Araştırma Senaryosu Paketi 12

Temel İstatistik · Parametrik Olmayan Testler

1. UCLA OARC hsb2 verisinde 200 öğrencinin 109'u kızdır. Araştırmacı tek bir iki sonuçlu değişkende gözlenen oranın 0.5 değeriyle uyumlu olup olmadığını, binom dağılımına dayanan kesin bir testle sınamak istiyor. En uygun MerQur analizi hangisidir?

A) Fisher kesin testi B) McNemar testi C) Ki-kare bağımsızlık testi D) İşaret testi E) Binom testi

Temel İstatistik · Parametrik Testler

2. UCLA hsb2 verisinde (High School and Beyond, n = 200) write ~ prog + read ANCOVA'sı kurulmadan önce araştırmacı, read ile write arasındaki eğimin üç programda aynı olup olmadığını sınamak istiyor. Bu varsayım için hangi seçenek kullanılır?

A) SS türü: Tip I; eğim farkını faktör satırına yükleyerek sınar B) Varsayım kontrolleri: Eğim homojenliği; prog × read terimiyle iç içe model F testi yapar C) Varsayım kontrolleri: Levene; üç programdaki read eğimlerinin eşitliğini artıklar üzerinden sınar D) Varsayım kontrolleri: Shapiro; artık normalliği eğim eşitliğini gösterir E) Post-hoc: Bonferroni; programlar arasındaki eğim çiftlerini karşılaştırır

İlişki ve Regresyon · İlişki ve Çok Değişkenli

3. Bir meta-analiz hazırlayan araştırmacı, Lakens (2013) film puanları örneğine benzer bir çalışmada yalnız raporlanmış 't = 2.52, n1 = 10, n2 = 10' değerlerine ulaşabilmektedir; ham puanlar elinde yoktur. Bu çalışmanın Cohen d değerini ve güven aralığını MerQur'da elde etmek için en uygun seçim hangisidir?

A) Meta-analiz modülüne tek çalışmayı girip birleşik etkiyi okumak B) Etki Büyüklüğü Hesaplayıcı'da 'Özet / test istatistiğinden + dönüşümler' tipi C) Bağımsız örneklem t-testini yeniden çalıştırıp çıktıdaki d'yi almak D) Güç analizi modülünde t değerini girip etki büyüklüğünü okumak E) Mann-Whitney U testinde rank-biserial r'yi hesaplayıp d'ye çevirmek

Temel İstatistik · Çok Seçimli Yanıtlar

4. Kent State University SPSS eğitim verisinde 435 öğrenci sahip oldukları cihazları (Laptop, Phone, Tablet, Other) çok seçimli bir soruda işaretlemiş; 6 öğrenci hiçbir cihaz işaretlememiş. Araştırmacı hiç işaretlemeyenler dahil tüm öğrencilerin yüzde kaçının dizüstüne sahip olduğunu raporlamak istiyor. Hangi ayar uygundur?

A) 'Sayılan değer'i 0 yapmak; seçim yapmayan öğrenciler sayılarak oran kendiliğinden düzelir B) 'Eksik veri' için 'Kısmen eksik vakaları dışla'; boş hücreli öğrenciler paydaya eklenir C) '% vaka tabanı' için 'Tüm geçerli vakalar'; hiç seçim yapmayan 6 öğrenci de paydaya girer D) 'Oran güven aralığı'nı Wilson yapmak; payda kendiliğinden tüm geçerli vakalara genişler E) '% vaka tabanı' için 'En az bir seçim yapanlar'; bu seçenekte payda 435 öğrencinin tamamıdır

Çok Değişkenli Yöntemler ve Makine Öğrenmesi · Sınıflandırma

5. R MASS paketindeki Pima.tr verisi 200 Pima kadınında diyabet durumunu (type, Yes/No; diyabet yaklaşık %35) ve yedi klinik ölçümü (gebelik sayısı, glukoz, kan basıncı, deri kalınlığı, BKİ, soy ağacı işlevi, yaş) içerir. Bir araştırmacı girdileri ağırlıklı toplamlar ve doğrusal olmayan dönüşümlerden oluşan ara katmanlardan geçiren ve ağırlıklarını veriden öğrenen esnek bir modelle diyabeti sınıflamak istiyor. Başlangıç ağırlıkları rastgele atandığı için araştırmacı farklı başlangıçların farklı yerel çözümlere götürüp götürmediğini görmek istiyor. Hangi ayar seçilmelidir?

