PARAMETRİK TESTLER. Tek Örneklem t-testi. 200 öğrencinin matematik dersinden aldıkları notların ortalamasının 70 e eşit olup olmadığını test ediniz.

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "PARAMETRİK TESTLER. Tek Örneklem t-testi. 200 öğrencinin matematik dersinden aldıkları notların ortalamasının 70 e eşit olup olmadığını test ediniz."

Transkript

1 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 notların ortalaması 70 e eşittir. H1 (araştırma hipotezi): 200 öğrencinin matematik dersinden aldıkları notların ortalaması 70 ten farklıdır.

2 SPSS çıktıları: Çalışmalarınızda yanlızca aşağıdaki gibi yorumlamada kullandığınız değerleri içeren bir tablo hazırlanmalı veya oluşturulmalıdır. Tabloyu analiz sonuç raporlarını kullanarak excel yardımı ile hazırlayabilirsiniz. Tablo 2. Matematik notuna ilişkin tek örneklem t-testi sonuçları N M Test değeri t df p Matematik notu , ,000 Öğrencilerin matematik notları ortalaması 70 den farklıdır ve bu fark istatistiksel olarak anlamlıdır (t(199)=-26,198, p=0,000). Boş hipotez reddedilir. Öğrencilerin matematik notları ortalaması 70 ten küçük bulunmuştur (yaklaşık olarak 53).

3 Bağımsız İki Örneklem t-testi Erkek öğrenciler ile kız öğrencilerin matematik dersinden aldıkları notlar birbirinden farklı mıdır? H0 (boş hipotez): Erkek öğrenciler ile kız öğrencilerin matematik dersinden aldıkları notların ortalamaları birbirine eşittir. H1 (araştırma hipotezi): Erkek öğrenciler ile kız öğrencilerin matematik dersinden aldıkları notların ortalamaları birbirinden farklıdır.

4 SPSS çıktıları: Varyans Homojenliği Testi (Levene Testi) İlk olarak iki grup için (kız, erkek) varyansların homojen olup olmadığı (birbirine eşit olup olmadığı) araştırılmalıdır. Kızların matematik notlarına ilişkin varyans değeri ile erkeklerin matematik notlarına ilişkin varyans değeri aynıdır (p=0,432>0,05). Bu yüzden ilk satırdaki değerler üzerinden bağımsız iki örneklem t testi uygulanacaktır. Levene testi sonucu size hangi satırdaki bilgileri dikkate alacağınız konusunda yardımcı olur. Yukarıdaki 2 tablodan kullandığımız ve işimize yarayacak bilgileri çekip Tablo 3 ü oluştururuz. Tablo 3. Cinsiyete göre matematik puanı ortalamaları için yapılan bağımsız iki örneklem t testi sonuçları Cinsiyet N M SD df t p Erkek 91 52,95 9, ,413 0,680 Kız ,39 9,151 Erkeklerin matematik notları ile kızların matematik notları arasındaki fark istatistiksel açıdan anlamlı değildir (t(198)=0,413, p=0,680). Boş hipotez kabul edilir. Nitekim, erkeklerin matematik not ortalamaları ile kızların matematik not ortalamaları birbirine çok yakın bulunmuştur (Erkek: 52,95; Kız: 52,39).

5 Eşli Örneklemler için t-testi (Eşlenik t-testi) Öğrencilerin matematik ve sosyal bilgiler derslerinden aldıkları notların ortalamaları birbirine eşit midir? H0 (boş hipotez): Öğrencilerin matematik ve sosyal bilgiler derslerinden aldıkları notların ortalamaları birbirine eşittir. H1 (araştırma hipotezi): Öğrencilerin matematik ve sosyal bilgiler derslerinden aldıkların notların ortalamaları birbirinden farklıdır.

6 SPSS çıktıları: Yukarıdaki 3 tablodaki bilgiler aşağıda tek tabloda (Tablo 4) birleştirilmiştir. Hipotezleri kurduktan sonra aşağıdaki tabloyu oluşturup kısaca yorumlamanız yeterlidir. Tablo 4. Matematik ve sosyal bilgiler notlarının ortalamaları için yapılan eşli örnerklem t testi sonuçları Ders N M SD df t p *p=0,000 Matematik ,65 9,368 Sosyal Bilgiler ,41 10, ,351 0,726 Öğrencilerin matematik notları ile sosyal bilgiler notları arasında istatistiksel açıdan anlamlı bir farklılık bulunmamaktadır (t(199)=0,351, p=0,726). Boş hipotez kabul edilir. Nitekim öğrencilerin matematik notları ortalaması (52,65) ile sosyal bilgiler notlarının ortalaması (52,41) birbirine çok yakın bulunmuştur.

7 Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA) Öğrencilerin matematik puanlarının ortalaması sosyo ekonomik duruma göre değişiyor mu? H0 (boş hipotez): Öğrencilerin matematik notlarının ortalaması sosyo-ekonomik duruma göre birbirinden farklı değildir. H1 (araştırma hipotezi): Öğrencilerin matematik notlarının ortalaması sosyo-ekonomik duruma göre farklılık göstermektedir.

8 SPSS çıktıları:

9 Tablo 5. Öğrencilerin sosyo-ekonomik durumlarına göre matematik not ortalamaları için yapılan tek yönlü varyans analizi sonuçları Sosyal Statü N M SD F p Düşük ,9 Orta ,4 Yüksek ,7 7,968 0,000 Toplam ,4 Sosyo-ekonomik duruma göre öğrencilerin matematik notları birbirinden farklıdır ve bu fark istatistiksel açıdan anlamlıdır (F=7,968, p=0,000). Boş hipotez reddedilir. Sosyo-ekonomik durum yükseldikçe matematik notu da artmaktadır. Nitekim sosyo-ekonomik durumu yüksek olanların matematik not ortalaması en yüksek (56), sosyo-ekonomik durumu düşük olanların ise matematik not ortalaması en düşüktür (49). Tukey Çoklu Karşılaştırma Testi Yukarıdaki Tek Yönlü Varyans Analizi sonucuna göre, öğrencilerin matematik notlarının sosyo-ekonomik duruma göre farklılık gösterdiği bulundu. Bu farklılığın hangi gruplardan kaynaklandığını bulmak için Tukey Çoklu Karşılaştırma Testi uygulanır.

