Çok değişkenli analiz

1. Çok değişkenli analiz, birden fazla değişkene ilişkin gözlemler içeren veri setlerini analiz etmek için kullanılan istatistiksel bir tekniktir. Araştırmacıların bu değişkenler arasındaki ilişkileri anlamasına ve her bir değişkeni ayrı ayrı analiz ederken belirgin olmayabilecek kalıpları veya eğilimleri ortaya çıkarmasına olanak tanır. Çok değişkenli analiz, birden fazla değişkeni aynı anda inceleyerek verilerin daha kapsamlı ve bütünsel bir şekilde anlaşılmasını sağlar ve araştırmacıların daha bilinçli kararlar almasına ve güvenilir sonuçlar çıkarmasına olanak tanır. Çok değişkenli analizin yaygın yöntemleri arasında temel bileşen analizi, faktör analizi, küme analizi ve çok değişkenli regresyon yer alır. Bu teknikler ekonomi, psikoloji, biyoloji ve pazarlama gibi çeşitli alanlarda karmaşık ilişkileri keşfetmek ve verilerden anlamlı içgörüler elde etmek için yaygın olarak kullanılmaktadır.

Çok değişkenli analiz nedir?

A) Aynı anda birden fazla değişkenin analizi
B) Tek bir değişkenin analizi
C) İki değişkenin analizi
D) Yalnızca sürekli değişkenlerin analizi

2. Çok değişkenli analizde yaygın olarak kullanılan istatistiksel teknik hangisidir?

A) Temel bileşen analizi
B) Ki-kare testi
C) ANOVA
D) T-testi

3. Çok değişkenli analizde değişkenleri benzerliklerine göre gruplamak için hangi analiz kullanılır?

A) Küme analizi
B) Korelasyon analizi
C) ANOVA
D) Regresyon analizi

4. Çok değişkenli analizde diskriminant analizinin amacı nedir?

A) Korelasyon katsayılarını belirlemek için
B) Hangi değişkenlerin iki veya daha fazla grup arasında ayrım yaptığını belirlemek
C) Aykırı değerleri belirlemek için
D) Tanımlayıcı istatistikleri belirlemek için

5. Çok değişkenli analizde yamaç grafiği ne için kullanılır?

A) Faktör analizinde tutulacak faktör sayısını belirlemek için
B) Veri noktalarını çizmek için
C) Aykırı değerleri belirlemek için
D) Korelasyon katsayılarını göstermek için

6. Çok değişkenli analizde diskriminant fonksiyon analizi ne için kullanılır?

A) Küme analizi gerçekleştirmek için
B) Aykırı değerleri bulmak için
C) Yordayıcı değişkenlere dayalı olarak grup üyeliğini tahmin etmek
D) Korelasyonları belirlemek için

7. Çok değişkenli analizde kovaryans matrisi ne zaman kullanılmalıdır?

A) Aykırı değerleri test etmek için
B) Örneklem büyüklüğünü belirlemek için
C) Çoklu değişkenler arasındaki ilişkileri ve varyansları anlamak
D) Faktör analizi yapmak için

8. Scree testi faktör analizinde nelerin belirlenmesine yardımcı olur?

A) Değişkenlerin önemi
B) Elde tutulması gereken faktör sayısı
C) Değişkenler arasındaki korelasyon
D) Değişkenlerin standart sapması

9. Çok değişkenli analizde kanonik korelasyon analizi ne için kullanılır?

A) İki değişken kümesi arasındaki ilişkileri incelemek için
B) Bir değişken ile kendisi arasındaki korelasyonu bulmak için
C) Regresyon analizi yapmak için
D) Hipotezleri test etmek için

10. Diskriminant analizi araştırmacıların ne yapmasına olanak sağlar?

A) Faktör analizi gerçekleştirin
B) Korelasyonlar için test
C) Verilerdeki aykırı değerleri belirleme
D) Hangi değişkenlerin grup üyeliğini en iyi tahmin ettiğini belirleyin

11. Temel bileşen analizi çok değişkenli analizde ne zaman uygun olabilir?

A) Yalnızca kategorik verilerle uğraşırken
B) Aykırı değerler mevcut olduğunda
C) Değişkenler yüksek korelasyon gösterdiğinde
D) Değişkenler bağımsız olduğunda

12. Kanonik korelasyon analizinin amacı nedir?

A) Hipotez testi gerçekleştirmek için
B) İki değişken kümesi arasındaki ilişkiyi belirlemek için
C) Faktör yüklerini belirlemek için
D) Aykırı değerleri belirlemek için

13. Çok değişkenli analizde küme analizi ne yapmayı amaçlar?

A) İki değişkenli verileri çizme
B) Gruplar arasındaki farklılıkların test edilmesi
C) Benzer gözlemleri kümeler halinde gruplama
D) Faktör analizinin gerçekleştirilmesi

14. Çok değişkenli analizde MANOVA'nın ANOVA'dan farkı nedir?

A) ANOVA küçük örneklem büyüklükleri için uygunken, MANOVA büyük örneklem büyüklükleri için uygundur
B) MANOVA birden fazla bağımlı değişkeni aynı anda dikkate alırken, ANOVA tek bir bağımlı değişkene odaklanır
C) ANOVA karışık etkili modeller kullanırken, MANOVA sabit etkili modeller kullanır
D) MANOVA kategorik veri analizi için kullanılırken, ANOVA sürekli veri analizi için kullanılır

Şununla oluşturuldu: That Quiz — diğer konu alanlarındaki kaynaklarla birlikte matematik testi üretim sitesi.