Theses supervised by Doç. Dr. Özgür Koşkan
17 theses · Isparta University of Applied Sciences
Parametrik olmayan regresyon metotların hayvancılıkta kullanımı
Çalışma 58 adet Japon bıldırcınlarından elde edilmiş hayvancılık verisi üzerinde mevcut parametrik olmayan regresyon yöntemlerinden Hodges-Lehmann, Theil-Sen, Mood Brown ve OLS yöntemleri kullanılarak, yöntemlerin nasıl uygulanacağı, parametre tahminlerinin nasıl yapılacağı ve gerçekleşen hata terimleri birlikte irdelenmiştir. Regresyon denklemindeki katsayılar incelendiğinde farklı yöntemlerde benzer katsayılar bulunduğu tespit edilmiştir. Hata terimi incelendiğinde Hodges-Lehman yönteminin daha yüksek hata terimine sahip olduğu, tahminlerdeki isabetin nispeten daha yüksek olduğu söylenebilir. Hata teriminin düşüklüğü bakımından Theil-Sen Regresyon Yönteminin çoğu özellikte düşük değerler alması yöntemin kullanabilirliğini destekler niteliktedir. Özellikle bağımsız değişkenin normal dağılım göstermediği ve aykırı gözlemlerin bulunduğu özelliklerde Theil-Sen Regresyon Yönteminin daha küçük hata terimlerine sahip olduğu tespit edilmiştir. OLS tahmin yöntemi genel olarak düşük hata terimine sahipken, özellikle bağımsız değişkenin normal dağıldığı durumlarda daha düşük hata terimlerine sahip olduğu tespit edilmiştir. Hodges-Lehmann tahmin yöntemi bazı özelliklerde katsayıları farklı ve hata terimleri değişken yani tutarsız sonuçlar vermiştir. Sonuç olarak parametrik olmayan regresyon analizi yöntemleri parametrik testlerin önşartlarının gerçekleşmemesi durumlarında, sapan değer, çoklu bağlantı gibi istenmeyen durumların gerçekleştiği durumlarda, gerek kullanım kolaylığı gerekse kolay hesaplanabilmesi bakımından araştırmacılar tarafından tercih edilebilecek alternatifler olarak değerlendirilebilir.
Grup karşılaştırmalarında ön şartlar sağlanmadığı durumlarda transformasyon tekniklerinin I. tip hata ve testin gücü bakımından irdelenmesi
Bu tez çalışmasında varyans analizinde ön şartlar sağlanmadığında uygulanabilecek olan bazı transformasyon yöntemleri farklı dağılımlar, farklı grup sayıları, farklı gözlem sayıları, farklı varyans oranları ve farklı standart sapma cinsinden farkların oluşturulmasıyla hem I. tip hata olasılığı hem de testin gücü değerleri bakımından değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Çalışmada kullanılan materyal, Python programlama dilinde Numpy kütüphanesindeki random fonksiyonu kullanılarak N (0, 1), χ2(3), t(10) ve β(15, 5) dağılımlarından üretilen tesadüf sayılardan oluşmaktadır. Söz konusu dağılımların her birinde 3, 4, ve 5 grupta her bir gruptaki gözlem sayısı 3, 5, 10, 15, 30 ve gruplar arası varyans oranı son grubun varyans oranının diğer grupların varyans oranından 1, 3, 5 ve 10 katı, ortalamalar arasındaki standart sapma cinsinden farklar 0, 0.5, 1, 1.5 ve 2 olacak şekilde simülasyon düzenleri kurulmuştur. Her bir simülasyon programı 100 000 tekrarlı olarak ele alınmıştır.Çalışmanın sonucunda, I. tip hata olasılığı bakımından varyansların homojenliğindeki bozulmalara bağlı olarak verilere 0.5 ve 0.375 eklenerek karekök alınan transformasyon tekniklerinin diğer transformasyon tekniklerine göre nispeten daha güvenilir sonuçlar verdiği fakat her durumda hem transformasyon uygulanmadan hem de uygulandıktan sonra deneme başında belirlenen I. tip hata olasılığının arttığı gözlenmiştir. Verilerin dağılım şekli normal dağılım, t(10) ve β(15, 5) iken varyansların homojenliği bozulduğunda transformasyon tekniklerinin testin gücü üzerinde dikkat çeken bir etkisinin olmadığı saptanmıştır. Özellikle sağa yatık dağılımda, üçüncü ve dördüncü dereceden kök transformasyonlarının testin gücü değerlerinde daha yüksek sonuçlar verdiği dikkat çekici bir biçimde gözlemlenmiştir.
