7. Böüm Nicel Analizlere Giriş Verilerin Analize Hazırlanması Süreci
|
|
- Nazar Öcalan
- 7 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 7. Böüm Nicel Analizlere Giriş Verilerin Analize Hazırlanması Süreci Doç. Dr. Remzi ALTUNIŞIK Bu bölümde çeşitli yollarla değişik kaynaklardan sağlanan birincil ve ikincil verilerin analizinde üzerinde durulması gereken önemli konular ile analiz tekniklerinin sınıflandırılması üzerinde durulmaktadır. Anket, gözlem, mülakat, literatür taraması, vb. çeşitli yollarla toplanan veriler "ham veri" olarak adlandırılır. Ham veriye anlam kazandırma işlemi "veri analizi" olarak ifade edilir. 1
2 Gerekli kontroller, düzenlemeler ve değişiklikler yapılmaksızın analize tabi tutulan ham verilerden elde edilecek sonuçların hatalı olma ihtimali çok yüksektir ve genellikle de telafisi mümkün olmayan veya çok pahalıya patlayan sonuçlar doğurmaktadır. Ham veri üzerinde yapılacak çeşitli işlemlerle olası hataların asgariye indirilmesi veya en azından bazı hataların ortadan kaldırılması sağlanmış olacaktır. Verilerin analize hazırlanması sürecinde ham veri üzerinde yapılan kontroller, düzenlemeler ve değişiklikler genellikle veri saflaştırma, veriye masaj yapma, veri hazırlama veya veri temizleme gibi değişik isimler altında anılmaktadır. 2
3 ÖLÇME HATALARI Ölçme önceden belirlenmiş olan kurallara göre, nesnelere ve objelere sayılar atfetme olarak tanımlanabilir. Sosyal bilimlerde saha çalışmaları neticesinde toplanan veriler genellikle ölçülmek istenen gerçek değerleri yansıtmayabilir. Saha çalışmalarında elde edilen veriler, çeşitli sebeplerden dolayı, olması gereken gerçek değerden belirli oranda sapma gösterebilmektedir. Bu sebeple, istatistiksel analizlerde saha çalışmalarından elde edilen verilerin iki ana kısımdan meydana geldiği varsayımı yapılmaktadır. Bunlardan birincisi, ölçülmek istenen gerçek değer (G) (ki biz bunu bulmaya veya tahmin etmeye çalışıyoruz) ve diğeri ise hatalar (E)'dır. Ölçme hatalarını ölçülmek istenen gerçek değerden sapmalar olarak düşünmek de mümkündür. 3
4 Dolayısıyla, analizlerde ölçülen değerlerin gerçek değerler yanında hata payını da içerdiği varsayımı yapılarak değerlendirmeler yapılır. Buna göre, eğer ölçülmek istenilen gerçek değere ulaşılmak isteniyorsa, ölçümde yer alacak olan hata teriminin sıfır olması gerekmektedir. Ancak bu pratikte mümkün değildir. Çünkü çok sayıda hata kaynağının kontrol altında tutulması mümkün olmadığı gibi, çoğu zaman hatanın kaynağını görmek dahi mümkün olmamaktadır. Bu sebeple, özellikle sosyal bilimlerde, hemen hemen her ölçümün belirli derecede hata içerdiği kabul edilmektedir. Araştırmacının amacı ve gayreti olası hataları önlemeye veya en aza indirmeye çalışmak yönünde olmalıdır. Araştırmalarda yapılan hataların kaynakları çok çeşitli olabilmektedir. Hata kaynakları aşağıdaki gibi sıralanabilir; 4
5 deneğin karakteri, geçici veya kısa süreli kişisel faktörlerde değişme (sağlık, duygu vb. gibi), örnekleme ve ölçeklerden kaynaklanan hatalar, durumsal faktörler (gürültü, başkalarının varlığı vb.), mekanik faktörler (silik yazı veya sıkışık hazırlanmış sorular gibi), anketin uygulanmasıyla ilgili faktörler (mülakatçı yönlendirmesi) ve analizle ilgili faktörler. Literatürde ölçme hataları çeşitli şekillerde sınıflandırılmaktadır. En genel halde ölçme hataları iki grup altında incelenebilir. Bunlardan birincisi, sistematik hatalar olup, aynı ölçüm şartları altında ölçülen değeri her zaman aynı ve sabit bir şekilde etkileyen faktörlerden kaynaklanan hatalardır. Örnek olarak, mekanik hatalar ve ankette soruların sıralamasından kaynaklanan yönlendirme hataları verilebilir. 5
