KORELASYON VE REGRESYON UYGULAMASI
|
|
- Ebru Ceren
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 KORELASYON VE REGRESYON UYGULAMASI (BİLGİSAYARDA İSTATİSTİK ÇÖZÜMLEMELER) Yrd.Doç.Dr. İsmail YILDIZ Biyoistatistik AD Öğretim üyesi 1
2 REGRESYON ve KORELASYON ANALİZİ Bağımlı değişkenin diğer açıklayıcı değişkenlerden nasıl etkilendiğini, bu etkilenme biçiminin hangi matematik modelle açıklanabileceğini, belirlenen matematik modelin açıklayıcılık derecesini incelemek, nedensonuç ilişkilerini belirlemek için yararlanılan yönteme regresyon ve korelasyon yöntemleri ya da regresyon ve korelasyon analizi denilmektedir.
3 Modelin Önemliliği X ve Y değişkenlerinin doğrusal bağıntısını veren Y=a+bX modelinin geçerliliğini belirlemek için Regresyon Analizi yönteminden yararlanılır. Modelin önemliliği, belirlenen model ile Y nin değişiminin X tarafından ne kadar açıklanabildiğinin kontrolu yapılır. Modelin önemliliği aynı zamanda eğimin (regresyon katsayısının önemliliğini ve iki değişken arasındaki korelasyonun da önemliliğini verir.
4 Regresyon Analizi tablosu DK sd KT KO F p Regresyon 1 RKT RKO RKO/AKO Artık n-2 AKT AKO - - Genel n-1 GK Y F(rsd, asd)<f(0.05,rsd,asd) P>0.05 ns. Model önemsiz F(rsd, asd)>f(0.05,rsd,asd) P<0.05 * Model önemli. F(rsd, asd)<f(0.01,rsd,asd) P<0.01 ** Çok Model önemli. F(rsd, asd)<f(0.001,rsd,asd) P<0.001 *** İleri Derecede Model önemli.
5 Korelasyon Analizi İki sayısal değişken arasında ilişki olup olmadığının araştırılmasında kullanılır * r bağıntının gücünü gösterir * p isatistiksel anlamlılığı gösterir Pearson korelasyon analizi * Degişkenler en az biri normal veya normale yakın dağılmış ise kullanılır Spearman Korelasyon analizi * Değişkenlerin ikisi birden normal dağılmamışsa kullanılır * Değişkenlerden en az biri ordinal değişken ise
6 Analyze Korelasyon Analizi Corralate Bivariate Korelasyonu araştırılan degişkenler variable kutusuna atılır (pearson veya spearman seçilir) OKEY r değeri 1 (- / +) Yaklaştıkça güçlü r değeri sıfıra Yaklaştıkça zayıf İlişkiyi gösterir Correlation tablosunda iki değişkenin kesiştiği kutucuktaki sig. (2-tailed ) değeri p değerini verir Pearson correlation ise r değerini verir
7 1-Analyze, 2-Correlate, 3-Bivariate butonuna basılır 1 2 3
8 1. Korelasyonu araştırılacak değişkenler variables kutusuna atılır 2. Pearson / Spearman seçilir, OK butonuna basılır 1 3 2
9 1. Correlations tablosuna bakılır 2. r değeri önünde (-) yok dogru yönlü bağıntı var demektir 3. p değeri istatistiksel anlamlılığı gösterir 1 Örn: Hb1 ile mcv arasındaki korelasyon araştırılıyor 2 r: p: 0.005
10 Analyze Regresyon Analizi Regression Linear Dependent kutusuna bağımlı degişken Independent kutusuna tüm bağımsız değişkenler atılır OKEY Regresyon denklemi: (Coefficients tablosunda B sütunundaki değerler ) Constant + her bagımsız degişkenin katsayısı Anova tablosunda regression satırının Sig değeri bağımsız değişkenlerin total etkisini verir Coefficients tablosunda her bağımsız değişken için Sig değerine bakılır
11 1-Analyze, 2-Regression, 3-linear butonuna basılır 1 2 3
12 1-Bağımlı değişken dependent kutusuna, 2-Bağımsız değişkenlerin tamamı indebendent kutusuna atılır, 3-Okey 1 2 3
13 1-Anova tablosundaki Sig değeri bağımsız değişkenlerin toplam etkisini sunar. Örn: Sig değeri P=0.012 Yani hemoglobin üzerinde demir, DBK, transferrin ve folik asit toplam olarak anlamlı bir etkiye sahip
14 1-Coefficient tablosundaki Sig değeri bağımsız değişkenlerin ayrı ayrı Sig değerlerine bakılır. Demir:0.312, DBK:0.078, transfr:0.042, folik:0.003
15 1-Regresyon denklemi çıkarılırken Coefficient tablosundaki B sütunundaki degerler alınır( Hemoglobin1 : Constant +Demir +DBK +Transfer +Folik) HB1: demir DBK Transfr 0.02folik
16 Orta Okul öğrencisinin Matematik ve Zeka Puanları Öğr. No Mat_P (Y) Zeka_P (X) T
17 Şekil Orta Okul Öğrencisinin Matematik ve Zeka Puanları İlişki Grafiği
18 Tablo- Orta Okul öğrencisinin Matematik ve Zeka Puanları ve gerekli hesaplamalar Öğr. No Mat_P (Y) Zeka_P (X) Y2 X2 XY T
19 ÇT xy ÇT xy X Y i i ( X i)( Yi ) n (804)(774) X Y a 804/10 774/10 Y bx KT x X i 2 ( X i ) n 2 a *80.4 KT x (804) a b ÇT / KT xy x b / Regresyon Denklemi Y * X b 1.111
20 SPSS de REGRESYON SPSS veri sayfasında X ve Y verilerini farklı sütunlara giriniz Analyze > Regression >Linear seçeneklerini tıklayınız. İşlem penceresinde X ve Y değişkenlerini doğru tanımlayarak alanlara taşıyınız. OK tıklayınız.
21
22 SPSS de REGRESYON
23
24 Model 1 Regress ion Res idual Total ANOVA b Sum of Squares df Mean Square F Sig a a. Predic tors: (Constant), ZEKA_P b. Dependent Variable: MAT_PU AN Model 1 (Constant) ZEKA_P Unstandardized Coeff icients a. Dependent Variable: MAT_PUAN Coefficients a Standardized Coeff icients B Std. Error Beta t Sig
25 KORELASYON ve ÇEŞİTLERİ Korelasyon (Correlation), değişkenler arasındaki ilişkinin yönünü, derecesini ve önemini ortaya koyan istatistiksel yöntemdir. Değişkenlerin sayısına ve hesaplama biçimine göre; İkili (Bivariate) Korelasyon Kısmi (Partial) Korelasyon Çoklu (Multiple) Korelasyon Setlerarası (Canonical) Korelasyon İsimleri ile anılır.
26 BASİT KORELASYON ANALİZİ (PEARSON KORELASYON ANALİZİ) İki değişken arasındaki ilişkiyi, önemini, yönünü inceleyen korelasyon yöntemidir. Korelasyon, korelasyon katsayısı ile ölçülür. r XY ile gösterilir. n i n i i i n i n i i i n i n i i n i i i i XY n Y Y n X X n Y X X Y r
27 BASİT KORELASYON ANALİZİ (PEARSON KORELASYON ANALİZİ) Pearson Korelasyon Katsayısı r XY kareler terimleri cinsinden aşağıdaki gibi hesaplanır. r XY KT CT X XY * KT Y Korelasyon Katsayısının önemliliği t testi ile değerlendirilir. r ( n 2) t sd n 2 1 r 2
28 Korelasyon Katsayısının Hesaplanması ÇT xy KT x 2 (774) KTY KT Y r * t t 0.932* (10 2) 1 (0.932) , sd 8, P 0.001***
29 SPSS de KORELASYON ANALİZİ Regresyon ve Korelasyon Birbirini tamamlayan iki kardeş yöntemdir. Eğer Regresyon analizi yapılıyor ise sonuçlar içinde Korelasyon analizi sonuçları da yer alır. Eğer veriler veri sayfasına girildikten sonra yalnız korelasyon analizi yapılacak ise; Analyze>Correlation>Bivariate seçenekleri Kullanılır.
