Genel istatistik notları vize öncesi 3

• AxB 2 yönlü veya 2x3 faktöriyel demektir

• Tam deneysel olması için 2 grubun sayısının (n) aynı veya çok yakın olması lazım.

• Univariate yaparken Pilot+Options seç

• Anova'da Tukey de aynı diyors Doncen'A bak

• Varyans büyükse bireysel farklılık çoktur.

• Kovaryans iki değişkenin birlikte değişimidir

• Kovaryansın standartlaştırılmasına korelasyon denir

• Değişkenler Nicel --> Nicelse   Pearson korelasyonu vardır

•  Evrendeki korelasyon Ro, örneklemdeki r  dir

• Korelasyon çeşitleri:  pozitif,negatif,bağımsız,doğrusal ve doğrusal olmayan

• Regresyon çözümlemesinde 

• 1. sayıltı hata teriminin normalliği

• 2. sayıltı  hatalar sistematik dağılmış mı

• 3. sayıltı gözlemler bağımsız mı

• Regresyon analizindeki R2(kare)  bağımsız değikenin bağımlı değişkeni açıklama miktarıdır.%

• R2 >.10 ise yani %10 dan fazlaysa anlamlıdır.

• Eğer regresyonda varyans analizinde huni gibi üçgen gibi bir dağılım varsa homojenlik yoktur. Rastgele olması lazım

• Değişkenler arasında doğrusal ilişki olmaması hiç ilişki olmadığı anlamına gelmez

• Korelasyonda 0.70 oranında bir ilişki varsa çoklu bağlantılılık vardır

• Çoklu regresyonda cook ve Ma-hanbolis uzaklığını seçiyoruz

• Artık değer istatistiğinde Cook 1 ve 1 den büyükse etkilidir

• Durbin Watson'da 1.5-2.5 arası ise otokorelasyon da sorun yoktur.

• VIF ve Tolerant değerleri 1 ise çoklu bağlantı problemi yok demektir.

• Doğal sınıflama(kadın,erkek) yapay sınıflama(SED 1,2,3 kendimiz ayarlıyoruz)

• Değişkenler nitel nitelse  X2(Ki kare Chi Square) testi uygulanır

• X2 de sig. =0.00 veya <0.05 ise H0 red  yani ilişki var demektir.

• X2 ve lojistik regresyonda sayıltı yoktur

• 
  

Genel İstatistik Vize öncesi Kısa Kısa Notlar -1

•   -1.96<Çarpıklık (skewness)  değeri/ standart hata<+1.96  ise normal dağılmıştır.

• Aykırı değerleri sil normal dağılımı test et.

• Normalliğe karar vermek için grafik tabalı, katsayı tabanlı ve hipotez tabanlı analizler kullanılır

• Analyze -->descriptives--> Q-Q analizi gibi analizler normalliğe grafikten karar vermek için

• sağa çarpık=negatif çarpık=kuyruk sağa uzuyor   

• sola çarpık=pozitif çarpık=kuyruk sola uzuyor

• 1-Alfa = testin güvenirliği   1-B = testin gücü

• Alfa küçülürse testin gücü artar  ters orantı var

• SPSS veriniz normal dağılmıyor diyorsa Önemseme

• SPSS veriniz normal dağılıyor diyorsa önemse

• SPSS'te t testi çift yönlü çalışır

• t ve z sonuçları aynı olduğu için SPSS t testi sonuçlarını verir.

• t testi sonucunda Alfa=0.05 için sig=0.05 çıkarsa H0 red deriz t <0.05 ise H0 red deriz

• t testi sonucu sig.>0.05 ise H0 kabuldür.

• Yüksek sayıda veri varsa Normality değerine değil grafiklere bakarız.

• t testi ikili karşılaştırmalarda kullanılır

• Bağımlı nicel bağımsız nitelse ANOVA testi yaparız

• Bağımlı nicel bağımsız nicelse Regresyon yaparız

• Varyansların eşitliğine değil denkliğine bakılır. Önemli olan homojen olup olmamasıdır.

