Sınıflandırma ve Regresyon Ağacı Yönteminin Örnek Veri Seti î le Uygulaması

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Sınıflandırma ve Regresyon Ağacı Yönteminin Örnek Veri Seti î le Uygulaması"

Transkript

1 Sınıflandırma ve Regresyon Ağacı Yönteminin Örnek Veri Seti î le Uygulaması Duygu AKTÜRK1 Zeki BAYRAMOĞLU2 Ferhan SAVRAN3 Doç.Dr., Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarım Ekonomisi Bölümü 2Doç.Dr., Selçuk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarım Ekonomisi Bölümü 3Yrd. Doç.Dr., Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarım Ekonomisi Bölümü Özet Sosyal bilimlerde yapılan araştırmalarda değişkenler arasındaki ilişkilerin ölçülmesinin kantitatif olarak yapılabilmesi çalışmanın sonuçlarını daha anlaşılabilir ve kullanılabilir hale getirmektedir. Nitekim birbiri üzerinde etkisinin olduğuna inanılan değişkenlerin etki derecelerinin belirlenmesi için birçok istatistik yöntemler ve ekonometrik modeller geliştirilmiştir. Geliştirilen modeller veri özelliğine göre değişmektedir. Geliştirilen bu yöntemlerin birçok varsayımı bulunmakta olup, uygulamayı güçleştirmektedir. Bu nedenle daha az varsayımın olması uygulamayı kolaylaştırmaktadır. Bu çalışmada kesikli ve sürekli verilerin analizinde kullanılabilen sınıflandırma ve regresyon ağacı yöntemi Çanakkale ilinde zeytinyağı tüketici anketinden elde edilen veriler ile anlatılmaya çalışılmıştır. Anahtar sözcükler: sınıflandırma ve regresyon ağacı, CART, karar ağaçları Application of Classification & Regression Tree Method With a Sample Data Abstract Studies on Social Sciences integrative agreements after measuring the quantitative relations between variables can be used as a case study of results can be carried out makes it more understandable and can be used. In fact, effect on other variables is believed to have been for the determination of ratings domain of statistical methods and models have been developed based on econometric models that we developed. According to data-models are developed. There are several assumption that these methods for the application and they complicate the appication. This is why it is a less hypothesis makes it easier.in this study intermittent and continuous data analysis that can be used in the classification and regression tree method with the data obtained from olive oil consumers in Çanakkale province. Keywords: Classification & Regression Tree, CART, Decision trees 1. Giriş Bilimsel çalışmaların yapılması kadar sonuçlarının objektif olarak değerlendirilmesi ve yorumlanması da önemlidir. Özellikle sosyal bilimler alanında yapılan çalışmalarda, var olan materyallerden gözleme dayalı olarak sonuç çıkarmak subjektif olabilmekte ve değer yargıları içerebilmektedir. Bu şekilde sonuçları yorumlanan çalışmaların kabul edilebilirliği düşük olmakla birlikte, bu sonuçlara göre çıkarım yapmak ve politika üretmek de güvenilir değildir. Nitekim bu durum veri özelliklerine göre değişmekle birlikte fen ve sağlık bilimleri alanlarında yapılan çalışmalar için de böyledir. Yapılan bilimsel çalışmaların sonuçlarının daha anlamlı bir şekilde yorumlanabilmesi ve kullanılabilir sonuçların elde edilebilmesi için sayısal yöntemlerin kullanılması gerekmektedir. Sayısal yöntemler alanı oldukça geniş olup veri özelliklerine ve çalışmanın amacına göre farklılıklar göstermetedir. Bazı sayısal yöntemler (Veri Zarflama Analizi vb.) belirli sorunların çözümü üzerine geliştirilmiş olup, bazıları da (Regresyon Analizi) belirli varsayımları sağlamak şartıyla her alanda kullanılmaktadır. Ancak bu yöntemlerin kullanılmasını güçleştiren sebepler vardır. Bunlar, kullanılabilir veri temin etme ve kullanılan yöntemlerin varsayımlarıdır. Özellikle parametrik yöntemlerle yapılan analizlerde, normal dağılım, homojenlik gibi varsayımların sağlanması şartı gerekmektedir. Ancak bu varsayımlar her zaman sağlanmamakta ve bu yöntemlerin kullanımı mümkün olmamaktadır. Daha az varsayım gerektiren ancak sonuçları parametrik yöntemlere göre daha az güvenilir olan nonparametrik parametrik olmayan yöntemler de yaygın olarak kullanılan sayısal yöntemlerdendir. Bu yöntemlerde normal dağılım varsayımı aranmazken veri sayısı bu yöntemlerin kullanılması için bir ön şarttır. Bu çalışmada kullanımı çok fazla yaygın olmayan ancak bir çok problemin çözümünde kullanılması mümkün olan ve kullanılabilir sonuçlar veren Sınıflandırma ve Regresyon Ağacı Yöntemi (Classification & Regression Tree Method, Karar Ağacı) zeytin yağı tüketimi verileri ile açıklanmıştır. 2. M ateryal ve Yöntem Bu çalışmada kullanılan veriler Nisan 2012 tarihinde Çanakkale şehir merkezinde tüketicilerle yüzyüze anket yöntemi ile toplanmıştır. Çalışma kapsamında oran ortalamalarına dayalı basit tesadüfi örnekleme yöntemine göre seçilmiş 379 tüketici ile görüşülmüş ve anket soru formları doldurulmuştur. Anket formlarında, tüketicilerin sosyo- ekonomik özellikleri ve zeytinyağı tüketim davranışlarını etkileyebilecek özellikleri ile ilgili bilgiler toplanmıştır. Çalışmada, Sınıflandırma ve Regresyon Ağacı (SRA) yöntemi kullanılmış ve söz konusu yöntemin açıklanmasında zeytinyağı tüketim verileri kullanılmıştır. Analiz için uygun değişken seti oluşturulmuştur. SRA için oluşturulan değişken seti Çizelge 1 de verilmiştir. 817

