BİYOİSTATİSTİK TABLO VE FRAFİK YAPIMI

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "BİYOİSTATİSTİK TABLO VE FRAFİK YAPIMI"

Transkript

1 BİYOİSTATİSTİK TABLO VE FRAFİK YAPIMI B Doç. Dr. Mahmut AKBOLAT

2 *Tablo, araştırma sonucunda elde edilen bilgilerin sayısal olarak *anlaşılabilir bir nitelikte sunulmasını sağlayan bir araçtır. *Tabloda bulguların sunuluş biçimi; *1. Çalışmanın amacına, *2. Kullanılan istatistiksel yönteme *3. Dikkat çekilmesi istenen noktaya göre değişiklik gösterir. *Tablo yaparken dikkat edilmesi gereken noktalar *Tablonun bir başlığı olmalıdır. Başlık kısa ve çalışmanın amacını belirtir nitelikte olmalıdır. *Satır ve sütun başlıkları açık bir biçimde yazılmalıdır. *Satır ve sütunlarda gösterilen ölçekler ve birimler gösterilmelidir (gr, gün, cm..) *Gerekli durumlarda sayı yanında yüzdeler de belirtilmelidir.

3 *Araştırma kapsamında incelenen bir değişkenin gösterdiği dağılımı gösteren tablodur. Tablo 1. İntihar Sebepleri İntihar_Sebepleri Frequency Percent İflas Etmek 12 24,5 Aile Geçimsizliği 16 32,7 Tedavisiz Hastalık 5 10,2 Depresyon 11 22,4 Başarısızlık 5 10,2 Total

4 *İki veya daha fazla değişkenin birlikte incelendiği değişkenlerdir. Tablo. Doktorlar ile Performansları Arasındaki İlişki Doktorlar Toplam Performans D 1 D 2 D 3 Düşük Orta Yüksek Toplam

5 *Verilerin genel eğilimini, dağılımını kolayca görebilmek ve kabaca görsel bilgi elde edebilmek için verilerin grafikleri çizilir. Verilerin analizi yapılmadan önce grafiklerinin çizilmesi veriler için en uygun analiz tekniğinin bulunması açısından faydalıdır. Bununla birlikte grafikler yanlış yorumlara sebep olabilmektedir. Değişkenlerin birbirlerinden nasıl etkilendiğini görsel olarak vermekle birlikte, gruplar arasında anlamlı bir farkın olup olmadığını belirlemede yeterli değildir. Grafiklerle, incelenen olaylar için, genel düzeyde yorumlar yapılabilir. İstatistiksel analiz yapılmadan, incelenen olaylar için, karar vermek bilimsel bir hatadır. SPSS paket programında grafik çeşitleri aşağıdaki ekranda görülmektedir.

6 *Grafikleri; temel olarak, çizimlerde yararlanılan tekniklere göre 8 ana gruba ayırmak mümkündür. Bunalar; 1. Çubuk (Bar) Grafikleri 2. Üç Boyutlu Çubuk (3-D Bar) Grafikleri 3. Çizgi (Line) Grafikleri 4. Daire (Pie) Grafikleri 5. Kutu (Boxplot) Grafikleri 6. Güven Aralığı (Error Bar) Grafikleri 7. İlişki (Dağılım, Scatter/Dot) Grafikleri 8. Histogram (Histogram) Grafikleri

7 *Kategorik veya benzer ölçüye sahip değişkenlerin büyüklükleri karşılaştırılır. Bu grafıkte yatay eksende kategoriler, dikey eksende ise bunların frekansları gösterilir. Çizilen sütunların genişlikleri birbirine eşittir. Sütunlar bitişik olabilecekleri gibi, daha anlaşılır olması için ayrı ayrı da olabilirler.

8 *Örnek: 49 hasta üzerinde, insanları intihara götüren sebepler araştırılmış aşağı* değerler elde edilmiştir. Verilerin çubuk grafiğini çiziniz. İntihar Sebepleri Sayı (Frekans) İflas Etmek 12 Aile Geçimsizliği 16 Tedavisiz Hastalık 5 Depresyon 11 Başarısız Olma 5 Toplam 49

9 *Örnek: 49 hasta üzerinde, insanları intihara götüren sebepler araştırılmış aşağı* değerler elde edilmiştir. Verilerin çubuk grafiğini çiziniz. *VerilerVeriler SPSS e aşağıdaki gibi girilir. Values değeri tıklanarak 1= İflas Etmek, 2= Aile Geçimsizliği, 3= Tedavisiz Hastalık, 4= Depresyon, 5= Başarısızlık kodlaması yapılır.

10 *Frekanslar aşağıdaki gibi ağırlıklandırılır. Basit seri şeklinde girilseydi ağırlıklandırmaya gerek kalmayacaktı.

11 *Graphs Legacy Dialogs Bar menüsüne girilir. *Summaries for Groups of cases ve Simple işaretlenerek define menüsü tıklanır

12 *Aşağıdaki görüntü ekrana gelir. Bu ekranda Category Axis alanına İntihar Sebepleri değişkeni taşınır. *Eğer başlık veya dipnot yazılmak isteniyorsa Titles menüsü tıklanarak, ekrana gelen görüntüde, başlık veya notlar yazılır. Ok tıklanır.

13 *Aşağıdaki görüntü ekrana gelir.

14 *Üç boyutlu çubuk (3-D Bar) grafikleri, iki boyutlu (2D) grafiklere, üçüncü boyutun eklenmesi ile elde edilir. Üç boyutlu sütun grafiği, veri noktalarını iki eksende karşılaştırır. *Örnek: Üç doktorun performansları, 100 puan üzerinden değerlendirilmiş ve veriler aşağıdaki tabloda verilmiştir. Üç doktorun performanslarının, üç boyutlu çubuk (3-D Bar grafiğini çiziniz. Doktorlar Toplam Performans D 1 D 2 D 3 Düşük Orta Yüksek Toplam

15 *Veriler SPSS e aşağıdaki gibi girilir. *Fekanslar aşağıdaki gibi ağırlaklandırılır

16 *Graphs Legacy Dialogs 3-D Bar menüsüne girilerek *Define işaretlendiğinde

17 *aşağıdaki görüntü ekrana gelir. Bu ekranda X Category Axis alanına Performans değişkeni, Z Category Axis alanına da Doktorlar değişkeni taşınır ve ok tıklanır. *Elde edilen grafik aşağıda verilmiştir.

