7.Sunum. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 1
|
|
- Berna Emre
- 4 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 7.Sunum Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 1
2 Bağımlı Değ. Bağımsız Değ. Analiz Sürekli İki kategorili t-testi, Wilcoxon testi Sürekli Kategorik ANOVA, linear regresyon Sürekli Sürekli Korelasyon, doğrusal regresyon İki kategorili Sürekli Lojistic regresyon İki kategorili İki kategorili Ki-Kare testi Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 2
3 Buraya kadar olan konularda (t-testi, ANOVA vb.) bağımlı değişkenin gruplar arasında anlamlı bir fark gösterip göstermediğini test ettik. Bu sunumumuzda farklı bir araştırma sorusunu cevaplamak yeni bir yöntem kullanacağız. Bu sunumda fark yerine ilişki durumuna korelasyon yöntemi ile bakacağız. Korelasyon temel anlamda iki değişken arasındaki ilişkiyi göstermek için kullanılır. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 3
4 Aşağıdaki formül vasıtasıyla iki değişkene ait değerler kullanılarak hesaplanan değere «Pearson Momentler Çarpımı Korelasyon Katsayısı» denir. Karl Pearson tarafından geliştirildiği için Pearson korelasyonu adını almıştır. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 4
5 Tablodaki iki değişkene ait kovaryans değerinin 4.25 olarak hesaplandığını biliyorsak. Bu değeri iki değişkenin standart sapmasına bölersek korelasyon katsayısını (r) hesaplayabiliriz. Korelasyon değeri r harfi ile gösterilmektedir. Katılımcı Ar. Ortalama İzlenen Reklam Sayısı St. Sapma Varyan s Alınan Ürün r = 4.25/(1.67x2.92) r = İki değişken arasında pozitif yönde yüksek bir ilişki olduğunu söyleyebiliriz. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 5
6 Korelasyon (ilişki), iki değişkenin birlikte değişiminin bir ölçüsüdür. Boy uzunluğu ile kilo arasındaki ilişki, yaş ile boy arasındaki ilişki, çalışma saati ve sınav puanı arasındaki ilişki, hava sıcaklığı ve doğalgaz tüketimi arasındaki ilişki eğer sayısal veriler varsa korelasyon katsayısı cinsinden gösterilebilir. Korelasyon katsayısı matematiksel olarak -1 ile +1 arasında değerler alır. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 6
7 Korelasyonun büyüklüğü (0-1) iki değişken arasındaki ilişkinin gücünü gösterirken işareti (+,-) değişkenlerin aynı yönde (+) artıp azaldığını ya da zıt yönlerde (-) artış ve azalış gösterdiğini belirtir. Hava sıcaklığı ve doğalgaz tüketimi arasındaki ilişki NEGATİF Çalışma saati ve sınav puanı arasındaki ilişki POZİTİF olabilir. Eğer iki değişken arasında hiç ilişki yoksa korelasyon katsayısı sıfır ya da sıfıra yakın bulunur. Eğer iki değişken birbiriyle yüzde yüz oranında ilişkili ise korelasyon maksimum (1) değeri (mükemmel ilişki) alır. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 7
8 İki değişken arasında hesaplanan korelasyon (r) değeri: r<0.20 ve sıfıra yakın değerler ilişkinin olmadığı ya da çok zayıf ilişkiyi işaret eder arasında ise zayıf ilişki arasında ise orta düzeyde ilişki arasında ise yüksek düzeyde ilişki ise çok yüksek ilişki olduğu yorumu yapılır. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 8
9 Korelasyon katsayısını yorumlarken neden-sonuç ilişkisinden bahsetmek doğru değildir. Çünkü korelasyon bize iki değişken arasındaki ilişkinin büyüklüğünü gösterirken neden-sonuç ilişkisine dair bir şey söylememektedir. A değişkeni B değişkeni etkiliyor olabilir ya da B değişkeni A değişkenini etkiliyor olabilir. Başka bir alternatif de iki A ile B değişkenleri arasında neden-sonuç ilişkisi olmayabilir. Korelasyon değeri nedensonuç ilişkisinin yönünü vermemektedir. Korelasyon değerine bakarak neden-sonuç ilişkisinden bahsedemememizin başka sebebi de üçüncü bir değişkenin etkisidir. İki değişkenin arasındaki neden-sonuç ilişkisini diğer değişkenlerin etkisinden bağımsız düşünemeyiz. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 9
10 T-testi ve ANOVA analizlerinde gördüğümüz gibi araştırmacılar bu analizleri kullanarak bir hipotezi test edebilmektedir. Korelasyonu kullanarak bir sıfır hipotez test edilebilmektedir. Korelasyonda test edilen sıfır hipotezi iki değişken arasında bir ilişki olmadığını (r = 0) belirtmektedir(ilişki YOK). Alternatif hipotez ise iki değişken arasında bir ilişki olduğunu belirtir (İLİŞKİ VAR). Burada da elde edilen p-değerine bakarak sıfır hipotezini reddedip edemeyeceğimizi söyleyebiliriz. Örneğin p-değeri 0.05 ten küçük bulunduğunda sıfır hipotezini reddedip alternatif hipotezi kabul edebiliriz. Yani iki değişken arasında anlamlı bir ilişki bulunmaktadır diyebiliriz. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 10