2 10. Ulusal Tarım Ekonomisi Kongresi 5-7 Eylül 2012 Konya Çizelge 1. SRA için oluşturulmuş değişken seti Değişken Adı Simge Tipi Sınıflandırma 0-5=1 ;5-10=2 ; =3 ; Kategorik Hane Halkı Başına Zeytin Yağı Tüketimi CZY = 4 Sürekli Kg Hane Halkı Sayısı (Kişi) CHHS Kategorik Ortalama Hane Halkı Yaşı CHHY Kategorik Alış veriş yapan kişinin yaşı CAVY Kategorik Alış veriş yapan kişinin eğitimi CE Kategorik Doğum yeri CDY Kategorik Doğum yeri mülki idari yapısı CDYMY Kategorik Aylık Ortalama Aile Geliri CGLR Kategorik Gıda harcamalarının toplam harcamalara oranı CGH Kategorik Eğitim harcamalarının toplam harcamalara oranı CEH Kategorik Sağlık harcamalarının toplam harcamalara oranı CSH Kategorik Kültür harcamalarının toplam harcamalara oranı CKH Kategorik Ortalama Hane Halkı Yaşı RHHY Sürekli Alış veriş yapan kişinin yaşı RAVY Sürekli Aylık Ortalama Aile Geliri (TL) RGLR Sürekli 0-35= =2 50 ve üzeri= = =2 50 ve üzeri= 3 Okur yazar değil =1; Okuryazar = 2; İlkokul = 3; Ortaokul ve dengi = 4; Lise ve dengi = 5; Üniversite = 6; Yüksek lisans/doktora; 7 Zeytin üreten iller =1 diğerleri = 0 Büyük şehir (Nüfusu bir milyondan fazla)=1; İl merkezi ( Nüfusu bir milyondan az) =2; İlçe merkezi =3; Kasaba/ Köy = 4; = = = 3; = ve üzeri; 5 Sınıflama ve Regresyon Ağaçı (SRA): Karar ağacı adından da anlaşıldığı gibi ağaç olarak görünen, tahminsel bir modeldir (Koyuncugil ve Özgülbaş, 2008). Değişkenleri parçalayarak bir ağaç oluşturmaya dayanmaktadır (Çinko, 2006). Ağaç yapısı ve kolay kural çıkarımına olanak tanımasıyla oldukça yararlı bir tekniktir. Bu bağlamda karar ağaçlarının daha çok tıp, endüstri ve mühendislik bilimlerinde yaygın olarak kullanıldığı bilinmektedir (Kayri ve Boysan, 2008, Sugumaran vd., 2007). Ülkemizde ise karar ağacı algoritmalarının kullanımı oldukça yenidir. Karar ağacı algoritmalarının en önemli avantajı, diğer çok değişkenli tekniklerde sağlanması gereken istatistik varsayımların bu yöntemde olmamasıdır. Ayrıca karar ağacı algoritmalarının bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkilerin yönünü, önem sırasını görselleştirmesi de bir diğer avantajıdır. Bu özelliği ile elde edilen sonuçların yorumunu oldukça basitleştirmekte, daha somut ve kullanışlı hale getirebilmektedir (Yılmaz, 2008; Saraçlı ve vd. 2006). Yöntem literatürde Sınıflandırma ve Regresyon Ağacı olarak adlandırılmakta olup SRA Analizi (CART) olarak bilinmektedir. Yöntem genelde grupların homojenliği üzerinden işlemektedir. Üzerinde çalışılan bağımlı değişkeni etkileyen bağımsız değişkenler ilk önce bağımlı değişkeni etkileme durumuna göre değerlendirilmektedir. Bu değerlendirme yapılırken değişkenlerin kendi içerisindeki homojenliği dikkate alınmaktadır. SRA analizi uygulaması sırasında farklı iki yol izlenmekte olup, bunlar CRT ve CHAİD olarak adlandırılmaktadır. CRT yöntemi seçildiğinde bağımlı değişkeni etkileyen bağımsız değişkenler homojen iki gruba ayrılmaktadır. Böylece ağaç yapısı oluşturulmaktadır. Ağaç yapısı oluşturulurken ilk bağımlı değişkenden sonra modele alınan ilk değişken, bağımlı değişkeni en fazla etkileyen değişkendir. CRT yönteminde bu etki improvement olarak adlandırılan ilerleme katsayısı ile belirlenmektedir. Bu katsayı ağaç 818

3 yapısı itibari ile yukarıdan aşağıya doğru inildikçe küçülmektedir. Bu değerin herhangi bir alt veya üst sınırı bulunmamaktadır. Bu değere göre ağaç yapısı oluşturulmaktadır. Bu yöntemde bağımlı değişkenin yapısına göre karar ağacının ve modelin ismi değişmektedir. Bağımlı değişken kategorik olduğunda model sınıflandırma ağacı, sürekli değişken olduğunda ise regresyon ağacı olarak adlandırılmaktadır (Chang ve Wang, 2006). Bağımlı değişkeni etkileyen bağımsız değişkenler homojen bir şekilde alt kümelere ayrıldıkları zaman yavru düğüm olarak adlandırılırlar. Ancak alt kümelere ayrılmayan alt düğümler terminal düğüm olarak adlandırılmaktadır. SRA analizinde diğer bir yol ise CHAİD yöntemidir. Her ikisi de aynı amaçlar için kullanılmakta olup, karar ağacı oluşturma aşamasında farklılıklar bulunmaktadır. Ancak CHAİD yöntemi diğer yönteme tercih edilmektedir. CHAID (Chi-Squared Automatic Interaction Detector-Otomatik Ki-Kare Etkileşim Belirleme Analizi) analizi sınıflandırma ve regresyon ağacı yöntemi içerisinde alt bir analizdir (Albayrak ve Kotlan-Yılmaz, 2009). CHAID analizi ile diğer karar ağaç yöntemleri arasındaki en önemli farklılık ağaç türetiminden kaynaklanmaktadır. Diğer yöntem ikili ağaçlar türetirken, CHAID analizi çoklu ağaçlar türetmektedir (Türe vd., 2009:2020). CHAID analizi ile elde edilecek bir regresyon denklemi, bilinen klasik varsayımlardan (normallik, doğrusallık, homojenlik vb.) bağımsız tutulmaktadır. Çünkü güçlü bir öteleme algoritması (iteration algorithm) ile bütün olan evren kararlı alt düğümlere (node) bölünebilmektedir. Bu işlem ayrıca verilerin dağılımında normalliği ve homojenliği sağlayabilmektedir. Ayrıca CHAID analiziyle sürekli ve kategorik veriler, aynı anda modele dahil edilebilmektedir (Kayri ve Boysan, 2007; Koyuncugil, 2007; Doğan, 2003). Bir başka ifadeyle bağımlı ve bağımsız değişkenlerin tümünün aynı tip ölçekle ölçülmüş olmasına gerek bulunmamaktadır (Saraçlı vd., 2006; Koyuncugil ve Özgülbaş, 2008). Bu nedenle CHAID analizi parametrik ve parametrik olmayan (nonparametrik) ayrımını kaldırmakta ve yöntem algoritmasında istatistiksel olarak yarı parametrik (semi-parametric) bir özellik taşımaktadır (Kayri ve Boysan, 2007). CHAID analizinde özellikle bağımsız değişkenlerin, birbirleriyle olan ilişki ve etkileşimleri incelenmektedir (Kayri ve Boysan, 2008). Bu nedenle değişkenler arasındaki ilişkileri de test etmektedir. Eğer bağımlı değişken kategorik ise değişkenler arasındaki ilişki Ki-Kare analizi ile, bağımlı değişken sürekli ise F testi ile test edilmektedir. Bu testlerle değişkenler arasındaki bağımlılık da incelenmektedir (Kayri ve Boysan, 2007; Erbaş ve Güneş, 1998; Koyuncugil, 2007; İmamoğlu, 2005). CHAID analizi kullanılmasının gerekçeleri şöyle sıralanabilir (Üngüren ve Doğan, 2010). Sürekli ve kategorik verilerin aynı anda modele dahil edilebilmesi, Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkilerin daha ayrıntılı değerlendirilebilmesi, Bağımlı değişkenler üzerinde etkili olan bağımsız değişkenleri bir ağaç diyagramı üzerinde resmederek gösterebilme, Ağaç diyagramının diğer analiz sonuçlarına göre görsel anlamda daha kolay yorumlanabilmesi, Elde edilen sonuçların anlaşılabilirliğini kolaylaştırması. 3. A raştırm a Bulguları 3.1. Sınıflandırma Ağacı SRA analizinin yapılmasında Çanakkale ilinde zeytin yağı tüketici veri seti kullanılmıştır. Tüketici davranışlarınn incelenmesinde paremetrik ve nonparemetrik analizlerin yaygın olarak kullanıldığı bilinmektedir. Bu çalışmada kolay veri sağlama ve verilerin farklı yöntemlere uygunluğu nedeniyle tüketim verileri tercih edilmiştir. Bu amaca yönelik olarak zeytinyağı tüketici davranışlarını etkileyen, hane halkı sayısı, ortalama hanehalkı yaşı, alış veriş yapan kişinin yaşı ve eğitimi, doğum yeri, doğum yerinin idari yapısı, aylık ortalama gelir, tüketim harcamalarının oransal dağılımı, ortalama hane halkı yaşı ile ilgili veriler anket yöntemi ile elde edilmiştir. Tüketici davranışlarındaki değişiklikleri incelediğimiz değişken ise hane halkı zeytin yağı tüketim miktarı olarak belirlenmiştir. SRA analizinde bağımlı değişkenin yapısı modelde anlamlılık testleri ve modelin ismi açısından önemli olduğundan, bağımlı değişken sürekli ve katagorik olarak analiz edilmiştir. Bağımlı değişken sınıflandırma analizi yapıldığında 4 katagoriye ayrılmıştır. Katogoriler Çizelge 1 de verilmiştir. Regresyon Analizinde ise anket aşamasında elde edilen veriler sürekli veri yapısında modele dahil edilmiştir. SRA analizine göre ağaç yapısı oluştururken ilk önce maksimum ağaç yapısı oluşturulmaktadır. Maksimum ağaç yapısında bütün bağımsız değişkenler bağımlı değişken üzerindeki etkileri dikkate alınarak modele dahil edilirler. Daha sonra etki dereceleri düşük olan ve ilişkileri anlamsız çıkan değişkenler modelden çıkarılır. Bu işlem budama olarak adlandırılmaktadır. Ağaç yapısının başlangıç modülü bağımlı değişken olan hane halkı zeytin yağı tüketimi yer almaktadır. Bağımlı değişken kategorik olduğu için her kategoriye ait yüzde dağılım, modül içerisinde verilmiştir. Toplam 379 hene halkı verisi alınmış olup, bunun % si 0-5 kg, % 25.9 u 6-10 kg, % 6.6 sı kg ve % 2.4 sı kg arası zeytintağı tüketen hane halklarından oluşmaktadır. Hane halkları zeytin yağı tüketimini en fazla etkileyen faktör hane halkalarının kültürel harcamalarının toplam harcamalar içerisindeki payı olarak belirlenmiştir. Kültürel harcamaların hane halkları toplam harcamaları içerisindeki payının yüksek olması kültürel düzey ile ilişkilendirilmiş ve kültürel düzeyin zeytin yağı tüketimi üzerindeki etkisinin açıklanması amaçlanmıştır. Zeytin yağı tüketimi ile kültürel harcamalar arasındaki ilişkinin varlığı ki-kare testinde de % 1 önem seviyesinde anlamlı bulunmuştur. SRA analizi ağaç yapısında alt modülleri oluştururken homojenliği dikkate almakta olup, kültür harcamalarım iki alt homojen gruba ayırmıştır. Nitekim kültürel harcamalar 819

