Yrd.Doç.Dr.Tuncay SEVİNDİK DERS NOTLARI

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Yrd.Doç.Dr.Tuncay SEVİNDİK DERS NOTLARI"

Transkript

1 Yrd.Doç.Dr.Tuncay SEVİNDİK DERS NOTLARI GİRİŞ SPSS paket programı excel vb. paket programlar ile entegre çalışabilen bir analiz programıdır. SPSS programı Sosyal bilimler, sağlık bilimleri ve fen bilimleri alanlarında etkin şekilde kullanılmaktadır. SPSS programı temel analiz uygulamaları dışında son yıllarda yapay sinir ağları ve tahmin modelleme üzerine yeni eklentiler yaparak önemli bir program olarak karşımıza çıkmaktadır. SPSS programında bir çok veri analizi türü vardır. Bu bölümde temel gereksinim olarak kullanılan uygulamalara değinilecektir. SPSS paket programı birkaç farklı bilgisayar dosyası ile birlikte çalış maktadır: Bunlardan en çok kullanılanları Veri dosyaları, çıktı dosyaları ve sözdizimi (sentaks) dosyalarıdır. Veri dosyaları, kullanıcının istatistiksel olarak analiz etmeyi istediği bilgileri içeren bilgisayar dosyalarıdır. Analizler bu dosya açıkken yapılır. Çıktı dosyaları istatistiksel analizleri tabloları ve grafikleri içerir. Sözdizimi dosyaları, SPSS yazılımına ne yapması gerektiğini söyleyen bilgisayar talimatlarıdır. Sözdizimi dosyaları, yapılan analizlerin kod halinin saklanması için faydalıdır. SPSS sürüm farklılığından dolayı bazen output dosyaları saklanmayabilir. Bu durumlarda analizlerin kod halini aldığınızda istediğiniz gibi çıktı dosyalarını elde edersiniz. Bununla birlikte makro yazmak ve menülerde olmayan analizleri de kod olarak yazmak zorundasınızdır. SPSS de veri dosyaları.sav çıktı dosyaları.spo, sözdizimi dosyaları ise.sps uzantısına sahiptir (Demir, 2013). VERİ GİRİŞİ VE VERİLERİN DÜZENLENMESİ Yeni bir SPSS veri dosyası oluşturmak için, File menüsü kliklenir alt menü olan New ve Data sekmelerini seçeriz. Boş bir SPSS Data Editor penceresi karşınıza çıkacaktır. Şekil x.1. Veri Girişi ve Verilerin Düzennlenmesi SPSS programı ilk açıldığında yeni bir data editörü ile açılır, bu kısmı syntax, output yada script kısımlarını kullanacağınız zaman erişebilirsiniz.

2 2 SPSS ÇIKTI DOSYALARI Program içerisinde çıktı dosyaları kaydetme, analiz yada dosya açma işlemlerinden sonra otomatik olarak oluşur. Çıktı dosyaları.spo uzantılı olarak kaydedilir. OPTIONS Edit menüsünden ulaştığımız bu bölümde verilere ilişkin olarak syntax, veri uzunluğu, script editör yada değişkenlerin alfabetik olarak sıralanması işlemini General sekmesine ve Variable Lists bölgesinde Display names ve Alphabetical tuşlarına tıklanarak gerçekleştirilebilirsiniz. Bunun dışında bu iletişim kutusu kullanılarak sayısız özelliği kontrol edilebiliriz. Şekil x.2. Seçenekler Menüsü VERİ GİRİŞİ SPSS programında yeni bir dosya açtıktan sonra yapılması gereken verilerin resim.1 de görüldüğü gibi girilmesidir. Data girişinde iki farklı grubun altı kişilik verileri gözükmekte ve demografik özellikleri girilmiştir. Veri girişi yapılırken, anketi cevaplayan

3 3 grup 1 den 1 nolu kişinin demografik özelliklerine (Cinsiyet, Yaş, Meslek vb.)ilişkin verilerini satır boyunda gireriz. Şekil x.3. Veri Giriş hücreleri DATA VİEW (VERİ GÖRÜNÜMÜ) Data wiev kısmındaki verileri öncelikle sol alt köşede bulunan Variable Wiev sekmesini klikleyerek düzenleriz. Her değişkenin label kısmında cinsiyet için 1:Bayan, 2:Erkek Yada Meslek kısmında 1: İşçi, 2: Memur, 3:Esnaf gibi kodlamalarımızı yaparız. Önemli olan bir özellikde Measure kısmıdır. Burada ölçeğimizin değişkenlerinin Nominal, Ordinal yada Scale olup olmayacağını belirleriz. Şekil x.4. Verilerin Görünümü VARİABLE VİEW (DEĞİŞKEN GÖRÜNÜMÜ) Değişken görünümü bölümünde verilerin label larını aşağıdaki gibi değiştiririz. Şekil x.5. Değişken Görünümü

4 4 MEVCUT VERİ DOSYALARININ AÇILMASI (OPEN) Hâlihazırda sahip olduğunuz ya da edindiğiniz bir SPSS dosyasını açmak için, File menüde FILE OPEN» DATA adımlarını seçeriz. Sonra da açmak istediğiniz dosyayı belirleyip açınız. Ofis programlarını kullanıyorsanız bu işlemi çok kolay bir şekilde yapabilirsiniz. Eğer dosyanız görürün bir yerde ise SPSS programını açmadan üzerine iki defa tıklamanız yeterlidir. O zaman dosyanız kendiliğinden açılacaktır. Yada SPSS dosyanızı açık olan data wiev üzerine sürükle bırak yaparak dosyanızı açabilirsiniz Şekil x.6. Mevcut Dosyaların Açılması Eğer veri girişi için hazırda SPSS programını olmadığı durumlarda Excel ile veri girişi yapabilirsiniz. Daha sonra Excelde girmiş olduğunuz verileri açmak için

5 5 Şekil x.6.a Mevcut Dosyaların Açılması Kitap.xls dosyasına open komutunu uyguladıktan sonra aşağıdaki gibi bir menü açılacaktır ve size sayfanın hangi hücreler arasında değişkenin Excel deki tanımlanan isimle açılıp açılmayacağını soracaktır. Şekil x.7. Mevcut Dosyaların Veri Kaynağından Açılması ÇALIŞMA DOSYALARININ KAYDEDİLMESİ Yeni bir çalışma doyasını kaydetmek için File menüden SAVE komutunu kullanırız. Aynı ya da başka bir dosya üzerinde değişiklik yaparak ve mevcut dosyayı da koruyarak çalışmak istersek SAVE AS komutunu kullanırız. DEĞİŞKENLERİN YENİDEN KODLANMASI Bu bölüm veri analizinde verilerin yeniden düzenlenmesi için önemli bir kısa yol olarak ifade edilebiliriz. Bu işlem genellikle oranlı ölçekten, aralıklı, sıralı veya isimsel ölçeğe doğru geri gidiştir. Yada Aralıklı ölçekten sıralı veya isimsel ölçeğe geri gidiştir. Bir önceki veri tanımlama dersindeki yaş değişkeni oransal değişken olarak tanımlanmıştı. Bu değişkeni yaşlara göre yeniden gruplandırarak aralıklı veya sıralı ölçeğe dönüştürülecektir. Bunun için Transform menüsünden Recode into Same Variables veya Recode into Different Variables komutlarından biri seçilir. Burada tavsiye edilen ikincisinin seçilmesidir.

6 6 Şekil x.8. Değişkenlerin Yeniden Kodlanması Şekil x.8.a. Değişkenlerin Yeniden Kodlanması Şekil x.8.a da bulunan sol sütünda ki Yaş [yas] değişkenini seçerek arada ki iki pencere arasındaki oku tıklıyoruz. Yas değişkeni Numeric Variable Output Variable pencersine sadece D6 olarak geçiyor. Şimdi değişken için yeni bir isim oluşturuyoruz; bu örnekte ryas ismi kullanılmıştır. Aynı zamanda bir etiket de seçebilir ya da değişken görüntüleme ekranına daha sonra dönerek bunu yapabilirsiniz. Bu örnekte Yaş Grubu etiketi seçilmiştir. Ekran görüntüsünde bu henüz yapılmamışken bir sonraki adım, Change tuşuna tıklamaktır. Böylelikle ryas ismi Numeric Variable Output Variable penceresine girilecektir. Şekilde tüm bu işlemlerin tamamlanmış hali görülmektedir. Old and New Valuels ekmesine tıklayarak yeniden kodlama işlemleri yapılır. Bu işlem yapıldıktan sonraki diyalog kutusu aşağıdaki gibidir. Bir başka New Value oluşturma şekli Range seçilir ve değişken aralığı belirlenir ardından Value bölümüne yeni değer girilerek Add tuşuna basılır.

