İLERİ ARAŞTIRMA TEKNİKLERİ SORU BANKASI -2

Tamamıyla tesadüfi kayıp ne demektir

A) MAR (Missing at Random).

B) MCAR (Missing completely at Random)

C) Değişken kayıp

D) Veri kaybı

Rastgelelik seviyesini bulmak için yapılan testlerde hangisi yanlıştır

A) Örnek veri uzayı küçükse rahat görülür, yoksa SPSS analiz testleri kullanılır

B) Örnek veri uzayı üçe ayrılır hangisi daha tutarlıysa o alınır

C) MCAR görmezden gelinebilir, MAR mutlaka düzeltilmelidir ,MCAR az olur, MAR daha çok

D) MCAR) V (MAR’sa ve Kayıp veri sürecine yönelik parametrelerin kestirilen parametrelerle ilişiksiz olması durumunda) ; veriler ihmal edilebilirdir.

E) MAR değilse; İhmal edilebilir değildir

Aşağıdakilerden hangisi durumunda hatalı veriler silinebilmesi için yanlıştır

A) % 20’den küçükse silinebilir, % 20-30 arasında ise çözüm bulunur

B) Örnek veri uzayı silmek için yeterince büyük mü?

C) Bağımlı değişkenlerdeki hata, bağımsız değişkenlerdekini artırmaması için silinebilir

D) Hatalı veriyi sildiğimizde onu sağlayan alternatif daha iyi veri varsa silinebilir

E) Bir veri silmeden önce derin bir analiz yapılmalı

1. Silme yöntemi 2. Hatalı veri yerine en yüksek beklentili veri ataması 3. Hatalı veri silinip doğru veri girilmeli ----MAR hatalı veri sürecinin çözümü yukarıdakilerden hangisi doğrudur

1,2

1,2,3

MCAR hatalı veri sürecinin çözümü için Doğru veri ataması yapılması, sadece doğru veriler kullanılması aşağıdakilerden hangisini sağlamaz

A) Komple vaka yaklaşımı , Regresyon analizinde üstünlük sağlar

B) Gerçek standart hata kestiriminde titizdir

C) Kayıp veri yöntemleri içinde ‘dürüst’ yöntem olarak bilinir

D) Rastgele olan hatalar etkilenir ,Örnek veri uzayı küçültülmüş olur

E) Hipotez tezinin gücünün artmasına neden olur

MCAR hatalı veri sürecinin çözümü Mevcut verinin tamamının kullanılması durumda aşağıdakilerden hangisini sağlamaz

A) Veriler arasında bir ilişki yoktur. Korelasyon hesaplamaları ile anlaşılabilir.

B) -1 ile +1 arasında değer alır. -1 ile +1’e ne kadar yakınsa o kadar iyidir.

C) -1’e ne kadar yakınsa, negatif yönlü doğrusal ilişki var

D) +1’e ne kadar yakınsa, pozitif yönlü doğrusal ilişki var

E) Örneklem veri uzayı ne kadar büyükse o kadar iyi.

Aşağıdakilerden hangisi Eskiden yapılmış benzer bir veriden atama yapılmasıdır

A) Sıcak atama

B) Soğuk atama

C) Vaka değiştirme

D) Varyans

E) kovaryans

Hatalı Verilerin Yerine Yeni Veri Atamasında regresyon atması için hangisi yanlıştır

� Diğer veriler kullanarak regresyon hesaplamasıyla atama

� Veri örneklem uzayı ne kadar büyükse o kadar iyi

� Yanlılık oluşturabilir

� ‘Dürüst olmayan’ yöntem olarak adlandırılır

� Yansızlık oluşturabilir

Aşağıdakilerden hangisi Aynı zamanda yapılmış benzer bir veriden atama yapılmasıdır

A) Sıcak atama

B) Soğuk atama

C) Vaka değiştirme

D) Varyans

E) kovaryans

Aşağıdakilerden hangisi Hatalı veri varsa bunu benzer bir örnekle yenilemedir

A) Sıcak atama

B) Soğuk atama

C) Vaka değiştirme

D) Varyans

E) kovaryans

Hatalı Veri Yerine Atama için hangisi yanlıştır

A) % 20’in altında ise; bütün atama yöntemleri kullanılabilir

B) % 10-20 arasında; a) MCAR ise; Sıcak Atama (Hot Deck), Vaka Değiştirme (Case Substitution), Regresyon Ataması