30 SPSS de KORELASYON ANALİZİ
31
32 Correlati ons MAT_PUAN ZEKA_P MAT_PUAN Pears on Correlation ** Sig. (2-t ailed)..000 N ZEKA_P Pears on Correlation.932** Sig. (2-t ailed).000. N **. Correlation is signif icant at the 0.01 lev el (2-tailed).
33 Verilere basit doğrusal regresyon uygulanıyor ise korelasyon analizi sonuçları da regresyon çıktısı içinde yer alır. Mat_P ve Zeka_P verileri Örneğimize regresyon uygulaması tekrarlanırsa sonuçlar aşağıdaki gibi elde edilir.
34 Correlations MAT_PUAN Z EKA_P MAT_PUAN Pearson Correlation ** Sig. (2-t ailed)..000 N ZEKA_P Pearson Correlation.932** Sig. (2-t ailed).000. N **. Correlation is signif icant at the 0.01 lev el (2-tailed). Model 1 Model Summary Adjust ed Std. Error of R R Square R Square the Estim ate.932 a a. Predictors: (Constant), ZEKA_P Model 1 (Constant) ZEKA_P Uns tandardized Coef f icients a. Dependent Variable: MAT_PUAN Coefficients a Standardi zed Coeff icien ts B Std. Error Beta t Sig
35 Basit Doğrusal Regresyon Basit doğrusal regresyon bize normal dağılmış, hakkında aralıklı/oranlı ölçekle veri toplanmış iki değişken arasında doğrusal ilişki olup olmadığını test etme olanağı verir. Değişkenlerden biri tahmin, biri sonuç değişkenidir. Örneğin, Başka bir deyişle aşağıda verilen 200 öğrencinin okuma puanlarından yazma puanlarını tahmin etmeye çalışalım.
36 Önce hipotez kuralım Boş Hipotez (H 0 ): Öğrencilerin okuma ve yazma puanları arasında doğrusal bir ilişki yoktur. Araştırma Hipotezi (H 1 ): Öğrencilerin okuma ve yazma puanları arasında doğrusal bir ilişki vardır. H 0 : ų = ų 0 H 1 : ų ų 0 Boş hipotezleri büyüktür/küçüktür diye de kurabilirsiniz. O zaman tek kuyruk (büyükse sol, küçükse sağ) test yapılır. Örneğin, H 0 : Öğrencilerin okuma puanları yüksekse yazma puanları da yüksektir. H 1 : Öğrencilerin okuma puanları yüksekse yazma puanları düşüktür. H 0 : ų > ų 0 H 1 : ų < ų 0
37 Basit Doğrusal Regresyon Testi (SPSS) Menüden: Analyze -> regression-> linear ı seçin Yazma puanını bağımlı, okuma puanını bağımsız değişken olarak seçin. OK e tıklayın
38 Basit doğrusal regresyon test sonucu Model 1 Variables Entered/Removed b Variables Variables Entered Remov ed Method okuma puani a. Enter a. All requested v ariables entered. b. Dependent Variable: y azma puani Model 1 Model 1 Model Summary Adjust ed Std. Error of R R Square R Square the Estim ate,597 a,356,353 7,625 a. Predictors: (Constant), okuma puani Regress ion Res idual Total ANOVA b Sum of Squares df Mean Square F Sig. 6367, , ,521,000 a 11511, , , a. Predictors: (Constant), okuma puani b. Dependent Variable: yazma puani Coefficients a Model 1 (Constant) okuma puani Uns tandardized Coef f icients a. Dependent Variable: yazma puani Standardized Coef f icients B Std. Error Beta t Sig. 23, 959 2, 806 8, 539,000,552,053,597 10, 465,000
39 Tabloların yorumu Yazma puanıyla okuma puanı arasında pozitif (0,552) bir ilişki var. t- değerinden bu ilişkinin istatistiksel açıdan anlamlı olduğunu görüyoruz (t = 10,47, p =0,000). Okuma ile yazma arasında istatistiksel açıdan anlamlı pozitif doğrusal bir ilişki vardır. Boş hipotez reddedilir Bu ilişki için basit doğrusal regresyon formülü: Yazma puanı = 23, ,597*okuma puanı
40 Saçılım grafiği Nitekim bu pozitif doğrusal ilişkiyi; Graphs Scatterplot Simple Scatter ı seçip x eksenine okuma puanı, y eksenine yazma puanını atayarak aşağıdaki saçılım grafiğinde görebilirsiniz.
41 ÖRNEK: 9 bireyin günlük içtikleri sigara sayısı(giss) ve sistolik kan basınçları(skb) olarak aşağıdaki gibi verilmiştir. GİSS ile SKB arasındaki denklemi bulunuz. İki değişken arasındaki ilişkiyi bulunuz ve ilişkinin önemliliğini test ediniz. GİSS SKB
42 ÇÖZÜM: 1.Veri giriş sayfasında SKB ve GİSS adlı iki değişken oluşturularak, altına değerleri aşağıdaki şekilde girilir.
43 2.Analyze > Regrasyon > Linear seçenekleri aşağıdaki şekilde tıklanır.
44 3.Gelen pencerede dependet SKB Independet GİSS aşağıdaki şekilde Taşınır.
45 4. tıklanır. 5. Gelen Regrasyon analizi çıktı tablosundan; REGRASYON ANALİZİ a Predictors: (Constant), GISS b Dependent Variable: SKB Sum of Mean Model Squares df Square F Sig. 1 Regression 22, ,469 30,923,001(a) Residual 5,086 7,727 Total 27,556 8
46 Bu tabloda regrasyon karşısındaki değerler kullanılır. SKB= *GİSS Yorum: 0.001<0.001 olduğundan günlük içilen sigara sayıları bireylerin kan basınçlarını önemli oranda etkilemektedir. yorumu yapılır.
47 ÖRNEK: 10 x hastasının serum fosfat düzeyleri ile serum protein düzeyleri aşağıda verilmiştir. Protein: 1; 1.05; 1.73; 1.65; 1.53; 2.89; 3.04; 3.09; 3.36; 1.73 Fosfat : 2.02; 3.83; 4.44; 6.52; 7.13; 11.83; 13.31; 11.03; 11.29; ÇÖZÜM: SPSS te Korelasyon analizi yapmak için; 1.Veri giriş sayfasında Protein ve Fosfat adlı iki değişken oluşturularak, altına değerleri aşağıdaki şekilde girilir.
48 2.Analyze>Correlate>Bivariate seçeneği aşağıdaki şekilde tıklanır.
49 3. Gelen Pencerede Variable alanına değişkenler aşağıdaki şekilde taşınır.
50 4.Test of Significance alanında tıklanır. two-tailed olasılık seçeneği 5. tıklanır. 6. Gelen Korelasyon analizi çıktı tablosundan;
51 KORELASYON ANALİZİ PROTEIN FOSFAT PROTEIN Pearson Correlation 1,771(**) Sig. (2-tailed).,009 N FOSFAT Pearson Correlation,771(**) 1 Sig. (2-tailed),009. N Test Kalıbı [r=0.771, ve n=10, P=0,009] olarak yazılır. 8. Karşılaştırma: P=0.009<P=0.01 olduğu görülür. 9. Yorum: 0.009<0.01 olduğundan İlişki çok anlamlı bulunmuştur. Yani İki değişken arasında pozitif yönde bir ilişki vardır yorumu yapılır.
