DERS 10 Verilerin Değerlendirilmesi için bilgisayar destekli ölçme ve değerlendirme programları

Evren Örneklem

Evren Evren: Araştırma sonuçlarının genellenmek istendiği elemanlar bütünüdür. Araştırma, sonuçlarının genellenebilirliği arttıkça değer kazanır. Bilim, genellenebilirliği olan bilgiler bütünüdür. O halde, evreni geniş tutmak gerekir. Ancak, evren büyüdükçe soyutlaşır; ona ulaşmak güçleşir.

Çalışma Evreni Evren, belli değişkenlere göre sınırlandırılabilir. Bu şekilde sınırlandırılan evrene: Çalışma Evreni denir. Çalışma evreni, ulaşılabilen evrendir. Araştırmacının ya doğrudan gözleyerek ya da ondan seçilmiş bir örnek küme üzerinde yapılan gözlemlerden yararlanarak hakkında görüş bildirebileceği evrendir. Sonuçlar, ancak bu sınırlı evrene genellenebilir.

Çalışma Evreni Örnek: Bir araştırmada evren, genel olarak insanlar olduğu halde, başka araştırmalarda belli yaştaki, belli cinsiyetteki, belli yerleşim merkezlerindeki insanlar olabilir. Çalışma evreni daha çok küçük gruplar üzerinde yürütülen deneysel çalışmalarda kullanılır. Burada ayrıca bir örneklem alınma yoluna gidilmez.

Örneklem Örneklem: Belli bir evrenden, belli kurallara göre seçilmiş ve seçildiği evreni temsil yeterliliği kabul edilen küçük kümedir. Buradan alınan sonuçlar, ilgili evrene genellenir.

Örneklem türleri Eleman Örnekleme Oransız eleman örnekleme Oranlı eleman örnekleme Küme Örnekleme Oransız küme örnekleme Oranlı küme örnekleme

Eleman Örnekleme Oransız

Eleman Örnekleme Oranlı

Oransız eleman örnekleme Kamuoyu yoklaması için yüz bin nüfuslu bir kentten (evren) rastgele bin kişinin seçilmesi ve sadece onların görüşlerine başvurulması Oransız eleman örneklemedir.

Oranlı eleman örnekleme Yüzbin nüfuslu kent Kamuoyu yoklama sonuçlarını etkileyebilecek özellikler açısından alt evrenlere ayrılır. Bu alt evrenlerdeki eleman sayısına bağlı olarak belli oranlarda eleman seçimi yapılır. Gerek duyulursa alt evrenlerinde de içinde başka alt evrenler oluşturulabilir.

Oranlı eleman örnekleme Örneğimizde yüzbin nüfuslu kent sosyo-ekonomik gelişim düzeylerine göre üç alt evrenlere ayrılır. Seçeceğimiz bin kişinin alt evrenlere dağılımı şu şelkilde bulunabilir: Üst sosyo-ekonomik düzey=10.000 100 Orta sosyo-ekonomik düzey=30.000 300 Alt sosyo-ekonomik düzey=60.000 600 % 10 u

1. Basit Olasılıklı ( Rastgele ) Örnekleme Evrenden araştırmaya katılımcıların rastgele yöntemle seçildiği örneklem türüne basit olasılıklı örnekleme denir. Bu yöntemi diğerlerinden ayıran en önemli özellik katılımcıların araştırma sürecine katılma şanslarının eşit olması. Bu yöntem ile örneklem alınabilmesi için, örneklem alınacak evren birimlerinin araştırma konusu ile ilgili özelliklerinin homojen olması gerekmektedir. 13

Yöntemin Yararlı Yönleri Evrendeki her elemanın eşit seçilme şansı vardır Evren çok büyük ve karmaşık değilse seçme işlemi kolaydır Bu yöntemle yapılan örneklemede istatistiksel işlemler ağırlıksız olarak yapıldığı için değerlendirme işlemi de kolay olur. Yöntemin Sakıncalı Yönleri Evren çok büyükse evreni listelemek ve seçmek güçtür. İncelenen özellik evrendeki elemanların bazı özelliklerine göre değişiklik gösterebilir. Örnekleme seçilecek bireyler çok geniş bir bölgede dağınık bir şekilde yerleşmiş olabilirler. 15

2. İki Aşamalı Rastgele Örnekleme Bu tür örneklemede evrenden birden fazla grup gelişigüzel seçilir ve daha sonrada gruplardaki bireyler yine basit rastgele seçilir. 16

3. Küme Örneklemesi Evren hacmi çok büyük ve birimler geniş bir coğrafi alana yayılmış olduğunda örneklem evrendeki birimlerden rastgele seçim yöntemi yaparak değil de, bu birimlerden oluşturulan gruplardan rastgele seçim yapmak suretiyle oluşturulması daha etkili olabilir. Bu durumda kümelere göre örnekleme yöntemini uygulamak faydalı olur. Çünkü basit rastgele örnekleme yöntemini uygulamak pratik olmaz, sistematik örnekleme yöntemini uygulamak için uygun çerçeve bulmak veya çerçeve hazırlamak çok zaman alır ve masraflı olur. 17

Küme Örnekleme Birimlerin değil, grupların rassal olarak seçildiği örnekleme türüdür. - Evren hacminin çok büyük olması Örnekleme - Birimlerin geniş bir coğrafi alana yayılmış olması - Birimlerle ilgili güncel bir çerçevenin bulunmaması durumları için uygundur. 18

4. Alan Örneklemesi Kümelerin oluşturulması coğrafi alanlarda yapılırsa buna Alan Örneklemesi denmektedir. Bir araştırma evreni bir ülkeyi kapsıyorsa, önce coğrafi bölgelere ayrılır. Bunların içinden belli oranda bölge seçilir. Seçilen her bölgede belli oranda kent, bu kentlerden belli oranda yerleşim birimi, yerleşim birimlerinden belli oranda konut sayısı seçilir. Bu konutlarda görüşülecek kişilere ulaşılır. Böylece aşamalı olarak kümeler genelden özele doğru oluşturulmuş olur. 19

