İÇİNDEKİLER. Birinci Bölüm UYGULAMA VERİLERİ

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "İÇİNDEKİLER. Birinci Bölüm UYGULAMA VERİLERİ"

Transkript

1 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. Durumluk ve Sürekli Kaygı Puanları Verisi... 8 VERİ 5. Kalp Hastalığı Verisi... 9 VERİ 6. Klinik Çalışma Verisi İkinci Bölüm TANIMLAR ve VERİNİN ÖLÇÜM BİÇİMİ İSTATİSTİĞİN GEREKLİLİĞİ TANIMLAR İstatistik Evren Örneklem Örneklem Büyüklüğü Örnekleme Parametre ve İstatistik Değişmez Değişken Veri Veri Kaynakları ve Araştırma Türleri Ölçme Ölçüm Ölçüt Ölçek İstatistiksel Yazılımlar... 28

2 viii Spor, Sağlık ve Eğitim Bilimlerinden Örneklerle Uygulamalı İstatistik ve Geçerlik - Güvenirlik ÖRNEKLEM İSTATİSTİKLERİ ve EVREN PARAMETRELERİ ARASINDAKİ İLİŞKİ Yanlılık Kesinlik Doğruluk VERİNİN ÖLÇÜM BİÇİMİ (VERİ TÜRLERİ) Niteliksel veriler Sırasız Niteliksel Veriler Sıralı Niteliksel Veriler Niceliksel (Sayısal) Veriler Kesikli Sayısal Veriler Sürekli Sayısal Veriler Niteliksel ve Sayısal Veriler Arasındaki İlişki Veri Türleri Üzerine Ek Bilgiler Aralık Ölçekli Veriler Oran Ölçekli Veriler Üçüncü Bölüm DAĞILIMLARIN TANIMLANMASI I SIKLIK DAĞILIMLARI ve BAZI TEK DEĞİŞKENLİ GRAFİKLER GİRİŞ SIKLIK DAĞILIMLARININ ELDE EDİLMESİ (TABLO YAPIMI) Tablo Tanımı, Amacı ve Özellikleri Niteliksel Verilerin Tablolaştırılması Yüzde Kullanmanın Önemi Sayısal Verilerin Tablolaştırılması Grupsuz Sıklık Dağılımları Gruplu Sıklık Dağılımları Yığılımlı Sıklık Dağılımı GRAFİKLER Niteliksel Veriler İçin Grafik Çizimleri Çubuk Grafik Daire Dilimleri Grafiği Bindirmeli Grafik Niceliksel (Sayısal) Veriler İçin Grafik Çizimleri Histogram... 56

3 İçindekiler ix Dağılım Poligonu Çizgi Grafik Dal ve Yaprak Grafiği Yığılımlı Sıklık/Yüzde Grafiği SIKLIK DAĞILIMLARININ ŞEKİLLERİNE GÖRE NİTELENDİRİLMESİ EK BİLGİ: İstatistiksel Yazılımlardan Yararlanma Uygulama Soruları Dördüncü Bölüm DAĞILIMLARIN TANIMLANMASI II TANIMLAYICI ÖLÇÜLER GİRİŞ YER GÖSTEREN ÖLÇÜLER Konum Ölçüleri (Çeyrek ve Yüzdelikler) Yüzdeliklerin Hesaplanması Sınıflandırılmamış Verilerde Yüzdelik İşlemleri Sınıflandırılmış Verilerde Yüzdelik İşlemleri Çeyrek ve Yüzdeliklerin Kullanım Yerleri Konum Belirlemede Kullanımı Karşılaştırma Yapmakta Kullanımı Standart Geliştirmede Kullanımı Kutu-Çizgi Grafiğinin Çizimi Aşırı Değerlerin Belirlenmesinde Kullanımı Ortalama (Merkez) Ölçüleri Aritmetik Ortalama Sınıflandırılmamış Verilerde Aritmetik Ortalama Sınıflandırılmış Verilerde Aritmetik Ortalama Ağırlıklı Ortalama Ortanca Tepe Değeri Geometrik Ortalama Oran Sıklık Dağılımlarının Şekli ile Ortalama Ölçüleri Arasındaki İlişkiler Ortalama Ölçüleri Üzerine Ek Bilgiler Kırpılmış Ortalama... 93

4 x Spor, Sağlık ve Eğitim Bilimlerinden Örneklerle Uygulamalı İstatistik ve Geçerlik - Güvenirlik M Kestiriciler YAYGINLIK ÖLÇÜLERİ Yaygınlık Ölçülerinin Ortak Özellikleri Dağılım Aralığı Çeyreklikler Arası Dağılım Aralığı Çeyrek Sapma Varyans Standart Sapma Sınıflandırılmamış Verilerde Standart Sapma Sınıflandırılmış Verilerde Standart Sapma Ağırlıklı Standart Sapma Değişim Katsayısı Ortalama±Standart Sapma Grafiği Bir Oranın Standart Sapması Yaygınlık Ölçüleri Hakkında Ek Bilgi ÇARPIKLIK ÖLÇÜLERİ TANIMLAYICI ÖLÇÜLERİN TÜMEL SUNUMU EK BİLGİ: İstatistiksel Yazılımlardan Yararlanma Uygulama Soruları Beşinci Bölüm ÇOK DEĞİŞKENLİ TABLO VE GRAFİKLER GİRİŞ BAĞIMLI VE BAĞIMSIZ DEĞİŞKENLER ÇOK DEĞİŞKENLİ TABLOLAR ve GRAFİK ÇİZİMLERİ Çapraz Tablo Örnekleri ve Grafik Çizimleri Tanımlayıcı Ölçülerle Tablo Örnekleri ve Grafik Çizimi DİĞER ÇOK DEĞİŞKENLİ GRAFİKLER Çizgi Grafik Çok Değişkenli Ortalama ±Standart Sapma Grafiği İki Değişkenli Dal-Yaprak Grafiği Nüfus Pramidi Saçılım Grafikleri Basit Saçılım Grafiği Matris Şeklinde Saçılım Grafiği

