ROC EĞRİSİ YÖNTEMİ İLE KESME PUANININ BELİRLENMESİ
|
|
- Deniz Bilgili
- 7 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 The Journal of Academic Social Science Studies International Journal of Social Science Doi number: Number: 50, p , Autumn II 2016 Yayın Süreci Yayın Geliş Tarihi / Article Arrival Date - Yayınlanma Tarihi / The Published Date ROC EĞRİSİ YÖNTEMİ İLE KESME PUANININ BELİRLENMESİ DETERMINING THE CUT-OFF SCORE WITH THE ROC CURVE METHOD Çiğdem REYHANLIOĞLU KEÇEOĞLU Hacettepe Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü Eğitim Bilimleri Doktora Öğrencisi Prof. Dr. Selahattin GELBAL Hacettepe Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü Eğitim Bilimleri A.B.D. Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme B.D. Doç. Dr. Nuri DOĞAN Hacettepe Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü Eğitim Bilimleri A.B.D. Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme B.D. Öz Farklı başarı düzeylerine ilişkin bir sınıflama yapabilmek için her düzeye ilişkin kesme ya da standart puanların ortaya konulması gerekmektedir. Farklı başarı düzeylerinin belirlendiği bu işlem standart belirleme olarak adlandırılır. Standart belirleme süreci bireylerin başarı düzeylerini ya da performans düzeylerini ayrıştırabilmek için son derece önemlidir. Her düzeyin birbirinden farklılaştığı noktanın belirlenmesi gerekmektedir. Bu açıdan kullanılacak olan standart belirleme yönteminin de iyi seçilmesi gerekmektedir. Bu çalışmanın amacı, karmaşık, pahalı ve uygulaması zor olan geleneksel standart belirleme yöntemlerine, teknolojinin olağanüstü bir hızla ilerlediği günümüzde, kesme puanını belirlemek amacıyla ihtiyaç duyulan bu yöntemlerin alternatifini sunmaktır. Bu alternatif yöntemin bilgisayar ortamında uygulanmasıyla, objektif sonuçlara ulaşmak ve bu sayede bireylerin başarılı/başarısız ya da geçti/kaldı kararlarının verilmesinde geçerli ve güvenilir sonuçlar elde edebilmek bu çalışmada amaçlanmıştır. Bu çalışmadaki bulgular, Türkiye'de bulunan bir yüksek öğretim kurumundaki yabancı diller yüksek okulu bünyesinde, güz döneminde, İngilizce hazırlık sınıfından muaf olmak isteyen 1708 öğrenciye uygulanan İngilizce muafiyet sınavının sonuçlarından elde edilmiştir. Öğrencilerin İngilizce hazırlık sınıfından muaf olabilmeleri için, bu sınavdan en az 65 puan almaları veya ulusal düzeyde yapılan dil sınavlarından en az 75 puan almaları gerekir. Ayrıca uluslararası sınavlardan kabul edilebilir puanlar muafiyet için yeterli bulunmaktadır. Buradaki 65 değeri kurumun iç ölçütünü, 75 değeri ise dış ölçütünü temsil etmektedir. Anahtar Kelimeler: Standart Belirleme, Kesme Puanı, ROC Eğrisi Yöntemi, İç Ölçüt, Dış Ölçüt
2 554 Çiğdem REYHANLIOĞLU KEÇEOĞLU & Selahattin GELBAL & Nuri DOĞAN Abstract In order to do classification according to the achievement levels, there needs to be a cut-off or standard scores for each level. The procedure that involves the determination of various achievement levels is called standard determination. The process of standard determination is critical in separating the achievement and the performance levels of individuals. It is necessary to determine the varying points of differences between each level. For this reason, it is important to choose best the standard determination method. The purpose of this study is showing alternative method, needed in order to determine cut point, instead of conventional standard setting methods which are complex, expensive and difficult to implement. Reaching objective results and so that giving valid and reliable decisions about individuals like successful/unsuccessful or pass/fail are aimed in this study by using this alternative method in computer. Data used in this study are obtained from 1708 students English exemption exams scores who are student at a university in Turkey at school of foreign language in fall terms. Students should take minimum 65 points from that exam or should take minimum 75 points from national language exams to be exempt from English preparatory class. In addition, taking acceptable scores from international exams could be enough for exemption to preparatory class. The score of 65 represents inner criterion and 75 represents outer criterion of the institution. Keywords: Standart Settings, Cut point, ROC Curve Method, Inner Criterion, Outer Criterion Giriş Günümüz koşullarında, nitelikli insan ihtiyacının artmasıyla beraber, gerek eğitim kurumlarının öğrenci seçimlerinde olsun, gerek işverenlerin eleman seçimlerinde olsun, seçilecek bireylerde olması beklenen nitelikler, değişen dünya koşullarına ve nüfus artışı ile ters orantılı olarak artan nitelikli iş gücüne paralel bir şekilde her geçen gün değişmektedir. Bu durum, seçilmek üzere başvuranların kendilerinde var olmayan bu nitelikleri edinmek, var olan niteliklerini olumlu yönde değiştirmek ve geliştirmek üzere farklı eğitim süreçlerine katılmalarına sebep olmaktadır. Bu süreçlerin sonucunda ise istenen değişikliklerin gerçekleşmesi beklenir. Bazı durumlarda gözlenen bir takım değişiklikler yeterli bulunmayabilir. Bu yetersizliklerin ya da istenmeyen durumların kontrolü ise değerlendirmeyle yapılmaktadır. Değerlendirme, Bloom'a göre (1971) bireylerde belli değişimlerin meydana gelip gelmediğinin, gelmişse ne seviyede olduğunun belirlenmesi için sistematik olarak kanıt toplama süreci, Tekin e (1993) göre, ölçümlerden bir anlam çıkarmak ve ölçülen nesneler hakkında bir değer yargısına ulaşmak ve Turgut ve Baykul a (2010) göre ise, ölçme sonuçlarını (puanları) bir ölçüt (kriter veya referans çerçevesi) ile karşılaştırarak, bir değer yargısına ulaşmaktır. Ölçütsüz değerlendirme olmaz (Tekin, 1993). Ölçüt, ya önceden, kesin olarak belirlenmiş bir standarttır ya da gruba bağlı olarak çıkarılmış tipik bir puandır, normdur. Baykul (2000) ise ölçütü, değerlendirme yapabilmek için ölçme sonuçlarının karşılaştırıldığı, değerler veya değer yargıları olarak tanımlamaktadır. Değerlendirmede bireylerin başarı düzeylerinin önceden ya da sonradan belirlenen bir ölçüte ilişkin kıyaslanması söz konusudur. Bireylerin başarı düzeyleri hakkında karar verebilmek için oluşturulan ölçüte kesme puan ya da standart puan adı verilmektedir. Böylelikle bireylerin almış oldukları puanlar başarı düzeyleri doğrultusunda ve kesme puanı kullanılarak sınıflandırılmaktadır (Cizek, 1993). Ölçme sonuçlarına bağlı olarak bireyleri farklı performans düzeylerine yerleştirmek amacıyla bir kesme puanı belirlenir (Taşdelen, 2009). Kesme puanı, istenilen performans düzeyinde olan öğrenci ile yeterli per-
