ORTALAMA ÖLÇÜLERİ. Ünite 6. Öğr. Gör. Ali Onur CERRAH

Benzer belgeler
YANLILIK. Yanlılık örneklem istatistiği değerlerinin evren parametre değerinden herhangi bir sistematik sapması olarak tanımlanır.

Örnek 4.1: Tablo 2 de verilen ham verilerin aritmetik ortalamasını hesaplayınız.

BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU


Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU

Temel Ġstatistik. Tanımlayıcı Ġstatistik. Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Yer Ölçüleri. Y.Doç.Dr. Ġbrahim Turan Mart 2011

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

Unite 5. İstatistik. İstatistik nedir? İstatistik İki Gruba ayrılır. Öğr. Gör Ali Onur Cerrah. Verinin Ölçüm Biçimi (Veri Tipi)

JEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ. Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA

Bölüm 3 Merkezi Konum (Eğilim) Ölçüleri. Giriş Veri kümesi. Ortalamalar iki grupta incelenir. A. Duyarlı olan ortalama. B. Duyarlı olmayan ortalama

BİYOİSTATİSTİK Merkezi Eğilim ve Değişim Ölçüleri Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

Merkezi Yığılma ve Dağılım Ölçüleri

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ

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

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ İST 213 OLASILIK DERSİ TANIMLAR VE VERİ SINIFLAMASI

VERİ KÜMELERİNİ BETİMLEME

rasgele değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu,

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler

VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ

Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri Bahar Dönemi 13 Mart 2014

Temel İstatistik. Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart Tanımlayıcı İstatistik. Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri

Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü

KONU2 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ ANALİTİK ORTALAMALAR ANALİTİK OLMAYAN MERKEZİ. Aritmetik ortalama **Medyan(median)

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005

IİSTATIİSTIİK. Mustafa Sezer PEHLI VAN

Konum ve Dağılım Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan

Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi

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

Mühendislikte İstatistik Yöntemler

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

İstatistik ve Olasılığa Giriş. İstatistik ve Olasılığa Giriş. Ders 3 Verileri Sayısal Ölçütlerle İfade Etme. Verileri Sayısal Ölçütlerle İfade Etme

MATE211 BİYOİSTATİSTİK

BÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM

TEMEL İSTATİSTİK BİLGİSİ. İstatistiksel verileri tasnif etme Verilerin grafiklerle ifade edilmesi Vasat ölçüleri Standart puanlar

TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ

EĞĠTĠMDE ÖLÇME VE DEĞERLENDĠRME BÖLÜM IV Ölçme Sonuçları Üzerinde Ġstatistiksel ĠĢlemler VERİLERİN DÜZENLENMESİ VERİLERİN DÜZENLENMESİ

ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. Ders 2 Merkezi Eğilim Ölçüleri

EĞİTİMDE ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME UĞUR YILMAZER 1

ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ

Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri

Örnek...4 : İlk iki sınavında 75 ve 82 alan bir öğrencinin bu dersin ortalamasını 5 yapabilmek için son sınavdan kaç alması gerekmektedir?

İSTATİSTİK MHN3120 Malzeme Mühendisliği

Biyoistatistiğin Tanımı Biyoistatistikte Kullanılan Terimler Değişken Tipleri Parametre ve İstatistik Tanımlayıcı İstatistikler

Biyoistatistiğe Giriş: Temel Tanımlar ve Kavramlar DERS I VE II

7. HAFTA. Verilerin düzenlenmesi Verilerin gruplandırılması Merkezi eğilim ölçüleri Merkezi dağılım ölçüleri Standart puanlar. Yrd. Doç. Dr.

Örneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.

