Ege Üniversitesi Biyometri ve Genetik Anabilim Dalı Bornova İZMİR
|
|
- Emel Necmi
- 7 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Ege Üniversitesi Biyometri ve Genetik Anabilim Dalı Bornova İZMİR
2 Dersin Amacı a) öğrencilerin temel İstatistik kavramlarını öğrenmelerini, b) bilimsel karar verme mekanizmasında istatistiksel yöntemlerden faydalanmalarını, c) denemelerin tasarlanmasını ve d) bu denemelerden elde edilen verilerin nasıl analiz edileceğini ve e) yorumlanacağını kavramalarını sağlamaktır.
3 İstatistiğe giriş; Temel istatistik terimler; Verilerin sunulması ve özetlenmesi Tanımlayıcı istatistikler Tıp Denemeleri Kesikli olasılık dağılışları (binom ve poisson dağılışları) Sürekli olasılık dağılışları (normal dağılış) İstatistiksel Tahminleme; Populasyon ortalaması için nokta tahminlemesi; Populasyon ortalaması için aralık tahminlemesi ARA SINAV
4 Hipotez testleri; Popülasyon ortalamasına ait testler (z ve t testleri) Büyük örnek testleri; küçük örnek testleri; İki ortalamanın karşılaştırılması (bağımsız örneklerde) İki ortalamanın karşılaştırılması (Bağımlı örneklerde) Ki-kare ve F dağılışları; Ki-kare dağılışı ve sayımla elde edilen verilerin değerlendirilmesi; Değişkenler arası ilişkiler; Basit doğrusal regresyon ve korelasyon Varyans analizi (ANOVA) ve varsayımları; Tam şansa bağlı deneme deseni (tesadüf parselleri) ve analizi Final Sınavı
5 Kaynaklar-1 1. Püskülcü, H., İkiz, F., Eren, Ş İstatistiğe Giriş. Barış Yayınları, Fakülteler Kitabevi, İzmir. 2. Yıldız, N.; Bircan, H Araştırma ve Deneme Metotları. Atatürk Üniversitesi Yayınları No: 697. Ziraat Fakültesi No: 305, Ders Kitapları Serisi No: 57, Erzurum. 3. Düzgüneş, O.; Kesici, T.; Kavuncu, O.; Gürbüz, F Araştırma ve Deneme Metotları. Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayınları: 1021, Ders Kitabı: 295, Ankara. 4. Mead, R., and Curnow, R.N., Statistical Methods in Agriculture and Experimental Biology. Chapman Hall, London. 5. Steel, R.G.D., and Torrie, J.H Principles and Procedures of Statistics. Mc Graw Hill, New York. 6. Ott, Lyman, An introduction to statistical methods and data analysis. PWS-Kent Publishing Company, Boston.
6 Kaynaklar-2 1. WA 900 D Daniel, Wayne W. Biostatistics: A Foundation for Analysis in the Health Sciences 2. WA 950 D Dawson, Beth Trapp, Robert G. Basic & Clinical Biostatistics Lange Medical Books/ McGrow-Hill NewYork WA 950 G Glantz, Stanton A. Primer of Biostatistics McGrow-Hill NewYork WA 950 A Armitage, P. Statistical Methods in Medical Research Blackwell Science Oxford WA 950 M Motulsky H. Intuitive Biostatistics.
7 İstatistik Nedir? 1. Veri Bilimi 2. Neyi içeriyor: Verilerin toplanması Verilerin sınıflandırılması Verilerin özetlenmesi Verilerin organize edilmesi Verilerin analizi Yorumlanması AMAÇ ANLAMA Nicin? KARAR VERME
8 Günlük Hayatta İstatistik Olaylar (doğum, ölüm vb) hakkında tutulan kayıtlar Tüm araç ve gerecin, yiyeceklerin ve ilaçların geliştirilmesinde istatistik yöntemler kullanılmıştır. Tükettiğimiz buğdayın ve ürünlerinden yararlandığımız ineklerin ıslahında yoğun bir şekilde istatistik tekniklerden yararlanılmıştır. Hava raporlarının hazırlanmasında son derece yoğun istatistik yöntemler kullanılmaktadır. Bir şehrin değişik sağlık ocağı bölgelerinde çalışan hekim sayısı Belirli bir zaman dilimi içerinde bir hastanede doğan bebeklerin doğum ağırlıkları, Belirli bir diş hekimi kliniğinde görülen hastalarda protez gereksinimi veya dolgu gereksinimi 24 saatlik idrarda kreatinin mg/lt miktarı 24 saat içinde meydana gelen trafik kazalarında ölümlü vaka sayısı gibi
9 Tarihçe İstatistik kelimesinin kullanımı Aristo zamanına dayanır. Devlet bazı sayımlar yapmıştır. İstatistik analiz yaklaşımına ilk adım 17.yy John Graunt (İngiltere) 17 yy. William Petty Politik Aritmetik isimli hayat, sigorta ve ekonomik istatistikler yayınlanmış Modern istatistik 16 ve 17. yy olasılık teorisi ile gelişme göstermiş. Olasılığın ilk uygulaması şans oyunlarına yönelik (Galile) Pascal, Fermat, James ve Daniel Bernoulli, de Moivre, Laplace, Gauss, Simpson, Lagrange, Hermite ve Legendre önemli olasılık kural ve teoremlerini geliştirmiştir. 19.yy sonunda Sir Francis Galton Regresyon ve Korelasyonu geliştirmiş, Karl Pearson ve C. Spearman psikoloji ve sosyal bilimlere uygulamıştır. William S.Gosset 1908 de Biometrika da yayınladığı makale ile yeni bir başlangıç yapmıştır. Küçük verilerle çalışmak zorunda kalan Gosset bu duruma uygun yöntemler geliştirmiştir ve yazılarını Student ismiyle yayınlamıştır. Ronald A Fisher günlük verilere uygulama yapmıştır. Günümüzde kullanılan bir çok yöntemin ilk fikrini ortaya koymuştur.
