Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU"

Transkript

1 Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU

2 ÖRNEKLEME Örneklem, belli kurallara göre belli bir evrenden seçilmiş ve seçildiği evreni temsil yeterliği kabul edilen küçük kümedir. Araştırmalar çoğunlukla seçilen örneklem üzerinde yapılır ve elde edilen sonuçlar ilgili evrene genellenir. Bir konuyu incelemek için herhangi bir evrenden alınan bir örneklemden elde edilen bilgiler yalnız o evren için genellenebilir. Örneğin, bir hastanede yapılan bir araştırmadan elde edilecek bir sonuç sadece o hastane için genellenebilir, toplum için genellenemez. 2

3 Bazı örneklemler bir evrenin yalnız kücük bir parçası olduğu halde evreni tümüyle temsil edebilirler. Örneğin, parmaktan alınan bir damla kan insan vücudundaki tüm kanın yapısını içerir. Tencereyi karıştırdıktan sonra alınan bir kaşık yemek tenceredeki tüm yemeğin aynıdır. Oysa bir okuldan incelenmek icin seçilen öğrencilerin o okulu tümüyle temsil etmeleri ya da incelenmek için seçilen belirli sayıdaki ailelerin o bolgedeki aileleri tümüyle temsil etmeleri soz konusu değildir. 3

4 Örnekleme Evrenin bir kısım birimleri seçilip bir örnek oluşturularak gerekli bilgiler yalnız örnek birimlerinden toplanır ve evrene ilişkin istatistikler, tahmin yoluyla örnekten elde edilen bilgilerden hesaplanırsa bulunan sonuçlara örnekleme tahminleri ve bu uygulamaya da örnekleme denir. En genel anlamıyla örnekleme, bir bütünün kendi içinden seçilmiş bir parçasıyla temsil edilmesidir. Bu teknik, bir araştırmayı geniş ve gereksiz bir bilgi yükünden kurtararak zaman, para, araç gereç ve emekten tasarruf sağlar. 4

5 Örnekleme yönteminin avantajları ve dezavantajları Örneklemeyle yapılan araştırmalar daha kısa sürede, daha ucuz ve daha az personelle yapılabilir. Evrenin tamamını incelemek çok zaman alıcı ve çok pahalı olduğu gibi çoğu zaman da imkânsızdır. Sonuçlar daha kısa sürede alınabilir. Örneklemden elde edilen sonuçlar evrenin tümü incelendiğinde elde edilecek sonuçlar kadar doğru ve güvenilir olabilir. Örneğin, parmaktan alınan bir damla kanda bulunan değerler vücuttaki tüm kanda mevcut demektir. 5 Elde edilen sonuçlar tüm evrene genellenebilir.

6 Uygun yöntemlerle seçildiğinde örnekleme hataları en az düzeye indirilebilir. Herhangi bir konuda ayrıntılı bilgileri evrenin tümünden elde etmek zordur. Elde edilse bile bilgiler güncelliğini kaybedebilir. Örnekleme yapılarak çok daha ayrınıtılı ve doğru bilgiler çok kısa zamanda toplanabilir. İncelenen konu ile ilgili daha ayrıntılı bilgiler toplanabilir. Örnekleme bir uzmanlık işidir. Bilgi, deneyim ve beceri ister. Bu nedenle araştırmacıların özellikle deneyimsiz araştırmacıların araştırmaya başlamadan önce örnekleme planını uzman kişilerle görüşmesi gerekir. 6

7 Örneklem Seçimi: Araştırmalarda temel ilke evreni temsil niteliğine sahip bir örneklem seçmektir.. İyi bir örneklem evrene benzer olan örneklemdir. Örneklemin Temsil Yeteneği: Bir örneklemin evreni temsil edebilmesi için aşağıdaki özellikleri taşıması gerekir: Örneklem büyüklüğü yeterli olmalıdır. Örneklem seçiminde olasılıklı örnekleme yöntemlerinden konuya en uygun olanı kullanılmalıdır. Örneklem seçiminde yan tutulmamalıdır. Örneklem yapı ve özellikler yönünden evrene benzer olmalıdır. Yani bireylerin evren içindeki tür ve oranları ne ise örneklem içindeki tür ve oranları da buna benzer olmalıdır. 7

8 Örneklem hatası: Örnekleme alınan ve alınmayan birimlerin ortaya çıkardıkları şansa bağlı toplam hata miktarıdır. Bu miktarı gösteren ölçü «Standart Hata»dır. Bu hata, örneklem büyüklüğünü (örneklemdeki birim sayısını) artırmakla ya da daha uygun örnekleme yöntemleri kullanmakla azaltılabilir. Sonuçların farklılığı: Aynı evrenden aynı sayıda birim içeren değişik örneklemler alınsa her birinden elde edilen sonuç (ortalama, oran) farklı olur. Bununla birlikte bunlar bir ortalama etrafında normal bir dağılım gösterirler. Genelleme: Bir konuyu incelemek için herhangi bir evrenden çekilen bir örneklemden elde edilen bulgular 8 yalnız o evren için genellenebilir.

9 Örnekleme Evrenin bir kısım birimleri seçilip bir örnek oluşturularak gerekli bilgiler yalnız örnek birimlerinden toplanır ve evrene ilişkin istatistikler, tahmin yoluyla örnekten elde edilen bilgilerden hesaplanırsa bulunan sonuçlara örnekleme tahminleri ve bu uygulamaya da örnekleme denir. En genel anlamıyla örnekleme, bir bütünün kendi içinden seçilmiş bir parçasıyla temsil edilmesidir. Bu teknik, bir araştırmayı geniş ve gereksiz bir bilgi yükünden kurtararak zaman, para, araç gereç ve emekten tasarruf sağlar. 9

10 Örnekleme yönteminin avantajları ve dezavantajları Örneklemeyle yapılan araştırmalar daha kısa sürede, daha ucuz ve daha az personelle yapılabilir. Evrenin tamamını incelemek çok zaman alıcı ve çok pahalı olduğu gibi çoğu zaman da imkânsızdır. Sonuçlar daha kısa sürede alınabilir. Örneklemden elde edilen sonuçlar evrenin tümü incelendiğinde elde edilecek sonuçlar kadar doğru ve güvenilir olabilir. Örneğin, parmaktan alınan bir damla kanda bulunan değerler vücuttaki tüm kanda mevcut demektir. 10 Elde edilen sonuçlar tüm evrene genellenebilir.

