NİCEL ANALİZLERE GİRİŞ Doç. Dr. Alper AYTEKİN NİCEL ANALİZLERE GİRİŞ

Hakkında bilgi verilecektir. Doç. Dr. Alper AYTEKİN Bu bölümde; Ölçme hataları ve veri hazırlama süreci, Kodlama, düzeltme ve veri temizleme işlemleri, Eksik doldurulmuş anketler için çözüm yolları, Nicel analiz tekniklerinin sınıflandırılması, Parametrik testler için ön şartlar, çarpıklık ve basıklık, Uygun analiz tekniğinin seçimi, Hakkında bilgi verilecektir.

Doç. Dr. Alper AYTEKİN Giriş Anket, gözlem, mülakat, literatür taraması vb. gibi yollarla toplanan verilere “ham veri” denilir. Ham verilerin işlenerek, onlara bir anlam yüklenmesine ise “veri analizi” denir. Bir diğer ifadeyle, veri analizi yardımıyla toplanan verilerin araştırma sorusu bağlamında ne ifade ettiği ortaya konmaya çalışılmaktadır.

Doç. Dr. Alper AYTEKİN Ham veriler, belirli kontrollere tabi tutulmadan ve üzerlerinde gerekli düzenlemeler yapılmadan analiz için uygun olmayabilir. Kontrol ve düzetme yapılmadan işleme tabi tutulan verilerden elde edilen sonuçların hatalı olma ihtimali çok yüksektir ve telafisi mümkün olmayan sonuçlar doğurma ihtimali yüksektir.

Doç. Dr. Alper AYTEKİN Ham veri üzerinde yapılacak çeşitli işlemlerle olası hataların asgariye indirilmesi veya en azından bazı hataların ortadan kaldırılması sağlanmış olacaktır. Verilerin analize hazırlanması sürecinde ham veri üzerinde kontroller, düzenlemeler ve değişiklikler genellikle, veri saflaştırma, veriye masaj yapma, veri hazırlama veya veri temizleme gibi değişik isimler altında anılmaktadır.

Doç. Dr. Alper AYTEKİN Ölçme hataları Ölçme, önceden belirlenmiş kurallara göre nesnelere ve objelere sayılar atfetme olarak tanımlanabilir. Sosyal bilimlerde saha çalışması neticesinde toplanan veriler genellikle ölçülmek istenen gerçek değerleri yansıtmayabilir. Bu sebeple istatiksel analizlerde saha çalışmasından elde edilen verilerin iki ana kısımdan meydana geldiği varsayımı yapılmaktadır.

Doç. Dr. Alper AYTEKİN Bunlardan birincisi ölçülmek istenen gerçek değer (G), ki araştırmacı bunu bulmaya veya tahmin etmeye çalışmaktadır. Diğeri ise hatalar (E) dır. Ölçme hatalarını ölçülmek istenen gerçek değerden sapmalar olarak da kabul etmek mümkündür. Dolayısıyla analizlerde ölçülen değerlerin gerçek değerler yanında hata payını da içerdiği varsayımı yapılarak değerlendirmeler yapılır.

Literatürde, ölçme hataları çeşitli şekillerde sınıflandırılmaktadır. Doç. Dr. Alper AYTEKİN Literatürde, ölçme hataları çeşitli şekillerde sınıflandırılmaktadır. Sistematik hatalar; aynı ölçüm şartları altında ölçülen değerleri her zaman aynı ve sabit bir şekilde etkileyen faktörlerden kaynaklanan hatalardır. (Mekanik hatalar veya sıralama hataları ) Tesadüfi hatalar; ölçüm şartları ve deneğin durumuyla ilgili durumsal (rastgele) değişikliklerden kaynaklanan hatalardır.

Doç. Dr. Alper AYTEKİN Buna göre ölçülmek istenen gerçek değere ulaşılmak isteniyorsa, ölçümde yer alacak olan hata teriminin sıfır olması gerekmektedir. Ancak bu pratikte mümkün değildir. Çünkü, hem bir çok hata kaynağının kontrol altında tutulması mümkün değildir, hem de çoğu zaman hatanın kaynağını dahi görmek mümkün değildir. Bu sebeple, özellikle sosyal bilimlerde hemen hemen her ölçünün belirli derecede hata içerdiği kabul edilmektedir.

