Veri girişi. Öğrenim Hedefleri Bu konu sonunda öğrencilerin aşağıdaki hedeflere ulaşması beklenmektedir: 1.Veri girişi öncesi hazırlık yapmanın önemini.

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
Yrd. Doç. Dr Hamit ACEMOĞLU
Advertisements

Algoritma.  Algoritma, belirli bir görevi yerine getiren sonlu sayıdaki işlemler dizisidir.  Başka bir deyişle; bir sorunu çözebilmek için gerekli olan.
MED 167 Making Sense of Numbers (Sayıları Anlamlandırmak)
Bilimsel bilgi Diğer bilgi türlerinden farklı
YEDEKLEME NEDIR? Gülşen Güler. YEDEKLEME NEDIR? Yedekleme, en genel anlamıyla, bir bilgisayar sistemini işlevsel kılan temel birimlerin, üzerinde çalışan.
LUCA Bilgisayarlı muhasebe programı
Bilimsel Araştırma Yöntemleri ve İstatistik Doç.Dr. Ertuğrul GELEN.
Hazırlayan: Dr. Emine CABI
Hopfield Ağı Ayrık zamanSürekli zaman Denge noktasının kararlılığı Lyapunov Anlamında kararlılık Lineer olmayan sistemin kararlılığı Tam Kararlılık Dinamik.
Arş.Gör.İrfan DOĞAN.  Bugün otizm tedavisinde en önemli yaklaşım, özel eğitim ve davranış tedavileridir.  Tedavi planı kişiden kişiye değişmektedir,
Literatür taramasının önemi  Daha önce neler yapıldığını çıkarmaya çalışmayan araştırmacılar alanlarında önemli katkı sağlama fırsatından yoksun kalırlar.
O R T L G İ M A A Ve Problem çözme.
Yazılım Mühendisliği1[ 3.hft ]. Yazılım Mühendisliği2 Yazılım İ sterlerinin Çözümlemesi Yazılım Yaşam Çevrimi “ Yazılım Yaşam çevrimin herhangi bir yazılım.
Sözsüz İletişimin Özellikleri
Doç. Dr. Cemil Öz SAÜ Bilgisayar Mühendisliği Dr. Cemil Öz.
Çoklu Doğrusal Bağlantı X3X3 X2X2 r X 2 X 3 = 1 Tam Çoklu Doğrusal Bağlantı.
YÖNLENDİRME. Yönlendirme ● Statik ● Dinamik ● Kaynakta yönlendirme ● Hop by hop yönlendirme.
Bölüm 2 C Dilinin Temelleri
Emine Hoşoğlu doğan İstanbul şehir üniversitesi Eylül 2014
Excel 2007.
VERİLERİN ANALİZİ Öğr. Gör. Funda Veren.
Temel Tıp Eğitiminin Human Papilloma Virüs (HPV) Farkındalığı üzerine etkisinin incelenmesi Pamukkale Üniversitesi Tıp Fakültesi ÖÇM 2 çalışma grubu.
Performans Değerlendirme
TABLO ve GRAFİK YAPIM YÖNTEMİ
BAŞ AĞRISI BİLİNÇLİLİK PROJESİ
PROGRAMLI ÖĞRETİM Tanımı:
BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ ÜNİTE 3
PROGRAMLAMAYA GİRİŞ VE ALGORİTMA
Kategorik Veri İki Bağımlı Grup
T- Testİ: ORTALAMALAR ARASI FARKLARIN TEST EDİLMESİ
Öğretimin Uyarlanması
Deneme Modelleri Neden-sonuç ilişkilerinin sorgulandığı araştırma türleridir. Deneme ve tarama modelleri arasındaki fark nedir? Deneme modellerinde amaçlar.
ÖRNEKLEME.
PROGRAMLAMA TEMELLERİ
MODEL YETERSİZLİKLERİNİ DÜZELTMEK İÇİN DÖNÜŞÜMLER VE AĞIRLIKLANDIRMA
MAT – 101 Temel Matematik Mustafa Sezer PEHLİVAN *
Fahri TEKİNOL PSİKOLOJİK DANIŞMAN
FİNANSAL PLANLAMA.
STORAGE BÜŞRA KARADENİZ
TARIM EKONOMİSİ İSTATİSTİĞİ
GÖRÜŞME İLKE VE TEKNİKLERİ Sağlık Bilimleri Fakültesi
DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İLERİ İSTATİSTİK DOKTORA
Bilgisayar Mühendisliğine Giriş
PARAMETRİK HİPOTEZ TESTLERİ
Maddeler doğada karışık halde bulunur
Hazırlık Sınıfı Hazırlık Sınıfı 1. Kurs Olarak Uygulama
İSTASYON YÖNTEMİ.
SAYI ÖRÜNTÜLERİ ANAHTAR KAVRAMLAR MODELLEME ÖRÜNTÜ SAYI ÖRÜNTÜSÜ ÜS
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
Doğru Ürün Kiti Kullanım Kılavuzu
Doğrusal Mantık Yapısı İle Problem Çözme
PROGRAMLAMAYA GİRİŞ VE ALGORİTMA
Oyun İçine Gömülü Öğretim
SPSS’TE ÇAPRAZ TABLO Çapraz tablo temel olarak, iki kategorik değişken arasındaki ilişkiyi analiz etmek için kullanılır. Örneğin cinsiyet ve oy verilen.
Bilgisayar Bilimi Koşullu Durumlar.
Tezin Olası Bölümleri.
VERİTABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ 3-Normalizasyon
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
Veri ve Türleri Araştırma amacına uygun gözlenen ve kaydedilen değişken ya da değişkenlere veri denir. Olgusal Veriler Yargısal Veriler.
5.6 İKS Dokümantasyonu Her çiftçi için belli dokümanlar ve İKS seviyesinde tutulmalıdır. ( İKS Rehberi 5.6’da belirtildiği gibi) Bu kayıtlar hem iç hem.
6.HAFTA: ARAŞTIRMALARDA ÖLÇME VE ÖLÇEKLERDE GÜVENİLİRLİK
MTM216 GÖRSEL PROGRAMLAMA
Dönem 2 Biyoistatistik Uygulama
MODÜL 5.1 arabuluculuk AŞAMALARININ GÖZDEN GEÇİRİLMESİ
İleri Algoritma Analizi
Nitel Araştırmalar.
ARAŞTIRMANIN YAZILMASI II: BİÇİMSEL KOŞULLAR
Bilimsel Araştırma Yöntemleri
KİMYA DERSİNİ SEVMENİN YOLU
BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİNE GİRİŞ Sayı ve Kodlama Sistemleri
Sunum transkripti:

Veri girişi

Öğrenim Hedefleri Bu konu sonunda öğrencilerin aşağıdaki hedeflere ulaşması beklenmektedir: 1.Veri girişi öncesi hazırlık yapmanın önemini kavramalı 2.SPSS’te bir veri seti oluşturabilmeli 3.ASCII terimini açıklayabilmeli 4.Veri setleri arasında alışverişin önemini açıklayabilmeli 5.Evet/Hayır değişkenlerini kodlamada sıfırın önemini açıklayabilmeli 6.Single coded ve Multi coded değişkenler için SPSS’de alan oluşturabilmeli 7.Missing (eksik) verileri nasıl kodlayacağını açıklayabilmeli 2

Günümüzde araştırma verileri mutlaka bilgisayara girilerek analiz edilmektedir. Veri toplama aşamasından başlayarak bilgisayara girinceye kadar bir sistematik takip edilmeli ve belli kurallara uyulmalıdır. Aksi halde analiz sırasında güçlükler ve hatalar söz konusu olabilecektir. 3

Veri girişi yöntemleri Veri girişi yapılırken daha sonra çeşitli yazılımlar arasında veri alışverişinin yapılması gerekebileceği akılda tutulmalıdır. Genelde araştırmacının kullanacağı istatistik yazılımı önceden bellidir. Ancak, farklı görüş almak istenmesi halinde verilerin ikinci kişilere gönderilmesi gerekebilir. Bu amaçla veri girişi sırasında standart yöntemlerin kullanılması iyi olacaktır. 4

En basit standart İngiliz alfabesine dayanan ve 128 karakterden oluşan ASCII (American Standard Code for Information Interchange) formatı veya metin dosyası olarak veri girişi yapılmasıdır. Burada her bireyin verileri ayrı bir satıra yazılır ve değişkenler arasında boşluk, tab veya virgül gibi ayıraçlar kullanılır. 5

Günümüzdeki istatistik programlarının çoğu metin (text) veya Excel dosyası şeklinde veri çıkarmaya izin verdiklerinden veri dönüştürme ve ihraç etme konusunda genelde sorun yaşanmamaktadır 6

SPSS 15’te Excel, Text, dBase, SAT, Data ve Lotus formatları da dahil olmak üzere 10’un üzerinde farklı dosya formadından veri alınabilmektedir [File>Open>Data>File type]. Ayrıca dBase, Acess ve Excell formatında veri ihracı (export) yapılabilmektedir [File>Export to database]. 7