11 Uygun yöntemlerle seçildiğinde örnekleme hataları en az düzeye indirilebilir. Herhangi bir konuda ayrıntılı bilgileri evrenin tümünden elde etmek zordur. Elde edilse bile bilgiler güncelliğini kaybedebilir. Örnekleme yapılarak çok daha ayrınıtılı ve doğru bilgiler çok kısa zamanda toplanabilir. İncelenen konu ile ilgili daha ayrıntılı bilgiler toplanabilir. Örnekleme bir uzmanlık işidir. Bilgi, deneyim ve beceri ister. Bu nedenle araştırmacıların özellikle deneyimsiz araştırmacıların araştırmaya başlamadan önce örnekleme planını uzman kişilerle görüşmesi gerekir. 11

12 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ 1. OLASILIKSIZ ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ Bazı durumlarda araştırıcılar olasılıksız örnekleme yöntemlerine başvurmak zorunda kalabilirler. Olasılıksız örneklemede birimler rastgele seçilmezler. Yani her birimin örnekleme girme şansı eşit değildir 12

13 Olasılıksız örnekleme yöntemlerine bazı örnekler 1. Kömürün niteliğini incelemek için kömür vagonunun üst bölümünden ya da cm derinlikten örneklem alınması 2. Bir havuzda bulunan balıklardan ele gelenlerin seçilmesi 3. Gönüllülerin seçilmesi 4. Belirli bir kurumun, kümenin vb. seçilerek herhangi bir olayın incelenmesi 5. Bir evrenden belirli sayıda bireyin gelişigüzel seçilmesi Bazı koşullarda bu yöntemler kullanılabilir. 13

14 2. OLASILIKLI ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ Olasılıklı örnekleme, birimlerin evrenden her seferinde eşit olasılıkla seçilmesidir. Örneğin, 100 kişilik bir evrenden (N=100) 20 kişilik bir örneklem (n=20) seçilecekse, ilk seçimde her bireyin örnekleme girme şansı 20/100= 0.20 dir. İkinci seçimde her bireyin örnekleme girme şansı 19/99 ve son seçimde ise 1/81 dir. En çok kullanılan olasılıklı örnekleme yöntemleri şunlardır: 1. Basit rastgele örnekleme 2. Tabakalı rastgele örnekleme 3. Küme örnekleme 4. Sistematik örnekleme 14

15 1. Basit Rastgele (Rassal) Örnekleme Yöntemi Uygulamalarda en sık kullanılan ve daha ayrıntılı planlanan tüm olasılıklı örnekleme yöntemlerinin temelini oluşturan olasılıklı örnekleme yöntemi, Basit Rastgele Örnekleme (BRÖ) yöntemidir. BRÖ yönteminin temel özelliklerinden birincisi, ana kütlede yer alan bütün birimlerin seçilme olasılıklarının eşit olması, ikincisi ise, ana kütledeki N tane birimin seçilme ihtimalinin eşit olmasıdır. Yani, hem ana kütlede yer alan tüm birimlerin, hem de ana kütleden seçilebilecek tüm örneklemlerin seçilme şansları eşittir. 15

16 Örneğin, yaşadığımız bölgede dondurulmuş gıda üretim yapan 10 tane fabrika bulunsun. Bu 10 fabrikadan 2 tanesini hijyen kontrolü yapmak üzere seçmek isteyelim. Rassal seçim yapabilmek için, bu 10 fabrikanın isimlerini küçük kağıt parçacıklarına yazıp katlayarak, hepsini bir torbanın içine atıp iyice karıştırırız. Torbadan bir kağıt seçeriz. Bu kağıtta yazan fabrika seçilecek örneklemin birinci birimi olur. Sonra bu kağıdı tekrar torbaya koyarız. Ardından ikinci seçimi yaparız ve seçilen bu ikinci kağıtta yazan fabrika da örneklemin ikinci birimi olacaktır. Eğer ilk seçimdeki fabrika ikinci seçimde karşımıza çıkarsa, bu durum dikkate alınmaz ve başka bir fabrika seçilinceye kadar seçim işlemi sürdürülür. Böylece, iki fabrikadan oluşan bu örneklem basit 16 rassal örneklem olacaktır.

17 Uygulamalarda rassal örneklemlerin seçiminde genellikle bilgisayar programlarından ya da Rassal Saylar Tablolarndan yararlanılır. Bu yöntemde, ana kütlede yer alan bütün birimlere bir sıra numarası verilerek kaydedilir. Tabloda yer alan herhangi bir nokta seçilir ve bu nokta başlangıç noktası olur. Tabloda görülen her sayı hanesi, yön fark etmeksizin yukarı, aşağı, sağa ya da sola doğru sırayla okunabilir. Başlangıç noktasından itibaren okunan sayılar, ilgilenilen ana kütlede yer alan bir birimin sıra numarasına karşılık geldiği anda, bu birim örnekleme seçilen ilk birim olur. Bu sürece istenen örneklem hacmi elde edilinceye kadar devam edilir. 17

18 18

19 Örnek: 500 birimlik bir ana kütleden hacmi 10 olan bir örneklemi rassal sayılar tablosu kullanarak seçiniz. Çözüm: Ana kütledeki birimler 1 den 500 e kadar numaralandılır. Tablodan rastgele olarak satır ve sütun seçilir. Örneğin, 5. sütun ve 7. satırı başlangıç noktası olarak belirlemiş olalım. Bu durumda başlangıç sayısı 3982 olur. Bu sayının sola bitişik 3 basamağın (l=3, basamak sayısı) oluşturduğu 398 numaralı birim örneklemenin ilk birimi olacaktır. n=10 hacminde örneklem oluşturmak için aşağıya doğru 500 ü geçmeyen 10 adet sayı Buna göre, seçilen örnekleme birimi numaraları şunlardır: 398, 227, 121, 272, 423, 180, 472, 228, 4,

20 2. Tabakalı Örnekleme Uygulamalarda çok sık kullanılan bir diğer olasılıklı örnekleme yöntemi de Tabakalı Örnekleme (TÖ) dir. Bu yöntem, ana kütlenin araştırmanın konusunu oluşturan bir ya da daha fazla deşişken bakımından çeşitli alt gruplara bölünmesi ve her bir alt gruptan ayrı ayrı örneklem çekilmesi şeklinde uygulanır. Buradaki her alt grup tabaka adını alır. Tabakaları oluşturan birimler kendi içlerinde incelenen değişken yönünden ortak özelliklere sahip olmakla birlikte, diğer tabakalardaki birimlerden belirgin biçimde farklılık göstermelidir. Ayrıca, ana kütlede yer alan tüm birimler tek bir tabakada yer alacak ve hiç bir ana kütle birimi dışarıda kalmayacak çimde tabakalanmalıdır. 20

21 Bu durumda, her bir tabaka ayrı ayrı ana kütlelermiş gibi düşünülerek, bu tabakalara en uygun örnekleme yöntemi uygulanabilir. Dolayısıyla TÖ, bilinen örnekleme yöntemlerin tabakalara uygulanması olarak ifade edilebilir. Ana kütlede oluşturulan bütün tabakalara BRÖ yöntemi uygulanır Örneğin, bir markette satışa sunulan tüm gıda ürünleri incelenecek ana kütleyi oluşturuyor ise, bu ana kütle, et ürünleri, süt ürünleri, bisküvi ve şekerleme, içecekler, hazır gıdalar, kuruyemişler vb. gibi tabakalara ayrılarak her tabakadan örneklem seçme yoluna gidilebilir. 21

