SPSS (Statistical Package for the Social Sciences)

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "SPSS (Statistical Package for the Social Sciences)"

Transkript

1 SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) Genel Yapı ve Tanıtım : Tahmine Dayalı Analitik Yazılımı SPSS Yazılımları ilk olarak 1967 yılında 2 doktora öğrencisinin tez çalışmaları için geliştirilmeye başlanmış, zaman içerisinde diğer öğrencilerden gelen talepler doğrultusunda geliştirilmiye devam edilmiş ve 1968 yılında profesyonel bir şirket yapısı altında ürünleştirilmeye başlanmıştır. İlerleyen yıllarda SPSS anket ve saha araştırmaları konusunda çözümler sunmaya başlamış, 1998 yılından itibaren ise dünyadaki ilk veri madenciliği çözümü olan Clementine (şimdiki adı Modeler) ile yapay zeka ve istatistik kökenli yöntemleri bir arada sunduğu Veri Madenciliği alanında yer almıştır. SPSS, Temmuz 2009 da başlayan ve Ekim 2009 da sonuçlanan bir süreç sonunda IBM in analitik pazarda güçlü olma stratejisi ile IBM bünyesine katılmıştır. SPSS Yazılımları IBM in Smarter Planet stratejisinin en önemli bileşenini oluşturmaktadır. IBM Analytical Decision Management IBM Social Media Analytics IBM SPSS Data Collection IBM SPSS Modeler Tahmine Dayalı Bakım IBM SPSS Statistics Büyük Veriler İçin Tahmine Dayalı Analitik

2 SPSS Yazılımları dört (4) ana grup altında toplanmaktadır: SPSS İstatistiksel Analiz Çözümleri SPSS Veri Madenciliği Çözümleri SPSS Veri Toplama Çözümleri SPSS Kurumsal Entegrasyon Çözümleri Dersin konusu olarak ele alınacak ürün İstatistiksel Analiz Çözümleri arasında bulunan SPSS Statistics : Tahmin Edin: Verileri anlamak, eğilimleri tanımlamak ve doğru tahminler üretmek için gelişmiş istatistiki analizin gücünü.. Sebep sonuç ilişkileri kurarak karar verme konusunda yorum yapan bir bilgisayar yazılımıdır Bilgisayara kurulu SPSS programı çalıştırıldığında aşağıdaki ekran ile karşılaşılır : Hazır bir paket program olması nedeniyle işlevi ve rolü hakkında yeterli bilgi edinildiğinde kullanımı gayet kolay ve anlaşılır bir yazılım haline gelmektedir. Temel olarak bir veri grubu üzerine; bu veriler rassal seçilmiş örneklem gruplarına anket yapılarak deney sonuçları cihazlarla elde edilmiş ölçüm sonuçları benzer işi yapan farklı makinalarla hesaplanmış değerler vb elde edilmiş olabilir hedeflenen sentez, tahmin ve değerlendirmelere ulaşmak için kapsamında bulunan analiz yöntemlerin uygulanmasıdır.

3 Veriler sisteme işlendikten sonra esas olarak Analiz menusu altındaki fonksiyonlar kullanılarak bu veriler üzerinden tahmin ve değerlendirmeleri yapılır. Hangi Analiz seçeneğinin hedefinize uygun olduğu ilerleyen dönemlerde edineceğiniz analiz yöntemleriyle ilgili istatistiki bilgilerle şekillenecektir.

4 Giriş ve Tanım Ekranları Yeni bir analiz penceresi dataların analiz için uygulamaya girileceği data editor ekranı ile görülür. Temel olarak 2 tab dan oluşur : Data View : dataların görünümü Variable View : değişken tanımlarının görünümü var = variable =değişken Yukarıdaki ekranda Data View (Veri ekranı) sekmesi açıktır. Variable View (Değişken ekranı)" sekmesine tıkladığımızda aşağıdaki ekran açılır: Bunlar değişken özellikleridir. Değişkenin adı, türü, vb. Data View = Veri Ekranı Variable View = Değişken Ekranı

5 SPSS üzerinde analize temel verileri belirlemek üzere aşağıdaki örnek anketin kullanılacağını varsayalım : 28 sorudan oluşan Kütüphane kullanım memnuniyeti anketidir. Soruların her biri bir değişken olarak kabul edilecektir. KÜTÜPHANE KULLANICI MEMNUNİYET ANKETİ Bu anketten elde edilecek veriler doğrultusunda sizlerin istek ve beklentilerine uygun bir hizmet ortamı sağlamak, gerekiyorsa kütüphanelerimizde yeniden yapılanma etkinliklerine başlanması amaçlanmaktadır. Her bir ifade ile ilgili düşüncenizi, seçtiğiniz cevabın yanındaki parantezi işaretleyerek belirtebilirsiniz. 1. Yaşınız? (Lütfen belirtiniz) 2. En çok hangi kütüphanemizden yararlanıyorsunuz? ( ) Merkez Kütüphanesi ( ) MYO Kütüphanesi ( ) Kolej Kütüphanesi 3. Bölümünüz? (Lütfen belirtiniz) 4. Ünvanınız? (Lütfen belirtiniz) 5. Kütüphanenin hangi hizmetinden en çok yararlanıyorsunuz? ( ) Elektronik kaynaklar ( ) Süreli yayınlar ( ) Danışma hizmetleri ( ) Ödünç verme ( ) Diğer 6. Kütüphaneyi ne kadar sıklıkla kullanıyorsunuz? ( ) Hergün ( ) Haftada ikiden çok ( ) Haftada iki kez ( ) Haftada bir kez ( ) Diğer 7. Kütüphaneyi hangi saatler arası kullanıyorsunuz? ( )08:00-12:00 ( )12:00-13:00 ( )13:00-17:00 ( )17:00-21:00 ( )21:00-24:00 ( )24:00-08:00 8. Kütüphanenin açık olduğu saatler yeterli ve uygundur. 9. Hizmet aldığınız yerlerde (ödünç verme vs.) işlemler hızlı gerçekleştirilmektedir. 10. Telefonla bilgi almaya çalıştığımda gördüğüm ilgiden ve verilen bilgiden memnunum. 11. Kütüphanede bana bir kullanıcı olarak önem verildiğini hissediyorum. 12. Ödünç verilen kitap sayısı yeterlidir.

6 13. Kitapların ödünç verilme süresi yeterlidir. 14. Kitap rafları düzenlidir. 15. Dergi rafları düzenlidir. 16. Kütüphaneye gelen yeni yayınlar hızlı bir şekilde duyurulmaktadır. 17. Kütüphaneyi daha etkin kullanabilmemiz konusunda bizlere düzenli olarak eğitim verilmektedir. 18. Kütüphanenin web sayfası kütüphane kaynaklarını, verilen hizmetleri ve genel olarak kütüphaneyle ilgili bilgileri yansıtma konusunda oldukça yeterlidir. 19. Evimdeki ve üniversitedeki bilgisayarımla kütüphane kataloğunu kolayca tarayabiliyorum. 20. Evimdeki ve üniversitedeki bilgisayarımla elektronik yayınları kolayca tarayabiliyorum. 21. Kütüphanenin üst yönetimine kolayca erişerek problemimi rahatlıkla anlatabiliyorum. 22. Kütüphanenin tüm hizmet noktalarında (fotokopi, ödünç verme bankosu vb.) kullanıcılara eşit davranılmaktadır. 23. Kütüphanede hizmetler hakkında anlaşılabilir, tam ve güncel bilgi veren broşürler ve yönlendirmeler yeterlidir. 24. Yerinde bulamadığım kitap, dergi, ansiklopedi vb. bilgi kaynaklarına erişebilmem konusunda yeterince yardımcı olunmaktadır. 25. Kütüphane hizmetleri hakkında şikayet ve önerilerim dikkate alınır. 26. Kütüphane kataloğunu tarayabileceğim bilgisayarlar sayıca yeterlidir. 27. Kütüphanenin alanımla ilgili bilimsel kitap koleksiyonu güncel/yeterlidir. 28. Kütüphanenin alanımla ilgili elektronik kaynakları (CD-ROM, DVD-ROM, çevrimiçi veri tabanları, sesli kitaplar, elektronik dergiler vb.) yeterlidir. 1. değişken: Yaş 2. değişken: Kütüphane 3. değişken: Bölüm.

