16. BASKI. Alıştırmalar için örnek data dosyaları te.

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "16. BASKI. Alıştırmalar için örnek data dosyaları www.pegem.net te."

Transkript

1 16. BASKI Alıştırmalar için örnek data dosyaları te.

2 Prof. Dr. Şener BÜYÜKÖZTÜRK VERİ ANALİZİ EL KİTABI ISBN Kitapta yer alan bölümlerin tüm sorumluluğu yazarına aittir. 2012, Pegem Akademi Bu kitabın basım, yayın ve satış hakları Pegem Akademi Yay. Eğt. Dan. Hizm. Tic. Ltd. Şti ye aittir. Anılan kuruluşun izni alınmadan kitabın tümü ya da bölümleri, kapak tasarımı, mekanik, elektronik, fotokopi, manyetik, kayıt ya da başka yöntemlerle çoğaltılamaz, basılamaz, dağıtılamaz. Bu kitap T.C. Kültür Bakanlığı bandrolü ile satılmaktadır. Okuyucularımızın bandrolü olmayan kitaplar hakkında yayınevimize bilgi vermesini ve bandrolsüz yayınları satın almamasını diliyoruz. 1. Baskı: Mayıs Baskı: Şubat 2012 Dizgi-Grafik Tasarım: Didem Kestek Kapak Tasarımı: Zülfikar Sayın Baskı: Cantekin Matbaası (Ankara ) Yayınevi Sertifika No: Matbaa Sertiika No:15372

3 Prof. Dr. Şener BÜYÜKÖZTÜRK 1958 yılında Osmaniye nin Kadirli ilçesinde doğdu. İlk ve orta öğrenimini Kadirli ve Adana da tamamladı yılında Hacettepe Üniversitesinde Matematik Önlisans; 1985 yılında Ankara Üniversitesi (AÜ) Eğitim Bilimleri Fakültesi (EBF) Eğitim Yönetimi ve Planlaması Lisans; 1992 yılında AÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Eğitim Yönetimi ve Planlaması Anabilim Dalında Yüksek Lisans ve 1996 yılında aynı anabilim dalında (Eğitim İstatistiği ve Araştırma Bilim Dalı) doktora programını tamamladı yılları arasında Milli Eğitim Bakanlığı Özel Eğitim ve Rehberlik Dairesi Başkanlığında şef ve eğitim uzmanı olarak görev yaptı yıllarında Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Eğitim İstatistiği ve Araştırma Anabilim Dalında araştırma görevlisi olarak görev yaptı yılında aynı alana Yardımcı Doçent olarak atandı. Temmuz Temmuz 2002 tarihleri arasında EBF Eğitim, Araştırma ve Uygulama Merkezinde müdür yardımcısı olarak görev yaptı yılında alanındaki gelişmeleri izlemek amacıyla altı ay süre ile Amerika Birleşik Devletleri- Austin/TEXAS da bulundu. Yazar, Ağustos 2004 tarihinde Ankara Üniversitesi nden emekli olduktan sonra, Eylül 2004 tarihinde Başkent Üniversitesi Eğitim Fakültesi nde yardımcı doçent olarak göreve başladı; Haziran 2005 tarihinde Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme alanında doçent unvanını aldı. Ekim 2009-Ağustos 2010 tarihleri arasında dekan yardımcısı olarak görev yaptı. Ekim 2010 tarihinde Gazi Üniversitesinde Prof. Dr. olarak göreve başladı. Yazarın, Sosyal Bilimler için Veri Analizi El Kitabı: İstatistik, Araştırma Deseni, SPSS Uygulamaları ve Yorum ile Deneysel Desenler: Öntest Sontest Kontrol Gruplu Desen ve Veri Analizi isimli tek yazarlı; Sosyal Bilimler için İstatistik, Bilimsel Araştırma Yöntemleri ve Sosyal Bilimler İçin Çok Değişkenli İstatistik SPSS ve LISREL Uygulamaları isimli ortak yazarlı kitapları ve çok sayıda yayımlanmış makalesi bulunmaktadır. İletişim: iii

4 iv

5 SUNU Veri analizi, araştırma sürecinin en temel adımlarından biridir. Veri analizi, araştırma yeterliğini, istatistik mantığını kavramayı, istatistik yöntem ve teknikleri konusunda yeterli olmayı gerektirir. Bugünkü teknoloji içinde veri analizi, SYSTAT, SAS, MINITAB, SPSS gibi bir dizi istatistiksel paket programı ile daha kolay yapılabilir bir haldedir. Bu paket programları mekanik olarak uygulamaya koyabilmek, veri analizi için gerekli, ancak yeterli değildir. Çünkü geçmişte elle yapılması nerede ise imkansız olan faktör analizi gibi ileri derecede istatistiksel teknikleri, bugün paket programlarla kısa sürede kolayca uygulamaya koyabilmek mümkün olabilmektedir. Ne var ki bilimsel araştırma ve istatistiksel yöntem ve tekniklerinde yeterli olmadan ne analizde hangi istatistiksel tekniğin uygulanacağına karar verebilmek ne de analiz sonucunu yorumlayabilmek mümkündür. Dr. Şener Büyüköztürk 1989 dan beri Eğitim İstatistiği ve Araştırma Anabilim Dalında yüksek lisans, doktora ve yardımcı doçentlik aşamalarını tamamlamış, başından beri de veri analizini, yaşantısal olarak yaparak, yaşayarak öğrenip geliştirmiştir. Dr. Büyüköztürk, o günden bugüne onlarca lisans üstü öğrencisine, akademisyene veri analizinde yardımcı olmuş ve olmaktadır. Dr. Büyüköztürk özellikle de SPSS uygulamalarında bir uzmandır; giderek de kendini daha çok geliştirmektedir. Önce asistanım ve öğrencim sonra da meslektaşım olarak beraber çalıştığım ve yakinen tanıma olanağı bulduğum Büyüköztürk ün istatistik ve araştırma alanına güzel katkılarını görüyor daha fazlasını da kendisinden bekliyorum. Eserde, veri analizinde betimsel ve anlam çıkartıcı istatistik tekniklerin uygulanması SPSS programında adım adım gösterilmekte, yorumları yapılmaktadır. Böylece SPSS paket programı yeterliği, istatistik ve araştırma yeterliği ile birleşerek veri analizinin kaliteli olmasına olanak sağlamaktadır. Dr. Büyüköztürk ü bu çalışmasından dolayı kutluyor, başarılarının sürmesini diliyorum. Mayıs 2002 Prof. Dr. Ali Balcı v

6 vi

7 ÖNSÖZ Yurt dışında ve yurt içinde lisans ve lisans-üstü düzeylerde istatistik öğretimi ile ilgili yapılan pek çok araştırmanın sonuçları, sosyal bilimler alanında, istatistiğin öğretilmesinde ve öğrenilmesinde çoğu zaman sorun yaşandığını göstermektedir. İstatistik kaygısının ya da alana yönelik olumsuz tutumların, bu sorunun daha da yoğun yaşanmasına yol açtığı söylenebilir. Hızla gelişen bilgi teknolojisi ile birlikte bilgisayar ve istatistik paket programlarının kullanımının hızla yaygınlaşmasının araştırmacıların veri analizi sorunlarını azalttığı bilinmektedir. Ancak bir istatistik paket programının kullanımı, öncelikle temel istatistik ve araştırma teknikleri bilgisini gerektirir. Paket program sadece uygun bilgi ve deneyime bağlı olarak araştırmacının verdiği komutlarla işlemin yapılmasını sağlayan bir araçtır. Toplanan veriler, uygun istatistiksel teknikler kullanılarak analiz edilmediği ve analiz sonuçları doğru yorumlanmadığı takdirde araştırmanın bilimselliği şüphelidir. Bu kitap, istatistiksel tekniklere ilişkin kuramsal dayanakları kısaca vermeyi, istatistiğin kullanıldığı araştırma desenlerini ve soru tiplerini açıklamayı, çeşitli araştırma problemleri için gerçek ya da hipotetik veriler üzerinde SPSS 10.0 işlem komutlarını kullanarak yapılan analiz sonuçlarını vermeyi ve elde edilen bulguları yorumlamayı temel alan bir yaklaşımla hazırlanmıştır. Kitapta geçen istatistiksel tekniklere ilişkin ayrıntılı bilgiler için temel istatistik kitaplarına bakılması gerekir. Kitabın birinci bölümünde araştırma ve veri analizi kavramları ile uygun istatistik tekniklerin seçimi konularına yer verilmiş, bunu SPSS 10.0 da veri dosyası oluşturma ve bazı temel komutlara ilişkin örneklerin sunulması izlemiştir. İkinci bölümde frekans dağılımlarına; üçüncü bölümde basit ve kısmi korelasyon tekniklerine; dördüncü, beşinci ve altıncı bölümlerde sırasıyla ilişkisiz ölçümlerde (gruplararası desenlerde), ilişkili ölçümlerde (gruplariçi desenlerde) ve karışık ölçümlerde (karışık desenlerde) ortalama puanların karşılaştırılmasına ilişkin tekniklere yer verilmiştir. Yedinci bölümde basit ve çoklu regresyon analizi; sekizinci bölümde kovaryans analizi; dokuzuncu bölümde çok değişkenli istatistikler (faktör analizi ve MANOVA) ve onuncu bölümde parametrik olmayan istatistikler yer almıştır. Kitabın son bölümünde ise test/ölçek geliştirmede geçerlik ve güvenirlik analizlerinde kullanılan bazı istatistiklere yer verilmiştir. Kitabın ekler bölümünde veri analizinde sıklıkla karşılaşılan İngilizce sözcükler ya da deyimlerin, Türkçe karşılığı ile verildiği kısa bir sözlük ve örnek alıştırma problemlerine yer verilmiştir. Ayrıca kitaba ek olarak konulan dosyaya Analizi-El-Kitabi-Istatistik-Arastirma-Deseni-SPSS-Uygulamalari-ve- Yorum-kitabi.aspx adresinden Dokümanlar Bölümünden ulaşabilirsiniz. Bu dosyada ise, kitapta uygulamaları yapılan tüm örneklere ve araştırmacılar vii

8 problemleriyle ilgili veri dosyalarına yer verilmiştir. Bu dosyayı ücretsiz olarak indirebilirsiniz. Alıştırma problemlerine ilişkin kısa açıklamalar EK-3 de bulunmaktadır. Bu kitabın taslak formlarını okuyarak yaptıkları eleştirilerle kitabın geliştirilmesine önemli katkılar sağlayan başta hocam Prof. Dr. Ali Balcı olmak üzere, Araş. Gör. Ömay Çokluk ve Araş. Gör. Özcan Akgün e teşekkür ederim. Ayrıca, kitabın hazırlık çalışmalarında bana uygun çalışma koşulları sunan, beni sürekli destekleyen eşim Gül Hale ve kızlarım Şirin Itır ve Sıla ya teşekkür ederim. Şener Büyüköztürk viii