22 3. Küme Örneklemesi: Bu yöntemde örnekleme birimi tek kişi ya da aile değil bir grup, demet ya da kümedir. Araştırma yapılacak bölgede ilk öğretim çağındaki öğrencilerin sağlık durumlarını araştırmak amacıyla yapılacak küme örneklemesinde, ilk olarak, bölgede yer alan ilkokulların listesi oluşturulur. Listede yer alan okullar birer birim (küme) olarak ele alınır ve bu listeden öngörülen sayıda okul (küme) basit rastgele örnekleme yöntemiyle seçilir. 22

23 3. Sistematik Örnekleme Yöntemi Örneklem seçim işlemlerinin kolay olması nedeniyle özellikle evren büyük olduğunda kullanılan bir örnekleme yöntemidir. Bu yöntemin en çok kullanıldığı durumlar: 1. Çok sayıda birim içeren kayıt sistemlerinin incelenmesinde: Örneğin; hasta dosyaları, hasta ya da işçi kartları, kayıt defterleri, fişler, listeler gibi. 2. Birim sayısı çok fazla olduğu icin listelenmesi güç ya da olanaksız olan durumlarda: Örneğin; büyük bir kentte ev seçimi, sokak seçimi, işyeri seçimi, otomobil seçimi gibi. 23

24 Bu yöntemde öncelikle, ana kütlede yer alan her örnekleme birimi için 1 den N ye kadar birer sıra numarası verilir. N hacmindeki bu ana kütleden n birimlik bir örneklem seçebilmek için ilk k birimden rastgele olarak bir birim seçilir. k sayısı; birimler arası uzaklık olup, incelenecek ana kütledeki birim sayısının belirlenen örneklem hacmine bölünmesi sonucu elde edilir. Ana kütle hacmi (N) k= Örneklem hacmi (n) 1 ile k arasında rastgele bir sayı (a) seçilir ve daha sonra a dan başlanarak k aralıklarla seçilir. n tane örnek 24

25 Örnek: N=900 birimden oluşan bir anayığından n=15 birimlik bir örneklemi sistematik örnekleme yöntemi ile oluşturunuz. Çözüm: Birimler arası uzaklık k=900/15=60 1 ile 60 arasında rastgele bir sayı (a) seçelim. Bu sayı a=20 olsun. 20 den başlayarak 60 arlık aralıklarla seçilen birimler örneklemi oluşturur. 20, 80, 140, 200, 260, 320, 380, 440, 500, , 680, 740, 800,

26 ÖNEMLİLİK TESTLERİ Önemlilik testleri elde edilen değerlerin ya da varılan sonuçların istatistiksel olarak önem taşıyıp taşımadığını ya da anlamlı olup olmadığını test etmek için başvurulan yöntemlerdir. Tek değişkenli (tek gruplu) verilerde önemlilik testleri, örneklemden elde edilen istatistiksel değerin gerçek bir değer mi yoksa rastlantıya bağlı olarak elde edilmiş bir değer mi olduğunun test edilmesinde, İlgilenilen herhangi bir evren parametresinin belirli bir değere eşit olup olmadığının test edilmesinde kullanılır. 26

27 İki ya da daha çok sayıda grup incelendiğinde önemlilik testleri gruplar arasında fark olup olmadığının, değişkenler arasında bağ olup olmadığının ve grupların homojen olup olmadığının test edilmesinde kullanılır. Önemlilik testlerinden elde edilen sonuçlara göre bazı kararlara varıldığı için önemlilik testlerinin doğru ve uygun olarak seçilmesi, bilinçli olarak kullanılması ve yorumlanması gerekir. 27

28 ÖNEMLİLİK TESTLERİ HAKKINDA GENEL BİLGİLER Verinin Ölçüm Biçimi: Uygun testin seçiminde verinin ölçüm biçimi önemli bir kriterdir. Veriler ölçüm biçimine göre üçe ayrılır: 1. Ölçümle belirtilen veriler: Boy uzunluğu, vücut ağırlığı, yaş, zaman, kandaki hemoglobin miktarı, kandaki kolesterol miktarı, hava sıcaklığı vb. Bu tür veriler kantitatif (nicel) özelliğe sahiptir. Sürekli dağılım gösterirler ve ölçümle belirtilirler. 2. Sayısal olarak belirtilen kesikli veriler: Ölen sayısı, yaşayan sayısı, iyileşen sayısı, hastalanan sayısı, gebe kalma sayısı gibi sayı ile belirtilen fakat kesikli (sürekli olmayan) değişkenlerdir. 28

29 3. Nitelik (isimsel) olarak belirtilen veriler: Bazı veriler ölçülemez yalnız sayımla belirtilir. Örneğin; saç rengi, göz rengi, cinsiyet, meslek, oturulan bölge vb. Bu tür veriler kalitatif (nitel) özelliğe sahiptir. Kesikli dağılım gösterirler. Bazı durumlarda bu nitelikler belirli kriterlere göre derecelendirilebilir. Örneğin; bir grup hastayı iyileşme gösterdi, az iyileşme gösterdi, iyileşme göstermedi şeklinde sıralamak gibi. Sayımla belirtilen bu veriler genellikle «binomiyal» ya da «Poisson» dağılımına uyar. 29

30 Ölçümle belirtilen verilere parametrik test varsayımları yerine getirilebiliyorsa parametrik testler uygulanmalıdır. Sayımla belirtilen verilere parametrik olmayan testler uygulanır. Ayrıca veri ölçümle belirtildiği halde parametrik test varsayımları yerine getirilemiyorsa parametrik olmayan testlerden birisi uygulanmalıdır. 30

31 HİPOTEZLER Önemlilik testleri bir hipotezi test etmek için yapılır. Bu nedenle bazen önemlilik testi yerine hipotez testi de denmektedir. Hipotez bir önyargıdır. Örneğin, iki ilkokul öğrencilerinin vücut ağırlıklarının farksız olduğunu ileri sürmek bir hipotezdir. Hipotezler, olaylar arasında ilişki kuran ve bu olayların nedenlerini araştırmak amacıyla planlanan önermelerdir. Bu önermelerin doğruluğu bilimsel yöntemlerle denetlenebilir olmalıdır. 31

32 Bir testte hem H o hipotezi, hem H 1 hipotezi (alternatif hipotez) kullanılmalıdır. Araştırmada H o ın red edilmesi, H 1 in kabul edilmesi anlamına gelir. a) H 0 hipotezi; farksızlık hipotezi, sıfır hipotezi olarak adlandırılır. Bir testte öne sürülen ve asıl test edilmek istenen hipotezdir. Bu hipotez, karşılaştırmak istediğimiz değerler arasında farkın sıfır (0) olduğunu ileri sürer. Örneğin; bir ana yığının ortalamasıyla ( ) bir örnek ortalaması karşılaştırdığımızı düşünelim. Bu durumda, Ho : x μ ya da Ho : x

