Since most statistical techniques are sensitive to sample size, sample size has an important place in data analysis. There is a flexible approach for sample size in multivariate analysis; however, determining the sample size correctly is an important problem for researchers. Multivariate statistical techniques are used in many scientific fields, especially health sciences, biology, economics, education, and engineering. In this review, multivariate analysis of variance, multivariate regression analysis, multivariate logistic regression analysis, factor analysis, principal component
analysis, structural equation modeling, cluster analysis, discriminant analysis, canonical correlation analysis, multidimensional scaling analysis, and conjoint analysis and techniques are discussed. The necessary sample size criteria for each analysis technique are presented.
İstatistiksel tekniklerin çoğu örneklem büyüklüğüne duyarlı olduğu için veri analizinde örneklem büyüklüğü önemli bir yere sahiptir. Çok değişkenli analizlerde örneklem büyüklüğü için esnek bir
yaklaşım söz konusu olmasına rağmen yine de araştırıcılar için örneklem büyüklüğünü doğru olarak belirlemek önemli bir problemdir. Çok değişkenli istatistik teknikler başta sağlık bilimleri
olmak üzere, biyoloji, ekonomi, eğitim ve mühendislik olmak üzere birçok bilim alanında kullanılmaktadır. Bu derlemede özellikle sağlık bilimleri alanından örneklerle Çok Değişkenli Varyans
Analizi (MANOVA), Çok Değişkenli Regresyon Analizi, Çok Değişkenli Lojistik Regresyon Analizi, Faktör Analizi, Temel Bileşenler Analizi, Yapısal Eşitlik Modeli, Kümeleme Analizi, Ayırma Analizi,
Setler Arası Korelasyon Analizi, Çok Boyutlu Ölçekleme Analizi ve Bitişiklik Analizi ve teknikleri ele alınmıştır. Her bir analiz tekniği için gerekli örneklem büyüklüğü ölçütleri sunulmuştur.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Nursing, Health Care Administration |
Journal Section | Reviews |
Authors | |
Publication Date | June 30, 2022 |
Published in Issue | Year 2022 |