3 Roc Eğrisi Yöntemi İle Kesme Puanının Belirlenmesi 555 formans düzeyinde olmayan öğrenciyi birbirinden ayıran uygun performans noktasıdır (Gündeğer, 2012). Farklı başarı düzeylerine ilişkin bir sınıflama yapabilmek için her düzeye ilişkin kesme ya da standart puanların ortaya konulması gerekmektedir. Farklı başarı düzeylerinin belirlendiği bu işlem standart belirleme olarak adlandırılır. Standart belirleme süreci bireylerin başarı düzeylerini ya da performans düzeylerini ayrıştırabilmek için son derece önemlidir. Her düzeyin birbirinden farklılaştığı noktanın belirlenmesi gerekmektedir. Bu açıdan kullanılacak olan standart belirleme yönteminin de iyi seçilmesi gerekmektedir (Tülübaş, 2009). Bütün standart belirleme yöntemleri yargısaldır ve hiçbir veri topluluğu, veri analizi ve model kurma çalışmasının hangi performans düzeyinin önemli, kabul edilebilir ya da kabul edilemez ve uygunsuz olduğuna karar vermek konusunda, nihai yargısal kararın yerini tutmamaktadır (Jaeger, 1989) Hangi standart belirleme yöntemi seçilirse seçilsin standart belirleme süreçleri, günümüzde değişen talepler doğrultusunda daha karmaşık ve zorlu bir hale gelmiştir. Standartlar eskiden tipik bir öğrenci kitlesi temel alınarak geliştirilirken, günümüzde bunun tam tersi bir durum söz konusudur. Standartların çok büyük farklılıklar gösteren öğrenci kitlelerine dayalı olarak belirlenmesi, çok değişik standart belirleme metotlarının kullanılması ya da yeni standart belirleme metotlarının geliştirilmesi zorunlu bir ihtiyaç haline gelmiştir. ROC Eğrisi (Receiver Operating Characteristics Curve) Yöntemi Son yıllara kadar, eğitim uygulamalarında ROC eğrisinin kullanıldığı çalışmalar yoktu. Ancak son bir kaç yıldır, eğitim uygulamalarında, sıklıkla olmasa da ROC eğrilerine rastlamak mümkündür. Bu eğriler, sınıflama kararlarını verirken, özellikle tıbbi alanda hasta/sağlıklı tanısı koymada oldukça kullanışlı bir metottur. ROC eğrisi yöntemi, bir hastalığa tanı koymada kullanılan tanı testlerinin performanslarının değerlendirilmesi ve tanı koyabilmek için kesim noktasının belirlenmesi amacıyla kullanılmaktadır (Alpar, 2010). Alanyazında 800'ün üzerinde bilimsel yayın araştırılmış ve sadece 1998 yılında William ile, 2005 yılında Hintze ve Silberglitt tarafından yayınlanan bilimsel yayınlarda ROC eğrisinin kesme puanını belirleyebileceği üzerinde durulmuştur (Kaftandjieva, 2010). Ölçme sonuçlarından elde edilen verilerin sürekli olması durumunda, bireyleri başarılı ve başarısız olarak sınıflama işlemi zorlaşır. Bu nedenle ROC eğrisi ile kesme puanı belirlenirken, sürekli verilerin süreksiz verilere dönüştürülmesi önerilmektedir (Zweig & Campbell, 1993 ; Kaftandjieva, 2010). Eğitim uygulamalarına bağlı olarak incelenen tanı testlerinin optimum etki noktası değişmektedir. Elde edilen tüm verideki tüm değerler birer kesim noktası olarak kabul edilerek her değer için duyarlılık (sensitivity) ve özgüllük (spesifity) değerleri hesaplanır (Zweig & Campbell, 1993; Kaftandjieva, 2010). ROC eğrisinin düşey ekseninde duyarlılık değerleri, yatay ekseninde ise özgüllük değerleri yer alır. Seçilen farklı kesim noktaları için bulunan farklı duyarlılık-özgüllük özelliklerine bağlı olarak ara seçenekler belirlenerek, ROC eğrileri (Receiver operating characteristic curves) oluşturulur. Sayısal verideki her kesim noktası için elde edilen duyarlılık ve özgüllük değerleri kullanılarak ROC eğrisi çizilir (Özdamar, 2003). ROC eğrisi en yüksek doğruluk veren kesim (cut-off) noktasını belirler. Eğri ile duyarlılık ve belirleyicilik arasında optimal bir ilişki ile kesme değerinin belirlenmesi sağlanır. ROC eğrisi yönteminde kullanılan önemli kavramlardan biri eğri altında kalan alandır. Eğri altında kalan alan testin bireyleri ayırt etme derecesini tek bir sayısal değerle özetlemek için kullanılır. Pratik olarak alabileceği en küçük değer 0.50 en büyük değer ise
4 556 Çiğdem REYHANLIOĞLU KEÇEOĞLU & Selahattin GELBAL & Nuri DOĞAN 1.00 değeridir. Eğri altında kalan alan, seçilen kesim noktasının gerçeği yansıtma yüzdesi olarak ifade edilir. Eğri altında kalan alanın 1.00 olması, seçilen kesim noktası ile gerçek durumun %100 uyumlu olduğu anlamına gelir. Eşit alana sahip iki eğri tanı testlerinin toplamda benzer performans gösterdiğini gösterir, ama bu durumda eğriler aynı olmak zorunda değildir. Eğriler birbirlerini kesebilir (İyisoy, 2014). Standart belirleme yöntemlerinin hiçbiri kısa zaman, ucuz maliyet ve uygulama kolaylığı öğelerinin tümünü aynı anda barındırmamaktadır. Bu sebeple doğru yönteme karar verilmesi oldukça önemli ve bir o kadar da güçtür. Geleneksel standart belirleme yöntemleri karmaşık, pahalı ve uygulaması zordur. Aynı zamanda uzmanların zihinlerinde canlandırdıkları minimum yeterlik düzeyindeki öğrencinin göreceli bir kavram olması nedeniyle subjektif kararlar alma riski vardır. Ancak, teknolojinin olağanüstü bir hızla ilerlediği şu dönemde, bu çalışma ile kesme puanını belirlemek amacıyla ihtiyaç duyulan bu yöntemlere bir alternatif sunulmaktadır. Bu yöntemin bilgisayar ortamında uygulanması nedeniyle, hızlı bir şekilde objektif sonuçlara ulaşılması ve bu sayede bireylerin başarılı/başarısız ya da geçti/kaldı kararlarının verilmesinde geleneksel yöntemlere göre daha geçerli ve güvenilir sonuçlar elde edilmesi iddialarını test etmek bu çalışmanın amaçlarından biridir. Kullanımı kolay olan bu metot, zamandan ve maliyetten önemli ölçüde tasarruf sağlanması nedeniyle önemlidir. Türkiye de eğitim uygulamalarında kesme puanını belirlemek amacıyla ROC eğrisi yönteminin kullanıldığı çalışmalar oldukça az sayıdadır. Ayrıca farklı ölçüt türlerine göre kesme puanı belirlenmesinde ROC eğrisi ilk kez bu çalışmada kullanılmıştır. Bu nedenle bu tekniğin araştırmacılara tanıtılması çalışmanın nihai amacını oluşturmaktadır. Bu çalışmada ROC eğrisi yöntemi ile kesme puanının belirlenmesi ile, ROC eğrisinin Türkiye literatürüne farklı bir boyutta tanıtılması sağlanmıştır. Yöntem Veri Toplama Yöntemi Bu çalışmadaki bulgular, Türkiye'de bulunan bir yükseköğretim kurumundaki yabancı diller yüksekokulu bünyesinde, güz döneminde, İngilizce hazırlık sınıfından muaf olmak amacıyla İngilizce muafiyet sınavına giren 1708 öğrencinin sınav sonuçlarından elde edilmiştir. Bu sınavda, çoktan seçmeli test maddelerinden ve klasik yazılı türündeki maddelerden oluşan iki alt test bulunmaktadır. Öğrencilerin sınav puanı bu iki alt testten aldıkları puanların toplamıyla elde edilmektedir. Öğrencilerin İngilizce hazırlık sınıfından muaf olabilmeleri için, bu sınavdan en az 65 puan almaları veya ulusal düzeyde yapılan sınavlardan (ÜDS veya KPDS) en az 75 puan almaları gerekir. Buradaki 65 değeri kurumun iç ölçütünü, 75 değeri ise dış ölçütünü temsil etmektedir. Ayrıca uluslararası sınavlardan kabul edilebilir puanlar muafiyet için yeterli bulunmaktadır. İşlem Bu araştırmada ele alınan bağımsız değişkenlerden biri, sonuçlarından yararlanılan İngilizce hazırlık sınıfı muafiyet sınavının çoktan seçmeli test maddelerinden oluşan alt testinden elde edilen puanlardır. Bu değişken, yapılan analizlerde "çoktan seçmeli" olarak adlandırılmıştır. Diğer bir bağımsız değişken ise, aynı sınavın klasik yazılı türündeki sorulardan oluşan alt testten elde edilen puanlardır. Bu değişken ise, yapılan analizlerde "klasik yazılı" olarak adlandırılmıştır. İngilizce hazırlık sınıfı muafiyet sınavından alınan puanların aritmetik ortalaması öğrencinin aldığı test puanını oluşturmaktadır. Ancak ölçtükleri yapı bakımından ve kullanılan ölçek maddelerin farklı türlerde olması açısından bu iki alt testin sonucunun, geçme kararında aynı önem derecesine sahip olmadığı düşünülmektedir. Bu öngörüden hareketle bu alt testler iki ayrı bağımsız değişken olarak ele alınmıştır. Böylece iki alt testten elde edilen başarı puanlarının, bireyler için alınan başarılı/başarısız kararına anlamlı bir katkı sağlayıp sağlamadığı incelenmiştir.
