Değişgenler arasındaki ilişki (toplamsal – toplamsal değil).

Bağımlı ve bağımsız değişgenlerin hepsi (eşit aralıklı – eşit aralıklı değil).

Tüm ilişkiler (doğrusal - doğrusal değil).

En az bir tane ara-değişgen (var - yok).

En az bir tane örtük-değişgen (var - yok).

Bağımlı değişgenlerin tümü eşit aralıklı olarak ele (alınsın – alınmasın).

İki ya da daha fazla gruptaki değişgenler kümesindeki eşanlı (ilişkiler keşfedilecek) ya da iki veya daha fazla grup üzerinden ya da önceden belirlenmiş bir örüntüyle değişgenlerin bir kümesi arasındaki (ilişki örüntülerinin benzerliği karşılaştırılacak).

Değişgenler eşit aralıklı düzeyde ölçülmüş gibi ve aralarındaki ilişkiler doğrusalmış gibi ele (alınsın – alınmasın).

Değişgenlerin ölçüldüğü özgün metrik birimler (korunsun – her birinin gözlenen değişkesiyle standartlaştırılsın).

Bağımsız değişgen adlandırma düzeyinde ve tüm bağımlı değişgenler eşit aralıklı düzeyde ele (alınsın – alınmasın).

Bağımsız değişgenin tüm kategorileri için yalnızca ortalama yöneylerinin eşitliği (sınansın – sınanmasın).

Bağımlı değişgen bir ya da daha fazla eşdeğişgenin doğrusal etkisinden istatistiksel olarak arındırılmak (isteniyor - istenmiyor).

Eşdeğişgenler arasındaki ilişkiler (toplamsal – toplamsal değil).

Bağımlı değişgen ve eşdeğişgenler eşit aralıklı ve bağımsız değişgen adlandırma düzeyinde ele (alınsın – alınmasın).

Değişgenler arasındaki ilişki (toplamsal – toplamsal değil).

(Güçlü ilişkilerin görgül bir araştırması) ya da (önceden belirlenmiş bir ilişkiler kümesinin sınanması) isteniyor.

(Bağımlı değişgen adlandırma ya da eşit aralıklı düzeyde ele alınsın. - Bağımsız değişgen adlandırma ya da sıralama düzeyinde ele alınsın. - Başka bir durum. )

Bağımlı değişgen sıralama düzeyinde ele (alınsın – alınmasın).

Bağımsız değigenlerin tümü adlandırma düzeyinde ele (alınsın – alınmasın).

Bağımsız değişgenlerden her hangi birisi sıralama düzeyinde ele (alınsın – alınmasın).

Bağımlı değişgen ve tüm bağımsız değişgenler adlandırma düzeyinde ele (alınsın – alınmasın) ve eşdeğişkelilik varsayılsın.

Tüm değişgenler adlandırma düzeyinde ele (alınsın – alınmasın).

Sıradüzenli bir çözümleme (yapılsın – yapılmasın).

Bağımlı değişgen eşit aralıklı ve bağımsız değişgenlerin tümü adlandırma düzeyinde ele (alınsın – alınmasın).

Bağımlı değişgen (sıralama – eşit aralıklı – adlandırma) düzeyinde ele alınsın.

Bağımsız değişgenler eşit aralıklı olarak ele (alınsın - alınmasın).

Tüm ilişkiler doğrusal olarak ele (alınsın - alınmasın).

Çözümleme ara-değişgen (içerecek – içermeyecek).

Çözümleme örtük-değişgen (içerecek – içermeyecek).

Bağımlı değişgenle ve bağımsız değişgenlerin tümü arasındaki ilişkinin tek bir ölçüsü (isteniyor – istenmiyor).

Bağımsız değişgenin diğer bağımsız değişgenlerle paylaştığı bağımlı değişgendeki açıklanabilir değişgenliğin bir parçasını bağımsız değişgenlerin her birisine atayan bir istatistik (isteniyor – istenmiyor).

Her bir bağımsız değişgen tarafından açıklanabilir bağımlı değişgendeki toplam değişkenin diğer bağımsız değişgenler açıklayabildiğinin üstünde ek oranını ölçen bir istatistik (isteniyor – istenmiyor).

Her bir bağımsız değişgen tarafından açıklanabilir bağımlı değişgendeki toplam değişkenin diğer bağımsız değişgenler açıklayabildiğinin üstünde ek oranını, diğer bağımsız değişgenlerle açıklanamayan bağımlı değişgendeki değişke oranına göre ölçen bir istatistik (isteniyor – istenmiyor).

Tüm bağımsız değişgenler eşit aralıklı olarak ele (alınsın – alınmasın).

Bağımsız değişgenler arasındaki lişkiler doğrusal olarak ele (alınsın - alınmasın).

Bağımlı değişgen (iki-değerli – iki-değerli değil).

Bağımlı değişgenin bir kategorisinde (örneğin %90 gibi) yüksek bir oran (var - yok).

Eşdeğişkelilik (var sayılsın – var sayılmasın).

Bağımsız değişgenlerin tümü de adlandırma düzeyinde ele (alınsın – alınmasın).

Uzlaşım ölçülmek (isteniyor - istenmiyor).

Değişgenlerin hepsi (adlandırma - sıralama -eşit ağırlıklı- farklı ) üzeyde.

Tüm değişgenlere ilişkin oranların eşitliği sınanmak (isteniyor – istenmiyor).

Tüm değişgenler (iki-değerli – iki-değerli değil).

Değişgenler arasındaki ilişki (toplamsal – toplamsal değil).

(Değişgenler – Gözlem birimleri) arasında varolan örüntü çözümlenecek.

Değişgenler eşit aralıklı düzeyde ve aralarındaki ilişki doğrusal olarak ele (alınsın – alınmasın).

İki ya da daha fazla değişgen kümesi var ve bu kümeler arasındaki çağrışımın gücü ölçülmek (isteniyor – istenmiyor).

Değişgenlerin arasındaki ilişkiler doğrusal ve eşit aralıklı ölçülmüş gibi ele (alınsın – alınmasın).

Çözümleme gözlem birimlerinin (bir grubunu – iki ya da daha fazla grubunu) içeriyor.

Değişgenler arasındaki (eşdeğişkelik – kümelenme) araştırılmak isteniyor.

Değişgenler eşit aralıklı düzeyde ve aralarındaki ilişki doğrusal olarak ele (alınsın – alınmasın).

Değişgen kümeleri arasındaki (ilişkiler aranacak – ilişki örüntüsü önceden belirlenmiş bir örüntüyle karşılaştırılacak).

Değişgenlerin ölçüldüğü özgün metrik birimler (korunsun – her birinin gözlenen değişkesiyle standartlaştırılsın).

Her değişgen çok-boyutlu uzayda (yerleştirilsin – yerleştirilmesin).

Tüm değişgenler adlandırma düzeyinde ele (alınsın – alınmasın).

Değişgenler eşit aralıklı düzeyde ve aralarındaki ilişki doğrusal olarak ele (alınsın – alınmasın).