7 7 Şekil x.8.b. Değişkenlerin Yeniden Kodlanması Şimdi Continue arkesından OK tuşuna tıklayrak yeniden kodlama işi tamamlanır. Bu aşamadan sonra eğer gerekiyorsa Variable View sayfasında yeni değişkenin etiketi girilmelidir. BETİMSEL İSTATİSTİK Betimsel istatistik bilim alanında üç temel kısmından biridir. Sayısal verilerinin derlenmesi, toplanması, özetlenmesi ve analiz edilmesi ile ilgili istatistiktir. Ayrıca elde edilen veri setinin karakterini anlamamızı sağlayan sayısal ölçü değerleri olarak da ifade edilmektedir. Serilerin düzenlenmesi, Eğilim ölçüleri, Dağılım ölçüleri, Grafikle gösterilmesi ve Normallik ölçü değerlerinden oluşmaktadır (http://www.istatistikanaliz.com/, 2013). SERİLERİN DÜZENLENMESİ: Anket veya farklı yöntemlerle elde edilen verilerin frekans veya sınıflandırılmış frekans tabloları ile gösterilmesine serilerin veya verilerin düzenlenmesi denir. Bu tablolar genellikle frekansı ve yüzdesi yüksek olan değerler okunur ve onlar üzerinden literatürdeki benzer değerlendirmeler veya bir önceki çalışmanın sonuçları karşılaştırılır (Karasar, 2007). EĞİLİM ÖLÇÜLERİ: Eğilim ölçüleri tek bir değişkene ait değerleri temsil eden sayısal ölçülerdir. Bu ölçü değerleri; Ortalama, Mod (tepe değeri), Medyan (Ortanca), Kartil (1. Medyan ve 3. medyan) ve yüzdelik değerlerdir. Ağırlıklı olarak ortalama ölçü değeri kullanılmaktadır. İki veya daha fazla grubun karşılaştırılmasında veya bir önceki ile bir sonraki çalışmanın karşılaştırılmasında kullanılır. Örneğin aynı dersi alan iki farklı sınıfın başarı düzeylerini 70

8 8 ve 80 olarak belirlediğimizde, ortalaması 80 olan sınıfın daha başarılı olduğu yönünde görüş belirtilir. Ortalama aralıklı ve oransal ölçek türündeki değişkenlerde kullanılmaktadır. Mod ölçü değeri, isimsel ve sıralı değişkenlerdeki değ işimi anlamamıza yardım eden bir ölçü değeridir. Frekans tablosunda en fazla frekansı olan ya da yüzdesi en büyük olan değer mod değeridir. Frekans tablosu genellikle bu tür değişkenlerde mod üzerinden yorumlanır (Kaptan, 1995). Medyan ölçü değeri, frekans serisinin ortasındaki değerdir. Bu değer genellikle normallik anlamada kutu bıyık (box-whisker graph) grafiğinde ve parametrik olmayan analizlerin test edilmesinde kullanılmaktadır. Birinci kartil, değişkenin aldığı en küçük değer ile medyan arasının orta değeri, üçüncü kartil ise medyan değeri ile en büyük değerin arasının orta değeridir. Bu iki değer kutu bıyık grafiğinin çizilmesinde kullanılmaktadır. Yüzdelik değerler ise artık eskisi gibi kullanılmamaktadır. Frekans serisinin %10, %25 veya %50 lik parçalarla incelenmesidir. Mod, Medyan ve ortalama birlikte kullanılarak serilerin simetrik olup olmadığı incelenmektedir. Üç değer yaklaşık olarak birbirine eşit ise değişkenin simetrik olduğu, Mod<Medyan<Ortalama ise sağa çarpık, Mod>Medyan>Ortalama ise sola çarpık bir değişken olduğu kararına varılır. DAĞILIM ÖLÇÜLERİ Değişkenin değerlerinin ortalama etrafındaki dağılımını veren sayısal ölçülerdir. Bu ölçü değerleri; Varyans, Standart sapma ve Değişim katsayısı değerleridir. Standart sapma varyans değerinin kara köküdür. Değişkenin normal dağılması için öncelikle Standart sapmanın ortalamadan küçük olması gerekmektedir. Bu değer büyük olduğu takdirde değişkenimizin değerleri üstel bir dağılım göstermekte ya da değişkenimizde aşırı uç değerlerimiz var demektir. Ortalama karşılaştırması yapılırken mutlaka standart sapmada göz önünde bulundurulmalıdır. Değişim katsayısı, standart sapmamın ortalamaya oranının yüz ile çarpımından oluşan değerdir. Bu değer tek başına anlamsızdır. İki veya daha fazla Değişim katsayısı birlikte karşılaştırılır. Değişim katsısı küçük olan grup yapı itibari ile daha homojen, büyük olan değişken ise daha hetorejen bir yapıya sahiptir. GRAFİK Değişkenler isimsel ve sıralı türdeki değişkenler pasta ve sütun grafiği ile gösterilir. Oransal türde olan değişkenler Histogram, çizgi grafiği ile gösterilirler. Sürekli ve birbiri ile ilişkili olan değişkenler dağılım (scatter) grafiği ile gösterilir. Zaman içinde değişim gösteren değişkenler ise zaman serisi grafiği ile gösterilirler. Bunun haricinde başka grafik türleri de vardır. Fakat raporlamada çoğunlukla bu grafik türleri kullanılır.

9 9 NORMALLİK ÖLÇÜ DEĞERLERİ Mod, medyan ve ortalamaya dayanan normallik ölçü birimine Pearson simetri ölçü birimi denir. Ortalama ve mod farkından oluşan değer ile ortalama farkından oluşan iki değer vardır. Bu değerlerin ikisi de sıfır ise değişken normal, ikisi sıfırdan küçük ise değişken sağa çarpık, sıfırdan büyük ise değişken sola çarpıktır denir. Kartillere dayanan simetri ölçüsü eskisi kadar yoğunlukta kullanılmamaktadır. Momentlere dayanan basıklık ölçülerine sırasıyla çarpıklık ve basıklık ölçüleri denir. Çarpıklık ölçüsü sıfır ise değişken simetri, sıfırdan küçük ise sağa çarpık, sıfırdan büyük ise sola çarpıktır. Basıklık ölçüsü üç ise değişken normal, üçten küçük ise basık, üçten büyük ise sivridir (Büyüköztürk, 2010). Aşağıdaki menülerde (Analyze/Descriptives Statistic/Frequencis Statictics) beş değişkenimizi sağ tarafa aldık ve aritmetik ortalama, mod, medyan, basıklık ve çarpıklık değerlerini işaretledik. Bu bölümde (Analyze/Descriptives Statistic/Frequencis Charts)Histogramlarımıza ulaşmayı amaçladık. Şekil x.9. Normallik Ölçülerinin Belirlenmesi

