BĠLGĠSAYARDA ĠSTATĠSTĠK ÇÖZÜMLEMELER

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "BĠLGĠSAYARDA ĠSTATĠSTĠK ÇÖZÜMLEMELER"

Transkript

1 BĠLGĠSAYARDA ĠSTATĠSTĠK ÇÖZÜMLEMELER DÖNEM III Yrd.Doç.Dr. Ġsmail YILDIZ Biyoistatistik ve Tıbbi BiliĢim AD Öğretim üyesi 1

2 FRĠEDMAN ĠKĠ YÖNLÜ VARYANS ANALĠZĠ TESTĠ: Friedman testi, iki yönlü varyans analizinin non parametrik alternatifi olan bir testtir. n birimlik bir gruptan k iģlem için sıralı, skor ya da aralıklı ölçekle elde edilmiģ veriler elde edilmiģ ise k iģlem etkisinin farklılığını test etmek amacıyla Friedman testi uygulanır.

3 NonParametric Analyze Friedman (Bağımlı 2 den fazla grup ortalaması) Nonparametric Test K Related samples Wilcoxon ile ikili KarĢılaĢtırmalar yapılır P <0.05 Ġstenilen verinin tekrarlı ölçümleri Test Variable kutusuna atılır est Statistics tablosunda Asymp Sig Değeri alınır Okey

4 1- Analyze butonuna basılır, 2- Nonparametric Tests butonuna basılır, 3- K Related Samples butonuna basılır

5 1-KarĢılaĢtırılmak istenen bağımlı değiģken çiftleri iģaretlenerek Test variable kutusuna atılır, 2- OK butonuna basılır. ĠĢlemin sonunda Output sayfası açılır 1 2

6 1- Test Statistic tablosuna bakılır bu tablodaki Asymp Sig satırı bizim için anlamlı P değerini verir, 2- Hb1 - Hb2-Hb3 ün P:0.120 yani P>0.05 yani Hb1, Hb2 ve Hb3 değerleri arasında anlamlı fark yok, 3- Eger P <0.05 olsa idi ikiģerli olarak karģılaģtırılması gerekirdi (Wilcoxon testi ile) 1 2

7 ÖRNEK: 4 birim üzerinde 3 farklı yönteme göre elde edilen test sonuçları skor değerler olarak aģağıdaki Ģekildeki gibi bulunmuģtur. Bireylerin puanları iģlemlere göre farklı mıdır?. Yöntem/ birim A B C

8 ÇÖZÜM: 1- a,b,c,adlı üç değiģken oluģturulur ve altına değerleri girilir.

9 2-Analiz> Nonparametric Tests>K-Related Samples seçeneği tıklanır.

10 3-Gelen pencerede Test Variables alanına a,b,c değiģkenleri taģınır 4-Test Type seçeneklerinden Friedman iģaretlenir ve OK tıklanır.

11 Bu çıktıya göre test sonucunda P=0,247>0,05 elde edilir. Birimlerin puanları iģlemlere göre farklı değildir.

12 Lojistik Regresyon Analizi Lojistik regresyon analizi doğrusal regresyondan farklı olarak bağımlı değiģkeni ikil (dikotom) olması gerekir. Bağımsız değiģkenler sayısal veya kategorik olabilir

13 Analyze Lojistik Regresyon Analizi Regression Binary lojistik Dependent kutusuna bağımlı degiģken Independent kutusuna tüm bağımsız değiģkenler atılır OKEY Regresyon denklemi: (Coefficients tablosunda B sütunundaki değerler ) Constant + her bagımsız degiģkenin katsayısı Anova tablosunda regression satırının Sig değeri bağımsız değiģkenlerin total etkisini verir Coefficients tablosunda her bağımsız değiģken için Sig değerine bakılır

14 1.Analyze, Regression, Binary Logistic butonuna basılır 1 2 3

15 1-Dikotom (ikili) kodlanmıģ bagımlı değiģken dependent kutusuna atılır, 2-Bağımsız değiģkenler covariates kutusuna atılır, 3-Categorical butonu tıklanır 1 2 3

16 1-Katogorik değiģkenler categorical covariates kutusuna atılır, 2-Continue tıklanır, 3-OK butonu tıklanır 3 1 2

17 1- Variables in the Equation tablosuna dikkate alınır, 2-Significant sütununda her paremetre için p değerine bakılarak paremetrenin bağımlı değiģken için bağımsız prediktör olup olmadığına karar verilir. 1 2

18 1-Regresyon denklemi çıkarılırken variables in the Equation tablosundaki B sütunundaki degerler alınır, (GRUP: Constat+ fol2 + durum + yaģ + cinsiyet + hb1), GRUP: fol durum 0.007yaĢ 1.65cinsiyet hb1 1

19 ODDS RATĠO (OR)(Odds oranı): Vakaların etkene maruz kalma oddsu; Bir vakanın etkene maruz kalma ihtimalinin, bir vakanın etkene maruz kalmama ihtimaline bölünmesi ile elde edilir. Kontrol grubu arasında etkene maruz kalma oddsu; Bir kontrolün etkene maruz kalma ihtimalinin, bir kontrolün etkene maruz kalmama ihtimaline bölünmesi ile elde edilir. Odds Oranı: Etkene maruz kalan vakanın oddsu / Etkene maruz kalan kontrolün oddsu

20 SPSS de bir etkene maruz kalma OR hesaplamak için; Etken kodlanır Sütuna (Column) yazılır Etkene maruz kalma 1 Etkene maruz kalmama 2 olarak Gruplar Satıra (Row) yazılır Hasta grup 1 Kontrol grup 2 olarak kodlanır