6 İkinci grup hatalar ise tesadüfi (random) hatalar olup, ölçüm şartları ve deneğin durumuyla ilgili durumsal (rastgele) değişikliklerden kaynaklanan hatalardır. Başka bir sınıflamaya göre, saha çalışması kaynaklı hataları iki grup altında incelemek mümkündür: örnekleme hataları ve örnekleme-dışı hatalar. Örnekleme hataları, saha çalışmalarında bilgi kaynağı olan deneklerin veya görüşme yapılan ve bilgisine başvurulan kişilerin, araştırmanın ana kütlesini yeterince iyi temsil edememesinden kaynaklanan hatalardır. Daha basit bir ifadeyle, araştırma bağlamında bilgisine başvurulan veya bilgi kaynağı olarak kullanılan kişilerin, dikkatsizlik veya kontrol dışı nedenlerle, yanlış seçilmesinden dolayı ortaya çıkan hata türüdür. 6
7 Örneğin, bir kedi maması üreticisi piyasaya çıkarmak istediği yeni mamaya karşı tüketicilerin tutumlarını öğrenmek istemektedir. Bu amaçla bir grup evcil hayvan besleyen aileden bu fikri değerlendirmeleri istenmektedir. Anket sonuçlarının son derece olumlu sonuçlanması üzerine firma yeni ürünle piyasaya girmeye karar verir. Ancak, ürünün piyasaya sürülmesini takiben satışlar beklenen seviyeye ulaşamamıştır. Yapılan inceleme neticesinde ankete cevap verenlerin büyük çoğunluğunun ev hayvanı olarak köpeğinin olduğu ortaya çıkmıştır. Örnekleme-dışı hatalar ise örnekleme hatası dışındaki tüm hata kaynakların bağlı hataları kapsamaktadır. Bu hataların nedenleri şöyle sıralanabilir; soru soruş tarzı ve veri toplama aracıyla ilgili faktörler, deneklerin ilgisizlikleri ve isteksizlikleri, kullanılan ölçeklerin uygun olmaması, anketörün denekleri etkilemesi (önyargısı), uygun olmayan cevap seçenekleri, anketlerin eksik doldurulmuş olması, verilerin bilgisayara aktarılması esnasında yapılan veri giriş hataları, kodlama hataları, yanlış analiz tekniğinin seçimi. 7
8 Yukarıdaki sınıflamada sistematik hatalar olarak adlandırılan hatalar da örnekleme-dışı hatalar grubuna girmektedir. Titiz bir araştırma dizaynı, uygun bir metodolojinin takibi ve etkin bir veri hazırlama sürecinin uygulanması ile yukarıda sayılan örnekleme dışı (sistematik) hataların önemli bir kısmının engellenmesi mümkün olacaktır. Ancak, birçok (acemi / tecrübeli) araştırmacı tarafından özellikle de veri hazırlama sürecine gereken önem verilmediğinden, önlenmesi muhtemel birçok hatanın analiz sonuçlarını olumsuz etkilemesine fırsat verilmektedir. Bu sebeple aşağıda ham verilerin analize hazır hale getirilmesinde izlenmesi gereken işlemlere (veri hazırlama sürecine) yer verilmektedir. 8
9 Veri Hazırlama Süreci Anketlerin kontrol edilmesi Edit Etme/Düzenleme Kodlama Verinin bilgisayara aktarılması Veri temizleme İstatistiksel düzenlemeler Uygun analiz stratejisinin seçimi Anketlerin Kontrolü-Ayıklama Sayfa eksikliği Eksik cevaplı anketlerin tespiti Belirli cevaplama eğilimlerinin varlığı Cevaplayıcının ciddiyeti Erken ve geç gelen anketlerin tasnifi Kullanılabilir anket sayısının yeterli olup olmadığının izlenmesi Gerek olması durumunda ilave anketler yaptırma 9
10 Edit Etme/Düzenleme Cevap eğilimlerinin varlığının kontrolü Cevapların uygun işaretlenip işaretlenmediğinin kontrolü Eksik cevaplara çözüm getirme Eksik doldurulmuş anketlere uygulanabilecek işlemler; Anketin deneğe geri gönderilerek tekrar doldurmasının sağlanması Eksik cevapların yerine uygun cevapların doldurulması Eksik cevaplı anketlerin iptal edilmesi Edit Etme/Düzenleme... Eksik Cevapların Yerine Uygun Cevapların Doldurulması; Ortalama değerin konması Mevcut gözlemler ve bilgiler ışığında araştırmacı sabit bir değer verebilir Regresyon türü bir modelle uygun sayının üretilmesi Anketlerin İptal Edilebilmesi İçin Uygun Şartlar; Örnek boyutunun büyük olması Eksik cevaplı anketlerin oransal olarak %10 dan düşük olması Cevap verenler ile vermeyenlerin farklı gruplar olmaması Cevap vermeyenlerin anketin büyük bir kısmına cevap vermemiş olması Temel değişkenlere cevap verilmemiş olması 10