52 UYGULAMA: 20 y hastasının serum fosfat düzeyleri ile serum protein düzeyleri ölçülmüştür. Veriler aşağıdaki tabloda verilmiştir. Y hastalarında serum-protein düzeyi ile serum-fosfat düzeyleri arasındaki ne düzeyde ilişki vardır? iki değişken arasındaki ilişki önemli midir.? Protein Fosfat
53 Örnek: yaş grubu çocukların boy uzunluğu ile kulaç uzunluğu arasında ilişki olup olmadığını incelemek için 10 çocuk üzerinde bir araştırma planlanmıştır. Her çocuğun boy uzunluğu ile birlikte duvara yaslandırılarak ve kolları açtırılarak her iki ellerinin orta parmakları arasındaki mesafe (kulaç uzunlukları) ölçülmüştür. 53
54 Burada amaç; çocukların kulaç uzunluğundan boy uzunluklarını tahmin etmek için bir model oluşturmaktır. Bu durumda; Bağımlı Değişken (y): Boy uzunluğu Bağımsız Değişken (x): Kulaç uzunluğu 54
55 Çocuk No Boy uzunluğu (cm) Kulaç uzunluğu (cm)
56 Test istatistiklerini Hesaplamak için Gerekli İşlemler 10 i1 y i i1 x i i1 x i i1 y i i1 y x i y i 1591 x
57 ) (10* n i i n i i x n x x x XOAKT ) (10* n i i n i i y n y y y YOAKT (10*159.1*159.9) y x 1 1 n i i i i n i i n y x y y x x XYÇT (0.874*159.1) x x 1 0 n 1 i 2 2 i 1 1 b x y b n y n x y x b n i i i
58 Boy Uzunluğu= (kulaç uzunluğu) Burada, kulaç uzunluğu 1 birim arttığında boy uzunluğunun ortalama birim arttığını görmekteyiz. Şimdi acaba bu regresyon katsayısı istatistiksel açıdan önemli midir? Sorusuna cevap vermemiz gerekiyor. 58
59 H o : Regresyon Katsayısı Önemsizdir (β 1 =0) H a : Regresyon Katsayısı Önemlidir (β 1 0) RKT n 2 XYÇT ( yˆ i Y ) ( b1 XYÇT XOAKT i1 2 ) 0.874* RAKT n i1 2 y yˆ YOAKT RKT i i RKT RKO 1 1 RAKT RAKO n
60 S b1 RAKO XOAKT t h b 1 ( 1 S b1 0) t h =6.29 > t (8; 0.05)= Ho Hipotezi RED edilir Yorum: %95 Güven olasılığı ile regresyon katsayısının sıfırdan farklı olduğunu ve bulunan regresyon katsayısının istatistiksel açıdan önemli 60 olduğunu söyleyebiliriz
61 Şimdi Modelin Geçerliliğini Test Edelim H o : Gözlenen Noktaların Regresyon Doğrusuna Uyumu Önemsizdir (Model geçersizdir) H a : Gözlenen Noktalar Regresyon Doğrusu ile tanımlanabilir (Model Geçerlidir) 61
62 Varyasyon (Değişim) Kaynağı Serb.Der. (sd) Kareler Toplamı (KT) Kareler Ortalaması (KO) F Hesap İstatistiği Regresyon Hata (Artık) Toplam R 2 =119.83/144.9=0.83 F H =(RKO / RAKO) > F(1;n-2; ) ise Ho Hpotezi RED Edilir. 62 F H =38.28 > F (1;8;0.05) =5.32 olduğu için Ho hipotezi red edilir.
63 t h2 =(6.19) 2 =38.3=F h eşitliğinin sağlandığını da görebiliyoruz. SONUÇ: %95 güven olasılığı ile kulaç uzunluğundan boy uzunluğunu tahmin etmek için bulduğumuz modelin geçerli olduğunu söyleyebiliriz. Boy Uzunluğundaki değişimin %83 ünün (R 2 ) kulaç uzunluğu tarafından açıklanabildiğini, geri kalan %17 lik kısım için başka değişkenlere ihtiyaç duyulduğunu söyleyebiliriz. 63
64 ÖNEMLİ NOT: Bilimsel çalışmalarda herhangi bir modelleme çalışmasında genellikle çok değişkenli çalışılır. Burada anlatılan regresyon analizinin sadece tek değişkenli olduğu ve analizlerin burada bitmeyip modelin uygunluğuna ilişkin çok ileri yöntemler olduğu unutulmamalıdır. 64
65 Uygulama: 8 tane babanın ve en yaşlı oğullarının boy uzunlukları aşağıdaki tabloda verilmiştir. Babanın Boy Uzunluğu - X (cm) En yaşlı oğlun Boy Uzunluğu - Y (cm)
66 a. Bu verilere ait X üzerinde Y nin Regresyon Denklemini kurunuz? b. Bu verilere ait serpilme diyagramını çiziniz? c. Boyu 169 cm olan babanın en büyük oğlunun boyunu tahmin ediniz? d. Korelasyon Katsayısını bularak yorum yapınız? 66
67 Uygulama: X Santigrat sıcaklıkta 100 gr su içinde eriyen bir kimyasal bileşiğin ağırlıkları aşağıda verilmiştir Sıcaklık- X (cm) Ağırlık- Y (cm)
68 a. Bu verilere ait X üzerinde Y nin Regresyon Denklemini kurunuz? b. Bu verilere ait serpilme diyagramını çiziniz? c. Sıcaklık 55 olduğunda ağırlığı tahmin ediniz? d. Korelasyon Katsayısını bularak yorum yapınız? 68
69 Mc Nemar Kikare Testi Mc Nemar testi, iki kategorili bağımlı iki örneklem kikare testidir. Bir grup deney biriminin X denemesinde elde edilen ikili cevaplarına karşı belirli bir zaman sonra tekrarlanan X denemesindeki cevapları arasında uyumluluk olup olmadığını test etmek için yararlanılan bir testtir. N birimin öncesi ve sonrası X denemelerinden aldıkları puanlara göre pozisyonları 2*2 tablosu biçiminde gösterilebilir. McNemar testi önce olumlu oldukları halde sonra olumsuz olan çiftler ile önce olumsuz oldukları halde sonra olumlu olan çiftlerin sayısını dikkate alarak analiz yapan bir kikare testidir.
70 McNemar test istatistiği; McNemar test istatistiği; 2 M=(A-B) 2 /(A+B) biçiminde hesaplanır. Serbestlik derecesi sd=1 dir. 2*2 tablosunda; A=Önce olumlu iken sonra olumsuz olan birim sayısı ya da A=Önce (1) kodlu iken sonra (2) kodlu olan birim sayısı, B=Önce olumsuz iken sonra olumlu olan birim sayısı ya da B=Önce (2) kodlu iken sonra (1) kodlu olan birim sayısı olarak alınır.
71 McNemar testinde Önemlilik McNemar test istatistiğinin önemliliği; sd=1 olan teorik kikare dağılımının kritik değerlerine göre belirlenir. Eğer önce ile sonraki uygulamada değişiklik gösteren birim sayısı (A+B)<30 ise test istatistiği, düzeltilerek 2 M=( A-B -1) 2 /(A+B) biçiminde hesaplanır.
72 Örnek Rasgele seçilen 69 öğrencinin Tıp Fakültesi hakkındaki görüşleri kaydın ilk haftasında bir öntest anketi ile değerlendirilmiş ve izlenimler Olumlu ve Olumsuz olarak belirlenmiştir. 6 aylık eğitim sonunda test yinelenerek (sontest) izlenimlerin değişimi değerlendirilmiştir. Bireylerin öntest ve sontest teki izlenim değişimlerine ilişkin veriler tablodaki gibidir. Bireylere verilen eğitim davranışları olumlu yönde etkilemiş midir? Tartışınız.
73 Tablo- Öntest ve Sontest eğilimleri Eğitim Sonunda Eğitim Olumlu Olumsuz Toplam Öncesi Olumlu (A) 35 Olumsuz 25 (B) 9 34 Toplam Mc Nemar test istatistiği 2 =(A-B) 2 /(A+B)=(10-25) 2 /35=6.43 bulunur. 2 =6.43, sd=1, P<0.05*. Bireylere verilen eğitim davranışları olumlu yönde etkilemiştir.