7 Verilerin SPSS e girilmesinde ilk adım değişkenlerin tanımlanmasıdır. Bu forma ilişkin değişken girişi aşağıdaki gibi olacaktır: 1. soru için: Yaş Sorusu 2. Soru için : Kütüphane tercihi

8 böylece devam ettirilerek 28 soruya ilişkin değişkenlerin girildiği ekran aşağıdadır : Değişken sayfasındaki her bir alana ilişkin tanımlar aşağıda verilmiştir: Name: Değişken adı (Değişken adı en fazla 8 karakter olarak ve Türkçe karakter içermeyecek biçimde girilmelidir). Type: Değişken türü (Genelde numeric (sayısal) seçeneği seçilir. Bunun anlamı girdiğimiz değişkenler için sayı ile ifade edilebilen verilerin olduğudur. Örneğin, ilk değişkenimiz olan Yaş değişkeni için 21, 23, 30 gibi sayı ile ifade edilebilen yanıtlar alınacağından bu değişken numeric (sayısal) olarak işaretlenmiştir. Width, Decimal: Girilecek değişken değerlerinin tamsayı ve ondalık kısımları en fazla kaç basamaklı olacaksa tamsayı için width kısmına, ondalık kısım için ise decimal kısmına o değerler girilmelidir. Örneğin, ilk değişkenimiz olan Yaş değişkeni için girilecek değerler genelde 2 basamaklıdır, bu değişken için olasılığı çok düşük olmakla birlikte 3 basamaklı bir değer de girilebilir (100 ün üzerinde yaşlar). Yaş tamsayı olduğundan ondalık kısım da olmayacaktır. Bu durumda width (tamsayı) kısmı 3, decimal (ondalık) kısmı 0 olmalıdır.

9 Label: Değişken etiketi anlamına gelmektedir. Değişkeni nasıl tanımlamak istiyorsak bu kısma onu yazarız. Örneğin 3. soru için (s3 değişkeni) için değişken etiketi (label) Bölüm şekinde tanımlanmıştır. Veri girişinden sonra yapılacak veri analizleri sonucunda oluşturulacak tablo ve grafiklerde değişken etiketleri görüneceği için bu etiketlerin çalışmanın en başında verilmesi önem taşımaktadır. Values: Bu kısımda değişkenin alabileceği mümkün değerler için kodlama yapılmaktadır. Örneğin, Üniversite bünyesinde 3 kütüphane yer almaktadır. Bu durumda 2. değişkenin alabileceği 3 değer vardır: 1 (Merkez Kütüphanesi), 2 (MYO Kütüphanesi) ve 3 (Kolej Kütüphanesi). Bu durumda, Merkez Kütüphanesi: 1, MYO Kütüphanesi: 2 ve Kolej Kütüphanesi: 3 olarak kodlanır. Measure: Değişken türüdür. Nominal (Sınıf Değişkeni), Ordinal (Sıralı değişken), Scale (Aralıklı-Oranlı değişken). Örneğin yaş değişkeni (s1) aralıklı-oranlı, Yararlanılan kütüphane (s2) sınıf değişkeni, Kütüphaneden yararlanma saatleri (s7) sıralı değişkendir. Değişkenlerin tamamını değişken sayfasında yukarıdaki gibi tanımladıktan sonra veri giriş ekranına geçilerek ankete verilen yanıtlar buraya girilir: (Veri giriş ekranında girdiğimiz değişken isimlerinin başlıklarda (daha önce var yazan kısımlarda) göründüğüne dikkat edin) Değişken isimleri

10 Laboratuvar Çalışması : CATs de kaynaklar içinde verilmiş olan KutuphaneAnket.pdf dosyasından soru ve seçeneklerini kullanarak Variable View görünümünü oluşturunuz. Kütüphane kullanıcılarının daha çok hangi yaşlarda oldukları, okudukları ya da çalıştıkları bölümler, en çok kullandıkları kütüphane hizmetleri, kütüphane hizmetlerinden memnun olup olmadıkları vb. bilgilerin elde edilebilmesi için anket verilerinin SPSS veri sayfasına girilip analiz edilmesi gerekir. Veri girişinde her bir anket formu bir satırı yani 1 kullanıcıya ilişkin bilgileri ifade edecektir. Örneğin yukarıdaki doldurulmuş anket formunun veri girişi aşağıdaki gibi olacaktır: Data ekranında Value Labels seçildiğinde de rakamsal değerlere karşılık metin yanıtları karşımıza gelecektir. Bu şekilde örneklemlendirdiğimiz yapıyla SPSS üzerinde anketimiz analize hazır hale getirilmiş olacaktır. Sonraki adım ilgili analiz metoduyla verilere yönelik tahmin, yorum ve değerlendirmelerin gerçekleştirilmesidir.

11 Temel Analizler SPSS üzerinde hazır ve elinizdeki verilerin uygulanarak yorumlanmasını sağlayacak onlarca analiz yöntemi mevcuttur. Herhangi bir anket ile ilgili temel değerlendirme noktaları, sonuçlarının özetlenmesine yönelik en bilinen fonksiyonlar : Frekans Dağılımları Frekans dağılımları anket sorularına verilen yanıtlar arasındaki değişikliği göstermenin en basit yöntemlerinden biridir. Bu dağılımlar, anket sorularına verilen cevapların basitçe sayılması ve gruplandırılması ile elde edilebilir. Frekans dağılımları kolay yorumlanabilmeleri için genelde tablolar ya da grafik barlar halinde sunulurlar. Ankete katılanların sayısı çok fazla olabilir. Anket bilgilerini düzenlemenin bir yolu da ankete katılanları sınıflar halinde düşünmektir.

12 Sınıflandırma, katılımcıları, benzer özelliklerine dayanarak, organizasyonla olan ilişkileri (içeriden, tüketi ci, tedarikçi), faaliyet alanları ya da kullandıkları hizmet ya da ürünlerin çeşidine göre gruplandırmaktır. Sınıflandırma farklı grupları belirleme ve tecrübelerini ayırt etmede kullanılan genel bir yöntemdir Ankete katılanları belirleyip, verilerinin gerektiği gibi sınıflandırılıp analiz edilebilmesi için, ankette demo grafik maddeler kullanılır. Yüzdeler : Anket verilerini özetlemenin en basit yollarından birisi de yüzdelerdir. Yüzde, belirli bir cevap tercihinin toplam sayısının, toplam cevap sayısına bölümünden elde edil en sonucun 100 le çarpılması ile elde edilir. Örneğin 1000 kişiye uygulanan bir ankettin 1nci sorusunda A seçeneğini işaretleyenlerin sayısı 1 25 olsun. Buradan A seçeneğini işaretleyenlerin yüzdesi; 125/1000=0.125, =.125x 100 = 12.5, %12.5 olarak bulunur. Yüzdeler tablolar, grafik barlar ya da pasta diyagram yardımı ile gösterilir Karmaşık analizlere örnekler Korelasyon ve Regresyon metodlarının kullanımlarıyla oluturulan istatistiksel değerlendirmeler verilebilir. Oluşturulan analiz ve değerlendirmelerin Grafiklerle desteklenmesi, çalışmanın okunması ve anlaşılırlılığını kolaylaştırmaktadır. SPSS de Graph menusü altından değişkenlere göre çok sayısa grfaik hazırlatılabilir.