ÖLÇME DEĞERLENDİRME ÜNİTE BAŞLIKLARI

Veri Analizi. Isınma Hareketleri. Test İstatistikleri. b) En çok tekrar eden: 7 (mod) c) Açıklık = En büyük En küçük = 10 1 = 9. d)

Merkezi Eğilim Ölçüleri

Test İstatistikleri AHMET SALİH ŞİMŞEK

SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI

BÖLÜM 1 GİRİŞ: İSTATİSTİĞİN MÜHENDİSLİKTEKİ ÖNEMİ

BİYOİSTATİSTİK Bazı Olasılık Dağılışları Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Sayısal Yöntemler

OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR

Copyright 2004 Pearson Education, Inc. Slide 1

7. HAFTA. Verilerin düzenlenmesi Verilerin gruplandırılması Merkezi eğilim ölçüleri Merkezi dağılım ölçüleri Standart puanlar. Yrd. Doç. Dr.

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU

13. Olasılık Dağılımlar

İSTATİSTİKSEL MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ (DUYARSIZ ORTALAMALAR)

TEST VE MADDE ANALİZLERİ

BÖLÜM 3 KURAMSAL ÇATI VE HİPOTEZ GELİŞ

Tesadüfi Değişken. w ( )

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

RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

Ölçme Sonuçları Üzerinde İstatistiksel İşlemler

5. SUNUM. Verilerin düzenlenmesi Verilerin gruplandırılması Merkezi eğilim ölçüleri Merkezi dağılım ölçüleri Standart puanlar. Yrd. Doç. Dr.

8.Hafta. Değişkenlik Ölçüleri. Öğr.Gör.Muhsin ÇELİK. Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek,

Merkezi eğilim ölçüleri ile bir frekans dağılımının merkezi belirlenirken; yayılma ölçüleri ile değişkenliği veya yayılma düzeyini tespit eder.

1.58 arasındaki her bir değeri alabileceği için sürekli bir

Veri nedir? Bir öğrenci kümesine uygulanan bir sınavdan elde edilen puanların herhangi bir işlem yapılmamış haline ham veri denir (ham puanlar) denir.

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

DENEY 0. Bölüm 1 - Ölçme ve Hata Hesabı

Beklenti Anketi ne İlişkin Yöntemsel Açıklama

İstatistik Dersi Çalışma Soruları Arasınav(Matematik Müh. Bölümü-2014)

ULUSLARARASI 9. BEDEN EĞİTİMİ VE SPOR ÖĞRETMENLİĞİ KONGRESİ

İstatistik ve Olasılık

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

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım

İSTATİSTİK EXCEL UYGULAMA


İstatistik ve Olasılık

İSTATİSTİK I KISA ÖZET KOLAYAOF

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...

Üretim Süreci: Girdi İşlem Ürün (Sonuç) Araştırma Süreci: Hangi alanda olursa olsun araştırma bir BİLGİ ye ulaşma sürecidir.

VERİLERİN GRAFİKLER YARDIMIYLA SUNUMU Daire Grafikleri Yardımıyla Verilerin Sunumu Sütun(Çubuk) Grafikleri Yardımıyla Sunumu

ÖLÇME VE DEĞERLENDĠRME (3)

BİYOİSTATİSTİK Olasılıkta Temel Kavramlar Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

İstatistik Nedir? İstatistiğin Önemi Nedir? Tanımlayıcı ve Çıkarımcı İstatistik ttitik Tanımlayıcı İstatistik Türleri Çıkarımcı İstatistiğin i iği

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

BÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ

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

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

İstatistik ve Olasılık

İSTATİSTİK. İstatistik Nedir? İstatistiksel Araştırmanın Amacı

[!] Sütun, çizgi ve daire grafikleri gerçek yaşamdan seçilmiş örnek etkinliklerle hatırlatılır.

