Kontenjans tablolarının analizinde log-lineer modellerin kullanımı ve sigara bağımlılığı üzerine bir uygulama

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Kontenjans tablolarının analizinde log-lineer modellerin kullanımı ve sigara bağımlılığı üzerine bir uygulama"

Transkript

1 SÜ en il Der 19. ilt,. Sayı, s. 1-5, 015 Kontenjans tablolarının analizinde log-lineer modellerin kullanımı ve sigara bağımlılığı üzerine bir uygulama Sevgi Yurt Öncel 1*, unda Erdugan ÖZ Geliş/Received, Kabul/ccepted İki yönlü kontenjans tabloların istatistiksel analizlerinde ki-kare analizi kullanılmakta ancak daha büyük boyutlu kontenjans tabloların analizinde yetersiz kalmaktadır. Üç veya daha çok boyutlu kontenjans tablolarında ilişki yapılarının belirlenmesi için log-lineer modeller kullanılabilir. Log-lineer modeller yardımıyla nitel değişkenler arasındaki etkileşimler sorgulanabilmektedir. u çalışmada log-lineer modeller incelenmiş ve sigara bağımlılığını açıklayabilmek için uygulamalar yapılmıştır. nahtar Kelimeler: TND (nikotin bağımlılığı için agerström testi), kategorik veri, kontenjans tabloları, ki-kare analizi, log-lineer analiz,, sigara içme durumu STRT Using log-linear models in the analysis o contingency tables and an application on the smoking addiction Two-way cross tables are used chi-square analysis o statistical analysis, but is insuicient or the analysis o larger cross tables. Log-linear model can be used to determine the structure o three or more multi-dimensional cross-table relationships. Loglinear model can be queried with the help o more interaction between qualitative variables. Loglinear models examined in this study and application is made to explain the smoking addiction Keywords: categorical data, chi-square analysis, contingency tables, tnd (agerstrom test or nicotine dependence), log-linear models, smoking status. * Sorumlu Yazar / orresponding uthor 1 Kırıkkale Üniversitesi, en-edebiyat akültesi, İstatistik ölümü, Kırıkkale - syoncel@gmail.com Kırıkkale Üniversitesi, en-edebiyat akültesi, İstatistik ölümü, Kırıkkale - erdugan@gmail.com

2 S. Y. Öncel,. Erdugan Kontenjans tablolarının analizinde log-lineer modellerin 1. GİRİŞ (INTRODUTION) Kategorik verinin pek çok alanda önemli bir yerinin olduğu bilinmektedir. Yatay (satır) ve düşey (sütun) eksenlerde değişkenlere ait gözlenen rekans değerleri yazılarak elde edilen tablolara kontenjans (olumsallık) tablosu denir. İlgilenilen tüm değişkenler kategorik olduğunda veriler, kontenjans tabloları ile özetlenebilir. Kategorik verilerle yapılan çalışmalarda güdülen amaç, çeşitli kontenjans tabloları düzenlemek ve düzenlenen tablolar üzerinde yapılacak analizlere dayanarak değişkenler arasındaki karmaşık ilişki yapılarını ortaya çıkartmak ve araştırılan konuyla ilgili daha doğru ve daha kapsamlı bilgi sahibi olmaktır. u amacı gerçekleştirmenin bir yolu da kontenjans tablosunun boyutlarını oluşturan değişkenlerin açıklanan değişken üzerindeki ana etkilerini, iki değişkenli etkileşim etkilerini ve üç değişkenli etkileşim etkilerini kestirmek, sınamak ve en uygun log-lineer modelle iade etmektir. Günümüzün en önemli sağlık sorunlarından birisi sigara bağımlılığıdır. Sigara tüketimi dünyada ve Türkiye de başta solunum sistemi olmak üzere çeşitli hastalıklara neden olan önemli bir halk sağlığı sorunudur. Sigara bağımlılığı da diğer birçok bağımlılık gibi, hem genetik hem de çevresel yönleri olan kompleks bir davranıştır[1-5]. WHO vrupa ölge Raporuna göre, 009 yılında, D'de yetişkinler arasında sigara içenlerin sayısı (erkek % 6.4, kadın %.) % 4. olarak tahmin edilmiştir. İskandinav ve bazı atı vrupa ülkelerinde, kadınlar ve erkekler için sigara oranları benzer ve gittikçe azalıyor. Örneğin, erkek ve kadın sigara içenlerin oranları sırasıyla Norveç'te % 1 ve % 8, İrlanda da % 1 ve % 6, Hollanda da ve inlandiya'da % 8 ve % dir. Orta ve Güney vrupa'da, erkeklerin sigara içmesi kadınlardan daha azladır. Erkeklerin kadınlar karşı sigara içme oranları Yunanistan da % 6 e % 41, vusturya'da % 47 ye % 45 ve ulgaristan da % 48'e % 7 dir. Dünya Sağlık Örgütü (WHO) (009) nün Küresel Yetişkin Tütün raştırmasına göre, tüm bireylerin (erkeklerde % 47.8, kadınlarda% 15.1) arasında Türkiye'de de düzenli sigara içme oranı 1.1 olarak tahmin edilmektedir [6-7]. Sigara bağımlılığının genetiğinde klasik Mendelyen kalıtım örüntüsü izlenmemektedir. İkizlerle yapılmış 14 arklı çalışmanın değerlendirildiği bir çalışmada nikotin bağımlılığının %60 genetik, %0 ailesel, %0 çevresel aktörlerden kaynaklandığı iade edilmiştir. Yapılan çalışmalar sigara bağımlılığının gelişiminde; çevresel aktörlerin sigara içmeye başlama ile genetik aktörlerin ise düzenli içicilikten bağımlılığa geçişte daha belirgin bir rol oynadığını göstermiştir []. ricker ve ark. [8] nın çalışmalarına göre yakın arkadaş, kardeş ve anne-babanın sigara kullanması, çocuklarının sigara kullanması üzerindeki en büyük etkilerdi. El- Sharkawy [9] çalışmasında belirtmiştir ki cinsiyetin erkek olması sigara bağımlılığını artıran bir risk aktörüdür. Öncel ve arkadaşları [10] nın çalışmalarına göre sigara içen bir kişi olma riski, kadınlara göre erkeklerde.6 kat daha azlaydı. Sigara içen bir kardeşe sahip olmak 1.95 kat, alkol kullanan bir kişi olmak.11 kat sigara içme riskini artıran aktörler olarak bulunmuştur. ynı çalışmada, yaşları arasındaki ark 0-7 olan aynı cinsiyetten kardeşler arasında yapılan incelemelere göre sigara içen bir kardeşinin olması kadınlarda 4.7 kat, erkeklerde 5 kat sigara içme riskini artırdığı belirtilmiştir [10-11]. Sigara bağımlılığı araştırmalarında kullanılan yaygın yöntemlerden biri anket ormuyla toplanan verilerden yola çıkarak kitle hakkında sonuç çıkarmaktır. u anket ormlarında yer alan iki nitel değişken arasındaki ilişki klasik kontenjans tablo analizleri ile incelenebilir, ancak bu yöntem, ikiden azla değişkenin ilişkisini aynı modelde inceleyebilmek için yetersiz kalmaktadır. Literatürde kategorik verilerin araştırılması amacıyla, yönlü kontenjans tablolarında log-lineer modellerin kullanımı ile ilgili yapılmış birçok çalışma mevcuttur. u çalışmalarda genellikle ilgilenilen değişkeni etkileyen aktörler, uygun bir log-lineer model ile açıklanmaya çalışılmış ve anlamlı bulunan sonuçların yorumlanması ile ilgilenilmiştir. unlardan bazıları ise kısa bir şekilde özetlenmiştir. Erbaş ve İçöz [1] çalışmasında, 1994 yılı adalet istatistiklerini kullanarak modelin bir uygulamasını yapmıştır. ülbül [1] çalışmasında, çok boyutlu çapraz tabloların çözümlenmesinde logaritmik doğrusal modellerin kullanımını, 6-17 yaş çocuk işgücüne ilişkin yerleşim yeri, çalışılan sektör ve cinsiyet kategorik değişkenlerinden oluşan üç boyutlu kontenjans tablosu üzerinde, verilere en uygun modeli belirleyerek model parametreleri ve birlikteliklerin hücre rekansları üzerindeki etkilerini incelemiştir. ltaş ve ark. [14] çalışmasında yurtdışında çalışıp Türkiye ye dönen akademisyenler üzerinde elde edilen verilerden yararlanarak değişkenler arasındaki ilişki yapısını loglineer analiz ile incelemiştir. iliz [15], üniversite öğrencilerinde sigara, alkol ve nargile içme sıklığını belirlemek ve bunları etkileyen risk aktörlerini incelemek amacıyla yaptığı çalışmasında log-lineer modelleri kullanmıştır. arklı değişkenler için, üç yönlü kontenjans tablolarında oluşturulabilecek log-lineer modeller arasından uygun modelin seçimi üzerine çalışmış ve günlük içilen sigara sayısının, kardeş sayısı ve ailenin sosyal durumundan etkilenmediği, cinsiyet, yaş, barınma şekli ve sigara cinsinden etkilendiği sonucuna ulaşmıştır. u çalışmada ise sigara ile yapılmış diğer çalışmalardan arklı olarak özellikle sigara bağımlılık düzeyi değişkeni ele alınmış, bu değişken ile cinsiyet ve ebeveynlerin sigara içme durumu SÜ en il Der 19. ilt,. Sayı, s. 1-5, 015