5. Sistematik örnekleme Örneklem seçim işlemlerinin kolay olması nedeniyle özellikle evren büyük olduğunda kullanılan bir örnekleme yöntemidir Bu örneklem türü içerisinde belirli bir sistematiğe dayalı olarak ve çalışma evreninden belirli aralıklarla atlayarak belirlenen sayıda birim seçilir. 20

6. Tabakalı Örnekleme Bu örneklem daha yüksek temsil yeteneği olan bir olasılıklı örneklemedir. Basit olasılıklı örneklemeye göre, daha küçük bir örnek ve daha düşük bir maliyetle çok daha yüksek bir temsil düzeyine ulaşma olanağı sağlayan bir tekniktir. 22

Tabakalı örnekleme, sınırları belirlenmiş bir evrende alt tabakalar veya alt birim gruplarının var olduğu durumlarda kullanılır. Burada önemli olan, evren içindeki alt tabakaların varlığından yola çıkarak evren üzerinde çalışmaktır. 23

Tabakalı Örnekleme Oranlı Tabakalı Orantısız Tabakalı Örnekleme Belli Oranlara Göre Bu örnekleme tekniğinde evren kendi içinde anlamlı tabakalara ayrılır ve her tabakadan belli bir oranla birim alınır. Örneklem oluşturma ise iki şekilde yapılır. Tabakaların Evrendeki Ağırlıklarına Göre Burada ise her tabakadan evren içindeki oransal yerine bakmaksızın eşit sayıda örnek alma söz konusudur. Her tabakanın evrendeki ağırlığının hesaplanması ve buna göre eleman sayılarının belirlenmesi biçiminde olur. Bunun için tabakadaki birim sayısı evrendeki birim sayısına bölünür. 24

Küme Örnekleme X + - + -X ++ X -+ + X + - + -X -- + X + + X + - + - - X X + XX -- + + + + X ++- + XX -- + X + -- X - - + -+ Oransız

Küme Örnekleme X + - + -X X + - + - - X + - + -X X - - + -+ X ++- + XX -- + X + + -- + + + + ++ X -+ + X X + XX -- + X + -- Oranlı

Oransız Küme Örnekleme Malatya ilindeki ilköğretim öğrencilerinin internet kullanım alışkanlıklarını belirlemek amacıyla bir araştırma planlansın. Burada her ilköğretim okulu bir küme kabul edilir. İldeki tüm ilköğretim okulları listesinden rastgele yeterli sayıda (Minimum % 10) okul örnekleme alınır. Veriler, bu okullardaki öğrencilerden toplanır. Sonuçlar ildeki tüm ilköğretim okullarına genellenir.

Oranlı Küme Örnekleme İnternet kullanımının sosyo-ekonomik düzeylerle ilgili olduğu düşünülürse; seçim yapılmadan önce bu açıdan okullar alt evrenlere ayrılır ve alt evrenlerden belli oranda okul yine rastgele örneklem grubu olarak seçilir.

Bir test istatistiğinin belirlenmesi gerekiyor. Örneklem istatistiğinin dağılımının önceden bilinmesi gerekiyor. Eğer önceden biliniyorsa her örneklem istatistiği için de bir test istatistiği hesaplanabilir. Kruskal-Wallis Testi kullanılır. Bakınız A. Yıldırım Kaptanoğlu Hipotezden Teze Veri Toplama Beşir Kitabevi 2013

YANSIZLIK Örneklemenin temel kuralı yansızlıktır. Yansızlık, belli bir örneklem büyüklüğüne ulaşmada, evrendeki her birimin örnekleme girebilme olasılığının belli, bağımsız ve birbirine eşit olması durumudur. 30

Neden Örnekleme İhtiyaç Duyulmuş? Maliyet tasarrufu sağlaması Zaman tasarrufu sağlaması Doğru bilgi edinme imkanı sağlaması Pratik imkansızlık halinin bulunması 31

ÖRNEKLEME İLE İLGİLİ TEMEL KAVRAMLAR Evren Araştırma sonuçlarını genellemek istediğimiz bütündür. Diğer bir deyişle belli bir özelliği taşıyan canlı ya da cansız elemanlar bütünüdür. Bu doğrultuda evren milyonlarca kişiyi kapsayacak kadar geniş ya da birkaç yüz kişiyi kapsayacak kadar dar olabilir. Evrenin sınırlandırılması ve tanımlanması araştırmacının amacı doğrultusunda ve onun istegi ile olmaktadır. Evreni belirleyen araştırmanın amaçlarıdır. Evren iki grupta tanımlanabilir. Genel Evren / Hedef Evren Tanımlanması kolay ama ulaşılması güç olan evrendir. Örneğin öğretmenleri bir evren olarak alan bir araştırmacının tüm öğretmelere ulaşması para, denetim gibi sebeplerden dolayı zordur.

Çalışma Evreni Ulaşılabilen somut bir evrendir. Araştırmacının evrenin tümünden ya da onu temsil edebilecek küçük bir guruptan toplayacağı veriler çalışma evrenini temsil eder. Ancak bu durumda sonuçların da çalışma evrenine genellenmesi gerekir. Örneklem Araştırılmak istenen bir olayla ilgili evrenden, belli kurallara göre seçilmiş, evreni temsil ettiği varsayılan küçük bir küme örneklem olarak adlandırılır. Örneklem, evreni oluşturan varlıkların alt parçalarından oluşur.