5 Roc Eğrisi Yöntemi İle Kesme Puanının Belirlenmesi 557 İç ve dış ölçütlere göre; puanları ölçüt puandan yüksek olan öğrenciler başarılı, ölçüt puandan düşük olan öğrenciler ise başarısız kabul edilmiş ve yeni bir gösterge değişkeni olarak başarı durumu eklenmiştir. Modelin bağımlı değişkenini öğrencilerin başarılı/başarısız olma durumlarını gösteren başarı durumu değişkeni oluşturmaktadır. Başarılı öğrenciler "1", başarısız öğrenciler ise "0" ile kodlanmıştır. Verilerin Analizi ROC eğrisi yöntemi ile kesme puanının belirlenebilmesi için, Medcalc istatistik paket programından yararlanılarak, iç ve dış ölçütlere göre yapılan analizler sonucunda, doğru sınıflama yüzdelerine ilişkin sınıflama sonuçlarını gösteren ROC eğrilerinin incelenmesi gerekir. Yapılan sınıflamanın doğruluğu eğri altında kalan alanın büyüklüğü ile ilişkilidir. Eğri altında kalan alan ne kadar büyükse, yapılan sınıflama o kadar doğrudur. Ancak burada eğri altında kalan alanın hesaplanması ile ilgili metotların bilinmesinde yarar vardır. Eğer yapılan sınıflama kötü olarak yapıldıysa, bir başka deyişle eğri altında kalan alanın beklenen değeri <0,80 ise veya değişkenlere ilişkin dağılımdan en az birinin güçlü bir şekilde iki modlu olduğundan şüpheleniliyorsa bu durumda ampirik (basit) veya çekirdek yoğunluk metodu (Kernel density method) kullanılanılabilir. Öte yandan eğer oldukça iyi bir sınıflama yapıldıysa, bir başka deyişle eğri altında kalan alanın beklenen değeri >0,80 ise veya değişkenlere ilişkin dağılımdan en az birinin güçlü bir şekilde iki modlu olduğundan şüphelenilmiyorsa ampirik metot veya binormal metot kullanılabilir (Lasko, 2002 ; Akt: Koyuncu, 2015). Bu çalışmada, ölçütlere göre yapılan sınıflamanın iyi olması ve değişkenlere ait dağılımın çift modlu olmamasından dolayı ampirik metotla eğri altında kalan alanı hesaplayan Medcalc istatistik paket programı kullanılmıştır. Ampirik metotla ROC eğrisi elde edilirken, Y ekseninde duyarlılık ve X ekseninde 1- özgüllük değerleri olmak üzere koordinat düzleminde işaretlenen noktalar düz çizgilerle birleştirilir ve bu eğri altında kalan alan trapezoid (yamuk) kuralıyla hesaplanmaktadır. Bu yöntem aynı zamanda parametrik olmayan metot olarak da adlandırılmaktadır ve bu şekilde hesaplanan eğri altında kalan alanın tahmini değeri negatif ve pozitif değerlerin muhtemel eşleştirme sayısına göre normalleştirilmiş Mann-Whitney U istatistik değerine eşdeğerdir (Lasko, 2002 ; Akt: Koyuncu, 2015). Bulgular Medcalc istatistik paket programı aracılığı ile iç ve dış ölçütlere göre yapılan sınıflama sonuçları şekil 1 ve 2 de görülmektedir. Şekil 1: ROC Eğrisi ile İç Ölçüte Göre Elde Edilen Sınıflandırma Grafiği
6 558 Çiğdem REYHANLIOĞLU KEÇEOĞLU & Selahattin GELBAL & Nuri DOĞAN Daha önce de belirtildiği gibi ROC eğrisinin altında kalan alanın büyüklüğü, sınıflamanın doğruluk derecesini belirlemektedir. Bu büyüklük 0.50 ve 1.00 arasında değer alır ve 1.00'e ne kadar yaklaşırsa sınıflama o kadar iyi yapılmış demektir olması ise mükemmel sınıflama yapıldığını gösterir. İç ölçüte göre yapılan analizde, klasik yazılı sınavına ait çizginin altında kalan alanın büyüklüğü 0,831 iken çoktan seçmeli test sınavına ait çizginin altında kalan alan 0,991 olarak belirlenmiştir. Şekil 2: ROC Eğrisi ile Dış Ölçüte Göre Elde Edilen Sınıflandırma Grafiği Dış ölçüte göre yapılan analizde ise, klasik yazılı sınavına ait çizginin altında kalan alanın büyüklüğü 0,809 iken çoktan seçmeli test sınavına ait çizginin altında kalan alan 0,996 olarak belirlenmiştir. Ayrıca her iki ölçüte göre yapılan analiz sonucunda, iki bağımsız değişkenin de kesme puanının belirlenmesinde anlamlı birer yordayıcı oldukları belirlenmiştir. Klasik yazılı sınavınının ve çoktan seçmeli, test maddelerinin anlamlılığını gösteren z istatistiği ile p değerleri tablo 1 de görülmektedir: Tablo 1: Bağımsız Değişkenlere Ait Anlamlılık Değerleri Z p Klasik yazılı Çoktan seçmeli 33, ,755 0,0001 0,0001 Sonuç olarak; hem iç ölçüte göre hem de dış ölçüte göre yapılan analiz sonucunda, ROC eğrisi yöntemi ile yapılan sınıflamanın gerçek durumla yüksek düzeyde uyumlu olduğu ve bu nedenle de analizin başarılı olduğu söylenebilir. Bu noktada ROC eğrisi yöntemi ile her iki bağımsız değişken göz önünde bulundurularak kesme puanlarının belirlenmesi önerilebilir. Doğru sınıflama yüzdeleri belirlendikten sonra yine Medcalc istatistik paket programından yararlanılarak ROC eğrisi iki farklı kesme puanı hesaplanmıştır. Program, ROC eğrisi yöntemine dayalı olarak birleşik
7 Roc Eğrisi Yöntemi İle Kesme Puanının Belirlenmesi 559 değer ölçütü (associated criterion) ve en uygun değer ölçütü (optimal criterion) olmak üzere iki farklı kesme puanı hesaplayabilmektedir. Birleşik değer ölçütü (associated criterion), programın kendisi tarafından boostrap metodu ile hesaplanmaktadır (Medcalc Version 12,3; Copyright (2012).. Boostrap metodu ile herhangi büyüklükteki bir veri setinde gözlemlerin şansa bağlı olarak yer değiştirilmesi ile yeniden örneklenerek çeşitli miktarda ve büyüklükte veri setleri oluşturulabilmektedir. Böylece, mevcut veri setinden mümkün olabildiğince fazla miktarda bilgi alınabilmektedir (Takma ve Atılgan, 2003). En uygun değer ölçütü (optimal criterion) ise programın mevcut veri üzerinden hesapladığı kesme puanıdır ve örneklemin yeterince büyük olduğu durumlarda tercih edilmektedir (Medcalc Version 12,3; Copyright (2012).En uygun değer ölçütü ortalama maliyeti küçülten değerdir. Bu yaklaşım, Metz (Metz, 1978 ; Akt: Tomak & Bek, 2010) ile Zhou ve ark. (Zhou ve ark, 2002; Akt: Tomak ve Bek, 2009) tarafından geliştirilmiştir. Bu yaklaşım bir tanı testinin dört olası sonucunun (DP: Doğru pozitif, DN: Doğru negatif, YP: Yanlış pozitif ve YN: Yanlış negatif) maliyet analizini kapsar. Bu sonuçların her birinin maliyeti belirlenmiş olmalıdır. Bu küçük bir işlem değildir. Aslında tüm çalışma alanı bu maliyetleri belirlemek maksadıyla ortaya çıkmıştır. Çoktan seçmeli test sınavından ve klasik yazılı sınavından elde edilen puanlar için iç ölçüte göre elde edilen birleşik ve en uygun değer ölçütleri tablo 2'de verilmiştir. Tablo 2: ROC Eğrisi Yöntemi ile İç Ölçüte Göre Hesaplanan Kesme Puanları Klasik yazılı Çoktan seçmeli Toplam Birleşik (Associated) 11 49,5 En uygun (Optimal) 15 51,5 60,5 66,5 Burada iç ölçüte göre belirlenen nihai birleşik değer ölçütü hesaplanırken, klasik yazılı sınavının ve çoktan seçmeli test sınavının puanlarından ayrı ayrı elde edilen birleşik değer ölçütleri toplanır. Bu yaklaşıma dayalı olarak iç ölçüte göre belirlenen birleşik değer ölçütü 60,5 olarak hesaplanmıştır. Benzer şekilde iç ölçüte göre belirlenen nihai en uygun değer ölçütü hesaplanırken de klasik yazılı sınavının ve çoktan seçmeli test sınavının puanlarından ayrı ayrı elde edilen en uygun değer ölçütleri toplanır. Buna göre iç ölçüte göre belirlenen en uygun değer ölçütü 65,5 olarak hesaplanır. Çoktan seçmeli test sınavından ve klasik yazılı sınavından elde edilen puanlar için dış ölçüte göre belirlenen birleşik değer ölçütleri ve en uygun değer ölçütleri tablo 3'te verilmiştir.