EĞĠTĠMDE ÖLÇME ve DEĞERLENDĠRME

Transkript:

ORTALAMA ÖLÇÜLERİ Ünite 6 Öğr. Gör. Ali Onur CERRAH Araştırma sonucunda elde edilen nitelik değişkenler hakkında tablo ve grafikle bilgi sahibi olunurken, sayısal değişkenler hakkında bilgi sahibi olmanın yolu frekans dağılımlarını, yüzdeleri, yüzdelikleri ve grafikleri elde etmek idi. Bu yolla, dağılımın şekli, verilerin hangi sınıflarda yoğunlaştığı vb. sorulara yanıt bulunuyordu. Bunların dışında, sayısal değişkenleri tanımlamakta kullanılan birçok ölçü söz konusudur. Örneğin, bir sutopu antrenörü, şut antrenmanı amacıyla sutopu kalesini sadece sol ve sağ üst köşede topun geçeceği alan bırakarak bezle kapatsın. Antrenmandaki oyunculara bu boşlukları hedefleyen 20şer şut attırıp istatistiklerini de tutsun. Antrenmanın sonunda oyunculardan biri kendi performansı hakkında bilgi almak isterse, oyuncuya, kendi başarılışut sayısının yanında, çalışma sonrasında "takımın başarılışut sayısı ortalamasını;" da vermesi anlamlı olacaktır. Böylece, oyuncunun bu "ortalama" değere göre karşılaştırma yapması sağlanacaktır. Dağılımların orta noktalarını gösteren ölçüler, "merkez ölçüleri" olarak da bilinirler ve genellikle, dağılımdaki değerlerin en fazla yoğunlaştığı "bir merkez referans değerini" ifade ederler. Bu ölçüler yardımıyla, dağılımdaki değeri (ortalama açısından) temsil eden tek bir değer elde edilir. 1

Bu ölçüler arasında çok kullanılanları; aritmetik ortalama, ortanca tepe değeridir. Bunlara göre daha az kullanılan diğer iki ortalama ölçüsü; geometrik ortalama ve harmonik ortalamadır. ağırlıklı ortalamaya da bazı çalışmalarda başvurulur Aritmetik ortalama (ya da sadece "ortalama" sözcüğü de kullanılır) Çoğunlukla. tek tepeli simetrik bir yapıya sahip sürekli sayısal verilerde kullanılan bir ortalama ölçüsüdür. Bir büyüklük belirtmesi açısından kesikli sayısal verilerde de kullanılabilir. Örneğin A takımında maç başına sakatlanma ortalaması 1.2 olarak bulunmuş ise, "1.2" gibi bir sakatlık olmamakla birlikte bu değer bir büyüklük göstermesi açısından ele alınmalıdır. Aritmetik ortalama, x ile gösterilir ve sınıflandırılmamış ve sınıflandırılmış veriler için ayrı formüllerle hesaplanır. B) NİCELİK VERİLER 1) Kesikli Sayısal Veriler: Belirli bir aralıktaki tam sayıları alan veri türüdür. örn; akciğerlerdeki leke sayısı (3,5,7,10) gibi tam sayılardan oluşur. Sınıflandırılmamış Verilerde Aritmetik Ortalama Sınıflandırılmamış verilerde aritmetik ortalama, her bir gözleme ilişkin değerlerin toplamının denek sayısına bölünmesi ile bulunur 2) Sürekli Sayısal Veriler: Ölçümle belirtilirler ve bir aralıktaki bütün değerleri alırlar. Örn; boy uzunluğu değişkeni, sürekli sayısal veri tipinde bir değişkendir. Bir sporcunun boy uzunluğu 180-200cm arasında değişiyor ise 187.365 cm olabileceği gibi 190.34 de olabilir. 2