Örnekleme ve ölçeklerden kaynaklanan hatalar, Doç. Dr. Alper AYTEKİN Araştırmacının amacı ve gayretleri olası hataları önlemeye veya en aza indirmeye çalışmak yönünde olmalıdır. Araştırmalarda yapılan hataların kaynakları çok çeşitli olabilir, bunlar; Deneğin karakteri, Geçici veya kısa süreli kişisel faktörlerde değişme (sağlık, duygu, meşguliyet vb) Örnekleme ve ölçeklerden kaynaklanan hatalar, Durumsal faktörler (gürültü, başkalarının varlığı vb) Mekanik faktörler (silik yazı, anlaşılmayan sorular vb) Anketin uygulanmasıyla ilgili faktörler (mülakatçı yönlendirmesi) gibi olabilir.

Doç. Dr. Alper AYTEKİN Bir başka sınıflandırmaya göre saha çalışması kaynaklı hataları iki grup altında incelemek mümkündür. Örnekleme hataları; bu tür hatalar saha çalışmasında bilgi kaynağı olan deneklerin veya görüşme yapılan kişilerin araştırmanın ana kütlesini yeterince iyi temsil edememesinden kaynaklanan hatalardır. (örneğin, ana kütle Bartın üniversitesi öğrencileri ise, sadece, İİBF işletme bölümü 1. sınıfa anket uygulanması örnekleme hatası olur)

Doç. Dr. Alper AYTEKİN 2- Örnekleme dışı hatalar; örnekleme dışındaki tüm hata kaynaklarına bağlı hataları kapsamaktadır. Bunlar; Soru soruş tarzı, Deneklerin ilgisizlikleri ve isteksizlikleri Anketörlerin denekleri etkilemesi Kullanılan ölçeklerin uygun olmaması Uygun olmayan cevap seçenekleri Anketin eksik doldurulmuş olması Verilerin bilgisayara yanlış aktarılması Kodlama hataları Yanlış analiz teknikleri vb. gibi hatalardır.

Doç. Dr. Alper AYTEKİN Titiz bir araştırma dizaynı, uygun bir metedolojinin takibi ve etkin bir veri hazırlama sürecinin uygulanması ile yukarıda sayılan örnekleme dışı (sistematik) hataların önemli bir kısmının engellenmesi mümkün olacaktır. Ancak, araştırmacılar tarafından bu süreçlere gerekli özen gösterilmediğinden, önlenmesi muhtemel bir çok hatanın analiz sonuçlarını olumsuz etkilemesi söz konusu olabilmektedir.

Doç. Dr. Alper AYTEKİN Veri hazırlama süreci Saha çalışmasında toplanan ham verilerin analize hazır hale getirilmesi amacıyla yapılan işlemler dizisine veri hazırlama süreci adı verilir. Bu süreçte; Anketlerin kontrol edilmesi Düzenleme /edit etme Kodlama Verilerin bilgisayar ortamına aktarılması Veri temizleme İstatiksel düzenlemeler Uygun analiz stratejisinin seçimi

1-Anketlerin kontrol edilmesi Doç. Dr. Alper AYTEKİN 1-Anketlerin kontrol edilmesi Bu işlem esnasında anketlerin tam olarak doldurulup doldurulmadığı, cevapların belirli bir şekil takip edip etmediği (tüm şıkların aynı şekilde işaretlenmesi gibi), cevaplayıcının anket doldurmadaki ciddiyeti veya ciddiyetsizliği, soruların anlaşılıp anlaşılmadığı kontrol edilir. Geri dönen anket sayısının yeterli olup-olmaması (yeterli değilse, yeniden yapılması gibi)

2- Düzenleme (Edit etme) Doç. Dr. Alper AYTEKİN 2- Düzenleme (Edit etme) Düzenleme işlemi geri dönen anketlerin doğruluk ve hassasiyetlerini artırmak amacıyla yapılmaktadır. Şıkların doğru kodlanıp- kodlanmadığı, Açık uçlu soruların bir kodlama sistematiği tabi tutulması, Cevaplandırılmayan sorularla ilgili hususlar; Doldurulmak üzere geri göndermek Eksik olan cevabın yerine uygun bir şık işaretlemek Eksik cevaplı anketlerin iptal edilmesi

Doç. Dr. Alper AYTEKİN 3- Kodlama Verilerin anlamlı bir şekle dönüştürülmesi için bilgisayar programlarının diline (sayısal hale) dönüştürülmesi işlemidir. Bilgisayarların anladığı dil sayılardan ibarettir. Kodlama örnekleri; nominal, aralık,ordinal

4- Verilerin bilgisayar ortamına aktarılması Doç. Dr. Alper AYTEKİN 4- Verilerin bilgisayar ortamına aktarılması Eğer düzelme işlemi varsa yapıldıktan sonra, kodlar yardımıyla veriler ilgili programa girilmelidir. Veri girişi esnasında hatalı durumlara karşı uyanık olunmalıdır.

