DERS 10 Verilerin Değerlendirilmesi için bilgisayar destekli ölçme ve değerlendirme programları
|
|
- Emin Doğu
- 5 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 DERS 10 Verilerin Değerlendirilmesi için bilgisayar destekli ölçme ve değerlendirme programları
2 Evren Örneklem
3 Evren Evren: Araştırma sonuçlarının genellenmek istendiği elemanlar bütünüdür. Araştırma, sonuçlarının genellenebilirliği arttıkça değer kazanır. Bilim, genellenebilirliği olan bilgiler bütünüdür. O halde, evreni geniş tutmak gerekir. Ancak, evren büyüdükçe soyutlaşır; ona ulaşmak güçleşir.
4 Çalışma Evreni Evren, belli değişkenlere göre sınırlandırılabilir. Bu şekilde sınırlandırılan evrene: Çalışma Evreni denir. Çalışma evreni, ulaşılabilen evrendir. Araştırmacının ya doğrudan gözleyerek ya da ondan seçilmiş bir örnek küme üzerinde yapılan gözlemlerden yararlanarak hakkında görüş bildirebileceği evrendir. Sonuçlar, ancak bu sınırlı evrene genellenebilir.
5 Çalışma Evreni Örnek: Bir araştırmada evren, genel olarak insanlar olduğu halde, başka araştırmalarda belli yaştaki, belli cinsiyetteki, belli yerleşim merkezlerindeki insanlar olabilir. Çalışma evreni daha çok küçük gruplar üzerinde yürütülen deneysel çalışmalarda kullanılır. Burada ayrıca bir örneklem alınma yoluna gidilmez.
6 Örneklem Örneklem: Belli bir evrenden, belli kurallara göre seçilmiş ve seçildiği evreni temsil yeterliliği kabul edilen küçük kümedir. Buradan alınan sonuçlar, ilgili evrene genellenir.
7 Örneklem türleri Eleman Örnekleme Oransız eleman örnekleme Oranlı eleman örnekleme Küme Örnekleme Oransız küme örnekleme Oranlı küme örnekleme
8 Eleman Örnekleme Oransız
9 Eleman Örnekleme Oranlı
10 Oransız eleman örnekleme Kamuoyu yoklaması için yüz bin nüfuslu bir kentten (evren) rastgele bin kişinin seçilmesi ve sadece onların görüşlerine başvurulması Oransız eleman örneklemedir.
11 Oranlı eleman örnekleme Yüzbin nüfuslu kent Kamuoyu yoklama sonuçlarını etkileyebilecek özellikler açısından alt evrenlere ayrılır. Bu alt evrenlerdeki eleman sayısına bağlı olarak belli oranlarda eleman seçimi yapılır. Gerek duyulursa alt evrenlerinde de içinde başka alt evrenler oluşturulabilir.
12 Oranlı eleman örnekleme Örneğimizde yüzbin nüfuslu kent sosyo-ekonomik gelişim düzeylerine göre üç alt evrenlere ayrılır. Seçeceğimiz bin kişinin alt evrenlere dağılımı şu şelkilde bulunabilir: Üst sosyo-ekonomik düzey= Orta sosyo-ekonomik düzey= Alt sosyo-ekonomik düzey= % 10 u
13 1. Basit Olasılıklı ( Rastgele ) Örnekleme Evrenden araştırmaya katılımcıların rastgele yöntemle seçildiği örneklem türüne basit olasılıklı örnekleme denir. Bu yöntemi diğerlerinden ayıran en önemli özellik katılımcıların araştırma sürecine katılma şanslarının eşit olması. Bu yöntem ile örneklem alınabilmesi için, örneklem alınacak evren birimlerinin araştırma konusu ile ilgili özelliklerinin homojen olması gerekmektedir. 13
14 14
15 Yöntemin Yararlı Yönleri Evrendeki her elemanın eşit seçilme şansı vardır Evren çok büyük ve karmaşık değilse seçme işlemi kolaydır Bu yöntemle yapılan örneklemede istatistiksel işlemler ağırlıksız olarak yapıldığı için değerlendirme işlemi de kolay olur. Yöntemin Sakıncalı Yönleri Evren çok büyükse evreni listelemek ve seçmek güçtür. İncelenen özellik evrendeki elemanların bazı özelliklerine göre değişiklik gösterebilir. Örnekleme seçilecek bireyler çok geniş bir bölgede dağınık bir şekilde yerleşmiş olabilirler. 15
16 2. İki Aşamalı Rastgele Örnekleme Bu tür örneklemede evrenden birden fazla grup gelişigüzel seçilir ve daha sonrada gruplardaki bireyler yine basit rastgele seçilir. 16
17 3. Küme Örneklemesi Evren hacmi çok büyük ve birimler geniş bir coğrafi alana yayılmış olduğunda örneklem evrendeki birimlerden rastgele seçim yöntemi yaparak değil de, bu birimlerden oluşturulan gruplardan rastgele seçim yapmak suretiyle oluşturulması daha etkili olabilir. Bu durumda kümelere göre örnekleme yöntemini uygulamak faydalı olur. Çünkü basit rastgele örnekleme yöntemini uygulamak pratik olmaz, sistematik örnekleme yöntemini uygulamak için uygun çerçeve bulmak veya çerçeve hazırlamak çok zaman alır ve masraflı olur. 17
18 Küme Örnekleme Birimlerin değil, grupların rassal olarak seçildiği örnekleme türüdür. - Evren hacminin çok büyük olması Örnekleme - Birimlerin geniş bir coğrafi alana yayılmış olması - Birimlerle ilgili güncel bir çerçevenin bulunmaması durumları için uygundur. 18
19 4. Alan Örneklemesi Kümelerin oluşturulması coğrafi alanlarda yapılırsa buna Alan Örneklemesi denmektedir. Bir araştırma evreni bir ülkeyi kapsıyorsa, önce coğrafi bölgelere ayrılır. Bunların içinden belli oranda bölge seçilir. Seçilen her bölgede belli oranda kent, bu kentlerden belli oranda yerleşim birimi, yerleşim birimlerinden belli oranda konut sayısı seçilir. Bu konutlarda görüşülecek kişilere ulaşılır. Böylece aşamalı olarak kümeler genelden özele doğru oluşturulmuş olur. 19
20 5. Sistematik örnekleme Örneklem seçim işlemlerinin kolay olması nedeniyle özellikle evren büyük olduğunda kullanılan bir örnekleme yöntemidir Bu örneklem türü içerisinde belirli bir sistematiğe dayalı olarak ve çalışma evreninden belirli aralıklarla atlayarak belirlenen sayıda birim seçilir. 20
21 21
22 6. Tabakalı Örnekleme Bu örneklem daha yüksek temsil yeteneği olan bir olasılıklı örneklemedir. Basit olasılıklı örneklemeye göre, daha küçük bir örnek ve daha düşük bir maliyetle çok daha yüksek bir temsil düzeyine ulaşma olanağı sağlayan bir tekniktir. 22
23 Tabakalı örnekleme, sınırları belirlenmiş bir evrende alt tabakalar veya alt birim gruplarının var olduğu durumlarda kullanılır. Burada önemli olan, evren içindeki alt tabakaların varlığından yola çıkarak evren üzerinde çalışmaktır. 23
24 Tabakalı Örnekleme Oranlı Tabakalı Orantısız Tabakalı Örnekleme Belli Oranlara Göre Bu örnekleme tekniğinde evren kendi içinde anlamlı tabakalara ayrılır ve her tabakadan belli bir oranla birim alınır. Örneklem oluşturma ise iki şekilde yapılır. Tabakaların Evrendeki Ağırlıklarına Göre Burada ise her tabakadan evren içindeki oransal yerine bakmaksızın eşit sayıda örnek alma söz konusudur. Her tabakanın evrendeki ağırlığının hesaplanması ve buna göre eleman sayılarının belirlenmesi biçiminde olur. Bunun için tabakadaki birim sayısı evrendeki birim sayısına bölünür. 24
25 Küme Örnekleme X X ++ X -+ + X X -- + X + + X X X + XX X XX -- + X + -- X Oransız
26 Küme Örnekleme X X X X X X X XX -- + X X -+ + X X + XX -- + X + -- Oranlı
27 Oransız Küme Örnekleme Malatya ilindeki ilköğretim öğrencilerinin internet kullanım alışkanlıklarını belirlemek amacıyla bir araştırma planlansın. Burada her ilköğretim okulu bir küme kabul edilir. İldeki tüm ilköğretim okulları listesinden rastgele yeterli sayıda (Minimum % 10) okul örnekleme alınır. Veriler, bu okullardaki öğrencilerden toplanır. Sonuçlar ildeki tüm ilköğretim okullarına genellenir.
