ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ İİBF FAKÜLTESİ ÖĞRENCİLERİNİN BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ KULLANIM ARAŞTIRMASI. Danışman: Prof. Dr. Ayşe OĞUZLAR.
|
|
- Gözde Polat
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 www. www. er.com er.com er.com ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ İİBF FAKÜLTESİ ÖĞRENCİLERİNİN BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ KULLANIM ARAŞTIRMASI Danışman: Prof. Dr. Ayşe OĞUZLAR er.com er.com Hazırlayan: Zafer TEBER BURSA
2 İçindekiler Araştırmanın Konusu... 1 Araştırmanın Amacı... 1 Araştırmanın Önemi... 2 Anakütle, Örneklem (Seçimleri)... 2 Anket Formu... 3 Araştırma Yöntemi... 4 Betimsel İstatistikler Çıkarımsal İstatistikler Sonuç... 16
3 ARAŞTIRMA KONUSU: Bilişim Teknolojileri: Bilişim teknolojisi, bilginin toplanmasında, işlenmesinde, depolanmasında, ağlar aracılığıyla bir yerden bir yere iletilip kullanıcıların hizmetine sunulmasında kullanılan iletişim ve bilgisayarlar dâhil bütün teknolojileri kapsayan teknolojilerdir. Bilişim teknolojisi iletişim ve bilgisayar sistemleriyle bağlanabilen bilgi hizmetlerinin tamamı için kullanılan bir kavramdır. Yani bu kavramı sadece bilgisayar donanım ve yazılımlarıyla sınırlı tutamayız. Bilişim teknolojisinin 4 temel kategorisi bulunmaktadır: 1. Yazılım 2. Hizmetler 3. Donanım 4. Ekipmanlar Bilişim teknolojileri devrimsel nitelikli değişimlere neden olmaktadırlar. Bu teknolojiler, ülkelerin birinci veya üçüncü sınıf olmalarını belirleyecek kadar büyük bir öneme sahiptirler. Bilişim teknolojileri vasıtasıyla bilgiler istenilen noktalara geleneksel yollardan milyonlarla ifade edilebilecek bir oranda daha hızlı ulaştırılabilmektedir. Bilişim toplumunun yolunun açılması ve gerçekleşmesi, "içerik" (bilgi) ve ''teknoloji"nin (bilgi teknolojisi) bütünleşmesiyle sağlanacaktır. Bilişim teknolojisinin altyapısı bilgisayar ve diğer iletişim araçlarına dayanır ancak bu teknolojide insani unsuru yok sayılamaz. Bu teknolojiyi yarısı donanım, yarısı yazılımdan oluşan bir elmaya benzetirsek; insanı da bu elmanın oluşumunu sağlayan özsuya benzetebiliriz. Zira donanımın da yazılımın da geliştirilmesi insanın yaratıcılığına ihtiyaç duymaktadır. Bu teknolojiler esasen insan aklının yansımasından başka bir şey değildirler. Bilişim teknolojisi, yaşamımızın her alanında her türlü işimizin yapılmasında bize yardımcı olmakla beraber bizi birçok angaryadan da kurtarmaktadır. Yani bize özümüze daha fazla zaman ayırma ve yoğunlaşma imkânı ermektedir. Buna imkân bulmuş insan zekâsının daha neler başarabileceğini hayal etmek bile gerçekten zordur. ARAŞTIRMANIN AMACI: Araştırmanın genel amacı Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Birimler Fakültesi öğrencilerinin bilişim teknolojilerine erişim yollarını, kullanım amaçlarını ve ne sıklıkla bilişim teknolojilerini kullandıklarını analiz etmek amacıyla yapılmıştır. Sayfa 1
4 ARAŞTIRMANIN ÖNEMİ: Gelişen ve küreselleşen dünyayla birlikte teknoloji tüm hayatımızda etkin bir rol oynamaya başlamıştır. Özellikle son dönemlerde gelişen cep telefonu ve bilgisayar teknolojileri (Akıllı telefonlar, Tablet bilgisayarlar), sosyal arkadaşlık siteleri (facebook, twitter, google + vb. ) gibi birçok yenilik bilişim teknolojilerinin kullanımını arttırmıştır. Bu gelişmeler neticesinde bilişim teknolojilerinin üniversite öğrencileri tarafından kullanımını üzerine son zamanlarda yapılan bir araştırma olmaması sebebiyle, Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Birimler Fakültesi öğrencilerinden seçilen 50 kişilik bir örneklemle güncel bir araştırma analizi yapmak ve kaynak yetersizliğinin az da olsa önüne geçmek için gerçekleştirilmiştir. ANAKÜTLE: Araştırma kapsamına giren, aynı özellikleri taşıyan birimlerin ya da bireylerin oluşturduğu topluluğa ana kütle denir. ANAKÜTLE SEÇİMİ: Uludağ Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi öğrencileri ÖRNEKLEM: Bir kitleden, belirli yöntemler kullanılarak seçilen aynı özellikleri taşıyan bir kısım bireyin oluşturduğu topluluğa örneklem denir. ÖRNEKLEM SEÇİMİ: Uludağ Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi öğrencilerinden seçilen 50 kişilik öğrenci topluluğu Sayfa 2
5 ANKET FORMU: ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ İİBF FAKÜLTESİ ÖĞRENCİLERİNİN BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ KULLANIM ARAŞTIRMASI Bölümünüz: Cinsiyetiniz? ( ) 1. Bay ( ) 2. Bayan 2- Yaşınız? ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Gelir düzeyiniz nedir? ( ) tl altı ( ) tl ( ) tl ( ) tl üstü 4- İnternet erşimine sahipmisiniz? ( ) 1. Evet ( ) 2. Hayır 5- İnternet erişiminde kullandığınız bağlantı türü nedir? ( ) 1. Adsl ( ) 4. Fiber ve Mobil ( ) 2. Fiber ( ) 5. Adsl ve Mobil ( ) 3. Mobil( 2G,3G) 6 -İnternet e erişiminizi daha çok hangi teknolojik cihazdan sağlıyorsunuz? ( ) 1. Bilgisayar (masaüstü, notebook) ( ) 2. Tablet bilgisayar ( ) 3. Akıllı telefonlar ( android, ios,symbian) ( ) 4. Diğer İnternete ulaştığınız cihazınızda bir güvenlik yazılımı varmı? ( ) 1. Evet ( ) 2. Hayır 8- Bir günde internet kullanımında harcadığınız süre nedir? ( ) 1. 1 saatten az ( ) saat ( ) saat ( ) saat ( ) 5. 7 saatten fazala 9- İnternet i daha çok hangi amaçla kullanıyorsunuz? ( ) 1. Araştırma yapmak ( ) 2. E-posta göndermek ve almak ( ) 3. Sosyalleşmek ( Sosyal ağlar facebook,twitter vb.) ( ) 4. Haber grupları veya çevrimiçi tartışma forumları ( ) 5. Online alışveriş (e-ticaret ) 10- İnternette üzerinden en çok indirdiğiniz dosya türü nedir? ( ) 1. Pdf-docx (makele, roman vs) ( ) 2. Mp3-wav(müzik, ses kayıtları vs) ( ) 3. Mpeg-mkv (film, fragman,tanıtım videoları) 11- Lisans eğitiminiz bitince bilişim üzerine yüksek lisans yapmayı planlıyormusunuz? ( ) 1.Evet ( ) 2. Hayır 12- Teknolojiyle ilginizi değerlendiriniz? ( ) 1. Çok ilgiliyim sürekli yeni gelişmeleri takip ederim ( ) 2. Çok hızlı gelişiyor ve yenileniyor takip edemiyorum ( ) 3. Teknoloji benim ilgi alanıma girmiyor 13- Oyunlarla aranız nasıldır? (internet üzerinden, mobil, pc, konsol, portable) ( ) 1.Her gün düzenli oyun oynarım ( ) 2. Boş zamanları değerlendirmek adına oyun oynuyorum ( ) 3. Oyun oynamam Sayfa 3