11 Pearson korelasyonu hesaplaması için değişkenlerin sürekli olması yani en azında eşit aralıklı ölçek düzeyinde olması gerekmektedir. Eğer Pearson korelasyon katsayısının anlamlılığından bahsetmek istiyorsak örneklem dağılımının normal olması varsayımının yerine getirilmesi gerekmektedir. Normalliğin nasıl kontrol edileceğine önceki sunumlardan bakabilirsiniz. Değişkenlerin normal dağılıma sahip olmadığı durumlarda Spearman Sıra korelasyon katsayısı tercih edilir. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 11
12 Açılan SPSS ekranında bivariate (ikili) ve Partial (kısmi) olmak üzere iki korelasyon türü karşımıza çıkmaktadır. İkili (bivariate) korelasyon iki değişken arasındaki korelasyonu gösterirken kısmi (partial) korelasyon iki değişken arasındaki ilişkiyi gösterirken diğer değişkenlerine etkisini kontrol etmek için kullanılır. Pearson korelasyon ve Spearman korelasyon katsayıları ikili korelasyonlar arasındadır. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 12
13 Açılan SPSS ekranında bivariate (ikili) Pearson korelasyon ve Spearman korelasyon katsayıları ikili korelasyonlar arasındadır. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 13
14 Sunumun başında önce varyans ve kovaryans sonra da korelasyon değerlerini hesapladığımız veriyi SPSS ile korelasyon değeri hesaplamada kullanacağız. Veride katılımcıların izledikleri reklam sayıları ile aldıkları ürün sayıları içeren iki değişken verilmektedir. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 14
15 Yan taraftaki ekranda aralarında ilişki olup olmadığını merak ettiğimiz iki değişkeni ekraın sağ tarafına attıktan sonra Pearson kutucuğunu işaretledikten sonra OK tuşuna basabiliriz. Burada iki yönlü hipotez için iki kuyruklu (two-tailed) seçilir. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 15
16 Options menüsünde ortalama ve standart sapma gibi betimleyici istatistiklerin yanında kovaryans istatistiği de elde edebiliriz. Eğer verimizde kayıp veri var ise nasıl müdahale edilmesi gerektiğini (pairwise ya da listwise) de seçebiliriz. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 16
17 Options Menüsünde işaretlememize göre betimleyici istatistik değerleri elde edebiliriz. Bu tablodaki değerler sunumun başındaki hesaplamalarımız ile aynıdır. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 17
18 Korelasyon analizi sonucunda elde ettiğimiz yandaki tabloda korelasyon değerinin yanında, bu değerin anlamlılığı (pdeğeri), çapraz çarpımlar, kovaryans ve örneklem büyüklüğü (N) değerleri elde edilir. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 18
19 Yandaki tabloda dikkat etmemiz gereken şey ise aynı değerlerin 2 kez rapor edilmesidir. Bunun sebebi A-B arasındaki her hesaplamanın B-A arasındaki hesaplamalara eşit olmasıdır. Burada tablonun alt ya da üst kısımlarından birine odaklanmak yeterlidir. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 19
20 Yandaki tabloya göre 5 değere sahip reklam ve 5 değere sahip ürün değişkenleri arasındaki korelasyon değeri olarak hesaplanmıştır. Sıfır hipotezini reddedemeyeceğimizi söyleyen p-değerine göre anlamlı bir ilişki bulunmamaktadır. Ayrıca kovaryans değeri 4.25 olarak bulunmuştur. Bu değerleri sunumun başında SPSS kullanmadan hesaplamıştık. Burada bir değişkenin kendi ile olan kovaryansı varyanstır ve daha önce hesapladığımız (2.8 ve 8.5) varyans değerleri ile aynıdır. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 20
21 Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 21
22 Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 22
23 İki nicel değişken arasındaki ilişkiyi göstermek için Pearson korelasyon katsayısını hesaplayabiliriz. Aşağıdaki tabloda kitap okuma sayısı ile öğrenci yaşı arasındaki korelasyon değeri (r=.069) gösterilmektedir. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 23
24 Okunan kitap sayısı ile final notu arasındaki ilişki için yandaki korelasyon işlemi uygulanır. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 24