3 Kontenjans tablolarının analizinde log-lineer modellerin değişkenleri arasındaki ilişki yapısı araştırılmıştır Şıklar ve ark. [16] çalışmasında üniversite akademik personelinin iş tatminleri ve duygusal tükenmişliklerini log lineer analiz ve uyum analizi ile ele almıştır. Mete ve Ünsal [17], kategorik veriler için log-lineer modelleri kullanarak göç istatistikleri üzerine bir çalışma yapmışlardır. Yılmaz ve ktaş [18], traik kazalarını üç boyutlu kontenjans tablolarının log-linear modeller analizi ile açıklamışlardır. u çalışmada öncelikle iki boyutlu daha sonra da üç boyutlu kontenjans tabloları için log-lineer modellerin matematiksel yapısı tartışılmış ve son olarak da söz konusu modellerin kullanımı bir uygulama ile açıklanmıştır. Uygulamada, cinsiyet, ebeveynlerin sigara içme durumu ve nikotin bağımlılık düzeyi değişkenleri ile kurulan modellerde sigara bağımlılığı açıklanmaya çalışılmıştır.. LOG-LİNEER NLİZ İLE İLGİLİ GENEL İLGİLER (GENERL INORMTION OUT LOG-LINER NLYSIS) İstatistiksel veri analizinin en önemli aşamalarından birisi değişken yapılarına göre uygulanacak analiz yöntemlerinin seçilmesidir. u çalışmada kesikli çok değişkenli veri analizleri yapılacaktır. Nitel değişkenlerden elde edilen kategorik verilerin kontenjans tablolarda gösterimi sıkça kullanılır. u tabloların en basiti iki yönlü olanlardır. u tablolarda, analiz bir tek hipotezi test eder ve durur. Daha ileri gitmek mümkün olamaz. Genelde pratikte veriler üç veya daha azla sayıda değişkenlerin oluşturduğu kontenjans tablolar ile iade edilirler. öyle çok boyutlu tabloların analizinde uygun modeller kurulurken değişkenlerin karşılıklı bağımsızlığına, koşullu bağımsızlığına ve kısmi bağımsızlığına dair hipotezler kurulur. Çok boyutlu tabloların analizinde kullanılan istatistik modeller ise log-lineer modeller, lojistik modeller, probit modeller v.b dir [19-]. İki kategorik değişken arasındaki ilişkinin incelendiği kontenjans tablo analizleri, değişken sayısı ikiden azla olduğunda yetersiz kalmaktadır. u nedenle çok boyutlu tabloların analizinde kategorik değişkenlerin birbirleriyle olan etkileşimlerine ve değişkenlerin tek başına anlamlılığına dair hipotez testlerinin yapıldığı log-lineer analizler kesikli çok değişkenli analizler arasında önemli bir yere sahiptir. Kontenjans tablolarında log-lineer analizi, sürekli dağılıma sahip aktörün yanıt değişkenleri ile açıklandığı, varyans analizine (NOV) benzerdir. Log-lineer analiz, en iyi modelin bulunmasında ve kurulan modelin anlamlılığının test edilmesinde de kullanılanılır []. u çalışmada en iyi modelin elde edilmesi konusu işlenmemiştir. Öncel ve arkadaşları [10- S. Y. Öncel, Erdugan 11] nın çalışmalarında anlamlı bulunan değişkenler için log-lineer analiz yapılarak model parametreleri ve etkileşim terimleri için parametre tahmini ve anlamlılıkları araştırılmıştır. Genel log-lineer model, kontenjans tablo içindeki her bir hücre rekansının logaritmasını, tabloda mevcut olan değişkenler arasındaki mümkün her etkileşimin bir doğrusal kombinasyonu olarak iade eder. Kategorik değişkenlerden oluşan verilerin araştırılmasında ve bir değişkenin ya da değişkenlerin kombinasyonunun etkisinin gösterilmesinde, veri yapılarının bileşen parçalarına ayrılmasında yararlıdır. yrıca log-lineer analizi, parametre tahminlerinin elde edilmesini sağlamasının yanı sıra araştırıcıya karmaşık bir çoklu kontenjans tablonun içerdiği bilgiyi kısaltma olanağı da verir. Yani verinin daha sade bir ormla temsil edilip edilemeyeceğini gösterir [1]. Log-lineer modelin matematiksel yönünü tartışmak için öncelikle boyutlu iki yönlü, sonrasında ise I J K boyutlu üç yönlü kontenjans tabloları ele alınmıştır..1. İki Yönlü Kontenjans Tablolarında Log-Lineer naliz (Log-Linear nalysis o Two-Way ontingency Tables) İki yönlü ve I J boyutlu tabloların genel hali için loglineer modeli göz önüne alınsın. Satırda yer alan i 1,, I düzeyli kategorik değişken ile, sütunda yer alan j 1,, J düzeyli kategorik değişken ise ile gösterilsin. u durumda kontenjans tablosu Tablo 1. İki yönlü I J boyutlu log-lineer model (Two-way I J dimensional log-linear model). Değişken () 1. Değişken () 1 J Toplam J 1 1 J I I1 I Toplam 1 IJ J I şeklinde olacaktır. urada, değişkeninin i.inci düzeyi ile değişkeninin j.inci düzeyinde yer alan hücrenin gözlenen rekans değeridir. l ln olmak üzere, I J boyutlu tabloların doymuş (saturated) loglineer modeli SÜ en il Der 19. ilt,. Sayı, s. 1-5, 015

4 S. Y. Öncel,. Erdugan Kontenjans tablolarının analizinde log-lineer modellerin l i j, i 1,, I ; j 1,, J (1) biçimindedir. urada sırasıyla, rekans tablosundaki tüm gözelerin logaritmalarının ortalama değeri, i, değişkeninin i. inci düzeyinin ana etki parametresi; j, değişkeninin j. inci düzeyinin ana etki parametresi ve, değişkenlerinin etkileşimlerinin i. ve j. kombinasyon düzeyinin etki parametresini göstermektedir. Sabit etkili NOV modeline paralel olarak log-lineer modelde de değişkenlerin kategorilerine ait katsayıların toplamları sııra eşittir. Yani model için kısıtlar i j 0 i j i j () şeklindedir. Model, tablodaki hücrelerin toplam sayısı yani I J kadar parametreye sahiptir. u parametrelere ait tahminler ise genel rekans toplamı l ln marjinal rekans toplamları li ln l ln ve j olmak üzere log-lineer modelin i parametrelerinin tahmin edicileri Tablo de verildiği gibidir. yrıca, bu tabloda log-lineer model ile NOV arasındaki benzerliğe dikkat çekmek için NOV etkilerine ait tahmin ediciler de verilmiştir. Gruplar arası arklılığın incelendiği NOV modellerinde deneme etkileri ve etkileşimlerinin yer aldığı model X e () k i j k j modellerinde denemeler kategorik değişkenlerdir ve bu değişkenler sınılandırılmış veya sıralanmış olabilir. u deneme düzeylerinde ölçme ile elde edilmiş verinin normal dağılıma sahip olması NOV nın temel varsayımıdır. () eşitliği ile gösterilen model iki yönlü, etkileşimli varyans analizi modelidir. Eğer elimizde kategorik değişkenlerin her bir düzeyine ait rekans verisi varsa o zaman normal dağılım varsayımı gerektirmeyen log-lineer model kullanımı uygundur. Log-lineer modelde rekansların kendisi yerine doğal logaritmaları alınarak analiz yapılır. Varyans analizinde,, ve terimleri ile gösterilen deneme etkileri, log-lineer modellerde, i, j ve ile gösterilir. Tablo. İki yönlü log-lineer model ve NOV modelinde tahmin ediciler (Estimators in two-way log-linear model and NOV model) Log-lineer model etkileri l IJ l l i i J IJ l j l j J IJ l l i j l l l i j J I IJ NOV etkileri X.. X X i i... j X X. j.. X X i. X. j X.. Parametrelerin anlamlılığını araştırmak için Tablo de verilen tahmin edicilerin asimptotik varyansları, i j biçimindedir. Varyans analizinde deneme etkilerini hesaplarken deneme ve blok ortalamaları etraındaki değişim göz önünde bulundurulur. Varyans analizi 4 SÜ en il Der 19. ilt,. Sayı, s. 1-5, 015

5 Kontenjans tablolarının analizinde log-lineer modellerin S. Y. Öncel, Erdugan r c s Var Var Var 1 J K I J K 1 1 IJK j1 k1 rjk ir j1 k1 k 1 I K I J K 1 1 IJK i1 k1 ick ic k1 k 1 I J J J K 1 1 IJK i1 s i1 ks k 1 1 J 1 I 1 I J 1 Var rc IJ rc jc rj ır ic ic jr (4) 1 I J K Var rcs IJK rcs ir ics jc rjs ks rck J K I K I J I J K jc ks rjk ir ks ick ir jc s ir jc ks k ormülleri ile hesaplanır. urada I 1, = J -1, K 1, r 1,, I, c 1,, J, s 1,, K dır. (4) eşitliğinde yer alan ormüller, diğer ikili ve üçlü etkileşimler için benzer şekildedir. u parametrelerin anlamlılığını test etmek için Z (5) Var (5) ormulu ile verilen test istatistiğinin hesaplanan değeri, Z (standart normal dağılım tablosundan lık alana karşılık gelen değer) tablo değeri ile karşılaştırarak karar verilir. Hesaplanan değerin mutlak değeri, tablo değerinden büyükse ilgilenilen parametrenin anlamlı olduğu sonucuna varılarak model-denkleminde bu parametreye yer verilir []. Şimdiye kadar verilerin modele iyi uyduğunu varsayarak log-lineer modellerle elde edilen parametre tahminlerini inceledik. Gerçekte test edilmesi gereken bir başka nokta da log-lineer modelin gözlem değerlerine iyi uyup uymadığıdır. u işlem önerilen model için beklenen değerlerin tahmin edilmesini ve bu değerlerin gözlenen değerlerle Pearson veya olabilirlik oranı (likelihood ratio) G testleri kullanılarak karşılaştırılmasını içerir. Yani belirli bir modelin verilere uyup uymadığını gösteren hipotezin testi, : gözlenen değer, : beklenen değer olmak üzere (6) i j ormülü ile Pearson Genelde istatistiği temeline dayanır. G istatistiği ye göre daha çok tercih edilir. G testinin genel gösterimi G ln biçimindedir. Kullandığımız model doğru ise hem hem de G testleri I 1 J 1 serbestlik dereceli (7) dağılımına sahiptir []. Uygulama olarak yönlü tipindeki bir kontenjans tablosu için kurulan log-lineer modelin parametre tahminleri ve yorumları ölüm.1 de ayrıntılı bir şekilde verilmiştir.. Üç Yönlü Kontenjans Tablolarında Log-Lineer naliz ( Log-Linear nalysis o Three-Way ontingency Tables) Sırasıyla i 1,,, I ; j 1,,, J ; k 1,,, K indisli,, değişkenleri ile gösterilen üç yönlü I J K boyutlu bir kontenjans tablosu için doymuş bir log-lineer model l (8) k i j k ik jk k ve kontenjans tablosu Tablo ile verilmiştir. () eşitliği ile verilen kısıtlar bu modelde üç değişken için de geçerlidir. Tabloda i 1,,, I ; j 1,,, J ; k 1,,, K ilgili değişkenlerin kategorik düzeyini göstermek üzere, i, j, k gözesinin gözlenen rekansı k ile gösterilmiştir. u model için ana etki, ikili ve üçlü SÜ en il Der 19. ilt,. Sayı, s. 1-5, 015 5

