27 Kasım 2012 Salı

İstatistik Notları 18


Çoklu Soruların Frekans Dökümü

Anketlerde kullanım amacına göre farklı soru tipleri yer almaktadır. Bunlardan bir tanesi de birden fazla işaretleme yapılabilen soru tipidir. Bu soruların frekans dökümü diğerlerine göre farklı yoldan yapılmaktadır.

Aşağıdaki soruyu inceleyelim.

Ürünlerimizi tercih etme sebepleriniz nelerdir? Birden fazla seçenek işaretleyebilirsiniz.

1.Kaliteli olması
2.Tasarımının güzel olması
3.Ergonomik olması
4.Fiyatının uygun olması
5.Reklam – tanıtım faaliyetleri
6.Arkadaşlarımın önerisi

Yukarıda örneği verilen soru tiplerinin frekans dökümünde dikkat edilecek noktalar veri girişinden başlamaktadır. Veri girişi için her bir madde için bir sütun açılır. Veri girişi esnasında işaretlenen maddeler için madde kodu girilirken işaretlenmeyen maddeler ise boş bırakılır.



SPSS Adımları

Analyze -  Multiple Response – Define Variable Sets adımlarından veri tanımlaması yapılmaktadır.


Analyze -  Multiple Response – Frequencies adımlarından ise frekans tablosu oluşturulmaktadır.





20 Eylül 2012 Perşembe

İstatistik Notları 17



EXCEL DERS NOTLARI 1

ÖZET TABLO

                Özet tablo, veri setinden frekans tabloları ve çapraz tablolar oluşturmak amacıyla kullanılan bir Excel fonksiyonudur. Örneğin cinsiyet değişkeni için kız ve erkeklerin sayısın verildiği tablo özet tablo yardımı ile oluşturulur.

                Özet tablo hazırlamak için Araç çubuğundan Ekle sekmesine tıklanarak Özet Tablo seçilir. Açılan pencereden özet tablo oluşturulacak alan görünür. Bu pencerede tamam butonuna basılır ve açılan yeni sayfada özet tablo şablonu görülür.

                 Özet tabloda satırda görülmesi istenen değişken satıra, sütunda görünmesi istenen değişken sütuna atılır. Satır veya sütuna atılan değişkenlerden herhangi birisi değerler bölümüne atılır. Değer gösterimi say seçilir. 

        Bu işlemlerin ardından tamam butonuna basıldığında frekans dağılım tablosu oluşturulmuştur.





13 Eylül 2012 Perşembe

İstatistik Notları 16


GÜVENİLİRLİK ANALİZİ

Likert Tipi ölçeklerde ölçeğin güvenilirliği Cronbach’ s Alfa katsayısı ile gösterilir. Cronbach Alfa katsayısı, ölçekte yer alan k tane sorunun bir araya gelerek bir olguyu, tutumu ya da düşünceyi açıklayıp açıklamadığını gösterir.

Cronbach’ s Alfa katsayısı ölçekte yer alan k sorunun varyansları toplamının genel varyansa oranlanması ile bulunur.

Alfa katsayısı 0 ile 1 arasında değişmektedir ve genel anlamda katsayının 1’ e yakın olması ölçeğin güvenilir olduğunu göstermektedir.

SPSS’ de Cronbach’ s Alfa Katsayısı

Analyze – Scale – Reliability Analysis
adımları izlenerek yapılmaktadır.

7 Eylül 2012 Cuma

İstatistik Notları 15


BASİT DOĞRUSAL REGRESYON ANALİZİ

Basit doğrusal regresyon modeli, Y bağımlı değişkeni ile X bağımsız değişkeni arasındaki neden-sonuç ilişkisini basit doğrusal bir model ile ortaya koyar.

X bağımsız değişkeni ya da değişkenlerinden etkilenen bir Y bağımlı değişkeninin, bağımsız değişkenlerden hangi oranda etkilendiği ve bağımlı değişkendeki bir birimlik değişimin ne kadarının bağımsız değişkenler sebebi ile olduğu Basit Doğrusal Regresyon Analizi ile belirlenir.