25 Okunan kitap sayısı ile final sınavında alınan puan arasında 0 a yakın bir korelasyon vardır (.03). Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 25
26 Aynı anda bir çok değişken arasında hesaplanan ikili korelasyonlara bakabiliriz. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 26
27 Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 27
28 Spearman s sıra korelasyonu Pearson korelasyon katsayısının parametrik olmayan versiyonudur. Parametrik varsayımların sağlanmadığı normal olmayan verilerde kullanılır. Verilerin önce sıralanması daha sonra da Pearson eşitliğinin kullanılmasıyla elde edilir. İki tane sıralanmış değişken arasındaki Pearson korelasyon değeridir diyebiliriz. Spearman s rho olarak da adlandırılır. Pearson korelasyonunda doğrusal (linear) ilişki söz konusu iken Spearman korelasyonda monotonik (monotonic) ilişkiden bahsedilir. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 28
29 Matematik Fizik Yukarıdaki Spearman rho formülü ile yandaki 2 değişken arasındaki korelasyon değerini hesaplayabilmek için önce iki değişkendeki her puan için sıralamada kaçıncı olduklarını, sonra bu sıralamalar arasındaki farkları daha sonra da bu farkların karesini hesaplamak gerekmektedir. Bu işlemler SPSS te otomatik olarak yapılmaktadır. SPSS ile bulmadan önce elle nasıl hesaplandığını göstereceğiz. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 29
30 Yan tarafta bir grup öğrencinin matematik ve fizik derslerinden aldığı puanlar verilmektedir. Bu iki değişken arasında Spearman sıra korelasyonu katsayısı hesaplanacaktır. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 30
31 SPSS te Spearman korelasyonu Pearson korelasyonu ile aynı menüde yer almaktadır. Burada tek yapmanız gereken Spearman kutucuğunu seçmektir. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 31
32 Hesaplamalarımızda bulduğumuz gibi Spearman sıra korelasyon katsayısı aşağıdaki SPSS tablosunda olarak sunulmaktadır. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 32
33 IQ TV Bireylerin IQ puanı ile haftalık TV izleme saatleri arasındaki ilişkiyi parametrik olmayan Spearman s sıra korelasyonu ile incelemek istersek önce bu 2 değişkendeki her bir değerin kaçıncı sırada olduğunu göstermek sonra da Spearman ın formülünü kullanarak hesaplama yapmamız gerekir. SPSS te bunları yapmadan tek tuşla Pearson korelasyonunu hesapladığımız gibi Spearman sıra korelasyonunu da hesaplayabiliriz. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 33
34 Aynı Pearson korelasyonda olduğu gibi Analyze>Correlate >Bivariate kısmına giriyoruz. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 34
35 Açılan ekranda ilişkileri merak edilen değişkenleri Variables kısmına giriyoruz ve Correlation Coefficients kısmında Spearman kutucuğunu seçiyoruz. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 35
36 Tabloda görüldüğü üzere Spearman s sıra korelasyon değeri olarak hesaplanır. Bu tablo kullanılarak Pearson korelasyondakine benzer yorumlar yapılabilir. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 36
37 Korelasyon neden-sonuç ilişkisini işaret etmez Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 37
7.Sunum. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 1
7.Sunum Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 1 Buraya kadar olan konularda (t-testi, ANOVA vb.) bağımlı değişkenin gruplar arasında anlamlı bir fark gösterip göstermediğini test ettik. Bu sunumumuzda farklı bir araştırma
DetaylıKORELASYON. 7.Sunum. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN
KORELASYON 7.Sunum 1 Korelasyon Buraya kadar olan konularda (t-testi, ANOVA vb.) bağımlı değişkenin gruplar arasında anlamlı bir fark gösterip göstermediğini test ettik. Bu sunumumuzda farklı bir araştırma
DetaylıKorelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon
Korelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon İçerik Korelasyon Korelasyon Türleri Korelasyon Katsayısı Regresyon KORELASYON Korelasyon iki ya da daha fazla değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi gösterir.
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
DetaylıKorelasyon. Korelasyon. Merkezi eğilim ve değişim ölçüleri bir defada sadece bir değişkenin özelliklerini incelememize imkan tanır.