5 İçindekiler xi Üç Değişkenli Saçılım Grafiği NEDEN-SONUÇ İLİŞKİSİ ÜZERİNE EK BİLGİLER EK BİLGİ: İstatistiksel Yazılımlardan Yararlanma Uygulama Soruları Altıncı Bölüm STANDARTLAŞTIRMA (z VE T SKORLARI) GİRİŞ DEĞİŞKENLERİN STANDARTLAŞTIRILMASI z Skoru T Skoru STANDARTLAŞTIRMA VE DAĞILIMIN ŞEKLİ z ve T SKORLARININ KULLANIM YERLERİ EK BİLGİ: İstatistiksel Yazılımlardan Yararlanma Uygulama Soruları Yedinci Bölüm KURAMSAL DAĞILIMLAR GİRİŞ NORMAL DAĞILIM Normal Dağılım Fonksiyonu STANDART NORMAL DAĞILIM Standart Normal Dağılım Tablosu Normal Dağılımda Eğri Altında Kalan Alanların Hesaplanması NORMAL DAĞILIMA UYGUNLUĞUN ARAŞTIRILMASI Aralık Yöntemi Grafiksel Yöntemler Q-Q Grafik Yöntemi Normallik Testleri NORMALLİK DÖNÜŞÜMLERİ NORMAL DAĞILIMIN ÖNEMİ EK BİLGİ: İstatistiksel Yazılımlardan Yararlanma Uygulama Soruları

6 xii Spor, Sağlık ve Eğitim Bilimlerinden Örneklerle Uygulamalı İstatistik ve Geçerlik - Güvenirlik Sekizinci Bölüm ÖRNEKLEM DAĞILIŞLARI, STANDART HATA KAVRAMI VE GÜVEN ARALIKLARI ÖRNEKLEM DAĞILIŞI STANDART HATA KAVRAMI ve ORTALAMANIN ÖRNEKLEM DAĞILIŞI ORANIN ÖRNEKLEM DAĞILIŞI ve STANDART HATASI KESTİRİM (GÜVEN ARALIKLARI) Evren Ortalaması Güven Aralığı Evren Standart Sapması Bilindiğinde Evren Standart Sapması Bilinmediğinde Evren Oranı Güven Aralığı GÜVEN ARALIKLARI ve STANDART HATA KONUSUNDA EK BİLGİLER Standart Hatanın Azaltılması Simetrik Olmayan Güven Aralıkları Hangisi Kullanılmalı: Standart Hata mı Standart Sapma mı? Ortalama±Standart Hata Grafikleri Güven Aralıklarının Sunumu NORMAL DAĞILIMIN ÖNEMİ EK BİLGİ: İstatistiksel Yazılımlardan Yararlanma Uygulama Soruları Dokuzuncu Bölüm HİPOTEZ TESTLERİ HİPOTEZ TESTLERİ HİPOTEZ TESTLERİNİN AŞAMALARI Hipotezlerin Belirlenmesi İstatistiksel Test İçin Anlamlılık Düzeyinin (α) Belirlenmesi ve p Değeri Hipotezler İçin Uygun Testin Belirlenmesi Test İstatistiğinin Hesaplanması İstatistiksel Karar İstatistiksel Kararın Grafikle Açıklanması HİPOTEZ TESTLERİ SIRASINDA ORTAYA ÇIKABİLECEK HATALAR, TESTİN GÜCÜ ve ETKİ BÜYÜKLÜĞÜ Hipotez Testi Sonucunda Ortaya Çıkabilecek Hatalar ve Testin Gücü Etki Büyüklüğü

7 İçindekiler xiii Etki Büyüklüğü Tanımları Farklı Etki Büyüklüğü Ölçüleri ve Nitelendirilmesi Örneklem Büyüklüğü ve Testin Gücünü Etkileyen Faktörler Güven Aralığı ve Önemi TEST ÇEŞİTLERİ Parametrik ve Parametrik Olmayan Hipotez Testleri (Tanım, Varsayım ve Özellikleri) Parametrik ve Parametrik Olmayan Testlerde Dikkat Edilecek Noktalar Örneklem ya da Örneklemlerin Evrenden Rastgele Seçilmesi Karşılaştırılacak Grupların Oluşturulması Karşılaştırılacak Grupların Bağımlı ya da Bağımsız Olması Bazı Parametrik ve Parametrik Olmayan Testler TEK ÖRNEKLEM TESTLERİ Evren Ortalaması Önemlilik Testi Örnekler Test Süreci Etki Büyüklüğü, Güç ve Örneklem Büyüklüğü İşaret Testi Test Süreci Evren Oranı Önemlilik Testi Örnekler Test Süreci Etki Büyüklüğü, Güç ve Örneklem Büyüklüğü Tek Örneklem Ki-Kare Testi Ki-kare Dağılımı ve Kullanım Yerleri Test Süreci EK BİLGİ: İstatistiksel Yazılımlardan Yararlanma BAĞIMSIZ İKİ ÖRNEKLEM TESTLERİ Varyansların Homojenlik Testi F Dağılışı ve Kullanım Yerleri Test Süreci İki Ortalama Arasındaki Farkın Anlamlılık Testi Örnekler Test Süreci Etki Büyüklüğü Ortalamalar Arası Farkın Güven Aralığı Mann-Whitney U Testi Örnekler