18 *Çizgi grafiği, sınıflandırılmış serilerde, veriler için dikey çizgiler ve bu verilere karşılık gelen frekans değerlerinin de yatay çizgilerle kesiştiği noktalar işaretlenir ve bu noktalar çizgi ile birleştirilerek grafik elde edilir. *Çizgi grafiği; eşit sınıf aralıklı serilerde, sınıf orta noktalarının dikey çizgiler, bu sınıflara karşılık gelen frekans değerleri de yatay çizgilerle kesişen noktalar işaretlenir ve bu noktalar çizgi ile birleştirilerek elde edilir. *Çizgi grafiği, sık kullanılan grafiklerden biridir. Hastanelerde, hastaların günlük vücut sıcaklıkları ölçümünde, bu tür grafikler kullanılır. Gün, ay ve yılları temsil eden, eşit aralıklı sayısal verilerde de, çizgi grafiği kullanılabilir. *Histogramdaki dikdörtgenlerin üst kenarlarının orta noktaları birleştirilerek de frekans poligonu çizilebilir.

19 *Örnek: X hastalığı için yeni geliştirilen, Y yöntemiyle, ameliyat edilen 53 hastanın ağrısı, aşağıdaki tabloda verilen, sınıflar sütununda derecelendirilmiştir. Hastalara, ağrı durumları sorulmuş ve aşağıdaki değerler elde edilmiştir. Verilerin çizgi grafiğini çiziniz. Sınıflar 0=Hiç Yok 3 1=Az 15 2=Orta 14 3=Çok 18 f 4=Şiddetli 3

20 *Gruplandırılmış olarak verilen, bir serinin sınıf orta noktalan bulunarak çizilen grafik veya aşağıdaki gibi sınıflandırılmış bir seri için çizilen grafik Veriler (X) f veya aşağıdaki gibi, bütün verilerin tek tek girildiği, basit seri için çizilen grafik aynıdır

21 *Araştırmalarda elde edilen veriler, çoğunlukla basit seri olarak SPSS programına aktarılarak grafik çizilir. Values değeri tıklanarak 0= Hiç Yok, 1= Az, 2= Orta, 3= Çok, 4= Şiddetli yapılır.

22 *Frekanslar aşağıdaki gibi ağırlıklandırılır. Basit seri şeklinde girilseydi, ağırlıklandırmaya gerek kalmayacaktı. Graphs Legacy Dialogs Line menüsüne girilir.

23 *Simple işaretlenerek aşağıdaki görüntü ekrana gelir. Bu ekranda Category Axis alanına Sınıf Değerleri değişkeni taşınır.

24 *Continue ve ok tıklanır. Elde edilen grafik;

25 *Örnek: Aşağıdaki tabloda verilen yıllara göre A, B, C hastalıklarının görülme sıklığının ortalama değerleri verilmiştir. Çizgi grafiğini çiziniz. Yıllar A B C Veriler SPSS e aşağıdaki gibi girilir

26 *Graphs Legacy Dialogs Line menüsüne girilir. Simple işaretlenerek aşağıdaki görüntü ekrana gelir.

27 *Multiple ve Summaries of Separate Variabies işaretlenerek Define butonu tıklanır. Bu durumda aşağıdaki ekran görüntüye gelir. Bu ekranda Category Axis alanma Yıllar değişkeni, Line represent alanına A, B, C değişkenleri taşınır. Ok tıklanır. Elde edilen grafik aşağıda verilmiştir.

28 *Daire grafiğinde, nispi frekanslar 360 ile çarpılarak her bir kategorinin 360 dereceden alacağı pay belirlenip, dilimlere ayrılarak çizilen bir grafiktir. Kategorik veriler için kullanılır. Daire grafiği, iki (2D) veya üç (3D) boyutlu çizilebilirse de, iki boyutlu daire grafiği ile sonuçlar daha iyi yorumlanabilmektedir. Örnek: Kolon kanseri teşhisi konulan 100 hastaya, mesleği sorulmuş ve yandaki değerler elde edilmiştir. Verilerin daire grafiğini çiziniz. Meslek Grupları Sayı Memur 25 İşçi 30 Serbest Meslek 10 Esnaf 20 İşsiz 15 Toplam 100

29 *Veriler, el ile çizilirken, genellikle; saatin 12 yi gösterdiği pozisyondan başlayarak her bir kategorinin belirlediği alanı bulmak için, saatin dönüş yönünde, kategoriler için belirlenen açılar kadar ilerlenir. Böylece memurların payını gösteren ilk alan, üst dikey yarıçapa 90 derecelik açı yapan çizginin belirlediği alandır. *Daire grafiğinde, nispi frekanslar 360 ile çarpılarak her bir kategorinin 360 dereceden alacağı pay aşağıdaki gibidir. Meslek Grupları Sayı nf Nf.360 Memur 25 0, İşçi 30 0, Serbest Meslek 10 0, Esnaf 20 0, Eşsiz 15 0, Toplam

30 *Veriler, el ile çizilirken, genellikle; saatin 12 yi gösterdiği pozisyondan başlayarak her bir kategorinin belirlediği alanı bulmak için, saatin dönüş yönünde, kategoriler için belirlenen açılar kadar ilerlenir. *Daire grafiğinde, nispi frekanslar 360 ile çarpılarak her bir kategorinin 360 dereceden alacağı pay aşağıdaki gibidir. Meslek Grupları Sayı nf Nf.360 Memur 25 0, İşçi 30 0, Serbest Meslek 10 0, Esnaf 20 0, Eşsiz 15 0, Toplam 100 1,

31 *Veriler SPSS e aşağıdaki gibi girilir. Frekanslar aşağıdaki gibi ağırlıklandınlır. Basit seri şeklinde ağırlıklandırmaya gerek kalmayacaktı

32 *Graphs Legacy Dialogs Pie menüsüne girilir Summaries for Groups of cases işaretlenerek define menüsü tıklanır

33 *Aşağıdaki görüntü ekrana gelir. Bu ekranda Define Slices by alanına Meslek Grupları değişkeni taşınır. Eğer başlık veya dipnot yazılmak isteniyorsa Tities menüsü tıklanırsa, aşağıdaki ekran görüntüye gelir. Bu ekranda başlık veya notlar yazılır.

34 *Continue ve ok tıklanır. Elde edilen grafik;

35 *Her bir dilimin içine hangi meslek grubu, grup sayısı ve grup yüzdelerini yazabilmek için, şeklin üzerinde, sağ tuş yapılır. Edit Content in separate window tıklanır.

36 *Açılan penceredeki Elements Show Data Labels tıklandığında açılan ekrandaki değişkenler, displayed alanına taşınır.

37 *Apply menüsü tıklanır. Elde edilen grafik

38 *Ana kütle parametresinin iki değer arasında tahmin edilmesine aralık tahmini denir. *Güven aralığı bir aralık tahminidir. *Mesela, ana kütle ortalamasının %90 olasılıkla arasında olduğu ifade edilmesi, güven aralığının aralığı olduğu anlamına gelir. *Güven aralığını belirten sınırlara güven sınırları denir. Bunlardan küçük olana alt güven sınırı (AGS) büyük olana ise üst güven sınırı (ÜGS) denir.

