BİYOİSTATİSTİK Grafikler Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
|
|
- Tülay İnci
- 7 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 BİYOİSTATİSTİK Grafikler Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: 1
2 Hangi Grafik?Neden? 1. Veri çeşidine göre değişir. 2. Neyi göstermek istediğinize göre değişir. 3. Mevcut paket programa göre değişir. 2 2
3 1. Sınıflayıcı (Nominal) ve Sıralayıcı (Ordinal) Veriler İçin Tablo ve Grafikler Tek bir değişken için Frekans tablosu-örnek1 Pasta (pie)-örnek2 ve çubuk (bar) grafikleri-örnek3 İki değişken için Çapraz (contingency) tablo-örnek4 Çubuk grafikleri-örnek5 3
4 1. Sınıflayıcı (Nominal) ve Sıralayıcı (Ordinal) Veriler İçin Tablo ve Grafikler (devam) Tek bir değişken için Frekans tablosu-örnek1 Pasta (pie)-örnek2 ve çubuk (bar) grafikleri-örnek3 İki değişken için Çapraz (contingency) tablo-örnek4 Çubuk grafikleri-örnek5 4
5 ÖRNEK-1(Sınıflayıcı) Tablo 1. Kullanılan ilaçlara göre dağılım İlaç Frekans Yüzde(%) A B Kontrol Toplam
6 ÖRNEK-1(Sıralayıcı) Tablo 2. VKI ye göre hastaların beden yapısı dağılımı Beden yapısı Frekans Oran (Kümülatif) Eklemeli Oran Zayıf Normal Hafif Şişman Şişman Toplam
7 1. Sınıflayıcı (Nominal) ve Sıralayıcı (Ordinal) Veriler İçin Tablo ve Grafikler (devam) Tek bir değişken için Frekans tablosu-örnek1 Pasta (pie)-örnek2 ve çubuk (bar) grafikleri-örnek3 İki değişken için Çapraz (contingency) tablo-örnek4 Çubuk grafikleri-örnek5 7
8 ÖRNEK-2 Şekil 1. VKİ ye göre vücut yapısı dağılımı Beden Yapısı Zayıf Normal Hafif şişman Şişman
9 Pasta Diyagramı (devam) 1.Toplamda sınıflar arası dağılımları gösterir. 2.Değişken düzeyleri arası farklılıkları ortaya koyar. 3.Açı Büyüklüğü (360 )(Yüzdelik) Mat. 10% Kategoriler 36 Bilg. 25% İst. 65% (360 ) (10%) = 36 9
10 1. Sınıflayıcı (Nominal) ve Sıralayıcı (Ordinal) Veriler İçin Tablo ve Grafikler (devam) Tek bir değişken için Frekans tablosu-örnek1 Pasta (pie)-örnek2 ve çubuk (bar) grafikleri-örnek3 İki değişken için Çapraz (contingency) tablo-örnek4 Çubuk grafikleri-örnek5 10
11 ÖRNEK-3 Şekil 2. VKİ ye göre vücut yapısı dağılımı 11
12 Çubuk (bar) Grafiği (devam) Sınıflayıcı değişkenler için yatay çubuklar 0.5 ya da 1 çubuk boşluğu Kategoriler Bilg. Mat. İst. Çubuk uzunluğu, frekans veya % gösterir. Çubuk genişlikleri eşit Sıfır Noktası Yüzdeler de kullanılabilir Frekans 12
13 Çubuk (bar) Grafiği (devam) Birth Order of Spring 1998 Stat 250 Students Percent n=92 students Middle Oldest Only Youngest Birth Order 13 13
14 1. Sınıflayıcı (Nominal) ve Sıralayıcı (Ordinal) Veriler İçin Tablo ve Grafikler (devam) Tek bir değişken için Frekans tablosu-örnek1 Pasta (pie)-örnek2 ve çubuk (bar) grafikleri-örnek3 İki değişken için Çapraz (contingency) tablo-örnek4 Çubuk grafikleri-örnek5 14
15 ÖRNEK-4 Tablo 3. Cinsiyete göre beden yapısı dağılım Erkek Kadın Beden yapısı Frekans (%) Frekans (%) Toplam Zayıf Normal H. Şişman Şişman Toplam
16 Örnek-4 (SPSS Tablosu) 16
17 1. Sınıflayıcı (Nominal) ve Sıralayıcı (Ordinal) Veriler İçin Tablo ve Grafikler (devam) Tek bir değişken için Frekans tablosu-örnek1 Pasta (pie)-örnek2 ve çubuk (bar) grafikleri-örnek3 İki değişken için Çapraz (contingency) tablo-örnek4 Çubuk grafikleri-örnek5 17
18 ÖRNEK-5 Şekil 3. Cinsiyete göre beden yapısı dağılımı 18
19 2. Nümerik Veriler için Tablo ve Grafikler Tek bir değişken için Sınıflandırılmış Verilerde Frekans Tablosu: değişkenin çok sayıda farklı değer aldığı durumlarda, veriler sınıflandırılmak zorundadır.örnek6 Gövde ve Yaprak Tablosu. Örnek7 Histogram (frekans tablosundaki bilgiler kullanılır) Örnek8, frekans poligonu Örnek9, box grafiği Örnek10 İki değişken için Frekans tablosu, gövde ve yaprak tablosu Frekans poligonu Örnek11, box grafiği Örnek12, nokta (dot) grafiği Örnek13, serpme(scatter) grafiği Örnek14. 19
20 2. Nümerik Veriler için Tablo ve Grafikler (devam) Tek bir değişken için Sınıflandırılmış Verilerde Frekans Tablosu: değişkenin çok sayıda farklı değer aldığı durumlarda, veriler sınıflandırılmak zorundadır.örnek6 Gövde ve Yaprak Tablosu. Örnek7 Histogram (frekans tablosundaki bilgiler kullanılır) Örnek8, frekans poligonu Örnek9, box grafiği Örnek10 İki değişken için Frekans tablosu, gövde ve yaprak tablosu Frekans poligonu Örnek11, box grafiği Örnek12, nokta (dot) grafiği Örnek13, serpme(scatter) grafiği Örnek14. 20
21 ÖRNEK-6 Tablo 4. Hastaların yaşlara göre dağılımı Yaş Frekans Yüzde(%) (Kümülatif) Eklemeli Yüzde Toplam
22 Örnek-6 (SPSS tablosu) 22