6 S. Y. Öncel,. Erdugan Kontenjans tablolarının analizinde log-lineer modellerin etkileşim parametreleri için tahmin ediciler ise Tablo 4 de verilen eşitlikler yardımı ile bulunur. Tablo. Üç yönlü I J K boyutlu log-lineer model (Threeway I J K dimensional log-linear model) 1 K Toplam K K 1 J 1 J 1J J1 1J 1 J 1JK 1K K JK 1J 1 I I 1 J Topla m I11 I1 I1 I IJ1 IJ 1 I1K IK IJK I1 I IJ K Üç boyutlu tablolar için yorumlanan logaritmik doğrusal modeller daha azla değişken içeren tablolar için de genişletilebilir. ncak değişken sayısının artması ilişki ve etkileşim terimlerinin yorumlanmasını, test edilmesi gereken hipotezlerin oluşturulmasını ve en iyi model seçim sürecini daha karmaşık ve zor yorumlanabilir bir hale sokmaktadır [19-]. u nedenle ölüm de çalışmanın uygulama kısmına geçilmiştir.. UYGULM (PPLITION) İki ve üç yönlü kontenjans tablolarının incelenmesinin hedelendiği bu çalışma için uygulama verileri Kırıkkale Üniversitesi en-edebiyat akültesi İstatistik ölümü son sını öğrencilerinin gönüllü olarak çalışmaya katılmalarıyla toplanmıştır. Öğrencilerimiz kendi arkadaş, akraba ve komşu çevrelerindeki kişilere anket yapmışlardır. nkete katılmak istemeyen olmamıştır. Veriler yüz yüze görüşülerek anket ormundaki soruların cevaplandırılması yöntemi ile elde edilmiştir. Her bir bireye ayrı ayrı anket ormu doldurulmuştur. Verilerin toplanması ve SPSS 0 programına girilmesi ay sürmüştür. Toplanan tüm veriler, veri kalite kontrolüne tabi tutulmuştur. Çalışmada kullanılmak üzere ana sorudan oluşan bir anket ormu tasarlanmış ve tasarımda benzer çalışmalar yapan kişilerin kullandıkları ulusal ve uluslararası anket ormlarından yararlanılmıştır. Sorular hazırlanırken kendi toplumsal özelliklerimiz göz önüne alınmıştır. azı anket sorularının kendi alt şıkları da bulunabilmektedir. Daha önceki araştırmaların kullandığı sorulara ek olarak bireylerin sigara kullanımını etkileyebileceğini düşündüğümüz bazı sosyoekonomik koşulları belirleyebilmek için özel sorular hazırlanmıştır. Verilerin toplanması ve anketlerin yapılabilmesi için Kırıkkale Üniversitesi Etik Kurul onayı bulunmaktadır. ireylerin her birine ayrı ayrı anket ormu doldurtularak sosyodemograik bilgileri toplanmıştır. Yaş, cinsiyet, sigara içme durumu, ebeveynlerin sigara içme durumu hakkında sorular sorulmuştur. Nikotin bağımlılığı her sigara içende aynı düzeyde değildir. Nikotin bağımlılığı seviyesini değerlendirmek için çeşitli yöntemler geliştirilmiştir. En çok bilinen yöntem agerström Nikotin ağımlılığı Testi (agerström Test or Nicotine Dependence -TND) olarak bilinen ölçektir [4]. İsveçli psikolog Karl O. agerström taraından nikotine olan bağımlılığın düzeyini saptamak amacıyla geliştirilmiştir. Sigara bağımlılığının düzeyini gösteren TND skoru 6 soruya dayanmaktadır. Her cevabın 0- arası puanı vardır. Sigaraya bağımlılık arttıkça bu ölçekten alınan puan da artmaktadır. TND sorularının cevaplarına göre, 0 puan düşük nikotin bağımlılığı, 4 6 puan orta derecede nikotin bağımlılığı, 7 ve üzeri bir puan güçlü bağımlılığı işaret eder. u şekilde kategorize edilmiş ordinal bağımlılık düzeyi değişkeni çalışmada TND ismiyle kullanılmıştır. una göre 4 ve üzeri bir puan nikotin bağımlılığının var olduğunun bir işareti olarak kabul edilir. Tablo 4. Üç yönlü log-lineer modelde tahmin ediciler (Estimators in three-way log-linear model) Parametrelerin tahmin edicileri l IJK li i JK l l l i j K JK IK l l l jk l ik li j lk k lk K J I JK IK IJ 6 SÜ en il Der 19. ilt,. Sayı, s. 1-5, 015

7 Kontenjans tablolarının analizinde log-lineer modellerin S. Y. Öncel, Erdugan u çalışma için 745 bireye anket yapıldı. unlardan 447 (%60,1) si erkek, 97 (%9,9) si kadındı. nket sonuçlarına göre, erkeklerden 90 kişi (%64,9), kadınlardan 17 kişi (%4,8) bir ay veya daha uzun süreden beri her gün sigara içen kişilerdi. ilesinden kimse sigara içmemesine rağmen 10 (%4,4) kişi sigara içen kişilerdi. Sigara kullanan bireylerin yaşı, ne kadar süredir sigara içtiği (ay), günlük içilen sigara sayısı ve tnd skoru için hesaplanan ortalama (standart sapma), erkeklerde sırasıyla 5 (11), 148 (15), 18 (9), 4.56 (,9) kadınlarda ise 0 (10), 98 (89), 1 (7),.5 (,7) olarak bulunmuştur. Sigara içen bireylerin cinsiyete göre sigara içmeye başlama nedeni olarak erkeklerde arkadaş etkisi %44,1, merak %8,6, özenti %7,, stres %,4, ortama uyum sağlama %14,8, ailenin diğer bireylerinin de sigara tüketmesi %7,9, ilmler %.4 ve reklamların etkisi %1,4 iken kadınlarda arkadaş etkisi %48, merak %4,6, özenti %,8, stres %8.6, ortama uyum sağlama %15, ailenin diğer bireylerinin de sigara tüketmesi %7,1, ilmler %0.8 ve reklamların etkisi %0,8 olarak bulunmuştur. Erkeklerde ilk sigaraya başlama yaşı en az 11 iken kadınlarda bu değer 15 dir. Ortalama erkekler 18 yaşında sigaraya başlarken kadınların 0 yaşında başladığı görülmüştür. nne veya babanın ikisinin de sigara içmemesi veya her ikisinden yalnız birinin sigara içmesi veya her ikisinin de sigara içmesi şeklinde kategorik değişken olarak alınan ebeveynlerin sigara içmesi durumu ile bireyin sigara içmesi veya içmemesi durumunun birlikte değişiminin incelenmesi için kontenjans tablo analizi yapılmıştır. naliz sonuçlarına göre Ki-kare hesap değeri 15,61 ( p 0, 05 ) olarak bulunmuştur. una göre bireyin sigara içmesi ebeveynlerinin sigara içmesinden bağımsız değildir, aralarındaki ilişki ise 0,65 (Gamma değeri) dir..1 İki Yönlü Kontenjans Tablolarında naliz (nalysis o two way contingency tables).1.1 Klasik Ki-kare nalizleri (lassical hi-square nalysis) Çalışmada kullanılacak olan değişken isimleri ve değişkenlere ait düzeyler ise Tablo 5 de verilmiştir. urada TND, az bağımlı (0-), orta bağımlı (4-6) ve çok bağımlı (7+) olacak şekilde üç düzeyli değişken; ebeveynin sigara içme durumu, ebeveynlerin hiç biri sigara içmiyor, ebeveynlerden yalnızca birisi sigara içiyor ve her ikisi de sigara içiyor şeklinde üç düzeyli değişken; cinsiyet ise kadın, erkek olacak şekilde iki düzeyli değişkendir. Çalışmanın bundan sonraki bölümlerinde (1)-(8) eşitlikleriyle verilen ormüllerde kullanım kolaylığı olması bakımından, bu değişkenler sırasıyla,, isimleriyle anılacaktır. Tablo 5. Değişkenlere ait düzeyler (Levels o variables Risk aktörleri u değişkenlere ilişkin kontenjans tablosu Tablo 6 da verilmiştir. u kesimde, iki yönlü kontenjans tablosunun değerlendirilebilmesi için akla gelen ilk klasik analizler; bağımsızlık testi, dağılıma uyum iyiliği analizi, koşullu bağımsızlık testleri uygulamalı ele alınacaktır. Sadece ve değişkenlerinin oluşturduğu kontenjans tablosu olmak üzere H : 01 ile değişkenleri birbirinden bağımsızdır, H : 11 ile değişkenleri birbirinden bağımsız değildir hipotezlerini test etmek için gözlenen ( ) ve beklenen (teorik) ( ) rekanslar, Tablo 7 de verilmiştir. Tablo 6. ve değişkenleri için iki yönlü kontenjans tablosu (Two-way contingency tables or and variables) İkisi de iri İkisi de içmiyor içiyor içiyor Tablo 7. ağımsızlık durumunda değişkenlerin gözlenen ve beklenen rekansları (Observed and expected requencies o the variables in case o independence) 1 Toplam Toplam Değişke n isimleri 1.Düzey.Düzey.Düzey insiyet Kadın Erkek - Ebeveynin sigara ikisi de içmiyor biri içiyor ikisi de içiyor içme durumu TND ,7,5 1,9 95,0 j j 70,7 49,7 0,6 141,0 j j,6,9 9,5 65,0 j SÜ en il Der 19. ilt,. Sayı, s. 1-5, 015 7