10 İstatistik Uygulama Alanları Biyoloji+İstatistik=Biyometri, Biyoistatistik Tıp+İstatistik = Biyoistatistik, Biyometri Ekonomi+İstatistik = Ekonometri Psikoloji+İstatistik = Psikometri Sosyoloji+İstatistik = Sosyometri Tarih+İstatistik = Kliometri
11 Biyoistatistik Biyoloji, tıp ve diğer sağlık bilimlerinde istatistik yöntemlerin uygulanmasını kapsar. Sağlık hizmetlerinde biyoistatistiğin örnek kullanım alanları: 1. Sağlık hizmetlerine yönelik planlama yapılması (bölgeye uygun sağlık hizmetinin verilebilmesi için bina, ekipman ve insan kaynağının nitelik ve niceliği) 2. Sağlık alanına yönelik bilimsel araştırmaların yapılması (klinik, laboratuvar deneyleri) 3. Tanı ve tedaviye yönelik kullanım 4. Toplumda sağlık kalitesini artırıcı önleme amaçlı yaklaşım çalışmaları 5. Toplumsal değişimleri öngörme (geleceğe yönelik sağlık sorumları ve nedenleri) 6. Anatomi ile ilgili çalışmalar 7. Hücreye yönelik çalışmalar 8. Sağlık alanında çalışan insan kaynağının gelişimi ve iyileştirilmesi
12 TEMEL İSTATİSTİK KAVRAMLAR Populasyon: Aynı özelliğe veya ortak özelliğe sahip birimlerin oluşturduğu topluluğa populasyon denir. Populasyon, biyolojik olarak belirli bir türdeki tüm bireyler topluluğu olabilir. Örnek: Dünyadaki tüm insanlar veya dünyadaki tüm süt sığırları gibi. Yer ve zaman gibi daha ayrıntılı tanımlayıcı ortak özellikler olabilir. Bu durumda populasyon Türkiye deki insanları veya Türkiye deki Siyah Alaca süt sığırları ifade edebilir. Birim: Bir topluluğu oluşturan ve incelemeye konu olan objelere (insan, bitki veya hayvana) birim veya ünite denir. Parametre: Populasyonun elemanları üzerinde hesaplanan ortalama, varyans, regresyon katsayısı gibi ölçülere parametre denir.
13 TEMEL İSTATİSTİK KAVRAMLAR Örnek: Araştırmaya konu olan bir populasyondan, belli bir örnekleme yöntemi kullanılarak populasyonu temsil edebilecek büyüklükte seçilen, daha az sayıda birimlerin oluşturduğu topluluğa örnek denir. İstatistik: Örnek üzerinden hesaplanan ortalama, varyans, regresyon katsayısı gibi tahminleyicilere istatistik denir. Populasyon Populasyondaki ortalaması yaş, m= J 19 J 18 J 19 Örnek J 18 J 21 J J J 20 J Örnek ortalaması, `X, is 20 Yaş
14 Temel Kavramlar Popülasyon Örnek ve hacmi Değişken Zaman.aralığı Yeni doğanlar X hastalığına yakalanan tüm bireyler Ege Üniversitesi hastanesinde doğanlar Ege Üniversitesindeki X hastaları 1. Örnek (30 kişi) 2. Örnek (35 kişi) Ağırlık (kg) Boy (m) İyileşme süresi (gün) Son 5 yıl kayıtları Araştırma nedeni Ağırlık ve boy arasındaki ilişkinin belirlenmesi Belirli bir süre 1. Örneklere A ilacı 2. Örneklere B ilacı verilmiş ve hangi ilacın daha etkin olduğu araştırılıyor.
15 Temel Kavramlar Popülasyon Örnek ve hacmi Değişken Zaman.aralığı Tüm kadınlar A bölgesindeki 50 kişilik kadın grubu Tüm hipertansiyon hastaları 50 kişilik örnek Tansiyon ölçüm değerleri (mm/hg) Araştırma nedeni Bilgi puanı Kurs süresi Eğitim öncesi ve sonrası bilgi düzeyindeki değişim araştırılıyor Belirli bir süre A ilacı 50 kişiye verilmeden sonra tansiyonlar ölçülmüş ve ilacın etki düzeyi belirlenmeye çalışılıyor
16 Parametreler Yunan alfabesi ile istatistikler ise Latin alfabesi ile sembolize edilirler. İstatistik Parametre Ortalama X μ (mü) Varyans S 2 σ 2 (sigma kare) Standart sapma S σ (sigma) Korelasyon katsayısı r ρ (rho, ro)
17 Örnek büyüklüğü Populasyondaki bütün bireyleri ölçmek zor, pahalı ve zaman gerektirebilir. Örnekteki birim sayısına örnek büyüklüğü veya genişliği denir. Örneğin 20 hastada çinko düzeyi ölçüldü ise örnek genişliği 20 dir. Araştırmacı örnek seçiminde tarafsız davranmalıdır. Araştırmacı populasyonu iyi tanımalı ve populasyonu temsil edebilecek ve onun hakkında tahminleme yapılabilecek kadar büyük örneklerle çalışmalıdır. Etik kurallar dikkate alınmalıdır. Örnek hacmi ve örnekleme yöntemleri istatistiğin önemli bir konusudur.