Korelasyon Korelasyon Merkezi eğilim ve değişim ölçüleri bir defada sadece bir değişkenin özelliklerini incelememize imkan tanır. Biz şimdi, bir değişkenin özelliklerini diğer değişkenle olan ilişkisine
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
DetaylıBİYOİSTATİSTİK Korelasyon Analizi Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Korelasyon Analizi Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 Bir değişkenin değerinin,
Detaylıİstatistik 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
DetaylıMultivariate ANOVA (MANOVA) 11.Sunum
Multivariate ANOVA (MANOVA) 11.Sunum MANOVA Daha önce bir tane bağımlı değişkenimiz olduğunda gruplar arası farkı incelemek için ANOVA kullanacağımızı göstermiştik. Araştırmamızda birden fazla bağımlı
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
DetaylıREPEATED MEASURES ANOVA (Tekrarlı Ölçümler ANOVA )
REPEATED MEASURES ANOVA (Tekrarlı Ölçümler ANOVA ) 6.SUNUM 1 Tekrarlı Ölçümler ANOVA Repeated Measures Design: Yinelenmis Ölçüler Tasarımı ya da tekrarlanmış ölçüler tasarımı olarak adlandırılabilir. Repeated
DetaylıKullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri. Değişkenin Ölçek Türü ya da Yapısı
ARAŞTIRMA MODELLİLERİNDE KULLANILACAK İSTATİSTİKLERİ BELİRLEME ÖLÇÜTLERİ Parametrik mi Parametrik Olmayan mı? Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri Değişken Sayısı Tek değişkenli (X) İki değişkenli
DetaylıKorelasyon testleri. Pearson korelasyon testi Spearman korelasyon testi. Regresyon analizi. Basit doğrusal regresyon Çoklu doğrusal regresyon
Korelasyon testleri Pearson korelasyon testi Spearman korelasyon testi Regresyon analizi Basit doğrusal regresyon Çoklu doğrusal regresyon BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan Ders içeriği Korelasyon
Detaylı5.HAFTA. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN Harran Üniversitesi
5.HAFTA Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN Harran Üniversitesi Bu sunumda kullanılan verimizde bulunan değişkenler: İsim CİNSİYET KİTAP YAŞ VİZE VİZE2 FİNAL DÖNEMSONUNOTU Bu dersimizde daha önce hesapladığımız basit
DetaylıParametrik Olmayan Testler. İşaret Testi-The Sign Test Mann-Whiney U Testi Wilcoxon Testi Kruskal-Wallis Testi
Yrd. Doç. Dr. Neşet Demirci, Balıkesir Üniversitesi NEF Fizik Eğitimi Parametrik Olmayan Testler İşaret Testi-The Sign Test Mann-Whiney U Testi Wilcoxon Testi Kruskal-Wallis Testi Rank Korelasyon Parametrik
Detaylıwww.fikretgultekin.com 1
KORELASYON ANALĐZĐ (Correlation Analysis ) Basit Korelasyon Analizi Basit korelasyon analizinde iki değişken söz konusudur ve bu değişkenlerin bağımlıbağımsız değişken olarak tanımlanması/belirlenmesi
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
DetaylıİÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37
İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1 İstatistik 1 Yığın ve Örnek; Tümevarımcı ve Betimleyici İstatistik 1 Değişkenler: Kesikli ve Sürekli 1 Verilerin Yuvarlanması Bilimsel Gösterim Anlamlı Rakamlar
DetaylıYrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 2
6.SUNUM ANOVA da bir bağımlı değişken ile grup değişkeni kullanarak gruplar arasında bağımlı değişken açısından farklılık olup olmadığını test etmiştik. Daha sonra ANCOVA da ANOVA ya sürekli bir değişkeni
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
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
DetaylıBÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3
KİTABIN İÇİNDEKİLER BÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3 BÖLÜM-2.BİLİMSEL ARAŞTIRMA Belgesel Araştırmalar...7 Görgül Araştırmalar Tarama Tipi Araştırma...8
DetaylıKORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ. Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN
KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN Günlük hayattan birkaç örnek Gelişim dönemindeki bir çocuğun boyu ile kilosu arasındaki ilişki Bir ailenin tükettiği günlük ekmek sayısı ile ailenin
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
DetaylıREGRESYON ANALİZİ VE UYGULAMA. Yrd. Doç. Dr. Hidayet Takcı
REGRESYON ANALİZİ VE UYGULAMA Yrd. Doç. Dr. Hidayet Takcı htakci@cumhuriyet.edu.tr Sunum içeriği Bu sunumda; Lojistik regresyon konu anlatımı Basit doğrusal regresyon problem çözümleme Excel yardımıyla
Detaylı1 PAZARLAMA ARAŞTIRMASI
İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ III Bölüm 1 PAZARLAMA ARAŞTIRMASI 11 1.1. Pazarlama Araştırması Kavramı ve Kapsamı 12 1.2. Pazarlama Araştırmasının Tarihçesi 14 1.3. Pazarlama Araştırması Pazarlama Bilgi Sistemi ve
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
Detaylıİçindekiler vii Yazarların Ön Sözü xiii Çevirenin Ön Sözü xiv Teşekkürler xvi Semboller Listesi xvii. Ölçme, İstatistik ve Araştırma...