8 S. Y. Öncel,. Erdugan Kontenjans tablolarının analizinde log-lineer modellerin (7) eşitliği ile verilen G ln, 556 olarak hesaplanmıştır. u değer serbestlik dereceli (sd) li ki-kare tablo değeri ile karşılaştırıldığında 0.05;4 9, 49, 556 olduğundan H 01 hipotezi red edilemez. Yani TND değişkeni ile ebeveynlerin sigara içme durumu değişkenleri birbirinden bağımsız değişkenlerdir. u iki değişken arasında bir ilişki yoktur. Literatürde yer alan pek çok çalışmada yer alan genetik araştırmalarla elde ettiğimiz bu sonucun ters düşmesi nedeniyle daha ileri analizlerin yapılmasına gerek görülmüştür [,6,7,10]. u şekilde elde edilmiş rekans verisi için dağılıma uyum iyiliği analizi için kurulan hipotez ise H : 0 Sigara içen bireylerin 9 gözeye dağılımı rasgeledir., H : Sigara 1 içen bireylerin 9 gözeye dağılımı rasgele değildir. biçimindedir. H 0 hipotezinin doğru olduğu varsayımı 01 altında, beklenen rekanslar, 44 9 biçiminde olacaktır. Tablo 8. Dağılıma uyum iyiliği analizinde değişkenlerin gözlenen ve beklenen rekansları (The observed and expected requencies o the variables in goodness o it analysis) 1 Toplam Toplam,4,4, ,4,4, ,4,4,4 j j verilmiştir. (7) eşitliği ile verilen G 94, 967 dir. u test istatistiği değeri serbestlik dereceli kikare tablo değeri ile karşılaştırılır. 0.05;8 15, 5 94, 967 olduğundan H 0 hipotezi red edilir. Yani, sigara içen bireylerin 9 gözeye dağılımı rasgele değildir. bağımsızlık analizi için kurulan hipotez ise H : Sigara 0 içen bireylerin TND düzeyleri arasında anlamlı bir ark yoktur., H : 1 Sigara içen bireylerin TND düzeyleri arasında anlamlı bir ark vardır. biçimindedir ve H 0 hipotezinin doğru olduğu varsayımı altında koşullu bağımsızlık için beklenen rekanslar Tablo 9 da verilmiştir. Tablo 9. irinci koşullu bağımsızlık durumunda değişkenlerin beklenen rekansları (The expected requencies o the variables in the irst case o conditional independence) 1 Toplam , 5, 14, , 5, 14, , 5, 14,7 65 Toplam (7) eşitliği ile verilen G 1,767 dir. u test istatistiği değeri 6 serbestlik dereceli ki-kare tablo değeri ile karşılaştırılır. 0.05;6 1, 6 1, 767 olduğundan H 0 hipotezi red edilir. Yani çalışmamızda yer alan sigara içen bireylerin TND düzeyleri arasında anlamlı bir ark vardır. Tablo 6 daki gibi elde edilmiş rekans verisi için ebeveynlerin sigara içme durumları arasında anlamlı bir arklılık olup olmadığını araştıran koşullu bağımsızlık analizi için kurulan hipotez ise H : 04 Sigara içen bireylerin ebeveynin sigara içme durumu arasında anlamlı bir ark yoktur., H : 14 Sigara içen bireylerin ebeveynin sigara içme durumu arasında anlamlı bir ark vardır biçimindedir. yrıca 04 H hipotezinin doğru olduğu varsayımı altında koşullu bağımsızlık için beklenen rekanslar Tablo 10 da verilmiştir. Tablo 6 daki gibi elde edilmiş rekans verisi için TND düzeyleri arasında ark olmadığını araştıran koşullu 8 SÜ en il Der 19. ilt,. Sayı, s. 1-5, 015

9 Kontenjans tablolarının analizinde log-lineer modellerin Tablo 10. İkinci koşullu bağımsızlık durumunda değişkenlerin gözlenen ve beklenen rekansları (The expected requencies o the variables in the second case o conditional independence) 1 Toplam ,7 1,7 1, S. Y. Öncel, Erdugan 1,7 1,7 1,7 Toplam (7) eşitliği ile verilen G 64,61 dir. u test istatistiği değeri 6 serbestlik dereceli ki-kare tablo değeri ile karşılaştırılır. 0.05;6 1, 6 64, 61 olduğundan H 04 hipotezi red edilir. Yani ebeveynlerin sigara içmeleri arasında anlamlı bir ilişki vardır. Çevresel bir etkileşim olarak birbirlerinden etkilenerek sigara içen kişilerdir. Elde edilen sonuçlar aşağıda Tablo 11 de özetlenmiştir. Tablo 11. Modellerin karşılaştırılması (omparison o the models) Model No Model dı Model 1 ağımsızlık i j Uyum iyiliği 1. koşullu 4. koşullu 5 Doymuş ln ln bağımsızlık ln bağımsızlık ln ln j i i j G s.d. sd 0.05 P-değeri, ,49 0, 05 94, ,5 0, 01 1, ,6 0, 01 64, ,6 0, G değerinin, uygun serbestlik dereceli (sd) değerinden büyük olması H 0 hipotezinin red edilmesine yol açar p 0,05 tablo. Yani modelin verilere uymadığına karar verilir. u durumda yorumumuz iki değişkenin birbirinden bağımsız olmadığı aralarında anlamlı bir ilişkinin olduğu şeklindedir. Tablodaki modeller incelendiğinde sigara içme düzeyi ile ebeveynlerin sigara kullanma durumları arasındaki ilişkinin anlamlı olduğunu gösterirken Model 1, anlamlı çıkmamıştır. Dahası, kurduğumuz Model ve Model 4 ün analizinde kurduğumuz hipotez testinden gelen 1. tip hata (testin anlam düzeyi) kadar oldu. u problemden kaçmak için sabit terim, TND etkisi, ebeveynin sigara içme durumunun etkisi ve bu değişkenlerin etkileşimlerinin yer aldığında model Tablo 11 de Model 5 olarak iade edilmiştir. ynı zamanda Model 5 ile bir kişinin sigara içmesini çevresel aktörler tetiklerken bağımlılığın düzeyi genetik aktörlerle açıklanmaktadır iddiası da araştırılabilecektir. u nedenle bilinen basit kontenjans tablo analizlerinin yetersizliğinden yola çıkarak Model 5 ile iade edilen log-lineer modellerle çalışmanın önemi görülmektedir. şağıdaki kesimde bu tür modeller için uygulamalar yer almaktadır..1.. İki yönlü kontenjans tablosu için log-lineer analiz uygulamaları (Log-linear analysis applications or a twoway contingency table) Sabit terim, sigara bağımlılık düzeyi, ebeveynin sigara içme durumları ve her iki değişkenin etkileşimlerinin yer aldığı doymuş log-lineer model s biçimindedir. Doymuş modelin olabilirlik değeri ve serbestlik derecesi başlangıçta sıırdır. şağıda iki kategorik değişkenin etkileşim terimlerinin yer aldığı log-lineer model ile kontenjans tablolarının detaylı analizleri, model parametrelerinin tahmini ve anlamlılığı detaylı olarak elle çözümleri ile araştırılmıştır. u sayede okuyucuya log-lineerin analizinde parametre tahmini hakkında detaylı bilgiler verilmiş olup, SPSS paket programında analiz yapmanın zayı yönleri ortaya konmuştur. Doymuş modelin parametre tahmini için Tablo 6 da verilen rekansların Tablo 1 de doğal logaritma değerleri verilmiştir. u logaritma değerleri l olmak üzere bunlara ait satır, sütun toplamları, ortalamaları ve genel ortalama da Tablo 1 de verilmiştir. SÜ en il Der 19. ilt,. Sayı, s. 1-5, 015 9

10 S. Y. Öncel,. Erdugan Kontenjans tablolarının analizinde log-lineer modellerin Tablo 1. rekansların logaritma değerleri (Logarithm values o requencies) l , 970, 409 0, , 516 0, 1685 ikiside içmiyor biri içiyor ikiside içiyor li li ormülüyle elde edilir. Elde edilen bu tahmin değerleri her iki değişkeninin de ilk düzeyleri için modelde yerine yazılırsa 0-,970,401,485 9,856, ,41,951,995 11,181,77 7 +,67,1781,4849 9,00,010 l j l j 11, ,505 7,9655 0,06 -,857,510,655 -,40 Eşitlik (1) ile verilen modelin parametre tahmin değerleri, ölüm.1 de yer alan Tablo de verilen ormüller yardımıyla Tablo 1 deki değerler l, 970, 401, , 41, 951, 9957, 67,1781, , 0677 l1, 970, 401, , 8564 l 4, 41, 951, ,181 l, 67,1781, , 00 ve l 1, 970 4, 41, 67 11, 5717 l, 401, 951, , 505 l, 4849, 9957, , 9655 olarak hesaplanır ve aşağıda doymuş modelin parametrelerinin tahminleri 0, 0677, li l 9,8564 0, , 0554 J IJ 9 l j l 11, , , 516 J IJ 9 l l i j l 11 l J I IJ, 970, 855,857, 409 0,1685 l ,409 0, , 516 0,1685, 970,970 buradan ise e 5 olduğu görülebilir. Tablo ile verilen parametre tahmin edicilerinden yararlanarak (1) modelinde yer alan parametreler için bulunan tahmin değerleri Tablo 1 de verilmiştir. u tablo ana etkiler ile ikili etkileşimlere ait tahmin değerlerini içermektedir. ağımlılığın az olduğu düzeye ait ana etki -0,0554 iken ebeveynin her ikisinin de sigara içmediği düzeye ait ana etki 0,5164 dir. yrıca az bağımlı ve ebeveynin sigara içmediği düzey için etkileşim değeri 0,1685 olup çok bağımlı ve ebeveynin ikisinin de sigara içtiği düzey için etkileşim değeri 0,1605 dir. Tablo 1. Parametre tahmin değerleri (Estimations o the parameter) ikiside içmiyor biri içiyor ikiside iciyor 0-0,1685-0,056-0,1149-0, ,009 0,870-0,0456 0, ,159-0,001 0,1605-0,1 0,5164 0,169-0,6857,409 Kurulan modeldeki parametrelerin anlamlılığını 0,05 anlamlılık düzeyinde test etmek için H : 0 0 H1 : 0 hipotezlerini göz önünde bulundurulur. Yukarıda (4) eşitliği ile verilen ormül Var 0, 0474 olarak hesaplanmıştır. yardımıyla veya 0 SÜ en il Der 19. ilt,. Sayı, s. 1-5, 015

11 Kontenjans tablolarının analizinde log-lineer modellerin Tablo 14. Parametrelerin önemlilik testi sonuçları (Signiicance test results o parameters) Hipotez Test istatistiği Karar H0 : 0 Z 0,5461 Ho red edilemez H : 0 1 H : 0 0 H : 0 H : 0 H : 0 Z,7881 Z 0, Ho red edilir Ho red edilemez Tablo 14 den görülebileceği gibi TND ve ebeveynlerin sigara içme durumları arasında etkileşim olmadığı ortaya çıktı. u durum [-] çalışmalarında verilen sonuçla çeliştiği için modele üçüncü bir değişken olan cinsiyet değişkeni de eklenerek yönlü kontenjans tablosuna loglineer analiz uygulanacaktır.. Üç Yönlü Kontenjans Tablolarında Loglineer naliz Uygulaması (Log-linear nalysis pplications in Three-Way ontingency Tables) Üç yönlü kontenjans tablosu Tablo 15 de verilmiştir. Her bir hücre içerisinde gözlenen rekans ile bu rekansların logaritma değerleri Tablo 15.,, değişkenleri için üç yönlü kontenjans tablosu (The three-way contingency tables or,, variables) 1 1 k ln k k ln k 0 (,4965) 0 (,9957) 1 (,155) 7 (1,9459) 4 (1,86) 8 (,0794) S. Y. Öncel, Erdugan olarak hesaplanmıştır. ölüm de açıklanan ve Tablo 4 de yer alan ormüllerle,, terimlerine ait parametre tahmin değerleri Tablo 16.1 de, Tablo 16.1 na etki parametrelerinin tahminleri (Estimations o main eects parameters) 1 0, , ,4604 0,091 0,0654 0, ,70 0,6107 ikili etkileşim terimine ait parametre tahmin değerleri Tablo 16. de Tablo 16. İkili etkileşim parametrelerinin tahminleri (Estimations o the binary interaction parameters) , ,01 1 0, ,069 0,1669 0, ,151 0,156 0,607 ikili etkileşim terimine ait parametre tahmin değerleri Tablo 16. de Tablo 16. İkili etkileşim parametrelerinin tahminleri (Estimations o the binary interaction parameters) , ,94 1 0, 695 0, , 047 0, (4,041) 1 (,4849) 1 4 (,777) 10 (,06) 16 (,776) 4 (1,86) 0 1 (,0445) 8 (,0794) 1 1 (,0445) (1,0986) 6 (1,7918) 6 (1,7918) ikili etkileşim terimine ait parametre tahmin değerleri Tablo 16.4 de Tablo 16.4 İkili etkileşim parametrelerinin tahminleri (Estimations o the binary interaction parameters) , , ,01 0,01 1 0, 449 0,449 ve üçlü etkileşim terimine ait parametre tahmin değerleri Tablo16.5 da SÜ en il Der 19. ilt,. Sayı, s. 1-5, 015 1