18 TEMEL İSTATİSTİK KAVRAMLAR VE NOTASYONLAR Gözlem, sayım ve ölçüm sonucu elde edilen bilgi, sembol ve rakamlara veri denir. Değişken: Belli bir sembolle gösterilen ve sembolün değeri sürekli değişen ifadelere değişken denir. X i = { x 1, x 2,..., x n } Yani gözlem, sayım ve ölçüm sonucu elde edilen verilerin atandığı terime değişken adı verilir. Boy uzunluğu Canlı Ağırlık Bin dane ağırlığı Saniyede akan su miktarı Gübre miktarı ph düzeyi Kolesterol düzeyi Traktörleri yaşı Bakım harcama düzeyi İlacın ağrıyı kesme süresi Kandaki hormon düzeyi Üretim miktarı Ailelerdeki çocuk sayısı
19 Veri ve Güvenilirlik: İstatistikte toplanan verilerin güvenilirliği büyük önem arz eder. Çünkü istatistikçi elindeki verilerden yararlanarak tahminde bulunur. Hatalı rakamlardan doğru sonuçlar verecek bir yöntem yoktur! İstatistiksel araçlarınız ne kadar güçlü, ne kadar gelişmiş olursa olsun, unutmamanız gereken tek şey var: Bu verileri okuma yazması olmayan demiryolu bekçileri topladı Sir John Maynard Keynes
20 Güvenilirlik: Tahminin güvenilirliği başlıca şu noktalara bağlıdır: a) Araştırıcının dürüstlüğüne, b) Yapılan ölçümün hassasiyetine, c) Denemenin sağlıklı yürütülmesine, d) Uygulanan modelin ve yöntemin doğruluğuna.
21 Doğruluk ve Hassasiyet Doğruluk (accuracy): Bir sonucun gerçek değere ne kadar yaklaştığının ölçütüdür. Mutlak veya bağıl hata (MH, BH) ile verilir. MH= x ö -x g ; %BH=100 (x ö -x g )/x g Hassasiyet-Kesinlik (precision): Aynı olgunun tekrarlamalı ölçüm sonuçlarının birbirine yakınlığının ölçüsüdür. Standart sapma ile bu farklılıklar bulunabilir. Standart sapma ne kadar küçükse tekrarlanan ölçüm değerleri o kadar birbirine yakın ve hassasiyet fazladır denir. Doğruluk ve kesinlik birbirinden bağımsız iki olgudur. Bir analiz sonucu doğru olduğu halde hassas veya hassas olduğu halde doğru olmayabilir.
22 Veri Kantitatif (Nicel) Kalitatif (Nitel) Interval (Aralıklı) Ratio (Orantılı) Nominal (İsimsel) Ordinal (Sıralı)
23 Nitel (Kalitatif) değişkenler Nitel değişkenler; birimlerin kalite, kategorik, yada isimsel olarak belirtilebilen özelliklerini, durumlarını ve pozisyonlarını belirten değişkenlerdir. Bu değişkenlerin verileri isimsel ya da sıralı ölçekle elde edilmişlerdir. İki yada daha fazla kategoriye (alt seçenek, sınıf, grup) ayrılarak sayımla elde edilir. Örnek: cinsiyeti, kan grubu, saç rengi, göz rengi, medeni durum, göz rengi, mesleği, kişinin sigara içip içmemesi, yerleşim yeri, tuttuğu futbol takımı gibi nitelik bildiren durumları açıklayan değişkenlerdir. Nicel (Kantitatif) Değişkenler Birimlerin ölçüm ve tartım sonucu değerleri saptanan sayısal özelliklerini belirten değişkenlerdir. Bu değişkenler değerleri, mekanik ve elektronik araçlara sayısal olarak aralıklı ölçekli yada orantılı ölçekli verileridir. Örnek: boy uzunluğu, vücut ağırlığı, kilosu, kan basıncı gibi özellikler nicel değişkenlerdir.
24 Kesikli Değişken Ölçülen özellik sayı doğrusu üzerinde sadece belirli noktalara atanabiliyorsa bu tip değişkenlere kesikli değişken denir. Bu değişkenler miktar yönünden değişiklik yerine tür yönünden değişiklik gösterir. Dolayısıyla obje ya da birey bir özelliğe sahiptir ya da değildir. Yani kesin değerler alırlar. Nitel değişkenlerin hemen hepsi kesikli değişkendir. Cinsiyet (kız-erkek), medeni durum (bekar, evli, dul vb), göz rengi, sağlık durumu (hasta-sağlam); Başarı durumu(zayıf-orta-iyi-pekiyi); ürün kalitesi (1.kalite,2.kalite,vb) gibi. Sürekli Değişken İki ayrı ölçüm arası kuramsal olarak sonsuz parçaya bölünebilir. Ölçüm söz konusu olduğu için sürekli değişken değerleri her zaman tam değeri vermez. Örneğin; balıkların ağırlıkları, tohum ağırlıkları, tohum çapı, kök sayısı, bitki boyu, ortamdan bakterilerin tüketmiş oldukları şeker miktarı, ineklerin yıllık süt verimleri, yaş, uzunluk, vücut ağırlığı, kan Ph değerleri, kan kolesterol ve şeker düzeyleri, hacim veya alan değerleri gibi ölçme, tartma yoluyla elde edilen dolayısıyla nokta içermesi mümkün olan verilerdir. Noktadan sonraki hane sürekli veri olduğunu gösterir. Örneğin pamuk tohumu: 1.3; 1.32; gr gibi. Bir ineğin bir senelik süt miktarı 3762 kg tartmaya dayandığı için süreklidir. Kantitatif özellikler hem sayma, hem ölçme, hem de tartma yoluyla veri elde edilebilir.