21 1- Analyze butonuna basılır, 2- Descriptives Statstics butonuna basılır, 3- Crossabs butonuna basılır

22 Statistic butonuna basılır

23 1-Chi square kutusu iģaretlenir, 2-Risk iģaretlenir, 3-Continue butonuna basılır 1 2 2

24 Cells butonuna basılır

25 1- Row ve Column kutuları iģaretlenir,2- Continue butonuna basılır 2 1

26 1.ÇalıĢılan gruplar row a atılır, 2. AraĢtırılan etken column a atılır, 3. OK 1 3 2

27 hasta Total hasta kontrol hasta * sigara Crosstabulation sigara sigara iciy or sigara icmiy or Total Count % within hasta 41.8% 58.2% 100.0% % wit hin sigara 48.9% 29.6% 35.5% Count % within hasta 24.0% 76.0% 100.0% % wit hin sigara 51.1% 70.4% 64.5% Count % within hasta 30.3% 69.7% 100.0% % wit hin sigara 100.0% 100.0% 100.0% Hasta olan kiģinin sigara içme oddsu 23/32 : Kontrol grubundaki kiģinin sigara içme oddsu 24/ 76: Risk Esti mate Odds Ratio f or hasta (hasta / kontrol) For cohort sigara = sigara iciy or For cohort sigara = sigara icmiy or N of Valid Cases % Confidence Interv al Value Lower Upper Odds Oranı:0.718/ 0.315: 2.27

28 ODDS RATĠO (OR)(Odds oranı):

29 RELATĠVE RĠSK (RR) RĠSK ORANI Bir etkene maruz kalma ile bir olayın gerçekleģmesi arasındaki iliģkiyi ortaya koymada kullanılır. R (Etkene maruz kalan): Etkene maruz kalanlardan hasta olanlar Etkene Maruz kalanların tamamı R (Etkene maruz kalmayan): Etkene maruz kalmayanlardan hasta olanlar Etkene Maruz kalmayanların tamamı RR: R / R

30 hasta * sigara Crosstabulation hasta Total hasta kontrol Count % within hasta % wit hin sigara Count % within hasta % wit hin sigara Count % within hasta % wit hin sigara sigara sigara iciy or sigara icmiy or Total % 58.2% 100.0% 48.9% 29.6% 35.5% % 76.0% 100.0% 51.1% 70.4% 64.5% % 69.7% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% Sigara içenlerin hasta olma riski 23/47: Sigara içmeyenlerin hasta olma riski 32/108: Sigara içenlerin sigara içmeyenlere göre hasta olma relatif riski RR: 0.489/ 0.296: 1.65

31 RELATĠVE RĠSK (RR) RĠSK ORANI

32 Receiver Operating Characteric - ROC Her sınflandırma iģleminde yapıldığı gibi, metodlar kesinlik (yanlıģ pozitifleri eleme kabiliyeti, spesifite) ve hassasiyet (doğru pozitifleri tespit etme kabiliyeti, sensitivite) arasındaki dengeyi kurmakla uğraģmaktadır. Cut-off değeri belirlenmesini sağlar ROC adı verilen eğri, kesinlik ve hasiyet arasındaki dengeyi değerlendirmek için kullanılmıģtır. ROC eğrisi altında kalan alan (AUC) ROC puanı olarak tanımlanabilir. ROC puanı 1 (bir) olduğunda anlamı, pozitifler mükemmel bir Ģekilde negatiflerden ayrılmıģtır, olmaktadır. ROC puanı 0 (sıfır) olduğunda ise herhangi bir pozitif bulunamadı anlamına gelir.

33 1.Analysis veya Graphs (hangisinin altında yer alıyorsa) 2. ROC curve 1 2

34 1. Test eilecek değiģken Test variable kutusuna atılır 2. Gold standart olarak kabul edilen değiģken State Variable kutusuna atılır 3. Gol standartın test edilen durumunun kodu Value of state variable kutusuna yazılır, 4. Kutucuklar iģaretlenir

35 1. OK tuģuna basılır

36 ROC eğrisi AUC Area Under the Curve (AUC) Test Result Variable(s): mcv Area Std. Error Asy mptotic 95% Conf idence Sig. b Lower Bound Upper Bound a Asy mptotic Interv al The test result variable(s): mcv has at least one tie between the positiv e actual state group and the negativ e actual state group. Statistics may be biased. a. Under the nonparametric assumption b. Null hy pothesis: true area = 0.5

37 Elde edilen en uygun cut-off seçilir Bu cut-off a göre veriler kategorize edilir Daha önceki bilgiler kullanılarak; Sensitivite Spesifite PPD NPD Hesaplanır Birden fazla cut-off kullanılarak elde edilen verilerde makalede seçenek olarak sunulabilir Cut-off u aranan degiģkenin sensitivitesi değeri azaldıkça artıyorsa coordinates of the curve tablosundaki Sensitivite değeri Spesifiteyi 1-Spesifite değeri Sensitiviteyi gösterir

38 MCV değeri düģtükçe anemi tanısının sensitivitesi artıyor bu nedenle coordinates of the curve tablosundaki değerler yer degiģtiriyor MCV cut-off hb1.1 * mcv2 Crosstabul ation hb1.1 Total anemi var anemi yok Count % within hb1.1 % within mcv2 Count % within hb1.1 % within mcv2 Count % within hb1.1 % within mcv2 mcv2 mcv düþük mcv y üksek Total % 47.6% 100.0% 93.0% 71.4% 81.3% % 82.8% 100.0% 7.0% 28.6% 18.7% % 54.2% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% Spesifite: 24 / 24+5 : 82.8 Sensitivite: 66 / : 52.4

39 SÜRVĠ ANALĠZĠ SAĞKALIM EĞRĠLERĠ Sürvi analiz yapabilmek için izleme süresi ve hastanın durumunu belirten verilere ihtiyaç vardır. Amaç beklenen yaģam süresidir. Genel sağkalım ve hastalıksız sağkalım olarak bakılabilir Ġzlem süresi araģtırmacının belirteceği baģlangıç noktası (biopsi tarihi, ameliyat tarihi, baģvuru tarihi vb.) ve bitiģ noktası (ölüm, hastalığın nüksü, metastaz, çalıģmanın sonlandırılması vb.) arasında geçen süredir.