28 Oranlı Küme Örnekleme İnternet kullanımının sosyo-ekonomik düzeylerle ilgili olduğu düşünülürse; seçim yapılmadan önce bu açıdan okullar alt evrenlere ayrılır ve alt evrenlerden belli oranda okul yine rastgele örneklem grubu olarak seçilir.
29 Bir test istatistiğinin belirlenmesi gerekiyor. Örneklem istatistiğinin dağılımının önceden bilinmesi gerekiyor. Eğer önceden biliniyorsa her örneklem istatistiği için de bir test istatistiği hesaplanabilir. Kruskal-Wallis Testi kullanılır. Bakınız A. Yıldırım Kaptanoğlu Hipotezden Teze Veri Toplama Beşir Kitabevi 2013
30 YANSIZLIK Örneklemenin temel kuralı yansızlıktır. Yansızlık, belli bir örneklem büyüklüğüne ulaşmada, evrendeki her birimin örnekleme girebilme olasılığının belli, bağımsız ve birbirine eşit olması durumudur. 30
31 Neden Örnekleme İhtiyaç Duyulmuş? Maliyet tasarrufu sağlaması Zaman tasarrufu sağlaması Doğru bilgi edinme imkanı sağlaması Pratik imkansızlık halinin bulunması 31
32 ÖRNEKLEME İLE İLGİLİ TEMEL KAVRAMLAR Evren Araştırma sonuçlarını genellemek istediğimiz bütündür. Diğer bir deyişle belli bir özelliği taşıyan canlı ya da cansız elemanlar bütünüdür. Bu doğrultuda evren milyonlarca kişiyi kapsayacak kadar geniş ya da birkaç yüz kişiyi kapsayacak kadar dar olabilir. Evrenin sınırlandırılması ve tanımlanması araştırmacının amacı doğrultusunda ve onun istegi ile olmaktadır. Evreni belirleyen araştırmanın amaçlarıdır. Evren iki grupta tanımlanabilir. Genel Evren / Hedef Evren Tanımlanması kolay ama ulaşılması güç olan evrendir. Örneğin öğretmenleri bir evren olarak alan bir araştırmacının tüm öğretmelere ulaşması para, denetim gibi sebeplerden dolayı zordur.
33 Çalışma Evreni Ulaşılabilen somut bir evrendir. Araştırmacının evrenin tümünden ya da onu temsil edebilecek küçük bir guruptan toplayacağı veriler çalışma evrenini temsil eder. Ancak bu durumda sonuçların da çalışma evrenine genellenmesi gerekir. Örneklem Araştırılmak istenen bir olayla ilgili evrenden, belli kurallara göre seçilmiş, evreni temsil ettiği varsayılan küçük bir küme örneklem olarak adlandırılır. Örneklem, evreni oluşturan varlıkların alt parçalarından oluşur.
34 Örnekleme Bütün evreni yansıtabilecek, evrenin bir kısmını seçme işlemidir. Örnekleme ile yapılacak bir araştırmanın en önemli özelliği evrendeki gerçek durumu ortaya çıkarabilmesidir. Bunun için en önemli koşul örneklemin evreni temsil edebilmesidir. Eğer örneklem: Yeterli sayıda ve çoklukta ise Seçiminde yanlı olunmuş ise Yanlış ve uygun olmayan yöntemlerle seçilmiş ise araştırma sonuçlarına bakarak doğru kararlar almak olası değildir.
35 Örneklemin Temsil Yeteneği: Her araştırmada temsil yeteneğine sahip bir örneklem seçmek temel ilkedir. Temsil yeteneğine sahip bir örneklemin temel özellikleri şunlardır. Örneklemin büyüklüğü yeterli olmalıdır. Örneklem evrendeki dağılıma çeşit ve oran yönünden benzer olmalıdır. Örneklem olasılıklı örnekleme yöntemlerinden biriyle seçilmelidir. Örneklem seçiminde yan tutulmamalıdır.
36 Örneklem Hatası Örneklem alınan ve alınmayan birimlerin ortaya çıkardıkları şansa bağlı toplam hata miktarıdır. Bu miktarı gösteren ölçüt standart hata dır.
37 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ Örnekleme yöntemleri iki ana grupta toplanır. Olasılıksız örnekleme yöntemleri Olasılıklı örnekleme yöntemleri
38 Olasılıksız Örnekleme Yöntemleri Evrende bulunan elemanların belli bir olasılık ve eşit şansla seçilme olasılığı olmayabilir ya da buna gerek duyulmayabilir. Bu durumlarda araştırmacılar bu yöntemi kullanabilirler. Bu yöntemde birimler rastgele seçilmez. Yani her birimin araştırmaya girme şansı eşit değildir. Evrenden birey yada denek seçemediğimizde kullanılır. Örneğin uyuşturucu araştırmaları vb.
39 Gelişigüzel örnekleme Araştırma konusu için en uygun kişileri seçme işlemidir. Okulda bulunan hiperaktif çocukların incelenmesi gibi Kota Örneklemesi Evren yaş cinsiyet, öğrenim düzeyi gibi değişkenlere göre tabakalanır. Bu tabakalar homojendir. Her tabakayı temsil edecek örneklem sayısı belirlenir. Kota belirlendikten sonra her kotadan istenilen kişiler belirlenir. Amaçlı Örnekleme Evren birbirine benzer tabakalara ayrılır. Bunlar içinde araştırmacının sorununu en iyi temsil edebilecek tabaka seçilir.
40 Olasılıklı Örnekleme Yöntemleri Olasılıklı örnekleme, birimlerin evrenden her seferinde eşit olasılıkla seçilmesidir. Ayırt edici özelliği elemanların evrenden rastgele seçilmesidir. Hastanelerde ve sağlık araştırmalarında çok sık kullanılır. En çok kullanılan Olasılıklı Örnekleme Yöntemleri Şunlardır: Basit rastgele örnekleme Tabakalı rastgele örnekleme Küme örnekleme Sistematik örnekleme
41 Soru 9 Araştırma, sonuçlarının arttıkça o araştırma değer kazanır. Bilim bilgiler bütünüdür. O halde, evreni geniş tutmak gerekir. Ancak, evren büyüdükçe soyutlaşır; ona ulaşmak güçleşir. Yukarıdaki cümle içinde boş bırakılan yere aşağıdaki seçeneklerden hangisi gelebilir? Genellenebilirliğini Tanınabilirliği Geçerliliği Güvenirliliği Hepsi 41
42 DERS 9 Öğrencilerin ölçme-değerlendirme konusundaki gelişimlerini ortaya koymak için geliştirilen bilgisayar destekli programları kullanma becerisi I ÖRNEK OLAY
43 Sigara içme ile akciğer kanseri arasında bir fark vardır / yoktur ise kikare testi ile farkın anlamlılığı ölçülür
44 Ki-Kare hipotez Testi ve Hipotezin sınanması Gözlenen ve beklenen frekanslar arasındaki farkın anlamlı olup olmadığı temeline dayanır. Niteliksel olarak belirtilen verilerin analizinde kullanılır.
