Key Terms from the Chapters

Chapter -1 Statistics, Data, and Statistical Thinking Fundemantal Elements of Statistics Statistics: EN: Statistics is the science of data. This involves collecting, classifying, summarizing, organizing, analyzing, presenting, and interpreting numerical information. TR: İstatistik, belirli bir amaç için verilerin toplanması, sınıflandırılması, çözümlenmesi ve sonuçların yorumlanması ile ilgili teknik ve yöntemleri içeren bir bilim dalıdır. Johnson (1987) istatistiği, sayısal verilerin toplanması, sınıflandırılması, sunulması ve yorumlanmasını konu alan bir bilim dalı olarak tanımlamaktadır. İstatistiği öğrenmede amaç, bir araştırmada elde edilen yanıtların ya da tepkilerin uygun istatistiksel yöntemler kullanılarak nasıl yorumlanacağını bilmektir.

Types of Statistical Applications Descriptive (Betimsel) Statistics: EN: Descriptive statistics utilizes (kullanır, değerlendirir) numerical and graphical methods to look for patterns in a data set, to summarize the information revealed in a data set, and to present that information in a convenient form. TR: Betimsel istatistik, belirli bir gruba ait gözlemlere ilişkin sayısal verilerin özetlenmesi, düzenlenmesi ve sınıflanmasıyla ilgilenen istatistiktir.

Four Elements of Descriptive Statistical Problems 1.The population or sample of interest 2.One or more variables (characteristics of the population or sample units) that are to be investigated 3.Tables, graphs, or numerical summary tools 4.Identification of patterns in the data

Inferential (Anlam çıkarıcı, Yordayıcı) Statistics: EN: Inferential statistics utilizes sample data to make estimates, decisions, predictions, or other generalizations about a larger set of data. TR: Anlam çıkarıcı istatistik, tanımlanmış bir evrenin yansız bir örneklemine ait istatistiklere dayalı olarak evren hakkında genellemeler ve tahminler yapmayı amaçlayan teknikleri anlatır.

Five Elements of Inferential Statistical Problems 1.The population of interest 2.One or more variables (characteristics of the population units) that are to be investigated 3.The sample of population units 4.The inference about the population based on information contained in the sample 5.A measure of the inference

Population (Örneklem): EN: A population is a set of units (usually people, objects, transactions, or events) that we are interested in studying. Dic: In statistics this term is used for any finite or infitine collection of ‘units’ which are often people but may be, for example, institutions, events, etc. TR: Örneklem, evrenden seçilen ve onun yansız bir temsilcisi olan birey ya da nesneler topluluğudur. Bir örneklem evreni temsil edici olmalıdır; çünkü örneklemden elde edilen istatistikler evren parametresini tahmin etmede kullanılmaktadır. Yansız bir örneklem seçmek için evrendeki her bir üyenin örnekleme seçilme şansının eşit ve bağımsız olması gerekir.

Sample: EN: A selected subset of a population chosen by some process usually with the objective of investigating particular properties of the parent population.

Variable: EN: A variable is a characteristics or property of an individual experimental (or observational) unit in the population. Dic: Some characteristic that differs from subject to subject or from time to time. TR: Değişken, farklı değer ya da düzeyler alabilen ve değişebilen bir özelliktir. Verilen iki nokta arasında sınırsız değerler alabilen değişkenlere sürekli; sınırlı bir değer alabilen değişkenlere de süreksiz değişkenler denir.

Quantitative (Nicel) Data: EN: Quantitative data are measurements that are recorded on a naturally occurring numerical scale. TR: Birey ya da nesnenin belli bir özelliğe sahip olması miktar olarak açıklanabiliyorsa, bu tür değişkenlere nicel değişken denir. Burada birey ya da nesneler sahip olunan özellik açısından sıralanabilirler. Örneğin, öğrenciler matematik testi puanlarına; aileler gelir miktarlarına göre yüksekten düşüğe doğru sıralanabilir. Akademik başarı puanı, ağırlık, zeka puanı, gelir miktarı, kütüphanedeki kitap sayısı, bir ailenin sahip olduğu çocuk sayısı nicel değişkenlere örnek olarak verilebilir.

Qualitative (or Categorical, Nitel) Data: EN: Qualitative data are measurements that cannot be measured on a natural numerical scale; they can only be classified into one of a group or categories. TR: Nitel değişken birey ya da nesnelerin sahip olunan belli bir özellik açısından sınıflara ayrılmasını gösterir. Konuşulan dil, ten rengi, din, akademik ünvan, cinsiyet gibi değişkenler nitel değişkenlere örnektir.