**MAN 502T İşletme Yönetimi için Araştırma Yöntemleri**

Benzer belgeler
AKSARAYLI TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER

Değişken Türleri, Tanımlayıcı İstatistikler ve Normal Dağılım. Dr. Deniz Özel Erkan

İSTATİSTİK STATISTICS (2+0) Yrd.Doç.Dr. Nil TOPLAN SAÜ.MÜH. FAK. METALURJİ VE MALZEME MÜH. BÖLÜMÜ ÖĞRETİM ÜYESİ ÖĞRETİM YILI

Kitle: Belirli bir özelliğe sahip bireylerin veya birimlerin tümünün oluşturduğu topluluğa kitle denir.

İstatistik 1 BÖLÜM 2

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

BİYOİSTATİSTİK. Genel Uygulama 1. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

İSTATİSTİK I KISA ÖZET KOLAYAOF

Evren (Popülasyon) Araştırma kapsamına giren tüm elemanların oluşturduğu grup. Araştırma sonuçlarının genelleneceği grup

DERS PROFİLİ. Prof. Dr. Mehmet Kaytaz

İstatistik, genel olarak, rassal bir olayı (ya da deneyi) matematiksel olarak modellemek ve bu model yardımıyla, anakütlenin bilinmeyen karakteristik

Olgu-kontrol araştırmalarının analizi ve değerlendirilmesi. Raika Durusoy

**MAN 502T ĠĢletme Yönetimi için AraĢtırma Yöntemleri**

KANTİTATİF TEKNİKLER - Temel İstatistik -

T.C. İstanbul Üniversitesi Cerrahpaşa Tıp Fakültesi İngilizce Tıp Programı

İSTATİSTİK. İstatistik Nedir? İstatistiksel Araştırmanın Amacı

SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI

T.C. İstanbul Üniversitesi Cerrahpaşa Tıp Fakültesi Türkçe ve İngilizce Tıp Programları

İSTATİSTİK I. İstatistik Nedir? TANIM1:

DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Türkiye Ekonomisi EKO424 Bahar Ön Koşul Dersin Dili

2. 3. BÖLÜM 1: GİRİŞ. Bölümün Amaçları. İstatistik: Karar Verme Yaklaşımı. İstatistik nedir? TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER. İstatistik Sözcüğünün Kökeni

YABANCI DİL EĞİTİMİ VEREN ÖZEL BİR EĞİTİM KURUMUNDAKİ ÖĞRENCİLERİN BEKLENTİLERİNİN ARAŞTIRILMASI. Sibel SELİM 1 Efe SARIBAY 2

ÜNİTE:1. İstatistiğin Tanımı, Temel Kavramlar ve İstatistik Eğitimi ÜNİTE:2. Veri Derleme, Düzenleme ve Grafiksel Çözümleme ÜNİTE:3

TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ

TABLO ve GRAFİKLER. Epidemiyoloji Konferansları Serisi Prof. Dr. Bahar GÜÇİZ DOĞAN, HÜTF Halk Sağlığı AD.

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

Tesadüfi Değişken. w ( )

İSTATİSTİKTE TEMEL KAVRAMLAR

İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ...

Biyoistatistiğe Giriş: Temel Tanımlar ve Kavramlar DERS I VE II

13. Olasılık Dağılımlar

Ekonometrinin Amacı ve İktisadi Modeller

T.C. ADIYAMAN ÜNİVERSİTESİ STRATEJİ GELİŞTİRME DAİRE BAŞKANLIĞI 2014 YILI SUNULAN HİZMETİ DEĞERLENDİRME ANKET RAPORU

Sonuçlar. Anket Hızlı İstatistikler Anket 'HAVA LOJİSTİĞİ PROGRAMI ANKET ÇALIŞMASI'

Ölçme. BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan

T.C. İstanbul Üniversitesi Cerrahpaşa Tıp Fakültesi Türkçe Tıp Programı

İÇİNDEKİLER 1. BÖLÜM STATA PAKET PROGRAMINA GİRİŞ

Su Ürünlerinde Temel İstatistik. Ders 2: Tanımlar

T.C. İstanbul Üniversitesi Cerrahpaşa Tıp Fakültesi İngilizce Tıp Programı

Sonuçlar. Hızlı İstatistik Anket 'ODTU Anket Servisi Örnek Anket' Anket 46418

Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi

BÖLÜM 2 VERİ SETİNİN HAZIRLANMASI VE DÜZENLENMESİ

2- VERİLERİN TOPLANMASI

Teori ve Uygulama. Bugünün iş dünyasında verilerden (sayılardan) kaçış yok.