A) En çok iterasyon 2000 yapılır; uzun eğitim başlangıca duyarlılığı ortadan kaldırır. B) Gizli katman birim sayısı 2'ye indirilir; küçük ağ yerel çözüm sorununu giderir. C) Olasılık eşiği 0.3 yapılır; düşük eşik farklı başlangıçların etkisini kendiliğinden gösterir. D) Permütasyon önemi açılır; önem sırası başlangıç ağırlıklarına duyarlılığı ölçer. E) Tohum tekrarı (başlangıç sayısı); tohum, tohum+1 gibi başlangıçlarla model yeniden uydurulur.

Çok Değişkenli Yöntemler ve Makine Öğrenmesi · Kümeleme ve Boyut İndirgeme

6. Bir patoloji araştırmacısı Agresti'nin carcinoma verisinde (R poLCA, n = 118) yedi patoloğun (A-G) ikili karsinom tanılarına gizil sınıf modelleri uyduruyor ve 3 sınıflı modeli LMR testiyle 2 sınıflı modelle karşılaştırıyor. Bu testin sıfır hipotezi nedir?

A) H₀: Örneklemdeki 118 kesit üç sınıfa eşit büyüklükte dağılmaktadır B) H₀: Sınıflar arasında patologların tanı olasılıkları farklıdır; H₁: Olasılıklar aynıdır C) H₀: 2 sınıflı model veriyi 3 sınıflı model kadar iyi açıklar; üçüncü sınıf gereksizdir D) H₀: 3 sınıflı model 2 sınıflı modelden daha iyidir; H₁: 3 sınıflı model daha iyi değildir E) H₀: Yedi patoloğun 'var' tanısı koyma oranları ana kütlede birbirine eşittir

Zaman, Mekân ve Sağkalım · Zaman Serileri

7. R datasets Nile serisi, Asuan'da 1871-1970 arasında ölçülen yıllık Nil akımını içerir (n = 100). Bir hidrolog, dağılım varsayımı yapmadan akımda zamanla sürekli bir artış ya da azalış olup olmadığını ve varsa yıllık değişimin büyüklüğünü öğrenmek istiyor. Yön belirtilmeden kurulan Mann-Kendall testinin hipotez çifti hangisidir?

A) H₀: Akımda monoton trend vardır; H₁: akım zaman içinde trendsiz biçimde dalgalanır. B) H₀: Doğrusal regresyon eğimi sıfırdır; H₁: akım her yıl sabit bir miktarda değişir. C) H₀: Örneklemde hesaplanan S istatistiği sıfırdır; H₁: S sıfırdan farklı çıkmıştır. D) H₀: Akımda monoton trend yoktur; H₁: akımda monoton bir artış ya da azalış trendi vardır. E) H₀: Akımda monoton trend yoktur; H₁: akımda yalnızca monoton bir azalış vardır.

Ölçme, Anket ve Örnekleme · Ölçek ve Anket

8. verbal verisinde Rasch modeliyle kişi puanları kestirilecek; bazı katılımcılar 24 maddenin hepsine 'hayır' (0) yanıtı vermiş. Araştırmacı herkese sonlu bir kişi puanı atamak istiyor. MerQur'da 'Kişi puanı' için hangisi seçilmelidir?

A) CML kestirimi; uç toplam puanlarda da theta değerini tanımlı hale getirir B) ML; uç yanıt örüntülerinde en yansız ve sonlu theta kestirimini verir C) Sandviç standart hata; uç örüntülerdeki theta kestirimini sonlu kılar D) 3PL modeli; tahmin parametresi uç örüntüleri kestirimden çıkarır E) EAP; ML tüm-0 ve tüm-1 örüntülerinde sonlu kestirim vermez

Çok Değişkenli Yöntemler ve Makine Öğrenmesi · İleri Düzey

9. attitude verisinde (n = 30) konjugat önselle (τ = 0.01) kestirilen Bayesci doğrusal regresyonda learning yordayıcısının sonsal ortalaması 0.212, %95 kredibl aralığı [-0.040, 0.464] ve P(β > 0) = .952 bulunmuştur. Bu sonuç için en doğru yorum hangisidir?