10 10 Tablo x.1. Normallik Ölçülerinin Sonuç Değerleri N Mean Median Mode Std. Dev iation Skewness Std. Error of Skewness Kurtosis Std. Error of Kurtosis Minimum Maximum Valid Missing a. Multiple modes exist. The smallest v alue is shown Egitim Statistics Cinsiy etiniz durumunuz Yasiniz Süreniz durumunuz ktadir dir memnunum ,4727 1, , ,6909 1,6000 2,1091 2,0182 2,2545 1,0000 2, , ,0000 1,0000 2,0000 2,0000 2,0000 1,00 2,00 30,00 a 10,00 1,00 2,00 2,00 2,00,50386, , , ,06458,87502,78152,86534,112,303,319,416 2,118,815 1,176,718,322,322,322,322,322,322,322,322-2,064 -,914-1,025 -,740 4,086 1,156 3,195,937,634,634,634,634,634,634,634,634 1,00 1,00 25,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 2,00 3,00 54,00 30,00 5,00 5,00 5,00 5,00 Yukarıda tabloda yer alan benzer sonuçlara Analyze-Descriptve Statistics alt menüsünde yer alan Descriptive, Explore ve Crosstabs menülerinden de ulaşabiliriz Hizmet Kidem calistigim kurumda herkes birbirine saygili davranma amirler memurlarina pozitif yönde bir yaklasim sergilemekte calistigim kurumdan Tablo x.2. Cinsiyete İlişkin Frekans Değerleri Cinsiyetiniz Valid kadin erkek Total Cumulativ e Frequency Percent Valid Percent Percent 29 52,7 52,7 52, ,3 47,3 100, ,0 100,0 Cinsiyet tablosuna bakıldığında 29 bayan, 26 erkek memurun araştırmaya katıldığı, cinsiyet histogramına bakılmaya gerek yoktur. Mod:1 olarak görülmektedir. Tablo x.3. Eğitim Durumuna İlişkin Frekans Değerleri Egitim durumunuz Valid lisans y ükseklisans doktora Total Cumulativ e Frequency Percent Valid Percent Percent 20 36,4 36,4 36, ,3 47,3 83,6 9 16,4 16,4 100, ,0 100,0 Eğitim durumu tablosuna bakıldığında 20 lisans, 26 yüksek lisans ve 9 doktora mezunu memurun araştırmaya katıldığı,, Eğitim durumu histogramına bakılmaya gerek yoktur. Çünkü bize anlamlı bir sonuç vermez. Mod:2 (Yüksek Lisans yapanların çoğunlukta olduğu) olarak görülmektedir. Evrene ilişkin Örneklem grubunda Lisans yapanların %36,4

11 11 Yüksek Lisans yapanların %47.3, Doktora yapanların %16.4 olduğu belirlenmiştir. Yüzde ve mod yeterlidir. Tablo x.4. Yaşa İlişkin Frekans Değerleri Yasiniz Valid 25,00 26,00 27,00 28,00 29,00 30,00 31,00 32,00 34,00 35,00 36,00 37,00 38,00 39,00 40,00 41,00 42,00 43,00 45,00 47,00 49,00 50,00 51,00 52,00 53,00 54,00 Total Cumulativ e Frequency Percent Valid Percent Percent 1 1,8 1,8 1,8 3 5,5 5,5 7,3 1 1,8 1,8 9,1 3 5,5 5,5 14,5 3 5,5 5,5 20,0 4 7,3 7,3 27,3 2 3,6 3,6 30,9 2 3,6 3,6 34,5 3 5,5 5,5 40,0 3 5,5 5,5 45,5 1 1,8 1,8 47,3 1 1,8 1,8 49,1 1 1,8 1,8 50,9 3 5,5 5,5 56,4 4 7,3 7,3 63,6 2 3,6 3,6 67,3 2 3,6 3,6 70,9 3 5,5 5,5 76,4 1 1,8 1,8 78,2 3 5,5 5,5 83,6 1 1,8 1,8 85,5 1 1,8 1,8 87,3 1 1,8 1,8 89,1 3 5,5 5,5 94,5 2 3,6 3,6 98,2 1 1,8 1,8 100, ,0 100,0 Şekil x.10. Yaş Histogramı

12 12 Yaş tablosuna bakıldığında örneklemde yer alan kişilerin sayı olarak çok az olduğu, bu anlamda recode into different variables komutu ile birleştirme yaparsak anlamlı bir sonuç elde edebiliriz. Normal dağılım eğrisine bakacak olursak; Açıklama: Kurtosis +1 den büyük çıkarsa sivri -1 den küçük çıkarsa basık, Skewnes +1 den büyük çıkarsa sağa çarpık -1 den küçük çıkarsa sola çarpıktır. Tablo x.5. Hizmet Süresine İlişkin Frekans Değerleri Hizmet Süreniz Valid 1,00 4,00 5,00 6,00 7,00 8,00 9,00 10,00 11,00 12,00 13,00 14,00 15,00 16,00 17,00 18,00 19,00 21,00 22,00 23,00 25,00 26,00 27,00 28,00 30,00 Total Cumulativ e Frequency Percent Valid Percent Percent 1 1,8 1,8 1,8 1 1,8 1,8 3,6 2 3,6 3,6 7,3 3 5,5 5,5 12,7 3 5,5 5,5 18,2 3 5,5 5,5 23,6 1 1,8 1,8 25,5 6 10,9 10,9 36,4 2 3,6 3,6 40,0 2 3,6 3,6 43,6 4 7,3 7,3 50,9 1 1,8 1,8 52,7 4 7,3 7,3 60,0 3 5,5 5,5 65,5 1 1,8 1,8 67,3 3 5,5 5,5 72,7 1 1,8 1,8 74,5 1 1,8 1,8 76,4 2 3,6 3,6 80,0 3 5,5 5,5 85,5 2 3,6 3,6 89,1 2 3,6 3,6 92,7 1 1,8 1,8 94,5 1 1,8 1,8 96,4 2 3,6 3,6 100, ,0 100,0 Hizmet süresi tablosuna bakıldığında örneklemde yer alan kişilerin sayı olarak çok az olduğu, bu anlamda recode into different variables komutu ile birleştirme yaparsak anlamlı bir sonuç elde edebiliriz. Normal dağılım eğrisine bakacak olursak; Basıklık değeri (Kurtosis) -,740 ve Çarpğıklık değeri (Skewnes),416 olarak belirlendiği ve normal bir dağılım gösterdiğini ifade edebiliriz. Grafik azda olsa hafif sağa çarpıktır.

13 Frequency 13 Sağa çarpık: x>medyan>mod Sola çarpık: mod>medyan>x Açıklama: Kurtosis +1 den büyük çıkarsa sivri -1 den küçük çıkarsa basık, Skewnes +1 den büyük çıkarsa sağa çarpık -1 den küçük çıkarsa sola çarpıktır. Evrene ilişkin Yaş tablosuna bakıldığında 22 kişi yaş aralığında, 20 kişi yaş aralığı ve 13 memurunda ayş aralığında araştırmaya katıldığı, yaş histogramının normal dağılım gösterdiği ancak azda olsa basık olduğu görülebilmektedir. Aritmetik ortalama: 1,80, mod:1 ve medyan :2 olarak belirlenmiştir yas Mean =1,84 Std. Dev. =0,788 N =55 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50 yas Şekil x.10.a Yaş Histogramı Kıdem Tablo x.6. Kıdeme İlişkin Frekans Değerleri Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 1, ,0 65,5 65,5 2, ,0 21,8 87,3 3,00 3 3,0 5,5 92,7 4,00 1 1,0 1,8 94,5 5,00 3 3,0 5,5 100,0 Total 55 55,0 100,0 Missing System 45 45,0

14 Frequency 14 Total ,0 Kıdem tablosuna bakıldığında 36 kişi 5 yıl ve daha az, 12 kişi 6-10 yıl, 3 kişi yıl, 1 kişi yıl ve 3 kişi 21 yıl ve üzeri süredir memuriyet hayatına sahiptir. Histogramının normal dağılım göstermediği sola çarpık olduğu statistic tablosundan görülebilmektedir. Aritmetik ortalama: 16, mod:1 ve medyan :1 olarak belirlenmiştir. kidem Mean =1,60 Std. Dev. =1,065 N =55 0,00 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 kidem Şekil x.11. Kıdem Histogramı Betimsel anlamda aşağıdaki analiz yapılacaktır. Böylelikle tekrar aritmetik ortalamalara ve standart sapmalara ulaşılacaktır. Şekil x.12. Descriptives Menüsü