İçindekiler İçindekiler vii Yazarların Ön Sözü xiii Çevirenin Ön Sözü xiv Teşekkürler xvi Semboller Listesi xvii BÖLÜM 1 Ölçme, İstatistik ve Araştırma...1 Ölçme Nedir?... 3 Ölçme Süreci... 3 Değişkenler
DetaylıH.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları II (19 Nisan 2012)
H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları II (19 Nisan 2012) Aşağıdaki analizlerde lise öğrencileri veri dosyası kullanılmıştır.
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
DetaylıKARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005
KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005 1 Karşılaştırma istatistiği Temel kavramlar: Örneklem ve evren:
DetaylıÖRNEK BULGULAR. Tablo 1: Tanımlayıcı özelliklerin dağılımı
BULGULAR Çalışma tarihleri arasında Hastanesi Kliniği nde toplam 512 olgu ile gerçekleştirilmiştir. Olguların yaşları 18 ile 28 arasında değişmekte olup ortalama 21,10±1,61 yıldır. Olguların %66,4 ü (n=340)
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
DetaylıİÇİNDEKİLER ÖNSÖZ... Örneklem Genişliğinin Elde edilmesi... 1
İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ... v 1. BÖLÜM Örneklem Genişliğinin Elde edilmesi... 1 1.1. Kitle ve Parametre... 1 1.2. Örneklem ve Tahmin Edici... 2 1.3. Basit Rastgele Örnekleme... 3 1.4. Tabakalı Rastgele Örnekleme...
DetaylıPazarlama Araştırması Grup Projeleri
Pazarlama Araştırması Grup Projeleri Projeler kapsamında öğrencilerden derlediğiniz 'Teknoloji Kullanım Anketi' verilerini kullanarak aşağıda istenilen testleri SPSS programını kullanarak gerçekleştiriniz.
DetaylıBağımlı Gruplar İçin t Testi Wilcoxon İşaretli Sıralar Testi
Bağımlı Gruplar İçin t Testi Wilcoxon İşaretli Sıralar Testi Dr. Eren Can Aybek erencan@aybek.net www.olcme.net IBM SPSS Statistics ile Bağımlı Gruplar için t Testi İlişkili olan iki ortalama arasında
DetaylıBİYOİSTATİSTİK DERSLERİ AMAÇ VE HEDEFLERİ
BİYOİSTATİSTİK DERSLERİ AMAÇ VE HEDEFLERİ DÖNEM I-I. DERS KURULU Konu: Bilimsel yöntem ve istatistik Amaç: Biyoistatistiğin tıptaki önemini kavrar ve sonraki dersler için gerekli terminolojiye hakim olur.