40

41

42 Genel Sağkalım D.Ü.TIP FAKÜLTESĠ BĠYOĠSTATĠSTĠK VE TIBBĠ BĠLĠġĠM AD 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 0,00 12,00 24,00 36,00 48,00 60,00 72,00 84,00 Sağkalım eğrisi Süre (ay) 96,00 108,00 120,00

43 KAPLAN-MEĠER SAĞKALIM ANALĠZĠ Farklı denek gruplarının yaģam sürelerini karģılaģtırarak prognoza etki eden faktörlerin incelenmesini sağlar Bir ilacın veya tedavi metodunun uzun dönemdeki baģarısının değerlendirilmesini sağlar. Logrank testi iki sağkalım egrisinin karģılaģtırılmasını sağlar

44 1-Analyze, 2-Survival, 3-Kaplan-meier 1 2 3

45 1-Time kutucuğuna izlem süresi atılır,2-status kutusuna beklene durumun kodu girilir, 3-KarĢılaĢtırılacak gruplar ise factor kutusuna atılır, 4-Compare factor butonuna basılır

46 1.Log rank kutusu iģaretlenir, 2.Pairwise over strate kutusu iģaretlenir, 3.Continue butonuna basılır, 4.Options butonuna asılır

47 1. Kutucuklar iģaretlenir 2. Ok tuģuna basılır 1

48 1. YaĢam tablosunun hangi gruba ait olduğunu gösterir 2. Sütunun sonunda ölen hasta sayısının toplamı görülür 1 2

49 1.Olay gerçekleģmeyen (örn. Sağkalan) 2. GerçekleĢen olay sayısı 3.Grubun ortalama yaģam zamanı: 64±3 ay (CI: 58-70) 1 2 3

50 1-Toplu halde gruplara göre olayın gerçekleģmediği hasta yüzdeleri 2-Log Rank satırı Gruplar arasındaki farkın anlamlı olup olmadığını Gösterir, 3-Anlamlı farklılık varsa alttaki subgrup analizine bakılır 1 2

51 1. Subgrup analizleri Grup1-2 p: 0.042, Grup 1-3 p:0.000, Grup 2-3 p:0.015

52 1. Grupların yaģam egrileri

53 KAYNAKLAR: [1] ÖZDAMAR, K., Paket Programlar ile Ġstatistiksel Veri Analizi I- II, Kaan Kitabevi, ESKĠġEHĠR, [2] ÖZDAMAR, K., SPSS ile Biyoistatistik, Kaan Kitabevi, ESKĠġEHĠR, [3] HAYRAN, M., ÖZDEMĠR, O., Bilgisayar Ġstatistik ve Tıp, HYB, MEDAR, ANKARA, [4] SPSS Base 7.5 Applications Guide [5] CHARLES R.H., Deney Düzenlemede Ġstatistiksel Yöntemler. [6] SÜMBÜLOĞLU, K., SÜMBÜLOĞLU, V., Biyoistatistik [7] KAN, Ġ., Biyoistatistik [8] ÖZDAMAR, K., Biyoistatistik. [9] SPSS, SPSS Base 7.5 Applications Guide [10] SPSS, SPSS Interactive Graphics 10.0 [11] BÜYÜKÖZTÜRK, ġ., Veri Analizi El Kitabı, Pegema Yayıncılık, ANKARA, [12] Tonta, Y., Regresyon Analizi Ders Notları, H.Ü. BBY

54 BİYOİSTATİSTİK 54

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

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

D.Ü.TIP FAKÜLTESİ BİYOİSTATİSTİK AD. DÖNEM I (BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU)

D.Ü.TIP FAKÜLTESİ BİYOİSTATİSTİK AD. DÖNEM I (BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU) DÖNEM I (BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU) TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ BİLİNÇLENDİRME EĞİTİMİ NONPARAMETRİK KÜKRER GIDA TESTLER (Mann Whitney U ve Wilcoxon Testleri) Yrd.Doç.Dr. İsmail

Detaylı

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

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

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

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

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

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

Mann-Whitney U ve Wilcoxon T Testleri

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

Detaylı

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

doğrudur? Veya test, sağlıklı dediği zaman hangi olasılıkla doğrudur? Bu soruların yanıtları

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)

Detaylı

Prof.Dr. Rian Dişçi İ.Ü.Onkoloji Enstitüsü Kanser Epidemiyolojisi ve Biyoistatistik Bilim Dalı

Prof.Dr. Rian Dişçi İ.Ü.Onkoloji Enstitüsü Kanser Epidemiyolojisi ve Biyoistatistik Bilim Dalı SAĞKALIM (SÜRVİ) ANALİZİ Prof.Dr. Rian Dişçi İ.Ü.Onkoloji Enstitüsü Kanser Epidemiyolojisi ve Biyoistatistik Bilim Dalı Amaç Tedaviden sonra hastaların beklenen yaşam sürelerinin tahmin edilmesi, genel