Örnekleme Bütün evreni yansıtabilecek, evrenin bir kısmını seçme işlemidir. Örnekleme ile yapılacak bir araştırmanın en önemli özelliği evrendeki gerçek durumu ortaya çıkarabilmesidir. Bunun için en önemli koşul örneklemin evreni temsil edebilmesidir. Eğer örneklem: Yeterli sayıda ve çoklukta ise Seçiminde yanlı olunmuş ise Yanlış ve uygun olmayan yöntemlerle seçilmiş ise araştırma sonuçlarına bakarak doğru kararlar almak olası değildir.

Örneklemin Temsil Yeteneği: Her araştırmada temsil yeteneğine sahip bir örneklem seçmek temel ilkedir. Temsil yeteneğine sahip bir örneklemin temel özellikleri şunlardır. Örneklemin büyüklüğü yeterli olmalıdır. Örneklem evrendeki dağılıma çeşit ve oran yönünden benzer olmalıdır. Örneklem olasılıklı örnekleme yöntemlerinden biriyle seçilmelidir. Örneklem seçiminde yan tutulmamalıdır.

Örneklem Hatası Örneklem alınan ve alınmayan birimlerin ortaya çıkardıkları şansa bağlı toplam hata miktarıdır. Bu miktarı gösteren ölçüt standart hata dır.

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ Örnekleme yöntemleri iki ana grupta toplanır. Olasılıksız örnekleme yöntemleri Olasılıklı örnekleme yöntemleri

Olasılıksız Örnekleme Yöntemleri Evrende bulunan elemanların belli bir olasılık ve eşit şansla seçilme olasılığı olmayabilir ya da buna gerek duyulmayabilir. Bu durumlarda araştırmacılar bu yöntemi kullanabilirler. Bu yöntemde birimler rastgele seçilmez. Yani her birimin araştırmaya girme şansı eşit değildir. Evrenden birey yada denek seçemediğimizde kullanılır. Örneğin uyuşturucu araştırmaları vb.

Gelişigüzel örnekleme Araştırma konusu için en uygun kişileri seçme işlemidir. Okulda bulunan hiperaktif çocukların incelenmesi gibi Kota Örneklemesi Evren yaş cinsiyet, öğrenim düzeyi gibi değişkenlere göre tabakalanır. Bu tabakalar homojendir. Her tabakayı temsil edecek örneklem sayısı belirlenir. Kota belirlendikten sonra her kotadan istenilen kişiler belirlenir. Amaçlı Örnekleme Evren birbirine benzer tabakalara ayrılır. Bunlar içinde araştırmacının sorununu en iyi temsil edebilecek tabaka seçilir.

Olasılıklı Örnekleme Yöntemleri Olasılıklı örnekleme, birimlerin evrenden her seferinde eşit olasılıkla seçilmesidir. Ayırt edici özelliği elemanların evrenden rastgele seçilmesidir. Hastanelerde ve sağlık araştırmalarında çok sık kullanılır. En çok kullanılan Olasılıklı Örnekleme Yöntemleri Şunlardır: Basit rastgele örnekleme Tabakalı rastgele örnekleme Küme örnekleme Sistematik örnekleme

Soru 9 Araştırma, sonuçlarının arttıkça o araştırma değer kazanır. Bilim bilgiler bütünüdür. O halde, evreni geniş tutmak gerekir. Ancak, evren büyüdükçe soyutlaşır; ona ulaşmak güçleşir. Yukarıdaki cümle içinde boş bırakılan yere aşağıdaki seçeneklerden hangisi gelebilir? Genellenebilirliğini Tanınabilirliği Geçerliliği Güvenirliliği Hepsi 41

DERS 9 Öğrencilerin ölçme-değerlendirme konusundaki gelişimlerini ortaya koymak için geliştirilen bilgisayar destekli programları kullanma becerisi I ÖRNEK OLAY

Sigara içme ile akciğer kanseri arasında bir fark vardır / yoktur ise kikare testi ile farkın anlamlılığı ölçülür

Ki-Kare hipotez Testi ve Hipotezin sınanması Gözlenen ve beklenen frekanslar arasındaki farkın anlamlı olup olmadığı temeline dayanır. Niteliksel olarak belirtilen verilerin analizinde kullanılır.

UYGULANDIĞI DÜZENLER DÖRT GÖZLÜ DÜZENLER (2X2 TABLOLAR) Akciğer kanseri Sigara içme Var Yok İçen 20 80 İçmeyen 5 95

ÇOK GÖZLÜ DÜZENLER (2xm, nx2, nxm tablolar) 2x3 düzen Başarı durumu Beslenme İyi Orta Zayıf Yeterli 60 30 10 Yetersiz 30 30 40 4x3 düzen İyileşme durumu Tedavi yöntemi İyi Orta Az A 50 30 20 B 10 30 60 C 25 25 50 D 90 5 5

VARSAYIMLARI 1. Gruplar birbirinden bağımsız olmalıdır. 2. Beklenen değer 5 den büyük olmalıdır. 2x2 düzenlerde beklene değer 5 den küçükse 1. Denek sayısını arttırılmalıdır, 2. Satırlar yada sütunlar birleştirilmelidir, 3. Devamlılık düzeltmeli ki-kare testi (Continuity Correction) kullanılmalıdır. Bu Yates düzeltmesi olarak da anılır. 4. Fisher s kesin ki-kare (Fisher s exact test) uygulanır.

3. 2xm, mx2 ve nxm tablolarda 1. Denek sayısı arttırılmalı, 2. Satır yada sütunlar birleştirilmelidir.