6 ARAŞTIRMA YÖNTEMİ: Ki Kare Analiz Yöntemi: Ki-kare analiz yöntemi özellikle sosyal bilimler alanındaki çalışmalarda yaygın olarak kullanılan bir analiz yöntemidir. Ki-kare analiz yöntemi frekans dağılımları üzerinden işlem yapan bir analiz yöntemidir. İki değişkenin birbirlerinden bağımsız olması aralarında bir ilişkinin bulunmadığı anlamına gelir. Ki-kare testi değişkenlerin bağımsızlığını ölçmede yaygın olarak kullanılır. Öte yandan Ki-kare analiz yöntemi iki değişken arasındaki ilişkinin şiddeti konusunda oldukça sınırlı bilgi verir. Gözlenen Ki-kare değerinin büyüklüğü sadece modelin veriye uyumunun bir göstergesi değildir. Bu değer örnek hacminden de etkilenmektedir. Bu nedenle Ki-kare analiz yöntemiyle ilgili olarak bilinmesi gereken en önemli özellikle serbestlik derecesidir. Serbestlik derecesi arttıkça Ki-kare testi normal dağılıma benzemeye başlar. Ayrıca Ki-kare değeri serbestlik derecesine bağlı olduğundan, analizde yer alan gözlem sayısı arttıkça Kikare değeri de artar. Sonuçta anlamlı farklılıkların varlığına ilişkin işaretler elde etme olasılığı da artar. Ki-kare analiz yönteminde Ho (sıfır hipotezi) olarak değişkenler arasında ilişki yoktur varsayımı öne sürülür. Aslında Ki-kare analiz yöntemi iki değişken arasında sistematik bir ilişkinin var olup olmadığını belirlemeye yardım eder. Yani Ki-kare analiz yöntemi bir çapraz tabloda yer alan değişkenler arasındaki gözlenen ilişkinin istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını test etmek amacıyla kullanılır. Bu nedenle Ki-kare analiz yöntemi daha çok düşük ölçüm düzeylerindeki değişkenler arasındaki ilişkilerin incelenmesinde kullanılır. Ki-kare analiz yöntemi gözlenen frekans değerleri ile teorik olarak beklenen frekans değerlerinin karşılaştırmasını yapar. Bir çapraz tabloda yer alan her bir hücre için bu iki değer arasındaki farkın kareleri alınır. Beklenen değere olan oranı bulunur. Bu oranların toplamı ise Ki-kare değerini verir. Bulunan bu değer kritik tablo değerinden büyük ise anlamlı bir ilişkinin varlığından söz edilebilir. Ki-kare Uygunluk Testi K sınıflı bir frekans dağılımının teorik olarak varsayılan normal, binom, poission gibi herhangi bir dağılıma ya da probability density function, cumulative density function gibi herhangi bir olasılık dağılımına uygunluğunu belirlemek için uygulanan Ki-kare testlerine Ki-kare uygunluk testi adı verilir. Kikare uygunluk testine k sınıflı frekans dağılımında her bir sınıfta gözlenen frekansları ile varsayılan k sınıflı bir teorik dağılım fonksiyonuna göre hesaplanan beklenen frekanslar arasındaki farkların belirli sınırlar içerisinde kalıp kalmadığı test edilir. Kikare uygunluk testi modeline pearson; Ki-kare uygunluk testi modeli adı da verilmekte ve sıfır hipotezi varsayılan dağılıma uygunluk vardır şeklinde kurulmaktadır. Sayfa 4
7 BETİMSEL İSTATİSTİKLER: Aşağıdaki grafik 1 de ankete katılan 50 kişinin cinsiyet dağılımı görülmektedir. Grafik 1. Cinsiyet değişkeninin pasta grafiği erkek kadin 20 40,0% 30 60,0% Ankete katılan 50 kişinin 20 si erkektir. 30 u ise kadındır. Katılımcıların %40 ını erkekler %60 ını ise kadınlar oluşturmuştur. Aşağıdaki grafik 2 de ankete katılan 50 kişinin yaş değişkenine ait dağılımı görülmektedir. Grafik 2. Yaş değişkeninin pasta grafiği yas ,0% 4 8,0% 7 14,0% ,0% 10 20,0% 12 24,0% Ankete katılan 50 kişinin 12 si 20 yaşında, 10 u 21 yaşında, 10 u 19 yaşına, 7 si 18 yaşında, 4 ü 23 yaşında, 7 si de 22 yaşındadır. Katılımcıların %24 ünü 20 yaşındakiler, Sayfa 5
8 %20 sini 21 yaşındakiler, %20 sini 19 yaşındakiler, % 14 ünü 22 yaşındakiler %8 ini 23 yaşındakiler, %14 ünü 18 yaşındakiler, oluşturmuştur. Aşağıdaki grafik 3 de ankete katılan 50 kişinin gelir değişkenine ait dağılımı görülmektedir. Grafik 3. Gelir değişkeninin pasta grafiği gelir 600 alti ustu 6 12,0% 9 18,0% 17 34,0% 18 36,0% Ankete katılan 50 kişinin 18 i 600 ile 800 TL arasında bir gelire, 17 si 800 ile 1000 TL arasında bir gelire, 9 u 600 TL altında bir gelire, 6 sı 1000 TL üstünde bir gelire sahiptir. Katılımcıların %36 sını 600 ile 800 TL arasında geliri olan, %34 ünü 800 ile 1000 arasında geliri olan, %18 ini 600 TL altında geliri olan, % 12 sini 1000 TL üstünde geliri olan öğrenciler, oluşturmuştur. Grafik 4. Bölüm değişkeninin çubuk grafiği ,0% ,0% 8 16,0% 2 4 8,0% 6 12,0% 5 10,0% 5 10,0% 0 uluslararasi kamu ekonometri ceko istletme maliye iktisat bolumu Yukarıdaki grafik 4 de ankete katılan 50 kişinin bölüm değişkenine ait dağılımı görülmektedir. Sayfa 6
9 Ankete katılan 50 kişinin 13 ü ekonometri bölümünden, 4 ü kamu yönetiminden, 6 sı çalışma ekonomesiden, 8 i işletme bölümünden, 5 i maliye bölümünden 5, i iktisat bölümünden 9 u da ulusalar arası ilişkiler bölümündendir. Bu öğrencilerin %18 i uluslar arası ilişkiler, %8 i kamu yönetimi, %26 sı ekonometri, % 12 si çalışma ekonomisi, %16 sı işletme, %10 u maliye, %10 u iktisat bölümündendir. Sayfa 7
10 ÇIKARIMSAL İSTATİSTİKLER: Gelir ile internet erişimi sahipliği arasında ilişkili olup olmadığını araştırmak için aşağıdaki analiziler yapılmıştır. Bunun için test edilecek hipotezler şöyledir: H 0 : Gelir ile internet erişimi sahipliği arasında ilişki yoktur. H 1 : Gelir ile internet erişimi sahipliği arasında ilişki vardır. Gelir ile internet erişimi sahipliği değişkenlerine ilişkin çapraz tablo aşağıdaki gibidir. Tablo 1. gelir ile internet erişim sahipliği değişkenlerinin çapraz tablosu gelir Total 600 alti ustu gelir * s3 Crosstabulation % within s3 % within s3 % within s3 % within s3 % within s3 1 2 Total ,4%,0% 18,0% ,7%,0% 36,0% ,7% 100,0% 34,0% ,2%,0% 12,0% ,0% 100,0% 100,0% İnternet erişimine sahip olanların 9 u 600 TL ve altı gelir düzeyine, 18 i 600 ile 800 TL arasında bir gelir düzeyine, 16 sı 800 ile 1000 TL arasında gelir düzeyine, 6 sı 1000 TL ve üstü bir gelir düzeyine sahiptir. İnternet erişimine sahip olmayan 1 tane gelir düzeyi vardır o da 800 ile 1000 TL arasında gelir düzeyine sahiptir. Tablo 2. Gelir ile internet erişim sahipliği değişkenlerine ilişkin Ki-kare istatistikleri Pearson Chi-Square Likelihood Ratio Linear-by-Linear Association N of Valid Cases Chi-Square Tests s3 Asy mp. Sig. Value df (2-sided) 1,981 a 3,576 2,197 3,532,429 1,513 a. 4 cells (50,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is, Perason ki-kare istatistiği 1,981 olarak hesaplanmıştır. Bu istatistiğin gözlenen anlamlık düzeyi 0,576 dır. Bu değer anlamlılık düzeyi olan 0,05 ten büyük olduğu için H 0 Red edilemez. Dolayısıysa H 0 : Gelir ile internet erişimi sahipliği arasında ilişki yoktur. Sonucuna varılır. Sayfa 8