10 Post Hoc seçeneğinden Tukey işaretlenir. SPSS çıktısı:

11 Tablo 8. Öğrencilerin sosyo-ekonomik durumlarına göre matematik notları arasındaki farklar Sosyo-ekonomik durum (I) - Matematik puanı ortalamaları Sosyo-ekonomik durum (J) farkı (MI-MJ) p Yüksek - Düşük 7,00* 0,000 Yüksek - Orta 3,96* 0,025 Orta - Düşük 3,04 0,146 *Aralarında anlamlı fark olan grupları göstermektedir. Sosyo-ekonomik duruma göre matematik notlarındaki farklılığın sebebi, sosyal statüsü yüksek öğrencilerin matematik notlarının sosyal statüsü orta veya düşük olan öğrencilere göre istatistiksel açıdan anlamlı farklılık göstermesidir (p<0,05). Sosyal statüsü yüksek olan öğrencilerin matematik not ortalamaları, sosyal statüsü düşük olan öğrencilerden 7 puan, sosyal statüsü orta olan öğrencilerden yaklaşık 4 puan daha fazladır. Korelasyon Testi Matematik dersinden alınan not ile fen dersinden alınan not arasında ilişki var mıdır?

12 SPSS çıktısı: Öğrencilerin matematik notları ile fen bilgisi notları arasında pozitif bir ilişki vardır ve bu ilişki istatistiksel açıdan anlamlıdır (r=0,631, p=0,000).

13 Basit Doğrusal Regresyon Öğrencilerin fen bilgisi notlarından matematik notlarını tahmin edebilir miyiz? H0 (boş hipotez): Öğrencilerin matematik ve fen notları arasında doğrusal bir ilişki yoktur. H1 (araştırma hipotezi): Öğrencilerin matematik ve fen notları arasında doğrusal bir ilişki vardır.

14 SPSS çıktıları: Yukarıdaki tablolarda gördüğünüz tüm bilgiler Tablo 6 da özetlenmiştir. Tablo 6. Öğrencilerin matematik notlarının fen bilgisi notuna göre tahmini için yapılan basit regresyon analizi sonuçları β t p R 2 F p Regresyon katsayısı 21,700 7,879 0,000 0, ,808 0,000 Fen bilgisi notu 0,631 11,437 0,000

15 Matematik notu bağımlı değişken, fen bilgisi notu ise bağımsız değişkendir. Bağımsız değişken (tahmin değişkeni, fen bilgisi notu), bağımlı değişkendeki (matematik notu) değişimin yaklaşık %40 ını açıklamaktadır (R 2 =0,398). Bağımlı değişken ile tahmin değişkeni için kurulacak çoklu regresyon modeli istatistiksel olarak anlamlıdır (F=130,808, p=0,000). Nitekim, matematik notu ile fen bilgisi notu arasında pozitif bir ilişki vardır (0,631) ve bu ilişki istatistiksel olarak anlamlıdır (t=11,437, p=0,000). Basit doğrusal regresyon formülü: Matematik notu=21,700+0,631*(fen bilgisi notu)

16 Çoklu Doğrusal Regresyon Öğrencilerin matematik notunu, fen bilgisi ve sosyal bilgiler puanlarından tahmin edebilir miyiz?

17 SPSS çıktıları:

18 Tablo 7. Öğrencilerin matematik notlarının fen bilgisi ve sosyal bilgiler notlarına göre tahmini için yapılan çoklu regresyon analizi sonuçları β t p R 2 F p Regresyon katsayısı 14,358 4,96 0,000 Fen bilgisi notu 0,482 8,286 0,000 0,478 90,304 0,000 Sosyal bilgiler notu 0,320 5,512 0,000 Matematik notu bağımlı değişken, fen bilgisi ve sosyal bilgiler notları bağımsız değişkenlerdir (tahmin değişkenleridir). Fen bilgisi ve sosyal bilgiler notları birlikte matematik notundaki değişimin %48 ini açıklamaktadırlar (R 2 =0,478). (Not: Fen bilgisi ile sosyal bilgiler notlarının bağımsız değişken olarak birlikte alındığı çoklu regresyon modeli, matematik notundaki değişimi, yalnızca fen bilgisi notunun alındığı basit regresyon modelinden daha iyi açıklamaktadır.) Bağımlı değişken ve tahmin değişkenleri için kurulacak çoklu regresyon modeli istatistiksel olarak anlamlıdır (F=90,304, p=0,000). Fen bilgisi ve sosyal bilgiler notları birlikte matematik notundaki değişimin yaklaşık %48 ini açıklamaktadır (R 2 =0,478). Nitekim, matematik notuyla fen bilgisi notu ve sosyal bilgiler notu arasında pozitif ilişkiler vardır (0,482; 0,320) ve bu ilişkiler istatistiksel olarak anlamlıdır (tfen=8,286, pfen=0,000; tsosyal=5,512, psosyal=0,000) Çoklu regresyon modeli: Matematik notu=14,358+0,482*fen bilgisi notu+0,320*sosyal bilgiler notu

19 PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER Binom Testi Öğrencilerin okul türüne göre dağılımı %50 den farklı mıdır? H0 (boş hipotez): Devlet lisesine giden öğrenciler ile özel liseye giden öğrenciler örneklemde eşit dağılmışlardır. H1 (araştırma hipotezi): Öğrencilerin okul türüne göre dağılımı eşit değildir.