8 560 Çiğdem REYHANLIOĞLU KEÇEOĞLU & Selahattin GELBAL & Nuri DOĞAN Tablo 3: ROC Eğrisi Yöntemi ile Dış Ölçüte Göre Hesaplanan Kesme Puanları Klasik yazılı Çoktan seçmeli Toplam Birleşik (Associated) En uygun (Optimal) Burada dış ölçüte göre belirlenen nihai birleşik değer ölçütü hesaplanırken, klasik yazılı sınavının ve çoktan seçmeli test sınavının puanlarından ayrı ayrı elde edilen birleşik değer ölçütleri toplanır. Buna göre dış ölçüte göre belirlenen birleşik değer birimi 70 olarak hesaplanmıştır. Benzer şekilde dış ölçüte göre belirlenen nihai en uygun değer ölçütü hesaplanırken de klasik yazılı sınavının ve çoktan seçmeli test sınavının puanlarından ayrı ayrı elde edilen en uygun değer ölçütleri toplanır. Buna göre dış ölçüte göre belirlenen en uygun değer ölçütü 77 olarak hesaplanır. ROC eğrisi yöntemi ile her iki ölçüte göre belirlenen kesme puanlarını özet olarak tablo 4'te verilmiştir. Tablo 4: ROC Eğrisi Yöntemi ile İç ve Dış Ölçütlere Göre Hesaplanan Kesme Puanları İç ölçüte göre Dış ölçüte göre Kesme Puanları 60, ,5 77 Sonuç 1. ROC eğrisi yöntemi ile iç ve dış ölçüte göre yapılan analiz sonucunda, iki bağımsız değişken arasında, kesme puanının belirlenmesi üzerindeki yordayıcılıklarında, anlamlı bir fark olduğu belirlenmiştir (p<0,05). Bu farklılığın, doğru sınıflama yüzdeleri göz önünde bulundurularak, çoktan seçmeli test sınavından elde edilen puanların lehine olduğu belirlenmiştir. Bu farkın nedeni puanlamadaki objektiflik düzeylerinde yatabilir. 2. ROC eğrisi yöntemi ile iç ölçüte göre yapılan sınıflandırmanın doğruluk derecesi (%91,1) ve dış ölçüte göre yapılan sınıflandırmanın doğruluk derecesi (%90,25) olarak hesaplanmıştır. 3. ROC eğrisi yöntemi ile elde edilen birleşik değer ölçütü ve en uygun değer ölçütünden hangisinin tercih edileceği noktasında örneklem büyüklüğü göz önünde bulundurulmaktadır. Örneklem büyüklüğünün yeterli olmadığı çalışmalarda, boostrap metodu ile elde edilen birleşik değer biriminin tercih edilmesi önerilmektedir (Medcalc Version 12,3; Copyright (2012). Ancak bu çalışmada kullanılan örneklem yeterince büyük olduğu için, mevcut veri üzerinden hesaplanan en uygun değer ölçütünün kesme puanı olarak kabul edilmesinin uygun olacağına karar verilmiştir. Öneriler Çalışma süreç ve sonucuna dayalı olarak araştırmacılara ve kesme puanı kullanıcı-
9 Roc Eğrisi Yöntemi İle Kesme Puanının Belirlenmesi 561 larına yönelik bazı öneri ve çıkarımlara ulaşılmıştır. Bu öneriler ve çıkarımlar maddeler halinde aşağıda verilmiştir. 1. Öğrenci başarısı hakkında bir değer yargısı oluşturmaya yönelik olarak yapılan başarılı/ başarısız şeklindeki sınıflama kararları sonucunda, öğrencilerin geleceklerine yönelik önemli kararlar alınmaktadır. Kullanılan ölçüt türüne göre alınan kararların oldukça önemli olması nedeniyle, ölçüt türleri arasında düzenli olarak bu tür karşılaştırmaların yapılması önerilebilir. 2. Kurum içinde ölçüt türüne göre bireylerin sınıflandırılmasında ortaya çıkan farklılıklar, bazı tarafların lehine olabileceği dolayısıyla da yanlılık için yükseköğretim kurumlarının tercih ettikleri ölçüt türünde bir standardizasyon ihtiyacı olduğu görülmektedir. 3. Bu araştırma kapsamında, öğrencileri başarılı/başarısız şeklinde sınıflamaya yarayan kesme puanının belirlenmesinde tek bir istatistiksel yöntemden yararlanılmıştır. Benzer çalışmalar, kesme puanını belirlemeye yönelik farklı yöntemler kullanılarak ve farklı yöntemlerden elde edilen sonuçlar karşılaştırılarak da yapılabilir. 4. Başka bir çalışmada, kesme puanının belirlenmesinde madde parametreleri de göz önünde bulundurulabilir. Farklı düzeyde madde parametrelerine sahip maddelerin kesme puanına etkisi incelenebilir. 5. Bu çalışmada klasik yazılı türündeki ve çoktan seçmeli test maddelerinden oluşan bir başarı testinin sonuçlarından yararlanılmıştır. Başka bir çalışmada, farklı madde türlerinden oluşan testlerden elde edilen puanlar üzerinden de kesme puanı hesaplanabilir. 6. Araştırmacılar kesme puanının belirlenmesinde bir başarı testi yerine, bir yetenek testinin sonuçlarından da yararlanılabilir. KAYNAKÇA Alpar, R. (2010). Spor, Sağlık ve Eğitim Bilimlerinden Örneklerle Uygulamalı İstatistik ve Geçerlik- Güvenirlik. Ankara: Detay Yayıncılık. Baykul, Y. (2000). Eğitimde ve Psikolojide Ölçme Klasik Test Teorisi ve Uygulaması. Ankara: ÖSYM Yayınları. Bloom, S. B., Hastings, J. T. ve Madaus G. F. (1971). Handbook on Formative and Summative Evaluation of Student Learning. USA: Mc Graw Hill Publications. Cizek, G. J. (1993). Reconsidering Standards and Criteria. Journal of Educational Measurement, 30. Gündeğer, C. (2012). Angoff, Yes/No ve Ebel Standart Belirleme Yöntemlerinin Karşılaştırılması, Yüksek Lisans Tezi, Hacettepe Üniversitesi, Ankara. İyisoy, M. S. (2014). Tanı Test Ölçütlerinde ROC Eğrisi ve Sınıflama Analizlerinin Karşılaştırılmasında Kullanımı. Yüksek Lisans Tezi, Selçuk Üniversitesi, Konya. Jeager, R. M. (1989). Certification of Student Competence : In R.L. Linn Ed, Educatioanl Measurement. New York: Macmillan. Kaftandjieva, F. (2010). Methods for Setting Cut Scores in Criterion-referenced Achievement Tests A comparative analysis of six recent methods with an application to tests of reading in EF, EALTA, Cito, Arnhem. Koyuncu, M.S. (2015). Psikolojik Ölçeklerde ROC Analizi Yöntemiyle Standart Belirleme. Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi, Ankara. Medcalc Version 12,3; Copyright (2012). Medcalc Software bvba, Medcalc Software; Broekstraat 52, B-9030 Maraiakerke, Belgium. Özdamar, K. (2003). SPSS ile Biyoistatistik. Eskişehir: Kaan Kitabevi. Takma, Ç. ve Atılgan H. (2003). Bootstrap Metodu ve Uygulanışı Üzerine Bir Çalışma Olasılık ve Bootstrap Metodu. Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi. 40(3), ISSN Taşdelen, G. (2009). Nedelsky ve Angoff Standart
10 562 Çiğdem REYHANLIOĞLU KEÇEOĞLU & Selahattin GELBAL & Nuri DOĞAN Belirleme Yöntemlerinin Genellenebilirlik Kuramı İle Karşılaştırılmasına İlişkin Bir Araştırma. Yüksek Lisans tezi, Hacettepe Üniversitesi, Ankara Tekin, H. (1993). Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme. Ankara: Yargı Yayınları. Tomak, L. ve Bek, Y. (2010). İşlem Karakteristik Eğrisi Analizi ve Eğri Altında Kalan Alanların Karşılaştırılması. Deneysel ve Klinik Tıp Dergisi, 27:58-65 Turgut, M. F. ve Baykul, Y. (2010). Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme. Ankara: Pegem Akademi Yayıncılık. Tülübaş, G. (2009). Psikolojik Testlerde Angoff ve Sınır Grup Yöntemleri ile Kesme Puanlarının Belirlenmesi, Yüksek Lisans Tezi, Hacettepe Üniversitesi, Ankara.