11 Cinsiyet ile internet kullanımında harcanan sürenin ilişkili olup olmadığını araştırmak için aşağıdaki analiziler yapılmıştır. Bunun için test edilecek hipotezler şöyledir: H 0 : Cinsiyet ile internet kullanımında harcanan süre arasında ilişki yoktur. H 1 : Cinsiyet ile internet kullanımında harcanan süre arasında ilişki vardır. Cinsiyet ile internet kullanımında harcanan süre değişkenlerine ilişkin çapraz tablo aşağıdaki gibidir. Tablo 3. Cinsiyet ile internet kullanımında harcanan süre değişkenlerinin çapraz tablosu s7 * cinsiyet Crosstabulation s7 Total cinsiy et erkek kadin Total ,0% 10,0% 12,0% ,0% 36,7% 38,0% ,0% 46,7% 38,0% ,0% 3,3% 8,0% ,0% 3,3% 4,0% ,0% 100,0% 100,0% İnternet günde 1 saatten az kullanan kullanıcıların 3 ü bay 3 ü bayan, günde 1 ile 3 saat arasında kullanan kullanıcıların 8 i bay 11 i bayan, günde 3 ile 5 saat arasında kullanan kullanıcıların 5 i bay 14 ü bayan, günde 5 ile 7 saat arasında kullanan kullanıcıların 3 ü bay 1 i bayan, günde 7 saatten fazla kullanan kullanıcıların 1 i bay 1 i bayandır. Tablo 4. Cinsiyet ile internet kullanımında harcanan süre değişkenlerine ilişkin Ki Kare istatistikleri Pearson Chi-Square Likelihood Ratio Linear-by-Linear Association N of Valid Cases Chi-Square Tests Asy mp. Sig. Value df (2-sided) 3,893 a 4,421 3,948 4,413,004 1,952 a. 6 cells (60,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is, Perason ki-kare istatistiği 3,893 olarak hesaplanmıştır. Bu istatistiğin gözlenen anlamlık düzeyi 0,421 dir. Bu değer anlamlılık düzeyi olan 0,05 ten büyük olduğu için H 0 Red edilemez. Dolayısıysa H 0 : Cinsiyet ile internet kullanımında harcanan süre arasında ilişki yoktur. Sonucuna varılır. Sayfa 9
12 Cinsiyet ile oyun oynama alışkanlıklarının ilişkili olup olmadığını araştırmak için aşağıdaki analiziler yapılmıştır. Bunun için test edilecek hipotezler şöyledir: H 0 : Cinsiyet ile oyun oynama alışkanlıkları arasında ilişki yoktur. H 1 : Cinsiyet ile oyun oynama alışkanlıkları arasında ilişki vardır. Cinsiyet ile oyun oynama alışkanlıkları değişkenlerine ilişkin çapraz tablo aşağıdaki gibidir. Tablo 5. Cinsiyet ile oyun oynama alışkanlıkları değişkenlerinin çapraz tablosu s12 * cinsiyet Crosstabulation s12 Total cinsiy et erkek kadin Total 0 2 2,0% 6,7% 4,0% ,0% 46,7% 52,0% ,0% 46,7% 44,0% ,0% 100,0% 100,0% Her gün düzenli oyun oynayan 0 bay 2 Bayan, Boş zamanlarımı değerlendirmek adına oyun oynayan 12 bay 14 bayan, oyun oynamayan 8 bay 14 bayan vardır. Tablo 6. Cinsiyet ile oyun oynama alışkanlıkları değişkenlerine ilişkin Ki Kare istatistikleri Pearson Chi-Square Likelihood Ratio Linear-by-Linear Association N of Valid Cases Chi-Square Tests Asy mp. Sig. Value df (2-sided) 1,865 a 2,394 2,570 2,277, ,000 a. 2 cells (33,3%) have expected count less than 5. The minimum expected count is, Perason ki-kare istatistiği 1,865 olarak hesaplanmıştır. Bu istatistiğin gözlenen anlamlık düzeyi 0,394 dir. Bu değer anlamlılık düzeyi olan 0,05 ten büyük olduğu için H 0 Red edilemez. Dolayısıysa H 0 : Cinsiyet ile oyun oynama alışkanlıkları arasında ilişki yoktur. Sonucuna varılır. Sayfa 10
13 Bağlantı türü ile internet kullanım amacının ilişkili olup olmadığını araştırmak için aşağıdaki analiziler yapılmıştır. Bunun için test edilecek hipotezler şöyledir: H 0 : Bağlantı türü ile internet kullanım amacı arasında ilişki yoktur. H 1 : Bağlantı türü ile internet kullanım amacı arasında ilişki vardır. Bağlantı türü ile internet kullanım amacı değişkenlerine ilişkin çapraz tablo aşağıdaki gibidir. Tablo 7. Bağlantı türü ile internet kullanım amacı değişkenlerinin çapraz tablosu s8 * s4 Crosstabulation s8 Total % within s4 % within s4 % within s4 % within s4 % within s4 % within s4 s Total ,7%,0%,0%,0% 23,1% 26,0% ,7%,0%,0%,0% 7,7% 8,0% ,9%,0% 50,0% 50,0% 46,2% 44,0% ,7% 100,0%,0% 33,3% 15,4% 16,0% ,0%,0% 50,0% 16,7% 7,7% 6,0% ,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Adsl bağlantısı kullanıp interneti araştırma yapmak için kullananların sayısı 10, E-posta gönderip almak için kullananların sayısı 3, Sosyalleşmek için kullananların sayısı 12, Haber ve forumları okumak için kullananların sayısı 3, Online alışveriş yapmak için kullananların sayısı 0 dır. Fiber bağlantısı kullanıp interneti araştırma yapmak için kullananların sayısı 0, E- posta gönderip almak için kullananların sayısı 0, Sosyalleşmek için kullananların sayısı 0, Haber ve forumları okumak için kullananların sayısı 1, Online alışveriş yapmak için kullananların sayısı 0 dır. Mobil bağlantısı kullanıp interneti araştırma yapmak için kullananların sayısı 0, E-posta gönderip almak için kullananların sayısı 0, Sosyalleşmek için kullananların sayısı 1, Haber ve forumları okumak için kullananların sayısı 0, Online alışveriş yapmak için kullananların sayısı 1 dır. Fiber ve Mobil bağlantısı kullanıp interneti araştırma yapmak için kullananların sayısı 0, E-posta gönderip almak için kullananların sayısı 0, Sosyalleşmek için kullananların sayısı 3, Haber ve forumları okumak için kullananların sayısı 2, Online alışveriş yapmak için kullananların sayısı 1 dir. Adsl ve Mobil bağlantısı kullanıp interneti araştırma yapmak için kullananların sayısı 3, E-posta gönderip almak için kullananların sayısı 1, Sosyalleşmek için kullananların sayısı 6, Haber ve forumları okumak için kullananların sayısı 2, Online alışveriş yapmak için kullananların sayısı 1 dir. Sayfa 11