15 15 Tablo x.7. Descriptives Statistics Descriptive Statistics Cinsiy etiniz Egitim durumunuz Yasiniz Hizmet Süreniz Kidem durumunuz calistigim kurumda herkes birbirine say gili dav ranmaktadir amirler memurlarina pozitif yönde bir yaklasim sergilemektedir calistigim kurumdan memnunum Valid N (listwise) N Minimum Maximum Mean Std. Dev iation 55 1,00 2,00 1,4727, ,00 3,00 1,8000, ,00 54,00 37,9818 8, ,00 30,00 14,6909 7, ,00 5,00 1,6000 1, ,00 5,00 2,1091, ,00 5,00 2,0182, ,00 5,00 2,2545, HİPOTEZ Araştımaya katılan 55 memurun cinsiyet göre hizmet süresinin normal dağılıp dağılmadığını test ederiz. Öncelikle Analyze-Descriptive Statistic-Explore seçenekleri seçilir. Şekil x.13. Dağılımını Normalliği Menüsü

16 16 Şekil x.13.a. Dağılımını Normalliği Menüsü Tablo x.8. Cinsiyet Değişkeni ve Hizmet süresi Case Processing Summary Hizmet Süreniz Cinsiyetiniz kadin erkek Cases Valid Missing Total N Percent N Percent N Percent ,0% 0,0% ,0% ,0% 0,0% ,0% Tablo x.8 de tüm verilerin eksiksiz bir şekilde kullanıldığını görmekteyiz.

17 17 Tablo x.9. Betimsel Sonuçlar Descriptives Hizmet Süreniz Cinsiy etiniz kadin Mean 95% Confidence Interv al for Mean Lower Bound Upper Bound Statistic Std. Error 12,7586 1, , ,9990 erkek 5% Trimmed Mean Median Variance Std. Dev iation Minimum Maximum Range Interquartile Range Skewness Kurtosis Mean 95% Confidence Interv al for Mean Lower Bound Upper Bound 12, , ,690 5, ,00 26,00 22,00 8,00,596,434 -,399,845 16,8462 1, , ,2036 5% Trimmed Mean Median Variance Std. Dev iation Minimum Maximum Range Interquartile Range Skewness Kurtosis 16, , ,095 8, ,00 30,00 29,00 15,00 -,009,456-1,050,887 Tablo x.9 da bağımlı değişken olan hizmet değişkenine göre tamamlayıcı istatistikler görülür. Yan taraftaki tabloya göre toplam 55 memurun bayan olanları görev aritmetik ortalaması 12,75 oldugu, standart sapmasınında 15,88 olduğu gösterilir. Ayrıca %95 güvenle alt ve üst limitlerin 10,51 ve 14,99 olduğu görülür. Güven aralığı tahmini yapılan büyüklüğün arasında kalacağı alanın hesaplanması anlamına gelir. Bu serinin ortanca değeri 12, minimum ve maksimum değeri sırasıyla 4 ve 26 dır. İstatistiksel çalışmalarda en yaygın kullanılan normal dağılımdır. Normal dağılım simetrik değildir ve tepe değeri, ortancası, aritmetik ortalaması birbirine eşit değildir. İncelediğimiz bu veri dizisinde daha önce belirtmiş olduğum en önemli tamamlayıcı istatistik kurtosis ve skewness ölçüleridir. Çünkü bu değerler veri setinin normal dağılıp dağılmadığını belirtecek. Bayanların görev dağılımına bakıldığında normal bir dağılım vardır. Tabloda yer alan çarpıklık katsayısı. standart hataya bölünerek standartlaşmaktadır. Daha

18 18 sonra elde edilen bu standart değer kritik tablo değeri ile karşılaştırılır. Basıklık normal dağılım eğrisinin ne kadar dik veya basık oldugunu gösterir. Basıklık katsayısı pozitif ise eğri normale göre daha diktir. Negatif ise normale göre daha basıktır. Erkekler için Kurtosise bakıldığında basıklık katsayısı anlamında normal bir dağılım olduğunu ifade edebiliriz. Açıklama: Kurtosis +1 den büyük çıkarsa sivri -1 den küçük çıkarsa basık, Skewnes +1 den büyük çıkarsa sağa çarpık -1 den küçük çıkarsa sola çarpıktır. Tablo x.10. Cinsiyet ve Hizmet Süresine İlişkin Extreme Değerler Extreme Values Hizmet Süreniz Cinsiy etiniz kadin erkek Highest Lowest Highest Lowest Case Number Value 28 26, , , , , , , , , , , , , , , , , ,00 3 7, ,00 Tablo x.11. Cinsiyet Değişkeni ve Hizmet süresi Normallik Testi Hizmet Süreniz Cinsiyetiniz kadin erkek *. This is a lower bound of the true significance. a. Lillief ors Significance Correction Tests of Normality Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig.,139 29,161,947 29,156,117 26,200*,960 26,386

19 19 Veri grubunun normallik testleri Kolmogorov-Smirnov ve Shapiro-Wilk testlerine bakılarak anlaşılır. Gözlem sayımız 50 den fazla olduğu için Kolmogorov-Smirnov testi kullanılır. Bu testte shapirov kullanılır. Bu testin sıfır (H0) ve karşıtı (H1) hipotezleri; H0: verilerin dağılımı normal dağılıma uyar. H1: verilerin dağılımı normal dağılımı uymaz. %5 anlamlılık düzeyine göre her iki test içinde görev verilerinin sig. Değerini(,156) %5 den büyük olduğu için H0 hipotezi kabul edilir. Yani veriler normal dağılır. Cinsiyete göre veriler normal dağılmaktadır. Şekil x.14. Cinsiyet Kadın ve Hizmet Süresi Histogramı

20 20 Şekil x.15. Cinsiyet Erkek ve Hizmet Süresi Histogramı BAĞIMSIZ GRUPLAR T-TESTİ Bağımsız örneklem t-testinde ise tek örneklem testinden farklı olarak iki ayrı grubun ortalamaları karşılaştırılır biz iki farklı grup olarak cinsiyet değişkeni açısında kıdem değişkenini karşılaştıralım karşılaştıralım (Cinsiyet ile hizmet). HİPOTEZ Memurların cinsiyet değişkeni açısından hizmet profillerinin belirlenmesi H0: Memurların cinsiyet değişkenine göre hizmet süreleri arasında fark yoktur. H1: Memurların cinsiyet değişkenine göre hizmet süreleri arasında fark vardır. Şekil x.16. Bağımsız Gruplar T-Testi Menüsü

21 21 Bu bölümde define groups klikleyerek group 1 için 1 ve group 2 için 2 kofladık daha evvel Variable View kısmında valuable bölümünde bu değerleri tanımlamıştırk. Tanımlama olayı yapıldıktan sonra OK tuşuna basarak bağımsız gruplar t-testi tamamlannış olacaktır. Değerlerimizi aşağıda olduğu gibi tablolaştırdık. Tablo x.12. Cinsiyet Değişkeni ve Hizmet süresi Grup İstatistiği Group Statistics Hizmet Surenizz Cinsiy etiniz kadin erkek Std. Error N Mean Std. Dev iation Mean 29 1,7586,73946, ,0385,82369,16154 Tablo x.13. Cinsiyet Değişkeni ve Hizmet süresi Bağımsız Gruplar T-testi Independent Samples Test Hizmet Surenizz Equal variances assumed Equal variances not assumed Levene's Test f or Equality of Variances F Sig. t df Sig. (2-tailed) t-test for Equality of Means Mean Diff erence 95% Confidence Interv al of the Std. Error Diff erence Diff erence Lower Upper,112,740-1,328 53,190 -,27984, ,70255, ,320 50,595,193 -,27984, ,70556,14588 Yapılan bağımsız gruplar t-testi sonucu ve p<,05 anlamlılık düzeyine göre Sig. değeri,740 olduğu görülmekedir. Sig değeri 0.05 den büyük olduğu için varsayılanlar eşit olduğu için sig (2-tailed)=,190 olarak belirlenmiştir, p<,05 düzeyinden büyük olduğu için cinsiyet ve hizmet süresi arasında anlamlı bir farklılık görülmemiştir. Bu durumda H0 hipotezi kabul. Böylece cinsiyetin hizmet üzerinde etkin bir faktör olmadığını rahatlıkla ifade edebiliriz. Aritmetik ortalamalara bakıldığında bayan ve erkeklerin hizmet süreleri11-20 yıl civarında dağılmıştır.