ÖRNEK Sigara içenlerle içmeyenler arasında akciğer kanseri görülme oranlarının farklı olup olmadığı araştırılmak istenmektedir. Çalışma sonuçları aşağıdaki gibidir. Akciğer kanseri Sigara içme Var Yok Toplam İçen 20 80 100 İçmeyen 5 95 100 Toplam 25 175 200 H 0 : Sigara içen ve içmeyenlerde akciğer kanseri görülme oranları arasında fark yoktur. H 1 : Sigara içen ve içmeyenlerde akciğer kanseri görülme oranları arasında fark vardır.

Adımlar 1. Beklenen frekanslar bulunur. Beklenen değer: (25/200)*100 = 12,5 Beklenen değer: (175/200)*100 = 87,5 Akciğer kanseri Sigara içme Var Yok Toplam İçen 20 80 100 İçmeyen 5 95 100 Toplam 25 175 200 Beklenen değer: (25/200)*100 = 12,5 Beklenen değer: (175/200)*100 = 87,5

Ki-kare test istatistiği ( G B) 2 B 2 2 (20 12.5) 12.5 10,286 2 (80 87.5) 87.5 2 (5 12.5) 12.5 2 (95 87.5) 87.5 2

SPSS de nasıl yaparız? Bu program ile ayrıntılı bilgi için ŞU KİTABA BAŞVURUNUZ : Sağlık Alanında Hipotezden Teze Ayşegül Yıldırım Kaptanoğlu Beşir Kitabevi / Sağlık Dizisi

SIGARA * KANSER Crosstabulation SIGARA Total İçiyor İçmiyor Count Expected Count Count Expected Count Count Expected Count KANSER Var Yok Total 20 80 100 12,5 87,5 100,0 5 95 100 12,5 87,5 100,0 25 175 200 25,0 175,0 200,0 Pearson Chi-Square Continuity Correction a Likelihood Ratio Fi sher's Exact Test Li near-by-li near Associ ati on N of Valid Cases Chi-Square Tests Asymp. Sig. Value df (2-si ded) 10,286 b 1,001 8,960 1,003 10,925 1,001 10,234 1,001 200 a. Computed only for a 2x2 table Exact Sig. (2-si ded) Exact Sig. (1-si ded),002,001 b. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 12,50.

Soru 10 Bu örneklem daha yüksek temsil yeteneği olan bir olasılıklı örneklemedir. Basit olasılıklı örneklemeye göre, daha küçük bir örnek ve daha düşük bir maliyetle çok daha yüksek bir temsil düzeyine ulaşma olanağı sağlayan bir tekniktir. Yukarıda Verilen tanım hangi tür örneklemenin tanımıdır? a) Küme Örneklemesi b) İki Aşamalı Rastgele Örnekleme c) Basit Olasılıklı (Rastgele) Örnekleme d) Tabakalı Örnekleme e) Sistematik Örnekleme 56

DERS XI Öğrencilerin ölçme-değerlendirme konusundaki gelişimlerini ortaya koymak için geliştirilen bilgisayar destekli programları kullanma becerisi II

PARAMETRİK TESTLER İstatistiki terimler Parametrik test: Bir testte ortalama, varyans, oran vb. gibi ölçüler kullanılıyorsa bu test parametrik bir testtir. Bu testte ölçümle belirtilen karakterler vardır. Örneğin: uzunluk, ağırlık, miktar, yaş, kolesterol miktarı, kopma basıncı vb. Nonparametrik test: Ölçü yerine sıralama, sayma, işaretleme gibi işlemlerin kullanıldığı testtir. Bu testte de sayımla belirtilen karakterler kullanılır. Örneğin: saç rengi, cinsiyet, meslek, iyileşme, prognoz (iyi veya kötü) mortalite vb. Parametrik testlerde normal dağılım gösteren veriler analiz edilir, nonparametrik testlerde ise nominal, ordinal ya da normal dışı dağılım gösteren sayısal veriler değerlendirilir. Bir testin uygulanabilmesi için gerekli koşulların ne olduğu veya koşulların sağlanıp sağlanamadığı bilinmiyorsa verilerin analizinde nonparametrik testler kullanılmalıdır.

Hipotez Sonrası Evren ve Örneklem ÖLÇÜM Ölçülemeyen hipotez kanıta dayalı bilgi değil yargıdır. Örneklem evreni yansıtmıyorsa hipotez ölçülse de sonuç baştan yanlıştır.

İstatistiksel analiz yapılmadan önce, verilerin kategorik (nominal, ordinal) yada sürekli (aralıklı, oransal) olup olmadığına bakılmalıdır. Kategorik verilerde parametrik olmayan istatistikler kullanılırken, sürekli verilerde parametrik istatistikler kullanılır.

T testi Örneği Bu derste bağımsız gruplarda t testi anlatılacaktır. Sıklıkla hastanelerdeki verileri incelemek için bağımsız gruplarda t testi kullanılır Fakat başka t testi hesaplamalarıda vardır. Örneğin ön test son test t testi, tek örneklem t testi vb.

ÖRNEKLER I 3. BAĞIMSIZ İKİ GRUP T-TESTİ HI VE H0 hipotezleri Evli ve bekar hastaların kolesterol seviyeleri arasında anlamlı bir farklılık vardır / yoktur Bu hipoteze mutlaka t testi uygulanır Dersimizde sadece parametrik testlerin üzerinde duruyoruz.

Parametrik ve nonparametrik testler : İstatistiksel analiz yapılmadan önce, verilerin kategorik (nominal, ordinal) ya da sürekli (aralıklı, oransal) olup olmadığına bakılmalıdır. Kategorik verilerde parametrik olmayan istatistikler kullanılırken, sürekli verilerde ise parametrik istatistikler kullanılır.

Parametrik testlerin uygulanışında bazı varsayımlar öngörülür (Toplumun normal oluşu, örneklerin rastgele seçilmesi gibi). Bu varsayımlar genellikle kontrol edilmeyip öyle oldukları varsayılır. Testlerle ulaşılan sonucun geçerliliği, varsayımların geçerliliğine bağlıdır. Ayrıca bu testlerin uygulandığı değerlerin aralıklı ölçeklerle ölçülendirilmesi gerekir.