20 Öğrencilerin 168 i (%84) devlet okuluna, 32 si (%16) özel okula gitmektedir. Devlet okuluna giden öğrenciler ile özel okula giden öğrenciler arasındaki bu fark istatistiksel açıdan anlamlıdır (p=0,000). Boş hipotez reddedilir, araştırma hipotezi kabul edilir. Öğrencilerin okul türüne göre dağılımı %50 den farklıdır. Ki-kare Uyum İyiliği Testi Lise öğrencilerinin %50 sinin genel liselere, %30 unun anadolu liselerine ve %20 sinin meslek liselerine devam ettiğini iddia ediyoruz. 200 öğrencilik örnekleme göre bu iddiamız doğru mudur? H0 (boş hipotez): Lise öğrencilerinin devam ettikleri program türüne göre dağılımı %50 genel lise, %30 anadolu lisesi ve %20 meslek lisesi şeklindedir. H1 (araştırma hipotezi): Lise öğrencilerinin devam ettikleri program türüne göre dağılımı %50 genel lise, %30 anadolu lisesi ve %20 meslek lisesi şeklinde değildir.

21

22 Örneklemdeki 200 öğrencinin okudukları program türüne (genel lise, anadolu lisesi, meslek lisesi) dağılımı hipotezde iddia ettiğimiz değerlerden (%50, %30, %20) farklıdır ( 2 (2)= 66,500, p=0,000). Boş hipotez reddedilir. Nitekim gözlenen değerler (Observed N) ile beklenen değerler (Expected N) birbirinden çok farklı bulunmuştur. Ki-kare Testi Öğrencilerin sosyo-ekonomik durumuyla gittiği okul türü arasında ilişki var mıdır? H0 (boş hipotez): Öğrencilerin devam ettikleri program türü sosyo-ekonomik durumlarına göre farklılık göstermemektedir. H1 (araştırma hipotezi): Öğrencilerin devam ettikleri program türü sosyo-ekonomik durumlarına göre farklılık göstermektedir.

23 Crosstabs başlıklı ekrandan Statistics butonu tıklanarak çıkan ekrandan Chi-square seçeneği işaretlenir. Cells butonu tıklanınca çıkan ekrandan ise Observed ve Expected seçenekleri işaretlenir. SPSS çıktıları:

24 Yukarıdaki SPSS çıktılarında yer alan bilgiler alttaki 2 tablo ile özetlenmiştir. Tablo 8. Öğrencilerin devam ettikleri program türünün sosyo-ekonomik duruma göre çapraz tablosu Program türü Sosyal Statü Genel Anadolu Meslek Toplam Düşük Gözlenen sıklık 16,0 19,0 12,0 47,0 Beklenen sıklık 10,6 24,7 11,8 47,0 Orta Gözlenen sıklık 20,0 44,0 31,0 95,0 Beklenen sıklık 21,4 49,9 23,8 95,0 Yüksek Gözlenen sıklık 9,0 42,0 7,0 58,0 Beklenen sıklık 13,1 30,5 14,5 58,0 Toplam Gözlenen sıklık 45,0 105,0 50,0 200,0 Beklenen sıklık 45,0 105,0 50,0 200,0 Tablo 9. Cinsiyet ile sosyo-ekonomik düzey arasındaki ilişki χ 2 df p Pearson ki-kare 16, ,002 Öğrencilerin devam ettikleri program türü sosyo-ekonomik durumlarına göre istatistiksel açıdan anlamlı bir farklılık göstermektedir ( 2=16,604, p = 0,002). Boş hipotez reddedilir. Nitekim Tablo 8 de gözlenen ve beklenen değerlerin birbirinden önemli ölçüde farklı olduğunu görüyoruz.

25 Wilcoxon-Mann Whitney Testi Erkek öğrenciler ile kız öğrencilerin matematik dersinden aldıkları notlar birbirinden farklı mıdır? H0 (boş hipotez): Erkek öğrenciler ile kız öğrencilerin matematik dersinden aldıkları notların ortalamaları birbirine eşittir. H1 (araştırma hipotezi): Erkek öğrenciler ile kız öğrencilerin matematik dersinden aldıkları notların ortalamaları birbirinden farklıdır.

26 Erkeklerle kızların matematik notları arasında istatistiksel açıdan anlamlı bir farklılık yoktur (Z=-0,330, p=0,741). Boş hipotez kabul edilir.

27 Wilcoxon İşaretli Sıra Toplamı Testi Öğrencilerin matematik ve sosyal bilgiler derslerinden aldıkları notların ortalamaları birbirine eşit midir? H0 (boş hipotez): Öğrencilerin matematik ve sosyal bilgiler derslerinden aldıkları notların ortalamaları birbirine eşittir. H1 (araştırma hipotezi): Öğrencilerin matematik ve sosyal bilgiler derslerinden aldıkların notların ortalamaları birbirinden farklıdır.

28 Öğrencilerin sosyal bilgiler dersinden aldıkları notlar ile matematik dersinden aldıkları notlar arasında istatistiksel açıdan anlamlı bir farklılık yoktur (Z=-0,105, p=0,917).

29 Wilcoxon İşaret Testi

30 Öğrencilerin matematik notları ile sosyal bilgiler notları arasında istatistiksel açıdan anlamlı bir farklılık yoktur (Z=-0,143, p=0,886).

31 Parametrik Olmayan Korelasyon Testi (Spearman) H0 (boş hipotez): Öğrencilerin matematik notları ile sosyal bilgiler notları arasında bir ilişki yoktur. H1 (araştırma hipotezi): Öğrencilerin matematik notları ile sosyal bilgiler notları birbirleriyle ilişkilidir.

32 Öğrencilerin matematik ve sosyal bilgiler notları arasında pozitif bir ilişki vardır ve bu ilişki istatistiksel açıdan anlamlıdır (Spearman s rho=0,541, p=0,000).

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

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

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

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

Örneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.

Örneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir. ÇIKARSAMALI İSTATİSTİKLER Çıkarsamalı istatistikler, örneklemden elde edilen değerler üzerinde kitleyi tanımlamak için uygulanan istatistiksel yöntemlerdir. Çıkarsamalı istatistikler; Tahmin Hipotez Testleri

Detaylı

PARAMETRİK ve PARAMETRİK OLMAYAN (NON PARAMETRİK) ANALİZ YÖNTEMLERİ.

