FAKTÖR ANALİZİ VAHİDE NİLAY KIRTAK

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "FAKTÖR ANALİZİ VAHİDE NİLAY KIRTAK"

Transkript

1 FAKTÖR ANALİZİ VAHİDE NİLAY KIRTAK

2 Çok Değişkenli İstatistikler Faktör Analizi

3 Faktör Analizinin Amacı: Birbirleriyle ilişkili p tane değişkeni bir araya getirerek az sayıda ilişkisiz ve kavramsal olarak anlamlı yeni değişkenler (faktörler, boyutlar) bulmayı, keşfetmeyi amaçlayan çok değişkenli bir istatistiktir.

4 Faktör analizi, gözlemlenen çok sayıdaki değişken içerisinden gruplandırılmış temel değişkenler yada faktörler tanımlayarak değişken sayısını azaltmak için yapılır. Tanımlanan her faktör, değişkenler arasındaki ilişkinin ölçülmesi sonucu aynı özelliği ölçen birbiri ile ilişkili değişken setinden oluşur.

5 Bir konunun farklı boyutlardan oluştuğu varsayılırsa, faktör analizi yapılarak elde edilen her bir temel değişken(faktör), konuya ilişkin farklı boyutları temsil eder. Diğer bir anlatım ile bir faktörü oluşturan değişken seti, belirli bir konunun aynı boyutunu ölçer.

6 Örneğin, 2 boyuttan(a,b) oluşan bir konuyu ölçmek üzere hazırlanmış olan bir ankette deneklere yöneltilen 30 soru bulunsun. Yapılacak faktör analizi ile deneklerin verdikleri cevaplara göre, konunun kaç boyuttan oluştuğu ve hangi soruların A ve hangi soruların B boyutunu oluşturduğu incelenebilir. Diğer taraftan, ölçekten çıkarılması gereken sorularda analiz sonucuna göre tespit edilebilir. Ayrıca, yapılan analize göre, tanımlanan faktörlerin ayrı ayrı ve bütün olarak toplam varyansın yüzde kaçını açıkladığı belirlenir.

7 Faktör Analizi: Faktör analizinde değişkenler niceldir. Değişkenlerin ölçüm aralığı aralık ya da oran ölçeğidir. Değişkenin ölçüm düzeyi sınıflama ya da sıralama ölçeğinde olan kategorik veriler için faktör analizi uygun değildir. Değişkenlere ilişkin veriler normal dağılım göstermeli ve gözlemler birbirinden bağımsız olmalıdır. Bir konuyu ölçmek amacı ile hazırlanan ölçeğin yapı geçerliliği hakkında bilgi verir.

8 Faktör Analizi Yaklaşımları Açımlayıcı(keşfedici, exploratory) Doğrulayıcı (confirmatory)

9 Açımlayıcı Faktör Analizi Değişkenler arası ilişkiden hareketle faktör bulmaya yönelik bir işlemdir.

10 Doğrulayıcı Faktör Analizi Değişkenler arasındaki ilişkiye dair önce saptanan bir hipotezin ya da kuramın test edilmesi söz konusudur. Sosyal bilimlerde bir veri toplama aracı olarak ölçeğin yapı geçerliliğini incelemede sıklıkla kullanılan açımlayıcı faktör analizi yaklaşımı kullanılır

11 İyi bir faktörleştirmede ya da faktör dönüştürmede ; Değişken azaltma olmalı Üretilen yeni değişken ya da faktörler arasında ilişkisizlik sağlanmalı Ulaşılan sonuçlar, yani elde edilen faktörler anlamlı olmalıdır.

12 Faktör analizinde, faktörlerin her bir değişken üzerinde yol açtıkları ortak varyansın ya da ortak faktör varyansının en çoklaştırılması amaçlanır. Bu değer, maddelerin her bir faktördeki yük değerlerine bağlıdır ve bir maddenin önemli yük değerlerinin karelerinin toplamına eşittir. Faktör yük değeri, maddelerin faktörlerle olan ilişkisini açıklayan bir katsayıdır.

13 Faktör analizinde aynı yapıyı ölçmeyen maddelerin ayıklanmasında şu üç ölçüt dikkate alınır: Maddelerin yer aldıkları faktördeki yük değerlerinin yüksek olması. Bir faktörde yüksek düzeyde ilişki veren maddelerin birlikte bir kavramı- yapıyıfaktörü ölçtüğü anlamına gelir. Faktör yük değerlerinin, 0,45 ya da daha yüksek olması seçim için iyi bir ölçüdür. Ancak uygulamada az sayıda madde için bu sınır değer 0,30 a kadar inebilir.

14 Maddelerin tek bir faktörde yüksek yük değerine, diğer faktörlerde ise düşük yük değerlerine sahip olması. Yüksek iki yük değeri arasındaki farkın en az.10 olması önerilir. Çok faktörlü bir yapıda, birden çok faktörde yüksek yük değeri veren madde, binişik bir madde olarak tanımlanır ve ölçekten çıkarılması düşünülebilir.

15 Önemli faktörlerin, herhangi bir maddede birlikte açıkladıkları ortak faktör varyansının yüksek olması. Maddelerin ortak faktör varyansının 1,00 a yakın ya da 0,66 nın üzerinde olması iyi bir çözümdür ancak uygulamada bunu karşılamak genellikle zordur. Ortak faktör varyansının yüksek olmasının, modele ilişkin açıklanan toplam varyansın artıracağı dikkate alınmalıdır.

16 Faktör analizinde önemli bir başka sorun da, mevcut değişkenlerin(ölçek, test ya da anket maddelerinin) kaç tane önemli faktörü ya da yapıyı ölçtüğüne karar vermektir. Bu sorun, faktörleştirmenin sağlıklı olması ile ilgilidir. Önemli faktör sayısına karar vermede şu ölçütlerin dikkate alınması önerilebilir:, Özdeğer (eigen value) Açıklanan varyans oranı Çizgi grafiği

17 Öz değer Öz değer, hem faktörlerce açıklanan varyansı hesaplamada, hem de önemli faktör sayısına karar vermede dikkate alınan bir katsayıdır. Faktör analizinde, başlangıçta, genel olarak öz değeri 1 ya da 1 den daha büyük olan faktörler önemli faktörler olarak alınırlar. Ancak araştırmacı, analiz sonuçlarına göre bu eşik değeri arttırabilir.

18 Açıklanan varyans oranı Analize dahil değişkenlerle ilgili toplam varyansın 2/3 ü kadar miktarının ilk olarak kapsandığı faktör sayısı önemli faktör sayısı olarak değerlendirilir. Uygulamada özellikle davranış bilimlerinde ölçek geliştirmede sözü edilen miktara ulaşmak güçtür. Çok faktörlü ölçeklerde faktör sayısının yüksek tutulması, açıklanan varyansı arttırır, ancak bu seferde faktörleri isimlendirmede, onları anlamlı kılmada zorluk yaşanması muhtemeldir. Tek faktörlü ölçeklerde açıklanan varyansın %30 ve daha fazlası yeterli görülebilir.çok faktörlü ölçeklerde ise açıklanan varyansın daha fazla olması beklenir. Açıklanan varyansın yüksek olması, ilgili kavram ya da yapının o denli iyi ölçüldüğünün bir göstergesi olarak yorumlanır.

19 Çizgi grafiği Faktörlerin öz değerlerine dayalı olarak çizilen çizgi grafiğinin (scree graph/plot) incelenmesi. Grafikte dikey eksen öz değer miktarlarını, yatay eksen ise faktörleri gösterir.grafik, faktörlerin öz değerleriyle eşleştirilmesi ile elde edilir. Grafikte yüksek ivmeli, hızlı düşüşün yaşandığı faktör, önemli faktör sayısını verir.