Nonparametrik testlerin uygulanmasında ise varsayımlar öngörülmez. Bu testler için yalnız gözlemlerin bağımsızlığı ve rastgele seçilmeleri gibi varsayımlar öngörülmesine karşın, bunlar parametrik testlerdeki varsayımlardan daha az ve daha zayıftır. Bir de, nonparametrik testin uygulandığı değerlerin kuvvetli bir ölçme tekniği ile ölçülendirilmesi gerekmez. Bu testler, sıralayıcı ölçekteki ve sınıflayıcı ölçekteki değerlere uygulanabilir.

En kuvvetli ya da en güçlü testler, kapsamlı varsayımları olan testlerdir. Parametrik testler kullanılışlarını belirleyen güçlü pek çok varsayıma sahiptirler. Bu varsayımlar geçerli olduğu takdirde, bu testler de, diğer bütün testlere nazaran, Ho yanlış olduğunda Ho'ın reddedilmesi en fazla imkan dahilindedir. Buna bir testin kuvveti denir. Kuvvet, kullanılan testin bir fonksiyonudur. Ho yanlış iken onu reddetme olasılığı (1-n) bir testin gücünü verir. n ters orantılı olduğundan, n arttıkça testin gücü artmaktadır. Eğer bir istatiksel testte Ho doğru olduğunda Ho'i reddetme olasılığı küçükse, buna karşı Ho yanlış olduğunda Ho'ı reddetme olasılığı da büyükse, bu test iyi bir testtir.

Ancak güçten başka testin seçimini etkileyen başka faktörler de vardır (verilerin toplanış biçimi, toplumun yapısı, verilerin ölçülendirilmesi gibi). Bir model seçildiğinde bu modeldeki koşulların var olup olmadığı kontrol edilebilir. Fakat, çoğu zaman kontrol yapılmadan bu koşulların var olduğu varsayılır. Bir test modelinin öngördüğü koşullara o testin varsayımları denir. Nonparametrik bir test, örneğin alındığı toplumun parametreleri hakkında koşulları belirlemeyen bir testtir. Bir hipotez kontrolünde test seçimi için; testin kuvveti, testin verilere uygunluğu ve verilerin ölçülendirilmesi gibi noktalara dikkat edilir.

PARAMETRİK TESTLER T-TESTİ "t" testi örnek boyutunun küçük olduğu ve ana kütleye ilişkin standart sapmaların bilinemediği durumlarda "t" dağılımından yararlanarak; - İncelenen bir değişken açısından bir gruba ait ortalama değerin önceden belirlenen (öngörülen) değerden farklı olup olmadığının, - İncelenen bir değişken açısından bağımsız iki grup arasında fark olup olmadığının, - İncelenen bir değişken açısından herhangi bir grubun farklı koşullar altındaki tepkilerinde farklılığın olup olmadığının incelenmesine yönelik hipotezleri test etmeye yönelik olarak geliştirilmiş bir analiz yöntemidir. Bu nedenle üç tür t testi bulunmaktadır. Bunlar tek grup t testi (one-sample t test), bağımsız iki grup arası farkların t testi (independent samples "t" test) ve eşleştirilmiş iki grup (paired-samples "t" test) arasındaki farklılıkların incelenmesine yönelik "t" testidir.

Soru 11 Evren hacmi çok büyük ve birimler geniş bir coğrafi alana yayılmış olduğunda örneklem evrendeki birimlerden rastgele seçim yöntemi yaparak değil de, bu birimlerden oluşturulan gruplardan rastgele seçim yapmak suretiyle oluşturulması daha etkili olabilir. Bu durumda kümelere göre örnekleme yöntemini uygulamak faydalı olur. Çünkü basit rastgele örnekleme yöntemini uygulamak pratik olmaz, sistematik örnekleme yöntemini uygulamak için uygun çerçeve bulmak veya çerçeve hazırlamak çok zaman alır ve masraflı olur. Yukarıda Verilen tanım hangi tür örneklemenin tanımıdır? a) Küme Örneklemesi b) İki Aşamalı Rastgele Örnekleme c) Basit Olasılıklı (Rastgele) Örnekleme d) Tabakalı Örnekleme e) Sistematik Örnekleme 69

DERS XII Öğrencilerin ölçme-değerlendirme konusundaki gelişimlerini ortaya koymak için geliştirilen bilgisayar destekli programları kullanma becerisi III

t-tesi T-TESTİ, İKİ ÖRNEKLEM GRUBU ARASINDA ORTALAMALAR AÇISINDAN FARK OLUP OLMADIĞINI ARAŞTIRMAK İÇİN KULLANILIR. SPSS PROGRAMINDA ÜÇ TİP T-TESTİ BULUNUR. 1)INDEPENDENT SAMPLES T-TEST (BAĞIMSIZ T- TEST) 2)PAİRED SAMPLES T-TEST (EŞLEŞTİRİLMİŞ T- TEST)

Independent samples t-test (bağımsız t-test) BAĞIMSIZ İKİ ÖRNEK T-TESTİ, İKİ FARKLI ÖRNEKLEM GRUBUNUN ORTALAMALARINI KARŞILAŞTIRIR. İKİ GRUBUN ÜYELERİ BİRBİRİNDEN AYRIDIR. ÖRNEK; BAYAN-ERKEK, FEN BİLGİSİ ÖĞRENCİLERİ-SINIF ÖĞRETMENLİĞİ ÖĞRENCİLERİ, DENEY GRUBU-KONTROL GRUBU VB.