39 *Tahminin doğruluğundan ne kadar emin olunduğunu belirten güven düzeyi (olasılık düzeyi güven sınırlarının belirlenmesinde işe yarar. *Aralık tahminin, sözgelimi %95 güvenle (olasılıkla) yapılmış olması, ana kütleden çekilecek her biri n hacimli çok sayıdaki örneklemden hesaplanan her 100 istatistikten 95 nin güven sınırları arasında kalacağı, 5 nin ise dışına çıkacağı anlamını taşır. *Güven aralığı grafiği çizilirken Multiplier (çarpan değer) alanına girilir. Sık kullanılan çarpan değerleri %95 için 1,96 ve %99 için 2,58 değeridir.

40 *Örnek: Belirli yaştaki dokuzar kişilik, dört farklı yaş grubuna, X ilacı verilmiş iyileşme günleri ile ilgili değerler aşağıda elde edilmiştir. Verilerin güven aralığı grafiğini. %95 güven seviyesinde çiziniz. Yaş Grupları Hastalar dan az dan az den az

41 *Veriler SPSS e aşağıdaki gibi girilir Values değeri tıklanarak 1= dan az, 2= dan az, 3= den az, 4= kodlaması yapılır

42 *Graphs Legacy Dialogs Error Bar menüsüne girilir Summaries for Groups of cases ve Simple işaretlenerek define menüsü tıklanır.

43 *aşağıdaki görüntü ekrana gelir. Bu ekranda Variable alanına İyileşme Günleri Category Axis alanına da Yaş Gruplan değişkeni taşınır.

44 *Eğer başlık veya dipnot yazılmak isteniyorsa Titles menüsü tıklanarak, ekrana gelen görüntüde, başlık veya notlar yazılır. Ok tıklanır. Elde edilen grafik aşağıda verilmiştir. Şekilde her bir gruba ait çizgilerin orta noktalan ortalamayı, çizginin alt ve üstündeki yatay çizgiler ise serinin maksimum ve minimum değerlerini gösterir.

45 *İlişki grafiği; iki değişken arasındaki ilişkinin varlığını, ilişkinin derecesi ve ilişkinin yönünü belirler. *İlişkinin derecesi -1 ile +1 arasında değişir. *İlişkinin derecesi +1 ise noktaların tümü regresyon doğrusu veya eğrisi üzerindedir ve tam bir pozitif İlişki vardır. Yani; X artarken Y de artıyor veya X azalırken Y de azalıyorsa, yani, X ve Y beraber paralel hareket ediyorlarsa pozitif ilişki var demektir. *İlişkinin derecesi -1 ise noktaların tümü regresyon doğrusu veya eğrisi üzerindedir ve tam bir negatif ilişki vardır. Yani; X artarken Y azalıyor veya X azalırken Y artıyorsa, X ve Y arasında negatif bir ilişki var demektir. *İlişkinin derecesi 0 ise, X ve Y arasında ilişki yoktur.

46 *R=1 Pozitif ilişki *r=-1 Negatif ilişki *r=0 İlişki yok

47 *Örnek: Sigara içme ile kanser arasındaki ilişki araştırılarak, aşağıdaki değerler edilmiştir. Verilerin ilişki grafiğini çiziniz. Sigara Kanserli Sayısı Sayısı Veriler SPSS e aşağıdaki gibi girilir.

48 *Graphs Legacy Diaîogs Scatter/Dot menüsüne girilir Simple Scatter işaretlenerek define menüsü tıklanır.

49 *Aşağıdaki görüntü ekrana gelir. Bu ekranda X Axis alanına Sigara Sayısı Y Axis alanına da Kanserli Sayısı değişkeni taşınır. Eğer başlık veya dipnot yazılmak isteniyorsa Titles menüsü tıklanarak, görüntüye gelen ekrana, başlık veya notlar yazılır. Ok tıklanır.

50 *Elde edilen grafik *Şekilde görüldüğü üzere, sigara sayısı ile kanserli sayısı arasında pozitif ve yüksek bir ilişki vardır.

51 *Histogram birbirine bitişik olan dikdörtgenler dizisidir. Dikdörtgenlerin tabanları ekseni); sınıf aralıklarını, yükseklikleri (Y ekseni) işe frekans yoğunluklarım gösterir. Freb yoğunluğu, *Frekans yoğunluğu = f c = Frekans Sınıf büyüklüğü formülü ile bulunur. *Sınıf aralıkları (sınıf büyüklükleri) birbirine eşit ise c = 1 kabul edilerek dikdörtgenlerin yükseklikleri sınıf frekansları ile gösterilebilir. *Dikdörtgenlerin alanları sınıf frekanslarına eşittir. Dikdörtgenlerin alanları toplamı ise toplam frekansa eşittir. *Histogram eşit aralıklı ve sürekli değişkenin grafiğinin gösteriminde kullanılır.

52 *Örnek: 19 hastanın kanında tespit edilen Xı,X2, X3, X4, X5 maddeleri ile ilgili veriler yan tarafta verilmiştir

53 *Graphs Legacy Dialogs Histogram menüsüne girilir *Aşağıdaki görüntü ekrana gelir. Bu ekranda Variable alanına X değişkeni taşınır. Grafik üzerinde verilere uyan normal eğri çizilmesi isteniyorsa Display normal curve seçeneği işaretlenir.

54 *Histogram grafiğine başlık eklenilmesi isteniyorsa, bunun için de Titles seçeneği tıklanır. Görüntülenen işlem penceresinde, Titles (Başlık), Subtitle (Alt başlık) ve Footnote (Dipnot) alanlarına uygun girişler yapılır. Başlıkların yerlerini belirlemek amacıyla Titles altındaki iki satıra Başlık 1 ve Başlık 2, Subtitle ye karşılık gelen satıra Alt Başlık ve Footnote altındaki iki satıra da Dipnot 1 ve Dipnot 2 yazılarak, Continue ve ok tıklanır.