PARAMETRİK ve PARAMETRİK OLMAYAN (NON PARAMETRİK) ANALİZ YÖNTEMLERİ. AED 310 İSTATİSTİK PARAMETRİK ve PARAMETRİK OLMAYAN (NON PARAMETRİK) ANALİZ YÖNTEMLERİ. Standart Sapma S = 2 ( X X ) (n -1) =square root =sum (sigma) X=score for each point in data _ X=mean of scores

Detaylı

TEK YÖNLÜ VARYANS ANALİZİ

TEK YÖNLÜ VARYANS ANALİZİ 1 İkiden fazla grubun ortalamalarını karşılaştırma TEK YÖNLÜ VARYANS ANALİZİ ve ardından yapılan ÇOKLU KARŞILAŞTIRMA TESTLERİ Parametrik test koşulları sağlanmadığında İkiden fazla bağımsız grubun ortalamalarını

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

Ortalamaların karşılaştırılması

Ortalamaların karşılaştırılması Parametrik ve Parametrik Olmayan Testler Ortalamaların karşılaştırılması t testleri, ANOVA Mann-Whitney U Testi Wilcoxon İşaretli Sıra Testi Kruskal Wallis Testi BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan

Detaylı

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA) Kruskal Wallis H Testi

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA) Kruskal Wallis H Testi Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA) Kruskal Wallis H Testi Dr. Eren Can Aybek erencan@aybek.net www.olcme.net IBM SPSS Statistics ile Hangi Durumda Kullanılır? Bağımsız gruplar t testi, iki grubun ortalamasını

Detaylı

Çalıştığı kurumun prestij kaynağı olup olmaması KIZ 2,85 ERKEK 4,18

Çalıştığı kurumun prestij kaynağı olup olmaması KIZ 2,85 ERKEK 4,18 1 * BAĞIMSIZ T TESTİ (Independent Samples t test) ÖRNEK: Yapılan bir anket çalışmasında katılımcılardan, çalıştıkları kurumun kendileri için bir prestij kaynağı olup olmadığını belirtmeleri istenmiş. 30

Detaylı

Non-Parametrik İstatistiksel Yöntemler

Non-Parametrik İstatistiksel Yöntemler Non-Parametrik İstatistiksel Yöntemler Dr. Seher Yalçın 27.12.2016 1 1. Tek Örneklem Kay Kare Testi 2. İki Değişken İçin Kay Kare Testi 3. Mann Whitney U Testi 4. Kruskal Wallis H Testi ortanca testine

Detaylı

ÇND BİYOİSTATİSTİK EĞİTİMİ

ÇND BİYOİSTATİSTİK EĞİTİMİ ÇND BİYOİSTATİSTİK EĞİTİMİ Yrd.Doç.Dr.Gökmen ZARARSIZ Erciyes Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik Anabilim Dalı, Kayseri Turcosa Analitik Çözümlemeler Ltd Şti, Kayseri gokmenzararsiz@hotmail.com

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

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

Parametrik Olmayan Testler

Parametrik Olmayan Testler Araştırma Yöntemleri Parametrik Olmayan Testler Parametrik Olmayan Testler Verilerin normal dağılmış olması gerekmiyor Veriler sınıflama ya da sıralama ölçme düzeyinde toplanmış olacak Ya da eşit aralıklı

Detaylı

VARYANS ANALİZİ (ANOVA)

VARYANS ANALİZİ (ANOVA) VARYANS ANALİZİ (ANOVA) VARYANS ANALİZİ (ANOVA) Ne zaman kullanırız? Ortalamalar arasında fark olup olmadığına bakmak istediğimizde Sürekli bir ölçüm (continuous data) ve 2 ya da daha fazla grubumuz olduğu

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

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

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

Bağımsız Örneklemler İçin Tek Faktörlü ANOVA

Bağımsız Örneklemler İçin Tek Faktörlü ANOVA Bağımsız Örneklemler İçin Tek Faktörlü ANOVA ANOVA (Varyans Analizi) birden çok t-testinin uygulanması gerektiği durumlarda hata varyansını azaltmak amacıyla öncelikle bir F istatistiği hesaplanır bu F

Detaylı

7.Sunum. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 1

7.Sunum. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 1 7.Sunum Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 1 Bağımlı Değ. Bağımsız Değ. Analiz Sürekli İki kategorili t-testi, Wilcoxon testi Sürekli Kategorik ANOVA, linear regresyon Sürekli Sürekli Korelasyon, doğrusal regresyon

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

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

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

Korelasyon testleri. Pearson korelasyon testi Spearman korelasyon testi. Regresyon analizi. Basit doğrusal regresyon Çoklu doğrusal regresyon

Korelasyon testleri. Pearson korelasyon testi Spearman korelasyon testi. Regresyon analizi. Basit doğrusal regresyon Çoklu doğrusal regresyon Korelasyon testleri Pearson korelasyon testi Spearman korelasyon testi Regresyon analizi Basit doğrusal regresyon Çoklu doğrusal regresyon BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan Ders içeriği Korelasyon

Detaylı

Bağımsız örneklem t-testi tablo okuması

Bağımsız örneklem t-testi tablo okuması Bağımsız örneklem t-testi tablo okuması İki bağımsız grubu karşılaştırmada kullanılır; Normal dağılım (her bir grup için n>30) [Uygulamada daha küçük sayılar da kullanılmaktadır] Sürekli bağımlı değişken

Detaylı

K BAĞIMSIZ ÖRNEKLEM HİPOTEZ TESTLERİ

K BAĞIMSIZ ÖRNEKLEM HİPOTEZ TESTLERİ K BAĞIMSIZ ÖRNEKLEM HİPOTEZ TESTLERİ Yrd.Doç.Dr. Selçuk Korkmaz Trakya Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Turcosa Analitik Çözümlemeler selcukorkmaz@gmail.com TÜRKİYE EKMUD BİYOİSTATİSTİK