23 2. Nümerik Veriler için Tablo ve Grafikler (devam) Tek bir değişken için Sınıflandırılmış Verilerde Frekans Tablosu: değişkenin çok sayıda farklı değer aldığı durumlarda, veriler sınıflandırılmak zorundadır.örnek6 Gövde ve Yaprak Tablosu. Örnek7 Histogram (frekans tablosundaki bilgiler kullanılır) Örnek8, frekans poligonu Örnek9, box grafiği Örnek10 İki değişken için Frekans tablosu, gövde ve yaprak tablosu Frekans poligonu Örnek11, box grafiği Örnek12, nokta (dot) grafiği Örnek13, serpme(scatter) grafiği Örnek14. 23
24 Gövde-Yaprak Diyagramı Ölçülebilir veriler için kullanılır. Her bir gözlem değeri gövde ve yaprak olarak ifade edilir. Önce, gövdeler bir kolon hizasında yazılır. Yapraklar da daha sonra gövdeye ilave edilir
25 Gövde-ve-Yaprak 1.Her bir gözlem Gövde ve Yaprak Değerler olarak bölünür. Gövde sınıf değerleri Yaprak frekans değerleri (Sayı) Veriler: 21, 24, 24, 26, 27, 27, 30, 32, 38, 41 25
26 ÖRNEK-7(Hasta-yaş dağılımı) A Yaş (yıl) B Kont Gövde Yaprak Yaş (yıl) Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 11, , , , , , Stem width: 10,00 Each leaf: 1 case(s) 26
27 Gövde ve Yaprak Diyagramı (SPSS çıktısı) Stem-and-leaf of Shoes N = 139 Leaf Unit = (33)
28 2. Nümerik Veriler için Tablo ve Grafikler (devam) Tek bir değişken için Sınıflandırılmış Verilerde Frekans Tablosu: değişkenin çok sayıda farklı değer aldığı durumlarda, veriler sınıflandırılmak zorundadır.örnek6 Gövde ve Yaprak Tablosu. Örnek7 Histogram (frekans tablosundaki bilgiler kullanılır) Örnek8, frekans poligonu Örnek9, box grafiği Örnek10 İki değişken için Frekans tablosu, gövde ve yaprak tablosu Frekans poligonu Örnek11, box grafiği Örnek12, nokta (dot) grafiği Örnek13, serpme(scatter) grafiği Örnek14. 28
29 ÖRNEK-8 (Hastaların yaş dağılımı) 29
30 Histogram (devam) Aralıklı ölçekte ölçülmüş verilerin özetinde kullanılır. Her bir aralık için bir çubuk çizilir. Çubuğun yüksekliği de, örneklemde o değerden bulunan sayı (yüzde) kadar olur. Çubuk grafik, nitel veri için; Histogram, nicel veriler için kullanılır
31 31 Frekans Sayı Histogram (devam) Alt Sınırlar Sınıf 15 x < x< x< 45 Frek Çubuklar birleşik 31
32 Histogram (devam) Age of Spring 1998 Stat 250 Students n=92 students Age (in years) 32 32
33 Histogram (devam) Age of Spring 1998 Stat 250 Students n=92 students Age (in years) Az sayıda aralık varsa; 33
34 Histogram (devam) GPAs of Spring 1998 Stat 250 Students 7 6 Frequency (Count) n=92 students GPA 34 Çok fazla sayıda aralık varsa; 34
35 2. Nümerik Veriler için Tablo ve Grafikler (devam) Tek bir değişken için Sınıflandırılmış Verilerde Frekans Tablosu: değişkenin çok sayıda farklı değer aldığı durumlarda, veriler sınıflandırılmak zorundadır.örnek6 Gövde ve Yaprak Tablosu. Örnek7 Histogram (frekans tablosundaki bilgiler kullanılır) Örnek8, frekans poligonu Örnek9, box grafiği Örnek10 İki değişken için Frekans tablosu, gövde ve yaprak tablosu Frekans poligonu Örnek11, box grafiği Örnek12, nokta (dot) grafiği Örnek13, serpme(scatter) grafiği Örnek14. 35
36 ÖRNEK-9 (Hastaların yaş dağılımı) 36
37 2. Nümerik Veriler için Tablo ve Grafikler (devam) Tek bir değişken için Frekans Tablosu: değişkenin çok sayıda farklı değer aldığı durumlarda, veriler sınıflandırılmak zorundadır.örnek6 Gövde ve Yaprak Tablosu. Örnek7 Histogram (frekans tablosundaki bilgiler kullanılır) Örnek8, frekans poligonu Örnek9, box grafiği Örnek10 İki değişken için Frekans tablosu, gövde ve yaprak tablosu Frekans poligonu Örnek11, box grafiği Örnek12, nokta (dot) grafiği Örnek13, serpme(scatter) grafiği Örnek14. 37
38 ÖRNEK-10 Box grafiği 38
39 39
40 2. Nümerik Veriler için Tablo ve Grafikler (devam) Tek bir değişken için Sınıflandırılmış Verilerde Frekans Tablosu: değişkenin çok sayıda farklı değer aldığı durumlarda, veriler sınıflandırılmak zorundadır.örnek6 Gövde ve Yaprak Tablosu. Örnek7 Histogram (frekans tablosundaki bilgiler kullanılır) Örnek8, frekans poligonu Örnek9, box grafiği Örnek10 İki değişken için Frekans tablosu, gövde ve yaprak tablosu Frekans poligonu Örnek11, box grafiği Örnek12, nokta (dot) grafiği Örnek13, serpme(scatter) grafiği Örnek14. 40
41 Örnek-11 (cinsiyete göre yaş dağılımı) 41
42 2. Nümerik Veriler için Tablo ve Grafikler (devam) Tek bir değişken için Sınıflandırılmış Verilerde Frekans Tablosu: değişkenin çok sayıda farklı değer aldığı durumlarda, veriler sınıflandırılmak zorundadır.örnek6 Gövde ve Yaprak Tablosu. Örnek7 Histogram (frekans tablosundaki bilgiler kullanılır) Örnek8, frekans poligonu Örnek9, box grafiği Örnek10 İki değişken için Frekans tablosu, gövde ve yaprak tablosu Frekans poligonu Örnek11, box grafiği Örnek12, nokta (dot) grafiği Örnek13, serpme(scatter) grafiği Örnek14. 42