9 ANNEME ve BABAMA, KIZLARIM ŞİRİN ITIR VE SILA YA ix

10 x

11 İÇİNDEKİLER Sayfa SUNU... v ÖNSÖZ...vii İÇİNDEKİLER... xi GİRİŞ... 1 Araştırma ve Veri Analizi... 1 Veri Analizi İçin Uygun İstatistik Tekniğin Seçimi... 7 SPSS 10.0 Veri Dosyası Oluşturma... 9 Seçilmiş SPSS Komutları ve İşlem Adımları...11 Kaynakça...20 VERİLERİN BETİMLENMESİ: FREKANS DAĞILIMI, MERKEZİ EĞİLİM VE DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ...21 Bir Değişkene İlişkin Frekans Dağılımı ve Betimsel İstatistikler...21 İki ya da Daha Çok Değişkene İlişkin Frekans Dağılımı: Çapraz Tablo...27 Kaynakça...30 BASİT VE KISMİ KORELASYON...31 Basit Korelasyon Kısmi Korelasyon...34 Kaynakça...37 İLİŞKİSİZ ÖLÇÜMLERDE ORTALAMA PUANLARIN KARŞILAŞTIRMASI...39 T-Testi...39 Tek Değişkenli Normal Dağılım Durumunun İncelenmesi...40 Tek Faktörlü Varyans Analizi (ANOVA)...48 İki Faktörlü ANOVA...55 Kaynakça...66 İLİŞKİLİ ÖLÇÜMLERDE ORTALAMA PUANLARIN KARŞILAŞTIRMASI T-Testi...67 Tek Faktörlü ANOVA...71 Kaynakça...77 KARIŞIK ÖLÇÜMLERDE ORTALAMA PUANLARIN KARŞILAŞTIRILMASI...79 Karışık Ölçümler İçin İki Faktörlü ANOVA...79 Kaynakça...89 xi

12 BASİT VE ÇOKLU REGRESYON...91 Basit Doğrusal Regresyon...91 Çoklu Doğrusal Regresyon...98 Kaynakça KOVARYANS ANALİZİ (ANCOVA) Tek Faktörlü Kovaryans Analizi Kaynakça ÇOK DEĞİŞKENLİ İSTATİSTİKLER Faktör Analizi Çok Değişkenli ANOVA Kaynakça PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKLER Tek Örneklem Kay-Kare Testi İki Değişken için Kay-Kare Testi Mann Whitney U-Testi Kruskal Wallis H-Testi Wilcoxon İşaretli Sıralar Testi Kaynakça TESTLERİN GEÇERLİK VE GÜVENİRLİK ANALİZLERİNDE KULLANILAN BAZI İSTATİSTİKLER Testlerin İki Temel Özelliği: Geçerlik ve Güvenirlik Geçerlik Güvenirlik Kaynakça EKLER EK-1 Seçilmiş İngilizce SPSS Komutlarının ve Sözcüklerin Türkçe Karşılıkları EK-2 Bazı Test İstatistiklerinin Dağılımları EK-3 Alıştırma Problemleri xii

13 BÖLÜM 1 GİRİŞ Bu bölümde, araştırma ve veri analizi gibi iki temel kavram açıklanmaya çalışılmış, ayrıca analizde uygun istatistik tekniğinin seçimi, SPSS 10.0 da veri dosyası oluşturma ve SPSS de sıklıkla kullanılan bazı komutlara ilişkin açıklamalara yer verilmiştir. Araştırma ve Veri Analizi Bilimsel bilgi elde etme süreci olarak tanımlanabilen bilimsel araştırma ya da kısaca araştırma, birbirini izleyen ve etkileyen adım ya da etkinliklerden oluşan sistematik bir süreçtir. Bu süreç ya da süreci oluşturan etkinlikler dizisinin literatürde, farklı boyutlar ya da başlıklar altında tanımlandığı bilinmektedir. Araştırma süreci ya da döngüsü Şekil 1.1 de verilen adımlar ile açıklanabilir. Sosyal İlişkiler Görgül Bulgular İşlevsel Sorular/Hipotezler İstatistiksel İşlemler Gözlemler/Ölçmeler Şekil 1.1. Araştırma Döngüsü

14 2 VERİ ANALİZİ EL KİTABI Buna göre bir araştırma, beş adımdan ya da etkinlikten oluşmaktadır. Sosyal bilimler açısından bakıldığında araştırmanın başlangıç noktası, sosyal ilişkilerdir. İlişki kavramı, araştırma için başlangıç noktası olarak bir koşul ya da olay hakkındaki fikirleri gösterir. Bu fikirler, bir kuramdan, önceki araştırma bulgularından ya da günlük yaşantıdan esinlenebilir. Gerçekte araştırmacının cevabını aradığı sorular ya da test edeceği hipotezler, bu fikirleri yansıtmaktadır. Olaylar ya da değişkenler arasındaki ilişkiye dayalı fikirleri yansıtan soruların ya da hipotezlerin, soyut kavramlar yerine ölçülebilir, gözlenebilir değişkenler kullanılarak formüle edilmesi gerekmektedir. Bu, araştırma sürecinin ikinci adımını oluşturur. Bunu soruyu cevaplamak ya da hipotezi test etmek için araştırmada ihtiyaç duyulan verilerin uygun araçlar (gözlem, anket, test, görüşme, kütüphane taraması vb.) kullanılarak toplanması süreci izler. Yapılacak ölçme ya da gözlemlerin geçerli ve güvenilir olması gerekir. Toplanan verilerin, uygun istatistiksel teknikler kullanılarak analiz edilmesi gerekmektedir. Bilimsel bilgilerin anlamlılığı, geçerli ve güvenilir gözlemler yapılmasının yanı sıra analizde doğru istatistiklerin kullanımına bağlıdır. Verilerin çözümlenmesi sonunda elde edilen bulgular, olaylar ya da kavramlar arasındaki ilişkiyi anlamamıza yardım eder ve yeni araştırma önerilerinin ortaya çıkmasına zemin hazırlar. Veri analizinin mantığını ve bu süreçte kullanılan teknikleri anlamayı kolaylaştırması açısından istatistik alanıyla ilgili bazı temel kavramların kısaca tanıtılmasında yarar görülmektedir. Aşağıda kısaca açıklanmaya çalışılan değişken, ölçek, betimsel ve kestirisel istatistik, hipotez testi gibi kavramlara ilişkin ayrıntılı bilgiler için temel istatistik kitapları ile ölçme ve değerlendirme kitaplarına bakılması önerilir. Değişken, nicel ya da nitel anlamda bir özelliğin belirgin olarak bir durumdan diğerine farklılık göstermesi olarak tanımlanabilir. Değişkenle ilgili denek ya da objenin değerine veri denir. Birey ya da objenin belli bir özelliğe sahip olması miktar olarak açıklanabiliyorsa bu tür değişkenlere nicel değişken denir. Akademik başarı puanı, ağırlık ölçüsü, zeka puanı, gelir miktarı, kütüphanedeki kitap sayısı, bir ailenin sahip olduğu çocuk sayısı nicel değişkenlere örnek olarak verilebilir. Nitel değişken ise birey ya da objelerin sahip olunan belli bir özellik açısından sınıflara ayrılmasını gösterir. Cinsiyet, yerleşim birimi, öğrenim görülen bölüm gibi değişkenler nitel değişkenlerdir. Değişkenler aldıkları değerlere göre sürekli ve süreksiz değişkenler olarak da sınıflandırılmaktadır. Süreksiz (kesikli) değişken, sadece sınırlı sayıda değer alabilen değişkendir. Örneğin, bir ailenin sahip olduğu çocuk sayısı, nicel, ancak süreksiz bir değişkendir. Medeni durum ise nitel bir süreksiz değişkendir. Sürekli (kesiksiz) değişken, iki ölçüm arasında sonsuz sayıda değer alabilen, bireylerin ya da objelerin özelliklerini miktar olarak gösteren

15 GİRİŞ 3 ve miktarları kesirli sayılarla ifade edilebilen değişkendir. Zeka, uzunluk ölçüsü, yaş gibi değişkenler süreklidir. Değişkenlerin bir başka sınıflandırılması da denek ve çevresel değişkenlerdir. Denek değişkenleri, yaş ve boy gibi nicel olabildiği gibi, cinsiyet ve meslek gibi nitel bir değişken de olabilir. Çevresel değişkenler ise izlenilen bir film, düzenlenen bir eğitim programı, pekiştireç, verilen ilaç dozu gibi araştırmacının manipüle edebildiği değişkenlerdir. Bir deneysel çalışmada denekler, çevresel değişkenlerin düzeylerine yansız olarak atanabilirler, ancak denek değişkenlerinin düzeylerine böyle bir atama söz konusu olamaz. Çünkü, denek, örneğin cinsiyeti kız ise kızlar, erkek ise erkekler grubunun doğal bir üyesidir. Değişkenler neden sonuç ilişkisi içinde ise, bağımlı ve bağımsız değişkenler diye ikiye ayrılmaktadır. Bağımlı değişken (Y), araştırmacının manipüle edemediği, bağımsız değişkene bağlı olarak ortaya çıkan ve araştırmanın sonucu durumunda olan değişkendir. Bağımsız değişken (X), araştırmacının manipüle edebildiği, ilgisini yoğunlaştırdığı nicel ya da nitel olabilen bir değişkendir. Başka bir anlatımla araştırmada değişkenliği araştırılan ve sonuç olan değişken, bağımlı değişken; değişkenliği, sonucu etkileyen ya da etkileyecek olan değişken, bağımsız değişkendir. Buna göre, deneysel bir işlemi gösteren ve düzeylerine deneklerin yansız atamalarının yapılabildiği bir çevresel değişken, bağımsız değişken; bağımsız değişkenin etkisinin gözlemlendiği değişken ise bağımlı değişken olarak tanımlanabilir. Yazılım ve paket programların istatistik başarısı üzerindeki etkililiğinin incelendiği bir problemde, araştırmacının ilgi odağı olan ve bireyler ya da gruplar arası değişkenliği araştırılan değişken, yani bağımlı değişken, istatistik başarısıdır. İstatistik başarısı üzerinde anlamlı bir etkisi olup olmadığı araştırılan değişken, yani bağımsız değişken, kullanılan öğretim yöntemidir. Bu örnekte bağımsız değişkenin, yazılım ve paket program olmak üzere iki düzeyi vardır ve bu düzeyler, farklı deneysel işlemleri tanımlar. İstatistikle ilgili diğer bir önemli kavram da ölçmedir. Ölçme, gözlenen bir olaya belli kurallara göre değer verme, sayısallaştırma işlemidir. Birey ya da objelerin sahip oldukları özellikler, dört ayrı ölçek türü ya da ölçme düzeyi ile açıklanabilir. Sınıflandırma ölçeği. Bu ölçekle elde edilen puanlar miktar göstermezler, bir kişi ya da nesneyi tanımlamak (isimlendirmek) için kullanılırlar. Örneğin, deneklerin cinsiyet özelliklerini tanımlamada kızların 1 ve erkeklerin 2 olarak kodlanması böyledir. Burada, bireyler ya da objeler, ait oldukları değişkenin düzeylerine (alt gruplarına) göre ayrılırlar ve değişkenin düzeyleri arasındaki ayırt edicilik, sadece o düzeye ait olup olmamadır. Bu ölçek düzeyinde elde edilen veriler için frekanslar çıkartılabilir, yüzdeler