Veri girişinin planlanması 8

9

Kategorik veriler İstatistik programlarının çoğu numerik verilerle işlem yapar. Kategorik verileri bilgisayara girerken düz metin yerine ilgili kategorileri temsil eden sayıları girmek gerekir. Cinsiyet: Erkek, Kadın yerine Cinsiyet: 1 (erkek), 2 (kadın) girmek daha doğru olacaktır. Aynı zamanda bu şekilde veri girişi daha hızlı olacaktır. 10

Evet/hayır şeklindeki iki kategorili (binary) veriler için “Hayır” seçeneğini “0”, Evet seçeneğini ise “1” olarak kodlamak daha doğru olacaktır. Aksi halde bazı analizlerde (örn. Lojistik regresyon analizi) bilgisayar ikili kategorik verileri (biz ne girersek girelim) 0 ve 1 olarak algılayacağından sonuçların yorumlanması sırasında kafa karışıklığı ortaya çıkabilir. 11

Değişkenimizde birden fazla seçeneğin olması durumunda: Az sayıda seçenek vardır ve bunlardan çoğunun seçilmesi söz konusu olabilir. Bu durumda seçenekleri tek tek evet/hayır sorusuna dönüştürmek daha doğru olur. Örn: Hastanın solunum sistemiyle ilgili hangi şikayetleri var? S1 Öksürük 0 ( ) Yok, 1 ( ) Var S2 Nefes darlığı 0 ( ) Yok, 1 ( ) Var S3 Hemoptizi 0 ( ) Yok, 1 ( ) Var S4 Balgam 0 ( ) Yok, 1 ( ) Var 12

Çok sayıda seçenek vardır ama bunlardan sadece birkaçının seçilmesi söz konusudur. Bu durumda farklı nominal kategorik değişkenler oluşturmak daha uygun olacaktır. Örn. Hastanın hangi şikayetleri var? S1 Belirti 1: S2 Belirti 2: S3 Belirti 3: S4 Belirti 4:

Numerik veriler Daha önce de belirtildiği gibi, numerik veriler ölçüldükleri şekilde kaydedilmelidir. Birimlerin aynı olmasına dikkat edilmelidir: “Kaç yaşındasınız? a) 20’den az, b) 20-40, c) d) 60’dan fazla” şeklinde sorulmamalıdır. “Kaç yaşındasınız?:______ (yıl)” şeklinde sorulmalıdır. Katılımcı 6 aylık bir bebekse veri “6 ay” olarak değil, “0.5 yıl” olarak girilmelidir. 14

Anketlerin numaralandırılması Bazen aynı birey için birden fazla anket bulunabilir. Örn. Kişinin kendi kendine doldurduğu demografik bilgiler anketi ve laboratuar tarafından doldurulan kan tahlilleri sonuçları. Karışıklığı önlemek için her bireye bir numara verilmesi gerekir. Bu numara anketlerin üzerine yazılmalı, bilgisayara girilirken de önce anket numarası (birey kodu) girilmelidir. Böylece verilerle ilgili bir sorun olduğunda anket tekrar bulunup kontrol edilebilir, bireye ulaşılabilir, gerekirse ölçüm tekrarlanır. 15

Boş verilerin kodlanması Bazen araştırmamızdaki soruların tamamı cevaplanmamış olabilir. Analiz sırasında boş alanların katılımcının dikkatinden kaçtığı veya veri toplamadaki eksiklikten mi kaynaklandığını yoksa bireyin bilerek cevaplamaması veya sorunun uygun olmamasından mı olduğunu bilmemiz gerekir. Bu nedenle boş veriler için özel bir kod seçebiliriz (Genelde 9, 99 veya 999 seçilir). 16

Örn. Hiç bağımlılık yapıcı madde kullandınız mı? 0 ( ) Hayır, 1 ( ) Evet yerine Hiç bağımlılık yapıcı madde kullandınız mı? 0 ( ) Hayır, 1 ( ) Evet, 9 ( ) Cevap yok 17

S1 Bu giysi için ödediğiniz paraya değdi mi? 1 ( ) Kesinlikle evet, 2 ( ) Evet, 3 ( ) Emin değilim, 4 ( ) Hayır, 5 ( ) Kesinlikle hayır yerine S1 Bu giysi için ödediğiniz paraya değdi mi? 1 ( ) Kesinlikle evet, 2 ( ) Evet, 3 ( ) Emin değilim, 4 ( ) Hayır, 5 ( ) Kesinlikle hayır 9 ( ) Uygun değil/cevapsız [kişi giysiye para vermemiş olabilir] 18