Detaylı

TAŞINMAZ DEĞERLEMEDE İSTATİSTİKSEL ANALİZ

TAŞINMAZ DEĞERLEMEDE İSTATİSTİKSEL ANALİZ Taşınmaz Değerlemede İstatistiksel Analiz Taşınmaz Değerleme ve Geliştirme Tezsiz Yüksek Lisans Programı TAŞINMAZ DEĞERLEMEDE İSTATİSTİKSEL ANALİZ 1 Taşınmaz Değerlemede İstatistiksel Analiz İçindekiler

Detaylı

İkiden Çok Grup Karşılaştırmaları

İkiden Çok Grup Karşılaştırmaları İkiden Çok Grup Karşılaştırmaları Bir onkoloji kliniğinde göğüs kanseri tanısı almış kadınlar arasından histolojik evrelerine göre 17 şer kadın seçilerek sağkalım süreleri (ay) alınmıştır. HİSTLOJİK EVRE

Detaylı

Daha önce yaptığımız işlem tüm sınıfın bir değişkene ait ortalamasını hesaplamaktı. Eğer sınıfta KIZ-ERKEK gibi 2 grup varsa bu iki grubun başarısını

Daha önce yaptığımız işlem tüm sınıfın bir değişkene ait ortalamasını hesaplamaktı. Eğer sınıfta KIZ-ERKEK gibi 2 grup varsa bu iki grubun başarısını 5.SUNUM Daha önce yaptığımız işlem tüm sınıfın bir değişkene ait ortalamasını hesaplamaktı. Eğer sınıfta KIZ-ERKEK gibi 2 grup varsa bu iki grubun başarısını karşılaştırmak isteyebiliriz. Bu durumda iki

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

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

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI Öğrenci Bilgileri Ad Soyad: İmza: MATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI 26 Mayıs, 2014 Numara: Grup: Soru Bölüm 1 10 11 12 TOPLAM Numarası (1-9) Ağırlık 45 15 30 20 110 Alınan Puan Yönerge 1. Bu sınavda

Detaylı

KRUSKAL WALLIS VARYANS ANALİZİ. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

KRUSKAL WALLIS VARYANS ANALİZİ. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı KRUSKAL WALLIS VARYANS ANALİZİ Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı ükruskal Wallis varyans analizi, tek yönlü varyans analizinin parametrik olmayan karşılığıdır. üveriler ölçümle

Detaylı

Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST Ders

Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST Ders Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST-4035 10. Ders DEÜ İstatistik Bölümü 018 Güz 1 Non-Parametric Statistics Nominal Ordinal Interval One Sample Tests Binomial test Run test Kolmogrov-Smirnov

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

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK İKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TESTİ VE İKİ EŞ ARASINDAKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TEST SORULARI

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK İKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TESTİ VE İKİ EŞ ARASINDAKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TEST SORULARI MATE 211 BİYOİSTATİSTİK İKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TESTİ VE İKİ EŞ ARASINDAKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TEST SORULARI 1. Doğum sırasının çocuğun zeka düzeyini etkileyip etkilemediğini araştıran bir araştırmacı çocuklar

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

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

İçindekiler. Ön Söz... xiii

İçindekiler. Ön Söz... xiii İçindekiler Ön Söz.................................................... xiii Bölüm 1 İstatistiğe Giriş....................................... 1 1.1 Giriş......................................................1

Detaylı

TEMEL EĞİTİMDEN ORTAÖĞRETİME GEÇİŞ ORTAK SINAV BAŞARISININ ÇEŞİTLİ DEĞİŞKENLER AÇISINDAN İNCELENMESİ

TEMEL EĞİTİMDEN ORTAÖĞRETİME GEÇİŞ ORTAK SINAV BAŞARISININ ÇEŞİTLİ DEĞİŞKENLER AÇISINDAN İNCELENMESİ T.C. MİLLÎ EĞİTİM BAKANLIĞI ÖLÇME, DEĞERLENDİRME VE SINAV HİZMETLERİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜ VERİ ANALİZİ, İZLEME VE DEĞERLENDİRME DAİRE BAŞKANLIĞI TEMEL EĞİTİMDEN ORTAÖĞRETİME GEÇİŞ ORTAK SINAV BAŞARISININ ÇEŞİTLİ

Detaylı

NORMAL DAĞILIM VE ÖNEMLİLİK TESTLERİ İLE İLGİLİ PROBLEMLER

NORMAL DAĞILIM VE ÖNEMLİLİK TESTLERİ İLE İLGİLİ PROBLEMLER NORMAL DAĞILIM VE ÖNEMLİLİK TESTLERİ İLE İLGİLİ PROBLEMLER A) Normal Dağılım ile İlgili Sorular Sayfa /4 Hamileler ile ilgili bir araştırmada, bu grubun hemoglobin değerlerinin normal dağılım gösterdiği

Detaylı

9.Sunum. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 1

9.Sunum. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 1 9.Sunum Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 1 Bağımlı Değ. Bağımsız Değ. Analiz Sürekli İki kategorili t-testi, Wilcoxon testi Sürekli Kategorik ANOVA, linear regresyon Sürekli Sürekli Korelasyon, doğrusal regresyon

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testi-III Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testi-III Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testi-III Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr

Detaylı

İKİDEN ÇOK BAĞIMSIZ GRUBUN KARŞILAŞTIRILMASI

İKİDEN ÇOK BAĞIMSIZ GRUBUN KARŞILAŞTIRILMASI İKİDEN ÇOK BAĞIMSIZ GRUBUN KARŞILAŞTIRILMASI Grup sayısı ikiye geçtiğinde tüm grupların bağımsız iki grup testleri ile ikişerli analiz düşünülebilir. Ancak bu yaklaşım, karşılaştırmalar bağımsız olmadığından

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

Nicel Veri Analizi ve İstatistik Testler

Nicel Veri Analizi ve İstatistik Testler Nicel Veri Analizi ve İstatistik Testler Yaşar Tonta H.Ü. BBY tonta@hacettepe.edu.tr yunus.hacettepe.edu.tr/~tonta/courses/spring2009/bby208/ SLIDE 1 Nicel Analiz Olguları tanımlamak ve açıklamak için

Detaylı

ALKÜ EKONOMİ ve FİNANS BÖLÜMÜ EKO 303 EKONOMETRİ I ALIŞTIRMALAR

ALKÜ EKONOMİ ve FİNANS BÖLÜMÜ EKO 303 EKONOMETRİ I ALIŞTIRMALAR ALKÜ EKONOMİ ve FİNANS BÖLÜMÜ EKO 303 EKONOMETRİ I ALIŞTIRMALAR 1 2 3 4 5 6 1 7 8 9 10 10.1 11 10.2 2 12 13 14 15 16 17 3 18 19 20 21 22 23 4 24 25 26 27 28 5 29 30 31 32 33 34 6 35 36 37 37. 1 37. 2 37.