12 S. Y. Öncel,. Erdugan Kontenjans tablolarının analizinde log-lineer modellerin Tablo 16.5 Üçlü etkileşim parametrelerinin tahminleri (Estimations o the triple interaction parameter) , , , ,17 1 0, , , ,0056 0,17 1 0,17 0, , , ,046 0, ,1865 0, ,140 verilmiştir. u tablolarda yer alan parametrelerin üstündeki indis değişkenleri ve alt indis ilgili değişkenlerin düzeylerini sırasıyla göstermektedir. ir parametre için tahmin edici ve bu tahmin edicinin varyansı elimizde varsa bu parametre için aynı zamanda hipotez testleri yapılabilir. Yukarıda (4) eşitlikleri ile verilen ormüllerle parametrelerin tahmin edicilerinin asimptotik varyansları hesaplandığında (4) eşitliği kullanılarak TND değişkeninin. Düzeyi olan orta bağımlılık parametresi için varyansın tahmin değeri Var , olarak hesaplanır. (5) eşitliği ile verilen test istatistiğinin hesaplanan değeri 0, 091 Z 0,1065, 9014, 5 z 0,05 1,96 değerinden büyük olduğu için tablo H0 : 0 hipotezi red edilir. Yani log-lineer modelde yer alması gereken bir parametredir. TND değişkeninin. düzeyinin modele önemli bir etkisi vardır. Yani sigara bağımlılığının orta düzeyde olması hücre rekansı üzerinde önemli bir katkısı vardır. enzer şekilde ebeveynlerin sigara içme durumu () ve insiyet () değişkenlerine ait model parametrelerine ait z hesap değerleri sırasıyla 0, 545 Z 5, , 098 0, 4604 Z 5, 7694 olup 1.96 değerinden büyük 1 0, 0798 olduğu için için H0 : 1 0 ve H0 : 1 0 hipotezleri red edilir. Yani log-lineer modelde yer alması gereken parametrelerdir. Ebeveynlerin sigara içme durumu () ve insiyet () değişkenlerinin 1. düzeylerine ait model parametrelerinin modele önemli bir etkisi vardır. Yani ebeveynlerden birinin sigara içmesi ile cinsiyetin erkek olması hücre rekansı üzerinde önemli bir katkısı vardır. parametresinin anlamlılığını test etmek için (5) eşitliği ile verilen ormül kullanılarak hesaplanan z değeri 0,14 Z hesap,1507 değeri 1 0,146 1,96 değerinden küçük olduğu için s hipotezi red edilir. Yani log-lineer modelde yer alması gereken bir parametredir. Yani, 1 gözesindeki rekansa TND değişkeninin. Düzeyi, Ebeveynlerin sigara içme durumu değişkeninin. Düzeyi, insiyetin 1. düzeyi etki etmektedir. u da [5] iddiasını destekleyen bir sonuçtur. Klasik kontenjans tablo analizlerinden elde edilemeyen bir sonuçtur. öyle bir analiz SPSS paket programı yardımıyla HILOGLINER (0 ) (1 ) (1 ) /METHOD=KWRD /RITERI MXSTEPS(10) P(.05) ITERTION(0) DELT(0) /PRINT=REQ RESID SSOITION ESTIM /DESIGN. kodu ile de yapılabilir. ncak aşağıdaki tabloda da görülebileceği gibi hangi parametrenin hangi düzeyi için anlamlı bir sonuç elde edileceği net bir şeklide görülememektedir. Tablo 17. Üç yönlü log-lineer analizin SPSS çıktısı (SPSS output o the three-way log-linear analysis) Etki Parametre Tahmin Std. Hata Zhesap p-değeri 1,041,14,04,761,006,1,04,966,17,155,8, ,14,146 -,155,01 1,044,098,444,657,01,11,666,008 1,194,14 1,455,146 -,069,1 -,54,600 -,01,155 -,0,840 4,167,146 1,146,5 1 -,94,111 -,651,008 SÜ en il Der 19. ilt,. Sayı, s. 1-5, 015

13 Kontenjans tablolarının analizinde log-lineer modellerin,69,107,50,011 1,545,098 5,551,000,065,11,579,56 1,460,080 5,766,000 1,08,111,51,80,09,107,90,004 Tablo 17 de elde edilen SPSS çıktısında her bir ana etki için sahip olduğu düzey sayısının 1 eksiği kadar, etkileşim terimlerinde ise ilgili değişken düzeylerinin 1 eksiklerinin çarpım sayısı kadar parametre tahmin değerlerinin olduğu görülmektedir. unun nedeni ise parametre toplamlarının sııra eşit olması kısıtının varlığıdır. una göre () eşitliği ile verilen kısıt gereği her bir değişken için eksik olan parametre tahmini değişkenin diğer düzeylerine ait tahmin değerlerinin toplamının ters işaretlisi olarak bulunabilmektedir. p değerlerinin yer aldığı sutunda, koyu renk ile gösterilen değerler 0, 05 anlam düzeyi ile karşılaştırıldığında p 0, 05 ise oluşturulan hipotez red edilir. Yani bu terim önemlidir ve modelde yer almalıdır. u analizin SPSS çıktısında olabilirlik oran test değeri 7,667 ve p 0, 467 olarak bulunduğundan kurulan log- lineer modelimiz yine anlamlı bulunmuştur. 4. SONUÇLR VE TRTIŞM (RESULTS ND DISUSSION) u çalışmada, iki ve üç yönlü kontenjans tabloların loglineer analizi ile değerlendirilmesinin bilinen klasik kontenjans tablo analizlerine göre üstünlükleri incelenmiştir. Log-lineer modeller yardımıyla daha çok nitel değişken arasındaki etkileşimlerin araştırılması uygulamalı olarak verilmiştir. Uygulamada günümüzün önemli bir bağımlılık problemi olan nikotin bağımlılık düzeyi ile cinsiyet ve ebeveynlerin sigara içme durumları arasındaki ilişki gerçek verilerle araştırılmıştır. u çalışmada kullanılan veriler sadece Kırıkkale ilinden toplandığı için takip eden çalışmalarımızda arklı desenlerdeki toplumlardan alınacak verilerle kurulan modellerin daha da anlamlı olacağı düşünülmektedir. Tablo 6 ile verilen sigara bağımlılık düzeyi ve ebeveynlerin sigara içme durumu değişkenleri için iki yönlü kontenjans tablosu analizi sonucunda kişinin sigara bağımlılık düzeyi değişkeni ile ebeveynlerinin sigara içme durumu değişkenleri birbirinden bağımsız değişkenlerdir, bu iki değişken arasında bir ilişki yoktur sonucu elde edilmiştir. Literatürde yer alan [-] sonuçları ile zıt bir sonuç elde edilmesi süphe uyandırmış ve aşağıda ki daha ileri analizlerin yapılmasına gerek görülmüştür Tablo 11 deki -5 numaralı modeller, kişinin sigara içme düzeyi ile ebeveynlerinin sigara kullanma durumları S. Y. Öncel, Erdugan arasındaki ilişkinin anlamlı olduğunu gösterirken, Model 1 anlamlı çıkmamıştır. Dahası, ayrı ayrı kurduğumuz Model ve Model 4 ün analizlerinde kurduğumuz hipotez testlerinden gelen 1. tip hata (testin anlam düzeyi) kadar oldu. u problemden kaçmak için sabit terim, TND etkisi, ebeveynin sigara içme durumunun etkisi ve bu değişkenlerin etkileşimlerinin yer aldığında model kurulup Tablo 11 de Model 5 olarak iade edilmiştir. Model 5, sabit terim, kişini sigara bağımlılık düzeyi, ebeveyninin sigara içme durumları ve her iki değişkenin etkileşimlerinin yer aldığı doymuş log-lineer modeldir. naliz sonucunda bağımlılığın az olduğu düzeye ait ana etki -0,0554 iken ebeveynin her ikisinin de sigara içmediği düzeye ait ana etki 0,5164 olarak hesaplanmıştır. yrıca az bağımlı ve ebeveynin sigara içmediği düzey için etkileşim değeri 0,1685 olup çok bağımlı ve ebeveynin ikisinin de sigara içtiği düzey için etkileşim değeri 0,1605 olarak hesaplanmıştır. Tablo 14 de yer alan parametrelerin önemlilik testi sonuçlarına göre kişinin sigara bağımlılık düzeyi değişkeni ve ebeveynlerinin sigara içme durumu değişkenleri arasında etkileşim olmadığı ortaya çıktı. u durum [-] çalışmalarında verdiği sonuçla çeliştiği için modele üçüncü bir değişken olan cinsiyet değişkeni de eklenerek daha ayrıntılı bir analiz olarak yönlü kontenjans tablosunda log-lineer analiz uygulanmıştır. insiyet, ebeveynlerin sigara içme durumu ve nikotin bağımlılık düzeyi değişkenleri ile kurulan bu yönlü kontenjans tablosuna log-lineer analiz uygulandığında sigara bağımlılığının orta düzeyde olması hücre rekansı üzerinde önemli bir katkısının olduğu görülmüştür. Ebeveynlerden birinin sigara içmesi ile cinsiyetin erkek olmasının model rekansı üzerinde önemli bir katkısının olduğu görüldü. u çalışmadaki sonuçlarımıza göre de Kırıkkale de yaşayan ve sigara kullanan bir bireyin, sigara bağımlılık düzeyinin düzeyinin orta, cinsiyetinin erkek ve ebeveynlerinin birinin sigara içmesi log-lineer modeldeki rekansı artıran çok önemli bir etkendir. u verileri toplamaktaki amacımız sigara içmeyen bir toplum olabilmemiz için öneriler geliştirmekti. una göre kadınlara nazaran sosyal çevrede daha çok yer alan bir erkek birey olmak ve ebeveynlerinin birinin sigara içiyor olması bağımlılık üzerinde çevresel ve genetik etkilerin beraber araştırılması gerektiğini ortaya koymaktadır. Sigara bağımlılığını önleme çalışmalarında, ebeveynlerin kendi çocuklarının gelecekte sağlıklı bireyler olması için, öncelikle anne ve babanın sigara konusunda daha da bilinçlenmesi önemlidir. ilimsel olarak zararı ispatlanmış olan sigaranın kullanılmaması gerektiğini sözel olarak SÜ en il Der 19. ilt,. Sayı, s. 1-5, 015