45 UYGULANDIĞI DÜZENLER DÖRT GÖZLÜ DÜZENLER (2X2 TABLOLAR) Akciğer kanseri Sigara içme Var Yok İçen İçmeyen 5 95
46 ÇOK GÖZLÜ DÜZENLER (2xm, nx2, nxm tablolar) 2x3 düzen Başarı durumu Beslenme İyi Orta Zayıf Yeterli Yetersiz x3 düzen İyileşme durumu Tedavi yöntemi İyi Orta Az A B C D
47 VARSAYIMLARI 1. Gruplar birbirinden bağımsız olmalıdır. 2. Beklenen değer 5 den büyük olmalıdır. 2x2 düzenlerde beklene değer 5 den küçükse 1. Denek sayısını arttırılmalıdır, 2. Satırlar yada sütunlar birleştirilmelidir, 3. Devamlılık düzeltmeli ki-kare testi (Continuity Correction) kullanılmalıdır. Bu Yates düzeltmesi olarak da anılır. 4. Fisher s kesin ki-kare (Fisher s exact test) uygulanır.
48 3. 2xm, mx2 ve nxm tablolarda 1. Denek sayısı arttırılmalı, 2. Satır yada sütunlar birleştirilmelidir.
49 ÖRNEK Sigara içenlerle içmeyenler arasında akciğer kanseri görülme oranlarının farklı olup olmadığı araştırılmak istenmektedir. Çalışma sonuçları aşağıdaki gibidir. Akciğer kanseri Sigara içme Var Yok Toplam İçen İçmeyen Toplam H 0 : Sigara içen ve içmeyenlerde akciğer kanseri görülme oranları arasında fark yoktur. H 1 : Sigara içen ve içmeyenlerde akciğer kanseri görülme oranları arasında fark vardır.
50 Adımlar 1. Beklenen frekanslar bulunur. Beklenen değer: (25/200)*100 = 12,5 Beklenen değer: (175/200)*100 = 87,5 Akciğer kanseri Sigara içme Var Yok Toplam İçen İçmeyen Toplam Beklenen değer: (25/200)*100 = 12,5 Beklenen değer: (175/200)*100 = 87,5
51 Ki-kare test istatistiği ( G B) 2 B 2 2 ( ) ,286 2 ( ) (5 12.5) ( )
52 SPSS de nasıl yaparız? Bu program ile ayrıntılı bilgi için ŞU KİTABA BAŞVURUNUZ : Sağlık Alanında Hipotezden Teze Ayşegül Yıldırım Kaptanoğlu Beşir Kitabevi / Sağlık Dizisi
53
54
55 SIGARA * KANSER Crosstabulation SIGARA Total İçiyor İçmiyor Count Expected Count Count Expected Count Count Expected Count KANSER Var Yok Total ,5 87,5 100, ,5 87,5 100, ,0 175,0 200,0 Pearson Chi-Square Continuity Correction a Likelihood Ratio Fi sher's Exact Test Li near-by-li near Associ ati on N of Valid Cases Chi-Square Tests Asymp. Sig. Value df (2-si ded) 10,286 b 1,001 8,960 1,003 10,925 1,001 10,234 1, a. Computed only for a 2x2 table Exact Sig. (2-si ded) Exact Sig. (1-si ded),002,001 b. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 12,50.
56 Soru 10 Bu örneklem daha yüksek temsil yeteneği olan bir olasılıklı örneklemedir. Basit olasılıklı örneklemeye göre, daha küçük bir örnek ve daha düşük bir maliyetle çok daha yüksek bir temsil düzeyine ulaşma olanağı sağlayan bir tekniktir. Yukarıda Verilen tanım hangi tür örneklemenin tanımıdır? a) Küme Örneklemesi b) İki Aşamalı Rastgele Örnekleme c) Basit Olasılıklı (Rastgele) Örnekleme d) Tabakalı Örnekleme e) Sistematik Örnekleme 56
57 DERS XI Öğrencilerin ölçme-değerlendirme konusundaki gelişimlerini ortaya koymak için geliştirilen bilgisayar destekli programları kullanma becerisi II
58 PARAMETRİK TESTLER İstatistiki terimler Parametrik test: Bir testte ortalama, varyans, oran vb. gibi ölçüler kullanılıyorsa bu test parametrik bir testtir. Bu testte ölçümle belirtilen karakterler vardır. Örneğin: uzunluk, ağırlık, miktar, yaş, kolesterol miktarı, kopma basıncı vb. Nonparametrik test: Ölçü yerine sıralama, sayma, işaretleme gibi işlemlerin kullanıldığı testtir. Bu testte de sayımla belirtilen karakterler kullanılır. Örneğin: saç rengi, cinsiyet, meslek, iyileşme, prognoz (iyi veya kötü) mortalite vb. Parametrik testlerde normal dağılım gösteren veriler analiz edilir, nonparametrik testlerde ise nominal, ordinal ya da normal dışı dağılım gösteren sayısal veriler değerlendirilir. Bir testin uygulanabilmesi için gerekli koşulların ne olduğu veya koşulların sağlanıp sağlanamadığı bilinmiyorsa verilerin analizinde nonparametrik testler kullanılmalıdır.
59 Hipotez Sonrası Evren ve Örneklem ÖLÇÜM Ölçülemeyen hipotez kanıta dayalı bilgi değil yargıdır. Örneklem evreni yansıtmıyorsa hipotez ölçülse de sonuç baştan yanlıştır.
60 İstatistiksel analiz yapılmadan önce, verilerin kategorik (nominal, ordinal) yada sürekli (aralıklı, oransal) olup olmadığına bakılmalıdır. Kategorik verilerde parametrik olmayan istatistikler kullanılırken, sürekli verilerde parametrik istatistikler kullanılır.
61 T testi Örneği Bu derste bağımsız gruplarda t testi anlatılacaktır. Sıklıkla hastanelerdeki verileri incelemek için bağımsız gruplarda t testi kullanılır Fakat başka t testi hesaplamalarıda vardır. Örneğin ön test son test t testi, tek örneklem t testi vb.
62 ÖRNEKLER I 3. BAĞIMSIZ İKİ GRUP T-TESTİ HI VE H0 hipotezleri Evli ve bekar hastaların kolesterol seviyeleri arasında anlamlı bir farklılık vardır / yoktur Bu hipoteze mutlaka t testi uygulanır Dersimizde sadece parametrik testlerin üzerinde duruyoruz.
63 Parametrik ve nonparametrik testler : İstatistiksel analiz yapılmadan önce, verilerin kategorik (nominal, ordinal) ya da sürekli (aralıklı, oransal) olup olmadığına bakılmalıdır. Kategorik verilerde parametrik olmayan istatistikler kullanılırken, sürekli verilerde ise parametrik istatistikler kullanılır.
64 Parametrik testlerin uygulanışında bazı varsayımlar öngörülür (Toplumun normal oluşu, örneklerin rastgele seçilmesi gibi). Bu varsayımlar genellikle kontrol edilmeyip öyle oldukları varsayılır. Testlerle ulaşılan sonucun geçerliliği, varsayımların geçerliliğine bağlıdır. Ayrıca bu testlerin uygulandığı değerlerin aralıklı ölçeklerle ölçülendirilmesi gerekir.
65 Nonparametrik testlerin uygulanmasında ise varsayımlar öngörülmez. Bu testler için yalnız gözlemlerin bağımsızlığı ve rastgele seçilmeleri gibi varsayımlar öngörülmesine karşın, bunlar parametrik testlerdeki varsayımlardan daha az ve daha zayıftır. Bir de, nonparametrik testin uygulandığı değerlerin kuvvetli bir ölçme tekniği ile ölçülendirilmesi gerekmez. Bu testler, sıralayıcı ölçekteki ve sınıflayıcı ölçekteki değerlere uygulanabilir.