Detaylı4.SUNUM. Yrd. Doç. Dr. Sedat Şen
4.SUNUM 1 Minimum Maksimum Mod Medyan Aritmetik ortalama Ranj Standart sapma Varyans Çarpıklık Basıklık 2 SPSS te veri girişini veri görünümü kısmından elle ya da başka bir dosyanın SPSS içine file>open
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
DetaylıProf. Dr. Aydın Yüksel MAN 504T Yön. için Finansal Analiz & Araçları Ders: Risk-Getiri İlişkisi ve Portföy Yönetimi I
Risk-Getiri İlişkisi ve Portföy Yönetimi I 1 Giriş İşlenecek ana başlıkları sıralarsak: Finansal varlıkların risk ve getirisi Varlık portföylerinin getirisi ve riski 2 Risk ve Getiri Yatırım kararlarının
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
DetaylıBİYOİSTATİSTİK. Uygulama 6. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Uygulama 6 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr Soru 1 İlaç malzemelerinin kalitesini
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
DetaylıKORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı İki ya da daha çok değişken arasında ilişki olup olmadığını, ilişki varsa yönünü ve gücünü inceleyen korelasyon
DetaylıAppendix B: Olasılık ve Dağılım Teorisi
Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ekonometri I Ders Notları Ders Kitabı: J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics A Modern Approach, 2nd. edition, Thomson Learning Appendix B: Olasılık ve Dağılım
DetaylıBİYOİSTATİSTİK Uygulama 7 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Uygulama 7 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 1. Pearson Korelasyon Katsayısı
DetaylıYTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları
Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ekonometri I Ders Kitabı: J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics A Modern Approach, 2nd. edition, Thomson Learning Appendix B: Olasılık ve Dağılım Teorisi
DetaylıYTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları
Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ekonometri I Ders Kitabı: J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics A Modern Approach, 2nd. edition, Thomson Learning Appendix B: Olasılık ve Dağılım Teorisi
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
DetaylıH.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS DERS NOTLARI I 5 Nisan 2012
H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS DERS NOTLARI I 5 Nisan 2012 Aşağıdaki analizlerde http://yunus.hacettepe.edu.tr/~tonta/courses/spring2010/bby208/bby208
DetaylıMATE 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
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
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
DetaylıKorelasyon ve Regresyon
Korelasyon ve Regresyon Kazanımlar 1 2 3 4 5 6 Değişkenlerin ilişkisini açıklamak ve hesaplamak için Pearson korelasyon katsayısı Örneklem r ile evren korelasyonu hakkında hipotez testi yapmak Spearman
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
DetaylıKorelasyon ve Regresyon
Korelasyon ve Regresyon Kazanımlar 1 2 3 4 5 6 Değişkenlerin ilişkisini açıklamak ve hesaplamak için Pearson korelasyon katsayısı Örneklem r ile evren korelasyonu hakkında hipotez testi yapmak Spearman
DetaylıBÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ
1 BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Gözlenen belli bir özelliği, bu özelliğe ilişkin ölçme sonuçlarını yani verileri kullanarak betimleme, istatistiksel işlemlerin bir boyutunu oluşturmaktadır. Temel sayma
DetaylıTAŞINMAZ DEĞERLEMEDE İSTATİSTİKSEL ANALİZ
Taşınmaz Değerlemede İstatistiksel Analiz Taşınmaz Değerleme ve Geliştirme Tezsiz Yüksek Lisans Programı TAŞINMAZ DEĞERLEMEDE İSTATİSTİKSEL ANALİZ 1 Taşınmaz Değerlemede İstatistiksel Analiz İçindekiler
Detaylıİçindekiler. Ön Söz... xiii
İçindekiler Ön Söz.................................................... xiii Bölüm 1 İstatistiğe Giriş....................................... 1 1.1 Giriş......................................................1
DetaylıKorelasyon ve Regresyon
Korelasyon ve Regresyon Korelasyon- (lineer korelasyon) Açıklayıcı (Bağımsız) Değişken x çalışma zamanı ayakkabı numarası İki değişken arasındaki ilişkidir. Günlük sigara sayısı SAT puanı boy Yanıt (Bağımlı)
DetaylıMATH Ýþletme Ýstatistiði II
MATH 220 - Ýþletme Ýstatistiði II DERS TANITIM BÝLGÝLERÝ Dersin Adý Kodu Yarýyýl Teori (saat/hafta) Uygulama/Laboratuar (saat/hafta) Yerel Kredi AKTS Ýþletme Ýstatistiði II MATH 220 Güz 0 0 0 0 Ön Koþullar
DetaylıREGRESYON. 9.Sunum. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN
REGRESYON 9.Sunum 1 Önceki Sunumda Basit regresyon analizini SPSSte nasıl yapacağımızı Çoklu regresyon analizini SPSSte nasıl yapacağımızı Regresyon verisini olası problemli değerler için nasıl kontrol
DetaylıÖrnek. Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız.
Örnek Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız. i. ii. X 1 2 3 4 1 2 3 4 Y 2 3 4 5 4 3 2 1 Örnek Aşağıdaki veri
DetaylıMerkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri
Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Soru Öğrencilerin derse katılım düzeylerini ölçmek amacıyla geliştirilen 16 soruluk bir test için öğrencilerin ilk 8 ve son 8 soruluk yarılardan aldıkları puanlar arasındaki
Detaylı8.Hafta. Değişkenlik Ölçüleri. Öğr.Gör.Muhsin ÇELİK. Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek,
İSTATİSTİK 8.Hafta Değişkenlik Ölçüleri Hedefler Bu üniteyi çalıştıktan sonra; Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek, Serilerin birbirlerine değişkenliklerini yorumlayabileceksiniz. 2
DetaylıCEVAPLAR. n = n 1 + n 2 + n 3 + n 4 + n 5 + n 6 + n 7 = = 11 dir.