14 Tablo 8. Bağlantı türü ile internet kullanım amacı değişkenlerine ilişkin Ki Kare istatistikleri Pearson Chi-Square Likelihood Ratio Linear-by-Linear Association N of Valid Cases Chi-Square Tests Asy mp. Sig. Value df (2-sided) 20,648 a 16,192 19,091 16,264 3,668 1,055 a. 22 cells (88,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is, Perason ki-kare istatistiği 20,648 olarak hesaplanmıştır. Bu istatistiğin gözlenen anlamlık düzeyi 0,192 dir. Bu değer anlamlılık düzeyi olan 0,05 ten büyük olduğu için H 0 Red edilemez. Dolayısıysa H 0 : Bağlantı türü ile internet kullanım amacı arasında ilişki yoktur. Sonucuna varılır. Teknolojiyle ilgi ile bilişim üzerine yüksek lisans yapmanın ilişkili olup olmadığını araştırmak için aşağıdaki analiziler yapılmıştır. Bunun için test edilecek hipotezler şöyledir: H 0 : Teknolojiye ilgi ile bilişim üzerine yüksek lisans yapma arasında ilişki yoktur. H 1 : Teknolojiye ilgi ile bilişim üzerine yüksek lisans yapma arasında ilişki vardır. Teknolojiye ilgi ile bilişim üzerine yüksek lisans yapma değişkenlerine ilişkin çapraz tablo aşağıdaki gibidir. Tablo 9. Teknolojiye ilgi ile bilişim üzerine yüksek lisans yapma değişkenlerinin çapraz tablosu s10 * s11 Crosstabulation s10 Total 1 2 % within s11 % within s11 % within s11 s Total ,0% 11,1%,0% 20,0% ,0% 88,9% 100,0% 80,0% ,0% 100,0% 100,0% 100,0% Teknolojiye ilgili olup sürekli yeni gelişmeleri takip eden katılımcıların 7 si lisans eğitimi bitince bilişim üzerine yüksek lisans yapmayı düşünmekte, Teknolojiye ilgileri çok hızlı gelişiyor ve yenileniyor takip edemiyorum görüşünü bildiren kullanıcıların 3 ü lisans eğitimi bitince bilişim üzerine yüksek lisans yapmayı düşünmekte, Teknoloji benim ilgi alanıma girmiyor görüşünü bildiren katılımcıların 0 ı lisans eğitimi bitince bilişim üzerine yüksek lisans yapmayı düşünmektedir. Teknolojiye ilgili olup sürekli yeni gelişmeleri takip eden katılımcıların 13 ü lisans eğitimi bitince bilişim üzerine yüksek lisans yapmayı düşünmemekte, Teknolojiye ilgileri çok hızlı gelişiyor ve yenileniyor takip edemiyorum Sayfa 12
15 görüşünü bildiren kullanıcıların 24 ü lisans eğitimi bitince bilişim üzerine yüksek lisans yapmayı düşünmemekte, Teknoloji benim ilgi alanıma girmiyor görüşünü bildiren katılımcıların 3 ü lisans eğitimi bitince bilişim üzerine yüksek lisans yapmayı düşünmemektedir. Tablo 10. Teknolojiye ilgi ile bilişim üzerine yüksek lisans yapma değişkenlerine ilişkin Ki Kare istatistikleri Pearson Chi-Square Likelihood Ratio Linear-by-Linear Association N of Valid Cases Chi-Square Tests Asy mp. Sig. Value df (2-sided) 4,896 a 2,086 5,305 2,070 4,610 1,032 a. 3 cells (50,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is, Perason ki-kare istatistiği 4,896 olarak hesaplanmıştır. Bu istatistiğin gözlenen anlamlık düzeyi 0,086 dir. Bu değer anlamlılık düzeyi olan 0,05 ten büyük olduğu için H 0 Red edilemez. Dolayısıysa H 0 : Teknolojiye ilgi ile bilişim üzerine yüksek lisans yapma arasında ilişki yoktur. Sonucuna varılır. Bölüm ile internet kullanım amacının ilişkili olup olmadığını araştırmak için aşağıdaki analiziler yapılmıştır. Bunun için test edilecek hipotezler şöyledir: H 0 : Bölüm ile internet kullanım amacı arasında ilişki yoktur. H 1 : : Bölüm ile internet kullanım amacı arasında ilişki vardır. Bölüm ile internet kullanım amacı ilişkin çapraz tablo aşağıdaki gibidir. Tablo 11. Bölüm ile internet kullanım amacı değişkenlerinin çapraz tablosu s8 * bolumu Crosstabulation s8 Total % within bolumu % within bolumu % within bolumu % within bolumu % within bolumu % within bolumu bolumu uluslararasi kamu ekonometri ceko istletme maliye iktisat Total ,2% 25,0% 15,4% 50,0% 12,5% 20,0% 60,0% 26,0% ,1%,0% 7,7% 16,7% 12,5%,0%,0% 8,0% ,3% 25,0% 53,8% 33,3% 62,5% 60,0% 20,0% 44,0% ,3% 25,0% 23,1%,0%,0%,0% 20,0% 16,0% ,0% 25,0%,0%,0% 12,5% 20,0%,0% 6,0% ,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Sayfa 13
16 Uluslararası ilişkiler bölümünde okuyan katılımcıların 2 si interneti araştırma yapmak, 1 i E-posta gönderip almak, 3 ü sosyalleşmek, 3 ü haber grupları ve forumları okumak, 0 ı online alışveriş yapmak için interneti kullanmaktadır. Kamu yönetimi bölümünde okuyan katılımcıların 1 i interneti araştırma yapmak, 0 ı E-posta gönderip almak, 1 i sosyalleşmek, 1 i haber grupları ve forumları okumak, 1 i de online alışveriş yapmak için interneti kullanmaktadır. Ekonometri bölümünde okuyan katılımcıların 2 si interneti araştırma yapmak, 1 i E-posta gönderip almak, 7 si sosyalleşmek, 3 ü haber grupları ve forumları okumak, 0 ı da online alışveriş yapmak için interneti kullanmaktadır. Çalışma ekonomisi bölümünde okuyan katılımcıların 3 ü interneti araştırma yapmak, 1 i E-posta gönderip almak, 2 si sosyalleşmek, 0 ı haber grupları ve forumları okumak, 0 ı da online alışveriş yapmak için interneti kullanmaktadır.işletme bölümünde okuyan katılımcıların 1 i interneti araştırma yapmak, 1 i E-posta gönderip almak, 5 i sosyalleşmek, 0 ı haber grupları ve forumları okumak, 1 i de online alışveriş yapmak için interneti kullanmaktadır.maliye bölümünde okuyan katılımcıların 1 i interneti araştırma yapmak, 0 ı E-posta gönderip almak, 3 ü sosyalleşmek, 0 ı haber grupları ve forumları okumak, 1 i de online alışveriş yapmak için interneti kullanmaktadır.iktisat bölümünde okuyan katılımcıların 3 ü interneti araştırma yapmak, 0 ı E-posta gönderip almak, 1 i sosyalleşmek, 1 i haber grupları ve forumları okumak, 0 ı da online alışveriş yapmak için interneti kullanmaktadır. Tablo 12. Bölüm ile internet kullanım amacı değişkenlerine ilişkin Ki Kare istatistikleri Pearson Chi-Square Likelihood Ratio Linear-by-Linear Association N of Valid Cases Chi-Square Tests Asy mp. Sig. Value df (2-sided) 21,336 a 24,619 24,470 24,435,848 1,357 a. 34 cells (97,1%) have expected count less than 5. The minimum expected count is, Perason ki-kare istatistiği 21,336 olarak hesaplanmıştır. Bu istatistiğin gözlenen anlamlık düzeyi 0,619 dir. Bu değer anlamlılık düzeyi olan 0,05 ten büyük olduğu için H 0 Red edilemez. Dolayısıysa H 0 : Bölüm ile internet kullanım amacı arasında ilişki yoktur. Sonucuna varılır. Bölüm ile güvenlik yazılımına sahipliğinin ilişkili olup olmadığını araştırmak için aşağıdaki analiziler yapılmıştır. Bunun için test edilecek hipotezler şöyledir: H 0 : Bölüm ile güvenlik yazılımına sahipliğin arasında ilişki yoktur. H 1 : : Bölüm ile güvenlik yazılımına sahipliğin arasında ilişki vardır. Bölüm ile güvenlik yazılımına sahipliğe ilişkin çapraz tablo aşağıdaki gibidir. Sayfa 14
