Yrd. Doç. Dr. Kemal DOYMUŞ K.K.E.F İlköğretim Bölümü

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
Temel Bİleşenler Analİzİ
Advertisements

LİMİT.
İLİŞKİLERİ İNCELEMEYE YÖNELİK ANALİZ TEKNİKLERİ
Analysis of Variance/Multiple ANOVA
KOVARYANS ANALİZİ (ANCOVA)
Kİ-KARE TESTİ Uygulama amacına ve durumuna göre Ki-Kare Testi üç başlık altında incelenir; Ki-Kare Uygunluk Testi Ki-Kare Bağımsızlık Testi Ki-Kare Homojenlik.
ANOVA.
PARAMETRİK HİPOTEZ TESTLERİ
İlişki Ölçüleri.
İlişkisel Veri Analizi
1. İki Yönlü ANOVA İki bağımsız değişkenin bir bağımlı değişken üzerine etkisini araştırırken bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerine etkilerini.
İstatistikte Bazı Temel Kavramlar
Ölçme Araçlarında Bulunması Gereken Nitelikler
PARAMETRİK ANALİZ TEKNİKLERİ
Koentegrasyon Bir çok makro iktisadi zaman serisi stokastik ya da deterministik trend içermektedir. Bu tür serileri, durağanlığı sağlanıncaya kadar farkını.
İKTİSADA GİRİŞ.
Korelasyon Analizi.
İKTİSADA GİRİŞ.
TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER
İki Ortalama Farkının Test Edilmesi
MUTLAK DEĞERLENDİRME Elif Tuba BEYDİLLİ.
TEK YÖNLÜ MANOVA Birden fazla bağımlı değişkene tek bir bağımsız değişkenin etki ettiği durumlarda Tek Yönlü MANOVA kullanılır. Tek yönlü MANOVA da başlangıç.
Neden İki Faktörlü Anova Yapıyoruz?
Kİ-KARE TESTİ Uygulama amacına ve durumuna göre Ki-Kare Testi üç başlık altında incelenir; Ki-Kare Uygunluk Testi Ki-Kare Bağımsızlık Testi Ki-Kare Homojenlik.
VARYANS ANALİZİ Varyans analizi iki yada daha fazla ortalama arasında fark olup olmadığı ile ilgili hipotezi test etmek için kullanılır. Varyans analizinde.
KRUSKAL WALLIS VARYANS ANALİZİ
Ölçme Sonuçlarının Değerlendirilmesi
21 - ÖLÇME SONUÇLARI ÜZERİNE İSTATİSTİKSEL İŞLEMLER
İKİ YÖNLÜ MANOVA Birden fazla bağımlı değişkene iki bağımsız değişkenin etki ettiği durumlarda Çift Yönlü MANOVA kullanılır. Çift yönlü MANOVA da başlangıç.
Yrd. Doç. Dr. Hamit ACEMOĞLU
IMGK 207-Bilimsel araştırma yöntemleri
ÖĞRENME AMAÇLARI İki değişken arasındaki “ilişki” ile neyin kastedildiğini öğrenmek Farklı yapıdaki ilişkileri incelemek Ki-kare analizinin uygulandığı.
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği
İNCELEME Bilimin İşlevleri İstatistiksel Yöntemler Değişken Türleri
Benlik Saygısı ve Akademik Başarı arasındaki ilişki
Asimetri ve Basıklık Ölçüleri
IMGK 207-Bilimsel araştırma yöntemleri
İstatistik-4 Prof.Dr. Cem S. Sütcü Marmara Üniversitesi İletişim Fakültesi Bilişim A.B.D. cemsutcu.wordpress.com.
Değişkenler Arasındaki İlişkiler
NİCEL ARAŞTIRMA DESENLERİ
Maliye’de SPSS Uygulamaları
Bölüm 1. Regresyon Çözümlemesi
Maliye’de SPSS Uygulamaları
İKİ ÖRNEKLEM TESTLERİ Mann_Whitney U
Korelasyon testleri Pearson korelasyon testi Spearman korelasyon testi Regresyon analizi Basit doğrusal regresyon Çoklu doğrusal regresyon BBY252 Araştırma.
İKİ DEĞİŞKEN ARASINDAKİ İLİŞKİ VE İLİŞKİNİN ÖLÇÜLMESİ
OLASILIK ve İSTATİSTİK
NON-PARAMETRİK TESTLER Doç. Dr. Kemal DOYMUŞ K.K.E.F İlköğretim Bölümü.
Korelasyon Analizi Yrd. Doç. Dr. İlknur KESKİN.
REGRESYON VE KORELASYON ANALİZLERİ
İstatİstİksel verİlerİ Düzenleme- frekans
VERİLERİN DÜZENLENMESİ VE ORGANİZASYONU
Prof. Dr. Hamit Acemoğlu Tıp Eğitimi Anabilim Dalı
Ölçme Sonuçları Üzerinde İstatistiksel İşlemler
Merkezi Eğilim Ölçüleri
Basit ve Kısmi Korelasyon Dr. Emine Cabı
SPSS Uygulamaları Parametrik İstatistik
VARYANS ANALİZİ Varyans analizi iki yada daha fazla ortalama arasında fark olup olmadığı ile ilgili hipotezi test etmek için kullanılır. Varyans analizinde.
KGO KR-20 ve KR-21 Korelasyon Hesaplamaları.
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
UYGULAMA II.
BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ
DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İLERİ İSTATİSTİK DOKTORA
DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İLERİ İSTATİSTİK DOKTORA
1.Hafta Haftalık Çizelge Temel Kavramlar SPSS’ e giriş
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
2.Hafta Dağılım İç tutarlılık Tek Örneklem t Testi
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
Korelasyon testleri Pearson korelasyon testi Spearman korelasyon testi Regresyon analizi Basit doğrusal regresyon Çoklu doğrusal regresyon BBY606 Araştırma.
Sunum transkripti:

Yrd. Doç. Dr. Kemal DOYMUŞ K.K.E.F İlköğretim Bölümü KORELASYON ANALİZİ Yrd. Doç. Dr. Kemal DOYMUŞ K.K.E.F İlköğretim Bölümü

Korelasyon analizi, iki değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi veya bir değişkenin iki yada daha çok değişken ile olan ilişkisini test etmek, varsa bu ilişkinin derecesini ölçmek için kullanılan istatistiksel bir yöntemdir.

Korelasyon analizinde amaç; bağımsız değişken (X) değiştiğinde, bağımlı değişkenin (Y) ne yönde değişeceğini görmektir. Korelasyon analizi yapabilmek için, her iki değişkenin de sürekli olmaları ve normal dağılım göstermeleri gereklidir.

Korelasyon analizi sonucunda, doğrusal ilişki olup olmadığı ve varsa bu ilişkinin derecesi korelasyon katsayısı ile hesaplanır. Korelasyon katsayısı “r” ile gösterilir ve -1 ile +1 arasında değerler alır.

Pozitif bir ilişkinin olması X değişkeninin değerlerinin artması durumunda Y değişkeninin değerlerinin de artması, yada X değişkeninin değerlerinin düşmesi durumunda Y değişkenine ait değerlerin de düşme eğiliminde olduğunu gösterir (Şekil1. a.)

Negatif korelasyon (negatif ilişki) olması değişkenlerin birine ait değerlerin artması durumunda diğer değişkene ait değerlerin düşmesi demektir (Şekil1. b.). Korelasyon katsayısının “0” olması değişkenler arasında doğrusal bir ilişkinin söz konusu olmadığını gösterir (Şekil 1. c.). Korelasyon, neden sonuç ilişkisi anlamına gelmemektedir.

PEARSON KORELASYON KATSAYISI Pearson Korelasyon Katsayısı, iki sürekli değişkenin doğrusal ilişkisinin derecesinin ölçümünde kullanılır. İki değişken arasında anlamlı bir ilişki var mıdır sorusunun cevabı aranır. Korelasyon katsayısı hesaplanmadan önce mutlaka serpilme grafiği yapılarak doğrusal ilişki olup olmadığı kontrol edilmelidir.

Korelasyon katsayısı -1 ile +1 arasında değerler alır. Eğer; r=-1 ise Tam negatif doğrusal bir ilişki vardır. r=+1 ise, Tam pozitif doğrusal bir ilişki vardır. r=0 ise, iki değişken arasında ilişki yoktur.

Pearson Korelasyon Katsayısının yorumu; 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 UYGULAMA Fen bilgisi laboratuar dersini alan bir grup öğrencinin bilimsel süreç becerisi (BSB) puanları ile ders başarı puanları arasında anlamlı bir ilişki var mıdır? Şeklindeki bir araştırma sorusunun cevabını araştıralım.

Örneğimize ait veriler SPSS te girildikten sonra verileri özelliklerine bakılır. Verilerin sürekli olduğu görülmektedir. Normal dağılıma bakılır; Veriler normal dağılıma uygunsa Pearson Korelasyon Katsayısı, Normal dağılım göstermiyorsa Sperman Sıra Korelasyonu hesaplanır. Ayrıca doğrusal ilişki olup olmadığını görmek için serpilme diyagramı çizilir.

Saçılma grafiği incelendiğinde değişkenler arasında pozitif bir doğrusal ilişki olduğu görülmektedir. Veriler kontrol edildikten sonra korelasyon analizine geçilir. Analiz için aşağıdaki şekilde gösterilen komutlar takip edilir.

Yukarıdaki komutlar verildiğinde aşağıdaki pencere açılır.

Değişkenler aktarıldıktan sonra Correlation Coefficients kısmından Pearson (eğer veriler normal dağılmıyorsa Sperman) işaretlenir. Burada biz karşılaştırma için her ikisini de seçtik. Diğer seçenekler işaretlidir. Aynen kalacaktır. OK işaretlenerek analiz tamamlanır ve çıktılar alınır.

Korelasyon Analizi Çıktılarının Yorumu

Yukarıdaki tablolardan birincisi Pearson Korelasyonuna ikincisi Sperman korelasyonuna aittir. tablolar incelendiğinde, Öğrencilerin bilimsel süreç becerileri ile ders başarıları arasında çok yüksek, pozitif yönlü ve anlamlı bir ilişki olduğu görülmektedir [r(20)=0,992; p<0,01].

Buna göre, bilimsel süreç becerisi yüksek olan öğrencilerin laboratuar başarısı da yüksektir. Aynı şekilde bilimsel süreç becerileri düşük olan öğrencilerin ders başarısı da düşüktür şeklinde ifade edilebilir.