Basit doğrusal regresyon analizi yapılabilmesi için;
  • ·      Y Bağımlı değişkeninin Normal Dağılım göstermesi,

  •     Bağımlı ve Bağımsız değişkenlerin Eşit Aralıklı veya Oransal Ölçme düzeyinde (Nicel Değişken) olması gerekmektedir.



Örnek;

Y Bağımlı Değişkeni            :    Kilo
X Bağımsız Değişkenleri    :     X1; Günlük Alınan Kalori
                                                      X2; Günlük Yürüme Süresi (dk)

“Kilo, günlük alınan kaloriye ve günlük yürüme süresine bağımlı değildir” hipotezinin analiz için Basit Doğrusal Regresyon Analizi yapılmaktadır.

Probleme ilişkin Basit Doğrusal Regresyon Modeli:
Y = b0 + b1X1 + b2X2 + e

SPSS’ de Basit Doğrusal Regresyon Analizi
Analyze – Regression – Linear  adımları izlenerek yapılmaktadır.

Analiz Sonucunda:
R square Değeri : Açıklama yüzdesidir. Bağımlı değişkendeki değişimin % kaçının bağımsız değişkenler sonucu olduğunu belirtir.

b1  : X1 değişkenindeki bir birimlik değişimin Y Bağımlı değişkenin de ne kadarlık bir değişime sebep olacağını belirtir.

b2  : X2 değişkenindeki bir birimlik değişimin Y Bağımlı değişkenin de ne kadarlık bir değişime sebep olacağını belirtir.

Analiz sonucunda elde edilen p değeri 0,05 anlamlılık seviyesinden düşük ise model anlamlıdır sonucuna varılır.



1 Eylül 2012 Cumartesi

İstatistik Notları 14

WILCOXON  TESTİ


Wilcoxon  Testi bağımlı iki örnek testidir. Verilerin Normal Dağılımı sağlamadığı durumlarda kullanılır. Parametrik testlerden olan Paired t Testinin non-parametrik alternatifi olan testtir.

Wilcoxon Testi bir gözlem grubu için elde edilen nicel verilerin öncesi ve sonrası durumları arasında fark olup olmadığı test eder.


Örnek; Bir hastanede yatan 20 hastanın uygulanan diyet programından önceki ve sonraki kiloları ölçüldüğü durumlarda ya da bir sınıftaki öğrencilerin ön test ve son test puanlarının karşılaştırıldığı durumlarda öncesi ve sonrası arasında fark olup olmadığının test edilmesi verilerin Normal Dağılıma uymaması durumunda Wilcoxon  Testi ile analiz edilir.


"Wilcoxon Testi sonucu elde edilen p değerinin 0,05 küçük olması durumunda önceki ve sonraki değerler arasında anlamlı farklılık bulunmaktadır." yorumu yapılır.



SPSS' de WILCOXON TESTİ

Analyze - Nonparametrics - 2 Related Samples

24 Ağustos 2012 Cuma

İstatistik Notları 13

Kİ KARE İLİŞKİ ANALİZİ

 Ki Kare ilişki analizi; sınıflama ve sıralama düzeyinde olan kategorik değişkenler arasında ilişki olup olmadığı, yani iki değişkenin birbirinden bağımsız olup olmadıklarının tespitinde kullanılır.


Ki Kare analizi için değişkenlerin kategorik olması gerekir ve normallik varsayımına bakılmaz.




Örnek;


Eğitim Düzeyi              : İlköğretim - Lise - Üniversite


Sigara İçme Durumu : İçiyor - İçmiyor


"Sigara İçme ile Eğitim Düzeyi arasında ilişki yoktur." hipotezinin testi Ki Kare Analizi ile yapılmaktadır.