25 Kalitatif İsimsel (nominal) ölçeği Verilere isim verilerek sınıflandırma ve değerlendirme yapılıyorsa, Bu durumda aritmetik işlemler kullanılamaz İstatistik tekniklerin kullanımı sınırlıdır. Örnek: eşey bilgisi (erkek, dişi); Sigara içme durumu (içen, içmeyen); Saç rengi(siyah, sarı, kumral)
26 Kalitatif Sıralı (ordinal) ölçeği Verilerdeki sınıflama sıralama şeklinde yapılıyorsa, bu tip ölçekler sıralı ölçeği olarak tanımlanır. Bu durumda sınıfın birinin diğerinden daha düşük veya daha önemli olduğu söylenebilir. İsimsel olana göre daha ileri bir tanımlama içerir fakat istatistik teknikler hala sınırlıdır. Örnek: Başarı durumu(zayıf, orta,iyi,pekiyi); gelir düzeyi(düşük, orta, yüksek); öğrenim sınıfları(1.,2.,3.ve 4. sınıf)
27 Kantitatif Aralık (interval) ölçeği Bu tip verilerde yapı ordinal veriler gibidir. Aralarındaki fark interval verilerin eşit aralıklı sınıflandırılmasıdır. Veriler gerçek olmayan bir başlangıç noktasına göre belirlenirler. Başlangıç noktası izafidir. Aralık ölçeği, iki noktası belirlenen bir aralığı eşit bölümlere ayırarak oluşturulduğu gibi, gerçek olmayan bir noktadan itibaren sabit birimler bölünerek de oluşturulabilir. Fakat veriler birbirinin katı şeklinde ifade edilemezler. Örnek: Sıcaklık ölçümleri (Celcius, Fahrenheit, Reaumer termometreler); Tarih belirlemede kullanılan takvimler (miladi, hicri, rumi takvimler) Celcius = ( F 32) / 1.8
28 Kantitatif Oran (Ratio) ölçeği Bu tip ölçeğin oluşturulmasında gerçek bir başlangıç noktası (sıfır noktası) vardır. Veriler birbirinin katı olarak ifade edilebilir. Diğer ölçeklere göre daha ileri bir tanımlamadır. İstatistik tekniklerin en yaygın bu ölçekteki verilerde kullanılır Örnek: Uzunluk ölçüleri; Ağırlık ölçüleri; Alan ölçüleri; Hacim ölçüleri; Zaman ölçüleri (sn, d, s, gün, yıl); Yoğunluk, Basınç, Ses ölçüleri.
29 Veri tipleri neden önemlidir? İstatistik hesaplamalar ve analizler, değişkenlerin belirli bir ölçekte almasını gerektirir. Saç renginin ortalamasını hesaplayabilir miyiz? Eğitim deneyimlerinin ortalamasını hesaplamak ne derece mantıklı olur? Ortalama, değişkenin aralık veya oran ölçekli olmasını gerektirir.
30 TEMEL İSTATİSTİK NOTASYONLAR Toplama Sembolü: İstatistikte toplama sembolü işareti ile gösterilmekte olup, istatistik formüllerin yazılmasında büyük kolaylık sağlar. Örneğin; x 1 + x x n terimi kısaca; şeklinde de ifade edilebilir. Toplama Sembolünün Özellikleri: 1) X i ve Y i değişkenlerinin toplamı, bunların ayrı ayrı toplamlarına eşittir.
31 TEMEL İSTATİSTİK NOTASYONLAR 2) X i ve Y i değişkenlerinin farklarının toplamı, bunların ayrı ayrı toplamlarının farklarına eşittir.
32 TEMEL İSTATİSTİK NOTASYONLAR 3) X i ve Y i değişkenlerinin çarpımlar toplamı, bu değişkenlerin ayrı ayrı toplamlarının çarpımına eşit değildir.