Değişgenlerin ölçüldüğü özgün metrik birimler (korunsun – her birinin gözlenen değişkesiyle standartlaştırılsın).

Değişgenlerin tümü adlandırma düzeyinde (görülsün – görülmesin).

Yöntem/İstatistik
Tepe Değer

Kaynak
McNemar, Q. Psychological Statistics. Fourth Edition. New York: Wiley 1969, p.14.

Yöntem/İstatistik
Göreli sıklıklar (yüzdeler), Mutlak Sıklıklar

Kaynak
Blalock, H. M., Jr. Social Statistics. Second edition, revised, New York: McGraw-Hill, 1979. p. 31.
McNemar, Q. Psychological Statistics. Fourth edition. New York: Wiley 1969. p 5.

Yöntem/İstatistik
Tepe değer ya da sınıfın göreli sıklığı

Kaynak
Blalock, H. M., Jr. Social Statistics. Second edition, revised, New York: McGraw-Hill, 1979. , p. 31.

Yöntem/İstatistik
Ortanca, Göreli sıklıklar (yüzdeler), Mutlak Sıklıklar, N-yüzdelikler

Kaynak
McNemar, Q. Psychological Statistics. Fourth edition. New York: Wiley 1969. p. 14, 19.

Yöntem/İstatistik
Çeyreklik-arası ayrılış

Kaynak
McNemar, Q. Psychological Statistics. Fourth edition. New York: Wiley 1969. p. 19.

Yöntem/İstatistik
Göreli sıklıklar (yüzdeler), Mutlak Sıklıklar, N-yüzdelikler

Kaynak
Blalock, H. M., Jr. Social Statistics. Second edition, revised, New York: McGraw-Hill, 1979. p. 5, 19, 31.

Yöntem/İstatistik
Standard ayrılış, Değişim katsayısı, Açıklık

Kaynak
Hays, W. L. Statistics for the Social Sciences. Second edition. New York: Holt, Rinehart, and Winston, 1973. p. 238 Blalock, H. M., Jr. Social Statistics. Second edition, revised, New York: McGraw-Hill, 1979. p. 84 McNemar, Q. Psychological Statistics. Fourth edition. New York: Wiley 1969. p. 19.

Yöntem/İstatistik
Yatıklık

Kaynak
N > 150 için, Yatıklık ölçüsünün kritik oranına birim normal eğri çizelgesinden bak.; 25 < N < 150 için, Yatıklık ölçüsüne Yatıklık sınaması çizelgesinden bak. Bu sapmalı bir tahmin edici. McNemar, Q. Psychological Statistics. Fourth edition. New York: Wiley 1969. p. 25. Snedecor, G. W., and Cochran, W. G. Statistical Methods. Sixth edition. Ames, lowa: The lowa State University Press, 1967. p. 86, 552.

Yöntem/İstatistik
Basıklık

Kaynak
N > 1000 ise, basıklık ölçüsünün kritik oranı için birim normal eğri çizelgesine bakın; 200 < N <1000 ise, basıklık ölçüsünün kritik ölçüsü için basıklık çizelgesine bakın; N < 200 ise, Geary kıstasını kullanın. Bu sapmalı bir tahmin edici. McNemar, Q. Psychological Statistics. Fourth edition. New York: Wiley 1969. p. 25. Snedecor, G. W., and Cochran, W. G. Statistical Methods. Sixth edition. Ames, lowa: The lowa State University Press, 1967. p. 86, 552. D'Agostino, R. B. Simple compact portable test of normality: Geary's test revisited. Psychological Bulletin 74 (1970):138-140.

Yöntem/İstatistik
Kolmogorov-Smirnov tek-örnek sınaması, Kolmogorov-Smirnov sınamasının Lilliefors eklemi, Ki-kare uyum iyiliği sınaması

Kaynak
Siegel, S. Nonparametric Methods for the Behavioral Sciences. New York: McGraw-Hill, 1956. p. 47. Conover, W. J. Practical Nonparametric Statistics. New York: John Wiley,1971. p. 302. Hays, W. L. Statistics for the Social Sciences. Second edition. New York: Holt, Rinehart, and Winston, 1973. p. 725.

Yöntem/İstatistik
Windsorlaştırılmış ortalama, Kırpık ortalama, Hampel konum tahmini, İkil-ağırlıklı ortalama

Kaynak
Dixon, W. J., and Massey, F. J., Jr. Introduction to Statistical Analysis. Third edition. New York: McGraw-Hill, 1969. p. 330. Andrews, D. F.; Bickel, P. J.; Hampel, F. R.; Huber, P. J.; Rogers, W. H.; and Tukey, J. W. Robust Estimates of Location: Survey and Advances. Princeton: Princeton University Press, 1972. p. 2B1, 2C3. Mosteller, F., and Tukey, J. W. Data Analysis and Regression. Reading Massachusetts: Addison-Wesley 1977. p. 205.

Yöntem/İstatistik
Ortalama

Kaynak
McNemar, Q. Psychological Statistics. Fourth edition. New York: Wiley 1969. p. 16.

Yöntem/İstatistik
Ortanca ya da ortalama

Kaynak
McNemar, Q. Psychological Statistics. Fourth edition. New York: Wiley 1969. p. 14, 16.

Yöntem/İstatistik
Krippendorff’un uzlaşım katsayısı

Kaynak
Krippendorf, K. Bivariate agreement coefficients for reliability of data. In Sociological Methodology: 1970, edited by E. F. Borgatta and G. W. Bohrnstedt. San Francisco: Jossey-Bass, 1970. p. 143.

Yöntem/İstatistik
Pearson’un çarpım-döngüç ileşke katsayısı

Fisher'in r den Z ye dönüşümü uygulanır ve Z nin kritik değeri için birim normal eğri çizelgesine bakılır.
Bu sapmalı bir tahmin edicidir.

Kaynak
Hays, W. L. Statistics for the Social Sciences. Second edition. New York: Holt, Rinehart, and Winston, 1973. p. 662, 623.

Yöntem/İstatistik
İki-dizili r

İki-dizili r’nin kritik oranı için birim normal eğri çizelgesine bakın.
Bu ölçü, ikili değerlere dönüştürülmüş sürekli değişgenlerin katı normallik sayıltısına dayanır. İkili değerleştirme aşırı olduğunda örnekleme hatası büyüktür. Nunnally (1978, pages 135-137) bu katsayıların kullanılmasına karşı duruyor.

Kaynak
McNemar, Q. Psychological Statistics. Fourth edition. New York: Wiley 1969. p. 215; Nunnally, J. C. Psychometric Theory. Second edition. New York: McGraw-Hill, 1978. p. 135, 217.