74 SPSS de McNemar Kikare Testi SPSS Veri sayfasına Tablo verileri sira, sutun ve birim sutunlarına uygun biçimde girilir. Birim değişkeni data menüsünden ağırlıklandırılır. Analyze>Descriptive Stat.>Crosstabs seçenekleri aracılığı ile tablo işlem penceresinde sira Rows, sutun Columns alanına taşınır. Statistics seçeneği tıklanır. Görüntülenen işlem penceresinde McNemar işaretlenir. Continue ve OK tıklanır. Sonuçlar Çıktı penceresinden izlenir.
75 Eşleştirilmiş Tablonun SPSS e girilişi
76
77
78 SIRA * SUTUN Crosstabulation Count SIRA Total SUTUN Total Chi-Square Tests Exact Sig. Value (2-sided) McNemar Test.017 a N of Valid Cases 69 a. Binomial distribution used.
79 İŞARET(SİGN)TESTİ İşaret testi, n birimlik bir veri dizisinde değerlerin ortanca değerin altında ve üstünde olan değerlerin binom olasılığına göre gözlenme sıklığını değerlendiren bir testtir. İşaret testinde aynı anda birden fazla seri verildiğinde her bir değişkenin verilen ortanca değere göre işaret testleri yapılarak aynı anda sonuçlar alınabilir.
80 Örnek: Fen bilimleri eğitimi alan bireyler ile sosyal bilimler eğitimi alan bireylerin toplumsal sorunlara eğilimleri arasında farklılık bulunduğu ve sosyal bilim eğitimi alan bireylerin toplumsal sorunlara daha fazla ilgi duydukları savı ileri sürülmektedir. Bu savı denetlemek amacıyla toplumdan ikiz olarak doğan ve ikizlerden birinin fen bilimleri eğitimi aldığı, 12 çift seçiliyor. Bu çiftlerin sosyal sorunlara bakış açılarını değerlendiren bir test yardımı ile sosyal sorunları değerlendirme puanları belirleniyor. Bulgular aşağıdaki şekilde verilmiştir. Fen bilim eğitimi ile sosyal bilim eğitimi bakış açısını önemli düzeyde etkilemekte midir? İkiz no Fen bilim Sosyal bilim
81 Çözüm: 1-Fen ve sosyal adlı iki değişken oluşturulur ve altına değerleri girilir.
82 2-Analiz> Nonparametric Tests>2-Related Samples seçeneği tıklanır.
83 3-Gelen pencerede Test (pairs) List alanına iki değişken taşınır. 4-Test type seçeneklerinden sing seçeneği işaretlenir ve OK tıklanır.
84 5-Gelen sonuç tablosuna bakılır. 6-Testin sonucunda P=0,388>0,05 olduğundan Fen Bilimleri eğitimi ile Sosyal Bilimler eğitimi toplusal sorunlara bakış açısından önemli farklılık yaratmamaktadır.
85 KOLMOGOROV-SMIRNOV (KS) TESTİ Bir frekans dağılımının belirli ya da herhangi bir dağılıma uygunluk gösterip göstermediğini test etmek için yararlanılan bir testtir. Kikare Uygunluk testinin bir alternatifidir. Bilindiği gibi, x 2 uygunluk testinde gözlerdeki teorik frekansların 5 den büyük olması ya da en iyimser yaklaşımla toplam sınıf sayısının k*.20 sine kadar 5 den küçük frekans bulunması koşulu getirilmektedir. Eğer 5 den küçük frekans içeren sınıf çok ise birleştirmelere gidilmesi gerekmektedir. Birleştirme bilgi kaybına yol açmaktadır. Bu sakıncayı ortadan kaldırmak, özellikle az sayıda birimlerin X frekans dağılımlarında bilgi kaybını önlemek için, kikare uygunluk testinin uygulanamadığı problemlerde kullanılır.
86 KOLMOGOROV-SMIRNOV (KS) TESTİ KS testi, KS tek örneklem ve KS iki örneklem testi olarak uygulanır. Tek örneklem KS testinde n 1 hacimli bir örneğin yığılımlı frekans dağılımının (S n1 (X)) teorik belirli bir ya da herhangi bir teorik yığılımlı olasılık dağılımına (F 0 (X)) uygunluğunu test eder. İki örnek KS testi ise, n 1 ve n 2 hacimli iki örnekten elde edilen yığılımlı frekans dağılımlarının (S n1 (X) ve S n2 (X)) aynı teorik yığılımlı olasılık dağılımdan alınmış iki örneklem dağılımı olup olmadıklarını test eder.
87 KS Tek Örneklem Testi KS tek örneklem testi, n hacimli örneğin yığılımlı frekans dağılımı ile belirli ya da herhangi bir F 0 (X) yığılımlı olasılık dağılımının uygunluğunu test eder. Bunun için örneğin frekans dağılımı ve yığılımlı göresel frekans dağılımı elde edilir. F 0 (X) k sınıflı, belirli ya da herhangi bir yığılımlı dağılımdır. Tek Örnek KS Testi uygulamak için; 1. Hipotez kurulur. H 0 : Uygunluk vardır. H 1 : Uygunluk yoktur. 2. Veriler frekans dağılımı durumuna getirilir. Bu frekans dağılımının yığılımlı olasılık dağılımı oluşturulur (S n1 (X)). 3. H 0 varsayımı altında örneğin alındığı varsayılan herhangi bir teorik dağılımın F 0 (X) yığılımlı olasılık dağılımı belirlenir. 4. Teorik ve Gözlenen yığılımlı olasılık dağılımlarının her sınıf olasılıkları arasındaki mutlak farklar belirlenir. Bu farklardan en büyük farklılığın, rasgelelik koşullarından ayrılıp ayrılmadığı test edilir.
88 5- D max =maksimum F 0 (X) - S n (X) 6- D max değerlerinin önemliliği, =0.05, 0.01 ve için hesaplanan D () kritik değerleri ile karşılaştırılarak belirlenir. Bu kritik değerler; D max = 0.05 için D (0.05) = 1.36 / D max = 0.01 için D (0.01) = 1.63 / D max = için D (0.001) = 1.95 / n n n şeklinde hesaplanır. 7- Karar verilir. D max < D ( ) P > H 0 Kabul D max D () P < H 0 Red edilir.
89 Örnek- Kızamığa yakalanmış 24 bireyin hastanede kalma günleri frekans dağılımı aşağıdaki tabloda verilmiştir. Kızamıklı bireylerin hst de kalma günlerine göre dağılımları tekdüze (uniform) dağılıma uymakta mıdır? Tablo- Kızamıklı hastanın hastanede kalma gün sayıları Gün f F S n (X) F 0 (X) D /24= /10= /24= /10= /24= /10= /24= /10= /24= /10= /24= /10= /24= /10= /24= /10= /24= /10= /24= /10=
90 S 20 (X), yığılımlı frekans dağılımının n birim sayısına bölünmesi ile elde edilmiş yığılımlı olasılık frekans dağılımıdır. F 0 (X), H 0 varsayımına göre 24 birimlik frekans dağılımının tek düze dağılımdan alınmış rasgele bir örnek olabileceğini gözönüne alarak bulunmuş teorik değerlerdir. H 0 a göre eşit aralıklı k sınıflı tekdüze yığılımlı olasılık dağılımı 1/k, 2/k,..., (k-1)/k, k/k olur. Örneğimizde bu değerler k=10 olduğundan 1/10, 2/10,..., 10/10 olarak ele alınmıştır. Farkların en büyüğü D max =0.200 dir. Bu farkın uygunluğu bozacak büyüklükte olup olmadığı D () kritik değerlerine göre değerlendirilir. Kritik değerler örnek hacmine göre; D 0.05) 1.36/ / ( D ( 0.01) şeklinde hesaplanır. D ) ( / D max <D (0.05) olduğundan olasılık P>0.05 ns. olarak belirlenir. D max =0.150 P>0.05, Kızamıklı hastaların hst de kalma günleri Uniform dağılım gösterir. Günlere göre hst de kalma sayıları homojendir.