C) % 10-20 arasında; MAR ise; Maksimum beklentili veri ataması (Model-based metodu

D) % 20’den fazla ise; a. MCAR: Regresyon Metodu

E) % 20’den fazla ise; MAR; Maksimum beklentili veri ataması (Model-based metodu)

Aşağıdakilerden hangisinde aykırılıklar oluşmaz

� Giriş hatası

� aykırı Verilerin sebebi vardır

� Seçim alanında az da olsa aykırılık olma ihtimali vardır

� Sebepsiz aykırı veriler

� Tüm değişkenleri yüksek yazan biri olabilir

Bir değişkenli aykırı verilerin tespiti için hangisi doğrudur

� Scatler Plot Uygulaması yapılır

� Standart sapma ile analiz edilecek verilerin aykırılıkları tespit edilir

� İki eliptik grafik içinde veriler kalır (% 90-95)

� 5 değişken için 2’şerli kombinasyon uygulanır, 10 durum vardır.

� Çok değişkenli aykırılıkların analizi

İki değişkenli aykırılıkların tespiti için hangisi yanlıştır

� Scatler Plot Uygulaması yapılır

� İki eliptik grafik içinde veriler kalır (% 90-95)

� 5 değişken için 2’şerli kombinasyon uygulanır, 10 durum vardır.

� tek değişkenli aykırılıkların analizi

� D2 testiyle belirlenir D2 her zaman yeterli olmayabilir, bir değişkenli ve iki değişkenli aykırı veri tespit metodları da kullanılabilir

Aykırılıkların Tayin Edilmesi için doğrudur

A) Aykırılıklar tespit edilir

B) Dört durumdan hangisine uyuyor tespit edilir

C) Silinecekler tespit edilir

D) hepsi

Aykırılıkların bulunması için hangi metod yanlıştır

A) Bir değişkenli method da Küçük örneklem grubu(80 veya az) küçük olanlarda standart puanı 2,5 veya yüksek olanlar tespit edilir

B) Bir değişkenli method da Büyük örneklem grubunda standart puanı 4 ve üstü olanlar bulunur Değilse bu durum belirlenir

C) İki değişkenli metod ( Bağımlı ve bağımsız değişkenlere odaklanmalı)

D) Çok değişkenli metod Bağımsız değişkenler regresyon analizine tabi tutulur veya değişkenler faktör analizine tabi tutulur

E) Değişkenlere hiçbir analiz uygulanmaz

Çok Değişkenli Analiz Teorilerinin Test Edilmesi için yanlıştır

A) Hatalı veri analizi yapılır ,Aykırı veriler belirlenir

B) Böylece çoklu değişken analizi için elimizde temiz ve uygun veri bulunur

C) Çok değişkenli analiz uygulamalarını artırmak için istatistiksel teoriler kurulur

D) Çok veri, çok ilişki olduğunda pratiksel teoriler uygulanır

E) Veri çok olduğunda göstergeler maskelenir, bunun için istatistiksel teoriler kullanılır

Normallik, Grafiğinde hangisi yanlıştır

Örneklem büyüklüğü arttıkça hata azalır, istatistiksel güç artar

Grup karşılaştırmaları için ANOVA kullanılır, örnek fark yeterince büyükse zararlı etkileri iptal edilebilir

En basit tanı historamda normal dağılımla uyumuyla kontrol edilebilir (Küçük örneklem uzayı için)

Büyük örneklerde değerlerin toplu değerlerine karşılık gelen grafiksel gösterimi köşegene yakınsa normaldir

Örneklem büyüklüğüa azaldıkça hata azalır, istatistiksel güç artar

Normalliği incelerken hangi testler kullanılır

� Doğrusal testler

� İstatiksel testler

� Pratiksel testler

� Hepsi

� Hiçbiri

Eş Varyanslılık için yanlıştır

Her bir X değerine karşılık gelen Y değeri kümesine ilişkin varyanslar heterojendir

Homojen değilse Metrik ve metrik olmayan bağımsız değişkenlere bakılır

Homojen değilse Değişken tipi, bir veya iki değişkenli Skewed tekniğine bakılır

Her bir X değerine karşılık gelen Y değeri kümesine ilişkin varyanslar homojendir

Doğrusallık için doğrudur

A) Y alt kümelerinin oluşturduğu dağılımlara ilişkin ortalamalar bir doğru üzerinde mi?

B) Bağımlı ve bağımsız değişkenler doğrusal mı?