Ki Kare analizinde oluşacak tablonun boyutuna göre bakılacak olan istatistik ve p değeri farklıdır.




a) 2 x 2 Tablolarda Ki Kare Bağımsızlık Testi

2 x 2 Çapraz Tablolarda Ki Kare analizi sonucu kullanılacak olan test istatistiği ve p değerine aşağıdaki kriterlere göre karar verilmektedir.

  • Pearson Ki-Kare Testi: Gözlerdeki en küçük beklenen frekanslar 25’ den büyük olduğunda kullanılır. 
  • Yates(Continuity Correction) Ki-Kare Testi: Gözlerdeki beklenen frekanslardan herhangi biri 5-25 aralığında ise kullanılır. 
  • Fisher(Fisher’s Exact Test) Ki-Kare Testi: Gözlerdeki beklenen frekanslardan herhangi biri 5’ den küçük ise kullanılır.

b) R x C Tablolarda Ki Kare Bağımsızlık Testi

R x C tablosu durumundaki çapraz tablo verilerinin bağımsızlık testinde Pearson Ki-Kare analizi uygulanır. R x C tablo verilerinin analizinde dikkat edilecek önemli nokta tabloda 5’ten küçük beklenen değerlerin sayısının toplam göz sayısının %20’ sini geçmemesidir.

5’ten küçük beklenen değerlerin sayısının toplam göz sayısının %20’ sini geçmesi durumunda ilişki analizi yapılamamaktadır. 

Bu durumda n örneklem çapının artırılması ya da gruplar arasında birleştirmeler yapılması işlemi uygulanabilir.



SPSS' de Kİ KARE İLİŞKİ ANALİZİ


Analyze - Descriptive Statistics - Crosstabs


adımları izlenerek yapılır.


22 Ağustos 2012 Çarşamba

İstatistik Notları 12

KORELASYON

 Eşit aralıklı ve oransal ölçme düzeyine sahip (sürekli) iki değişken arasındaki ilişkinin yönü ve kuvveti korelasyon analizi ile ölçülür. 

Korelasyon analizi sonucunda sürekli iki değişken arasındaki ilişkinin yönünü ve kuvvetini gösteren r (korelasyon katsayısı) değeri hesaplanır. Bu değer +1 ile -1 arasında değişmektedir.
r değerinin büyüklüğü ilişkinin kuvvetini, işaret değeri ise ilişkinin yönünü göstermektedir.

Değişkenlerin her ikisi de Normal dağılımdan geliyor ise Pearson Korelasyon Analizi yapılırken en az bir değişken Normal dağılımdan gelmiyor ise Spearman Korelasyon Analizi yapılır. 

r (korelasyon katsayısının) aşağıda verilen değer aralıklarına göre ilişkinin yönü ve kuvveti belirlenmektedir.


                 r                     İlişki

  • —0,00-0,25          Çok Zayıf 
  • —0,26-0,49          Zayıf 
  • —0,50-0,69          Orta 
  • —0,70-0,89          Yüksek 
  • —0,90-1,00          Çok Yüksek


Örnek; okunan kitap sayısı ile günlük konuşmada kullanılan ortalama kelime sayısı

"Okunan kitap sayısı ile günlük konuşmada kullanılan ortalama kelime sayısı arasında ilişki yoktur." hipotezinin test edilmesi Korelasyon analizi ile gerçekleştirilir.



SPSS' de Korelasyon Analizi

Analyze - Correlate - Bivariate 

adımları izlenerek yapılır.


16 Ağustos 2012 Perşembe

İstatistik Notları 11

KRUSKAL-WALLIS H TESTİ

2' den fazla grubu olan ve gruplarının herbiri Normal Dağılıma uymayan değişkenlerin grupları arasında nicel bir değişken açısından farklılık olup olmadığının test edilmesi Kruskal-Wallis H Testi kullanılır.