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

KORELASYON VE REGRESYON UYGULAMASI

KORELASYON VE REGRESYON UYGULAMASI KORELASYON VE REGRESYON UYGULAMASI (BİLGİSAYARDA İSTATİSTİK ÇÖZÜMLEMELER) Yrd.Doç.Dr. İsmail YILDIZ Biyoistatistik AD Öğretim üyesi iyildiz@dicle.edu.tr 1 REGRESYON ve KORELASYON ANALİZİ Bağımlı değişkenin

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

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

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

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

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

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

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

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 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

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

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

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

ĠKĠ ÖRNEKLEM TESTLERĠ

ĠKĠ ÖRNEKLEM TESTLERĠ ĠKĠ ÖRNEKLEM TESTLERĠ BAĞIMSIZ GRUPLARDA İKİ ÖRNEKLEM TESTLERİ 1. ĠKĠ ORTALAMA ARASINDAKĠ FARKIN ÖNEMLĠLĠK TESTĠ. MANN-WHITNEY U TESTĠ 3. ĠKĠ YÜZDE ARASINDAKĠ FARKIN ÖNEMLĠLĠK TESTĠ 4. x KĠ-KARE TESTLERĠ

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

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

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

Regresyon Analizi. Yaşar Tonta H.Ü. BBY tonta@hacettepe.edu.tr yunus.hacettepe.edu.tr/~tonta/courses/fall2008/sb5002/ SLIDE 1

Regresyon Analizi. Yaşar Tonta H.Ü. BBY tonta@hacettepe.edu.tr yunus.hacettepe.edu.tr/~tonta/courses/fall2008/sb5002/ SLIDE 1 Regresyon Analizi Yaşar Tonta H.Ü. BBY tonta@hacettepe.edu.tr yunus.hacettepe.edu.tr/~tonta/courses/fall2008/sb5002/ SLIDE 1 Not: Sunuş slaytları G.A. Morgan, O.V. Griego ve G.W. Gloeckner in SPSS for

Detaylı

LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ

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

Detaylı

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

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

Frekans. Hemoglobin Düzeyi

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

Detaylı

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

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

BİLİMSEL BİLGİ BİLİMSEL ARAŞTIRMALARLA ÜRETİLİR. İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLERE BİLİMSEL ARAŞTIRMA TAMAMLANDIĞINDA DEĞİL, DAHA PLANLAMA

BİLİMSEL BİLGİ BİLİMSEL ARAŞTIRMALARLA ÜRETİLİR. İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLERE BİLİMSEL ARAŞTIRMA TAMAMLANDIĞINDA DEĞİL, DAHA PLANLAMA BRADFORD HILL BİLİMSEL BİLGİ BİLİMSEL ARAŞTIRMALARLA ÜRETİLİR. İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLERE BİLİMSEL ARAŞTIRMA TAMAMLANDIĞINDA DEĞİL, DAHA PLANLAMA AŞAMASINDA BAŞVURULMALIDIR. 2 BİLİMSEL MAKALELERDE YAPILAN

Detaylı

6. Ders. Genelleştirilmiş Lineer Modeller (Generalized Linear Models, GLM)

6. Ders. Genelleştirilmiş Lineer Modeller (Generalized Linear Models, GLM) 6. Ders Genelleştirilmiş Lineer Modeller (Generalized Linear Models, GLM) Y = X β + ε Lineer Modeli pek çok özel hallere sahiptir. Bunlar, ε nun dağılımına (bağımlı değişkenin dağılımına), Cov( ε ) kovaryans

Detaylı

HESAP TABLOSU PROGRAMLARI

HESAP TABLOSU PROGRAMLARI HESAP TABLOSU PROGRAMLARI BĠLGĠSAYAR ORTAMINDA YARATILAN ELEKTRONĠK ÇALIġMA SAYFALARI 1 HESAP TABLOSU PPROGRAMLARI Lotus 1-2-3 Quattro Pro MS Excel Girilen veriler, tablolar halinde düzenlenerek iģlem

Detaylı

0502309-0506309 ÖLÇME YÖNTEMLERİ. Ders Öğretim Üyeleri Prof. Dr. Hüsamettin BULUT Yrd. Doç. Dr. M. Azmi AKTACĠR

0502309-0506309 ÖLÇME YÖNTEMLERİ. Ders Öğretim Üyeleri Prof. Dr. Hüsamettin BULUT Yrd. Doç. Dr. M. Azmi AKTACĠR 0502309-0506309 ÖLÇME YÖNTEMLERİ Ders Öğretim Üyeleri Prof. Dr. Hüsamettin BULUT Yrd. Doç. Dr. M. Azmi AKTACĠR Kaynak Ders Kitabı: ÖLÇME TEKNĠĞĠ (Boyut, Basınç, AkıĢ ve Sıcaklık Ölçmeleri), Prof. Dr. Osman

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

T.C. SELÇUK ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ

T.C. SELÇUK ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ T.C. SELÇUK ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ TANI TEST ÖLÇÜTLERĠNDE ROC EĞRĠSĠ VE SINIFLAMA ANALĠZLERĠNĠN KARġILAġTIRILMASINDA KULLANIMI Mehmet Sinan ĠYĠSOY YÜKSEK LĠSANS TEZĠ Ġstatistik Anabilim Dalı

Detaylı

Çoğu araştırmada seçilen örnekler araştırmanın yapısı gereği birbirinden bağımsız olmayabilir.