Yöntem/İstatistik
Yule's Q, ya da Phi, Fisher'in tam sınaması,

phi’nin kritik oranı için birim normal eğri çizelgesine bakın.
Pearson ki-kare.
Bu durumda, Yule'un Q’su Goodman ve Kruskal'ın Gamma’sına ve Phi Pearson’nun çarpım-döngüç r’sine denk.
Genel olarak, değişgenlerden biri ya da her ikisi itibariyle aynı kategoriye düşen gözlem çiftlerini göz ardı ettiğinden mutlak değerce Q Phi’den daha yüksek olur. Pearson ki-karesi Yate düzeltmesiyle süreklilik için düzeltilebilir, ancak bu tartışmalıdır. Bknz. Camilli and Hopkins (1978).

Kaynak
Yule, G. V., and Kendall, M. G. An Introduction to the Theory of Statistics Fourteenth edition. London: Griffin, 1957. p. 30.
McNemar, Q. Psychological Statistics. Fourth edition. New York: Wiley 1969. p. 225, 227.
Siegel, S. Nonparametric Methods for the Behavioral Sciences. New York: McGraw-Hill, 1956. p. 96.
Hays, W. L. Statistics for the Social Sciences. Second edition. New York: Holt, Rinehart, and Winston, 1973. p. 735.

Yöntem/İstatistik
Goodman veKruskal'ın tau b istatistiği

tau b’nin kritik oranı için birim normal eğri çizelgesine bakın.

Kaynak
Blalock, H. M., Jr. Social Statistics. Second edition, revised, New York: McGraw-Hill, 1979. p. 307.
Goodman, L. A., and Kruskal, W. H. Measures of association for cross classification IV: simplification of asymptotic variances. Journal of the American Statistical Association 67 (1972): 415-421. p. 417.

Yöntem/İstatistik
Bakışımsız(asymmetric) lambda

lambda kritik oranı için birim normal eğri çizelgesine bakın.

Kaynak
Hays, W. L. Statistics for the Social Sciences. Second edition. New York: Holt, Rinehart, and Winston, 1973. p. 747.
Goodman, L. A., and Kruskal, W. H. Measures of association for cross classifications 111: approximate sampling theory. Journal of the American Statistical Association 58 (1963): 310-364. p. 316.

Yöntem/İstatistik
Scott’un uzlaşım katsayısı, pi

Kaynak
Krippendorf, K. Bivariate agreement coefficients for reliability of data. In Sociological Methodology: 1970, edited by E. F. Borgatta and G. W. Bohrnstedt. San Francisco: Jossey-Bass, 1970. p. 142.

Yöntem/İstatistik
Cohen’in uzlaşım katsayısıları, kappalar

Cohen katsayılarının kritik oranı için birim normal eğri çizelgesine bakın.

Kaynak
Cohen, J. A coefficient of agreement for nominal scales. Educational and Psychological Measurement 20 (1960): 37-46.
Cohen, J. Weighted kappa: nominal scale agreement with provision for scaled disagreement or partial credit. Psychological Bulletin 70 (1968): 213-220.
Fleiss, J. L.; Cohen, J.; and Everitt, B. S. Large sample standard errors of kappa and weighted kappa. Psychological Bulletin 72 (1969): 323-327.

Yöntem/İstatistik
İlinti(contingency) katsayısı, Pearson ki-kare

Kaynak
Hays, W. L. Statistics for the Social Sciences. Second edition. New York: Holt, Rinehart, and Winston, 1973. p. 730, 745.

Yöntem/İstatistik
Cramer'in V istatistiği, Pearson ki-kare

Kaynak
Hays, W. L. Statistics for the Social Sciences. Second edition. New York: Holt, Rinehart, and Winston, 1973. p. 745. Srikantan, K. S. Canonical association between nominal measurements. Journal of the American Statistical Association 65 (1970): 284-292.

Yöntem/İstatistik
Bakışımlı lambda

Bakışımlı lambda kritik oranları için birim normal eğri çizelgesine bakın.

Kaynak
Hays, W. L. Statistics for the Social Sciences. Second edition. New York: Holt, Rinehart, and Winston, 1973. p. 749.
Goodman, L. A., and Kruskal, W. H. Measures of association for cross classifications III: approximate sampling theory. Journal of the American Statistical Association 58 (1963): 310-364. p. 321.

Yöntem/İstatistik
Bu durumda uyulanabilecek belli bir teknik yok. Bununla birlikte veriler sıralıya dönüştürülür ve r ya da Krippendorff'un r’si kullanılabilir.

Yöntem/İstatistik
Spearman'ın rho’su

N => 10 ise, r kritik değeri için t dağılımı çizelgesine; N<10 ise, r kritik değerler çizelgesine bakınız.
Bu sapmalı bir tahmin edicidir.

Kaynak
Siegel, S. Nonparametric Methods for the Behavioral Sciences. New York: McGraw-Hill, 1956. p. 202, 212, 284.

Yöntem/İstatistik
Kendall's tau a, tau b ya da tau c’si; Goodman ve Kruskal'ın Gamma’sı, Kim'in d’si

N > 10 ise, S’nin kritik oranları için birim normal eğri çizelgesine; N<= 10 ise, S’nin kritik değerleri çizelgesine bakınız.
Bu istatistikler değişgenlerden birisi ya da her ikisinde aynı kategoriye düşen gözlem çiftlerini nasıl ele aldıklarına bağlı olarak farklılık gösterirler. Her hangi bir istatistiğin 0 ya da 1 olduğu uç durumlar dışında, Gamma’nın mutlak değeri beş istatistiğin en yükseği, tau a en küçüğü, ve tau b, tau c, ve Kim’in d’si de ara değerde olur. Bu sıralama Gamma’nın tüm bağları görmezden gelirken diğer dört istatistiğin elde edilen istatistiğin mutlak değerini düşürme yönünde bağları cezalandırması nedeniyledir. tau b ya da Kim'in d’sinin tersine, iki değişgen aynı sayıda kategoriye sahip olmasalar da artı ya da eksi 1 değerini alabilir. Değişgenlerde her hangi biri üzerine bağ yoksa beş ölçüt de aynıdır. Bknz. Goodman and Kruskal (1954), Kendall (1970), Kendall and Stuart (1961), Stuart (1953), and Kim (1971).

Kaynak
Kendall, M. G. Rank Correlation Methods. Fourth edition. London: Griffin, 1970. p. 5, 35, 47, 51, 173.
Hays, W. L. Statistics for the Social Sciences. Second edition. New York: Holt, Rinehart, and Winston, 1973. p. 800.
Kim, J. Predictive measures of ordinal association. American Journal of Sociology 76 (1971): 891-907. p. 899.

Yöntem/İstatistik
Eta-Kare, F sınaması

Adlandırma düzeyindeki değişgen iki-değerliyse, bu durumda F=t-kare olduğundan t-sınaması da bir seçenektir.

Kaynak
Hays, W. L. Statistics for the Social Sciences. Second edition. New York: Holt, Rinehart, and Winston, 1973. p. 683.

Yöntem/İstatistik
Omega-Kare, Sınıfiçi ileşke katsayısı, Kelley'in epsilon istatistiği, F sınaması

Adlandırma düzeyindeki değişgen iki-değerliyse, bu durumda F=t-kare olduğundan t-sınaması da bir seçenektir.