17 Tablo 13. Bölüm ile güvenlik yazılımına sahiplik değişkenlerinin çapraz tablosu s6 * bolumu Crosstabulation s6 Total 1 2 % within bolumu % within bolumu % within bolumu bolumu uluslararasi kamu ekonometri ceko istletme maliye iktisat Total ,8% 100,0% 76,9% 83,3% 87,5% 60,0% 80,0% 80,0% ,2%,0% 23,1% 16,7% 12,5% 40,0% 20,0% 20,0% ,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Uluslararası ilişkiler bölümde okuyup güvenlik yazılımına sahip olan katılımcıların sayısı 7, Kamu yönetimi bölümünde okuyup güvenlik yazılımına sahip olan katılımcıların sayısı 4, Ekonometri bölümünde okuyup güvenlik yazılımına sahip olan katılımcıların sayısı 10, Çalışma ekonomisi bölümünde okuyup güvenlik yazılımına sahip olan katılımcıların sayısı 5, İşletme bölümünde okuyup güvenlik yazılımına sahip olan katılımcıların sayısı 7, Maliye bölümünde okuyup güvenlik yazılımına sahip olanların sayısı 3, İktisat bölümünde okuyup güvenlik yazılımına sahip olanların sayısı 4 dür. Uluslararası ilişkiler bölümde okuyup güvenlik yazılımına sahip olmayan katılımcıların sayısı 2, Kamu yönetimi bölümünde okuyup güvenlik yazılımına sahip olmayan katılımcıların sayısı 0, Ekonometri bölümünde okuyup güvenlik yazılımına sahip olmayan katılımcıların sayısı 3, Çalışma ekonomisi bölümünde okuyup güvenlik yazılımına sahip olmayan katılımcıların sayısı 1, İşletme bölümünde okuyup güvenlik yazılımına sahip olmayan katılımcıların sayısı 1, Maliye bölümünde okuyup güvenlik yazılımına sahip olmayanların sayısı 2, İktisat bölümünde okuyup güvenlik yazılımına sahip olmayanların sayısı 1 dir. Tablo 14. Bölüm ile internet kullanım amacı değişkenlerine ilişkin Ki Kare istatistikleri Pearson Chi-Square Likelihood Ratio Linear-by-Linear Association N of Valid Cases Chi-Square Tests Asy mp. Sig. Value df (2-sided) 2,678 a 6,848 3,291 6,772,137 1,711 a. 11 cells (78,6%) have expected count less than 5. The minimum expected count is, Perason ki-kare istatistiği 2,678 olarak hesaplanmıştır. Bu istatistiğin gözlenen anlamlık düzeyi 0,848 dir. Bu değer anlamlılık düzeyi olan 0,05 ten büyük olduğu için H 0 Red edilemez. Dolayısıysa H 0 : Bölüm ile güvenlik yazılımına sahipliğin arasında ilişki yoktur. Sonucuna varılır. Sayfa 15
18 SONUÇ: Ankete katılan 50 katılımcının 20 si Bay, 30 u ise Bayan, 12 si 20 yaşında, 10 u 21 yaşında, 10 u 19 yaşına, 7 si 18 yaşında, 4 ü 23 yaşında, 7 si de 22 yaşındadır. Katılımcıların bölüm ve gelir dağılımları sırasıyla 13 ü ekonometri bölümünden, 4 ü kamu yönetiminden, 6 sı çalışma ekonomesiden, 8 i işletme bölümünden, 5 i maliye bölümünden 5, i iktisat bölümünden 9 u da ulusalar arası ilişkiler bölümünden, 18 i 600 ile 800 TL arasında bir gelire, 17 si 800 ile 1000 TL arasında bir gelire, 9 u 600 TL altında bir gelire, 6 sı 1000 TL üstünde bir gelire sahiptir. Gelir değişkeni internete erişim sahipliği üzerinde belirleyici bir etkiye sahip değildir. Gelir ne kadar düşük olursa olsun katılımcıların internete erişimini etkilemektedir. Katılımcılardan 38 kişi %76 oranı ile internette ortalama olarak 3 saat zaman geçirmektedir. Katılımcılardan 26 kişi %52 oranı ile boş zamanları değerlendirmek adına oyun oynamaktadır. Katılımcıların 28 i %56 sı internet erişiminde Adsl altyapısını kullanmaktadır. Adsl altyapısını kullanan katılımcıların interneti en çok sosyalleşmek (Sosyal ağlar facebook, twitter vb.) üzerine kullanmaktadır. Teknolojiyi yakından takip eden katılımcıların 7 si lisans eğitimi bitince Bilişim üzerine yüksek lisans yapmayı planlamaktadır. Aynı zamanda 13 ü ise lisans eğitimi bitince Bilişim üzerine yüksek lisans yapmamayı düşünmektedir.bu Sonuçlar bize teknolojiye olan ilginin gelecek planlamasında etkili olmadığını göstermiştir. İnterneti en çok araştırma yapmak için kullanan bölümler çalışma ekonomisi ve iktisat bölümü olmuştur. Katılımcılardan 40 kişi internete ulaştığı cihazda güvenlik yazılımı kullanmaktadır. Bu sonuç bize eğitim düzeyinin internet güvenliği bilincini arttırdığını göstermektedir. Sayfa 16
2x2 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)
DetaylıYrd. Doç. Dr. Neşet Demirci, Balıkesir Üniversitesi NEF Fizik Eğitimi. Parametrik Olmayan Testler. Ki-kare (Chi-Square) Testi
Parametrik Olmayan Testler Ki-kare (Chi-Square) Testi Ki-kare (Chi-Square) Testi En iyi Uygunluk (Goodness of Fit) Ki-kare Dağılımı Bir çok önemli istatistik testi ki kare diye bilinen ihtimal dağılımı
DetaylıPazarlama Araştırması Grup Projeleri
Pazarlama Araştırması Grup Projeleri Projeler kapsamında öğrencilerden derlediğiniz 'Teknoloji Kullanım Anketi' verilerini kullanarak aşağıda istenilen testleri SPSS programını kullanarak gerçekleştiriniz.
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
DetaylıSİGARA BAĞIMLILIK ANKETİ
Araştırma, Bilgi Sistemleri, Sağlığın Geliştirilmesi ve Halk Sağlığı Şubesi SİGARA BAĞIMLILIK ANKETİ Anketi Hazırlayan: Meryem TER İstatistik: Nurgül GİRGİN 1 Statistics TOPLAM CİNSİYETİ N Valid 123 123
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
Detaylıχ 2 Testi Mühendislikte İstatistik Yöntemler Bağımsızlık Testi Homojenlik Testi Uygunluk Testi
χ Testi Mühendislikte İstatistik Yöntemler χ Testi Bağımsızlık Testi Homojenlik Testi Uygunluk Testi χ Testi Sayısal olmayan değişkenler arasındaki ilişkinin testi (Bağımsızlık) Farklı örnek kütlelerin
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
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
DetaylıGSM Operatörlerine Yönelik Müşteri Memnuniyet Araştırması
Çukurova Üniversitesi İİBF Dergisi Cilt:18. Sayı:1. Haziran 2014 ss.45-63 GSM Operatörlerine Yönelik Müşteri Memnuniyet Araştırması Customer Satisfaction Survey Intended GSM Operators Ediz ATMACA 1 Medine
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
DetaylıÇoğu araştırmada seçilen örnekler araştırmanın yapısı gereği birbirinden bağımsız olmayabilir.
Bağımlı Örneklerde Ki-Kare testi -- Mc Nemar Testi Çoğu araştırmada seçilen örnekler araştırmanın yapısı gereği birbirinden bağımsız olmayabilir. Örnek: Sigara içmeyle ilgili bir çalışmada, kişilere sigarayı
DetaylıKalitatif Veri. 1. Kalitatif random değişkenler sınıflanabilen yanıtlar vermektedir. Örnek: cinsiyet (Erkek, Kız)
Kalitatif Veri 1. Kalitatif random değişkenler sınıflanabilen yanıtlar vermektedir. Örnek: cinsiyet (Erkek, Kız). Ölçüm kategorideki veri sayısını yansıtır 3. Nominal yada Ordinal ölçek Multinomial Deneyler
DetaylıSiirt Üniversitesi Eğitim Fakültesi. Yrd. Doç. Dr. H. Coşkun ÇELİK Arş. Gör. Barış MERCİMEK
Siirt Üniversitesi Eğitim Fakültesi Yrd. Doç. Dr. H. Coşkun ÇELİK Arş. Gör. Barış MERCİMEK EYLÜL-2013 Temel olarak bir bilgisayar, çeşitli donanım parçalarını bir araya getirip uygun bir çalışma platformunu
DetaylıBASIN BÜLTENİ. Araştırmanın Künyesi: Yeni Jenerasyon Teknolojik Cihaz Tercihleri...