A) Kredibl aralık 0'ı içerdiğinden learning'in değerlendirmeye etkisinin sıfır olduğu kanıtlanmıştır B) Pozitif etki olasıdır (P(β > 0) = .952) ancak aralık 0'ı içerdiğinden etkinin büyüklüğü belirsizdir C) Sonsal ortalama 0.212 olduğundan learning, rating varyansının %21.2'sini tek başına açıklar D) P(β > 0) = .952, learning'deki artışın değerlendirmeyi nedensel olarak artırdığını gösterir E) Aynı çalışma çok kez yinelense aralıkların %95'i gerçek β'yı kapsar; tek aralık olasılık taşımaz

Çok Değişkenli Yöntemler ve Makine Öğrenmesi · Kümeleme ve Boyut İndirgeme

10. iris verisinde t-SNE (perplexity = 30, 1000 iterasyon, PCA başlangıcı, z-puanı) tam KL ıraksamasını 0.15 veriyor. Haritada setosa ayrı bir küme oluşturuyor, versicolor ve virginica ise bitişik ikinci kümede görülüyor. Hangi yorum doğrudur?

A) KL = 0.15 olduğundan özgün verideki varyansın %15'i iki boyutlu haritada kaybolmuştur B) Birinci eksen taç yaprağı uzunluğunu, ikinci eksen çanak yaprağı genişliğini temsil eder C) Setosa ile ikinci küme arasındaki harita uzaklığı, türler arasındaki morfolojik farkın gerçek büyüklüğünü gösterir D) Yerel komşuluklar büyük ölçüde korunmuştur; eksen değerleri ve kümeler arası uzaklıklar yorumlanmamalıdır E) Haritada iki küme görüldüğünden iris verisinde yalnız iki tür bulunduğu sınanmış olur

Çok Değişkenli Yöntemler ve Makine Öğrenmesi · İleri Düzey

11. R stackloss verisinde (Brownlee, amonyak tesisi, N = 21) amonyak kaybı (stack.loss) hava akışı, su sıcaklığı (Water.Temp) ve asit derişimiyle MM-kestirici kullanılarak modelleniyor. Su sıcaklığının katsayısı için sınanan hipotez çifti hangisidir?

A) H₀: b_WaterTemp = 0.580; H₁: b_WaterTemp ≠ 0.580 B) H₀: β_WaterTemp ≠ 0; H₁: β_WaterTemp = 0 (diğerleri sabitken) C) H₀: veride aykırı gözlem yoktur; H₁: aykırı gözlem vardır D) H₀: OLS ve MM eğimleri eşittir; H₁: eğimler farklıdır E) H₀: β_WaterTemp = 0 (diğerleri sabitken); H₁: β_WaterTemp ≠ 0

Zaman, Mekân ve Sağkalım · Harita (Mekânsal Analiz)

12. spData paketindeki boston verisinde (Harrison ve Rubinfeld 1978) 506 sayım bölgesinin merkez konumu ve konut değeri (CMEDV) vardır. Hexbin sayımlarının dağılımı sağa çarpıktır: hücrelerin çoğunda (54) yalnız 1 merkez, az sayıda hücrede çok merkez vardır. Araştırmacı renk sınıflarını bu çarpık dağılıma uygun kurmak istiyor. Sınıflama için hangisi seçilmelidir?

A) Doğal kırılmalar (Jenks); çarpık dağılımda sınıf sınırlarını verinin kendi kırılmalarına göre kurar. B) Eşit aralık; sınıf genişlikleri aynı olduğu için çarpık sayımlarda en dengeli sınıfları üretir. C) Izgara 200 altıgen; hücreler küçülünce sayımlar eşitlenir ve çarpıklık ortadan kalkar. D) En az nokta 2; tek merkezli hücreler gizlenince sayımların dağılımı simetrik hâle gelir. E) Palet Jet; renk ölçeği çarpık sayımları otomatik olarak sınıflara ayırarak gösterir.

Zaman, Mekân ve Sağkalım · Zaman Serileri

13. R robustbase hbk verisi (Hawkins, Bradu ve Kass) 75 gözlem ve üç sayısal değişken (X1, X2, X3) içerir. Bir veri analisti analiz öncesi kalite denetiminde verinin genel yapısına uymayan gözlemleri belirlemek istiyor. IQR ölçütü (k = 1.5) 75 gözlemden 14'ünü (%18.67; 1-14. gözlemler) her üç değişkende çit dışında buldu. En doğru yorum hangisidir?