Örnek; 

Eğitim Durumları    : İlköğretim - Lise - Lisans - Yüksek Lisans ve Doktora
Nicel Değişken      : Aylık Ortalama Gelir (TL)

"Eğitim grupları arasında aylık ortalama gelir açısından anlamlı farklılık bulunmamaktadır." hipotezinin testinde;

Grupların Normal Dağılıma uygun olmaması durumunda Kruskal-Wallis H Testi kullanılır.        
         

SPSS' de KRUSKAL-WALLIS H TESTİ:

Analyze -  Nonparametric Tests - K Independent Samples    adımları izlenerek yapılır.

Kruskal-Wallis H Testi sonucu "p değerinin alfa anlamlılık düzeyinden küçük olması durumunda gruplar arasında nicel değişken açısından fark bulunmaktadır" yorumu yapılır.

Bu durumda farklılığı oluşturan grubun belirlenmesinde Bonferroni düzeltmeli Mann-Whitney U Testi ikili karşılaştırma testleri uygulanır.

15 Ağustos 2012 Çarşamba

İstatistik Notları 10

TEK YÖNLÜ VARYANS ANALİZİ (ONE-WAY ANOVA)

2' den fazla grubu olan ve gruplarının herbiri Normal Dağılıma uyan değişkenlerin grupları arasında nicel bir değişken açısından farklılık olup olmadığının test edilmesinde kullanılan analiz tekniğidir.


Örnek; 

Eğitim Durumları    : İlköğretim - Lise - Lisans - Yüksek Lisans ve Doktora
Nicel Değişken       : Günde kitap okuma süresi (dk)

"Eğitim grupları arasında günde kitap okuma süreleri açısından anlamlı farklılık bulunmamaktadır." hipotezinin testinde;

Grupların Normal Dağılıma uygun olması durumunda One-Way ANOVA Testi kullanılır.        
         
SPSS' de ANOVA:

Analyze - Compare Means - One-Way ANOVA adımları izlenerek yapılır.

One-Way ANOVA Testi sonucu "p değerinin alfa anlamlılık düzeyinden küçük olması durumunda gruplar arasında nicel değişken açısından fark bulunmaktadır" yorumu yapılır.

Bu durumda farklılığı oluşturan grubun belirlenmesinde Post-Hoc ikili karşılaştırma testleri uygulanır. Uygulanacak Post-Hoc testinin tespiti için varyansların homojenliğine bakılır.

Varyansların homojen olduğu durumlarda kullanılacak ikili karşılaştırma testleri:
  • LSD
  • BONFERRONI
  • SCHEFFE
  • TUKEY HSD
  • TUKEY WSD
  • DUNCAN
Varyansların homojen olmadığı durumlarda kullanılacak ikili karşılaştırma testleri:
  • TAMHANE T2
  • DUNNETT T3
  • GAMES-HOWELL
  • DUNNETT C

7 Ağustos 2012 Salı

İstatistik Notları 9

PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER 

MANN-WHITNEY U TESTİ


Mann-Whitney U Testi Normal Dağılıma sahip OLMAYAN iki gruplu değişkenlerin test edilmesinde kullanılır.


Mann Whitney U-Testi grupların ortanca (medyan) değerlerini karşılaştırır. Sürekli değişkenlerin, iki grup içerisinde değerlerini sıralı hale dönüştürür. Böylece iki grup arasındaki sıralamanın farklı olup olmadığını değerlendirir.

Örnek; "Cinsiyetler arasında İş Stres Ölçek Puanları açısından anlamlı farklılık yoktur" hipotezinde, Kadınların ya da Erkeklerin en az birinin  İş Stres Ölçek Puanları Normal Dağılmıyor ise iki grubun karşılaştırılmasında Mann-Whitney U Testi kullanılır.

SPSS' de 

Analyze - Nonparametric Tests - 2 Independent Samples 

adımları izlenerek test işlemi yapılır.

6 Ağustos 2012 Pazartesi

İstatistik Notları 8

PARAMETRİK TESTLER

t TESTİ

t testinin uygulanabilmesi için temel şart verilerin Normal Dağılımdan gelmesidir.