8 xiv Spor, Sağlık ve Eğitim Bilimlerinden Örneklerle Uygulamalı İstatistik ve Geçerlik - Güvenirlik Test Süreci Etki Büyüklüğü Bağımsız Gruplarda İki Yüzde Arasındaki Farkın Önemlilik Testi Örnekler Test Süreci Bağımsız Gruplarda 2x2 Ki-Kare Testleri ve Fisher in Kesin Testi Pearson Ki-kare Yates Düzeltmeli Ki-kare Fisher in Kesin Testi Etki Büyüklüğü (2x2 Çapraz Tablolar İçin) BAĞIMSIZ İKİDEN ÇOK GRUBUN KARŞILAŞTIRILMASI (BAĞIMSIZ K ÖRNEKLEM TESTLERİ) Tek Yönlü Varyans Analizi Tek Yönlü Varyans Analizinin Varsayımları Varsayımlar Sağlanamadığında Yapılabilecekler Örnekler Test Süreci Farklı Grupların Belirlenmesi Tukey HSD Yöntemi Dunnett Yöntemi Bonferroni Yöntemi Bulguların Özetlenmesi Varyansların Homojenliğini Sağlayan Dönüşümler Etki Büyüklüğü Kruskal-Wallis Varyans Analizi Örnekler Test Süreci Farklı Grupların Belirlenmesi Rank Ortalamalarının Karşılaştırılması Bonferroni Yöntemi Etki Büyüklüğü Bulguların Özetlenmesi Çok Gözlü Ki-Kare Testi Örnekler Varsayımlar Sağlanamadığında Yapılabilecekler Anlamlılık Bulunduğunda Yapılacaklar Etki Büyüklüğü

9 İçindekiler xv BAĞIMLI İKİ ÖRNEKLEM TESTLERİ İki Eş Arasındaki Farkın Anlamlılık Testi Örnekler Test Süreci Etki Büyüklüğü Örneklem Büyüklüğü Wilcoxon Eşleştirilmiş İki Örnek Testi Örnekler Test Süreci Etki Büyüklüğü Bağımlı Gruplarda İki Yüzde Arasındaki Farkın Önemlilik Testi Örnekler Test Süreci Bağımlı Gruplarda 2 2 Ki-Kare Testi Etki Büyüklüğü Marjinal Homojenlik Testi BAĞIMLI İKİDEN ÇOK GRUBUN KARŞILAŞTIRILMASI (BAĞIMLI K ÖRNEKLEM TESTLERİ) Tekrarlı Ölçümlerde Tek Yönlü Varyans Analizi Varsayımlar Örnekler Test Süreci İkişerli Karşılaştırmalar Etki Büyüklüğü Friedman Testi Örnekler Test Süreci İkişerli Karşılaştırmalar Etki Büyüklüğü Cochran Q Testi Örnekler Test Süreci Etki Büyüklüğü EK BİLGİ: İstatistiksel Yazılımlardan Yararlanma Uygulama Soruları

10 xvi Spor, Sağlık ve Eğitim Bilimlerinden Örneklerle Uygulamalı İstatistik ve Geçerlik - Güvenirlik Onuncu Bölüm ÇOK ETKENLİ DENEMELER TANIMLAR Örnekler ÇOK ETKENLİ DENEMELERİN AVANTAJLARI BAĞIMSIZ GRUPLARDA İKİ YÖNLÜ VARYANS ANALİZİ Etkileşim Kavramı Bağımsız Gruplarda Çok Etkenli Varyans Analizinin Varsayımları Test Süreci ve Örnek Uygulama Etki Büyüklüğü TEK ETKEN ÜZERİNDE TEKRARLAMALARIN OLDUĞU TEKRARLI ÖLÇÜMLERDE İKİ YÖNLÜ VARYANS ANALİZİ Test Süreci ve Örnek Uygulama Etki Büyüklüğü Farklılıkların Araştırılması EK BİLGİ: İstatistiksel Yazılımlardan Yararlanma Onbirinci Bölüm KORELASYON KATSAYILARI TANIMLAR Korelasyon Katsayılarının Sınırları Değişik Korelasyon Katsayıları Korelasyon ve Nedensellik Niceliksel (Sayısal) Değişkenler İçin İlişkilerin Grafiksel Gösterimi Niteliksel Değişkenler İçin İlişkilerin Grafiksel Gösterimi SAYISAL DEĞİŞKENLER İÇİN KORELASYON KATSAYILARI Pearson Korelasyon Katsayısı Örnekler Pearson Korelasyon Katsayısının Hesaplanması Test Süreci Korelasyon Katsayısının Kullanımına İlişkin Uyarılar Korelasyon Katsayısının Güven Aralığı Korelasyon Matrisi Açıklayıcılık Katsayısı Etki Büyüklüğü Kısmi Korelasyon Katsayısı