11 Kodlama 1. Cinsiyetiniz? ( 0 ) Bayan ( 1 ) Bay (Bayanlar 0 ve Baylar 1 olarak kodlanmış. Bu nominal bir ölçüm seviyesi olduğundan daha farklı bir kodlama da yapılabilir. Örneğin Bayanlar 5 ve erkekler 8 gibi) 2. Sizce aşağıdaki çamaşır makinesine ait özelliklerden hangisi en önemlidir? a) Sessiz çalışması b) Ucuz olması c) Kaliteli olması d) Yüksek devirli olması e) Ekonomik olması f) Dayanıklı olması (Burada nominal bir ölçüm seviyesi vardır. Cevaplayıcı altı seçenekten bir tanesini seçeceğinden kodlama işleminde en basit yol işaretlenen seçeneğe ait harfin verilmesi veya alternatif olarak her harfe tekabül eden bir sayı atamadır. Örneğin, a için 1, b için 2, c için 3, d için 4, e için 5 ve f için 6 olarak kodlanabilir. Alternatif olarak, her bir seçenek ayrı birer değişkenmiş gibi düşünülerek, sözkonusu değişkenin seçilmesi halinde 1, aksi halde 0 (sıfır) ile kodlamak da mümkündür. 3. Sizce aşağıdaki bulaşık makinesine ait özelliklerden önemli olanları işaretleyiniz? a) Sessiz çalışması b) Ucuz olması c) Kaliteli olması d) Yüksek devirli olması e) Ekonomik olması f) Dayanıklı olması (Bu soru 2. soruya benzemesine rağmen çok farklı bir şekilde kodlanmak zorundadır. Bu soruda cevaplayıcı birden fazla seçim yapabileceğinden her bir cevap seçeneği ayrı bir değişkenmiş gibi düşünülerek seçeneğin seçilmesi halinde 1, seçilmemesi halinde ise 0 (sıfır) olarak kodlanması gerekecektir) Kodlama Yaşamım mutsuzluklarla doludur düşüncesine ne derecede katılıyorsunuz? ( 1 ) Tamamen katılıyorum ( 2 ) Kısmen katılıyorum ( 3 ) Ne katılıyorum ne de katılmıyorum ( 4 ) Kısmen katılmıyorum ( 5 ) Tamamen katılmıyorum (Burada ölçüm seviyesi aralık (interval) tır. Bu soruda seçenekler aşağıdan yukarıya doğru (veya tersi de olabilir) artan bir sayı verme şeklinde kodlanacaktır) 5. GelTat süpermarketler zincirini aşağıdaki özellikler açısından nasıl buluyorsunuz? Ucuz!...1..! ! ! ! !...6..!...7..! Pahalı Az çeşit!...!...!...!...!...!...!...! Bol çeşit Temiz değil!...!...!...!...!...!...!...! Temiz Geleneksel!...!...!...!...!...!...!...! Modern (Ölçüm seviyesi aralıktır. Bu soruda her bir seçenek bir değişkenmiş gibi düşünülerek 1 den başlayan ve artan (veya azalan) bir şekilde her bir aralığa bir sayı verilir.) 11
12 Kodlamada dikkat edilecek noktalar Her ankete bir numara veriniz Farklı anket formatı olması durumunda kodlamada buna dikkat ediniz Kodlama işlemini veriden en fazla faydalanabilecek şekilde, mümkün olan en üst seviye ölçümde, yapınız. Açık uçlu soruları kodlarken dikkatli olunuz. İki yaklaşımdan birini tercih ediniz. Bunlar, anket uygulanmadan önce olası cevap seçeneklerini gruplama ve veri giriş aşamasında kodlama; ikincisi ise cevaplanmış anketler üzerinde verilen cevapları kategorilere ayırmak. Verinin Bilgisayar Ortamına Aktarılması Verilerin bilgisayara aktarılmasında dikkat edilmesi gerekmektedir. Eğer hatalar yapılmışsa bunların bulunarak düzeltilmesi Hataları bulmanın en kolay yolu değişkenlere ait frekans dağılımlarının incelenmesidir. 12
13 Veri Uç değerlerin Anormal değerlerin Cevaplar arası mantıksal çelişkilerin Eksik cevapların Veri özelliklerinin incelenmesi (nornal dağılım, çarpıklık vb.) İstatistiksel Düzenlemeler 1. Değişkenlere ağırlık atama 2. Örnek kütlede evrenin temsililiğine ilişkin ipuçları 3. Yeni değişkenlerin tanımlanması 4. Veri transformasyonu (ortalama değer/sd<4 olması durumunda) 13
14 ANALİZ TEKNİKLERİ Analiz Tekniklerinin Sınıflandırılması DEĞİŞKEN SAYISINA GÖRE Tek değişkenli Çok değişkenli VERİ ÖZELLİKLERİNE GÖRE Parametrik teknikleri Parametrik olmayan teknikler AMAÇLARA GÖRE Farklılıkları inceleyen teknikler İlişkileri inceleyen teknikler 14