43 Örnek-12 (ilaç gruplarına göre VKİ dağılımı) 43
44 2. Nümerik Veriler için Tablo ve Grafikler (devam) Tek bir değişken için Sınıflandırılmış Verilerde Frekans Tablosu: değişkenin çok sayıda farklı değer aldığı durumlarda, veriler sınıflandırılmak zorundadır.örnek6 Gövde ve Yaprak Tablosu. Örnek7 Histogram (frekans tablosundaki bilgiler kullanılır) Örnek8, frekans poligonu Örnek9, box grafiği Örnek10 İki değişken için Frekans tablosu, gövde ve yaprak tablosu Frekans poligonu Örnek11, box grafiği Örnek12, nokta (dot) grafiği Örnek13, serpme(scatter) grafiği Örnek14. 44
45 Nokta Diyagramı (devam) Ölçülebilir veriler içindir. Yatay eksen ölçümleri gösterir. Her bir gözlem değeri bir noktaya denk gelir
46 Örnek-13 46
47 Nokta Diyagramı (devam) 47 47
48 2. Nümerik Veriler için Tablo ve Grafikler (devam) Tek bir değişken için Sınıflandırılmış Verilerde Frekans Tablosu: değişkenin çok sayıda farklı değer aldığı durumlarda, veriler sınıflandırılmak zorundadır.örnek6 Gövde ve Yaprak Tablosu. Örnek7 Histogram (frekans tablosundaki bilgiler kullanılır) Örnek8, frekans poligonu Örnek9, box grafiği Örnek10 İki değişken için Frekans tablosu, gövde ve yaprak tablosu Frekans poligonu Örnek11, box grafiği Örnek12, nokta (dot) grafiği Örnek13, serpme(scatter) grafiği Örnek14. 48
49 Örnek-14 49
50 Serpme Diyagramı (devam) İki ölçülebilir değişken arasındaki ilişkiyi görmek için kullanılır. Yatay eksen bir değişkenin aldığı değerleri düşey eksen diğer bir değişkenin aldığı değerleri gösterir. Her bir nokta, her bir ölçüm çiftini göstermektedir
51 Serpme Diyagramı (devam) Foot sizes of Spring 1998 Stat 250 students n=88 students Left foot (in cm) 51
52 Serpme Diyagramı (devam) Lengths of left forearms and head circumferences of Spring 1998 Stat 250 Students n=89 students Head circumference (in cm) 52 İlişki yok 52
53 Hangi Grafik Ne Zaman Kullanılır? Gövde-ve-Yaprak diyagramı ve nokta diyagramı küçük veri grupları için kullanılır. Histogram büyük veri grupları için daha uygundur. Histogram, verilerin şeklini görmek için oldukça uygundur. Çubuk grafik, nitel veriler için; histogram, nicel veriler için kullanılır
54 Verilerin Sunumunda Yapılan Hatalar 54
55 Kalitesiz Grafik Kötü Sunum Minimum Maaş 1960: $ : $ : $ : $ $ İyi Sunum Minimum Maaş
56 Sıkıştırılmış dikey eksen Kötü Sunum İyi Sunum 200 $ Satışlar 50 $ Satışlar Q1 Q2 Q3 Q4 0 Q1 Q2 Q3 Q4 56
57 Dikey Eksende Sıfır Noktası Yok Kötü Sunum İyi Sunum 45 $ Aylık Satışlar 60 $ Aylık Satışlar O M M T E K O M M T E K 57
58 arası evlenme hızı İyi Sunum Kötü Sunum MARRIAGE YEAR
59 Özel Diş Hastanesi Örneği (devam) Özel Diş Hastanesi, İzmir ilinde faaliyet gösteren 5 farklı diş hastanesinden birisidir. Hastane yönetimi, karlılık açısından hastanenin ne durumda olduğunu merak etmektedir. Bu nedenle, görevlendirdiği bir maliyet uzmanını, İzmir ilindeki diş hastanelerinin maliyet analizlerini inceleyerek hastane yönetimine etkili bir sunum yapması ve rapor hazırlaması için görevlendirir. 59
60 Tablo 1. İzmir ili için 2015 yılına ait aylık ve yıllık toplam kar miktarları 2015 Yılı Özel Diş Hst. Beyaz Diş Hst. DişKo Hst. Ege Diş Hst. MediDiş Hst. Ocak Şubat Mart Nisan Mayıs Haziran Temmuz Ağustos Eylül Ekim Kasım Aralık Toplam
61 Bu tablodaki bilgileri göz önüne alarak kar miktarları için hangi tür grafik uygundur? 61
62 yılı için tüm hastanelerin aylık kar miktarları Özel Diş Hst. Beyaz Diş Hst. DişKo Hst. Ege Diş Hst. MediDiş Hst
63 2015 yılı için tüm hastanelerin aylık kar miktarları Özel Diş Hst. Beyaz Diş Hst. DişKo Hst. Ege Diş Hst. MediDiş Hst
64 Maliyet uzmanı, hastaların beklentilerini ve düşüncelerini öğrenmek üzere son bir ay içerisinde İzmir ilinde diş hastanelerine gelen 7500 kişiye, bir anket çalışması uygulanacağını ve sonuçlarını bir ay içinde bir rapor halinde sunacağını hastane yönetimine iletir. Bu anket çalışmasında kitleyi tanımlayınız. İzmir ilinde diş hastanesine başvuran hastalar 64
65 Siz olsanız hazırlayacağınız ankette Özel Diş hastanesine başvuran hastalara hangi soruları yöneltirdiniz? Yaşı, cinsiyeti, mesleği, gelir düzeyi, hangi nedenle hastaneye başvurduğu, hastaneye kaçıncı gelişi, memnuniyet düzeyi, hastane için önerileri... 65
66 Ankete katılanların cinsiyeti, yaşı, mesleği, hastaneye başvuru nedeni ve buna benzer verileri; veri türleri açısından nasıl sınıflandırılabilir? 66