55 *Elde edilen grafik

56 *Elde edilen grafik

57

İSTATİSTİK SPSS UYGULAMA

İSTATİSTİK SPSS UYGULAMA İSTATİSTİK SPSS UYGULAMA Yrd. Doç. Dr. H. İbrahim CEBECİ SPSS UYGULAMA Bu bölümde SPSS veri girişi, Basit grafik hazırlama, örneklem çekimi ve tanımlayıcı istatistiksel analizler hakkında SPSS uygulamaları

Detaylı

UYGULAMA 2 TABLO YAPIMI

UYGULAMA 2 TABLO YAPIMI 1 UYGULAMA 2 TABLO YAPIMI Amaç: SPSS 10 istatistiksel paket programında veri girişi ve tablo yapımı. SPSS 10 istatistiksel paket programı ilk açıldığında ekrana gelen görüntü aşağıdaki gibidir. Bu pencere

Detaylı

Ki-Kare Bağımsızlık Analizi

Ki-Kare Bağımsızlık Analizi Ki-Kare Bağımsızlık Analizi Dr. Ertuğrul ÇOLAK Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Ki-Kare Bağımsızlık Analizi Kikare bağımsızlık analizi, isimsel ya da sıralı ölçekli

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

UYGULAMA 4 TANIMLAYICI İSTATİSTİK DEĞERLERİNİN HESAPLANMASI

UYGULAMA 4 TANIMLAYICI İSTATİSTİK DEĞERLERİNİN HESAPLANMASI 1 UYGULAMA 4 TANIMLAYICI İSTATİSTİK DEĞERLERİNİN HESAPLANMASI Örnek 1: Ders Kitabı 3. konuda verilen 100 tane yaş değeri için; a. Aritmetik ortalama, b. Ortanca değer, c. Tepe değeri, d. En küçük ve en

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

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

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

TABLO ve GRAFİKLER. Epidemiyoloji Konferansları Serisi 14.05.2015. Prof. Dr. Bahar GÜÇİZ DOĞAN, HÜTF Halk Sağlığı AD.

TABLO ve GRAFİKLER. Epidemiyoloji Konferansları Serisi 14.05.2015. Prof. Dr. Bahar GÜÇİZ DOĞAN, HÜTF Halk Sağlığı AD. TABLO ve GRAFİKLER Epidemiyoloji Konferansları Serisi 14.05.2015 Prof. Dr. Bahar GÜÇİZ DOĞAN, HÜTF Prof. Dr. Bahar GÜÇİZ DOĞAN, HÜTF Neden gerekli? Tablo ve grafikler araştırma sonucunda elde edilen verilerin

Detaylı

Mann-Whitney U ve Wilcoxon T Testleri

Mann-Whitney U ve Wilcoxon T Testleri Mann-Whitney U ve Wilcoxon T Testleri Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Konu Başlıkları Parametrik olmayan yöntem Mann-Whitney U testinin

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK PARAMETRİK TESTLER

BİYOİSTATİSTİK PARAMETRİK TESTLER BİYOİSTATİSTİK PARAMETRİK TESTLER Doç. Dr. Mahmut AKBOLAT *Bir testin kullanılabilmesi için belirli şartların sağlanması gerekir. *Bir testin, uygulanabilmesi için gerekli şartlar; ne kadar çok veya güçlü

Detaylı

SPSS (Statistical Package for Social Sciences)

SPSS (Statistical Package for Social Sciences) SPSS (Statistical Package for Social Sciences) SPSS Data Editor: Microsoft Excel formatına benzer satır ve sütunlardan oluşan çalışma sayfası (*sav) Data Editör iki arayüzden oluşur. 1. Data View 2. Variable

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

Mühendislikte İstatistik Yöntemler

Mühendislikte İstatistik Yöntemler Mühendislikte İstatistik Yöntemler Referans Kitaplar Türkçe : Mühendisler için İstatistik, Mehmetçik Bayazıt, Beyhan Oğuz, Birsen Yayınevi Mühendislikte İstatistik Metodlar, Erdem KOÇ,ÇÜ, Müh.Mim.Fak.

Detaylı

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU ÖDEV: Aşağıda verilen 100 öğrenciye ait gözlem değerlerinin aritmetik ortalama, standart sapma, ortanca ve tepe değerini bulunuz. (sınıf aralığını 5 alınız) 155 160 164 165 168

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

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

BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ İÇİN İŞLETME İSTATİSTİĞİ

BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ İÇİN İŞLETME İSTATİSTİĞİ SAKARYA ÜNİVERSİTESİ BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ İÇİN İŞLETME İSTATİSTİĞİ Hafta 3 Yrd. Doç. Dr. Halil İbrahim CEBECİ Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Sakarya Üniversitesi ne aittir. "Uzaktan

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

VERİLERİN GRAFİKLER YARDIMIYLA SUNUMU. 3.2.1.Daire Grafikleri Yardımıyla Verilerin Sunumu. 3.2.2.Sütun(Çubuk) Grafikleri Yardımıyla Sunumu

VERİLERİN GRAFİKLER YARDIMIYLA SUNUMU. 3.2.1.Daire Grafikleri Yardımıyla Verilerin Sunumu. 3.2.2.Sütun(Çubuk) Grafikleri Yardımıyla Sunumu SAÜ 3. BÖLÜM VERİLERİN GRAFİKLER YARDIMIYLA SUNUMU PROF. DR. MUSTAFA AKAL İÇİNDEKİLER 3.2.Grafiksel Sunumlar 3.2.1.Daire Grafikleri Yardımıyla Verilerin Sunumu 3.2.2.Sütun(Çubuk) Grafikleri Yardımıyla

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

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

SPSS UYGULAMALARI-II Dr. Seher Yalçın 1

SPSS UYGULAMALARI-II Dr. Seher Yalçın 1 SPSS UYGULAMALARI-II 27.12.2016 Dr. Seher Yalçın 1 Normal Dağılım Varsayımının İncelenmesi Çarpıklık ve Basıklık Katsayısının İncelenmesi Analyze Descriptive Statistics Descriptives tıklanır. Açılan pencerede,

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

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

Data View ve Variable View

Data View ve Variable View SPSS i çalıştırma 0 SPSS İlk Açılışı 1 Data View ve Variable View 2 Değişken Tanımlama - 1 3 Değişken Tanımlama - 2 4 Boş Veri Sayfası 5 Veri Girişi - 1 6 Veri Girişi - 2 7 Dosya Kaydetme 1 2 3 8 File

Detaylı

Çalıştığı kurumun prestij kaynağı olup olmaması KIZ 2,85 ERKEK 4,18

Çalıştığı kurumun prestij kaynağı olup olmaması KIZ 2,85 ERKEK 4,18 1 * BAĞIMSIZ T TESTİ (Independent Samples t test) ÖRNEK: Yapılan bir anket çalışmasında katılımcılardan, çalıştıkları kurumun kendileri için bir prestij kaynağı olup olmadığını belirtmeleri istenmiş. 30

Detaylı

4.1. Grafik Sihirbazını kullanarak grafik oluşturma

4.1. Grafik Sihirbazını kullanarak grafik oluşturma BÖLÜM14 4. EXCEL DE GRAFİK Excel programının en üstün özelliklerinden bir diğeri de grafik çizim özelliğinin mükemmel olmasıdır. Excel grafik işlemleri için kullanıcıya çok geniş seçenekler sunar. Excel

