PowerPoint PresentationYaar Tonta
H.Ü. BBY
Veri dosyas 200 lise örencisinin demografik bilgilerini ve çeitli konulardan standart puanlarn içermektedir.
Dosya ad: hsb2turkce.sav
Irk: 1=Latin, 2=Asyal,3=Siyah,4=Beyaz
Sosyo-ekonomik statü (ses) 1=düük, 2=orta, 3=yüksek
Okul türü: 1=devlet, 2=özel
Program türü: 1=genel,2=akademik,3=mesleki
Okuma puan
Yazma puan
Matematik puan
Fen puan
Korelasyon
Parametrik olmayan korelasyon testi
SLIDE *
BBY208
Be admda hipotez testi
1: Pratik sorunu hipotez olarak formüle et. Aratrma hipotezi H1 üzerinde younlamalyz.
2: statistii hesapla (T), istatistik verinin fonksiyonudur.
3: Kritik bölgeyi seçin
4: Kritik bölgenin büyüklüünü kararlatrn
5: Sonuca varn, ama T deeri kritik bölge snrna yaknsa dikkatli olun.
SLIDE *
BBY208
Dier admlar bize kalyor
3. Adm için 3 durum
Diyelim ki (mu okunur, Yunanca evren ortalamasnn simgesi) için test yapyoruz. Örneklem büyüklüü n ve veriler normal dalm.
Örnek 1:
Örnek 2:
Örnek 3:
SLIDE *
BBY208
4. Adm için Red Bölgesi
Tür 1 Hatas: Bo hipotez doru, aratrma hipotezi yanl olduu halde bo hipotezi reddetme. Aratrmaclar Tür 1 hatasn α ile gösterir.
Tür 2 Hatas: Bo hipotez yanl, aratrma hipotezi doruyken bo hipotezi kabul etme. Tür 2 hatas ile gösterilir.
Tür 1 hatas Tür 2 hatasndan daha tehlikelidir
 
 
Hipotez testi gruplar arasnda fark olmad hipotezini test eder
Farkn sfr olmas nadiren rastlanan bir durum
Bu durumda fark ans eseri mi olutu yoksa iki grup birbirinden gerçekten farkl m?
Doru olmasna karn bo hipotezin reddedilme olasl (Tür 1 Hatas)
*
Anlamllk düzeyi: 0,05
100 bo hipotezden 5’inin gerçekte doru olmasna karn reddedilmesi anlamna gelir
Ayn evrenden rastgele seçilen iki örneklemin ans eseri birbirinden farkl olmas anlamna gelir
Tür 1 Hatas: Doru olmasna karn bo hipotezi reddetme olasl (yani gerçekte aratrma hipotezi yanl)
Anlamllk düzeyi 0,01 olursa bu olaslk %1’e düer
Ama o zaman da yanl olduu halde bo hipotezi kabul etme olasl (Tür 2 hatas) artar, yani gerçekte aratrma hipotezi dorudur
Tür 1 hatalardan daha çok saknlr
*
Not: Sonuçtan önce hangi durumda bo hipotezin reddedileceine karar verilmelidir. Parametrik testlerin çou normal dalm varsaymyla yaplr. Normal dalm varsaym parametrik olmayan testler için geçerli deildir.
SLIDE *
BBY208
SLIDE *
BBY208
Önce hipotez kuralm
Bo Hipotez (Ho): “200 örencinin yazma puanlarnn ortalamas 50’ye eittir” (50’den farkl deildir)
Aratrma Hipotezi (Ha): “200 örencinin yazma puanlarnn ortalamas 50’den farkldr.” (çift kuyruk testi).
Ho: = o
Bo hipotezleri büyüktür/küçüktür diye de kurabilirsiniz. O zaman tek kuyruk (büyükse sol, küçükse sa) test yaplr.
Örnein, Ho: “200 örencinin yazma puanlarnn ortalamas 50’den büyüktür.”