Detaylı

Kategorik Veri Analizi

Kategorik Veri Analizi Kategorik Veri Analizi 6.Sunum Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 1 ANALİZ TÜRLERİ Bağımlı Değ. Bağımsız Değ. Analiz Sürekli İki kategorili t-testi, Wilcoxon testi Sürekli Kategorik ANOVA, linear regresyon Sürekli

Detaylı

Örnek. Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız.

Örnek. Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız. Örnek Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız. i. ii. X 1 2 3 4 1 2 3 4 Y 2 3 4 5 4 3 2 1 Örnek Aşağıdaki veri

Detaylı

Bağımlı Gruplar İçin t Testi Wilcoxon İşaretli Sıralar Testi

Bağımlı Gruplar İçin t Testi Wilcoxon İşaretli Sıralar Testi Bağımlı Gruplar İçin t Testi Wilcoxon İşaretli Sıralar Testi Dr. Eren Can Aybek erencan@aybek.net www.olcme.net IBM SPSS Statistics ile Bağımlı Gruplar için t Testi İlişkili olan iki ortalama arasında

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

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

Bağımlı Değ. Bağımsız Değ. Analiz

Bağımlı Değ. Bağımsız Değ. Analiz 6.SUNUM Bağımlı Değ. Bağımsız Değ. Analiz Sürekli İki kategorili t-testi, Wilcoxon testi Sürekli Kategorik ANOVA, linear regresyon Sürekli Sürekli Korelasyon, doğrusal regresyon İki kategorili Sürekli

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

PROBLEM:1. 11 yeni doğan rata günlük 1000 unts/kg epo uygulanmış, kontrol grubuna ise salin uygulanmıştır.

PROBLEM:1. 11 yeni doğan rata günlük 1000 unts/kg epo uygulanmış, kontrol grubuna ise salin uygulanmıştır. PROBLEM:1 Beyinde hipoksik iskemik hasar geliştirilmiş ratlarda recombinant insan eritropoteininin infarkt alanı üzerine ve nöron hücre apopitozisi üzerine etkisi araştırılmaktadır. 11 yeni doğan rata

Detaylı

BKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 )

BKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 ) 4. SUNUM 1 Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, rastlantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel yöntemlere HİPOTEZ TESTLERİ denir. Sonuçların rastlantıya bağlı

Detaylı

taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ

taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ 8 Varyans Analizi (Anova) TAŞINMAZ GELİŞTİRME TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ Doç. Dr. Yüksel TERZİ 1 Ünite: 8 VARYANS ANALİZİ (ANOVA) Doç. Dr. Yüksel TERZİ İçindekiler

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık KORELASYON ve REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Bir değişkenin değerinin diğer değişkendeki veya değişkenlerdeki değişimlere bağlı olarak nasıl etkilendiğinin istatistiksel

Detaylı

Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST

Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST-4035-7- DEÜ İstatistik Bölümü 018 Güz 1 Non-Parametric Statistics Nominal Ordinal Interval One Sample Tests Binomial test Run test Kolmogrov-Smirnov test

Detaylı

BÖLÜM 10 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ

BÖLÜM 10 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ İÇİNDEKİLER BÖLÜM 10 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ I. ÖRNEKLEME... 1 II. ÖRNEKLEMENİN SAFHALARI... 2 III. ÖRNEK ALMA YÖNTEMLERİ 5 A. RASYONEL ÖRNEK ALMA... 5 B. TESADÜFİ ÖRNEK ALMA... 6 C. KADEMELİ ÖRNEK ALMA...

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testi-III Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testi-III Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testi-III Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK. Uygulama 6. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK. Uygulama 6. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK Uygulama 6 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr Soru 1 İlaç malzemelerinin kalitesini

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK Regresyon Analizi Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK Regresyon Analizi Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK Regresyon Analizi Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 Regresyon analizi, bir

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

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

Bağımlı Değ. Bağımsız Değ. Analiz

Bağımlı Değ. Bağımsız Değ. Analiz 7.SUNUM Bağımlı Değ. Bağımsız Değ. Analiz Sürekli İki kategorili t-testi, Wilcoxon testi Sürekli Kategorik ANOVA, doğrusal regresyon Sürekli Sürekli Korelasyon, doğrusal regresyon İki kategorili Sürekli

Detaylı

BKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 )

BKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 ) 4. SUNUM 1 Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, rastlantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel yöntemlere HİPOTEZ TESTLERİ denir. Sonuçların rastlantıya bağlı

Detaylı

Deneysel Araştırmalarda Biyoistatistik. Prof. Dr. İsmet DOĞAN AFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ. Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Anabilim Dalı

Deneysel Araştırmalarda Biyoistatistik. Prof. Dr. İsmet DOĞAN AFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ. Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Anabilim Dalı Deneysel Araştırmalarda Biyoistatistik Prof. Dr. İsmet DOĞAN AFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Anabilim Dalı Genel olarak bilimsel araştırma; problemlere ya da sorunlara güvenilir

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

Pazarlama Araştırması Grup Projeleri

Pazarlama Araştırması Grup Projeleri Pazarlama Araştırması Grup Projeleri Projeler kapsamında öğrencilerden derlediğiniz 'Teknoloji Kullanım Anketi' verilerini kullanarak aşağıda istenilen testleri SPSS programını kullanarak gerçekleştiriniz.