66 En kuvvetli ya da en güçlü testler, kapsamlı varsayımları olan testlerdir. Parametrik testler kullanılışlarını belirleyen güçlü pek çok varsayıma sahiptirler. Bu varsayımlar geçerli olduğu takdirde, bu testler de, diğer bütün testlere nazaran, Ho yanlış olduğunda Ho'ın reddedilmesi en fazla imkan dahilindedir. Buna bir testin kuvveti denir. Kuvvet, kullanılan testin bir fonksiyonudur. Ho yanlış iken onu reddetme olasılığı (1-n) bir testin gücünü verir. n ters orantılı olduğundan, n arttıkça testin gücü artmaktadır. Eğer bir istatiksel testte Ho doğru olduğunda Ho'i reddetme olasılığı küçükse, buna karşı Ho yanlış olduğunda Ho'ı reddetme olasılığı da büyükse, bu test iyi bir testtir.
67 Ancak güçten başka testin seçimini etkileyen başka faktörler de vardır (verilerin toplanış biçimi, toplumun yapısı, verilerin ölçülendirilmesi gibi). Bir model seçildiğinde bu modeldeki koşulların var olup olmadığı kontrol edilebilir. Fakat, çoğu zaman kontrol yapılmadan bu koşulların var olduğu varsayılır. Bir test modelinin öngördüğü koşullara o testin varsayımları denir. Nonparametrik bir test, örneğin alındığı toplumun parametreleri hakkında koşulları belirlemeyen bir testtir. Bir hipotez kontrolünde test seçimi için; testin kuvveti, testin verilere uygunluğu ve verilerin ölçülendirilmesi gibi noktalara dikkat edilir.
68 PARAMETRİK TESTLER T-TESTİ "t" testi örnek boyutunun küçük olduğu ve ana kütleye ilişkin standart sapmaların bilinemediği durumlarda "t" dağılımından yararlanarak; - İncelenen bir değişken açısından bir gruba ait ortalama değerin önceden belirlenen (öngörülen) değerden farklı olup olmadığının, - İncelenen bir değişken açısından bağımsız iki grup arasında fark olup olmadığının, - İncelenen bir değişken açısından herhangi bir grubun farklı koşullar altındaki tepkilerinde farklılığın olup olmadığının incelenmesine yönelik hipotezleri test etmeye yönelik olarak geliştirilmiş bir analiz yöntemidir. Bu nedenle üç tür t testi bulunmaktadır. Bunlar tek grup t testi (one-sample t test), bağımsız iki grup arası farkların t testi (independent samples "t" test) ve eşleştirilmiş iki grup (paired-samples "t" test) arasındaki farklılıkların incelenmesine yönelik "t" testidir.
69 Soru 11 Evren hacmi çok büyük ve birimler geniş bir coğrafi alana yayılmış olduğunda örneklem evrendeki birimlerden rastgele seçim yöntemi yaparak değil de, bu birimlerden oluşturulan gruplardan rastgele seçim yapmak suretiyle oluşturulması daha etkili olabilir. Bu durumda kümelere göre örnekleme yöntemini uygulamak faydalı olur. Çünkü basit rastgele örnekleme yöntemini uygulamak pratik olmaz, sistematik örnekleme yöntemini uygulamak için uygun çerçeve bulmak veya çerçeve hazırlamak çok zaman alır ve masraflı olur. Yukarıda Verilen tanım hangi tür örneklemenin tanımıdır? a) Küme Örneklemesi b) İki Aşamalı Rastgele Örnekleme c) Basit Olasılıklı (Rastgele) Örnekleme d) Tabakalı Örnekleme e) Sistematik Örnekleme 69
70 DERS XII Öğrencilerin ölçme-değerlendirme konusundaki gelişimlerini ortaya koymak için geliştirilen bilgisayar destekli programları kullanma becerisi III
71 t-tesi T-TESTİ, İKİ ÖRNEKLEM GRUBU ARASINDA ORTALAMALAR AÇISINDAN FARK OLUP OLMADIĞINI ARAŞTIRMAK İÇİN KULLANILIR. SPSS PROGRAMINDA ÜÇ TİP T-TESTİ BULUNUR. 1)INDEPENDENT SAMPLES T-TEST (BAĞIMSIZ T- TEST) 2)PAİRED SAMPLES T-TEST (EŞLEŞTİRİLMİŞ T- TEST)
72 Independent samples t-test (bağımsız t-test) BAĞIMSIZ İKİ ÖRNEK T-TESTİ, İKİ FARKLI ÖRNEKLEM GRUBUNUN ORTALAMALARINI KARŞILAŞTIRIR. İKİ GRUBUN ÜYELERİ BİRBİRİNDEN AYRIDIR. ÖRNEK; BAYAN-ERKEK, FEN BİLGİSİ ÖĞRENCİLERİ-SINIF ÖĞRETMENLİĞİ ÖĞRENCİLERİ, DENEY GRUBU-KONTROL GRUBU VB.
73 Veriler SPSS e girildikten sonra Data View ekranında iken aşağıdaki komutlar izlenir. Analyze Compare Means Independent Samples T-Test Örnek Uygulama 1
74 Aşağıdaki ekran açılır
75 Test variable kısmına bağımlı değişken (KPSS puanı) aktarılır. Bağımsız değişken (Cinsiyet) ise Grouping Variable kısmına aktarılır. Sonra Define Groups işaretlenir. Aşağıdaki pencere açılır.
76 İki grup olduğundan Group 1 ve Group 2 alanlarına 1 ve 2 yazılır ve Continue işaretlenir. Son olarak OK işaretlenerek işlem tamamlanır.
77
78 Analiz sonuçlarına göre 40 bayan öğrencinin KPSS puan ortalamasının 63,38 ve 60 erkek öğrencinin KPSS puan ortalamasının 71,73 olduğu görülmektedir. Bayan ve erkek öğrencilerin KPSS puan ortalamaları arasında anlamlı bir fark vardır (t(98)= 2,917; p=0,004; p<0,05). Yani KPSS sınavında erkekler bayanlara göre daha başarılıdır diyebiliriz.
79 Soru 12 Her araştırmada temsil yeteneğine sahip bir örneklem seçmek temel ilkedir. Bir Örneklemin Temsil Yeteneği İçin Aşağıdakilerden Hangisi YANLIŞ Seçenektir. a) Örneklemin büyüklüğü yeterli olmalıdır. b) Örneklem evrendeki dağılıma çeşit ve oran yönünden benzer olmalıdır. c) Örneklem olasılıklı örnekleme yöntemlerinden biriyle seçilmelidir. d) Örneklem seçiminde yan tutulmamalıdır. e) Örnekleme gerek yoktur. Araştırma yapılan yerde kaç kişi cevap verirse yeterlidir. 79
80 DERS XIII Öğrencilerin Topladığı Örnek Veriler ve Analizi
81 Tek Yönlü ANOVA Testi Örnek Hipotez Eğer hipotezimizin içindeki kategorik veri ikili değil daha fazla ise t testi gibi yapılır. Örneğin çocuklar, yetişkinler, yaşlıların günde tükettikleri öğünler arasında fark vardır /yoktur Bu hipotez artık ikiden daha fazla grup olduğu için bağımsız gruplarda t testi ile çözümlenemez.