Veriler SPSS e girildikten sonra Data View ekranında iken aşağıdaki komutlar izlenir. Analyze Compare Means Independent Samples T-Test Örnek Uygulama 1

Aşağıdaki ekran açılır

Test variable kısmına bağımlı değişken (KPSS puanı) aktarılır. Bağımsız değişken (Cinsiyet) ise Grouping Variable kısmına aktarılır. Sonra Define Groups işaretlenir. Aşağıdaki pencere açılır.

İki grup olduğundan Group 1 ve Group 2 alanlarına 1 ve 2 yazılır ve Continue işaretlenir. Son olarak OK işaretlenerek işlem tamamlanır.

Analiz sonuçlarına göre 40 bayan öğrencinin KPSS puan ortalamasının 63,38 ve 60 erkek öğrencinin KPSS puan ortalamasının 71,73 olduğu görülmektedir. Bayan ve erkek öğrencilerin KPSS puan ortalamaları arasında anlamlı bir fark vardır (t(98)= 2,917; p=0,004; p<0,05). Yani KPSS sınavında erkekler bayanlara göre daha başarılıdır diyebiliriz.

Soru 12 Her araştırmada temsil yeteneğine sahip bir örneklem seçmek temel ilkedir. Bir Örneklemin Temsil Yeteneği İçin Aşağıdakilerden Hangisi YANLIŞ Seçenektir. a) Örneklemin büyüklüğü yeterli olmalıdır. b) Örneklem evrendeki dağılıma çeşit ve oran yönünden benzer olmalıdır. c) Örneklem olasılıklı örnekleme yöntemlerinden biriyle seçilmelidir. d) Örneklem seçiminde yan tutulmamalıdır. e) Örnekleme gerek yoktur. Araştırma yapılan yerde kaç kişi cevap verirse yeterlidir. 79

DERS XIII Öğrencilerin Topladığı Örnek Veriler ve Analizi

Tek Yönlü ANOVA Testi Örnek Hipotez Eğer hipotezimizin içindeki kategorik veri ikili değil daha fazla ise t testi gibi yapılır. Örneğin çocuklar, yetişkinler, yaşlıların günde tükettikleri öğünler arasında fark vardır /yoktur Bu hipotez artık ikiden daha fazla grup olduğu için bağımsız gruplarda t testi ile çözümlenemez.

SPSS Veri Girişi Label levels of IV so output is easier to read. DR. SİNN, PSYC301, THE JOY OF 1-WAY ANOVA 82

Bir önceki SPSS veri analiz yöntemi penceresinde 3 grup görülmekte Günde tükettikleri öğün ise yandaki sütundadır.

SPSS Analiz OKLARI İZLE : Analyze, Compare Means, & select One-way ANOVA Put DV here. Put IV here. DR. SİNN, PSYC301, THE JOY OF 1-WAY ANOVA 84

Ortalama standart sapma bulmak için descriptive tıkla Çünkü bu test hipotezimizdeki gruplar arasında ortalamaların farkına bakar. Ortalamaları verir Düzeltme yapmak lazım çünkü ikiden fazla grup arasındaki ortalamaların farkı ölçülüyor Alfa 0.05, çünkü % 95 güvenilir DR. SİNN, PSYC301, THE JOY OF 1-WAY ANOVA 85

Descriptives SPSS Output FOOD_FND 0 mg 10 mg 20 mg Total Std. Std. N Mean Deviation Error Min Max 5 2.40 1.140.510 1 4 FOOD_FND 5 1.80.837.374 1 3 6 4.33.516.211 4 5 16 2.94 1.389.347 1 5 3 grubunda ortalaması var Between Groups Within Groups Total ANOVA Sum of Mean Squares df Square F Sig. 19.604 2 9.802 13.65.001 9.333 13.718 28.937 15 F MS MS BG WG İleri derecede anlamlı çünkü bu değer 0.05 küçük olacak her zaman ve adına p değeri denir. P<0.05 DR. SİNN, PSYC301, THE JOY OF 1-WAY ANOVA 86

P değerini daha iyi anlamak için Bir sonraki sunuyu dikkatlice inceleyiniz

Hipotez Çiftleri: H H 0 1 : 0 : 0 ÇİFT TARAFLI TEST H 0 RED /2 0 H 0 RED /2 Z H H 0 1 : 0 : 0 TEK TARAFLI TEST (Sağ taraf testi) 0 H 0 RED Z H H 0 1 : 0 : 0 TEK TARAFLI TEST (Sol taraf testi) H 0 RED 0 Z 88

HİPOTEZLERİN İFADE EDİLMESİ İstatistiksel hipotez (sıfır hipotezi) H0 : Araştırmacının doğruluğundan şüphelendiği hipotez Araştırma hipotezi (Karşı hipotez) H1 : Araştırmacının doğru olduğuna inandığı hipotez Sıfır hipotezi (H 0 ): Örneklem istatistiğini kullanarak hakkında karar vereceğimiz parametre değerinin değişmediğini, herhangi bir etki altında olmadığını ortaya koyan bir hipotezdir. Fırın doğru gramajlı ekmek üretmektedir. Ortalama ekmek ağırlığı 500 gr olacaktır.