13 İleri Analizler ve Uygulama Örneği Lise öğrencileri adlı veri dosyası 200 lise öğrencisinin demografik bilgilerini ve çeşitli derslerden aldıkları puanları içermektedir. (data dosyası CATs de paylaşılmıştır) Her öğrenciyle ilgili olarak toplanan veriler toplam 11 değişkende tutulmuştur. Öncelikle SPSS veri ve değişken sayfalarının hazırlanması gereklidir. lise öğrencileri.sav için uygulamaya gelen bilgiler :

14 Tanımlayıcı İstatistikler 200 lise öğrencisinin matematik dersinden aldıkları notlar için uygun tanımlayıcı istatistikleri (ortalama, ortanca, en küçük ve en büyük değer, standart sapma vb.) bir tablo halinde gösterip, kısaca yorumlayınız: Frekans değişkeni : Matematik Dersinden aldığı not İstatistik değerleri : Mean, Median, Mode merkezinde Standart Sapma, Minimum, Maksimumu ve Range için analiz sonuçları

15 Matematik notu değişkenine ilişkin tanımlayıcı istatistikler : Tanımlayıcı İstatistik Değer Ortalama 53 Ortanca 52 Tepe değeri 57 Standart sapma 9,4 Dağılım genişliği 42 En küçük değer 33 En büyük değer 75 şeklinde elde edilir. Sonuçların yorumlanması : 200 lise öğrencisinin matematik dersinden aldıkları notların ortalaması 53 tür. 200 öğrencinin matematik notuna ilişkin ortanca değer 52 dir. Ortanca değerinin 52 olması öğrencilerin matematik notları en düşükten en yükseğe doğru sıralandığında tam ortada yer alan notun 52 olduğu anlamına gelmektedir. Tepe değeri 57 dir. Bunun anlamı 57 ye yakın not alan öğrenci sayısının fazla olmasıdır. En yüksek not 75, en düşük not ise 33 tür. 200 öğrencinin matematik notlarına ilişkin dağılımın genişliği 42 dir (75-33). Standart sapma değeri 9,4 bulunmuştur. Standart sapma 200 öğrencinin matematik dersinden aldıkları notlar arasındaki farklılığın bir ölçüsüdür. Standart sapma değeri çok büyük bulunmadığı için notlar arasındaki farklılığın çok fazla olmadığını söyleyebilecektir.

16

17 Grafik Oluşturma Öğrenciler örneklemimizde bulunan veri grubu için cinsiyet ve sosyo ekonomik durum arasındaki ilişkiyi gösteren grafik hazırlanması : Graphs menüsü altından Char Builder seçilir. Temel grafikler hazır grafik galerisinde görünmektedir İlgilenilen ve hazırlanacak grafik formatı; sürükle /bırak yöntemi ile grafik Önİzleme / preview ekranına taşınır. Grafikte kullanılacak değişken ve analiz değerleri tanımlanır o X ekseni için : Sosyo Ekonomik durumu o Color Group = Ayrıştırılacak veri : Cinsiyet o Bar grafik Y kolonu : count / sayısı Olacak şekilde aşağıdaki gibi düzenlenir :

18 Hazırlanan yapı üzerinden çıktı ekranında karşılaşılan sonuç aşağıdaki gibi olacaktır. Temel yorum : Sosyo ekonomik olarak düşük seviyede kız öğrencimizin erkeklere oranla daha fazla olduğudur. Bununla birlikte örneklemimizde yoğunluk (cinsiyetten bağımsız) orta seviyeli sosyo ekonomik gruptadır. Ders Bilgisi : bu 200 lük örneklem üzerinden yapılandırılabilecek parametrik, parametrik olmayan ve uyumluluk istatistiksel analiz örnekleri için referans SPSS LiseOrneklemAnalizler.pdf dosyasıdır.

BÖLÜM 8 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 2

BÖLÜM 8 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 2 1 BÖLÜM 8 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 2 Bu bölümde bir veri seti üzerinde betimsel istatistiklerin kestiriminde SPSS paket programının kullanımı açıklanmaktadır. Açıklamalar bir örnek üzerinde hareketle

Detaylı

SPSS (Statistical Package for Social Sciences)

SPSS (Statistical Package for Social Sciences) SPSS (Statistical Package for Social Sciences) SPSS Data Editor: Microsoft Excel formatına benzer satır ve sütunlardan oluşan çalışma sayfası (*sav) Data Editör iki arayüzden oluşur. 1. Data View 2. Variable

Detaylı

SPSS-Tarihsel Gelişimi

SPSS-Tarihsel Gelişimi SPSS -Giriş SPSS-Tarihsel Gelişimi ilk sürümü Norman H. Nie, C. Hadlai Hull ve Dale H. Bent tarafından geliştirilmiş ve 1968 yılında piyasaya çıkmış istatistiksel analize yönelik bir bilgisayar programıdır.

Detaylı

SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER. Abdullah Can

SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER. Abdullah Can SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER SPSS in üzerinde işlem yapılabilecek iki ana ekran görünümü vardır. DATA VIEW (VERİ görünümü) VARIABLE VIEW (DEĞİŞKEN görünümü) 1 DATA VIEW (VERİ görünümü) İstatistiksel

Detaylı

Adım Adım SPSS. 1- Data Girişi ve Düzenlemesi 2- Hızlı Menü. Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011

Adım Adım SPSS. 1- Data Girişi ve Düzenlemesi 2- Hızlı Menü. Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011 Adım Adım SPSS 1- Data Girişi ve Düzenlemesi 2- Hızlı Menü Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011 File (Dosya) Menüsü Excel dosyalarını SPSS e aktarma Variable View (Değişken Görünümü 1- Name (İsim - Kod)

Detaylı

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS DERS NOTLARI I 5 Nisan 2012

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS DERS NOTLARI I 5 Nisan 2012 H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS DERS NOTLARI I 5 Nisan 2012 Aşağıdaki analizlerde http://yunus.hacettepe.edu.tr/~tonta/courses/spring2010/bby208/bby208

Detaylı

SPSS (Statistical Package for Social Sciences)

SPSS (Statistical Package for Social Sciences) SPSS (Statistical Package for Social Sciences) SPSS Data Editor: Microsoft Excel formatına benzer satır ve sütunlardan oluşan çalışma sayfası (*sav) SPSS Data Editör iki arayüzden oluşur. 1. Data View

Detaylı

UYGULAMA 2 TABLO YAPIMI

UYGULAMA 2 TABLO YAPIMI 1 UYGULAMA 2 TABLO YAPIMI Amaç: SPSS 10 istatistiksel paket programında veri girişi ve tablo yapımı. SPSS 10 istatistiksel paket programı ilk açıldığında ekrana gelen görüntü aşağıdaki gibidir. Bu pencere

Detaylı

01.02.2013. Statistical Package for the Social Sciences

01.02.2013. Statistical Package for the Social Sciences Hipotezlerin test edilip onaylanması için çeşitli istatistiksel testler kullanılmaktadır. Fakat... Her istatistik teknik her tür analize elverişli değildir. Modele veya hipoteze uygun test istatistiği

Detaylı

Hipotezlerin test edilip onaylanması için çeşitli istatistiksel testler kullanılmaktadır. Fakat...