82 SPSS Veri Girişi Label levels of IV so output is easier to read. DR. SİNN, PSYC301, THE JOY OF 1-WAY ANOVA 82
83 Bir önceki SPSS veri analiz yöntemi penceresinde 3 grup görülmekte Günde tükettikleri öğün ise yandaki sütundadır.
84 SPSS Analiz OKLARI İZLE : Analyze, Compare Means, & select One-way ANOVA Put DV here. Put IV here. DR. SİNN, PSYC301, THE JOY OF 1-WAY ANOVA 84
85 Ortalama standart sapma bulmak için descriptive tıkla Çünkü bu test hipotezimizdeki gruplar arasında ortalamaların farkına bakar. Ortalamaları verir Düzeltme yapmak lazım çünkü ikiden fazla grup arasındaki ortalamaların farkı ölçülüyor Alfa 0.05, çünkü % 95 güvenilir DR. SİNN, PSYC301, THE JOY OF 1-WAY ANOVA 85
86 Descriptives SPSS Output FOOD_FND 0 mg 10 mg 20 mg Total Std. Std. N Mean Deviation Error Min Max FOOD_FND grubunda ortalaması var Between Groups Within Groups Total ANOVA Sum of Mean Squares df Square F Sig F MS MS BG WG İleri derecede anlamlı çünkü bu değer 0.05 küçük olacak her zaman ve adına p değeri denir. P<0.05 DR. SİNN, PSYC301, THE JOY OF 1-WAY ANOVA 86
87 P değerini daha iyi anlamak için Bir sonraki sunuyu dikkatlice inceleyiniz
88 Hipotez Çiftleri: H H 0 1 : 0 : 0 ÇİFT TARAFLI TEST H 0 RED /2 0 H 0 RED /2 Z H H 0 1 : 0 : 0 TEK TARAFLI TEST (Sağ taraf testi) 0 H 0 RED Z H H 0 1 : 0 : 0 TEK TARAFLI TEST (Sol taraf testi) H 0 RED 0 Z 88
89 HİPOTEZLERİN İFADE EDİLMESİ İstatistiksel hipotez (sıfır hipotezi) H0 : Araştırmacının doğruluğundan şüphelendiği hipotez Araştırma hipotezi (Karşı hipotez) H1 : Araştırmacının doğru olduğuna inandığı hipotez Sıfır hipotezi (H 0 ): Örneklem istatistiğini kullanarak hakkında karar vereceğimiz parametre değerinin değişmediğini, herhangi bir etki altında olmadığını ortaya koyan bir hipotezdir. Fırın doğru gramajlı ekmek üretmektedir. Ortalama ekmek ağırlığı 500 gr olacaktır.
90 Karşı hipotez (H 1 ) : İlk hipotezi çürüten bir hipotezdir. Hipotezler tek taraflı, çift taraflı olarak formüle edilebilir. Alternatif hipotezde araştırmanın amacının çok ayrıntılı bir biçimde belirlenmesi söz konusudur. Eğer araştırmacı bu konuda yetersiz ise alternatif hipotezi doğru formüle edemez. Ekmekler 500 gr dan noksan üretilse ya da 500 gr dan yüksek üretilse üretim doğru gerçekleşmiyor demektir. İki Yönlü Testlerde Hipotezler: (çift kuyruk) H 0 : µ =500, H 0 : µ 1 - µ 2 = 0, H 1 : µ 500 H 1 : µ 1 - µ 2 0,
91 Tek yönlü Testlerde Hipotezler: Sol kuyruk (<) - Sağ kuyruk (>) H 0 : µ =500, H 0 : µ 1 = µ 2, H 1 : µ < 500 gr (en az 500 gr olmalı)(sol) H 1 : µ > 500 gr (en çok 500 gr olmalı)(sağ) H 1 : µ 1 < µ2 H 1 : µ 1 > µ 2
92
93 ANLAMLILIK DÜZEYİNİN (önem seviyesi) BELİRLENMESİ (α ) (1.tip hata) Önem düzeyi, risk düzeyini gösterdiğinden çok büyük bir öneme sahiptir. Hipotez sınamalarında tüm hipotezlere uygun bir önem düzeyi yoktur. Önem düzeyi, araştırma konusunun önemine, araştırmacının konuyla ilgili düşüncesine, örnek hacmine bağlıdır. Uygulamalrda çoğunlukla büyük örneklerde (n>30) en yaygın kullanılan % 1 veya % 5 dir. Daha çok küçük örneklerde (n<=30), psikoloji ve tıp alanlarında % 10, hatta % 20 alınması zorunlu olmaktadır. Bu durumda, gerçekten doğru olan hipotezin reddedilme olasılığı artırılmakta, ama istenmeyen bir durum olan yanlış hipotezin kabul edilme olasılığı da azaltılmaktadır. Red bölgelerinin her birinin oransal büyüklüğü: α =0,05 (tek kuyruk ise) ß : 2.tip hata (H 1 hipotezi için ) α =0,05/2 = 0,25 (çift kuyruk ise)
94 Soru 13 Sıfır hipotezi (H 0 ): Örneklem istatistiğini kullanarak hakkında karar vereceğimiz parametre değerinin, değişmediğini, herhangi bir etki altında olmadığını ortaya koyan bir hipotezdir. Karşı hipotez (H 1 ) : İlk hipotezi çürüten bir hipotezdir. Hipotezler tek taraflı, çift taraflı olarak formüle edilebilir. Alternatif hipotezde araştırmanın amacının çok ayrıntılı bir biçimde belirlenmesi söz konusudur. Aşağıdaki Seçeneklerden Hangisinde H 1 ve Ho hipotezleri yukarıdaki tanım doğrultusunda verilmiştir.? a. Hastalar, duygusal güdülerine ve algılarına uygun hastaneleri tercih ederler (H 1 ) / etmezler (H 0 ) b. Hastalar Hekim seçerler c. Hastalar Hastane seçerler d. Hiçbiri e. Hepsi 94
95 DERS XIV Öğrencilerin Topladığı Verilerin Beyin Fırtınası ile Eleştirilmesi ve Geliştirilmesi ve Sonuç raporu
96 BEYİN FIRTINASI Bir probleme çözüm getirmek için çok sayıda orijinal ve yaratıcı fikrin üretildiği bir tekniktir. Yaratıcı düşüncelerin önündeki engeller; 1) Bireyin kendi koyduğu ilkeleri benimsemesi ve ön yargılı olması, 2) Kalıplar ya da tek geçerli sonuç bulma zorunluluğu ve şartlanmışlığı, 3) Sorunun yeterli analiz ve sentezinin yapılamaması, 4) Sağlıksız ve öznel ölçeklere dayalı hızlı değerlendirme, 5) Toplumsal değerlerle çatışma ve aptal gözükme korkusu gibi endişeleridir.
97 Beyin Fırtınasının Konuları a) Okulun veya sınıfımız ile ilgili var olan sorunların çözümü. (Örneğin; okul bahçesinin veya sınıfımızın daha temiz olması için neler yapabiliriz?) b) Çalışma kuralları. (Örneğin; başarıyı artırmak için neler yapılabiliriz?) c) İsim belirleme. d) Ulaşılmak istenen hedefler. (Örnek; meslek seçimi konuları olabilir.) e) Kendi iş ve yaşam çevreleri ile ilgili sorunlar. f) Çıkması muhtemel sorunlar. g) Muhtemel çözümler.
98 Beyin Fırtınasının 6 Kademesi Vardır Sorunun belirtilmesi ve tartışılması, Sorunun yeniden tanımlanması, Yeniden tanımlanan sorunun, bu yeni ortaya çıkarılan tanımlarından birisi temel alınarak kaç şekilde çözülebileceğinin sorulması, Isınma turu, Beyin fırtınası, En akla gelmeyecek düşünce. UYARI: Sorunun, katılımcı tüm öğrenciler tarafından kabul edilmesi gerekir. Bu amaçla, sorunun birkaç defa tanımlanması, tekrarlanarak tanımlanması gerekmektedir. Aksi halde, üniversite bahçesinin temiz olduğunu düşünen öğrenci çözüm üretmeye gerek görmez. Çözüm, ihtiyaçtan doğar.
99
100 Beyin Fırtınasının Uygulanışı Önce, öğrencilere beyin fırtınası tekniği hakkında bilgi verilir. Uygulama konusunda gerekli açıklamalar yapılır. Sorunu çözmek için isteklilik yaratılır. En az 5, en çok 20 kişiyle uygulanır. Tüm öğrencilerde katılabilir. Bir yönetici ve bir veya iki yazıcısı olur. Yönetici sırayla söz verir. Her üye sırası geldiğinde bir tek fikir önermelidir. Sırası gelen bir şey söylemeyecekse geçiniz veya PAS der. Grupta herkes geçiniz deyinceye kadar beyin fırtınası devam eder. Gruptakilerden verilen soruyla ilgili ilk akıllarına gelen çözüm yollarını sırasıyla söylemeleri istenir. Daha yararlı olmak için çok sayıda fikir üretilmelidir. İlgisiz veya saçma sapan bulunan fikirler eleştirilemez, küçümsenemez. Yazıcı tüm önerileri not alır. Bilgisayar veya teyp kaydı kullanılmaz. Yönetici uzun bir düşünceyi, üyenin onayı ile kısaltabilir. Benzer fikirler birleştirilir. Yönetici önerilen düşünceler için yorum yapmamalıdır.