Ha:“200 örencinin yazma puanlarnn ortalamas 50’den küçüktür.”
Ho: > o
SLIDE *
BBY208
Analyze -> Compare means-> one sample T test seçin
Deiken listestinden yazma puann seçin ve test deeri olarak 50 girin.
(Options’a basarak Güven araln görebilirsiniz. 0.95)
OK seçeneine basn.
Tek örneklemli t-testinin yorumu
Örencilerin yazma puan ortalamas test deeri olan 50’den farkl (52,78) ve bu fark istatistiksel açdan anlaml. Yani örenciler 50’den daha yüksek puan almlardr.
t deeri 4,140, serbestlik derecesi 199, çift kuyruklu test sonucu: 0,000.
Bo hipotez reddedilir.
Aratrma metninde bu sonuç APA stiline göre “t(199)=4,410, p < 0,001” ya da “t(199)=4,410, p = 0,000” biçiminde gösterilir.
SLIDE *
BBY208
SLIDE *
BBY208
Bo Hipotez (Ho): “Erkek ve kz örencilerin yazma puanlarnn ortalamas birbirine eittir” (ikisi arasnda farkyoktur)
Aratrma Hipotezi (Ha): “Erkek ve kz örencilerin yazma puanlarnn ortalamas birbirinden farkldr.” (çift kuyruk testi).
Ho: = o
Daha önceki örnekte olduu gibi hipotezi Erkeklerin notu kzlarnkinden büyüktür/küçüktür eklinde de kurabilirsiniz. O zaman tek kuyruk (büyükse sol, küçükse sa) test yaplacan unutmamak gerekir.
SLIDE *
BBY208
Mönüden
Deiken listesinden Cinsiyeti seçin ve Grup deikenine aktarn.
Gruplar tanmlayn: grup 1’i 0, grup 2’yi 1 olarak tanmlayn (yani ilk grup kz, ikinci grup erkek=.
OK’e tklayn.
Karlatrlacak
ortalamalar
Bamsz örneklem t testi
lk tablo erkek ve kz örencilerin yazma notlaryla ilgili tanmlayc istatistikleri veriyor (ortalama ve SS: erkekler 50, kzlar 55 puan almlar).
kinci tabloda iki test var: Levene ve t testleri
F testi anlaml (%5’in altnda).
Varyanslar eit deil (10,305 ve 8,134). O zaman alt satrdaki deerleri kullanacaz.
t = -3,65, SD = 198, p = 0,000
Yani erkeklerin notuyla kzlarn notu arasndaki fark istatistiksel açdan anlaml. Bo hipotez reddedilir.
“Kadnlarn matematik notlar erkeklerden daha yüksektir (t(198) = -3,65, p= .000).” eklinde rapor edilir.
*
Eli örneklem t- testi hakknda aralkl/oranl ölçekle veri toplanm deikenler için kullanlr. Ayn denek hakknda iki ilgili gözlem yaplm olmas gerekir. Ortalamalarn biribirinden farkl olup olmadna baklr. Örnein, hsb2turkce veri dosyasn kullanarak örencilerin okuma ve yazma puanlarnn ortalamalarnn birbirine eit olup olmadn test edebiliriz.
*
Bo Hipotez (Ho): “Örencilerin okuma ve yazma puanlarnn ortalamas birbirine eittir” (birbirinden farkl deildir)
Aratrma Hipotezi (Ha): “Örencilerin okuma ve yazma puanlarnn ortalamas birbirinden farkldr.” (çift kuyruk testi).
Ho: = o
Bo hipotezleri büyüktür/küçüktür diye de kurabilirsiniz. O zaman tek kuyruk (büyükse sol, küçükse sa) test yaplr.
Örnein, Ho: “Örencilerin yazma puanlarnn ortalamas okuma puanlarnnkinden yüksektir.”
Ha“Örencilerin yazma puanlarnn ortalamas okuma puanlarnnkinden düüktür.”