doğrudur? Veya test, sağlıklı dediği zaman hangi olasılıkla doğrudur? Bu soruların yanıtları
DÖNEM III HALK SAĞLIĞI-ADLİ TIP-BİYOİSTATİSTİK-TIP TARİHİ VE ETİK Ders Kurulu Başkanı : Prof. Dr. Günay SAKA TANI TESTLERİ (30.04.2014 Çrş. Y. ÇELİK) Duyarlılık (Sensitivity) ve Belirleyicilik (Specificity)
DetaylıBÖLÜM 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
DetaylıOluşturulan evren listesinden örnekleme birimlerinin seçkisiz olarak çekilmesidir
Bilimsel Araştırma Yöntemleri Prof. Dr. Şener Büyüköztürk Doç. Dr. Ebru Kılıç Çakmak Yrd. Doç. Dr. Özcan Erkan Akgün Doç. Dr. Şirin Karadeniz Dr. Funda Demirel Örnekleme Yöntemleri Evren Evren, araştırma
DetaylıBİYOİSTATİSTİK 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 Örnek Senaryo İmplant üreten İMPLANTDENT
DetaylıTANI TESTLERINE GIRIŞ & ROC ANALİZİ
TANI TESTLERINE GIRIŞ & ROC ANALİZİ Yrd.Doç.Dr. Selçuk Korkmaz Trakya Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Turcosa Analitik Çözümlemeler selcukorkmaz@gmail.com ÇOCUK NEFROLOJİ DERNEĞİ
DetaylıDENEY 0. Bölüm 1 - Ölçme ve Hata Hesabı
DENEY 0 Bölüm 1 - Ölçme ve Hata Hesabı Amaç: Ölçüm metodu ve cihazına bağlı hata ve belirsizlikleri anlamak, fiziksel bir niceliği ölçüp hata ve belirsizlikleri tespit etmek, nedenlerini açıklamak. Genel
DetaylıAngoff, Ebel ve Nedelsky Yöntemleriyle Belirlenen Kesme Puanlarının Sınıflama Tutarlılıklarının Karşılaştırılması
Eğitimde ve Psikolojide Ölçme ve Değerlendirme Dergisi, Kış 2010, 1(2), 109-113 Angoff, Ebel ve Nedelsky Yöntemleriyle Belirlenen Puanlarının Tutarlılıklarının Karşılaştırılması Seçil ÖMÜR *, Hüseyin SELVİ
DetaylıGenel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir.
4.SUNUM Genel olarak test istatistikleri Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri olmak üzere 2 grupta incelenebilir. 2 Ranj Çeyrek Kayma Çeyrekler Arası Açıklık Standart Sapma Varyans
DetaylıThe 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
DetaylıBİYOİSTATİSTİK Sağlık Alanına Özel İstatistiksel Yöntemler Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Sağlık Alanına Özel İstatistiksel Yöntemler Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr
DetaylıAngoff (1-0), Nedelsky ve Sınır Değerleri Saptama Yöntemleri ile Bir Testin Sınıflama Doğruluklarının İncelenmesi
DOI: 10.13114/MJH/201322482 Mediterranean Journal of Humanities mjh.akdeniz.edu.tr III/2, 2013, 241-261 Angoff (1-0), Nedelsky ve Sınır Değerleri Saptama Yöntemleri ile Bir Testin Sınıflama Doğruluklarının
DetaylıBÖLÜM 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
Detaylıdaha çok göz önünde bulundurulabilir. Öğrencilerin dile karşı daha olumlu bir tutum geliştirmeleri ve daha homojen gruplar ile dersler yürütülebilir.
ÖZET Üniversite Öğrencilerinin Yabancı Dil Seviyelerinin ve Yabancı Dil Eğitim Programına Karşı Tutumlarının İncelenmesi (Aksaray Üniversitesi Örneği) Çağan YILDIRAN Niğde Üniversitesi, Sosyal Bilimler
DetaylıTemel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci
BÖLÜM 8 ÖRNEKLEME Temel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci 1.Gözlem Genel araştırma alanı 3.Sorunun Belirlenmesi Sorun taslağının hazırlanması 4.Kuramsal Çatı Değişkenlerin açıkça saptanması
DetaylıNedelsky ve Angoff Standart Belirleme Yöntemleri ile Elde Edilen Kesme Puanlarının Genellenebilirlik Kuramı ile Karşılaştırılması
Eğitimde ve Psikolojide Ölçme ve Değerlendirme Dergisi, Yaz 2010, 1(1), 22-28 Nedelsky ve Angoff Standart Belirleme Yöntemleri ile Elde Edilen Kesme Puanlarının Genellenebilirlik Kuramı ile Karşılaştırılması
DetaylıÜniversite Öğrencilerinin Akademik Başarılarını Etkileyen Faktörler Bahman Alp RENÇBER 1
Çankırı Karatekin Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 3(1): 191-198 Üniversite Öğrencilerinin Akademik Başarılarını Etkileyen Faktörler Bahman Alp RENÇBER 1 Özet Bu çalışmanın amacı, üniversite
DetaylıKANITA DAYALI LABORATUVAR TIBBI İLE İLİŞKİLİ HESAPLAMALAR. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005
KANITA DAYALI LABORATUVAR TIBBI İLE İLİŞKİLİ HESAPLAMALAR Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005 1 Kanıta dayalı tıp Kanıta dayalı tıp, hekimlerin günlük kararlarını, mevcut en iyi kanıtın ışığında,
DetaylıEĞİTİM 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
DetaylıHipotez 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
DetaylıBÖLÜM 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
DetaylıTanı 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
DetaylıBKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 )
4. SUNUM 1 Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, rastlantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel yöntemlere HİPOTEZ TESTLERİ denir. Sonuçların rastlantıya bağlı
DetaylıBÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM
1 BÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM Normal dağılım; 'normal dağılım eğrisi (normaly distribution curve)' ile kavramlaştırılan hipotetik bir evren dağılımıdır. 'Gauss dağılımı' ya da 'Gauss eğrisi' olarak da bilinen
DetaylıBÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ
1 BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Gözlenen belli bir özelliği, bu özelliğe ilişkin ölçme sonuçlarını yani verileri kullanarak betimleme, istatistiksel işlemlerin bir boyutunu oluşturmaktadır. Temel sayma
DetaylıÖlçme ve Değerlendirmenin. Eğitim Sistemi Açısından. Ölçme ve Değerlendirme. TESOY-Hafta Yrd. Doç. Dr.
