5.HAFTA. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN Harran Üniversitesi

Benzer belgeler
4.SUNUM. Yrd. Doç. Dr. Sedat Şen

3.SUNUM. Yrd. Doç. Dr. Sedat Şen

SPSS UYGULAMALARI-II Dr. Seher Yalçın 1

Çalıştığı kurumun prestij kaynağı olup olmaması KIZ 2,85 ERKEK 4,18

Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 2

SPSS de Tanımlayıcı İstatistikler

7.Sunum. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 1

Statistical Package for the Social Sciences

Kategorik Veri Analizi

Hipotezlerin test edilip onaylanması için çeşitli istatistiksel testler kullanılmaktadır. Fakat...

Student t Testi. Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

SPSS (Statistical Package for Social Sciences)

REGRESYON. 9.Sunum. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN

Tekrarlı Ölçümler ANOVA

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS DERS NOTLARI I 5 Nisan 2012

Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 2

Ders İçi Uygulama Rehberi. 1- Uygulama

Pazarlama Araştırması Grup Projeleri

SPSS (Statistical Package for Social Sciences)

Bağımsız Örneklemler İçin Tek Faktörlü ANOVA

BİYOİSTATİSTİK PARAMETRİK TESTLER

Hazırlayan. Veli Anıl Çakan. t z F TESTLERİ

BÖLÜM 8 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 2

H.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) SPSS Ders Notları II (19 Nisan 2012)

Bağımsız örneklem t-testi tablo okuması

Adım Adım SPSS. 1- Data Girişi ve Düzenlemesi 2- Hızlı Menü. Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA) Kruskal Wallis H Testi

K-S Testi hipotezde ileri sürülen dağılımla örnek yığılmalı dağılım fonksiyonunun karşılaştırılması ile yapılır.

Multivariate ANOVA (MANOVA) 11.Sunum

UYGULAMA 4 TANIMLAYICI İSTATİSTİK DEĞERLERİNİN HESAPLANMASI

BKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 )

Araştırma Yöntemleri. Çıkarımsal İstatistikler: Parametrik Testler I. Giriş

KORELASYON. 7.Sunum. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN

T TESTİ: ORTALAMALAR ARASI FARKLARIN TEST EDİLMESİ. Yrd. Doç. Dr. C. Deha DOĞAN

İSTATİSTİK 1. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Ölçme ve Değerlendirme Anabilim Dalı. Yrd. Doç. Dr. C. Deha DOĞAN

SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER. Abdullah Can

8.Sunum. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 1

PARAMETRİK ve PARAMETRİK OLMAYAN (NON PARAMETRİK) ANALİZ YÖNTEMLERİ.

Yılsonu Sınavları Not Giriş Ekranı ve Bağıl Değerlendirme

DÖNEM II ÜROGENİTAL SİSTEM VE HASTALIKLARIN BİYOLOJİK TEMELLERİ DERS KURULU. Yrd.Doç.Dr.İsmail YILDIZ BİYOİSTATİSTİK AD DERS NOTLARI

PARAMETRİK TESTLER. Tek Örneklem t-testi. 200 öğrencinin matematik dersinden aldıkları notların ortalamasının 70 e eşit olup olmadığını test ediniz.

Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN

Örneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ

Donatılar-Hesap Makinesi

Data View ve Variable View

BÖLÜM 14 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 3 (ORTALAMALARIN KARŞILAŞTIRILMASI)

Kategorik Veri Analizi

TAŞINIR KAYIT VE YÖNETİM SİSTEMİ(TKYS)KULLANMA KILAVUZU

SPPS. Verileri Düzenleme ve Değiştirme 3 - Data Menüsü. Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011

Uzaktan Eğitim Kullanma Klavuzu

IİSTATIİSTIİK. Mustafa Sezer PEHLI VAN

PROBLEM:1. 11 yeni doğan rata günlük 1000 unts/kg epo uygulanmış, kontrol grubuna ise salin uygulanmıştır.