A) Klasik Mahalanobis yalnız 14. gözlemi bulduğuna göre 1-13. gözlemler gerçekte aykırı sayılmamalıdır. B) Aynı satırlar üç değişkende de çit dışında olduğundan değişkenler arasında nedensel bir bağ vardır. C) 14 gözlem ölçüm hatasıdır ve analiz öncesinde veri setinden silinmesi gerekir; işaretlenme kendisi hatanın kanıtıdır. D) 14 gözlem aykırı işaretlendi; oran %10'u aştığından bunlar ayrı bir küme olabilir, silmeden önce incelenmelidir. E) %18.67 değeri her gözlemin aykırı olma olasılığını gösterir; gözlemlerin beşte biri hatalı olabilir.

Temel İstatistik · Parametrik Testler

14. R PlantGrowth verisinde (Dobson, n = 30) bir ziraatçı, bitki kuru ağırlığının (weight) kontrol (ctrl) ve iki tedavi (trt1, trt2) koşulunda farklı olup olmadığını sınamak istiyor. Her bitki yalnız bir koşulda yer alır. Uygun hipotez çifti hangisidir?

A) H₀: x̄_ctrl = x̄_trt1 = x̄_trt2; H₁: en az bir x̄ farklıdır B) H₀: μ_ctrl = μ_trt1 = μ_trt2; H₁: en az bir μ diğerlerinden farklıdır C) H₀: μ_ctrl < μ_trt1 < μ_trt2; H₁: bu sıralama geçerli değildir D) H₀: σ²_ctrl = σ²_trt1 = σ²_trt2; H₁: en az bir varyans farklıdır E) H₀: μ_ctrl = μ_trt1 = μ_trt2; H₁: üç ortalamanın her biri diğerlerinden farklıdır

Zaman, Mekân ve Sağkalım · Sağkalım

15. Klein ve Moeschberger (2003) larinks kanseri verisinde 90 hastanın ölüme kadar geçen süresi (yıl) Weibull AFT modeliyle incelenmektedir; z1, z2, z3 evre II, III, IV kuklaları (temel düzey evre I) ve yaş kovaryattır. Araştırmacı evre IV'ün sağkalım süresini değiştirip değiştirmediğini z3 katsayısının Wald testiyle sınayacaktır. Uygun hipotez çifti hangisidir?

A) H₀: β_z3 = 0, yani zaman oranı TR = 1; H₁: TR ≠ 1 B) H₀: evre IV ile evre I'in tehlikeleri orantılıdır C) H₀: örneklem zaman oranı TR = 0.2135; H₁: TR ≠ 0.2135 D) H₀: TR = 0 (evre IV etkisizdir); H₁: TR > 0 E) H₀: TR ≠ 1; H₁: popülasyonda TR = 1

Temel İstatistik · Parametrik Testler

16. SAS/STAT dogs verisinde (Cole ve Grizzle; eksiksiz n = 15 köpek) bir fizyolog, log histamin düzeyinin 0, 1, 3 ve 5. dakikalarda farklı olup olmadığını sınamak istiyor. Her köpek dört zamanda da ölçülmüştür. Zaman etkisi için uygun hipotez çifti hangisidir?

A) H₀: x̄₀ = x̄₁ = x̄₃ = x̄₅; H₁: en az bir x̄ farklıdır B) H₀: μ₀ < μ₁ < μ₃ < μ₅; H₁: düzey zamanla artmaz C) H₀: fark varyansları küreseldir; H₁: küresellik bozulmuştur D) H₀: μ₀ = μ₁ = μ₃ = μ₅; H₁: en az bir zamanın ortalaması farklıdır E) H₀: köpekler arasında düzey farkı yoktur; H₁: köpekler farklıdır

Temel İstatistik · Parametrik Olmayan Testler

17. UCLA OARC hsb2 verisinde aynı 200 öğrencinin yazma ve okuma puanları karşılaştırılacaktır. Araştırmacı farkların normal dağıldığını varsaymak istemiyor; ancak farkların büyüklüğü anlamlıdır ve kabaca simetrik dağıldığı düşünülmektedir. En uygun MerQur analizi hangisidir?