16 4 VERİ ANALİZİ EL KİTABI hesaplanabilir ve kay-kare testi yapılabilir, ilişki ölçüsü olarak bağlantı (olabilirlik) katsayısı bulunabilir. Sıralama ölçeği. Bu ölçek ile elde edilen puanlar, bir sıra dizinini gösterirler. Örneğin, 1 puanı değişkenin en düşük ya da en yüksek değerini gösterirken, 2 puanı ikinci en düşük ya da en yüksek değerini gösterir. Denekleri saldırganlıklarına, öğrencileri akademik başarılarına ya da bireyleri öğrenim düzeylerine göre sıraya dizmek böyledir. Ölçekte denekler, sınıflandırma ölçeğinden farklı olarak, değişkene ilişkin aldıkları puanlara göre yüksekten düşüğe ya da düşükten yükseğe sıralanabilirler. Ancak ölçekte puanları ayırmada eşit bir ölçme birimi yoktur. Bu ölçekte kullanılan uygun istatistikler ortanca, yüzdelik, çeyrek sapma, sıra farkları korelasyon katsayısı, işaret testi, Mann-Whitney U-testi vb. dir. Aralık ölçeği. Bir değişken aralıklı bir ölçek kullanılarak ölçüldüğü zaman, her puan bir miktarı gösterir ve her puanı ayıran eşit bir ölçme birimi vardır. Bir puan setindeki herhangi iki puan arasındaki fark, miktar olarak eşittir. Örneğin 20 ve 30 arasındaki farkın, 70 ve 80 arasındaki farka eşit olduğu kabul edilir. Bu ölçü biriminin keyfi bir başlangıç noktası vardır ve bu nokta sıfır ile tanımlanabilir, ancak sıfır değeri ölçülen özelliğin yokluğunu göstermez. Sıcaklık, aralıklı bir ölçek ile ölçülebilen bir değişkendir. Burada sıfır derecelik ölçüm, sıcaklığın olmadığı anlamını vermez, ancak 1 dereceden az, -1 dereceden çok olduğunu gösterir. Aralıklı ölçekler, psikolojik testler ya da kişilik testleri ile ölçülen nicel değişkenler için sıklıkla kullanılır. Üniversite giriş sınavındaki başarıyı, zekayı, kişilik, yetenek gibi özellikleri ölçen standart testler aralık ölçeğine girerler. Bu testlerde sıfır puanı mümkün olsa bile, sıfır puanı, örneğin zeka ya da yeteneğin olmadığını göstermez. Bu ölçekte uygun istatistikler olarak aritmetik ortalama, standart sapma, pearson korelasyon katsayısı, t-testi, F-testi (varyans analizi) kullanılabilir. Sosyal bilimlerde psikoloji ve eğitim araştırmalarında Likert tipi derecelemeli ölçekler kullanılarak ölçülen tutum, kaygı, ilgi vb değişkenlerin, gerçekte sıralama ölçeğine girmekle birlikte, araştırmacılar tarafından daha güçlü istatistikler kullanabilmek amacıyla aralık ölçeğinde kabul edildiği görülmektedir.

17 GİRİŞ 5 Oran ölçeği. Eşit ölçme birimine ek olarak yokluğu tanımlayan gerçek bir sıfır noktasına sahip bu ölçekle elde edilen puanlar, değişkenin gerçek miktarını yansıtırlar. Yaş, ağırlık ya da uzunluk ölçüleri bu ölçekte yer alır. Ölçekten elde edilen puanlar arasında oransal karşılaştırmalar yapılabilir. Örneğin, 80 kg ağırlığı olan biri için, ağırlığı 40 kg olan birinden iki kat daha ağır olduğu söylenebilir. Psikolojik araştırmalarda oranlı ölçekler, bir testte yapılan hata sayısı ya da birinin sahip olduğu arkadaş sayısı gibi değişkenleri belirlemede kullanılır. Ölçekte kullanılan uygun istatistikler arasında önceki ölçeklerde kullanılabilenlere ek olarak geometrik ortalama sayılabilir. Verilerin analizinde, betimsel istatistik ve kestirisel istatistik olmak üzere iki temel yaklaşım söz konusudur. Betimsel istatistik, bir değişkene ilişkin sayısal değerlerin toplanması, betimlenmesi ve sunulmasına olanak sağlayan istatistiksel işlemleri tanımlar. Betimsel istatistik, bir örneklem üzerinde ya da ulaşılabilen durumlarda evrenin tamamından gözlem yaparak elde edilen verileri kullanarak, araştırmaya katılan bireylerin ya da objelerin özelliklerini betimlemeyi amaçlayan süreçtir. Kısaca betimsel istatistik, bir grubun özelliklerini betimlemek amacıyla kullanılan frekans, yüzde, merkezi eğilim ölçüleri, değişkenlik ölçüleri ve korelasyon katsayısı gibi teknikleri içerir. Sosyal bilimlerde çoğu araştırma, evrenin tamamı yerine, evreni temsilen yansız olarak seçilen örneklem üzerinde gerçekleştirilir. Bu durumda araştırmacı, ihtiyaç duyduğu verileri örneklemden toplar. Ancak burada temel amaç, toplanan verilere dayalı olarak hesaplanan istatistiklerden hareketle evren hakkında tahminler yapmak ya da evreni bilmektir. Örneklemden hesaplanan istatistiklere dayalı olarak evren değerlerine ilişkin doğru kestirimler yapılmasını sağlayan yöntem ve tekniklere kestirisel (anlam çıkartıcı) istatistikler denir. Buna göre, kısaca, kestirisel istatistik, örneklem üzerinde yapılan çalışmalarda, araştırmacının evren hakkında ne biliyorum? sorusunu cevaplamak amacıyla toplanan verilerin analizinde kullanılacak istatistiksel yöntem ve teknikleri tanımlar. Bir araştırmacı; a) iki ya da daha fazla grubun herhangi bir değişkene ilişkin puanları arasında hesaplanan farkın ya da iki değişken arasında bulunan ilişkinin örneklemin çekildiği evrende olup olmadığını öğrenmek isteyebilir, b) örneklemden hesapladığı bir istatistiğe (örneklem değere) dayanarak parametreyi (evren değeri) kestirmeye çalışabilir. Araştırmacı birinci amaç için hipotez testi (anlamlılık testi), ikinci amaç için istatistiksel kestirim olarak isimlendirilen tahmin yöntemlerini kullanır.

18 6 VERİ ANALİZİ EL KİTABI Hipotez test etme süreci dört aşamada açıklanabilir. Birinci aşama, null hipotezi (istatistiksel hipotez) ve araştırma hipotezinin (alternatif hipotez) oluşturulmasını gerektirir. Null hipotezi (Ho), değişkenler arasında anlamlı bir ilişkinin ya da farkın olmadığını ileri sürer. Örneğin, dikkat eksikliği ve okuma becerisi arasında anlamlı bir ilişki yoktur şeklinde bir istatistiksel hipotez oluşturulabilir. İstatistiksel anlamlılık testlerinde temel alınan null hipotezine, resmi raporlarda genellikle yer verilmez. Araştırma raporlarında yer verilen araştırma hipotezi (H 1 ), değişkenler arasında anlamlı bir ilişkinin ya da farkın olduğunu ileri sürer. Örneğin, yukarıda verilen örnekle ilgili olarak araştırma hipotezi, dikkat eksikliği ve okuma becerisi arasında anlamlı bir ilişki vardır şeklinde yazılabilir. Hipotez testinin ikinci aşamasını test ölçütlerinin (analizde kullanılacak test istatistiği ve anlamlılık düzeyi) belirlenmesi; üçüncü aşamasını, test istatistiğinin değerinin hesaplanması; dördüncü aşamasını, null hipotezi hakkında kararın verilmesi ve sonuçların yorumlanması oluşturur. Örneklemden bulunan ilişkinin ya da farkın gerçekte evrende olmadığını tanımlayan null hipotezinin reddedilip reddedilemeyeceğine yönelik karar vermede genelde iki temel ölçüt kullanılır. Birincisi, null hipotezinin doğru olma olasılığını gösteren ve test istatistiğinin, gözlenen değerlere dayalı olarak hesaplanan istatistikten daha uçlarda olma olasılığını tanımlayan p anlamlılık düzeyinin kullanılmasıdır. Belirtilen p olasılığının, araştırmacı tarafından daha önce belirlenen anlamlılık düzeyine (I.tür hata yapma olasılığına) eşit ya da daha küçük olması ( ) durumunda null hipotezi reddedilir, aksi durumda null hipotezi reddedilemez, kabul edilir. anlamlılık düzeyi, null hipotezi doğru iken onu reddetmenin olasılığını ve bu bağlamda null hipotezinin reddedilmesine ilişkin red bölgesinin toplam olasılık değerini gösterir. İkinci yöntem, test istatistiğinin gözleme dayalı hesaplanan değeri ile belli düzeyi ve serbestlik derecesine göre bulunan tablo değerinin karşılaştırılmasıdır. Hesaplanan değerin tablo değerinden büyük ya da eşit olması null hipotezinin reddedilmesini gerektirir. Bilgisayar ve istatistik programlarının kullanımının yaygınlaşmasıyla hipotez testi işleminde karar vermede çoğunlukla p anlamlılık düzeyi kullanılmaktadır. Araştırmacı, probleme ilişkin oluşturduğu soru cümlelerini ya da hipotezlerini test etmek için öncelikle uygun araştırma desenini seçmek durumundadır. Araştırma deseni, toplanacak verilerin analizinde kullanılacak test istatistikleri ya da istatistiksel işlemleri işaret eder. Ayrıca veri toplama ve veri çözümlemesine ekonomi getirir; değişkenlerin kontrolüne olanak sağlar. Çok sayıda birey ya da objeye ait verilerin toplanacağı desenler, bağımlı değişken üzerinde etkisi incelenen faktör sayısına göre tek faktörlü ya da çok faktörlü desenler olarak tanımlanabilir. Çok faktörlü desenlere faktöryel