11 İçindekiler xvii Spearman Sıra Korelasyon Katsayısı Örnekler Spearman Korelasyon Katsayısının Hesaplanması Test Süreci SIRASIZ NİTELİKSEL VERİLERE İLİŞKİN KATSAYILAR Phi Katsayısı Cramer V Katsayısı Olağanlık Katsayısı DEĞİŞKENLERDEN BİRİ SAYISAL DİĞERİ NİTELİKSEL VERİ TÜRÜNDE OLDUĞUNDA KORELASYON KATSAYILARI Nokta Çift Serili Korelasyon Katsayısı (Eta) SIRALI NİTELİKSEL DEĞİŞKENLER İÇİN KORELASYON KATSAYILARI Goodman ve Kruskall Gamma Somer d EK BİLGİ: İstatistiksel Yazılımlardan Yararlanma Uygulama Soruları Onikinci Bölüm BASİT ve ÇOKLU DOĞRUSAL REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ GİRİŞ Kestirim Amacına Yönelik Basit Doğrusal Regresyon Örnekleri Kestirim Amacına Yönelik Çoklu Doğrusal Regresyon Örnekleri BASİT DOĞRUSAL REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ Verilerin Gösterimi ve Veri Türü Bağımlı ve Bağımsız Değişkenlerin Seçimi Basit Doğrusal Regresyon Denklemi Basit Doğrusal Regresyonun Amaçları Örnekler Basit Doğrusal Regresyon İçin Varsayımlar Doğrusal Regresyonda Elde Edilmesi Gereken İstatistikler Regresyon denkleminin (a ve b Katsayılarının) Bulunması Ham Artıklar (e i ) Regresyon Denkleminin Standart Hatası (s) Regresyon Katsayılarının (a ve b) Standart Hataları Regresyon Katsayılarının Güven Aralıkları Önemlilik Testleri

12 xviii Spor, Sağlık ve Eğitim Bilimlerinden Örneklerle Uygulamalı İstatistik ve Geçerlik - Güvenirlik Sabit in (a) Sıfıra Eşitliğinin Test Edilmesi Regresyon Katsayısının (b) Test Edilmesi F testi t Testi Açıklayıcılık Katsayısı (R 2 ) Kestirim Değerleri, Kestirim Değerlerinin Standart Hataları ve Güven Aralıkları Korelasyon Katsayısı İle Kestirim Arasındaki İlişki Regresyon Doğrusunun Çizimi Regresyon Modelinin Yeterliği Regresyon Modelinin Geçerliği Bulguların Özetlenmesi Doğrusal Regresyona İlişkin Uyarılar EK BİLGİ: İstatistiksel Yazılımlardan Yararlanma ÇOKLU DOĞRUSAL REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ Amaçlar Veri Türü Örnekler Çoklu Doğrusal Regresyonda Regresyon Denklemi Çoklu Doğrusal Regresyona İlişkin Varsayımlar Çoklu Doğrusal Regresyonda Dikkat Edilecek Noktalar Çoklu Doğrusal Regresyonda Modelde Kalacak Değişkenlerin Belirlenmesi Çoklu Korelasyon Katsayısı Çoklu Açıklayıcılık Katsayısı Kestirim ve Güven Aralıkları Çoklu Doğrusal Regresyonda Modelin Yeterliğinin İncelenmesi Modelin Geçerliğinin Belirlenmesi Çoklu Doğrusal Regresyon Bulgularına İlişkin Kısa Açıklamalar Çoklu Doğrusal Regresyon İçin Uygulama Örnekleri Etki Büyüklüğü EK BİLGİ: İstatistiksel Yazılımlardan Yararlanma Uygulama Soruları

13 İçindekiler xix Onüçüncü Bölüm GEÇERLİK VE GÜVENİRLİK ÖLÇME ve DEĞERLENDİRME TESTLERİN AMAÇLARI GEÇERLİK VE GÜVENİRLİK Geçerlik Güvenirlik TESTLERDE GEÇERLİK ÇEŞİTLERİ VE GEÇERLİK ÖLÇÜLERİ Kapsam Geçerliği Mantıksal Geçerlik Bir Referansa Göre Geçerlik (Ölçüt Bağıntılı Geçerlik) Uyum Geçerliği Kestirim (Yordama) Geçerliği Çapraz Geçerlik Bland-Altman Grafiği Yapı Geçerliği VERİ TÜRÜ NİTELİKSEL OLDUĞUNDA GEÇERLİK ÖLÇÜLERİ Geçerlik Katsayısı Duyarlık, Seçicililk, Yanlış Pozitif ve Yanlış Negatif Oran Test Seçiminde Dikkat Edilecek Noktalar Kesim Noktasının Belirlenmesi c ve Phi Katsayıları yardımıyla Normal Dağılım Yardımıyla ROC Eğrisi Yaklaşımıyla EK BİLGİ İstatistiksel Yazılımlardan Yararlanma Ek Bilgi: İki ROC Eğrisi Altında Kalan Alanın Karşılaştırılması VERİ TÜRÜ SAYISAL OLDUĞUNDA GÜVENİRLİĞİN HESAPLANMASI VE GÜVENİRLİK ÖLÇÜLERİ Güvenirlik Teorisi Güvenirlik Yöntemleri ve Kestirimi Paralel Testler Yöntemi Test Tekrar Test Yöntemi Test tekrar test yöntemi ve Korelasyon Katsayısı Sınıfiçi Güvenirlik Katsayısı (ICC) Alfa Katsayısı (Cronbach Alfa) Konkordans Katsayısı (Kendall W)

