BÖLÜM 2: PROGRAMLARIN TANITILMASI 
 
17
2.1. SPSS 23.0 Programında Veri Girişi ve Düzenleme 
 
17
2.2. R Programında Veri Girişi ve Düzenleme 
 
23
BÖLÜM 3: 2×2 ÇAPRAZ TABLOLARININ ÇÖZÜMLENMESİ 
 
27
3.1. 2×2 Çapraz Tabloları için Örnek Veriler 
 
33
3.2. 2×2 Çapraz Tablolarının SPSS Programı Uygulaması 
 
34
3.3. 2×2 Çapraz Tablolarının R Programı Uygulaması 
 
47
BÖLÜM 4: R×C ÇAPRAZ TABLOLARININ ÇÖZÜMLENMESİ 
 
55
4.1. R×C Çapraz Tablosu için Örnek Veriler 
 
59
4.2. R×C Çapraz Tablolarının SPSS Programı Uygulaması 
 
60
4.3. R×C Tablolarının R Programı Uygulaması 
 
93
BÖLÜM 5: R×C×K ÇAPRAZ TABLOLARININ ÇÖZÜMLENMESİ 
 
107
5.1.1. R×C×K Çapraz Tablolarının Çözümlenmesi için Örnek Veri 
 
110
5.1.2. M0–M8 Modelleri SPSS Programı Uygulaması 
 
111
5.1.3. M0–M8 Modelleri R Programı Uygulaması 
 
144
5.2. Logaritmik Doğrusal Modeller 
 
154
5.2.1. Log–Doğrusal Modeller SPSS Programı Uygulaması 
 
157
5.2.2. Log–Doğrusal Modeller R Programı Uygulaması 
 
170
BÖLÜM 6: LOJİT MODELLER 
 
175
6.1. Lojit Modeller için Örnek Veri 
 
177
6.2. Lojit Modeller SPSS Programı Uygulaması 
 
178
6.3. Lojit Modeller R Programı Uygulaması 
 
187
BÖLÜM 7: LOJİSTİK REGRESYON 
 
191
7.1. Lojistik Regresyon için Örnek Veri 
 
193
7.2. Lojistik Regresyon SPSS Programı Uygulaması 
 
194
7.3. Lojistik Regresyon R Programı Uygulaması 
 
200
BÖLÜM 8: SIRALANABİLİR LOG–DOĞRUSAL MODELLER 
 
209
8.1. Sıralanabilir İlişki Modelleri 
 
210
8.1.1. Doğrusal İlişki (Dİ) Modeli 
 
210
8.1.2. Tekdüze İlişki (Tİ) Modeli 
 
210
8.1.3. Satır Etki (SAE) Modeli 
 
211
8.1.4. Sütun Etki (SÜE) Modeli 
 
211
8.1.5. Homojen Tekdüze İlişki (HOTİ) Modeli 
 
212
8.1.6. Heterojen Tekdüze İlişki (HETİ) Modeli 
 
213
8.1.7. Kısmi İlişki (Kİ) Modeli 
 
213
8.1.8. Etkileşim ve Satır Etki (ESAE) Modeli 
 
214
8.1.9. Etkileşim ve Sütun Etki (ESÜE) Modeli 
 
214
8.2. Sıralanabilir Log–Doğrusal Modeller için Örnek Veriler 
 
215
8.3. Sıralanabilir Log–Doğrusal Modellerin SPSS Programı Uygulaması 
 
218
8.4. Sıralanabilir Log–Doğrusal Modeller R Programı Uygulaması 
 
252
BÖLÜM 9: META ÇÖZÜMLEMESİ: ORTAK ODDS 
 
269
9.1. Meta Çözümlemesi için Örnek Veri 
 
270
9.2. Ortak Odds Oranı SPSS Programı Uygulaması 
 
272
9.3. Ortak Odds Oranı R Programı Uygulaması 
 
276
BÖLÜM 10: UYUM ÇÖZÜMLEMESİ 
 
279
10.1. Uyum Çözümlemesi için Örnek Veri 
 
280
10.2. Uyum Çözümlemesi SPSS Programı Uygulaması 
 
280
10.3. Uyum Çözümlemesi R Programı Uygulaması 
 
289
BÖLÜM 11: R×R BAĞIMLI ÇAPRAZ TABLO ÇÖZÜMLEMELERİ 
 
295
11.1. Özel Çözümleme Yöntemleri ve Modeller 
 
295
11.1.1. McNemar Testi 
 
295
11.1.2. Kappa Katsayısı 
 
297
11.1.3. Karesel Olumsallık Tabloları için Modeller 
 
298
11.2. R×R Bağımlı Çapraz Tabloları için Örnek Veriler 
 
299
11.3. R×R Bağımlı Çapraz Tabloları SPSS Programı Uygulaması 
 
301
11.4. R×R Bağımlı Çapraz Tabloları R Programı Uygulaması 
 
317
Ek 1: Standart Normal Dağılım Tablosu 
 
325
EK 2: Ki–Kare Tablosu 
 
326