33 TEMEL İSTATİSTİK NOTASYONLAR 4) k sabit bir sayı ise, sabit sayı toplama sembolünün önünde yazılabilir.
34 TEMEL İSTATİSTİK NOTASYONLAR 5) k sabit bir sayı olmak üzere,
Biyoistatistiğe Giriş: Temel Tanımlar ve Kavramlar DERS I VE II
Biyoistatistiğe Giriş: Temel Tanımlar ve Kavramlar DERS I VE II İstatistik Nedir? İstatistik kelimesi farklı anlamlar taşımaktadır. Bunlar; Genel anlamda; üretim, tüketim, nüfus, sağlık, eğitim, tarım,
DetaylıSu Ürünlerinde Temel İstatistik. Ders 2: Tanımlar
Su Ürünlerinde Temel İstatistik Ders 2: Tanımlar Karakter Araştırma yada istatistiksel analizde ele alınan ünitenin yapısal (morfolojik, fizyolojik, psikolojik, estetik, vb.) özellikleridir. Tüm karakterler
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
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,
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
DetaylıİSTATİSTİK HAFTA. ÖRNEKLEME METOTLARI ve ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN TESPİTİ
ÖRNEKLEME METOTLARI ve ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN TESPİTİ HEDEFLER Bu üniteyi çalıştıktan sonra; Örneklemenin niçin ve nasıl yapılacağını öğreneceksiniz. Temel Örnekleme metotlarını öğreneceksiniz. Örneklem
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
Detaylıİstatistik Temel Kavramlar- Devam
İstatistik Temel Kavramlar- Devam 26.12.2016 Dr. Seher Yalçın 1 Değişken türleri Değişken; gözlemden gözleme farklı değerler alabilen objelere, niteliklere ya da durumlara denir (Arıcı, 2006). Bir özellik
DetaylıBİLİMSEL ARAŞTIRMALARDA VERİ DEĞERLENDİRME VE İSTATİSTİKSEL ANALİZ YÖNTEMLERİ PROF.DR.MEHMET MENDEŞ
BİLİMSEL ARAŞTIRMALARDA VERİ DEĞERLENDİRME VE İSTATİSTİKSEL ANALİZ YÖNTEMLERİ PROF.DR.MEHMET MENDEŞ BİLİMSEL ÇALIŞMALAR İÇİN AKIŞ DİYAGRAMI AMAÇ (Merak Edilen Konu) HANGİ FAKTÖR YA DA FAKTÖRLERİN ETKİSİ
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
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
DetaylıOLASILIK TEORİSİ VE İSTATİSTİK
OLASILIK TEORİSİ VE İSTATİSTİK İstatistik: Derslerimiz içinde bu sözcük iki anlamda kullanılacaktır. İlki ve en yaygın kullanılan biçimi rakamla elde edilen bilgilerin belli kuralarla anlaşılır ve yorumlanabilir
DetaylıİSTATİSTİK 1. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Ölçme ve Değerlendirme Anabilim Dalı. Yrd. Doç. Dr. C. Deha DOĞAN
İSTATİSTİK 1 Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Ölçme ve Değerlendirme Anabilim Dalı Yrd. Doç. Dr. C. Deha DOĞAN 4. ÇEŞİT YALAN VARDIR, BEYAZ YALAN YALAN KUYRUKLU YALAN İSTATİSTİK Rakamlar
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
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
DetaylıIİSTATIİSTIİK. Mustafa Sezer PEHLI VAN
IİSTATIİSTIİK Mustafa Sezer PEHLI VAN İstatistik nedir? İstatistik, veri anlamına gelir, İstatistik, sayılarla uğraşan bir bilim dalıdır, İstatistik, eksik bilgiler kullanarak doğru sonuçlara ulaştıran
DetaylıEvren (Popülasyon) Araştırma kapsamına giren tüm elemanların oluşturduğu grup. Araştırma sonuçlarının genelleneceği grup
Evren (Popülasyon) Araştırma kapsamına giren tüm elemanların oluşturduğu grup Araştırma sonuçlarının genelleneceği grup Evrendeğer (Parametre): Değişkenlerin evrendeki değerleri µ : Evren Ortalaması σ
DetaylıBİYOİSTATİSTİK. Genel Uygulama 1. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Genel Uygulama 1 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr Soru 1 Ege Üniversitesi Diş
DetaylıToplum ve Örnek. Temel Araştırma Düzenleri. Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
Toplum ve Örnek Temel Araştırma Düzenleri Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Toplum ve Örnek İstatistik, toplumdan kurallara uygun olarak,
Detaylı0.04.03 Standart Hata İstatistikte hesaplanan her istatistik değerin mutlaka hatası da hesaplanmalıdır. Çünkü hesaplanan istatistikler, tahmini bir değer olduğu için mutlaka hataları da vardır. Standart
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
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
DetaylıRASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN
RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Olasılığa ilişkin olayların çoğunluğunda, deneme sonuçlarının bir veya birkaç yönden incelenmesi
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.
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.
DetaylıDeğişken Türleri, Tanımlayıcı İstatistikler ve Normal Dağılım. Dr. Deniz Özel Erkan
Değişken Türleri, Tanımlayıcı İstatistikler ve Normal Dağılım Dr. Deniz Özel Erkan Evren Parametre Örneklem Çıkarım Veri İstatistik İstatistik Tanımlayıcı (Descriptive) Çıkarımsal (Inferential) Özetleme
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
DetaylıOLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR
OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR Kuramsal Dağılımlar İstatistiksel çözümlemelerde; değişkenlerimizin dağılma özellikleri, çözümleme yönteminin seçimi ve sonuçlarının yorumlanmasında önemlidir. Dağılma özelliklerine
DetaylıDers 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi
Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi Betimsel İstatistik Merkezsel Eğilim Ölçüleri Dağılım Ölçüleri Grafiksel Gösterimler Bir kitlenin tamamını, ya da kitleden alınan bir örneklemi özetlemekle (betimlemekle)
DetaylıDENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ
DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf/Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS OLASILIK VE İSTATİSTİK FEB-222 2/ 2.YY 3+0+0 3 3 Dersin Dili Dersin Seviyesi
Detaylırasgele değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu,
3.6. Bazı Sürekli Dağılımlar 3.6.1 Normal Dağılım Normal dağılım hem uygulamalı hem de teorik istatistikte kullanılan oldukça önemli bir dağılımdır. Normal dağılımın istatistikte önemli bir yerinin olmasının
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
DetaylıTek yönlü varyans analizi kısaltılmış olarak ANOVA (Analysis of Variance) bilinen
DÖNEM II ENDOKRİN SİSTEMİ Ders Kurulu Başkanı : Doç. Dr. Osman EVLİYAOĞLU VARYANS ANALİZİ (14.03.014 Cuma Y.ÇELİK Tek Yönlü Varyans Analizi Tek yönlü varyans analizi kısaltılmış olarak ANOVA (Analysis
DetaylıİSTATİSTİK TANIMI VE ÖNEMLİ İSTATİKSEL KAVRAMLAR
SAÜ 1. HAFTA İSTATİSTİK TANIMI VE ÖNEMLİ İSTATİKSEL KAVRAMLAR PROF. DR. MUSTAFA AKAL İÇİNDEKİLER 1. İSTATİSTİK TANIMI VE İSTATİSTİK YÖNTEMLERİ Genel olarak istatistik Daha teknik bir ifade ile istatistik
DetaylıİstatistiK. Yrd.Doç.Dr. Levent TERLEMEZ
İstatistiK Yrd.Doç.Dr. Levent TERLEMEZ istatistik birimlerin ya da bireylerin sayılabilir, tartılabilir ve ölçülebilir özellikleri ile ilgili bilgilerin yani verilerin toplanması toplanan verilerin açık
DetaylıBİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ. Bazı Temel Kavramlar
BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ Bazı Temel Kavramlar TEMEL ARAŞTIRMA KAVRAMLARI Bilimsel çalışmaların amacı, örneklem değerinden evren değerlerinin kestirilmesidir. Araştırma evreni (population) Evren, bütündeki
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
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
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
Detaylı2- VERİLERİN TOPLANMASI
2- VERİLERİN TOPLANMASI Bu bölümde yararlanılan kaynaklar: İşletme İstatistiğine Giriş (Prof. Dr. İsmail Hakkı Armutlulu) ve İşletme İstatistiğinin Temelleri (Bowerman, O Connell, Murphree, Orris Editör:
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,
Detaylıİçindekiler vii Yazarların Ön Sözü xiii Çevirenin Ön Sözü xiv Teşekkürler xvi Semboller Listesi xvii. Ölçme, İstatistik ve Araştırma...