14 S. Y. Öncel,. Erdugan Kontenjans tablolarının analizinde log-lineer modellerin çocuklarımıza iade etmenin tek başına yeterli olmayıp, aynı zamanda ebeveynlerin kendi davranışlarıyla da iyi bir rol model olması gerekmektedir. Türk toplumunda erkeklere yüklenen rol model gereği erkeklerin sigara içmedeki özentilerinin önüne geçilmesine yönelik çalışmalar yapılmalıdır. 5. TEŞEKKÜR (KNOWLEDGEMENT) Çalışmamıza anket ormunu doldurarak katılan herkese minnettarız. u çalışmada, bize veri toplama hususunda gönüllü olarak yardımcı olan Kırıkkale Üniversitesi İstatistik ölümü öğrencilerine teşekkürlerimizi sunarız. KYNKLR (REERENES) [1] L.İ. Yargıç ve H. aykan, Severe mental disorders, depression and smoking cessation, nadolu Psikiyatri Dergisi, cilt 14, no. 1, pp. 77-8, 01. [] E. bay ve İ. teş, ağımlılığın genetiği, ağımlılık Dergisi, cilt, no., pp , 001. [] P.. Sullivan, K. S. Kendler. The genetic epidemiology o smoking, Nicotine & Tobacco Research, cilt 1, no., pp ,1999. [4]. Yorgancıoğlu ve. Esen, Sigara ağımlılığı ve Hekimler, Türk Toraks Dergisi, cilt 1, no. 1, pp , 000. [5] O. Okutan ve T. Çalışkan, Sigara ile İlişkili İnterstisyel kciğer Hastalıkları, Solunum Dergisi, cilt 1, no., pp , 011. [6] World Health Organization (WHO). WHO report on the global tobacco epidemic, 011a. [Çevrimiçi]. vailable: country_ proile/. [Erişildi: 1 Mayıs 014]. [7] World Health Organization (WHO). WHO global youth tobacco survey, 011b. [Çevrimiçi]. vailable: int/tobacco/surveillance/gyts/en/.. [Erişildi: 1 Mayıs 014]. [8] J.. ricker,. V. Peterson, M. R. ndersen,. G. Leroux, K.. Rajan ve I. G. Sarason, lose riends', parents', and older siblings' smoking: reevaluating their inluence on children's smoking, Nicotine & Tobacco Research, cilt 8, no., pp , 006. [9] G.. El-Sharkawy, igarette smoking among University students: amily related and personal risk actors, Journal o merican Science, cilt 7, no., pp. 1-9, 011. [10] S. Öncel ve. liev, The Inluence o amily actors on Smoking ehavior in Turkey, International Journal o Statistics in Medical Research, cilt, no., pp , 014. [11] S. Yurt Öncel, D. M. Dick, H. H. Maes ve. liev, Risk actors Inluencing Smoking ehavior: Turkish Twin Study, Twin Research and Human Genetics, cilt 17, no. 6, pp , 014. [1] S. Erbaş ve S. İçöz, Sosyal ilimlerde Niteliksel Veri nalizi Üzerine ir Çalışma, Ekonomik Yaklasim, cilt 9, no. 9, pp , [1] S. ülbül, Üç boyutlu çapraz tablolarda logaritmik doğrusal analiz: Çocuk işgücü değişkenleri arasındaki etkileşimler, Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari ilimler akültesi Dergisi, cilt 5, no., pp , 006. [14] D. ltaş, M. Sağırlı ve S. Giray, 1. ltaş, D., Sağırlı M., Giray S., 006 Yurtdışında Çalışıp Türkiye ye dönen akademisyenlerin eğitim durumları, gidiş ve dönüş sebepleri arasındaki ilişki yapısının log-lineer modeller ile incelenmesi, Marmara Üniversitesi İ.İ... Dergisi, cilt XXI, no. 1, pp , 006. [15] Z. iliz, Üç yönlü log-lineer modeller ile üniversite öğrencilerinin sigara, alkol ve nargile içme nedenlerini etkileyen aktörlerin belirlenmesi, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal ilimler Dergisi, cilt 8, no., pp. 5-50, 007. [16] E. Şıklar, V. Yılmaz, D. Çoşkun Eskişehir deki Üniversitelerde Görevli kademik Personelin İş Tatmini ve Duygusal Tükenmişliklerinin Log- Linear Modeller ve orrespondence nalizi ile İncelenmesi,, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari ilimler akültesi Dergisi, cilt 6, no., pp , 011. [17] S. Mete ve. Ünsal, Kategorik veriler için logaritmik doğrusal modeller vegöç istatistikleri üzerine bir uygulama, ksaray Üniversitesi İİ Dergisi, cilt, no. 1, pp. 9-0, 010. [18] V. Yılmaz ve. ktaş, Üç boyutlu kontenjans tablolarınınanalizinde log-linear modellerin kullanımı ve traik kazalarına uygulanması, Osmangazi Üniversitesi Sosyal ilimler Dergisi, no., pp , 001. [19] M. Kateri, ontingency table analysis: Methods and implementation using R, 010. [0]. Lawal, ategorical Data nalysis with SS and SPSS pplications, London: Lawrence Erlbaum ssociates, 00. [1] R. hristensen, Log-Linear Models and Logistic Regression, New York : Springer-Verlag, SÜ en il Der 19. ilt,. Sayı, s. 1-5, 015

15 Kontenjans tablolarının analizinde log-lineer modellerin S. Y. Öncel, Erdugan [] D.. Howell, Statistical Methods or Psychology (Seventh Edition), elmont: Wadsworth engage Learning, 009. [] S. K. Lee, On the asymptotic variances o u terms in loglinear models o multidimensional contingency tables, Journal o the merican Statistical ssociation, cilt 7, no. 58, pp , [4] K.O. agerström, Measuring degree o physical dependence to tobacco smoking with reerence to individualization o treatment, ddictive ehaviors, cilt, pp. 5-41, SÜ en il Der 19. ilt,. Sayı, s. 1-5, 015 5

16

ÜÇ YÖNLÜ LOG-LİNEER MODELLER İLE ÜNİVERSİTE ÖĞRENCİLERİNİN SİGARA, ALKOL VE NARGİLE İÇME NEDENLERİNİ ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN BELİRLENMESİ

ÜÇ YÖNLÜ LOG-LİNEER MODELLER İLE ÜNİVERSİTE ÖĞRENCİLERİNİN SİGARA, ALKOL VE NARGİLE İÇME NEDENLERİNİ ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN BELİRLENMESİ Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(2) ÜÇ YÖNLÜ LOG-LİNEER MODELLER İLE ÜNİVERSİTE ÖĞRENCİLERİNİN SİGARA, ALKOL VE NARGİLE İÇME NEDENLERİNİ ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN BELİRLENMESİ Eskişehir

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

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

Çok yönlü frekans tablolarının analizi üzerine bir çalışma

Çok yönlü frekans tablolarının analizi üzerine bir çalışma itüdergisi/c en bilimleri Cilt:4, Sayı:1, 17-7 Kasım 006 Çok yönlü rekans tablolarının analizi üzerine bir çalışma Hülya OLMUŞ * azi Üniversitesi, Fen-Edebiyat Fakültesi, İstatistik ölümü, 06500, Teknikokullar,

Detaylı

İçindekiler. Ön Söz... xiii

İçindekiler. Ön Söz... xiii İçindekiler Ön Söz.................................................... xiii Bölüm 1 İstatistiğe Giriş....................................... 1 1.1 Giriş......................................................1

Detaylı

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

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

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık Ders 10: Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Varyans analizi niçin yapılır? İkiden fazla veri grubunun ortalamalarının karşılaştırılması t veya Z testi ile yapılabilir. Ancak karşılaştırılacak

Detaylı

1. FARKLILIKLARIN TESPİTİNE YÖNELİK HİPOTEZ TESTLERİ

1. 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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

14 Ekim 2012. Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge. 1 Yıldız Teknik Üniversitesi

14 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

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

ÜNİVERSİTE ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARILARI ÜZERİNE ETKİ EDEN BAZI FAKTÖRLERİN ARAŞTIRILMASI (MUĞLA ÜNİVERSİTESİ İ.İ.B.F ÖRNEĞİ) ÖZET ABSTRACT

ÜNİVERSİTE ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARILARI ÜZERİNE ETKİ EDEN BAZI FAKTÖRLERİN ARAŞTIRILMASI (MUĞLA ÜNİVERSİTESİ İ.İ.B.F ÖRNEĞİ) ÖZET ABSTRACT Muğla Üniversitesi SBE Dergisi Güz 2001 Sayı 5 ÜNİVERSİTE ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARILARI ÜZERİNE ETKİ EDEN BAZI FAKTÖRLERİN ARAŞTIRILMASI (MUĞLA ÜNİVERSİTESİ İ.İ.B.F ÖRNEĞİ) ÖZET Erdoğan GAVCAR * Meltem ÜLKÜ

Detaylı

TRAFĠK KAZA ĠSTATĠSTĠKLERĠNE ANALĠTĠK BĠR BAKIġ. Prof.Dr.Tülay Saraçbaşı Hacettepe Üniversitesi İstatistik Bölümü, Ankara. Özet

TRAFĠK KAZA ĠSTATĠSTĠKLERĠNE ANALĠTĠK BĠR BAKIġ. Prof.Dr.Tülay Saraçbaşı Hacettepe Üniversitesi İstatistik Bölümü, Ankara. Özet TRAFĠK KAZA ĠSTATĠSTĠKLERĠNE ANALĠTĠK BĠR BAKIġ Prof.Dr.Tülay Saraçbaşı Hacettepe Üniversitesi İstatistik Bölümü, Ankara Özet Trafik kazasına neden olan etkenler sürücü, yaya, yolcu olmak üzere insana

Detaylı

Nitel Tepki Bağlanım Modelleri

Nitel Tepki Bağlanım Modelleri Doğrusal-Dışı Yaklaşım ve Nitel Tepki Bağlanım Modelleri Doğrusal-Dışı Yaklaşım ve Ekonometri 2 Konu 18 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) Doğrusal-Dışı Yaklaşım ve UADMK Açık Lisans Bilgisi İşbu belge, Creative Commons

Detaylı

MIT 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 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

