HLMws2018sunum

Burak AYDIN
20 Nisan 2018

İçerik (5dk)

  • Materyallerin (veri setleri ve R kodu) tanıtımı (5 dk)
  • Tek düzeyli regresyon ve Çok düzeyli regresyon karşılaştırması (25dk)
  • Çok düzeyli regresyon ve kullanım alanları (10dk)
  • İki düzeyli model R uygulama: sürekli değişken (50dk)
  • Ara
  • İki düzeyli model R uyg.: sürekli değişken (20dk)
  • İki düzeyli model R uyg.: ikili(binary) değişken (10 dk)
  • Üç düzeyli model R uyg.: sürekli değişken (WWGkitap)(20 dk)
  • Uygulamaların Mplus ile tekrarı/Mplus'ın avantajları (15 dk)
  • Değinilmeyen konuların sözel tanıtımı ve soru-cevap (25 dk)

Galton, Pearson ve Regresyon (5dk)

Tarihçe için Stanton(2001)

Kullanım sıklığı?

LM, GLM, MLM, GMLM,SEM, ANOVA, …

alt text alt text

Regresyon önemli noktalar (5dk)

Kısa tanıtım Sosyal Bilimler için R'a Giriş

  • “Esasen bütün modeller yanlıştır, fakat bir kısmı işe yarardır.” Deneysel çalışmalar?
  • Artıklar ve etkili gözlemler
  • Yordayıcı değişken seçimi
  • Güçlü doğrusal bağlantı sorunu
  • Doğrusal olmayan regresyon
  • Korelasyon gösteren veya bağımsız olmayan hata terimleri

Regresyon önemli noktalar (5dk)

  • Bağımsız değişken üzerine işlemler (Centering and Scaling)
  • Etkileşimler (Interactions)
  • Örneklem büyüklüğü
  • Değişkenlerin güvenirliği
  • Dirençli yöntemler (Robust regression)
  • Kayıp veri teknikleri

"Yanlış regresyon hakemden döner" örneği (10 dk)

  • Tecrübe: Preventing risk for significant behavior problems through a cognitive-behavioral intervention: Effects of the Tools for Getting Along curriculum at one-year follow-up The Journal of Primary Prevention

  • R kodu (HLMworkshop2018) sıra 1- 57

Çok düzeyli modeller (10 dakika)

  • Aydın (2016) Çok Düzeyli Modeller: Sürekli Değişken ile İki Düzeyli Model Örneği Ege Eğitim Dergisi

  • Kaç düzey? Hangi çözümleme çerçevesi?

  • Raudenbush ve Bryk 4 farklı model (ANOVA, means as outcomes, intercepts as outcomes, slopes and intercepts as outcomes)

  • Snijders ve Bosker 2 farklı ana model boş model ve random intercepts

  • Bağımlı değişken türü

  • HLM tekniğini kullanan farklı metotlar

Veri Seti 1 (TFGA) ve 2 düzeyli boş model (20 dk)

  • R kodu (HLMworkshop2018) sıra 60 - 86

Veri Seti 1 (TFGA) ve 2 düzeyli boş olmayan modeller (50 dk)

  • R kodu (HLMworkshop2018) sıra 88 - 207

Veri Seti 2 (WorldBANK) (10 dk)

  • 2 düzeyli model ve ikili bağımlı değişken
  • R kodu (HLMworkshop2018) sıra 210 - 219

Veri Seti 3 (West, Welch ve Galecki) (20 dk)

  • 3 düzeyli model ve sürekli bağımlı değişken
  • R kodu (HLMworkshop2018) sıra 223 - 280

Mplus (15dk)

  • Örneklerin tekrarı
  • Mplus'ın avantajları

Değinilmeyen konular ve kaynaklar (15 dk)

  • Kayıp veriler
  • Ağırlıklandırmalar
  • İstatistiksel güç
  • Boylamsal veriler
  • Snijders ve Bosker (2012)
  • Finch, Bolin ve Kelley (2014)
  • Pinheiro ve Bates (2000)
  • West, Welch ve Galecki (2015)
  • ve daha fazlası

Soru-cevap (10 dk)