22 22 VARYANS ANALİZİ Hipotez: Memurların yaş dağılımları ile hizmet süresi arasında ilişkinin belirlenmesi H0: Memurların yaş gruplarına göre hizmet süreleri arasında fark yoktur H0: Memurların yaş gruplarına göre hizmet süreleri arasında fark vardır Şekil x.17. Varyans Analizi Menüsü Yaş faktörü açısından hizmet süresini Bonferroni testi ile analiz edeceğiz. Şekil x.18. Varyans Analizi Seçenekleri Ardından descriptive ve homojenlik seçenekleriyle eşitliği sağlarız. Yapılan varyans analizi neticesinde oluşan tablolarımız aşağıdaki gibidir.

23 23 Tablo x.14. Hizmet Süresi Sonuçları Hizmet Surenizz 1,00 2,00 3,00 Total Descriptives 95% Confidence Interv al for Mean N Mean Std. Dev iation Std. Error Lower Bound Upper Bound Minimum Maximum 22 1,1818,39477, ,0068 1,3568 1,00 2, ,0000,45883, ,7853 2,2147 1,00 3, ,9231,27735, ,7555 3,0907 2,00 3, ,8909,78582, ,6785 2,1033 1,00 3,00 Tablo x.15. Hizmet Süresi Homojenlik Sonuçları Test of Homogeneity of Variances Hizmet Surenizz Lev ene Statistic df 1 df 2 Sig. 1, ,343 Tablo x.16. Hizmet Süresi Varyans Analizi Sonuçları ANOVA Hizmet Surenizz Between Groups Within Groups Total Sum of Squares df Mean Square F Sig. 25, ,575 79,784,000 8,196 52,158 33, ANOVA tablosu memurların yaş değişkeni ile hizmet süresi dağılımları arasında farklılığın olup olmadığını test etmektedir SPSS bize, p değerini (Sig.) de vermiştir ki, eğer bu değer 0.05 ten küçükse H0 hipotezi reddedilir. Sig. değeri,000 olarak belirlenmiştir ve.05 değerinden küçüktür. O halde memurlar memurların yaş ve hizmet süresi dağılımları arasında anlamlı bir farklılık var yani ilişki yoktur diyebiliriz yaş arasındaki memurların 1-10 yıl (x=1,18), yaş arası memurların yıl (x=2,00) ve yaş arası memurların yıl arası (x=2,92), çalıştıkları ve yaş arttıkça çalışma süresinin de arttığı görülmektedir.

24 24 Tablo x.17. Hizmet Süresi Varyans Analizi Sonuçları Multiple Comparisons Dependent Variable: Hizmet Surenizz Bonf erroni (I) Yeni Yasiniz 1,00 2,00 3,00 (J) Yeni Yasiniz 2,00 3,00 1,00 3,00 1,00 2,00 *. The mean diff erence is signif icant at the.05 lev el. Mean Diff erence 95% Confidence Interval (I-J) Std. Error Sig. Lower Bound Upper Bound -,81818*,12266,000-1,1216 -,5147-1,74126*,13888,000-2,0848-1,3977,81818*,12266,000,5147 1,1216 -,92308*,14144,000-1,2730 -,5732 1,74126*,13888,000 1,3977 2,0848,92308*,14144,000,5732 1,2730 CORRELATİONS Yaş, hizmet süresi, Tk1, Tk2 ve Tk3 arasındaki korelasyona bakalım Korelasyon analizi iki değişken arasndaki doğrusal ilişkiyi ve bir değişkenin iki veya daha fazla değişken ile olan ilişkisini, test etmek, varsa bu ilişkinin derecesini ölçmek için kullanılır. Korelasyon analizinde amaç; bağımsız değişken (X) ile, bağımlı değişken (Y) ne yönde değişeceğini görmektir. Bivariate Correlation Hipotez 55 memurun cinsiyet, eğitim durumu, yaş, görevi ve kıdemleri arasındaki ilişkiyi incelemek istiyoruz. H0: Değişkenler arasında ilişki yoktur. H1: Değişkenler arasında ilişki vardır.

25 25 Descriptive Statistics Tablo x.18. Korelasyon değişkenleri Mean Std. Deviation N Çalistigim kurumda herkes birbirine saygili davranmaktadir 2,1091, Amirler memurlarina pozitif bir yaklasim sergilemektedir 2,0182, Calistigim kurumdan memnunum 2,2545, Hizmet Surenizz 1,8909, Yeni Yasiniz 1,8364, Şekil x.19. Korelasyon Menüsü Yapılan korelasyon neticesinde Yaş değişkeni ile hizmet süresi değişkeni arasında pozitif yönde yüksek bir ilişki vardır r=,868, ayrıca amirleri tarafından pozitif yönde bir yaklaşım görenlerinde çalıştığı kurumdan memnun oldukları görülmektedir pozitif yönde iyi bir ilişki vardır r=,650 yine amirleri tarafından pozitif yönde bir yaklaşım görenlerinde kurumlarında herkesi birbirine saygılı oldukları r=,782 görülmektedir. Bağımlı değişkenler Tk1: Çalıştığım kurumda herkes birbirine saygılı davranmaktadır Tk2: Amirler memurlarına saygılı davranmaktadır Tk3: Çalıştığım işyerinden memnunum Yapılan korelasyon neticesinde Yaş değişkeni ile hizmet süresi değişkeni arasında pozitif yönde yüksek bir ilişki vardır r=,868, ayrıca amirleri tarafından pozitif yönde bir yaklaşım görenlerinde çalıştığı kurumdan memnun oldukları görülmektedir pozitif yönde iyi bir ilişki vardır r=,650 yine amirleri tarafından pozitif yönde bir yaklaşım görenlerinde

26 26 kurumlarında herkesi birbirine saygılı oldukları r=,782 görülmektedir. Tablo x.19. Korelasyon Değişkenlerine İlişkin Sonuçlar Correlations calistigim kurumda herkes birbirine saygili davranmaktadir amirler memurlarina pozitif yönde bir y aklasim sergilemektedir calistigim kurumdan memnunum Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N calistigim kurumda amirler herkes memurlarina birbirine pozitif yönde saygili bir yaklasim calistigim davranma sergilemekte kurumdan Hizmet ktadir dir memnunum Surenizz Yeni Yasiniz 1,782**,574**,179,241,000,000,190, ,782** 1,650**,124,125,000,000,367, ,574**,650** 1,151,062,000,000,273, Hizmet Surenizz Pearson Correlation,179,124,151 1,868** Sig. (2-tailed),190,367,273,000 N Yeni Yasiniz Pearson Correlation,241,125,062,868** 1 Sig. (2-tailed),076,362,652,000 N **. Correlation is signif icant at the 0.01 level (2-tailed).

Pazarlama Araştırması Grup Projeleri

Pazarlama Araştırması Grup Projeleri Pazarlama Araştırması Grup Projeleri Projeler kapsamında öğrencilerden derlediğiniz 'Teknoloji Kullanım Anketi' verilerini kullanarak aşağıda istenilen testleri SPSS programını kullanarak gerçekleştiriniz.

Detaylı

UYGULAMA 4 TANIMLAYICI İSTATİSTİK DEĞERLERİNİN HESAPLANMASI

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

Detaylı

UYGULAMA 2 TABLO YAPIMI

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

Detaylı

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

SPSS (Statistical Package for Social Sciences)

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

Detaylı

SPSS (Statistical Package for Social Sciences)

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

Detaylı

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

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

Detaylı

İSTATİSTİK SPSS UYGULAMA

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

Detaylı

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

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

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

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

Detaylı

H.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 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

Detaylı

Eğer Veri Çözümleme paketi Araçlar menüsünde görünmüyor ise yüklenmesi gerekir.