Ho: > o
SLIDE *
BBY208
OK’e tklayn
Eli örneklem istatistikleri
Eli örneklem karlatrmas
iliki katsays 0.597 ve bu iliki istatistiksel açdan anlaml
Eli örneklem testi
kinci tablo ikisi arasndaki iliki katsaysn veriyor. kisi arasnda iliki var ve istatistiksel açdan anlaml
Üçüncü tablo eli örneklem t testi sonucunu veriyor. Okuma puanyla yazma puan arasnda yaklak yarm puanlk bir fark var. Bu fark istatistiksel açdan anlaml deil (t(199)= -0,867, p=0,387).
Bo hipotez kabul edilir. Aratrma hipotezi reddedilir.
*
Bamsz deiken snflama (2 veya daha fazla kategori olmal) ölçeiyle, baml deiken ise normal dalml aralkl/oranl ölçekle toplanm veriler içermelidir. Bamsz deikenin düzeylerine göre baml deikenin ortalamalar arasnda fark olup olmad ölçülür. Örnein, hsb2turkce veri dosyasn kullanarak örencilerin yazma puanlarnn ortalamasnn program türüne (genel lise, anadolu lisesi, mesleki lise) göre deiip deimediini test edelim.
SLIDE *
BBY208
Bo Hipotez (Ho): “Örencilerin yazma puanlarnn ortalamas lise türüne (genel, anadolu, mesleki) göre deimez” (birbirinden farkl deildir)
Aratrma Hipotezi (Ha): “Örencilerin yazma puanlarnn ortalamas lise türüne (genel, anadolu, mesleki) göre birbirinden farkldr.” (çift kuyruk testi).
Ho: = o
Bo hipotezleri büyüktür/küçüktür diye de kurabilirsiniz. O zaman tek kuyruk (büyükse sol, küçükse sa) test yaplr.
Örnein, Ho: “Anadolu lisesi örencilerinin yazma puanlarnn ortalamas genel ve mesleki lise örencilerininkinden daha yüksektir.”
Ha: “Anadolu lisesi örencilerinin yazma puanlarnn ortalamas genel ve mesleki lise örencilerininkinden daha düüktür.”
Ho: > o
SLIDE *
BBY208
Mönüden:
Yazma puann baml deiken, program türünü bamsz deiken olarak seçin.
OK’e tklayn
SLIDE *
BBY208
Bu fark istatistiksel açdan anlaml (F=21,275, p = 0,000)
Nitekim Anadolu lisesi örencilerinin yazma puanlar ortalamas (56) en yüksek, mesleki lise örencilerininki en düüktür (51).
Bo hipotez reddedilir.
Korelasyon testi
ki ya da daha fazla normal dalm, verileri aralkl/oranl ölçekle toplanm deiken arasndaki ilikiyi test etmek için kullanlr. Örnein, hsb2turkce veri dosyasn kullanarak iki sürekli deiken (okuma puan ve yazma puan) arasnda korelasyon olup olmadn test edebiliriz.
SLIDE *
BBY208
Bo Hipotez (Ho): “Örencilerin okuma ve yazma puanlarnn ortalamalar birbirine eittir” (birbirinden farkl deildir)
Aratrma Hipotezi (Ha): “Örencilerin okuma ve yazma puanlarnn ortalamalar birbirinden farkldr.” (çift kuyruk testi).
Ho: = o
Bo hipotezleri büyüktür/küçüktür diye de kurabilirsiniz. O zaman tek kuyruk (büyükse sol, küçükse sa) test yaplr.
Örnein, Ho: “Örencilerin yazma puanlarnn ortalamas okuma puanlarnn ortalamasndan daha yüksektir.”
Ha: “Örencilerin yazma puanlarnn ortalamas okuma puanlarnn ortalamasndan daha düüktür.”