Dengeli ve dengesiz faktöriyel denemelerde Tip 1, 2 ve 3 kareler toplamlarının testin gücü bakımından karşılaştırılması
Bu tez çalışmasında Faktöriyel düzende dengeli ve dengesiz denemelerde, farklı örnek genişlikleri, farklı dağılım, farklı varyans oranlarında ve ortalamalar arasında standart sapma cinsinden farklı genişliklerde kombinasyonlar oluşturularak, yaygın kullanılan Tip 1, 2 ve 3 kareler toplamlarının kullanımı sonucu oluşacak testin gücü değerlerinin karşılaştırılması planlanmıştır. Bu tez çalışmasının materyalini Microsoft Developer Studio'nun IMSL kütüphanesinden faydalanarak üretilen tesadüf sayıları meydana getirmektedir. Dengeli denemelerde 3, 5, 10 ve 20 gözlem sayılı 2 faktörlü ve her bir faktörün seviye sayısınında 4 olduğu 16 alt grup kombinasyonuna göre Tip I, II ve III kareler toplamları kullanılarak 100 000 simülasyon 4 farklı dağılım (Z, Ki-Kare, T ve Beta) için yapılmıştır. Dengesiz deneme desenlerinde ise 2 faktörlü ve her bir faktörün seviye sayısınında 4 olduğu 16 alt grup için gözlem sayıları farklı 8 farklı dengesiz deneme deseni oluşturarak Tip I, II ve III kareler toplamları kullanılarak 100 000 simülasyon çalışması 4 farklı dağılım (Z, Ki-Kare, T ve Beta) için yapılmıştır. Çalışmada Dengeli denemelerde tip 3 kareler toplamı ve tip 2, tip 1 kareler toplamlarının benzer güç değerleri verdiği görülmektedir. Dengesiz deneme desenelerinde ise tip 3 kareler toplamının daha yüksek güçdeğerleri aldığı görülmektedir. Bu durum paket proğramlarında öncelikle tip 3 kareler toplamının kullanım nedenini de açıklamaktadır. Fakat bu çalışmada ki-kare dağılımlarda dengeli deneme desenlerinde tip 2 ve tip 1 kareler toplamlarının az da olsa daha yüksek güç değerleri aldıkları görülmüştür. Dengesiz denemelerde ise genel anlamda bir güç düşüşü görülmüştür.
Dengeli ve dengesiz faktöriyel denemelerde Tip 1, 2 ve 3 kareler toplamlarının testin gücü bakımından karşılaştırılması
Bu tez çalışmasında Faktöriyel düzende dengeli ve dengesiz denemelerde, farklı örnek genişlikleri, farklı dağılım, farklı varyans oranlarında ve ortalamalar arasında standart sapma cinsinden farklı genişliklerde kombinasyonlar oluşturularak, yaygın kullanılan Tip 1, 2 ve 3 kareler toplamlarının kullanımı sonucu oluşacak testin gücü değerlerinin karşılaştırılması planlanmıştır. Bu tez çalışmasının materyalini Microsoft Developer Studio'nun IMSL kütüphanesinden faydalanarak üretilen tesadüf sayıları meydana getirmektedir. Dengeli denemelerde 3, 5, 10 ve 20 gözlem sayılı 2 faktörlü ve her bir faktörün seviye sayısınında 4 olduğu 16 alt grup kombinasyonuna göre Tip I, II ve III kareler toplamları kullanılarak 100 000 simülasyon 4 farklı dağılım (Z, Ki-Kare, T ve Beta) için yapılmıştır. Dengesiz deneme desenlerinde ise 2 faktörlü ve her bir faktörün seviye sayısınında 4 olduğu 16 alt grup için gözlem sayıları farklı 8 farklı dengesiz deneme deseni oluşturarak Tip I, II ve III kareler toplamları kullanılarak 100 000 simülasyon çalışması 4 farklı dağılım (Z, Ki-Kare, T ve Beta) için yapılmıştır. Çalışmada Dengeli denemelerde tip 3 kareler toplamı ve tip 2, tip 1 kareler toplamlarının benzer güç değerleri verdiği görülmektedir. Dengesiz deneme desenelerinde ise tip 3 kareler toplamının daha yüksek güçdeğerleri aldığı görülmektedir. Bu durum paket proğramlarında öncelikle tip 3 kareler toplamının kullanım nedenini de açıklamaktadır. Fakat bu çalışmada ki-kare dağılımlarda dengeli deneme desenlerinde tip 2 ve tip 1 kareler toplamlarının az da olsa daha yüksek güç değerleri aldıkları görülmüştür. Dengesiz denemelerde ise genel anlamda bir güç düşüşü görülmüştür.