Detaylı

I. İSTATİSTİK VE OLASILIK

I. İSTATİSTİK VE OLASILIK I. İSTATİSTİK VE OLASILIK Dr. İrfan Yolcubal Kocaeli Üniversitesi Jeoloji Müh. Bölümü Ders Kitabı Statistical analysis of Geological data (Koch G. S., ve Link, R. F., 1980. Dover Publications) A data-based

Detaylı

www.mehmetaksarayli.com www.mehmetaksarayli.com 1. Sözel ifadelerle açıklama 2. Tablolar halinde düzenleme 3. Grafikle gösterme

www.mehmetaksarayli.com www.mehmetaksarayli.com 1. Sözel ifadelerle açıklama 2. Tablolar halinde düzenleme 3. Grafikle gösterme VERİLERİN TABLO VE GRAFİKLARLE GÖSTERİLMESİ Dr. Mehmet AKSARAYLI D.E.Ü. İ.İ.B.F..B.F. EKONOMETRİ BÖLÜMÜ mehmet.aksarayli@deu.edu.tr Bölümün Amaçları Bu Bölümü tamamladıktan sonra neleri yapabileceksiniz:

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

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

Projede istatistik analiz planı

Projede istatistik analiz planı Projede istatistik analiz planı Prof Dr Belgin Ünal Analiz planı Proje yazımı sırasında oluşturulur Araştırmanın /projenin amaçları doğrultusunda kurgulanmalıdır. Araştırmanın yanıtlamayı planladığı sorular

Detaylı

New Project. User guide

New Project. User guide New Project User guide Table of Contents New Project... 3 Katman Yöneticisi... 4 Katman Yöneticisi Araçları... 6 Katman İşlemleri... 8 Katman Görünümü... 9 Katman Ekleme... 10 Aktif Katman Yapma... 12

Detaylı

TABLO DÜZENLEME. Biyoistatistik (Ders 5: Tablo Düzenleme) TABLO DÜZENLEME KURALLARI

TABLO DÜZENLEME. Biyoistatistik (Ders 5: Tablo Düzenleme) TABLO DÜZENLEME KURALLARI TABLO DÜZENLEME Sakarya Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı uerkorkmaz@sakarya.edu.tr Tabloların Genel Amacı Elde edilen bulguların yazı metnine başvurmadan, açık kolay anlaşılır bir

Detaylı

KATEGORİ MİZANI BAŞLARKEN KATEGORİ NEDİR? NEDEN N İHTİYAÇ DUYULUR?

KATEGORİ MİZANI BAŞLARKEN KATEGORİ NEDİR? NEDEN N İHTİYAÇ DUYULUR? KATEGORİ MİZANI Doküman Kodu : RNT-02 Açıklama : Vio Kategori Mizanı Kullanımı Kapsam : Vio Nitelikleri Revizyon No : 2 Yayın Tarihi : Aralık 2012 BAŞLARKEN SKOR YAZILIM tarafından geliştirilen ticari

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

DÖNEM II ÜROGENİTAL SİSTEM VE HASTALIKLARIN BİYOLOJİK TEMELLERİ DERS KURULU. Yrd.Doç.Dr.İsmail YILDIZ BİYOİSTATİSTİK AD DERS NOTLARI

DÖNEM II ÜROGENİTAL SİSTEM VE HASTALIKLARIN BİYOLOJİK TEMELLERİ DERS KURULU. Yrd.Doç.Dr.İsmail YILDIZ BİYOİSTATİSTİK AD DERS NOTLARI DÖNEM II ÜROGENİTAL SİSTEM VE HASTALIKLARIN BİYOLOJİK TEMELLERİ DERS KURULU Yrd.Doç.Dr.İsmail YILDIZ BİYOİSTATİSTİK AD DERS NOTLARI 05.05.2014 Pazartesi, Saat:11.30-12.20;Korelasyon ve Regresyon Uygulaması

Detaylı

SPSS de Tanımlayıcı İstatistikler

SPSS de Tanımlayıcı İstatistikler SPSS de Tanımlayıcı İstatistikler Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı SPSS programında belirtici istatistikler 4 farklı menüden yararlanılarak

Detaylı

İş Akış Yönetimi LOGO KASIM 2011

İş Akış Yönetimi LOGO KASIM 2011 İş Akış Yönetimi LOGO KASIM 2011 içindekiler İş Akış Yönetimi...3 İş Akış Rol Tanımları...4 İş Akış Rol Tanımı...5 Sicil İş Akış Rol Tanımları...6 İş Akış Rol Tanımı...7 İş Akış Kartları...8 İş Akışı...9

Detaylı

Korelasyon ve Regresyon

Korelasyon ve Regresyon Korelasyon ve Regresyon Korelasyon- (lineer korelasyon) Açıklayıcı (Bağımsız) Değişken x çalışma zamanı ayakkabı numarası İki değişken arasındaki ilişkidir. Günlük sigara sayısı SAT puanı boy Yanıt (Bağımlı)

Detaylı

Excel Nedir? Microsoft Excell. Excel de Çalışma sayfası-tablo

Excel Nedir? Microsoft Excell. Excel de Çalışma sayfası-tablo Microsoft Excell Excel Nedir? Excel programı; veriler üzerinde hesap yapabilme, verileri tabloya dönüştürebilme, verileri karşılaştırıp sonuç üretebilme, grafik oluşturma, veri yönetimi yapabilir. http://mf.dpu.edu.tr/~eyup

Detaylı

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler BÖLÜM 2 AÇIKLAYICI (BETİMLEYİCİ) İSTATİSTİK Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU 1-Açıklayıcı (Betimleyici) İstatistik İnceleme sonucu elde edilen ham verilerin istatistiksel

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

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

Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Tablolar ve Grafiksel Yöntemler

Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Tablolar ve Grafiksel Yöntemler Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Tablolar ve Grafiksel Yöntemler Frekans Dağılımları Verilerin Düzenlenmesi Sıralı dizi bir dizi verinin küçükten büyüğe yada büyükten küçüğe göre sıralanması Dağılı

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

Varyans Analizi (ANOVA) Kruskal-Wallis H Testi. Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

Varyans Analizi (ANOVA) Kruskal-Wallis H Testi. Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Varyans Analizi (ANOVA) Kruskal-Wallis H Testi Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Konu Başlıkları Tek Yönlü Varyans Analizi SPSS de Tek

Detaylı

Student t Testi. Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

Student t Testi. Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Student t Testi Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Konu Başlıkları Tek örnek t testi SPSS de tek örnek t testi uygulaması Bağımsız iki örnek