C) Doğrusal değilse testin gücü azdır

D) Hepsi

Bağlantılı hatalar için yanlıştır

A) Bağlantılı hataların olmaması önemli

B) Veri toplama sürecinden kaynaklanabilir

C) Denekler arasındaki bir ilişki, otomatik zincirleme hata etkisi yapar

D) Farklı zamanlı olması verileri zincirleme etkileyebilir

E) Olası mümkün olabilecek hatalar önceden tahmin edilmeye çalışılmalı

İstatistiksel Teorilerin Test Edilmesi için hangisi yanlıştır

Örneklem uzay 50 örnekten azsa normallik ciddi etkileniyor,

Örneklem uzay 200 den fazlaysa etki artıyor

Varyans bir veya daha fazla değişkenin anormal sonucudur.

Doğrusal olmamayı kolay bir şekilde anlayabiliriz. Çok önemli değil.

Araştırmayı etkileyen, iç,dış etkenleri ve arasındaki nedenleri tanımak gerekir. Küçük bir dikkatle bağlantılı hatalar önlenebilir.

Bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi ilişkinin yönünü inceleyen hangi analizdir

A) Korelasyon

B) Regrasyon

C) Anova

D) Basit regrasyon

E) Çoklu regrasyon

Aşağıdakilerden hangisi bir bağımlı değişken ile bir bağımsız veya birden fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkilerin bir matematiksel eşitlik ile açıklanması sürecidir

A) Korelasyon

B) Regrasyon

C) Anova

D) Basit regrasyon

E) Çoklu regrasyon

Aşağıdakilerden hangisi X ve Y gibi iki değişkene ilişkin daha önceden toplanmış olan verilere dayanarak X’e ait bilgilerle Y’nin alacağı değerlerin tahmin edilmesine dayanır

A) Korelasyon analizinin temeli

B) Regrasyon analizinin temeli

C) Anova analizinin temeli

D) Manovanın temeli

E) Çoklu regrasyon analizinin temeli

Aşağıdakilerden hangisi Regresyon analizi genel olarak aşağıdaki soruları cevap aramada kullanılamaz

A) Bağımlı değişkendeki değişimin önemli bir kısmının bağımsız değişkenlerce açıklanıp açıklanamayacağı (bağımlı ve bağımsız değişkenler arasında bir ilişkinin olup olmadığı),

B) Bağımlı değişkendeki değişimin ne kadarının normal değişkenlerce açıklanabildiği

C) Değişkenler arasında ne tür bir ilişkinin olduğu (bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkinin matematiksel ifadesi)

D) Belirli şartlar kontrol altına alındığında, belirli bir değişken veya değişkenler grubunun diğer değişken veya değişkenler üzerindeki etkilerin ne olduğu ve nasıl değiştiği

E) Bağımlı değişkene ait ileriye dönük değerleri tahmin etmenin mümkün olup olmadığı ve nasıl tahmin edildiği

Aşağıdakilerden hangisi bir bağımlı değişken (kriter) ile birden fazla bağımsız değişken (tahmin edici) arasındaki ilişkiyi analiz etmede kullanılan istatistiksel bir tekniktir

A) Korelasyon

B) Kümeleme

C) Anova

D) Basit regrasyon analizi

E) Çoklu regrasyon analizi

Aşağıdakilerden hangisi bağımsız değişkenlere ait bilgilerin kullanılmasıyla bağımlı değişkenin tahmin edilmesidir.

A) Korelasyonun amacı

B) kümeleme analizinin amacı

C) Anovaun amacı

D) Manovanın amacı

E) Çoklu regrasyon analizininin amacı

Aşağıdakilerden hangisi Bağımlı değişkeni en iyi şekilde tahmin eden bağımsız değişkenlerin lineer kombinasyonu regresyon denklemini veya regresyon modelini yansıtır

A) regression variate

B) intercept

C) residual

D) hiçbiri

1) Bağımlı ve bağımsız değişkenler metrik olmalıdır. 2) Regresyon denklemini (modelini) elde etmeden önce hangi değişkenin bağımlı hangilerinin bağımsız olacağına karar verilmelidir. 3) Bağımlı ve bağımsız değişkenler metrik olmamalıdır 4) Sadece bağımsız değişkenler metrik olmalıdır Çoklu regresyon analizinin uygulanması için yukarıdakilerden hangileri doğrudur

1,3

1,2

3,4

2,3

Hepsi

Bir bağımlı değişken ile bir bağımsız değişken arasındaki ilişkinin incelendiği analize ne ad verilir.