Kaynak
Hays, W. L. Statistics for the Social Sciences. Second edition. New York: Holt, Rinehart, and Winston, 1973. p. 471, 484, 535.
Kelley, T. L. An unbiased correlation ratio measure. Proceedings of the National Academy of Sciences 21 (1935): 554-559.
Glass, G. V., and Hakstian, A. R. Measures of association in comparative experiments: their development and interpretation. American Educational Research Journal 6 (1969): 403-414.

Yöntem/İstatistik
Jaspen'in çok dizili ileşke katsayısı

Fisher'in r den Z ye dönüşümü uygulanır ve Z nin kritik değeri için birim normal eğri çizelgesine bakılır.
Sapmalı bir tahmin edicidir. Jaspen katsayısı eşit aralıklı bir değişgenle sıralama düzeyindeki bir değişgenin bir dönüşümü arasındaki çarpı döngüç ileşkesidir. Bu istatistiğin değeri normallik sayıltısına duyarlıdır.

Kaynak
Freeman, L. C. Elementary Applied Statistics for Students in Behavioral Science. New York: Wiley, 1965. p. 131
Hays, W. L. Statistics for the Social Sciences. Second edition. New York: Holt, Rinehart, and Winston, 1973. p. 662.
Harshbarger, T. R. Introductory Statistics: A Decision Map. New York: Macmillan, 1971. p. 395.

Yöntem/İstatistik
Mayer ve Robinson'un M istatistiği

Bu sapmalı bir tahmin edicidir.
Fisher'in r den Z ye dönüşümü uygulanır ve Z nin kritik değeri için birim normal eğri çizelgesine bakılır.

Kaynak
Mayer, L. S., and Robinson, J. A. Measures of association for multiple regression models with ordinal predictor variables. In Sociological Methodology 1978, edited by K. F. Schuessler. San Francisco: JosseyBass, 1977.
Hays, W. L. Statistics for the Social Sciences. Second edition. New York: Holt, Rinehart, and Winston, 1973. p. 662.

Yöntem/İstatistik
Değişke Çözümleme, F sınaması

Kaynak
Hays, W. L. Statistics for the Social Sciences. Second edition. New York: Holt, Rinehart, and Winston, 1973. p. 457, 471.

Yöntem/İstatistik
Değişke Çözümleme, Welch istatistiği, Brown-Forsythe istatistiği, t-sınaması

Kaynak
Brown, M. B., and Forsythe, A. B. The small sample behavior of some statistics which test the equality of several means. Technometrics 16 (1974a): 129-132.

Hays, W. L. Statistics for the Social Sciences. Second edition. New York: Holt, Rinehart, and Winston, 1973. p. 404, 410, 457.

Yöntem/İstatistik
Değişke Çözümleme, Bartlett sınaması

Kaynak
Hays, W. L. Statistics for the Social Sciences. Second edition. New York: Holt, Rinehart, and Winston, 1973. p. 457.
Kirk, R. E. Experimental Design: Procedures for the Behavioral Sciences. Belmont, Ca!ifornia: Brooks/Cole, 1968. p. 61.

Yöntem/İstatistik
İki-dizili r

İki-dizili r’nin kritik oranı için birim normal eğri çizelgesinden bakın.
Bu ölçü, ikili değerlere dönüştürülmüş sürekli değişgenlerin katı normallik sayıltısına dayanır. İkili değerleştirme aşırı olduğunda örnekleme hatası büyüktür. Nunnally (1978, pages 135-137) bu katsayıların kullanılmasına karşı duruyor.

Kaynak
McNemar, Q. Psychological Statistics. Fourth edition. New York: Wiley 1969. p. 215; Nunnally, J. C. Psychometric Theory. Second edition. New York: McGraw-Hill, 1978. p. 135, 217.
Nunnally, J. C. Psychometric Theory. Second edition. New York: McGraw-Hill, 1978. p. 136.

Yöntem/İstatistik
Bağlanım katsayısı(b ya da beta)

F sınaması (F, t-kareye eşit)
Beta, b’nin standartlaştırılmış biçimi.

Kaynak
Hays, W. L. Statistics for the Social Sciences. Second edition. New York: Holt, Rinehart, and Winston, 1973. p. 623, 630, 647.

Yöntem/İstatistik
Wilcoxon’ın işaret-sıra sınaması

Kaynak
Siegel, S. Nonparametric Methods for the Behavioral Sciences. New York: McGraw-Hill, 1956. p. 68, 75.

Yöntem/İstatistik
Friedman sınaması

Kaynak
Hays, W. L. Statistics for the Social Sciences. Second edition. New York: Holt, Rinehart, and Winston, 1973. p. 785.

Yöntem/İstatistik
Freeman’ın ayrışım katsayısı, Kruskal-Wallis sınaması, Ortanca sınaması(2’den fazla gruplar için)

Kaynak
Freeman, L. C. Elementary Applied Statistics for Students in Behavioral Science. New York: Wiley, 1965. p. 112.
Siegel, S. Nonparametric Methods for the Behavioral Sciences. New York: McGraw-Hill, 1956. p. 179, 184.

Yöntem/İstatistik
Örtük değişgenli yapısal modeller

Kaynak
Joreskog, K. G., and Sorbom, D. LISREL: Analysis of Linear Structural Relationships by the Method of Maximum Likelihood. Version IV. User's Guide, Chicago: National Educational Resources, 1978.

Yöntem/İstatistik
İzlek(path) çözümleme

Kaynak
Kerlinger, F. N., and Pedhazur, E. J. Multiple Regression in Behavioral Research. New York: Holt, Rinehart and Winston, 1973 p. 305.

Yöntem/İstatistik
Kanonik İleşke, Wilks'in lambdası, Roy'un en büyük kök kıstası, Pillai-Bartlett V

Kaynak
Cooley, W. W., and Lohnes, P. R. Multivariate Data Analysis. New York: Wiley,1971. p. 168; Harris, R. J. A Primer of Multivariate Statistics. New York: Academic Press, 1975. p. 132,175.
Morrison, D.F. Multivariate Statistical Methods. Second edition. New York: McGraw-Hill, 1976.p. 178, 222, 223.
Harris, R. J. A Primer of Multivariate Statistics. New York: Academic Press, 1975. p. 143.

Yöntem/İstatistik
Light’ın uzlaşım katsayısı

k’nın kritik değeri için birim normal eğri çizelgesine bakın.

Kaynak
Light, R. J. Measures of response agreement for qualitative data: some generalizations and alternatives. Psychological Bulletin 76 (1971): 365-377.

Yöntem/İstatistik
Kendall’ın uyuşum katsayısı(W)

N > 7 ise, W için ki-kare sınaması ; N<= 7 ise, s için s’nin kritik değerler çizelgesine bakın.

Kaynak
Siegel, S. Nonparametric Methods for the Behavioral Sciences. New York: McGraw-Hill, 1956. p. 229, 236, 286.