4 10. Ulusal Tarım Ekonomisi Kongresi 5-7 Eylül 2012 Konya değişkeni kategorik bir değişken olup, nominal yapıdadır. Bu nedenle kültürel harcamalar değişkeni için oluşturulan alt modüller 1 ve 0 için oluşturulmuştur. Bu değişkende kültürel harcamaları olan hane halkları için 1 ve olmayanlar için sıfır değeri verilmiştir. Kültürel harcama yapan hane halkalarının sayısı 163 olup, toplam içerisindeki oranı % 43 olarak belirlenmiştir. Bunların % 76.1 i 5 kg da daha az zeytin yağı tüketirken, % 18.4 ü 6-10 kg, % 4.3 si kg ve % 1.2 si kg arası yağ tüketmektedirler. Kültürel harcama yapmayan hane halklarının sayısı 216 olup, toplam içerisindeki payı % 57 dir. Kültürel harcama yapmayanların içerisinde de 0-5 kg yağ tüketenlerin oranı % 56.9 ile birinci sıradadır. Kültürel harcama yapmayan 163 kişilik grubun, modele dahil edilen diğer değişkenlerle bir ilişkisi belirlenmemiştir. Böylece bu grubun aşağıya doğru bir dal yapısı oluşturluması durmuştur. Bu durum terminal düğüm olarak adlandırılmaktadır. Kültürel harcamalar yapmayan 216 kişilik grubun zeytinyağı tüketimi açısından eğitim seviyesi ile bir ilişkisinin olduğu belirlenmiştir. Bu ilişki ki-kare testine göre % 5 önem seviyesinde anlamlı bulunmuştur. Kültür harcaması yapmayan 216 kişilik grup iki homojen sınıfa ayrılmıştır. Birinci homojen grup lise mezunu ve daha aşağı seviyede eğitim seviyesine sahip, ikinci grup ise üniversite ve lisans üstü eğitim seviyesine sahiptir. Birinci grupta var olan 151 kişinin % 51.7 si 5 kg da daha az zeytin yağı tüketirken, % 33.8 i 6-10 kg, % 9.9 u kg ve % 4.6 sı kg arası zeytin yağı tüketmektedirler. Lisan ve lisansüstü eğitim seviyesine sahip ikinci grup ise 65 kişi olup, % 69.2 si 5 kg dan daha az zeytin yağı tüketirken, % 26.2 si 6-10 kg, % 4.6 sı kg arası zeytin yağı tüketmektedirler. Lisans ve lisans üstü eğitim seviyesine sahip olan grubun modele dahil edilmiş diğer değişkenlerle bir ilişkisi belirlenmemiştir. Bu grup terminal düğüm olarak kalmıştır. Eğitim seviyesi lise ve daha aşağı olan grup için ise eğitim seviyesi ile gelir düzeyi arasında zeytinyağı tüketimi açısından ilişki olduğu belirlenmiştir. Bu ilişki ki kare analizi ile % 5 önem seviyesinde istatiski olarak anlamlı bulunmuştur. Lise ve daha aşağı eğitim seviyesine sahip olan 151 kişilik bu grup gelir düzeyleri bakımından iki homojen alt gruba ayrılmıştır. Birinci grup aylık geliri 1900 TL ve daha aşağı olan, ikinci grup ise aylık geliri 1900 TL den fazla olan gruptur. Aylık geliri 1900 TL ve daha az olan grup 52 kişi olup, bunun % 63.5 i 5 kg da daha az zeytin yağı tüketirken, % 32.7 si 6-10 kg, % 1.9 u kg ve % 1.9 u kg arası zeytin yağı tüketmektedirler. İkinci grupta yer alan 99 kişinin ise % 45.5 i 5 kg dan daha az zeytin yağı tüketirken, % 34.3 ü 6-10 kg, % 14.1 i kg ve % 6.1 i kg arası zeytin yağı tüketmektedirler. SRA analizinin en belirgin kullanım amacı sınıflandırma yapmasıdır. Grupları homojen olarak ayırmaktadır. Şekil 1 de de görüldüğü gibi zeytin yağı tüketicilerini homojen bir şekilde sınıflandırmış ve görsel olarak analaşılabilir bir şekilde vermiştir. Her bir terminal düğüm sınıf olarak adlandırılırsa analiz sonucunda dört adet sınıf oluşturulduğu söylenebilir. Buna göre Birinci sınıf; 163 kişiden oluşup toplam zeytinyağı tüketicilerinin % 43.0 ünü oluşturmaktadır. Bu grubun öne çıkan en belirgin özelliği kültürel harcama yapmasıdır. Bu çalışmada değişken seti hazırlanırken külürel harcama kriteri kültür düzeyi göstergesi olarak kabul edilmiştir. Dolayısı ile Zeytin yağı tüketicilerinin % 43 ünün kültür seviyelerinin yüksek olduğu söylenebilir. Aynı zamanda bu grup eğitim seviyesi, gelir düzeyi, yaş, vs. gibi kriterlere göre homojen bir grup değildir. ikinci sınıf; 65 kişiden oluşmuş olup, toplam zeytinyağı tüketicilerinin % ini oluşturmaktadır. Bu sınıfın temel özelliği kültürel harcama yapmayan ve eğitim seviyesi lisans ve lisans üstü düzeyde olanlardır. Dolayısı ile zeytinyağı tüketicilerinin % 17.2 si lisans ve lisans üstü eğitim seviyesine sahip kültürel etkinliklere eğilimi az olan sınıfdır. Üçüncü sınıf; 99 kişiden oluşmuş olup, toplam zeytinyağı tüketicilerinin % sini oluşturmaktadır. Bu grupta yer alan tüketiciler kültürel harcama yapmayan, eğitim seviyeleri lise ve daha düşük düzeyde olan ve gelir seviyeleri 1900 TL nin üzerinde olanlardır. Dördüncü sınıf; 52 kişiden oluşmakta olup, toplam zeytinyağı tüketicilerinin % sini oluşturmaktadır. Bu grupta yer alan tüketicilerin ortak özelliği ise kültürel harcama yapmayanlar, eğitim düzeyi lise ve daha aşağı düzey ve gelir seviyeleri 1900 TL ve daha aşağı olmasıdır. 820