14 xx Spor, Sağlık ve Eğitim Bilimlerinden Örneklerle Uygulamalı İstatistik ve Geçerlik - Güvenirlik Testin İki Yarıya Bölünmesi Yöntemi (Split Half Reliability) Maddeler Arası Korelasyon Katsayılarının Ortalaması Kuder-Richardson (KR) Formülleri ile Güvenirliğin Kestirilmesi Tek Deneme İçin Güvenirlik Katsayısının Kestirilmesi Testin Güvenirliğine İlişkin Diğer Yaklaşımlar Ölçümün Standart Hatası Güvenirlik Katsayılarının Büyüklüğünü Etkileyen Etkenler VERİ TÜRÜ NİTELİKSEL OLDUĞUNDA GÜVENİRLİĞİN HESAPLANMASI Uyum Oranı Kappa Katsayısı Ek BİLGİ: İstatistiksel Yazılımlardan Yararlanma TOPLAM PUANLAR ÜZERİNE KURULU ÖLÇEKLERİN GÜVENİRLİĞİNE İLİŞKİN EK BİLGİLER VE MADDE (SORU) ANALİZİ Ek Bilgiler Alfa Katsayısının Kovaryans Ve Korelasyona Bağlı Formülleri Madde Analizi Maddelere İlişkin Ortalama ve Standart Sapmaların İncelenmesi Madde-Bütün Korelasyon Katsayılarının Hesaplanması Madde Silindiğinde Ortalamalardaki Değişimin İncelenmesi Madde Silindiğinde Güvenirlik Katsayılarının İncelenmesi Çoklu Açıklayıcılık Katsayılarının İncelenmesi Alt-Üst % 27'lik Grupların Madde Ortalamalarının Karşılaştırılması FAKTÖR ANALİZİ Açıklayıcı Faktör Analizi Açıklayıcı Faktör Analizinin Aşamaları Varsayımların Sağlanması Veri Türü Çok Değişkenli Normallik Gözlem Sayısı Aşırı Gözlemler Faktörlenebilirliğin Belirlenmesi Korelasyon Matrisinin İncelenmesi Korelasyon Matrisinin Determinantının İncelenmesi Keise-Meyer-Olkin Örneklem Yeterliği Ölçüsü Faktör Çıkarma Yönteminin Belirlenmesi Faktör Sayısının Belirlenmesi

15 İçindekiler xxi Faktör Döndürme Faktör Döndürme Üzerine Ek Bilgi EK BİLGİ: İstatistiksel Yazılımlardan Yararlanma Ek-1. Tinnitus Değerlendirme Ölçeği Ek-2. Kronik Hastalık Bakıöı Değerlendirme Ölçeği-Hasta Formu EKLER 1. STANDART NORMAL DAĞILIM TABLOSU t DAĞILIMI TABLOSU F DAĞILIMI TABLOSU MANN-WHİTNEY U DEĞERLERİ TABLOSU Q DEĞERLERİ TABLOSU DUNNNET YÖNTEMİ İÇİN T' DEĞERLERİ TABLOSU Kİ-KARE DAĞILIMI TABLOSU WİLCOXON EŞLEŞTİRİLMİŞ İKİ ÖRNEK TESTİ TABLOSU FRİEDMAN İÇİN Kİ-KARE DEĞERLERİ TABLOSU SPEARMAN SIRA KORELASYON KATSAYILARI İŞARET TESTİ TABLOSU KAYNAKÇA DİZİN

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

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

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 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

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

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

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

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 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 BÖLÜM 1 KAVRAMLAR VE YÖNTEMBİLİM

İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 KAVRAMLAR VE YÖNTEMBİLİM İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 KAVRAMLAR VE YÖNTEMBİLİM I. İSTATİSTİK KAVRAMI ve TANIMI... 1 A. İSTATİSTİK KAVRAMI... 1 B. İSTATİSTİĞİN TANIMI... 2 C. İSTATİSTİĞİN TARİHÇESİ... 2 D. GÜNÜMÜZDE İSTATİSTİK VE ÖNEMİ...

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

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

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

KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005

KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005 KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005 1 Karşılaştırma istatistiği Temel kavramlar: Örneklem ve evren:

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

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

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

İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ...

İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ... İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ... 1 1.1. Regresyon Analizi... 1 1.2. Uygulama Alanları ve Veri Setleri... 2 1.3. Regresyon Analizinde Adımlar... 3 1.3.1. Problemin İfadesi... 3 1.3.2. Konu ile İlgili Potansiyel

Detaylı

KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı İki ya da daha çok değişken arasında ilişki olup olmadığını, ilişki varsa yönünü ve gücünü inceleyen korelasyon

Detaylı

İçindekiler. Ön Söz... xiii

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

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

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

UYGUN HİPOTEZ TESTİNİN SEÇİMİ. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

UYGUN HİPOTEZ TESTİNİN SEÇİMİ. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı UYGUN HİPOTEZ TESTİNİN SEÇİMİ Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı ÖNEMLİLİK (Hipotez) TESTLERİ ü Önemlilik testleri, araştırma sonucunda elde edilen değerlerin ya da varılan

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

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

SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri

SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri Elementary Education Online, 12(1), k: 1 6, 2013. İlköğretim Online, 12(1), b:1 6, 2013. [Online]: http://ilkogretim online.org.tr KİTAP İNCELEMESİ SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri

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

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

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

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

YANLILIK. Yanlılık örneklem istatistiği değerlerinin evren parametre değerinden herhangi bir sistematik sapması olarak tanımlanır.

YANLILIK. Yanlılık örneklem istatistiği değerlerinin evren parametre değerinden herhangi bir sistematik sapması olarak tanımlanır. AED 310 İSTATİSTİK YANLILIK Yanlılık örneklem istatistiği değerlerinin evren parametre değerinden herhangi bir sistematik sapması olarak tanımlanır. YANLILIK Yanlı bir araştırma tasarımı uygulandığında,

Detaylı

Temel İstatistik. Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart Tanımlayıcı İstatistik. Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri

Temel İstatistik. Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart Tanımlayıcı İstatistik. Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri Temel İstatistik Tanımlayıcı İstatistik Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart 2011 DAĞILIM / YAYGINLIK ÖLÇÜLERİ Verilerin değişkenlik durumu ve dağılışın şeklini

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

3. TAHMİN En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1

3. TAHMİN En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1 3. TAHMİN 3.1. En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1 En Küçük Kareler (EKK) yöntemi, regresyon çözümlemesinde en yaygın olarak kullanılan, daha sonra ele alınacak bazı varsayımlar altında çok aranan istatistiki