T C S D Ü M Ü H E N D İ S L İ K F A K Ü L T E S İ - M A K İ N A M Ü H E N D İ S L İ Ğ İ B Ö L Ü M Ü MAK-307 OTM317 Müh. İstatistik İstatistiği ÖĞRENCİNİN: ADI - SOYADI ÖĞRETİMİ NOSU İMZASI 1.Ö 2.Ö A B
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
DetaylıYrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN
4.SUNUM Deney çalışmamızda manipüle ettiğimiz değişkenlerden olmayıp bağımlı değişken üzerinde etkisi olduğunu düşündüğümüz sürekli değişkenlere ortak değişken/kontrol değişkeni/etki karışımı değişkeni
DetaylıProf. Dr. Özkan ÜNVER Prof. Dr. Hamza GAMGAM Doç. Dr. Bülent ALTUNKAYNAK SPSS UYGULAMALI TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER
Prof. Dr. Özkan ÜNVER Prof. Dr. Hamza GAMGAM Doç. Dr. Bülent ALTUNKAYNAK SPSS UYGULAMALI TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER Gözden Geçirilmiş ve Genişletilmiş 8. Baskı Frekans Dağılımları Varyans Analizi Merkezsel
Detaylı2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım
2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI 2.1. Tanım Regresyon analizi, bir değişkenin başka bir veya daha fazla değişkene olan bağımlılığını inceler. Amaç, bağımlı değişkenin kitle ortalamasını, açıklayıcı
DetaylıKİTABIN HARİTASI AÇIKLAMALAR BÖLÜMÜ
KİTABIN HARİTASI Bu kitapta açıklanan analizlerin işlevselliğini ön plana çıkarabilmek adına, analiz isimlerinden çok bunlarla neler yapılabileceği açıklanarak, analizden yapılacak işleme gitmek yerine,
DetaylıYABANCI DİL EĞİTİMİ VEREN ÖZEL BİR EĞİTİM KURUMUNDAKİ ÖĞRENCİLERİN BEKLENTİLERİNİN ARAŞTIRILMASI. Sibel SELİM 1 Efe SARIBAY 2
Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Cilt 5, Sayı:2, 2003 YABANCI DİL EĞİTİMİ VEREN ÖZEL BİR EĞİTİM KURUMUNDAKİ ÖĞRENCİLERİN BEKLENTİLERİNİN ARAŞTIRILMASI Sibel SELİM 1 Efe SARIBAY
Detaylı3.SUNUM. Yrd. Doç. Dr. Sedat Şen
3.SUNUM 1 Daha önce gösterdiğimiz gibi SPSS e manual olarak (elle) veri girişi yapabildiğimiz gibi daha önce başka bir dosyaya girilmiş olan bir veriyi de SPSS e file>open >data seçeneklerini kullanarak
DetaylıGenel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Merkezi Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir.
3.SUNUM Genel olarak test istatistikleri Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Merkezi Dağılım (Yayılma) Ölçüleri olmak üzere 2 grupta incelenebilir. 2 Merkezi Eğilim Ölçüleri, belli bir özelliğe ya da değişkene
DetaylıÖğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT
Ünite 10: Regresyon Analizi Öğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT 10.Ünite Regresyon Analizi 2 Ünitede Ele Alınan Konular 10. Regresyon Analizi 10.1. Basit Doğrusal regresyon 10.2. Regresyon denklemi
DetaylıSPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri
Elementary Education Online, 12(1), k: 1 6, 2013. İlköğretim Online, 12(1), b:1 6, 2013. [Online]: http://ilkogretim online.org.tr KİTAP İNCELEMESİ SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri
DetaylıÖlçme ve Değerlendirme
Ölçme ve Değerlendirme Z Puanı T Puanı Yrd. Doç. Dr. Yetkin Utku KAMUK Standart Puan Herhangi bir ölçüm sonucunda elde edilen ve farklı birimlere sahip ham puanların, standart bir dağılım haline dönüştürülmesi
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
DetaylıİKİDEN ÇOK BAĞIMSIZ GRUBUN KARŞILAŞTIRILMASI
İKİDEN ÇOK BAĞIMSIZ GRUBUN KARŞILAŞTIRILMASI Grup sayısı ikiye geçtiğinde tüm grupların bağımsız iki grup testleri ile ikişerli analiz düşünülebilir. Ancak bu yaklaşım, karşılaştırmalar bağımsız olmadığından
DetaylıGenel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir.