67 1. Cinsiyeti, Nitel 2. Yaşı, Nicel 3. Mesleği, Nitel 4. Gelir düzeyi (düşük,orta, yüksek), Nitel 5. Hangi nedenle hastaneye başvurduğu, Nitel 6. Hastaneye kaçıncı gelişi, Nicel 7. Memnuniyet düzeyi (memnun, kararsız, memnun değil) Nitel 8. Hastane için önerileri. Nitel 67
68 Anket Sonuçları Tablo 1: Bireylerin cinsiyete göre dağılımı Cinsiyet Sayı Yüzde Kadın Erkek Toplam Cinsiyete gore dagilim Erkek Kadın Şekil 1: Bireylerin cinsiyete göre dağılımı 68
69 Anket Sonuçları-devam AGE Cases weighted by FREQUENC Şekil 2: Bireylerin yaş grubuna göre dağılımı 69
70 Anket Sonuçları-devam Mesleklere gore dagilim , , ,7 7,07 0 Memur İşçi Serbest Meslek İşsiz Şekil 3. Bireylerin mesleklerine göre dağılımı 70
71 Memur İşçi Serbest Meslek İşsiz Toplam Anket Sonuçları-devam Özel Diş Hst Beyaz Diş Hst DişKo Hst Ege Diş Hst MediDiş Hst Toplam Tablo 1. Meslek grubuna göre başvurulan diş hastanesi arasında çapraz tablo 71
72 Alıştırmalar 1. Aşağıdaki pasta diyagramında 50 kişilik bir sınıfta özel ders alan öğrencilerin yüzdeleri verilmektedir. Buna göre. dersini alan öğrenci sayısı 14 tür. Biyoloji 32% Matematik 24% Kimya 16% Fizik 28% 72
73 Alıştırmalar (devam) 1. Aşağıdaki pasta diyagramında 50 kişilik bir sınıfta özel ders alan öğrencilerin yüzdeleri verilmektedir. Buna göre fizik.. dersini alan öğrenci sayısı 14 tür. Biyoloji 32% Matematik 24% Kimya 16% Fizik 28% 73
74 Alıştırmalar (devam) 2. Çubuk grafik,. veriler için; histogram,. veriler için kullanılır. 74
75 Alıştırmalar (devam) 2. Çubuk grafik,.nitel. veriler için; histogram,.nicel. veriler için kullanılır. 75
76 Alıştırmalar (devam) 3. İki ölçülebilir değişken arasındaki ilişkiyi görmek için... kullanılır. 76
77 Alıştırmalar (devam) 3. İki ölçülebilir değişken arasındaki ilişkiyi görmek için serpme diyagramı... kullanılır. 77
78 Alıştırmalar (devam) 4. Bir diş hekiminin muayenehanesine gelen hastaların ağızlarındaki dolgu sayıları elde edilmiştir. Bu veri setinin grafiksel gösterimi için çubuk grafik uygun bir araçtır. Doğru 78
79 Alıştırmalar (devam) 5. Bir diş hastanesinde bir yıl boyunca yapılan alt çene ameliyatı sayısı için histogram çizilebilir. Yanlış 79
80 Alıştırmalar (devam) 6. Gövde-ve-Yaprak diyagramı ve nokta diyagramı küçük veri grupları için kullanılır. Doğru 80
81 Alıştırmalar (devam) 7. Grafiklerle ilgili olarak aşağıdakilerden hangisi yanlıştır? a. Pasta grafiği sınıflayıcı ölçekteki veriler için kullanılır. b. Çubuk grafiği gruplandırılmış nicel veriler için kullanılır. c. Histogram çizilebilmesi için verilerin en az aralıklı ölçekte ölçülmüş olması gerekir. d. Sıralayıcı ölçekteki veriler çubuk grafiği ile gösterilebilir. 81
82 Alıştırmalar (devam) 7. Grafiklerle ilgili olarak aşağıdakilerden hangisi yanlıştır? a. Pasta grafiği sınıflayıcı ölçekteki veriler için kullanılır. b. Çubuk grafiği gruplandırılmış nicel veriler için kullanılır. c. Histogram çizilebilmesi için verilerin en az aralıklı ölçekte ölçülmüş olması gerekir. d. Sıralayıcı ölçekteki veriler çubuk grafiği ile gösterilebilir. 82
83 Alıştırmalar (devam) 8. Aşağıdaki çubuk grafik şekli için aşağıdakilerden hangi tanım uygundur? a. Bir şey söylenemez b. Sağa çarpık c. Sola çarpık d. Simetrik
84 Alıştırmalar (devam) 8. Aşağıdaki çubuk grafik şekli için aşağıdakilerden hangi tanım uygundur? a. Bir şey söylenemez b. Sağa çarpık c. Sola çarpık d. Simetrik
85 9. Yukarıdaki histograma göre 3 ten küçük kaç gözlem vardır? a. 5 b. 7 c. 11 d
86 9. Yukarıdaki histograma göre 4 ten küçük kaç gözlem vardır? a. 5 b. 7 c. 11 d
87 MADENLER Bakır Çinko 7 Miktar (ton) ,5 4, , Yıllar 10. Verilen sütun grafik için hangisi doğrudur? a. Son 5 yılda çıkarılan toplam çinko miktarı toplam bakır miktarından fazladır. b. Çinko madeni bakır madeninden her zaman daha fazla çıkarılmıştır. c. Son 5 yılda çıkarılan bakır miktarı 30 tondan fazladır. d yılına kadar çıkarılan çinko miktarında artış gözlenmiştir. 87
88 MADENLER Bakır Çinko 7 Miktar (ton) ,5 4, , Yıllar 10. Verilen sütun grafik için hangisi doğrudur? a. Son 5 yılda çıkarılan toplam çinko miktarı toplam bakır miktarından fazladır. b. Çinko madeni bakır madeninden her zaman daha fazla çıkarılmıştır. c. Son 5 yılda çıkarılan bakır miktarı 30 tondan fazladır. d yılına kadar çıkarılan çinko miktarında artış gözlenmiştir. 88
89 Haftaya derste anlatılacak konular Uygulama 1 89
Üretim Süreci: Girdi İşlem Ürün (Sonuç) Araştırma Süreci: Hangi alanda olursa olsun araştırma bir BİLGİ ye ulaşma sürecidir.