Tek grup t testi (one-sample t test)
  • İncelenen bir değişken açısından bir gruba ait ortalama değerin önceden belirlenen değerden farklı olup olmadığının test edilmesinde 
Örnek; "Bir hastanede çalışan doktorların iş stres ölçeği puanlarını ortalaması 70' den fazladır" hipotezinin test edilmesi


Bağımsız iki grup arası farkların t testi (independent samples t test)
  • İncelenen bir değişken açısından bağımsız iki grup arasında fark olup olmadığının test edilmesinde
Örnek; " İstatistik Bölümü öğrencilerinin ders çalışma saatleri ile Tıp Fakültesi öğrencilerinin ders çalışma saatleri arasında anlamlı farklılık yoktur" hipotezinin test edilmesi


Eşleştirilmiş iki grup (paired-samples t test)

  • İncelenen bir değişken açısından herhangi bir grubun farklı koşullar altındaki tepkilerinde farklılığın olup olmadığının (Öncesi - Sonrası vb.) test edilmesinde kullanılır.
Örnek; " Bir klinikte yatan hastalara uygulanan Tedavi sonrasında ağrı skorunda azalma yoktur" hipotezinin test edilmesinde


t testleri SPSS' de Analyze - Compare Means sekmesinden yapılır.


20 Temmuz 2012 Cuma

İstatistik Notları 7

NORMALLİK ANALİZİ


               Verilerin normal dağılıma uygun olup olmadığını ortaya koymak amacıyla çeşitli normallik testlerinden yararlanmak mümkündür. Bu testler arasında en bilinenleri “Kolmogorow - Smirnov ve Shapiro – Wilk” normallik testleridir. Söz konusu testlerde; n<50 gibi küçük örneklemlerde Kolmogrov Smirnov, n>50 gibi büyük örneklemlerde Shapiro-Wilk normallik testi kullanılır.


SPSS' de NORMALLİK ANALİZİ 


Analyze - Descriptive Statistics - Explore

Analiz sonucunda hesaplanan p değeri 0,05 anlamlılık seviyesinden büyük ise veri NORMAL DAĞILIMDAN gelmektedir. Yapılacak analizlerde parametrik testler kullanılır.

17 Temmuz 2012 Salı

İstatistik Notları 6



İSTATİSTİKSEL TEST TÜRLERİ

Parametrik Testler
Tek örnekIem Testleri : z ve t testiİki örnekIem TestleriBağımsız : z ve t testiBağımlı : Eşleştirilmiş t testik- örnekIem TestleriBağımsız k örnekIem (Tekyönlü Varyans Analizi (ANOVA))Bağımlı k örnekIem (İki yönlü ANOVA)Doğrusal Bağıntı ve İlişki AnaliziBasit doğrusal regresyon ve KorelasyonÇokIu regresyon ve Korelasyon AnaliziDoğrusal olmayan Bağıntı ve İlişki AnaliziNonlinear, Lojistik, Probit, Geometrik, Polinomial Regresyon




Parametrik Olmayan (Nonparametrik) Testler
Tek örnekIem TestleriDiziler Testi, Binomial Test, İşaret Testiİki örnekIem TestleriBağımsız : Mann-Whitney U TestiBağımlı : Wilcoxon T Testik- örnekIem TestleriBağımsız : Kruskal-Wallis Bağımlı : Fredman İki yönlü Varyans Analizi, Medyan TestiBağıntı ve İlişki Analizi (Spearman, Kendal Taub, Kendal Tau j)

Test seçiminde en öenmli kriterler bir tanesi Normallik dağılımıdır. Verilerin Normal Dağılımdan gelip gelmemesine göre Parametrik ve Parametrik Olmayan Testler kullanılır.