Karşı hipotez (H 1 ) : İlk hipotezi çürüten bir hipotezdir. Hipotezler tek taraflı, çift taraflı olarak formüle edilebilir. Alternatif hipotezde araştırmanın amacının çok ayrıntılı bir biçimde belirlenmesi söz konusudur. Eğer araştırmacı bu konuda yetersiz ise alternatif hipotezi doğru formüle edemez. Ekmekler 500 gr dan noksan üretilse ya da 500 gr dan yüksek üretilse üretim doğru gerçekleşmiyor demektir. İki Yönlü Testlerde Hipotezler: (çift kuyruk) H 0 : µ =500, H 0 : µ 1 - µ 2 = 0, H 1 : µ 500 H 1 : µ 1 - µ 2 0,

Tek yönlü Testlerde Hipotezler: Sol kuyruk (<) - Sağ kuyruk (>) H 0 : µ =500, H 0 : µ 1 = µ 2, H 1 : µ < 500 gr (en az 500 gr olmalı)(sol) H 1 : µ > 500 gr (en çok 500 gr olmalı)(sağ) H 1 : µ 1 < µ2 H 1 : µ 1 > µ 2

ANLAMLILIK DÜZEYİNİN (önem seviyesi) BELİRLENMESİ (α ) (1.tip hata) Önem düzeyi, risk düzeyini gösterdiğinden çok büyük bir öneme sahiptir. Hipotez sınamalarında tüm hipotezlere uygun bir önem düzeyi yoktur. Önem düzeyi, araştırma konusunun önemine, araştırmacının konuyla ilgili düşüncesine, örnek hacmine bağlıdır. Uygulamalrda çoğunlukla büyük örneklerde (n>30) en yaygın kullanılan % 1 veya % 5 dir. Daha çok küçük örneklerde (n<=30), psikoloji ve tıp alanlarında % 10, hatta % 20 alınması zorunlu olmaktadır. Bu durumda, gerçekten doğru olan hipotezin reddedilme olasılığı artırılmakta, ama istenmeyen bir durum olan yanlış hipotezin kabul edilme olasılığı da azaltılmaktadır. Red bölgelerinin her birinin oransal büyüklüğü: α =0,05 (tek kuyruk ise) ß : 2.tip hata (H 1 hipotezi için ) α =0,05/2 = 0,25 (çift kuyruk ise)

Soru 13 Sıfır hipotezi (H 0 ): Örneklem istatistiğini kullanarak hakkında karar vereceğimiz parametre değerinin, değişmediğini, herhangi bir etki altında olmadığını ortaya koyan bir hipotezdir. Karşı hipotez (H 1 ) : İlk hipotezi çürüten bir hipotezdir. Hipotezler tek taraflı, çift taraflı olarak formüle edilebilir. Alternatif hipotezde araştırmanın amacının çok ayrıntılı bir biçimde belirlenmesi söz konusudur. Aşağıdaki Seçeneklerden Hangisinde H 1 ve Ho hipotezleri yukarıdaki tanım doğrultusunda verilmiştir.? a. Hastalar, duygusal güdülerine ve algılarına uygun hastaneleri tercih ederler (H 1 ) / etmezler (H 0 ) b. Hastalar Hekim seçerler c. Hastalar Hastane seçerler d. Hiçbiri e. Hepsi 94

DERS XIV Öğrencilerin Topladığı Verilerin Beyin Fırtınası ile Eleştirilmesi ve Geliştirilmesi ve Sonuç raporu

BEYİN FIRTINASI Bir probleme çözüm getirmek için çok sayıda orijinal ve yaratıcı fikrin üretildiği bir tekniktir. Yaratıcı düşüncelerin önündeki engeller; 1) Bireyin kendi koyduğu ilkeleri benimsemesi ve ön yargılı olması, 2) Kalıplar ya da tek geçerli sonuç bulma zorunluluğu ve şartlanmışlığı, 3) Sorunun yeterli analiz ve sentezinin yapılamaması, 4) Sağlıksız ve öznel ölçeklere dayalı hızlı değerlendirme, 5) Toplumsal değerlerle çatışma ve aptal gözükme korkusu gibi endişeleridir.

Beyin Fırtınasının Konuları a) Okulun veya sınıfımız ile ilgili var olan sorunların çözümü. (Örneğin; okul bahçesinin veya sınıfımızın daha temiz olması için neler yapabiliriz?) b) Çalışma kuralları. (Örneğin; başarıyı artırmak için neler yapılabiliriz?) c) İsim belirleme. d) Ulaşılmak istenen hedefler. (Örnek; meslek seçimi konuları olabilir.) e) Kendi iş ve yaşam çevreleri ile ilgili sorunlar. f) Çıkması muhtemel sorunlar. g) Muhtemel çözümler.

Beyin Fırtınasının 6 Kademesi Vardır Sorunun belirtilmesi ve tartışılması, Sorunun yeniden tanımlanması, Yeniden tanımlanan sorunun, bu yeni ortaya çıkarılan tanımlarından birisi temel alınarak kaç şekilde çözülebileceğinin sorulması, Isınma turu, Beyin fırtınası, En akla gelmeyecek düşünce. UYARI: Sorunun, katılımcı tüm öğrenciler tarafından kabul edilmesi gerekir. Bu amaçla, sorunun birkaç defa tanımlanması, tekrarlanarak tanımlanması gerekmektedir. Aksi halde, üniversite bahçesinin temiz olduğunu düşünen öğrenci çözüm üretmeye gerek görmez. Çözüm, ihtiyaçtan doğar.

Beyin Fırtınasının Uygulanışı Önce, öğrencilere beyin fırtınası tekniği hakkında bilgi verilir. Uygulama konusunda gerekli açıklamalar yapılır. Sorunu çözmek için isteklilik yaratılır. En az 5, en çok 20 kişiyle uygulanır. Tüm öğrencilerde katılabilir. Bir yönetici ve bir veya iki yazıcısı olur. Yönetici sırayla söz verir. Her üye sırası geldiğinde bir tek fikir önermelidir. Sırası gelen bir şey söylemeyecekse geçiniz veya PAS der. Grupta herkes geçiniz deyinceye kadar beyin fırtınası devam eder. Gruptakilerden verilen soruyla ilgili ilk akıllarına gelen çözüm yollarını sırasıyla söylemeleri istenir. Daha yararlı olmak için çok sayıda fikir üretilmelidir. İlgisiz veya saçma sapan bulunan fikirler eleştirilemez, küçümsenemez. Yazıcı tüm önerileri not alır. Bilgisayar veya teyp kaydı kullanılmaz. Yönetici uzun bir düşünceyi, üyenin onayı ile kısaltabilir. Benzer fikirler birleştirilir. Yönetici önerilen düşünceler için yorum yapmamalıdır.