BİYOİSTATİSTİK Üretim Süreci: Girdi İşlem Ürün (Sonuç) Araştırma Süreci: Hangi alanda olursa olsun araştırma bir BİLGİ ye ulaşma sürecidir. Veri Analiz Bilgi El ile ya da birtakım bilgisayar programları
DetaylıBİYOİSTATİSTİK Tablo Hazırlama Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Tablo Hazırlama Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr Bir çalışmada elde edilen
DetaylıBiyoistatistik. Uygulama 1
Biyoistatistik Uygulama 1 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi,Tıp Fakültesi,Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim A.D. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 DİŞ MACUNU-TEMDİŞ TEMPA Temizlik
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
DetaylıBİYOİSTATİSTİK. Ödev Çözümleri. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Ödev Çözümleri Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr Ödev 1 Çözümleri 2 1. Bir sonucun
DetaylıVerilerin Özetlenmesinde Kullanılan Tablolar ve Grafiksel Yöntemler
Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Tablolar ve Grafiksel Yöntemler Frekans Dağılımları Verilerin Düzenlenmesi Sıralı dizi bir dizi verinin küçükten büyüğe yada büyükten küçüğe göre sıralanması Dağılı
DetaylıSıklık Tabloları, BASİT ve TEK değişkenli Grafikler Ders 3 ve 4 ve 5
Sıklık Tabloları, BASİT ve TEK değişkenli Grafikler Ders 3 ve 4 ve 5 Sıklık Tabloları Veri dizisinde yer alan değerlerin tekrarlama sayılarını içeren tabloya sıklık tablosu denir. Tek değişken için çizilen
Detaylıİstatistik 1 BÖLÜM 2
İstatistik 1 BÖLÜM 2 VERİ SETLERİNİN ÖZETLENMESİNDE KULLANILAN SIKLIK DAĞILIM TABLOLARI VE GRAFİKSEL YÖNTEMLER 1 İşlenecek Konular VERİ TÜRLERİ VE SAYISAL OLMAYAN İSTATİSTİKSEL ÖZETLEME YÖNTEMLERİ Temel
Detaylıwww.mehmetaksarayli.com www.mehmetaksarayli.com 1. Sözel ifadelerle açıklama 2. Tablolar halinde düzenleme 3. Grafikle gösterme
VERİLERİN TABLO VE GRAFİKLARLE GÖSTERİLMESİ Dr. Mehmet AKSARAYLI D.E.Ü. İ.İ.B.F..B.F. EKONOMETRİ BÖLÜMÜ mehmet.aksarayli@deu.edu.tr Bölümün Amaçları Bu Bölümü tamamladıktan sonra neleri yapabileceksiniz:
DetaylıİSTATİSTİK I KISA ÖZET KOLAYAOF
DİKKATİNİZE: BURADA SADECE ÖZETİN İLK ÜNİTESİ SİZE ÖRNEK OLARAK GÖSTERİLMİŞTİR. ÖZETİN TAMAMININ KAÇ SAYFA OLDUĞUNU ÜNİTELERİ İÇİNDEKİLER BÖLÜMÜNDEN GÖREBİLİRSİNİZ. İSTATİSTİK I KISA ÖZET KOLAYAOF 2 Kolayaof.com
DetaylıBÖLÜM 4 FREKANS DAĞILIMLARININ GRAFİKLE GÖSTERİLMESİ
BÖLÜM 4 FREKANS DAĞILIMLARININ GRAFİKLE GÖSTERİLMESİ Frekans dağılımlarının betimlenmesinde frekans tablolarının kullanılmasının yanı sıra grafik gösterimleri de sıklıkla kullanılmaktadır. Grafikler, görselliği
DetaylıFREKANS VERİLERİ. Prof.Dr. Levent ŞENYAY III - 1
3 FREKANS VERİLERİ 3.1. Frekans Tablolarının Düzenlenmesi 3.2. Frekans poligonu 3.3. Frekans tablosu hazırlama 3.4. Frekans Histogramı 3.5. Frekans eğrisi tipleri 3.6. Diğer İstatistiksel Grafik Gösterimler
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
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
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
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
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
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
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
DetaylıGRAFİK YORUMLAMA. 1 ) Sütun Grafiği : Belirli bir zaman aralığında bazı veri grup-
GRAFİK YORUMLAMA Verilerin veya karşılaştırılması yapılacak değişkenlerin çizgi, tablo, nokta veya şekillerle ifade edilmesine grafik adı verilir. Grafik türleri olarak; sütun, çizgi, daire, histogram,
DetaylıUygulama 3 Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Uygulama 3 Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr Olasılık Hatırlatma Olasılık teorisi,
DetaylıÖrnek...4 : İlk iki sınavında 75 ve 82 alan bir öğrencinin bu dersin ortalamasını 5 yapabilmek için son sınavdan kaç alması gerekmektedir?