16 Temmuz 2012 Pazartesi

İstatistik Notları 5


ÖLÇEK DÜZEYİNE GÖRE YAPILABİLECEK İSTATİSTİKSEL ANALİZLER

                Her veri tipinin kendine özgü çözümlemeleri vardır. Diğer bir anlatımla her istatistiksel yöntemin uygulanması için bazı ön koşullar gerekIidir. Aşağıda veri tiplerine göre uygulanabilecek Istatistiksel çözümlemeler kısaca açıkIanmıştır.
İsimsel Ölçekli Verilerde Uygulanabilecek Çözümlemeler:
·     Sınıflayıcı Tablolar yapılır (Frekans Tablolan)
·     Her sınıfta görsel frekanslar (yüzdeler) bulunur.
·     Sınıflarda yığılımın homojenliği test edilir (Kikare Uygunluk testi).
·     Deneysel olasılıkIara göre uygunluk testi yapılabilir.
·      Mode category belirlenir.

Sıralı Ölçekli Verilerde Uygulanabilecek Çözümlemeler:
·     Sınıflayıcı Tablolar yapılır. (Frekans Tablolar)
·     Her sınıfta göresel frekanslar (yüzdeler) bulunur.
·     Sınıflarda yığılımın homojenliği test edilir (Kikare Uygunluk testi).
·     Deneysel olasılıkIara göre uygunluk testi yapılabilir.
·     Rating-Order verilerde sıralama  bulunur. Medyan testi yapılır.
·     Rasgelelik için Diziler testi yapılır.
·     Mode category belirlenir. Spearman Korelasyon analizi yapılır.
·     Doğrusallık Analizi yapılabilir.
Aralıklı Ölçekli Verilere Uygulanabilecek Çözümlemeler:
·      Frekans ve göresel frekanslar (yüzdeler) bulunur.
·      Ortalama, St. Sapma, St. Hata hesaplanır.
·  Uygun Parametrik testlerle değerlendirmeler yapılır. Dağılım varsayımları ile Uygunluk testleri, Sınıflarda dağılımın homojenliği test edilir (Kikare Uygunluk)
·     Neden-sonuç ilişkileri için Regresyon-Korelasyon Analizi yapılır.
·     MANOVA ve diğer Normal dağılım varsayımını kullanan çokdeğişkenli analizler yapılabilir.

Oransal Ölçekli Verilere Uygulanabilecek Çözümlemeler:
·     Sınıflandırılmış Tablolar yapılır (Frekans Tabloları).
·     Ortalama, St. Sapma, St. Hata hesaplanır.
·     Parametrik testierle tüm değerlendirmeler yapılır.
·     Dağılım varsayımları aitında Uygunluk testleri yapılır.
·     Tek değişkenli (Univariate) t testi, ANOVA, ANCOVA yapılır.
·     Neden-sonuç ilişkileri için doğrusal-eğrisel, Basit/Çoklu Regresyon­
 Korelasyon Analizleri yapılır.
   MANOVA, MANCOVA ve diğer çok değişkenli analizler yapılabilir. (Varsayımları
      gerçekleştiren veri setlerine) 

13 Temmuz 2012 Cuma

İstatistik Notları 4


MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

                 Merkezi eğilim ölçüleri, veri dağılımının nerede toplandığını gösterir. İncelenecek olan merkezi eğilim ölçüleri aritmetik ortalama, ortanca (medyan) ve tepe değeridir (mod).

Aritmetik Ortalama

                En yoğun kullanılan merkezi eğilim ölçüsüdür. Aritmetik ortalama Xi değişkenlerinin toplamlarının N’ e bölünmesi sonucu elde edilir.

Ortanca (Medyan)

                Verilerin büyükten küçüğe doğru sıralanmasından sonra ortada kalan değer ortanca değer olarak ifade edilir. Eğer veri sayısı çift sayı ise veriler küçükten büyüğe doğru sıralandıktan sonra ortada kalan iki değer toplanarak ikiye bölünür ve elde edilen değer ortanca değer olarak ifade edilir.

 Tepe Değeri (Mod)

                En çok tekrarlanan değer veya kategoridir. Aritmetik ortalama ve ortanca sözel veriler için uygun olmadığından tepe değeri uygun bir merkezi eğilim ölçüsüdür.