19 GİRİŞ 7 desenler de denir. Desenleri, deneklerin ölçme işlemine tabi tutulduğu deneme koşullarına göre de sınıflandırmak mümkündür. Farklı deneme koşullarında bulunan deneklerin ya da farklı deneklerden oluşan grupların karşılaştırıldığı desenlere, deneklerarası ya da gruplararası desen (between subjects/variables design, completely randomized design); aynı deneklerin farklı deneme koşullarında karşılaştırıldığı desenlere de denekleriçi ya da gruplariçi desen (within subjects/variables design, randomized block design) denir. Bu iki tür desen bağımlı değişken üzerinde etkisi araştırılan faktör sayısına göre tek faktörlü desenler şeklinde olabileceği gibi, iki ya da daha çok faktörlü (faktöryel) desenler şeklinde de olabilir. Gruplarararası ve gruplariçi desenlerin birlikte yer aldığı araştırma desenleri ise karışık desenler (mixed designs) olarak isimlendirilmektedir. Veri Analizi İçin Uygun İstatistik Tekniğin Seçimi Bir araştırmacı için en önemli sorunlardan biri, veri analizi sürecidir. Araştırma sorularını cevaplamak ya da hipotezlerini test etmek amacıyla ihtiyaç duyulan veriler, a) gözleme (ampirik) dayalı yaklaşımlarla, uygun veri toplama araçları kullanılarak ya da b) daha önce kaydedilen ve çeşitli ortamlarda korunan kayıtlardan çıkartılarak elde edilebilir. Veri analizi, verilerden uygun istatistiksel teknikler kullanarak bilimsel geçerliğe sahip sonuçlar çıkartma süreci olarak tanımlanabilir. Daha geniş anlamı ile veri analizi, verileri toplama, düzenleme ve istatistiksel işlemler uygulayarak anlamlı kararlar verebilme ve geçerli sonuçlar çıkarabilme süreci olarak tanımlanabilir. Bir istatistiksel tekniğin seçiminde ya da kullanımında dikkate alınması gereken başlıca ölçütler aşağıda verilmiştir: 1. Desenin türü. Araştırmalarda kullanılan desen, doğrudan belli çözümleme-analiz yaklaşımlarını çağrıştırır. Gruplararası (deneklerarası) desen, ilişkisiz ölçümleri gerektirir ve böyle bir desende grupların ortalama puanları arasındaki farkın anlamlılığını test etmede gruplararası desenler için geliştirilen ANOVA modelleri kullanılır. Araştırmacı, gruplariçi (denekleriçi) bir desen kullanmışssa, gruplariçi desene uygun bir ANOVA modeli seçmek durumundadır. Üçüncü bir olasılık, gruplararası ve gruplariçi desenlerin birlikte kullanıldığı karışık (split-plot) desenlerdir. Bu durumda ise, karışık desenlere uygun ANOVA modeli kullanılması gerekir. Örneğin, desen tek faktörde gruplararası ve tek faktörde gruplariçi ölçümleri içeriyorsa, analiz için tek faktör üzerinde tekrarlı ölçümler için iki faktörlü ANOVA uygundur. 2. Bağımlı değişkenin ölçme düzeyi, sayısı, türü ve dağılımı. Tüm istatistiksel çözümleme işlemleri bağımlı değişkenin ölçme düzeyine göre sınıflandırılır. Örneğin parametrik olmayan istatistikler, sınıflama ve sıralama, parametrik istatistikler ise en az eşit aralıklı ölçme düzeylerini gerektirir.

20 8 VERİ ANALİZİ EL KİTABI Bağımlı değişkenin tek olması tek değişkenli bir çözümlemeyi, birden çok olması, çok değişkenli istatistikleri akla getirir. Bağımlı değişkenin aldığı değere göre sürekli olup olmaması ve bağımlı değişkene ilişkin ölçümlerin evrendeki dağılımlarının normal olup olmaması da istatistik seçimini etkiler. Parametrik istatistikler, dağılımın normalliği varsayımını gerekli kılar. Araştırmacı dağılımın normal olduğuna yönelik yeterli kanıta ya da güçlü işaretlere sahip değilse, yani dağılım çarpıksa, parametrik olmayan istatistikler kullanmalıdır. Yine gruplararası bir karşılaştırma yapılması söz konusu ise, grupların çekildiği evrendeki varyanslarının eşit olup olmaması da istatistik seçimini etkiler. Ayrıca çoğu istatistikler, ölçümlerin (verilerin) evrendeki dağılımlarının sürekli olmasını gerektirir. 3. Bağımlı değişkende etkisi gözlenen değişken (faktör) sayısı, alt örneklemlerin sayısı ve büyüklükleri. Bir araştırmada, bağımlı değişken üzerinde etkisi gözlenecek değişken sayısı tek ise, tek faktörlü analizler (örneğin, t-testi, tek faktörlü ANOVA, basit regresyon analizi vb.) kullanılır. Bağımlı değişken üzerinde iki ya da daha çok değişkenin etkisinin, eş zamanlı test edilmesi söz konusu ise, çok faktörlü analizlerin (örneğin iki faktörlü ANOVA, çoklu regresyon analizi vb.) kullanılması gerekir. Öte yandan, bir faktöre göre oluşan iki alt gruba ait ortalama puanların karşılaştırılması t-testi ve tekli ANOVA ile yapılabilirken, üç ya da daha çok gruba ait ortalama puanların karşılaştırılması için çoklu ANOVA önerilir. Araştırmanın veri kaynağı olan örneklemlerin büyüklüğü de istatistik seçimini etkiler. Büyük gruplar üzerinden toplanan verilerin, normal dağılıma yakın dağılım gösterdikleri kabul edilebilir ve buna göre parametrik istatistikler seçilebilir. Dağılımın normal dağılımdan aşırı sapma göstermediği şeklinde bir varsayımı ileri sürmek için öngörülen örneklem büyüklüğü genellikle 30 ve daha büyük olarak gösterilmektedir. Ancak sosyal bilimlerde pek çok araştırmalar, özellikle de deneysel araştırmalar, daha küçük gruplar üzerinde yapılmaktadır. Literatürde, alt grupların her birinin büyüklüklerinin 15 ve daha yüksek olması durumunda parametrik bir istatistiğin kullanılmasının, analizde hesaplanacak p anlamlılık düzeyinde önemli bir sapmaya yol açmadığına ilişkin incelemelere rastlanmaktadır. Daha küçük gruplarda ise puanların evrendeki dağılımlarının normal olup olmadığına ilişkin ampirik kanıtlara ihtiyaç duyulur. Örneklem sayısının n=6 kadar küçük olduğu ve evrenin dağılım yapısının tam olarak bilinmediği durumda parametrik-olmayan istatistiğin kullanılması bir zorunluluktur. 4. İstatistiksel kontrol. Kestirisel istatistiklerin tümü, araştırma birimlerinin ait oldukları evrenden yansız olarak çekildiklerini ya da bu birimlerin yansız olarak çeşitli denemelere atanmış olduklarını kabul eder. Araştırmada kontrol altına alınmak istenen bazı değişkenlerin varlığı, buna ilişkin istatistik

21 GİRİŞ 9 seçimini etkiler. İstatistiksel kontrole ilişkin parametrik bir istatistik kovaryans analizidir. Örneğin, iki farklı yönteme göre ders işleyen öğrencilerin matematik performanslarının karşılaştırılacağı bir çalışmada, matematik performansı ile ilişkili olan, ancak denek atama sürecinde kontrol edilemeyen (fiziksel kontrol) bir değişken olan sayısal yetenek düzeyi, istatistiksel olarak kontrol edilebilir. Bu tür değişkenlere ortak değişken denir ve matematik performanslarına ait puanlar bu değişkene göre düzeltildikten sonra karşılaştırılır. Bu konu, kovaryans analizinin anlatıldığı bölümde ayrıntılı olarak açıklanmaktadır. SPSS 10.0 Veri Dosyası Oluşturma Çeşitli veri toplama araçları ya da teknikler kullanılarak toplanan verilerin analizinde pek çok istatistiksel paket program kullanılmaktadır. Sosyal bilim araştırmacıları tarafından yaygın olarak kullanılan program, SPSS (Statistical Package for Social Sciences) paket programıdır. Windows temelli SPSS in ekran düzeni, Microsoft Office ekran düzenlerine benzemektedir. SPSS in komut dili İngilizcedir. Araştırmacı, programdaki hazır komutları kullanarak analiz yapabileceği gibi, programın syntax penceresine geçip, ilgili analiz için uygun dizeleri (script) yazıp, bunu çalıştırarak da analiz yapabilir. SPSS 10.0, aşağıda açıklanan beş farklı ekran görünümü özelliğine sahiptir. 1. Data Editor. Satır ve sütunlardan oluşan bir veri giriş ekranıdır. Bu ekranda MS. Excel in çalışma tablosuna benzer olarak dörtgenden oluşan hücre ya da gözeneklere nicel (numeric) ya da nitel (string) olarak tanımlanan değerler girilebilir. Ekran, a) data görünüm (data view) ve b) değişken görünümlü (variable view) olmak üzere iki alt boyuttan oluşur. Data görünümlü düzende veri girişi yapılırken, değişken görünümlü düzende değişkenlerin isim, tür, alt grup vb. tanımlamaları yapılır. 2. Output. Analiz sonuçlarının, çıktılarının yer aldığı ekrandır. 3. Chart. İstenilen grafiklerin oluşturulabildiği ekrandır. Bu ekranla birlikte ekranın üst kısmında yer alan ana komutlar (araç çubuğu) da buna uygun olarak değişir. 4. Syntax. İstatistiksel işlem için SPSS komut dizelerinin kullanılarak programın yazıldığı ekrandır. 5. Help. SPSS komutlarının kısa açıklamalarının yer aldığı ekrandır. Araştırmacı, veri dosyasını, doğrudan SPSS data editor ünü kullanarak ya da Excel, Debase gibi başka programlarda oluşturarak SPSS programına aktarabilir. Örneğin, Excel kullanılarak oluşturulan bir veri dosyasındaki

22 10 VERİ ANALİZİ EL KİTABI verilerin aktarılması için SPSS programında dosyanın açılması sırasında dosya türünün Excel olarak seçilmesi yeterlidir. Bu durumda Excel dosyası SPSS dosyasına dönüştürülerek ekrana gelir. Veri dosyalarının uzantısı sav, analiz çıktılarının uzantısı ise spo dur. SPSS de yeni veri dosyası oluşturmadan önce, bir veri giriş planının hazırlanmasında yarar vardır. Planda, değişkenlerin veri dosyasında tanımlanacak isimlerine ve değişkenlerin düzey ya da miktarlarına, hangi sayısal değerlerin verileceğine ilişkin bilgiler yer alır. Plan, ayrı bir dosyada hazırlanabileceği gibi, veri toplama formu üzerinde de oluşturulabilir. Veri giriş planı, bir anlamda bir veri kodlama yönergesidir. SPSS 10.0 da yeni bir veri dosyası oluşturmada veri girişi yapmadan önce, Data Editor ekranının sol alt köşesinde bulunan Variable View ekranının seçilmesi ve burada veri giriş planının gereği olarak değişkenlerin tanımlanması yararlı olacaktır. Burada, değişkenin ismi (name), türü (type), ondalık düzeyi (decimal), geniş ismi (label), düzeylerinin sayısal karşılıkları (values), kayıp değerleri (missing) ve sütun genişliği (columns) tanımlanabilir (Şekil 1.2). Şekil 1.2. Data Editor, Değişkenlerin Tanımlandığı Variable View Ekranı