20 Scree Plot 5 4 e3 lu a v n e ig E Component Number

21 Araştırmacı, bir faktör analizi tekniğini uygulayarak elde ettiği m kadar önemli faktörü, bağımsızlık, yorumlamada açıklık ve anlamlılık sağlamak için bir eksen döndürmesine (rotation) tabi tutar. Eksenlerin döndürülmesi sonucunda maddelerin bir faktördeki yükü artarken, diğer faktörlerdeki yükleri azalır. Böylece faktörler, kendileriyle yüksek ilişki veren maddeleri bulurlar ve faktörler daha kolay yorumlanabilir.

22 Döndürme Teknikleri Dik döndürme; Faktörler eksenlerin konumu değiştirilmeksizin döndürülür. Eğik döndürme; Faktörlerin birbirleriyle ilişkili olduğu düşüncesi üzerine kurulur. Döndürme farklı açılarla yapılır. Döndürme sonunda değişkenlerle ilgili açıklanan toplam varyans değişmezken, faktörlerin açıkladıkları varyanslar değişir.

23 Sosyal bilimlerde genellikle dik döndürme tercih edilir. Dik döndürme tekniklerinden en sık kullanılan varimax ve quartimax dır. İki teknik de maddelerin yük değerlerini bir faktörde 1,0 a ve diğerlerinde ise 0,0 a yaklaştırmayı amaçlar.

24 Faktör analizi, tüm veri yapıları için uygun olmayabilir. Verilerin, faktör analizi için uygunluğu Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) katsayısı ve Barlett Sphericity testi ile incelenebilir. KMO nun,60 dan yüksek, Barlett testinin anlamlı çıkması verilerin faktör analizi için uygun olduğunu gösterir.

25 Özetle faktör analizi, bir konuda deneklerin verdiği cevaplara göre değişkenler arasındaki korelasyonu hesaplanarak, birbiri ile ilişkili olan ve aynı boyutu ölçen değişkenlerin gruplandırılması sonucu faktör elde etme işlemidir.

26 Örnek: Üniversite öğrencilerinin araştırma yöntemleri konusundaki yeterliliklerini ölçmek amacıyla oluşturulan Yöntemsel Yeterlikler Ölçeğin (YYÖ) deneme formundan elde edilen veriler yöntemsel yeterlikler dosyasında yer almaktadır. Elde edilen veriler üzerinden ölçeğin yapı geçerliliğini inceleyelim.

27

28

29

30

31

32

33

34

35 KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.,896 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square df Sig. 1489,003 45,000 Communalities Initial Extraction yontem1 1,000,614 yontem2 1,000,655 yontem3 1,000,623 yontem4 1,000,602 yontem5 1,000,541 yontem6 1,000,561 yontem7 1,000,643 yontem8 1,000,520 yontem9 1,000,659 yontem10 1,000,660 Extraction Method: Principal Component Analysis.

36 Compone Initial Eigenvalues Total Variance Explained Total% of VariancCumulative % Total% of VariancCumulative % Total% of VariancCumulative % 4,980 49,802 49,802 4,980 49,802 49,802 3,577 35,771 35,771 1,096 10,956 60,757 1,096 10,956 60,757 2,499 24,986 60,757,735 7,354 68,111,626 6,258 74,370,575 5,746 80,116,502 5,022 85,138,477 4,773 89,911,375 3,750 93,661,333 3,333 96,994,301 3, ,000 Extraction Method: Principal Component Analysis. raction Sums of Squared Loadintation Sums of Squared Loadin

37 Scree Plot 5 4 e lu a v n e ig E Component Number

38 yontem7 yontem4 yontem3 yontem6 yontem5 yontem2 yontem1 yontem8 yontem10 yontem9 Component Matrix a Component 1 2,797,088,759 -,161,749 -,249,743 -,089,736,016,717 -,374,670 -,406,668,272,629,514,557,590 Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 2 components extracted. Rotated Component Matrix a yontem2 yontem1 yontem3 yontem4 yontem6 yontem7 yontem5 yontem9 yontem10 yontem8 Component 1 2,798,132,779,078,748,251,703,327,648,375,584,549,578,455,091,807,194,789,370,619 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 3 iterations. Component Transformation Matrix Component ,799,601 -,601,799 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

39 Faktörlerin Yorumlanması ve İsimlendirilmesi 1. Faktörlere yükleme yapan değişkenler incelenerek, değişkenler arasındaki ortak noktanın belirlenerek faktörler isimlendirilir. 2. İsimlendirme hangi faktöre çok yükleme yapan değişkene bakılarak yapılabilir. 3. Faktöre yükleme yapan değişkenlerin vurgulamak istedikleri anlamı en iyi ifade eden isim verilebilir.

40

41

T.C. İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ, İŞLETME ANABİLİM DALI İŞLETME DOKTORA PROGRAMI FAKTÖR ANALİZİ. Ayhan Çakır 1250D91213

T.C. İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ, İŞLETME ANABİLİM DALI İŞLETME DOKTORA PROGRAMI FAKTÖR ANALİZİ. Ayhan Çakır 1250D91213 T.C. İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİM DALI İŞLETME DOKTORA PROGRAMI FAKTÖR ANALİZİ Ayhan Çakır 0D9 Danışman: Prof. Dr. Hüner Şencan İstanbul Aralık 04 İÇİNDEKİLER

Detaylı

THY İŞLETMESİNİN HİZMET KALİTESİ AÇISINDAN DEĞERLENDİRİLMESİ ÜZERİNE BİR PİLOT ARAŞTIRMA

THY İŞLETMESİNİN HİZMET KALİTESİ AÇISINDAN DEĞERLENDİRİLMESİ ÜZERİNE BİR PİLOT ARAŞTIRMA THY İŞLETMESİNİN HİZMET KALİTESİ AÇISINDAN DEĞERLENDİRİLMESİ ÜZERİNE BİR PİLOT ARAŞTIRMA Bu çalışmanın amacı, tüketicilerin Türk Hava Yollarından bekledikleri hizmet kalitesi arasında fark olup olmadığını

Detaylı

TEKSTİL SEKTÖRÜNDE ÖRGÜT KÜLTÜRÜNÜN ÖĞRENEN ÖRGÜTE OLAN ETKİSİ

TEKSTİL SEKTÖRÜNDE ÖRGÜT KÜLTÜRÜNÜN ÖĞRENEN ÖRGÜTE OLAN ETKİSİ T.C. İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ, İŞLETME ANABİLİM DALI İŞLETME DOKTORA PROGRAMI TEKSTİL SEKTÖRÜNDE ÖRGÜT KÜLTÜRÜNÜN ÖĞRENEN ÖRGÜTE OLAN ETKİSİ Doktora Tezi Araştırma Önerisi

Detaylı

Tekrarlı Ölçümler ANOVA

Tekrarlı Ölçümler ANOVA Tekrarlı Ölçümler ANOVA Repeated Measures ANOVA Aynı veya ilişkili örneklemlerin tekrarlı ölçümlerinin ortalamalarının aynı olup olmadığını test eder. Farklı zamanlardaki ölçümlerde aynı (ilişkili) kişiler

Detaylı

1.1.1. Açıklayıcı faktör analizi (EFA, Exploratory Factor Analysis)

1.1.1. Açıklayıcı faktör analizi (EFA, Exploratory Factor Analysis) 1. FAKTÖR ANALİZİ Faktör analizi (Factor Analysis) başta sosyal bilimler olmak üzere pek çok alanda sıkça kullanılan çok değişkenli analiz tekniklerinden biridir. Faktör analizi p değişkenli bir olayda