91 Analyze Kolmogorov Smirnov Nonparametric test 1-Sample K-S.. İstenilen veri değişken kutusundan seçilir Asymp. Sig. (2-tailed) P< 0.05 ise Normal degil P>0.05 ise Normal Test Variable List Kutusuna atılır
92 1-Analyze butonu tıklanır, 2-Nonparametric tests butonu tıklanır, 3-Tek-sample K-S butonu tıklanır
93 1-Normal dağılımını test etmek istediğimiz değişken (veya değişkenler) Test VariableList kutusuna atılır 2- OK butonuna basılır. Bu işlemlerden sonra Output sayfası açılır 2 1
94 1- Asymp. Sig. (2-tailed) karşısındaki P değeri bizim için anlamlıdır,2- Hasta yaşına ait bu P değeri 0.05 ten küçük dağılım normal değildir. Nonparametrik test, 3- Hasta ağırlığına ait bu P değeri 0.05 ten büyük dağılım normaldir. Parametrik test 1 2 3
95 SPSS de KS Tek Örneklem Testi SPSS Veri sayfasına Tablo verileri x ve frekans olarak girilir. Frekans sütunu ağırlıklandırılır. Ya da tablo tek gözlemlere çevrilerek tek bir sütuna gözlem değerleri olarak girilebilir. Analyze>Nonparametric Tests>1-sample KS seçeneği tıklanır. Test variable list alanına frekans sütunu taşınır. Test Distribution alanından istenilen dağılım (Uniform, Normal, Poisson, Exponential ) seçilir. OK tıklanır.
96 Frekans tablosunun SPSS veri sayfasına girilişi
97
98 One-Sampl e Kol mogorov-smi rnov Test N Unif orm Parameters a,b Mos t Extreme Dif f erences Kolmogorov-Smirnov Z Asy mp. Sig. (2-tailed) Minimum Max imum Absolut e Positiv e Negativ e a. Test distribution is Unif orm. SIRA b. Calculated f rom data.
99 KS İki Örneklem Testi İki Örneklem KS Testi ile, n 1 ve n 2 hacimli iki örneğin yığılımlı olasılık dağılımları S n1 (X) ve S n2 (X) in benzerliği test edilir. Bu örneklem dağılımlarının, Benzer yığılımlı fonksiyonları F n1 (X) ve F n2 (X) olan iki toplumdan alınan rasgele örneklem dağılımları olup olmadıkları test edilir. Diğer yandan KS iki örneklem testi ile, iki örneğin, F 0 (x) dağılımına sahip toplumun rasgele iki örneği olup olmadığı da test edilir. İki örnek KS testi uygulamak için aşağıdaki aşamalar izlenir. 1.Hipotezler kurulur. H 0 : F n1 (X) = F n2 (X) H 1 : F n1 (X) F n2 (X) 2.Veriler benzer sınıf başlangıç değerleri ve aralıkları içerecek şekilde frekans dağılımına dönüştürülür. 3.Her frekans dağılımının belirli ya da herhangi bir olasılık fonksiyonuna göre S n1 (X) ve S n2 (X) yığılımlı olasılık dağılımları belirlenir. 4.Sınıflara göre olasılıklar arasındaki mutlak farklar bulunur. D farkları arasında en büyük fark belirlenir (Dmax).
100 5- D max ın gözlenme olasılığı ve önemliliği belirlenir. N=n 1 =n 2 alınarak n 1 <40 ve n 2 <40 olduğunda hazır tablolardan yararlanılır. K>6 ve n 1 +n 2 >20 olduğu durumlarda ise D() kritik değerleri aşağıdaki gibi hesaplanır. D() = 0.05 için D (0.05) = 1.36 / D() = 0.01 için D (0.01) = 1.63 / D() = için D (0.001) = 1.95 / n n 1 2 / n1 * n2 n n 1 2 / n1 * n2 n n 1 2 / n1 * n2 6- Test kalıbı hazırlanır ve karar verilir. D max < D () P > Önemli fark yoktur. D max D () P < Önemli fark vardır.
101 Örnek- Psikiyatri polikliniğinde yatan ve rasgele seçilen 15 bayan ve 15 erkek hasta alınmış, bu hastalara 12 soru içeren bir test uygulanmıştır. Test sonunda sorularda yapılan hatalar geliştirilen kompozit bir ölçekle belirlenmiştir. Veriler Tablodaki gibidir. Tablo- Bayan ve Erkek hastaların test hata puanları dağılımları Hata puanı f 1 F 1 f 2 F 2 S n1 (X) S n2 (X) D max = S n1 (X)- S n2 (X) /15 1/ /15 3/ /15 5/ /15 9/ /15 14/ /15 15/ /15 15/ /15 15/ Tekdüze dağılım gösterdiği varsayılan Erkek ve bayan hastaların hata puanları dağılımları arasında fark var mıdır? Tartışınız.
102 Farkların en büyüğü D max =0.47 olarak belirlenir. Bu farkın uygunluğu bozacak büyüklükte olup olmadığı D () kritik değerlerine göre değerlendirilir. Kritik değerler örnek hacimlerine göre aşağıdaki gibi hesaplanır. D 0.05) ( 1.36 (15 15)/(15 15) D 0.01) ( 1.63 (15 15)/(15 15) D 0.001) ( 1.95 (15 15)/(15 15) D max <D (0.05) olduğundan D max =0.47 P>0.05 ns. Bayan ve erkek hastaların testte yaptıkları hata puanlarının dağılımı farksızdır.
103 SPSS de KS İki Örneklem Testi SPSS Veri sayfasına gözlemler örneklere göre alt alta ardışık olarak girilir. Her gözlemin hangi gruba ait olduğu grup kodları olarak başka bir değişkene yazılır. Analyze>Nonparametric Tests>2-Independent samples seçeneği tıklanır. Test variable list alanına X1sütunu grouping variable alanına x2 taşınır. Grup kodları belirlenir. Test Type alanında Kolmogorov-Smirnov Z işaretlenir. OK tıklanır. Sonuçlar Çıktı penceresinde izlenir.
104
105 Two-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Frequencies X1 X Total N Test Statistics a Mos t Extreme Dif f erences Kolmogorov-Smirnov Z Asy mp. Sig. (2-tailed) a. Grouping Variable: X2 Absolut e Positiv e Negativ e X
106 KAYNAKLAR: [1] ÖZDAMAR, K., Paket Programlar ile İstatistiksel Veri Analizi I- II, Kaan Kitabevi, ESKİŞEHİR, [2] ÖZDAMAR, K., SPSS ile Biyoistatistik, Kaan Kitabevi, ESKİŞEHİR, [3] HAYRAN, M., ÖZDEMİR, O., Bilgisayar İstatistik ve Tıp, HYB, MEDAR, ANKARA, [4] SPSS Base 7.5 Applications Guide [5] CHARLES R.H., Deney Düzenlemede İstatistiksel Yöntemler. [6] SÜMBÜLOĞLU, K., SÜMBÜLOĞLU, V., Biyoistatistik [7] KAN, İ., Biyoistatistik [8] ÖZDAMAR, K., Biyoistatistik. [9] SPSS, SPSS Base 7.5 Applications Guide [10] SPSS, SPSS Interactive Graphics 10.0 [11] BÜYÜKÖZTÜRK, Ş., Veri Analizi El Kitabı, Pegema Yayıncılık, ANKARA, [12] Tonta, Y., Regresyon Analizi Ders Notları, H.Ü. BBY
107 BİYOİSTATİSTİK 107
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
DetaylıMann-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
DetaylıD.Ü.TIP FAKÜLTESİ BİYOİSTATİSTİK AD. DÖNEM I (BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU)
DÖNEM I (BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU) TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ BİLİNÇLENDİRME EĞİTİMİ NONPARAMETRİK KÜKRER GIDA TESTLER (Mann Whitney U ve Wilcoxon Testleri) Yrd.Doç.Dr. İsmail
DetaylıK-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
DetaylıÇalıştığı 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
Detaylı19. 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
DetaylıPazarlama Araştırması Grup Projeleri
Pazarlama Araştırması Grup Projeleri Projeler kapsamında öğrencilerden derlediğiniz 'Teknoloji Kullanım Anketi' verilerini kullanarak aşağıda istenilen testleri SPSS programını kullanarak gerçekleştiriniz.