33 b) H 1 ise alternatif hipotez olarak adlandırılır ve H 0 hipotezine karşı kurulan hipotezdir. olarak ifade edilir. Gruplar arasında fark arandığında H 0 hipotezi olumsuz olarak belirlenir. Örneğin; iki ortalama arasında fark yoktur, iki grup arasında fark yoktur, iki değişken arasında bağ yoktur gibi. H 1 hipotezi ise H 0 hipotezine ters yönde kurulur. Örneğin; iki ortalama arasında fark vardır, iki grup arasında fark vardır, iki değişken arasında bağ vardır gibi. H1: Test sonucunda H 0 kabul edilirse red edilir, H 0 reddedilirse H kabul edilir. x μ ya da H1: x

34 Bazı durumlarda evren parametresinin belirli bir değere eşit olup olmadığı test edilir. Bu durumda H 0 hipotezi «Evren parametresi belirli bir değere eşittir» diye kurulur, H 1 hipotezi ise evren parametresi H 0 hipotezinde belirtilen değere eşit değildir, o değerden küçüktür ya da büyüktür şeklinde kurulabilir. Örneğin; H 0 hipotezi «Evren ortalaması 100 e eşittir» iken, H 1 hipotezi evren ortalaması 100 e eşit değildir, 100 den küçüktür ya da 100 den büyüktür şeklinde kurulabilir. Bir hipotez tek yönlü ya da iki yönlü olarak belirtilebilir. Hipotezin tek yönlü ya da iki yönlü olduğunu H 1 hipotezi belirler. Test sonucunda H 0 kabul edilirse H 1 reddedilir, 34 H 0

35 Örneğin aşağıdaki hipotez iki yönlü bir hipotezdir. Çünkü, H 0 reddedilirse nün 100 e eşit olmadığını yani 100 den büyük ya da küçük olabileceğini öngörmekteyiz. H o:μ=100 H 1:μ ¹ 100 Hipotezi aşağıdaki gibi belirtirsek tek yönlü olur. Çünkü, H 0 reddedildiğinde nün sadece 100 den küçük olabileceğini öngörmekteyiz. H o:μ=100 H 1:μ<100 35

36 GÜVEN DÜZEYİNİN SEÇİMİ İstatistikte bulunacak sonuçların geçerli olabilmesi için güven düzeyi göstergesi olan (alfa) nın olabildiğince küçük olması gerekmektedir. Bu konuda yaygın olarak için (0.05), (0.01) ya da (0.001) değerleri kullanılır. Seçilen istatistik testinin bitiminde ise p değeri hesaplanır. Bu değer sıfır varsayımının doğru olması durumunda, gözlenen farkın tesadüfi değerlere bağlı olma ihtimalini verir. p< ise H 0 reddedilir. 36

37 ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜ (GRUPLARDAKİ DENEK SAYISI) Önemlilik testlerinde örneklem büyüklüğü önemli bir etmendir. Çünkü: 1. Gruplardaki denek sayısı arttıkça kullanılan testin gücü ve güvenilirliği artar. 2. Kullanılacak testin uygun olarak seçiminde önemli bir kriterdir. Gruplardaki denek sayısı az olduğunda (genellikle 30 dan az olduğunda) parametrik olmayan testler kullanılmalıdır. Çünkü denek sayısı azaldıkça parametrik testlerde varsayımların bozulma olasılığı artar. 37

38 İki ya da daha çok grup karşılaştırılıyorsa deney düzenlenirken gruplardaki denek sayılarının eşit olması için gerekli önlem alınmalıdır. Gruplardaki denek sayılarının eşit olamadığı durumlarda birbirine yakın olmalı, arada çok fazla fark bulunmamalıdır. İki ya da daha çok grup karşılaştırılacaksa incelenen grupların birbirinden bağımsız olması ya da bağımlı olması uygun test seçimi yönünden çok önemlidir. 38

39 Bağımsız grup İncelenen grupların bağımsız olması demek grupların ayrı bireylerden oluşması, başka bir deyişle bir grupta bulunan bir deneğin diğer grupta bulunmaması demektir. İki ayrı ilkokulda, aynı ilkokulda ayrı sınıflarda ya da aynı sınıfta okuyup herhangi bir özellik yönünden ayrı gruplarda bulunan (cinsiyet, oturulan bölge, ailelerinin sosyo-ekonomik durumu vb.) öğrenciler bağımsız gruplar oluşturur. Yine aynı hastalığa yakalanmış bir grup hastayı değişik iki yöntemle tedavi etmek için iki gruba ayırmak 39 bağımsız gruplar oluşturmaktır.

40 Bağımlı grup Bir denek üzerinde birden çok gözlem yapıldığında ya da gözlem sayısı denek sayısını aştığında gruplar bağımlı olur. Örneğin, iki doktorun tanı tutarlılığını ölçmek için aynı hastanın her iki doktor tarafından muayene edilmesi durumunda gruplar birbirine bağımlı olur. Aynı denekler üzerinde aynı konuda ayrı zamanlarda yapılan çalışmalarda da gruplar bağımlı olur. Örneğin bir sağlık ocağı bölgesinde yaşayan 0-4 yaş grubu çocuklarda malnütrisyon (beslenme bozukluğu) araştırması yapılsa, bir süre sonra aynı çocukların tümü ya da bir kısmı yine malnütrisyon yönünden incelense bu iki grup bağımlı olur. 40

41 TEST ÇEŞİTLERİ ve ÖZELLİKLERİ Doğru bir sonuç elde edebilmek için testin doğru seçilmesi çok önemlidir. Önemlilik testleri iki ana gruba ayrılır: 1. Parametrik önemlilik testleri 2. Parametrik olmayan önemlilik testleri Bir testin parametrik ya da parametrik olmamasını sağlayan nitelik testte kullanılan ölçülerdir. Bir testte; ortalama, varyans, oran gibi ölçüler kullanılıyorsa bu test parametrik bir testtir. Ölçü yerine sıralama, sayma, işaretleme gibi işlemler yapılıyorsa bu test parametrik olmayan bir testtir 41

42 Parametrik testlerin uygulanabilmesi için bazı varsayımların yerine getirilmesi gerekmektedir. Bu varsayımlar şunlardır: 1. Örneklemin çekildiği evrenle ilgili: a) Normal dağılıma sahip olacak b) Varyanslar homojen olacak 2. Örneklemle ilgili: a) Denekler evrenden rastgele seçilecek b) Denekler birbirinden bağımsız olarak seçilecek (Bir deneğin seçimi diğer deneklerin seçimini etkilemeyecek) 42

43 Parametrik olmayan testlerde evrenle ilgili varsayımlar genellikle aranmaz. Örneklemle ilgili varsayımlar parametrik olmayan testleriçin de geçerlidir. Niteliksel veriler için parametrik olmayan testler kullanılır. Bunun yanında ölçümle belirtildiği halde veri parametrik test varsayımlarını yerine getiremiyorsa, denek sayısı azsa ya da değerler yerine sıraları verilmişse yine parametrik olmayan testler kullanılır. Veri ölçümle belirtilmişse ve parametrik test varsayımlarını yerine getirebiliyorsa parametrik testleri uygulamak daha doğru olur. Çünkü parametrik testler parametrik olmayan testlerden daha güçlüdür. 43