Detaylı

2001 ve 2008 Yılında Oluşan Krizlerin Faktör Analizi ile Açıklanması

2001 ve 2008 Yılında Oluşan Krizlerin Faktör Analizi ile Açıklanması 2001 ve 2008 Yılında Oluşan Krizlerin Faktör Analizi ile Açıklanması Mahmut YARDIMCIOĞLU Özet Genel anlamda krizler ekonominin olağan bir parçası haline gelmiştir. Sıklıkla görülen bu krizlerin istatistiksel

Detaylı

BÖLÜM 4 FREKANS DAĞILIMLARININ GRAFİKLE GÖSTERİLMESİ

BÖLÜM 4 FREKANS DAĞILIMLARININ GRAFİKLE GÖSTERİLMESİ BÖLÜM 4 FREKANS DAĞILIMLARININ GRAFİKLE GÖSTERİLMESİ Frekans dağılımlarının betimlenmesinde frekans tablolarının kullanılmasının yanı sıra grafik gösterimleri de sıklıkla kullanılmaktadır. Grafikler, görselliği

Detaylı

Faktör Analizi. Yaşar Tonta H.Ü. BBY yunus.hacettepe.edu.tr/~tonta/courses/fall2007/sb5002/ SLIDE 1

Faktör Analizi. Yaşar Tonta H.Ü. BBY yunus.hacettepe.edu.tr/~tonta/courses/fall2007/sb5002/ SLIDE 1 Faktör Analizi Yaşar Tonta H.Ü. BBY tonta@hacettepe.edu.tr yunus.hacettepe.edu.tr/~tonta/courses/fall2007/sb5002/ SLIDE 1 Not: Sunuş slaytları Andy Field ın Discovering Statistics Using SPSS (Sage, 2005)

Detaylı

Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı

Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı 292 Dicle Üniversitesi Ziya Gökalp Eğitim Fakültesi Dergisi, 18 (2012) 292-297 KİTAP İNCELEMESİ Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı Editör Doç. Dr. Şener BÜYÜKÖZTÜRK Dilek SEZGİN MEMNUN 1 Bu çalışmada,

Detaylı

Çocuklara Yabancı Dil Öğretiminin Duyuşsal Hedefleri Ölçeği

Çocuklara Yabancı Dil Öğretiminin Duyuşsal Hedefleri Ölçeği Çocuklara Yabancı Dil Öğretiminin Duyuşsal Hedefleri Ölçeği Şad, S. N., & Gürbüztürk, O. (2015). The affective objectives in early foreign language teaching: A scale development study. International Journal

Detaylı

VERİ KÜMELERİNİ BETİMLEME

VERİ KÜMELERİNİ BETİMLEME BETİMLEYİCİ İSTATİSTİK VERİ KÜMELERİNİ BETİMLEME Bir amaç için derlenen verilerin tamamının olduğu, veri kümesindeki birimlerin sayısal değerlerinden faydalanarak açık ve net bir şekilde ilgilenilen özellik

Detaylı

Ýletiþim Becerileri Deðerlendirme Ölçeðinin Faktör Analizi Metodu Ýle Geliþtirilmesi

Ýletiþim Becerileri Deðerlendirme Ölçeðinin Faktör Analizi Metodu Ýle Geliþtirilmesi Ýletiþim Becerileri Deðerlendirme Ölçeðinin Faktör Analizi Metodu Ýle Geliþtirilmesi * Yalçýn KARAGÖZ Ýlker KÖSTERELÝOÐLU Özet: Bu çalýþmada; öðrenme süreci içinde öðrencilerin kendileri için anlam taþýyan

Detaylı

İLLERİN SOSYO-EKONOMİK GELİŞMİŞLİK DÜZEYLERİNE GÖRE GRUPLANDIRILMASINDA FARKLI YAKLAŞIMLAR

İLLERİN SOSYO-EKONOMİK GELİŞMİŞLİK DÜZEYLERİNE GÖRE GRUPLANDIRILMASINDA FARKLI YAKLAŞIMLAR Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Cilt: 6 Sayı: Haziran 005 İLLERİN SOSYO-EKONOMİK GELİŞMİŞLİK DÜZEYLERİNE GÖRE GRUPLANDIRILMASINDA FARKLI YAKLAŞIMLAR Zeynep FİLİZ Eskişehir Osmangazi

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

İŞBİRLİKLİ KARAR ALMA SÜRECİNE KATILIM İSTEKLİLİĞİ ÖLÇEĞİNİN TÜRKÇEYE UYARLAMA ÇALIŞMASI ADAPTATION OF DECISION MAKING COLLABORATION SCALE TO TURKISH

İŞBİRLİKLİ KARAR ALMA SÜRECİNE KATILIM İSTEKLİLİĞİ ÖLÇEĞİNİN TÜRKÇEYE UYARLAMA ÇALIŞMASI ADAPTATION OF DECISION MAKING COLLABORATION SCALE TO TURKISH İŞBİRLİKLİ KARAR ALMA SÜRECİNE KATILIM İSTEKLİLİĞİ ÖLÇEĞİNİN TÜRKÇEYE UYARLAMA ÇALIŞMASI Derya Kıcı Boğaziçi Üniversitesi derya.kici@boun.edu.tr Özet Bireyler karar verme sürecinde başkaları ile işbirliği

Detaylı

PSK 510 Research Methods and Advanced Statistics

PSK 510 Research Methods and Advanced Statistics PSK 510 Research Methods and Advanced Statistics Lecture 09: PCA and FA Doğan Kökdemir, PhD http://www.kokdemir.info dogan@kokdemir.info 1 İstatistik Las Meninas - Picasso 2 Gerçek Las Meninas - Diego

Detaylı

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER Tanımlayıcı İstatistikler ve Grafikle Gösterim Grafik ve bir ölçüde tablolar değişkenlerin görsel bir özetini verirler. İdeal olarak burada değişkenlerin merkezi (ortalama) değerlerinin

Detaylı

TRB2 BÖLGESİ'NDE BULUNAN İLÇELERİN SOSYO-EKONOMİK GELİŞMİŞLİK SIRALAMASI

TRB2 BÖLGESİ'NDE BULUNAN İLÇELERİN SOSYO-EKONOMİK GELİŞMİŞLİK SIRALAMASI 2013 TRB2 BÖLGESİ'NDE BULUNAN İLÇELERİN SOSYO-EKONOMİK GELİŞMİŞLİK SIRALAMASI TEMEL BİLEŞENLER ANALİZİ Doğu Anadolu Kalkınma Ajansı 31.10.2013 Bu çalışmada TRB2 Bölgesi'nde bulunan 29 ilçe arasındaki ekonomik

Detaylı

AVRUPA BİRLİĞİNE ÜYE ÜLKELER İLE TÜRKİYE NİN KARŞILAŞTIRILMASI

AVRUPA BİRLİĞİNE ÜYE ÜLKELER İLE TÜRKİYE NİN KARŞILAŞTIRILMASI AVRUPA BİRLİĞİNE ÜYE ÜLKELER İLE TÜRKİYE NİN KARŞILAŞTIRILMASI Yrd.Doç. Dr. Zeynep Filiz 1 zfiliz@ogu.edu.tr Öğr. Gör. Fatih Çemrek 1 fcemrek@ogu.edu.tr ÖZET Bu çalışmada Avrupa Birliği ne (AB) üye olan

Detaylı

Faktör analizinde yer alan döndürme metotlarının karşılaştırmalı incelenmesi üzerine bir uygulama

Faktör analizinde yer alan döndürme metotlarının karşılaştırmalı incelenmesi üzerine bir uygulama ORİJİNAL MAKALE / ORIGINAL ARTICLE Düzce Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü Dergisi 2011;1(3): 22-26 ISSN: 2146-443X Düzce Üniversitesi sbedergi@duzce.edu.tr Faktör analizinde yer alan döndürme metotlarının

Detaylı

GİRİŞ. Bilimsel Araştırma: Bilimsel bilgi elde etme süreci olarak tanımlanabilir.