5 Şekil 1: Sınıflandırma Ağacı 821

6 10. Ulusal Tarım Ekonomisi Kongresi 5-7 Eylül 2012 Konya 3.2 Regresyon Ağacı Bağımlı değişkenin sürekli olduğu SRA analizi sonuçları Şekil 2 de verilmiştir. Bağımlı değişken zeytin yağı tüketim miktarı değişkeni sürekli verilerden oluşmuştur. Regresyon Ağacının oluşturulması bağımlı değişkenin kategorik olduğu sınıflandırma ağacı ile aynıdır. Ancak değişkenler arasındaki ilişkilerin test edilmesi ve değişkenlere ait istatistiklerin verilmesi farklıdır. Değişkenler arasındaki ilişki F testi ile test edilmekte olup, değişkenlere ait ortalama ve standart sapma gibi istatistikler verilmektedir. Sınıflandırma ağacı ile regresyon ağacının model oluşturma açısından aralarındaki tek fark bağımlı değişkenin yapısıdır. Regresyon ağacında bağımlı değişken sürekli ve sınıflandırmada kategorik olarak belirlenmiştir. Sonuçlarda birbirine benzerdir. Nitekim zeytinyağı tüketimi üzerinde en etkili değişken sınıflandırma ağacında olduğu gibi kültürel düzey göstergesi olan kültürel harcamaların toplam harcamalar içerisindeki payıdır. Kültürel harcamalar iki homojen sınıfa, kültürel harcama yapan ve yapmayan olarak ayrılmıştır. Kültürel harcama yapanlar terminal düğüm olup, diğer değişkenlerle aralarında bir ilişki belirlenmemiştir. Bu durum bu grubun homojen olmadığı anlamına da gelmektedir. Kültürel harcama yapmayanlar eğitim düzeylerine göre iki homojen gruba ayrılmış ve her ikisi de terminal düğüm olarak kalmışlardır. Zeytin yağı tüketimi açısından kültürel harcama ile eğitim arasındaki ilişki % 5 önem seviyesinde anlamlı bulunmuştur. Şekil 2. Regresyon Ağacı 822

7 4. Sonuç Sayısal analizlerin temel amacı elde edilen verilerden kullanılabilir sonuçlar çıkarmaktır. SRA analizi sonuçları kullanılabilir olmakla birlikte görsel sonuçlar vermekte ve anlaşılabilirliği de kolaylaştırmaktadır. Ayrıca normal dağılım ve homojenlik gibi önkoşulu olmadığı için farklı özellikteki veri setlerine kolaylıkla uygulanabilmektedir. Sınıflandırma ve Regresyon Ağacını her ikisini birden oluşturabilme özelliği olduğundan hem parametrik hem de non-parametrik bir yöntem olarak adlandırılabilir. Kaynakça Albayrak, A.S. Ve Kotlan-Y ılmaz, Ş. (2009). Veri Madenciliği: Karar Ağacı Algoritmaları Ve İMKB Verileri Üzerine Bir Uygulama, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(1): Cang, L.Y. and Wang, H.W., Analysis of traffic injury: An application of non-parametric classification tree techniques. Accident Analysis Prevention, Çinko, M. (2006). Kredi Kartı Değerlendirme Tekniklerinin Karşılaştırılması, İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 5 (9): Doğan, İ. (2003). Holştayn Irkı İneklerde Süt Verimine Etki Eden Faktörlerin CHAID Analizi İle İncelenmesi, Ankara Üniversitesi Veterinerlik Fakültesi Dergisi, 50: Erbaş, S. Ve Güneş, A. (1998). Chaid Analizi, İstatistik Konferansı Bildiri Kitabı, Ankara. C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 11, Sayı 2, İmamoğlu, T. (2005), Veri madenciliğinde Karar Ağaçları ile Bir Öğrenci Ders Başarısı Tahmin Aracı, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Kocaeli Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Kocaeli. Kayri, M. ve Boysan, M. (2007). Araştırmalarda Chaid Analizinin Kullanımı ve Baş Etme Stratejileri İle İlgili Bir Uygulama, Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi, 40(2): Kayri, M. ve Boysan, M. (2008). Bilişsel Yatkınlık İle Depresyon Düzeyleri İlişkisinin Sınıflandırma ve Regresyon Ağacı İle İncelenmesi, Hacettepe Üniversitesi Eğitim Bilimleri Dergisi, 34: Koyuncugil, A.S. ve Özgülbaş, N., (2008). İMKB DE İşlem Gören Kobi lerin Güçlü Ve Zayıf Yönleri: CHAID Karar Ağacı Uygulaması, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(1):1-21. Koyuncugil, A.S. (2007). Borsa Şirketlerinin Sektörel Risk Profillerinin Veri Madenciliğiyle Belirlenmesi, Sermaye Piyasası Kurulu Araştırma Raporu, Araştırma Dairesi, Ankara. Üngüren, E. ve Doğan, H. (2010). Beş yıldızlı Konaklama İşletmelerinde Çalışanların İş Tatmin Düzeylerinin CHA İD Analiz Yöntemi İle Değerlendirilmesi, C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 11, Sayı 2, Sivas Saraçlı, S., Doğan, İ., Kaygısız, Z. ve Kaya, M. (2006). Osmangazi Üniversitesi İ.İ.B.F. Öğrencilerinin Bölüm Değiştirmeyi İsteyip İstemediklerinin İncelenmesi, Eğitim Araştırmaları Dergisi, 22: Sugumaran, V., Muralidharan, V., Ramachandran, K.I. (2007). Feature Selection Using Decision Tree And Classification Through Proximal Support Vector Machine For Fault Diagnostics Of Roller Bearing, Mechanical Systems and Signal Processing, 21(2): Türe, M., Tokatlı, F., Kurt, Ü. (2009). Using Kaplan-Meirer Analysis Together With Decision Tree Methods (C&RT, CHAID, QUEST, C4.5 and ID3) In Determining Recurrence-Free Survival of Breast Cancer Patients, Expert Systems With Applications, 36(2): Yılmaz, Ş.K. (2008). Veri Madenciliği: İstanbul Menkul Kıymetler Borsası Örneği, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Zonguldak Karaelmas Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Zonguldak. 823

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

Web Madenciliği (Web Mining)

Web Madenciliği (Web Mining) Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Denetimli Öğrenmenin Temelleri Karar Ağaçları Entropi ID3 Algoritması C4.5 Algoritması Twoing

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

Türk Tarım - Gıda Bilim ve Teknoloji Dergisi

Türk Tarım - Gıda Bilim ve Teknoloji Dergisi Türk Tarım Gıda Bilim ve Teknoloji Dergisi, 4(5): 356-364, 2016 Türk Tarım - Gıda Bilim ve Teknoloji Dergisi www.agrifoodscience.com Türk Bilim ve Teknolojisi Demografik Faktörlerin Balık Eti Tüketimindeki

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

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

Meslek lisesi ve devlet lisesine giden N tane öğrenci olduğu ve bunların yıllık okul harcamalarına ait verilerin olduğu varsayılsın.