Tarih: 12 Haziran 2012 Daha fazla bilgi için Nurgül Usta Genel Md. Yardımcısı Tel: 0212 349 48 50 E mail:nurgul.usta@dorinsight.com BASIN BÜLTENİ Hitay Yatırım Holding firmalarından Türkiye nin en büyük
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
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
DetaylıİSTATİSTİK II. Hipotez Testleri 1
İSTATİSTİK II Hipotez Testleri 1 1 Hipotez Testleri 1 1. Hipotez Testlerinin Esasları 2. Ortalama ile ilgili bir iddianın testi: Büyük örnekler 3. Ortalama ile ilgili bir iddianın testi: Küçük örnekler
DetaylıĐŞLE 544 ĐSTATĐSTĐK ARA SINAV 11 Mayıs 2006
ĐŞLE 5 ĐSTATĐSTĐK ARA SINAV Mayıs 00 Adı Soyadı: No: [0 puan] -Bir Üniversitede okutulan derslerin öğrenciler tarafından değerlendirilmesi amacı ile hazırlanan bir anket formundaki sorulardan biri: Aldığınız
DetaylıKi- Kare Testi ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ İYİ UYUM TESTİ Prof.Dr. Nihal ERGİNEL
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ İYİ UYUM TESTİ Prof.Dr. Nihal ERGİNEL İYİ UYUM TESTİ Rassal değişkenin olasılık yoğunluk fonksiyonunun ve parametresinin bilinmediği, ancak belirli
DetaylıE-DEVLET ve E-TİCARET IT 515
E-DEVLET ve E-TİCARET 280 2006-2010 BİLGİ TOPLUMU STRATEJİSİ TEMEL EKSENLER 1. Sosyal Dönüşüm 2. Bilgi ve İletişim Teknolojilerinin İş Dünyasına Nüfuzu Eylem ana temaları: Devlet ile İş Yapma Kolaylıklarının
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
DetaylıONDOKUZ MAYIS ÜNİVERSİTESİ. VERİ TOPLAMA ve ANALİZ BİRİMİ. Bilgi İşlem Daire Başkanlığı Anket Sonuçları
ONDOKUZ MAYIS ÜNİVERSİTESİ VERİ TOPLAMA ve ANALİZ BİRİMİ Bilgi İşlem Daire Başkanlığı Anket Sonuçları Ankete toplam 262 kişi katılmıştır. 262 kişinin 209 u öğrenci, 53 tanesi ise personeldir. Katılımın
DetaylıTaşınabilir Teknolojiler
Taşınabilir Teknolojiler Nelerdir? Akıllı cep telefonları Dizüstü bilgisayarlar Tablet PC ler Giyilebilir teknolojiler Akıllı cep telefonları Fotoğraf makinesi, video kamera, sesli ve görüntülü ortam oynatıcılar,
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
DetaylıÜniversite Öğrencilerinin Sosyal Ağ Bilgi Güvenlik Farkındalıkları
Üniversite Öğrencilerinin Sosyal Ağ Bilgi Güvenlik Farkındalıkları M. Emre SEZGİN, Ozan ŞENKAL Çukurova Üniversitesi Eğitim Fakültesi BÖTE Sosyal Ağlar-I Yaşamakta olduğumuz yüzyılda ortaya çıkan en önemli
DetaylıBİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ İÇİN İŞLETME İSTATİSTİĞİ
SAKARYA ÜNİVERSİTESİ BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ İÇİN İŞLETME İSTATİSTİĞİ Hafta 13 Yrd. Doç. Dr. Halil İbrahim CEBECİ Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Sakarya Üniversitesi ne aittir. "Uzaktan
DetaylıSiirt Üniversitesi Eğitim Fakültesi. Yrd. Doç. Dr. H. Coşkun ÇELİK Arş. Gör. Barış MERCİMEK
Siirt Üniversitesi Eğitim Fakültesi Yrd. Doç. Dr. H. Coşkun ÇELİK Arş. Gör. Barış MERCİMEK EYLÜL-2013 Bilgisayar, uzun ve çok karmaşık hesapları bile büyük bir hızla yapabilen, mantıksal (lojik) bağlantılara
DetaylıTÜRKİYE DE VE DÜNYA DA GELİŞEN BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ
TÜRKİYE DE VE DÜNYA DA GELİŞEN BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ Dr. Mehmet SEZGİN 19 Ekim 2012 ANTALYA Günümüz insanları, insanoğlunun binlerce yıllık birikimini bilişim teknolojileri sayesinde cebinde taşıyor 2
DetaylıDiyarbakır da Anayasa Değişiklik Paketi ve Referandum Algısı. 10 Ağustos 2010 Diyarbakır
Diyarbakır da Anayasa Değişiklik Paketi ve Referandum Algısı 10 Ağustos 2010 Diyarbakır 2 DİYARBAKIR DA ANAYASA DEĞİŞİKLİK PAKETİ VE REFERANDUM ALGISI 10 Ağustos 2010 Doç. Dr. Behçet Oral Doç. Dr. İlhan
DetaylıT.C. Ankara Üniversitesi. Elmadağ Meslek Yüksek Okulu. Bilgisayar Programcılığı Programı
T.C. Ankara Üniversitesi Elmadağ Meslek Yüksek Okulu Bilgisayar Programcılığı Programı Ankara Üniversitesi Elmadağ Meslek Yüksek Okulu Öğrencileri Neden Facebook, Twitter Tarzı Sosyal Paylaşım Sitelerine
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
DetaylıMobil İnternet Kullanımı ve 3G Araştırması Temmuz 2009
Mobil İnternet Kullanımı ve 3G Araştırması Temmuz 2009 www.webrazzi.com 2/16 Rapor Hakkında Bu araştırma Türkiyeʼde mobil internet kullanımı ve 3Gʼnin bilinirliğini ölçmek amacıyla Webrazzi okuyucuları
DetaylıTÜRKİYE DE İŞ DÜNYASINDA ÇALIŞANLAR SOSYAL MEDYAYI NASIL KULLANIYOR?
Haziran 2010 SOSYAL MEDYA ARAŞTIRMASI: TÜRKİYE DE İŞ DÜNYASINDA ÇALIŞANLAR SOSYAL MEDYAYI NASIL KULLANIYOR? Proje Koordinatörleri: İndeks Araştırma Ekibi Simge Şahin, İstanbul Bilgi Üniversitesi Giriş:
DetaylıANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ İYİ UYUM TESTİ Prof.Dr. Nihal ERGİNEL
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ İYİ UYUM TESTİ Prof.Dr. Nihal ERGİNEL İYİ UYUM TESTİ Rassal değişkenin olasılık yoğunluk fonksiyonunun ve parametresinin bilinmediği, ancak belirli
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık -II Prof. Dr. İrfan KAYMAZ İki Ortalama Farkının Güven Aralığı Anakütle Varyansı Biliniyorsa İki ortalama arasındaki farkın dağılımına ilişkin Z değişkeni: Güven aralığı ifadesinde
DetaylıBİLGİ TEKNOLOJİSİNİN TEMEL KAVRAMLARI. 1-Bilgisayar, donanım ve yazılım kavramları 2-Bilgisayar çeşitleri 3-Bilgisayarlar arsındaki farklılıklar
BİLGİ TEKNOLOJİSİNİN TEMEL KAVRAMLARI 1-Bilgisayar, donanım ve yazılım kavramları 2-Bilgisayar çeşitleri 3-Bilgisayarlar arsındaki farklılıklar Yılmaz DEMİR BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ ÖĞRETMENİ Ünitelerimiz
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
DetaylıBASIN BÜLTENİ. Reklamlarda Seçicilik...
BASIN BÜLTENİ Hitay Yatırım Holding firmalarından Türkiye nin en büyük online araştırma şirketi DORinsight tarafından yapılan İnternet ve Cep Telefonu Reklamları Araştırması tamamlandı. Araştırmada internet
DetaylıİSTATİSTİK 2. Hipotez Testi 21/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI. aysecagli@beykent.edu.tr
İSTATİSTİK 2 Hipotez Testi 21/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI aysecagli@beykent.edu.tr 1 Güven aralığı ve Hipotez testi Güven aralığı µ? µ? Veriler, bir değer aralığında hangi değeri gösteriyor? (Parametrenin gerçek
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.