GİRİŞ. Bilimsel Araştırma: Bilimsel bilgi elde etme süreci olarak tanımlanabilir. VERİ ANALİZİ GİRİŞ Bilimsel Araştırma: Bilimsel bilgi elde etme süreci olarak tanımlanabilir. Bilimsel Bilgi: Kaynağı ve elde edilme süreçleri belli olan bilgidir. Sosyal İlişkiler Görgül Bulgular İşlevsel

Detaylı

Araştırma Yöntemleri. Araştırma Tasarımı ve İstatistik Test Seçimi

Araştırma Yöntemleri. Araştırma Tasarımı ve İstatistik Test Seçimi Araştırma Yöntemleri Araştırma Tasarımı ve İstatistik Test Seçimi Araştırma Süreci İLGİ? Y Y? FİKİR?? X Y, A B KURAM A B E F C D X Y KAVRAMSALLAŞTIRMA Kavramların ve araştırılacak değişkenlerin anlamlarını

Detaylı

01.02.2013. Statistical Package for the Social Sciences

01.02.2013. Statistical Package for the Social Sciences Hipotezlerin test edilip onaylanması için çeşitli istatistiksel testler kullanılmaktadır. Fakat... Her istatistik teknik her tür analize elverişli değildir. Modele veya hipoteze uygun test istatistiği

Detaylı

TÜRKİYE DE MÜKELLEF HAKLARININ GELİŞTİRİLMESİ TÜBİTAK 112K505 NOLU PROJE

TÜRKİYE DE MÜKELLEF HAKLARININ GELİŞTİRİLMESİ TÜBİTAK 112K505 NOLU PROJE TÜRKİYE DE MÜKELLEF HAKLARININ GELİŞTİRİLMESİ TÜBİTAK 112K505 NOLU PROJE Prof. Dr. Adnan GERÇEK Uludağ Üniversitesi İ.İ.B.F. Maliye Bölümü 1 PROJENİN AMAÇLARI 1. Türkiye genelinde ilk defa mükellef hakları

Detaylı

İstatistik ve Olasılığa Giriş. İstatistik ve Olasılığa Giriş. Ders 3 Verileri Sayısal Ölçütlerle İfade Etme. Verileri Sayısal Ölçütlerle İfade Etme

İstatistik ve Olasılığa Giriş. İstatistik ve Olasılığa Giriş. Ders 3 Verileri Sayısal Ölçütlerle İfade Etme. Verileri Sayısal Ölçütlerle İfade Etme İstatistik ve Olasılığa Giriş Robert J. Beaver Barbara M. Beaver William Mendenhall Presentation designed and written by: Barbara M. Beaver İstatistik ve Olasılığa Giriş Ders 3 Verileri Sayısal Ölçütlerle

Detaylı

Hipotezlerin test edilip onaylanması için çeşitli istatistiksel testler kullanılmaktadır. Fakat...

Hipotezlerin test edilip onaylanması için çeşitli istatistiksel testler kullanılmaktadır. Fakat... Hipotezlerin test edilip onaylanması için çeşitli istatistiksel testler kullanılmaktadır. Fakat... Her istatistik teknik her tür analize elverişli değildir. Modele veya hipoteze uygun test istatistiği

Detaylı

İZMİR DEKİ ÖZEL VE DEVLET ÜNİVERSİTELERİNDEKİ ÖĞRENCİLERİN BAŞARILARINI ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN BELİRLENMESİ VE KARŞILAŞTIRILMASI ÖZET

İZMİR DEKİ ÖZEL VE DEVLET ÜNİVERSİTELERİNDEKİ ÖĞRENCİLERİN BAŞARILARINI ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN BELİRLENMESİ VE KARŞILAŞTIRILMASI ÖZET Muğla Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi (İLKE) Bahar 2007 Sayı 18 İZMİR DEKİ ÖZEL VE DEVLET ÜNİVERSİTELERİNDEKİ ÖĞRENCİLERİN BAŞARILARINI ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN BELİRLENMESİ VE KARŞILAŞTIRILMASI

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

MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU

MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Dersin Adı-Kodu: BİS 601 Örnek Genişliği ve Güç Programın Adı: Biyoistatistik Dersin düzeyi Doktora Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Proje/Alan Çalışması

Detaylı

Girişimcilik Destek Programlarının Aktif İstihdam Politikası Üzerindeki Etkinliği: KOSGEB Yeni Girişimcilik Programı Örneği ve TR21 Analizi 1

Girişimcilik Destek Programlarının Aktif İstihdam Politikası Üzerindeki Etkinliği: KOSGEB Yeni Girişimcilik Programı Örneği ve TR21 Analizi 1 Girişimcilik Destek Programlarının Aktif İstihdam Politikası Üzerindeki Etkinliği: KOSGEB Yeni Girişimcilik Programı Örneği ve TR21 Analizi 1 Hasan Tarık ALTUNTAŞ KOSGEB Özet: Araştırma kapsamında Tekirdağ,

Detaylı

Çoklu Regresyon Korelasyon Analizinde Varsayımdan Sapmalar ve Çimento Sektörü Üzerine Uygulama *

Çoklu Regresyon Korelasyon Analizinde Varsayımdan Sapmalar ve Çimento Sektörü Üzerine Uygulama * Çoklu Regresyon Korelasyon Analizinde Varsayımdan Sapmalar ve Çimento Sektörü Üzerine Uygulama * Erkan SEVİNÇ ** Giriş Bu çalışmada İMKB de taş ve toprağa dayalı sanayi altında işlem gören şirketlerin

Detaylı

(AYIRIM) DENLİ. Emre KUZUGÜDENL. Doç.Dr.Serdar CARUS

(AYIRIM) DENLİ. Emre KUZUGÜDENL. Doç.Dr.Serdar CARUS DİSKRİMİNANT ANALİZİ (AYIRIM) Emre KUZUGÜDENL DENLİ Doç.Dr.Serdar CARUS Bu analiz ile; Bir bireyin hangi gruptan geldiği (p değişkeni kullanarak, bireyi uygun bir gruba atar ) Her bir değişkenin atama

Detaylı

İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİ ÇERÇEVESİNDE, OKUL YÖNETİCİLERİNİN KARAR VERME SÜRECİNDEKİ ETKİLİKLERİNE İLİŞKİN ÖLÇEK GELİŞTİRİLMESİ

İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİ ÇERÇEVESİNDE, OKUL YÖNETİCİLERİNİN KARAR VERME SÜRECİNDEKİ ETKİLİKLERİNE İLİŞKİN ÖLÇEK GELİŞTİRİLMESİ Fırat Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Fırat University Journal of Social Science Cilt: 15, Sayı: 2, Sayfa: 179-198, ELAZIĞ-2005 İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİ ÇERÇEVESİNDE, OKUL YÖNETİCİLERİNİN KARAR VERME

Detaylı

BÖLÜM 1: AMAÇ VE KAPSAM 1.1. GİRİŞ

BÖLÜM 1: AMAÇ VE KAPSAM 1.1. GİRİŞ 1 BÖLÜM 1: AMAÇ VE KAPSAM 1.1. GİRİŞ Küçük ve Orta Ölçekli İşletmelerin (SMEs) ve girişimciliğin varlığı ve gelişmesi teknolojik gelişme, yenilik ve ekonomik kalkınmanın temel kaynağını ve itici gücünü