Eğer Veri Çözümleme paketi Araçlar menüsünde görünmüyor ise yüklenmesi gerekir. Bölüm BİLGİSAYAR DESTEKLİ İSTATİSTİK EXCEL DESTEKLİ İSTATİSTİK Excel de istatistik hesaplar; Genel Yöntem ve Excel Ġçerikli Çözümler olmak üzere iki esasa dayanabilir. Genel Yöntem; Excel in matematiksel

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

SPSS-Tarihsel Gelişimi

SPSS-Tarihsel Gelişimi SPSS -Giriş SPSS-Tarihsel Gelişimi ilk sürümü Norman H. Nie, C. Hadlai Hull ve Dale H. Bent tarafından geliştirilmiş ve 1968 yılında piyasaya çıkmış istatistiksel analize yönelik bir bilgisayar programıdır.

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

SPSS de Tanımlayıcı İstatistikler

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

Detaylı

UYGULAMA 1 SPSS E GİRİŞ. SPSS; File, Edit, View, Data, Transform, Analyze, Graphs, Utilities, Window, Help adlı 10 adet program menüsü içermektedir.

UYGULAMA 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

Detaylı

EKONOMİK KATILIM VE FIRSATLARDA CİNSİYET EŞİTSİZLİĞİNİN SOSYOEKONOMİK VE KÜLTÜREL DEĞİŞKENLERLE İLİŞKİSİ. Aslı AŞIK YAVUZ

EKONOMİK KATILIM VE FIRSATLARDA CİNSİYET EŞİTSİZLİĞİNİN SOSYOEKONOMİK VE KÜLTÜREL DEĞİŞKENLERLE İLİŞKİSİ. Aslı AŞIK YAVUZ EKONOMİK KATILIM VE FIRSATLARDA CİNSİYET EŞİTSİZLİĞİNİN SOSYOEKONOMİK VE KÜLTÜREL DEĞİŞKENLERLE İLİŞKİSİ Aslı AŞIK YAVUZ 1 İçindekiler 1. Küresel Cinsiyet Eşitsizliği Endeksi 2. Çalışmanın Amacı 3. Çalışmada

Detaylı

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

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

Detaylı

Mühendislikte İstatistik Yöntemler

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

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

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

Detaylı

SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER. Abdullah Can

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

Detaylı

4. BÖLÜM: REGRESYON ANALİZİNİ KULLANMAYI ÖĞRENME

4. BÖLÜM: REGRESYON ANALİZİNİ KULLANMAYI ÖĞRENME 4. BÖLÜM: REGRESYON ANALİZİNİ KULLANMAYI ÖĞRENME Bu bölümde; Bir grup değişkenin çalışma sayfası görüntüsünü görüntüleme Bir grup değişkenin tanımlayıcı istatistiklerini görüntüleme Bir grup içerisindeki

Detaylı

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

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

Detaylı

VERĠ ANALĠZĠ 05.05.2011 NĠCEL VERĠ ANALĠZĠ ĠSTATĠSTĠK? ĠSTATĠSTĠK. ĠSTATĠSTĠK ÇEġĠTLERĠ. Betimsel İstatistik Kestirimsel Ġstatistik

VERĠ ANALĠZĠ 05.05.2011 NĠCEL VERĠ ANALĠZĠ ĠSTATĠSTĠK? ĠSTATĠSTĠK. ĠSTATĠSTĠK ÇEġĠTLERĠ. Betimsel İstatistik Kestirimsel Ġstatistik 5.5.11 VERĠ ANALĠZĠ NĠCEL VERĠ ANALĠZĠ Nicel Veri Analizi Betimsel Ġstatistik Kestirimsel Ġstatistik Nitel Veri Analizi Betimsel Analiz Ġçerik Analizi Betimsel İstatistik Kestirimsel Ġstatistik ĠSTATĠSTĠK?

Detaylı

Denetim Etkinliğini Artırmada Verinin Analizi

Denetim Etkinliğini Artırmada Verinin Analizi Denetim Etkinliğini Artırmada Verinin Analizi Benford Analizi Uygulama Mayıs, 2016 Antalya 1. Uygulama TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER VE ÖRNEKLEM BAĞIMSIZLIK TESTLERİ Örneklemlerin Bağımsızlık Analizleri (Grupların

Detaylı

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

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

Detaylı

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

Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I

Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I İstatistik Nedir? İstatistik kelimesi ilk olarak Almanyada devlet anlamına gelen status kelimesine dayanılarak kullanılmaya

Detaylı

Temel İstatistik 2012 Y. Doç. Dr. İbrahim Turan SPSS. Analiz Menüsü

Temel İstatistik 2012 Y. Doç. Dr. İbrahim Turan SPSS. Analiz Menüsü SPSS Analiz Menüsü 1- Reports: a) OLAP Cubes: Seçilen değişkenlerin istatistiksel işlemlerini yapar. b) Case summaries: Verilerin frekans ve çapraz tablolarının oluşturulması, belirtici istatistiklerin

Detaylı

Temel İstatistik 2012 Y. Doç. Dr. İbrahim Turan SPSS. Analiz Menüsü

Temel İstatistik 2012 Y. Doç. Dr. İbrahim Turan SPSS. Analiz Menüsü SPSS Analiz Menüsü 1- Reports: a) OLAP Cubes: Seçilen değişkenlerin istatistiksel işlemlerini yapar. b) Case summaries: Verilerin frekans ve çapraz tablolarının oluşturulması, belirtici istatistiklerin

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

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

BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA. Yrd. Doç. Dr. Beytullah EREN beren@sakarya.edu.tr 0264 295 5642

BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA. Yrd. Doç. Dr. Beytullah EREN beren@sakarya.edu.tr 0264 295 5642 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA Yrd. Doç. Dr. Beytullah EREN beren@sakarya.edu.tr 0264 295 5642 EXCEL DE GRAFİK UYGULAMA GRAFİKLER Grafikler, çok sayıda verinin ve farklı veri serileri arasındaki ilişkinin anlaşılmasını

Detaylı

Beklenti Anketi ne İlişkin Yöntemsel Açıklama

Beklenti Anketi ne İlişkin Yöntemsel Açıklama Beklenti Anketi ne İlişkin Yöntemsel Açıklama İstatistik Genel Müdürlüğü Reel Sektör Verileri Müdürlüğü İçindekiler I- Amaç... 3 II- Kapsam... 3 III- Yöntem... 3 IV- Tanımlar ve Hesaplamalar... 3 V- Yayımlama...

Detaylı

Hipotez Testleri. Parametrik Testler

Hipotez Testleri. Parametrik Testler Hipotez Testleri Parametrik Testler Hipotez Testide Adımlar Bir araştırma sorusuu belirlemesi Araştırma sorusua dayaa istatistiki hipotezleri oluşturulması (H 0 ve H A ) Hedef populasyoda öreklemi elde

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

MİCROSOFT WORD. Araç çubukları: menü çubuğundan yapabileceğimiz işlemleri daha kısa zamanda araç çubukları ile yapabiliriz.

MİCROSOFT WORD. Araç çubukları: menü çubuğundan yapabileceğimiz işlemleri daha kısa zamanda araç çubukları ile yapabiliriz. MİCROSOFT WORD Office programlarının içersinde genelde yazı yazmak amaçlı kullanılan bir programdır Microsoft Word. Aşıdaki şekilde çalışma sayfası görülür. Şimdi Word çalışma sayfasını inceleyelim. Microsoft

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK TABLO VE FRAFİK YAPIMI

BİYOİSTATİSTİK 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

Detaylı

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

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

Detaylı

TAŞINMAZ DEĞERLEMEDE İSTATİSTİKSEL ANALİZ

TAŞINMAZ 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

Detaylı

İKİDEN ÇOK BAĞIMSIZ GRUBUN KARŞILAŞTIRILMASI

İKİDEN 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

Detaylı

Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ EĞİTİM PROGRAMLARI VE ÖĞRETİM ABD TEZLİ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI

YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ EĞİTİM PROGRAMLARI VE ÖĞRETİM ABD TEZLİ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ EĞİTİM PROGRAMLARI VE ÖĞRETİM ABD TEZLİ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI EĞİTİMDE İSTATİSTİK VE UYGULAMALARI DERS NOTLARI ÖĞRETİM ÜYESİ İBRAHİM DEMİR OĞUZCAN

Detaylı

Sıralı Verilerle Yapılan Testler Mann-Whitney U Testi

Sıralı Verilerle Yapılan Testler Mann-Whitney U Testi Sıralı Verilerle Yapılan Testler Mann-Whitney U Testi Parametrik testlerin, normal dağılım varsayımına dayandığını, normal dağılıma sahip olmayan veriler üzerinde kullanıldığında, elde edilen sonuçların

Detaylı

Yoğun Bakım Üniteleri Araştırması

Yoğun Bakım Üniteleri Araştırması Yoğun Bakım Üniteleri Araştırması 22 Temmuz 2015, ANKARA tkhk.istatistik@saglik.gov.tr İstatistik, Analiz ve Raporlama Daire Başkanlığı 1 Hazırlayanlar: H. Erkin SÜLEKLİ (Sağlık Uzman Yardımcısı) Aziz

Detaylı

SPSS 15.0. Veri Analiz Yöntemleri. U. Erman EYMEN. **Bu e-kitap www.istatistikmerkezi.com adresinden ücretsiz olarak indirilebilir.