Ortalamaların karşılaştırılması

BTU 100 Bilgisayar Okuryazarlığı EXCEL BTU 100 BİLGİSAYAR OKURYAZARLIĞI. Excelde Formüller ve Grafik Biçimlendirme

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37

4. BÖLÜM: REGRESYON ANALİZİNİ KULLANMAYI ÖĞRENME

T.C. istanbul ÜNiVERSiTESi ÖĞRENCi BiLGi SiSTEMi. ÖĞRETiM ELEMANI KULLANIM KILAVUZU

Mann-Whitney U ve Wilcoxon T Testleri

1-Otomasyon Sisteminden Öğrenci Notlarının Girilmesi. *obs.btu.edu.tr/ adresinden akademik personel şifrenizle sisteme giriş yapınız.

Genel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Merkezi Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir.

İki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi (Student s t Test) Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

Varyans Analizi (ANOVA) Kruskal-Wallis H Testi. Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

UYGULAMA 2 TABLO YAPIMI

Kırklareli Üniversitesi Uzaktan Eğitim Uygulama ve Araştırma Merkezi

Parametrik Olmayan Testler

BÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ

VARYANS ANALİZİ (ANOVA)

TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ

VERĠ ANALĠZĠ NĠCEL VERĠ ANALĠZĠ ĠSTATĠSTĠK? ĠSTATĠSTĠK. ĠSTATĠSTĠK ÇEġĠTLERĠ. Betimsel İstatistik Kestirimsel Ġstatistik

Hamdi Ayhan SAFRAN DEPO STOK PROGRAMI YARDIM DOSYASI. Programın kurulumdan sonraki ilk açılış kullanıcı adı TEST şifre TEST dir

CMK Asistan Atama Sistemi Kullanım Kılavuzu (AVUKAT)

E-P0STA ADRESLERİNİ REHBERE KAYDETME VE GRUPLAMA

İSTATİSTİK ÖRNEK SORULARI

BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ. Bazı Temel Kavramlar

GİRİŞ. Bilimsel Araştırma: Bilimsel bilgi elde etme süreci olarak tanımlanabilir.

ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. Nokta Grafikleri. Ders 2 Minitab da Grafiksel Analiz-II Tanımlayıcı İstatistikler

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

Örneklem Dağılımları & Hipotez Testleri Örneklem Dağılımı

Resimdeki alandan tarih aralığı belirterek de (testlerin hasta hesabına aktarıldığı tarihi baz alır). İstek yapılan hasta listesine ulaşabilirsiniz.

Örgün Öğrenci Sistemi Anadolu Üniversitesinde öğretim elemanlarının verdikleri

UZMAN VERGİ KULLANIM KILAVUZU

1. Bilgisayarınızda kullandığınız Web tarayıcı programını (Internet Explorer, Mozilla Firefox vb.) çalıştırınız.

BETİMLEYİCİ, DURUM SAPTAYICI ARAŞTIRMALAR

İSTATİSTİK EXCEL UYGULAMA

CMK Asistan Atama Sistemi Kullanım Kılavuzu (AVUKAT) İZMİR BAROSU

10.Sunum. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 1

FiloWay FYS Kullanım Kılavuzu

CMK Asistan Atama Sistemi Kullanım Kılavuzu (AVUKAT)

2.PERSONEL GİRİŞ SAYFASI:

Ölçme ve Değerlendirme

CMK Asistan Atama Sistemi Kullanım Kılavuzu (AVUKAT) RİZE BAROSU

MUHTAR ADAYI İÇİN KULLANIM KILAVUZU

BİYOİSTATİSTİK. Ödev Çözümleri. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

Kurumsal Grup E-Posta Eğitim Dokümanı

BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

CMK Asistan Atama Sistemi Kullanım Kılavuzu (AVUKAT)

CMK Asistan Atama Sistemi Kullanım Kılavuzu (AVUKAT)

UZAKTAN EĞİTİM YÖNETİM SİSTEMİ ÖĞRENCİ YARDIM KILAVUZU

Transkript:

5.HAFTA Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN Harran Üniversitesi

Bu sunumda kullanılan verimizde bulunan değişkenler: İsim CİNSİYET KİTAP YAŞ VİZE VİZE2 FİNAL DÖNEMSONUNOTU

Bu dersimizde daha önce hesapladığımız basit istatistikler olan mod, medyan, ortalama vs. hesaplamasını Descriptives>Des criptives menüsünü kullanarak yapacağız.