İSTATİSTİK Bir sonuç çıkarmak ya da çözüme ulaşabilmek için gözlem, deney, araştırma gibi yöntemlerle toplanan bilgiye veri adı verilir. Örnek...4 : İlk iki sınavında 75 ve 82 alan bir öğrencinin bu dersin
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
DetaylıBİYOİSTATİSTİK 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
DetaylıProf.Dr.İhsan HALİFEOĞLU
Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU ÖDEV: Aşağıda verilen 100 öğrenciye ait gözlem değerlerinin aritmetik ortalama, standart sapma, ortanca ve tepe değerini bulunuz. (sınıf aralığını 5 alınız) 155 160 164 165 168
Detaylı25/10/2008. Bölüm 1 Verileri Grafiklerle İfade Etme. Bir bireyi belirleyen niteliklerin her
İstatistik ve Olasılık Kaynak: Robert J. Beaver Barbara M. Beaver Willia Mendenhall Presentation designed and written by: Barbara M. Beaver A division of Thoson Learning, Inc. İstatistik ve Olasılık Bölü
DetaylıBölüm 2 VERİLERİN DERLENMESİ VE SUNUMU
Bölüm 2 VERİLERİN DERLENMESİ VE SUNUMU 1 Verilerin Derlenmesi ve Sunulması Anakütleden alınan örnek yardımıyla elde edilen veriler derlendikten sonra çizelgeler ve grafikler halinde bir diğer analize hazır
DetaylıBİYOİSTATİSTİK Uygulama 4 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Uygulama 4 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 Örnek Senaryo İmplant üreten İMPLANTDENT
DetaylıYrd. Doç. Dr. Sedat Şen 9/27/2018 2
2.SUNUM Belirli bir amaç için toplanmış verileri anlamlı haline getirmenin farklı yolları vardır. Verileri sözel ifadelerle açıklama Verileri tablolar halinde düzenleme Verileri grafiklerle gösterme Veriler
DetaylıTek Değişkenli ve Çok Değişkenli Tablolar ve Grafikler
Tek Değişkenli ve Çok Değişkenli Tablolar ve Grafikler Umut Al umutal@hacettepe.edu.tr - 1 Plan İlgili kavramlar Tablo ne zaman kullanılır? Grafik nasıl üretilir? Örnekler Dikkat edilmesi gerekenler -
DetaylıVERİLERİ ÖZETLEME. Prof.Dr. Levent ŞENYAY III - 1
3 VERİLERİ ÖZETLEME 3.. Frekans Tablolarının Düzenlenmesi 3.2. Frekans poligonu 3.3. Frekans tablosu hazırlama 3.4. Frekans Histogramı 3.5. Frekans eğrisi tipleri 3.6. Diğer İstatistiksel Grafik Gösterimler
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
DetaylıVERİLERİN GRAFİKLER YARDIMIYLA SUNUMU. 3.2.1.Daire Grafikleri Yardımıyla Verilerin Sunumu. 3.2.2.Sütun(Çubuk) Grafikleri Yardımıyla Sunumu
SAÜ 3. BÖLÜM VERİLERİN GRAFİKLER YARDIMIYLA SUNUMU PROF. DR. MUSTAFA AKAL İÇİNDEKİLER 3.2.Grafiksel Sunumlar 3.2.1.Daire Grafikleri Yardımıyla Verilerin Sunumu 3.2.2.Sütun(Çubuk) Grafikleri Yardımıyla
DetaylıBölüm 2. Frekans Dağılışları VERİLERİN DERLENMESİ VE SUNUMU. Frekans Tanımı. Verilerin Derlenmesi ve Sunulması
Verilerin Derlenmesi ve Sunulması Bölüm VERİLERİN DERLENMESİ VE SUNUMU Anakütleden alınan örnek yardımıyla elde edilen veriler derlendikten sonra çizelgeler ve grafikler halinde bir diğer analize hazır
DetaylıVERİ KÜMELERİNİ BETİMLEME
BETİMLEYİCİ İSTATİSTİK VERİ KÜMELERİNİ BETİMLEME Bir amaç için derlenen verilerin tamamının olduğu, veri kümesindeki birimlerin sayısal değerlerinden faydalanarak açık ve net bir şekilde ilgilenilen özellik
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
DetaylıCopyright 2004 Pearson Education, Inc. Slide 1
Slide 1 Bölüm 2 Verileri Betimleme, Keşfetme, ve Karşılaştırma 2-1 Genel Bakış 2-2 Sıklık Dağılımları 2-3 Verilerin Görselleştirilmesi 2-4 Merkezi Eğilim Ölçüleri 2-5 Değişimin Ölçülmesi 2-6 Nispi Sabitlerin
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
DetaylıTABLO ve GRAFİKLER. Epidemiyoloji Konferansları Serisi 14.05.2015. Prof. Dr. Bahar GÜÇİZ DOĞAN, HÜTF Halk Sağlığı AD.