Hipotezlerin test edilip onaylanması için çeşitli istatistiksel testler kullanılmaktadır. Fakat... Hipotezlerin test edilip onaylanması için çeşitli istatistiksel testler kullanılmaktadır. Fakat... Her istatistik teknik her tür analize elverişli değildir. Modele veya hipoteze uygun test istatistiği

Detaylı

RedCode Anket Tanımlama

RedCode Anket Tanımlama RedCode Anket Tanımlama Ürün Grubu [X] Redcode Enterprise [X] Redcode Standart [X] Entegre.NET Kategori [X] Yeni Fonksiyon Versiyon Önkoşulu Uygulama RedCode paketi Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM) modulünün

Detaylı

Tek Değişkenli ve Çok Değişkenli Tablolar ve Grafikler

Tek 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

Detaylı

SPSS UYGULAMALARI-II Dr. Seher Yalçın 1

SPSS UYGULAMALARI-II Dr. Seher Yalçın 1 SPSS UYGULAMALARI-II 27.12.2016 Dr. Seher Yalçın 1 Normal Dağılım Varsayımının İncelenmesi Çarpıklık ve Basıklık Katsayısının İncelenmesi Analyze Descriptive Statistics Descriptives tıklanır. Açılan pencerede,

Detaylı

Tek Değişkenli ve Çok Değişkenli Tablolar ve Grafikler

Tek 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 -

Detaylı

Tek Değişkenli ve Çok Değişkenli Tablolar ve Grafikler

Tek 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

Detaylı

4. BÖLÜM: REGRESYON ANALİZİNİ KULLANMAYI ÖĞRENME

4. BÖLÜM: REGRESYON ANALİZİNİ KULLANMAYI ÖĞRENME 4. BÖLÜM: REGRESYON ANALİZİNİ KULLANMAYI ÖĞRENME Bu bölümde; Bir grup değişkenin çalışma sayfası görüntüsünü görüntüleme Bir grup değişkenin tanımlayıcı istatistiklerini görüntüleme Bir grup içerisindeki

Detaylı

Çok fazla bilgiden gizli kalmış örüntüleri ortaya çıkarma sürecine Veri Madenciliği denir.

Çok fazla bilgiden gizli kalmış örüntüleri ortaya çıkarma sürecine Veri Madenciliği denir. Veri Madenciliği Çok fazla bilgiden gizli kalmış örüntüleri ortaya çıkarma sürecine Veri Madenciliği denir. istatistik + makine öğrenmesi + yapay zeka = veri madenciliği Veri madenciliği süreçleri CRISP-DM

Detaylı

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları II (19 Nisan 2012)

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları II (19 Nisan 2012) H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları II (19 Nisan 2012) Aşağıdaki analizlerde lise öğrencileri veri dosyası kullanılmıştır.

Detaylı

BÖLÜM 2 VERİ SETİNİN HAZIRLANMASI VE DÜZENLENMESİ

BÖLÜM 2 VERİ SETİNİN HAZIRLANMASI VE DÜZENLENMESİ 1 BÖLÜM 2 VERİ SETİNİN HAZIRLANMASI VE DÜZENLENMESİ Veri seti; satırlarında gözlem birimleri, sütunlarında ise değişkenler bulunan iki boyutlu bir matristir. Satır ve sütunların kesişim bölgelerine 'hücre

Detaylı

ÇALIŞAN ve ÖĞRENCİ MEMNUNİYETİ ARAŞTIRMASI SONUÇLARI

ÇALIŞAN ve ÖĞRENCİ MEMNUNİYETİ ARAŞTIRMASI SONUÇLARI BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ AKADEMİK DEĞERLENDİRME KOORDİNATÖRLÜĞÜ ÇALIŞAN ve ÖĞRENCİ MEMNUNİYETİ ARAŞTIRMASI SONUÇLARI NİSAN, 2017 GENEL DEĞERLENDİRME ARAŞTIRMANIN YÖNTEMİ ve ÖRNEKLEMİ - Araştırmanın verileri

Detaylı

Veri Toplama, Verilerin Özetlenmesi ve Düzenlenmesi. BBY 606 Araştırma Yöntemleri

Veri 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

Detaylı

İSTATİSTİKTE TEMEL KAVRAMLAR

İSTATİSTİKTE 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,

Detaylı

İSTATİSTİK SPSS UYGULAMA

İSTATİSTİK SPSS UYGULAMA İSTATİSTİK SPSS UYGULAMA Yrd. Doç. Dr. H. İbrahim CEBECİ SPSS UYGULAMA Bu bölümde SPSS veri girişi, Basit grafik hazırlama, örneklem çekimi ve tanımlayıcı istatistiksel analizler hakkında SPSS uygulamaları

Detaylı

BÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3

BÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3 KİTABIN İÇİNDEKİLER BÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3 BÖLÜM-2.BİLİMSEL ARAŞTIRMA Belgesel Araştırmalar...7 Görgül Araştırmalar Tarama Tipi Araştırma...8

Detaylı

UYGULAMA 4 TANIMLAYICI İSTATİSTİK DEĞERLERİNİN HESAPLANMASI

UYGULAMA 4 TANIMLAYICI İSTATİSTİK DEĞERLERİNİN HESAPLANMASI 1 UYGULAMA 4 TANIMLAYICI İSTATİSTİK DEĞERLERİNİN HESAPLANMASI Örnek 1: Ders Kitabı 3. konuda verilen 100 tane yaş değeri için; a. Aritmetik ortalama, b. Ortanca değer, c. Tepe değeri, d. En küçük ve en

Detaylı

METEOROLOJİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜ

METEOROLOJİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜ METEOROLOJİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜ VATANDAŞ MEMNUNİYET ANKETİ/ANKETLERİ DEĞERLENDİRME RAPORU STRATEJİ GELİŞTİRME DAİRESİ BAŞKANLIĞI Haziran 214 1 Sayfa İçindekiler 1 ANKETE/ANKETLERE İLİŞKİN GENEL BİLGİLER...

Detaylı

IPACK LADDER. Arayüz Dökümantasyonu

IPACK LADDER. Arayüz Dökümantasyonu IPACK LADDER Arayüz Dökümantasyonu I. Giriş Bu dökümantasyon IPack Ladder yazılımının arayüz kullanımını, kullanılan model ile ilişkilerini ve işlevsel açıklamaları kapsamak üzere hazırlanmıştır. II. Dökümantasyon

Detaylı

Çalışma Soruları 1 - Cevaplar

Çalışma Soruları 1 - Cevaplar Çalışma Soruları 1 - Cevaplar BBY252 Araştırma Yöntemleri 2015-2016 Bahar Dönemi Soru 1: Öğrencilerin geçme notlarının hesaplanmasında ara sınav %40, final sınavı %60 etkilidir. Bu bilgiye göre geçme notlarını

Detaylı

TABLO ve GRAFİK YAPIMI. TABLO ve GRAFİK YAPIMI. TABLO ve GRAFİK YAPIMI SAĞLIK KURUMLARI YÖNETİMİ TEZSİZ YÜKSEK LİSANS. Ünite 11 TABLO YAPIMI

TABLO ve GRAFİK YAPIMI. TABLO ve GRAFİK YAPIMI. TABLO ve GRAFİK YAPIMI SAĞLIK KURUMLARI YÖNETİMİ TEZSİZ YÜKSEK LİSANS. Ünite 11 TABLO YAPIMI Ünite 11 Doç. Dr. Ahmet Tevfik SÜNTER SAĞLIK KURUMLARI YÖNETİMİ TEZSİZ YÜKSEK LİSANS TABLO YAPIMI Elde edilen bulguların; Yazı metnine başvurmadan Açık ve anlaşılır biçimde sunulması Bilgi, beceri ve deneyim

Detaylı

3.SUNUM. Yrd. Doç. Dr. Sedat Şen

3.SUNUM. Yrd. Doç. Dr. Sedat Şen 3.SUNUM 1 Daha önce gösterdiğimiz gibi SPSS e manual olarak (elle) veri girişi yapabildiğimiz gibi daha önce başka bir dosyaya girilmiş olan bir veriyi de SPSS e file>open >data seçeneklerini kullanarak

Detaylı

TRAKYA ÜNİVERSİTESİ E-ANKET SİSTEMİ KULLANIM KLAVUZU

TRAKYA ÜNİVERSİTESİ E-ANKET SİSTEMİ KULLANIM KLAVUZU TRAKYA ÜNİVERSİTESİ E-ANKET SİSTEMİ KULLANIM KLAVUZU Anket uygulaması, üniversite bünyesinde idari ve akademik anlamda bilgi toplama, analiz etme, yayınlama ihtiyaçları düşünülerek hazırlanmış bir yazılımdır.