Descriptives>Des criptives menüsünde nicel olan değişkenlere ait mod, medyan, ortalama, st. Sapma vb. değerlerine ek olarak standart puanlar elde etme şansına sahibiz.

Descriptives> Descriptives menüsünü tıkladığımızd a karşımıza yandaki küçük ekran gelecektir. Sol tarafında verimizdeki değişkenlerin isimlerini görebiliriz.

Descriptives>Desc riptives menüsünü tıkladığımızda karşımıza çıkan ekranda analiz yapmak istediğimiz nicel değişkeni sağ tarafa atmamız gerekiyor. Yan tarafta YAŞ değişkenini sağ tarafa atarak bu değişken üzerinde analiz yapacağımızı belirtmiş oluyoruz.

Descriptives>Des criptives menüsünü tıkladığımızda karşımıza çıkan ekranda analiz yapmak istediğimiz nicel değişkeni seçtikten sonra options seçeneğine tıklayınca yandaki ikinci küçük ekran karşımıza çıkıyor. Bu ekrandan istediğimiz istatistikleri seçebiliyoruz.

Descriptives>D escriptives menüsünü tıkladığımızda karşımıza çıkan ekranda analiz yapmak istediğimiz nicel değişkene ait standart puanı yani Z puanını elde etmek için yandaki küçük kutucuğu tıklamamız gerekiyor.

YAŞ değişkenine ait işlem yapmak istediğimizi belirttiğimiz için YAŞ değişkenine ait ortalama puanı elde ettik.

YAŞ değişkeni için elde ettiğimiz Z-puanları otomatik olarak verinin en sağına eklenir.

Elde ettiğimiz Z puanını kullanarak Transform>Compute menüsünden formül yazarak T puanını elde edebiliriz

Z-puanında olduğu gibi YAŞ değişkeni için elde ettiğimiz T-puanları otomatik olarak verinin en sağına eklenir.

Birden fazla değişkenin betimleyici istatistiklerini aynı anda elde edebiliriz.

Diğer değişkenlerin Z-puanlarını da elde edebiliriz.

Daha önce yaptığımız işlem tüm sınıfın bir değişkene ait ortalamasını hesaplamaktı. Eğer sınıfta KIZ-ERKEK gibi 2 grup varsa bu iki grubun başarısını karşılaştırmak isteyebiliriz. Bu durumda iki gruba ait ayrı ayrı ortalama değerleri hesaplamamız gerekecektir. Bu işlemi gerçekleştirebileceğimiz yer Analyze>Compare Means> Means MENÜSÜDÜR.

Analyze>Compare Means> Means

Compare Means> Means menüsünü tıkladığımızda karşımıza yandaki ekran gelir. Bu ekranda yine analiz yapmak istediğimiz değişkeni sağ tarafa Dependent List kısmına atarız.

Burada SPSS e gruplarımızın hangi değişkende olduğunu bildirmemiz gerekiyor. Bizim grup değişkenimiz cinsiyet olduğu için CİNSİYET değişkenini de Independent List kısmına atmalıyız.

Aşağıdaki tabloda erkek öğrencilere ait (E) ortalama (Mean) YAŞ değeri ile kız öğrencilere ait (K) ortalama (Mean) YAŞ değerini görebiliriz. Sizce erkekler ile kızların arasında YAŞları açısından fark var mı? Cevap: fazla fark gözükmüyor.

Birden çok değişkenin aynı zamanda ortalamalarının hesaplanması.

Birden çok değişkenin aynı zamanda hem kız hem de erkek öğrenciler için ortalamalarını hesaplayabiliriz. Burada kız ve erkek öğrencilerin ortalamalarını her bir değişken için karşılaştırabiliriz.

Kız ve erkek öğrencilerinin VİZE notu ortalamaları. Kız ve erkek öğrencilerinin VİZE notları arasında anlamlı bir fark var mı?