Doç. Dr. Alper AYTEKİN 5- Veri temizleme Bu kademede incelenen konular arasında aşırı uç değerlerin tespiti, cevaplar arasındaki mantıki çelişkilerin saptanması, cevap aralığı dışında kalan cevapların bulunması ve temizlenmesi ile eksik cevaplara çözüm bulma yer almaktadır. Kontrol soruları deneklerin cevap tutarlılıklarını ortaya koymak açısından dikkate alınmalıdır. Uç değerlere dikkat edilmelidir (Tümü çok iyi veya kötü gibi)

Doç. Dr. Alper AYTEKİN Eksik değerlerin yeni değerlerle değiştirilmesinde kullanılan alternatifler; Söz konusu değişkenlere ait ortalama değerlerle değiştirme Mevcut verilerle oluşturulacak model ile tahmin sonucu elde edilen değerlerle değiştirme Özellikle zaman serisi türü verilerde eksik değişken için eksik gözlemden bir önceki ve sonraki gözlemlerin ortalamasını kullanma Araştırmacı tarafından subjektif olarak tespit edilen bir değerle değiştirme

6-İstatiksel düzenlemeler Doç. Dr. Alper AYTEKİN 6-İstatiksel düzenlemeler Verilerin istatiksel olarak düzenlenmesi işlemi; değişkenlere ağırlık atama; değişkenlerin yeniden tanımlanması (kategori sayısının 5’ten 3’e indirilmesi) ve ölçek transformasyonlarını içermektedir.

7- Uygun analiz stratejisinin seçimi Doç. Dr. Alper AYTEKİN 7- Uygun analiz stratejisinin seçimi Yanlış tekniklerin kullanılması hatalı sonuçların çıkmasına ve yanlış yorumlara neden olabilir. Uygun olmayan analiz tekniğinin seçimi sosyal bilimlerde sıklıkla yapılan bir hatadır.

ANALİZ TEKNİKLERİNİN SINIFLANDIRILMASI Doç. Dr. Alper AYTEKİN ANALİZ TEKNİKLERİNİN SINIFLANDIRILMASI Değişken Sayısına Göre Sınıflandırma Veri özelliklerine göre sınıflandırma Parametrik analiz teknikleri Parametrik olmayan analiz teknikleri Amaçlara göre sınıflandırma Farklılıkların tespitine yönelik analiz teknikleri İlişkilerin analizine yönelik testler

1- DEĞİŞKEN SAYISINA GÖRE SINIFLANDIRMA Doç. Dr. Alper AYTEKİN 1- DEĞİŞKEN SAYISINA GÖRE SINIFLANDIRMA Bu grupta yer alan analiz tekniklerinin sınıflandırmasında kullanılan kriter, analizin kaç değişken üzerinde yapıldığıdır. Bu grupta yer alan analizler; Tek değişkenli analizler ve Çok değişkenli analizler, olmak üzere iki gruba yarılmaktadırlar. (Bazı kaynaklarda, tek, iki ve çok değişkenli analizler şeklinde de sınıflandırılmaktadır)

Doç. Dr. Alper AYTEKİN Tek değişkenli analizlerde, analiz sadece tek bir değişken üzerinde yapılmaktadır. Bu analizlerin amacı, genellikle söz konusu değişkenle ilgili olarak değişik gruplar arasında (denek grupları arasında) istatiksel anlamda herhangi bir farkın olup olmadığının veya farklı denek gruplarına ilişkin cevapların dağılımları arasında farkın olup olmadığının araştırılmasıdır.

Buradaki (tek) değişken, MAAŞ’tır. Doç. Dr. Alper AYTEKİN Örnek; aldıkları maaş açısından, bir işletmede çalışan bay ve bayan işçiler arasında anlamlı bir fark var mıdır? Buradaki (tek) değişken, MAAŞ’tır. Tek değişkenli analiz teknikleri arasında; T-testi, z-testi, one way ANOVA, Mann Whitney U testi, ki-kare testi sayılabilir.

Doç. Dr. Alper AYTEKİN Çok değişkenli testler ise, daha çok iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkilerin incelendiği tekniklerdir. Bu tekniklerde belirli değişken(ler)deki değişim, (bağımlı değişken), diğer değişkenler (bağımsız değişkenler) yardımıyla açıklanmaya çalışılmaktadır.