Detaylı

Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I

Ders 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

Detaylı

Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Tablolar ve Grafiksel Yöntemler

Verilerin 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

Detaylı

İSTATİSTİK STATISTICS (2+0) Yrd.Doç.Dr. Nil TOPLAN SAÜ.MÜH. FAK. METALURJİ VE MALZEME MÜH. BÖLÜMÜ ÖĞRETİM ÜYESİ ÖĞRETİM YILI

İSTATİSTİK 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.

Detaylı

Nicel / 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 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?

Detaylı

Selçuk Üniversitesi Merkez Kütüphanesi ve Modern Kütüphanecilik Uygulamaları

Selçuk Üniversitesi Merkez Kütüphanesi ve Modern Kütüphanecilik Uygulamaları LOGO SELÇUK ÜNİVERSİTESİ Add your company slogan Selçuk Üniversitesi Merkez Kütüphanesi ve Modern Kütüphanecilik Uygulamaları BUGÜN Bilginin hızla üretildiği ve aynı hızla teknolojik buluşlara/icatlara

Detaylı

E-VT ELEKTRONİK VERİ TRANSFERİ UYGULAMASI KULLANIM KILAVUZU (TUIK A101)

E-VT ELEKTRONİK VERİ TRANSFERİ UYGULAMASI KULLANIM KILAVUZU (TUIK A101) E-VT ELEKTRONİK VERİ TRANSFERİ UYGULAMASI KULLANIM KILAVUZU (TUIK A101) LOGO YAZILIM SAN. VE TİC. A.Ş. GEBZE ORGANİZE SANAYİ BÖLGESİ TEKNOPARK NO:609 GEBZE 41480 KOCAELİ TURKEY T: +90 262 679 80 00 F:

Detaylı

BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

BÖLÜM 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

Detaylı

Prof. 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 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

Detaylı

TAŞINIR MAL KAYIT VE TAKİP MODÜLÜ

TAŞINIR MAL KAYIT VE TAKİP MODÜLÜ MALİYE SGB..net TAŞINIR MAL KAYIT VE TAKİP MODÜLÜ 1 Taşınır Mal Yönetimi Taşınır Mal Yönetimi ile ilgili işlemlere Kaynak Yönetimi menüsü altındaki Taşınır Mal alt menüsünden ulaşıyoruz. Bu menünün seçenekleri

Detaylı

İstatistik Nedir? İstatistiğin Önemi Nedir? Tanımlayıcı ve Çıkarımcı İstatistik ttitik Tanımlayıcı İstatistik Türleri Çıkarımcı İstatistiğin i iği

İstatistik Nedir? İstatistiğin Önemi Nedir? Tanımlayıcı ve Çıkarımcı İstatistik ttitik Tanımlayıcı İstatistik Türleri Çıkarımcı İstatistiğin i iği İSTATİSTİK E GİRİŞ TEMEL KAVRAMLAR İstatistik Nedir? İstatistiğin Önemi Nedir? Tanımlayıcı ve Çıkarımcı İstatistik ttitik Tanımlayıcı İstatistik Türleri Çıkarımcı İstatistiğin i iği Elemanlarıl AMAÇ İstatistiğe

Detaylı

SUPERVISOR (YETKİLİ KULLANICI) KAMPANYA YÖNETİMİ EĞİTİM DOKÜMANI

SUPERVISOR (YETKİLİ KULLANICI) KAMPANYA YÖNETİMİ EĞİTİM DOKÜMANI SUPERVISOR (YETKİLİ KULLANICI) KAMPANYA YÖNETİMİ EĞİTİM DOKÜMANI Sürüm 1.3.5 Ağustos 2013 TegsoftCC Supervisor (Yetkili Kullanıcı) Kampanya Yönetimi Eğitim Dokümanı Sayfa 2 / 14 İÇİNDEKİLER A. SES KAMPANYASI

Detaylı

BÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ

BÖLÜM 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

Detaylı

SPPS. Verileri Düzenleme ve Değiştirme 3 - Data Menüsü. Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011

SPPS. Verileri Düzenleme ve Değiştirme 3 - Data Menüsü. Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011 SPPS Verileri Düzenleme ve Değiştirme 3 - Data Menüsü Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011 Data Menüsü 1- Define Variable 1- Properties (Değişken Özelliklerini Tanımlama) Değişken özelliklerini tanımlamak

Detaylı

PARAMETRİK 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. 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

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK Grafikler Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK Grafikler Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK Grafikler Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 Hangi Grafik?Neden? 1. Veri çeşidine

Detaylı

3. sınıf. Bilgisayarla kataloglamanın doğuşu gelişimi ve bugünkü durum ele alınmaktadır. Bu derste

3. sınıf. Bilgisayarla kataloglamanın doğuşu gelişimi ve bugünkü durum ele alınmaktadır. Bu derste 3. sınıf 5. Yarıyıl (Güz Dönemi) Bilgi Kaynaklarının Tanımlanması ve Erişimi I (AKTS 5) 3 saat Bilgisayarla kataloglamanın doğuşu gelişimi ve bugünkü durum ele alınmaktadır. Bu derste Kütüphane Otomasyon

Detaylı

BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI

BÖLÜM 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

Detaylı

HSancak Nesne Tabanlı Programlama I Ders Notları

HSancak Nesne Tabanlı Programlama I Ders Notları ComboBox Bir Windows açılan kutu sunu temsil eder. ComboBox kontrolü, kullanıcıların bazı değerleri açılan bir listeden seçmesini sağlar. Listeye tasarım anında veya çalışma anında öğe eklenebilir. Listeye

Detaylı

Uzaktan Eğitim Uygulama ve Araştırma Merkezi

Uzaktan Eğitim Uygulama ve Araştırma Merkezi JAVA PROGRAMLAMA Öğr. Gör. Utku SOBUTAY İÇERİK 2 Java Veri Tipleri ve Özelilkleri Değişken Tanımlama Kuralları Değişken Veri Tipi Değiştirme (Type Casting) Örnek Kodlar Java Veri Tipleri ve Özelilkleri

Detaylı

Beklenti Anketi ne İlişkin Yöntemsel Açıklama

Beklenti Anketi ne İlişkin Yöntemsel Açıklama Beklenti Anketi ne İlişkin Yöntemsel Açıklama İstatistik Genel Müdürlüğü Reel Sektör Verileri Müdürlüğü İçindekiler I- Amaç... 3 II- Kapsam... 3 III- Yöntem... 3 IV- Tanımlar ve Hesaplamalar... 3 V- Yayımlama...

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK TABLO VE FRAFİK YAPIMI

BİYOİSTATİSTİK TABLO VE FRAFİK YAPIMI BİYOİSTATİSTİK TABLO VE FRAFİK YAPIMI B Doç. Dr. Mahmut AKBOLAT *Tablo, araştırma sonucunda elde edilen bilgilerin sayısal olarak *anlaşılabilir bir nitelikte sunulmasını sağlayan bir araçtır. *Tabloda

Detaylı

GÖREVDE YÜKSELME VE UNVAN DEĞİŞİKLİĞİ BAŞVURU TAKİP SİSTEMİ YAZILIMI. Kurum Dışı Adaylar için Kullanıcı Kılavuzu

GÖREVDE YÜKSELME VE UNVAN DEĞİŞİKLİĞİ BAŞVURU TAKİP SİSTEMİ YAZILIMI. Kurum Dışı Adaylar için Kullanıcı Kılavuzu GÖREVDE YÜKSELME VE UNVAN DEĞİŞİKLİĞİ BAŞVURU TAKİP SİSTEMİ YAZILIMI Kurum Dışı Adaylar için Kullanıcı Kılavuzu Sürüm No: 2 15.12.2016 İçindekiler 1. Kurum Personeli Dışı Kullanıcılar İçin Giriş... 2 2.