Dengeli ve dengesiz faktöriyel denemelerde Tip 1, 2 ve 3 kareler toplamlarının testin gücü bakımından karşılaştırılması
Bu tez çalışmasında Faktöriyel düzende dengeli ve dengesiz denemelerde, farklı örnek genişlikleri, farklı dağılım, farklı varyans oranlarında ve ortalamalar arasında standart sapma cinsinden farklı genişliklerde kombinasyonlar oluşturularak, yaygın kullanılan Tip 1, 2 ve 3 kareler toplamlarının kullanımı sonucu oluşacak testin gücü değerlerinin karşılaştırılması planlanmıştır. Bu tez çalışmasının materyalini Microsoft Developer Studio'nun IMSL kütüphanesinden faydalanarak üretilen tesadüf sayıları meydana getirmektedir. Dengeli denemelerde 3, 5, 10 ve 20 gözlem sayılı 2 faktörlü ve her bir faktörün seviye sayısınında 4 olduğu 16 alt grup kombinasyonuna göre Tip I, II ve III kareler toplamları kullanılarak 100 000 simülasyon 4 farklı dağılım (Z, Ki-Kare, T ve Beta) için yapılmıştır. Dengesiz deneme desenlerinde ise 2 faktörlü ve her bir faktörün seviye sayısınında 4 olduğu 16 alt grup için gözlem sayıları farklı 8 farklı dengesiz deneme deseni oluşturarak Tip I, II ve III kareler toplamları kullanılarak 100 000 simülasyon çalışması 4 farklı dağılım (Z, Ki-Kare, T ve Beta) için yapılmıştır. Çalışmada Dengeli denemelerde tip 3 kareler toplamı ve tip 2, tip 1 kareler toplamlarının benzer güç değerleri verdiği görülmektedir. Dengesiz deneme desenelerinde ise tip 3 kareler toplamının daha yüksek güçdeğerleri aldığı görülmektedir. Bu durum paket proğramlarında öncelikle tip 3 kareler toplamının kullanım nedenini de açıklamaktadır. Fakat bu çalışmada ki-kare dağılımlarda dengeli deneme desenlerinde tip 2 ve tip 1 kareler toplamlarının az da olsa daha yüksek güç değerleri aldıkları görülmüştür. Dengesiz denemelerde ise genel anlamda bir güç düşüşü görülmüştür.
