İŞLU 556 - İstatistik -Ders 1-.

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
Figen ŞENGÜL 1, Gülşah SEYDAOĞLU 2 Çukurova Üniversitesi, (1) Adana Sağlık Yüksek Okulu, (2)Tıp Fakültesi Tıp Eğitimi AD Hemşirelik Eğitim Modellerinin.
Advertisements

% A10 B20 C30 D25 E15 Toplam100.  Aynı grafik türü (Column-Sütun) iki farklı veri grubu için de kullanılabilir. 1. Sınıflar2. Sınıflar A1015 B20 C3015.
Merkezi Eğilim Ölçüleri (Ortalamalar)
Bilimsel Araştırma Yöntemleri ve İstatistik Doç.Dr. Ertuğrul GELEN.
Çapraz Tablolar Tek ve İki Değişkenli Grafikler.  Çapraz Tablo ve Diğer Tabloları Oluşturabilmek  Bu Tablolara Uygun Grafikleri Çizebilmek Amaç:
İSTATİSTİK Yrd. Doç. Dr. Zeynep ÖZTÜRK Artvin Çoruh Üniversitesi
MED 167 Making Sense of Numbers Değişkenlik Ölçüleri.
Parametrik ve Parametrik Olmayan Testler Ortalamaların karşılaştırılması t testleri Mann-Whitney U testi Wilcoxon İşaretli Sıra testi BBY252 Araştırma.
İSTATİSTİK II BAĞIMSIZLIK TESTLERİ VE İYİ UYUM TESTLERİ “ c2 Kİ- KARE TESTLERİ “
ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve
Konum ve Dağılım Ölçüleri BBY252 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan.
Bilimsel Araştırma Yöntemleri De ğ işkenler İ smail GÜLEÇ.
OLASILIK ve İSTATİSTİK
Çoklu Doğrusal Bağlantı X3X3 X2X2 r X 2 X 3 = 1 Tam Çoklu Doğrusal Bağlantı.
Temel Matematik 2 Diziler ve Seriler Temel Matematik 2 Diziler ve Seriler Ocak 2016 İ stanbul Üniversitesi Prof. Dr. Ergün Ero ğ lu İ Ü İ şletme Fakültesi.
BURDUR ERKEN SEÇİM SEÇMEN EĞİLİMLERİ ARAŞTIRMASI EKİM 2015.
Hipotez ve İlişkili Kavramlar
KONULAR BÖLÜM: Kesirler, Ondalık Kesirler, Yüzde
VERİLERİN ANALİZİ Öğr. Gör. Funda Veren.
Değişkenler ve Hipotezler
Mann-Whitney U Testi.
Istatistik I Fırat Emir.
TABLO ve GRAFİK YAPIM YÖNTEMİ
Sıklık Dağılımları Yrd. Doç. Dr. Emine Cabı.
İŞLU İstatistik -Ders 2-.
ISTATİSTİK I FIRAT EMİR DERS II.
BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ ÜNİTE 3
T- Testİ: ORTALAMALAR ARASI FARKLARIN TEST EDİLMESİ
Veri Düzenleme Grafiksel Gösterimler ve Merkezi Eğilim Ölçüleri
Deneme Modelleri Neden-sonuç ilişkilerinin sorgulandığı araştırma türleridir. Deneme ve tarama modelleri arasındaki fark nedir? Deneme modellerinde amaçlar.
ÖRNEKLEME.
Kİ-KARE DAĞILIMI VE TESTİ
Temel Matematik 2 9-Seriler Ocak 2016 İstanbul Üniversitesi
Parametrik Olmayan (Non-parametrik) Testler
ÖRNEK BAŞLIK. ÖRNEK BAŞLIK İKİ SATIRLI ÖRNEK BAŞLIK.
Ünite 9: Korelasyon Öğr. Elemanı: Dr. M. Cumhur AKBULUT.
TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER
Mutlak Dağılım Ölçüleri Nispi Dağılım Ölçüleri
SEÇMEN EĞİLİMLERİ ARAŞTIRMASI
DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ.
Bölüm 6: Araştırma Evreni ve Örnekleme
KORELASYON VE DOGRUSAL REGRESYON
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
İSTATİSTİK.
İSTATİSTİK Yrd. Doç. Dr. Cumhur TÜRK
PARAMETRİK HİPOTEZ TESTLERİ
Dr. İLKER YAKIN & Dr. HASAN TINMAZ
İstatistik Ders Notları.
Teknoloji Fakültesi Mekatronik MTM326 Veri Toplama ve İşleme
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
Parametrik Olmayan İstatistik
Tezin Olası Bölümleri.
Bilgisayar Mühendisliğine Giriş
Bilgilendirme Toplantısı
YÜZDELER.
8.Hafta ANCOVA Kovaryans Analizi
Ölçme Sonuçları Üzerinde Test ve Madde İstatistiklerini Hesaplama
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
Evren-Örneklem, Örnekleme Yöntemleri 1
Araştırma Önerisi ve Hazırlanması
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
7.HAFTA: ARAŞTIRMALARDA VERİLER
ÖRNEK BAŞLIK. ÖRNEK BAŞLIK İKİ SATIRLI ÖRNEK BAŞLIK.
Bilimsel Araştırma Yöntemleri
İSTATİSTİK II BAĞIMSIZLIK TESTLERİ VE İYİ UYUM TESTLERİ “ c2 Kİ- KARE TESTLERİ “
Sunum transkripti:

İŞLU 556 - İstatistik -Ders 1-

Veri (Datum) Birim (Unit) Değişken (Variable) Betimsel İstatistik İstatistik Çıkarımsal İstatistik

Sınıflanabilir Nitel Değişken Sıralanabilir Nicel Sürekli Kesikli Cinsiyet Erkek Nitel Kadın Değişken Sıralanabilir Düşük Düşük Orta Orta Yüksek Orta Yüksek Nicel Sürekli Kesikli Ondalıklı olarak ifade edilmesi Ölçüm biriminin olması - Tam sayı ile ifade edilir.

Hangi analizler? Nitel Değişken  % analizleri, frekans analizleri, grafiksel gösterimler Nicel Değişken  Parametrik, parametrik olmayan tüm yöntemler Veri: Datum Veri Seti: Data

Betimsel İstatistik? BASİT SERİ (RAW DATA) Yaş: 24 24 26 26 27 25 Frekans Serileri Sınıflandırılmış Seriler

Örnek: Sınıfta bulunan 15 kişinin yaşları aşağıda verilmiştir. Yaş: 19 19 24 22 25 26 20 20 19 20 25 21 25 25 20 - Basit seriyi frekans serisine çeviriniz. Frekans Serisi Yaş f 19……………………3 20……………………4 21……………………1 22……………………1 24……………………1 25……………………4 26……………………1 f = frekans ∑ f = 15 ∑ f = 15

Sınıflandırılmış Seri; Sınıfların gözlem değerleri temsil ettiği seridir. Sınıflar Alt limit Üst limit f 1……………10…………..15…………3 2……………16…………..20…………3 3……………21…………..25…………7 4……………26…………..30…………6 5……………31…………..35…………5 ∑ f = 24 Alt limit Üst limit 10……………15 15……………20

Sınıflar Üst limit Alt limit (den az) 1………………10…………..16 2………………16…………..22 3………………22…………..28 Sınıflandırma - Kaç tane sınıf? - Sınıf aralıkları/genişlikleri? Uygun sınıflandırma? Basit seriyi  Sınıflandırılmış Seri “2k Kuralı” n = Toplam gözlem sayısı k = Sınıf sayısı

2k ≥ n Sınıf sayı n = 66 kaç tane sınıf olmalı. 21 = 2 27 ≥ 66 = 2k ≥ n Sınıf sayı n = 66 kaç tane sınıf olmalı? 21 = 2 27 ≥ 66 =? k = sınıf sayısı 22 = 4 k = 7 tane sınıfının olması gerekir 23 = 8 24 = 16 Sınıf aralığı? Xmax = En büyük değer 25 = 32 c = sınıf aralığı Xmin = En küçük değer 26 = 64 27 = 128 En büyük değer – En küçük değer C = k

Örnek: 20 tane öğrencinin yaşları sorulmuştur Örnek: 20 tane öğrencinin yaşları sorulmuştur. Yaşları 2k formülüyle sınıflandırılmış seriye çeviriniz. Yaş: 15 15 16 17 17 19 20 22 22 23 20 24 20 21 21 20 24 25 26 24 n = 20 n = gözlem değeri toplamı 21 = 2 25 ≥ 20 k = 5 (sınıf sayısı) 22 = 4 Sınıf aralığı c = 26 - 15 23 = 8 5 24 = 16 c = 2.20 25 = 32

k = sınıf sayısı k = 1 + 3.3* log n c = Xmax - Xmin sınıf aralığı k = 5 c = 2.20 Sınıflar Alt limit Üst limit f 1………………….15…………..15+2.2 = 17.20 . 2………………..17.21…………..19.41 . 3………………..19.42…………..21.62 . 4………………..21.63…………..23.83 . 5………………..23.84…………..26.04 . ∑ f = 20 Xmin = 15 Xmax = 26 STURGE KURALI k = sınıf sayısı k = 1 + 3.3* log n c = Xmax - Xmin sınıf aralığı Uygun sınıf sayısı Eşit sınıf aralıkları k