A) Korelasyon

B) Regrasyon

C) Anova

D) Basit regrasyon

E) Çoklu regrasyon

Y=β0+β1X+ε modelinin formulasyonu için yanlıştır

A) β0: Bir sabit olup, X=0 iken, regresyon doğrusunun Y ekseni üzerindeki başlangıç noktası yani x eksenini kestiği noktadır (intercept)

B) β1: Doğrunun eğimidir. Bağımsız değişken nedeniyle bağımlı değişkende meydana gelen değişimin toplamını ifade eder ve regresyon katsayısı olarak da ifade edilir.

C) ε: Tesadüfi hata terimidir. Bağımlı değişkenin gerçekte olan değeri ile tahmin edilen değeri arasındaki farktır artık (residual) olarak ifade edilir.

D) Kalıntı (residual) yani e, hata teriminden ε den farklıdır. Kalıntılar veriden elde edilecek gözlemlenebilen hatalardır. Hata terimi ise modelde rastlantı değişkeni olarak varsayılan ve gözlemlenemeyen teorik hatalardır.)

E) Pratikte β0 ve β1 değerleri bilinmiyorsa anakütleden bir örnek alınarak ana kütle parametreleri hakkında istenen bilgiler üretilir. Bu durumda β0 ve β1 parametrelerinin tahminleri b0 ve b1 ile gösterilir

Aşağıdakilerden hangisi yanlıştır

A) Tahmin edilen regresyon denklemi ise: Ý= b0+ b1X

B) En büyük kareler yöntemi kullanılarak, β0 ve β1 değerleri tahmin edilebilir.

C) Bu yöntemle gerçek Y değerleri ile tahmin edilen Y değerleri arasındaki farkın kareleri toplamı minimum yapılır

D) Matematiksel olarak amaç, hata teriminin en küçük değer almasını sağlamaktır.

E) En küçük kareler yöntemi ile tahminin hata kareler toplamı (SSE) minimize edilmeye çalışılır

Aşağıdakilerden hangisi Bağımlı değişkendeki değişmenin regresyon tarafından açıklanamayan kısmıdır

A) Hata kareler toplamı (SSE)

B) Regresyon kareler toplamı (SSR)

C) Kareler toplamı (SST)

D) Hata toplamı

E) Regresyon kareleri

Aşağıdakilerden hangisi Bağımlı değişkendeki değişmenin regresyon tarafından açıklanan kısmıdır

A) Hata kareler toplamı (SSE)

B) Regresyon kareler toplamı (SSR)

C) Kareler toplamı (SST)

D) Hata toplamı

E) Regresyon kareleri

Aşağıdakilerden hangisi toplam değişmeyi ifade etmektedir. SSR’nin SST içindeki payı ne kadar yüksekse regresyon denklemi o kadar güçlü demektir

A) Hata kareler toplamı (SSE)

B) Regresyon kareler toplamı (SSR)

C) Kareler toplamı (SST)

D) Hata toplamı

E) Regresyon kareleri

Aşağıdakilerden hangisi iki bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi ifade eder.

A) Doğrusal bağlantı (collinearity)

B) Çoklu doğrusal bağlantı (multicollinearity)

C) Varyans büyütme faktörü (VIF)

D) Belirlilik katsayısı (R2)

E) Düzeltilmiş belirlilik katsayısı (Adjusted R2)

aşağıdakilerden hangisi üç ya da daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi ifade eder.

A) Doğrusal bağlantı (collinearity)

B) Çoklu doğrusal bağlantı (multicollinearity)

C) Varyans büyütme faktörü (VIF)

D) Belirlilik katsayısı (R2)

E) Düzeltilmiş belirlilik katsayısı (Adjusted R2)

Aşağıdakilerden hangisi doğrudur

A) Bir bağımsız değişkenin diğer bağımsız değişkenlerle ilişkili olma derecesi, o bağımsız değişkenin tahmin gücünü azaltır.

B) Doğrusal bağlantı artarsa her bir bağımsız değişken tarafından açıklanan tek varyans azalır

C) paylaşılan tahmin yüzdesi yükselir.

D) Bağımsız değişkenlerin maksimum tahmini için, bağımsız değişkenlerle diğer bağımsız değişkenler arasında düşük çoklu doğrusal bağlantıya sahip olmasına ve aynı zamanda bağımlı değişkenle de aralarında yüksek korelasyon olmasına bakılması gerekmektedir.