Sporcuların MaxVo2 değerlerinin ortalaması Aritmetik ortalama dağılımdaki tüm değerleri dikkate alır. Ancak dağılımdaki aşırı değerlerden etkilenir. Örneğin 7 sporcunun spor yaşı sırasıyla 7 18 7 8 6 7 5 ise aritmetik ortalama 8.28 yıl olarak bulunur. Dikkat edilirse bu dağılımda, dağılımın ortalaması olan 8.28 den büyük sadece 1 değer (18) olmasına rağmen aritmetik ortalama bu değer nedeniyle, dağılımın genel eğiliminin üzerinde bir değer olarak bulunur. Ortanca (Medyan) 50. yüzdeliğe ortanca denir. Ortanca bir dağılımdaki değerleri iki eşit parçaya böler. Gözlemlerin %50 si ortancanın altında, %50 si üzerindedir. Ortanca aşırı gözlemlerin bulunduğu ve de özellikle dağılımın çarpık olduğu durumlarda kullanılan bir ortalama ölçüsüdür. Veri sınıflandırılmamış olduğunda ortanca değer aşağıdaki yöntemle de hesaplanabilir. 1) Buna göre, veriler küçükten büyüğe doğru sıraya dizildikten sonra; 2) gözlem sayısı tek sayılı bir değer ise ortanca; ((n + 1)/2) formülü ile, 3) gözlem sayısı çift sayılı bir değer ise ortanca; (n/2)'inci ile (n +2)/2 'inci gözlem değerlerinin toplanıp 2 'ye bölünmesi ile bulunur. 3

Örnek Elimizde basketbol genç milli takımına ilişkin bir veri grubundan rasgele seçilmiş 9 basketbolcunun milli olma sayıları (5 6 4 7 5 8 38 7 4) olsun. Sınıflandırılmamış verilerde ortancayı bulmak için veriler önce küçükten büyüğe doğru dizilir; (4 4 5 5 6 7 7 8 38). Buradan ortanca, denek sayısı tek sayılı bir değer olduğu için (9+1)/2=5. denek değeri olan 6'ya eşittir. Bu örneğe ilişkin aritmatik ortalama ise x = 9.3 olarak bulunur. Bu iki ortalama ölçüsü arasında oldukça fazla fark vardır. Çünkü aritmetik ortalama aşırı değerlerden etkilenir. Yukarıdaki dağılımda 38 değeri 3800 değeri ile yer değiştirse, aritmetik ortalama 427.3 gibi bir değer olarak bulunurken ortanca değer değişmeyecektir. Yukarıdaki açıklamalardan anlaşılacağı gibi, ortanca dağılımın orta noktası hakkında bilgi verirken aşırı değerlerden etkilenmez. Bu nedenle, dağılımda aşırı gözlemlerin bulunduğu ve de özellikle dağılımın çarpık olduğu durumlarda, ortalama ölçüsü olarak ortancanın kullanılması gerekir. Sınıflandırılmamış verilerde, gözlem sayısının çift sayılı olduğu durum için bir örnek veri; (15 21 17 42 18 19) şeklinde olsun. Verileri sıraya dizersek dağılım; 15 17 18 19 21 42 olur. Bu durumda ortanca; (n/2)=(6/2)=3. gözlem değeri ile (n+2)/2=(6+2)/2=4. gözlem değerinin yarısına eşit olacaktır. Buna göre ortanca (18+19)/2=18.5 olarak bulunur. Ortanca, aritmetik ortalamaya göre daha zayıf bir ortalama ölçüsüdür. Çünkü aritmetik ortalama tüm gözlemler dikkate alınarak hesaplanırken, ortanca en çok iki gözlem tarafından elde edilir. Bu durum ortancanın zayıf yönünü tanımlar. Buna göre, 18.5'in altında gözlemlerin % 50'si 3 gözlem, 18.5'in üzerinde gözlemlerin % 50'si 3 gözlem vardır. 4