A) McNemar-Bowker simetri testi B) Wilcoxon işaretli sıralar testi C) Wald-Wolfowitz koşu testi D) Friedman iki yönlü sıra varyans analizi E) Wilcoxon-Mann-Whitney U testi

Temel İstatistik · Kategorik Veri

18. SAS/STAT PROC FREQ SkinCondition örneğinde iki dermatolog 88 hastayı 1-4 arası sıralı derecelerle puanlamıştır. Araştırmacı bir hastaya 2 ve 3 verilmesinin, 1 ve 4 verilmesinden daha az uyumsuzluk sayılmasını istiyor. Hangi ayar uygundur?

A) 'Çok değerlendirici' alanında Krippendorff α (nominal) seçeneği B) 'Çok değerlendirici' alanında Fleiss κ seçeneği C) Ağırlıksız κ ile birlikte 'Bootstrap GA' çıktısı D) Köşegen dışına 1 yazılan 'Özel ağırlık matrisi' E) 'Ağırlık' alanında doğrusal ağırlıklı (ordinal) seçeneği

İlişki ve Regresyon · Regresyon

19. Prostat verisinde (n = 67) araştırmacı log PSA'yı (lpsa) sekiz klinik öngörücüyle tahmin etmek istiyor, ancak tahmin için gereksiz öngörücülerin modelden tamamen çıkarıldığı sade bir model elde etmeyi amaçlıyor. Katsayıların büzülmesi sakıncalı değildir. En uygun analiz hangisidir?

A) Ridge Regresyon; L2 cezası tüm katsayıları sıfıra doğru büzer, hiçbirini atmaz B) Doğrusal Karma Model; hastalar rastgele etki olarak alınır C) Yol Analizi; öngörücüler arasında yönlü ilişkiler kurulur D) Lasso Regresyon; L1 cezası bazı katsayıları tam sıfıra indirir E) Çoklu Doğrusal Regresyon; sekiz öngörücü birlikte girilir

Çok Değişkenli Yöntemler ve Makine Öğrenmesi · İleri Düzey

20. ESL prostat eğitim kümesinde (Stamey ve ark., N = 67) LASSO'da en küçük CV hatası α = 0.001305'te, ızgaranın alt ucunda elde edildi ve 8 yordayıcının 8'i de modelde kaldı. Araştırmacı tahmin başarısından fazla ödün vermeden daha sade bir model istiyor. Hangi ayar uygundur?

A) Seçim kuralı: En küçük CV hatası; daha sade ve daha az değişkenli modeli bu kural verir B) L1 ratio 0 seçilir; saf Ridge gereksiz değişkenleri eler C) Seçim kuralı: 1-SE; en küçük hatanın bir SE'si içindeki en büyük cezayı seçer D) CV tekrar sayısı 1 yapılır; ceza büyüyerek model sadeleşir E) Alfa = 0 girilir; sıfır sabit ceza değişken sayısını kendiliğinden azaltır

Zaman, Mekân ve Sağkalım · Harita (Mekânsal Analiz)

21. spData paketindeki boston verisinde (Harrison ve Rubinfeld 1978) 506 sayım bölgesi merkezi ve konut değeri (CMEDV) vardır. Araştırmacı komşuluğu k en yakın komşu yerine sabit uzaklık bandıyla tanımlamak, bandı da mekânsal otokorelasyonun en güçlü olduğu uzaklığa göre seçmek istiyor. Hangi seçenek bu seçim için bilgi üretir?

A) Gi* / Gi onay kutusu; odak noktanın çıkarılması uygun bandı kendiliğinden hesaplar. B) Toplulaştır; altıgen hücre bitişikliği uzaklık bandının yerine geçer ve bant seçer. C) Gi_Bin; ±1, ±2 ve ±3 güven düzeyi sınıfları uzaklık bandının nerede olacağını doğrudan belirler. D) Permütasyon 9999; daha çok permütasyon en uygun uzaklık bandını gösterir. E) ISA; 10 uzaklık bandında global Moran z'sini verir ve z'nin tepe yaptığı uzaklık önerilir.

Çok Değişkenli Yöntemler ve Makine Öğrenmesi · Sınıflandırma

22. UCLA OARC discrim verisinde 244 çalışanın iş grubu (job: 1 müşteri hizmetleri, 2 mekanik, 3 dağıtım) ile dışa dönüklük (outdoor), sosyallik (social) ve muhafazakârlık (conservative) ilgi puanları bulunur. Bir örgüt psikoloğu bu üç sürekli puanın önceden bilinen üç iş grubunu hangi boyutlarda ve ne ölçüde ayırdığını görmek ve yeni çalışanları sınıflamak istiyor. En uygun MerQur analizi hangisidir?