44 Her bir parametrik teste karşı birden çok parametrik olmayan test vardır. Aşağıda her bir parametrik teste karşı sadece bir tane parametrik olmayan test verilmiştir. Seçilen bu testler en çok başvurulan ve test gücü oldukça yüksek testlerdir. Her bir parametrik teste karşı parametrik olmayan testlerden hangisinin kullanılabileceği aşağıda gösterilmiştir. 44

45 Parametrik Test Evren ortalaması önemlilik testi İki ortalama arasındaki farkın önemlilik testi İki eş arasındaki farkın önemlilik testi İki yüzde arasındaki farkın önemlilik testi Tek yönlü varyans analizi Parametrik Olmayan Test İşaret testi Mann-Whitney U testi Wilcoxon eşleştirilmiş örnek testi 4 gözlü ki-kare testi Kuruskal-Walis varyans analizi 45

46 Parametrik testler uygulanmadan önce normal dağılıma uygunluk ve varyansların homojenlik testi yapılmalıdır. Aşağıda açıklanan pratik yol ile elde edilen dağılımın normal dağılıma uyup uymadığı yaklaşık olarak incelenebilir. Normal dağılımda deneklerin; % sı X ± 1 standart sapma sınırları içine % ü X ± 2 standart sapma sınırları içine % ü X ± 3 standart sapma sınırları içine girmesi gerekir. Bu nedenle dağılımın ortalama ve standart sapması hesaplanarak deneklerin yaklaşık olarak bu sınırlar içinde kalıp kalmadığı kontrol edilebilir. 46

47 47

Önemlilik Testleri. Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU

Önemlilik Testleri. Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU Önemlilik Testleri Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU ÖNEMLİLİK TESTLERİ Önemlilik testleri elde edilen değerlerin ya da varılan sonuçların istatistiksel olarak önem taşıyıp taşımadığını ya da anlamlı olup olmadığını

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

Araştırmada Evren ve Örnekleme

Araştırmada Evren ve Örnekleme 6. Bölüm Araştırmada Evren ve Örnekleme 1 İçerik Örnekleme Teorisinin Temel Kavramları Örnekleme Yapmayı Gerekli Kılan Nedenler Örnekleme Süreci Örnekleme Yöntemleri 2 1 Giriş Araştırma sonuçlarının geçerli,

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

ÖRNEKLEME TEORİSİ 1/30

ÖRNEKLEME TEORİSİ 1/30 ÖRNEKLEME TEORİSİ 1/30 NİÇİN ÖRNEKLEME Zaman Kısıdı Maliyeti Azaltma YAPILIR? Hata Oranını Azaltma Sonuca Ulaşma Hızı /30 Örnekleme Teorisi konusunun içinde, populasyondan örnek alınma şekli, örneklerin

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

İSTATİSTİK HAFTA. ÖRNEKLEME METOTLARI ve ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN TESPİTİ

İSTATİSTİK HAFTA. ÖRNEKLEME METOTLARI ve ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN TESPİTİ ÖRNEKLEME METOTLARI ve ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN TESPİTİ HEDEFLER Bu üniteyi çalıştıktan sonra; Örneklemenin niçin ve nasıl yapılacağını öğreneceksiniz. Temel Örnekleme metotlarını öğreneceksiniz. Örneklem

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

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık Ders 8: Prof. Dr. Tanım Hipotez, bir veya daha fazla anakütle hakkında ileri sürülen, ancak doğruluğu önceden bilinmeyen iddialardır. Ortaya atılan iddiaların, örnekten elde edilen

Detaylı

Hipotez Testlerine Giriş. Hipotez Testlerine Giriş

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

Detaylı

PAZARLAMA ARAŞTIRMA SÜRECİ

PAZARLAMA ARAŞTIRMA SÜRECİ PAZARLAMA ARAŞTIRMA SÜRECİ Pazarlama araştırması yapılırken belirli bir sıra izlenir. Araştırmada her aşama, birbirinden bağımsız olmayıp biri diğeri ile ilişkilidir. Araştırma sürecinde başlıca aşağıdaki

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

NORMAL DAĞILIM VE ÖNEMLİLİK TESTLERİ İLE İLGİLİ PROBLEMLER

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

Detaylı

EVREN, ÖRNEK, TEMSİLİYET. Prof. Mustafa Necmi İlhan

EVREN, ÖRNEK, TEMSİLİYET. Prof. Mustafa Necmi İlhan EVREN, ÖRNEK, TEMSİLİYET Prof. Mustafa Necmi İlhan MD, PhD, PhD, MBA Gazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Halk Sağlığı AbD mnilhan@gazi.edu.tr 1 Neden Araştırma Yaparız? Bilimsel gerçeğe ulaşmak Bilinenlerin

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

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık Ders 9: Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Hipotez, bir veya daha fazla anakütle hakkında ileri sürülen, ancak doğruluğu önceden bilinmeyen iddialardır. Ortaya atılan iddiaların, örnekten

Detaylı

2- VERİLERİN TOPLANMASI

2- VERİLERİN TOPLANMASI 2- VERİLERİN TOPLANMASI Bu bölümde yararlanılan kaynaklar: İşletme İstatistiğine Giriş (Prof. Dr. İsmail Hakkı Armutlulu) ve İşletme İstatistiğinin Temelleri (Bowerman, O Connell, Murphree, Orris Editör:

Detaylı

Örnekleme Teknikleri

Örnekleme Teknikleri Örnekleme Teknikleri Örnekleme Kavramı Sınıftaki öğrencilerin yaş ortalamasını tahmin etmek istiyoruz. Şehirde yaşayan kişilerin aylık ortalama gelir miktarı Seçim sonuçları Örnekleme Önemli Kavramlar

Detaylı

Ankara Üniversitesi, SBF İstatistik 2 Ders Notları Prof. Dr. Onur Özsoy 1

Ankara Üniversitesi, SBF İstatistik 2 Ders Notları Prof. Dr. Onur Özsoy 1 Ankara Üniversitesi, SBF İstatistik 2 Ders Notları Prof. Dr. Onur Özsoy 1 Population Belirli bir konudaki verilerin tamamıdır. Örnek Populasyonun belirli bir kesitidir. Parametre Populasyonla ilgili tanımsal

Detaylı

Oluşturulan evren listesinden örnekleme birimlerinin seçkisiz olarak çekilmesidir

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

Detaylı

ÖRNEKLEME, ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ VE ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN BELİRLENMESİ. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

ÖRNEKLEME, ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ VE ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN BELİRLENMESİ. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı ÖRNEKLEME, ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ VE ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN BELİRLENMESİ Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı ÖRNEKLEME Kitlede bulunabileceği düşünülen bazı özellikleri incelemek

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

İSTATİSTİK II (İST202U)

İSTATİSTİK II (İST202U) İSTATİSTİK II (İST202U) KISA ÖZET KOLAYAOF DİKKATİNİZE: BURADA SADECE ÖZETİN İLK ÜNİTESİ SİZE ÖRNEK OLARAK GÖSTERİLMİŞTİR. ÖZETİN TAMAMININ KAÇ SAYFA OLDUĞUNU ÜNİTELERİ İÇİNDEKİLER BÖLÜMÜNDEN GÖREBİLİRSİNİZ.