İçindekiler İçindekiler vii Yazarların Ön Sözü xiii Çevirenin Ön Sözü xiv Teşekkürler xvi Semboller Listesi xvii BÖLÜM 1 Ölçme, İstatistik ve Araştırma...1 Ölçme Nedir?... 3 Ölçme Süreci... 3 Değişkenler
DetaylıParametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler
Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST-4035 1. Ders DEÜ İstatistik Bölümü 2018 Güz 1 Dersin Amacı Yaygın olarak kullanılan parametrik olmayan istatistiksel yöntemleri tanıtmaktır. Temel kavramların
DetaylıİSTATİSTİK STATISTICS (2+0) Yrd.Doç.Dr. Nil TOPLAN SAÜ.MÜH. FAK. METALURJİ VE MALZEME MÜH. BÖLÜMÜ ÖĞRETİM ÜYESİ ÖĞRETİM YILI
İSTATİSTİK STATISTICS (+) Yrd.Doç.Dr. Nil TOPLAN SAÜ.MÜH. FAK. METALURJİ VE MALZEME MÜH. BÖLÜMÜ ÖĞRETİM ÜYESİ ÖĞRETİM YILI KONU BAŞLIKLARI :. İSTATİSTİĞE GİRİŞ. VERİLERİN DÜZENLENMESİ. MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ.
DetaylıBiyoistatistiğin Tanımı Biyoistatistikte Kullanılan Terimler Değişken Tipleri Parametre ve İstatistik Tanımlayıcı İstatistikler
Biyoistatistiğin Tanımı Biyoistatistikte Kullanılan Terimler Değişken Tipleri Parametre ve İstatistik Tanımlayıcı İstatistikler Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik
DetaylıTEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ
TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ 1 İstatistik İstatistik, belirsizliğin veya eksik bilginin söz konusu olduğu durumlarda çıkarımlar yapmak ve karar vermek için sayısal verilerin
DetaylıBİYOİSTATİSTİK Merkezi Eğilim ve Değişim Ölçüleri Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Merkezi Eğilim ve Değişim Ölçüleri Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 İstatistik
Detaylıİstatistik Giriş ve Temel Kavramlar. BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan
İstatistik Giriş ve Temel Kavramlar BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan Ders İçeriği Bilimsel yöntem, Araştırma İstatistik (tanımı, amacı, temeli, kısa tarihçesi) Dar anlamda istatistik İstatistik
Detaylıİstatistik. Temel Kavramlar Dr. Seher Yalçın 1
İstatistik Temel Kavramlar 26.12.2016 Dr. Seher Yalçın 1 Evren (Kitle/Yığın/Popülasyon) Herhangi bir gözlem ya da inceleme kapsamına giren obje ya da bireylerin oluşturduğu bütüne ya da gruba Evren veya
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN
Tanımlayıcı İstatistikler Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 Tanımlayıcı İstatistikler Yer Gösteren Ölçüler Yaygınlık Ölçüleri Merkezi Eğilim Ölçüleri Konum Ölçüleri 2 3 Aritmetik Ortalama Aritmetik ortalama,
DetaylıProf.Dr.İhsan HALİFEOĞLU
Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU Örnek: Aşağıda 100 yetişkine ilişkin kolesterol değerlerini sınıflandırılarak aritmetik ortalamasını bulunuz (sınıf aralığını 20 alınız). 2 x A fb C 229.5 n 40 20 100 221.5 3 Örnek:.
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
DetaylıYANLILIK. Yanlılık örneklem istatistiği değerlerinin evren parametre değerinden herhangi bir sistematik sapması olarak tanımlanır.