Detaylı

Mili Eğitim Bakanlığı Fen ve Teknoloji Öğretmeni 2. N.Ü. Eğitim Fakültesi Fen Bilgisi Öğretmenliği A.B.D.

Mili Eğitim Bakanlığı Fen ve Teknoloji Öğretmeni 2. N.Ü. Eğitim Fakültesi Fen Bilgisi Öğretmenliği A.B.D. İLKÖĞRETİM BİRİNCİ KADEME FEN VE TEKNOLOJİ DERSİNE GİREN 4. VE 5. SINIF ÖĞRETMENLERİNİN YAPILANDIRMACI ÖĞRENME MODELİ KONUSUNDA YETERLİLİKLERİNİN İNCELENMESİ Abdurrahman KARAŞAHİN 1, Hülya KAHYAOĞLU 2

Detaylı

İki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi (Student s t Test) Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

İki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi (Student s t Test) Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı İki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi (Student s t Test) Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı İki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi (Student s t test) Ölçümle

Detaylı

MATH Ýþletme Ýstatistiði II

MATH Ýþletme Ýstatistiði II MATH 220 - Ýþletme Ýstatistiði II DERS TANITIM BÝLGÝLERÝ Dersin Adý Kodu Yarýyýl Teori (saat/hafta) Uygulama/Laboratuar (saat/hafta) Yerel Kredi AKTS Ýþletme Ýstatistiði II MATH 220 Güz 0 0 0 0 Ön Koþullar

Detaylı

8.Sunum. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 1

8.Sunum. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 1 8.Sunum Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 1 Bağımlı Değ. Bağımsız Değ. Analiz Sürekli İki kategorili t-testi, Wilcoxon testi Sürekli Kategorik ANOVA, linear regresyon Sürekli Sürekli Korelasyon, doğrusal regresyon

Detaylı

Araştırma Yöntemleri. Çıkarımsal İstatistikler: Parametrik Testler I. Giriş

Araştırma Yöntemleri. Çıkarımsal İstatistikler: Parametrik Testler I. Giriş Araştırma Yöntemleri Çıkarımsal İstatistikler: Parametrik Testler I Giriş Bir önceki derste örneklem seçme mantığını işledik Evren ve örneklemden elde edilen değerleri tanımlamayı öğrendik Standart normal

Detaylı

SPSS ve LISREL ile Pratik Veri Analizi

SPSS ve LISREL ile Pratik Veri Analizi SPSS ve LISREL ile Pratik Veri Analizi Analiz ve Raporlaştırma Dr. İsmail SEÇER 3. Baskı Ankara 2017 SPSS ve LISREL ile Pratik Veri Analizi Analiz ve Raporlaştırma Dr. İsmail SEÇER Tüm Hakları Saklıdır.

Detaylı

BİR GRUBA AİT TEKRARLI ÖLÇÜMLERİN ORTALAMASINI KARŞILAŞTIRMA (İlişkili örneklemler için t-testi)

BİR GRUBA AİT TEKRARLI ÖLÇÜMLERİN ORTALAMASINI KARŞILAŞTIRMA (İlişkili örneklemler için t-testi) 1 BİR GRUBA AİT TEKRARLI ÖLÇÜMLERİN ORTALAMASINI KARŞILAŞTIRMA (İlişkili örneklemler için t-testi) parametrik test koşulları sağlanmadığında TEKRARLI İKİ ÖLÇÜMÜM ORTALAMALARINI KARŞILAŞTIRILMA (Wilcoxon

Detaylı

Öğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT

Öğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT Ünite 10: Regresyon Analizi Öğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT 10.Ünite Regresyon Analizi 2 Ünitede Ele Alınan Konular 10. Regresyon Analizi 10.1. Basit Doğrusal regresyon 10.2. Regresyon denklemi

Detaylı

Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST

Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST-435-5- DEÜ İstatistik Bölümü 8 Güz Non-Parametric Statistics Nominal Ordinal Interval One Sample Tests Binomial test Run test Kolmogrov-Smirnov test X test

Detaylı

χ 2 Testi Mühendislikte İstatistik Yöntemler Bağımsızlık Testi Homojenlik Testi Uygunluk Testi

χ 2 Testi Mühendislikte İstatistik Yöntemler Bağımsızlık Testi Homojenlik Testi Uygunluk Testi χ Testi Mühendislikte İstatistik Yöntemler χ Testi Bağımsızlık Testi Homojenlik Testi Uygunluk Testi χ Testi Sayısal olmayan değişkenler arasındaki ilişkinin testi (Bağımsızlık) Farklı örnek kütlelerin

Detaylı

PROJE TABANLI ÖĞRENMEDE ÇOKLU ZEKÂ YAKLAŞIMININ MATEMATİK ÖĞRENME BAŞARISINA VE MATEMATİĞE KARŞI TUTUMA ETKİSİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

PROJE TABANLI ÖĞRENMEDE ÇOKLU ZEKÂ YAKLAŞIMININ MATEMATİK ÖĞRENME BAŞARISINA VE MATEMATİĞE KARŞI TUTUMA ETKİSİNİN KARŞILAŞTIRILMASI PROJE TABANLI ÖĞRENMEDE ÇOKLU ZEKÂ YAKLAŞIMININ MATEMATİK ÖĞRENME BAŞARISINA VE MATEMATİĞE KARŞI TUTUMA ETKİSİNİN KARŞILAŞTIRILMASI Mesut TABUK1 Ahmet Şükrü ÖZDEMİR2 Özet Matematik, diğer soyut bilimler

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

Parametrik İstatistiksel Yöntemler (t testi ve F testi)

Parametrik İstatistiksel Yöntemler (t testi ve F testi) Parametrik İstatistiksel Yöntemler (t testi ve F testi) Dr. Seher Yalçın 27.12.2016 1 İstatistiksel testler parametrik ve parametrik olmayan testler olmak üzere iki gruba ayrılır. Parametrik testler, ilgilenen

Detaylı

Sık kullanılan istatistiksel yöntemler ve yorumlama. Doç. Dr. Seval KUL Gaziantep Üniversitesi Tıp Fakültesi