Meslek lisesi ve devlet lisesine giden N tane öğrenci olduğu ve bunların yıllık okul harcamalarına ait verilerin olduğu varsayılsın. KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER Bir kukla değişkenli modeller (Varyans Analiz Modelleri) Kukla değişkenlerin diğer kantitatif değişkenlerle alındığı modeller (Kovaryans Analizi Modeller) Kukla değişkenlerin

Detaylı

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ

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

Detaylı

BÖLÜM 2 VERİ SETİNİN HAZIRLANMASI VE DÜZENLENMESİ

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

Detaylı

Üniversite Öğrencilerinin Akademik Başarılarını Etkileyen Faktörler Bahman Alp RENÇBER 1

Üniversite Öğrencilerinin Akademik Başarılarını Etkileyen Faktörler Bahman Alp RENÇBER 1 Çankırı Karatekin Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 3(1): 191-198 Üniversite Öğrencilerinin Akademik Başarılarını Etkileyen Faktörler Bahman Alp RENÇBER 1 Özet Bu çalışmanın amacı, üniversite

Detaylı

C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 11, Sayı 2, 2010 39

C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 11, Sayı 2, 2010 39 C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 11, Sayı 2, 2010 39 BEŞ YILDIZLI KONAKLAMA İŞLETMELERİNDE ÇALIŞANLARIN İŞ TATMİN DÜZEYLERİNİN CHAID ANALİZ YÖNTEMİYLE DEĞERLENDİRİLMESİ Engin ÜNGÜREN * ve

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

1. İLİŞKİLERİN İNCELENMESİNE YÖNELİK ANALİZLER. 1.1. Sosyal Bilimlerde Nedensel Açıklamalar

1. İLİŞKİLERİN İNCELENMESİNE YÖNELİK ANALİZLER. 1.1. Sosyal Bilimlerde Nedensel Açıklamalar 1. İLİŞKİLERİN İNCELENMESİNE YÖNELİK ANALİZLER Daha önceki derslerimizde anlatıldığı bilimsel araştırmalar soruyla başlamaktadır. Ancak sosyal bilimlerde bu soruların cevaplarını genel geçerli sonuçlar

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

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

VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr Genel İçerik Veri Madenciliğine Giriş Veri Madenciliğinin Adımları Veri Madenciliği Yöntemleri Sınıflandırma

Detaylı

YABANCI DİL EĞİTİMİ VEREN ÖZEL BİR EĞİTİM KURUMUNDAKİ ÖĞRENCİLERİN BEKLENTİLERİNİN ARAŞTIRILMASI. Sibel SELİM 1 Efe SARIBAY 2

YABANCI DİL EĞİTİMİ VEREN ÖZEL BİR EĞİTİM KURUMUNDAKİ ÖĞRENCİLERİN BEKLENTİLERİNİN ARAŞTIRILMASI. Sibel SELİM 1 Efe SARIBAY 2 Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Cilt 5, Sayı:2, 2003 YABANCI DİL EĞİTİMİ VEREN ÖZEL BİR EĞİTİM KURUMUNDAKİ ÖĞRENCİLERİN BEKLENTİLERİNİN ARAŞTIRILMASI Sibel SELİM 1 Efe SARIBAY

Detaylı

TALEP YANLI YENİLİK: FARKLI ÖZELLİKLERDEKİ FİRMALAR İÇİN ROLÜNÜN BELİRLENMESİ

TALEP YANLI YENİLİK: FARKLI ÖZELLİKLERDEKİ FİRMALAR İÇİN ROLÜNÜN BELİRLENMESİ TALEP YANLI YENİLİK: FARKLI ÖZELLİKLERDEKİ FİRMALAR İÇİN ROLÜNÜN BELİRLENMESİ Yeşim Üçdoğruk Dokuz Eylül Üniversitesi AYTEP-27.01.2011 Literatür Ar-Ge Harcamaları ~ Yenilik Faaliyetleri Farklı firmaların

Detaylı

2001 ve 2008 Yılında Oluşan Krizlerin Faktör Analizi ile Açıklanması

2001 ve 2008 Yılında Oluşan Krizlerin Faktör Analizi ile Açıklanması 2001 ve 2008 Yılında Oluşan Krizlerin Faktör Analizi ile Açıklanması Mahmut YARDIMCIOĞLU Özet Genel anlamda krizler ekonominin olağan bir parçası haline gelmiştir. Sıklıkla görülen bu krizlerin istatistiksel

Detaylı

7.Ders Bazı Ekonometrik Modeller. Đktisat (ekonomi) biliminin bir kavramı: gayrisafi milli hasıla.

7.Ders Bazı Ekonometrik Modeller. Đktisat (ekonomi) biliminin bir kavramı: gayrisafi milli hasıla. 7.Ders Bazı Ekonometrik Modeller Đktisat (ekonomi) biliminin bir kavramı: gayrisafi milli hasıla. Kaynak: TÜĐK dönemler gayri safi yurt içi hasıla düzeyi 1987-1 8680793 1987-2 9929354 1987-3 13560135 1987-4

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

BURDUR İLİNDE SPORA KATILIMIN SOSYO EKONOMİK BOYUTUNUN ARAŞTIRILMASI

BURDUR İLİNDE SPORA KATILIMIN SOSYO EKONOMİK BOYUTUNUN ARAŞTIRILMASI 996 I.BURDUR SEMPOZYUMU BURDUR İLİNDE SPORA KATILIMIN SOSYO EKONOMİK BOYUTUNUN ARAŞTIRILMASI Kemal FİLİZ * Kadir PEPE ** ÖZET Araştırmada, Burdur ilinde aktif spor yapan sporcuların sosyoekonomik profillerinin

Detaylı

KARAR AĞAÇLARI SÜMEYYE ÖZKAN BAHAR BAKAR İZEL KOLCU

KARAR AĞAÇLARI SÜMEYYE ÖZKAN BAHAR BAKAR İZEL KOLCU KARAR AĞAÇLARI SÜMEYYE ÖZKAN 21323994 BAHAR BAKAR 21323573 İZEL KOLCU 21323918 NEDİR? Karar ağaçları ve karar ağaç algoritmaları Karar ağaçları; sınıflandırma ve tahmin için sıkça kullanılan ağaç şekilli

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

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER Prof. Dr. Nihal ERGİNEL ANADOLU ÜNİVERSİTESİ ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER Prof. Dr. Nihal ERGİNEL PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER Daha önce incelediğimiz testler, normal dağılmış ana kütleden örneklerin

Detaylı

COĞRAFİ ETİKETLİ ÜRÜNLERE İLİŞKİN TÜKETİCİLERİN TUTUM VE DAVRANIŞLARININ BELİRLENMESİ

COĞRAFİ ETİKETLİ ÜRÜNLERE İLİŞKİN TÜKETİCİLERİN TUTUM VE DAVRANIŞLARININ BELİRLENMESİ COĞRAFİ ETİKETLİ ÜRÜNLERE İLİŞKİN TÜKETİCİLERİN TUTUM VE DAVRANIŞLARININ BELİRLENMESİ Dr.Aslı ZULUĞ Prof. Dr. Bülent MĠRAN 7. Gıda Mühendisliği Kongresi 24-26 Kasım Ankara Coğrafi Etiketli Ürünler TUTUM

Detaylı

ÖĞRETMEN ADAYLARININ PROBLEM ÇÖZME BECERİLERİ

ÖĞRETMEN ADAYLARININ PROBLEM ÇÖZME BECERİLERİ ÖĞRETMEN ADAYLARININ PROBLEM ÇÖZME BECERİLERİ Doç. Dr. Deniz Beste Çevik Balıkesir Üniversitesi Necatibey Eğitim Fakültesi Güzel Sanatlar Eğitimi Bölümü Müzik Eğitimi Anabilim Dalı beste@balikesir.edu.tr

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

ÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı : Kamile ŞANLI KULA İletişim Bilgileri : Ahi Evran Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Adres Matematik Bölümü, KIRŞEHİR

ÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı : Kamile ŞANLI KULA İletişim Bilgileri : Ahi Evran Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Adres Matematik Bölümü, KIRŞEHİR Resim ÖZGEÇMİŞ 1. Adı Soyadı : Kamile ŞANLI KULA İletişim Bilgileri : Ahi Evran Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Adres Matematik Bölümü, KIRŞEHİR Telefon : 386 280 45 50 Mail : kskula@ahievran.edu.tr

Detaylı

ÖZGEÇMİŞ. Derece Bölüm/Program Üniversite Yıl. Lisans İSTATİSTİK ANADOLU Yüksek Lisans İŞLETME / SAYISAL YÖNTEMLER ANADOLU 1999

ÖZGEÇMİŞ. Derece Bölüm/Program Üniversite Yıl. Lisans İSTATİSTİK ANADOLU Yüksek Lisans İŞLETME / SAYISAL YÖNTEMLER ANADOLU 1999 ÖZGEÇMİŞ Adı Soyadı E-posta : Metin BAŞ : metin.bas@dpu.edu.tr Telefon : 2207 Doğum Tarihi : 30 Eylül 1971 Ünvanı : Yardımcı Doçent Doktor Öğrenim Durumu: Derece Bölüm/Program Üniversite Yıl Lisans İSTATİSTİK

Detaylı

İnternet Destekli Temel Bilgisayar Bilimleri Dersinde Anket Uygulaması

İnternet Destekli Temel Bilgisayar Bilimleri Dersinde Anket Uygulaması İnternet Destekli Temel Bilgisayar Bilimleri Dersinde Anket Uygulaması Yalçın Ezginci Selçuk Üniversitesi Elk.-Elt.Mühendisliği Konya ANKET Anket, insanlardan fikirleri, duyguları, sağlıkları, planları,

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

Hipotez. Hipotez Testleri. Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011

Hipotez. Hipotez Testleri. Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011 Hipotez Hipotez Testleri Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011 Hipotez Nedir? Gözlemlenebilir (araştırılabilir) bir olay, olgu veya fikri mantıklı ve bilimsel olarak açıklamaya yönelik yapılan tahminlerdir.