AED 310 İSTATİSTİK YANLILIK Yanlılık örneklem istatistiği değerlerinin evren parametre değerinden herhangi bir sistematik sapması olarak tanımlanır. YANLILIK Yanlı bir araştırma tasarımı uygulandığında,
Detaylı3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI
ÖNSÖZ İÇİNDEKİLER III Bölüm 1 İSTATİSTİK ve SAYISAL BİLGİ 11 1.1 İstatistik ve Önemi 12 1.2 İstatistikte Temel Kavramlar 14 1.3 İstatistiğin Amacı 15 1.4 Veri Türleri 15 1.5 Veri Ölçüm Düzeyleri 16 1.6
DetaylıKİMYASAL ANALİZ KALİTATİF ANALİZ (NİTEL) (NİCEL) KANTİTATİF ANALİZ
KİMYASAL ANALİZ KALİTATİF ANALİZ (NİTEL) KANTİTATİF ANALİZ (NİCEL) KANTİTATİF ANALİZ Bir numunedeki element veya bileşiğin bağıl miktarını belirlemek için yapılan analizlere denir. 1 ANALİTİK ANALİTİK
DetaylıİSTATİSTİK I. Giriş. Bölüm 1 Temel Terimler ve Tanımlar İSTATİSTİKLER
İSTATİSTİK I Bölüm 1 Temel Terimler ve Tanımlar 1 2 Giriş İSTATİSTİKLER Genel olarak araştırmalarda, büyük veri gruplarının içinden daha küçük veri grupları seçilerek büyük veri gruplarının hakkında bilgi
Detaylıİstatistiksel Yorumlama
İstatistiksel Yorumlama Amaç, popülasyon hakkında yorumlamalar yapmaktadır. Populasyon Parametre Karar Vermek Örnek İstatistik Tahmin 1 Tahmin Olaylar hakkında tahminlerde bulunmak ve karar vermek zorundayız
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:
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
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
DetaylıMAK 210 SAYISAL ANALİZ
MAK 210 SAYISAL ANALİZ BÖLÜM 6- İSTATİSTİK VE REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. Ali Rıza YILDIZ 1 İSTATİSTİK VE REGRESYON ANALİZİ Bütün noktalardan geçen bir denklem bulmak yerine noktaları temsil eden, yani
DetaylıİSTATİSTİK. İstatistik Nedir? İstatistiksel Araştırmanın Amacı
İSTATİSTİK İstatistik, belirli amaçlar için veri toplama, toplanan verileri tasnif etme, çözümleme ve yorumlama bilimidir Yrd. Doç. Dr. Hamit AYDIN İstatistik Nedir? Latince de durum anlamına gelen status
DetaylıBİYOİSTATİSTİK Olasılıkta Temel Kavramlar Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTTİSTİK Olasılıkta Temel Kavramlar Yrd. Doç. Dr. slı SUNER KRKÜLH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim D. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 OLSILIK Olasılık; Tablo
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
DetaylıİSTATİSTİK ÖRNEK SORULARI
1. Aşağıda gruplandırılmış seri verilmiştir. (n) 0-10 den az 5 10-20 den az 6 20-30 den az 9 30-40 den az 11 40-50 den az 4 50-60 den az 3 TOPLAM 38 İSTATİSTİK ÖRNEK SORULARI a) Mod değerini bulunuz? (15
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
DetaylıBİYOİSTATİSTİK Veri Tipleri ve Sayısal Özetleme Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Veri Tipleri ve Sayısal Özetleme Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 İstatistik
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
Detaylı8.Hafta. Değişkenlik Ölçüleri. Öğr.Gör.Muhsin ÇELİK. Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek,
İSTATİSTİK 8.Hafta Değişkenlik Ölçüleri Hedefler Bu üniteyi çalıştıktan sonra; Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek, Serilerin birbirlerine değişkenliklerini yorumlayabileceksiniz. 2
DetaylıBÖLÜM 3 KURAMSAL ÇATI VE HİPOTEZ GELİŞ
BÖLÜM 3 KURAMSAL ÇATI VE HİPOTEZ GELİŞ İŞTİRME Araştırma rma SüreciS 1.Gözlem Genel araştırma alanı 3.Sorunun Belirlenmesi Sorun taslağının hazırlanması 4.Kuramsal Çatı Değişkenlerin açıkça saptanması
DetaylıÜretim Süreci: Girdi İşlem Ürün (Sonuç) Araştırma Süreci: Hangi alanda olursa olsun araştırma bir BİLGİ ye ulaşma sürecidir.