Doç. Dr. Alper AYTEKİN Bağımlı değişken; bir veya birden fazla değişken tarafından açıklanmaya veya tahmin edilmeye çalışılan değişkendir. Bağımsız değişken ise, her hangi bir bağımlı değişkenin açıklanmasında veya tahmin edilmesinde kullanılan açıklayıcı değişkendir.

Doç. Dr. Alper AYTEKİN Örneğin; bir tüketicinin alışveriş merkezine gittiğinde yapmış olduğu harcama miktarını tespit etmek amacıyla cinsiyet ve markette kalış süresi ile harcama miktarı arasında oluşturulacak olan modelde; harcama miktarı bağımlı değişken ve harcama miktarını etkileyen cinsiyet ve merkezde kalış süresi ise bağımsız değişkenleri temsil etmektedir.

Çok değişkenli testler arasında; Doç. Dr. Alper AYTEKİN Çok değişkenli testler arasında; Korelasyon analizi, Regresyon analizi, Ayırma analizi, Gruplama analizi ve Faktör analizi sayılabilir.

Doç. Dr. Alper AYTEKİN Korelasyon Analizi; İki değişken arasındaki ilişkinin şiddetini ölçmeye yönelik analiz tekniğidir. Korelasyon analizi, düşük seviyede bir ölçüm aracıdır. Daha yüksek seviyelerde ölçüm analizleri ise regresyon ve faktör analizleridir. Regresyon Analizi; bir bağımlı değişken ile bir veya birden fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi incelemektedir. Bir başka deyişle, bağımsız değişkenler yardımıyla bağımlı değişkendeki değişimleri açıklamaya çalışan bir analiz tekniğidir.

Doç. Dr. Alper AYTEKİN Ayırma analizi (diskriminant analizi); regresyon analizine benzeyen bir analiz tekniği olup, bağımlı değişkenin kategorik (grupları temsil eden nominal değerler 0 ve 1 gibi) olduğu ve bağımsız değişkenlerin ise en az aralık ölçeğinde olması gereken bir analiz tekniği olup, amacı gruplar arasındaki ayırımı ortaya koyan değişkenleri tespit etmeye çalışmaktadır.

Doç. Dr. Alper AYTEKİN Kümeleme analizi (cluster); denekleri, tüketicileri, insanları veya ankete katılanları çeşitli özelliklere göre kümelere ayırmaya çalışan bir analiz tekniğidir. Faktör analizinde değişkenler arasındaki benzerlikler yardımıyla değişkenler gruplandırılırken, kümeleme analizinde ortak özellikler çerçevesinde bireylerin sınıflandırılması yapılmaktadır.

Doç. Dr. Alper AYTEKİN Faktör Analizi; birbiri ile ilişkili olduğu düşünülen çok sayıdaki değişken arasındaki ilişkinin yapısına ilişkin ipuçları sağlamak amacıyla kullanılan bir analiz türüdür.

2- VERİ ÖZELLİKLERİNE GÖRE SINIFLANDIRMA Doç. Dr. Alper AYTEKİN 2- VERİ ÖZELLİKLERİNE GÖRE SINIFLANDIRMA Bu grup analizlerin sınıflandırılmasında verilerin özellikleri dikkate alınmaktadır. Buna göre sınıflandırma; Parametrik Analiz teknikleri ile Parametrik Olmayan Analiz teknikleri, olmak üzere ikiye ayrılarak incelenebilir.

Parametrik Analiz Teknikleri; Doç. Dr. Alper AYTEKİN Parametrik Analiz Teknikleri; Bazı analiz tekniklerinin uygulanabilmesi için ön şart olarak, toplanan verilerin belirli özelliklere sahip olmaları veya belirli şartları sağlamaları beklenmektedir. Parametrik analiz tekniklerinin uygulanabilmesi için verinin en azından aralık veya rasyo seviyesinde ölçülmüş olması gerekmektedir. Nominal veya ordinal (sıralama) ölçüm seviyesindeki veriler bu test için uygun değildir.