Çoğu araştırmada seçilen örnekler araştırmanın yapısı gereği birbirinden bağımsız olmayabilir. Bağımlı Örneklerde Ki-Kare testi -- Mc Nemar Testi Çoğu araştırmada seçilen örnekler araştırmanın yapısı gereği birbirinden bağımsız olmayabilir. Örnek: Sigara içmeyle ilgili bir çalışmada, kişilere sigarayı

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

SİGARA BAĞIMLILIK ANKETİ

SİGARA BAĞIMLILIK ANKETİ Araştırma, Bilgi Sistemleri, Sağlığın Geliştirilmesi ve Halk Sağlığı Şubesi SİGARA BAĞIMLILIK ANKETİ Anketi Hazırlayan: Meryem TER İstatistik: Nurgül GİRGİN 1 Statistics TOPLAM CİNSİYETİ N Valid 123 123

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

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

T.C YILDIZ TEKNĠK ÜNĠVERSĠTESĠ FEN-EDEBĠYAT FAKÜLTESĠ ĠSTATĠSTĠK BÖLÜMÜ. DĠYABET HASTALIĞINA NEDEN OLAN DEĞĠġKENLERĠN ĠNCELENMESĠ

T.C YILDIZ TEKNĠK ÜNĠVERSĠTESĠ FEN-EDEBĠYAT FAKÜLTESĠ ĠSTATĠSTĠK BÖLÜMÜ. DĠYABET HASTALIĞINA NEDEN OLAN DEĞĠġKENLERĠN ĠNCELENMESĠ T.C YILDIZ TEKNĠK ÜNĠVERSĠTESĠ FEN-EDEBĠYAT FAKÜLTESĠ ĠSTATĠSTĠK BÖLÜMÜ DĠYABET HASTALIĞINA NEDEN OLAN DEĞĠġKENLERĠN ĠNCELENMESĠ ĠSTANBUL -2011 1 ĠÇĠNDEKĠLER 1. GĠRĠġ 3 1.1. DĠYABET NEDĠR?...3 1.2. AÇLIK

Detaylı

Parametrik Olmayan Testler 2. Wilcoxon ve Kruskal-Wallis Testleri

Parametrik Olmayan Testler 2. Wilcoxon ve Kruskal-Wallis Testleri Parametrik Olmayan Testler 2 Wilcoxon ve Kruskal-Wallis Testleri İki Bağımlı Örneklemin Karşılaştırılması (Wilcoxon Bağımlı Örneklemler İşaretli Sıralamalar Testi) (Wilcoxon Matched-Samples Signed Ranks

Detaylı

Örnek. Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız.

Örnek. Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız. Örnek Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız. i. ii. X 1 2 3 4 1 2 3 4 Y 2 3 4 5 4 3 2 1 Örnek Aşağıdaki veri

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

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK İKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TESTİ VE İKİ EŞ ARASINDAKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TEST SORULARI

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK İKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TESTİ VE İKİ EŞ ARASINDAKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TEST SORULARI MATE 211 BİYOİSTATİSTİK İKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TESTİ VE İKİ EŞ ARASINDAKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TEST SORULARI 1. Doğum sırasının çocuğun zeka düzeyini etkileyip etkilemediğini araştıran bir araştırmacı çocuklar

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

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI Öğrenci Bilgileri Ad Soyad: İmza: MATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI 26 Mayıs, 2014 Numara: Grup: Soru Bölüm 1 10 11 12 TOPLAM Numarası (1-9) Ağırlık 45 15 30 20 110 Alınan Puan Yönerge 1. Bu sınavda

Detaylı

BĠR DEVLET HASTANESĠNDE ÇALIġANLARIN HASTA VE ÇALIġAN GÜVENLĠĞĠ ALGILARININ ĠNCELENMESĠ. Dilek OLUT

BĠR DEVLET HASTANESĠNDE ÇALIġANLARIN HASTA VE ÇALIġAN GÜVENLĠĞĠ ALGILARININ ĠNCELENMESĠ. Dilek OLUT BĠR DEVLET HASTANESĠNDE ÇALIġANLARIN HASTA VE ÇALIġAN GÜVENLĠĞĠ ALGILARININ ĠNCELENMESĠ Dilek OLUT Tıp biliminin ilk ve temel prensiplerinden biri Önce Zarar Verme ilkesidir. Bu doğrultuda kurgulanan sağlık

Detaylı

MICROSOFT WORD 2002. Şekil 1 TABLO HAZIRLAMA : Word 2002/II TAB AYARLARI :

MICROSOFT WORD 2002. Şekil 1 TABLO HAZIRLAMA : Word 2002/II TAB AYARLARI : MICROSOFT WORD 2002 TAB AYARLARI : Yazımı belli bir sütundan başlatmak için kullanılır. Tab (durak) ayarı yapıldıktan sonra her Tab tuşuna basıldığında eklenti noktası yerleştirilen tab ayarlarına gelir.

Detaylı

(saat/hafta) (saat/hafta) Biyoistatistik SBF 118 6. Bahar 2 - - 3 Önkoşullar

(saat/hafta) (saat/hafta) Biyoistatistik SBF 118 6. Bahar 2 - - 3 Önkoşullar BİYOİSTATİSTİK Dersin Adı Kodu Yarıyıl Teori Laboratuar AKTS Biyoistatistik SBF 118 6. Bahar 2 - - 3 Önkoşullar Dersin dili Dersin Türü Yok Türkçe Seçmeli Dersin öğrenme ve öğretme Teorik Dersler teknikleri

Detaylı

GRAFĠKLER. WORD PROGRAMI KULLANARAK GRAFĠK OLUġTURMA EĞĠTĠCĠ KILAVUZU. HAZIRLAYAN Mehmet KUZU

GRAFĠKLER. WORD PROGRAMI KULLANARAK GRAFĠK OLUġTURMA EĞĠTĠCĠ KILAVUZU. HAZIRLAYAN Mehmet KUZU GRAFĠKLER WORD PROGRAMI KULLANARAK GRAFĠK OLUġTURMA EĞĠTĠCĠ KILAVUZU HAZIRLAYAN Mehmet KUZU GRAFİKLER GRAFİKLER Grafik Nedir? Grafik nasıl oluģturulur? Word de ne tür grafikler oluģturulur? Derse giriş