2 grubun ortalamaları arasında anlamlı bir fak olup olmadığını bağımsız örneklem t-testi ile hesaplarız. Bu istatistiği SPSSte Independent Samples T test kullanarak elde edebiliriz

Diyelim ki VİZE değişkeni için kız ve erek öğrenciler arasında anlamlı bir fark olup olmadığına bakacağız. VİZE değişkenini Test Variable(s) kısmına atmalıyız.

Daha sonra gruplama yaptığımız (ek) değişken hangisi ise onu da Grouping Variable kısmına eklememiz gerekiyor. Burada CİNSİYET değişkenini ekledik.

Grup değişkenini ekledikten sonra en önemli nokta gruplamayı nasıl yaptığımızı SPSSe tanımlamak. Eğer 0-1 kodaladıysak 0-1 eğer e-k olarka kodladıysak e-k eğer E-K olarka kodladıysak E-K olarak Define groups kısmına girmeliyiz.

Burada grup değişkenimi z E-K şeklinde girili olduğu için biz de Defie groups kısmında Grup1 için E Grup 2 için K giriyoruz.

SORU: ERKEKLER VE KIZLARIN VIZE PUANLARI ARASINDA ANLAMLI BIR FARK VAR MIDIR? ANALİZ: INDEPENDENT SAMPLES T-TEST Yapmamız gereken elde ettiğimiz T istatistiği çıktısında Sig. Adlı bölgedeki 0 ile 1 arasında değişen p değerini bulmak ve bu değeri 0.05 değeri ile karşılaştırmak. Sig. p<.05 ise GRUPLAR ARASI ANLAMLI FARK VAR Sig. p>.05 ise ANLAMLI FARK YOK DEMEKTİR

Burada p (Sig.) değeri.000 olarak bulunmuştur. Sig. p <.05 olduğu için GRUPLAR ARASI ANLAMLI FARK VAR SONUÇ: Vize notu açısından kızlar ve erkekler arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark bulunmuştur.

YAŞ değişkeni için bağımsız örneklem t-testi. Kızlar ve erkeklerin yaşları arasında anlamlı fark var mı?

Burada p (Sig.) değeri.300 olarak bulunmuştur. Sig. p >.05 olduğu için GRUPLAR ARASI ANLAMLI FARK YOK SONUÇ: Yaş açısından kızlar ve erkekler arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark bulunmamıştır.

Final notunun kızlar ve erkekler için karşılaştırıl ması.

Burada p (Sig.) değeri.097 olarak bulunmuştur. Sig. p >.05 olduğu için GRUPLAR ARASI ANLAMLI FARK YOK SONUÇ: Final notu açısından kızlar ve erkekler arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark bulunmamıştır.

Eğer aynı gruba ait 2 farklı değişkeni karşılaştırıyorsa k bu sefer de bağımlı örneklem t-testi kullanabiliriz. Bu işlemi SPSS te Paired Samples T Test menüsünden yapabiliriz.

Tüm sınıfa ait VİZE, VİZE2, ve FİNAL notları ortalamaları aşağıdaki tabloda verilmiştir.

SORU: GRUBUN ViZE PUANLARI ile FiNAL PUANLARI ARASINDA ANLAMLI BiR FARK VAR MIDIR? CEVAP: PAIRED SAMPLES T-TEST

Paired samples T testini tıkladığımı zda karşımıza yandaki ekran çıkacaktır.

Diyelim ki tüm sınıfın VİZE ve FİNAL notlarını karşılaştırmak istiyoruz. Paired Variables kısmında ilk kutucuğa VİZE yi ekliyoruz.

Paired Variables kısmında ikinci kutucuğa FİNALi ekliyoruz.

Burada p (Sig.) değeri.000 olarak bulunmuştur. Sig. p <.05 olduğu için sınıfın VİZE ve FİNAL notları arasında ANLAMLI FARK VAR SONUÇ: Sınıfın vize ve final notları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark bulunmuştur.

Tüm sınıfın VİZE ve VİZE2 notlarının karşılaştırıl ması.

Burada p (Sig.) değeri.761 olarak bulunmuştur. Sig. p >.05 olduğu için sınıfın VİZE ve VİZE2 notları arasında ANLAMLI FARK YOK SONUÇ: Sınıfın birinci vize ve ikinci vize notları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark bulunmamıştır.