Detaylı

2. BASİT DOĞRUSAL REGRESYON 12

2. BASİT DOĞRUSAL REGRESYON 12 1. GİRİŞ 1 1.1 Regresyon ve Model Kurma / 1 1.2 Veri Toplama / 5 1.3 Regresyonun Kullanım Alanları / 9 1.4 Bilgisayarın Rolü / 10 2. BASİT DOĞRUSAL REGRESYON 12 2.1 Basit Doğrusal Regresyon Modeli / 12

Detaylı

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ 1 BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Gözlenen belli bir özelliği, bu özelliğe ilişkin ölçme sonuçlarını yani verileri kullanarak betimleme, istatistiksel işlemlerin bir boyutunu oluşturmaktadır. Temel

Detaylı

KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005

KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005 KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005 1 Karşılaştırma istatistiği Temel kavramlar: Örneklem ve evren:

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Neşet Demirci, Balıkesir Üniversitesi NEF Fizik Eğitimi. Parametrik Olmayan Testler. Ki-kare (Chi-Square) Testi

Yrd. Doç. Dr. Neşet Demirci, Balıkesir Üniversitesi NEF Fizik Eğitimi. Parametrik Olmayan Testler. Ki-kare (Chi-Square) Testi Parametrik Olmayan Testler Ki-kare (Chi-Square) Testi Ki-kare (Chi-Square) Testi En iyi Uygunluk (Goodness of Fit) Ki-kare Dağılımı Bir çok önemli istatistik testi ki kare diye bilinen ihtimal dağılımı

Detaylı

Tek Denekli Araştırmalar. 2014-Kdz.Ereğli

Tek Denekli Araştırmalar. 2014-Kdz.Ereğli Tek Denekli Araştırmalar 2014-Kdz.Ereğli Tek Denekli Araştırma Nedir? Nerelrde Kullanılır? Sadece bir deneğe ilişkin bulguların yorumlandığı araştırmalardır. Yarı-deneysel bir araştırma türüdür. Değişimlerin

Detaylı

Siirt Üniversitesi Eğitim Fakültesi. Halil Coşkun ÇELİK

Siirt Üniversitesi Eğitim Fakültesi. Halil Coşkun ÇELİK Siirt Üniversitesi Eğitim Fakültesi Halil Coşkun ÇELİK 15 Mayıs 2008 Hemen hemen her bilim alanındaki gelişmeler, yapılmış sistematik araştırmaların katkılarına bağlıdır. Bu yüzden genel olarak araştırma,

Detaylı

Yrd.Doç.Dr. Ali SICAK BEÜ. EREĞLİ EĞİTİM FAKÜLTESİ EĞİTİM BİLİMLERİ BÖLÜMÜ

Yrd.Doç.Dr. Ali SICAK BEÜ. EREĞLİ EĞİTİM FAKÜLTESİ EĞİTİM BİLİMLERİ BÖLÜMÜ Yrd.Doç.Dr. Ali SICAK BEÜ. EREĞLİ EĞİTİM FAKÜLTESİ EĞİTİM BİLİMLERİ BÖLÜMÜ YARARLANILACAK ANA KAYNAK: SOSYAL BİLİMLER İÇİN İSTATİSTİK/ ŞENER BÜYÜKÖZTÜRK, ÖMAY ÇOKLUK, NİLGÜN KÖKLÜ/PEGEM YAY. YARDIMCI KAYNAKLAR:

Detaylı

Üniversite Öğrencilerinin Mobil Öğrenmenin Üniversite Eğitimindeki. Etkisi Konusundaki Beklentileri Üzerine Bir Araştırma

Üniversite Öğrencilerinin Mobil Öğrenmenin Üniversite Eğitimindeki. Etkisi Konusundaki Beklentileri Üzerine Bir Araştırma Özet 565 Üniversite Öğrencilerinin Mobil Öğrenmenin Üniversite Eğitimindeki Etkisi Konusundaki Beklentileri Üzerine Bir Araştırma Derya Kıcı, Boğaziçi Üniversitesi, İstanbul, Türkiye, derya.kici@boun.edu.tr

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık KORELASYON ve REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Bir değişkenin değerinin diğer değişkendeki veya değişkenlerdeki değişimlere bağlı olarak nasıl etkilendiğinin istatistiksel

Detaylı

Tek Değişkenli ve Çok Değişkenli Tablolar ve Grafikler

Tek Değişkenli ve Çok Değişkenli Tablolar ve Grafikler Tek Değişkenli ve Çok Değişkenli Tablolar ve Grafikler Umut Al umutal@hacettepe.edu.tr BBY 375, 16 Ekim 2015-1 Plan İlgili kavramlar Tablo ne zaman kullanılır? Grafik nasıl üretilir? Örnekler Dikkat edilmesi

Detaylı

DENEYSEL DESENLER GERÇEK DENEYSEL DESENLER YARI DENEYSEL DESENLER FAKTÖRYEL DESENLER ZAYIF DENEYSEL DESENLER

DENEYSEL DESENLER GERÇEK DENEYSEL DESENLER YARI DENEYSEL DESENLER FAKTÖRYEL DESENLER ZAYIF DENEYSEL DESENLER DENEYSEL DESENLER ZAYIF DENEYSEL DESENLER GERÇEK DENEYSEL DESENLER YARI DENEYSEL DESENLER FAKTÖRYEL DESENLER YARI DENEYSEL DESENLER Hazır gruplar üzerinde ancak grup eşleştirmenin olduğu seçkisiz atamanın

Detaylı

GeroBarometre OCAK- ŞUBAT 2017

GeroBarometre OCAK- ŞUBAT 2017 GeroBarometre OCAK- ŞUBAT 2017 Prof. Dr. İsmail Tufan İTGE Vakıf İçindekiler Tablosu İçindekiler Amaç 1 Anket 2 Yaşlılık kaç yaşında başlar? 2 Örneklem 2 3 Cinsiyete Göre Cevap Dağılımı 4 Sonuç 5 Sf.01

Detaylı

TÜRKİYE DEKİ İLLERİN SOSYO-EKONOMİK GELİŞMİŞLİK DÜZEYLERİNİN BELİRLENMESİ

TÜRKİYE DEKİ İLLERİN SOSYO-EKONOMİK GELİŞMİŞLİK DÜZEYLERİNİN BELİRLENMESİ SÜ İİBF Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi 155 TÜRKİYE DEKİ LERİN SOSYO-EKONOMİK GELİŞMİŞLİK DÜZEYLERİNİN BELİRLENMESİ Hülya ŞEN * Fatih ÇEMREK ** Özer ÖZAYDIN *** Özet Bu çalışmada Türkiye deki 81

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

BİYOİSTATİSTİK Korelasyon Analizi Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK Korelasyon Analizi Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK Korelasyon Analizi Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 Bir değişkenin değerinin,

Detaylı

Kuramsal Eğitimbilim, 3 (2), 69-82, 2010

Kuramsal Eğitimbilim, 3 (2), 69-82, 2010 İlköğretim 4. Ve 5. Sınıf Öğrencilerinin Matematik Etkinliklerine Yönelik Tutum Ölçeği Geliştirme Gürbüz Ocak AKÜ Eğitim Fak. Eğitim Bilimleri Bölümü gocak@aku.edu.tr Sümbül Dönmez AKÜ Sosyal Bil. Ens.