Detaylı

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...

İÇİNDEKİLER 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

Detaylı

ENROUTEPLUS TA YAPILMASI GEREKENLER

ENROUTEPLUS TA YAPILMASI GEREKENLER 11 Mayıs 2010 İlgili Versiyon/lar : ETA:SQL, ETA:V.8-SQL İlgili Modül/ler : Transfer EnRoutePlus TAN METİN DOSYALARININ AKTARIMI (FATURA, NAKİT, ÇEK, SENET) Univera firmasının EnRoutePlus programından

Detaylı

Kitle: Belirli bir özelliğe sahip bireylerin veya birimlerin tümünün oluşturduğu topluluğa kitle denir.

Kitle: 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

Detaylı

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları III (3 Mayıs 2012)

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları III (3 Mayıs 2012) H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) Parametrik Olmayan Testler Binom Testi SPSS Ders Notları III (3 Mayıs 2012) Soru 1: Öğrencilerin okul

Detaylı

VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ

VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ Outlier : Veri setinde normal olmayan değerler olarak tanımlanır. Ders: Kantitatif Yöntemler 1 VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ Veri setinden değerlendirme başlamadan çıkarılabilir. Yazım

Detaylı

KÜTÜPHANE KAYNAKLARININ PSİKOLOJİ BÖLÜMÜ 1. SINIF PSY113 RESEARCH METHODS 5 EKİM 2011 HALE UYSAL

KÜTÜPHANE KAYNAKLARININ PSİKOLOJİ BÖLÜMÜ 1. SINIF PSY113 RESEARCH METHODS 5 EKİM 2011 HALE UYSAL KÜTÜPHANE KAYNAKLARININ ETKİN KULLANIMI PSİKOLOJİ BÖLÜMÜ 1. SINIF PSY113 RESEARCH METHODS 5 EKİM 2011 HALE UYSAL 1 SUNUM İÇERİĞİ Katalog Taraması Basılı Kaynaklara Erişimş Elektronik Kaynaklara Erişim

Detaylı

BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ İÇİN İŞLETME İSTATİSTİĞİ

BİLİŞİM 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

Detaylı

KULLANICI REHBERİ. Sınırsız Bilgiye Kesintisiz Erişimin adresi

KULLANICI REHBERİ. Sınırsız Bilgiye Kesintisiz Erişimin adresi KULLANICI REHBERİ BTÜ Kütüphanesi Sınırsız Bilgiye Kesintisiz Erişimin adresi - Kütüphane web sayfası Hizmetler Kaynaklara Erişim Danışma/Formlar Bize Ulaşın Bu rehber; Bursa Teknik Kütüphanesinin fiziki

Detaylı

Dış Veri Alma ÜNİTE 6. Bu üniteyi çalıştıktan sonra; Veri Menüsü Dış Veri Al Bağlantılar Sırala ve Filtre Uygula Veri Araçları Anahat

Dış Veri Alma ÜNİTE 6. Bu üniteyi çalıştıktan sonra; Veri Menüsü Dış Veri Al Bağlantılar Sırala ve Filtre Uygula Veri Araçları Anahat Dış Veri Alma ÜNİTE 6 Veri Menüsü Dış Veri Al Bağlantılar Sırala ve Filtre Uygula Veri Araçları Anahat Bu üniteyi çalıştıktan sonra; Microsoft Excel hakkında temel işlemler öğrenildikten sonra veri alma

Detaylı

PERSONEL TAKİP PROGRAMI..3

PERSONEL TAKİP PROGRAMI..3 İçindekiler Tablosu PERSONEL TAKİP PROGRAMI..3 1.Özellikler.3 2.Kullanım..4 2.1. Çalışma Takvimi..5 2.2. Giriş ve Çıkışlar.6 2.3. İzin ve Tatil..7 2.4. Personel 8 2.5. Rapor 11 2.5.1. Günlük Rapor Durumu...11

Detaylı

T TESTİ: ORTALAMALAR ARASI FARKLARIN TEST EDİLMESİ. Yrd. Doç. Dr. C. Deha DOĞAN

T TESTİ: ORTALAMALAR ARASI FARKLARIN TEST EDİLMESİ. Yrd. Doç. Dr. C. Deha DOĞAN T TESTİ: ORTALAMALAR ARASI FARKLARIN TEST EDİLMESİ Yrd. Doç. Dr. C. Deha DOĞAN Gruplara ait ortalamalar elde edildiğinde, farklı olup olmadıkları ilk bakışta belirlenemez. Ortalamalar arsında bulunan

Detaylı

ELEKTRONİK ÇİZELGE. Hücreleri Biçimlendirme. Formülleri Kullanma. Verileri Sıralama. Grafik Oluşturma 1) HÜCRELERİ BİÇİMLENDİRME

ELEKTRONİK ÇİZELGE. Hücreleri Biçimlendirme. Formülleri Kullanma. Verileri Sıralama. Grafik Oluşturma 1) HÜCRELERİ BİÇİMLENDİRME Hücreleri Biçimlendirme ELEKTRONİK ÇİZELGE Formülleri Kullanma Verileri Sıralama Grafik Oluşturma 1) HÜCRELERİ BİÇİMLENDİRME Elektronik Çizelge de sayıları; bin ayracı, yüzde oranı, tarih/saat ve para

Detaylı

1. MİCROSOFT EXCEL 2010 A GİRİŞ

1. MİCROSOFT EXCEL 2010 A GİRİŞ 1. MİCROSOFT EXCEL 2010 A GİRİŞ 1.1. Microsoft Excel Penceresi ve Temel Kavramlar Excel, Microsoft firması tarafından yazılmış elektronik hesaplama, tablolama ve grafik programıdır. Excel de çalışılan

Detaylı

KANTİTATİF TEKNİKLER - Temel İstatistik -

KANTİTATİF 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

Detaylı

Excel de Pivot Tablolar Tasarım ve Kullanımı

Excel de Pivot Tablolar Tasarım ve Kullanımı FARUK ÇUBUKÇU EXCEL AKADEMİ Excel de Pivot Tablolar Tasarım ve Kullanımı Pivot tablolar; satışlar, siparişler gibi verileri gruplamayı, alt toplamlarını almayı ve filtreleme işlemleri yapmayı sağlayan

Detaylı

Programın Tanıtımı 2-4- 1-3- 8-9- 10-11- 12- 13-

Programın Tanıtımı 2-4- 1-3- 8-9- 10-11- 12- 13- ISIS VERİ YÖNETİMİ Programın Tanıtımı 1-3- 2-4- 6-7- 5-8- 9-10- 11-12- 13-1- Bu bölüme aranacak sorgu için 2 tarih arası bilgi gün / ay / yıl / saat / dakika cinsinden girilir. 2- Arama kriterlerinden

Detaylı

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 606 Araştırma Yöntemleri (Bahar 2014) 3 Nisan 2014

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 606 Araştırma Yöntemleri (Bahar 2014) 3 Nisan 2014 H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 606 Araştırma Yöntemleri (Bahar 2014) 3 Nisan 2014 t testleri: Tek örneklem t testi, Bağımsız iki örneklem t testi, Bağımlı iki örneklem t testi Aşağıdaki analizlerde

Detaylı

Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri. Değişkenin Ölçek Türü ya da Yapısı

Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri. Değişkenin Ölçek Türü ya da Yapısı ARAŞTIRMA MODELLİLERİNDE KULLANILACAK İSTATİSTİKLERİ BELİRLEME ÖLÇÜTLERİ Parametrik mi Parametrik Olmayan mı? Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri Değişken Sayısı Tek değişkenli (X) İki değişkenli