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
Detaylıİnteraktif Türkler 2009 İnteraktif Mecra Kullanım Araştırması
İnteraktif Türkler 2009 İnteraktif Mecra Kullanım Araştırması Türkiye nin ilk ve öncü dijital ajansı adinteractive in Türk internet kullanıcısının davranış alışkanlıklarına ışık tuttuğu araştırması İnteraktif
DetaylıGENÇ TÜRK MİLLİYETÇİLERİ NİN SİYASETTEN BEKLENTİLERİ ANKETİNİN RAPORU
GENÇ TÜRK MİLLİYETÇİLERİ NİN SİYASETTEN BEKLENTİLERİ ANKETİNİN RAPORU Burçin ÖNER Selim UYSAL 30 NİSAN 2017 GENÇ TÜRK MİLLİYETÇİLERİ NİN SİYASETTEN BEKLENTİLERİ ANKETİNİN RAPORU GİRİŞ: 19 Nisan 2017 tarihinde,
DetaylıEME Sistem Simülasyonu. Girdi Analizi Prosedürü. Olasılık Çizgesi. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Dağılıma İyi Uyum Testleri Ders 10
EME 35 Girdi Analizi Prosedürü Sistem Simülasyonu Modellenecek sistemi (prosesi) dokümante et Veri toplamak için bir plan geliştir Veri topla Verilerin grafiksel ve istatistiksel analizini yap Dağılıma
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 İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER
PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER Prof. Dr. Ali ŞEN 1 Tek Örneklem İşaret Testi İşaret Testi parametrik olmayan prosedürler içinde en eski olanıdır. Analiz yapılırken serideki verileri artı ve
DetaylıBÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI
1 BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI 'Student t dağılımı' ya da kısaca 't dağılımı'; normal dağılım ve Z dağılımının da içerisinde bulunduğu 'sürekli olasılık dağılımları' ailesinde yer alan dağılımlardan bir
DetaylıTEMEL BİLGİ TEKNOLOJİLERİ KULLANIMI. Bilgisayar I ve Bilgi İletişim Teknolojileri Dersi Öğr.Gör. Günay TEMUR
TEMEL BİLGİ TEKNOLOJİLERİ KULLANIMI Bilgisayar I ve Bilgi İletişim Teknolojileri Dersi Öğr.Gör. Günay TEMUR BİLGİSAYARIN TANIMI VE TARİHÇESİ Bilgisayar, kullanıcıdan aldığı verilerle mantıksal ve aritmetiksel
DetaylıÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ
ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ TEMEL KAVRAMLAR PARAMETRE: Populasyonun sayısal açıklayıcı bir ölçüsüdür ve anakütledeki tüm elemanlar dikkate alınarak hesaplanabilir. Ana kütledeki
DetaylıTemel Bilgisayar (Basic Computer) Yazılım (Software)
Temel Bilgisayar (Basic Computer) Yazılım (Software) Yazılım (Software) Eğitim TV - egitimtv.biz - facebook.com/egitimtv 2 Yazılım Daha önce de bahsettiğimiz gibi; yazılım, bilgisayar üzerinde çalışan
DetaylıTüm toplum kesimlerinin ve bireylerin BİT e erişerek ve bu teknolojileri yetkin biçimde kullanarak bahse konu sürece katkı yapması, ülkelerin bilgi
1 2 Tüm toplum kesimlerinin ve bireylerin BİT e erişerek ve bu teknolojileri yetkin biçimde kullanarak bahse konu sürece katkı yapması, ülkelerin bilgi toplumu ve e- devlet hedeflerinin gerçekleştirilmesi
DetaylıÖğretmenlerin Eğitimde Bilgi ve İletişim Teknolojilerini Kullanma Konusundaki Yeterlilik Algılarına İlişkin Bir Değerlendirme
Öğretmenlerin Eğitimde Bilgi ve İletişim Teknolojilerini Kullanma Konusundaki Yeterlilik Algılarına İlişkin Bir Değerlendirme Fatma Kübra ÇELEN & Prof. Dr. Süleyman Sadi SEFEROĞLU Hacettepe Üniversitesi
DetaylıEricsson Consumer Lab - 2008 / Türkiye Sonuçları
Ericsson Consumer Lab Türkiye Raporu 2008 Yiğit Kulabaş Ericsson Türkiye Genel Müdür Yardımcısı Ericsson Consumer Lab Pazar Araştırması ve Tahminleri 2008 Araştırmaları Ülke: Görüşme Sayısı: Seçki: Arjantin
Detaylıistatistik El 10 1_ ve 2_ sorular a Ş3 gldakl bilgilere göre Al 4 Bl 6 cı 7 Dl 8 Al 5 B) 12 CL 27 D) 28 E) 35 2Q 10 BS 4200-A
2Q 10 BS 4200- İstatistik sorulannın cevap l anmasında gerekli olabilecek tablolar ve f ormüller bu kita p ç ığın sonunda ver-ilmiştir. 1_ ve 2_ sorular a Ş3 gldakl bilgilere göre cevaplandırılacaktır
Detaylı4 Sakarya Üniversitesi Eğitim Fakültesi Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Bölümü
İNTERNET DESTEKLİ MATERYAL GELİŞTİRME DERSİ ALAN ÖĞRENCİLERİN İNTERNETİ KULLANMA DURUMLARI Doç.Dr. Aytekin İŞMAN 1 Yrd.Doç.Dr. Çetin BAYTEKİN 2 Arş.Gör. Mübin KIYICI 3 Arş.Gör. M.Barış HORZUM 4 Özet: Bilgisayar
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
DetaylıWEB ARAÇLARI VE UZAKTAN EĞİTİM CEIT357-4.HAFTA
WEB ARAÇLARI VE UZAKTAN EĞİTİM CEIT357-4.HAFTA 1 Giriş Bu bölümümde günümüzde en çok kullanılan Web araçları tanıtılacak ve anlatılacaktır.bunların eğitimde, özellikle uzaktan eğitimde nasıl kullanıldığından
DetaylıHİPOTEZ TESTLERİ. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN
HİPOTEZ TESTLERİ Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN Hipotez Nedir? HİPOTEZ: parametre hakkındaki bir inanıştır. Parametre hakkındaki inanışı test etmek için hipotez testi yapılır. Hipotez testleri sayesinde örneklemden
DetaylıİKİNCİ KISIM İNTERNET KULLANIMININ BİREYSEL VE TOPLUMSAL BOYUTU
451 İKİNCİ KISIM İNTERNET KULLANIMININ BİREYSEL VE TOPLUMSAL BOYUTU BİRİNCİ BÖLÜM TÜRKİYE DE İNTERNET KULLANIMI 1.1. KULLANICI PROFİLLERİ VE KULLANIM ŞEKİLLERİ Son yıllarda bilgi teknolojilerindeki hızlı
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
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
DetaylıÜNİVERSİTE ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARILARI ÜZERİNE ETKİ EDEN BAZI FAKTÖRLERİN ARAŞTIRILMASI (MUĞLA ÜNİVERSİTESİ İ.İ.B.F ÖRNEĞİ) ÖZET ABSTRACT
Muğla Üniversitesi SBE Dergisi Güz 2001 Sayı 5 ÜNİVERSİTE ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARILARI ÜZERİNE ETKİ EDEN BAZI FAKTÖRLERİN ARAŞTIRILMASI (MUĞLA ÜNİVERSİTESİ İ.İ.B.F ÖRNEĞİ) ÖZET Erdoğan GAVCAR * Meltem ÜLKÜ
DetaylıHipotez Testleri. Mühendislikte İstatistik Yöntemler
Hipotez Testleri Mühendislikte İstatistik Yöntemler Hipotez Testleri Parametrik Testler ( z ve t testleri) Parametrik Olmayan Testler (χ 2 Testi) Hipotez Testleri Ana Kütle β( µ, σ ) Örnek Kütle b ( µ
DetaylıTURKCELL SIR BAŞLIK ALANI. Çağatay AYNUR Turkcell Kurumsal Satış Direktörü
BAŞLIK ALANI Çağatay AYNUR Turkcell Kurumsal Satış Direktörü Her Yerden Ulaşılabilir Servislerle Yeni Bir Dünya TARIM Mobil Cihazlar Başrolde (Milyon Adet) 1.500 1.000 500 Akıllı Telefonlar Tabletler Bilgisayar
DetaylıÖZEL ÜMRANİYE İRFAN ANADOLU LİSESİ 2012-2013 EĞİTİM ÖĞRETİM YILI VELİ BÜLTENİ
ÖZEL ÜMRANİYE İRFAN ANADOLU LİSESİ 2012-2013 EĞİTİM ÖĞRETİM YILI VELİ BÜLTENİ Kasım 2012 www.irfankoleji.com Sayfa 1 / 5 GENCİN TEKNOLOJİYLE İMTİHANI Gençler Dile Geldi adında İntel in düzenlemiş olduğu
DetaylıÜNİVERSİTE ÖĞRENCİLERİNİN EKONOMİK KALKINMA ALGILARININ ANALİZİ
ÜNİVERSİTE ÖĞRENCİLERİNİN EKONOMİK KALKINMA ALGILARININ ANALİZİ 1 2 ÖZ: Ekonomik kalkınma tarih boyunca bütün toplumlarda önemli olmuştur. Kalkınma iktisadının gelişme süreci içerisinde ortaya çıkan kavramlar
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
DetaylıTürkiye de Kişilerin İnternet Kullanımları Ne Şekilde Değişiyor? İnternet Kullanıcıları Üzerine Bir Değerlendirme
Türkiye de Kişilerin İnternet Kullanımları Ne Şekilde Değişiyor? İnternet Kullanıcıları Üzerine Bir Değerlendirme Ü. Barış Urhan Araştırmacı İrem Kızılca Araştırmacı TEPAV Değerlendirme Notu Şubat 2011
Detaylıİnternet bağlantısı. Geçerli var mı? yüzde Evet 635 72,5 75,2 Hayır 209 23,9 24,8 Toplam 844 96,3 100,0 Cevapsız 32 3,7 Toplam 876 100,0
Afyonkarahisar Mermer Sektöründe İnternet Kullanımı Yrd. Doç. Dr. İsmail Hakkı NAKİLCİOĞLU AKÜ Güzel Sanatlar Fakültesi / Sinema-TV Bölümü ü Mermer Sektörü ve Bilişim i Çalıştayı 31 Ocak - 15 Şubat 2009
Detaylıİçindekiler. Pazarlama Araştırmalarının Önemi
İçindekiler Birinci Bölüm Pazarlama Araştırmalarının Önemi 1.1. PAZARLAMA ARAŞTIRMALARININ TANIMI VE ÖNEMİ... 1 1.2. PAZARLAMA ARAŞTIRMASI İŞLEVİNİN İŞLETME ORGANİZASYONU İÇİNDEKİ YERİ... 5 1.3. PAZARLAMA
DetaylıÖĞRENCİ MEMNUNİYET ANKETİ. Betimsel ve Çıkarımsal İstatistikleri
ÖĞRENCİ MEMNUNİYET ANKETİ Betimsel ve Çıkarımsal İstatistikleri 2017 Tablo 1. Ankete katılan öğrencilerin cinsiyetleri bakımından frekans ve yüzdeleri Cinsiyet N % Kız 1803 30,5 Erkek 4020 67,9 Boş bırakılmış
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
DetaylıİSTATİSTİK VE OLASILIK SORULARI
İSTATİSTİK VE OLASILIK SORULARI SORU 1 Meryem, 7 arkadaşı ile bir voleybol maçına katılmayı planlamaktadır. Davet ettiği arkadaşlarından herhangi bir tanesinin EVET deme olasılığı 0,8 ise, en az 3 arkadaşının
DetaylıBilişim Teknolojileri
Bilişim Teknolojileri Dünyada İnternet Kullanımı 2 milyardan fazla kişi internet kullanıyor. 1 milyardan fazla kişi sosyal ağ sitelerine üye. 5 milyardan fazla cep telefonu kullanıcısı var. Türkiye de
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
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
Detaylıİnternet Teknolojisi. İnternet Teknolojisi. Bilgisayar-II - 4. Hafta. Öğrt. Gör. Alper ASLAN 1. Öğrt. Gör. Alper Aslan. İnternet Nedir?