TESOY-Hafta-1 ve Değerlendirme BÖLÜM 1-2 ve Değerlendirmenin Önemi ve Temel Kavramları Yrd. Doç. Dr. Çetin ERDOĞAN cetinerdogan@gmail.com Eğitimde ölçme ve değerlendirme neden önemlidir? Eğitim politikalarına
DetaylıGİRİŞ. 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
DetaylıBİYOİSTATİSTİK. 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
DetaylıROC (RECEIVER OPERATING CHARACTERISTIC) EĞRĠSĠ YÖNTEMĠ ĠLE TANI TESTLERĠNĠN PERFORMANSLARININ DEĞERLENDĠRĠLMESĠ
ROC (RECEIVER OPERATING CHARACTERISTIC EĞRĠSĠ YÖNTEMĠ ĠLE TANI TESTLERĠNĠN PERFORMANSLARININ DEĞERLENDĠRĠLMESĠ Ayça Deniz Ertorsun, Burak Bağ, Güldeniz Uzar, Mehmet Ali Turanoğlu Danışman: Dr. A. Canan
DetaylıTHOMAS TÜRKİYE PPA Güvenilirlik, Geçerlilik ve Standardizasyon Çalışmaları Özet Rapor
THOMAS TÜRKİYE PPA Güvenilirlik, Geçerlilik ve Standardizasyon Çalışmaları Özet Rapor Amaç Aşamalar Örneklem Analizler PPA Güvenilirlik, Geçerlilik ve Standardizasyon Çalışmaları nın amacı, yeni örneklemler
DetaylıÖrnek 4.1: Tablo 2 de verilen ham verilerin aritmetik ortalamasını hesaplayınız.
.4. Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Merkezi eğilim ölçüleri kitleye ilişkin bir değişkenin bütün farklı değerlerinin çevresinde toplandığı merkezi bir değeri gösterirler. Dağılım ölçüleri ise değişkenin
DetaylıÖrneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.
ÇIKARSAMALI İSTATİSTİKLER Çıkarsamalı istatistikler, örneklemden elde edilen değerler üzerinde kitleyi tanımlamak için uygulanan istatistiksel yöntemlerdir. Çıkarsamalı istatistikler; Tahmin Hipotez Testleri
DetaylıÖrnekleme Yöntemleri
Örnekleme Yöntemleri Evren & Örneklem (Fraenkel & Wallen, 1990) Evren & Örneklem 2 Evren Evren, araştırma sonuçlarının genelleneceği (geçerli olacağı) büyük grup. Hedef evren, araştırmacının ulaşmak istediği,
DetaylıHatalar Bilgisi ve İstatistik Ders Kodu: Kredi: 3 / ECTS: 5
Ders Kodu: 0010070021 Kredi: 3 / ECTS: 5 Yrd. Doç. Dr. Serkan DOĞANALP Necmettin Erbakan Üniversitesi Harita Mühendisliği Bölümü Konya 07.01.2015 1 Giriş 2 Giriş Matematiksel istatistiğin konusu yığın
DetaylıMann-Whitney U ve Wilcoxon T Testleri
Mann-Whitney U ve Wilcoxon T Testleri Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Konu Başlıkları Parametrik olmayan yöntem Mann-Whitney U testinin
DetaylıÖrneklem. Yöntemleri FBED511 Eğitim Bilimlerinde Temel Araştırma Yöntemleri 1. Evren & Örneklem. Evren. Örneklem ve örnekleme
Yöntemleri & EBE Z Eğitimde Araştırma Yöntemleri (Fraenkel & Wallen, 1990), araştırma sonuçlarının genelleneceği (geçerli olacağı) büyük grup. Hedef evren, araştırmacının ulaşmak istediği, ancak ulaşması
DetaylıTemel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci
BÖLÜM 8 ÖRNEKLEME Temel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci 1.Gözlem Genel araştırma alanı 3.Sorunun Belirlenmesi Sorun taslağının hazırlanması 4.Kuramsal Çatı Değişkenlerin açıkça saptanması
DetaylıSÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI
SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI Sayı ekseni üzerindeki tüm noktalarda değer alabilen değişkenler, sürekli değişkenler olarak tanımlanmaktadır. Bu bölümde, sürekli değişkenlere uygun olasılık dağılımları üzerinde
DetaylıİÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37
İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1 İstatistik 1 Yığın ve Örnek; Tümevarımcı ve Betimleyici İstatistik 1 Değişkenler: Kesikli ve Sürekli 1 Verilerin Yuvarlanması Bilimsel Gösterim Anlamlı Rakamlar
DetaylıYrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü
Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü 1 Araştırma sonuçlarının açıklanmasında frekans tablosu
DetaylıAngoff, Yes/No ve Ebel Standart Belirleme Yöntemlerinin Karşılaştırılması* A Comparison of Angoff, Yes/No and Ebel Standard Setting Methods
ISSN: 1309-6575 Angoff, Yes/No ve Ebel Standart Belirleme Yöntemlerinin Karşılaştırılması* A Comparison of Angoff, Yes/No and Ebel Standard Setting Methods Ceylan GÜNDEĞER** Nuri DOĞAN*** Öz Bu araştırmada
DetaylıKARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005
KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005 1 Karşılaştırma istatistiği Temel kavramlar: Örneklem ve evren:
DetaylıMerkezi 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
DetaylıSınavlı 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
DetaylıĐSTATĐSTĐK. Okan ERYĐĞĐT
ĐSTATĐSTĐK Okan ERYĐĞĐT Araştırmacı, istatistik yöntemlere daha işin başında başvurmalıdır, sonunda değil..! A. Bradford Hill, 1930 ĐSTATĐSTĐĞĐN AMAÇLARI Bilimsel araştırmalarda, araştırmacıya kullanılabilir
DetaylıSıklık Tabloları, BASİT ve TEK değişkenli Grafikler Ders 3 ve 4 ve 5
Sıklık Tabloları, BASİT ve TEK değişkenli Grafikler Ders 3 ve 4 ve 5 Sıklık Tabloları Veri dizisinde yer alan değerlerin tekrarlama sayılarını içeren tabloya sıklık tablosu denir. Tek değişken için çizilen
DetaylıM d a d dd e A l na i li i z
Mdd Madde Analizi i Madde: Ölçme araçlarının (testlerin, ölçeklerin, vb.) kendi başına ş puanlanabilen en küçük birimidir. Ölçme sonuçlarına dayalı olarak bir testi oluşturan ş maddeler analiz edilerek
DetaylıWeb Madenciliği (Web Mining)
Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Sınıflandırıcıların Değerlendirilmesi Skorlar Karışıklık matrisi Accuracy Precision Recall
DetaylıParametrik Olmayan Testler. İşaret Testi-The Sign Test Mann-Whiney U Testi Wilcoxon Testi Kruskal-Wallis Testi
Yrd. Doç. Dr. Neşet Demirci, Balıkesir Üniversitesi NEF Fizik Eğitimi Parametrik Olmayan Testler İşaret Testi-The Sign Test Mann-Whiney U Testi Wilcoxon Testi Kruskal-Wallis Testi Rank Korelasyon Parametrik
DetaylıKestirim (Tahmin) Bilimsel çalışmaların amacı, örneklem değerinden evren değerlerinin kestirilmesidir.