• Makalede  yapılan testlere ait sayıltılar test edilmediyse makaledeki çalışma geçersizdir.

• 
  

Anova istatistiği

1 ) ANOVA istatistiği bağımlı değişken üzerinde etkisi incelenen üç ve üzeri bağımsız değişken bulunduğu durumlarda kullanılır. Bağımısız değişken sayısı iki veya daha az ise T-testi kullanmak yeterlidir.

2) ANOVA ve t-testi yapmadan önce dağılımların normal olup olmadığına bakmak gerekmektedir. Daha sonra varyansların homojenliği kontrol edilmelidir. Her iki sayıltı parametrik test istatistikleri yapmaya uygunsa ANOVA ve T-testi istatistiklerine geçilebilir. Aksi taktirde non-parametrik testlere başvurulmalıdır veya varyansların homojenliğini sağlayan dönüşümlere gidilmelidir.

3) Posthoc testleri ANOVA istatistikleri sonucu gruplar arası fark bulduğumuz için ve bu farklılaşmaların hangi gruplardan kaynaklandığını belirleyebilmek için kullanmıştır.

Hangi istatisitksel yöntem (When to use which sistatistical method)

Sinan Keskin Hocama teşekkürler
Sinan hocam da Bu tabloyu hazırladıkları için Arş. Gör. Ömer Demir ve Arş. Gör. Hatice Çıralı’ya Teşekkür ederim

Ne zaman Parametrik ne zaman Non Parametrik

Varyanslar normal dağılıyorsa(Normality) ve Varyanslar homojen olmalı(levene testi) o zaman Parametrik testler yapılır.
Eğer yukardaki 2 şarttan biri yoksa sağlanamıyorsa Non parametrik olur.

Parametrik testler %100 doğrulukla sonuç verir
NonParametrik testler %95 doğrulukla sonuç verir.

Parametrik testler ankkete uygulanır .
NonParametrik testler ankette uygulanmaz

Dikkat : Eğer verilerimiz parametik teste uygunsa o uygulanır.
NonParametrik testler daha karışık uygulanabiliriliği az.

Parametrik testler ortalamaya göre yapılır
NonParametrik testler medyana göre yapılır

Değişken Türleri

Kesikli değişkenler : Sözel yolla alınan veriler
Sürekli değişkenler :analiz ,ölçme tartma suretiyle alınan veriler

Not: Ağaçtaki portakalı sayarsan kesikli tartarsan sürekli olur

Ayrıca Eğer örnek sayısı az ise Nonparametrik testler yapılrı

Hangi test ne zaman yapılır

Hipotez Kontrolü

H0 hiptezi genelde iki grup arasında fark yok yada bu grupla genel ortalamaları aynı gibi varsayılanı belirtir.
H1 hipotezi ise farklılığı belirtir.

Yapılan testler sonunda gerek SPSS de gerek minitab da P değeri çift taraflı 2 sig. %5 için eğer P>0.05 ise Ho kabul değilse H0 red H1 kabul edilir, yani P>0.05 ise guruplar arası fark yok benzer, değilse önemli bir fark var denir.

Parametrik-Non Parametrik farkı

Parametrik testlerde %100 doğrulukla , nonparametrik testlerde %95 doğrulukla sonuca ulaşılır. Bunlar ankette değil veri toplamada kullanılır. Nonparametrik testlerin parametrik testlere göre öğrenilmesi daha kolay

Non Parametrik testleri dağılımın şekli bilinmiyorsa veri de çok az sa uygulanır.
Ama eğer veriler parametik teste uyuyorsa parametik test yapmak lazım. NonParametrik testler daha karışık ve uygulanabilirliği az olan testlerdir

ayrıca Parametrik testler aritmetik ortalamaya göre , nonparametik testler medyana göre yapılır.