BİYOİSTATİSTİK Üretim Süreci: Girdi İşlem Ürün (Sonuç) Araştırma Süreci: Hangi alanda olursa olsun araştırma bir BİLGİ ye ulaşma sürecidir. Veri Analiz Bilgi El ile ya da birtakım bilgisayar programları
DetaylıHastane Yönetimi-Ders 8 Hastanelerde İstatistiksel Karar Verme
Hastane Yönetimi-Ders 8 Hastanelerde İstatistiksel Karar Verme Öğr. Gör. Hüseyin ARI 1 İstanbul Arel Üniversitesi M.Y.O Sağlık Kurumları İşletmeciliği Hastane Yönetiminde İstatistiksel Karar Vermenin Önemi
DetaylıÖĞRENCİNİN ADI SOYADI:. NO:
ÖĞRENCİNİN ADI SOYADI:. NO: İMZA: 2011-2012 ÖĞRETİM YILI TIP 1. SINIF TEMEL BİYOİSTATİSTİK DERSİ ARA SINAVI (04.11.2011) Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Anabilim Dalı Başarılar Temel Biyoistatistik dersi
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
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
DetaylıTANIMLAYICI İSTATİSTİKLER
TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER Tanımlayıcı İstatistikler ve Grafikle Gösterim Grafik ve bir ölçüde tablolar değişkenlerin görsel bir özetini verirler. İdeal olarak burada değişkenlerin merkezi (ortalama) değerlerinin
DetaylıOrtalamaların karşılaştırılması
Parametrik ve Parametrik Olmayan Testler Ortalamaların karşılaştırılması t testleri, ANOVA Mann-Whitney U Testi Wilcoxon İşaretli Sıra Testi Kruskal Wallis Testi BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan
DetaylıFrekans. Hemoglobin Düzeyi
GRUPLARARASI VE GRUPİÇİ KARŞILAŞTIRMA YÖNTEMLERİ Uzm. Derya ÖZTUNA Yrd. Doç. Dr. Atilla Halil ELHAN 1. ÖNEMLİLİK (HİPOTEZ) TESTLERİ Önemlilik testleri, araştırma sonucunda elde edilen değerlerin ya da
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
Detaylıİki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi (Student s t Test) Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
İki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi (Student s t Test) Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı İki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi (Student s t test) Ölçümle
DetaylıUYGUN HİPOTEZ TESTİNİN SEÇİMİ. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
UYGUN HİPOTEZ TESTİNİN SEÇİMİ Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı ÖNEMLİLİK (Hipotez) TESTLERİ ü Önemlilik testleri, araştırma sonucunda elde edilen değerlerin ya da varılan
DetaylıAKSARAYLI TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER
TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER DERS I - 1/63 İstatistik nedir? 1. 2. tanımı) 3. (En eski tanımı) (Yöntembilim olarak (Kelime anlamı) DERS I - 2/63 İstatistik nedir? 1. Veri toplama Araştırma 2. Verilerin sınıflandırılması
DetaylıMühendislikte İstatistik Yöntemler
.0.0 Mühendislikte İstatistik Yöntemler İstatistik Parametreler Tarih Qma.3.98 4..98 0.3.983 45 7..984 37.3.985 48 0.4.986 67.4.987 5 0.3.988 45.5.989 34.3.990 59.4.99 3 4 34 5 37 6 45 7 45 8 48 9 5 0
DetaylıProf. Dr. Özkan ÜNVER Prof. Dr. Hamza GAMGAM Doç. Dr. Bülent ALTUNKAYNAK SPSS UYGULAMALI TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER
Prof. Dr. Özkan ÜNVER Prof. Dr. Hamza GAMGAM Doç. Dr. Bülent ALTUNKAYNAK SPSS UYGULAMALI TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER Gözden Geçirilmiş ve Genişletilmiş 8. Baskı Frekans Dağılımları Varyans Analizi Merkezsel
DetaylıÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ
ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ TEMEL KAVRAMLAR PARAMETRE: Populasyonun sayısal açıklayıcı bir ölçüsüdür ve anakütledeki tüm elemanlar dikkate alınarak hesaplanabilir. Ana kütledeki
Detaylı13. Olasılık Dağılımlar
13. Olasılık Dağılımlar Mühendislik alanında karşılaşılan fiziksel yada fiziksel olmayan rasgele değişken büyüklüklerin olasılık dağılımları için model alınabilecek çok sayıda sürekli ve kesikli fonksiyon
Detaylıİstatistik Giriş ve Temel Kavramlar. BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan
İstatistik Giriş ve Temel Kavramlar BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan Ders İçeriği İstatistik (tanımı, amacı) Dar anlamda istatistik Betimsel istatistik ve çıkarsamalı istatistik Temel kavramlar
DetaylıNORMAL 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
DetaylıProf.Dr.İhsan HALİFEOĞLU
Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU FREKANS DAĞILIMLARINI TANIMLAYICI ÖLÇÜLER Düzenlenmiş verilerin yorumlanması ve daha ileri düzeydeki işlemler için verilerin bütününe ait tanımlayıcı ve özetleyici ölçülere ihtiyaç
DetaylıALKÜ EKONOMİ ve FİNANS BÖLÜMÜ ISL 207 İSTATİSTİK I ALIŞTIRMALAR
ALKÜ EKONOMİ ve FİNANS BÖLÜMÜ ISL 207 İSTATİSTİK I ALIŞTIRMALAR 1- İlaçla tedavi edilen 7 hastanın ortalama iyileşme süresi 22.6 gün ve standart sapması.360 gündür. Ameliyatla tedavi edilen 9 hasta için
DetaylıOLASILIK VE İSTATİSTİK
OLASILIK VE İSTATİSTİK 1 Bölüm 1 Temel Terimler ve Tanımlar 2 Giriş Genel olarak araştırmalarda, büyük veri gruplarının içinden daha küçük veri grupları seçilerek büyük veri gruplarının hakkında bilgi
DetaylıSPSS 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
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
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
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
DetaylıBİYOİSTATİSTİK PARAMETRİK TESTLER
BİYOİSTATİSTİK PARAMETRİK TESTLER Doç. Dr. Mahmut AKBOLAT *Bir testin kullanılabilmesi için belirli şartların sağlanması gerekir. *Bir testin, uygulanabilmesi için gerekli şartlar; ne kadar çok veya güçlü
DetaylıBİYOİSTATİSTİK. Uygulama 6. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Uygulama 6 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr Soru 1 İlaç malzemelerinin kalitesini
DetaylıVERİLERİN SINIFLANDIRILMASI
VERİLERİN SINIFLANDIRILMASI Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Sakarya Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı uerkorkmaz@sakarya.edu.tr NİTEL VE NİCEL VERİLERİN SINIFLANDIRMASI Sınıflandırma
DetaylıGÜVEN ARALIKLARI ve İSTATİSTİKSEL ANLAMLILIK. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
GÜVEN ARALIKLARI ve İSTATİSTİKSEL ANLAMLILIK Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Kestirim Pratikte kitle parametrelerinin doğrudan hesaplamak olanaklı değildir. Bunun yerine
Detaylı