Biyoistatistik 9 Kestirim (Tahmin) Bilimsel çalışmaların amacı, örneklem değerinden evren değerlerinin kestirilmesidir. Evren parametrelerinin kestirilmesi (tahmini) için: 1. Hipotez testleri 2. Güven
DetaylıİSTATİSTİKTE TEMEL KAVRAMLAR
İSTATİSTİKTE TEMEL KAVRAMLAR 1. ve 2. Hafta İstatistik Nedir? Bir tanım olarak istatistik; belirsizlik altında bir konuda karar verebilmek amacıyla, ilgilenilen konuya ilişkin verilerin toplanması, düzenlenmesi,
DetaylıBİYOİSTATİSTİK DERSLERİ AMAÇ VE HEDEFLERİ
BİYOİSTATİSTİK DERSLERİ AMAÇ VE HEDEFLERİ DÖNEM I-I. DERS KURULU Konu: Bilimsel yöntem ve istatistik Amaç: Biyoistatistiğin tıptaki önemini kavrar ve sonraki dersler için gerekli terminolojiye hakim olur.
DetaylıÖğretmen Adaylarının Eğitim Teknolojisi Standartları Açısından Öz-Yeterlik Durumlarının Çeşitli Değişkenlere Göre İncelenmesi
Öğretmen Adaylarının Eğitim Teknolojisi Standartları Açısından Öz-Yeterlik Durumlarının Çeşitli Değişkenlere Göre İncelenmesi Yahya İLTÜZER Prof. Dr. Süleyman Sadi SEFEROĞLU Hacettepe Üniversitesi, Eğitim
DetaylıTANI TESTLERİNİN İSTATİSTİKSEL DEĞERLENDİRİLMESİ
TANI TESTLERİNİN İSTATİSTİKSEL DEĞERLENDİRİLMESİ İÇERİK Tanı testi Altın Standart Test Tanı Testi ile Altın Standart Testin Karşılaştırması İstatistiksel Değerlendirme Duyarlık, Seçicilik,Yanlış Negatif
DetaylıKORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ. Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN
KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN Günlük hayattan birkaç örnek Gelişim dönemindeki bir çocuğun boyu ile kilosu arasındaki ilişki Bir ailenin tükettiği günlük ekmek sayısı ile ailenin
Detaylıİstatistik 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
DetaylıTest İstatistikleri. Test İstatistikleri Madde İstatistikleri Madde Güçlük İndeksi. Madde Ayırt Edicilik İndeksi Madde Varyansı Madde Güvenirliği
Test İstatistikleri Test İstatistikleri ünite başlıkları Test İstatistikleri Madde İstatistikleri Madde Güçlük İndeksi Madde Ayırt Edicilik İndeksi Madde Varyansı Madde Güvenirliği 1 Test İstatistikleri
Detaylı23. BASKI. Alıştırmalar için örnek data dosyaları te.
23. BASKI Alıştırmalar için örnek data dosyaları www.pegem.net te. Prof. Dr. Şener BÜYÜKÖZTÜRK VERİ ANALİZİ EL KİTABI ISBN 978-975-6802-74-8 DOI 10.14527/9789756802748 Kitap içeriğinin tüm sorumluluğu
DetaylıİÇİNDEKİLER 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
Detaylı26.12.2013. 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
DetaylıÖğrenim Kazanımları Bu programı başarı ile tamamlayan öğrenci;
Image not found http://bologna.konya.edu.tr/panel/images/pdflogo.png Ders Adı : ATATÜRK İLKELERİ VE İNKILAP TARİHİ I Ders No : 0310330040 Teorik : 2 Pratik : 0 Kredi : 2 ECTS : 2 Ders Bilgileri Ders Türü
DetaylıTÜRKİYE DE FEN BİLİMLERİ EĞİTİMİ TEZLERİ
XIII. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı, 6-9 Temmuz 2004 İnönü Üniversitesi, Eğitim Fakültesi, Malatya TÜRKİYE DE FEN BİLİMLERİ EĞİTİMİ TEZLERİ Sibel BALCI Rtb Eğitim Çözümleri sibel.balci@sbs.com.tr ÖZET
DetaylıSık kullanılan istatistiksel yöntemler ve yorumlama. Doç. Dr. Seval KUL Gaziantep Üniversitesi Tıp Fakültesi
Sık kullanılan istatistiksel yöntemler ve yorumlama Doç. Dr. Seval KUL Gaziantep Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik AD Bşk. 1 Hakkımda 2 Hedef: Katılımcılar modülün sonunda temel istatistiksel yöntemler
DetaylıGEDİZ ÜNİVERSİTESİ PSİKOLOJİ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI
GEDİZ ÜNİVERSİTESİ PSİKOLOJİ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI I. YARIYIL PSI 501 İleri İstatistik Zorunlu 3 0 3 8 Seçmeli Seçmeli 3 0 3 8 II. YARIYIL Seçmeli Seçmeli 3 0 3 8 Seçmeli Seçmeli 3 0 3 8 III. YARIYIL
DetaylıHACETTEPE ÜNivERSiTESi SPOR BiLiMLERi VE TEKNOLOJiSi YÜKSEK OKULU'NA GiRişTE YAPILAN
Spor Bilimleri Dergisi Hacettepe 1. ofspor! Sciences 2002,13 (1), 3-15 HACETTEPE ÜNivERSiTESi SPOR BiLiMLERi VE TEKNOLOJiSi YÜKSEK OKULU'NA GiRişTE YAPILAN SıNAVLARıN GEÇERLiK ÇALIŞMASI selahattin GELBAL",
DetaylıBİYOİSTATİSTİK Tek Örneklem ve İki Örneklem Hipotez Testleri Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Tek Örneklem ve İki Örneklem Hipotez Testleri Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr
DetaylıBİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ
BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ Bir niteliğin gözlenip gözlem sonucunun sayılar veya sembollerle gösterilmesi işine ölçme diyebiliriz. Yaygın olan sınıflandırmaya göre ölçekler: Sınıflama ölçekleri Sıralama
DetaylıBİYOİSTATİSTİK 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
DetaylıEĞĠTĠMDE ÖLÇME VE DEĞERLENDĠRME BÖLÜM V Test ve Madde Ġstatistikleri
Test Geliştirme EĞĠTĠMDE ÖLÇME VE DEĞERLENDĠRME BÖLÜM V Test ve Madde Ġstatistikleri Test, bireylerin ölçme konusu olan özelliklerinin belirlenmesi amacıyla kullalan ölçme araçlarına verilen genel bir
DetaylıDEĞERLENDİRME ARASINDAKİ İLİŞKİLER... 1
İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ... xxii BÖLÜM 1 - ÖĞRENME, ÖĞRETİM VE DEĞERLENDİRME ARASINDAKİ İLİŞKİLER... 1 EĞİTİM SÜRECİ VE ÖĞRENME... 2 Öğrenme ve Bilişsel Yaklaşım... 3 Bilişsel Yaklaşımın Eğitimdeki Genel Sonuçları...
DetaylıBÖLÜM 1 ÖLÇME VE DEĞERLENDİRMEDE TEMEL KAVRAMLAR
İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 ÖLÇME VE DEĞERLENDİRMEDE TEMEL KAVRAMLAR I. Öğretimde Ölçme ve Değerlendirmenin Gerekliliği... 2 II. Ölçme Kavramı... 3 1. Tanımı ve Unsurları... 3 2. Aşamaları... 3 2.1. Ölçülecek
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 8: Prof. Dr. Tanım Hipotez, bir veya daha fazla anakütle hakkında ileri sürülen, ancak doğruluğu önceden bilinmeyen iddialardır. Ortaya atılan iddiaların, örnekten elde edilen
DetaylıULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ EĞİTİM FAKÜLTESİ BEDEN EĞİTİMİ ve SPOR BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN ÖSS ve ÖZEL YETENEK SINAVI PUANLARINA GÖRE GENEL AKADEMİK BAŞARILARI
Uludağ Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi Cilt: XVII, Sayı: 1, 2003 ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ EĞİTİM FAKÜLTESİ BEDEN EĞİTİMİ ve SPOR BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN ÖSS ve ÖZEL YETENEK SINAVI PUANLARINA GÖRE GENEL
Detaylı1. HAFTA PFS 107 EĞİTİMDE ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME. Yrd. Doç. Dr. F. Betül Kurnaz. betulkurnaz@karabuk.edu.tr
1. HAFTA PFS 107 EĞİTİMDE ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME Yrd. Doç. Dr. F. Betül Kurnaz betulkurnaz@karabuk.edu.tr Karabük Üniversitesi Uzaktan Eğitim Uygulama ve Araştırma Merkezi 2 İçindekiler ye Giriş... 3 de
DetaylıBİYOİSTATİSTİK Korelasyon Analizi Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Korelasyon Analizi Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 Bir değişkenin değerinin,
DetaylıİNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARI NOTLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ. Tamer Yılmaz, Barış Yılmaz, Halim Sezici 1 ÖZET
İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARI NOTLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ Tamer Yılmaz, Barış Yılmaz, Halim Sezici 1 ÖZET Bu çalışmada, Celal Bayar Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü öğrencilerinin
DetaylıANALİTİK YÖNTEMLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2004
ANALİTİK YÖNTEMLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2004 1 Laboratuvarlarda yararlanılan analiz yöntemleri performans kalitelerine göre üç sınıfta toplanabilir: -Kesin yöntemler
DetaylıBÖLÜM-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
DetaylıKullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri. Değişkenin Ölçek Türü ya da Yapısı
ARAŞTIRMA MODELLİLERİNDE KULLANILACAK İSTATİSTİKLERİ BELİRLEME ÖLÇÜTLERİ Parametrik mi Parametrik Olmayan mı? Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri Değişken Sayısı Tek değişkenli (X) İki değişkenli
DetaylıBİYOİSTATİSTİK Bazı Olasılık Dağılışları Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Bazı Olasılık Dağılışları Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 Uygulamalı bilim
DetaylıKorelasyon, 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.