15 Çeşitli Veri Türleri ve Amaca Göre Analizi Teknikleri Non- Parametrik Parametrik Farklılıkların testleri İki değişken Tek grup İki grup arası arası ilişki Nominal Ki-kare Ki-kare Ki-kare İşaret (sign) Mann Whitney Sperman Ordinal/ testi U testi rank Sıralama Run testi Wilcoxon korelasyonu Kruskal Wallis (3 ve fazla grup) Interval/ Z-testi z-testi Regresyon/ Aralık t-testi t-testi Korelasyon ve ANOVA (3 ve Oransal daha fazla grup) Uygun Analizi Tekniği Seçiminde Etkili Faktörler Verinin özellikleri ölçüm seviyesi Veri özellikleri veri dağılımı Araştırma dizaynı amaç Gözlemsayısı Veri toplama yöntemi Analiz sonuçlarının önemi Merkez Limit Teoreminin asgari 30 gözlem şartı Analiz yöntemi Çok değişkenli analizlerde değişken sayısının katı gözlem arzu edilir 15
16 Farklılıkları İncelemeye Yönelik Teknikler Tek Grup karşılaştırması İki grup arası karşılaştırma Bağımsız iki grup karşılaştırma İlişkili iki grup karşılaştırma İkiden fazla grup arası karşılaştırma Farklılıkları İncelemeye Yönelik Analiz Teknikleri Parametrik Teknikler Tek grup karşılaştırması (One sample t-test) İki grup karşılaştırması Bağımsız iki grup karşılaştırma (Independent Samples T-test) Bağımlı iki grup karşılaştırma (Paired-samples t-test) İkiden fazla grup karşılaştırma (ANOVA Oneway ANOVA) Parametrik Olmayan Teknikler Tek grup karşılaştırması (İşaret testi, Run testi) İki grup karşılaştırması Bağımsız iki grup karşılaştırma (Mann Whitney, ki-kare testi) Bağımlı iki grup karşılaştırma (Wilcoxon testi) İkiden fazla grup karşılaştırma (Kruskall Wallis testi 16
17 Parametrik Analiz Tekniklerinin Önşartları (a) Normal dağılım (b) Pozitif çarpıklık (c) Negatif çarpıklık Parametrik analiz tekniklerinin uygulanabilme önşartları, Ölçüm seviyesinin en az aralık seviyesinde olması, Verinin normal dağılım sergilemesi, Hedef kitlede yeralan bütün grupların aynı varyans değerine sahip olması Hata değerlerinin tesadüfi (random) olması, İlişkileri İncelemeye Yönelik Analiz Teknikleri Korelasyon Analizi Regresyon Analizi Tek değişkenli regresyon analizi y=a+b i X i Çok değişkenli regresyon analizi y=a+b 1 X 1+ b 2 X 2+ b 3 X 3... b n X n Bağımlı değişken Sabit katsayı X1 değişkenine ait regresyon katsayısı Bağımsız değişken 17
Örneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.
ÇIKARSAMALI İSTATİSTİKLER Çıkarsamalı istatistikler, örneklemden elde edilen değerler üzerinde kitleyi tanımlamak için uygulanan istatistiksel yöntemlerdir. Çıkarsamalı istatistikler; Tahmin Hipotez Testleri
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:
Detaylıİçindekiler. Pazarlama Araştırmalarının Önemi
İçindekiler Birinci Bölüm Pazarlama Araştırmalarının Önemi 1.1. PAZARLAMA ARAŞTIRMALARININ TANIMI VE ÖNEMİ... 1 1.2. PAZARLAMA ARAŞTIRMASI İŞLEVİNİN İŞLETME ORGANİZASYONU İÇİNDEKİ YERİ... 5 1.3. PAZARLAMA
DetaylıİÇİNDEKİLER BİRİNCİ KISIM: TASARIM PAZARLAMA ARAŞTIRMASINA GİRİŞ
İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ... v TEŞEKKÜR... vi İKİNCİ BASKIYA ÖNSÖZ VE TEŞEKKÜR... vii İÇİNDEKİLER... ix ŞEKİLLER LİSTESİ... xviii TABLOLAR LİSTESİ... xx BİRİNCİ KISIM: TASARIM BİRİNCI BÖLÜM PAZARLAMA ARAŞTIRMASINA
DetaylıPARAMETRİK ve PARAMETRİK OLMAYAN (NON PARAMETRİK) ANALİZ YÖNTEMLERİ.
AED 310 İSTATİSTİK PARAMETRİK ve PARAMETRİK OLMAYAN (NON PARAMETRİK) ANALİZ YÖNTEMLERİ. Standart Sapma S = 2 ( X X ) (n -1) =square root =sum (sigma) X=score for each point in data _ X=mean of scores
DetaylıİÇİNDEKİLER ÖNSÖZ... Örneklem Genişliğinin Elde edilmesi... 1
İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ... v 1. BÖLÜM Örneklem Genişliğinin Elde edilmesi... 1 1.1. Kitle ve Parametre... 1 1.2. Örneklem ve Tahmin Edici... 2 1.3. Basit Rastgele Örnekleme... 3 1.4. Tabakalı Rastgele Örnekleme...