DetaylıStudent 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
DetaylıBİYOİSTATİSTİK 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
Detaylı01.02.2013. 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
DetaylıNicel Veri Analizi ve İstatistik Testler
Nicel Veri Analizi ve İstatistik Testler Yaşar Tonta H.Ü. BBY tonta@hacettepe.edu.tr yunus.hacettepe.edu.tr/~tonta/courses/spring2009/bby208/ SLIDE 1 Nicel Analiz Olguları tanımlamak ve açıklamak için
DetaylıVaryans 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
DetaylıUYGULAMA 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
DetaylıH.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları III (3 Mayıs 2012)
H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) Parametrik Olmayan Testler Binom Testi SPSS Ders Notları III (3 Mayıs 2012) Soru 1: Öğrencilerin okul
DetaylıHipotezlerin 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
DetaylıUYGULAMA 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
DetaylıKORELASYON 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
DetaylıH.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS DERS NOTLARI I 5 Nisan 2012
H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS DERS NOTLARI I 5 Nisan 2012 Aşağıdaki analizlerde http://yunus.hacettepe.edu.tr/~tonta/courses/spring2010/bby208/bby208
Detaylı3 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
DetaylıYILLARI ARASINDA GÜNEY CAROLINA DA OKUL İÇİ ŞİDDET İSTATİSKLERİ ANALİZİ (Bir Önceki Projeden Devam Edilecektir)
1996-1998 YILLARI ARASINDA GÜNEY CAROLINA DA OKUL İÇİ ŞİDDET İSTATİSKLERİ ANALİZİ (Bir Önceki Projeden Devam Edilecektir) Hazırlayan : Süleyman Öğrekçi 1996 ve 1998 yılları arasında Güney Carolina da resmi
DetaylıSPSS 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,
DetaylıKi-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
Detaylıİstatistik 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
DetaylıH.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 606 Araştırma Yöntemleri (Bahar 2014) 3 Nisan 2014
H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 606 Araştırma Yöntemleri (Bahar 2014) 3 Nisan 2014 t testleri: Tek örneklem t testi, Bağımsız iki örneklem t testi, Bağımlı iki örneklem t testi Aşağıdaki analizlerde
DetaylıREGRESYON VE KORELASYON DEĞĠġKENLERARASI BAĞINTI VE ĠLĠġKĠ
REGRESYON VE KORELASYON DEĞĠġKENLERARASI BAĞINTI VE ĠLĠġKĠ - SĠSTEM, ALT SĠSTEM ve SĠSTEM DĠNAMĠKLERĠ - TERĠM ve TANIMLAR - REGRESYON YÖNTEMLERĠ BASĠT DOĞRUSAL REGRESYON SPSS de REGRESYON ANALĠZĠ - KORELASYON
DetaylıÇoğu araştırmada seçilen örnekler araştırmanın yapısı gereği birbirinden bağımsız olmayabilir.
Bağımlı Örneklerde Ki-Kare testi -- Mc Nemar Testi Çoğu araştırmada seçilen örnekler araştırmanın yapısı gereği birbirinden bağımsız olmayabilir. Örnek: Sigara içmeyle ilgili bir çalışmada, kişilere sigarayı
DetaylıALIŞTIRMA 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
DetaylıKorelasyon. Korelasyon. Merkezi eğilim ve değişim ölçüleri bir defada sadece bir değişkenin özelliklerini incelememize imkan tanır.
Korelasyon Korelasyon Merkezi eğilim ve değişim ölçüleri bir defada sadece bir değişkenin özelliklerini incelememize imkan tanır. Biz şimdi, bir değişkenin özelliklerini diğer değişkenle olan ilişkisine
DetaylıBEZAYAĞI ÖRGÜDE PAMUKLU KUMAŞLARDA KUMAŞ GRAMAJININ REGRESYON ANALİZİ İLE BELİRLENMESİ *
BEZAYAĞI ÖRGÜDE PAMUKLU KUMAŞLARDA KUMAŞ GRAMAJININ REGRESYON ANALİZİ İLE BELİRLENMESİ * Determination of the Fabric Weight of Cotton Plain Woven Fabrics Using Regression Analyses Füsun DOBA KADEM Tekstil
DetaylıRegresyon. Regresyon korelasyon ile yakından ilişkilidir
Regresyon Regresyona Giriş Regresyon korelasyon ile yakından ilişkilidir Regresyon bir bağımlı değişken ile (DV) bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi inceler. DV için başka
Detaylı2x2 ve rxc Boyutlu Tablolarla Hipotez Testleri
x ve rxc Boyutlu Tablolarla Hipotez Testleri İki tür spesifik uygulamada kullanılır: 1. Bağımsızlık Testi (Test of Independency): Sayım verilerinden oluşan iki değişken arasında bağımsızlık (veya ilişki)
DetaylıÖrnek. 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
DetaylıPARAMETRİK TESTLER. Tek Örneklem t-testi. 200 öğrencinin matematik dersinden aldıkları notların ortalamasının 70 e eşit olup olmadığını test ediniz.
PARAMETRİK TESTLER Tek Örneklem t-testi 200 öğrencinin matematik dersinden aldıkları notların ortalamasının 70 e eşit olup olmadığını test ediniz. H0 (boş hipotez): 200 öğrencinin matematik dersinden aldıkları
DetaylıUYGULAMA 1 SPSS E GİRİŞ. SPSS; File, Edit, View, Data, Transform, Analyze, Graphs, Utilities, Window, Help adlı 10 adet program menüsü içermektedir.
1 UYGULAMA 1 SPSS E GİRİŞ SPSS; File, Edit, View, Data, Transform, Analyze, Graphs, Utilities, Window, Help adlı 10 adet program menüsü içermektedir. Bu menülerin işlevleri ve alt menüleri ile komutları
Detaylıİki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi (Student s t Test) Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
İki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi (Student s t Test) Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı İki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi (Student s t test) Ölçümle
DetaylıH.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları II (19 Nisan 2012)
H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları II (19 Nisan 2012) Aşağıdaki analizlerde lise öğrencileri veri dosyası kullanılmıştır.
DetaylıÖrneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.
ÇIKARSAMALI İSTATİSTİKLER Çıkarsamalı istatistikler, örneklemden elde edilen değerler üzerinde kitleyi tanımlamak için uygulanan istatistiksel yöntemlerdir. Çıkarsamalı istatistikler; Tahmin Hipotez Testleri
DetaylıPARAMETRİK ve PARAMETRİK OLMAYAN (NON PARAMETRİK) ANALİZ YÖNTEMLERİ.