Detaylı

TÜİK e-vt Teknik Kılavuz

TÜİK e-vt Teknik Kılavuz TÜİK e-vt Teknik Kılavuz Genel Açıklamalar Mayıs 2015 ANKARA Versiyon: 1.1 1/6 Versiyon Yayım Tarihi Eklenen/Silinen/Değişen Bölüm Açıklama 1.0 20.02.2014 ---- Kılavuzun ilk sürümü. 1.1 04.05.2015 Sayfa

Detaylı

BİLGİ İŞLEM HİZMETLERİ OTOMASYON PROGRAMI KULLANIM KILAVUZU

BİLGİ İŞLEM HİZMETLERİ OTOMASYON PROGRAMI KULLANIM KILAVUZU BİLGİ İŞLEM HİZMETLERİ OTOMASYON PROGRAMI KULLANIM KILAVUZU BİLGİ İŞLEM DAİRE BAŞKANLIĞI EYLÜL 2016 1 Bu kılavuzda yazılı bilgiler Eskişehir Osmangazi Üniversitesinde Bilgi İşlem Otomasyonu dahilinde kullanılan

Detaylı

İstatistik ve Olasılığa Giriş. İstatistik ve Olasılığa Giriş. Ders 3 Verileri Sayısal Ölçütlerle İfade Etme. Verileri Sayısal Ölçütlerle İfade Etme

İstatistik ve Olasılığa Giriş. İstatistik ve Olasılığa Giriş. Ders 3 Verileri Sayısal Ölçütlerle İfade Etme. Verileri Sayısal Ölçütlerle İfade Etme İstatistik ve Olasılığa Giriş Robert J. Beaver Barbara M. Beaver William Mendenhall Presentation designed and written by: Barbara M. Beaver İstatistik ve Olasılığa Giriş Ders 3 Verileri Sayısal Ölçütlerle

Detaylı

7 Temmuz Đlgili Versiyon/lar : ETA:SQL, ETA:V.8-SQL. Đlgili Modül/ler : Raporlar

7 Temmuz Đlgili Versiyon/lar : ETA:SQL, ETA:V.8-SQL. Đlgili Modül/ler : Raporlar 7 Temmuz 2007 Đlgili Versiyon/lar : ETA:SQL, ETA:V.8-SQL Đlgili Modül/ler : Raporlar RAPORLAR MODÜLÜNDE DOCMAGE DĐZAYNI Doküman sihirbazı DocMage den görsel açıdan zengin form dizaynları yapılır ve bu

Detaylı

PROGRAMLAMAYA GİRİŞ DERS 2

PROGRAMLAMAYA GİRİŞ DERS 2 PROGRAMLAMAYA GİRİŞ DERS 2 Program editörde oluşturulur ve diske kaydedilir Tipik Bir C Programı Geliştirme Ortamının Temelleri 1. Edit 2. Preprocess 3. Compile 4. Link 5. Load 6. Execute Önişlemci programı

Detaylı

MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU

MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Dersin Adı-Kodu: BİS 601 Örnek Genişliği ve Güç Programın Adı: Biyoistatistik Dersin düzeyi Doktora Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Proje/Alan Çalışması

Detaylı

ÖZLÜCE ORTAOKULU 2014-2015 EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI TÜBİTAK 4006 BİLİM FUARI PROJESİ İNEBOLU GENELİ ORTAÖĞRETİM ÖĞRENCİLERİ OKUMA ALIŞKANLIĞI ANKETİ

ÖZLÜCE ORTAOKULU 2014-2015 EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI TÜBİTAK 4006 BİLİM FUARI PROJESİ İNEBOLU GENELİ ORTAÖĞRETİM ÖĞRENCİLERİ OKUMA ALIŞKANLIĞI ANKETİ ÖZLÜCE ORTAOKULU 2014-2015 EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI TÜBİTAK 4006 BİLİM FUARI PROJESİ İNEBOLU GENELİ ORTAÖĞRETİM ÖĞRENCİLERİ OKUMA ALIŞKANLIĞI ANKETİ ALTAN YILMAZ ÖZLÜCE ORTAOKULU TÜRKÇE ÖĞRETMENİ MÜRÜVVET ÖZTÜRK

Detaylı

Popülasyon Ortalamasının Tahmin Edilmesi

Popülasyon Ortalamasının Tahmin Edilmesi Güven Aralıkları Popülasyon Ortalamasının Tahmin Edilmesi Tanımlar: Nokta Tahmini Popülasyon parametresi hakkında tek bir rakamdan oluşan tahmindir. Popülasyon ortalaması ile ilgili en iyi nokta tahmini

Detaylı

Araştırma Yöntem ve Teknikleri

Araştırma 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

Detaylı

MEBİS Kullanım Kılavuzu. Öğretim Elemanı Yeni. 2013-2015 - İstanbul Medipol Üniversitesi

MEBİS Kullanım Kılavuzu. Öğretim Elemanı Yeni. 2013-2015 - İstanbul Medipol Üniversitesi MEBİS Kullanım Kılavuzu Öğretim Elemanı Yeni 2013-2015 - İstanbul Medipol Üniversitesi İçindekiler 1. Uzem 1. Uzem mebis.medipol.edu.tr adresine girdiğinizde sol alt tarafta bulunan seçeneklerden "Muzem

Detaylı

1. GİRİŞ Kılavuzun amacı. Bu bölümde;

1. GİRİŞ Kılavuzun amacı. Bu bölümde; 1. GİRİŞ Bu bölümde; Kılavuzun amacı EViews Yardım EViews Temelleri ve Nesneleri EViews ta Matematiksel İfadeler EViews Ana Ekranındaki Alanlar 1.1. Kılavuzun amacı Ekonometri A. H. Studenmund tarafından

Detaylı

ÜNİTE 9 ÜNİTE 9 MICROSOFT EXCEL - II TEMEL BİLGİ TEKNOLOJİLERİ İÇİNDEKİLER HEDEFLER

ÜNİTE 9 ÜNİTE 9 MICROSOFT EXCEL - II TEMEL BİLGİ TEKNOLOJİLERİ İÇİNDEKİLER HEDEFLER ÜNİTE 9 MICROSOFT EXCEL - II BAYBURT ÜNİVERSİTESİ UZAKTAN EĞİTİM MERKEZİ İÇİNDEKİLER Çalışma sayfasına yeni nesneler eklemek Veriler ile ilgili işlemler Grafikler ler Sıralama Yapmak Filtreleme Yapmak

Detaylı

Şekil 2.23: Window menüsü ve elemanları

Şekil 2.23: Window menüsü ve elemanları 2.2.3.1. Window (Pencere) Menüsü Elemanları Şekil 23 de window menüsü elemanları gösterilmiştir. Şekil 2.23: Window menüsü ve elemanları Sayfalar arasında geçiş için kullanılır. Sayfa adlarının yanlarında

Detaylı

4 Front Page Sayfası Özellikleri

4 Front Page Sayfası Özellikleri 4 Front Page Sayfası Özellikleri İsterseniz Frontpage penceresinin sağ tarafından, isterseniz araç çubuklarından faydalanarak yeni bir sayfa açın. Frontpage te çeşitli sayfa şablonları bulunmaktadır. Ancak

Detaylı

Mühendislikte Veri Tabanları Dersi Uygulamaları

Mühendislikte Veri Tabanları Dersi Uygulamaları Mühendislikte Veri Tabanları Dersi Uygulamaları İstanbul Teknik Üniversitesi, İnşaat Fakültesi, Geomatik Mühendisliği Bölümü Prof. Dr. Nebiye MUSAOĞLU Doç. Dr. Elif SERTEL Y. Doç. Dr. Şinasi KAYA Araş.