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

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler BÖLÜM 9 VARYANS ANALİZİ Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU 1 Varyans analizi niçin yapılır? İkiden fazla veri grubunun ortalamalarının karşılaştırılması t veya Z testi

Detaylı

FAKTÖR ANALizi: TEMEL KAVRAMLAR VE ÖLÇEK GELisTiRMEDE KULLANIMI

FAKTÖR ANALizi: TEMEL KAVRAMLAR VE ÖLÇEK GELisTiRMEDE KULLANIMI KURAM VE UYGULAMADA EGiTiM YÖNETiMi güz 2002 sayi: 32 ss.470-48: FAKTÖR : TEMEL KAVRAMLAR VE ÖLÇEK GELisTiRMEDE KULLANIMI Yrd. Doç.Dr. Sener BÜYÜKÖZTÜRK AnKara Üniversitesi, Egitim bilimleri Fakültesi,

Detaylı

SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri

SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri ÖNSÖZ Gerçekte herhangi bir olguyu etkileyen dinamikler çok karmaşıktır ve her alanda olayların akışını etkileyen faktörler çok sayıda (genellikle sonsuz sayıda) özellik tarafından belirlendiğinden çok

Detaylı

χ 2 Testi Mühendislikte İstatistik Yöntemler Bağımsızlık Testi Homojenlik Testi Uygunluk Testi

χ 2 Testi Mühendislikte İstatistik Yöntemler Bağımsızlık Testi Homojenlik Testi Uygunluk Testi χ Testi Mühendislikte İstatistik Yöntemler χ Testi Bağımsızlık Testi Homojenlik Testi Uygunluk Testi χ Testi Sayısal olmayan değişkenler arasındaki ilişkinin testi (Bağımsızlık) Farklı örnek kütlelerin

Detaylı

BÖLÜM 3 KURAMSAL ÇATI VE HİPOTEZ GELİŞ

BÖLÜM 3 KURAMSAL ÇATI VE HİPOTEZ GELİŞ BÖLÜM 3 KURAMSAL ÇATI VE HİPOTEZ GELİŞ İŞTİRME Araştırma rma SüreciS 1.Gözlem Genel araştırma alanı 3.Sorunun Belirlenmesi Sorun taslağının hazırlanması 4.Kuramsal Çatı Değişkenlerin açıkça saptanması

Detaylı

Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri 2013-2014 Bahar Dönemi 13 Mart 2014

Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri 2013-2014 Bahar Dönemi 13 Mart 2014 Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri BBY606 Araştırma Yöntemleri 2013-2014 Bahar Dönemi 13 Mart 2014 1 Konum ölçüleri Merkezi eğilim ölçüleri Verilerin ortalamaya göre olan gruplanması nasıl?

Detaylı

Bölüm 2 VERİLERİN DERLENMESİ VE SUNUMU

Bölüm 2 VERİLERİN DERLENMESİ VE SUNUMU Bölüm 2 VERİLERİN DERLENMESİ VE SUNUMU 1 Verilerin Derlenmesi ve Sunulması Anakütleden alınan örnek yardımıyla elde edilen veriler derlendikten sonra çizelgeler ve grafikler halinde bir diğer analize hazır

Detaylı

RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Olasılığa ilişkin olayların çoğunluğunda, deneme sonuçlarının bir veya birkaç yönden incelenmesi

Detaylı

TÜRKÇE I YAZILI ANLATIM DERSİNE YÖNELİK TUTUM ÖLÇEĞİNİN (TÜYATÖ) GELİŞTİRİLMESİ. Hüseyin Hüsnü BAHAR Erdoğan ULUDAĞ Oğuzhan YILMAZ

TÜRKÇE I YAZILI ANLATIM DERSİNE YÖNELİK TUTUM ÖLÇEĞİNİN (TÜYATÖ) GELİŞTİRİLMESİ. Hüseyin Hüsnü BAHAR Erdoğan ULUDAĞ Oğuzhan YILMAZ TÜRKÇE I YAZILI ANLATIM DERSİNE YÖNELİK TUTUM ÖLÇEĞİNİN (TÜYATÖ) GELİŞTİRİLMESİ Hüseyin Hüsnü BAHAR Erdoğan ULUDAĞ Oğuzhan YILMAZ Özet Bu araştırmada, Eğitim Fakültesi Öğretmen Yetiştirme Programlarında

Detaylı

Velilerin Lise Din Kültürü ve Ahlak Bilgisi Dersi Programına Yönelik Tutum Ölçeği

Velilerin Lise Din Kültürü ve Ahlak Bilgisi Dersi Programına Yönelik Tutum Ölçeği Iğdır Üniversitesi / Iğdır University İlahiyat / Journal of Divinity Faculty Sayı / No: 2, Ekim / October 2013: 71-97 Velilerin Lise Din Kültürü ve Ahlak Bilgisi Dersi Programına Yönelik Tutum Ölçeği FATİH

Detaylı

Abdurrahim Can ELDEMİR

Abdurrahim Can ELDEMİR Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi The Journal of International Social Research Cilt: 8 Sayı: 39 Volume: 8 Issue: 39 Ağustos 2015 August 2015 www.sosyalarastirmalar.com Issn: 1307-9581 GELENEKSEL

Detaylı

BÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3

BÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3 KİTABIN İÇİNDEKİLER BÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3 BÖLÜM-2.BİLİMSEL ARAŞTIRMA Belgesel Araştırmalar...7 Görgül Araştırmalar Tarama Tipi Araştırma...8

Detaylı

YABANCI DİL EĞİTİMİ VEREN ÖZEL BİR EĞİTİM KURUMUNDAKİ ÖĞRENCİLERİN BEKLENTİLERİNİN ARAŞTIRILMASI. Sibel SELİM 1 Efe SARIBAY 2

YABANCI DİL EĞİTİMİ VEREN ÖZEL BİR EĞİTİM KURUMUNDAKİ ÖĞRENCİLERİN BEKLENTİLERİNİN ARAŞTIRILMASI. Sibel SELİM 1 Efe SARIBAY 2 Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Cilt 5, Sayı:2, 2003 YABANCI DİL EĞİTİMİ VEREN ÖZEL BİR EĞİTİM KURUMUNDAKİ ÖĞRENCİLERİN BEKLENTİLERİNİN ARAŞTIRILMASI Sibel SELİM 1 Efe SARIBAY

Detaylı

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI ÖNSÖZ İÇİNDEKİLER III Bölüm 1 İSTATİSTİK ve SAYISAL BİLGİ 11 1.1 İstatistik ve Önemi 12 1.2 İstatistikte Temel Kavramlar 14 1.3 İstatistiğin Amacı 15 1.4 Veri Türleri 15 1.5 Veri Ölçüm Düzeyleri 16 1.6

Detaylı

Bölüm 2. Frekans Dağılışları VERİLERİN DERLENMESİ VE SUNUMU. Frekans Tanımı. Verilerin Derlenmesi ve Sunulması

Bölüm 2. Frekans Dağılışları VERİLERİN DERLENMESİ VE SUNUMU. Frekans Tanımı. Verilerin Derlenmesi ve Sunulması Verilerin Derlenmesi ve Sunulması Bölüm VERİLERİN DERLENMESİ VE SUNUMU Anakütleden alınan örnek yardımıyla elde edilen veriler derlendikten sonra çizelgeler ve grafikler halinde bir diğer analize hazır

Detaylı

ANALİTİK YÖNTEMLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2004

ANALİTİK YÖNTEMLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2004 ANALİTİK YÖNTEMLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2004 1 Laboratuvarlarda yararlanılan analiz yöntemleri performans kalitelerine göre üç sınıfta toplanabilir: -Kesin yöntemler

Detaylı

İlköğretim Okul Müdürlerinin Öğretimsel Liderlik Davranışlarının Etkililiği Ölçeğinin Geliştirilmesi

İlköğretim Okul Müdürlerinin Öğretimsel Liderlik Davranışlarının Etkililiği Ölçeğinin Geliştirilmesi İlköğretim Okul Müdürlerinin Öğretimsel Liderlik Davranışlarının Etkililiği Ölçeğinin Geliştirilmesi Sinan Yörük AKÜ Eğitim Fakültesi syoruk@aku.edu.tr Gonca Akalın Akdağ Tekirdağ İl Milli Eğitim Müdürlüğü