AED 310 İSTATİSTİK PARAMETRİK ve PARAMETRİK OLMAYAN (NON PARAMETRİK) ANALİZ YÖNTEMLERİ. Standart Sapma S = 2 ( X X ) (n -1) =square root =sum (sigma) X=score for each point in data _ X=mean of scores
DetaylıKullanılacak 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
DetaylıHİPOTEZ TESTLERİ. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN
HİPOTEZ TESTLERİ Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN Hipotez Nedir? HİPOTEZ: parametre hakkındaki bir inanıştır. Parametre hakkındaki inanışı test etmek için hipotez testi yapılır. Hipotez testleri sayesinde örneklemden
Detaylı1 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
DetaylıBİYOİSTATİSTİK TABLO VE FRAFİK YAPIMI
BİYOİSTATİSTİK TABLO VE FRAFİK YAPIMI B Doç. Dr. Mahmut AKBOLAT *Tablo, araştırma sonucunda elde edilen bilgilerin sayısal olarak *anlaşılabilir bir nitelikte sunulmasını sağlayan bir araçtır. *Tabloda
DetaylıKorelasyon 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)
DetaylıİÇİNDEKİLER. 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
DetaylıParametrik Olmayan Testler. İşaret Testi-The Sign Test Mann-Whiney U Testi Wilcoxon Testi Kruskal-Wallis Testi
Yrd. Doç. Dr. Neşet Demirci, Balıkesir Üniversitesi NEF Fizik Eğitimi Parametrik Olmayan Testler İşaret Testi-The Sign Test Mann-Whiney U Testi Wilcoxon Testi Kruskal-Wallis Testi Rank Korelasyon Parametrik
DetaylıYrd. 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
DetaylıBağımsız Örneklemler İçin Tek Faktörlü ANOVA
Bağımsız Örneklemler İçin Tek Faktörlü ANOVA ANOVA (Varyans Analizi) birden çok t-testinin uygulanması gerektiği durumlarda hata varyansını azaltmak amacıyla öncelikle bir F istatistiği hesaplanır bu F
DetaylıBÖLÜM 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
DetaylıKİ-KARE (χ 2 ) TESTİ ve Mc NEMAR TESTİ. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
Kİ-KARE (χ ) TESTİ ve Mc NEMAR TESTİ Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Dersin İçeriği: Ki-kare testinin; 1. Tanımı. Kullanıldığı yerler 3. Uygulandığı düzenler 4. Varsayımları
DetaylıParametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler
Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST-4035 2. Ders DEÜ İstatistik Bölümü 208 Güz One Sample Tests İçerik Non-Parametric Statistics Nominal Ordinal Interval Binomial test Kolmogrov-Smirnov test
DetaylıBÖLÜM 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
DetaylıRegresyon Analizi. Yaşar Tonta H.Ü. BBY tonta@hacettepe.edu.tr yunus.hacettepe.edu.tr/~tonta/courses/fall2008/sb5002/ SLIDE 1
Regresyon Analizi Yaşar Tonta H.Ü. BBY tonta@hacettepe.edu.tr yunus.hacettepe.edu.tr/~tonta/courses/fall2008/sb5002/ SLIDE 1 Not: Sunuş slaytları G.A. Morgan, O.V. Griego ve G.W. Gloeckner in SPSS for
DetaylıBİYOİSTATİSTİK 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,
Detaylı6.5 Basit Doğrusal Regresyonda Hipotez Testleri. 6.5.1 İçin Hipotez Testi: 1. Hipotez kurulur. 2. Test istatistiği hesaplanır.
6.5 Basit Doğrusal Regresyonda Hipotez Testleri 6.5.1 İçin Hipotez Testi: 1. Hipotez kurulur. 2. Test istatistiği hesaplanır. olduğu biliniyor buna göre; hipotezinin doğruluğu altında test istatistiği
DetaylıÇoklu 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
DetaylıİÇİNDEKİLER ÖNSÖZ... Örneklem Genişliğinin Elde edilmesi... 1
İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ... v 1. BÖLÜM Örneklem Genişliğinin Elde edilmesi... 1 1.1. Kitle ve Parametre... 1 1.2. Örneklem ve Tahmin Edici... 2 1.3. Basit Rastgele Örnekleme... 3 1.4. Tabakalı Rastgele Örnekleme...
DetaylıKorelasyon testleri. Pearson korelasyon testi Spearman korelasyon testi. Regresyon analizi. Basit doğrusal regresyon Çoklu doğrusal regresyon
Korelasyon testleri Pearson korelasyon testi Spearman korelasyon testi Regresyon analizi Basit doğrusal regresyon Çoklu doğrusal regresyon BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan Ders içeriği Korelasyon
DetaylıBasit ve Çoklu Doğrusal Regresyon
Basit ve Çoklu Doğrusal Regresyon Dr. Eren Can Aybek erencan@aybek.net www.olcme.net IBM SPSS Statistics ile Basit Doğrusal Regresyon Bir yordayıcı değişkene ait değerleri bildiğimizde, sürekli bir yordanan
DetaylıBİYOİSTATİSTİK DERSLERİ AMAÇ VE HEDEFLERİ
BİYOİSTATİSTİK DERSLERİ AMAÇ VE HEDEFLERİ DÖNEM I-I. DERS KURULU Konu: Bilimsel yöntem ve istatistik Amaç: Biyoistatistiğin tıptaki önemini kavrar ve sonraki dersler için gerekli terminolojiye hakim olur.
DetaylıSPSS (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
DetaylıKARŞILAŞTIRMA 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:
DetaylıİSTATİSTİK-II. Korelasyon ve Regresyon
İSTATİSTİK-II Korelasyon ve Regresyon 1 Korelasyon ve Regresyon Genel Bakış Korelasyon Regresyon Belirleme katsayısı Varyans analizi Kestirimler için aralık tahminlemesi 2 Genel Bakış İkili veriler aralarında
DetaylıKORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı İki ya da daha çok değişken arasında ilişki olup olmadığını, ilişki varsa yönünü ve gücünü inceleyen korelasyon
Detaylı1. FARKLILIKLARIN TESPİTİNE YÖNELİK HİPOTEZ TESTLERİ
1. FARKLILIKLARIN TESPİTİNE YÖNELİK HİPOTEZ TESTLERİ Örneklem verileri kullanılan her çalışmada bir örneklem hatası çıkma riski her zaman söz konusudur. Dolayısıyla istatistikte bu örneklem hatasının meydana
DetaylıKRUSKAL WALLIS VARYANS ANALİZİ. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
KRUSKAL WALLIS VARYANS ANALİZİ Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı ükruskal Wallis varyans analizi, tek yönlü varyans analizinin parametrik olmayan karşılığıdır. üveriler ölçümle
DetaylıParametrik Olmayan Testler
Araştırma Yöntemleri Parametrik Olmayan Testler Parametrik Olmayan Testler Verilerin normal dağılmış olması gerekmiyor Veriler sınıflama ya da sıralama ölçme düzeyinde toplanmış olacak Ya da eşit aralıklı
DetaylıSPSS 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
DetaylıCHAPTER 6 SIMPLE LINEAR REGRESSION
CHAPTER 6 SIMPLE LINEAR REGRESSION Bu bölümdeki amacımız değişkenler arasındaki ilişkiyi gösteren en uygun eşitliği kurmaktır. Konuya giriş için şu örnekle başlayalım; Diyelim ki Mr. Bump adındaki birisi
DetaylıSAĞLIK ARAŞTIRMALARI VE BİYOİSTATİSTİK. Doç. Dr. Mustafa N. İLHAN mnilhan@gazi.edu.tr
SAĞLIK ARAŞTIRMALARI VE BİYOİSTATİSTİK Doç. Dr. Mustafa N. İLHAN mnilhan@gazi.edu.tr METODOLOJİK ARAŞTIRMALAR Tanı yöntemlerinin doğru ölçme derecesi ve bu yöntemleri kullananların farklılıklarını saptamak
DetaylıBİYOİSTATİSTİK. Uygulama 6. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Uygulama 6 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr Soru 1 İlaç malzemelerinin kalitesini
DetaylıKorelasyon ve Regresyon
Korelasyon ve Regresyon Kazanımlar 1 2 3 4 5 6 Değişkenlerin ilişkisini açıklamak ve hesaplamak için Pearson korelasyon katsayısı Örneklem r ile evren korelasyonu hakkında hipotez testi yapmak Spearman
DetaylıSANAYİ İŞÇİLERİNİN DİNİ YÖNELİMLERİ VE ÇALIŞMA TUTUMLARI ARASINDAKİ İLİŞKİ - ÇORUM ÖRNEĞİ
, ss. 51-75. SANAYİ İŞÇİLERİNİN DİNİ YÖNELİMLERİ VE ÇALIŞMA TUTUMLARI ARASINDAKİ İLİŞKİ - ÇORUM ÖRNEĞİ Sefer YAVUZ * Özet Sanayi İşçilerinin Dini Yönelimleri ve Çalışma Tutumları Arasındaki İlişki - Çorum
DetaylıİKİDEN ÇOK BAĞIMSIZ GRUBUN KARŞILAŞTIRILMASI
İKİDEN ÇOK BAĞIMSIZ GRUBUN KARŞILAŞTIRILMASI Grup sayısı ikiye geçtiğinde tüm grupların bağımsız iki grup testleri ile ikişerli analiz düşünülebilir. Ancak bu yaklaşım, karşılaştırmalar bağımsız olmadığından
DetaylıKi- 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
DetaylıÇND BİYOİSTATİSTİK EĞİTİMİ
ÇND BİYOİSTATİSTİK EĞİTİMİ Yrd.Doç.Dr.Gökmen ZARARSIZ Erciyes Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik Anabilim Dalı, Kayseri Turcosa Analitik Çözümlemeler Ltd Şti, Kayseri gokmenzararsiz@hotmail.com
DetaylıBKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 )
4. SUNUM 1 Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, rastlantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel yöntemlere HİPOTEZ TESTLERİ denir. Sonuçların rastlantıya bağlı
DetaylıBİYOİSTATİSTİK Tek Örneklem ve İki Örneklem Hipotez Testleri Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Tek Örneklem ve İki Örneklem Hipotez Testleri Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr
DetaylıKorelasyon ve Regresyon
Korelasyon ve Regresyon Kazanımlar 1 2 3 4 5 6 Değişkenlerin ilişkisini açıklamak ve hesaplamak için Pearson korelasyon katsayısı Örneklem r ile evren korelasyonu hakkında hipotez testi yapmak Spearman
DetaylıTABLO I: Bağımlı değişken; Tüketim,- bağımsız değişkenler; gelir ve fiyat olmak üzere değişkenlere ait veriler verilmiştir.