Detaylı

BĠRĠNCĠ BASAMAK SAĞLIK ÇALIġANLARINDA YAġAM DOYUMU, Ġġ DOYUMU VE TÜKENMĠġLĠK DURUMU

BĠRĠNCĠ BASAMAK SAĞLIK ÇALIġANLARINDA YAġAM DOYUMU, Ġġ DOYUMU VE TÜKENMĠġLĠK DURUMU GOÜ Tıp Fakültesi Halk Sağlığı Anabilim Dalı Tokat Halk Sağlığı Müdürlüğü BĠRĠNCĠ BASAMAK SAĞLIK ÇALIġANLARINDA YAġAM DOYUMU, Ġġ DOYUMU VE TÜKENMĠġLĠK DURUMU Yalçın Önder¹, Rıza Çıtıl¹, Mücahit Eğri¹,

Detaylı

Program ile birlikte 4 adet örnek Excel dosyası ve bu dosyaları transfer etmekte kullanılan örnek dizaynlar verilmektedir.

Program ile birlikte 4 adet örnek Excel dosyası ve bu dosyaları transfer etmekte kullanılan örnek dizaynlar verilmektedir. 27 Mayıs 2013 İlgili Versiyon/lar : ETA:SQL, ETA:V.8-SQL İlgili Modül/ler : Veri Aktarma, Muhasebe MUHASEBE FİŞİNE EXCEL DEN FATURA TRANSFERİ Excel de bulunan fatura verilerinin muhasebe fişine toplu olarak

Detaylı

KBS MALĠ ĠSTATĠSTĠK VERĠ GĠRĠġ ĠġLEMLERĠ

KBS MALĠ ĠSTATĠSTĠK VERĠ GĠRĠġ ĠġLEMLERĠ KBS MALĠ ĠSTATĠSTĠK VERĠ GĠRĠġ ĠġLEMLERĠ Soner ÖZKIR Maliye Uzmanı Genel Yönetim Mali Ġstatistik ġubesi 18-23/11/2012 ANTALYA SUNUM TANIġMA SUNUMUN AMACI KBS GENEL BĠLGĠ MALĠ ĠSTATĠSTĠK MODÜLÜ GENEL BĠLGĠ

Detaylı

SAĞLIK ARAŞTIRMALARI VE BİYOİSTATİSTİK. Doç. Dr. Mustafa N. İLHAN mnilhan@gazi.edu.tr

SAĞLIK ARAŞTIRMALARI VE BİYOİSTATİSTİK. Doç. Dr. Mustafa N. İLHAN mnilhan@gazi.edu.tr SAĞLIK ARAŞTIRMALARI VE BİYOİSTATİSTİK Doç. Dr. Mustafa N. İLHAN mnilhan@gazi.edu.tr METODOLOJİK ARAŞTIRMALAR Tanı yöntemlerinin doğru ölçme derecesi ve bu yöntemleri kullananların farklılıklarını saptamak

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

ENF182 Temel Bilgisayar Bilimleri Ö Ğ R. G Ö R. G Ö K H A N K U T L U A N A

ENF182 Temel Bilgisayar Bilimleri Ö Ğ R. G Ö R. G Ö K H A N K U T L U A N A ENF182 Temel Bilgisayar Bilimleri Ö Ğ R. G Ö R. G Ö K H A N K U T L U A N A F O N K S Ġ Y O N L A R Temel Fonksiyonlar Matematiksel Fonksiyonlar Ġstatiksel Fonksiyonlar Metinsel Fonksiyonlar Tarih Fonksiyonları

Detaylı

ÇANAKKALE ONSEKİZ MART ÜNİVERSİTESİ TIP FAKÜLTESİ

ÇANAKKALE ONSEKİZ MART ÜNİVERSİTESİ TIP FAKÜLTESİ Dönem V SPSS İLE TEMEL BİYOİSTATİSTİK UYGULAMALARI Seçmeli Staj Eğitim Programı (08 19 Haziran 2015) Eğitim Başkoordinatörü: Doç. Dr. Erkan Melih ŞAHİN Dönem Koordinatörü: Yrd. Doç. Dr. Baran GENCER Koordinatör

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

Yrd.Doç.Dr.Tuncay SEVİNDİK DERS NOTLARI

Yrd.Doç.Dr.Tuncay SEVİNDİK DERS NOTLARI 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

Detaylı

ÖZEL ANKARA ETKİN Y.DİL, MATEMATİK ve BİLGİSAYAR KURSU

ÖZEL ANKARA ETKİN Y.DİL, MATEMATİK ve BİLGİSAYAR KURSU UYGULAMA SORULARI GEÇMĠġ UYGULAMA SORULARINDAN DERLENMĠġTĠR. WINDOWS SORULARI SORU 1: Bulunduğunuz dizindeki (klasördeki) birinci harfi A ikinci harfi K olan dosyaların listesini veren komutu giriniz.