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

PSİKOLOJİDE ÖLÇEK KAVRAMI VE ÖLÇEK TÜRLERİ /11 Bogardus Tutum Ölçeği /12 Thurston Ölçeği /13 Likert Tipi Ölçekler /13 Guttmann Tutum Ölçeği /15

PSİKOLOJİDE ÖLÇEK KAVRAMI VE ÖLÇEK TÜRLERİ /11 Bogardus Tutum Ölçeği /12 Thurston Ölçeği /13 Likert Tipi Ölçekler /13 Guttmann Tutum Ölçeği /15 İÇİNDEKİLER BİRİNCİ BÖLÜM PSİKOLOJİK TESTLER /1 PSİKOLOJİK TESTLERİN SINIFLANDIRILMASI /3 Ölçülen Nitelik ve Amacına göre Testler /5 Maksimum Performans ve Davranış Testleri /5 Bireysel ve Grup Testleri

Detaylı

Konum ve Dağılım Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan

Konum ve Dağılım Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan Konum ve Dağılım Ölçüleri BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan Konum ölçüleri Merkezi eğilim ölçüleri Verilerin ortalamaya göre olan gruplanması nasıl? Yakın, uzak? Sıklık dağılımlarının karşılaştırılması

Detaylı

ORTALAMA ÖLÇÜLERİ. Ünite 6. Öğr. Gör. Ali Onur CERRAH

ORTALAMA ÖLÇÜLERİ. Ünite 6. Öğr. Gör. Ali Onur CERRAH ORTALAMA ÖLÇÜLERİ Ünite 6 Öğr. Gör. Ali Onur CERRAH Araştırma sonucunda elde edilen nitelik değişkenler hakkında tablo ve grafikle bilgi sahibi olunurken, sayısal değişkenler hakkında bilgi sahibi olmanın

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

ÇANAKKALE ONSEKİZ MART ÜNİVERSİTESİ TIP FAKÜLTESİ

ÇANAKKALE ONSEKİZ MART ÜNİVERSİTESİ TIP FAKÜLTESİ Dönem V SPSS İLE TEMEL BİYOİSTATİSTİK UYGULAMALARI Seçmeli Staj Eğitim Programı (08 19 Haziran 2015) Eğitim Başkoordinatörü: Doç. Dr. Erkan Melih ŞAHİN Dönem Koordinatörü: Yrd. Doç. Dr. Baran GENCER Koordinatör

Detaylı

İLERİ ARAŞTIRMA SORU HAVUZU

İLERİ ARAŞTIRMA SORU HAVUZU 1 ) Bir ölçümde bağımlı değişkenlerdeki farklılıkların bağımsız değişkenlerdeki farklılıkları nasıl etkilediğini aşağıdakilerden hangisi ölçer? A) Bağımlı Değişken B) Bağımsız Değişken C) Boş Değişken

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

İÇİNDEKİLER. ÖNSÖZ... v. ŞEKİLLER LİSTESİ... xxi. ÇİZELGELER LİSTESİ... xxiii BİRİNCİ KESİM BİLİMSEL İRADE VE ARAŞTIRMA EĞİTİMİNE TOPLU BAKIŞ

İÇİNDEKİLER. ÖNSÖZ... v. ŞEKİLLER LİSTESİ... xxi. ÇİZELGELER LİSTESİ... xxiii BİRİNCİ KESİM BİLİMSEL İRADE VE ARAŞTIRMA EĞİTİMİNE TOPLU BAKIŞ İÇİNDEKİLER Sayfa ÖNSÖZ... v ŞEKİLLER LİSTESİ... xxi ÇİZELGELER LİSTESİ... xxiii BİRİNCİ KESİM BİLİMSEL İRADE VE ARAŞTIRMA EĞİTİMİNE TOPLU BAKIŞ BÖLÜM 1. BİLİMSEL İRADE ALGI ÇERÇEVESİ... 3 BİLGİNİN KAYNAĞI:

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

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

OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR

OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR Kuramsal Dağılımlar İstatistiksel çözümlemelerde; değişkenlerimizin dağılma özellikleri, çözümleme yönteminin seçimi ve sonuçlarının yorumlanmasında önemlidir. Dağılma özelliklerine

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

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

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

Test İstatistikleri AHMET SALİH ŞİMŞEK

Test İstatistikleri AHMET SALİH ŞİMŞEK Test İstatistikleri AHMET SALİH ŞİMŞEK İçindekiler Test İstatistikleri Merkezi Eğilim Tepe Değer (Mod) Ortanca (Medyan) Aritmetik Ortalama Merkezi Dağılım Dizi Genişliği (Ranj) Standart Sapma Varyans Çarpıklık

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

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

1: DENEYLERİN TASARIMI VE ANALİZİ...

1: DENEYLERİN TASARIMI VE ANALİZİ... İÇİNDEKİLER Bölüm 1: DENEYLERİN TASARIMI VE ANALİZİ... 1 1.1. Deneyin Stratejisi... 1 1.2. Deneysel Tasarımın Bazı Tipik Örnekleri... 11 1.3. Temel Kurallar... 16 1.4. Deneyleri Tasarlama Prensipleri...

Detaylı

VERİ KÜMELERİNİ BETİMLEME

VERİ KÜMELERİNİ BETİMLEME BETİMLEYİCİ İSTATİSTİK VERİ KÜMELERİNİ BETİMLEME Bir amaç için derlenen verilerin tamamının olduğu, veri kümesindeki birimlerin sayısal değerlerinden faydalanarak açık ve net bir şekilde ilgilenilen özellik

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

BÖLÜM 1: YAşAM ÇÖzÜMLEMEsİNE GİRİş... 1

BÖLÜM 1: YAşAM ÇÖzÜMLEMEsİNE GİRİş... 1 ÖN SÖZ...iii BÖLÜM 1: Yaşam Çözümlemesine Giriş... 1 1.1. Giriş... 1 1.2. Yaşam Süresi... 2 1.2.1. Yaşam süresi verilerinin çözümlenmesinde kullanılan fonksiyonlar... 3 1.2.1.1. Olasılık yoğunluk fonksiyonu...