Detaylı

Su Ürünlerinde Temel İstatistik. Ders 2: Tanımlar

Su Ürünlerinde Temel İstatistik. Ders 2: Tanımlar Su Ürünlerinde Temel İstatistik Ders 2: Tanımlar Karakter Araştırma yada istatistiksel analizde ele alınan ünitenin yapısal (morfolojik, fizyolojik, psikolojik, estetik, vb.) özellikleridir. Tüm karakterler

Detaylı

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 Prof. Dr. Nihal ERGİNEL ANADOLU ÜNİVERSİTESİ ENM 317 Prof. Dr. Nihal ERGİNEL 2 ÖRNEKLEME Anakütleden n birimlik örnek alınması ve anakütle parametrelerinin örnekten tahmin edilmesidir. 3 ÖRNEKLEME ALMANIN NEDENLERİ Anakütleye

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

BİYOİSTATİSTİK. Uygulama 4. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK. Uygulama 4. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK Uygulama 4 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 Güven Aralıkları 2 Güven Aralıkları

Detaylı

ÖRNEKLEME TEORİSİ. Prof.Dr.A.KARACABEY Doç.Dr.F.GÖKGÖZ

ÖRNEKLEME TEORİSİ. Prof.Dr.A.KARACABEY Doç.Dr.F.GÖKGÖZ ÖRNEKLEME TEORİSİ 1 Bir popülasyonu istatistiksel açıdan incelemek ve işlemler yapabilmek için popülasyon içerisinden seçilen örneklemlerden yararlandığımızı söylemiştik. Peki popülasyonun istatistiksel

Detaylı

Frekans. Hemoglobin Düzeyi

Frekans. Hemoglobin Düzeyi GRUPLARARASI VE GRUPİÇİ KARŞILAŞTIRMA YÖNTEMLERİ Uzm. Derya ÖZTUNA Yrd. Doç. Dr. Atilla Halil ELHAN 1. ÖNEMLİLİK (HİPOTEZ) TESTLERİ Önemlilik testleri, araştırma sonucunda elde edilen değerlerin ya da

Detaylı

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

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

Detaylı

10. Bir ana kütle oranının tahmininde α = 0,05 ise kullanılan Z değeri nedir? A) 1,64 B) 1,84 C) 1,96 D) 2,28 E) 3,08

10. Bir ana kütle oranının tahmininde α = 0,05 ise kullanılan Z değeri nedir? A) 1,64 B) 1,84 C) 1,96 D) 2,28 E) 3,08 1. Tanımlanan ana kütleden rassal seçilen örneklemlerden hesaplanan istatistikler yardımı ile ilgili ana kütle parametrelerinin değerini araştırma sürecine ne ad verilir? A) İstatistiksel hata B) İstatistiksel

Detaylı

Olasılık ve Normal Dağılım

Olasılık ve Normal Dağılım Olasılık ve Normal Dağılım P = 0 İmkansız P =.5 Yarı yarıya P = 1 Kesin Yazı-Tura 1.5 2 1.5 2.5.5.25 Para atışı 10 kere tekrarlandığında Yazı Sayısı f % 0 3 30 1 6 60 2 1 10 Toplam 10 100 Atış 1000 kere

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık Ders 8: Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Tahmin (kestirim veya öngörü): Mevcut bilgi ve deneylere dayanarak olayın bütünü hakkında bir yargıya varmaktır. Bu anlamda, anakütleden çekilen

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

OLASILIK ve İSTATİSTİK Hipotez Testleri

OLASILIK ve İSTATİSTİK Hipotez Testleri OLASILIK ve İSTATİSTİK Hipotez Testleri Yrd.Doç.Dr. Pınar YILDIRIM Okan Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Hipotezler ve Testler Hipotez, kitleye(yığına) ait

Detaylı

Örnekleme Yöntemleri

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

Detaylı

İstatistik Giriş ve Temel Kavramlar. BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan

İstatistik Giriş ve Temel Kavramlar. BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan İstatistik Giriş ve Temel Kavramlar BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan Ders İçeriği İstatistik (tanımı, amacı) Dar anlamda istatistik Betimsel istatistik ve çıkarsamalı istatistik Temel kavramlar

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

BÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ

BÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ 1 BÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ Bilimsel yöntem aşamalarıyla tanımlanmış sistematik bir bilgi üretme biçimidir. Bilimsel yöntemin aşamaları aşağıdaki gibi sıralanabilmektedir (Karasar, 2012): 1. Bir problemin

Detaylı

BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ İÇİN İŞLETME İSTATİSTİĞİ

BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ İÇİN İŞLETME İSTATİSTİĞİ SAKARYA ÜNİVERSİTESİ BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ İÇİN İŞLETME İSTATİSTİĞİ Hafta 10 Yrd. Doç. Dr. Halil İbrahim CEBECİ Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Sakarya Üniversitesi ne aittir. "Uzaktan

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

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

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

Detaylı

BAĞIMLI ĠKĠDEN ÇOK GRUBUN KARġILAġTIRILMASINA ĠLĠġKĠN HĠPOTEZ TESTLERĠ

BAĞIMLI ĠKĠDEN ÇOK GRUBUN KARġILAġTIRILMASINA ĠLĠġKĠN HĠPOTEZ TESTLERĠ BAĞIMLI ĠKĠDEN ÇOK GRUBUN KARġILAġTIRILMASINA ĠLĠġKĠN HĠPOTEZ TESTLERĠ 1. TEKRARLI ÖLÇÜMLERDE TEK YÖNLÜ VARYANS ANALĠZĠ. FRIEDMAN TESTĠ 3. COCHRAN Q TESTĠ TEKRARLI ÖLÇÜMLERDE TEK YÖNLÜ VARYANS ANALĠZĠ

Detaylı

Hipotez belirleme kuramsal olarak Galileo tarafından ortaya atılan ve daha sonra da bilim felsefecileri ve bilim insanları tarafından desteklenip

Hipotez belirleme kuramsal olarak Galileo tarafından ortaya atılan ve daha sonra da bilim felsefecileri ve bilim insanları tarafından desteklenip 2.HAFTA Hipotez belirleme kuramsal olarak Galileo tarafından ortaya atılan ve daha sonra da bilim felsefecileri ve bilim insanları tarafından desteklenip özümsenen Bilimsel Yöntem yaklaşımını temel almaktadır.

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

PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER

PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER Daha önce incelediğimiz testler, normal dağılmış ana kütleden örneklerin rassal seçilmesi varsayımına dayanmaktaydı ve parametrik testler kullanılmıştı. Parametrik olmayan testler

Detaylı

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME. Örneklem istatistiklerinden hareketle ana kütle parametreleri hakkında genelleme yapmaya istatistiksel tahminleme denir.