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

VERİ MADENCİLİĞİ. Karar Ağacı Algoritmaları: SPRINT algoritması Öğr.Gör.İnan ÜNAL

VERİ MADENCİLİĞİ. Karar Ağacı Algoritmaları: SPRINT algoritması Öğr.Gör.İnan ÜNAL VERİ MADENCİLİĞİ Karar Ağacı Algoritmaları: SPRINT algoritması Öğr.Gör.İnan ÜNAL SPRINT Algoritması ID3,CART, ve C4.5 gibi algoritmalar önce derinlik ilkesine göre çalışırlar ve en iyi dallara ayırma kriterine

Detaylı

Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I

Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I İstatistik Nedir? İstatistik kelimesi ilk olarak Almanyada devlet anlamına gelen status kelimesine dayanılarak kullanılmaya

Detaylı

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

Biyoistatistik (Ders 4: Bağımsız Gruplarda İki Örneklem Testleri)

Biyoistatistik (Ders 4: Bağımsız Gruplarda İki Örneklem Testleri) İKİ ÖRNEKLEM TESTLERİ BAĞIMSIZ GRUPLARDA İKİ ÖRNEKLEM TESTLERİ Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Sakarya Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı uerkorkmaz@sakarya.edu.tr İKİ ÖRNEKLEM TESTLERİ

Detaylı

ÜNİVERSİTE ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARILARI ÜZERİNE ETKİ EDEN BAZI FAKTÖRLERİN ARAŞTIRILMASI (MUĞLA ÜNİVERSİTESİ İ.İ.B.F ÖRNEĞİ) ÖZET ABSTRACT

ÜNİVERSİTE ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARILARI ÜZERİNE ETKİ EDEN BAZI FAKTÖRLERİN ARAŞTIRILMASI (MUĞLA ÜNİVERSİTESİ İ.İ.B.F ÖRNEĞİ) ÖZET ABSTRACT Muğla Üniversitesi SBE Dergisi Güz 2001 Sayı 5 ÜNİVERSİTE ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARILARI ÜZERİNE ETKİ EDEN BAZI FAKTÖRLERİN ARAŞTIRILMASI (MUĞLA ÜNİVERSİTESİ İ.İ.B.F ÖRNEĞİ) ÖZET Erdoğan GAVCAR * Meltem ÜLKÜ

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

İSTATİSTİK ÖRNEK SORULARI

İSTATİSTİK ÖRNEK SORULARI 1. Aşağıda gruplandırılmış seri verilmiştir. (n) 0-10 den az 5 10-20 den az 6 20-30 den az 9 30-40 den az 11 40-50 den az 4 50-60 den az 3 TOPLAM 38 İSTATİSTİK ÖRNEK SORULARI a) Mod değerini bulunuz? (15

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

Demografik Kriterlerin Yoğurt Marka Tercihlerindeki Rolünün Manova Đle Belirlenmesi

Demografik Kriterlerin Yoğurt Marka Tercihlerindeki Rolünün Manova Đle Belirlenmesi Demografik Kriterlerin Yoğurt Marka Tercihlerindeki Rolünün Manova Đle Belirlenmesi Gökhan UNAKITAN 1 Yasemin ORAMAN 1 Burçin BAŞARAN 1 Emine YILMAZ 1 ÖZET Demografik kriterler tüketici tercihlerinin belirlenmesinde

Detaylı

Çapraz Tablo ve Diğer Tabloları Oluşturabilmek Bu Tablolara Uygun Çok Yönlü Grafikleri Çizebilmek

Çapraz Tablo ve Diğer Tabloları Oluşturabilmek Bu Tablolara Uygun Çok Yönlü Grafikleri Çizebilmek Çapraz Tablo ve Diğer Tabloları Oluşturabilmek Bu Tablolara Uygun Çok Yönlü Grafikleri Çizebilmek Marjinal Tablo (Sıklık Tablosu) Gözlemlerin, incelenen herhangi bir değişkenin kategorilerine, değerlerine

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

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

KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER. Kukla değişkenlerin diğer kantitatif değişkenlerle alındığı modeller (Kovaryans Analizi Modeller)

KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER. Kukla değişkenlerin diğer kantitatif değişkenlerle alındığı modeller (Kovaryans Analizi Modeller) KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER Bir kukla değişkenli modeller (Varyans Analiz Modelleri) Kukla değişkenlerin diğer kantitatif değişkenlerle alındığı modeller (Kovaryans Analizi Modeller) Kukla değişkenlerin

Detaylı

T.C. MUĞLA SITKI KOÇMAN ÜNİVERSİTESİ EĞİTİM BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

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

Detaylı

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

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

Detaylı

AMAÇ. Finansal Performans Ölçümü İĞİ RLENMESİ. Kamu Hastanelerinde Finansal Perspektif

AMAÇ. Finansal Performans Ölçümü İĞİ RLENMESİ. Kamu Hastanelerinde Finansal Perspektif HASTANELER İÇİN N VERİ MADENCİLİĞİ İĞİ ile FİNANSAL F ERKEN UYARI SİNYALLERİNİN N ve YOL HARİTALARININ BELİRLENMES RLENMESİ Dr. Ali Serhan KOYUNCUGİL Sermaye Piyasası Kurulu Araştırma Dairesi askoyuncugil@gmail.com

Detaylı

İstanbul İlinde Tüketicilerin Süt ve Süt Ürünleri Tüketim Alışkanlıkları *

İstanbul İlinde Tüketicilerin Süt ve Süt Ürünleri Tüketim Alışkanlıkları * U. Ü. ZİRAAT FAKÜLTESİ DERGİSİ, 2013, Cilt 27, Sayı 1, 65-77 (Journal of Agricultural Faculty of Uludag University) İstanbul İlinde Tüketicilerin Süt ve Süt Ürünleri Tüketim Alışkanlıkları * Ersin KARAKAYA

Detaylı

ÇEŞİTLİ YÖRELERDE YAPILAN ARAŞTIRMA SONUÇLARINA GÖRE TARIM İŞLETMELERİNDE GELİR DURUMU VE TÜKETİM EĞİLİMLERİ

ÇEŞİTLİ YÖRELERDE YAPILAN ARAŞTIRMA SONUÇLARINA GÖRE TARIM İŞLETMELERİNDE GELİR DURUMU VE TÜKETİM EĞİLİMLERİ ÇEŞİTLİ YÖRELERDE YAPILAN ARAŞTIRMA SONUÇLARINA GÖRE TARIM İŞLETMELERİNDE GELİR DURUMU VE TÜKETİM EĞİLİMLERİ Prof.Dr. Ahmet ERKUŞ 1 Dr. İlkay DELLAL 2 1. GİRİŞ Gelir ile tüketim arasındaki ilişki 17. yüzyıldan

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

daha çok göz önünde bulundurulabilir. Öğrencilerin dile karşı daha olumlu bir tutum geliştirmeleri ve daha homojen gruplar ile dersler yürütülebilir.