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
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
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
DetaylıARAŞTIRMA METOTLARI VE VERİ TOPLAMA
ARAŞTIRMA METOTLARI VE VERİ TOPLAMA VERİ TOPLAMA SÜRECİ Araştırma metotları Verilerin nerelerden Nasıl Kim tarafından Ne zaman Hangi veri toplama aracıyla toplanacağı Toplanan verilerin hangi teknikler
DetaylıBÖLÜM I ARAŞTIRMANIN DOĞASI
İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ...... V BÖLÜM I ARAŞTIRMANIN DOĞASI... 1 1.1. GERÇEĞİ ARAMA YOLLARI..... 1 1.1.1.Deneyim..... 2 1.1.2. Mantık... 2 1.1.3. Bilimsel Araştırma... 3 1.1.4. Yansıtma... 4 1.2. BİLGİ EDİNME
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
DetaylıARAġTIRMALARDA ÖLÇME VE ÖLÇEKLER. Kezban SEÇKİN Vildan GÜNEŞ
ARAġTIRMALARDA ÖLÇME VE ÖLÇEKLER Kezban SEÇKİN Vildan GÜNEŞ Konu Başlıkları ÖLÇME ve ÖLÇEK ÖLÇEK TÜRLERĠ ÖLÇEKLERLE ĠLGĠLĠ ÖNEMLĠ NOKTALAR ÖLÇEĞĠN TAġIMASI GEREKEN ÖZELLĠKLER ÖLÇME HATALARI ÖLÇME VE ÖLÇEK
DetaylıNon-Parametrik İstatistiksel Yöntemler
Non-Parametrik İstatistiksel Yöntemler Dr. Seher Yalçın 27.12.2016 1 1. Tek Örneklem Kay Kare Testi 2. İki Değişken İçin Kay Kare Testi 3. Mann Whitney U Testi 4. Kruskal Wallis H Testi ortanca testine
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
DetaylıÖRNEK BULGULAR. Tablo 1: Tanımlayıcı özelliklerin dağılımı
BULGULAR Çalışma tarihleri arasında Hastanesi Kliniği nde toplam 512 olgu ile gerçekleştirilmiştir. Olguların yaşları 18 ile 28 arasında değişmekte olup ortalama 21,10±1,61 yıldır. Olguların %66,4 ü (n=340)
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
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 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
DetaylıVERİ TOPLMA ARAÇLARI
VERİ TOPLMA ARAÇLARI GÖZLEM GÖRÜŞME ANKET ANKET Anket, insanların yaşam koşullarını, davranışlarını, inançlarını veya tutumlarını betimlemeye yönelik bir dizi sorudan oluşan bir araştırma materyalidir.
DetaylıAraştırma Yöntemleri. Araştırma Tasarımı ve İstatistik Test Seçimi
Araştırma Yöntemleri Araştırma Tasarımı ve İstatistik Test Seçimi Araştırma Süreci İLGİ? Y Y? FİKİR?? X Y, A B KURAM A B E F C D X Y KAVRAMSALLAŞTIRMA Kavramların ve araştırılacak değişkenlerin anlamlarını
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
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-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
DetaylıAraştırmada Evren ve Örnekleme
6. Bölüm Araştırmada Evren ve Örnekleme 1 İçerik Örnekleme Teorisinin Temel Kavramları Örnekleme Yapmayı Gerekli Kılan Nedenler Örnekleme Süreci Örnekleme Yöntemleri 2 1 Giriş Araştırma sonuçlarının geçerli,
DetaylıPAZARLAMA ARAŞTIRMASINDA VERİLERİN ANALİZİ
PAZARLAMA ARAŞTIRMASINDA VERİLERİN ANALİZİ VERİLERİN CETVELLENMESİ Veriler toplandıktan sonra yapılan verilerin cetvellenmesi işleminin amacı, verileri analize hazır duruma getirmektir. Bunun için şu işlemler
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
DetaylıİÇİNDEKİLER KISIMI BİLİM VE BİLİMSEL YAKLAŞIM
İÇİNDEKİLER Sekizinci baskıya önsöz...:... i Yedinci baskıya önsöz... ii Altıncı baskıya önsöz...... iii. B. b kı..... eşıncı as ya onsoz...: ıv Dördüncü baskıya önsöz... v Uçüncü baskıya önsöz...:...
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
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
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
DetaylıMehmetAli CANDAN. İstatistik ve Analiz Yöntemleri. Uygulamalı Eğitimi. Mali Müşavir, Eğitmen İşletme Bilim Uzmanı
İstatistik ve Analiz Yöntemleri Uygulamalı Eğitimi MehmetAli CANDAN Mali Müşavir, Eğitmen İşletme Bilim Uzmanı İstatistik Nedir? Araştırma Nedir? Ölçek Türleri ve Ölçek Belirleme Verileri Analize Hazırlama
DetaylıBÖLÜM 10 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ
İÇİNDEKİLER BÖLÜM 10 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ I. ÖRNEKLEME... 1 II. ÖRNEKLEMENİN SAFHALARI... 2 III. ÖRNEK ALMA YÖNTEMLERİ 5 A. RASYONEL ÖRNEK ALMA... 5 B. TESADÜFİ ÖRNEK ALMA... 6 C. KADEMELİ ÖRNEK ALMA...