4.SUNUM Genel olarak test istatistikleri Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri olmak üzere 2 grupta incelenebilir. 2 Ranj Çeyrek Kayma Çeyrekler Arası Açıklık Standart Sapma Varyans
Detaylı10.Sunum. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 1
10.Sunum Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 1 Bağımlı Değ. Bağımsız Değ. Analiz Sürekli İki kategorili t-testi, Wilcoxon testi Sürekli Kategorik ANOVA, linear regresyon Sürekli Sürekli Korelasyon, doğrusal regresyon
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
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
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
DetaylıPROBLEM:1. 11 yeni doğan rata günlük 1000 unts/kg epo uygulanmış, kontrol grubuna ise salin uygulanmıştır.
PROBLEM:1 Beyinde hipoksik iskemik hasar geliştirilmiş ratlarda recombinant insan eritropoteininin infarkt alanı üzerine ve nöron hücre apopitozisi üzerine etkisi araştırılmaktadır. 11 yeni doğan rata
DetaylıOlasılık ve İstatistiğe Giriş-II (STAT 202) Ders Detayları
Olasılık ve İstatistiğe Giriş-II (STAT 202) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Olasılık ve İstatistiğe Giriş-II STAT 202 Bahar 3 0 0 3 5 Ön Koşul
DetaylıYrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü
Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü 1 Araştırma sonuçlarının açıklanmasında frekans tablosu
Detaylı0,5749. Menkul Kıymet Getirisi ve Riskinin Hesaplanması Tek dönemlik basit getiri (Kesikli getiri)
Menkul Kıymet Getirisi ve Riskinin Hesaplanması Tek dönemlik basit getiri (Kesikli getiri) R t : t dönemlik basit getiri P t : t dönemdeki fiyat P t-1 : t dönemden önceki fiyat Örneğin, THYAO hisse senedinin
DetaylıA t a b e y M e s l e k Y ü k s e k O k u l u İstatistik Sunum 4 Öğr.Gör. Şükrü L/O/G/O KAYA www.sukrukaya.org www.themegallery.com 1 Yer Ölçüleri Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını
DetaylıİLERİ BİYOİSTATİSTİK KURSU
1.GÜN (14 Eylül 2017) 08:30-09:00 Kurs Kayıt Açılış Konuşması 09:00-10:00 Tanışma -Katılımcıların Temel İstatistik Bilgisinin Değerlendirilmesio Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemlere Giriş o Basit Doğrusal
DetaylıOlasılık 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
Detaylı3. TAHMİN En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1
3. TAHMİN 3.1. En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1 En Küçük Kareler (EKK) yöntemi, regresyon çözümlemesinde en yaygın olarak kullanılan, daha sonra ele alınacak bazı varsayımlar altında çok aranan istatistiki
DetaylıEvren (Popülasyon) Araştırma kapsamına giren tüm elemanların oluşturduğu grup. Araştırma sonuçlarının genelleneceği grup
Evren (Popülasyon) Araştırma kapsamına giren tüm elemanların oluşturduğu grup Araştırma sonuçlarının genelleneceği grup Evrendeğer (Parametre): Değişkenlerin evrendeki değerleri µ : Evren Ortalaması σ
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
DetaylıLOJİSTİK 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
DetaylıİÇİNDEKİLER. Birinci Bölüm UYGULAMA VERİLERİ
İÇİNDEKİLER Birinci Bölüm UYGULAMA VERİLERİ VERİ GRUBU 1. Yüzücü ve Atlet Verileri... 1 VERİ GRUBU 2. Sutopu, Basketbol ve Voleybol Oyuncuları Verileri... 4 VERİ 3. Solunum Yolları Verisi... 7 VERİ 4.
DetaylıMAK 210 SAYISAL ANALİZ
MAK 210 SAYISAL ANALİZ BÖLÜM 6- İSTATİSTİK VE REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. Ali Rıza YILDIZ 1 İSTATİSTİK VE REGRESYON ANALİZİ Bütün noktalardan geçen bir denklem bulmak yerine noktaları temsil eden, yani
DetaylıİSTATİSTİK 1. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Ölçme ve Değerlendirme Anabilim Dalı. Yrd. Doç. Dr. C. Deha DOĞAN
İSTATİSTİK 1 Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Ölçme ve Değerlendirme Anabilim Dalı Yrd. Doç. Dr. C. Deha DOĞAN 4. ÇEŞİT YALAN VARDIR, BEYAZ YALAN YALAN KUYRUKLU YALAN İSTATİSTİK Rakamlar
Detaylı