SPSS 15.0. Veri Analiz Yöntemleri. U. Erman EYMEN. **Bu e-kitap www.istatistikmerkezi.com adresinden ücretsiz olarak indirilebilir. SPSS 15.0 Veri Analiz Yöntemleri U. Erman EYMEN **Bu e-kitap www.istatistikmerkezi.com adresinden ücretsiz olarak indirilebilir. PROFESYONEL YARDIM Anket Tasarımı, Veri Analizi, Tezlerinizin Araştırma

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

2. BÖLÜM: REGRESYON ANALİZİ

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

Detaylı

İşletme Fakültesi Bil. Kullanımı Ders notları 2

İşletme Fakültesi Bil. Kullanımı Ders notları 2 İşletme Fakültesi Bil. Kullanımı Ders notları 2 Öğr.Gör.Ali ATALAY EXCEL PAKET PROGRAMI Günümüzde hesap tablosu, veri analizi, kod yazımı, grafik çizimi, veri tabanı oluşturma gibi bir çok özelliği olan

Detaylı

İSTATİSTİK PAKET PROGRAMLARI - SPSS

İSTATİSTİK PAKET PROGRAMLARI - SPSS BİLGİSAYAR DESTEKLİ İSTATİSTİK İstatistik, hayatın karışık olaylarını ve sorunlarını çözümlemeye çalışan bir bilim dalıdır. Son yıllara kadar oldukça karmaşık matematik işlemler bütünüymüş gibi görünen

Detaylı

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

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

Detaylı

OYAK YATIRIM FX Meta İşlem Platformu Kullanma Kılavuzu

OYAK YATIRIM FX Meta İşlem Platformu Kullanma Kılavuzu İçindekiler: FX Meta İşlem Platformu Kullanma Kılavuzu 1- Demo Hesap Açılışı 2- Genel Görünüm 3- Alım-Satım İşlemleri 4- Stop-Limit İşlemleri 5- Pozisyon Kapatma 6- Grafiklerin Kullanımı 7- Göstergeler

Detaylı

H.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) 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.

Detaylı

İSTATİSTİK. İstatistik Nedir? İstatistiksel Araştırmanın Amacı

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

Detaylı

Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı

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

Detaylı

BÖLÜM 14 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 3 (ORTALAMALARIN KARŞILAŞTIRILMASI)

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

Detaylı

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

A1FX MT4 İşlem Platformu Kullanma Kılavuzu

A1FX MT4 İşlem Platformu Kullanma Kılavuzu A1FX MT4 İşlem Platformu Kullanma Kılavuzu İçindekiler: 1- Demo Hesap Açılışı (Gerçek Hesap Girişi) 2- Genel Görünüm 3- Alım-Satım İşlemleri 4- Stop-Limit İşlemleri 5- Pozisyon Kapatma 6- Grafiklerin Kullanımı

Detaylı

CARİ MODÜL. Cari Kart Nasıl Açılır.

CARİ MODÜL. Cari Kart Nasıl Açılır. 1 CARİ MODÜL Carilerimizi (çalıştığımız müşteri, tedarikçi, satıcı şahıs ya da firmalar) tanımladığımız modüldür.tüm cari işlemlerimizi bu modulde cari cari takip edebilir, firmalara ait işlemleri yapabilir,

Detaylı

1. MİCROSOFT EXCEL 2010 A GİRİŞ

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

Detaylı

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

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

Detaylı

Zirve Bilgi Tenolojileri TUİK A101 Form Giriş Klavuzu V1.1.1

Zirve Bilgi Tenolojileri TUİK A101 Form Giriş Klavuzu V1.1.1 Zirve Bilgi Tenolojileri TUİK A101 Form Giriş Klavuzu V1.1.1 TÜİK (Türkiye İstatistik Kurumu) tarafından her sene kağıt ortamında doldurularak verilen Yıllık İş İstatistikleri Sanayi ve Hizmet Araştırması

Detaylı

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

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

Detaylı

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

AKSARAYLI TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER

AKSARAYLI TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER DERS I - 1/63 İstatistik nedir? 1. 2. tanımı) 3. (En eski tanımı) (Yöntembilim olarak (Kelime anlamı) DERS I - 2/63 İstatistik nedir? 1. Veri toplama Araştırma 2. Verilerin sınıflandırılması

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

HUZUREVĠ ÇALIġANLARININ TUTUM VE STRES VERĠLERĠNĠN DEĞERLENDĠRMESĠ

HUZUREVĠ ÇALIġANLARININ TUTUM VE STRES VERĠLERĠNĠN DEĞERLENDĠRMESĠ HUZUREVĠ ÇALIġANLARININ TUTUM VE STRES VERĠLERĠNĠN DEĞERLENDĠRMESĠ SOS. YELDA ġġmġġr PSK. ÖZGE KUTAY PSK. PINAR ULUPINAR Ġzmir, 2014 1 HUZUREVĠ EĞĠTĠMĠ VERĠ DEĞERLENDĠRMELERĠ 2013 yılında İBB Kadın Danışma

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

3/6/2014. Küresel Isınma. Öğrenme Amaçlarımız. Küresel Isınma. Aritmetik Ortalama. Veri Özetleme ve Gösterme

3/6/2014. Küresel Isınma. Öğrenme Amaçlarımız. Küresel Isınma. Aritmetik Ortalama. Veri Özetleme ve Gösterme Küresel Isınma Küresel Yer-Okyanus Sıcaklık Endeksi Yıllık Ortalama 5 Yıllık Kayan Ortalama Veri Özetleme ve Sunum (Grafiksel Teknikler) Sıcaklık Değişikliği ( o C) Yrd. Doç. Dr. Ümit Deniz Uluşar Bilgisayar

Detaylı

İSTATİSTİK ÖRNEK SORULARI

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

Detaylı

1. BELGE İŞLEMLERİ. Şekil 1.2: Open Office ilk açıldığında gelen ekran

1. BELGE İŞLEMLERİ. Şekil 1.2: Open Office ilk açıldığında gelen ekran 1.1. Arayüz 1. BELGE İŞLEMLERİ Open Office içerisinde hesap tablosu programının arayüzünü inceleyelim. Şekil 1.1:Sunum programını çalıştırma Sunum programını çalıştırmak için aşağıdaki yöntemleri deneyebiliriz.windows

Detaylı

Epi Info Kullanımı AMACI: Epi Info Programı ile veri tabanı hazırlayabilme ve veri girişi yapabilme becerisi kazanmak ÖĞRENİM HEDEFLERİ Epi Info bileşenlerini tanımlayabilmek Epi Info Make View programında

Detaylı

CAPTURE Capture kısmını açtığımızda karşımıza Capture session frame gelir (Şekil 4.1.).

CAPTURE Capture kısmını açtığımızda karşımıza Capture session frame gelir (Şekil 4.1.). BÖLÜM 4 CAPTURE Capture kısmını açtığımızda karşımıza Capture session frame gelir (Şekil 4.1.). Şekil 4.1 Capture Ortamı Genel Yüzeyi Bütün şematik dizayn ve işlemler bu pencerede (capture window) yapılacaktır.