İnternet Teknolojisi Öğrt. Gör. Alper Aslan ENF102 Bilgisayar - II İnternet Teknolojisi İnternet Nedir? İnternet Kime Aittir İnternet in Türkiye deki Gelişimi İnternet in Türkiye de Kullanımı Yakın Gelecekte
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
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
DetaylıEME 3105 SİSTEM SİMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9
EME 3105 1 Girdi Analizi Prosedürü SİSTEM SİMÜLASYONU Modellenecek sistemi (prosesi) dokümante et Veri toplamak için bir plan geliştir Veri topla Verilerin grafiksel ve istatistiksel analizini yap Girdi
Detaylı(ki-kare) analizi ( Tablo 1. Araştırmaya Katılanların Çalıştıkları Okul Türüne Göre Dağılımı. Sayı % 1259 65,6 659 34,4 1918 100,0
ÖĞRENME ORTAMLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ ARAŞTIRMASI Eğitimin kalitesi, öğrenme ortamlarının kalitesiyle doğru orantılıdır. Nitelikli öğrencilerin yetişmesi için nitelikli öğretmenlerin yanında öğrenme ortamlarının
DetaylıSOSYAL MEDYADA EĞİTİM UYGULAMALARI. Yasin YÜKSEL
SOSYAL MEDYADA EĞİTİM UYGULAMALARI Yasin YÜKSEL Araştırma konusu: Sosyal medyanın -özellikle yüksek öğretimde olmak üzere- eğitime katkısını, bu konuda yapılan araştırmaları, istatistikleri ve uygulamaları
DetaylıGeleceği şimdiden planlayın.. SEÇİME DOĞRU. efgarastirma.com EfG.Arastirma EfG_Arastirma EfG.Arastirma
Giriş Seçime Doğru Araştırması, Denizli il merkezi ve çevre ilçelerde ikamet etmekte olan vatandaşlarla görüşülerek gerçekleştirilmiştir. Araştırma kapsamında; Pamukkale ilçesinde 411 kişi, Merkezefendi
DetaylıÇALIŞMA EKONOMİSİ VE ENDÜSTRİ İLİŞKİLERİ BÖLÜMÜ ESKİ MÜFREDAT SINIF DERSLERİNİN BİRLEŞTİRİLMESİ. DERSİ ALAN ÖĞRENCİ SAYISI Gündüz Gece
ÇALIŞMA EKONOMİSİ VE ENDÜSTRİ İLİŞKİLERİ BÖLÜMÜ ESKİ MÜFREDAT 1-2-3. SINIF DERSLERİNİN BİRLEŞTİRİLMESİ DERSİN Mikro iktisada giriş 1.Sınıf 1 7 Mikro İktisat I Ekonometri Matematik I 1.Sınıf - 5 Matematik
DetaylıK BAĞIMSIZ ÖRNEKLEM HİPOTEZ TESTLERİ
K BAĞIMSIZ ÖRNEKLEM HİPOTEZ TESTLERİ Yrd.Doç.Dr. Selçuk Korkmaz Trakya Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Turcosa Analitik Çözümlemeler selcukorkmaz@gmail.com TÜRKİYE EKMUD BİYOİSTATİSTİK
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
DetaylıDijital Yurttaşlık ve Güvenlik
Dijital Yurttaşlık ve Güvenlik 1 1 Internet ve akıllı telefon kullanımında özellikle gelişen ülkelrdeki büyük artış Değişen dijital ortam Internet erişimi pek çok fırsatı getiriyor ama bazı riskler de
DetaylıYazılım/Donanım Farkı
Yazılım Nedir? Bilgisayarın kullanılmasını sağlayan her türlü programa ise yazılım adı verilir. Örneğin resim yapmamızı sağlayan Paint, internete girmemizi sağlayan Chrome gibi.. Yazılım/Donanım Farkı
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
DetaylıTablo 41. 2011 Yılında İstatistiki Bölge Birimleri Sınıflaması Düzey-1 e göre Bireylerin Bilgisayar ve İnternet Kullanım Oranı
1.9 Hanehalklarında Bilişim Teknolojileri Kullanımı Hanehalkı Bilişim Teknolojileri Kullanım Araştırması sonuçlarına göre, 2011 yılında Türkiye genelinde internete erişim imkânı olan hanehalkı oranı %42,9
DetaylıBilişim Teknolojileri Temelleri 2011
Bölüm 1 Bilişim Teknolojileri Temelleri 2011 Dijital Dünyada Yaşamak Hedefler Bilgisayar kullanabilmenin günümüzde başarılı olmak için neden son derece önemli olduğu Bilgisayar sözcüğünün tanımlanması
Detaylıçözümlemesi; beklenen değer ile gözlenen değer arasındaki farkın araştırılması için kullanılır.(aralarındaki fark anlamlı mı?)
BÖLÜM 5. (Kİ-KARE) ÇÖZÜMLEMESİ çözümlemesi; beklenen değer ile gözlenen değer arasındaki farkın araştırılması için kullanılır.(aralarındaki fark anlamlı mı?) Örneğin; Bir para atma deneyinde olasılıkla
DetaylıVeri Toplama, Verilerin Özetlenmesi ve Düzenlenmesi. BBY 606 Araştırma Yöntemleri
Veri Toplama, Verilerin Özetlenmesi ve Düzenlenmesi BBY 606 Araştırma Yöntemleri 1 SPSS in açılması 2 SPSS programı 3 Veri giriş ekranı 4 Değişken giriş ekranı 5 Veri toplama Kayıtlardan yararlanarak Örneğin
Detaylıİşletme Bilgi Yönetimi. Doç. Dr. Serkan ADA
İşletme Bilgi Yönetimi Doç. Dr. Serkan ADA Bilgi Toplanmış, organize edilmiş, yorumlanmış ve belli bir yöntemle etkin karar vermeyi gerçekleştirmek amacıyla ilgili birime sevkedilmiş, belirli bir amaç
DetaylıTRAKYA ÜNİVERSİTESİ İİBF ÖĞRENCİLERİNİN EKONOMİK KALKINMA *, ** FARKINDALIKLARININ ANALİZİ
Karadeniz Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Sosyal Bilimler Dergisi, Yıl: 7 Sayı: 14 / Aralık 2017 TRAKYA ÜNİVERSİTESİ İİBF ÖĞRENCİLERİNİN EKONOMİK KALKINMA *, ** FARKINDALIKLARININ ANALİZİ
DetaylıBiyoistatistik. Uygulama 1
Biyoistatistik Uygulama 1 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi,Tıp Fakültesi,Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim A.D. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 DİŞ MACUNU-TEMDİŞ TEMPA Temizlik
DetaylıBÖLÜM 10 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ
İÇİNDEKİLER BÖLÜM 10 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ I. ÖRNEKLEME... 1 II. ÖRNEKLEMENİN SAFHALARI... 2 III. ÖRNEK ALMA YÖNTEMLERİ 5 A. RASYONEL ÖRNEK ALMA... 5 B. TESADÜFİ ÖRNEK ALMA... 6 C. KADEMELİ ÖRNEK ALMA...
DetaylıEğitimde Teknoloji Kullanımı
Eğitimde Teknoloji Kullanımı Durum Tespiti Uluslararası standartlar MEB in öğretmen yeterlikleri Günümüz öğrenenleri Sınıf ortamı Durum Tespiti: MEB Öğretmen Yeterlikleri 2006 yılında oluşturulan Öğretmenlik
Detaylı