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

Örnek 4.1: Tablo 2 de verilen ham verilerin aritmetik ortalamasını hesaplayınız.

Örnek 4.1: Tablo 2 de verilen ham verilerin aritmetik ortalamasını hesaplayınız. .4. Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Merkezi eğilim ölçüleri kitleye ilişkin bir değişkenin bütün farklı değerlerinin çevresinde toplandığı merkezi bir değeri gösterirler. Dağılım ölçüleri ise değişkenin

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

BİYOİSTATİSTİK Korelasyon Analizi Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK Korelasyon Analizi Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK Korelasyon Analizi Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 Bir değişkenin değerinin,

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

İçindekiler. I Varyans Analizi (ANOVA) 1. Önsöz. Simgeler ve Kısaltmalar Dizini

İçindekiler. I Varyans Analizi (ANOVA) 1. Önsöz. Simgeler ve Kısaltmalar Dizini İçindekiler Önsöz Simgeler ve Kısaltmalar Dizini v xv I Varyans Analizi (ANOVA) 1 1 Varyans Analizine Giriş 3 1.1 TemelKavramlar... 3 1.2 Deney Tasarımının Temel İlkeleri... 5 1.2.1 Bloklama... 5 1.2.2

Detaylı

EME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Girdi Analizi. Özet İstatistikler ve Histogram (Minitab)(1) Örnek: Eczane İçin Servis Süreleri

EME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Girdi Analizi. Özet İstatistikler ve Histogram (Minitab)(1) Örnek: Eczane İçin Servis Süreleri EME 3117 1 2 Girdi Analizi SİSTEM SIMÜLASYONU Modellenecek sistemi (prosesi) dokümante et. Veri toplamak için bir plan geliştir. Veri topla. Verilerin grafiksel ve istatistiksel analizini yap. Girdi Analizi-I

Detaylı

ÇANAKKALE ONSEKİZ MART ÜNİVERSİTESİ TIP FAKÜLTESİ

ÇANAKKALE ONSEKİZ MART ÜNİVERSİTESİ TIP FAKÜLTESİ Dönem V SPSS İLE TEMEL BİYOİSTATİSTİK UYGULAMALARI Seçmeli Staj Eğitim Programı (2016) Eğitim Başkoordinatörü: Doç. Dr. Erkan Melih ŞAHİN Dönem Koordinatörü: Yrd. Doç. Dr. Baran GENCER Koordinatör Yardımcısı:

Detaylı

Ankara Üniversitesi, SBF İstatistik 2 Ders Notları Prof. Dr. Onur Özsoy

Ankara Üniversitesi, SBF İstatistik 2 Ders Notları Prof. Dr. Onur Özsoy Ankara Üniversitesi, SBF İstatistik 2 Ders Notları Prof. Dr. Onur Özsoy 1 Bölüm İçeriği 1) Genel Bakış 2) Temel Kavramlar 3) Faktör Analizi Modeli 4) Faktör Analizi ile İlişkili İstatistikler Ankara Üniversitesi,

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

BİYOİSTATİSTİK Bazı Olasılık Dağılışları Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK Bazı Olasılık Dağılışları Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK Bazı Olasılık Dağılışları Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 Uygulamalı bilim

Detaylı

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER Tanımlayıcı İstatistikler ve Grafikle Gösterim Grafik ve bir ölçüde tablolar değişkenlerin görsel bir özetini verirler. İdeal olarak burada değişkenlerin merkezi (ortalama) değerlerinin

Detaylı

2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım

2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım 2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI 2.1. Tanım Regresyon analizi, bir değişkenin başka bir veya daha fazla değişkene olan bağımlılığını inceler. Amaç, bağımlı değişkenin kitle ortalamasını, açıklayıcı

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

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf/Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS OLASILIK VE İSTATİSTİK FEB-222 2/ 2.YY 3+0+0 3 3 Dersin Dili Dersin Seviyesi

Detaylı

İÇİNDEKİLER BİLİMSEL ARAŞTIRMAYA İLİŞKİN TEMEL KAVRAMLAR

İÇİNDEKİLER BİLİMSEL ARAŞTIRMAYA İLİŞKİN TEMEL KAVRAMLAR İÇİNDEKİLER BÖLÜM I Doç. Dr. Hüseyin Yolcu BİLİMSEL ARAŞTIRMAYA İLİŞKİN TEMEL KAVRAMLAR Giriş -------------------------------------------------------------------------------------------- 3 Bilim ve Bilimsel

Detaylı

Editörler Yrd.Doç.Dr.Aysen Şimşek Kandemir &Yrd.Doç.Dr.Tahir Benli İSTATİSTİK

Editörler Yrd.Doç.Dr.Aysen Şimşek Kandemir &Yrd.Doç.Dr.Tahir Benli İSTATİSTİK Editörler Yrd.Doç.Dr.Aysen Şimşek Kandemir &Yrd.Doç.Dr.Tahir Benli İSTATİSTİK Yazarlar Yrd.Doç.Dr.Nizamettin Erbaş Yrd.Doç.Dr.Tuğba Altıntaş Dr.Yeliz Sevimli Saitoğlu A. Zehra Çelenli Başaran Azize Sağır

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

Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli

Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli Hüseyin Taştan Mart 00 Klasik Regresyon Modeli k açıklayıcı değişkenden oluşan regresyon modelini her gözlem i için aşağıdaki gibi yazabiliriz: y i β + β x i + β