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME. Örneklem istatistiklerinden hareketle ana kütle parametreleri hakkında genelleme yapmaya istatistiksel tahminleme denir. İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME Örneklem istatistiklerinden hareketle ana kütle parametreleri hakkında genelleme yapmaya istatistiksel tahminleme denir. 1 ŞEKİL: Evren uzay-örneklem uzay İstatistiksel tahmin

Detaylı

1. ÖRNEKLEME VE ARAŞTIRMA PROBLEMİNE UYGUN ÖRNEKLEME YAPMA

1. ÖRNEKLEME VE ARAŞTIRMA PROBLEMİNE UYGUN ÖRNEKLEME YAPMA 1. ÖRNEKLEME VE ARAŞTIRMA PROBLEMİNE UYGUN ÖRNEKLEME YAPMA Araştırmacı kişi ya da kurumlar birinci el veri elde etye yönelik araştırma yapmaya karar verdiklerinde çoğu zaman araştırma yapacağı grubun tüm

Detaylı

ĐSTATĐSTĐK. Okan ERYĐĞĐT

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

Detaylı

İSTATİSTİK II. Hipotez Testleri 1

İSTATİSTİK II. Hipotez Testleri 1 İSTATİSTİK II Hipotez Testleri 1 1 Hipotez Testleri 1 1. Hipotez Testlerinin Esasları 2. Ortalama ile ilgili bir iddianın testi: Büyük örnekler 3. Ortalama ile ilgili bir iddianın testi: Küçük örnekler

Detaylı

BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ İÇİN İŞLETME İSTATİSTİĞİ

BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ İÇİN İŞLETME İSTATİSTİĞİ SAKARYA ÜNİVERSİTESİ BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ İÇİN İŞLETME İSTATİSTİĞİ Hafta 11 Yrd. Doç. Dr. Halil İbrahim CEBECİ Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Sakarya Üniversitesi ne aittir. "Uzaktan

Detaylı

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

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

Detaylı

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

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU FREKANS DAĞILIMLARINI TANIMLAYICI ÖLÇÜLER Düzenlenmiş verilerin yorumlanması ve daha ileri düzeydeki işlemler için verilerin bütününe ait tanımlayıcı ve özetleyici ölçülere ihtiyaç

Detaylı

1 Hipotez konusuna öncelikle yokluk hipoteziyle başlanılan yaklaşımda, araştırma hipotezleri ALTERNATİF HİPOTEZLER olarak adlandırılmaktadır.

1 Hipotez konusuna öncelikle yokluk hipoteziyle başlanılan yaklaşımda, araştırma hipotezleri ALTERNATİF HİPOTEZLER olarak adlandırılmaktadır. Özellikle deneysel araştırmalarda, araştırmacının doğru olup olmadığını yapacağı bir deney ile test edeceği ve araştırma sonunda ortaya çıkan sonuçlarla doğru ya da yanlış olduğuna karar vereceği bir önermesi

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

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

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

Detaylı

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler BÖLÜM 7 TAHMİNLER Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU 1 Tahmin (kestirim veya öngörü): Mevcut bilgi ve deneylere dayanarak olayın bütünü hakkında bir yargıya varmaktır.

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

SEÇKİSİZ OLMAYAN ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ

SEÇKİSİZ OLMAYAN ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ SEÇKİSİZ OLMAYAN ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ SEÇKİSİZ OLMAYAN ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ Seçkisiz olmayan örnekleme yöntemleri Fraenkel ve Wallen(2006) ın sınıflandırmasıyla tutarlı olarak ; Sistematik Örnekleme Amaçsal

Detaylı

ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜ GÜÇ ANALİZİ

ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜ GÜÇ ANALİZİ ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜ GÜÇ ANALİZİ Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Sakarya Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı uerkorkmaz@sakarya.edu.tr Uygun Örneklem Büyüklüğü Toplum Ortalamasının Kestirilmesinde

Detaylı

Mann-Whitney U ve Wilcoxon T Testleri

Mann-Whitney U ve Wilcoxon T Testleri Mann-Whitney U ve Wilcoxon T Testleri Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Konu Başlıkları Parametrik olmayan yöntem Mann-Whitney U testinin

Detaylı

HİPOTEZ TESTLERİ. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

HİPOTEZ TESTLERİ. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN HİPOTEZ TESTLERİ Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN Hipotez Nedir? HİPOTEZ: parametre hakkındaki bir inanıştır. Parametre hakkındaki inanışı test etmek için hipotez testi yapılır. Hipotez testleri sayesinde örneklemden

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

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

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık - I Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Tahmin (kes1rim veya öngörü): Mevcut bilgi ve deneylere dayanarak olayın bütünü hakkında bir yargıya varmak7r. ü Bu anlamda, anakütleden çekilen

Detaylı

Parametrik Olmayan İstatistik

Parametrik Olmayan İstatistik Parametrik Olmayan İstatistik 2 Anakütlenin Karşılaştırılması İki Anakütlenin Karşılaştırılması Bağımsız Örnekler Eşleştirilmiş Örnekler Wilcoxon Mertebe Toplam Testi İşaret Testi Wilcoxon İşaretli Mertebe

Detaylı

Bilimsel çalışmaların amacı, örneklem değerinden evren değerlerini tahmin edebilmektir.

Bilimsel çalışmaların amacı, örneklem değerinden evren değerlerini tahmin edebilmektir. Pof.Dr.Besti Üstün Bilimsel çalışmaların amacı, örneklem değerinden evren değerlerini tahmin edebilmektir. 2 Örneklemenin temel kuralı yansızlıktır. Yansızlık, belli bir örneklem büyüklüğüne ulaşmada,

Detaylı

RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Olasılığa ilişkin olayların çoğunluğunda, deneme sonuçlarının bir veya birkaç yönden incelenmesi

Detaylı

Örnek...4 : İlk iki sınavında 75 ve 82 alan bir öğrencinin bu dersin ortalamasını 5 yapabilmek için son sınavdan kaç alması gerekmektedir?

Örnek...4 : İlk iki sınavında 75 ve 82 alan bir öğrencinin bu dersin ortalamasını 5 yapabilmek için son sınavdan kaç alması gerekmektedir? İSTATİSTİK Bir sonuç çıkarmak ya da çözüme ulaşabilmek için gözlem, deney, araştırma gibi yöntemlerle toplanan bilgiye veri adı verilir. Örnek...4 : İlk iki sınavında 75 ve 82 alan bir öğrencinin bu dersin

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK Uygulama 4 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK Uygulama 4 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK Uygulama 4 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 Örnek Senaryo İmplant üreten İMPLANTDENT

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

GÜVEN ARALIKLARI ve İSTATİSTİKSEL ANLAMLILIK. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

GÜVEN ARALIKLARI ve İSTATİSTİKSEL ANLAMLILIK. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı GÜVEN ARALIKLARI ve İSTATİSTİKSEL ANLAMLILIK Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Kestirim Pratikte kitle parametrelerinin doğrudan hesaplamak olanaklı değildir. Bunun yerine