Sık kullanılan istatistiksel yöntemler ve yorumlama. Doç. Dr. Seval KUL Gaziantep Üniversitesi Tıp Fakültesi Sık kullanılan istatistiksel yöntemler ve yorumlama Doç. Dr. Seval KUL Gaziantep Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik AD Bşk. 1 Hakkımda 2 Hedef: Katılımcılar modülün sonunda temel istatistiksel yöntemler

Detaylı

Hastane Yönetimi-Ders 8 Hastanelerde İstatistiksel Karar Verme

Hastane Yönetimi-Ders 8 Hastanelerde İstatistiksel Karar Verme Hastane Yönetimi-Ders 8 Hastanelerde İstatistiksel Karar Verme Öğr. Gör. Hüseyin ARI 1 İstanbul Arel Üniversitesi M.Y.O Sağlık Kurumları İşletmeciliği Hastane Yönetiminde İstatistiksel Karar Vermenin Önemi

Detaylı

İnsan Bilgisayar Etkileşiminde İstatistiksel Analizler

İnsan Bilgisayar Etkileşiminde İstatistiksel Analizler İnsan Bilgisayar Etkileşiminde İstatistiksel Analizler Research Methods in Human-Computer Interaction, 2nd Edition Harry Hochheiser, Jinjuan Heidi Feng, Jonathan Lazar İstatistiksel Analizler -I HCI da

Detaylı

ORTAOKUL ÖĞRENCİLERİNİN BEDEN EĞİTİMİ VE SPOR DERSİNE İLİŞKİN DEĞERLERİNİN İNCELENMESİ

ORTAOKUL ÖĞRENCİLERİNİN BEDEN EĞİTİMİ VE SPOR DERSİNE İLİŞKİN DEĞERLERİNİN İNCELENMESİ ORTAOKUL ÖĞRENCİLERİNİN BEDEN EĞİTİMİ VE SPOR DERSİNE İLİŞKİN DEĞERLERİNİN İNCELENMESİ Mehmet Akif YÜCEKAYA*, Mehmet GÜLLÜ* 1 İnönü Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü* İnönü Üniversitesi Spor Bilimleri

Detaylı

Parametrik Olmayan (Non parametrik) Testler

Parametrik Olmayan (Non parametrik) Testler Biyoistatistik 17 Parametrik Olmayan (Non parametrik) Testler Non Parametrik Testler Parametrik testlerden yararlanılamadığı durumlarda kullanılan testlerdir. Ki kare, Kolmogorov Smirnov, Mann Whitney

Detaylı

17.ULUSAL TURİZM KONGRESİ

17.ULUSAL TURİZM KONGRESİ 17.ULUSAL TURİZM KONGRESİ 2016 YILI BİLDİRİLERİ ÜZERİNE BİR DEĞERLENDİRME Prof. Dr. A. Celil ÇAKICI Mersin Üniversitesi Turizm Fakültesi YAZAR SAYISI YAZARLARIN UNVAN DAĞILIMI (İlk üç) 1.Yazarın Üniversitesi

Detaylı

Olasılık ve İstatistiğe Giriş-II (STAT 202) Ders Detayları

Olasılık ve İstatistiğe Giriş-II (STAT 202) Ders Detayları Olasılık ve İstatistiğe Giriş-II (STAT 202) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Olasılık ve İstatistiğe Giriş-II STAT 202 Bahar 3 0 0 3 5 Ön Koşul

Detaylı

Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST

Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST-4035-6- EÜ İstatistik Bölümü 08 Güz Non-Parametric Statistics Nominal Ordinal Interval One Sample Tests Binomial test Run test Kolmogrov-Smirnov test X test

Detaylı

1. FARKLILIKLARIN TESPİTİNE YÖNELİK HİPOTEZ TESTLERİ

1. FARKLILIKLARIN TESPİTİNE YÖNELİK HİPOTEZ TESTLERİ 1. FARKLILIKLARIN TESPİTİNE YÖNELİK HİPOTEZ TESTLERİ Örneklem verileri kullanılan her çalışmada bir örneklem hatası çıkma riski her zaman söz konusudur. Dolayısıyla istatistikte bu örneklem hatasının meydana

Detaylı

Parametrik Olmayan İstatistik. Prof. Dr. Cenk ÖZLER

Parametrik Olmayan İstatistik. Prof. Dr. Cenk ÖZLER Parametrik Olmayan İstatistik Prof. Dr. Cenk ÖZLER bulunur. Bağımsızlık Testleri Sütun Kategorisi Satır Kategorisi I II III Satır Toplamı A B Sütun Toplamı Genel Toplam Bu kategorilere dayanarak A nın

Detaylı

Tek yönlü varyans analizi kısaltılmış olarak ANOVA (Analysis of Variance) bilinen

Tek yönlü varyans analizi kısaltılmış olarak ANOVA (Analysis of Variance) bilinen DÖNEM II ENDOKRİN SİSTEMİ Ders Kurulu Başkanı : Doç. Dr. Osman EVLİYAOĞLU VARYANS ANALİZİ (14.03.014 Cuma Y.ÇELİK Tek Yönlü Varyans Analizi Tek yönlü varyans analizi kısaltılmış olarak ANOVA (Analysis

Detaylı

KATEGORİK VERİLERİN ANALİZİ (Uyum İyiliği, Bağımsızlık ve Dağılıma Uygunluk Testleri)

KATEGORİK VERİLERİN ANALİZİ (Uyum İyiliği, Bağımsızlık ve Dağılıma Uygunluk Testleri) KATEGORİK VERİLERİN ANALİZİ (Uyum İyiliği, Bağımsızlık ve Dağılıma Uygunluk Testleri) Günümüzde yapılan birçok araştırmada nitel değişkenler kullanılmaktadır. Göz rengi, saç rengi gibi bazı değişkenler

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK Tek Örneklem ve İki Örneklem Hipotez Testleri Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK Tek Örneklem ve İki Örneklem Hipotez Testleri Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK Tek Örneklem ve İki Örneklem Hipotez Testleri Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr

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