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
DetaylıÇND BİYOİSTATİSTİK EĞİTİMİ
ÇND BİYOİSTATİSTİK EĞİTİMİ Yrd.Doç.Dr.Gökmen ZARARSIZ Erciyes Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik Anabilim Dalı, Kayseri Turcosa Analitik Çözümlemeler Ltd Şti, Kayseri gokmenzararsiz@hotmail.com
DetaylıDERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Deneysel Tasarım EKO60 Bahar Ön Koşul Dersin Dili. Zorunlu
DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Deneysel Tasarım EKO60 Bahar 3+0 3 5 Ön Koşul Dersin Dili Türkçe Dersin Seviyesi Lisans Dersin Türü Dersi Veren Öğretim Elemanı Dersin Yardımcıları
DetaylıTekrarlı 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
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
DetaylıBİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ İÇİN İŞLETME İSTATİSTİĞİ
SAKARYA ÜNİVERSİTESİ BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ İÇİN İŞLETME İSTATİSTİĞİ Hafta 11 Yrd. Doç. Dr. Halil İbrahim CEBECİ Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Sakarya Üniversitesi ne aittir. "Uzaktan
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,
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
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.
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık KORELASYON ve REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Bir değişkenin değerinin diğer değişkendeki veya değişkenlerdeki değişimlere bağlı olarak nasıl etkilendiğinin istatistiksel
DetaylıSiirt Üniversitesi Eğitim Fakültesi. Yrd. Doç. Dr. H. Coşkun ÇELİK Arş. Gör. Barış MERCİMEK
Siirt Üniversitesi Eğitim Fakültesi Yrd. Doç. Dr. H. Coşkun ÇELİK Arş. Gör. Barış MERCİMEK EYLÜL-2013 Bilgisayar, uzun ve çok karmaşık hesapları bile büyük bir hızla yapabilen, mantıksal (lojik) bağlantılara
Detaylı1. BETİMSEL ARAŞTIRMALAR
ARAŞTIRMA MODELLERİ 1. BETİMSEL ARAŞTIRMALAR A. BETİMLEME (KAMUOYU) ARAŞTIRMALARI Bir survey yöntemi olan betimleme yöntemi, grupla ilgili, genişliğine bir çalışmadır. Bu tür araştırmalar, çok sayıda
Detaylı1 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
DetaylıPROBLEM BELİRLEME ve LİTERATÜR (ALANYAZIN) TARAMA
PROBLEM BELİRLEME ve LİTERATÜR (ALANYAZIN) TARAMA Araştırma Problemi Araştırma problem çözmeye yönelik bir süreçtir. Bu kapsamda Araştırmaya başlamak için ortaya bir problem konulması gerekir. Öncelikle,
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
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
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,
DetaylıVerilerin Düzenlenmesi
Verilerin Düzenlenmesi İstatistiksel verileri anlamlı hale getirmenin 5 ayrı yolu: 1. Sözel ifadelerle açıklama 2. Tablolar halinde düzenleme 3. Seriler halinde düzenleme 4. Grafiklerle gösterme 5. Bu
DetaylıHipotez. Hipotez Testleri. Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011
Hipotez Hipotez Testleri Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011 Hipotez Nedir? Gözlemlenebilir (araştırılabilir) bir olay, olgu veya fikri mantıklı ve bilimsel olarak açıklamaya yönelik yapılan tahminlerdir.
DetaylıSosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri. Bölüm 8. VERİ İŞLEMEYE HAZIRLIK, TEMEL İSTATİSTİKİ ÖLÇÜLER VE ANALİZ TÜRLERİ Sait Gürbüz - Faruk Şahin
Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri Bölüm 8 VERİ İŞLEMEYE HAZIRLIK, TEMEL İSTATİSTİKİ ÖLÇÜLER VE ANALİZ TÜRLERİ Sait Gürbüz - Faruk Şahin Öğrenim Kazanımları Bu bölümü okuyup anladığınızda; 1. Veri
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
DetaylıMATE 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
DetaylıVeri Toplama Teknikleri
A. Gözlem Yoluyla Veri Toplama Teknikleri B. Soruşturma Yoluyla Nicel Veri Toplama Teknikleri Yazılı Soruşturma Tekniği Anket, Başarı Testi Yapılandırılmış Gözlem Önceden hazırlanmış göstergeler ve semboller
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
DetaylıYürütülen bu çalışmada Ankara ili ile ilgili şu spesifik bilgilerin elde edilmesi amaçlanmıştır.