Detaylı

13. Olasılık Dağılımlar

13. Olasılık Dağılımlar 13. Olasılık Dağılımlar Mühendislik alanında karşılaşılan fiziksel yada fiziksel olmayan rasgele değişken büyüklüklerin olasılık dağılımları için model alınabilecek çok sayıda sürekli ve kesikli fonksiyon

Detaylı

JEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ. Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA

JEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ. Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA JEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA Karadeniz Teknik Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü Trabzon, 2018 VERİLERİN İRDELENMESİ Örnek: İki nokta arasındaki uzunluk 80 kere

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN Tanımlayıcı İstatistikler Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 Tanımlayıcı İstatistikler Yer Gösteren Ölçüler Yaygınlık Ölçüleri Merkezi Eğilim Ölçüleri Konum Ölçüleri 2 3 Aritmetik Ortalama Aritmetik ortalama,

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

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

Rastgele Değişkenlerin Dağılımları. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

Rastgele Değişkenlerin Dağılımları. Mühendislikte İstatistik Yöntemler Rastgele Değişkenlerin Dağılımları Mühendislikte İstatistik Yöntemler Ayrık Rastgele Değişkenler ve Olasılık Dağılımları Yapılan çalışmalarda elde edilen verilerin dağılışı ve dağılış fonksiyonu her seferinde

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

Sıklık Tabloları, BASİT ve TEK değişkenli Grafikler Ders 3 ve 4 ve 5

Sıklık Tabloları, BASİT ve TEK değişkenli Grafikler Ders 3 ve 4 ve 5 Sıklık Tabloları, BASİT ve TEK değişkenli Grafikler Ders 3 ve 4 ve 5 Sıklık Tabloları Veri dizisinde yer alan değerlerin tekrarlama sayılarını içeren tabloya sıklık tablosu denir. Tek değişken için çizilen

Detaylı

0.04.03 Standart Hata İstatistikte hesaplanan her istatistik değerin mutlaka hatası da hesaplanmalıdır. Çünkü hesaplanan istatistikler, tahmini bir değer olduğu için mutlaka hataları da vardır. Standart

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü

Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü 1 Araştırma sonuçlarının açıklanmasında frekans tablosu

Detaylı

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER 8

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER 8 PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER 8 Prof. Dr. Ali ŞEN İki Populasyonun Karşılaştırılması: Eşleştirilmiş Örnekler için Wilcoxon İşaretli Mertebe Testi -BÜYÜK ÖRNEK Bağımsız populasyonlara uygulanan

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

Copyright 2004 Pearson Education, Inc. Slide 1

Copyright 2004 Pearson Education, Inc. Slide 1 Slide 1 Bölüm 2 Verileri Betimleme, Keşfetme, ve Karşılaştırma 2-1 Genel Bakış 2-2 Sıklık Dağılımları 2-3 Verilerin Görselleştirilmesi 2-4 Merkezi Eğilim Ölçüleri 2-5 Değişimin Ölçülmesi 2-6 Nispi Sabitlerin

Detaylı

Bölüm 2 Verileri Betimleme, Keşfetme, ve Karşılaştırma

Bölüm 2 Verileri Betimleme, Keşfetme, ve Karşılaştırma Slide 1 1 Bölüm 2 Verileri Betimleme, Keşfetme, ve Karşılaştırma 2-1 Genel Bakış 2-2 Sıklık Dağılımları 2-3 Verilerin Görselleştirilmesi 2-4 Merkezi Eğilim Ölçüleri 2-5 Değişimin Ölçülmesi 2-6 Nispi Sabitlerin

Detaylı

DERS BİLGİ FORMU. Zorunlu Ders X. Haftalık Ders Saati Okul Eğitimi Süresi

DERS BİLGİ FORMU. Zorunlu Ders X. Haftalık Ders Saati Okul Eğitimi Süresi DERSİN ADI BÖLÜM PROGRAM DÖNEMİ DERSİN DİLİ DERS KATEGORİSİ ÖN ŞARTLAR SÜRE VE DAĞILIMI KREDİ DERSİN AMACI ÖĞRENME ÇIKTILARI VE YETERLİKLER DERSİN İÇERİĞİ VE DAĞILIMI (MODÜLLER VE HAFTALARA GÖRE DAĞILIMI)

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

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

İSTATİSTİK MHN3120 Malzeme Mühendisliği

İSTATİSTİK MHN3120 Malzeme Mühendisliği İSTATİSTİK MHN3120 Malzeme Mühendisliği CBÜ - Malzeme Mühendisliği Bölümü Ofis: Mühendislik Fakültesi A Blok Ofis no:311 Tel: 0 236 2012404 E-posta :emre.yalamac@cbu.edu.tr YARDIMCI KAYNAKLAR Mühendiler

Detaylı

Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler

Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST-4035 1. Ders DEÜ İstatistik Bölümü 2018 Güz 1 Dersin Amacı Yaygın olarak kullanılan parametrik olmayan istatistiksel yöntemleri tanıtmaktır. Temel kavramların

Detaylı

Ölçme Araçlarında Bulunması Gereken Nitelikler. Geçerlik. Geçerlik Türleri. Geçerlik. Kapsam Geçerliği

Ölçme Araçlarında Bulunması Gereken Nitelikler. Geçerlik. Geçerlik Türleri. Geçerlik. Kapsam Geçerliği BÖLÜM 3 Ölçme Araçlarında Bulunması Gereken Nitelikler Yrd. Doç. Dr. Çetin ERDOĞAN cetinerdogan@gmail.com Ölçme Araçlarında Bulunması Gereken Nitelikler Geçerlik Güvenirlik Kullanışlılık Geçerlik Geçerlik,

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

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