BĠTLĠS EREN ÜNĠVERSĠTESĠ BAĞIL DEĞERLENDĠRME SĠSTEMĠ UYGULAMA YÖNERGESĠ

Okut. Yüksel YURTAY. İletişim : (264) Sayısal Analiz. Giriş.

ÖRNEKLEME HATALARI EK C. A. Sinan Türkyılmaz

İÇİNDEKİLER. Bölüm 2 CEBİR 43

FREKANS VERİLERİ. Prof.Dr. Levent ŞENYAY III - 1

EEM211 ELEKTRİK DEVRELERİ-I

Sıklık Tabloları, BASİT ve TEK değişkenli Grafikler Ders 3 ve 4 ve 5

BÖLÜM 8 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 2

GRAFİKLER WORD PROGRAMINDA GRAFİK OLUŞTURMA DERS KİTABI. HAZIRLAYAN Mehmet KUZU

EKMUD BİYOİSTATİSTİK AKADEMİSİ

İstatistik İstatistik Nedir? İstatistik Nedir? İstatistik Nedir?

Teori ve Uygulama. Bugünün iş dünyasında verilerden (sayılardan) kaçış yok.

Sonuçlar. Anket Hızlı İstatistikler Anket 'Çocuk Gelişimi Programı Program Çıktıları Kazanım Anketi'

RASTGELE SAYI ÜRETİMİ VE UYGULANAN TESTLER HAZIRLAYAN: ÖZLEM AYDIN

Su Ürünlerinde Temel İstatistik. Ders 1: Temel Kavramlar

altında ilerde ele alınacaktır.

Yürütülen bu çalışmada Ankara ili ile ilgili şu spesifik bilgilerin elde edilmesi amaçlanmıştır.

BİYOİSTATİSTİK TABLO VE FRAFİK YAPIMI

BİTLİS EREN ÜNİVERSİTESİ BAĞIL DEĞERLENDİRME SİSTEMİ UYGULAMA YÖNERGESİ

İÇİNDEKİLER BASİT EŞİTSİZLİKLER. HARFLİ İFADELER Harfli İfadeler ve Elemanları Eşitsizlik Sembolleri ve İşaretin Eşitsizlik İfadesi...

Sağlık Hizmetlerinde Araştırma Ve İstatistiksel Yöntemler

ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ. Giriş

BÖLÜM 4 FREKANS DAĞILIMLARININ GRAFİKLE GÖSTERİLMESİ

SPSS-Tarihsel Gelişimi

UYGULAMALI EKONOMETRİ I. Veri Analizi

Dijital Kontrol Sistemleri Prof.Dr. Ayhan Özdemir. Dengede bulunan kütle-yay sistemine uygulanan kuvvetin zamana göre değişimi aşağıda verilmiştir.

BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA DERSİ

EME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Girdi Analizi. Özet İstatistikler ve Histogram (Minitab)(1) Örnek: Eczane İçin Servis Süreleri

İSTATİSTİKSEL VERİ ANALİZİ

DC Beslemeli Raylı Ulaşım Sistemlerinin Simülasyonu

İKİ BOYUTLU ÇUBUK SİSTEMLER İÇİN YAPI ANALİZ PROGRAM YAZMA SİSTEMATİĞİ

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: END 2303

2. BASİT DOĞRUSAL REGRESYON 12

İstatistik ve Olasılık

DERS PROFİLİ. Turizm Ekonomisi ECO481 Güz Yrd. Doç. Dr. Özlem İnanç

Çapraz Tablo ve Diğer Tabloları Oluşturabilmek Bu Tablolara Uygun Çok Yönlü Grafikleri Çizebilmek

MONTE CARLO BENZETİMİ

istatistik 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

Doç. Dr. Dilek ALTAŞ İSTATİSTİKSEL ANALİZ

İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARI NOTLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ. Tamer Yılmaz, Barış Yılmaz, Halim Sezici 1 ÖZET

Projede istatistik analiz planı

Şekil 6.1 Basit sarkaç

Bu bölümde; Çok ölçütlü karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSİS yöntemi anlatılacaktır.

OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR

VERİ MADENCİLİĞİ (Veri Önişleme-1) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

OLASILIK VE İSTATİSTİK

Tahminleme Yöntemleri

T.C. ADIYAMAN ÜNİVERSİTESİ STRATEJİ GELİŞTİRME DAİRE BAŞKANLIĞI 2014 YILI ÇALIŞAN MEMNUNİYET ANKET RAPORU

Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I

Kesit Görünüşler. Kesit Görünüşler

İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ

T.C. OKAN ÜNİVERSİTESİ SAĞLIK BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ.. ANABİLİM DALI YÜKSEK LİSANS PROGRAMI YÜKSEK LİSANS TEZ/PROJE ÖNERİSİ HAZIRLAYAN TEZ DANIŞMANI

Zaman Serileri. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören

OLASILIK VE İSTATİSTİK

k ise bir gerçek sayı olsun. Buna göre aşağıdaki işlemler Matlab da yapılabilir.

Sonuçlar. Anket Hızlı İstatistikler Anket Matematik - Bilgisayar Bölümü Program Çıktıları Anketi

Transkript:

**MAN 502T İşletme Yönetimi için Araştırma Yöntemleri** **** ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİNE GİRİŞ ** 1. Yarıyıl** **Hafta 11** Hazırlayan: **Dr. Özlem İnanç, Işık Üniversitesi-İstanbul** Giriş Bu haftaki dersimizde niceliksel verilerin analiz yöntemlerini inceleyeceğiz. 1

**Niceliksel veri-1** Büyüklüklükleri niceleiksel olarak ifade edilebilen veriler olan niceliksel veriler, işlenmeden yani analiz edilmeden pek çok kişi için bir anlam ifade etmez. Ancak grafiksel ya da belli programlar kullanılarak (SAS, STATA, SPSS,E- Views, MATLAB vb.) istatistiksel yöntemler ile analiz edildiklerinde anlaşılır hale dönüşürler. Niceliksel veriler çok basitten (bi durumun gerçekleşme oranı) çok kompleks bir yapıya uzanabilirler (malların fiyatları, kiralar, test skorları gibi) **Niceliksel veri-2** Niceliksel veriler kullanarak bir çalışma yapılmadan önce aşağıda sıralanan noktalar konusunda yeterli bilgi sahibi olunmasında fayda vardır: 1- Verilerin cinsi 2- Kullanılacak istatistik programı 3- Kullanılacak niceliksel verilerin türü 4- Verilerde ağırlıklandırma yapılıp yapılmayacağı 5- Hata kontrolü 2

**1-Verilerin cinsi** Niceliksel veriler aşağıdaki şekilde gruplandırılabilir: 1-Kategorik A) Nominal (Belli kategorilere ayrılabilen veriler: örnek: renk, araba türleri vs.) 1) İkili (örnek:kadın-erkek ) B) Ordinal (Sıralanabilen kategorik veri: Örnek: Anketlerde { kesinlikle katılıyorum, katılıyorum, katılmıyorum, kesinlikle katılmıyorum} şeklinde cevaplanan sorular 2-Ölçülebilir A) Kesikli (her bir birey için belirli sınırlar içinde değer alır ve genellikle tam sayı ile ölçülür: Örnek: eğitim yılı) B) Sürekli( teorik olarak herhangibir değer alabilen veriler: Örnek: fiyatlar, kiralar vb) ** Niceliksel verilerin analizi** Kimlik no 1.değişken 1.değişken 1.değişken 1.değişken OLAY 1 1 27 19 24 67 OLAY 2 2 33 52 45 55 OLAY 3 3 45 67 22 32 **Şekil 1 Veri Matrisi** **Veri matrisi verilerin cinsine (zaman serisi ya da kesit analizi olmasına göre) oluşturulur.** 3