101 Beyin Fırtınası Sırasında Yapılması Gerekenler Sınıfta demokratik bir ortam oluşturun. Serbest ve neşeli bir ortam yaratın. Öğrencilerin kahkahayla gülmesine müsaade edin. Hafif sesle bir müzik dinletin. Uçuk fikirlerin ifade edilmesine izin verin. Tüm düşünceleri numaralayın.
102 Beyin Fırtınası Sonuçlarının Değerlendirilmesi Üretilen yüzlerce fikir değerlendirilirken, önce ilk akla gelmeyecek fikirlerden yararlanma yoluna gidilir. Daha sonra, fikirler çözüm noktasında gruplandırılır ve uygulamaya geçilir. Örneğin; üniversite bahçesinin temiz olması konusunda üretilen fikirlerden; renkli, al benisi olan hareketli çöp kutuları, öğrenci kulübü ve katılımcı öğrenciler tarafından okul yönetiminin desteğiyle bahçeye konulur. Öğrenci, bu benim de katılım gösterdiğim çözümümüz duygusunu yaşar. Bu duygu, çocuğun yaşadığı çevreyi güzelleştirmeden başlar, bulunduğu ortamı benimser ve sahiplenir
103 Beyin Fırtınası Sonuçlarının Değerlendirilmesi devam Fikir üretme tıkandığında sorunu yeniden tanımlayın. Yöneten olarak eleştirel tutum takınmamaya özen gösterin. Ses kayıt cihazı kullanmayın. Başkalarının izlemesine izin vermeyin. Yeni fikirler çıkmadığında ısrarcı olmayın. Bu teknikte doğru ve yanlış diye bir şey yoktur; önemli olan konu üzerinde çok miktarda fikir üretmektir. Yüzlerce, binlerce fikir üretin. Yanıtların yargılanmasına izin vermeyin, aksi takdirde orijinal ve yaratıcı düşünceler ortaya çıkmaz.
104 HASTANENİN GÖREVLERİ ve Sonuç Raporları 1. Çalışan (işletme dilinde iç müşteri) ve başvuran (hasta veya işletme dilinde dış müşteri) İç müşteriler: Dış müşterilere nihai ürünü sunma sürecinde görev alan işletmedeki diğer kişilerdir. Hastane örneğinde hekim dahil sağlık çalışanlarıdır. Dış müşteriler: Ürün ya da hizmetleri nihai olarak kullanan kişilerdir. Rapor almaya gelenler, hamileler, aşı olmaya gelenler, hastalığını yöneten ve sürekli kontrole gelenler örneğin diyabet, tansiyon vb her türlü sağlık hizmeti alanlardır.
105 Hastanelerde işletme dilinde bir kuruluştur Bir işletmenin müşterileri kimlerdir? Bu soruya verilen cevaplar çoğunlukla aşağıdaki gibidir: - Müşteri, kuruluşumuzun sunduğu ürün ya da hizmetleri nihai olarak kullanan kişidir. - Müşteri, işimizdeki en önemli kişidir. - Müşteri, birtakım istek ve ihtiyaçlarıyla bize gelen kişidir. Bizim görevimiz de hem onlara hem de bize yarar sağlayacak şekilde hizmet etmektir. - Müşteri, işimiz için bir araç değil, amaçtır. Hizmet vererek biz ona değil, bize böyle bir fırsat verdiği için, o bize iyilikte bulunur. - Müşteri, çalışmalarımızın odak noktasıdır. - Müşteri, bir kere ürün ya da hizmet satılıp sonra terk edilecek kişi değildir. İlişkimiz, olumlu ve sürekli olmalıdır. - Müşteri, bir dost bir "partner" dir.
106 Hastane yönetimi veri toplama projesini (her veri toplama bir projedir) tamamıyla desteklemelidir. Hastanede oluşturulan proje yönetim takımı veri toplanmasının kontrolünden, sonuçların yorumlanmasından, sonuçların duyurulmasından ve bunlarla ilgili kalite geliştirme çalışmalarından sorumlu olacaktır.
107 Veri toplama Proje yönetim takımı farklı meslek gruplarından 3 4 kişiden oluşmalıdır.bir yandan görevlerini yapmalı bir yandan zamanlarını yöneterek ve bunun için ek mesai alarak veri toplamalıdır. Örneğin Hastanede kalite ekibi varsa veri toplama proje yönetim takımı bunlardan oluşturulur.
108 Bilgi sistemleri: Veri toplamak için seçilen indikatörler (örneğin enfeksiyon sayıları, kesici delici alet yaralanmaları vb.) mevcut bilgi işletim sistemi üzerinden takip edilebilir olmalıdır.
109 Eğer veri Hali hazırdaki sistem üzerinden toplanamıyorsa bilgi sistemleri buna göre şekillendirilmeli ya da hasta kayıtları bu veri için taranmalıdır. En temel kural, basit veri toplama metotlarının seçilmesidir. Her zaman en basit veri toplama aracını seçin.
110 Soru 14 NİCEL Yöntemlere Uygun Araştırma Soruları için aşağıdakilerden hangi seçenek doğrudur? a) Dişlerinizi ne kadar sık fırçalıyorsunuz? En son ne zaman bir yakınınızı ziyaret ettiniz? b) Bu söylediklerinizi biraz açabilir misiniz? Anlayamadım c) Konumuz ile ilişkisi ne bu söylediklerinizin? d) Bu ilginç bir nokta ama konumuz ile nasıl bağlantı kurabiliriz? e) Hiçbiri 110
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,
DetaylıÇalıştığı kurumun prestij kaynağı olup olmaması KIZ 2,85 ERKEK 4,18
1 * BAĞIMSIZ T TESTİ (Independent Samples t test) ÖRNEK: Yapılan bir anket çalışmasında katılımcılardan, çalıştıkları kurumun kendileri için bir prestij kaynağı olup olmadığını belirtmeleri istenmiş. 30
DetaylıÖrneklemden 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
DetaylıBİYOİSTATİSTİK 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
DetaylıBİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ
BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ Yöntem Dr. Seher Yalçın 3.2.2017 Dr. Seher Yalçın 1 Evren ve Örneklem Araştırmalar, çoğunlukla, belli bir evrene genellemek amacıyla, evrenden yansızlık kuralına göre seçilen
DetaylıBKİ 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
DetaylıPARAMETRİK 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
Detaylı2x2 ve rxc Boyutlu Tablolarla Hipotez Testleri
x ve rxc Boyutlu Tablolarla Hipotez Testleri İki tür spesifik uygulamada kullanılır: 1. Bağımsızlık Testi (Test of Independency): Sayım verilerinden oluşan iki değişken arasında bağımsızlık (veya ilişki)
DetaylıTemel 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
DetaylıParametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST
Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST-4035-7- DEÜ İstatistik Bölümü 018 Güz 1 Non-Parametric Statistics Nominal Ordinal Interval One Sample Tests Binomial test Run test Kolmogrov-Smirnov test
DetaylıTek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA) Kruskal Wallis H Testi
Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA) Kruskal Wallis H Testi Dr. Eren Can Aybek erencan@aybek.net www.olcme.net IBM SPSS Statistics ile Hangi Durumda Kullanılır? Bağımsız gruplar t testi, iki grubun ortalamasını
DetaylıHipotez 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
Detaylı2- 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:
DetaylıPazarlama Araştırması Grup Projeleri
Pazarlama Araştırması Grup Projeleri Projeler kapsamında öğrencilerden derlediğiniz 'Teknoloji Kullanım Anketi' verilerini kullanarak aşağıda istenilen testleri SPSS programını kullanarak gerçekleştiriniz.
