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Mart 29, 2024
Arama:
HomeNedir?SPSS ile İstatiksel Olarak Normallik Analizi Nasıl Yapılır?

SPSS ILE İSTATIKSEL OLARAK NORMALLIK ANALIZI NASIL YAPILIR?

Eylül 27, 2020 Caglar Cil Nedir?, Psikoloji 5

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Arkadaşlar Merhabalar,

Bu yazımda IBM SPSS ile normallik analizinin nasıl yapılacağını ve nelere dikkat
etmemiz gerektiğini elimdeki SPSS dosyası ile açıklamaya çalışacağım. Sizin de
burada yapılan analizleri tekrar tekrar pekiştirip analiz edebilmeniz için
dosyayı sizlerle açık bir şekilde paylaşacağım. Lütfen içeriği beğendiyseniz,
facebook sayfamızı beğenin ve bizi destekleyin.

Öncelikle benim analiz yaptığım bu bilgisayarımdaki lisanslı SPSS programının
versiyonu 26. Ancak elimde lisanslı 27. versiyon da var. 2020 yılında yayınlanan
27. versiyonun ara yüzü değişmiş. Zaman zaman onu kullanarak da analizler
yapacağım. SPSS programının lisanslı versiyonunu üniversiteniz size temin
edebilir.

NORMALLIK TESTI NEDEN ÖNEMLIDIR?

Elinizdeki verinin dağılımını anlamak, daha sonra veriler arasında anlamlı fark
olup olmadığını anlamamız için kullanacağımız istatiksel testler adına
önemlidir. Her bir testin, verilen dağılımına göre normal ise parametrik, normal
olmayan dağılımda ise parametrik olmayan eşlenik testi mevcuttur.

Örneğin gruplarası anlamlı farklılıkları anlamak için normal dağılımdaki
parametrik testin adı ANOVA iken, bunun normal olmayan dağılımda kullanılan
parametrik olmayan eşleniği Kruskal Wallis’tir. Dolayısıyla, elinizdeki
verilerin dağılımına göre, siz hangi testi yapacağınıza karar verirsiniz.
Aşağıdaki tabloda parametrik ve parametrik olmayan veriler için yapılacak
eş-değer testleri bulabilirsiniz.

Parametrik TestParametrik Olmayan TestİşleviBağımsız T-testiMann-Whitney
TestiBağımlı değişkenin gruplar arası
anlamlılık yönünden karşılaştırılmasıEşleşmiş Örneklem T-testiWilcoxon Rank
TestiÖn test- son test arasındaki anlamlı farklılıkların bulunmasıTekrarlı
Ölçümler ANOVAFriedman TestÜç veya daha fazla grup ortalamalarının
karşılaştırılmasında kullanılmaktadırPearson Korrelasyon TestiSpearman
Korrelasyon TestiVeriler arası pozitif ya da negatif korrelasyon ilişkisinin
bulunması

Tablo: Parametrik ve eşdeğer parametrik olmayan testlerin işlevleri

Bir değişken eğer Gauss dağılımına sahip ise normal dağıldığı söylenebilir.
Normalliği anlamak için elimizdeki verilerden (1) skewness – kurtosis (çarpıklık
– basıklık), (2) Shapiro Wilk testi ve Kolmogorov Smirnov testi, (3) Q-Q Plot ve
histogram analizleri ile SPSS programında elimden geldiğince size anlatmaya
çalışacağım.

SKEWNESS – KURTOSIS (ÇARPIKLIK – BASIKLIK) DEĞERLERI İLE NORMALLIK ANALIZI

Öncelikle, eğer psikoloji alanında ölçekle çalışıyorsanız, ölçeğin geçerlilik ve
güvenilirliğinin yapıldığı ilgili yayında genelde ölçeğin alt boyutları ve ölçek
skorlaması, eğer varsa ters skorlanan sorular hakkında bilgiler verilmektedir.
Elimizdeki verilerde Imposter Sendromu Ölçeği (IPS)’inin imposter sendromuna
yatkınlığı gösteren toplam skorları, Rosenberg Öz-Saygı Ölçeği’nin toplam
skorları (Self_Esteem), Sosyal Zeka Ölçeğinin (SI) toplam skorları ve SI’nın alt
ölçekleri olan Sosyal Bilgi İşleme (Social Information Processing, SIP), Sosyal
Yetenekler (Social Skills, SS) ve Sosyal Bilinç (Social Awareness, SA) alt
boyutlarının toplam skorlarını SPSS’te hesapladıktan sonra, SPSS’te Analiz
(Analyze) kısmındaki Tanımlayıcı İstatistik (Descriptive Statistics) kısmından
Frekanslar (Frequencies) Bölümünü seçerek ekleyeceğiz.

Dağılımını belirlemek istediğimiz ölçeklerin toplam skorlarına ait verileri ok
işaretiyle Değişkenler (Variables) kısmına atıyoruz.

Burada amaç, çarpıklık ve basıklığını belirlemek istediğimiz verilerin analizi
için hazırlık yapmak. Ardından Statistics (İstatistik) kısmına çarpıklık ve
basıklık analizini çıktı olarak vermesi için SPSS’teki optimal değişiklikleri
değiştirmek amacıyla tıklıyoruz.

Buradan Skewness ve Kurtosis’i tıklıyoruz ki bakmak istediğimiz değerleri
program bize çıktı olarak versin. Ardından devam et (continue) butonuna tıklayıp
OK tuşuna basıyoruz.

Bu noktada yapmamız gereken bir hesaplama var: (1) Skewness (Çarpıklık) ve
Kurtosis (Basıklık) için Statistics (İstatistik) değeri / Std error (Standart
hata) değeri bulunur. Çıkan değerin normallik için -2 ile +2 arasında olması
beklenmektedir. Ancak -3 ile +3’ü kabul eden yayınlar da vardır.

Öyle ise IPSsum (2,2671), Self_Esteem (-0.63177), SIsum (-1,49819), SIP
(-1,30686), SS (-1,96751) ve SA (-1,7509) için Skewness istatistik değerlerinin
standart hataya bölünmesiyle elde edilen değerlerdir.

Kurtosis istatistik değerlerinin ise standart hataya bölünmesiyle elde edilen
değerler IPSsum için 0,445255, Self_Esteem için 0,034672, SIsum için -0,786496,
SIP için -1,306569, SS için -0,936131 ve SA için -0,04562 olduğu görülmektedir.
,

Skewness ve Kurtosis değerleri -3 ve +3 olduğu için normallik testleri ile
ilerlenebilir. Mayers’in (2013, s. 53) 50’den küçük örnekler için ± 1,96 eşik,
51’den 100’e kadar olan örnekler için ± 2,58 eşik ve 100’den büyük örnekler için
± 3,29 eşik değerinin kullanılması gerektiğini önerdiğine de dikkat etmemiz
gerekli. Örneklemimiz 75 kişiden oluştuğu için, IPSsum 2,2671’in normallik
varsayımına uyduğunu söyleyebiliriz. Ancak değerlendirmelerin histogram ile
birlikte yapılması gereklidir.

SHAPIRO WILK VE KOLMOGOROV SMIRNOV TESTLERI ILE NORMALLIK ANALIZI

Normallik test edilirken genellikle küçük örneklem için Shapiro-Wilk testi ve
büyük örneklem için Kolmogorov-Smirnov testi tercih edilir. Bizim verimiz 75
kişiden oluştuğu için bu orta düzey bir örneklemdir. Örneklem sayısı 30 ve
30’dan büyük olması durumunda Kolmogorov-Smirnov testlerini kullanılması
önerilmektedir. .Bu yüzden Kolmogorov Smirnov testini göz önünde bulunduracağız.

SPSS –> Analyze –> Descriptive Statistics –> Explore SPSS’te tıklayalım.

Dependent list kısmına, değerlendirmek istediğimiz ölçekleri ekleyelim. Display
kısmından Plots seçeneğini işaretleyip, sağ üst köşedeki Plots seçeneğine
tıklayalım. Burada Shapiro Wilk ve Kolmogorov Smirnov testleri için “Normality
plots with tests” seçeneğini tıklayalım. Bir sonraki analizde kullanacağımız QQ
plot ve Histogram için de Steam-and-leaf ve Histogram seçeneklerini tıklayalım.

Ardından devam et (continue) seçeneğine tıklayalım. Çıktıları yorumlayacağız.

Shapiro Wilk ve/veya Kolmogorov Smirnov testlerinde p>.05 değeri elde edilmişse
dağılım Normal, p<.05 değeri elde edilmişse dağılım normal değildir.

Bu değerlere göre, Kolmogorov-Smirnov testindeki sonuçlar SIP, IPSsum ve SS’in
normal olmayan dağılım gösterirken, Self_Esteem, SIsum ve SA’nın normal dağılım
göstermektedir.

Şimdi istatiksel olarak bir sorun ile karşı karşıyayız. Skewness ve Kurtosis
değerli normalliği varsayarken, Kolmogorov-Smirnov testindeki sonuçlar hem
normal hem de normal olmayan veri ile karşılaştığımızı göstermektedir. O zaman
hangi test ile ilerleyeceğiz? Parametrik mi, parametrik olmayan testler ile mi?

Bu soruya verilen cevabı bu linkte (Reserchgate) İngilizce olarak
bulabilirsiniz. Ancak, biz yine de verilerden emin olmak adına QQ Plot ve
Histogram Analizleri ile ilerleyelim.

Q-Q PLOT VE HISTOGRAM İSTATISTIĞI ILE NORMALLIK ANALIZLERI

Öncelikle Kolmogorov-Smirnov testindeki sonuçlar, IPSsum, SIP ve SS’in normal
olmayandağılım gösterdiğini bize kanıtlamıştır. Dolayısıyla, bu değerlerin Q-Q
ve Histogram plotlarını, normal dağılım gösteren Self_Esteem, SIsum ve SA
değerleri ile karşılaştırmak, aradaki farkı anlamamız açısından bize yol
gösterecektir.

Normal Dağılım Gösteren Histogram Plotları
Kaynak:
https://statisticsbyjim.com/basics/assessing-normality-histograms-probability-plots/
Normal Dağılım Gösteren Histogram ve Q-Q Plot Şekilleri
Kaynak: https://www.ucd.ie/ecomodel/Resources/QQplots_WebVersion.html

Yukarıdaki veriler baktığımızda, özellikle IPSsum, SIP ve SS Q-Q Plotlarının
normallik varsayımına uymadığını görebiliyoruz.

Yukarıdaki verilere baktığımızda, Self_Esteem ve SIsum’ın özellikle Q-Q
plotlardan normallik varsayımı gösterebileceğini söyleyebiliriz.

Bu koşullarda analizleri normal dağılıma uyan parametrik testlerle yapmak daha
doğru olacaktır. Kolmogorov-Smirnov testi false positive sonuçlar
verebilmektedir. Ayrıca, bu analizler yapılırken outlier verileri
dışlanmamıştır. Outlier verilerini analizden çıkarıp yapılacak testler,
normallik varsayımının güvenilirliğini artıracaktır.

DAĞILIMINDAN VE PLOT YORUMLARINDAN EMIN OLDUĞUNNUZ HEM NORMAL HEM DE NORMAL
OLMAYAN VERILERINIZ VARSA HANGI TESTI KULLANMALISINIZ?

Böyle bir durumda parametrik olmayan testleri uygulamanız daha doğru olacaktır.
Ancak normal dağılım gösteren değişkenler için parametrik, normal olmayan
dağılım gösteren değişkenler için parametrik olmayan testler ile ilerlenebilir.

Sorularınız İçin: https://psikolig.com/soru-sor/

Kaynaklar

Mayers, A. (2013). Introduction to statistics and SPSS in psychology. Harlow:
Pearson Education Limited.

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Caglar Cil hakkında
Türkiye'nin kendimce en güzel şehirlerinden birinde, Denizli'de, dünyaya geldim.
Liseyi Denizli Anadolu Lisesi'nde okudum. İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
(İYTE) Moleküler Biyoloji ve Genetik mezunuyum. Glasgow Üniversitesi'nde
İmmunoloji ve Enflamatuvar Hastalıklar üzerine yüksek lisansımı burslu olarak
yaptım. Lisans hayatım boyunca Lodz Üniversitesi, Göteborg Üniversitesi ve
Toronto Üniversitesi'nde araştırmalara katıldım. Bu çalışmalar sonucunda
Cardiovascular Research ve Journal of Dental Research'te yayınlanan
çalışmalarımız var. Öykü yazmayı seviyorum. Öykü Fanzin'de yayınlanan öyküm ve
İYTE'de almış olduğum bir "birincilik" bir de "ikincilik" ödülüm var. Almanca
öğreniyorum, İngilizce konuşabiliyorum, keman çalmayı öğreniyorum. Amacım
Türkiye okuyucusuna bilimi sevdirmek, zaman buldukça eğlencesine bilimsel
haberleri paylaşmak.

5 COMMENTS

1. ali baş dedi ki:
Ocak 25, 2022, 10:46 am

Bir bilgi danışmak istiyorum normallik testini sadece ölçek skorlarına mı
yapıyoruz, cinsiyet, eğitim vs bunun gibi değişkenler için normallik testi
yapılıyor mu?

Cevapla
* Caglar Cil dedi ki:
Mart 12, 2022, 1:26 am

Merhabalar,

Cinsiyet, eğitim vb değişkenler kategorik değişkenlerdir. Normallik
testlerinin kategorik olmayan ölçek skorlarında uygulanması daha doğru
olacaktır.

Aşağıda bu sorunun ayrıntılı yanıtı verilmiş, bir sorunuz olursa
çekinmeden yazın lütfen.
https://stats.stackexchange.com/questions/129415/how-can-i-determine-if-categorical-data-is-normally-distributed

Cevapla

2. Demir dedi ki:
Temmuz 29, 2022, 9:32 am

Merhaba, t testi için normallik analizi yapılırken ön test puanlarının
normaliliğine mi bakılır son test puanlarının normalliğine mi

Cevapla
* Caglar Cil dedi ki:
Temmuz 29, 2022, 10:42 pm

Merhabalar,

Eger ön test ve son test için t-testi yapacaksanız örneklem normal
dağılmalıdır.

