Nüfus Dağılımları – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma

0 (312) 276 75 93 @ İletişim İçin Mail Gönderin bestessayhomework@gmail.com - 7/24 hizmet vermekteyiz... @@@ Süreli, online, quiz türü sınavlarda yardımcı olmuyoruz. Teklif etmeyin. - Ödev Yaptırma, Proje Yaptırma, Tez Yaptırma, Makale Yaptırma, Essay Yaptırma, Literatür Taraması Yaptırma, Vaka İncelemesi Yaptırma, Research Paper Yaptırma, Akademik Makale Yaptırma, İntihal Oranı Düşürme, İstatistik Ödev Yaptırma, İstatistik Proje Yaptırma, İstatistik Tez Yaptırma, İstatistik Makale Yaptırma, İstatistik Essay Yaptırma, Edebiyat Ödev Yaptırma, Edebiyat Proje Yaptırma, Edebiyat Tez Yaptırma, İngilizce Ödev Yaptırma, İngilizce Proje Yaptırma, İngilizce Tez Yaptırma, İngilizce Makale Yaptırma, Her Dilde Ödev Yaptırma, Hukuk Ödev Yaptırma, Hukuk Proje Yaptırma, Hukuk Tez Yaptırma, Hukuk Makale Yaptırma, Hukuk Essay Yaptırma, Hukuk Soru Çözümü Yaptırma, Psikoloji Ödev Yaptırma, Psikoloji Proje Yaptırma, Psikoloji Tez Yaptırma, Psikoloji Makale Yaptırma, İnşaat Ödev Yaptırma, İnşaat Proje Yaptırma, İnşaat Tez Yaptırma, İnşaat Çizim Yaptırma, Matlab Yaptırma, Spss Yaptırma, Spss Analizi Yaptırmak İstiyorum, Ücretli Spss Analizi, İstatistik Ücretleri, Spss Nedir, Spss Danışmanlık, İstatistik Hizmeti, Spss Analizi ve Sonuçların Yorumlanması, Spss Ücretleri, Tez Yazdırma, Ödev Danışmanlığı, Ücretli Ödev Yaptırma, Endüstri Mühendisliği Ödev Yaptırma, Tez Yazdırma, Matlab Ödev Yaptırma, Tez Danışmanlığı, Makale Danışmanlığı, Dış Ticaret ödev YAPTIRMA, Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

Nüfus Dağılımları – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma

16 Şubat 2021 Türkiye nüfus yoğunluğu sıralaması Türkiye nüfusunun yaş gruplarına göre dağılımı 2019 türkiye'nin nüfusu 2020 Yaş grubu ve cinsiyete göre nüfus 0
 Zincir Eşitleme (CE) – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma

Nüfus Dağılımları

Dorans ve Holland (2000) bu beş gerekliliğin yorumunu yapar ve bunların kolayca doğrulanan koşullardan ziyade en iyi durumda kaba yönergeler olduğunu gösterir. Ek olarak, (a) – (e) farklı analiz seviyelerini ifade eder. Örneğin, Özkaynak, bireysel olarak sınava giren kişiler açısından ifade edilirken, Eşit Güvenilirlik ve Nüfus Değişmezliği, nüfus miktarları cinsinden ifade edilir. Simetri, matematiksel bir özellik hakkındadır ve Eşit Yapı, testlerin doğası ve olası kullanımları ile ilgilidir.

Test eşitlemesinin gereklilikleri, genellikle test puanlarını ilişkilendirmek için çeşitli yöntemlerin en temelini oluşturuyor. Bu kitapta diğer bağlantı yöntemlerini tartışmayacağız, ancak tamlık adına, yukarıdaki beş gerekliliği zayıflatmak açısından diğer yöntemlerden bazılarının nasıl düşünülebileceğini şimdi göstereceğiz.

Nüfus Değişmezliği gerekliliğini (e) göz ardı edersek, bağlantı ilişkisine bazen uyumluluk denir. İki testin puanları arasındaki bir uyum, belirli bir sınava giren nüfus için geçerli olacak şekilde tasarlanmış Y ve X puanları arasındaki bir dönüşümdür ve başka herhangi biri için geçerli olduğu iddiası yoktur.

Uygunlukları oluşturmak için kullanılan yöntemler, gözlemlenen puan testi eşitlemesini gerçekleştirmek için kullanılanlarla çoğu kez aynıdır. Dahası, diğer beş gerekliliğin bazıları, uygunluk adı verilen durumlarda yeterince iyi karşılanmayabilir.

Örneğin, Testlerin ölçümünü oluşturur, aynı olmayabilir, ancak benzer olabilir; veya Eşit derecede Güvenilir olmayabilirler; veya Eşitlik Gereksiniminin yeterince iyi karşılanmadığı başka bir anlam olabilir. Simetri koşulu genellikle uygunluklar için geçerlidir.

Diğer durumlarda, yalnızca bir testteki puanları veya puanların dağılımını başka bir testte bulunanlardan tahmin etmekle ilgileniyoruz. Başka bir testten alınan verilerden bir testteki bireysel puanları tahmin etmek veya puan dağılımlarını tahmin etmek, beş eşitleme gerekliliğinden herhangi birini içermeyebilir.

Türkiye nüfusunun yaş gruplarına göre dağılımı 2019
Bölgelere göre nüfus dağılımı 2020
Yaş grubu ve cinsiyete göre nüfus
Türkiye nüfus yoğunluğu sıralaması
Bölgelere göre nüfus yoğunluğu
Türkiye nüfus sıralaması 2020
türkiye’nin nüfusu 2020
TÜİK nüfus verileri

Kesinlikle tahmin, asimetrik bir ilişkidir ve regresyon denklemlerinin Simetri koşulunun gerektirdiği şekilde tersine çevirmediği iyi bilinmektedir. Herhangi bir türden test, belirli bir testteki puanları tahmin etmek için kullanılabilir, aynı yapıyı ölçmeleri veya güvenilirlik açısından benzer olmaları gerekmez.