DetaylıBir Normal Dağılım Ortalaması İçin Testler
Bir Normal Dağılım Ortalaması İçin Testler İÇERİK o Giriş ovaryansı Bilinen Bir Normal Dağılım Ortalaması İçin Hipotez Testler P-değerleri: II. Çeşit hata ve Örnekleme Büyüklüğü Seçimi Örnekleme Büyüklüğü
DetaylıKAMU PERSONELÝ SEÇME SINAVI PUANLARI ÝLE LÝSANS DÝPLOMA NOTU ARASINDAKÝ ÝLÝÞKÝLERÝN ÇEÞÝTLÝ DEÐÝÞKENLERE GÖRE ÝNCELENMESÝ *
Abant Ýzzet Baysal Üniversitesi Eðitim Fakültesi Dergisi Cilt: 8, Sayý: 1, Yýl: 8, Haziran 2008 KAMU PERSONELÝ SEÇME SINAVI PUANLARI ÝLE LÝSANS DÝPLOMA NOTU ARASINDAKÝ ÝLÝÞKÝLERÝN ÇEÞÝTLÝ DEÐÝÞKENLERE
DetaylıDers 5: ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME. Prof. Dr. Tevhide Kargın
Ders 5: ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME Prof. Dr. Tevhide Kargın Ölçme ve Değerlendirme Ölçme (measurement), bireylerin ya da nesnelerin belirli özelliklere sahip olup olmadığının, sahip ise, sahip oluş derecesinin
DetaylıAvailable online at
Available online at www.sciencedirect.com Procedia - Social and Behavioral Sciences 55 ( 2012 ) 1079 1088 *English Instructor, Abant Izzet Baysal University, Golkoy Campus, 14100, Bolu, Turkey (karakis_o@ibu.edu.tr)
DetaylıAVRASYA ÜNİVERSİTESİ
Ders Tanıtım Formu Dersin Adı Öğretim Dili PSİKOLOJİDE ÖLÇME TEKNİKLERİ Türkçe Dersin Verildiği Düzey Ön Lisans () Lisans (X) Yüksek Lisans() Doktora( ) Eğitim Öğretim Sistemi Örgün Öğretim (X) Uzaktan
Detaylı2. 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
Detaylı1. FARKLILIKLARIN TESPİTİNE YÖNELİK HİPOTEZ TESTLERİ
1. FARKLILIKLARIN TESPİTİNE YÖNELİK HİPOTEZ TESTLERİ Örneklem verileri kullanılan her çalışmada bir örneklem hatası çıkma riski her zaman söz konusudur. Dolayısıyla istatistikte bu örneklem hatasının meydana
DetaylıTemel İstatistik. Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart Tanımlayıcı İstatistik. Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri
Temel İstatistik Tanımlayıcı İstatistik Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart 2011 DAĞILIM / YAYGINLIK ÖLÇÜLERİ Verilerin değişkenlik durumu ve dağılışın şeklini
DetaylıİSTATİSTİK I KISA ÖZET KOLAYAOF
DİKKATİNİZE: BURADA SADECE ÖZETİN İLK ÜNİTESİ SİZE ÖRNEK OLARAK GÖSTERİLMİŞTİR. ÖZETİN TAMAMININ KAÇ SAYFA OLDUĞUNU ÜNİTELERİ İÇİNDEKİLER BÖLÜMÜNDEN GÖREBİLİRSİNİZ. İSTATİSTİK I KISA ÖZET KOLAYAOF 2 Kolayaof.com
DetaylıDeğeri $ ve bataryası 7 dakika yetiyor;) Manyetik alan prensibine göre çalıştığı için şimdilik demir ve bakır kaplama yüzeylerde
3.HAFTA Değeri 10.000$ ve bataryası 7 dakika yetiyor;) Manyetik alan prensibine göre çalıştığı için şimdilik demir ve bakır kaplama yüzeylerde kullanılabiliyor. Sistematik bir yöntem kullanmak suretiyle,
DetaylıHentbol Ders Uygulamasında Kendini Değerlendirme Becerisinin Cinsiyet Değişkenine Göre Karşılaştırılması
International Journal of Science Culture and Sport August 2016 : 4 (Special Issue 1) ISSN : 2148-1148 Doi : 10.14486/IntJSCS557 Field : Sport Psychology Type : Research Article Recieved: 19.03.2016 - Accepted:
DetaylıAngoff, Nedelsky ve Ebel Standart Belirleme Yöntemleri ile Belirlenen Kesme Puanlarının Karşılaştırılması*
Mersin Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi Mersin University Journal of the Faculty of Education Angoff, Nedelsky ve Ebel Standart Belirleme Yöntemleri ile Belirlenen Kesme Puanlarının Karşılaştırılması*
DetaylıÖğrenim Kazanımları Bu programı başarı ile tamamlayan öğrenci;
Image not found http://bologna.konya.edu.tr/panel/images/pdflogo.png Ders Adı : ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME Ders No : 0310380127 Teorik : 3 Pratik : 0 Kredi : 3 ECTS : 3 Ders Bilgileri Ders Türü Öğretim Dili
DetaylıAraştırma Yöntem ve Teknikleri
Araştırma Yöntem ve Teknikleri Araştırma Sürecinde Kullanılan Terimler Araştırma Sürecinde Kullanılan Terimler Değişken (Variable) Hipotez veya Denence (Hypothesis) Sayıltı veya Faraziye (Assumption) Sınırlılık
DetaylıKitle: Belirli bir özelliğe sahip bireylerin veya birimlerin tümünün oluşturduğu topluluğa kitle denir.
BÖLÜM 1: FREKANS DAĞILIMLARI 1.1. Giriş İstatistik, rasgelelik içeren olaylar, süreçler, sistemler hakkında modeller kurmada, gözlemlere dayanarak bu modellerin geçerliliğini sınamada ve bu modellerden
DetaylıMEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU
MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Dersin Adı-Kodu: BİS 601 Örnek Genişliği ve Güç Programın Adı: Biyoistatistik Dersin düzeyi Doktora Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Proje/Alan Çalışması
DetaylıParametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST
Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST-4035-6- EÜ İstatistik Bölümü 08 Güz Non-Parametric Statistics Nominal Ordinal Interval One Sample Tests Binomial test Run test Kolmogrov-Smirnov test X test
DetaylıArş. Gör. Dr. Mücahit KÖSE
Arş. Gör. Dr. Mücahit KÖSE Dumlupınar Üniversitesi Eğitim Fakültesi İlköğretim Bölümü Evliya Çelebi Yerleşkesi (3100) KÜTAHYA Doğum Yeri ve Yılı: Isparta/Yalvaç Cep Telefonu: Telefon:765031-58 E-posta:
Detaylı