Tepe Değeri (Mod) Tepe değeri dağılımda en fazla tekrarlanan değerdir. 1. Futbol liginde oynayan bir takım için "çok genç takım" nitelendirmesi yapılıyorsa aslında tepe değerinden söz edilmektedir. Tepe değerini hesaplamakta kullanılan bir formül yoktur. 13 26 19 16 19 18 19 19 şeklindeki bir dağılımda en çok tekrarlanan değer 19 olduğu için tepe değeri 19' dur. Her gözlemin tekrar sayısı aynı ise o dağılımda tepe değeri yoktur. Veriyi sınıflandırdığımızda, çoğunlukla en yüksek frekansa sahip tek bir sınıf vardır (tek tepeli dağılım). En yüksek frekansa sahip tek bir sınıfın olduğu dağılımlara tek tepeli dağılım denir. Bu durumda tepe değeri; frekansı en fazla olan sınıfın sınıf değeridir. Örneğin Tablo daki dağılım tek tepeli ve tepe değeri 57 mllkg/dk'dır [(55+59)/2]. Tek tepeli dağılımlarda tepe değeri ile aritmatik ortalama arasındaki fark büyüdükçe dağılımın çarpıklığı da artar. Bir dağılım birden çok tepe değeri olabilir. Eğer bir dağılımda veriler iki sınıfta yoğunlaşıyor ise bu dağılıma iki tepeli (bimodal) dağılım denirken, bu durumun 2 den fazla sınıfta ortaya çıkması durumunda dağılım çok tepeli dağılım adını alır. Tepe değeri nitelik verilerde de kullanılabilir. Örneğin, bir spor yüksek okul başvuranların çoğunluğu atletizm kökenli olabilir. Tepe değeri, aritmetik ortalama ve ortancaya göre daha az kullanılan bir ortalama ölçüsüdür. Ancak, hesaplaması kolay olduğu için bir dağılımın ortalamasının kestirilmesi hakkında yaklaşık bilgi verir. Ancak tepe değerinin olumsuz yönleride vardır. - Yapılan sınıflamaya göre tepe değeri değişebilir. - Bazı dağılımlarda tepe değeri olmayabileceği gibi bazı dağılımlarda birden fazla tepe değeri olabilir. Birden çok tepe değeri olduğunda, ilgili dağılım tanımlamakta tepe değerinin kullanılması pek yararlı olmayacaktır. - Tepe değeri sonuç bir istatistik olup daha ileri hesaplamalar için pek kullanılmaz 5

Frekans Dağılımının Şekli ile Ortalama ölçüleri Arasındaki İlişki Kullanılacak ortalama ölçüsüne karar vermede veri tipi ve dağılımın şekli iki önemli parametredir. Bunlardan bazıları dağılım eğrileri şeklinde Grafikte verilmiştir. Frekans dağılımları elde edilip grafikleri çizildiğinde çok çeşitli şekiller elde edilebilir. Bir dağılım simetrikse ve Grafik 2.10-A daki gibi bir şekil gösteriyorsa Ortalama=Ortanca=Tepe değeri Eğer negatif çarpıksa aşırı gözlemler küçük değerlerde olacağı için aritmetik ortalama küçük değerlere doğru çekilir Ortalama Ortanca Tepe değer Pozitif çarpıksa Ortalama Ortanca Tepe Değer Çarpık ve simetrik tek tepeli dağılımlarda ortalama, ortanca ve tepe değeri arasındaki ilişkileri görmek amacıyla tablodaki veriler aşağıdaki grafikler ile gösterilmiş. Burada sınıflandırılmış veriler için kullanılan formül yardımıyla bulunan ortalama ölçüleri arasındaki ilişki gösterilmektedir 6

Özet Veriler sayısal ve dağılım simetrik ise ortalama ölçüsü olarak aritmetik ortalama kullanılır. Eğer veri sayısal ve çarpık ise (veride aşırı değerler var ise) ortancanın kullanılması daha uygundur. Ya da aritmetik ortalama ile birlikte ortanca değer de tanımlayıcı ölçü olarak verilmelidir. Aritmetik ortalama hesaplanırken dağılımdaki değerlerin tümü dikkate alınırken, ortanca ve tepe değeri hesaplanırken değerlerin tümü dikkate alınmaz. Örneğin ortanca hesabında en çok iki değeri dikkate almak yeterlidir. Tepe değeri de dağılımdaki değerlerin bir bölümünü dikkate alır. Aritmetik ortalama diğer bir çok istatistiksel işlemlerde kullanıldığı halde, ortanca ve tepedeğeri ortalama ölçüsü olmanın dışındaki amaçlar için pek kullanılmaz 7