1.GİRİŞ Varyans İstatistik Araştırma ve Danışmanlık Ltd. Şti. tarafından hazırlanan bu çalışmanın ilgi odağı 29.03.2009 tarihinde yapılacak yerel seçim için Ankara ili seçim sonuçlarının istatistiksel
Detaylı17.ULUSAL TURİZM KONGRESİ
17.ULUSAL TURİZM KONGRESİ 2016 YILI BİLDİRİLERİ ÜZERİNE BİR DEĞERLENDİRME Prof. Dr. A. Celil ÇAKICI Mersin Üniversitesi Turizm Fakültesi YAZAR SAYISI YAZARLARIN UNVAN DAĞILIMI (İlk üç) 1.Yazarın Üniversitesi
DetaylıNİCEL (Quantitative) VERİ TOPLAMA ARAÇLARI
Amaçlar NİCEL (Quantitative) VERİ TOPLAMA ARAÇLARI Bu bölümde ölçümlerin geçerlilik ve güvenilirliği ile veri toplama teknikleri üzerinde durulacaktır. Araştırmanın amacına göre her bir aracın nasıl uygulanacağı
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
DetaylıPARAMETRİK TESTLER. Tek Örneklem t-testi. 200 öğrencinin matematik dersinden aldıkları notların ortalamasının 70 e eşit olup olmadığını test ediniz.
PARAMETRİK TESTLER Tek Örneklem t-testi 200 öğrencinin matematik dersinden aldıkları notların ortalamasının 70 e eşit olup olmadığını test ediniz. H0 (boş hipotez): 200 öğrencinin matematik dersinden aldıkları
DetaylıAraştırma Yöntem ve Teknikleri I
Bu testte 20 soru bulunmaktadır. Araştırma Yöntem ve Teknikleri I DİKKAT! Cevaplarınızı, cevap kâğıdınızın Araştırma Yöntem ve Teknikleri I testi için ayrılan kısmına işaretleyiniz. 1. Aşağıdakilerden
DetaylıLOJİSTİK 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
DetaylıFARKLILIKLARI İNCELEMEYE YÖNELİK ANALİZ TEKNİKLERİ
FARKLILIKLARI İNCELEMEYE YÖNELİK ANALİZ TEKNİKLERİ GİRİŞ Önceki bölümlerde saha çalışmlarında toplanan verilerin analize hazır hale getirlmesi ve nicel analiz tekniklerinin sınıflandırılması üzerinde durulmuştu.
DetaylıNicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri 2013-2014 Bahar Dönemi 13 Mart 2014
Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri BBY606 Araştırma Yöntemleri 2013-2014 Bahar Dönemi 13 Mart 2014 1 Konum ölçüleri Merkezi eğilim ölçüleri Verilerin ortalamaya göre olan gruplanması nasıl?
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
DetaylıİÇİNDEKİLER. Birinci Bölüm UYGULAMA VERİLERİ
İÇİNDEKİLER Birinci Bölüm UYGULAMA VERİLERİ VERİ GRUBU 1. Yüzücü ve Atlet Verileri... 1 VERİ GRUBU 2. Sutopu, Basketbol ve Voleybol Oyuncuları Verileri... 4 VERİ 3. Solunum Yolları Verisi... 7 VERİ 4.
DetaylıBiyoistatistiğe 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,
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 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
DetaylıİSTATİSTİKSEL VERİ ANALİZİ
İSTATİSTİKSEL VERİ ANALİZİ Prof. Dr. Gül ERGÜN Hacettepe Üniversitesi Kasım 2013 İstatistik Nedir? İSTATİSTİK Belirli bir konuda toplanan sayısal değerlerdir. Buna göre, 2012 yılında Türkiye de kayıtlı
DetaylıISTATISTIK VE OLASILIK SINAVI EKİM 2016 WEB SORULARI
SORU- 1 : ISTATISTIK VE OLASILIK SINAVI EKİM 2016 WEB SORULARI X ve Y birbirinden bağımsız iki rasgele değişken olmak üzere, sırasıyla aşağıdaki moment çıkaran fonksiyonlarına sahiptir: 2 2 M () t = e,
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.
DetaylıSosyal Bilimlerde ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ
Sosyal Bilimlerde ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ SPSS Uygulamalı Yeniden Düzenlenmiş (9. Baskı) Prof. Dr. Recai COŞKUN Prof. Dr. Remzi ALTUNIŞIK Prof. Dr. Engin YILDIRIM Sakarya Üniversitesi, İşletme Fakültesi Sakarya
DetaylıMIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu. 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009
MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 Bu materyale atıfta bulunmak ve kullanım koşulları için http://ocw.mit.edu/terms sayfasını ziyaret ediniz.