**Niceliksel verilerin analizi** Verilerin veri matrisine girilmesi zaman alan ve dikkat gerektiren bir süreçtir. Ancak bu sürecin tamamlanması ile birlikte veriler kullanılacak istatistik programı ile analize hazır hale gelir. Çeşitli nedenlerden ötürü değerri bilinmeyen veri noktaları, genellikle (.) ile ifade edilir. Sıfır rakamı ile ifade edilmesi karışıklıklara yol açacağından değeri bilinmeyen veri noktaları için sıfır rakamı kullanılmamalıdır. ** Niceliksel verilerin analizi** Kimlik no 1.değişken 1.değişken 1.değişken 1.değişken OLAY 1 1 27 19 24 67 OLAY 2 2 33. 45 55 OLAY 3 3. 67 22. **Şekil 2 Veri Matrisi** **Değeri bilinmeyen veri noktaları (.) ile ifade edilmiştir.** 4

**Hataların kontrolü** Veriler veri matrisine girilirken, ya da (eğer veriler anket metodu ile toplanmışsa) cevap verilirken veya cevaplar kaydedilirken hata yapılmış olabilir (Örnek: sıfır rakamı(0) yerine O harfine basılması, 1 rakamı yerine I harfinin girilmesi, cevaplayan kişinin soruyu tam anlamaması nedeniyle hatalı cevap vermiş olması vs) Bu nedenle veri matrislerinin, analiz edilmeden önce kontrolü büyük önem taşır. **Olayların ağırlıklandırılması** Özellikle tabakalı tesadüfi veri toplama yönteminde tabakalardan birinden diğerlerine göre çok daha az cevap alınmış olabilir bu durum söz konusu tabakanın temsil gücünü azaltır. Bu gibi durumlarda az cevap alınmış tabakanın ağırlığını arttırma çözüm olabilir: 1) Her tabakanın populasyondaki temsil yüzdesi bulunur. 2) En yüksek cevap oranına sahip tabaka tesbit edilir. 3) Her bir tabaka için aşağıdaki formül uygulanarak ağırlık tesbit edilir: Ağırlık= ( en yüksek cevap oranına sahip tabakanın yüzdesi / diğer tabakanın cevap yüzdesi) 4) Her bir tanbakanın verileri uygun ağırlık kullanılarak ağırlıklandırılır. 5

Çözümlü sorular ** no mal End. no Fiyat 1.ülke 1 end1 1 1 30 36 2 end1 2 1 45 62 3 end1 3 1 120 45 4 end2 1 2 25 40 Fiyat 2.ülke ** Yukarıda çeşitli endüstrilere ait (end1 ve end2) malların iki ülke içinde fiyatları var. İkinci endüstriden sadece bir veri bulunurken birinci endüstriden üç veri noktası bulunmakta. İkinci endüstrinin temsil gücünü arttırmak için ağırlıklandırma yapınız ** ** 1. endüstri için pay: (¾)*100=%75 2. endüstri için pay: (1/4)*100=%25 Ağırlık 1= 1. endüstri için ağırlık Ağırlık 2= 2. endüstri için ağırlık ise Ağırlık 1= (75/75)=1 Ağırlık 2= (75/25)=3 Bu durumda 1. endüstriye ait malların fiyatları 1 ile, ikinci endüstriye sahip malların fiyatları 3 ile çarpılır ** **Verilerin sunulması** Niceliksel verilerin istatistiksel yöntemler kullanılarak elde edilen analiz sonuçlarının sunulmasından önce görsel olarak verilerin tanıtılması yararlı olur. - Belirli ayırıcı bazı veri noktaları (trendin ters döndüğü noktalar gibi) - En yüksek ve/veya en düşük değerler - Trend - Oranlar - Dağılımlar - Değişkenler arasındaki ilişkiler Bu aşamada tablolar ya da grafikler yardımı ile gösterilebilir. 6

Sonuç **Bu derste niceliksel verilerin analizi konusunu tartışmaya başladık. Gelecek haftaki dersimiz bu dönemki son dersimiz ve son dersimizde niceliksel verilerin analizi konusuna tamamlayacağız. Görüşmek üzere. 7