İletişim Fakültesi Bilişim A.B.D. İstatistik-4 Prof.Dr. Cem S. Sütcü Marmara Üniversitesi İletişim Fakültesi Bilişim A.B.D. cemsutcu.wordpress.com
Ki-Kare (Chi-Square) Analizi Nominal ölçekte iki değişken arasında bağımlılık olup olmadığını test eder. Soru: 263 öğrenci arasında yapılan araştırmaya göre cinsiyet ile e-posta sahipliği arasında bir ilişki var mıdır? %95 düzeyinde test ediniz.
Ki-Kare Analizi H0: cinsiyet ile e-posta sahipliği arasında anlamlı bir bağımlılık yoktur. (r=0) H1: cinsiyet ile e-posta sahipliği arasında anlamlı bir bağımlılık vardır. r≠0)
Ki-Kare Analizi
Ki-Kare Analizi p=0,357> 0,05 olduğu içn H0 kabul edilir. E-posta sahipliği ile cinsiyet arasında anlamlı bir ilişki bulunmamıştır Bu durum Internet e-posta adresi sahipliğinin cinsiyete bağlı olmadığını göstermektedir.
Korelasyon analizi iki değişen arasındaki ilişkinin ölçmek için yapılır Serpilme Diyagramı incelenen iki değişken arasındaki ilişkinin durumunu grafiksel olarak gösterir. Bağımlı Değişken kestirilmeye (estimation) veya tahmin edilmeye (prediction) çalışılan değişkendir. Bağımsız değişken kestirim için temel oluşturur. Tahmin edici değişkendir.
Sıfıra yakın değerler zayıf ilişkiyi gösterir. Korelasyon Katsayısı (r) iki değişken arasındaki ilişkinin bir ölçüsüdür. Pearson’s r olarak da adlandırılır. -1<=r<=1 -1.00 ve 1.00 değerleri güçlü ve mükemmel ilişkiyi gösterir. Sıfıra yakın değerler zayıf ilişkiyi gösterir. Negatif değerler negatif ilişkiyi, pozitif değerler de aynı yönde ilişkiyi ifade eder.
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 Y 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 X Pozitif korelasyon
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 X Negatif Korelasyon
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 Y 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 X Sıfır Korelasyon
Örnek: Kilo ile yaş arasında anlamlı bir ilişki var mıdır Örnek: Kilo ile yaş arasında anlamlı bir ilişki var mıdır? %95 anlam düzeyinde test ediniz.