daha çok göz önünde bulundurulabilir. Öğrencilerin dile karşı daha olumlu bir tutum geliştirmeleri ve daha homojen gruplar ile dersler yürütülebilir. ÖZET Üniversite Öğrencilerinin Yabancı Dil Seviyelerinin ve Yabancı Dil Eğitim Programına Karşı Tutumlarının İncelenmesi (Aksaray Üniversitesi Örneği) Çağan YILDIRAN Niğde Üniversitesi, Sosyal Bilimler

Detaylı

17 Ekim Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge. 1 Yıldız Teknik Üniversitesi

17 Ekim Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge. 1 Yıldız Teknik Üniversitesi ÇOK DEĞİŞKENLİ REGRESYON ANALİZİ: TAHMİN Hüseyin Taştan 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge 17 Ekim 2012 Ekonometri

Detaylı

BEDEN EĞİTİMİ VE SPOR YÜKSEKOKULU ÖĞRENCİLERİNİN SAĞLIKLI YAŞAM BİÇİMİ DAVRANIŞLARININ İNCELENMESİ

BEDEN EĞİTİMİ VE SPOR YÜKSEKOKULU ÖĞRENCİLERİNİN SAĞLIKLI YAŞAM BİÇİMİ DAVRANIŞLARININ İNCELENMESİ Uluslararası 9. Beden Eğitimi ve Spor Öğretmenliği Kongresi 19-22 Ekim 2017 Antalya/Türkiye BEDEN EĞİTİMİ VE SPOR YÜKSEKOKULU ÖĞRENCİLERİNİN SAĞLIKLI YAŞAM BİÇİMİ DAVRANIŞLARININ İNCELENMESİ Öznur KARA

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

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

Sınavlı ve Sınavsız Geçiş İçin Akademik Bir Karşılaştırma

Sınavlı ve Sınavsız Geçiş İçin Akademik Bir Karşılaştırma Sınavlı ve Sınavsız Geçiş İçin Akademik Bir Karşılaştırma Öğr. Gör. Kenan KARAGÜL, Öğr. Gör. Nigar KARAGÜL, Murat DOĞAN 3 Pamukkale Üniversitesi, Honaz Meslek Yüksek Okulu, Lojistik Programı, kkaragul@pau.edu.tr

Detaylı

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

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

Detaylı

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

VERİLERİN SINIFLANDIRILMASI

VERİLERİN SINIFLANDIRILMASI VERİLERİN SINIFLANDIRILMASI Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Sakarya Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı uerkorkmaz@sakarya.edu.tr NİTEL VE NİCEL VERİLERİN SINIFLANDIRMASI Sınıflandırma

Detaylı

İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARI NOTLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ. Tamer Yılmaz, Barış Yılmaz, Halim Sezici 1 ÖZET

İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARI NOTLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ. Tamer Yılmaz, Barış Yılmaz, Halim Sezici 1 ÖZET İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARI NOTLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ Tamer Yılmaz, Barış Yılmaz, Halim Sezici 1 ÖZET Bu çalışmada, Celal Bayar Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü öğrencilerinin

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

İçindekiler. Ön Söz... xiii

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

Detaylı

Temel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci

Temel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci BÖLÜM 8 ÖRNEKLEME Temel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci 1.Gözlem Genel araştırma alanı 3.Sorunun Belirlenmesi Sorun taslağının hazırlanması 4.Kuramsal Çatı Değişkenlerin açıkça saptanması

Detaylı

Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti

Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti Hüseyin Fidan, Vildan Çınarlı, Muhammed Uysal, Kadriye Filiz Balbal, Ali Özdemir 1, Ayşegül Alaybeyoğlu 2 1 Celal Bayar Üniversitesi, Matematik Bölümü, Manisa

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

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

İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİNDE LİSANS SONRASI AKADEMİK EĞİTİM: SAYILARLA TÜRKİYE DEKİ MEVCUT DURUM

İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİNDE LİSANS SONRASI AKADEMİK EĞİTİM: SAYILARLA TÜRKİYE DEKİ MEVCUT DURUM - 169 - İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİNDE LİSANS SONRASI AKADEMİK EĞİTİM: SAYILARLA TÜRKİYE DEKİ MEVCUT DURUM Cemalettin Dönmez * Özet Türkiye de inşaat mühendisliğinde lisans sonrası eğitimin hacim ve temel uzmanlık

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Mehmet Güçlü

Yrd. Doç. Dr. Mehmet Güçlü Dersin Adı DERS ÖĞRETİM PLANI Ekonometri I Dersin Kodu ECO 301 Dersin Türü (Zorunlu, Seçmeli) Dersin Seviyesi (Ön Lisans, Lisans, Yüksek Lisans, Doktora) Dersin AKTS Kredisi 6 Haftalık Ders Saati 4 Haftalık

Detaylı

SİYAH ALACA SIĞIRLARDA 305 GÜNLÜK SÜT VERİMİ ÜZERİNE ETKİLİ FAKTÖRLERİN PATH ANALİZİ İLE İNCELENMESİ

SİYAH ALACA SIĞIRLARDA 305 GÜNLÜK SÜT VERİMİ ÜZERİNE ETKİLİ FAKTÖRLERİN PATH ANALİZİ İLE İNCELENMESİ İYAH ALACA IĞIRLARDA 305 GÜNLÜK ÜT VERİMİ ÜZERİNE ETKİLİ FAKTÖRLERİN ATH ANALİZİ İLE İNCELENMEİ Ö. İşçi 1, Ç. Takma 2 Y. Akbaş 2 ÖZET İncelenen kantitatif bir özellik üzerine çeşitli faktörlerin doğrudan

Detaylı

REPEATED MEASURES ANOVA (Tekrarlı Ölçümler ANOVA )

REPEATED MEASURES ANOVA (Tekrarlı Ölçümler ANOVA ) REPEATED MEASURES ANOVA (Tekrarlı Ölçümler ANOVA ) 6.SUNUM 1 Tekrarlı Ölçümler ANOVA Repeated Measures Design: Yinelenmis Ölçüler Tasarımı ya da tekrarlanmış ölçüler tasarımı olarak adlandırılabilir. Repeated

Detaylı

1. GİRİŞ Kılavuzun amacı. Bu bölümde;

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

Detaylı

Duygu Aktürk 1* Geliş Tarihi: 27.07.2015 Kabul Tarihi: 24.08.2015

Duygu Aktürk 1* Geliş Tarihi: 27.07.2015 Kabul Tarihi: 24.08.2015 Geleneksel ve Organik Olarak Yetiştirilen Tarım Ürünlerine Karşı Tüketici Taleplerinin Doğrusal Olmayan Kanonik Korelasyon Analizi ile Değerlendirilmesi Duygu Aktürk 1* 1 Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi,

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

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

BEDEN EĞİTİMİ VE SPOR DERSLERİNDE ALTERNATİF ÖLÇME-DEĞERLENDİRME YÖNTEMLERİ KULLANILMASINA İLİŞKİN ÖĞRETMEN GÖRÜŞLERİNİN İNCELENMESİ

BEDEN EĞİTİMİ VE SPOR DERSLERİNDE ALTERNATİF ÖLÇME-DEĞERLENDİRME YÖNTEMLERİ KULLANILMASINA İLİŞKİN ÖĞRETMEN GÖRÜŞLERİNİN İNCELENMESİ BEDEN EĞİTİMİ VE SPOR DERSLERİNDE ALTERNATİF ÖLÇME-DEĞERLENDİRME YÖNTEMLERİ KULLANILMASINA İLİŞKİN ÖĞRETMEN GÖRÜŞLERİNİN İNCELENMESİ Onur ÖZKOPARAN MEB Gümüşhacıköy Anadolu Lisesi, Amasya ozkoparanonur@hotmail.com

Detaylı

Destek ve sevgilerini eksik etmeyen Ailem ve sevgili yeğenlerim Emre ve Bengisu ya. iii