Yöntem/İstatistik
Sınıfiçi ileşke katsayısı, Robinson'un A istatistiği, F sınaması

Kaynak
McNemar, Q. Psychological Statistics. Fourth edition. New York: Wiley 1969. p. 322.
Robinson, W. S. The statistical measurement of agreement. American Sociological Review 22 (1957):17-25. p. 23.

Yöntem/İstatistik
Cochran'ın Q istatistiği

Kaynak
Siegel, S. Nonparametric Methods for the Behavioral Sciences. New York: McGraw-Hill, 1956. p. 161.

Yöntem/İstatistik
Yinelenen ölçümlü değişke çözümlemesi, F sınaması

Kaynak
McNemar, Q. Psychological Statistics. Fourth edition. New York: Wiley 1969. p. 338, 340.

Yöntem/İstatistik
Çok değişgenli değişke çözümlemesi, Wilks'in lambdası, Roy'un en büyük kök kıstası, Pillai-Bartlett V

Kaynak
Cooley, W. W., and Lohnes, P. R. Multivariate Data Analysis. New York: Wiley,1971. p. 175, 223.
Harris, R. J. A Primer of Multivariate Statistics. New York: Academic Press, 1975. p. 101, 103, 109.
Bock, R. D., and Haggard, E. A. The use of multivariate Değişke çözümlemesi in behavioral research. In Handbook of Measurement and Assessment in Behavioral Sciences, edited by D. K. Whitla. Reading, Massachusetts: Addison-Wesley, 1968.
Morrison, D.F. Multivariate Statistical Methods. Second edition. New York: McGraw-Hill, 1976.p. 178, 222, 223.
Olson, C. L. On choosing a test statistic in multivariate Değişke çözümlemesi. Psychological Bulletin 83 (1976): 579-586.

Yöntem/İstatistik
Belgi(profile) çözümleme, Wilks'in lambdası, Roy'un en büyük kök kıstası, Pillai-Bartlett V

Kaynak
Morrison, D.F. Multivariate Statistical Methods. Second edition. New York: McGraw-Hill, 1976.pp. 153, 178, 205, 222, 223.

Yöntem/İstatistik
Üç-modlu faktör çözümlemesi

Kaynak
Gorsuch, R. L. Factor Analysis. Philadelphia: W. B. Saunders, 1974. p. 283.

Yöntem/İstatistik
Üç-yönlü metrik olmayan çok-boyutlu ölçekleme teknikleri

Kaynak
Kruskal, J. B., and Wish, M. Multidimensional Scaling. Beverly Hills, California: Sage, 1978. p. 60.
Carroll, J. D., and Chang, J. J. Analysis of individual differences in multidimensional scaling via an N-way generalization of Eckart-Young decomposition. Psychometrika 35 (1970): 283-319.
Harshman, R. A. PARAFAC: Foundations of the PARAFAC procedure models and conditions for an 'explanatory' multi-model factor analysis. Working papers in phonetics 16. Los Angeles: University of California at Los Angeles, 1970.
Lingoes, J. C., and Borg, I. Procrustean individual difference scaling. Journal of Marketing Research 13 (1976): 406-407.
Carroll, J. D.; Pruzansky, S.; and Kruskal, J. B. CANDELINC: a general approach to multidimensional analysis of many-way arrays with linear constraints on parameters. Psychometrika 45 (1980): 3-24.

Ramsay, J. O. Maximum likelihood estimation in multidimensional scaling. Psychometrika 42 (1977): 241-266.
Takane, Y.; Young, F. W.; and DeLeeuw, J. Nonmetric individual differences multidimensional scaling: an alternating least squares method with optimal scaling features. Psychometrika 42 (1977): 7-67.
Sands, R., and Young, F. W. Component models for three-way data: an alternating least squares algorithm with optimal scaling features. Psychometrika 45 (1980): 39-68.

Yöntem/İstatistik
Değişke-eşdeğişke dizeylerinin doğrulayıcı faktör çözümlemesi, Ençok olabilirlikli ki-kare

Kaynak
Gorsuch, R. L. Factor Analysis. Philadelphia: W. B. Saunders, 1974. pp. 116, 118, 139, 251.
Joreskog, K. G., and Sorbom, D. LISREL: Analysis of Linear Structural Relationships by the Method of Maximum Likelihood. Version IV. User's Guide, Chicago: National Educational Resources, 1978.

Yöntem/İstatistik
Standartlaştırılmış değişke-eşdeğişke dizeylerinin doğrulayıcı faktör çözümlemesi, Ençok olabilirli ki-kare

Kaynak
Gorsuch, R. L. Factor Analysis. Philadelphia: W. B. Saunders, 1974. pp. 116, 118, 139, 251.
Joreskog, K. G., and Sorbom, D. LISREL: Analysis of Linear Structural Relationships by the Method of Maximum Likelihood. Version IV. User's Guide, Chicago: National Educational Resources, 1978.

Yöntem/İstatistik
Eşdeğişke çözümlemesi, F sınaması

Kaynak
Snedecor, G. W., and Cochran, W. G. Statistical Methods. Sixth edition. Ames, lowa: The lowa State University Press, 1967. p. 179, 419.

Yöntem/İstatistik
İzlek(path) çözümleme

Kaynak
Kerlinger, F. N., and Pedhazur, E. J. Multiple Regression in Behavioral Research. New York: Holt, Rinehart and Winston, 1973 p. 305.

Yöntem/İstatistik
Çoklu bağlanım(çoklu ileşke), F sınaması

Kaynak
Hays, W. L. Statistics for the Social Sciences. Second edition. New York: Holt, Rinehart, and Winston, 1973. p. 707, 709.

Yöntem/İstatistik
Birikimli lojistik dağılıma dayalı çok-boyutlu ilinti(contingency) çizelgesi çözümlemesi, Ki-kare sınamaları

Kaynak
Bock, R. D. Multivariate Statistical Methods in Behavioral Research. New York: McGraw-Hill, 1975. p. 541, 518.
Bock, R. D., and Yates, G. MULTIQUAL: Log-LinearAnalysis of Nominal or Ordinal Qualitative Data by the Method of Maximum Likelihood. User's Guide. Chicago: National Educational Resources, 1973.

Yöntem/İstatistik
Değişke çözümlemesi,F sınaması Kaynak
McNemar, Q. Psychological Statistics. Fourth edition. New York: Wiley 1969. p. 325, 349.

Yöntem/İstatistik
Kısıtsız tasarım dizeyine izin veren çok boyutlu ilinti(contingency) çizelgesi çözümlemesi, Ki-kare sınamaları

Kaynak
Landis, J. R.; Stanish, W. M.; Freeman, J. L.; and Koch, G. G. A computer program for the generalized chi-square analysis of categorial data using weighted least squares (GENCAT). Computer Programs in Bio-medicine 6 (1976): 196-231.
Feinberg, S. E. The Analysis of Cross-Classified Data. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press, 1977. p. 36.