Detaylı

ALKÜ EKONOMİ ve FİNANS BÖLÜMÜ ISL 207 İSTATİSTİK I ALIŞTIRMALAR

ALKÜ EKONOMİ ve FİNANS BÖLÜMÜ ISL 207 İSTATİSTİK I ALIŞTIRMALAR ALKÜ EKONOMİ ve FİNANS BÖLÜMÜ ISL 207 İSTATİSTİK I ALIŞTIRMALAR 1- İlaçla tedavi edilen 7 hastanın ortalama iyileşme süresi 22.6 gün ve standart sapması.360 gündür. Ameliyatla tedavi edilen 9 hasta için

Detaylı

Nokta ve Aralık Tahmini Merkezi Limit Teoremi Örneklem Dağılımı Hipotez Testlerine Giriş

Nokta ve Aralık Tahmini Merkezi Limit Teoremi Örneklem Dağılımı Hipotez Testlerine Giriş Nokta ve Aralık Tahmini Merkezi Limit Teoremi Örneklem Dağılımı Hipotez Testlerine Giriş Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Nokta Tahmini

Detaylı

İSTATİSTİK 2. Hipotez Testi 21/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI. aysecagli@beykent.edu.tr

İSTATİSTİK 2. Hipotez Testi 21/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI. aysecagli@beykent.edu.tr İSTATİSTİK 2 Hipotez Testi 21/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI aysecagli@beykent.edu.tr 1 Güven aralığı ve Hipotez testi Güven aralığı µ? µ? Veriler, bir değer aralığında hangi değeri gösteriyor? (Parametrenin gerçek

Detaylı

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI

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

Detaylı

AMAÇ: Araştırma planlamasında kullanılan basamakları öğrencilerin tanımlayabilmesini sağlamaktır.

AMAÇ: Araştırma planlamasında kullanılan basamakları öğrencilerin tanımlayabilmesini sağlamaktır. ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ 05.03.2013 Salı Populasyonu tanımak, Populasyonu temsil gücüne sahip bir alt grubu seçmek. n hacimli örnekten; elde edilen sonuçlarla; n den N e gitmektir. Populasyona genellemektir.

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

BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI

BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI 1 BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI 'Student t dağılımı' ya da kısaca 't dağılımı'; normal dağılım ve Z dağılımının da içerisinde bulunduğu 'sürekli olasılık dağılımları' ailesinde yer alan dağılımlardan bir

Detaylı

LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ

LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ Lojistik Regresyon Analizini daha kolay izleyebilmek için bazı terimleri tanımlayalım: 1. Değişken (incelenen özellik): Bireyden bireye farklı değerler alabilen özellik, fenomen

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

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

İSTATİSTİK. Bölüm 1 Giriş. Ankara Üniversitesi SBF İstatistik 1 Ders Notları Prof. Dr. Onur Özsoy 4/4/2018

İSTATİSTİK. Bölüm 1 Giriş. Ankara Üniversitesi SBF İstatistik 1 Ders Notları Prof. Dr. Onur Özsoy 4/4/2018 İSTATİSTİK Bölüm 1 Giriş 1 Bu Bölümde Anlatılacak Konular Bir Yönetici Neden İstatistik Bilmeli? Modern İstatistiğin Gelişimi İstatistiksel Düşünce ve Yönetim Tanımsal ve Yargısal İstatistik Data Türleri

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

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

1. FARKLILIKLARIN TESPİTİNE YÖNELİK HİPOTEZ TESTLERİ

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

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık Örnekleme Planlar ve Dağılımları Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım İncelenen olayın ait olduğu anakütlenin bütünüyle dikkate alınması zaman, para, ekipman ve bunun gibi nedenlerden dolayı

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK PARAMETRİK TESTLER

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

Detaylı

SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER. Abdullah Can

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

Detaylı

SPSS UYGULAMALARI-II Dr. Seher Yalçın 1

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

Detaylı

Hazırlayan. Ramazan ANĞAY Kİ-KARE TEST İSTATİSTİĞİ

Hazırlayan. Ramazan ANĞAY Kİ-KARE TEST İSTATİSTİĞİ Hazırlayan Ramazan ANĞAY Kİ-KAR TST İSTATİSTİĞİ 1.GİRİŞ İstatistikte değişkenler sayısal (nicel) değişkenler ve sayısal olmayan (nitel) değişkenler olmak üzere iki grupta sınıflandırılmaktadır. Günümüzde

Detaylı

Örnekleme Yöntemleri. EBE Z Eğitimde Araştırma Yöntemleri. Suat ÇELİK & Levent AKGÜN

Örnekleme Yöntemleri. EBE Z Eğitimde Araştırma Yöntemleri. Suat ÇELİK & Levent AKGÜN Örnekleme Yöntemleri EBE Z Eğitimde Araştırma Yöntemleri Suat ÇELİK & Levent AKGÜN Evren & Örneklem (Fraenkel & Wallen, 1990) Evren Evren, araştırma sonuçlarının genelleneceği (geçerli olacağı) büyük grup.

Detaylı

İSTATİSTİKTE TEMEL KAVRAMLAR

İSTATİSTİKTE TEMEL KAVRAMLAR İSTATİSTİKTE TEMEL KAVRAMLAR 1. ve 2. Hafta İstatistik Nedir? Bir tanım olarak istatistik; belirsizlik altında bir konuda karar verebilmek amacıyla, ilgilenilen konuya ilişkin verilerin toplanması, düzenlenmesi,

Detaylı

İSTATİSTİKSEL HATALAR VE ÖRNEKLEME HATASININ ÖLÇÜLMESİ

İSTATİSTİKSEL HATALAR VE ÖRNEKLEME HATASININ ÖLÇÜLMESİ İSTATİSTİKSEL HATALAR VE ÖRNEKLEME HATASININ ÖLÇÜLMESİ Yrd.Dop.Dr. Şehamet Bülbül (*) 1.GÎRÎŞ Herhangi bir konuda kaıar vermek veya tahmin yapabilmek için o konu ile ilgili birimler incelenerek gerekli

Detaylı

Kestirim (Tahmin) Bilimsel çalışmaların amacı, örneklem değerinden evren değerlerinin kestirilmesidir.

Kestirim (Tahmin) Bilimsel çalışmaların amacı, örneklem değerinden evren değerlerinin kestirilmesidir. Biyoistatistik 9 Kestirim (Tahmin) Bilimsel çalışmaların amacı, örneklem değerinden evren değerlerinin kestirilmesidir. Evren parametrelerinin kestirilmesi (tahmini) için: 1. Hipotez testleri 2. Güven

Detaylı

Deneysel Araştırmalarda Uygun Örneklem Büyüklüğü Ve İstatistiksel Güç Analizi. Doç Dr. Nurhan DOĞAN AKÜ Tıp Fak. Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD

Deneysel Araştırmalarda Uygun Örneklem Büyüklüğü Ve İstatistiksel Güç Analizi. Doç Dr. Nurhan DOĞAN AKÜ Tıp Fak. Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD Deneysel Araştırmalarda Uygun Örneklem Büyüklüğü Ve İstatistiksel Güç Analizi Doç Dr. Nurhan DOĞAN AKÜ Tıp Fak. Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD Giriş Yeterli Örneklem Büyüklüğü Neden Önemlidir? Özel

Detaylı