Destek ve sevgilerini eksik etmeyen Ailem ve sevgili yeğenlerim Emre ve Bengisu ya. iii Destek ve sevgilerini eksik etmeyen Ailem ve sevgili yeğenlerim Emre ve Bengisu ya. iii iv v İçindekiler Sunuş... vii Önsöz... ix 1. Giriş...1 1.1 İstanbul Menkul Kıymetler Borsası...2 2. Testler ve Test

Detaylı

DENİZLİ İLİ ÇALIŞAN NÜFUSUN İÇME SUYU TERCİHLERİ VE ETKİLEYEN FAKTÖRLER. PAÜ Tıp Fak. Halk Sağlığı A.D Araş. Gör. Dr. Ayşen Til

DENİZLİ İLİ ÇALIŞAN NÜFUSUN İÇME SUYU TERCİHLERİ VE ETKİLEYEN FAKTÖRLER. PAÜ Tıp Fak. Halk Sağlığı A.D Araş. Gör. Dr. Ayşen Til DENİZLİ İLİ ÇALIŞAN NÜFUSUN İÇME SUYU TERCİHLERİ VE ETKİLEYEN FAKTÖRLER PAÜ Tıp Fak. Halk Sağlığı A.D Araş. Gör. Dr. Ayşen Til Su; GİRİŞ ekosisteminin sağlıklı işlemesi, insanların sağlığı ve yaşamının

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

Kurumsal Şeffaflık, Firma Değeri Ve Firma Performansları İlişkisi Bist İncelemesi

Kurumsal Şeffaflık, Firma Değeri Ve Firma Performansları İlişkisi Bist İncelemesi T.C İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ Sosyal Bilimler Enstitüsü İşletme Anabilim Dalı Finans Bilim Dalı Yüksek Lisans Tezi Özeti Kurumsal Şeffaflık, Firma Değeri Ve Firma Performansları İlişkisi Bist İncelemesi Prof.

Detaylı

Veri Madenciliği Yaklaşımı ile Mesleki Yönlendirme Sistemi

Veri Madenciliği Yaklaşımı ile Mesleki Yönlendirme Sistemi Veri Madenciliği Yaklaşımı ile Mesleki Yönlendirme Sistemi YRD. DOÇ. DR. HÜSEYİN GÜRÜLER MUĞLA SITKI KOÇMAN ÜNİVERSİTESİ, TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ, BİLİŞİM SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ Meslek Seçimi Meslek Seçimi

Detaylı

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

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

Detaylı

TABLO DÜZENLEME. Biyoistatistik (Ders 5: Tablo Düzenleme) TABLO DÜZENLEME KURALLARI

TABLO DÜZENLEME. Biyoistatistik (Ders 5: Tablo Düzenleme) TABLO DÜZENLEME KURALLARI TABLO DÜZENLEME Sakarya Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı uerkorkmaz@sakarya.edu.tr Tabloların Genel Amacı Elde edilen bulguların yazı metnine başvurmadan, açık kolay anlaşılır bir

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

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

A. Regresyon Katsayılarında Yapısal Kırılma Testleri

A. Regresyon Katsayılarında Yapısal Kırılma Testleri A. Regresyon Katsayılarında Yapısal Kırılma Testleri Durum I: Kırılma Tarihinin Bilinmesi Durumu Kırılmanın bilinen bir tarihte örneğin tarihinde olduğunu önceden bilinmesi durumunda uygulanır. Örneğin,

Detaylı

TR22 Güney Marmara Bölgesindeki Tüketicilerin Süt ve Süt Ürünleri Tüketim Düzeylerinin Belirlenmesi

TR22 Güney Marmara Bölgesindeki Tüketicilerin Süt ve Süt Ürünleri Tüketim Düzeylerinin Belirlenmesi TR22 Güney Marmara Bölgesindeki Tüketicilerin Süt ve Süt Ürünleri Tüketim Düzeylerinin Belirlenmesi Özge Can Niyaz¹* İ. Hakkı İnan² ¹Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Tarım Ekonomisi

Detaylı

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

İSTATİSTİK STATISTICS (2+0) Yrd.Doç.Dr. Nil TOPLAN SAÜ.MÜH. FAK. METALURJİ VE MALZEME MÜH. BÖLÜMÜ ÖĞRETİM ÜYESİ ÖĞRETİM YILI İSTATİSTİK STATISTICS (+) Yrd.Doç.Dr. Nil TOPLAN SAÜ.MÜH. FAK. METALURJİ VE MALZEME MÜH. BÖLÜMÜ ÖĞRETİM ÜYESİ ÖĞRETİM YILI KONU BAŞLIKLARI :. İSTATİSTİĞE GİRİŞ. VERİLERİN DÜZENLENMESİ. MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ.

Detaylı

KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLERDE KANTİTATİF DEĞİŞKEN SAYISININ İKİ SINIF İÇİN FARKLI OLMASI DURUMU

KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLERDE KANTİTATİF DEĞİŞKEN SAYISININ İKİ SINIF İÇİN FARKLI OLMASI DURUMU KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLERDE KANTİTATİF DEĞİŞKEN SAYISININ İKİ SINIF İÇİN FARKLI OLMASI DURUMU.HAL: Sabit Terimlerin Farklı Eğimlerin Eşit olması Yi = b+ b2di + b3xi + ui E(Y Di =,X i) = b + b3xi E(Y Di

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ (Sınıflandırma Yöntemleri) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr

VERİ MADENCİLİĞİ (Sınıflandırma Yöntemleri) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr VERİ MADENCİLİĞİ (Sınıflandırma Yöntemleri) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr Genel İçerik Veri Madenciliğine Giriş Veri Madenciliğinin Adımları Veri Madenciliği Yöntemleri Sınıflandırma

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

Öğrenim Bilgisi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü (2000) Uygulamalı İstatistik

Öğrenim Bilgisi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü (2000) Uygulamalı İstatistik Sema BEHDİOĞLU E-posta : sema.behdioglu@dpu.edu.tr Telefon : 0 (274) 265 20 31-2116 Öğrenim Bilgisi Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü (2000) Uygulamalı İstatistik Yüksek Anadolu

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

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

Ekonometrinin Konusu ve Yöntembilimi. Ekonometri Nedir? Ekonometrinin Konusu ve Yöntembilimi. Ekonometri 1 Konu 4 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)

Ekonometrinin Konusu ve Yöntembilimi. Ekonometri Nedir? Ekonometrinin Konusu ve Yöntembilimi. Ekonometri 1 Konu 4 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) Ekonometri Nedir? ve Yöntembilimi Ekonometri 1 Konu 4 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) UADMK Açık Lisans Bilgisi İşbu belge, Creative Commons Attribution-Non-Commercial ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-NC-SA 3.0) lisansı

Detaylı

Kocaeli Üniversitesi Öğrencilerinin Gelir ve Tüketim İlişkisi Üzerine Ekonometrik Bir İnceleme

Kocaeli Üniversitesi Öğrencilerinin Gelir ve Tüketim İlişkisi Üzerine Ekonometrik Bir İnceleme Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi (11) 2006 / 1 :168-179 Kocaeli Üniversitesi Öğrencilerinin Gelir ve Tüketim İlişkisi Üzerine Ekonometrik Bir İnceleme Recep Tarı Şadan Çalışkan **

Detaylı

EĞİTİM FAKÜLTESİ ÖĞRENCİLERİNİN ÖĞRETMENLİK MESLEK BİLGİSİ DERSLERİNE YÖNELİK TUTUMLARI Filiz ÇETİN 1

EĞİTİM FAKÜLTESİ ÖĞRENCİLERİNİN ÖĞRETMENLİK MESLEK BİLGİSİ DERSLERİNE YÖNELİK TUTUMLARI Filiz ÇETİN 1 58 2009 Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi Sayı:25, s.58-64 ÖZET EĞİTİM FAKÜLTESİ ÖĞRENCİLERİNİN ÖĞRETMENLİK MESLEK BİLGİSİ DERSLERİNE YÖNELİK TUTUMLARI Filiz ÇETİN 1 Bu çalışmanın

Detaylı