Yöntem/İstatistik
Kısıtsız tasarım dizeyine izin veren ço-kboyutlu ilinti(contingency) çizelgesi çözümlemesi, Ki-kare sınamaları

Kaynak
Landis, J. R.; Stanish, W. M.; Freeman, J. L.; and Koch, G. G. A computer program for the generalized chi-square analysis of categorial data using weighted least squares (GENCAT). Computer Programs in Bio-medicine 6 (1976): 196-231.
Feinberg, S. E. The Analysis of Cross-Classified Data. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press, 1977. p. 36.

Yöntem/İstatistik
Ağırlıklı en küçük kareler değişke çözümlemesi

Kaynak
Draper, N. R., and Smith, H. Applied Regression Analysis. New York: Wiley, 1966. p. 77.

Yöntem/İstatistik
Ağırlıklı en küçük karelerle çok-boyutlu ilinti(contingency) çizelgesi çözümlemesi uygun olabilir.

Yöntem/İstatistik
Çoklu ayırıcı işlev, Wilks’in lambdası, Roy's enbüyük kök kıstası, Pillai-Bartlett V

Kaynak
Cooley, W. W., and Lohnes, P. R. Multivariate Data Analysis. New York: Wiley,1971. p. 243, 248.
Morrison, D.F. Multivariate Statistical Methods. Second edition. New York: McGraw-Hill, 1976.p. 178, 223.
Harris, R. J. A Primer of Multivariate Statistics. New York: Academic Press, 1975. p. 103, 109.

Yöntem/İstatistik
Kanonik İleşke, Wilks'in lambda istatistiği, Roy'un enbüyük kök kıstası, Pillai-Bartlett’in V istatistiği

Kaynak
Cooley, W. W., and Lohnes, P. R. Multivariate Data Analysis. New York: Wiley,1971. p. 168, 175.
Harris, R. J. A Primer of Multivariate Statistics. New York: Academic Press, 1975. p. 132, 143.
Morrison, D.F. Multivariate Statistical Methods. Second edition. New York: McGraw-Hill, 1976.p. 178, 222, 223.

Yöntem/İstatistik
Değişke-eşdeğişke dizeyi faktör çözümlemesi

Kaynak
Gorsuch, R. L. Factor Analysis. Philadelphia: W. B. Saunders, 1974. p. 271.

Yöntem/İstatistik
İleşke dizeyi faktör çözümlemesi

Kaynak
Gorsuch, R. L. Factor Analysis. Philadelphia: W. B. Saunders, 1974.

Yöntem/İstatistik
Değişke-eşdeğişke doğrulayıcı faktör çözümlemesi

Ençok olabilirlikli ki-kare Kaynak
Gorsuch, R. L. Factor Analysis. Philadelphia: W. B. Saunders, 1974. pp. 116, 118, 139, 166.
Joreskog, K. G., and Sorbom, D. LISREL: Analysis of Linear Structural Relationships by the Method of Maximum Likelihood. Version IV. User's Guide, Chicago: National Educational Resources, 1978.

Yöntem/İstatistik
Standarlaştırılmış değişke-eşdeğişke dizeyinin doğrulayıcı faktör çözümlemesi, Ençok olabilirlikli ki-kare

Kaynak
Gorsuch, R. L. Factor Analysis. Philadelphia: W. B. Saunders, 1974. pp. 116, 118, 139, 166.
Joreskog, K. G., and Sorbom, D. LISREL: Analysis of Linear Structural Relationships by the Method of Maximum Likelihood. Version IV. User's Guide, Chicago: National Educational Resources, 1978.

Yöntem/İstatistik
Q-tipi faktör çözümlemesi

Kaynak
Overall, J. E. and Klett, C. J. Applied Multivariate Analysis. New York: McGraw-Hill, 1972. p. 201.
Gorsuch, R. L. Factor Analysis. Philadelphia: W. B. Saunders, 1974. p. 279.

Yöntem/İstatistik
Metrik olmayan çok boyutlu ölçekleme teknikleri

Kaynak
Kruskal, J. B., and Wish, M. Multidimensional Scaling. Beverly Hills, California: Sage, 1978.
Kruskal, J. B. Multidimensional scaling by optimizing goodness of fit to a nonmetric hypothesis. Psychometrika 29 (1964a): 1-27.
Kruskal, J. B. Nonmetric multidimensional scaling: a numerical method. Psychometrika 29 (1964b): 115-130.
Guttman, L. A general nonmetric technique for finding the smallest coordinate space for a configuration of points. Psychometrika 33 (1968): 469-506.
Lingoes, J. C.; Roskam, E. E.; and Borg, I. Geometric Representations of Relational Data. Second edition. Ann Arbor: Mathesis Press, 1979.
Young, F. W., and Torgerson, W. S. TORSCA, a FORTRAN IV program for Shepard-Kruskal multidimensional scaling analysis. Behavioral Science 12 (1976): 498.
Takane, Y.; Young, F. W.; and DeLeeuw, J. Nonmetric individual differences multidimensional scaling: an alternating least squares method with optimal scaling features. Psychometrika 42 (1977): 7-67.
Kruskal, J. B.; Young, F. W.; and Seery, J. B. How to use KYST, a very flexible program to do multidimensional scaling and unfolding. Unpublished. Bell Laboratories, Murray Hills, New Jersey, 1973.

Yöntem/İstatistik
Üç-modlu faktör çözümlemesi

Kaynak
Gorsuch, R. L. Factor Analysis. Philadelphia: W. B. Saunders, 1974. p. 283.

Yöntem/İstatistik
Üç-yönlü metrik olmayan çok-boyutlu ölçekleme teknikleri

Kaynak
Kruskal, J. B., and Wish, M. Multidimensional Scaling. Beverly Hills, California: Sage, 1978. p. 60.
Carroll, J. D., and Chang, J. J. Analysis of individual differences in multidimensional scaling via an N-way generalization of Eckart-Young decomposition. Psychometrika 35 (1970): 283-319.
Harshman, R. A. PARAFAC: Foundations of the PARAFAC procedure models and conditions for an 'explanatory' multi-model factor analysis. Working papers in phonetics 16. Los Angeles: University of California at Los Angeles, 1970.
Lingoes, J. C., and Borg, I. Procrustean individual difference scaling. Journal of Marketing Research 13 (1976): 406-407.
Carroll, J. D.; Pruzansky, S.; and Kruskal, J. B. CANDELINC: a general approach to multidimensional analysis of many-way arrays with linear constraints on parameters. Psychometrika 45 (1980): 3-24.
Ramsay, J. O. Maximum likelihood estimation in multidimensional scaling. Psychometrika 42 (1977): 241-266.
Takane, Y.; Young, F. W.; and DeLeeuw, J. Nonmetric individual differences multidimensional scaling: an alternating least squares method with optimal scaling features. Psychometrika 42 (1977): 7-67.
Sands, R., and Young, F. W. Component models for three-way data: an alternating least squares algorithm with optimal scaling features. Psychometrika 45 (1980): 39-68.