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

19. BÖLÜM BİRBİRİYLE İLİŞKİLİ OLAN İKİ DEĞİŞKENDEN BİRİSİNDEKİ DEĞİŞİME GÖRE DİĞERİNİN ALACAĞI DEĞERİ YORDAMA (KESTİRME) UYGULAMA-I

19. BÖLÜM BİRBİRİYLE İLİŞKİLİ OLAN İKİ DEĞİŞKENDEN BİRİSİNDEKİ DEĞİŞİME GÖRE DİĞERİNİN ALACAĞI DEĞERİ YORDAMA (KESTİRME) UYGULAMA-I 19. BÖLÜM BİRBİRİYLE İLİŞKİLİ OLAN İKİ DEĞİŞKENDEN BİRİSİNDEKİ DEĞİŞİME GÖRE DİĞERİNİN ALACAĞI DEĞERİ YORDAMA (KESTİRME) UYGULAMA-I Bir dil dershanesinde öğrenciler talep ettikleri takdirde, öğretmenleriyle

Detaylı

SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI

SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI Sayı ekseni üzerindeki tüm noktalarda değer alabilen değişkenler, sürekli değişkenler olarak tanımlanmaktadır. Bu bölümde, sürekli değişkenlere uygun olasılık dağılımları üzerinde

Detaylı

DENEME SINAVI. ECDL BAŞLANGIÇ Hesap Tablosu

DENEME SINAVI. ECDL BAŞLANGIÇ Hesap Tablosu DENEME SINAVI ECDL BAŞLANGIÇ Hesap Tablosu 1. Hesap Çizelgesi (Microsoft Office - Excel) uygulamasını açınız. Başlat > Programlar > Microsoft Office > Microsoft Office Excel 2003 yolu izlenerek Excel programı

Detaylı

ALIŞTIRMA 2 GSYİH. Toplamsal Ayrıştırma Yöntemi

ALIŞTIRMA 2 GSYİH. Toplamsal Ayrıştırma Yöntemi ALIŞTIRMA 2 GSYİH Bu çalışmamızda GSYİH serisinin toplamsal ve çarpımsal ayrıştırma yöntemine göre modellenip modellenemeyeceği incelenecektir. Seri ilk olarak toplamsal ayrıştırma yöntemine göre analiz

Detaylı

Sürekli Rastsal Değişkenler

Sürekli Rastsal Değişkenler Sürekli Rastsal Değişkenler Normal Dağılım: Giriş Normal Dağılım: Tamamen ortalaması ve standart sapması ile tanımlanan bir rastsal değişken, X, için oluşturulan sürekli olasılık dağılımına normal dağılım

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

Çapraz Tablo ve Diğer Tabloları Oluşturabilmek Bu Tablolara Uygun Çok Yönlü Grafikleri Çizebilmek

Çapraz Tablo ve Diğer Tabloları Oluşturabilmek Bu Tablolara Uygun Çok Yönlü Grafikleri Çizebilmek Çapraz Tablo ve Diğer Tabloları Oluşturabilmek Bu Tablolara Uygun Çok Yönlü Grafikleri Çizebilmek Marjinal Tablo (Sıklık Tablosu) Gözlemlerin, incelenen herhangi bir değişkenin kategorilerine, değerlerine

Detaylı

Programın Tanıtımı 2-4- 1-3- 8-9- 10-11- 12- 13-

Programın Tanıtımı 2-4- 1-3- 8-9- 10-11- 12- 13- ISIS VERİ YÖNETİMİ Programın Tanıtımı 1-3- 2-4- 6-7- 5-8- 9-10- 11-12- 13-1- Bu bölüme aranacak sorgu için 2 tarih arası bilgi gün / ay / yıl / saat / dakika cinsinden girilir. 2- Arama kriterlerinden

Detaylı

ORTALAMA ÖLÇÜLERİ. Ünite 6. Öğr. Gör. Ali Onur CERRAH

ORTALAMA ÖLÇÜLERİ. Ünite 6. Öğr. Gör. Ali Onur CERRAH ORTALAMA ÖLÇÜLERİ Ünite 6 Öğr. Gör. Ali Onur CERRAH Araştırma sonucunda elde edilen nitelik değişkenler hakkında tablo ve grafikle bilgi sahibi olunurken, sayısal değişkenler hakkında bilgi sahibi olmanın

Detaylı

SPSS (Statistical Package for Social Sciences)

SPSS (Statistical Package for Social Sciences) SPSS (Statistical Package for Social Sciences) SPSS Data Editor: Microsoft Excel formatına benzer satır ve sütunlardan oluşan çalışma sayfası (*sav) SPSS Data Editör iki arayüzden oluşur. 1. Data View

Detaylı

BÖLÜM 14 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 3 (ORTALAMALARIN KARŞILAŞTIRILMASI)

BÖLÜM 14 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 3 (ORTALAMALARIN KARŞILAŞTIRILMASI) 1 BÖLÜM 14 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 3 (ORTALAMALARIN KARŞILAŞTIRILMASI) Hipotez testi konusunda görüldüğü üzere temel betimleme, sayma ve sınıflama işlemlerine dayalı yöntemlerin ötesinde normal dağılım

Detaylı

Ki- Kare Testi ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ İYİ UYUM TESTİ Prof.Dr. Nihal ERGİNEL

Ki- Kare Testi ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ İYİ UYUM TESTİ Prof.Dr. Nihal ERGİNEL ANADOLU ÜNİVERSİTESİ ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ İYİ UYUM TESTİ Prof.Dr. Nihal ERGİNEL İYİ UYUM TESTİ Rassal değişkenin olasılık yoğunluk fonksiyonunun ve parametresinin bilinmediği, ancak belirli

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

Adım Adım SPSS. 1- Data Girişi ve Düzenlemesi 2- Hızlı Menü. Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011

Adım Adım SPSS. 1- Data Girişi ve Düzenlemesi 2- Hızlı Menü. Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011 Adım Adım SPSS 1- Data Girişi ve Düzenlemesi 2- Hızlı Menü Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011 File (Dosya) Menüsü Excel dosyalarını SPSS e aktarma Variable View (Değişken Görünümü 1- Name (İsim - Kod)

Detaylı

ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. Nokta Grafikleri. Ders 2 Minitab da Grafiksel Analiz-II Tanımlayıcı İstatistikler

ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. Nokta Grafikleri. Ders 2 Minitab da Grafiksel Analiz-II Tanımlayıcı İstatistikler ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI Nokta Grafikleri Nokta grafikleri örnek veri dağılımlarını değerlendirmek ve karşılaştırmak için kullanılır. Bir nokta grafiği örneklem verilerini gruplandırır