TABLO ve GRAFİKLER Epidemiyoloji Konferansları Serisi 14.05.2015 Prof. Dr. Bahar GÜÇİZ DOĞAN, HÜTF Prof. Dr. Bahar GÜÇİZ DOĞAN, HÜTF Neden gerekli? Tablo ve grafikler araştırma sonucunda elde edilen verilerin
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,
DetaylıTek Değişkenli ve Çok Değişkenli Tablolar ve Grafikler
Tek Değişkenli ve Çok Değişkenli Tablolar ve Grafikler Umut Al umutal@hacettepe.edu.tr BBY 375, 24 Ekim 2014-1 Plan İlgili kavramlar Tablo ne zaman kullanılır? Grafik nasıl üretilir? Örnekler Dikkat edilmesi
DetaylıTek Değişkenli ve Çok Değişkenli Tablolar ve Grafikler
Tek Değişkenli ve Çok Değişkenli Tablolar ve Grafikler Umut Al umutal@hacettepe.edu.tr BBY 375, 4 Kasım 2016-1 Plan İlgili kavramlar Tablo ne zaman kullanılır? Grafik nasıl üretilir? Örnekler Dikkat edilmesi
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
DetaylıTek Değişkenli ve Çok Değişkenli Tablolar ve Grafikler
Tek Değişkenli ve Çok Değişkenli Tablolar ve Grafikler Umut Al umutal@hacettepe.edu.tr BBY 375, 16 Ekim 2015-1 Plan İlgili kavramlar Tablo ne zaman kullanılır? Grafik nasıl üretilir? Örnekler Dikkat edilmesi
DetaylıJEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ. Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA
JEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA Karadeniz Teknik Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü Trabzon, 2018 VERİLERİN İRDELENMESİ Örnek: İki nokta arasındaki uzunluk 80 kere
DetaylıVeri Toplama, Verilerin Özetlenmesi ve Düzenlenmesi. BBY 606 Araştırma Yöntemleri
Veri Toplama, Verilerin Özetlenmesi ve Düzenlenmesi BBY 606 Araştırma Yöntemleri 1 SPSS in açılması 2 SPSS programı 3 Veri giriş ekranı 4 Değişken giriş ekranı 5 Veri toplama Kayıtlardan yararlanarak Örneğin
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
Detaylı3. Ders Çok Boyutlu (Değişkenli) Veri Analizi
3. Ders Çok Boyutlu (Değişkenli) Veri Analizi Veri: Boy ölçüleri (boy-kol-omuz-kalça-bacak uzunluğu) Ölçü birimi: cm boy kol omuz kalca bacak 18 77 98 12 11 163 66 72 9 97 183 73 99 113 91 16 86 7 95 12
DetaylıDers 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I
ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I İstatistik Nedir? İstatistik kelimesi ilk olarak Almanyada devlet anlamına gelen status kelimesine dayanılarak kullanılmaya
DetaylıDeğer Frekans
Veri Rasgelelik içeren olgulardan elde edilen ölçüm (gözlem) değerlerine istatistiksel veri veya kısaca veri (data) diyelim. Verilerin deneyler sonucu veya doğal şartlarda olguları gözlemekle elde edildiğini
DetaylıVerilerin Özetlenmesinde Kullanılan Sayısal Yöntemler
Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Sayısal Yöntemler Merkezi Eğilim Ölçüleri Merkezi eğilim ölçüsü, bir veri setindeki merkezi, yada tipik, tek bir değeri ifade eder. Nicel veriler için, reel sayı çizgisindeki
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
DetaylıTABLO ve GRAFİKLER. Dr. Gamze Aktuna 2016
TABLO ve GRAFİKLER Dr. Gamze Aktuna 2016 Tanımlama Tablo: Genellikle sayımla belirlenmiş ve gruplanmış verinin sunum şekli Verilerin satırlar ve sütunlar haline getirilmesi Grafik: İstatistiksel verilerin
DetaylıBölüm 2. Verinin görsel betimlemesi. İstatistik Ders Notları 2018
Bölüm 2 Verinin görsel betimlemesi Bu bölümde bir kitle ya da rastgele örneklemdeki verinin görsel olarak betimlenmesi için kullanılan yöntemler tanıtılacaktır. Birinci kısımda önce bir nitel değişkenin
Detaylıİstatistik Nedir? Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. İstatistiğin Konusu Olan Olaylar
ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI İstatistik Nedir? İstatistik kelimesi ilk olarak Almanyada devlet anlamına gelen status kelimesine dayanılarak kullanılmaya başlanmıştır. Ders 1 Minitab da
DetaylıMühendislikte İstatistiksel Yöntemler
Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler BÖLÜM 2 AÇIKLAYICI (BETİMLEYİCİ) İSTATİSTİK Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU 1-Açıklayıcı (Betimleyici) İstatistik İnceleme sonucu elde edilen ham verilerin istatistiksel
DetaylıKANTİTATİF TEKNİKLER - Temel İstatistik -
KANTİTATİF TEKNİKLER - Temel İstatistik - 1 İstatistik Nedir? Belirli bir amaçla verilerin toplanması, düzenlenmesi, analiz edilerek yorumlanmasını sağlayan yöntemler topluluğudur. 2 İstatistik Kullanım
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
Detaylı3)Aşağıdaki tabloda gruplandırılmış bir veri kümesi bulunmaktadır. Bu veri kümesinin mutlak ortalamadan sapması aşağıdakilerden hangisidir?
İSTATİSTİK SORU VE CEVAPLARI 1)Tabloda 500 kişinin sahip oldukları akıllı telefon markalarını gösteren bilgiler verilmiştir.bu tabloda ki bilgileri yansıtan daire grafiği aşağıdakilerden hangisidir? TELEFON
Detaylıİstatistik Dersi Çalışma Soruları Arasınav(Matematik Müh. Bölümü-2014)
İstatistik Dersi Çalışma Soruları Arasınav(Matematik Müh. Bölümü-2014) S-1) Bir otoyol üzerinde radarla hız kontrolü yapan, polis ekipler tarafından tespit edilen tane aracın hızları aşağıdaki tabloda
DetaylıYrd.Doç.Dr. Ali SICAK BEÜ. EREĞLİ EĞİTİM FAKÜLTESİ EĞİTİM BİLİMLERİ BÖLÜMÜ
Yrd.Doç.Dr. Ali SICAK BEÜ. EREĞLİ EĞİTİM FAKÜLTESİ EĞİTİM BİLİMLERİ BÖLÜMÜ YARARLANILACAK ANA KAYNAK: SOSYAL BİLİMLER İÇİN İSTATİSTİK/ ŞENER BÜYÜKÖZTÜRK, ÖMAY ÇOKLUK, NİLGÜN KÖKLÜ/PEGEM YAY. YARDIMCI KAYNAKLAR:
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
DetaylıTEMEL İSTATİSTİK BİLGİSİ. İstatistiksel verileri tasnif etme Verilerin grafiklerle ifade edilmesi Vasat ölçüleri Standart puanlar
TEMEL İSTATİSTİK BİLGİSİ İstatistiksel verileri tasnif etme Verilerin grafiklerle ifade edilmesi Vasat ölçüleri Standart puanlar İstatistiksel Verileri Tasnif Etme Verileri daha anlamlı hale getirmek amacıyla
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
DetaylıAdım 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)