Chernoff yüzleri ve hayvancılık verilerine uygulaması
Çalışmada veri görselleştirme tekniklerinden birisi olan Chernoff yüzleri ile pek çok özelliğin bir arada bulunduğu hayvansal veri setlerinin teorik ve uygulamalı olarak incelenmesi amaçlanmıştır. Chernoff yüzleri karmaşık çok boyutlu verilerin algısal belirginliğini değerlendirmek ve bilişsel süreçleri daha etkin ve verimli kılmak için Herman Chernoff tarafından tasarlanmış, basitleştirilmiş karikatür benzeri yüzlerdir. Çalışmada veri seti olarak 2002 yılında Atabey, Isparta'da yetiştirilen 20 büyükbaş (İsviçre esmeri), 20 küçükbaş hayvan (Kıl Keçisi) ve 20 arı kullanılmıştır. Yüz özelliklerinin algısal belirginlikte farklılıklar gösterdiği ve büyük ve karmaşık rakamlarla dolu gösterimler yerine şekillerle kolaylaştırılan sunumlar elde edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Chernoff yüzleri, Veri Görselleştirme, İkon Grafikleri, Hayvancılık
Chernoff yüzleri ve hayvancılık verilerine uygulaması
Çalışmada veri görselleştirme tekniklerinden birisi olan Chernoff yüzleri ile pek çok özelliğin bir arada bulunduğu hayvansal veri setlerinin teorik ve uygulamalı olarak incelenmesi amaçlanmıştır. Chernoff yüzleri karmaşık çok boyutlu verilerin algısal belirginliğini değerlendirmek ve bilişsel süreçleri daha etkin ve verimli kılmak için Herman Chernoff tarafından tasarlanmış, basitleştirilmiş karikatür benzeri yüzlerdir. Çalışmada veri seti olarak 2002 yılında Atabey, Isparta'da yetiştirilen 20 büyükbaş (İsviçre esmeri), 20 küçükbaş hayvan (Kıl Keçisi) ve 20 arı kullanılmıştır. Yüz özelliklerinin algısal belirginlikte farklılıklar gösterdiği ve büyük ve karmaşık rakamlarla dolu gösterimler yerine şekillerle kolaylaştırılan sunumlar elde edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Chernoff yüzleri, Veri Görselleştirme, İkon Grafikleri, Hayvancılık
Chernoff yüzleri ve hayvancılık verilerine uygulaması
Çalışmada veri görselleştirme tekniklerinden birisi olan Chernoff yüzleri ile pek çok özelliğin bir arada bulunduğu hayvansal veri setlerinin teorik ve uygulamalı olarak incelenmesi amaçlanmıştır. Chernoff yüzleri karmaşık çok boyutlu verilerin algısal belirginliğini değerlendirmek ve bilişsel süreçleri daha etkin ve verimli kılmak için Herman Chernoff tarafından tasarlanmış, basitleştirilmiş karikatür benzeri yüzlerdir. Çalışmada veri seti olarak 2002 yılında Atabey, Isparta'da yetiştirilen 20 büyükbaş (İsviçre esmeri), 20 küçükbaş hayvan (Kıl Keçisi) ve 20 arı kullanılmıştır. Yüz özelliklerinin algısal belirginlikte farklılıklar gösterdiği ve büyük ve karmaşık rakamlarla dolu gösterimler yerine şekillerle kolaylaştırılan sunumlar elde edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Chernoff yüzleri, Veri Görselleştirme, İkon Grafikleri, Hayvancılık
Bağımsız iki grup karşılaştırmasında kullanılan testlerin 1. tip hata ve testin gücü bakımından karşılaştırılması
Bu çalışmada bağımsız iki grup karşılaştırılmasında kullanılan testler ele alınarak parametrik testlerde t-testi, parametrik olmayan ikili grup karşılaştırılmasında ise kullanılan testlerden Mann Whitney-U testi, Kolmogorov-simirnov testi, permütasyon testi I.tip hata ve testin gücü bakımından simülasyon yöntemi kullanılarak karşılaştırılmıştır. Çalışma da kullanılan testlerde 2 grup karşılaştırılmalı denemeler seçilmiştir. Her grupta aynı şekilde olarak (n=5,10,15,30) örnekler alınmıştır. Alınan bu örneklerdeki varyans oranları 1, 5, 10, 30 olarak kullanılmıştır. Aynı zamanda testin gücünü ölçmek belirlemek amacıyla 0.5, 1.0, 1.5, 2.0 sayıları eklenmiştir. Ele alınan bu denemelerde grupların alınmış oldukları popülasyonların; z, t, χ2, β dağılımlarının varsayılan ikili kombinasyonlarını gösteren popülasyonlarda gözlem adetleri eşit gruplar ele alınarak 100000 simülasyon denemesi sonucunda oluşan I. Tip hata ve testin gücü bakımından hesaplamalar yapılmıştır. Sonuç olarak gruplar arasında ki standart sapma artıkça testin gücü de artmaktadır.