Kategorik Veri Analizi

Kategorik 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

Detaylı

İLKÖĞRETİM ÖĞRENCİLERİNİN MÜZİK DERSİNE İLİŞKİN TUTUMLARI

İLKÖĞRETİM ÖĞRENCİLERİNİN MÜZİK DERSİNE İLİŞKİN TUTUMLARI www.muzikegitimcileri.net Ulusal Müzik Eğitimi Sempozyumu Bildirisi, 26-28 Nisan 2006, Pamukkale Ünv. Eğt. Fak. Denizli GİRİŞ İLKÖĞRETİM ÖĞRENCİLERİNİN MÜZİK DERSİNE İLİŞKİN TUTUMLARI Arş. Gör. Zeki NACAKCI

Detaylı

LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ

LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ Lojistik Regresyon Analizini daha kolay izleyebilmek için bazı terimleri tanımlayalım: 1. Değişken (incelenen özellik): Bireyden bireye farklı değerler alabilen özellik, fenomen

Detaylı

Hipotez Testlerine Giriş. Hipotez Testlerine Giriş

Hipotez Testlerine Giriş. Hipotez Testlerine Giriş Hipotez Testlerine Giriş Hipotez Testlerine Giriş Hipotez Testlerine Giriş Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, raslantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel

Detaylı

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

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

Detaylı

Hazırlayan. Ramazan ANĞAY Kİ-KARE TEST İSTATİSTİĞİ

Hazırlayan. Ramazan ANĞAY Kİ-KARE TEST İSTATİSTİĞİ Hazırlayan Ramazan ANĞAY Kİ-KAR TST İSTATİSTİĞİ 1.GİRİŞ İstatistikte değişkenler sayısal (nicel) değişkenler ve sayısal olmayan (nitel) değişkenler olmak üzere iki grupta sınıflandırılmaktadır. Günümüzde

Detaylı

Örneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.

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

Detaylı

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

The Study of Relationship Between the Variables Influencing The Success of the Students of Music Educational Department

The Study of Relationship Between the Variables Influencing The Success of the Students of Music Educational Department 71 Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, Yıl 9, Sayı 17, Haziran 2009, 71-76 Müzik Eğitimi Anabilim Dalı Öğrencilerinin Başarılarına Etki Eden Değişkenler Arasındaki İlişkinin İncelenmesi

Detaylı

PARAMETRİK 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. 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

Detaylı

Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri. Değişkenin Ölçek Türü ya da Yapısı

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

Detaylı

Sınavlı ve Sınavsız Geçiş İçin Akademik Bir Karşılaştırma

Sınavlı ve Sınavsız Geçiş İçin Akademik Bir Karşılaştırma Sınavlı ve Sınavsız Geçiş İçin Akademik Bir Karşılaştırma Öğr. Gör. Kenan KARAGÜL, Öğr. Gör. Nigar KARAGÜL, Murat DOĞAN 3 Pamukkale Üniversitesi, Honaz Meslek Yüksek Okulu, Lojistik Programı, kkaragul@pau.edu.tr

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

Sayısal Yöntemler Anabilim Dalı Öğretim Üyesi, ESKİŞEHİR, esiklar@anadolu.edu.tr

Sayısal Yöntemler Anabilim Dalı Öğretim Üyesi, ESKİŞEHİR, esiklar@anadolu.edu.tr Eskişehir deki Üniversitelerde Görevli Akademik Personelin İş Tatmini ve Duygusal Tükenmişliklerinin Log-Linear Modeller ve Correspondence Analizi ile İncelenmesi Emel ŞIKLAR 1 Veysel YILMAZ 2 Duygu ÇOŞKUN

Detaylı

BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ İÇİN İŞLETME İSTATİSTİĞİ

BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ İÇİN İŞLETME İSTATİSTİĞİ SAKARYA ÜNİVERSİTESİ BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ İÇİN İŞLETME İSTATİSTİĞİ Hafta 13 Yrd. Doç. Dr. Halil İbrahim CEBECİ Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Sakarya Üniversitesi ne aittir. "Uzaktan

Detaylı

çözümlemesi; beklenen değer ile gözlenen değer arasındaki farkın araştırılması için kullanılır.(aralarındaki fark anlamlı mı?)

çözümlemesi; beklenen değer ile gözlenen değer arasındaki farkın araştırılması için kullanılır.(aralarındaki fark anlamlı mı?) BÖLÜM 5. (Kİ-KARE) ÇÖZÜMLEMESİ çözümlemesi; beklenen değer ile gözlenen değer arasındaki farkın araştırılması için kullanılır.(aralarındaki fark anlamlı mı?) Örneğin; Bir para atma deneyinde olasılıkla

Detaylı

TEMEL EĞİTİMDEN ORTAÖĞRETİME GEÇİŞ ORTAK SINAV BAŞARISININ ÇEŞİTLİ DEĞİŞKENLER AÇISINDAN İNCELENMESİ

TEMEL EĞİTİMDEN ORTAÖĞRETİME GEÇİŞ ORTAK SINAV BAŞARISININ ÇEŞİTLİ DEĞİŞKENLER AÇISINDAN İNCELENMESİ T.C. MİLLÎ EĞİTİM BAKANLIĞI ÖLÇME, DEĞERLENDİRME VE SINAV HİZMETLERİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜ VERİ ANALİZİ, İZLEME VE DEĞERLENDİRME DAİRE BAŞKANLIĞI TEMEL EĞİTİMDEN ORTAÖĞRETİME GEÇİŞ ORTAK SINAV BAŞARISININ ÇEŞİTLİ

Detaylı

Tekrarlı Ölçümler ANOVA

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

PSİKOLOJİK YILDIRMANIN ÖNCÜLLERİ VE SONUÇLARI: HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ ÖRNEĞİ. Hacettepe Üniversitesi Psikometri Araştırma ve Uygulama Merkezi HÜPAM

PSİKOLOJİK YILDIRMANIN ÖNCÜLLERİ VE SONUÇLARI: HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ ÖRNEĞİ. Hacettepe Üniversitesi Psikometri Araştırma ve Uygulama Merkezi HÜPAM PSİKOLOJİK YILDIRMANIN ÖNCÜLLERİ VE SONUÇLARI: HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ ÖRNEĞİ Hacettepe Üniversitesi Psikometri Araştırma ve Uygulama Merkezi HÜPAM PROJENİN AMACI Bu projenin temel amacı Hacettepe Üniversitesi

Detaylı

Ekonometri I VARSAYIMLARI

Ekonometri I VARSAYIMLARI Ekonometri I ÇOK DEĞİŞKENLİ REGRESYON MODELİNİN VARSAYIMLARI Hüseyin Taştan Temmuz 23, 2006 İçindekiler 1 Varsayım MLR.1: Parametrelerde Doğrusallık 1 2 Varsayım MLR.2: Rassal Örnekleme 1 3 Varsayım MLR.3:

Detaylı

OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR

OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR Kuramsal Dağılımlar İstatistiksel çözümlemelerde; değişkenlerimizin dağılma özellikleri, çözümleme yönteminin seçimi ve sonuçlarının yorumlanmasında önemlidir. Dağılma özelliklerine

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

OLASILIK ve İSTATİSTİK Hipotez Testleri

OLASILIK 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

Detaylı

ÖĞRETMEN ADAYLARININ PROBLEM ÇÖZME BECERİLERİ

ÖĞRETMEN ADAYLARININ PROBLEM ÇÖZME BECERİLERİ ÖĞRETMEN ADAYLARININ PROBLEM ÇÖZME BECERİLERİ Doç. Dr. Deniz Beste Çevik Balıkesir Üniversitesi Necatibey Eğitim Fakültesi Güzel Sanatlar Eğitimi Bölümü Müzik Eğitimi Anabilim Dalı beste@balikesir.edu.tr

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

İkiden Çok Grup Karşılaştırmaları

İkiden Çok Grup Karşılaştırmaları İkiden Çok Grup Karşılaştırmaları Bir onkoloji kliniğinde göğüs kanseri tanısı almış kadınlar arasından histolojik evrelerine göre 17 şer kadın seçilerek sağkalım süreleri (ay) alınmıştır. HİSTLOJİK EVRE

Detaylı

ÖRNEK BULGULAR. Tablo 1: Tanımlayıcı özelliklerin dağılımı

ÖRNEK BULGULAR. Tablo 1: Tanımlayıcı özelliklerin dağılımı BULGULAR Çalışma tarihleri arasında Hastanesi Kliniği nde toplam 512 olgu ile gerçekleştirilmiştir. Olguların yaşları 18 ile 28 arasında değişmekte olup ortalama 21,10±1,61 yıldır. Olguların %66,4 ü (n=340)

Detaylı

YARI LOGARİTMİK MODELLERDE KUKLA DECİşKENLERİN KA TSA YıLARıNIN YORUMU

YARI LOGARİTMİK MODELLERDE KUKLA DECİşKENLERİN KA TSA YıLARıNIN YORUMU Marmara Üniversitesi U.B.F. Dergisi YIL 2005, CİLT XX, SAyı 1 YARI LOGARİTMİK MODELLERDE KUKLA DECİşKENLERİN KA TSA YıLARıNIN YORUMU Yrd. Doç. Dr. Ebru ÇACLAYAN' Arş. Gör. Burak GÜRİş" Büyüme modelleri,

Detaylı

QUANTILE REGRESYON * Quantile Regression

QUANTILE REGRESYON * Quantile Regression QUANTILE REGRESYON * Quantile Regression Fikriye KURTOĞLU İstatistik Anabilim Dalı Olcay ARSLAN İstatistik Anabilim Dalı ÖZET Bu çalışmada, Lineer Regresyon analizinde kullanılan en küçük kareler yöntemine

Detaylı

rasgele değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu,

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

Detaylı

ĐST 474 Bayesci Đstatistik

ĐST 474 Bayesci Đstatistik ĐST 474 Bayesci Đstatistik Ders Sorumlusu: Dr. Haydar Demirhan haydarde@hacettepe.edu.tr Đnternet Sitesi: http://yunus.hacettepe.edu.tr/~haydarde Đçerik: Olasılık kuramının temel kavramları Bazı özel olasılık

Detaylı

HİPOTEZ TESTLERİ. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

HİPOTEZ 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

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık Ders 8: Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Tahmin (kestirim veya öngörü): Mevcut bilgi ve deneylere dayanarak olayın bütünü hakkında bir yargıya varmaktır. Bu anlamda, anakütleden çekilen

Detaylı

26.12.2013. Farklı iki ilaç(a,b) kullanan iki grupta kan pıhtılaşma zamanları farklı mıdır?

26.12.2013. Farklı iki ilaç(a,b) kullanan iki grupta kan pıhtılaşma zamanları farklı mıdır? 26.2.23 Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, raslantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel yöntemlere HĐPOTEZ TESTLERĐ denir. Sonuçların raslantıya bağlı olup