23 GİRİŞ 11 Variable View ekranında ilk değişkenin ya da sütunun, veri girişini kontrol etmede kolaylık sağlaması bakımından anketno, denekno, okulno vb. şekilde tanımlanması önerilir. En çok 8 karakter ile tanımlanacak değişken isimlerinde harfler arasında boşluk bırakılmaması gerekmekte ve tanımlamada ASCII değerlerinin kullanılması önerilmektedir. Araştırmaya dahil değişkenlerin isimleri ve özellikleri tanımlandıktan sonra Şekil 1.3 de gösterilen Data View ekranına geçilerek veri girişi yapılır. Şekil 1.3. Data Editor, Veri Girişinin Yapıldığı Data View Ekranı Örneklem birimi olan kişi ya da nesnelere ait veriler, satır ve sütundan oluşan çalışma tablosundaki gözeneklere sırayla girilir. Burada satırlar bir kişiye ya da nesneye ait verileri, sütunlar ise değişkenleri gösterir. Ancak, araştırmacı isterse SPSS de satır-sütun dönüştürmesi yapabilir. Veriler, değişken sayısal (numeric) tanımlı ise rakamlar, nitel (string) tanımlı ise harfler kullanılarak girilir. Veri girişinde genellikle, satırlar kişi ya da nesneyi, sütunlar ise bu kişi ya da nesneden veri toplanan değişkenleri gösterir. Seçilmiş SPSS Komutları ve İşlem Adımları Kitabın bu kısmında sık kullanılan bazı komutlara ilişkin örnek uygulamalara yer verilmiştir. Öncelikle komutların kısa bir açıklaması yapılmış, daha sonra komutun işlem adımları betimsel ve görsel olarak

24 12 VERİ ANALİZİ EL KİTABI verilmeye çalışılmıştır. Örnek uygulamalar, baslangic isimli veri dosyası üzerinde gerçekleştirilmiştir. Split-File Komutu Split-File, veri dosyasını parçalara ayırmak amacıyla kullanılır. Bu komutla, dosya kategorik bir değişkenin düzey (alt grup) sayısı kadar alt dosyalara ayrılır. Bu komutun uygulanmasının ardından yapılacak her bir istatistiksel işlem, oluşturulan alt veri dosyalarının her biri için ayrı ayrı yapılır. İstenilen analizlerin yapılmasından sonra, tüm deneklerin dikkate alınacağı diğer analizlere geçmeden split-file penceresinde yer alan Analyze All Cases seçilmelidir. Bu komutun aktif olup olmadığı program penceresinin sağ alt yanında bulunan uyarı penceresindeki split file on yazısının bulunup bulunmamasından anlaşılabilir. Sözü edilen uyarı yazısı var ise, Split File On komutu, aktifdir, uygulamadadır. Şimdi, bu komutu cinsiyet değişkenini esas alarak uygulayalım. 1. DATA menüsünden Split File komutunu seçin. 2. Split File penceresinde (Şekil 1.4), a) Organize output by groups seçeneğini seçin. b) Sol taraftaki değişken kutusundan dosyayı ayrımda kullanılacak ölçüt olarak kullanılacak değişken olan Cinsiyet değişkenini, groups based on kutusuna aktarın. c) OK Şekil 1.4. Split-File Alt Menüsü

25 GİRİŞ 13 Bu komutun verilmesi ile birlikte, baslangic isimli veri dosyası cinsiyet değişkeninin düzeylerine göre kızlar ve erkekler olmak üzere iki alt veri dosyasına ayrılmıştır. Verilen komut kaldırılmadığı sürece yapılacak istatistiksel işlemler iki grup için ayrı ayrı uygulanacaktır. Select Case Komutu Select Case, yapılacak işlemlerde veri dosyasındaki birey ya da objelerin sadece belli kesiminin dikkate alınmak istendiği durumlarda kullanılan bir komuttur. Başka bir anlatımla, bir değişkenin sadece bir ya da birkaç düzeyindeki denekleri analize dahil etmek için uygulanır. Aynı anda iki değişkenin bazı değerlerine sahip denekler de seçilebilir. Tüm denekler için analiz yapılmak istendiğinde bu menüde All Cases seçeneğinin seçilmesi gerekmektedir. Bu komutun aktif olup olmadığını anlamak için program penceresinin sağ alt yanında bulunan uyarı penceresinde Filter On yazısının bulunup bulunmadığına bakılmalıdır. Şimdi, veri dosyasından kızlar alt grubunun seçilmesine ilişkin Select Case komutunun işlem adımlarını verelim. 1. DATA menüsünden Select Case seçin. 2. Select Case ana penceresinde a) If condition is satisfied seçeneğini seçin ve hemen altında bulunan ve aktif hale gelen If düğmesini tıklayın (Şekil 1.5a). b) Ekrana gelen Select Cases: If penceresinde (Şekil 1.5b), - Sol taraftaki değişken kutusundan hangi değişkene göre denek seçimi yapılacaksa o değişkeni seçin ve sağ taraftaki boş kutuya aktarın. - Değişkenin hangi düzeyi ya da düzeyleri seçilecek ise ona göre matematiksel bir eşitlik ya da bağıntı oluşturun. Örneğin, cinsiyet=1. - Continue c) OK

26 14 VERİ ANALİZİ EL KİTABI Şekik 1.5a. Select Case Alt Menüsü Şekil 1.5b. Select Case:If Penceresi Yukarıda belirtilen işlem sonrasında veri dosyası sadece kızlar grubu için aktif olacaktır. Cinsiyetin dışta kalan düzeyi olan erkekler ise, seçilmeyen denekler olarak Data Editor ekranının sol kenarında bulunan ilgili satırların üstleri bir çapraz çizgi ile işaretlenerek gösterilecektir.

27 EKLER 189 Significance Significance Level (p) =Sig. 1-Tailed 2-Tailed Confidence Interval EK-1 Devam Anlamlılık Anlamlılık düzeyi (p) Tek yönlü İki yönlü Güven aralığı Transform Compute Target Variable Numeric Expression Dönüştürme Hesaplama Hedef değişken [İşlem sonrası elde edilecek değerlerden oluşacak değişkenin adı] Sayısal açıklama [Burada tüm dört işlemler için matematik işlemleri yazılabilir] Recode Into Same Variables Into Different Variables Variable Dependent Variable Test Variable Independent Variable Grouping Variable Variable View Name Type Width Decimal Label Values Missing Column Align Value Label Yeniden kodlama Aynı değişken (sütun) üzerinde yeniden kodlama [Orijinal veriler kaybolur, bunu önlemek için dosya başka isimle kaydedilebilir] Farklı değişken üzerinde yeniden kodlama [Orijinal veriler aynı dosyada korunur] Değişken Bağımlı değişken Test değişkeni Bağımsız değişken Gruplama değişkeni Değişken görüntüsü İsim (Değişkenin kısa ismi) Tür (Değişkenin türü) Genişlik Ondalık İsim (Değişkenin uzun ismi) Değerler (Puan) Kayıp (Kayıp değer, cevapsız) Sütun (Sütun genişliği) Konum (Puanların gözenekteki konumu) Değerin ismi

28 190 VERİ ANALİZİ EL KİTABI EK 2a Student t Dağılımı Tek Yönlü Test Çift Yönlü Test sd

29 EKLER 191 EK 2b Farklı Anlamlılık Düzeyleri İçin Pearson r Tek Yönlü Test p Düzeyi Çift Yönlü Test p Düzeyi sd

30 192 VERİ ANALİZİ EL KİTABI EK 2c F Dağılımı Payda Pay için sd için sd

31 EKLER 193 EK-2c Devam Payda Pay için sd için sd

32 194 VERİ ANALİZİ EL KİTABI EK-2c Devam Payda Pay için sd için sd

33 EKLER 195 EK-2c Devam Payda Pay için sd için sd

34 196 VERİ ANALİZİ EL KİTABI EK 2d Kay-Kare (χ 2 ) Dağılımı p Düzeyi Sd

GİRİŞ. Bilimsel Araştırma: Bilimsel bilgi elde etme süreci olarak tanımlanabilir.

GİRİŞ. 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

Detaylı

23. BASKI. Alıştırmalar için örnek data dosyaları te.

23. BASKI. Alıştırmalar için örnek data dosyaları  te. 23. BASKI Alıştırmalar için örnek data dosyaları www.pegem.net te. Prof. Dr. Şener BÜYÜKÖZTÜRK VERİ ANALİZİ EL KİTABI ISBN 978-975-6802-74-8 DOI 10.14527/9789756802748 Kitap içeriğinin tüm sorumluluğu

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

23. BASKI. Alıştırmalar için örnek data dosyaları te.

23. BASKI. Alıştırmalar için örnek data dosyaları  te. 23. BASKI Alıştırmalar için örnek data dosyaları www.pegem.net te. Prof. Dr. Şener BÜYÜKÖZTÜRK VERİ ANALİZİ EL KİTABI ISBN 978-975-6802-74-8 DOI 10.14527/9789756802748 Kitap içeriğinin tüm sorumluluğu

Detaylı

Prof. Dr. Şener Büyüköztürk. DENEYSEL DESENLER Öntest-Sontest Kontrol Grubu Desen ve Veri Analizi ISBN DOI /

Prof. Dr. Şener Büyüköztürk. DENEYSEL DESENLER Öntest-Sontest Kontrol Grubu Desen ve Veri Analizi ISBN DOI / 5.BASKI Prof. Dr. Şener Büyüköztürk DENEYSEL DESENLER Öntest-Sontest Kontrol Grubu Desen ve Veri Analizi ISBN 978-975-6802-43-4 DOI 10.14527/9789756802434 Kitap içeriğinin tüm sorumluluğu yazarına aittir.