Detaylı

HEMġEHRĠ ĠLETĠġĠM MERKEZĠ ÇALIġANLARIYLA STRES VE KAYGI DURUMLARI ÜZERĠNE BĠR DEĞERLENDĠRME

HEMġEHRĠ ĠLETĠġĠM MERKEZĠ ÇALIġANLARIYLA STRES VE KAYGI DURUMLARI ÜZERĠNE BĠR DEĞERLENDĠRME HEMġEHRĠ ĠLETĠġĠM MERKEZĠ ÇALIġANLARIYLA STRES VE KAYGI DURUMLARI ÜZERĠNE BĠR DEĞERLENDĠRME Psi. Özge Kutay Sos.Yelda ġimģir Ġzmir,2014 HEMġEHRĠ ĠLETĠġĠM MERKEZĠ ÇALIġANLARIYLA STRES VE KAYGI DURUMLARI

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

SPSS İLE VERİ ANALİZİ

SPSS İLE VERİ ANALİZİ SAKARYA ÜNİVERSİTESİ EKONOMETRİ SEMİNERİ 2014 SPSS İLE VERİ ANALİZİ YRD. DOÇ. DR. SEMA ULUTÜRK AKMAN ARAŞ. GÖR. HAKAN BEKTAŞ İstatistik kelimesi günlük yaşamda sıkça kullandığımız ortalama gelir, suç oranı,

Detaylı

MPLAB IDE v7.60 PROGRAMI KULLANIMI

MPLAB IDE v7.60 PROGRAMI KULLANIMI MPLAB IDE v7.60 PROGRAMI KULLANIMI MPLAB IDE programı mikroişlemciler için hazırlanmış bir derleyici programdır. Microchip firması tarafından hazırlanmıştır. (Resim 1) MPLAB programı assembly dilinde simulasyon,

Detaylı

İstatistikî İfadeyle... / Statistically Speaking...

İstatistikî İfadeyle... / Statistically Speaking... İstatistikî İfadeyle... / Statistically Speaking... DOI: 10.5455/jmood.20140707045407 Tıbbi Araştırmalarda İstatistik Teknik Seçimi Cengiz Han Açıkel 1, Selim Kılıç 1 ÖZET: Tıbbi araştırmalarda istatistik

Detaylı

BİLGİSAYARDA OFİS PROGRAMLARI BİÇİMLENDİRME

BİLGİSAYARDA OFİS PROGRAMLARI BİÇİMLENDİRME BİLGİSAYARDA OFİS PROGRAMLARI BİÇİMLENDİRME Büro Yönetimi Öğretmeni Fatma GEZ BİÇİMLENDİRME Yazmış olduğumuz metinleri farklı boyut, renk, yazı tipi vb. özelliklerde yazabilmek için biçimlendirme işlemi

Detaylı

HĠTĠT ÜNĠVERSĠTESĠ REKTÖRLÜĞÜ BĠLGĠ ĠġLEM DAĠRE BAġKANLIĞI

HĠTĠT ÜNĠVERSĠTESĠ REKTÖRLÜĞÜ BĠLGĠ ĠġLEM DAĠRE BAġKANLIĞI HĠTĠT ÜNĠVERSĠTESĠ REKTÖRLÜĞÜ BĠLGĠ ĠġLEM DAĠRE BAġKANLIĞI Üniversitemiz FTP sunucusuna bağlanma, Windows 8 ve Office 2013 (Ġngilizce) kurulum dosyalarının indirilmesi ve Windows 7 ve Office 2010 un Windows

Detaylı

İSTATİSTİKSEL VERİ ANALİZİ

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

Detaylı

BİLGİSAYAR DESTEKLİ TASARIM II

BİLGİSAYAR DESTEKLİ TASARIM II 0 BÖLÜM 1 ORCAD PROGRAMINA GİRİŞ: OR-CAD programını başlatmak için Başlat menüsünden programlara gelinir. Programların içerisinde ORCAD Release 9 ve bunun içerisinden de ORCAD Capture seçilir. Karşımıza

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

MİCROSOFT EXCEL PROGRAMI DERS NOTLARI

MİCROSOFT EXCEL PROGRAMI DERS NOTLARI MİCROSOFT EXCEL PROGRAMI DERS NOTLARI ( 6. sınıflar için hazırlanmıştır. ) Fevzi Başal Bilişim Teknolojileri Öğretmeni İçindekiler 1. KAVRAMLAR... 1 2. DOSYA İŞLEMLERİ... 2 3. EXCEL DE KULLANILAN FARE

Detaylı

SANAYİ İŞÇİLERİNİN DİNİ YÖNELİMLERİ VE ÇALIŞMA TUTUMLARI ARASINDAKİ İLİŞKİ - ÇORUM ÖRNEĞİ

SANAYİ 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

Detaylı

CAEeda ÇÖZÜMÜ YAPILMIŞ NACA 0012 KANADI İÇİN 2B ÇİZİM EĞİTİM NOTU. EDA Tasarım Analiz Mühendislik

CAEeda ÇÖZÜMÜ YAPILMIŞ NACA 0012 KANADI İÇİN 2B ÇİZİM EĞİTİM NOTU. EDA Tasarım Analiz Mühendislik CAEeda TM ÇÖZÜMÜ YAPILMIŞ NACA 0012 KANADI İÇİN 2B ÇİZİM EĞİTİM NOTU EDA Tasarım Analiz Mühendislik 1. Kapsam Çözümü yapılmış *.pos.edf dosyasında bulunan çözümağını al. Sonlu eleman modeli üzerinde bulunan

Detaylı

I. İSTATİSTİK VE OLASILIK

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

Detaylı

13 Aralık 2007. Đlgili Versiyon/lar : ETA:SQL, ETA:V.8-SQL. Đlgili Modül/ler : Raporlar. Kullanıcı Tanımlı Raporlar Bölümünden Yapabildiklerimiz

13 Aralık 2007. Đlgili Versiyon/lar : ETA:SQL, ETA:V.8-SQL. Đlgili Modül/ler : Raporlar. Kullanıcı Tanımlı Raporlar Bölümünden Yapabildiklerimiz 13 Aralık 2007 Đlgili Versiyon/lar : ETA:SQL, ETA:V.8-SQL Đlgili Modül/ler : Raporlar KULLANICI TANIMLI RAPORLAR Kullanıcı Tanımlı Raporlar Bölümünden Yapabildiklerimiz Kendi isteklerinize özel rapor tasarımları

Detaylı

3. BÖLÜM: EN KÜÇÜK KARELER

3. BÖLÜM: EN KÜÇÜK KARELER 3. BÖLÜM: EN KÜÇÜK KARELER Bu bölümde; Kilo/Boy Örneği için Basit bir Regresyon EViews Denklem Penceresinin İçeriği Biftek Talebi Örneği için Çalışma Dosyası Oluşturma Beef 2.xls İsimli Çalışma Sayfasından

Detaylı

DÖNEM İÇİ NOT GİRİŞİ KULLANMA KILAVUZU

DÖNEM İÇİ NOT GİRİŞİ KULLANMA KILAVUZU DÖNEM İÇİ NOT GİRİŞİ KULLANMA KILAVUZU A) NOT KATEGORİLERİN TANIMLANMASI Not kategorisi formunu kullanmak için akademik portal üzerinden, ( http://newportal.emu.edu.tr) Akademik işler sekmesinin altından,

Detaylı

FARKLILIKLARI İNCELEMEYE YÖNELİK ANALİZ TEKNİKLERİ

FARKLILIKLARI İNCELEMEYE YÖNELİK ANALİZ TEKNİKLERİ FARKLILIKLARI İNCELEMEYE YÖNELİK ANALİZ TEKNİKLERİ GİRİŞ Önceki bölümlerde saha çalışmlarında toplanan verilerin analize hazır hale getirlmesi ve nicel analiz tekniklerinin sınıflandırılması üzerinde durulmuştu.

Detaylı

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ Üstel Dağılım Normal Dağılım 1 Üstel Dağılım Meydana gelen iki olay arasındaki geçen süre veya bir başka ifadeyle ilgilenilen olayın ilk defa ortaya çıkması için geçen sürenin

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