YAYGINLIK ÖLÇÜLERİ

 Varyans

                Bir yığındaki birimlerin belli bir değişkene ilişkin aritmetik ortalamasının bilinmesi çoğu zaman yeterli bir bilgi olmayabilir. Aritmetik ortalamaya göre birimlerin birbirlerinden ne kadar farklı değerler aldıklarının bilinmesi de önemli bir bilgidir. Bu bilgi varyans sayesinde elde edilir. Varyans bir yığındaki birimlerin belli bir değişkene göre aldıkları derlerden aritmetik ortalamanın farklarının karelerinin ortalaması olarak tanımlanır.
  
Standart Sapma

                Standart sapma, gözlemlerin ortalamadan ne kadar uzaklaştığını gösteriri. Bir başka ifade ile denekler arasında ne kadar yaygınlık olduğunu ifade eder.
Standart sapma varyansın kareköküdür.

Standart Hata

                Örnekleme dağılımındaki ortalamaların standart sapmasıdır. Seçilecek örneklerde ortalamalar arasındaki yaygınlığı gösterir.

Genişlik (Range)

                Örneklemdeki en büyük değer ile en küçük değer arasındaki farktır. Genişlik değeri verilmek istendiğinde çıkarma işlemi yapılmadan en küçük ve en büyük değerlerinin verilmesi daha uygundur. 

12 Temmuz 2012 Perşembe

İstatistik Notları 3


DEĞİŞKENLERİN ÖLÇME DÜZEYLERİ

SINIFLAMA ÖLÇME DÜZEYİ (İSİMSEL ÖLÇEK)
               Değişkenler arasında matematiksel bir ilişki olmayan veri türleri için kullanılır. Cinsiyet, meslek vb. değişkenler sınıflama ölçe düzeyindedir.

Örnek; Kadın - Erkek



SIRALAMA ÖLÇME DÜZEYİ
              Sıralama ölçme düzeyi sınıflama ölçme düzeyine göre biraz daha hassas bir ölçme düzeyidir. Değişkenler arasında bir sıralama vardır. Eğitim düzeyi, hastanın iyileşme düzeyi vb. değişkenler sıralama ölçme düzeyindedir.

Örnek; Lise mezunu - Lisans mezunu - Yüksek lisans mezunu



EŞİT ARALIKLI ÖLÇME DÜZEYİ
                Herhangi iki aralığın birbirine olan oranı, ölçü birimi ve sıfır (başlangıç) noktasından bağımsızdır.  Yani eşit aralıklı ölçekte sıfır bir başlangıç noktası değildir. Sıcaklık eşit aralıklı ölçme düzeyindedir (sıfır derece sıcaklık yokluk belirtmemektedir).

Örnek; Sıfır derece sıcaklık - 1 derece sıcaklık


 ORANSAL ÖLÇME DÜZEYİ
                Oransal ölçekte sıfır noktası gerçek bir değer olup bir başlangıç noktasını belirtir. Ayrıca ölçümler arasında oransallık vardır. Örneğin, 30 yaş 10 yaşın üç katıdır. Memnuniyet puanları, yaş vb. değişkenler oransal ölçme düzeyindedir.

Örnek; Bayilerin memnuniyet puanları: 98-45-76-100-58


11 Temmuz 2012 Çarşamba

İstatistik Notları 2


VERİ ÇEŞİTLERİ

NİCEL VERİLER (Kantitatif) (Quantitative)

                 Nicelik belirten ve ölçülerek elde edilen verilerdir. (boy uzunluğu, yaş, ağırlık vb.)
Nicel veriler kendi içinde ikiye ayrılır:

a) Kesikli Nicel Veriler: Belirli bir aralıktaki tam sayıları alan veri türüdür.

Örnek: Haziran ayı içerisinde otele gelen turist sayısı
             

b) Sürekli Nicel Veriler: Ölçümle belirtilirler ve bir aralıktaki bütün değerleri alabilirler.