Detaylı4. HİSTOGRAM. Tolerans Aralığı. Değişim Aralığı HEDEF. Üst Spesifikasyon Limiti. Alt Spesifikasyon Limiti
4. HİSTOGRAM Nedir? Sınıflandırılmış verilerin sütun grafiğidir. Sütunların (sınıfların) genişliği sabit olup, bir veri sınıfını temsil etmektedir. Sütunların yüksekliği ise her bir veri sınıfına düşen
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 2: Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım İnceleme sonucu elde edilen ham verilerin istatistiksel yöntemler kullanılarak özetlenmesi açıklayıcı istatistiği konusudur. Açıklayıcı istatistikte
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:
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
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
DetaylıORTALAMA ÖLÇÜLERİ. Ünite 6. Öğr. Gör. Ali Onur CERRAH
ORTALAMA ÖLÇÜLERİ Ünite 6 Öğr. Gör. Ali Onur CERRAH Araştırma sonucunda elde edilen nitelik değişkenler hakkında tablo ve grafikle bilgi sahibi olunurken, sayısal değişkenler hakkında bilgi sahibi olmanın
DetaylıÜNİTE. İSTATİSTİĞE GİRİŞ Doç.Dr.Suphi Özçomak İÇİNDEKİLER HEDEFLER GRAFİKLER
HEDEFLER İÇİNDEKİLER GRAFİKLER Histogram Frekans Poligonu Kümülatif Frekans i Sütun Grafiği Daire Grafiği Pareto Grafiği İSTATİSTİĞE GİRİŞ Doç.Dr.Suphi Özçomak Bu üniteyi çalıştıktan sonra, Grafik kavramını
DetaylıATATÜRK ÜNİVERSİTESİ AÇIKÖĞRETİM FAKÜLTESİ ÇIKMIŞ SORULAR
TATÜRK ÜNİVERSİTESİ AÇIKÖĞRETİM FAKÜLTESİ ÇIKMIŞ SORULAR Ders Adı : İstatistiğe Giriş Sınav Türü : Bütünleme WWW.NETSORULAR.COM Sınavlarınızda Başarılar Dileriz... İstatistiğe Giriş A Bu testte 20 soru
DetaylıSPSS (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
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 2: Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım İnceleme sonucu elde edilen ham verilerin istatistiksel yöntemler kullanılarak özetlenmesi açıklayıcı istatistiği konusudur. Açıklayıcı istatistikte
DetaylıGRAFİKLER. Grafikler gözlem sonuçlarının daha iyi anlaşılmasını sağlar ve değişik şekillerde sınıflandırılabilirler.
GRAFİKLER Verilerin matematiksel temellere sahip şekiller olarak gösterilmelerine grafik adı verilir. Araştırmalarda elde edilen veriler genellikle düzensiz ham verilerdir. Grafikler gözlem sonuçlarının
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
DetaylıSıklık Tablosu Oluşturma. BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan
Sıklık Tablosu Oluşturma BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan Ders İçeriği Tek değişken için sıklık tablosu Excel, R Commander, SPSS, PSPP İki değişken için sıklık tablosu Excel, R Commander, SPSS,
DetaylıBİYOİSTATİSTİK Uygulama 7 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Uygulama 7 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 1. Pearson Korelasyon Katsayısı
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
Detaylı2x2 ve rxc Boyutlu Tablolarla Hipotez Testleri
x ve rxc Boyutlu Tablolarla Hipotez Testleri İki tür spesifik uygulamada kullanılır: 1. Bağımsızlık Testi (Test of Independency): Sayım verilerinden oluşan iki değişken arasında bağımsızlık (veya ilişki)
DetaylıA t a b e y M e s l e k Y ü k s e k O k u l u İstatistik Sunum 4 Öğr.Gör. Şükrü L/O/G/O KAYA www.sukrukaya.org www.themegallery.com 1 Yer Ölçüleri Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını
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?
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
DetaylıSürekli Rastsal Değişkenler
Sürekli Rastsal Değişkenler Normal Dağılım: Giriş Normal Dağılım: Tamamen ortalaması ve standart sapması ile tanımlanan bir rastsal değişken, X, için oluşturulan sürekli olasılık dağılımına normal dağılım
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
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
DetaylıVeri Analizi. Isınma Hareketleri. Test İstatistikleri. b) En çok tekrar eden: 7 (mod) c) Açıklık = En büyük En küçük = 10 1 = 9. d)
Isınma Hareketleri 1 Aşağıda verilenleri inceleyiniz. Test İstatistikleri Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Aritmetik ortalama Tepe değer (mod) Ortanca (medyan) Merkezi Dağılım (Yayılma) Ölçüleri Açıklık
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
Detaylıİstatistiksel Kalite Kontrol BBY 374 TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ 18 NİSAN 2014
İstatistiksel Kalite Kontrol BBY 374 TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ 18 NİSAN 2014 İstatistiksel kalite kontrol o Üretim ve hizmet süreçlerinin ölçülebilir veriler yardımıyla istatistiksel yöntemler kullanılarak
DetaylıGenel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Merkezi Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir.
3.SUNUM Genel olarak test istatistikleri Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Merkezi Dağılım (Yayılma) Ölçüleri olmak üzere 2 grupta incelenebilir. 2 Merkezi Eğilim Ölçüleri, belli bir özelliğe ya da değişkene
DetaylıSPSS-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.
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)
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
DetaylıTÜRKİYE DE FEN BİLİMLERİ EĞİTİMİ TEZLERİ
XIII. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı, 6-9 Temmuz 2004 İnönü Üniversitesi, Eğitim Fakültesi, Malatya TÜRKİYE DE FEN BİLİMLERİ EĞİTİMİ TEZLERİ Sibel BALCI Rtb Eğitim Çözümleri sibel.balci@sbs.com.tr ÖZET
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
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
DetaylıBilim Uzmanı İbrahim BARIN
ERCİYES ÜNİVERSİTESİ HASTANELERİNDE YATAN HASTALARIN HASTANE HİZMET KALİTESİNİ DEĞERLENDİRMELERİ Bilim Uzmanı İbrahim BARIN Erciyes Üniversitesi Tıp Fakültesi Hastaneleri AMAÇ Hasta memnuniyeti verilen
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
Detaylı