Detaylıİki 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
DetaylıPAZARLAMA 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
DetaylıSPSS 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,
DetaylıUYGUN 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
DetaylıSPSS 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
DetaylıHipotez 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.
DetaylıBÖLÜM 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
DetaylıKestirim (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
DetaylıİSTATİSTİK 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
DetaylıÖRNEKLEME 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
DetaylıKRUSKAL 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
Detaylı26.12.2013. 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
DetaylıOluşturulan 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
DetaylıİÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...
İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ... v GİRİŞ... 1 1. İSTATİSTİK İN TARİHÇESİ... 1 2. İSTATİSTİK NEDİR?... 3 3. SAYISAL BİLGİDEN ANLAM ÇIKARILMASI... 4 4. BELİRSİZLİĞİN ELE ALINMASI... 4 5. ÖRNEKLEME... 5 6. İLİŞKİLERİN
DetaylıTemel 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
Detaylı01.02.2013. 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
DetaylıALKÜ 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
DetaylıHipotez. 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.
DetaylıBİYOİSTATİSTİK. 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
DetaylıBÖLÜM I ARAŞTIRMANIN DOĞASI
İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ...... V BÖLÜM I ARAŞTIRMANIN DOĞASI... 1 1.1. GERÇEĞİ ARAMA YOLLARI..... 1 1.1.1.Deneyim..... 2 1.1.2. Mantık... 2 1.1.3. Bilimsel Araştırma... 3 1.1.4. Yansıtma... 4 1.2. BİLGİ EDİNME
DetaylıParametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST
Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST-4035-6- EÜ İstatistik Bölümü 08 Güz Non-Parametric Statistics Nominal Ordinal Interval One Sample Tests Binomial test Run test Kolmogrov-Smirnov test X test
Detaylı1. 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
DetaylıBİR ÖRNEKLEM İÇİN T TESTİ İLİŞKİSİZ ÖRNEKLEMLER İÇİN T-TESTİ
1 BİR ÖRNEKLEM İÇİN T TESTİ İLİŞKİSİZ ÖRNEKLEMLER İÇİN T-TESTİ 2 BİR ÖRNEKLEM İÇİN T TESTİ 3 Ölçüm ortalamasını bir norm değer ile karşılaştırma (BİR ÖRNEKLEM İÇİN T TESTİ) Bir çocuk bakımevinde barındırılan
DetaylıSu 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
DetaylıSık kullanılan istatistiksel yöntemler ve yorumlama. Doç. Dr. Seval KUL Gaziantep Üniversitesi Tıp Fakültesi
Sık kullanılan istatistiksel yöntemler ve yorumlama Doç. Dr. Seval KUL Gaziantep Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik AD Bşk. 1 Hakkımda 2 Hedef: Katılımcılar modülün sonunda temel istatistiksel yöntemler
DetaylıHipotezlerin 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
DetaylıKi-Kare Bağımsızlık Analizi
Ki-Kare Bağımsızlık Analizi Dr. Ertuğrul ÇOLAK Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Ki-Kare Bağımsızlık Analizi Kikare bağımsızlık analizi, isimsel ya da sıralı ölçekli
DetaylıH.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları III (3 Mayıs 2012)
H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) Parametrik Olmayan Testler Binom Testi SPSS Ders Notları III (3 Mayıs 2012) Soru 1: Öğrencilerin okul
DetaylıKİ-KARE (χ 2 ) TESTİ ve Mc NEMAR TESTİ. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
Kİ-KARE (χ ) TESTİ ve Mc NEMAR TESTİ Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Dersin İçeriği: Ki-kare testinin; 1. Tanımı. Kullanıldığı yerler 3. Uygulandığı düzenler 4. Varsayımları
DetaylıVaryans Analizi (ANOVA) Kruskal-Wallis H Testi. Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
Varyans Analizi (ANOVA) Kruskal-Wallis H Testi Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Konu Başlıkları Tek Yönlü Varyans Analizi SPSS de Tek
DetaylıKategorik Veri Analizi
Kategorik Veri Analizi 6.Sunum Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 1 ANALİZ TÜRLERİ Bağımlı Değ. Bağımsız Değ. Analiz Sürekli İki kategorili t-testi, Wilcoxon testi Sürekli Kategorik ANOVA, linear regresyon Sürekli
DetaylıPARAMETRİK 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
DetaylıBİYOİSTATİSTİK 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
DetaylıSPSS (Statistical Package for Social Sciences)
SPSS (Statistical Package for Social Sciences) SPSS Data Editor: Microsoft Excel formatına benzer satır ve sütunlardan oluşan çalışma sayfası (*sav) Data Editör iki arayüzden oluşur. 1. Data View 2. Variable
DetaylıTekrarlı Ölçümler ANOVA
Tekrarlı Ölçümler ANOVA Repeated Measures ANOVA Aynı veya ilişkili örneklemlerin tekrarlı ölçümlerinin ortalamalarının aynı olup olmadığını test eder. Farklı zamanlardaki ölçümlerde aynı (ilişkili) kişiler
Detaylıİstatistik 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
DetaylıBir çalışmanın yazılı bir planıdır. Araştırmacının yapmayı plandıklarını ayrıntılı olarak ifade etmesini sağlar. Araştırmacıya yapılması gerekenleri
Bir çalışmanın yazılı bir planıdır. Araştırmacının yapmayı plandıklarını ayrıntılı olarak ifade etmesini sağlar. Araştırmacıya yapılması gerekenleri açıklamak ve istenmeyen sorunları önlemek için yardımcı
DetaylıK-S Testi hipotezde ileri sürülen dağılımla örnek yığılmalı dağılım fonksiyonunun karşılaştırılması ile yapılır.
İstatistiksel güven aralıkları uygulamalarında normallik (normal dağılıma uygunluk) oldukça önemlidir. Kullanılan parametrik istatistiksel tekniklerin geçerli olabilmesi için populasyon şans değişkeninin
DetaylıAnkara 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
DetaylıParametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler
Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST-4035 1. Ders DEÜ İstatistik Bölümü 2018 Güz 1 Dersin Amacı Yaygın olarak kullanılan parametrik olmayan istatistiksel yöntemleri tanıtmaktır. Temel kavramların
DetaylıHazırlayan. 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
Detaylı1. 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
DetaylıİSTATİSTİK I KISA ÖZET KOLAYAOF
DİKKATİNİZE: BURADA SADECE ÖZETİN İLK ÜNİTESİ SİZE ÖRNEK OLARAK GÖSTERİLMİŞTİR. ÖZETİN TAMAMININ KAÇ SAYFA OLDUĞUNU ÜNİTELERİ İÇİNDEKİLER BÖLÜMÜNDEN GÖREBİLİRSİNİZ. İSTATİSTİK I KISA ÖZET KOLAYAOF 2 Kolayaof.com
DetaylıMann-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
DetaylıModeli - Deneme Modelleri Türleri
Araştırmanın Raporu Yöntem - Araştırma Modeli - Deneme Modelleri Türleri Türler farklı şekilde sınıflandırılmaktadır. Bunlardan en önemlisi denenmek istenen bağımsız değişken sayısına göredir. Modeller
DetaylıÖrneklem Dağılımları & Hipotez Testleri Örneklem Dağılımı
Örneklem Dağılımları & Hipotez Testleri Örneklem Dağılımı Ortalama veya korelasyon gibi istatistiklerin dağılımıdır Çıkarımsal istatistikte örneklem dağılımı temel fikirlerden biridir. Çıkarımsal istatistik
DetaylıH 0 : θ = θ 0 Bu sıfır hipotezi şunu ifade eder: Anakütle parametresi θ belirli bir θ 0
YTÜ-İktisat İstatistik II Hipotez Testi 1 HİPOTEZ TESTİ: AMAÇ: Örneklem bilgisinden hareketle anakütleye ilişkin olarak kurulan bir hipotezin (önsavın) geçerliliğinin test edilmesi Genel notasyon: anakütleye
DetaylıBİYOİSTATİSTİK 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
DetaylıOrtalamaların 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
DetaylıANADOLU 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
DetaylıNon-Parametrik İstatistiksel Yöntemler
Non-Parametrik İstatistiksel Yöntemler Dr. Seher Yalçın 27.12.2016 1 1. Tek Örneklem Kay Kare Testi 2. İki Değişken İçin Kay Kare Testi 3. Mann Whitney U Testi 4. Kruskal Wallis H Testi ortanca testine
DetaylıBÖLÜM 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
Detaylı3 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
DetaylıGÜVEN 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
Detaylı009 BS 400- İstatistik sonılannın cevaplanmasında gerekli olabilecek tablolar ve formüller bu kitapçığın sonunda verilmiştir. 1. şağıdakilerden hangisi doğal birimdir? l TV alıcısı Bl Trafik kazası CL
DetaylıKitle: Belirli bir özelliğe sahip bireylerin veya birimlerin tümünün oluşturduğu topluluğa kitle denir.