Detaylı1. ÖLÇME DÜZEYLERİ VE ÖLÇEKLERİN KULLANILMASI Ölçme Düzeylerinin Karşılaştırılması Nominal (Sınıflandırma) Ölçeği
1. ÖLÇME DÜZEYLERİ VE ÖLÇEKLERİN KULLANILMASI Ölçme, kişilerin veya nesnelerin özelliklerine puan, sayı ya da sembol verilmesi işlemidir. Bu işlemin ortaya çıkarılması süreci ne tür bir bilgi arandığı
DetaylıULUSLAR ARASI 9. BEDEN EĞİTİMİ VE SPOR ÖĞRETMENLİĞİ KONGRESİ
ULUSLAR ARASI 9. BEDEN EĞİTİMİ VE SPOR ÖĞRETMENLİĞİ KONGRESİ SPOR YAPAN VE YAPMAYAN ORTA ÖĞRETİM ÖĞRENCİLERİNİN İLETİŞİM BECERİLERİ İLE EMPATİK EĞİLİM DÜZEYLERİNİN BAZI DEĞİŞKENLER AÇISINDAN İNCELENMESİ
DetaylıISL 201 Pazarlama İlkeleri. Doç. Dr. Hayrettin ZENGİN
ISL 201 Pazarlama İlkeleri Doç. Dr. Hayrettin ZENGİN Pazarlama Bilgi Sistemi (PBS) Bir işletmenin pazarlama ile ilgili kararlarının alınmasına yardımcı olacak bilgilerin toplanması, işlenmesi, saklanması
DetaylıParametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler
Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST-4035 2. Ders DEÜ İstatistik Bölümü 208 Güz One Sample Tests İçerik Non-Parametric Statistics Nominal Ordinal Interval Binomial test Kolmogrov-Smirnov test
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
DetaylıPARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER 8
PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER 8 Prof. Dr. Ali ŞEN İki Populasyonun Karşılaştırılması: Eşleştirilmiş Örnekler için Wilcoxon İşaretli Mertebe Testi -BÜYÜK ÖRNEK Bağımsız populasyonlara uygulanan
DetaylıMAN502T İŞLETME YÖNETİMİ İÇİN ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ
MAN502T İŞLETME YÖNETİMİ İÇİN ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ Prof. Dr. Dilek Leblebici Teker Işık Üniversitesi İşletme Bölümü dilek.teker@isikun.edu.tr 0216 528 71 28 1 BÖLÜM 1 BİLİMSEL ARAŞTIRMAYA GİRİŞ 2 BİLİMSEL
DetaylıParametrik 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
DetaylıK BAĞIMSIZ ÖRNEKLEM HİPOTEZ TESTLERİ
K BAĞIMSIZ ÖRNEKLEM HİPOTEZ TESTLERİ Yrd.Doç.Dr. Selçuk Korkmaz Trakya Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Turcosa Analitik Çözümlemeler selcukorkmaz@gmail.com TÜRKİYE EKMUD BİYOİSTATİSTİK
DetaylıSEÇKİSİZ OLMAYAN ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ
SEÇKİSİZ OLMAYAN ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ SEÇKİSİZ OLMAYAN ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ Seçkisiz olmayan örnekleme yöntemleri Fraenkel ve Wallen(2006) ın sınıflandırmasıyla tutarlı olarak ; Sistematik Örnekleme Amaçsal
DetaylıAraştırma Yöntem ve Teknikleri
Araştırma Yöntem ve Teknikleri Veri Kaynakları Verilerin Toplanmasında Kullanılan Teknikler Veri Kaynakları İnsanlar, araştırmalarda çoğu kez bilginin toplandığı kaynaktır. Bu çalışmalarda insanların çeşitli
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
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
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
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ (Veri Önişleme-1) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN
VERİ MADENCİLİĞİ (Veri Önişleme-1) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr Genel İçerik Veri Madenciliğine Giriş Veri Madenciliğinin Adımları Veri Madenciliği Yöntemleri Sınıflandırma Kümeleme
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
DetaylıDeneysel Araştırmalarda Biyoistatistik. Prof. Dr. İsmet DOĞAN AFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ. Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Anabilim Dalı
Deneysel Araştırmalarda Biyoistatistik Prof. Dr. İsmet DOĞAN AFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Anabilim Dalı Genel olarak bilimsel araştırma; problemlere ya da sorunlara güvenilir
Detaylıaraştırma alanı Öğrenme Bellek Algı Heyecanlar PSİKOLOJİNİN ALANLARI Doç.Dr. Halil EKŞİ
PSİKOLOJİNİN ALANLARI Doç.Dr. Halil EKŞİ GELİŞİM PSİKOLOJİSİ Yaşa bağlı organizmadaki değişimleri inceler Çocuk psikolojisi Ergen Psikolojisi Yetişkin Psikolojisi Deneysel Psikoloji Temel psikolojik süreçler
DetaylıFSML / 2009 10 I.Dönem s.gky
FSML / 2009 10 I.Dönem s.gky Bir amaca ulaşmak için izlenen düzenli yola yöntem denir. Bilim olaylar ve olgular ile ilgili genel geçerliliği olan nesnel bilgiler elde etmek ister. Bilimin ortaya koyduğu
DetaylıİÇİNDEKİLER BİLİMSEL ARAŞTIRMAYA İLİŞKİN TEMEL KAVRAMLAR
İÇİNDEKİLER BÖLÜM I Doç. Dr. Hüseyin Yolcu BİLİMSEL ARAŞTIRMAYA İLİŞKİN TEMEL KAVRAMLAR Giriş -------------------------------------------------------------------------------------------- 3 Bilim ve Bilimsel
DetaylıKRUSKAL WALLIS VARYANS ANALİZİ. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
KRUSKAL WALLIS VARYANS ANALİZİ Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı ükruskal Wallis varyans analizi, tek yönlü varyans analizinin parametrik olmayan karşılığıdır. üveriler ölçümle
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
Detaylı