A) Kümeleme analizi; gruplar önceden bilinmediğinde benzer çalışanlardan yeni gruplar keşfeder. B) Diskriminant Analizi; bilinen grupları ayıran fonksiyonları bulur ve yeni gözlemleri sınıflar. C) Mann-Kendall + Sen Eğimi; ilgi puanlarında zamana bağlı monoton trend olup olmadığını sınar. D) Cronbach Alfa; üç ilgi puanının aynı özelliği tutarlı biçimde ölçüp ölçmediğini değerlendirir. E) MANOVA; üç grubun ortalama vektörleri arasında fark olup olmadığını sınar, sınıflama yapmaz.

Zaman, Mekân ve Sağkalım · Zaman Serileri

23. R datasets Nile serisi, 1871-1970 yıllık Nil akımını içerir (n = 100). Bir hidrolog akımı, zamanla yavaş değişen gözlenemeyen bir seviye bileşeni ile yıldan yıla ölçüm gürültüsünün toplamı olarak yazıp bu bileşenleri Kalman süzgeciyle kestirmek ve aynı modelle öngörü yapmak istiyor. Hidrolog 1899'dan itibaren akımda ani bir düzey kayması olduğundan şüpheleniyor ve bu müdahalenin büyüklüğünü ölçmek istiyor. Hangi ayar kullanılmalıdır?

A) Mevsimsellik trigonometrik seçilir; harmonik bileşenler yıllık seride ani düzey kaymasını soğurur. B) Düzensiz bileşen kapatılır; ölçüm gürültüsü sıfırlanınca ani kayma seviye varyansında belirir. C) Eğim stokastik seçilir; yerel doğrusal trend 1899'daki ani kaymayı zamana yayılan bir eğim değişimi olarak kestirir. D) Açıklayıcı değişkenler alanına 1899'dan itibaren 1 olan bir kayma kuklası eklenir; katsayısı kaymayı ölçer. E) Sönümlü stokastik döngü eklenir; döngü bileşeni 1899 sonrası düşüşü bir dalga olarak modeller.

Çok Değişkenli Yöntemler ve Makine Öğrenmesi · İleri Düzey

24. R Puromycin verisinde (Treloar, işlem görmüş enzim, N = 12) Michaelis-Menten modeli için MerQur sonucu: Vmax = 212.68 (SE = 6.95), %95 GA [197.21, 228.16]; Km = 0.0641, %95 GA [0.0457, 0.0826]; R² = .961. Hangi yorum doğrudur?

A) Km = 0.064 olduğundan tepkime hızı her birim derişim artışında 0.064 artar B) Hız derişimle sınırsız ve doğrusal biçimde artar; doğrunun eğimi 212.68'dir C) R² = .961 olduğundan model nedensel mekanizmayı kanıtlar D) En yüksek hız yaklaşık 213'tür; hız bunun yarısına 0.064 derişimde ulaşır E) Vmax'ın GA'sı 0'ı içerdiğinden enzimin ulaşabileceği en yüksek hız belirsiz kalır

İlişki ve Regresyon · İlişki ve Çok Değişkenli

25. PEFR verisinde araştırmacı Wright ve mini Wright ölçerlerinin klinikte birbirinin yerine kullanılıp kullanılamayacağını, ortalama fark ve bireysel farkların çoğunun düştüğü sınırlar üzerinden değerlendirmek istiyor; her kişide her ölçerle bir ölçüm var. Hangi analiz uygundur?

A) Sınıf içi korelasyon katsayısı; çok değerlendiricinin güvenirliğini tek katsayıyla özetler B) Korelasyon analizi; iki ölçerin ölçümleri arasındaki doğrusal ilişkinin gücünü verir C) Cohen kappa; iki ölçerin kategorik kararlarındaki uyumu şans düzeltmesiyle özetler D) Bland-Altman uyum analizi; yanlılığı ve bireysel farkların uyum sınırlarını hesaplar E) Normallik testleri; iki ölçerin ölçüm dağılımlarını ayrı ayrı normalliğe karşı sınar

Araştırma Senaryosu Paketi 12

Cevap Anahtarı