Yöntem/İstatistik
Değişke-eşdeğişke dizeylerinin doğrulayıcı faktör çözümlemesi, Ençok olabilirli ki-kare

Kaynak
Gorsuch, R. L. Factor Analysis. Philadelphia: W. B. Saunders, 1974. pp. 116, 251.
Joreskog, K. G., and Sorbom, D. LISREL: Analysis of Linear Structural Relationships by the Method of Maximum Likelihood. Version IV. User's Guide, Chicago: National Educational Resources, 1978.
Ençok olabilirli ki-kare: Gorsuch, R. L. Factor Analysis. Philadelphia: W. B. Saunders, 1974. pp. 118, 139.

Yöntem/İstatistik
Bu durumda uygulanabilecek bir yöntem bulunmuyor.

Yöntem/İstatistik
Pearson'un çarpım-döngüç ileşke katsayısı (nokta iki-dizili r’ye eşit)

Nokta iki-dizili r’nin kritik oranı için birim normal eğri çizelgesine bakın. Pearson’un çarpım-döngüç ileşke katsayısı bu durumda matematiksel olarak nokta iki-dizili ileşkeye eşit ve sınamalar hemen hemen denk.

Kaynak
McNemar, Q. Psychological Statistics. Fourth edition. New York: Wiley 1969.p. 219.

Yöntem/İstatistik
Pearson’un çarpım-döngüç ileşke katsayısı (nokta iki-dizili r’ye eşit)

Nokta iki-dizili r’nin kritik oranı için birim normal eğri çizelgesine bakın.
Pearson’un çarpım-döngüç ileşke katsayısı bu durumda matematiksel olarak nokta iki-dizili ileşkeye eşit ve sınamalar hemen hemen denk.

Kaynak
McNemar, Q. Psychological Statistics. Fourth edition. New York: Wiley 1969.p. 219.

Yöntem/İstatistik
Pearson’un çarpım-döngüç ileşke katsayısı (nokta iki dizili r’ye eşit)

İki-dizili r’nin kritik oranı için birim normal eğri çizelgesinden bakın.
Pearson’un çarpım-döngüç ileşke katsayısı bu durumda matematiksel olarak nokta iki-dizili ileşkeye eşit ve sınamalar hemen hemen denk.

Kaynak
McNemar, Q. Psychological Statistics. Fourth edition. New York: Wiley 1969.p. 219.

Yöntem/İstatistik
Pearson’un çarpım-döngüç ileşke katsayısı (phi’ye eşit)

Phi için kritik orana birim normal eğri çizelgesinden bakın.
Pearson’un çarpım-döngüç ileşke katsayısı bu durumda matematiksel olarak nokta iki-dizili ileşkeye eşit ve sınamalar hemen hemen denk.

Kaynak
McNemar, Q. Psychological Statistics. Fourth edition. New York: Wiley 1969. p. 227.

Yöntem/İstatistik
Pearson’un çarpım-döngüç ileşke katsayısı’si (phi’ye eşit)

Phi için kritik orana birim normal eğri çizelgesinden bakın.
Pearson’un çarpım-döngüç ileşke katsayısı bu durumda matematiksel olarak nokta iki-dizili ileşkeye eşit ve sınamalar hemen hemen denk.

Kaynak
Critical ratio for phi: McNemar, Q. Psychological Statistics. Fourth edition. New York: Wiley 1969. p. 227.

Yöntem/İstatistik
Çiftleşik(paired) gözlemler için t-sınaması

Çiftleşik gözlemler için t-sınaması, tek bir gözlem kümesinin yinelenen ölçümleri için olduğu kadar eşlenik(matched) gözlemlerin paralel ölçümleri için de uygundur.

Kaynak
Hays, W. L. Statistics for the Social Sciences. Second edition. New York: Holt, Rinehart, and Winston, 1973. p. 424.

Yöntem/İstatistik
Eğrik(curvilinear) bağlanım katsayıları (b ya da beta)

F sınaması (Her katsayı için F, t-kareye eşit)
Beta, b’nin standartlaştırılmış biçimi.
Burada sözü edilen eğrik bağlanım çokterimli(polynomial) bağlanım olarak da bilinir.

Kaynak
Draper, N. R., and Smith, H. Applied Regression Analysis. New York: Wiley, 1966. p. 129.
Hays, W. L. Statistics for the Social Sciences. Second edition. New York: Holt, Rinehart, and Winston, 1973. p. 675, 680.

Yöntem/İstatistik
Eğrik(curvilinear) bağlanım katsayıları (b ya da beta)

F sınaması (Her katsayı için F, t-kareye eşit
Burada sözü edilen eğrik bağlanım çokterimli(polynomial) bağlanım olarak da bilinir.

Kaynak
Draper, N. R., and Smith, H. Applied Regression Analysis. New York: Wiley, 1966. p. 129; Hays, W. L. Statistics for the Social Sciences. Second edition. New York: Holt, Rinehart, and Winston, 1973. p. 675.
Hays, W. L. Statistics for the Social Sciences. Second edition. New York: Holt, Rinehart, and Winston, 1973. p. 680.

Yöntem/İstatistik
Eğrik(curvilinear) bağlanım katsayıları (b ya da beta)

F sınaması (Her katsayı için F, t-kareye eşit)
Beta, b’nin standartlaştırılmış biçimi.
Burada sözü edilen eğrik bağlanım çokterimli(polynomial) bağlanım olarak da bilinir.

Kaynak
Draper, N. R., and Smith, H. Applied Regression Analysis. New York: Wiley, 1966. p. 129; Hays, W. L. Statistics for the Social Sciences. Second edition. New York: Holt, Rinehart, and Winston, 1973. p. 675.
Hays, W. L. Statistics for the Social Sciences. Second edition. New York: Holt, Rinehart, and Winston, 1973. p. 680.

Yöntem/İstatistik
Bağlanım katsayısı(b ya da beta)

F sınaması (F equals t-squared)
Beta, b’nin standartlaştırılmış biçimi.

Kaynak
Hays, W. L. Statistics for the Social Sciences. Second edition. New York: Holt, Rinehart, and Winston, 1973. p. 623, 630, 647.

Yöntem/İstatistik
Bağlanım katsayısı(b ya da beta)

F sınaması (F , t-kare ye eşit

Kaynak
Hays, W. L. Statistics for the Social Sciences. Second edition. New York: Holt, Rinehart, and Winston, 1973. pp. 704, 708.
Kerlinger, F. N., and Pedhazur, E. J. Multiple Regression in Behavioral Research. New York: Holt, Rinehart and Winston, 1973 pp. 56, 61, 66.

Yöntem/İstatistik
Tikel(partial) ileşke

Fisher'in r den Z ye dönüşümü uygulanır ve Z nin kritik değeri için birim normal eğri çizelgesine bakılır.
F sınaması (F , t-kare ye eşit)

Kaynak
McNemar, Q. Psychological Statistics. Fourth edition. New York: Wiley 1969. p. 183, 185.

Yöntem/İstatistik
İkili bölütüm(segmentation) teknikleri

Kaynak
Sonquist, J. A.; Baker, E. L.; and Morgan, J. N. Searching for Structure. Revised edition. Ann Arbor: Institute for Social Research, The University of Michigan, 1974.

