Tanımlayıcı İstatistikler – Tez Hazırlatma – Tez Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Tez Örnekleri – Ücretli Tez Yazdırma – Tez Yaptırma Ücreti

Ödev, Proje, Tez, Rapor, Essay, Makale Yaptırma *** Ödev, Proje, Makale, Essay, Tez yaptırma, ve diğer talepleriniz konusunda yardım almak için bize mail adresimizden ulaşabilirsiniz. *** bestessayhomework@gmail.com *** Makale yazdirma fiyatları, Parayla makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, İngilizce Makale yazdırma, Profesyonel Makale Yazımı, İngilizce makale yazma siteleri, Makale yazdirma fiyatları, Essay Sepeti, Essay Sepeti ekşi, Bilkent Essay Yazdırma, Essay yazma sitesi, İngilizce essay yazanlar, İngilizce essay yazdırma, Essay ödevi, Üniversite ödev YAPTIRMA, İşletme ödev YAPTIRMA, En iyi ödev YAPTIRMA sitesi, Parayla ödev yapma, Parayla ödev yapma sitesi, Dış Ticaret ödev YAPTIRMA, Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum, bestessayhomework@gmail.com *** 0 (312) 276 75 93

Tanımlayıcı İstatistikler – Tez Hazırlatma – Tez Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Tez Örnekleri – Ücretli Tez Yazdırma – Tez Yaptırma Ücreti

19 Ekim 2022 TANIMLAYICI istatistik örnekleri TANIMLAYICI istatistikler SPSS Tanımlayıcı istatistik tablosu yorumlama 0
Veri Ögelerinin İlişkileri

VERİ ANALİZİ

Daha önce de belirtildiği gibi, araştırma verileri, araştırmacıların emeğinin meyvesi olarak görülebilir. Bir çalışma bilimsel olarak titiz bir şekilde yürütülmüşse, veriler araştırmacıların sorularını cevaplamak için gerekli ipuçlarını tutacaktır. Bu ipuçlarının kilidini açmak için araştırmacılar tipik olarak çeşitli istatistiksel prosedürlere güvenirler.

Bu istatistiksel prosedürler, araştırmacıların birey ve olay gruplarını tanımlamasına, farklı değişkenler arasındaki ilişkileri incelemesine, gruplar ve koşullar arasındaki farklılıkları ölçmesine ve bir örnekten elde edilen sonuçları, örneğin alındığı popülasyona geri incelemesine ve genelleştirmesine olanak tanır.

Veri analizi hakkında bilgi, bir araştırmacının incelenen problem hakkında anlamlı bilgiler sağlamak amacıyla verileri yorumlamasına yardımcı olabilir.

İstatistiksel prosedürlerin kapsamlı bir incelemesi bu metnin kapsamı dışında olsa da, genel olarak bunlar iki ana alana ayrılabilir: tanımlayıcı ve çıkarımsal. Tanımlayıcı istatistikler, araştırmacının verileri tanımlamasına ve değişkenler arasındaki ilişkileri incelemesine izin verirken, çıkarımsal istatistikler, araştırmacının nedensel ilişkileri incelemesine izin verir.

Çoğu durumda, çıkarımsal istatistikler, araştırmacıların çalışma örneklemlerinin parametrelerinin ötesine geçmesine ve örneğin alındığı popülasyon hakkında sonuçlar çıkarmasına izin verir. Bu bölüm, daha yaygın olarak kullanılan tanımlayıcı ve çıkarımsal istatistiklerden bazılarına kısa bir genel bakış sağlayacaktır.

Tanımlayıcı İstatistikler

Adlarından da anlaşılacağı gibi, tanımlayıcı istatistikler, araştırma çalışmalarında toplanan verileri tanımlamak ve belirli bir örneklem içinde gözlemlenen değişkenleri doğru bir şekilde karakterize etmek için kullanılır. Tanımlayıcı analizler, bir çalışmanın birincil hipotezlerini analiz etmeden önce bir çalışma örneğini özetlemek için sıklıkla kullanılır.

Bu, örneğin genel temsiliyeti hakkında ve diğer araştırmacıların isterlerse çalışmayı tekrarlamaları için gerekli bilgileri sağlar. Diğer araştırma çabalarında (yani, tamamen tanımlayıcı çalışmalar), kesin ve kapsamlı açıklamalar, çalışmanın birincil odak noktası olabilir. Her iki durumda da, tanımlayıcı istatistiklerin temel amacı, belirli bir veri seti içindeki belirli değişkenlerin dağılımlarını doğru bir şekilde tanımlamaktır.

Bir değişkenin dağılımını incelemek için çeşitli yöntemler vardır. Belki de en temel yöntem ve neredeyse tüm istatistiksel analizlerin başlangıç ​​noktası ve temeli, frekans dağılımıdır. Sıklık dağılımı, belirli bir değişken için tüm olası değerlerin veya puanların ve her bir değerin veya puanın veri kümesinde kaç kez (sıklık) göründüğünün tam bir listesidir.