Detaylı

ELEKTRONİK ÇİZELGE. Hücreleri Biçimlendirme. Formülleri Kullanma. Verileri Sıralama. Grafik Oluşturma 1) HÜCRELERİ BİÇİMLENDİRME

ELEKTRONİK ÇİZELGE. Hücreleri Biçimlendirme. Formülleri Kullanma. Verileri Sıralama. Grafik Oluşturma 1) HÜCRELERİ BİÇİMLENDİRME Hücreleri Biçimlendirme ELEKTRONİK ÇİZELGE Formülleri Kullanma Verileri Sıralama Grafik Oluşturma 1) HÜCRELERİ BİÇİMLENDİRME Elektronik Çizelge de sayıları; bin ayracı, yüzde oranı, tarih/saat ve para

Detaylı

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ İST 213 OLASILIK DERSİ TANIMLAR VE VERİ SINIFLAMASI

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ İST 213 OLASILIK DERSİ TANIMLAR VE VERİ SINIFLAMASI ANADOLU ÜNİVERSİTESİ İST 213 OLASILIK DERSİ TANIMLAR VE VERİ SINIFLAMASI DOÇ. DR. NİHAL ERGİNEL TANIMLAR VE VERİ SINIFLAMASI Olasılık, ilgilenilen olay/olayların meydana gelme olabilirliğinin ölçülmesidir.

Detaylı

K-S Testi hipotezde ileri sürülen dağılımla örnek yığılmalı dağılım fonksiyonunun karşılaştırılması ile yapılır.

K-S Testi hipotezde ileri sürülen dağılımla örnek yığılmalı dağılım fonksiyonunun karşılaştırılması ile yapılır. İstatistiksel güven aralıkları uygulamalarında normallik (normal dağılıma uygunluk) oldukça önemlidir. Kullanılan parametrik istatistiksel tekniklerin geçerli olabilmesi için populasyon şans değişkeninin

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

BİYOİSTATİSTİK MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ BİYOİSTATİSTİK MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ B Doç. Dr. Mahmut AKBOLAT *Bir veri setinin merkez noktasını gösteren, serinin normal değerinin bir göstergesi olan ve veriyi tek bir değerle ifade eden değerlere

Detaylı

22. Ölçü ve Kot Eklemek

22. Ölçü ve Kot Eklemek 22. Ölçü ve Kot Eklemek Bu Konuda Öğrenilecekler: Ölçülendirme birimi ve hassasiyetini ayarlamak Doğrusal ölçülendirme aracı geçerli ayarları ile çalışmak Doğrusal ölçülendirme çizgisi oluşturmak Mevcut

Detaylı

BÖLÜM12. 2- FORMÜLLER ve OTOMATİK TOPLAM. 2.1. Formüller

BÖLÜM12. 2- FORMÜLLER ve OTOMATİK TOPLAM. 2.1. Formüller BÖLÜM12 2- FORMÜLLER ve OTOMATİK TOPLAM 2.1. Formüller Formül, bir sayfadaki verilerin aritmetiksel, mantıksal, istatistiksel vb. işlemleri yapması için kullanılan denklemlerdir ve bize sonuç bildirirler.

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

Frekans. Hemoglobin Düzeyi

Frekans. Hemoglobin Düzeyi GRUPLARARASI VE GRUPİÇİ KARŞILAŞTIRMA YÖNTEMLERİ Uzm. Derya ÖZTUNA Yrd. Doç. Dr. Atilla Halil ELHAN 1. ÖNEMLİLİK (HİPOTEZ) TESTLERİ Önemlilik testleri, araştırma sonucunda elde edilen değerlerin ya da

Detaylı

NEW LOGO FUAR SİPARİŞ PAKETİ

NEW LOGO FUAR SİPARİŞ PAKETİ NEW LOGO FUAR SİPARİŞ PAKETİ Gerekli Kurulum Dosyaları 1.)Terminalden gelen siparişlerimizin Logo programına entegrasyonu için New Logo Order Transfer programı kullanılacaktır. 2-)Elterminali ile sipariş

Detaylı

Page 1. b) Görünüşlerdeki boşluklar prizma üzerinde sırasıyla oluşturulur. Fazla çizgiler silinir, koyulaştırma yapılarak perspektif tamamlanır.

Page 1. b) Görünüşlerdeki boşluklar prizma üzerinde sırasıyla oluşturulur. Fazla çizgiler silinir, koyulaştırma yapılarak perspektif tamamlanır. TEKNİK BİLİMLER MESLEK YÜKSEKOKULU Teknik Resim İzometrik Perspektifler Küpün iz düşüm düzlemi üzerindeki döndürülme açısı eşit ise kenar uzunluklarındaki kısalma miktarı da aynı olur. Bu iz düşüme, izometrik

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

DENEY 0. Bölüm 1 - Ölçme ve Hata Hesabı

DENEY 0. Bölüm 1 - Ölçme ve Hata Hesabı DENEY 0 Bölüm 1 - Ölçme ve Hata Hesabı Amaç: Ölçüm metodu ve cihazına bağlı hata ve belirsizlikleri anlamak, fiziksel bir niceliği ölçüp hata ve belirsizlikleri tespit etmek, nedenlerini açıklamak. Genel

Detaylı

SPPS. Verileri Düzenleme ve Değiştirme 3 - Data Menüsü. Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011

SPPS. Verileri Düzenleme ve Değiştirme 3 - Data Menüsü. Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011 SPPS Verileri Düzenleme ve Değiştirme 3 - Data Menüsü Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011 Data Menüsü 1- Define Variable 1- Properties (Değişken Özelliklerini Tanımlama) Değişken özelliklerini tanımlamak

Detaylı

ÜNİTE:1. İstatistiğin Tanımı, Temel Kavramlar ve İstatistik Eğitimi ÜNİTE:2. Veri Derleme, Düzenleme ve Grafiksel Çözümleme ÜNİTE:3

ÜNİTE:1. İstatistiğin Tanımı, Temel Kavramlar ve İstatistik Eğitimi ÜNİTE:2. Veri Derleme, Düzenleme ve Grafiksel Çözümleme ÜNİTE:3 ÜNİTE:1 İstatistiğin Tanımı, Temel Kavramlar ve İstatistik Eğitimi ÜNİTE:2 Veri Derleme, Düzenleme ve Grafiksel Çözümleme ÜNİTE:3 Ortalamalar, Değişkenlik ve Dağılma Ölçüleri ÜNİTE:4 Endeksler ÜNİTE:5

Detaylı

Konu : 2017 Yılına, Yılsonu Devir İşlemleri

Konu : 2017 Yılına, Yılsonu Devir İşlemleri Bilgi Konu : 2017 Yılına, Yılsonu Devir İşlemleri Presto Plus da iki farklı tip devir yapılabilir. İhtiyaca göre bu iki devir programından birisi tercih edilerek devir işlemi yapılmalıdır. Devir işlemlerinden

Detaylı

Türev Uygulamaları ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV

Türev Uygulamaları ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV Türev Uygulamaları Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV ÜNİTE 10 Amaçlar Bu üniteyi çalıştıktan sonra; türev kavramı yardımı ile fonksiyonun monotonluğunu, ekstremum noktalarını, konvekslik ve konkavlığını, büküm

Detaylı

İş Akış Yönetimi LOGO Kasım 2014

İş Akış Yönetimi LOGO Kasım 2014 İş Akış Yönetimi LOGO Kasım 2014 İçindekiler İş Akış Yönetimi... 3 Görevler... 4 Görev Bilgileri... 5 Mesajlar... 7 Zaman Ayarlayıcı İşlemler... 8 Zamanlanmış Görevler... 10 Zamanlanmış Görev Bilgileri...