Yöntem/İstatistik
Dört-düzeyli r

Dört-düzeyli r’nin kritik oranı için birim normal eğri çizelgesine bakın.
Bu ölçü, ikili değerlere dönüştürülmüş sürekli değişgenlerin katı normallik sayıltısına dayanır. İkili değerleştirme aşırı olduğunda örnekleme hatası büyüktür. Nunnally (1978, pages 135-137) bu katsayıların kullanılmasına karşı duruyor.

Kaynak
McNemar, Q. Psychological Statistics. Fourth edition. New York: Wiley 1969. p. 221; Nunnally, J. C. Psychometric Theory. Second edition. New York: McGraw-Hill, 1978. p. 136, 223.

Yöntem/İstatistik
Dört-düzeyli r

Dört-düzeyli r’nin kritik oranı için birim normal eğri çizelgesine bakın.
Bu ölçü, ikili değerlere dönüştürülmüş sürekli değişgenlerin katı normallik sayıltısına dayanır. İkili değerleştirme aşırı olduğunda örnekleme hatası büyüktür. Nunnally (1978, pages 135-137) bu katsayıların kullanılmasına karşı duruyor.

Kaynak
McNemar, Q. Psychological Statistics. Fourth edition. New York: Wiley 1969. p. 221, 223.
Nunnally, J. C. Psychometric Theory. Second edition. New York: McGraw-Hill, 1978. p. 136.

Yöntem/İstatistik
Robinson’un A istatistiği, ya da Sınıfiçi ileşke katsayısı, F sınaması

Sınıfiçi ileşke katsayısı sapmalı bir tahmin edicidir.

Kaynak
Robinson, W. S. The measurement of agreement. American Sociological Review 22 (1957):17-25.
McNemar, Q. Psychological Statistics. Fourth edition. New York: Wiley 1969. p. 322.

Yöntem/İstatistik
Robinson’un A istatistiği, ya da sınıfiçi ileşke katsayısı, F sınaması

Sınıfiçi ileşke katsayısı sapmalı bir tahmin edicidir.

Kaynak
Robinson, W. S. The measurement of agreement. American Sociological Review 22 (1957):17-25.
McNemar, Q. Psychological Statistics. Fourth edition. New York: Wiley 1969. p. 322.

Yöntem/İstatistik
Sınıfiçi(intraclass) ileşke katsayısı, Robinson’un A istatistiği, F sınaması

Kaynak
McNemar, Q. Psychological Statistics. Fourth edition. New York: Wiley 1969. p. 322.
Robinson, W. S. The ment of agreement. American Sociological Review 22 (1957):17-25.

Yöntem/İstatistik
McNemar'ın bakışım(symmetry) sınaması

McNemar'ın bakışım sınaması, tek bir gözlem kümesinin yinelenen ölçümleri için olduğu kadar eşlenik(matched) gözlemlerin paralel ölçümleri için de uygundur.
McNemar'ın bakışım sınaması bu durumda Cochran'ın Q’suna denktir.
Her iki değişgende ikil-değerli ise, McNemar'ın bakışım sınaması ve McNemar'ın değişikliğin anlamlılık sınaması denktir.

Kaynak
Siegel, S. Nonparametric Methods for the Behavioral Sciences. New York: McGraw-Hill, 1956. p. 63.
Bowker, A. H., A test for symmetry in contingency tables. Journal of the American Statistical Association 43 (1948): 572-574.

Yöntem/İstatistik
McNemar'ın bakışım sınaması

McNemar'ın bakışım sınaması tek bir gözlem kümesinin yinelenen ölçümleri için olduğu kadar eşlenik(matched) gözlemlerin paralel ölçümleri için de uygundur.

Kaynak
Bowker, A. H., A test for symmetry in contingency tables. Journal of the American Statistical Association 43 (1948): 572-574.

Yöntem/İstatistik
Somers’in d istatistiği, Ortanca sınaması, Mann-Whitney U sınaması, Kolmogorov-Smirnov iki örnek, Yineleme(runs) sınaması

N>10 ise, S’nin kritik değeri için birim normal eğri çizelgesine;
N<=10 ise, d için S’nin kritik değerler çizelgesine bakın.

Kaynak
Somers, R. H. A new asymmetric measure of association for ordinal variables. American Sociological Review 27 (1962): 799-811.
Kendall, M. G. Rank Correlation Methods. Fourth edition. London: Griffin, 1970. p. 52, 55.
Harshbarger, T. R. Introductory Statistics: A Decision Map. New York: Macmillan, 1971. p. 535.
Siegel, S. Nonparametric Methods for the Behavioral Sciences. New York: McGraw-Hill, 1956. p. 111, 116, 127, 136.

Yöntem/İstatistik
Çok-boyutlu ilinti(contingency) çizelgesi çözümlemesi, Ki-kare

Kaynak
Andrews, F. M., and Messenger, R. C. Multivariate Nominal Scale Analysis. Ann Arbor: Institute for Social Research, The University of Michigan, 1973.
Landis, J. R.; Stanish, W. M.; Freeman, J. L.; and Koch, G. G. A computer program for the generalized chi-square analysis of categorial data using weighted least squares (GENCAT). Computer Programs in Bio-medicine 6 (1976): 196-231.
Feinberg, S. E. The Analysis of Cross-Classified Data. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press, 1977. p.36.

Yöntem/İstatistik
Kukla değişgen bağlanımı ya da çoklu sınıflama çözümlemesi

Kaynak
Draper, N. R., and Smith, H. Applied Regression Analysis. New York: Wiley, 1966. p. 134.
Andrews, F. M., and Messenger, R. C. Multivariate Nominal Scale Analysis. Ann Arbor: Institute for Social Research, The University of Michigan, 1973.
Kerlinger, F. N., and Pedhazur, E. J. Multiple Regression in Behavioral Research. New York: Holt, Rinehart and Winston, 1973 p. 101.

Yöntem/İstatistik
Çoklu eğrik(curvilinear) bağlanım

Kaynak
Neter, J., and Wasserman, W. Appiied Linear Statistical Models. Homewood, Illinois: Richard D. Irwin, 1974. p. 273.

Yöntem/İstatistik
Bağımlı değişgenin logit dönüşümü üzerine ağırlıklı en küçük kareler ya da en çok olabilirlikli kukla değişgen bağlanımı

Kaynak
Draper, N. R., and Smith, H. Applied Regression Analysis. New York: Wiley, 1966. p. 77, 134.
DuMouchel, W. H. The regression of a dichotomous variable. Unpublished. Survey Research Center Computer Support Group, Institute for Social Research, University of Michigan, 1974.
DuMouchel, W. H. On the analogy between linear and log-linear regression. Technical Report No. 67. Unpublished. Department of Statistics, University of Michigan, March 1976.

Yöntem/İstatistik
Tek, tam, ortalama bağlantılı, K-ortalama gibi kümeleme teknikleri

Kaynak
Sneath, P. H. A., and Sokal, R. R. Numerical Taxonomy. San Francisco: W. H. Freeman, 1973.