Detaylı

Üretim Süreci: Girdi İşlem Ürün (Sonuç) Araştırma Süreci: Hangi alanda olursa olsun araştırma bir BİLGİ ye ulaşma sürecidir.

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

Detaylı

Frontpage ile Çerçeve Sayfası Yaratmak

Frontpage ile Çerçeve Sayfası Yaratmak Frontpage ile Çerçeve Sayfası Yaratmak Frontpage ile alttaki adımları izleyerek bir çerçeve sayfasının nasıl yaratalabileceğini görelim: Önce Menü Bar dan Araç Çubukları Görev Bölmesi seçeneğinin aktif

Detaylı

HALKLA İLİŞKİLER FAALİYETLERİNİN SAĞLIK HİZMETİ ALANLAR VE ÇALIŞANLAR TARAFINDAN DEĞERLENDİRİLMESİ ERCİYES ÜNİVERSİTESİ HASTANELERİ ÖRNEĞİ

HALKLA İLİŞKİLER FAALİYETLERİNİN SAĞLIK HİZMETİ ALANLAR VE ÇALIŞANLAR TARAFINDAN DEĞERLENDİRİLMESİ ERCİYES ÜNİVERSİTESİ HASTANELERİ ÖRNEĞİ HALKLA İLİŞKİLER FAALİYETLERİNİN SAĞLIK HİZMETİ ALANLAR VE ÇALIŞANLAR TARAFINDAN DEĞERLENDİRİLMESİ ERCİYES ÜNİVERSİTESİ HASTANELERİ ÖRNEĞİ Uzm. İbrahim BARIN Prof. Dr. Murat BORLU Başmüdür Özcan ÖZYURT

Detaylı

ÜNİTE:1. İstatistiğin Tanımı, Temel Kavramlar ve İstatistik Eğitimi ÜNİTE:2. Veri Derleme, Düzenleme ve Grafiksel Çözümleme ÜNİTE:3

ÜNİTE:1. İstatistiğin Tanımı, Temel Kavramlar ve İstatistik Eğitimi ÜNİTE:2. Veri Derleme, Düzenleme ve Grafiksel Çözümleme ÜNİTE:3 ÜNİTE:1 İstatistiğin Tanımı, Temel Kavramlar ve İstatistik Eğitimi ÜNİTE:2 Veri Derleme, Düzenleme ve Grafiksel Çözümleme ÜNİTE:3 Ortalamalar, Değişkenlik ve Dağılma Ölçüleri ÜNİTE:4 Endeksler ÜNİTE:5

Detaylı

İSTİHDAM VE SOSYAL UYUM İÇİN DİJİTAL BECERİLER

İSTİHDAM VE SOSYAL UYUM İÇİN DİJİTAL BECERİLER İSTİHDAM VE SOSYAL UYUM İÇİN DİJİTAL BECERİLER Proje Referans No: 2015-1-TR01-KA201-021424 Co-funded by the Erasmus+ Programme of the European Union Elektronik Tablo Görevi Öğrenme Sayfaları İstihdam ve

Detaylı

Bilimsel Araştırmaların Yönetimi ve Bilgi Okuryazarlığı Eğitimi

Bilimsel Araştırmaların Yönetimi ve Bilgi Okuryazarlığı Eğitimi Lisansüstü öğrenciler için Bilimsel Araştırmaların Yönetimi ve Bilgi Okuryazarlığı Eğitimi 21-22 Kasım 2015 Program Yöneticisi: Dr. Nevzat Özel Etkinliğin Süresi: 16 saat Programın Hedef Kitlesi: Lisansüstü

Detaylı

MYO-ÖS 2010- Ulusal Meslek Yüksekokulları Öğrenci Sempozyumu 21-22 EKĐM 2010-DÜZCE

MYO-ÖS 2010- Ulusal Meslek Yüksekokulları Öğrenci Sempozyumu 21-22 EKĐM 2010-DÜZCE MYO-ÖS 2010- Ulusal Meslek Yüksekokulları Öğrenci Sempozyumu 21-22 EKĐM 2010-DÜZCE MESLEK YÜKSEKOKULU ÖĞRENCİLERİNİN YAŞAM GİDERLERİNİN ERKEK ÖĞRENCİ DEĞİŞKENİNE GÖRE İNCELENMESİ, DÜZCE MYO ÖRNEĞİ Yrd.

Detaylı

Sosyal Ağlar ve Çevrimiçi Kütüphane Katalogları: OPAC 2.0

Sosyal Ağlar ve Çevrimiçi Kütüphane Katalogları: OPAC 2.0 Sosyal Ağlar ve Çevrimiçi Kütüphane Katalogları: OPAC 2.0 Tolga ÇAKMAK Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü tcakmak@hacettepe.edu.tr ~ Nevzat ÖZEL Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü nozel@humanity. ankara.edu.tr

Detaylı

1. Excel Dönüşümü : 2. Rapor Master Tanımları :

1. Excel Dönüşümü : 2. Rapor Master Tanımları : Programın Amacı : Bu Program As/400 Sistemindeki herhangi bir veya birden fazla file ı kullanarak istenilen şekilde sorgulama yaparak elde edilen bilgileri Excel Formatında Pc deki istenilen bir yere kaydetmek.

Detaylı

18 Haziran 2009. Đlgili Versiyon/lar : ETA:SQL, ETA:V.8-SQL. Đlgili Modül/ler : Muhasebe

18 Haziran 2009. Đlgili Versiyon/lar : ETA:SQL, ETA:V.8-SQL. Đlgili Modül/ler : Muhasebe 18 Haziran 2009 Đlgili Versiyon/lar : ETA:SQL, ETA:V.8-SQL Đlgili Modül/ler : Muhasebe ÖRNEKLER ĐLE FĐŞ CAMBAZI Fiş cambazları muhasebe fişlerini işlerken hızlı, pratik ve hatasız işlememizi sağlayan ETA

Detaylı

adresinden ÖĞRETİM ÜYESİ GİRİŞİ

adresinden ÖĞRETİM ÜYESİ GİRİŞİ Sisteme giriş yapabilmek için butonunu tıklayınız. http://turtep.yesevi.edu.tr/ adresinden ÖĞRETİM ÜYESİ GİRİŞİ Açılan pencerede ilgili kısımlara kullanıcı adınızı ve şifrenizi girip Giriş butonunu tıklayınız.

Detaylı

Bilgi Hizmetlerinin Pazarlanması

Bilgi Hizmetlerinin Pazarlanması Bilgi Hizmetlerinin Pazarlanması Umut Al umutal@hacettepe.edu.tr - 1 Kütüphanelerde Pazarlama Tarihçe 1876 ALA Konferansı Kuzey Avrupa ve ABD Kütüphane reklâmı 1896 Kütüphanelerin İşletme olarak düşünülmesi

Detaylı

Bilgi Okuryazarlığı Eğitim Programı

Bilgi Okuryazarlığı Eğitim Programı Lisansüstü öğrenciler için Bilgi Okuryazarlığı Eğitim Programı 27-28-29 Mart 2015 Program Yöneticileri: Dr. Nevzat Özel Arş. Gör. Tolga Çakmak Etkinliğin Süresi: 21 saat Programın Hedef Kitlesi: Lisansüstü

Detaylı

K-S Testi hipotezde ileri sürülen dağılımla örnek yığılmalı dağılım fonksiyonunun karşılaştırılması ile yapılır.

K-S Testi hipotezde ileri sürülen dağılımla örnek yığılmalı dağılım fonksiyonunun karşılaştırılması ile yapılır. İstatistiksel güven aralıkları uygulamalarında normallik (normal dağılıma uygunluk) oldukça önemlidir. Kullanılan parametrik istatistiksel tekniklerin geçerli olabilmesi için populasyon şans değişkeninin

Detaylı