Eşitlik Gereksiniminin tahminle çok az ilgisi vardır. Tahminler alt popülasyonlara göre değişebilir ve gerçekte, alt popülasyon bilgileri tahminlere veya projeksiyonlara dahil edilebilir ve dolayısıyla Popülasyon Değişmezliği gerekliliğini açıkça ihlal eder.

Test eşitlemesinin beş gerekliliği, iki testteki puanların birbirinin yerine geçebilir olmasını sağlamaya yöneliktir. Bu zor bir hedef olsa da, test eşitlemesinin anlamı budur.

Beş gereklilik, eşitlemenin ne zaman uygun veya uygunsuz olduğuna karar vermede yardımcı olur. Feuer vd. (1999), yaygın olarak kullanılan birkaç standart test ve Ulusal Eğitim İlerleme Değerlendirmesi (NAEP) ölçeği arasında bir bağlantı fonksiyonları sistemi yaratmanın fizibilitesini ele almak için böyle bir yaklaşımı kullanırlar.

Bununla birlikte, beş gereklilik, test eşitlemesinin gerekli olup olmadığı sorusunu ele almamaktadır. Aslında her çift testin veya test formunun denkleştirilmesi gerekmez. Bu karar, testin uygulanacağı kullanıma ve bu kullanımın koşullarına bağlıdır.

Örneğin, bazı test programları yılda bir test verir ve öğrenciler, üniversiteye giriş gibi bazı amaçlarla bu testte sıralanır. Testin kullanıldığı tek şey o yıl için en iyi performans gösteren öğrencileri bulmaksa ve bir yıldaki puanlar önceki yıllarla karşılaştırılmamışsa, yıllık olarak verilen formları ortak bir ölçeğe eşitlemek bir gereksiz ve pahalı egzersiz.

Lise veya üniversitede verilen kurs sınavlarını eşitlemek nadiren yararlıdır çünkü öğretmenler genellikle ya “bir eğri üzerinde not verirler” ya da kurs hedeflerine göre her bir bireyin test performansının yeterliliği konusunda yargılarını kullanırlar.

Öte yandan, test yılı boyunca ortak bir amaç için birkaç test formu kullanılırsa ve farklı test formlarının göreceli zorlukları arasındaki farklılıkların, farklı formları alan öğrencilerin değerlendirmesini etkilememesi önemlidir, o zaman muhtemelen test eşitlemesi gereklidir. 

Bu Çalışmada Kullanılan Gösterim

Bu yazı dizisinde, tüm bölümlerde tutarlı bir şekilde uygulayacağımız bir notasyon şeması benimsiyoruz. Bu bölümde, bu gösterimin bir kısmını geliştiriyor ve sonraki iki bölümde doğrusal ve eş merkezli eşitleme fonksiyonlarını tartışmak için kullanıyoruz. Bu ve sonraki üç bölümde endişemiz örnek tahminlerden ziyade nüfus düzeyi miktarlarıyla ilgilidir. Bölüm 1.7’de eşitleme fonksiyonlarını tahmin etmeye döneceğiz.

X ve Y’nin iki testi veya aynı testin iki formunu göstermesine izin veriyoruz. Ek olarak, T’nin gözlenen puan eşitlemesinin yapılacağı hedef popülasyonu göstermesine izin veriyoruz. Braun ve Holland (1983) ve Kolen ve Brennan (1995) takiben, herhangi bir gözlemlenen skor testi eşitleme yöntemi için tartışmaya hedef popülasyon T’yi açıkça dahil ediyoruz.

Bu nedenle, Dorans ve Holland (2000), Bölüm 1.1’deki Nüfus Değişmezliği gerekliliğinin karşılanmasına ilişkin olarak, ancak hedef popülasyonu değiştirerek cevaplanabilecek ampirik bir soru olarak, T’yi takip ediyoruz.Farklı T’ler için ortaya çıkan eşitleme fonksiyonları farklıysa pratik sonuçları olacak kadar, o zaman Nüfus Değişmezliği gerekliliğini ihlal edilmiş olarak kabul ederiz.

Bununla birlikte, ortak bir hedef popülasyonun kullanımı, gözlemlenen puan testi denkleminde farklı sınava giren kişinin yeteneğini “kontrol etme” şeklimizdir. Gözlemlenen test performansındaki fark, test edilen popülasyon aynı olduğu için test edilen farklılıklardan değil test farklılıklarından kaynaklanmaktadır.

X ve Y’deki puanları X ve Y ile göstereceğiz ve X ve Y’yi dağılımları olan rastgele değişkenler olarak kabul edeceğiz. Bunun için motivasyon, X veya Y’yi T’den rastgele seçilen sınava girenlerin puanları olarak görmektir. Bölüm 2’de göreceğimiz gibi, hedef kitle, test eşitlemesinde kullanılan bazı veri toplama tasarımları için çok açıktır, ancak diğer tasarımlar için dikkatli tanımlanması gerekir. Bölüm 2’deki farklı veri toplama tasarımlarına ilişkin tartışmalarımızda T seçiminin ayrıntılarını vereceğiz.

Puan dağılımları genellikle ayrıktır, bu yüzden onları yeterince tanımlamak için hem olası değerlerini hem de bu olası değerlerin ilişkili olasılıklarını belirlememiz gerekir. Test puanı dağılımlarının açıklamasında bu ayrıntı seviyesi, KE’yi yeterince tanımlamak için gereklidir.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir