BİYOİSTATİSTİK. Ödev Çözümleri. Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "BİYOİSTATİSTİK. Ödev Çözümleri. Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH"

Transkript

1 BİYOİSTATİSTİK Ödev Çözümleri Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web:

2 Ödev 2 Çözümleri 2

3 Ödev 2 Bu veri setinden yararlanarak aşağıdakileri hesaplayınız. 1. Merkezi eğilim ölçütlerinden 1. Aritmetik Ortalama 2. Geometrik Ortalama 3. Harmonik Ortalama 2. Merkezi yayılım (değişim) ölçütlerinden; 1. Değişim Aralığı 2. Standart Sapma 3. Varyans X: Yaş (yıl) x i x 1 6 x 2 2 x 3 3 x 4 5 x 5 5 x 6 7 x 7 10 x 8 9 x 9 7 x 10 3 x 11 5 x 12 8 x 13 7 x 14 5 x 15 5 Toplam 87 3

4 X: Yaş (yıl) x i x 1 6 x 2 2 x 3 3 x 4 5 x 5 5 x 6 7 x 7 10 x 8 9 x 9 7 x 10 3 x 11 5 x 12 8 x 13 7 x 14 5 x 15 5 Toplam 87 Aritmetik Ortalama x = n i=1 n x i 4

5 X: Yaş (yıl) x i x 1 6 x 2 2 x 3 3 x 4 5 x 5 5 x 6 7 x 7 10 x 8 9 x 9 7 x 10 3 x 11 5 x 12 8 x 13 7 x 14 5 x 15 5 Toplam 87 x = Aritmetik Ortalama n i=1 n x i = = x 1 + x x n n = = 5,8 5

6 X: Yaş (yıl) x i x 1 6 x 2 2 x 3 3 x 4 5 x 5 5 x 6 7 x 7 10 x 8 9 x 9 7 x 10 3 x 11 5 x 12 8 x 13 7 x 14 5 x 15 5 Toplam 87 GO Geometrik Ortalama n x1 x2... n x n n xi i 1 6

7 X: Yaş (yıl) x i x 1 6 x 2 2 x 3 3 x 4 5 x 5 5 x 6 7 x 7 10 x 8 9 x 9 7 x 10 3 x 11 5 x 12 8 x 13 7 x 14 5 x 15 5 Toplam 87 Geometrik Ortalama GO n x1 x... 2 n x n n xi i 1 GO = = 8, = 5,3463 7

8 X: Yaş (yıl) x i x 1 6 x 2 2 x 3 3 x 4 5 x 5 5 x 6 7 x 7 10 x 8 9 x 9 7 x 10 3 x 11 5 x 12 8 x 13 7 x 14 5 x 15 5 Toplam 87 Harmonik Ortalama HO n i 1 n 1 xi 8

9 X: Yaş (yıl) x i x 1 6 Harmonik Ortalama x 2 2 x 3 3 x 4 5 x 5 5 x 6 7 HO n i 1 n 1 x i x 7 10 x 8 9 x 9 7 x 10 3 x 11 5 HO = = 15 3, x 12 8 x 13 7 x 14 5 = 4,842 x 15 5 Toplam 87 9

10 X: Yaş (yıl) x i x 1 6 x 2 2 x 3 3 x 4 5 x 5 5 x 6 7 x 7 10 x 8 9 x 9 7 x 10 3 x 11 5 x 12 8 x 13 7 x 14 5 x 15 5 Toplam 87 Değişim Aralığı Değişim Aralığı = En büyük değer En küçük değer 10

11 Değişim Aralığı En küçük Değişim Aralığı = En büyük değer En küçük değer En büyük Değişim Aralığı = 10 2 = 8 11

12 X: Yaş (yıl) x i x 1 6 x 2 2 x 3 3 x 4 5 x 5 5 x 6 7 x 7 10 x 8 9 x 9 7 x 10 3 x 11 5 x 12 8 x 13 7 x 14 5 x 15 5 Toplam 87 s 2 = Varyans n x i x 2 i=1 n 1 12

13 X: Yaş (yıl) x i x 1 6 x 2 2 x 3 3 x 4 5 x 5 5 x 6 7 x 7 10 x 8 9 x 9 7 x 10 3 x 11 5 x 12 8 x 13 7 x 14 5 x 15 5 Toplam 87 s 2 = Varyans n x i x 2 i=1 n 1 x = 5,8 = x 1 x 2 + x 2 x x 15 x = 6 5, , , = 70,4 14 = 5,

14 X: Yaş (yıl) x i x 1 6 x 2 2 x 3 3 x 4 5 x 5 5 x 6 7 x 7 10 x 8 9 x 9 7 x 10 3 x 11 5 x 12 8 x 13 7 x 14 5 x 15 5 Toplam 87 s = Standart Sapma n x i x 2 i=1 n 1 14

15 X: Yaş (yıl) x i x 1 6 Standart Sapma x 2 2 x 3 3 x 4 5 x 5 5 x 6 7 x 7 10 x 8 9 x 9 7 x 10 3 x 11 5 x 12 8 x 13 7 x 14 5 x 15 5 Toplam 87 s = = 5,0286 = 2,2424 n x i x 2 i=1 n 1 15

16 Ödev 3 Çözümleri 16

17 40 kişinin diastolik kan basıncı değerleri (mm Hg) aşağıda verilmiştir a) Sınıflanmamış verilerde aritmetik ortalama ve standart sapmayı hesaplayınız. b) Sınıflanmış verilerde aritmetik ortalama ve standart sapmayı hesaplayınız. 17

18 a) Aritmetik Ortalama x = n i=1 n x i = = = 83 18

19 Varyans s 2 = n x i x 2 i=1 n 1 = x 1 x 2 + x 2 x x 15 x x = 83 = = = 113,38 19

20 Standart Sapma s = n x i x 2 i=1 n 1 = 113,38 = 10,65 20

21 b) Değişim Aralığı Değişim Aralığı = = 48 Sınıf sayısı 5 olsun SınıfAralığı = 48 5 = 9,

22 Frekans Tablosu Sınıflar Frekans f i Toplam 40 22

23 Sınıflandırılmış Veride Aritmetik Ortalama 23

24 Sınıflandırılmış Veride Aritmetik Ortalama Sınıflar Frekans Sınıf Orta Değeri f i x i f i x i , ,5 1453, , , ,5 319,5 Toplam x i = Üst Sınır + Alt Sınır 2 24

25 Sınıflandırılmış Veride Aritmetik Ortalama Sınıflar Frekans Sınıf Orta Değeri f i x i f i x i , ,5 1453, , , ,5 319,5 Toplam x = f i = 40 x i f i = 3290 x if i f i = = 82, 25 25

26 Sınıflandırılmış Veride Varyans ve Standart Sapma 26

27 Sınıflandırılmış Veride Standart Sapma Sınıflar Frekans Sınıf Orta Değeri f i x i f i x i x i -ort. (x i -ort.) 2 f i (x i -ort.) , ,75 248,06 992, ,5 1453,5-5,75 33,06 628, , ,25 18,06 180, , ,25 203,06 812, ,5 319,5 24,25 588, ,19 Toplam ,50 s = f i x i x 2 n 1 = 4377, = 10, 59 27

28 ÖRNEK SENARYO 15 yıllık hizmet geçmişi bulunan MediDENT diş hastanesinin İzmir in üç ilçesinde şubesi bulunmaktadır. Fakat son zamanlarda üst üste açılan yeni diş hastaneleri nedeniyle hastane hasta kaybına uğramıştır. Hastane yönetimi, bu konu ile hastane şubelerinin yöneticilerini çağırarak bir toplantı yapar. Yapılan toplantıda, hastaların diş tedavilerine yönelik uygun kampanyalar düzenlemek amacıyla hasta profilinin çıkartılması gerektiğine karar verilmiştir. 28

29 Hasta profilini çıkarmak üzere ne tür ön bilgilere gereksinim duyardınız? - MediDENT ten hizmet alan hastaların bilgisi - MediDENT şubelerinin bilgisi Her şubenin günlük hasta kapasitesini öğrenmek Günlük hasta sayılarını öğrenmek 29

30 Hasta profilini çıkarmak için hangi bilgilerin alınmasını uygun bulursunuz? Cinsiyet Yaş Ailedeki birey sayısı Öğrenim durumu Gelir düzeyi Mesleği İletişim Bilgileri Kronik hastalık varlığı Hastaneye geldiğinde aldığı tedavi Hastalığın ne zamandır sürdüğü Hastaneye geliş amacı Bir hastaneden bekledikleri Şu ana kadar hastaneye kaç kez geldiği Hastane hakkında olumlu olumsuz görüşleri 30

31 Hastane Yöneticisi, MediDENT ten hizmet alan hastaların bilgisine kolaylıkla ulaşılabileceğini belirterek, üç ayrı şubeden sağlık hizmeti alan hastaların belirlenmesini ister. Hasta sayısının belirlenmesinin araştırmanın planlanması açısından çok önemli olduğunu düşünmektedir. SORU: MediDENT ten hizmet alan hasta sayısı nasıl bulunabilir? Her şubenin günlük ve aylık hasta kayıtları gözden geçirilir. 31

32 Son iki yıllık hasta bilgileri incelediğinde, üç ayrı şubeden sağlık hizmeti alan toplam hasta sayısının 8576 olduğunu öğrenilir. Hastane kayıtlarını incelediğinde, hasta TC kimlik numarası, başvuru nedeni, doğum tarihi, hasta adı, hasta adresi, hasta iletişim bilgileri, muayene günleri ve yapılan tedaviler gibi bilgilerin yer aldığı görülür. SORU: Yeni bilgilerden hareketle kitleyi tanımlayınız. MediDENT diş hastanesinden son iki yılda sağlık hizmeti alan hastalar 32

33 SORU: Bu çalışma için çerçeveyi tanımlayınız. MediDENT diş hastanesinden son iki yılda sağlık hizmeti alan hastaların listesi SORU: Siz olsaydınız, hasta profilini çıkarmak üzere nasıl bir çalışma önerirdiniz? Örneklem çekilebilir SORU: Siz olsaydınız, hasta profilini çıkarmak için gerekli bilgileri hastalardan nasıl elde ederdiniz? - Anket yaparak - Karşılıklı görüşme - Telefonda görüşme 33

34 Bu araştırma için ayrılan zamanın kısıtlı olması nedeniyle tüm hastalarla görüşülemeyeceğinden ve araştırmada veri toplama işleminin bir haftada bitirilmesi gerektiğinden, örnekleme yapmaya karar verilir. Bu çalışma için hazırlanacak anketin, sağlık hizmeti alan 100 hastalık bir örneklemi içermesi gerektiği belirtilir. Yapılan toplantıda sağlık hizmeti alan hastalardan 100 kişinin nasıl belirleneceğini tartışılır. Bornova Şubesi yöneticisi, tüm hastalara sıra numarası verip bu numaraları bir torbaya koymayı ve buradan rasgele 100 tane numara çekmeyi önerir. Fakat Hastane Yönetimi, Bornova Şubesi yöneticisinin önermiş olduğu Basit Rasgele Örnekleme Yöntemi ne itiraz eder. 34

35 SORU: Sizce Hastane Yönetimi neden itiraz etmiş olabilir? - Bornova Şubesi Yöneticisinin önerdiği yöntem tamamen rasgele uygulanacak bir seçim olduğundan bu araştırma için uygun değildir. - Bu yöntemle seçilecek tüm hastalar aynı şubeden gelebilir. (Seçilen örneklem, şubelerin tümünü yansıtmaz) 35

36 Siz olsaydınız, anket uygulanacak 100 hastayı nasıl belirlerdiniz? -Tabakalı rasgele örnekleme: Şubelere göre gruplandırılıp, gruplar arasından yine rasgele seçilebilir. -Sistematik örnekleme: Hastaları numaralayıp, 1 ile 10 arasında rasgele bir sayı seçip k birim ekleyerek seçilebilir. -Küme Örneklemesi: Hastalar, hastaneye gelme yıllarına göre gruplandırılıp, içlerinden örneklem seçilebilir. 36

37 Hastane yöneticisi, bu rasgele seçilecek 100 hastanın tüm şubeleri aynı oranda temsil edemeyeceğini ve tümünün aynı şubeden de gelebileceğini söyleyerek, yapılacak araştırmadan yeterli sonuçlar elde edilemeyeceğini belirtir. Ayrıca her şubenin hasta profilinin ayrı ayrı belirlenmesinin önemli olduğunu ve dolayısıyla araştırmanın bu amaca yönelik yeniden gözden geçirilmesini talep eder. Bu nedenle 3 şube de ayrı ayrı incelenmelidir. Her şubenin farklı hasta profiline yönelik şube bazında farklı kampanyalar düzenlenmesi gerekebilir. 37

38 SORU: Bu durumda nasıl bir örnekleme planı yapılabilir? Tabakalı örnekleme yönteminin kullanılması uygundur. Şubeler kendi içinde birer kitle gibi düşünülerek, üç tabakaya ayrılır. Her tabakadan basit rasgele örnekleme yöntemi ile örneklem seçilebilir. Şubelere göre hasta sayısı değişiyorsa bu dikkate alınabilir. (Daha çok hastası olan şubeden daha çok hasta örnekleme seçilmelidir) 38

39 Hastane yöneticisi, şubelerin kendi içinde sağlık hizmeti alan hasta profili açısından homojen, şubeler arasında da heterojen olduğunu belirterek seçimin; Gaziemir de 3430 hastadan 40, Bornova da 2144 hastadan 25 ve Çiğli de 3002 hastadan 35 inin rasgele seçilerek anket yapılmasını belirtir. 39

40 SORU: Seçilecek hastaları şubeler arasında nasıl dağıtmış olabilir? Şubelerdeki hasta sayılarına bakarak ağırlıklarına göre dağıtmıştır. Gaziemir : (3430/8576)*100 = 40 Bornova : (2144/8576)*100 = 25 Çiğli : (3002/8576)*100 = 35 40

41 SORU: Siz Hastane Yöneticisinin yerinde olsaydınız Gaziemir deki 3430 hasta içinden anket uygulanacak 40 hastayı nasıl seçerdiniz? - Tamamen rasgele seçilebilir. - Sistematik örnekleme ile seçilebilir. 41

42 Bornova Şubesi Yöneticisi, şubeler arasında verilen hizmet anlamında bir fark olmadığını söyleyerek, sağlık hizmeti alan hasta profili açısından şubelerin kendi içinde heterojen, şubeler arasında homojen olduğunu belirtir ve başka bir örnekleme yöntemini önerir. SORU: Bu varsayım altında oluşturulacak örnekleme yöntemine ne ad verilir? Küme Örneklemesi 42

43 Hastane Yöneticisi, Bornova Şubesi Yöneticisinin önerisini değerlendirip kabul eder, çünkü şubelerde verilen sağlık hizmeti açısından bir fark olmadığını belirtir. Sağlık hizmeti alan hasta profili açısından şubelerin kendi içinde heterojen, şubeler arasında homojen olduğunu belirterek küme örneklemesi yöntemini uygulamaya karar verir. 43

44 DİŞ HEKİMLİĞİ ALANINDA YAPILAN ÇALIŞMALARDA ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİNİN KULLANIMI 44

45 KAYNAK:

46

47

48

49

50

51

52

53

54

55

56

57 KAYNAK:

58 KAYNAK:

59 KAYNAK:

60 KAYNAK:

61 Alıştırmalar 1. DişFa marka elektrikli diş fırçası üreten bir firma, son zamanlarda İzmir deki bayilerinden oldukça fazla şikayet gelmesi üzerine, halen satılmakta olan elektrikli diş fırçalarının durumunu belirlemek üzere bir örnekleme yapmaya karar verir. Sizden bir örnekleme planı oluşturmanız istense, çalışmanızda kitle birimi, örnekleme birimi, çerçeve ve kitleyi nasıl tanımlarsınız? Kitle birimi: İzmir deki bayilerdeki DişFa marka elektrikli diş fırçası Örnekleme Birimi: İzmir deki DişFa marka elektrikli diş fırçasını satan bayi Kitle: İzmir deki bayilerdeki DişFa marka elektrikli diş fırçalarının tümü Çerçeve: İzmir deki DişFa marka elektrikli diş fırçası satan tüm bayilerin listesi

62 2. Sistematik örneklemenin, basit rasgele örneklemeye göre avantaj ve dezavantajları nelerdir? Kısaca açıklayınız. Avantajları; - Basit rasgele örnekleme yöntemine göre kitle üzerinde daha fazla yayılır. - Örneklemi daha kısa zamanda, daha az hata ile oluşturmak mümkündür. Dezavantajları; - Eğer çerçeve oluşturulurken sistematik bir yol izlenmiş ise (çift sayılar kız, tek sayılar erkek) oluşturulacak olan örneklem kesinlikle kitleyi yansıtmayacaktır. - Eğer seçilen birey görüşmeyi kabul etmezse, anket sayısı eksik kalabilmektedir.

63 3. Örneklemenin genel olarak hangi özellikleri taşıması gerekir? Örneklem, kitleyi en iyi şekilde temsil etmelidir. Örneklemeden elde edilecek istatistikler, kitle parametrelerini mümkün olan en iyi şekilde tahmin etmelidir. Örneklemin seçimi kolay ve maliyeti düşük olmalıdır.

64 4. YÖK, İzmir ilindeki özel ve devlet üniversitelerinde okuyan üniversite son sınıf öğrencilerinin genel bilgi düzeylerini ölçmek amacıyla, seçilecek öğrencilere bir test uygulanmak istemektedir. Kullanılabilecek en uygun örnekleme yöntemini önerip, bu çalışmadaki kitle birimi, örnekleme birimi, çerçeve ve kitleyi tanımlayınız. Tabakalı örnekleme yöntemi uygulanabilir. İzmir deki devlet üniversitelerini 1. tabakaya, özel okulları 2. tabakaya yerleştirildiğinde, tabakalar içinde homojenlik, tabakalar arasında ise heterojenlik sağlanır. Her tabakadan basit rasgele ya da sistematik örnekleme ile öğrenci seçilebilir. Böylece İzmir ilindeki üniversite son sınıf öğrencilerinin genel bilgi düzeylerini tahmin ederken, özel ve devlet üniversiteleri için ayrı ayrı bilgi verebiliriz. Kitle birimi: Öğrenci Çerçeve: Üniversitelerin listesi Örnekleme birimi: Üniversiteler Kitle: Tüm öğrenciler

65 5. Örneklemede rasgelelik ne demektir? Rasgelelik neden gereklidir? Örneklem seçiminde, kitledeki her elemana eşit şans verilmesi rasgeleliktir (randomness). Bu şansın eşitlenmemesi durumunda örneklemeden elde edilecek sonuçlardaki hatalar rasgele olmayacağı için sonuçlar yanlı (biased) olur. Yansız sonuçlar elde edebilmek için rasgelelik koşullarına uyulması gerekir.

66 6. KAR-çelik firması 2014 yılında ürettiği son serideki televizyonlardan şikayet gelmesi üzerine, dağıtılan televizyonların bozuk çıkma oranını araştırmak istemektedir. Bayilere dağıtılan tüm televizyonların tek tek kontrol edilmesi mümkün değildir. Bu durumda örnekleme yapılması uygun görülmüştür. Bu çalışmada kitle birimi, örnekleme birimi, çerçeve ve kitleyi nasıl tanımlarsınız? Kitle Birimi Kitle Örnekleme Birimi Çerçeve :Son seride üretilen televizyon :Son seride üretilen tüm televizyonlar :Bayiler :Bayilerin listesi

67 7. Tam sayımın avantaj ve dezavantajlarını belirtiniz. Tam sayım yapmanın mümkün olamayacağı bir kaç örnek veriniz. Tam sayım; ilgilendiğimiz parametreyi doğrudan elde etmemizi sağlar. Sonucunda her birimden tek tek bilgi alındığı için çıkan sonuç güvenilir olacaktır. Ancak tam sayımın oldukça önemli dezavantajları vardır. Zaman kaybı sağlar. Maliyeti yüksek olur. Bilgiye geç ulaşılır. Fazla emek harcanır. Kitledeki bazı birimlere ulaşmak imkansızdır. Bazı araştırmalarda örnekleme tek çözümdür. Örnek Bardakların dayanıklılığının belirlenmesi Portakal verimliliğinin incelenmesi Üretilen ampullerin ortalama ömürlerinin bulunması Mermi fabrikasında mermilerin menzillerinin ortalamasının bulunması Yeni bir ilacın etkisinin araştırılması

68 8. İzmir deki bir semtte hane başına ortalama elektrik tüketimi tahmin edilmek istendiğinde, bu çalışma için kitle birimi, örnekleme birimi ve çerçeve aşağıdakilerden hangisidir? Kitle birimi: kişiler; örnekleme birimi: haneler; çerçeve: hanelerin listesi Kitle birimi: haneler; örnekleme birimi: evler (apartmanlar); çerçeve: evlerin (apartmanların) listesi Kitle birimi: evler (apartmanlar); örnekleme birimi: mahalleler; çerçeve: mahallelerin listesi Kitle birimi: kişiler; örnekleme birimi: mahalleler; çerçeve: kişilerin listesi

69 9. Örneklem seçmenin en temel amacını aşağıdaki şıklardan hangisi en doğru şekilde belirtmiştir? a)kitleyi tümüyle temsil etmektir. b)ucuz ve çabuk bilgi elde etmektir. c)seçilen her bireyle görüşebilmektir. d)az sayıda birey inceleyerek kitle hakkında tahminlerde bulunmaktır.

70 10. Örnekleme yöntemleri arasından seçim yaparken kullanılacak kriter, kitleyi en iyi temsil edecek örneklemi seçmektir. DOĞRU 70

71 11. Türkiye de yapılan nüfus sayımları, örneklemenin uygulama alanlarından birisidir. YANLIŞ 71

72 12. Kimi zaman kitle ile ilgili bazı bilgilere ancak örnekleme yolu ile ulaşılabilir. DOĞRU

73 13. Mahallelerdeki hane halklarının örneklem birimi olarak alındığı bir araştırmada, o hane halkından birisi olabilir. 73

74 13. Mahallelerdeki hane halklarının örneklem birimi olarak alındığı bir araştırmada, gözlem birimi o hane halkından birisi olabilir. 74

75 14. Basit rasgele örneklemede her bireyin örnekleme seçilme olasılığı....

76 14. Basit rasgele örneklemede her bireyin örnekleme seçilme olasılığı...eşittir....

77 15. Bir bölgede yaşayan çocuk sahibi kadınların, çocuk bakımı bilgi düzeyleri hakkında fikir edinmek amacı ile bir örnekleme çalışması yapılmak istenmektedir. Bu çalışmada eğitim düzeyleri de dikkate alınacak olursa... örnekleme yöntemini kullanmak uygun olur. 77

78 15. Bir bölgede yaşayan çocuk sahibi kadınların, çocuk bakımı bilgi düzeyleri hakkında fikir edinmek amacı ile bir örnekleme çalışması yapılmak istenmektedir. Bu çalışmada eğitim düzeyleri de dikkate alınacak olursa..tabakalı rasgele.. örnekleme yöntemini kullanmak uygun olur. 78

79 16. Çerçevedeki tüm birimlerin gözlendiği bir çalışmaya... denir.

80 16. Çerçevedeki tüm birimlerin gözlendiği bir çalışmaya...tamsayım... denir.

81 Haftaya derste anlatılacak konular Olasılıkta Temel Kavramlar

BİYOİSTATİSTİK Uygulama 2 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK Uygulama 2 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK Uygulama 2 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 ÖRNEK SENARYO 15 yıllık hizmet

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK Tablo Hazırlama Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK Tablo Hazırlama Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK Tablo Hazırlama Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr Bir çalışmada elde edilen

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK. Ödev Çözümleri. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK. Ödev Çözümleri. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK Ödev Çözümleri Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr Ödev 1 Çözümleri 2 1. Bir sonucun

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK. Uygulama 4. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK. Uygulama 4. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK Uygulama 4 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 Güven Aralıkları 2 Güven Aralıkları

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK Uygulama 4 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK Uygulama 4 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK Uygulama 4 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 Örnek Senaryo İmplant üreten İMPLANTDENT

Detaylı

Biyoistatistik. Uygulama 1

Biyoistatistik. Uygulama 1 Biyoistatistik Uygulama 1 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi,Tıp Fakültesi,Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim A.D. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 DİŞ MACUNU-TEMDİŞ TEMPA Temizlik

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK Merkezi Eğilim ve Değişim Ölçüleri Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK Merkezi Eğilim ve Değişim Ölçüleri Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK Merkezi Eğilim ve Değişim Ölçüleri Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 İstatistik

Detaylı

Temel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci

Temel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci BÖLÜM 8 ÖRNEKLEME Temel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci 1.Gözlem Genel araştırma alanı 3.Sorunun Belirlenmesi Sorun taslağının hazırlanması 4.Kuramsal Çatı Değişkenlerin açıkça saptanması

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK. Genel Uygulama 1. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK. Genel Uygulama 1. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK Genel Uygulama 1 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr Soru 1 Ege Üniversitesi Diş

Detaylı

Uygulama 3 Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

Uygulama 3 Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK Uygulama 3 Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr Olasılık Hatırlatma Olasılık teorisi,

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK Bazı Olasılık Dağılışları Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK Bazı Olasılık Dağılışları Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK Bazı Olasılık Dağılışları Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 Uygulamalı bilim

Detaylı

ALKÜ EKONOMİ ve FİNANS BÖLÜMÜ ISL 207 İSTATİSTİK I ALIŞTIRMALAR

ALKÜ EKONOMİ ve FİNANS BÖLÜMÜ ISL 207 İSTATİSTİK I ALIŞTIRMALAR ALKÜ EKONOMİ ve FİNANS BÖLÜMÜ ISL 207 İSTATİSTİK I ALIŞTIRMALAR 1- İlaçla tedavi edilen 7 hastanın ortalama iyileşme süresi 22.6 gün ve standart sapması.360 gündür. Ameliyatla tedavi edilen 9 hasta için

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK Örnekleme ve Örnekleme Yöntemleri Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK Örnekleme ve Örnekleme Yöntemleri Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK Örnekleme ve Örnekleme Yöntemleri Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 Araştırmalarda

Detaylı

Örnek 4.1: Tablo 2 de verilen ham verilerin aritmetik ortalamasını hesaplayınız.

Örnek 4.1: Tablo 2 de verilen ham verilerin aritmetik ortalamasını hesaplayınız. .4. Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Merkezi eğilim ölçüleri kitleye ilişkin bir değişkenin bütün farklı değerlerinin çevresinde toplandığı merkezi bir değeri gösterirler. Dağılım ölçüleri ise değişkenin

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN Tanımlayıcı İstatistikler Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 Tanımlayıcı İstatistikler Yer Gösteren Ölçüler Yaygınlık Ölçüleri Merkezi Eğilim Ölçüleri Konum Ölçüleri 2 3 Aritmetik Ortalama Aritmetik ortalama,

Detaylı

8.Hafta. Değişkenlik Ölçüleri. Öğr.Gör.Muhsin ÇELİK. Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek,

8.Hafta. Değişkenlik Ölçüleri. Öğr.Gör.Muhsin ÇELİK. Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek, İSTATİSTİK 8.Hafta Değişkenlik Ölçüleri Hedefler Bu üniteyi çalıştıktan sonra; Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek, Serilerin birbirlerine değişkenliklerini yorumlayabileceksiniz. 2

Detaylı

İSTATİSTİK HAFTA. ÖRNEKLEME METOTLARI ve ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN TESPİTİ

İSTATİSTİK HAFTA. ÖRNEKLEME METOTLARI ve ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN TESPİTİ ÖRNEKLEME METOTLARI ve ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN TESPİTİ HEDEFLER Bu üniteyi çalıştıktan sonra; Örneklemenin niçin ve nasıl yapılacağını öğreneceksiniz. Temel Örnekleme metotlarını öğreneceksiniz. Örneklem

Detaylı

Temel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci

Temel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci BÖLÜM 8 ÖRNEKLEME Temel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci 1.Gözlem Genel araştırma alanı 3.Sorunun Belirlenmesi Sorun taslağının hazırlanması 4.Kuramsal Çatı Değişkenlerin açıkça saptanması

Detaylı

10. Bir ana kütle oranının tahmininde α = 0,05 ise kullanılan Z değeri nedir? A) 1,64 B) 1,84 C) 1,96 D) 2,28 E) 3,08

10. Bir ana kütle oranının tahmininde α = 0,05 ise kullanılan Z değeri nedir? A) 1,64 B) 1,84 C) 1,96 D) 2,28 E) 3,08 1. Tanımlanan ana kütleden rassal seçilen örneklemlerden hesaplanan istatistikler yardımı ile ilgili ana kütle parametrelerinin değerini araştırma sürecine ne ad verilir? A) İstatistiksel hata B) İstatistiksel

Detaylı

ÖRNEKLEME TEORİSİ 1/30

ÖRNEKLEME TEORİSİ 1/30 ÖRNEKLEME TEORİSİ 1/30 NİÇİN ÖRNEKLEME Zaman Kısıdı Maliyeti Azaltma YAPILIR? Hata Oranını Azaltma Sonuca Ulaşma Hızı /30 Örnekleme Teorisi konusunun içinde, populasyondan örnek alınma şekli, örneklerin

Detaylı

Örneklem. Yöntemleri FBED511 Eğitim Bilimlerinde Temel Araştırma Yöntemleri 1. Evren & Örneklem. Evren. Örneklem ve örnekleme

Örneklem. Yöntemleri FBED511 Eğitim Bilimlerinde Temel Araştırma Yöntemleri 1. Evren & Örneklem. Evren. Örneklem ve örnekleme Yöntemleri & EBE Z Eğitimde Araştırma Yöntemleri (Fraenkel & Wallen, 1990), araştırma sonuçlarının genelleneceği (geçerli olacağı) büyük grup. Hedef evren, araştırmacının ulaşmak istediği, ancak ulaşması

Detaylı

İSTATİSTİK STATISTICS (2+0) Yrd.Doç.Dr. Nil TOPLAN SAÜ.MÜH. FAK. METALURJİ VE MALZEME MÜH. BÖLÜMÜ ÖĞRETİM ÜYESİ ÖĞRETİM YILI

İSTATİSTİK STATISTICS (2+0) Yrd.Doç.Dr. Nil TOPLAN SAÜ.MÜH. FAK. METALURJİ VE MALZEME MÜH. BÖLÜMÜ ÖĞRETİM ÜYESİ ÖĞRETİM YILI İSTATİSTİK STATISTICS (+) Yrd.Doç.Dr. Nil TOPLAN SAÜ.MÜH. FAK. METALURJİ VE MALZEME MÜH. BÖLÜMÜ ÖĞRETİM ÜYESİ ÖĞRETİM YILI KONU BAŞLIKLARI :. İSTATİSTİĞE GİRİŞ. VERİLERİN DÜZENLENMESİ. MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ.

Detaylı

İstatistik Giriş ve Temel Kavramlar. BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan

İstatistik Giriş ve Temel Kavramlar. BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan İstatistik Giriş ve Temel Kavramlar BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan Ders İçeriği İstatistik (tanımı, amacı) Dar anlamda istatistik Betimsel istatistik ve çıkarsamalı istatistik Temel kavramlar

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testi-III Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testi-III Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testi-III Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr

Detaylı

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU Örnek: Aşağıda 100 yetişkine ilişkin kolesterol değerlerini sınıflandırılarak aritmetik ortalamasını bulunuz (sınıf aralığını 20 alınız). 2 x A fb C 229.5 n 40 20 100 221.5 3 Örnek:.

Detaylı

Örnekleme Yöntemleri

Örnekleme Yöntemleri Örnekleme Yöntemleri Evren & Örneklem (Fraenkel & Wallen, 1990) Evren & Örneklem 2 Evren Evren, araştırma sonuçlarının genelleneceği (geçerli olacağı) büyük grup. Hedef evren, araştırmacının ulaşmak istediği,

Detaylı

Oluşturulan evren listesinden örnekleme birimlerinin seçkisiz olarak çekilmesidir

Oluşturulan evren listesinden örnekleme birimlerinin seçkisiz olarak çekilmesidir Bilimsel Araştırma Yöntemleri Prof. Dr. Şener Büyüköztürk Doç. Dr. Ebru Kılıç Çakmak Yrd. Doç. Dr. Özcan Erkan Akgün Doç. Dr. Şirin Karadeniz Dr. Funda Demirel Örnekleme Yöntemleri Evren Evren, araştırma

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK Olasılıkta Temel Kavramlar Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK Olasılıkta Temel Kavramlar Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTTİSTİK Olasılıkta Temel Kavramlar Yrd. Doç. Dr. slı SUNER KRKÜLH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim D. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 OLSILIK Olasılık; Tablo

Detaylı

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ... İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ... v GİRİŞ... 1 1. İSTATİSTİK İN TARİHÇESİ... 1 2. İSTATİSTİK NEDİR?... 3 3. SAYISAL BİLGİDEN ANLAM ÇIKARILMASI... 4 4. BELİRSİZLİĞİN ELE ALINMASI... 4 5. ÖRNEKLEME... 5 6. İLİŞKİLERİN

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK Tek Örneklem ve İki Örneklem Hipotez Testleri Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK Tek Örneklem ve İki Örneklem Hipotez Testleri Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK Tek Örneklem ve İki Örneklem Hipotez Testleri Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr

Detaylı

EVREN, ÖRNEK, TEMSİLİYET. Prof. Mustafa Necmi İlhan

EVREN, ÖRNEK, TEMSİLİYET. Prof. Mustafa Necmi İlhan EVREN, ÖRNEK, TEMSİLİYET Prof. Mustafa Necmi İlhan MD, PhD, PhD, MBA Gazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Halk Sağlığı AbD mnilhan@gazi.edu.tr 1 Neden Araştırma Yaparız? Bilimsel gerçeğe ulaşmak Bilinenlerin

Detaylı

Örneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.

Örneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir. ÇIKARSAMALI İSTATİSTİKLER Çıkarsamalı istatistikler, örneklemden elde edilen değerler üzerinde kitleyi tanımlamak için uygulanan istatistiksel yöntemlerdir. Çıkarsamalı istatistikler; Tahmin Hipotez Testleri

Detaylı

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler Bölüm 3 Tanımlayıcı İstatistikler 1 Tanımlayıcı İstatistikler Bir veri setini tanımak veya birden fazla veri setini karşılaştırmak için kullanılan ve ayrıca örnek verilerinden hareket ile frekans dağılışlarını

Detaylı

PAZARLAMA ARAŞTIRMA SÜRECİ

PAZARLAMA ARAŞTIRMA SÜRECİ PAZARLAMA ARAŞTIRMA SÜRECİ Pazarlama araştırması yapılırken belirli bir sıra izlenir. Araştırmada her aşama, birbirinden bağımsız olmayıp biri diğeri ile ilişkilidir. Araştırma sürecinde başlıca aşağıdaki

Detaylı

Örnekleme Teknikleri

Örnekleme Teknikleri Örnekleme Teknikleri Örnekleme Kavramı Sınıftaki öğrencilerin yaş ortalamasını tahmin etmek istiyoruz. Şehirde yaşayan kişilerin aylık ortalama gelir miktarı Seçim sonuçları Örnekleme Önemli Kavramlar

Detaylı

Dr. Mehmet AKSARAYLI

Dr. Mehmet AKSARAYLI Dr. Mehmet AKSARAYLI Şans Değişkeni: Bir dağılışı olan ve bu dağılışın yapısına uygun frekansta oluşum gösteren değişkendir. Şans Değişkenleri KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER ve OLASILIK DAĞILIMLARI Kesikli

Detaylı

rasgele değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu,

rasgele değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu, 3.6. Bazı Sürekli Dağılımlar 3.6.1 Normal Dağılım Normal dağılım hem uygulamalı hem de teorik istatistikte kullanılan oldukça önemli bir dağılımdır. Normal dağılımın istatistikte önemli bir yerinin olmasının

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK Grafikler Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK Grafikler Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK Grafikler Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 Hangi Grafik?Neden? 1. Veri çeşidine

Detaylı

İSTATİSTİK II (İST202U)

İSTATİSTİK II (İST202U) İSTATİSTİK II (İST202U) KISA ÖZET KOLAYAOF DİKKATİNİZE: BURADA SADECE ÖZETİN İLK ÜNİTESİ SİZE ÖRNEK OLARAK GÖSTERİLMİŞTİR. ÖZETİN TAMAMININ KAÇ SAYFA OLDUĞUNU ÜNİTELERİ İÇİNDEKİLER BÖLÜMÜNDEN GÖREBİLİRSİNİZ.

Detaylı

VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ

VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ Outlier : Veri setinde normal olmayan değerler olarak tanımlanır. Ders: Kantitatif Yöntemler 1 VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ Veri setinden değerlendirme başlamadan çıkarılabilir. Yazım

Detaylı

İstatistik Dersi Çalışma Soruları Arasınav(Matematik Müh. Bölümü-2014)

İstatistik Dersi Çalışma Soruları Arasınav(Matematik Müh. Bölümü-2014) İstatistik Dersi Çalışma Soruları Arasınav(Matematik Müh. Bölümü-2014) S-1) Bir otoyol üzerinde radarla hız kontrolü yapan, polis ekipler tarafından tespit edilen tane aracın hızları aşağıdaki tabloda

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK Sağlık Alanına Özel İstatistiksel Yöntemler Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK Sağlık Alanına Özel İstatistiksel Yöntemler Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK Sağlık Alanına Özel İstatistiksel Yöntemler Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr

Detaylı

Ankara Üniversitesi, SBF İstatistik 2 Ders Notları Prof. Dr. Onur Özsoy 1

Ankara Üniversitesi, SBF İstatistik 2 Ders Notları Prof. Dr. Onur Özsoy 1 Ankara Üniversitesi, SBF İstatistik 2 Ders Notları Prof. Dr. Onur Özsoy 1 Population Belirli bir konudaki verilerin tamamıdır. Örnek Populasyonun belirli bir kesitidir. Parametre Populasyonla ilgili tanımsal

Detaylı

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI Öğrenci Bilgileri Ad Soyad: İmza: MATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI 26 Mayıs, 2014 Numara: Grup: Soru Bölüm 1 10 11 12 TOPLAM Numarası (1-9) Ağırlık 45 15 30 20 110 Alınan Puan Yönerge 1. Bu sınavda

Detaylı

BKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 )

BKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 ) 4. SUNUM 1 Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, rastlantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel yöntemlere HİPOTEZ TESTLERİ denir. Sonuçların rastlantıya bağlı

Detaylı

BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ

BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ Yöntem Dr. Seher Yalçın 3.2.2017 Dr. Seher Yalçın 1 Evren ve Örneklem Araştırmalar, çoğunlukla, belli bir evrene genellemek amacıyla, evrenden yansızlık kuralına göre seçilen

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK. Uygulama 6. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK. Uygulama 6. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK Uygulama 6 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr Soru 1 İlaç malzemelerinin kalitesini

Detaylı

İSTATİSTİK. Bölüm 1 Giriş. Ankara Üniversitesi SBF İstatistik 1 Ders Notları Prof. Dr. Onur Özsoy 4/4/2018

İSTATİSTİK. Bölüm 1 Giriş. Ankara Üniversitesi SBF İstatistik 1 Ders Notları Prof. Dr. Onur Özsoy 4/4/2018 İSTATİSTİK Bölüm 1 Giriş 1 Bu Bölümde Anlatılacak Konular Bir Yönetici Neden İstatistik Bilmeli? Modern İstatistiğin Gelişimi İstatistiksel Düşünce ve Yönetim Tanımsal ve Yargısal İstatistik Data Türleri

Detaylı

b) Aşağıda verilen tanımlamalardan herhangi 5 adeti yazılabilir. Aritmetik Ortalama: Geometrik Ortalama:

b) Aşağıda verilen tanımlamalardan herhangi 5 adeti yazılabilir. Aritmetik Ortalama: Geometrik Ortalama: C S D Ü M Ü H E N D İ S L İ K F A K Ü L E S İ - M A K İ N A M Ü H E N D İ S L İ Ğ İ B Ö L Ü M Ü MAK-307 OM317 Müh. İstatistiği İstatistik ÖĞRENCİNİN: ADI - SOADI ÖĞREİMİ NOSU İMZASI 1.Ö 2.Ö A B Soru -

Detaylı

Gruplanmış serilerde standart sapma hesabı

Gruplanmış serilerde standart sapma hesabı Gruplanmış serilerde standart sapma hesabı Örnek: Verilen gruplanmış serinin standart sapmasını bulunuz? Sınıflar f i X X X m i f i. m i m i - (m i - ) f i.(m i - ) 0 den az 3 4 den az 7 4 6 dan az 4 6

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK Örnekleme ve Örnekleme Yöntemleri Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK Örnekleme ve Örnekleme Yöntemleri Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK Örnekleme ve Örnekleme Yöntemleri Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 Araştırmalarda

Detaylı

Araş.Gör. Efe SARIBAY

Araş.Gör. Efe SARIBAY HİPOTEZ TESTLERİ ALIŞTIRMA SORULARI Araş.Gör. Efe SARIBAY 1) Telekom da çalışan bir operatör A ve B şehirleri arasında yapılan telefon görüşmelerinin ortalamasının 6 dakikadan daha fazla sürdüğünü iddia

Detaylı

İSTATİSTİK ÖRNEK SORULARI

İSTATİSTİK ÖRNEK SORULARI 1. Aşağıda gruplandırılmış seri verilmiştir. (n) 0-10 den az 5 10-20 den az 6 20-30 den az 9 30-40 den az 11 40-50 den az 4 50-60 den az 3 TOPLAM 38 İSTATİSTİK ÖRNEK SORULARI a) Mod değerini bulunuz? (15

Detaylı

Hastane Yönetimi-Ders 8 Hastanelerde İstatistiksel Karar Verme

Hastane Yönetimi-Ders 8 Hastanelerde İstatistiksel Karar Verme Hastane Yönetimi-Ders 8 Hastanelerde İstatistiksel Karar Verme Öğr. Gör. Hüseyin ARI 1 İstanbul Arel Üniversitesi M.Y.O Sağlık Kurumları İşletmeciliği Hastane Yönetiminde İstatistiksel Karar Vermenin Önemi

Detaylı

ÖRNEKLEME TEORİSİ. Prof.Dr.A.KARACABEY Doç.Dr.F.GÖKGÖZ

ÖRNEKLEME TEORİSİ. Prof.Dr.A.KARACABEY Doç.Dr.F.GÖKGÖZ ÖRNEKLEME TEORİSİ 1 Bir popülasyonu istatistiksel açıdan incelemek ve işlemler yapabilmek için popülasyon içerisinden seçilen örneklemlerden yararlandığımızı söylemiştik. Peki popülasyonun istatistiksel

Detaylı

ÖRNEKLEME, ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ VE ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN BELİRLENMESİ. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

ÖRNEKLEME, ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ VE ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN BELİRLENMESİ. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı ÖRNEKLEME, ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ VE ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN BELİRLENMESİ Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı ÖRNEKLEME Kitlede bulunabileceği düşünülen bazı özellikleri incelemek

Detaylı

Biyoistatistiğe Giriş: Temel Tanımlar ve Kavramlar DERS I VE II

Biyoistatistiğe Giriş: Temel Tanımlar ve Kavramlar DERS I VE II Biyoistatistiğe Giriş: Temel Tanımlar ve Kavramlar DERS I VE II İstatistik Nedir? İstatistik kelimesi farklı anlamlar taşımaktadır. Bunlar; Genel anlamda; üretim, tüketim, nüfus, sağlık, eğitim, tarım,

Detaylı

Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri

Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Soru Öğrencilerin derse katılım düzeylerini ölçmek amacıyla geliştirilen 16 soruluk bir test için öğrencilerin ilk 8 ve son 8 soruluk yarılardan aldıkları puanlar arasındaki

Detaylı

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU FREKANS DAĞILIMLARINI TANIMLAYICI ÖLÇÜLER Düzenlenmiş verilerin yorumlanması ve daha ileri düzeydeki işlemler için verilerin bütününe ait tanımlayıcı ve özetleyici ölçülere ihtiyaç

Detaylı

Kitle: Belirli bir özelliğe sahip bireylerin veya birimlerin tümünün oluşturduğu topluluğa kitle denir.

Kitle: Belirli bir özelliğe sahip bireylerin veya birimlerin tümünün oluşturduğu topluluğa kitle denir. BÖLÜM 1: FREKANS DAĞILIMLARI 1.1. Giriş İstatistik, rasgelelik içeren olaylar, süreçler, sistemler hakkında modeller kurmada, gözlemlere dayanarak bu modellerin geçerliliğini sınamada ve bu modellerden

Detaylı

Araştırmada Evren ve Örnekleme

Araştırmada Evren ve Örnekleme 6. Bölüm Araştırmada Evren ve Örnekleme 1 İçerik Örnekleme Teorisinin Temel Kavramları Örnekleme Yapmayı Gerekli Kılan Nedenler Örnekleme Süreci Örnekleme Yöntemleri 2 1 Giriş Araştırma sonuçlarının geçerli,

Detaylı

Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin Kitle ve Örneklem Örneklem Dağılımı Nokta Tahmini Tahmin Edicilerin Özellikleri Kitle ortalaması için Aralık Tahmini Kitle Standart Sapması için Aralık

Detaylı

istatistik El 10 1_ ve 2_ sorular a Ş3 gldakl bilgilere göre Al 4 Bl 6 cı 7 Dl 8 Al 5 B) 12 CL 27 D) 28 E) 35 2Q 10 BS 4200-A

istatistik El 10 1_ ve 2_ sorular a Ş3 gldakl bilgilere göre Al 4 Bl 6 cı 7 Dl 8 Al 5 B) 12 CL 27 D) 28 E) 35 2Q 10 BS 4200-A 2Q 10 BS 4200- İstatistik sorulannın cevap l anmasında gerekli olabilecek tablolar ve f ormüller bu kita p ç ığın sonunda ver-ilmiştir. 1_ ve 2_ sorular a Ş3 gldakl bilgilere göre cevaplandırılacaktır

Detaylı

İŞLETMECİLER İÇİN İSTATİSTİK II UYGULAMA III. Yrd. Doç. Dr. Pembe GÜÇLÜ

İŞLETMECİLER İÇİN İSTATİSTİK II UYGULAMA III. Yrd. Doç. Dr. Pembe GÜÇLÜ İŞLETMECİLER İÇİN İSTATİSTİK II UYGULAMA III Yrd. Doç. Dr. Pembe GÜÇLÜ 2 Yrd. Doç.Dr. Pembe GÜÇLÜ SORU 1. Toplu sözleşme görüşmeleri sırasında bir şirket, yeni bir teşvik planının, üretimdeki bütün işçiler

Detaylı

İstatistiksel Yorumlama

İstatistiksel Yorumlama İstatistiksel Yorumlama Amaç, popülasyon hakkında yorumlamalar yapmaktadır. Populasyon Parametre Karar Vermek Örnek İstatistik Tahmin 1 Tahmin Olaylar hakkında tahminlerde bulunmak ve karar vermek zorundayız

Detaylı

İSTATİSTİKSEL VERİ ANALİZİ

İSTATİSTİKSEL VERİ ANALİZİ İSTATİSTİKSEL VERİ ANALİZİ Prof. Dr. Gül ERGÜN Hacettepe Üniversitesi Kasım 2013 İstatistik Nedir? İSTATİSTİK Belirli bir konuda toplanan sayısal değerlerdir. Buna göre, 2012 yılında Türkiye de kayıtlı

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü

Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü 1 Araştırma sonuçlarının açıklanmasında frekans tablosu

Detaylı

İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARI NOTLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ. Tamer Yılmaz, Barış Yılmaz, Halim Sezici 1 ÖZET

İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARI NOTLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ. Tamer Yılmaz, Barış Yılmaz, Halim Sezici 1 ÖZET İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARI NOTLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ Tamer Yılmaz, Barış Yılmaz, Halim Sezici 1 ÖZET Bu çalışmada, Celal Bayar Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü öğrencilerinin

Detaylı

Örnek...4 : İlk iki sınavında 75 ve 82 alan bir öğrencinin bu dersin ortalamasını 5 yapabilmek için son sınavdan kaç alması gerekmektedir?

Örnek...4 : İlk iki sınavında 75 ve 82 alan bir öğrencinin bu dersin ortalamasını 5 yapabilmek için son sınavdan kaç alması gerekmektedir? İSTATİSTİK Bir sonuç çıkarmak ya da çözüme ulaşabilmek için gözlem, deney, araştırma gibi yöntemlerle toplanan bilgiye veri adı verilir. Örnek...4 : İlk iki sınavında 75 ve 82 alan bir öğrencinin bu dersin

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık Örnekleme Planlar ve Dağılımları Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım İncelenen olayın ait olduğu anakütlenin bütünüyle dikkate alınması zaman, para, ekipman ve bunun gibi nedenlerden dolayı

Detaylı

ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME. Antrenörlük Eğitimi 4. Sınıf. Ölçme ve Değerlendirme - Yrd. Doç. Dr. Yetkin Utku KAMUK

ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME. Antrenörlük Eğitimi 4. Sınıf. Ölçme ve Değerlendirme - Yrd. Doç. Dr. Yetkin Utku KAMUK ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME Antrenörlük Eğitimi 4. Sınıf ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME Merkezi Eğilim Ölçütleri Mod En çok görülen puandır ve hesaplanma yöntemi yoktur. İnceleme yolu ile bulunur. Terminal istatistiktir.

Detaylı

YANLILIK. Yanlılık örneklem istatistiği değerlerinin evren parametre değerinden herhangi bir sistematik sapması olarak tanımlanır.

YANLILIK. Yanlılık örneklem istatistiği değerlerinin evren parametre değerinden herhangi bir sistematik sapması olarak tanımlanır. AED 310 İSTATİSTİK YANLILIK Yanlılık örneklem istatistiği değerlerinin evren parametre değerinden herhangi bir sistematik sapması olarak tanımlanır. YANLILIK Yanlı bir araştırma tasarımı uygulandığında,

Detaylı

ARAŞTIRMA METOTLARI VE VERİ TOPLAMA

ARAŞTIRMA METOTLARI VE VERİ TOPLAMA ARAŞTIRMA METOTLARI VE VERİ TOPLAMA VERİ TOPLAMA SÜRECİ Araştırma metotları Verilerin nerelerden Nasıl Kim tarafından Ne zaman Hangi veri toplama aracıyla toplanacağı Toplanan verilerin hangi teknikler

Detaylı

OLASILIK (Probability)

OLASILIK (Probability) OLASILIK (Probability) Olasılık, bir olayın meydana gelme, ortaya çıkma şansını ifade eder ve P ile gösterilir. E i ile gösterilen bir basit olayın olasılığı P (E i ), A bileşik olayının olasılığıysa P

Detaylı

JEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ. Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA

JEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ. Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA JEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA Karadeniz Teknik Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü Trabzon, 2018 VERİLERİN İRDELENMESİ Örnek: İki nokta arasındaki uzunluk 80 kere

Detaylı

ISTATISTIK VE OLASILIK SINAVI EKİM 2016 WEB SORULARI

ISTATISTIK VE OLASILIK SINAVI EKİM 2016 WEB SORULARI SORU- 1 : ISTATISTIK VE OLASILIK SINAVI EKİM 2016 WEB SORULARI X ve Y birbirinden bağımsız iki rasgele değişken olmak üzere, sırasıyla aşağıdaki moment çıkaran fonksiyonlarına sahiptir: 2 2 M () t = e,

Detaylı

Veri Analizi. Isınma Hareketleri. Test İstatistikleri. b) En çok tekrar eden: 7 (mod) c) Açıklık = En büyük En küçük = 10 1 = 9. d)

Veri Analizi. Isınma Hareketleri. Test İstatistikleri. b) En çok tekrar eden: 7 (mod) c) Açıklık = En büyük En küçük = 10 1 = 9. d) Isınma Hareketleri 1 Aşağıda verilenleri inceleyiniz. Test İstatistikleri Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Aritmetik ortalama Tepe değer (mod) Ortanca (medyan) Merkezi Dağılım (Yayılma) Ölçüleri Açıklık

Detaylı

NORMAL DAĞILIM. 2., anakütle sayısı ile Poisson dağılımına uyan rassal bir değişkense ve 'a gidiyorsa,

NORMAL DAĞILIM. 2., anakütle sayısı ile Poisson dağılımına uyan rassal bir değişkense ve 'a gidiyorsa, NORMAL DAĞILIM TEORİK 1., ortalaması, standart sapması olan bir normal dağılıma uyan rassal bir değişkense, bir sabitken nin beklem üreten fonksiyonunu bulun. 2., anakütle sayısı ile Poisson dağılımına

Detaylı

SEÇKİSİZ OLMAYAN ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ

SEÇKİSİZ OLMAYAN ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ SEÇKİSİZ OLMAYAN ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ SEÇKİSİZ OLMAYAN ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ Seçkisiz olmayan örnekleme yöntemleri Fraenkel ve Wallen(2006) ın sınıflandırmasıyla tutarlı olarak ; Sistematik Örnekleme Amaçsal

Detaylı

Genel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir.

Genel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir. 4.SUNUM Genel olarak test istatistikleri Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri olmak üzere 2 grupta incelenebilir. 2 Ranj Çeyrek Kayma Çeyrekler Arası Açıklık Standart Sapma Varyans

Detaylı

3)Aşağıdaki tabloda gruplandırılmış bir veri kümesi bulunmaktadır. Bu veri kümesinin mutlak ortalamadan sapması aşağıdakilerden hangisidir?

3)Aşağıdaki tabloda gruplandırılmış bir veri kümesi bulunmaktadır. Bu veri kümesinin mutlak ortalamadan sapması aşağıdakilerden hangisidir? İSTATİSTİK SORU VE CEVAPLARI 1)Tabloda 500 kişinin sahip oldukları akıllı telefon markalarını gösteren bilgiler verilmiştir.bu tabloda ki bilgileri yansıtan daire grafiği aşağıdakilerden hangisidir? TELEFON

Detaylı

Kesikli Şans Değişkenleri İçin; Olasılık Dağılımları Beklenen Değer ve Varyans Olasılık Hesaplamaları

Kesikli Şans Değişkenleri İçin; Olasılık Dağılımları Beklenen Değer ve Varyans Olasılık Hesaplamaları Kesikli Şans Değişkenleri İçin; Olasılık Dağılımları Beklenen Değer ve Varyans Olasılık Hesaplamaları 1 Şans Değişkeni: Bir dağılışı olan ve bu dağılışın yapısına uygun frekansta oluşum gösteren değişkendir.

Detaylı

BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ 1 BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Gözlenen belli bir özelliği, bu özelliğe ilişkin ölçme sonuçlarını yani verileri kullanarak betimleme, istatistiksel işlemlerin bir boyutunu oluşturmaktadır. Temel sayma

Detaylı

Popülasyon Ortalamasının Tahmin Edilmesi

Popülasyon Ortalamasının Tahmin Edilmesi Güven Aralıkları Popülasyon Ortalamasının Tahmin Edilmesi Tanımlar: Nokta Tahmini Popülasyon parametresi hakkında tek bir rakamdan oluşan tahmindir. Popülasyon ortalaması ile ilgili en iyi nokta tahmini

Detaylı

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37 İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1 İstatistik 1 Yığın ve Örnek; Tümevarımcı ve Betimleyici İstatistik 1 Değişkenler: Kesikli ve Sürekli 1 Verilerin Yuvarlanması Bilimsel Gösterim Anlamlı Rakamlar

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık Ders 2: Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım İnceleme sonucu elde edilen ham verilerin istatistiksel yöntemler kullanılarak özetlenmesi açıklayıcı istatistiği konusudur. Açıklayıcı istatistikte

Detaylı

Örnekleme Yöntemleri. EBE Z Eğitimde Araştırma Yöntemleri. Suat ÇELİK & Levent AKGÜN

Örnekleme Yöntemleri. EBE Z Eğitimde Araştırma Yöntemleri. Suat ÇELİK & Levent AKGÜN Örnekleme Yöntemleri EBE Z Eğitimde Araştırma Yöntemleri Suat ÇELİK & Levent AKGÜN Evren & Örneklem (Fraenkel & Wallen, 1990) Evren Evren, araştırma sonuçlarının genelleneceği (geçerli olacağı) büyük grup.

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK Veri Tipleri ve Sayısal Özetleme Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK Veri Tipleri ve Sayısal Özetleme Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK Veri Tipleri ve Sayısal Özetleme Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 İstatistik

Detaylı

Veri Toplama, Verilerin Özetlenmesi ve Düzenlenmesi. BBY 606 Araştırma Yöntemleri

Veri Toplama, Verilerin Özetlenmesi ve Düzenlenmesi. BBY 606 Araştırma Yöntemleri Veri Toplama, Verilerin Özetlenmesi ve Düzenlenmesi BBY 606 Araştırma Yöntemleri 1 SPSS in açılması 2 SPSS programı 3 Veri giriş ekranı 4 Değişken giriş ekranı 5 Veri toplama Kayıtlardan yararlanarak Örneğin

Detaylı

OLASILIK TEORİSİ VE İSTATİSTİK

OLASILIK TEORİSİ VE İSTATİSTİK OLASILIK TEORİSİ VE İSTATİSTİK İstatistik: Derslerimiz içinde bu sözcük iki anlamda kullanılacaktır. İlki ve en yaygın kullanılan biçimi rakamla elde edilen bilgilerin belli kuralarla anlaşılır ve yorumlanabilir

Detaylı

Test İstatistikleri AHMET SALİH ŞİMŞEK

Test İstatistikleri AHMET SALİH ŞİMŞEK Test İstatistikleri AHMET SALİH ŞİMŞEK İçindekiler Test İstatistikleri Merkezi Eğilim Tepe Değer (Mod) Ortanca (Medyan) Aritmetik Ortalama Merkezi Dağılım Dizi Genişliği (Ranj) Standart Sapma Varyans Çarpıklık

Detaylı

EGE ÜNİVERSİTESİ, TIP FAKÜLTESİ BİYOİSTATİSTİK VE TIBBİ BİLİŞİM ANABİLİM DALI BÖLÜM TANITIMI. Web:

EGE ÜNİVERSİTESİ, TIP FAKÜLTESİ BİYOİSTATİSTİK VE TIBBİ BİLİŞİM ANABİLİM DALI BÖLÜM TANITIMI. Web: EGE ÜNİVERSİTESİ, TIP FAKÜLTESİ BİYOİSTATİSTİK VE TIBBİ BİLİŞİM ANABİLİM DALI BÖLÜM TANITIMI Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 2005 yılında Tıp Fakültesi Temel Tıp Bilimleri Bölümü bünyesinde Biyoistatistik

Detaylı

Hipotez Testleri. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

Hipotez Testleri. Mühendislikte İstatistik Yöntemler Hipotez Testleri Mühendislikte İstatistik Yöntemler Hipotez Testleri Parametrik Testler ( z ve t testleri) Parametrik Olmayan Testler (χ 2 Testi) Hipotez Testleri Ana Kütle β( µ, σ ) Örnek Kütle b ( µ

Detaylı

0.04.03 Standart Hata İstatistikte hesaplanan her istatistik değerin mutlaka hatası da hesaplanmalıdır. Çünkü hesaplanan istatistikler, tahmini bir değer olduğu için mutlaka hataları da vardır. Standart

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık Ders 2: Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım İnceleme sonucu elde edilen ham verilerin istatistiksel yöntemler kullanılarak özetlenmesi açıklayıcı istatistiği konusudur. Açıklayıcı istatistikte

Detaylı

Parametrik Olmayan İstatistik

Parametrik Olmayan İstatistik Parametrik Olmayan İstatistik 2 Anakütlenin Karşılaştırılması İki Anakütlenin Karşılaştırılması Bağımsız Örnekler Eşleştirilmiş Örnekler Wilcoxon Mertebe Toplam Testi İşaret Testi Wilcoxon İşaretli Mertebe

Detaylı

KANTİTATİF TEKNİKLER - Temel İstatistik -

KANTİTATİF TEKNİKLER - Temel İstatistik - KANTİTATİF TEKNİKLER - Temel İstatistik - 1 İstatistik Nedir? Belirli bir amaçla verilerin toplanması, düzenlenmesi, analiz edilerek yorumlanmasını sağlayan yöntemler topluluğudur. 2 İstatistik Kullanım

Detaylı

ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜ GÜÇ ANALİZİ

ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜ GÜÇ ANALİZİ ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜ GÜÇ ANALİZİ Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Sakarya Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı uerkorkmaz@sakarya.edu.tr Uygun Örneklem Büyüklüğü Toplum Ortalamasının Kestirilmesinde

Detaylı

ENSTİTÜ ONLINE BAŞVURU. /ogrenci/yonetim/enstitubasvuru.aspx

ENSTİTÜ ONLINE BAŞVURU. /ogrenci/yonetim/enstitubasvuru.aspx ENSTİTÜ ONLINE BAŞVURU /ogrenci/yonetim/enstitubasvuru.aspx Enstitüye kayıt yaptırmak isteyen öğrencilerin kayıt işlemlerini yapabilecekleri link aşağıdadır. İnternet sitenizde öğrencilere online kayıt

Detaylı

8. SINIF MATEMATiK OLASILIK. Murat ÇAVDAR OLASILIK. Olasılık: Sonucu önceden kesin olarak bilinmeyen rastlantıya bağlı olaylara olasılık denir.

8. SINIF MATEMATiK OLASILIK. Murat ÇAVDAR OLASILIK. Olasılık: Sonucu önceden kesin olarak bilinmeyen rastlantıya bağlı olaylara olasılık denir. 04 8. SINIF MATEMATiK OLASILIK OLASILIK Olasılık: Sonucu önceden kesin olarak bilinmeyen rastlantıya bağlı olaylara olasılık denir. Bir zarın atılması, bir torbadan top çekilmesi, bir paranın yazı veya

Detaylı