EKONOMETRİ II Uygulama - Otokorelasyon TABLO I: Bağımlı değişken; Tüketim,- bağımsız değişkenler; gelir ve fiyat olmak üzere Tuketim 58 Gelir 3959 Fiyat 312 değişkenlere ait veriler verilmiştir. 56 3858
DetaylıBİYOİSTATİSTİK Bazı Olasılık Dağılışları Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Bazı Olasılık Dağılışları Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 Uygulamalı bilim
DetaylıSık kullanılan istatistiksel yöntemler ve yorumlama. Doç. Dr. Seval KUL Gaziantep Üniversitesi Tıp Fakültesi
Sık kullanılan istatistiksel yöntemler ve yorumlama Doç. Dr. Seval KUL Gaziantep Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik AD Bşk. 1 Hakkımda 2 Hedef: Katılımcılar modülün sonunda temel istatistiksel yöntemler
DetaylıOLASILIK ve İSTATİSTİK Hipotez Testleri
OLASILIK ve İSTATİSTİK Hipotez Testleri Yrd.Doç.Dr. Pınar YILDIRIM Okan Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Hipotezler ve Testler Hipotez, kitleye(yığına) ait
Detaylı009 BS 400- İstatistik sonılannın cevaplanmasında gerekli olabilecek tablolar ve formüller bu kitapçığın sonunda verilmiştir. 1. şağıdakilerden hangisi doğal birimdir? l TV alıcısı Bl Trafik kazası CL
Detaylı14 Ekim 2012. Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge. 1 Yıldız Teknik Üniversitesi
ÇOK DEĞİŞKENLİ REGRESYON ANALİZİ: ÇIKARSAMA Hüseyin Taştan 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge 14 Ekim 2012 Ekonometri
DetaylıİSTATİSTİK 2. Hipotez Testi 21/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI. aysecagli@beykent.edu.tr
İSTATİSTİK 2 Hipotez Testi 21/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI aysecagli@beykent.edu.tr 1 Güven aralığı ve Hipotez testi Güven aralığı µ? µ? Veriler, bir değer aralığında hangi değeri gösteriyor? (Parametrenin gerçek
Detaylıİstatistik Yöntemleri ve Hipotez Testleri
Sağlık Araştırmalarında Kullanılan Temel İstatistik Yöntemleri ve Hipotez Testleri Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN BİYOİSTATİSTİK İstatistiğin biyoloji, tıp ve diğer sağlık bilimlerinde kullanımı biyoistatistik
DetaylıAraştırma Yöntemleri. Çıkarımsal İstatistikler: Parametrik Testler I. Giriş
Araştırma Yöntemleri Çıkarımsal İstatistikler: Parametrik Testler I Giriş Bir önceki derste örneklem seçme mantığını işledik Evren ve örneklemden elde edilen değerleri tanımlamayı öğrendik Standart normal
DetaylıOrtalamaların karşılaştırılması
Parametrik ve Parametrik Olmayan Testler Ortalamaların karşılaştırılması t testleri, ANOVA Mann-Whitney U Testi Wilcoxon İşaretli Sıra Testi Kruskal Wallis Testi BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan
DetaylıParametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST
Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST-4035-7- DEÜ İstatistik Bölümü 018 Güz 1 Non-Parametric Statistics Nominal Ordinal Interval One Sample Tests Binomial test Run test Kolmogrov-Smirnov test
Detaylı6.6. Korelasyon Analizi. : Kitle korelasyon katsayısı
6.6. Korelasyon Analizi : Kitle korelasyon katsayısı İki ya da daha çok değişken arasındaki ilişkiyi gösterir. Korelasyon çözümlemesinin amacı değişkenler arasındaki ilişkinin derecesini ve yönünü belirlemektir.
DetaylıFrekans. 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
DetaylıBĠLGĠSAYARDA ĠSTATĠSTĠK ÇÖZÜMLEMELER
BĠLGĠSAYARDA ĠSTATĠSTĠK ÇÖZÜMLEMELER DÖNEM III Yrd.Doç.Dr. Ġsmail YILDIZ Biyoistatistik ve Tıbbi BiliĢim AD Öğretim üyesi 1 FRĠEDMAN ĠKĠ YÖNLÜ VARYANS ANALĠZĠ TESTĠ: Friedman testi, iki yönlü varyans analizinin
DetaylıParametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST
Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST-4035-6- EÜ İstatistik Bölümü 08 Güz Non-Parametric Statistics Nominal Ordinal Interval One Sample Tests Binomial test Run test Kolmogrov-Smirnov test X test
DetaylıÖNGÖRÜ TEKNĐKLERĐ ÖDEV 5 (KEY)
ÖNGÖRÜ TEKNĐKLERĐ ÖDEV (KEY) Aşağıda verilen Y zaman sersisi bir ürünle ilgili satışları,aylar itibariyle, gösteren bir seridir. a) Bu serinin garfiğini çizip serinin taşıdığı desenleri (Trend, mevsimsellik
DetaylıKategorik Veri Analizi
Kategorik Veri Analizi 6.Sunum Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 1 ANALİZ TÜRLERİ Bağımlı Değ. Bağımsız Değ. Analiz Sürekli İki kategorili t-testi, Wilcoxon testi Sürekli Kategorik ANOVA, linear regresyon Sürekli
DetaylıEME 3105 SİSTEM SİMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9
EME 3105 1 Girdi Analizi Prosedürü SİSTEM SİMÜLASYONU Modellenecek sistemi (prosesi) dokümante et Veri toplamak için bir plan geliştir Veri topla Verilerin grafiksel ve istatistiksel analizini yap Girdi
DetaylıTAŞINMAZ DEĞERLEMEDE İSTATİSTİKSEL ANALİZ
Taşınmaz Değerlemede İstatistiksel Analiz Taşınmaz Değerleme ve Geliştirme Tezsiz Yüksek Lisans Programı TAŞINMAZ DEĞERLEMEDE İSTATİSTİKSEL ANALİZ 1 Taşınmaz Değerlemede İstatistiksel Analiz İçindekiler
DetaylıMIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu. 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009
MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 Bu materyale atıfta bulunmak ve kullanım koşulları için http://ocw.mit.edu/terms sayfasını ziyaret ediniz.
Detaylı