Detaylı

PEYZAJ MİMARLIĞI BÖLÜMÜ 3. VE 4. SINIF ÖĞRENCİLERİNİN TASARIM EĞİTİMİNE İLİŞKİN GÖRÜŞ VE BEKLENTİLERİ

PEYZAJ MİMARLIĞI BÖLÜMÜ 3. VE 4. SINIF ÖĞRENCİLERİNİN TASARIM EĞİTİMİNE İLİŞKİN GÖRÜŞ VE BEKLENTİLERİ PEYZAJ MİMARLIĞI BÖLÜMÜ 3. VE 4. SINIF ÖĞRENCİLERİNİN TASARIM EĞİTİMİNE İLİŞKİN GÖRÜŞ VE BEKLENTİLERİ Bülent YILMAZ İnönü Üniversitesi Güzel Sanatlar ve Tasarım Fakültesi Peyzaj Mimarlığı Bölümü Peyzaj

Detaylı

Tek Değişkenli ve Çok Değişkenli Tablolar ve Grafikler

Tek Değişkenli ve Çok Değişkenli Tablolar ve Grafikler Tek Değişkenli ve Çok Değişkenli Tablolar ve Grafikler Umut Al umutal@hacettepe.edu.tr - 1 Plan İlgili kavramlar Tablo ne zaman kullanılır? Grafik nasıl üretilir? Örnekler Dikkat edilmesi gerekenler -

Detaylı

Girdi Analizi. 0 Veri toplama 0 Girdi sürecini temsil eden olasılık dağılımı belirleme. 0 Histogram 0 Q-Q grafikleri

Girdi Analizi. 0 Veri toplama 0 Girdi sürecini temsil eden olasılık dağılımı belirleme. 0 Histogram 0 Q-Q grafikleri Girdi Analizi 0 Gerçek hayattaki benzetim modeli uygulamalarında, girdi verisinin hangi dağılımdan geldiğini belirlemek oldukça zor ve zaman harcayıcıdır. 0 Yanlış girdi analizi, elde edilen sonuçların

Detaylı

Üretim Süreci: Girdi İşlem Ürün (Sonuç) Araştırma Süreci: Hangi alanda olursa olsun araştırma bir BİLGİ ye ulaşma sürecidir.

Üretim Süreci: Girdi İşlem Ürün (Sonuç) Araştırma Süreci: Hangi alanda olursa olsun araştırma bir BİLGİ ye ulaşma sürecidir. BİYOİSTATİSTİK Üretim Süreci: Girdi İşlem Ürün (Sonuç) Araştırma Süreci: Hangi alanda olursa olsun araştırma bir BİLGİ ye ulaşma sürecidir. Veri Analiz Bilgi El ile ya da birtakım bilgisayar programları

Detaylı

3. TAHMİN En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1

3. TAHMİN En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1 3. TAHMİN 3.1. En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1 En Küçük Kareler (EKK) yöntemi, regresyon çözümlemesinde en yaygın olarak kullanılan, daha sonra ele alınacak bazı varsayımlar altında çok aranan istatistiki

Detaylı

İLERİ BİYOİSTATİSTİK KURSU

İLERİ BİYOİSTATİSTİK KURSU 1.GÜN (14 Eylül 2017) 08:30-09:00 Kurs Kayıt Açılış Konuşması 09:00-10:00 Tanışma -Katılımcıların Temel İstatistik Bilgisinin Değerlendirilmesio Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemlere Giriş o Basit Doğrusal

Detaylı

BÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ

BÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ 1 BÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ Bilimsel yöntem aşamalarıyla tanımlanmış sistematik bir bilgi üretme biçimidir. Bilimsel yöntemin aşamaları aşağıdaki gibi sıralanabilmektedir (Karasar, 2012): 1. Bir problemin

Detaylı

ÇOK DEĞĐŞKENLĐ ĐSTATĐSTĐKLERĐN ARAŞTIRMALARDA KULLANIMI

ÇOK DEĞĐŞKENLĐ ĐSTATĐSTĐKLERĐN ARAŞTIRMALARDA KULLANIMI ÇOK DEĞĐŞKENLĐ ĐSTATĐSTĐKLERĐN ARAŞTIRMALARDA KULLANIMI Araştırmalarda incelenen olaylar göstermektedir ki tek değişkenli istatistiklerin kullanılması problemi açıklamakta yetersiz ve eksik kalmaktadır.

Detaylı

REGRESYON ANALİZİ VE UYGULAMA. Yrd. Doç. Dr. Hidayet Takcı

REGRESYON ANALİZİ VE UYGULAMA. Yrd. Doç. Dr. Hidayet Takcı REGRESYON ANALİZİ VE UYGULAMA Yrd. Doç. Dr. Hidayet Takcı htakci@cumhuriyet.edu.tr Sunum içeriği Bu sunumda; Lojistik regresyon konu anlatımı Basit doğrusal regresyon problem çözümleme Excel yardımıyla

Detaylı

1 PAZARLAMA ARAŞTIRMASI

1 PAZARLAMA ARAŞTIRMASI İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ III Bölüm 1 PAZARLAMA ARAŞTIRMASI 11 1.1. Pazarlama Araştırması Kavramı ve Kapsamı 12 1.2. Pazarlama Araştırmasının Tarihçesi 14 1.3. Pazarlama Araştırması Pazarlama Bilgi Sistemi ve

Detaylı

Temel İstatistik. Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart Tanımlayıcı İstatistik. Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri

Temel İstatistik. Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart Tanımlayıcı İstatistik. Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri Temel İstatistik Tanımlayıcı İstatistik Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart 2011 DAĞILIM / YAYGINLIK ÖLÇÜLERİ Verilerin değişkenlik durumu ve dağılışın şeklini

Detaylı

MUHASEBE MESLEK MENSUPLARININ MUHASEBECİLİK MESLEĞİNİN GELİŞTİRİLMESİYLE İLGİLİ TUTUMLARI

MUHASEBE MESLEK MENSUPLARININ MUHASEBECİLİK MESLEĞİNİN GELİŞTİRİLMESİYLE İLGİLİ TUTUMLARI Muhasebe ve Finansman Dergisi Temmuz/2012 MUHASEBE MESLEK MENSUPLARININ MUHASEBECİLİK MESLEĞİNİN GELİŞTİRİLMESİYLE İLGİLİ TUTUMLARI Selçuk YALÇIN ÖZET Bu çalışmada muhasebe meslek mensuplarının muhasebe

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

Appendix B: Olasılık ve Dağılım Teorisi

Appendix B: Olasılık ve Dağılım Teorisi Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ekonometri I Ders Notları Ders Kitabı: J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics A Modern Approach, 2nd. edition, Thomson Learning Appendix B: Olasılık ve Dağılım

Detaylı

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ekonometri I Ders Kitabı: J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics A Modern Approach, 2nd. edition, Thomson Learning Appendix B: Olasılık ve Dağılım Teorisi

Detaylı

Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri. Değişkenin Ölçek Türü ya da Yapısı

Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri. Değişkenin Ölçek Türü ya da Yapısı ARAŞTIRMA MODELLİLERİNDE KULLANILACAK İSTATİSTİKLERİ BELİRLEME ÖLÇÜTLERİ Parametrik mi Parametrik Olmayan mı? Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri Değişken Sayısı Tek değişkenli (X) İki değişkenli

Detaylı

BÖLÜM 8 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 2

BÖLÜM 8 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 2 1 BÖLÜM 8 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 2 Bu bölümde bir veri seti üzerinde betimsel istatistiklerin kestiriminde SPSS paket programının kullanımı açıklanmaktadır. Açıklamalar bir örnek üzerinde hareketle

Detaylı

Tek Değişkenli ve Çok Değişkenli Tablolar ve Grafikler

Tek Değişkenli ve Çok Değişkenli Tablolar ve Grafikler Tek Değişkenli ve Çok Değişkenli Tablolar ve Grafikler Umut Al umutal@hacettepe.edu.tr BBY 375, 24 Ekim 2014-1 Plan İlgili kavramlar Tablo ne zaman kullanılır? Grafik nasıl üretilir? Örnekler Dikkat edilmesi

Detaylı

Veri Toplama Teknikleri

Veri Toplama Teknikleri A. Gözlem Yoluyla Veri Toplama Teknikleri B. Soruşturma Yoluyla Nicel Veri Toplama Teknikleri Yazılı Soruşturma Tekniği Anket, Başarı Testi Yapılandırılmış Gözlem Önceden hazırlanmış göstergeler ve semboller

Detaylı

Prof. Dr. Asuman YALÇIN Doç. Dr. Sezayi DUMANOĞLU Öğr. Gör. Halil İbrahim ALPASLAN. Marmara Üniversitesi, Sosyal Bilimler MYO.