Bağımsız iki grup karşılaştırmasında kullanılan testlerin 1. tip hata ve testin gücü bakımından karşılaştırılması
Bu çalışmada bağımsız iki grup karşılaştırılmasında kullanılan testler ele alınarak parametrik testlerde t-testi, parametrik olmayan ikili grup karşılaştırılmasında ise kullanılan testlerden Mann Whitney-U testi, Kolmogorov-simirnov testi, permütasyon testi I.tip hata ve testin gücü bakımından simülasyon yöntemi kullanılarak karşılaştırılmıştır. Çalışma da kullanılan testlerde 2 grup karşılaştırılmalı denemeler seçilmiştir. Her grupta aynı şekilde olarak (n=5,10,15,30) örnekler alınmıştır. Alınan bu örneklerdeki varyans oranları 1, 5, 10, 30 olarak kullanılmıştır. Aynı zamanda testin gücünü ölçmek belirlemek amacıyla 0.5, 1.0, 1.5, 2.0 sayıları eklenmiştir. Ele alınan bu denemelerde grupların alınmış oldukları popülasyonların; z, t, χ2, β dağılımlarının varsayılan ikili kombinasyonlarını gösteren popülasyonlarda gözlem adetleri eşit gruplar ele alınarak 100000 simülasyon denemesi sonucunda oluşan I. Tip hata ve testin gücü bakımından hesaplamalar yapılmıştır. Sonuç olarak gruplar arasında ki standart sapma artıkça testin gücü de artmaktadır.
Bağımsız iki grup karşılaştırmasında kullanılan testlerin 1. tip hata ve testin gücü bakımından karşılaştırılması
Bu çalışmada bağımsız iki grup karşılaştırılmasında kullanılan testler ele alınarak parametrik testlerde t-testi, parametrik olmayan ikili grup karşılaştırılmasında ise kullanılan testlerden Mann Whitney-U testi, Kolmogorov-simirnov testi, permütasyon testi I.tip hata ve testin gücü bakımından simülasyon yöntemi kullanılarak karşılaştırılmıştır. Çalışma da kullanılan testlerde 2 grup karşılaştırılmalı denemeler seçilmiştir. Her grupta aynı şekilde olarak (n=5,10,15,30) örnekler alınmıştır. Alınan bu örneklerdeki varyans oranları 1, 5, 10, 30 olarak kullanılmıştır. Aynı zamanda testin gücünü ölçmek belirlemek amacıyla 0.5, 1.0, 1.5, 2.0 sayıları eklenmiştir. Ele alınan bu denemelerde grupların alınmış oldukları popülasyonların; z, t, χ2, β dağılımlarının varsayılan ikili kombinasyonlarını gösteren popülasyonlarda gözlem adetleri eşit gruplar ele alınarak 100000 simülasyon denemesi sonucunda oluşan I. Tip hata ve testin gücü bakımından hesaplamalar yapılmıştır. Sonuç olarak gruplar arasında ki standart sapma artıkça testin gücü de artmaktadır.