Bu testin non-parametrik karşılığı Wilcoxon Rank testidir.

Cevapla

3. ebru dedi ki:
Ağustos 26, 2022, 10:15 am

merhaba örneğin veriler normal dağılım sergilemiyor. parametrik olmayan mann
whitney ve wilcoxon testi yapıldı. bu testlerin parametrik karşılıkları olan
testler de yapılıp yorumlansa bulgular kısmında verilse bunu jüriye nasıl
açıklamak gerek sizce. teşekkür ederim.

Cevapla

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QUANTCAST

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SOVRN, INC.

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ADIKTEEV

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THE UK TRADE DESK LTD

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ADMETRICS GMBH

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NEXXEN INC.

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EPSILON

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YAHOO EMEA LIMITED

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ADVENTORI SAS

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TRIPLELIFT, INC.

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XANDR, INC.

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NEORY GMBH

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NEXXEN GROUP LLC

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NEURAL.ONE

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ADITION (VIRTUAL MINDS GMBH)

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ACTIVE AGENT (VIRTUAL MINDS GMBH)

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TABOOLA EUROPE LIMITED

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EQUATIV

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ADFORM A/S

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MAGNITE, INC.

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RATEGAIN ADARA INC

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SIFT MEDIA, INC

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RAKUTEN MARKETING LLC

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LUMEN RESEARCH LIMITED

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AMAZON AD SERVER

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OPENX

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YIELDLAB (VIRTUAL MINDS GMBH)

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ROKU ADVERTISING SERVICES

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NANO INTERACTIVE GROUP LTD.

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SIMPLIFI HOLDINGS LLC

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PUBMATIC, INC

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COMSCORE B.V.

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FLASHTALKING

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PULSEPOINT, INC.

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SMAATO, INC.

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SEMASIO GMBH

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CRIMTAN HOLDINGS LIMITED

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GENIUS SPORTS UK LIMITED

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CRITEO SA

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ADLOOX SA

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BLIS GLOBAL LIMITED

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LOTAME SOLUTIONS, INC

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LIVERAMP

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GROUPM UK LIMITED

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LOOPME LIMITED

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DYNATA LLC

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ASK LOCALA

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NEAR INTELLIGENCE

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DOUBLEVERIFY INC.

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BIDSWITCH GMBH

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IPONWEB GMBH

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NEXTROLL, INC.

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TEADS FRANCE SAS

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STRÖER SSP GMBH (SSP)

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OS DATA SOLUTIONS GMBH &AMP; CO. KG

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PERMODO GMBH

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PLATFORM161 B.V.

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ADACADO TECHNOLOGIES INC. (DBA ADACADO)

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BASIS GLOBAL TECHNOLOGIES, INC.

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SMADEX, S.L.U.

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BOMBORA INC.

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EASYMEDIA GMBH

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REMERGE GMBH

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ADVANCED STORE GMBH

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MAGNITE CTV, INC.

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DELTA PROJECTS AB

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USEMAX ADVERTISEMENT (EMEGO GMBH)

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EMETRIQ GMBH

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PUBLICIS MEDIA GMBH

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M.D. PRIMIS TECHNOLOGIES LTD.

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ONETAG LIMITED

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CLOUD TECHNOLOGIES S.A.

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SMARTOLOGY LIMITED

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IMPROVE DIGITAL

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ADOBE ADVERTISING CLOUD

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BANNERFLOW AB

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TABMO SAS

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INTEGRAL AD SCIENCE (INCORPORATING ADMANTX)

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WIZALY

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WEBORAMA

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JIVOX CORPORATION

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SAGE&#43;ARCHER BV

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ON DEVICE RESEARCH LIMITED

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ROCKABOX MEDIA LTD

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EXACTAG GMBH

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CELTRA INC.

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MAINADV SRL

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GEMIUS SA

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THE KANTAR GROUP LIMITED

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NIELSEN MEDIA RESEARCH LTD.

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SOLOCAL SA

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PIXALATE, INC.

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ORACLE ADVERTISING

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NUMBERLY

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AUDIENCEPROJECT A/S

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DEMANDBASE, INC.

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EFFILIATION / EFFINITY

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SEENTHIS AB

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PAPIRFLY AS

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OTTO (GMBH &AMP; CO KG)

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ADOBE AUDIENCE MANAGER, ADOBE EXPERIENCE PLATFORM

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ONLINE SOLUTION

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RELAY42 NETHERLANDS B.V.

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THE MEDIAGRID INC.

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MINDTAKE RESEARCH GMBH

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GOOGLE ADVERTISING PRODUCTS

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GFK GMBH

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REVJET

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ORACLE DATA CLOUD - MOAT

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HEARTS AND SCIENCE MÜNCHEN GMBH

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