Beyin Fırtınası Sırasında Yapılması Gerekenler Sınıfta demokratik bir ortam oluşturun. Serbest ve neşeli bir ortam yaratın. Öğrencilerin kahkahayla gülmesine müsaade edin. Hafif sesle bir müzik dinletin. Uçuk fikirlerin ifade edilmesine izin verin. Tüm düşünceleri numaralayın.

Beyin Fırtınası Sonuçlarının Değerlendirilmesi Üretilen yüzlerce fikir değerlendirilirken, önce ilk akla gelmeyecek fikirlerden yararlanma yoluna gidilir. Daha sonra, fikirler çözüm noktasında gruplandırılır ve uygulamaya geçilir. Örneğin; üniversite bahçesinin temiz olması konusunda üretilen fikirlerden; renkli, al benisi olan hareketli çöp kutuları, öğrenci kulübü ve katılımcı öğrenciler tarafından okul yönetiminin desteğiyle bahçeye konulur. Öğrenci, bu benim de katılım gösterdiğim çözümümüz duygusunu yaşar. Bu duygu, çocuğun yaşadığı çevreyi güzelleştirmeden başlar, bulunduğu ortamı benimser ve sahiplenir

Beyin Fırtınası Sonuçlarının Değerlendirilmesi devam Fikir üretme tıkandığında sorunu yeniden tanımlayın. Yöneten olarak eleştirel tutum takınmamaya özen gösterin. Ses kayıt cihazı kullanmayın. Başkalarının izlemesine izin vermeyin. Yeni fikirler çıkmadığında ısrarcı olmayın. Bu teknikte doğru ve yanlış diye bir şey yoktur; önemli olan konu üzerinde çok miktarda fikir üretmektir. Yüzlerce, binlerce fikir üretin. Yanıtların yargılanmasına izin vermeyin, aksi takdirde orijinal ve yaratıcı düşünceler ortaya çıkmaz.

HASTANENİN GÖREVLERİ ve Sonuç Raporları 1. Çalışan (işletme dilinde iç müşteri) ve başvuran (hasta veya işletme dilinde dış müşteri) İç müşteriler: Dış müşterilere nihai ürünü sunma sürecinde görev alan işletmedeki diğer kişilerdir. Hastane örneğinde hekim dahil sağlık çalışanlarıdır. Dış müşteriler: Ürün ya da hizmetleri nihai olarak kullanan kişilerdir. Rapor almaya gelenler, hamileler, aşı olmaya gelenler, hastalığını yöneten ve sürekli kontrole gelenler örneğin diyabet, tansiyon vb her türlü sağlık hizmeti alanlardır.

Hastanelerde işletme dilinde bir kuruluştur Bir işletmenin müşterileri kimlerdir? Bu soruya verilen cevaplar çoğunlukla aşağıdaki gibidir: - Müşteri, kuruluşumuzun sunduğu ürün ya da hizmetleri nihai olarak kullanan kişidir. - Müşteri, işimizdeki en önemli kişidir. - Müşteri, birtakım istek ve ihtiyaçlarıyla bize gelen kişidir. Bizim görevimiz de hem onlara hem de bize yarar sağlayacak şekilde hizmet etmektir. - Müşteri, işimiz için bir araç değil, amaçtır. Hizmet vererek biz ona değil, bize böyle bir fırsat verdiği için, o bize iyilikte bulunur. - Müşteri, çalışmalarımızın odak noktasıdır. - Müşteri, bir kere ürün ya da hizmet satılıp sonra terk edilecek kişi değildir. İlişkimiz, olumlu ve sürekli olmalıdır. - Müşteri, bir dost bir "partner" dir.

Hastane yönetimi veri toplama projesini (her veri toplama bir projedir) tamamıyla desteklemelidir. Hastanede oluşturulan proje yönetim takımı veri toplanmasının kontrolünden, sonuçların yorumlanmasından, sonuçların duyurulmasından ve bunlarla ilgili kalite geliştirme çalışmalarından sorumlu olacaktır.

Veri toplama Proje yönetim takımı farklı meslek gruplarından 3 4 kişiden oluşmalıdır.bir yandan görevlerini yapmalı bir yandan zamanlarını yöneterek ve bunun için ek mesai alarak veri toplamalıdır. Örneğin Hastanede kalite ekibi varsa veri toplama proje yönetim takımı bunlardan oluşturulur.

Bilgi sistemleri: Veri toplamak için seçilen indikatörler (örneğin enfeksiyon sayıları, kesici delici alet yaralanmaları vb.) mevcut bilgi işletim sistemi üzerinden takip edilebilir olmalıdır.

Eğer veri Hali hazırdaki sistem üzerinden toplanamıyorsa bilgi sistemleri buna göre şekillendirilmeli ya da hasta kayıtları bu veri için taranmalıdır. En temel kural, basit veri toplama metotlarının seçilmesidir. Her zaman en basit veri toplama aracını seçin.

Soru 14 NİCEL Yöntemlere Uygun Araştırma Soruları için aşağıdakilerden hangi seçenek doğrudur? a) Dişlerinizi ne kadar sık fırçalıyorsunuz? En son ne zaman bir yakınınızı ziyaret ettiniz? b) Bu söylediklerinizi biraz açabilir misiniz? Anlayamadım c) Konumuz ile ilişkisi ne bu söylediklerinizin? d) Bu ilginç bir nokta ama konumuz ile nasıl bağlantı kurabiliriz? e) Hiçbiri 110