Veri tiplerine göre (Dengeli, dengesiz) kareler toplamı tiplerinin (Tip 1, tip 2 ve tip 3) uygulama durumları ve 1. tip hata bakımından incelenmesi
Varyans analizi, hipotez testleri I. tip, II. tip hata ve kareler toplamı tipleri (Tip I, Tip II ve Tip III) hakkında bilgiler de verdiğimiz tez çalışmamızda varyans analizinde kareler toplamının hesaplanmasından kullanılan yöntemlerin (Tip I, Tip II ve Tip III) veri tiplerine göre (dengeli, dengesiz) uygulama durumlarının 1. tip hata bakımından karşılaştırmasını fortran programında simülasyon çalışması ile yaptık. 4 farklı dağılım (z, t, beta ve ki-kare) için dengeli ve dengesiz dağılım gösteren veri setleri kullanarak yaptığımız 100 000 simülasyon çalışmamızda elde ettiğimiz sonuçlar tablolar halinde listelendi. 100 000 adet simülasyon ile elde edilen sonuçlar neticesinde verilerin dengeli dağılım gösterdiği deneme desenlerinde 4 farklı dağılım (z, t, beta ve ki-kare) için Tip I, Tip II ve Tip III kareler toplamları kullanılarak yapılan hesaplamalarda 1. tip hata bakımından aralarında bir farkın olmadığı, elde edilen sonuçların 1. tip hatanın başlangıçta kararlaştırılan (α = 0.05) seviyesinde gerçekleştiği tespit edildi. 4 dağılım için (z, t, beta ve ki-kare) 8 farklı dengesiz deneme deseni senaryosu ile Tip I, Tip II ve Tip III kareler toplamları kullanılarak yapılan 100 000 simülasyon çalışmasında da 1. tip hata başlangıçta kararlaştırılan 0.005 seviyesinde gerçekleşmiştir.
Veri tiplerine göre (Dengeli, dengesiz) kareler toplamı tiplerinin (Tip 1, tip 2 ve tip 3) uygulama durumları ve 1. tip hata bakımından incelenmesi
Varyans analizi, hipotez testleri I. tip, II. tip hata ve kareler toplamı tipleri (Tip I, Tip II ve Tip III) hakkında bilgiler de verdiğimiz tez çalışmamızda varyans analizinde kareler toplamının hesaplanmasından kullanılan yöntemlerin (Tip I, Tip II ve Tip III) veri tiplerine göre (dengeli, dengesiz) uygulama durumlarının 1. tip hata bakımından karşılaştırmasını fortran programında simülasyon çalışması ile yaptık. 4 farklı dağılım (z, t, beta ve ki-kare) için dengeli ve dengesiz dağılım gösteren veri setleri kullanarak yaptığımız 100 000 simülasyon çalışmamızda elde ettiğimiz sonuçlar tablolar halinde listelendi. 100 000 adet simülasyon ile elde edilen sonuçlar neticesinde verilerin dengeli dağılım gösterdiği deneme desenlerinde 4 farklı dağılım (z, t, beta ve ki-kare) için Tip I, Tip II ve Tip III kareler toplamları kullanılarak yapılan hesaplamalarda 1. tip hata bakımından aralarında bir farkın olmadığı, elde edilen sonuçların 1. tip hatanın başlangıçta kararlaştırılan (α = 0.05) seviyesinde gerçekleştiği tespit edildi. 4 dağılım için (z, t, beta ve ki-kare) 8 farklı dengesiz deneme deseni senaryosu ile Tip I, Tip II ve Tip III kareler toplamları kullanılarak yapılan 100 000 simülasyon çalışmasında da 1. tip hata başlangıçta kararlaştırılan 0.005 seviyesinde gerçekleşmiştir.
Veri tiplerine göre (Dengeli, dengesiz) kareler toplamı tiplerinin (Tip 1, tip 2 ve tip 3) uygulama durumları ve 1. tip hata bakımından incelenmesi
Varyans analizi, hipotez testleri I. tip, II. tip hata ve kareler toplamı tipleri (Tip I, Tip II ve Tip III) hakkında bilgiler de verdiğimiz tez çalışmamızda varyans analizinde kareler toplamının hesaplanmasından kullanılan yöntemlerin (Tip I, Tip II ve Tip III) veri tiplerine göre (dengeli, dengesiz) uygulama durumlarının 1. tip hata bakımından karşılaştırmasını fortran programında simülasyon çalışması ile yaptık. 4 farklı dağılım (z, t, beta ve ki-kare) için dengeli ve dengesiz dağılım gösteren veri setleri kullanarak yaptığımız 100 000 simülasyon çalışmamızda elde ettiğimiz sonuçlar tablolar halinde listelendi. 100 000 adet simülasyon ile elde edilen sonuçlar neticesinde verilerin dengeli dağılım gösterdiği deneme desenlerinde 4 farklı dağılım (z, t, beta ve ki-kare) için Tip I, Tip II ve Tip III kareler toplamları kullanılarak yapılan hesaplamalarda 1. tip hata bakımından aralarında bir farkın olmadığı, elde edilen sonuçların 1. tip hatanın başlangıçta kararlaştırılan (α = 0.05) seviyesinde gerçekleştiği tespit edildi. 4 dağılım için (z, t, beta ve ki-kare) 8 farklı dengesiz deneme deseni senaryosu ile Tip I, Tip II ve Tip III kareler toplamları kullanılarak yapılan 100 000 simülasyon çalışmasında da 1. tip hata başlangıçta kararlaştırılan 0.005 seviyesinde gerçekleşmiştir.