Parametrik Olmayan Analiz Teknikleri; Doç. Dr. Alper AYTEKİN Parametrik Olmayan Analiz Teknikleri; İfade edildiği üzere, parametrik analiz tekniklerinin veriye uygulanabilmesi için analize tabi tutulacak verilerin belirli şartları taşıması gerekmektedir. Ancak, şartların birinin veya birkaçının ihlali durumunda parametrik analiz teknikleri uygulanmaz. Bu durumda parametrik analiz şartlarını sağlayamayan verilere uygulanabilen ve daha az sayıda şartlar öne süren analiz tekniklerine gerek duyulmaktadır. Başka bir ifade ile, verinin dağıtımsal özellikleri üzerinde pek fazla durmayan analiz teknikleri gerekli olmaktadır.

Doç. Dr. Alper AYTEKİN Dağılımdan bağımsız testler olarak da bilinen parametrik olmayan testler, verilerin dağılımsal özellikleri ile ilgili olarak, parametrik testlerde olduğu gibi uygulanabilirlik şartı olarak çok katı şartlar ortaya koymamaktadır.

3-AMAÇLARA GÖRE SINIFLANDIRMA Doç. Dr. Alper AYTEKİN 3-AMAÇLARA GÖRE SINIFLANDIRMA Genel olarak tüm istatiksel analiz teknikleri iki amaca hizmet etmektedirler, bunlardan birincisi farklılıkların tespiti ve ikincisi ise ilişkilerin incelenmesidir. Farklılıkların Tespitine Yönelik Analizler; Bu amaçla kullanılan testler, T-testi (İki grup arası farklılıklarda) Ki-kare testi (İki grup arası farklılıklarda) Z-testi (İki grup arası farklılıklarda) ANOVA (İkiden fazla grup arası farklılıklarda) One way ANOVA (İkiden fazla grup arası farklılıklarda)

İlişkilerin (Bağımlılıkların) Tespitine Yönelik Analizler ; Doç. Dr. Alper AYTEKİN İlişkilerin (Bağımlılıkların) Tespitine Yönelik Analizler ; Bu anlamda; Korelasyon Analizi Regresyon Analizi Faktör Analizi

UYGUN ANALİZ TEKNİĞİNİN SEÇİMİ Doç. Dr. Alper AYTEKİN UYGUN ANALİZ TEKNİĞİNİN SEÇİMİ Analizlerin, sağlıklı güvenilir ve faydalı olabilmesi için sadece kullanılan verinin kaliteli olması yeterli olmayıp, uygun analiz tekniğinin seçimi de son derece önemlidir. Tablo 7.1’de farklı veri türleri için uygun analiz teknikleri gösterilmektedir.

Çeşitli veri türlerine uygun analiz teknikleri Doç. Dr. Alper AYTEKİN Çeşitli veri türlerine uygun analiz teknikleri Test türü Ölçüm seviyesi Farklılıkların Testleri İki değişken arası ilişki Tek Grup İki grup arası Parametrik Olmayan Nominal Ki-kare Ordinal/ Sıralama İşaret testi Run testi Mann Whithney U testi Wilcoxon Kruskal Wallis Sperman rank korelasyonu Parametrik İnterval/ Aralık ve Oransal Z-test T-testi ANOVA (3 ve daha fazla grup) Regresyon Korelasyon

HİPOTEZ TESTİ VE TEMEL KAVRAMLAR Doç. Dr. Alper AYTEKİN HİPOTEZ TESTİ VE TEMEL KAVRAMLAR Her araştırma bir amaca yönelik olarak yapılır. Bu amaç, bir problemin çözümüne yardımcı olabilecek bilgilerin ortaya çıkarılması olabileceği gibi, araştırmacının veya yöneticinin belirli bir konudaki düşüncelerini ve önsezilerini test etmek için de olabilir.

Hipotez testi sürecinde takip edilecek aşamalar Doç. Dr. Alper AYTEKİN Hipotez testi sürecinde takip edilecek aşamalar Null ve alternatif hipotezlerin geliştirilmesi Uygun testin seçilmesi Anlamlılık düzeyinin (alpha) belirlenmesi Veri toplanması ve ilgili test istatistiğinin hesaplanması Test istatistiğine ilişkin değerin belirlenmesi Test istatistiği için kritik değerin belirlenmesi Null hipotezinin kabul veya reddedilmesi Bulguların araştırma problemi açısından yorumlanması

Null ve alternatif hipotezlerin belirlenmesi Doç. Dr. Alper AYTEKİN Null ve alternatif hipotezlerin belirlenmesi Bu konu daha önce incelenmiştir. Bu bilgiler ışığında uygun null hipotezi geliştirilir. Yönlü ve yönsüz hipotezler kurulabilir. Yönlü hipotez: Öğrencilerin %60 nın istemesi halinde ücretsiz İngilizce kursu açılacaktır. Ho: x≥0.60 H1: x<0.60

Doç. Dr. Alper AYTEKİN Yönsüz hipotez; Örnek: Öğrencilerin %50 si, Bartın ilinin geldikleri şehirlere göre daha pahallı olduğunu düşünmektedirler. Ho: x=0.50 H1: x≠0.50 Hipotez oluşturulduktan sonra, söz konusu hipotezin test edilmesi gerekmektedir. Null hipotezi; t-testi, ki-kare testi, z-testi, ANOVA, One Way ANOVA gibi tekniklerle test edilir.