Detaylı

Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı

Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı 292 Dicle Üniversitesi Ziya Gökalp Eğitim Fakültesi Dergisi, 18 (2012) 292-297 KİTAP İNCELEMESİ Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı Editör Doç. Dr. Şener BÜYÜKÖZTÜRK Dilek SEZGİN MEMNUN 1 Bu çalışmada,

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

SPSS (Statistical Package for Social Sciences)

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

Detaylı

SPSS 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

Şener Büyüköztürk Ömay Çokluk Nilgün Köklü

Şener Büyüköztürk Ömay Çokluk Nilgün Köklü Şener Büyüköztürk Ömay Çokluk Nilgün Köklü Gözden Geçirilmiş 15. Prof. Dr. Şener BÜYÜKÖZTÜRK Doç. Dr. Ömay Çokluk Prof. Dr. Nilgün Köklü Sosyal Bilimler İçin İSTATİSTİK ISBN 978-975-6802-33-5 Kitap içeriğinin

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

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

BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ. Araştırma Modelleri

BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ. Araştırma Modelleri BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ Araştırma Modelleri Araştırma Desenleri (modelleri) Araştırmanın alt problemlerine yanıt aramak veya denenceleri test etmek için yapılan araştırma planı Araştırma desenleri

Detaylı

Tekrarlı Ölçümler ANOVA

Tekrarlı Ölçümler ANOVA Tekrarlı Ölçümler ANOVA Repeated Measures ANOVA Aynı veya ilişkili örneklemlerin tekrarlı ölçümlerinin ortalamalarının aynı olup olmadığını test eder. Farklı zamanlardaki ölçümlerde aynı (ilişkili) kişiler

Detaylı

İstatistik. Temel Kavramlar Dr. Seher Yalçın 1

İstatistik. Temel Kavramlar Dr. Seher Yalçın 1 İstatistik Temel Kavramlar 26.12.2016 Dr. Seher Yalçın 1 Evren (Kitle/Yığın/Popülasyon) Herhangi bir gözlem ya da inceleme kapsamına giren obje ya da bireylerin oluşturduğu bütüne ya da gruba Evren veya

Detaylı

İçindekiler. Pazarlama Araştırmalarının Önemi

İçindekiler. Pazarlama Araştırmalarının Önemi İçindekiler Birinci Bölüm Pazarlama Araştırmalarının Önemi 1.1. PAZARLAMA ARAŞTIRMALARININ TANIMI VE ÖNEMİ... 1 1.2. PAZARLAMA ARAŞTIRMASI İŞLEVİNİN İŞLETME ORGANİZASYONU İÇİNDEKİ YERİ... 5 1.3. PAZARLAMA

Detaylı

BÖLÜM 8 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 2

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

Detaylı

SPSS-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

İçindekiler vii Yazarların Ön Sözü xiii Çevirenin Ön Sözü xiv Teşekkürler xvi Semboller Listesi xvii. Ölçme, İstatistik ve Araştırma...

İçindekiler vii Yazarların Ön Sözü xiii Çevirenin Ön Sözü xiv Teşekkürler xvi Semboller Listesi xvii. Ölçme, İstatistik ve Araştırma... İçindekiler İçindekiler vii Yazarların Ön Sözü xiii Çevirenin Ön Sözü xiv Teşekkürler xvi Semboller Listesi xvii BÖLÜM 1 Ölçme, İstatistik ve Araştırma...1 Ölçme Nedir?... 3 Ölçme Süreci... 3 Değişkenler

Detaylı

Çok Değişkenli İstatistik

Çok Değişkenli İstatistik Sosyal Bilimler İçin Çok li İstatistik SPSS ve LISREL Uygulamaları Ömay Çokluk Güçlü Şekercioğlu Şener Büyüköztürk 3. BASKI Doç. Dr. Ömay Çokluk Yrd. Doç. Dr. Güçlü Şekercioğlu Prof. Dr. Şener Büyüköztürk

Detaylı

Data View ve Variable View

Data View ve Variable View SPSS i çalıştırma 0 SPSS İlk Açılışı 1 Data View ve Variable View 2 Değişken Tanımlama - 1 3 Değişken Tanımlama - 2 4 Boş Veri Sayfası 5 Veri Girişi - 1 6 Veri Girişi - 2 7 Dosya Kaydetme 1 2 3 8 File

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

Şener Büyüköztürk Ömay Çokluk Nilgün Köklü

Şener Büyüköztürk Ömay Çokluk Nilgün Köklü Şener Büyüköztürk Ömay Çokluk Nilgün Köklü 12. Prof. Dr. Şener BÜYÜKÖZTÜRK Doç. Dr. Ömay Çokluk Prof. Dr. Nilgün Köklü Sosyal Bilimler İçin İSTATİSTİK ISBN 978-975-6802-33-5 Kitapta yer alan bölümlerin

Detaylı

İLERİ ARAŞTIRMA TEKNİKLERİ ARAŞTIRMA DESENİ RESEARCH DESIGN

İLERİ ARAŞTIRMA TEKNİKLERİ ARAŞTIRMA DESENİ RESEARCH DESIGN İLERİ ARAŞTIRMA TEKNİKLERİ ARAŞTIRMA DESENİ RESEARCH DESIGN 4 Prof. Dr. Mustafa Ergün Araştırma Desenleri (modelleri) Araştırmanın alt problemlerine yanıt aramak veya denenceleri test etmek için yapılan

Detaylı

KPSS. Eğitim Bilimleri. ezberbozan. serisi. KPSS Ders Notları. özetlenmiş içerik pratik bilgiler kritik notlar ilgi çekici görseller

KPSS. Eğitim Bilimleri. ezberbozan. serisi. KPSS Ders Notları. özetlenmiş içerik pratik bilgiler kritik notlar ilgi çekici görseller KPSS Eğitim Bilimleri ezberbozan serisi özetlenmiş içerik pratik bilgiler kritik notlar ilgi çekici görseller EDİTÖR: Savaş Doğan KPSS ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME DERS NOTLARI ISBN 978-605-364-733-1 Kitap içeriğinin

Detaylı

Doç. Dr. Şeref TAN ÖĞRETİMDE ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME ISBN 978-605-0022-24-7

Doç. Dr. Şeref TAN ÖĞRETİMDE ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME ISBN 978-605-0022-24-7 7. Baskı Doç. Dr. Şeref TAN ÖĞRETİMDE ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME ISBN 978-605-0022-24-7 Kitapta yer alan bölümlerin tüm sorumluluğu yazarına aittir. 2012, Pegem Akademi Bu kitabın basım, yayın ve satış hakları

Detaylı

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ 1 BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Gözlenen belli bir özelliği, bu özelliğe ilişkin ölçme sonuçlarını yani verileri kullanarak betimleme, istatistiksel işlemlerin bir boyutunu oluşturmaktadır. Temel

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

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

Ölçme ve Değerlendirmenin. Eğitim Sistemi Açısından. Ölçme ve Değerlendirme. TESOY-Hafta Yrd. Doç. Dr.

Ölçme ve Değerlendirmenin. Eğitim Sistemi Açısından. Ölçme ve Değerlendirme. TESOY-Hafta Yrd. Doç. Dr. TESOY-Hafta-1 ve Değerlendirme BÖLÜM 1-2 ve Değerlendirmenin Önemi ve Temel Kavramları Yrd. Doç. Dr. Çetin ERDOĞAN cetinerdogan@gmail.com Eğitimde ölçme ve değerlendirme neden önemlidir? Eğitim politikalarına

Detaylı

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37 İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1 İstatistik 1 Yığın ve Örnek; Tümevarımcı ve Betimleyici İstatistik 1 Değişkenler: Kesikli ve Sürekli 1 Verilerin Yuvarlanması Bilimsel Gösterim Anlamlı Rakamlar

Detaylı

İÇİNDEKİLER BİRİNCİ KISIM: TASARIM PAZARLAMA ARAŞTIRMASINA GİRİŞ

İÇİNDEKİLER BİRİNCİ KISIM: TASARIM PAZARLAMA ARAŞTIRMASINA GİRİŞ İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ... v TEŞEKKÜR... vi İKİNCİ BASKIYA ÖNSÖZ VE TEŞEKKÜR... vii İÇİNDEKİLER... ix ŞEKİLLER LİSTESİ... xviii TABLOLAR LİSTESİ... xx BİRİNCİ KISIM: TASARIM BİRİNCI BÖLÜM PAZARLAMA ARAŞTIRMASINA

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

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

BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ. Bazı Temel Kavramlar

BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ. Bazı Temel Kavramlar BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ Bazı Temel Kavramlar TEMEL ARAŞTIRMA KAVRAMLARI Bilimsel çalışmaların amacı, örneklem değerinden evren değerlerinin kestirilmesidir. Araştırma evreni (population) Evren, bütündeki

Detaylı

Oluşturulan evren listesinden örnekleme birimlerinin seçkisiz olarak çekilmesidir

Oluşturulan evren listesinden örnekleme birimlerinin seçkisiz olarak çekilmesidir Bilimsel Araştırma Yöntemleri Prof. Dr. Şener Büyüköztürk Doç. Dr. Ebru Kılıç Çakmak Yrd. Doç. Dr. Özcan Erkan Akgün Doç. Dr. Şirin Karadeniz Dr. Funda Demirel Örnekleme Yöntemleri Evren Evren, araştırma

Detaylı

T.C. MUĞLA SITKI KOÇMAN ÜNİVERSİTESİ EĞİTİM BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

T.C. MUĞLA SITKI KOÇMAN ÜNİVERSİTESİ EĞİTİM BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ T.C. MUĞLA SITKI KOÇMAN ÜNİVERSİTESİ EĞİTİM BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ TEZ ÖNERİSİ HAZIRLAMA KILAVUZU MART, 2017 MUĞLA T.C. MUĞLA SITKI KOÇMAN ÜNİVERSİTESİ EĞİTİM BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ.... ANABİLİM DALI.... BİLİM

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

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

1 PAZARLAMA ARAŞTIRMASI

1 PAZARLAMA ARAŞTIRMASI İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ III Bölüm 1 PAZARLAMA ARAŞTIRMASI 11 1.1. Pazarlama Araştırması Kavramı ve Kapsamı 12 1.2. Pazarlama Araştırmasının Tarihçesi 14 1.3. Pazarlama Araştırması Pazarlama Bilgi Sistemi ve

Detaylı

DEĞİŞKEN NEDİR? Bir durumdan diğerine, gözlemden gözleme farklılık gösteren özelliklere değişken adı verilir.

DEĞİŞKEN NEDİR? Bir durumdan diğerine, gözlemden gözleme farklılık gösteren özelliklere değişken adı verilir. DEĞİŞKEN NEDİR? Bir durumdan diğerine, gözlemden gözleme farklılık gösteren özelliklere değişken adı verilir. Değişkenin belli özelliklerine karşı getirilen sayı ve sembollere ise değişkenin değeri adı

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

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

Uygulamalı Meta-Analiz

Uygulamalı Meta-Analiz Eğitim Bilimlerinde Uygulamalı Meta-Analiz Serkan DİNÇER Serkan Dinçer EĞİTİM BİLİMLERİNDE UYGULAMALI META-ANALİZ ISBN 978-605-364-844-4 Kitapta yer alan bölümlerin tüm sorumluluğu yazarlarına aittir.