Doğrulayıcı faktör analizi ve farklı veri setlerinde uygulanması
Bu tez çalışmasında bilimsel araştırmalarda çoğunlukla kullanılan faktör analizi tekniğinin bölümlerinden biri olarak adlandırılan ve genel olarak ölçeklerin geliştirilmesi yâda ölçeklerin başka bir dile uyarlamasında, araştırmacılar tarafından ortaya konan modellerin veya yapıların test edilmesi için kullanılmakta olan doğrulayıcı faktör analizi yöntemi kullanılarak yapılmıştır. Hayvancılık üretim alanından hâlihazırda artarak devam eden ve her gün oluşan verilerin irdelenmesi için elde edilen verilerden bir model oluşturularak bu modelin test edilmesi için faktör analizi tekniğinin bir kolu olan doğrulayıcı faktör analizi kullanılarak verilerin analizi sağlanmıştır. Bu analiz ile hayvancılıktan üretilen verilerin kullanılması sağlanmış ve araştırmalarda kullanımı sağlanmaya çalışılmıştır. Çalışmada kullanılan faktör analizi tekniği ile bunun bir alt bölümü olarak görülen doğrulayıcı faktör analizi tekniği açıklanmaya çalışılmıştır. Analizin yapılması için çok çeşitli yazılımlar kullanılabilmektedir. Çalışmada IBM SPSS ve IBM SPSS AMOS yazılımları bir bütün olarak analizlerde araştırmacıya kullanımda esnekliği sağladığı için bu yazılım kullanılmıştır. Çalışmada kalite olarak belirlenen faktöre etki eden beş gözlemlenen değişken, gözlemlenen değişkenleri oluşturan 322 baş büyükbaşa ait veriler atanarak kalite faktörünü tahmini için doğrulayıcı faktör analizinden elden edilen uyum indeks sonuçlarının mevcut uyum indeksleriyle karşılaştırılması yapılmıştır. Sürekli değişkenlerin oluşturduğu yapının analizleri sonucunda, Uyum iyiliği indeksi 0.988, ortalama hataların karakökü 7.792, χ^2/SD 2.402, düzeltilmiş uyum iyiliği indeksi 0.954, normlandırılmış uyum indeksi 0.991, karşılaştırmalı uyum indeksi 0.995, standardize edilmiş kalıntıların ortalama ortalama karekökü 0.066 değerleri elde edilmiştir. Sonuçların uygunluk indekslerine genel olarak uyum sağlayabildiği görülmüştür.