Detaylı

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

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

Detaylı

BAĞIMLI KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER A- KADININ İŞGÜCÜNE KATILIM MODELİ NİN DOM İLE E-VIEWS DA ÇÖZÜMÜ

BAĞIMLI KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER A- KADININ İŞGÜCÜNE KATILIM MODELİ NİN DOM İLE E-VIEWS DA ÇÖZÜMÜ BAĞIMLI KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER A- KADININ İŞGÜCÜNE KATILIM MODELİ NİN DOM İLE E-VIEWS DA ÇÖZÜMÜ Modeldeki değişken tanımları aşağıdaki gibidir: IS= 1 i.kadının bir işi varsa (ya da iş arıyorsa) 0 Diğer

Detaylı

T.C. GAZİ ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ EKONOMETRİ ANABİLİM DALI KATEGORİK VERİ ANALİZİ YÖNTEMLERİ VE UYGULAMALAR DOKTORA TEZİ

T.C. GAZİ ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ EKONOMETRİ ANABİLİM DALI KATEGORİK VERİ ANALİZİ YÖNTEMLERİ VE UYGULAMALAR DOKTORA TEZİ T.C. GAZİ ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ EKONOMETRİ ANABİLİM DALI KATEGORİK VERİ ANALİZİ YÖNTEMLERİ VE UYGULAMALAR DOKTORA TEZİ Hazırlayan Sinan METE Tez Danışmanı Prof. Dr. Aydın ÜNSAL Ankara

Detaylı

SIRADAN EN KÜÇÜK KARELER (OLS)

SIRADAN EN KÜÇÜK KARELER (OLS) SIRADAN EN KÜÇÜK KARELER (OLS) YÖNTEMİNİN ASİMPTOTİK ÖZELLİKLERİ Hüseyin Taştan 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge

Detaylı

Appendix B: Olasılık ve Dağılım Teorisi

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

Detaylı

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

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

Detaylı

ADMIT: Öğrencinin yüksek lisans programına kabul edilip edilmediğini göstermektedir. Eğer kabul edildi ise 1, edilmedi ise 0 değerini almaktadır.

ADMIT: Öğrencinin yüksek lisans programına kabul edilip edilmediğini göstermektedir. Eğer kabul edildi ise 1, edilmedi ise 0 değerini almaktadır. Uygulama-2 Bir araştırmacı Amerika da yüksek lisans ve doktora programlarını kabul edinilmeyi etkileyen faktörleri incelemek istemektedir. Bu doğrultuda aşağıdaki değişkenleri ele almaktadır. GRE: Üniversitelerin

Detaylı

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

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

Detaylı

BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI

BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI 1 BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI 'Student t dağılımı' ya da kısaca 't dağılımı'; normal dağılım ve Z dağılımının da içerisinde bulunduğu 'sürekli olasılık dağılımları' ailesinde yer alan dağılımlardan bir

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK DERSLERİ AMAÇ VE HEDEFLERİ

BİYOİSTATİSTİK 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.

Detaylı

2x2 ve rxc Boyutlu Tablolarla Hipotez Testleri

2x2 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)

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

H.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) 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

Detaylı

İSTATİSTİKSEL DARALTICI (SHRINKAGE) MODEL VE UYGULAMALARI * A Statistical Shrinkage Model And Its Applications*

İSTATİSTİKSEL DARALTICI (SHRINKAGE) MODEL VE UYGULAMALARI * A Statistical Shrinkage Model And Its Applications* Ç.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü Yıl:010 Cilt:-1 İSTATİSTİKSEL DARALTICI (SHRINKAGE) MODEL VE UYGULAMALARI * A Statistical Shrinkage Model And Its Applications* Işıl FİDANOĞLU İstatistik Anabilim Dalı Fikri

Detaylı

BÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ

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

Detaylı

Korelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon

Korelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon Korelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon İçerik Korelasyon Korelasyon Türleri Korelasyon Katsayısı Regresyon KORELASYON Korelasyon iki ya da daha fazla değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi gösterir.

Detaylı

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

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

Detaylı

İstatistikçiler Dergisi

İstatistikçiler Dergisi www.istatistikciler.org İstatistikçiler Dergisi (28) 6-22 İstatistikçiler Dergisi COX REGRESYON MODELİ VE AKCİĞER KANSERİ VERİLERİ İLE BİR UYGULAMA Durdu KARASOY Hacettepe Üniversitesi Fen Fakültesi İstatistik

Detaylı

BAĞIMLI ĠKĠDEN ÇOK GRUBUN KARġILAġTIRILMASINA ĠLĠġKĠN HĠPOTEZ TESTLERĠ

BAĞIMLI ĠKĠDEN ÇOK GRUBUN KARġILAġTIRILMASINA ĠLĠġKĠN HĠPOTEZ TESTLERĠ BAĞIMLI ĠKĠDEN ÇOK GRUBUN KARġILAġTIRILMASINA ĠLĠġKĠN HĠPOTEZ TESTLERĠ 1. TEKRARLI ÖLÇÜMLERDE TEK YÖNLÜ VARYANS ANALĠZĠ. FRIEDMAN TESTĠ 3. COCHRAN Q TESTĠ TEKRARLI ÖLÇÜMLERDE TEK YÖNLÜ VARYANS ANALĠZĠ

Detaylı

1 PAZARLAMA ARAŞTIRMASI

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

Detaylı

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

EĞİTİM FAKÜLTESİ ÖĞRENCİLERİNİN ÖĞRETMENLİK MESLEK BİLGİSİ DERSLERİNE YÖNELİK TUTUMLARI Filiz ÇETİN 1

EĞİTİM FAKÜLTESİ ÖĞRENCİLERİNİN ÖĞRETMENLİK MESLEK BİLGİSİ DERSLERİNE YÖNELİK TUTUMLARI Filiz ÇETİN 1 58 2009 Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi Sayı:25, s.58-64 ÖZET EĞİTİM FAKÜLTESİ ÖĞRENCİLERİNİN ÖĞRETMENLİK MESLEK BİLGİSİ DERSLERİNE YÖNELİK TUTUMLARI Filiz ÇETİN 1 Bu çalışmanın

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

Parametrik Olmayan Testler. İşaret Testi-The Sign Test Mann-Whiney U Testi Wilcoxon Testi Kruskal-Wallis Testi

Parametrik 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

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

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık -II Prof. Dr. İrfan KAYMAZ İki Ortalama Farkının Güven Aralığı Anakütle Varyansı Biliniyorsa İki ortalama arasındaki farkın dağılımına ilişkin Z değişkeni: Güven aralığı ifadesinde

Detaylı

Üniversite Hastanesi mi; Bölge Ruh Sağlığı Hastanesi mi? Ayaktan Başvuran Psikiyatri Hastalarını Hangisi Daha Fazla Memnun Ediyor?

Üniversite Hastanesi mi; Bölge Ruh Sağlığı Hastanesi mi? Ayaktan Başvuran Psikiyatri Hastalarını Hangisi Daha Fazla Memnun Ediyor? Üniversite Hastanesi mi; Bölge Ruh Sağlığı Hastanesi mi? Ayaktan Başvuran Psikiyatri Hastalarını Hangisi Daha Fazla Memnun Ediyor? Ebru Turgut 1, Yunus Emre Sönmez 2, Şeref Can Gürel 1, Sertaç Ak 1 1 Hacettepe

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

İçindekiler. I Varyans Analizi (ANOVA) 1. Önsöz. Simgeler ve Kısaltmalar Dizini

İçindekiler. I Varyans Analizi (ANOVA) 1. Önsöz. Simgeler ve Kısaltmalar Dizini İçindekiler Önsöz Simgeler ve Kısaltmalar Dizini v xv I Varyans Analizi (ANOVA) 1 1 Varyans Analizine Giriş 3 1.1 TemelKavramlar... 3 1.2 Deney Tasarımının Temel İlkeleri... 5 1.2.1 Bloklama... 5 1.2.2

Detaylı

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

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

Detaylı

İngilizce Öğretmen Adaylarının Öğretmenlik Mesleğine İlişkin Tutumları 1. İngilizce Öğretmen Adaylarının Öğretmenlik Mesleğine İlişkin Tutumları

İngilizce Öğretmen Adaylarının Öğretmenlik Mesleğine İlişkin Tutumları 1. İngilizce Öğretmen Adaylarının Öğretmenlik Mesleğine İlişkin Tutumları İngilizce Öğretmen Adaylarının Öğretmenlik Mesleğine İlişkin Tutumları 1 İngilizce Öğretmen Adaylarının Öğretmenlik Mesleğine İlişkin Tutumları İbrahim Üstünalp Mersin Üniversitesi İngilizce Öğretmen Adaylarının

Detaylı

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

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

Detaylı

İSTATİSTİK 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 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

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

OLASILIK TEORİSİ VE İSTATİSTİK

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

Detaylı

2001 ve 2008 Yılında Oluşan Krizlerin Faktör Analizi ile Açıklanması

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

Detaylı

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

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

TÜRKĠYE YE DÖNEN AKADEMĠSYENLERĠN EĞĠTĠM DURUMLARI,

TÜRKĠYE YE DÖNEN AKADEMĠSYENLERĠN EĞĠTĠM DURUMLARI, Marmara Üniversitesi Ġ.Ġ..F. Dergisi YIL 2006, CĠLT XXI, SYI 1 YURTDIġIND ÇLIġIP TÜRKĠYE YE DÖNEN KDEMĠSYENLERĠN EĞĠTĠM DURUMLRI, GĠDĠġ VE DÖNÜġ SEEPLERĠ RSINDKĠ ĠLĠġKĠ YPISININ LOGLĠNEER MODELLER ĠLE

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

TÜRKiYE'DEKi ÖZEL SAGLIK VE SPOR MERKEZLERiNDE ÇALIŞAN PERSONELiN

TÜRKiYE'DEKi ÖZEL SAGLIK VE SPOR MERKEZLERiNDE ÇALIŞAN PERSONELiN Spor Bilimleri Dergisi Hacettepe]. ofsport Sciences 2004 1 15 (3J 125-136 TÜRKiYE'DEKi ÖZEL SAGLIK VE SPOR MERKEZLERiNDE ÇALIŞAN PERSONELiN ış TATMiN SEViYELERi Ünal KARlı, Settar KOÇAK Ortadoğu Teknik

Detaylı

2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım

2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım 2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI 2.1. Tanım Regresyon analizi, bir değişkenin başka bir veya daha fazla değişkene olan bağımlılığını inceler. Amaç, bağımlı değişkenin kitle ortalamasını, açıklayıcı

Detaylı

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

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

Detaylı

Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST

Parametrik 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

Detaylı