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

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

Hipotez Testlerine Giriş. Hipotez Testlerine Giriş

Hipotez Testlerine Giriş. Hipotez Testlerine Giriş Hipotez Testlerine Giriş Hipotez Testlerine Giriş Hipotez Testlerine Giriş Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, raslantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel

Detaylı

BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ

BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ Editörler Prof.Dr. Hamit Coşkun & Prof.Dr. H.Mustafa Paksoy BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ Yazarlar Prof.Dr. Cengiz Yılmaz Prof.Dr. Dolunay Şenol Prof.Dr. Hamit Coşkun Prof.Dr. Muharrem Güneş Prof.Dr. Zeynep

Detaylı

BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ

BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ Temel Kavramlar Dr. Seher Yalçın 3.2.2017 Dr. Seher Yalçın 1 Problem Problemler, üç aşamalı bir yaklaşımla tanımlanabilir. Bunlar: 1- Bütünleştirme, 2- Sınırlandırma ve 3-

Detaylı

Doç. Dr. Dilek ALTAŞ İSTATİSTİKSEL ANALİZ

Doç. Dr. Dilek ALTAŞ İSTATİSTİKSEL ANALİZ I Doç. Dr. Dilek ALTAŞ İSTATİSTİKSEL ANALİZ II Yayın No : 2845 Teknik Dizisi : 158 1. Baskı Şubat 2013 İSTANBUL ISBN 978-605 - 377 868-4 Copyright Bu kitabın bu basısı için Türkiye deki yayın hakları BETA

Detaylı

Yrd.Doç.Dr. Ali SICAK BEÜ. EREĞLİ EĞİTİM FAKÜLTESİ EĞİTİM BİLİMLERİ BÖLÜMÜ

Yrd.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:

Detaylı

BÖLÜM 14 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 3 (ORTALAMALARIN KARŞILAŞTIRILMASI)

BÖLÜM 14 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 3 (ORTALAMALARIN KARŞILAŞTIRILMASI) 1 BÖLÜM 14 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 3 (ORTALAMALARIN KARŞILAŞTIRILMASI) Hipotez testi konusunda görüldüğü üzere temel betimleme, sayma ve sınıflama işlemlerine dayalı yöntemlerin ötesinde normal dağılım

Detaylı

26.12.2013. Farklı iki ilaç(a,b) kullanan iki grupta kan pıhtılaşma zamanları farklı mıdır?

26.12.2013. Farklı iki ilaç(a,b) kullanan iki grupta kan pıhtılaşma zamanları farklı mıdır? 26.2.23 Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, raslantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel yöntemlere HĐPOTEZ TESTLERĐ denir. Sonuçların raslantıya bağlı olup

Detaylı

Değeri $ ve bataryası 7 dakika yetiyor;) Manyetik alan prensibine göre çalıştığı için şimdilik demir ve bakır kaplama yüzeylerde

Değeri $ ve bataryası 7 dakika yetiyor;) Manyetik alan prensibine göre çalıştığı için şimdilik demir ve bakır kaplama yüzeylerde 3.HAFTA Değeri 10.000$ ve bataryası 7 dakika yetiyor;) Manyetik alan prensibine göre çalıştığı için şimdilik demir ve bakır kaplama yüzeylerde kullanılabiliyor. Sistematik bir yöntem kullanmak suretiyle,

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

İçindekiler. 1 Giriş 2. 3 Psikoloji Araştırmalarında Etik Meseleler Bilimsel Yöntem 27. KISIM I Genel Meseleler 1

İçindekiler. 1 Giriş 2. 3 Psikoloji Araştırmalarında Etik Meseleler Bilimsel Yöntem 27. KISIM I Genel Meseleler 1 Ön Söz xiii KISIM I Genel Meseleler 1 1 Giriş 2 PSİKOLOJİ BİLİMİ 3 BİLİMİN BAĞLAMI 6 Tarihsel Bağlam 6 Sosyal ve Kültürel Bağlam 9 Ahlakî Bağlam 13 BİR ARAŞTIRMACI GİBİ DÜŞÜNMEK 14 Medyada Yayımlanan Araştırma

Detaylı

İÇİNDEKİLER. Önsöz... iii İçindekiler... v

İÇİNDEKİLER. Önsöz... iii İçindekiler... v İÇİNDEKİLER Önsöz... iii İçindekiler... v BÖLÜM I BİLİMLE İLGİLİ BAZI TEMEL KAVRAMLAR... 2 Gerçek- Gerçeklik (Reality- Şe niye)... 2 Bilgi (Knowledge, Episteme, Malumat)... 3 Bilgi Türleri... 3 Bilginin

Detaylı

Araştırma Modelleri Prof. Dr. Mustafa Ergün AKÜ - Eğitim Fakültesi

Araştırma Modelleri Prof. Dr. Mustafa Ergün AKÜ - Eğitim Fakültesi BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ Araştırma Modelleri Prof. Dr. Mustafa Ergün AKÜ - Eğitim Fakültesi Araştırma Desenleri (modelleri) Araştırmanın alt problemlerine yanıt aramak veya denenceleri test etmek

Detaylı

Araştırma Yöntemleri. Araştırma Tasarımı ve İstatistik Test Seçimi

Araştırma Yöntemleri. Araştırma Tasarımı ve İstatistik Test Seçimi Araştırma Yöntemleri Araştırma Tasarımı ve İstatistik Test Seçimi Araştırma Süreci İLGİ? Y Y? FİKİR?? X Y, A B KURAM A B E F C D X Y KAVRAMSALLAŞTIRMA Kavramların ve araştırılacak değişkenlerin anlamlarını

Detaylı

UYGULAMA 1 SPSS E GİRİŞ. SPSS; File, Edit, View, Data, Transform, Analyze, Graphs, Utilities, Window, Help adlı 10 adet program menüsü içermektedir.

UYGULAMA 1 SPSS E GİRİŞ. SPSS; File, Edit, View, Data, Transform, Analyze, Graphs, Utilities, Window, Help adlı 10 adet program menüsü içermektedir. 1 UYGULAMA 1 SPSS E GİRİŞ SPSS; File, Edit, View, Data, Transform, Analyze, Graphs, Utilities, Window, Help adlı 10 adet program menüsü içermektedir. Bu menülerin işlevleri ve alt menüleri ile komutları

Detaylı

DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Deneysel Tasarım EKO60 Bahar Ön Koşul Dersin Dili. Zorunlu

DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Deneysel Tasarım EKO60 Bahar Ön Koşul Dersin Dili. Zorunlu DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Deneysel Tasarım EKO60 Bahar 3+0 3 5 Ön Koşul Dersin Dili Türkçe Dersin Seviyesi Lisans Dersin Türü Dersi Veren Öğretim Elemanı Dersin Yardımcıları

Detaylı

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI ÖNSÖZ İÇİNDEKİLER III Bölüm 1 İSTATİSTİK ve SAYISAL BİLGİ 11 1.1 İstatistik ve Önemi 12 1.2 İstatistikte Temel Kavramlar 14 1.3 İstatistiğin Amacı 15 1.4 Veri Türleri 15 1.5 Veri Ölçüm Düzeyleri 16 1.6

Detaylı

GRUP 4 Bilimsel Araştırma Yöntemleri 2.Bölüm KONU:Problemi Tanımlama

GRUP 4 Bilimsel Araştırma Yöntemleri 2.Bölüm KONU:Problemi Tanımlama GRUP 4 Bilimsel Araştırma Yöntemleri 2.Bölüm KONU:Problemi Tanımlama GRUP ÜYELERİ Mehmet Emin ERTAŞ Burhan DEMİR Mesut PERTAV Problemi Tanımlama İçindekiler.Değişkenler.Hipotez.Amaç.Önem.Sayıltı.Sınırlılıklar.Tanımlar

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

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

30 GÜNDE EĞİTİM BİLİMLERİ

30 GÜNDE EĞİTİM BİLİMLERİ KPSS KONU LÜĞÜ 30 DE EĞİTİM BİLİMLERİ DEĞERLENDİRME ISBN: 978-605-2329-01-6 Bu kitabın basım, yayın ve satış hakları Kısayol Yayıncılık a aittir. Anılan kuruluşun izni alınmadan yayınların tümü ya da herhangi

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK DERSLERİ AMAÇ VE HEDEFLERİ

BİYOİSTATİSTİK DERSLERİ AMAÇ VE HEDEFLERİ BİYOİSTATİSTİK DERSLERİ AMAÇ VE HEDEFLERİ DÖNEM I-I. DERS KURULU Konu: Bilimsel yöntem ve istatistik Amaç: Biyoistatistiğin tıptaki önemini kavrar ve sonraki dersler için gerekli terminolojiye hakim olur.

Detaylı

KİTABIN HARİTASI AÇIKLAMALAR BÖLÜMÜ

KİTABIN HARİTASI AÇIKLAMALAR BÖLÜMÜ KİTABIN HARİTASI Bu kitapta açıklanan analizlerin işlevselliğini ön plana çıkarabilmek adına, analiz isimlerinden çok bunlarla neler yapılabileceği açıklanarak, analizden yapılacak işleme gitmek yerine,

Detaylı

MEB YURT DIŞINDA GÖREVLENDİRİLECEK ÖĞRETMENLERİN MESLEKİ YETERLİLİK SINAVLARINA HAZIRLIK EL KİTABI. Millî Eğitim Bakanlığı

MEB YURT DIŞINDA GÖREVLENDİRİLECEK ÖĞRETMENLERİN MESLEKİ YETERLİLİK SINAVLARINA HAZIRLIK EL KİTABI. Millî Eğitim Bakanlığı Millî Eğitim Bakanlığı MEB 2013 YURT DIŞINDA GÖREVLENDİRİLECEK ÖĞRETMENLERİN MESLEKİ YETERLİLİK SINAVLARINA HAZIRLIK EL KİTABI Türkçe Sosyal Bilimler Mesleki Bilgi Genel Kültür EN SON YAPILAN DEĞİŞİKLİKLERLE

Detaylı

Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri

Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Soru Öğrencilerin derse katılım düzeylerini ölçmek amacıyla geliştirilen 16 soruluk bir test için öğrencilerin ilk 8 ve son 8 soruluk yarılardan aldıkları puanlar arasındaki

Detaylı

KPSS GENEL YETENEK MATEMATİK GEOMETRİ YENİ. Özgün 900 Soru

KPSS GENEL YETENEK MATEMATİK GEOMETRİ YENİ. Özgün 900 Soru KPSS GENEL YETENEK MATEMATİK GEOMETRİ ÖSYM % Özgün 900 Soru YENİ Kenan Osmanoğlu - Kerem Köker MATEMATİK 0 DENEME ISBN 978-605-6-11- Kitapta yer alan bölümlerin tüm sorumluluğu yazarlarına aittir. Pegem

Detaylı

İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ... Örneklem Genişliğinin Elde edilmesi... 1

İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ... Örneklem Genişliğinin Elde edilmesi... 1 İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ... v 1. BÖLÜM Örneklem Genişliğinin Elde edilmesi... 1 1.1. Kitle ve Parametre... 1 1.2. Örneklem ve Tahmin Edici... 2 1.3. Basit Rastgele Örnekleme... 3 1.4. Tabakalı Rastgele Örnekleme...