Doğrulayıcı faktör analizi ve farklı veri setlerinde uygulanması
Bu tez çalışmasında bilimsel araştırmalarda çoğunlukla kullanılan faktör analizi tekniğinin bölümlerinden biri olarak adlandırılan ve genel olarak ölçeklerin geliştirilmesi yâda ölçeklerin başka bir dile uyarlamasında, araştırmacılar tarafından ortaya konan modellerin veya yapıların test edilmesi için kullanılmakta olan doğrulayıcı faktör analizi yöntemi kullanılarak yapılmıştır. Hayvancılık üretim alanından hâlihazırda artarak devam eden ve her gün oluşan verilerin irdelenmesi için elde edilen verilerden bir model oluşturularak bu modelin test edilmesi için faktör analizi tekniğinin bir kolu olan doğrulayıcı faktör analizi kullanılarak verilerin analizi sağlanmıştır. Bu analiz ile hayvancılıktan üretilen verilerin kullanılması sağlanmış ve araştırmalarda kullanımı sağlanmaya çalışılmıştır. Çalışmada kullanılan faktör analizi tekniği ile bunun bir alt bölümü olarak görülen doğrulayıcı faktör analizi tekniği açıklanmaya çalışılmıştır. Analizin yapılması için çok çeşitli yazılımlar kullanılabilmektedir. Çalışmada IBM SPSS ve IBM SPSS AMOS yazılımları bir bütün olarak analizlerde araştırmacıya kullanımda esnekliği sağladığı için bu yazılım kullanılmıştır. Çalışmada kalite olarak belirlenen faktöre etki eden beş gözlemlenen değişken, gözlemlenen değişkenleri oluşturan 322 baş büyükbaşa ait veriler atanarak kalite faktörünü tahmini için doğrulayıcı faktör analizinden elden edilen uyum indeks sonuçlarının mevcut uyum indeksleriyle karşılaştırılması yapılmıştır. Sürekli değişkenlerin oluşturduğu yapının analizleri sonucunda, Uyum iyiliği indeksi 0.988, ortalama hataların karakökü 7.792, χ^2/SD 2.402, düzeltilmiş uyum iyiliği indeksi 0.954, normlandırılmış uyum indeksi 0.991, karşılaştırmalı uyum indeksi 0.995, standardize edilmiş kalıntıların ortalama ortalama karekökü 0.066 değerleri elde edilmiştir. Sonuçların uygunluk indekslerine genel olarak uyum sağlayabildiği görülmüştür.
Doğrulayıcı faktör analizi ve farklı veri setlerinde uygulanması
Bu tez çalışmasında bilimsel araştırmalarda çoğunlukla kullanılan faktör analizi tekniğinin bölümlerinden biri olarak adlandırılan ve genel olarak ölçeklerin geliştirilmesi yâda ölçeklerin başka bir dile uyarlamasında, araştırmacılar tarafından ortaya konan modellerin veya yapıların test edilmesi için kullanılmakta olan doğrulayıcı faktör analizi yöntemi kullanılarak yapılmıştır. Hayvancılık üretim alanından hâlihazırda artarak devam eden ve her gün oluşan verilerin irdelenmesi için elde edilen verilerden bir model oluşturularak bu modelin test edilmesi için faktör analizi tekniğinin bir kolu olan doğrulayıcı faktör analizi kullanılarak verilerin analizi sağlanmıştır. Bu analiz ile hayvancılıktan üretilen verilerin kullanılması sağlanmış ve araştırmalarda kullanımı sağlanmaya çalışılmıştır. Çalışmada kullanılan faktör analizi tekniği ile bunun bir alt bölümü olarak görülen doğrulayıcı faktör analizi tekniği açıklanmaya çalışılmıştır. Analizin yapılması için çok çeşitli yazılımlar kullanılabilmektedir. Çalışmada IBM SPSS ve IBM SPSS AMOS yazılımları bir bütün olarak analizlerde araştırmacıya kullanımda esnekliği sağladığı için bu yazılım kullanılmıştır. Çalışmada kalite olarak belirlenen faktöre etki eden beş gözlemlenen değişken, gözlemlenen değişkenleri oluşturan 322 baş büyükbaşa ait veriler atanarak kalite faktörünü tahmini için doğrulayıcı faktör analizinden elden edilen uyum indeks sonuçlarının mevcut uyum indeksleriyle karşılaştırılması yapılmıştır. Sürekli değişkenlerin oluşturduğu yapının analizleri sonucunda, Uyum iyiliği indeksi 0.988, ortalama hataların karakökü 7.792, χ^2/SD 2.402, düzeltilmiş uyum iyiliği indeksi 0.954, normlandırılmış uyum indeksi 0.991, karşılaştırmalı uyum indeksi 0.995, standardize edilmiş kalıntıların ortalama ortalama karekökü 0.066 değerleri elde edilmiştir. Sonuçların uygunluk indekslerine genel olarak uyum sağlayabildiği görülmüştür.