E) Hepsi

Aşağıdakilerden hangisi Regresyon katsayısının standart hatası üzerinde diğer bağımsız değişkenlerin etkisi olduğunu gösterir

A) Doğrusal bağlantı (collinearity)

B) Çoklu doğrusal bağlantı (multicollinearity)

C) Varyans büyütme faktörü (VIF)

D) Belirlilik katsayısı (R2)

E) Düzeltilmiş belirlilik katsayısı (Adjusted R2)

Aşağıdakilerden hangisi Bağımlı değişkenin yüzde kaçının modele dahil edilen bağımsız değişkenler tarafından açıklandığını gösterir. Bu katsayı 0 ile 1 arasında değişebilir. R2’nin değeri arttıkça regresyon denkleminin açıklayıcılık gücü ve bağımlı değişkenin tahmini artar.

A) Doğrusal bağlantı (collinearity)

B) Çoklu doğrusal bağlantı (multicollinearity)

C) Varyans büyütme faktörü (VIF)

D) Belirlilik katsayısı (R2)

E) Düzeltilmiş belirlilik katsayısı (Adjusted R2)

Aşağıdakilerden hangisi Regresyon modeline dahil edilen her yeni bağımsız değişken (ilişkili ya da ilişkisiz) belirlilik katsayısının artmasına sebep olur ve bu durum da modelin açıklayıcılığını iyileştirdiği izlenimini verir.

A) Doğrusal bağlantı (collinearity)

B) Çoklu doğrusal bağlantı (multicollinearity)

C) Varyans büyütme faktörü (VIF)

D) Belirlilik katsayısı (R2)

E) Düzeltilmiş belirlilik katsayısı (Adjusted R2)

Aşağıdakilerden hangisi Değişkenlerin tek tek istatistiksel olarak anlamlılığı için bakılır

A) F Testi

B) t Testi

C) Standardization

D) ve Beta değerleri

E) Serbestlik derecesi (df)

Aşağıdakilerden hangisi modelin bir bütün olarak anlamlı olup olmadığını test etmek için bakılır

A) F Testi

B) t Testi

C) Standardization

D) B ve Beta değerleri

E) Serbestlik derecesi (df)

Aşağıdakilerden hangisi Gerçek değerin, ortalaması 0 ve standart sapması 1 olan yeni bir değere dönüştürülmesidir.

A) F Testi

B) t Testi

C) Standardization

D) B ve Beta değerleri

E) Serbestlik derecesi (df)

Aşağıdakilerden hangisi tüm diğer tahmin değerlerinin etkisi sabit tutulduğunda her tahmin değişkeninin bağımlı değişkeni ne derece etkilediğini gösterir

A) F Testi

B) t Testi

C) Standardization

D) B ve Beta değerleri

E) Serbestlik derecesi (df)

Aşağıdakilerden hangisi Toplam gözlem sayısından tahmin edilen parametrelerin çıkarılması sonucu hesaplanan değerdir

A) F Testi

B) t Testi

C) Standardization

D) B ve Beta değerleri

E) Serbestlik derecesi (df)

Regresyon modelinin oluşturulması, tahmini, yorumlanması ve doğrulanmasını etkileyen faktörlerin birinci aşaması nedir

A) Çoklu Regresyon Analizinin Amaçları

B) Çoklu Regresyon Analizinin Araştırma Tasarımı

C) Çoklu Regresyon Analizinde Varsayımlar

D) Regresyon Modelinin Tahmini Ve Tüm Model Uyumunun Belirlenmesi

E) Regresyon Modelinin Yorumlanması

Regresyon modelinin oluşturulması, tahmini, yorumlanması ve doğrulanmasını etkileyen faktörlerin son aşaması nedir

A) Çoklu Regresyon Analizinin Araştırma Tasarımı

B) Çoklu Regresyon Analizinde Varsayımlar

C) Regresyon Modelinin Tahmini Ve Tüm Model Uyumunun Belirlenmesi

D) Regresyon Modelinin Yorumlanması

E) Sonuçların Doğrulanması

{"name":"İLERİ ARAŞTIRMA TEKNİKLERİ SORU BANKASI -2", "url":"https://www.quiz-maker.com/QPREVIEW","txt":"tamamıyla tesadüfi kayıp ne demektir, Rastgelelik seviyesini bulmak için yapılan testlerde hangisi yanlıştır, aşağıdakilerden hangisi durumunda hatalı veriler silinebilir","img":"https://www.quiz-maker.com/3012/images/ogquiz.png"}