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

DENEYSEL DESENLER GERÇEK DENEYSEL DESENLER YARI DENEYSEL DESENLER FAKTÖRYEL DESENLER ZAYIF DENEYSEL DESENLER

DENEYSEL DESENLER GERÇEK DENEYSEL DESENLER YARI DENEYSEL DESENLER FAKTÖRYEL DESENLER ZAYIF DENEYSEL DESENLER DENEYSEL DESENLER ZAYIF DENEYSEL DESENLER GERÇEK DENEYSEL DESENLER YARI DENEYSEL DESENLER FAKTÖRYEL DESENLER YARI DENEYSEL DESENLER Hazır gruplar üzerinde ancak grup eşleştirmenin olduğu seçkisiz atamanın

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

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

Sosyal Bilimlerde SSPS Uygulamalı Nicel Veri Analizi. Prof. Dr. Mehmet TAŞPINAR

Sosyal Bilimlerde SSPS Uygulamalı Nicel Veri Analizi. Prof. Dr. Mehmet TAŞPINAR Sosyal Bilimlerde SSPS Uygulamalı Nicel Veri Analizi Prof. Dr. Mehmet TAŞPINAR Prof. Dr. Mehmet TAŞPINAR SOSYAL BİLİMLERDE SPSS UYGULAMALI NİCEL VERİ ANALİZİ ISBN 978-605-241-058-5 DOI 10.14527/9786052410585

Detaylı

İÇİNDEKİLER. Birinci Bölüm UYGULAMA VERİLERİ

İÇİNDEKİLER. Birinci Bölüm UYGULAMA VERİLERİ İÇİNDEKİLER Birinci Bölüm UYGULAMA VERİLERİ VERİ GRUBU 1. Yüzücü ve Atlet Verileri... 1 VERİ GRUBU 2. Sutopu, Basketbol ve Voleybol Oyuncuları Verileri... 4 VERİ 3. Solunum Yolları Verisi... 7 VERİ 4.

Detaylı

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

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

Detaylı

Evren (Popülasyon) Araştırma kapsamına giren tüm elemanların oluşturduğu grup. Araştırma sonuçlarının genelleneceği grup

Evren (Popülasyon) Araştırma kapsamına giren tüm elemanların oluşturduğu grup. Araştırma sonuçlarının genelleneceği grup Evren (Popülasyon) Araştırma kapsamına giren tüm elemanların oluşturduğu grup Araştırma sonuçlarının genelleneceği grup Evrendeğer (Parametre): Değişkenlerin evrendeki değerleri µ : Evren Ortalaması σ

Detaylı

VERİ TOPLMA ARAÇLARI

VERİ TOPLMA ARAÇLARI VERİ TOPLMA ARAÇLARI GÖZLEM GÖRÜŞME ANKET ANKET Anket, insanların yaşam koşullarını, davranışlarını, inançlarını veya tutumlarını betimlemeye yönelik bir dizi sorudan oluşan bir araştırma materyalidir.

Detaylı

matematik sayısal ve mantıksal akıl yürütme

matematik sayısal ve mantıksal akıl yürütme çöz kazan matematik sayısal ve mantıksal akıl yürütme kpss 2015 ÖSYM sorularına en yakın tek kitap tamamı çözümlü geometri 2014 kpss de 94 soru yakaladık soru bankası Kenan Osmanoğlu, Kerem Köker KPSS

Detaylı

PEGEM DENEME den DENEME ALES ALES i DENEME ÇÖZÜM KİTAPÇIĞI YENİ

PEGEM DENEME den DENEME ALES ALES i DENEME ÇÖZÜM KİTAPÇIĞI YENİ PEGEM DENEME den i DENEME ÇÖZÜM KİTAPÇIĞI YENİ KOMİSYON TAMAMI ÇÖZÜMLÜ 10 DENEME SINAVI SAYISAL VE EŞİT AĞIRLIK ISBN 978-605-364-14-5 Kitapta yer alan bölümlerin tüm sorumluluğu yazarlarına aittir. Pegem

Detaylı

Örneklem. Yöntemleri FBED511 Eğitim Bilimlerinde Temel Araştırma Yöntemleri 1. Evren & Örneklem. Evren. Örneklem ve örnekleme

Örneklem. Yöntemleri FBED511 Eğitim Bilimlerinde Temel Araştırma Yöntemleri 1. Evren & Örneklem. Evren. Örneklem ve örnekleme Yöntemleri & EBE Z Eğitimde Araştırma Yöntemleri (Fraenkel & Wallen, 1990), araştırma sonuçlarının genelleneceği (geçerli olacağı) büyük grup. Hedef evren, araştırmacının ulaşmak istediği, ancak ulaşması

Detaylı

ÖRNEK BULGULAR. Tablo 1: Tanımlayıcı özelliklerin dağılımı

ÖRNEK BULGULAR. Tablo 1: Tanımlayıcı özelliklerin dağılımı BULGULAR Çalışma tarihleri arasında Hastanesi Kliniği nde toplam 512 olgu ile gerçekleştirilmiştir. Olguların yaşları 18 ile 28 arasında değişmekte olup ortalama 21,10±1,61 yıldır. Olguların %66,4 ü (n=340)

Detaylı

Araştırma Yöntem ve Teknikleri

Araştırma Yöntem ve Teknikleri Araştırma Yöntem ve Teknikleri Araştırma Sürecinde Kullanılan Terimler Araştırma Sürecinde Kullanılan Terimler Değişken (Variable) Hipotez veya Denence (Hypothesis) Sayıltı veya Faraziye (Assumption) Sınırlılık

Detaylı

BÖLÜM 1 ÖLÇME VE DEĞERLENDİRMEDE TEMEL KAVRAMLAR

BÖLÜM 1 ÖLÇME VE DEĞERLENDİRMEDE TEMEL KAVRAMLAR İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 ÖLÇME VE DEĞERLENDİRMEDE TEMEL KAVRAMLAR I. Öğretimde Ölçme ve Değerlendirmenin Gerekliliği... 2 II. Ölçme Kavramı... 3 1. Tanımı ve Unsurları... 3 2. Aşamaları... 3 2.1. Ölçülecek

Detaylı

Korelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon

Korelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon Korelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon İçerik Korelasyon Korelasyon Türleri Korelasyon Katsayısı Regresyon KORELASYON Korelasyon iki ya da daha fazla değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi gösterir.

Detaylı

FEN BİLGİSİ ÖĞRETMEN ADAYLARININ FEN BRANŞLARINA KARŞI TUTUMLARININ İNCELENMESİ

FEN BİLGİSİ ÖĞRETMEN ADAYLARININ FEN BRANŞLARINA KARŞI TUTUMLARININ İNCELENMESİ FEN BİLGİSİ ÖĞRETMEN ADAYLARININ FEN BRANŞLARINA KARŞI TUTUMLARININ İNCELENMESİ Sibel AÇIŞLI 1 Ali KOLOMUÇ 1 1 Artvin Çoruh Üniversitesi, Eğitim Fakültesi, İlköğretim Bölümü Özet: Araştırmada fen bilgisi

Detaylı

Genel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir.

Genel 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

Detaylı

SORU BANKASI. ÖLÇME ve DEĞERLENDİRME KPSS EFSANE KPSS. Eğitim Bilimleri. Eğitimde

SORU BANKASI. ÖLÇME ve DEĞERLENDİRME KPSS EFSANE KPSS. Eğitim Bilimleri. Eğitimde KPSS Eğitim Bilimleri EFSANE 5000 SORU BANKASI ÖLÇME ve DEĞERLENDİRME Eğitimde 29. yıl KPSS 2016 Pegem Akademi Sınav Komisyonu; 2015 KPSS ye Pegem Yayınları ile hazırlanan adayların, 70'in üzerinde soruyu

Detaylı

ĐSTATĐSTĐK. Okan ERYĐĞĐT

ĐSTATĐSTĐK. Okan ERYĐĞĐT ĐSTATĐSTĐK Okan ERYĐĞĐT Araştırmacı, istatistik yöntemlere daha işin başında başvurmalıdır, sonunda değil..! A. Bradford Hill, 1930 ĐSTATĐSTĐĞĐN AMAÇLARI Bilimsel araştırmalarda, araştırmacıya kullanılabilir

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK PARAMETRİK TESTLER

BİYOİSTATİSTİK PARAMETRİK TESTLER BİYOİSTATİSTİK PARAMETRİK TESTLER Doç. Dr. Mahmut AKBOLAT *Bir testin kullanılabilmesi için belirli şartların sağlanması gerekir. *Bir testin, uygulanabilmesi için gerekli şartlar; ne kadar çok veya güçlü

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

İç Denet m Başarısı Üzer ndek Önem. Dr. Ramazan YANIK

İç Denet m Başarısı Üzer ndek Önem. Dr. Ramazan YANIK B l şsel Yetenekler n İç Denet m Başarısı Üzer ndek Önem Dr. Ramazan YANIK Dr. Ramazan YANIK Bilişsel Yeteneklerin İç Denetim Başarısı Üzerindeki Önemi ISBN 978-605-364-507-8 Kitap içeriğinin tüm sorumluluğu

Detaylı

Örnekleme Yöntemleri

Örnekleme Yöntemleri Örnekleme Yöntemleri Evren & Örneklem (Fraenkel & Wallen, 1990) Evren & Örneklem 2 Evren Evren, araştırma sonuçlarının genelleneceği (geçerli olacağı) büyük grup. Hedef evren, araştırmacının ulaşmak istediği,

Detaylı

2. BASİT DOĞRUSAL REGRESYON 12

2. BASİT DOĞRUSAL REGRESYON 12 1. GİRİŞ 1 1.1 Regresyon ve Model Kurma / 1 1.2 Veri Toplama / 5 1.3 Regresyonun Kullanım Alanları / 9 1.4 Bilgisayarın Rolü / 10 2. BASİT DOĞRUSAL REGRESYON 12 2.1 Basit Doğrusal Regresyon Modeli / 12

Detaylı

BÖLÜM 1 İSTATİSTİK İLE İLGİLİ BAZI TEMEL KAVRAMLAR

BÖLÜM 1 İSTATİSTİK İLE İLGİLİ BAZI TEMEL KAVRAMLAR 1 BÖLÜM 1 İSTATİSTİK İLE İLGİLİ BAZI TEMEL KAVRAMLAR İstatistik öğrenmelerinde sıklıkla karşılaşılacak olan temel bazı kavramlar, eğitim alanına yönelik örnekleriyle birlikte aşağıda açıklanmaktadır. 1.1.

Detaylı

Nitel Araştırmada Geçerlik ve Güvenirlik

Nitel Araştırmada Geçerlik ve Güvenirlik Nitel Araştırmada Geçerlik ve Bilimsel araştırmanın en önemli ölçütlerinden biri olarak kabul edilen geçerlik ve güvenirlik araştırmalarda en yaygın olarak kullanılan iki en önemli ölçüttür. Araştırmalarda

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