Prof. Dr. Asuman YALÇIN Doç. Dr. Sezayi DUMANOĞLU Öğr. Gör. Halil İbrahim ALPASLAN. Marmara Üniversitesi, Sosyal Bilimler MYO. Prof. Dr. Asuman Yalçın Öğr. Gör. Halil Đbrahim Alpaslan Doç. Dr. Sezayi Dumanoğlu Uzun Vadeli Konut Finansmanı Sisteminin (Mortgage) Türk Konut Sektörü - 36 -İçerisindeki Yeri ve Satınalma Eğiliminin

Detaylı

Araştırma Sorununu Tanımlama ve Hipotez Kurma

Araştırma Sorununu Tanımlama ve Hipotez Kurma Araştırma Sorununu Tanımlama ve Hipotez Kurma Yaşar Tonta H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü tonta@hacettepe.edu.tr http://yunus.hacettepe.edu.tr/~tonta/tonta.html Araştırma Araştırma tasarımında üzerinde

Detaylı

Uluslararası Yönetim Araştırmaları Dergisi, Yıl: 2, Sayı: 3, Nisan 2016, s. 120-138

Uluslararası Yönetim Araştırmaları Dergisi, Yıl: 2, Sayı: 3, Nisan 2016, s. 120-138 Doi Number : ISSN : QR InMaR Journal The Journal of International Management Research Uluslararası Yönetim Araştırmaları Dergisi, Yıl: 2, Sayı: 3, Nisan 2016, s. 120-138 Mustafa TANDOĞAN 1 İŞLETMELERDE

Detaylı

Ç.Ü Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi Yıl:2012 Cilt:28-5

Ç.Ü Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi Yıl:2012 Cilt:28-5 HAYVANCILIK DENEMESİNDE FAKTÖR ANALİZİ YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI OLARAK İNCELENMESİ Examınıng Factor Analyses Methods Comparatıvely and Applyıng to Anımal Husbandry Trıal Yadigar POLAT Zootekni Anabilim

Detaylı

SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER. Abdullah Can

SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER. Abdullah Can SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER SPSS in üzerinde işlem yapılabilecek iki ana ekran görünümü vardır. DATA VIEW (VERİ görünümü) VARIABLE VIEW (DEĞİŞKEN görünümü) 1 DATA VIEW (VERİ görünümü) İstatistiksel

Detaylı

İSTATİSTİK I KISA ÖZET KOLAYAOF

İSTATİSTİK I KISA ÖZET KOLAYAOF DİKKATİNİZE: BURADA SADECE ÖZETİN İLK ÜNİTESİ SİZE ÖRNEK OLARAK GÖSTERİLMİŞTİR. ÖZETİN TAMAMININ KAÇ SAYFA OLDUĞUNU ÜNİTELERİ İÇİNDEKİLER BÖLÜMÜNDEN GÖREBİLİRSİNİZ. İSTATİSTİK I KISA ÖZET KOLAYAOF 2 Kolayaof.com

Detaylı

ÖĞRENCİNİN ADI SOYADI:. NO:

ÖĞRENCİNİN ADI SOYADI:. NO: ÖĞRENCİNİN ADI SOYADI:. NO: İMZA: 2011-2012 ÖĞRETİM YILI TIP 1. SINIF TEMEL BİYOİSTATİSTİK DERSİ ARA SINAVI (04.11.2011) Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Anabilim Dalı Başarılar Temel Biyoistatistik dersi

Detaylı

Örnek. Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız.

Örnek. Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız. Örnek Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız. i. ii. X 1 2 3 4 1 2 3 4 Y 2 3 4 5 4 3 2 1 Örnek Aşağıdaki veri

Detaylı

Ölçüm Sisteminin Analizi Measurement System Analysis. Dr. Nihal Erginel

Ölçüm Sisteminin Analizi Measurement System Analysis. Dr. Nihal Erginel Ölçüm Sisteminin Analizi Measurement System Analysis Dr. Nihal Erginel TOPLAM DEĞİŞKENLİK Süreçten kaynaklanan değişkenlik Ölçüm sisteminden kaynaklanan değişkenlik Süreç Değişkenlik Kaynakları Hammadde

Detaylı

PROBLEM BELİRLEME ve LİTERATÜR (ALANYAZIN) TARAMA

PROBLEM BELİRLEME ve LİTERATÜR (ALANYAZIN) TARAMA PROBLEM BELİRLEME ve LİTERATÜR (ALANYAZIN) TARAMA Araştırma Problemi Araştırma problem çözmeye yönelik bir süreçtir. Bu kapsamda Araştırmaya başlamak için ortaya bir problem konulması gerekir. Öncelikle,

Detaylı

BİLGİSAYAR DESTEKLİ EĞİTİM YAPMAYA İLİŞKİN TUTUM ÖLÇEĞİ. Ali ARSLAN

BİLGİSAYAR DESTEKLİ EĞİTİM YAPMAYA İLİŞKİN TUTUM ÖLÇEĞİ. Ali ARSLAN Yüzüncü Yıl Üniversitesi, Eğitim Fakültesi Dergisi. Aralık 2006. Cilt:II1, Sayı:II, 24-33 BİLGİSAYAR DESTEKLİ EĞİTİM YAPMAYA İLİŞKİN TUTUM ÖLÇEĞİ Ali ARSLAN Hacettepe Üniversitesi aliars@hacettepe.edu.tr

Detaylı

SÜRDÜRÜLEBİLİR KALKINMAYA YÖNELİK TUTUM ÖLÇEĞİ GELİŞTİRME ÇALIŞMASI (A Scale Development Study on the Attitudes of Sustainable Development)

SÜRDÜRÜLEBİLİR KALKINMAYA YÖNELİK TUTUM ÖLÇEĞİ GELİŞTİRME ÇALIŞMASI (A Scale Development Study on the Attitudes of Sustainable Development) MARMARA COĞRAFYA DERGİSİ SAYI: 28, TEMMUZ - 2013, S. 175-193 İSTANBUL ISSN:1303-2429 E-ISSN 2147-7825 copyright 2013 http://www.marmaracografya.com SÜRDÜRÜLEBİLİR KALKINMAYA YÖNELİK TUTUM ÖLÇEĞİ GELİŞTİRME

Detaylı

GRAFİK ÇİZİMİ VE UYGULAMALARI 2

GRAFİK ÇİZİMİ VE UYGULAMALARI 2 GRAFİK ÇİZİMİ VE UYGULAMALARI 2 1. Verinin Grafikle Gösterilmesi 2 1.1. İki Değişkenli Grafikler 3 1.1.1. Serpilme Diyagramı 4 1.1.2. Zaman Serisi Grafikleri 5 1.1.3. İktisadi Modellerde Kullanılan Grafikler

Detaylı