Ho: > o
SLIDE *
BBY208
OK’e tklayn
Örencilerin okuma ve yazma puanlar arasnda pozitif bir korelasyon (0,597) olduu ve bu korelasyonun istatistiksel açdan anlaml olduunu görüyoruz (Pearson’s r = 0,597, p = 0,01). (Korelasyon katsays r ile gösterilir).
Korelasyon katsaysnn karesini alp 100’le çarparsanz okuma ve yazma puanlar arasndaki deiimin kaçta kaçnn açklandn tahmin edebilirsiniz (%36).
Yani okuma puanlarnn %36’s yazma puanlarndaki deiimle açklanabilir.
Yani okuma puanlar yüksek olan örencilerin yazma puanlar da yüksektir (ya da yazma puanlar yüksek olan örencilerin okuma puanlar da yüksektir.)
Bo hipotez reddedilir.
Basit dorusal regresyon bize normal dalm, hakknda aralkl/oranl ölçekle veri toplanm iki deiken arasnda dorusal iliki olup olmadn test etme olana verir. Deikenlerden biri tahmin, biri sonuç deikenidir. Örnein, hsb2turkce veri dosyasn kullanarak yazma ve okuma puanlar arasndaki ilikiye bakalm. Baka bir deyile örencilerin yazma puanlarndan okuma puanlarn tahmin etmeye çalalm.
SLIDE *
BBY208
Önce hipotez kuralm
Bo Hipotez (Ho): “Örencilerin okuma ve yazma puanlar arasnda dorusal bir iliki yoktur.
Aratrma Hipotezi (Ha): “Örencilerin okuma ve yazma puanlar arasnda dorusal bir iliki vardr.” (çift kuyruk testi).
Ho: = o
Bo hipotezleri büyüktür/küçüktür diye de kurabilirsiniz. O zaman tek kuyruk (büyükse sol, küçükse sa) test yaplr.
Örnein, Ho: “Örencilerin okuma puanlar yüksekse yazma puanlar da yüksektir.”
Ha: “Örencilerin okuma puanlar yüksekse yazma puanlar düüktür.”
Ho: > o
SLIDE *
BBY208
Mönüden:
Yazma puann baml, okuma puann bamsz deiken olarak seçin.
OK’e tklayn
SLIDE *
BBY208
Yazma puanyla okuma puan arasnda pozitif (0,552) bir iliki var. t- deerinden bu ilikinin istatistiksel açdan anlaml olduunu görüyoruz (t = 10,47, p =0,000).
Okuma ile yazma arasnda istatistiksel açdan anlaml pozitif dorusal bir iliki vardr.
Bo hipotez reddedilir
Yazma puan = 23,959 + 0,597*okuma puan
SLIDE *
BBY208
Graphs Scatterplot Simple Scatter’ seçip
x eksenine okuma puan, y eksenine yazma puann atayarak aadaki
saçlm grafiinde görebilirsiniz.
Basit regresyona çok benzer. Çoklu regresyon denkleminde birden fazla tahmin deikeni vardr. Örnein, hsb2turkce veri dosyasn kullanarak yazma puann örencinin cinsiyetinden, okuma, matematik, fen ve sosyal bilimler puanlarndan tahmin etmeye çalalm.
SLIDE *
BBY208
Yazma puann baml deiken, okuma, matematik, fen, sosyal bilimler puanlarn ve cinsiyeti bamsz deikenler olarak seçin.
OK’e tklayn
Modelin istatistiksel açdan anlaml olduunu gösteriyor (F = 58,60, p = 0,000).
Okuma puan hariç tüm tahmin deikenleri istatistiksel açdan anlaml.
Çoklu regresyon formülü:
Örencinin yazma puan = 6,139 + 0,235*matpuan + 0,253*fenpuan + 0,260*sosbilpuan + 0,289*cinsiyet
SLIDE *
BBY208
Paired Samples Statistics
**.
puani, sosyal bilimler puani, fen puani, okuma puani
a.
fen puani, okuma puani