Örnek: Boy uzunluğu (1,75)

NİTEL VERİLER (Kalitatif) (Qualitative)

                Sayımla ya da sahip oldukları belli özelliklerin sınıflara ayrılarak belirtildiği verilerdir.
(Cinsiyet, medeni durum, saç rengi)

10 Temmuz 2012 Salı

İstatistik Notları 1


İSTATİSTİK


İstatistik kelimesi Modern Latincedeki statisticum collegium (devlet konseyi) ve İtalyancadaki statista (devlet adamı, politikacı) kelimelerinden türemiştir. Kelime ilk olarak Almancada Gottfried Achenwall tarafından devlete ait verilerin sunulduğu Statistik (1749) adlı eserde devlet bilimi anlamında kullanılmıştır. Bu tanımı içeren İngilizce terim ise o dönemde political arithmetic (siyasi aritmetik) olarak geçmekteydi. İstatistik kelimesi veri toplama ve sınıflandırma anlamını ise yaklaşık olarak 19. yüzyılın başlarında kazandı. Terim İngilizce'ye Sir John Sinclair tarafından aktarıldı.



YIĞIN (KİTLE, POPULATION)

Araştırma kapsamına alınan, aynı özelliği gösteren bireylerin ya da birimlerin tümünün oluşturduğu topluluğa “kitle ya da yığın” denir.


ÖRNEKLEM (SAMPLE)

Örnekleme yöntemlerinden yararlanılarak bir kitleden seçilen, aynı özellikleri taşıyan ve kitleyi temsil edebilecek nitelikte ve nicelikteki bireylerin oluşturduğu topluluğa “örneklem” denir. Yığından örneklem seçmenin amacı kitle ile ilgili bazı bilgileri tahmin etmek ya da kitlelerle ilgili bilgiler konusunda iddiaların doğru olup olmadığını ortaya çıkarmaktır. 
Yani örneklemdeki bilgileri kullanarak kitle (yığın)ile ilgili bilgilere ulaşmaya çalışırız.  Bu tür tahminsel çalışmaların doğruluğunun kabul görmesi için örnek çekme veya seçme tekniklerinin doğru olarak kullanılması gerekmektedir. Yığından çekilecek örneklemde rassal örnekleme varsayımının sağlanmasına özen gösterilmelidir. 

DENEK (VARIANTE, SUBJECT)

Yığın ya da örneklemde yer alan her bireye ya da birime “denek” denir. Yığındaki denek sayısı N ile örneklemdeki denek sayısı n ile gösterilir. 

PARAMETRE

Yığını ya da kitleyi tanımlayan sayısal değerlere “parametre” denir. 


İSTATİSTİK

Örneklemi tanımlayan sayısal değerlere “istatistik” denir. 


DEĞİŞKEN (VARİABLE)

                İstatistik uygulamalarında, değişken, kendi arasındaki veya zamanla değişimi beklenen, ölçülebilir bir faktör, karakteristik veya birey, bir şey veya bir sistemin özelliğini ifade eder.
       

VERİ (DATA)

Kitlede ya da örneklemde yer alan deneklerdeki değişkenlerin değerine “veri” denir. Veriler araştırma konusundaki denekler ile ilgili sayısal değerlerdir. 



İstatistik

İstatistik (Türkçe: Sayıtım), belirli bir amaç için veri toplama, tablo ve grafiklerle özetleme, sonuçları yorumlama, sonuçların güven derecelerini açıklama, örneklerden elde edilen sonuçları kitle için genelleme, özellikler arasındaki ilişkiyi araştırma, çeşitli konularda geleceğe ilişkin tahmin yapma, deney düzenleme ve gözlem ilkelerini kapsayan bir bilimdir. Belirli bir amaç için verilerin toplanması, sınıflandırılması, çözümlenmesi ve sonuçlarının yorumlanması esasına dayanır.


[Kaynak]

İstatistik

Ölçemediğiniz birşeyi kontrol edemezsiniz.