Uygun testin seçilmesi Doç. Dr. Alper AYTEKİN Uygun testin seçilmesi Tablo 7.1’den den yararlanarak sınanacak test için uygun bir analiz tekniği belirlenir.

Anlamlılık düzeyinin belirlenmesi Doç. Dr. Alper AYTEKİN Anlamlılık düzeyinin belirlenmesi Ana kütleyi temsi edecek örnek kütlenin belirlenmesi gerekmektedir. Bu süreçte araştırmacılar iki tür hatayla karşı karşıyadırlar. I. Tür hatalar ve II. Tür hatalar. I. Tür hata; örneklemden elde edilen verilere uygulanan testler ve analizler ışığında gerçekte doğru olan bir null hipotezinin reddedilmesi neticesinde ortaya çıkan hatadır.

Doç. Dr. Alper AYTEKİN II. Tür hata ise, gerçekten de yanlış olan null hipotezinin analiz neticesinde elde edilen istatistiklere göre doğru kabul edilmesi veya reddedilmemesi ile ortaya çıkan hatadır.

Veri toplama ve test istatistiğinin hesaplanması Doç. Dr. Alper AYTEKİN Veri toplama ve test istatistiğinin hesaplanması Bu kademede saha çalışmalarında elde edilen veriler üzerinde daha önce belirlenen uygun istatiksel analizler uygulanarak, test sonuçları belirlenmektedir. Bu süreçte örnek boyutu önem arz etmektedir. Çünkü örnek boyutu artıkça sonuçların güvenirlik ve doğruluk derecesi de artmaktadır.

Hesaplanan test istatistiğine ilişkin olasılığın belirlenmesi Doç. Dr. Alper AYTEKİN Hesaplanan test istatistiğine ilişkin olasılığın belirlenmesi Bu kademede yukarıda belirlenen şekilde hesaplanan ilgili test istatistiğine tekabül eden olasılık değerinin belirlenmesi gerekmektedir. Bunun için hazır halde bulunan tablolardan yararlanılabileceği gibi, günümüz modern bilgisayarları bu işlemi araştırmacının talep etmesine gerek kalmaksızın sunmaktadır. Belirlenen bu değerler, daha sonraki kademede bahsedilecek olan kritik değer ile karşılaştırılacaktır.

Test istatistiği için uygun kritik değerin belirlenmesi Doç. Dr. Alper AYTEKİN Test istatistiği için uygun kritik değerin belirlenmesi Öne sürülen bir null hipotezinin reddedilebilmesi için, hesaplanan istatistik değerinin belirlenen bir kritik değerin üzerinde olması gerekmektedir. Kritik değer test metoduna göre değişmektedir.

Null hipotezinin kabul veya reddedilmesi Doç. Dr. Alper AYTEKİN Null hipotezinin kabul veya reddedilmesi Bu kademede, daha önce belirlenen değer, bir önceki kademede belirlenen değer ile karşılaştırılarak, null hipotezinin kabul veya reddine karar verilir. Eğer, belirli bir anlamlılık seviyesinde, hesaplanan değer kritik değerden daha büyükse null hipotezi reddedilecektir. Aksi halde kabul edilecektir.

Bulguların araştırma problemi açısından yorumlanması Doç. Dr. Alper AYTEKİN Bulguların araştırma problemi açısından yorumlanması Hipotez testinin son aşamasında ise, varılan sonucun araştırma problemi açısından ne anlam ifade ettiği veya etmediği üzerinde durulmaktadır. Bu kısımda yapılacak en önemli şey, bulguların ve yorumların teknik karmaşıklıktan uzak, sade ve sonuçları kullanacak olan kişilerin anlayabilecekleri seviyede ve açıklıkta sunulmasıdır.

Ders bitti. Dinlediğiniz için teşekkürler… Doç. Dr. Alper AYTEKİN