Detaylı

ÖLÇME VE DEĞERLENDĠRME (3)

ÖLÇME VE DEĞERLENDĠRME (3) ÖLÇME VE DEĞERLENDĠRME (3) ÖLÇME SONUÇLARI ÜZERĠNDE ĠSTATĠSTĠKSEL ĠġLEMLER VERĠLERĠN DÜZENLENMESĠ -Herhangi bir test uygulamasından önce verilerin düzenlenmesi için önce bütün puanların büyüklüklerine

Detaylı

ÖDEV VE TEZLERİNİZİN ARAŞTIRILMASI KAYNAK TARAMASI YAZILMASI ANKET TASARIMI ANKET UYGULAMASI SPSS ANALİZİ VE SONUÇLARIN YORUMLANMASI

ÖDEV VE TEZLERİNİZİN ARAŞTIRILMASI KAYNAK TARAMASI YAZILMASI ANKET TASARIMI ANKET UYGULAMASI SPSS ANALİZİ VE SONUÇLARIN YORUMLANMASI ÖDEV VE TEZLERİNİZİN ARAŞTIRILMASI KAYNAK TARAMASI YAZILMASI ANKET TASARIMI ANKET UYGULAMASI SPSS ANALİZİ VE SONUÇLARIN YORUMLANMASI (216) 5504560 Söğütlü Çeşme Caddesi Bulvar Çarsisi Kat 5 No: 138 Kad

Detaylı

HESAP İŞLEMLERİ MODÜLÜ

HESAP İŞLEMLERİ MODÜLÜ HESAP İŞLEMLERİ MODÜLÜ Hesap işlemleri modülü İşletmelerde dönem içersinde gerçekleşen tüm hesap işlemlerini kayıt altına almak Bu modül 4 bölümden oluşur.(banka, Kasa, Çek,Senet) Banka Modülü, Bankalar

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

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

Web Labaratuar Modulu

Web Labaratuar Modulu Web Labaratuar Modulu http://212.156.99.42:777/mlis Linkini web tarayıcıların(google Chrome tercih sebebi) adres satırına linki yazıp Enter butonu tıklanır. Kullanıcı ekranı karşımıza gelir. Karşımıza

Detaylı

Doç. Dr. Şener BÜYÜKÖZTÜRK

Doç. Dr. Şener BÜYÜKÖZTÜRK i Doç. Dr. Şener Büyüköztürk DENEYSEL DESENLER ISBN 975-6802-43-X Pegem A Yayınları, 2006 Bu kitabın basım, yayın ve satış hakları Pegem A Yayıncılık Tic. Ltd. Şti.'ne aittir. Anılan kuruluşun izni alınmadan

Detaylı

İstatistikçiler Dergisi

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

Detaylı

BĠLĠġĠM TEKNOLOJĠLERĠ

BĠLĠġĠM TEKNOLOJĠLERĠ T.C. MĠLLÎ EĞĠTĠM BAKANLIĞI BĠLĠġĠM TEKNOLOJĠLERĠ NESNE TABANLI PROGRAMLAMADA KARAR VE DÖNGÜ YAPILARI 482BK0161 Ankara, 2011 Bu modül, mesleki ve teknik eğitim okul/kurumlarında uygulanan Çerçeve Öğretim

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

Program AkıĢ Kontrol Yapıları

Program AkıĢ Kontrol Yapıları C PROGRAMLAMA Program AkıĢ Kontrol Yapıları Normal Ģartlarda C dilinde bir programın çalıģması, komutların yukarıdan aģağıya doğru ve sırasıyla iģletilmesiyle gerçekleģtirilir. Ancak bazen problemin çözümü,

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

REGRESYON ANALĐZĐ. www.fikretgultekin.com 1

REGRESYON ANALĐZĐ. www.fikretgultekin.com 1 REGRESYON ANALĐZĐ Regresyon analizi, aralarında sebep-sonuç ilişkisi bulunan iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi belirlemek ve bu ilişkiyi kullanarak o konu ile ilgili tahminler (estimation)

Detaylı

08221 Veri Tabanı II. Elbistan Meslek Yüksek Okulu 2015 2016 GÜZ Yarıyılı. 20-23 Eki. 2015. Öğr. Gör. Murat KEÇECĠOĞLU

08221 Veri Tabanı II. Elbistan Meslek Yüksek Okulu 2015 2016 GÜZ Yarıyılı. 20-23 Eki. 2015. Öğr. Gör. Murat KEÇECĠOĞLU 08221 Veri Tabanı II Elbistan Meslek Yüksek Okulu 2015 2016 GÜZ Yarıyılı 20-23 Eki. 2015 Öğr. Gör. Murat KEÇECĠOĞLU T-SQL KOMUTLARI Veritabanları ANSI SQL dediğimiz standart dil kullanılmaktadır. Bu dil

Detaylı

AŞI VE ANTİSERUMLARDA KAREKOD UYGULAMASI. ġanliurfa SAĞLIK MÜDÜRLÜĞÜ BULAġICI HASTALIKLAR ġube MÜDÜRLÜĞÜ

AŞI VE ANTİSERUMLARDA KAREKOD UYGULAMASI. ġanliurfa SAĞLIK MÜDÜRLÜĞÜ BULAġICI HASTALIKLAR ġube MÜDÜRLÜĞÜ AŞI VE ANTİSERUMLARDA KAREKOD UYGULAMASI ġanliurfa SAĞLIK MÜDÜRLÜĞÜ BULAġICI HASTALIKLAR ġube MÜDÜRLÜĞÜ www.asinet.gov.tr adresinden giriģ ekranına ulaģınız. 1. Kullanıcı Adı: Kullanıcı adını büyük harflerle

Detaylı

NORMAL DAĞILIM VE ÖNEMLİLİK TESTLERİ İLE İLGİLİ PROBLEMLER

NORMAL DAĞILIM VE ÖNEMLİLİK TESTLERİ İLE İLGİLİ PROBLEMLER NORMAL DAĞILIM VE ÖNEMLİLİK TESTLERİ İLE İLGİLİ PROBLEMLER A) Normal Dağılım ile İlgili Sorular Sayfa /4 Hamileler ile ilgili bir araştırmada, bu grubun hemoglobin değerlerinin normal dağılım gösterdiği