BÖLÜM 1: FREKANS DAĞILIMLARI 1.1. Giriş İstatistik, rasgelelik içeren olaylar, süreçler, sistemler hakkında modeller kurmada, gözlemlere dayanarak bu modellerin geçerliliğini sınamada ve bu modellerden
DetaylıToplum ve Örnek. Temel Araştırma Düzenleri. Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
Toplum ve Örnek Temel Araştırma Düzenleri Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Toplum ve Örnek İstatistik, toplumdan kurallara uygun olarak,
DetaylıSTRATEJİK PLANLAMANIN KIRSAL KALKINMAYA ETKİSİ VE GAZİANTEP ÖRNEĞİ ANKET RAPORU
STRATEJİK PLANLAMANIN KIRSAL KALKINMAYA ETKİSİ VE GAZİANTEP ÖRNEĞİ ANKET RAPORU Şubat 10 2012 Yener YÜKSEL Mülkiye Başmüfettişi 0 İÇERİK Araştırmanın Amacı:... 3 Anket Ölçeklerinin Oluşturulması:... 3
DetaylıUYGULAMA 2 TABLO YAPIMI
1 UYGULAMA 2 TABLO YAPIMI Amaç: SPSS 10 istatistiksel paket programında veri girişi ve tablo yapımı. SPSS 10 istatistiksel paket programı ilk açıldığında ekrana gelen görüntü aşağıdaki gibidir. Bu pencere
Detaylı1 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
DetaylıÖrnek 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
DetaylıNORMAL 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
DetaylıParametrik 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
DetaylıÖnemlilik 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
DetaylıÖrnekleme 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,
DetaylıFrekans. 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
DetaylıBİYOİSTATİSTİK 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
DetaylıBilimsel 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,
DetaylıÖrnekleme Teknikleri
Örnekleme Teknikleri Örnekleme Kavramı Sınıftaki öğrencilerin yaş ortalamasını tahmin etmek istiyoruz. Şehirde yaşayan kişilerin aylık ortalama gelir miktarı Seçim sonuçları Örnekleme Önemli Kavramlar
DetaylıGİRİŞ. Bilimsel Araştırma: Bilimsel bilgi elde etme süreci olarak tanımlanabilir.
VERİ ANALİZİ GİRİŞ Bilimsel Araştırma: Bilimsel bilgi elde etme süreci olarak tanımlanabilir. Bilimsel Bilgi: Kaynağı ve elde edilme süreçleri belli olan bilgidir. Sosyal İlişkiler Görgül Bulgular İşlevsel
DetaylıISTATISTIK VE OLASILIK SINAVI EKİM 2016 WEB SORULARI
SORU- 1 : ISTATISTIK VE OLASILIK SINAVI EKİM 2016 WEB SORULARI X ve Y birbirinden bağımsız iki rasgele değişken olmak üzere, sırasıyla aşağıdaki moment çıkaran fonksiyonlarına sahiptir: 2 2 M () t = e,
DetaylıÜretim Süreci: Girdi İşlem Ürün (Sonuç) Araştırma Süreci: Hangi alanda olursa olsun araştırma bir BİLGİ ye ulaşma sürecidir.
BİYOİSTATİSTİK Üretim Süreci: Girdi İşlem Ürün (Sonuç) Araştırma Süreci: Hangi alanda olursa olsun araştırma bir BİLGİ ye ulaşma sürecidir. Veri Analiz Bilgi El ile ya da birtakım bilgisayar programları
DetaylıDers 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin
Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin Kitle ve Örneklem Örneklem Dağılımı Nokta Tahmini Tahmin Edicilerin Özellikleri Kitle ortalaması için Aralık Tahmini Kitle Standart Sapması için Aralık
DetaylıStudent t Testi. Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
Student t Testi Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Konu Başlıkları Tek örnek t testi SPSS de tek örnek t testi uygulaması Bağımsız iki örnek
DetaylıT 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
DetaylıProf.Dr.İhsan HALİFEOĞLU
Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU ÖRNEKLEME Örneklem, belli kurallara göre belli bir evrenden seçilmiş ve seçildiği evreni temsil yeterliği kabul edilen küçük kümedir. Araştırmalar çoğunlukla seçilen örneklem üzerinde
DetaylıEVREN, 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
DetaylıKazanımlar. Z puanları yerine T istatistiğini ne. zaman kullanacağını bilmek. t istatistiği ile hipotez test etmek
T testi Kazanımlar Z puanları yerine T istatistiğini ne 1 zaman kullanacağını bilmek 2 t istatistiği ile hipotez test etmek 3 Cohen ind sini ve etki büyüklüğünü hesaplamak 1 9.1 T İstatistiği: zalternatifi
DetaylıAraştırma Yöntem ve Teknikleri
Araştırma Yöntem ve Teknikleri Araştırma Sürecinde Kullanılan Terimler Araştırma Sürecinde Kullanılan Terimler Değişken (Variable) Hipotez veya Denence (Hypothesis) Sayıltı veya Faraziye (Assumption) Sınırlılık
DetaylıİSTATİSTİK HAFTA. ARAŞTIRMA İSTATİSTİK ve HİPOTEZ TESTLERİ
ARAŞTIRMA İSTATİSTİK ve HİPOTEZ TESTLERİ HEDEFLER Bu üniteyi çalıştıktan sonra; Araştırma türlerini öğreneceksiniz. Araştırmaları zamana, yere ve veri toplama şekline göre sınıflandırabileceksiniz. Araştırma
DetaylıÇND BİYOİSTATİSTİK EĞİTİMİ
ÇND BİYOİSTATİSTİK EĞİTİMİ Yrd.Doç.Dr.Gökmen ZARARSIZ Erciyes Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik Anabilim Dalı, Kayseri Turcosa Analitik Çözümlemeler Ltd Şti, Kayseri gokmenzararsiz@hotmail.com
DetaylıPARAMETRİK 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
DetaylıİSTATİSTİKSEL 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
DetaylıAraştırma Yöntemleri. Çıkarımsal İstatistikler: Parametrik Testler I. Giriş
Araştırma Yöntemleri Çıkarımsal İstatistikler: Parametrik Testler I Giriş Bir önceki derste örneklem seçme mantığını işledik Evren ve örneklemden elde edilen değerleri tanımlamayı öğrendik Standart normal
DetaylıDeğişken Türleri, Tanımlayıcı İstatistikler ve Normal Dağılım. Dr. Deniz Özel Erkan
Değişken Türleri, Tanımlayıcı İstatistikler ve Normal Dağılım Dr. Deniz Özel Erkan Evren Parametre Örneklem Çıkarım Veri İstatistik İstatistik Tanımlayıcı (Descriptive) Çıkarımsal (Inferential) Özetleme
Detaylı