Detaylı

Probability Density Function (PDF, Sürekli fonksiyon)

Probability Density Function (PDF, Sürekli fonksiyon) Varyans Bir serideki her elemanın ortalamadan farklarının karelerinin toplamının, serideki eleman sayısına bölümü ile elde edilir. Standart Sapma Varyansın kareköküdür. Eğer birçok veri ortalamaya yakın

Detaylı

1. MİCROSOFT EXCEL 2010 A GİRİŞ

1. MİCROSOFT EXCEL 2010 A GİRİŞ 1. MİCROSOFT EXCEL 2010 A GİRİŞ 1.1. Microsoft Excel Penceresi ve Temel Kavramlar Excel, Microsoft firması tarafından yazılmış elektronik hesaplama, tablolama ve grafik programıdır. Excel de çalışılan

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

Zaman Ayarlayıcı İşlemler

Zaman Ayarlayıcı İşlemler Zaman Ayarlayıcı İşlemler LOGO Haziran 2008 İçindekiler Logo-GO Zaman Ayarlayıcı İşlemler...3 Zamanlanmış Görevler...5 Zamanlanmış Görev Bilgileri...5 Hatırlatıcı...8 Hatırlatıcı Bilgileri...9 Mesajlar...11

Detaylı

1. Web Sitesine Giriş 1. Giriş Yapmak için tıklayın tıklanır.

1. Web Sitesine Giriş 1. Giriş Yapmak için tıklayın tıklanır. 1. Web Sitesine Giriş 1. Giriş Yapmak için tıklayın tıklanır. 2. Aşağıdaki ekranda e-mail adresi ve şifre ile giriş yapılır. Şifrenizi hatırlamıyorsanız Şifremi unuttum bağlantısı kullanılarak yeni şifrenin

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

Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Sayısal Yöntemler

Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Sayısal Yöntemler Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Sayısal Yöntemler Merkezi Eğilim Ölçüleri Merkezi eğilim ölçüsü, bir veri setindeki merkezi, yada tipik, tek bir değeri ifade eder. Nicel veriler için, reel sayı çizgisindeki

Detaylı

TABLETLERİN OKULLARA TESLİMATI

TABLETLERİN OKULLARA TESLİMATI TABLETLERİN OKULLARA TESLİMATI Okullara Tablet Teslimatı Nasıl Yapılacak? Tabletler Dağıtım Planına göre Üretici Firma tarafından kargoya verilir. Tablet teslimatını yapacak ekip, kargoyu alır, ilgili

Detaylı

Mühendislikte İstatistik Yöntemler

Mühendislikte İstatistik Yöntemler .0.0 Mühendislikte İstatistik Yöntemler İstatistik Parametreler Tarih Qma.3.98 4..98 0.3.983 45 7..984 37.3.985 48 0.4.986 67.4.987 5 0.3.988 45.5.989 34.3.990 59.4.99 3 4 34 5 37 6 45 7 45 8 48 9 5 0

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

KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ. Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN

KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ. Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN Günlük hayattan birkaç örnek Gelişim dönemindeki bir çocuğun boyu ile kilosu arasındaki ilişki Bir ailenin tükettiği günlük ekmek sayısı ile ailenin

Detaylı

EXCEL 2007 ELEKTRONİK ÇİZELGE

EXCEL 2007 ELEKTRONİK ÇİZELGE EXCEL 2007 ELEKTRONİK ÇİZELGE Excel, Microsoft Office paketinde yer alan ve iş hayatında en sık kullanılan programlardandır. Bir hesap tablosu programıdır. Excel, her türlü veriyi (özellikle sayısal verileri)

Detaylı

Tanı Testlerinin Değerlendirilmesi. ROC Analizi. Prof.Dr. Rian DİŞÇİ

Tanı Testlerinin Değerlendirilmesi. ROC Analizi. Prof.Dr. Rian DİŞÇİ Tanı Testlerinin Değerlendirilmesi ROC Analizi Prof.Dr. Rian DİŞÇİ İstanbul Üniversitesi, Onkoloji Enstitüsü Kanser Epidemiyolojisi Ve Biyoistatistik Bilim Dalı Tanı Testleri Klinik çalışmalarda, özellikle

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

2. BÖLÜM: REGRESYON ANALİZİ

2. BÖLÜM: REGRESYON ANALİZİ 2. BÖLÜM: REGRESYON ANALİZİ Bu bölümde; Basit bir Regresyon Analizi EViews çalışma dosyası oluşturma EViews çalışma dosyasına veri girme EViews ta grup oluşturma EViews ta grafik çizme EViews ta yeni değişken

Detaylı

İSTATİSTİK. İstatistik Nedir? İstatistiksel Araştırmanın Amacı

İSTATİSTİK. İstatistik Nedir? İstatistiksel Araştırmanın Amacı İSTATİSTİK İstatistik, belirli amaçlar için veri toplama, toplanan verileri tasnif etme, çözümleme ve yorumlama bilimidir Yrd. Doç. Dr. Hamit AYDIN İstatistik Nedir? Latince de durum anlamına gelen status

Detaylı

Okul Web Sitesi Yönetim Paneli Kullanımı

Okul Web Sitesi Yönetim Paneli Kullanımı Millî Eğitim Bakanlığı Bilgi İşlem Grup Başkanlığı tarafından ortak web sitesi tasarım çalışması yapılmıştır. Çalışmanın amacı tüm kurumlarımızın standart bir web sayfasına sahip olmalarını sağlamaktır.

Detaylı

BÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM

BÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM 1 BÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM Normal dağılım; 'normal dağılım eğrisi (normaly distribution curve)' ile kavramlaştırılan hipotetik bir evren dağılımıdır. 'Gauss dağılımı' ya da 'Gauss eğrisi' olarak da bilinen

Detaylı