İstatistik Kavramı İstatistik; kesin olmayışlığın ışığı altında karar verme tekniğidir. Ana kitle hakkında örneklem yardımıyla tahmin çalışmalarıdır. Kitle.

... konulu sunumlar: "İstatistik Kavramı İstatistik; kesin olmayışlığın ışığı altında karar verme tekniğidir. Ana kitle hakkında örneklem yardımıyla tahmin çalışmalarıdır. Kitle."— Sunum transkripti:

1 İstatistik Kavramı İstatistik; kesin olmayışlığın ışığı altında karar verme tekniğidir. Ana kitle hakkında örneklem yardımıyla tahmin çalışmalarıdır. Kitle parametreleri hakkında örneklem değerleri ile yaklaşımda bulunmaktır.

2 Araştırma sürecinin aşamaları
Problemin (konunun) tanımlanması Literatür (Yazın) taraması Hipotezlerin (sayıltıların) belirlenmesi Veri türlerinin tanımlanması Verilerin toplanması Verilerin analizi Analiz sonuçlarının yorumlanması Araştırma raporunun yazılması

3 Ölçek türleri Yapılacak olan istatistiksel analizler nesnelerin ölçme düzeylerine bağlı olarak değişmektedir. Dört tür ölçekten bahsedilebilir: 1-Sınıflayıcı (Nominal) Ölçek 2- Sıralayıcı (Ordinal) Ölçek 3- Aralıklı (Interval) Ölçek 4- Oranlı (Rational) Ölçek

4 Sınıflayıcı Ölçek Sadece tanımlama için kullanılır. Burada bir sıralama amacı yoktur. İşyerindeki görev tanımlarına ait kodlar Cinsiyet kodları Eğitim düzeyi kodları Doğum yeri kodları Medeni durum kodları Göz rengi kodları vb. Bu değişkenlere ait verilerle toplama, çıkartma, çarpma veya bölme işlemi yapılmaz.

5 Sıralayıcı Ölçek Ölçek içerisindeki farklı kategoriler bir sıralamaya sahip yapıdadırlar. “Daha az” dan “Daha fazla” yada tam tersi bir sıralama söz konusudur. Burada sıralamada bir büyüklük yada küçüklük söz konusu iken farklı kategoriler arasındaki uzaklığın bir anlamı yoktur. Yani; “Çok Memnunum” cevabının “Orta Düzeyde Memnunum” cevabından iki kat daha fazla memnuniyet ifade ettiği söylenemez.

6 Aralıklı Ölçek Kategorilerin herbiri arasındaki tam uzaklığı ölçme özelliğine sahiptirler. Örneğin 20 yaşındaki bir kişi 19 yaşındaki bir kişiden ve 50 yaşındaki bir kişi 49 yaşındaki bir kişiden 1 yaş büyüktür. Bu büyüklük her durumda bir yıldır ve birbirine eşittir. Ölçeğin sıfır noktasından başlatılması zorunluluğu yoktur.

7 Oranlı Ölçek Bu ölçek ile ölçülen değerler arasında kıyaslama yapılabilir. Değerler arasındaki farklar önem taşımaktadır. Örneğin; Hız Uzaklık Yaş Gelir Parasal vb. ölçümler gibi

8 Bu Ölçeklerin Genel Gruplaması
Nitel Ölçekler (metrik olmayan): Sınıflayıcı (Nominal) ölçekler Sıralayıcı (Ordinal) ölçekler Nicel Ölçekler (metrik olan): Aralıklı (Interval) ölçekler Oranlı (Ratio) ölçekler

9 Değişken tanımı, Nicel ve Nitel Değişkenler
Ana kütleyi (kitleyi, populasyonu) oluşturan birimlerin farklı değerler alabilen, sayılabilen veya ölçülebilen özelliklerine “Değişken” adı verilir. Nicel ve Nitel Değişkenler: Sayısal değişkenler (gelir, yaş vb.) “nicel” değişkenler olarak Sözel değişkenler (cinsiyet, medeni durum vb.) “nitel” değişkenler olarak adlandırılır.

10 Sürekli ve Kesikli Değişkenler
Sürekli değişkenler: sonsuz sayıda değerlere sahip olan değişkenlerdir. Ölçümler, oranlar ve yüzdeler sürekli türden değişkenlerdir. Süreklilikleri ölçülebilir olmalarından kaynaklanmaktadır. Boy, kilo yada gelir düzeyi en yaygın örneklerdir. Kesikli değişkenler: sınırlı sayıda değerlere sahip olabilen değişkenlerdir. Hane halkı sayısı, hanedeki oda sayısı yada bir ildeki okulların sayısı gibi. Kısacası, ölçülemeyen ama sayılabilen değişkenler kesikli değişkenlerdir.

11 Bağımlı ve Bağımsız Değişkenler
Neden – Sonuç ilişkisi içerisinde olan değişkenlerden; “Neden” durumunda olanlarına “Bağımsız” değişkenler, “Sonuç” durumunda olanlarına ise “Bağımlı” değişkenler denilir. Örneğin; Çalışma saati - Başarı puanı ilişkisinde; Çalışma saati (etkileyen)= Neden, Başarı Puanı (etkilenen) = Sonuç olacaktır.

12 Veri Türlerine Göre İstatistiksel Analizler
Parametrik İstatistiksel Analizler: Çok güçlü sonuçlar verirler. Normal dağılım özelliği gösteren veri gruplarına uygulanır. Yeterli gözlem sayısı ve Sürekli veri olma özelliği en temel kriterlerdir. Parametrik Olmayan İstatistiksel Analizler: Çok güçlü sonuçlar vermezler. Yetersiz gözlem sayısı veya Kesikli verilere sahip olma durumunda kullanılmaları daha uygun olur.