Detaylı

Olgu-kontrol araştırmalarının analizi ve değerlendirilmesi. Raika Durusoy

Olgu-kontrol araştırmalarının analizi ve değerlendirilmesi. Raika Durusoy Olgu-kontrol araştırmalarının analizi ve değerlendirilmesi Raika Durusoy 1 Olgu-kontrol araştırmaları Belli bir hastalığı olan ( olgu ) ve olmayan ( kontrol ) bireyler belirlenir Her iki grubun bir etkene

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

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

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

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

Parametrik Olmayan Testler. İşaret Testi-The Sign Test Mann-Whiney U Testi Wilcoxon Testi Kruskal-Wallis Testi Yrd. Doç. Dr. Neşet Demirci, Balıkesir Üniversitesi NEF Fizik Eğitimi Parametrik Olmayan Testler İşaret Testi-The Sign Test Mann-Whiney U Testi Wilcoxon Testi Kruskal-Wallis Testi Rank Korelasyon Parametrik

Detaylı

Kullanıcı Kılavuzu. Ġġ YATIRIM MENKUL DEĞERLER A.ġ. TradeMasterFX Meta. Ürün : Değişiklik tarihi: 20.12.2011 Versiyon: 1,0 Özet: TradeMasterFX Meta

Kullanıcı Kılavuzu. Ġġ YATIRIM MENKUL DEĞERLER A.ġ. TradeMasterFX Meta. Ürün : Değişiklik tarihi: 20.12.2011 Versiyon: 1,0 Özet: TradeMasterFX Meta Ġġ YATIRIM MENKUL DEĞERLER A.ġ. Kullanıcı Kılavuzu TradeMasterFX Meta Ürün : TradeMasterFX Meta Değişiklik tarihi: 20.12.2011 Versiyon: 1,0 Özet: TradeMasterFX Meta Kullanıcı Kılavuzu Gizlilik, Uyarı ve

Detaylı

Çoklu Regresyon Korelasyon Analizinde Varsayımdan Sapmalar ve Çimento Sektörü Üzerine Uygulama *

Çoklu Regresyon Korelasyon Analizinde Varsayımdan Sapmalar ve Çimento Sektörü Üzerine Uygulama * Çoklu Regresyon Korelasyon Analizinde Varsayımdan Sapmalar ve Çimento Sektörü Üzerine Uygulama * Erkan SEVİNÇ ** Giriş Bu çalışmada İMKB de taş ve toprağa dayalı sanayi altında işlem gören şirketlerin

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

Su Ürünlerinde Temel İstatistik. Ders 1: Temel Kavramlar

Su Ürünlerinde Temel İstatistik. Ders 1: Temel Kavramlar Su Ürünlerinde Temel İstatistik Ders 1: Temel Kavramlar Ben kimim? Yalçın İŞLER Yardımcı Doçent Doktor İ.K.Ç.Ü. Biyomedikal Mühendisliği Bölümü http://me.islerya.com islerya@yahoo.com Cep telefonumdan

Detaylı

ÖĞRENME FAALĠYETĠ 3 ÖĞRENME FAALĠYETĠ 3

ÖĞRENME FAALĠYETĠ 3 ÖĞRENME FAALĠYETĠ 3 ÖĞRENME FAALĠYETĠ 3 AMAÇ ÖĞRENME FAALĠYETĠ 3 Bu öğrenme faaliyetiyle elektronik posta hesabınızı, e-posta yönetim yazılımlarını kullanarak yönetmeyi öğrenebileceksiniz. ARAġTIRMA Ġnternet ortamında e-posta

Detaylı

T.C. MALİYE BAKANLIĞI (EBYS) ELEKTRONİK İMZA İLE EVRAK İMZALAMA KULLANICI KILAVUZU

T.C. MALİYE BAKANLIĞI (EBYS) ELEKTRONİK İMZA İLE EVRAK İMZALAMA KULLANICI KILAVUZU T.C. MALİYE BAKANLIĞI (EBYS) ELEKTRONİK İMZA İLE EVRAK İMZALAMA KULLANICI KILAVUZU 2015 ARALIK I 1. İçindekiler 1.1 Paraf Bekleyenler... - 1-1.2 İmza Bekleyenler... - 2-1.3 e-imzalama İşlemi... - 4-1.4

Detaylı

ALLERJİK RİNİTLİ OLGULARDA RİSK FAKTÖRLERİNİN İNCELENMESİ

ALLERJİK RİNİTLİ OLGULARDA RİSK FAKTÖRLERİNİN İNCELENMESİ İst. Tıp Fak. Mecmuası 63:2, 2000 ALLERJİK RİNİTLİ OLGULARDA RİSK FAKTÖRLERİNİN İNCELENMESİ Hayriye ERTEM VEHİD*, Yakut IRMAK ÖZDEN**, Ülker ÖNEŞ*** ÖZET Bilimsel çalışmalarda, değişken sayısının yüksek

Detaylı

Yürürlük Tarihi: 12/09/2014 - Kodu: 97298233.ED.1.24.1 - Rev. No/Tarihi: 00 1 / 22

Yürürlük Tarihi: 12/09/2014 - Kodu: 97298233.ED.1.24.1 - Rev. No/Tarihi: 00 1 / 22 Başvuru Fişleri ekranında talep edilen işlem için başvuru oluşturulurken, (Ekle) butonuna basılır, Başvuran Adı-Soyadı bölümüne ilgili mahkeme kararı yazılır. Başvuruya Ait Taşınmaz Mal (Zemin Tanım) kısmında

Detaylı