Araştırma size her zaman doğru bir öngörü sağlar.
Çozüm Broşür
Çözüm Broşür
Çozüm Kitapçık
Çözüm Kitapçık
Çalışmalarımız
24 Haziran Genel / Cumhurbaşkanı seçimleri çalışmamıza katılmak için tıklayınız
a | b

Absis -  Bir grafiğin yatay eksenidir. X ekseni olarak bilinir.
Açıklanabilen Değişkenlik -  Dağılımın ortalaması hakkında tahmin edilen puanların değişkenliğidir. Bu açıklanan varyansa veya regresyon kareler toplamına (regSS) karşı gelir.
Açıklanamayan Değişkenlik -  Regresyon doğrusu (veya tahmin edilen puanlar) etrafındaki puanların değişkenliğidir. Bu değişkenlik (Y-Y’)2 formülü ile açıklanır ve bu açıklanamayan değişkenliğe ya da artık kareler toplamına karşılık gelir. İki değişken arasında mükemmel bir ilişki varsa, hiç açıklanamayan varyans olmayacak ve bu durumda bütün puanlar regresyon doğrusu üzerinde olacaktır. İlişki zayıfladıkça puanların doğruya göre sapmaları artacak ve açıklanamayan varyans söz konusu olacaktır.
Açıklayıcı Değişken -  Bir ilişkideki bilinen puanların diğer değişkendeki bilinmeyen puanları kestirmede kullanıldığı değişkene denir.
Açımlayıcı Veri Analizi -  Verilerin nasıl dağıldığı ile ilgili bir varsayım gerektirmeyen, istatistiksel sonuç çıkarım ihtiva etmeyen, verileri göstermek, açıklamak ve özetlemek üzere kullanılan yöntemlerdir. Bu teknikler gövde-yaprak ve kutu (box and whisker) diyagramlarını içerir. Bu teknikler J. Tukey tarafından geliştirilmiştir.
Ağırlıklandırılmamış Ortalama -  Eşit ağırlıklı ortalama olarak bilinir. Bazı gözlemlere daha büyük ağırlık verilmeden hesaplanan ortalamadır.
Ağırlıklı Ortalama -  Birden fazla veri kümesinin bulunduğu bir durumda, bunların farklı katsayılarla (a, ,a2 ,…an) ağırlıklandırılması gerekebilir. Ölçmelerin farklı katsayılarla çarpılmasından sonra hesaplanan ortalamaya, ağırlıklı ortalama denir. Örneğin, bir öğrencinin bir derse ait ara sınav ve final puanlarının ağırlıkları farklı ise, o öğrencinin aldığı puanların ağırlıklı ortalaması o sınav puanlarının ağırlıkları ile çarpıldıktan sonra bulunmalıdır.
Bağdaşmaz / Kesişimi Olmayan / Karşılıklı Birbirini Dışta Tutan Olaylar (Mutually Exclusive Events) -  Eğer iki olay birbirini dışta tutan olaylar ise, iki olayın aynı anda ortaya çıkması mümkün değildir. Bir deneme durumunda, ortaya çıkması muhtemel sonuçlardan ya da olaylardan biri gözlendiğinde diğeri gözlenemiyorsa, bunlara birbirini dışta tutan olaylar denir. Eğer iki olay karşılıklı birbirini dışta tutan olaylar ise, bunlar bağımsız olamazlar. Bir zarı attığımızda, bir A olayı tek sayıları gözlemek (1,3,5) ve B olayı çift sayıları gözlemek (2,4,6) ise, bu A ve B olayı birbirini dışta tutan olaylardır, birlikte ortaya çıkmaları imkansızdır. Çünkü tek sayı gelirse, çift gelmesi mümkün olmayacaktır. Örneğin bir zarı attığımızda, 1 ve 3 gelme olayları ile ilgileniyorsak, 1 geldiğinde, 3′ün gelmesi söz konusu değildir.
Araştırma şirketleri,perakende araştırmaları,müşteri memnuniyeti araştırmaları,çalışan memnuniyeti araştırmaları,müşteri memnuniyeti,çalışan memnuniyeti, radyo dinleme alışkanlıkları, televizyon izleme, kamuoyu araştırması, siyasi araştırma, seçim araştırması, yerel yönetim, Pazar segmentasyonu, Pazar payı,doktora, bitirme tezi, odak grup,gizli müşteri,araştırma firmaları, araştırma şirketi, danışmanlık şirketi,araştırma firması,kamuoyu araştırma şirketleri,kamuoyu araştırma şirketi,pazar araştırma şirketleri,pazar araştırma şirketi,piyasa araştırma şirketleri,piyasa araştırma şirketi,Müşteri memnuniyeti araştırmaları, Müşteri memnuniyet araştırması, Çalışan memnuniyeti araştırması, Medya araştırmaları, Reklam Araştırmaları, Kamuoyu araştırmaları, Kamuoyu araştırması, Siyasi araştırmalar, Gizli müşteri araştırması, Seçim araştırmaları, Pazar araştırması, Pazar payı araştırmaları, algı imaj araştırması, focus grup araştırmaları, panel araştırmaları, perakende araştırmaları, sosyal araştırmalar, stratejik plan, performans ölçümlemesi, veri güncelleme hizmeti

 

Bu içerik 26 Eylül 2016 tarihinde güncellenmiştir.