TANIMLAYICI istatistikler SPSS
TANIMLAYICI istatistik örnekleri
Tanımlayıcı istatistik tablosu yorumlama
Tanımlayıcı istatistik tablosu
Tanımlayıcı istatistik nasıl yapılır
Tanımsal istatistik nedir
Tanımsal istatistiğin kapsamı
İstatistik Veri Analizi Ders notları


Örneğin, sınıflarının belirli sınavlarda nasıl performans gösterdiğini bilmek isteyen öğretmenler ve öğretim görevlileri, test puanlarının genel dağılımını incelemelidir. Öğretmen, puanları en düşükten en yükseğe doğru sıralayarak başlar ve ardından her bir puanın kaç kez gerçekleştiğini sayar. Bu bilgi, gösterilen ve sıklık tablosu olarak bilinen şeyde tanımlanabilir.

Puanların dağılımını daha da bilgilendirici hale getirmek için öğretmen, test puanlarını bir şekilde gruplayabilir. Örneğin, öğretmen test puanlarını 71’den 75’e, 76’dan 80’e, 81’den 85’e, 86’dan 90’a, 91’den 95’e ve 96’dan 100’e kadar gruplandırmaya karar verebilir. Bu tür gruplandırma, gösterilen sıklık dağılımıyla sonuçlanır.

Bu dağılımın tasvir edilmesinin başka bir yolu da histogram olarak bilinen şeydir. Histogram, gösterilen frekans tablolarında yer alan aynı bilgilerin grafik görüntüsünden başka bir şey değildir.

Sıklık tabloları ve histogramlar, araştırmacılara dağılıma genel bir bakış sunsa da, belirli bir değişken için değerlerin dağılımının şeklini tanımlamanın daha kesin yolları vardır. Bunlara merkezi eğilim ve dağılım ölçüleri dahildir.

Merkezi Eğilim

Bir dağılımın merkezi eğilimi, dağılımdaki tipik veya en temsili değeri temsil eden bir sayıdır. Merkezi eğilim ölçüleri, araştırmacılara bir veri setini tek bir değerle karakterize etmenin bir yolunu sağlar. En yaygın olarak kullanılan merkezi eğilim ölçüleri ortalama, medyan ve moddur.

İstatistik dersleri ve bilimsel dergiler dışında ortalama, daha yaygın olarak ortalama olarak bilinir. Ortalama, belki de en yaygın kullanılan ve rapor edilen merkezi eğilim ölçüsüdür.

Ortalamayı hesaplamak oldukça basittir: Veri kümesindeki tüm sayıları toplamanız ve ardından toplam giriş sayısına bölmeniz yeterlidir. Sonuç, dağılımın ortalamasıdır. Örneğin, aşağıdaki yaşlarla birlikte 10 çalışma katılımcısından oluşan bir grubun yaş ortalamasını tanımlamaya çalıştığımızı varsayalım.

10 katılımcının yaşları toplamı 284’tür. Bu nedenle örneklemin yaş ortalaması 284/10 = 28.40’tır. Veri seti normal olarak dağıldığında ortalama oldukça doğrudur. Ne yazık ki, ortalama, aşırı değerlerden veya aykırı değerlerden güçlü bir şekilde etkilenir. Bu nedenle, değerlerin normal dağılmadığı veya veri kümesinin bir ucunda uç değerlerin bulunduğu (çarpık dağılımlar) veri kümelerinde yanıltıcı olabilir.

Örneğin, çalışma katılımcılarının 25.000 ila 40.000 ABD Doları arasında yıllık kazanç bildirdiği bir durumu düşünün. Numune için ortalama yıllık gelir, 35.000 dolar civarında olabilir.

Şimdi, bir veya iki katılımcı 100.000 ABD Doları veya daha fazla kazanç bildirdiğinde ne olacağını düşünün. Önemli ölçüde daha yüksek maaşları (aykırı değerler), tüm örneklemin ortalama gelirini orantısız bir şekilde artıracaktır. Bu gibi durumlarda, bir medyan veya mod çok daha anlamlı özet bilgiler sağlayabilir.

Medyan, adından da anlaşılacağı gibi, bir değer dağılımında ortadaki değerdir. Medyanı hesaplamak için tüm değerleri en düşükten en yükseğe doğru sıralayın ve ardından ortadaki değeri belirleyin. Ortadaki değer medyandır. Örneğin, önceki örnekteki yaş grubunu sıralamak aşağıdakilerle sonuçlanacaktır.

Bu örnekte medyan 27’dir, çünkü iki orta değerin her ikisi de 27’dir ve her iki tarafta da dört değer bulunur. İki değer farklı olsaydı, medyanı elde etmek için farkı basitçe bölerdiniz. Örneğin, ortadaki iki değer 27 ve 28 ise, medyan 27,5 olur. Veri kümesi tek sayıda değere sahip olduğunda medyanın hesaplanması daha da basittir. Bu durumlarda, medyan tam olarak ortada kalan değerdir.

Mod, bir başka yararlı merkezi eğilim ölçüsüdür. Mod, bir dizi değerde en sık meydana gelen değerdir. Modu bulmak için, bir veri setinde her bir değerin kaç kez (sıklık) göründüğünü saymanız yeterlidir. En sık meydana gelen değer moddur. Örneğin, aşağıda listelenen yaşların sıralı dağılımını inceleyerek, örneklemde en yaygın yaşın 23 olduğunu, dolayısıyla mod olduğunu kolayca görebiliriz.

Daha büyük veri kümeleriyle, mod, daha önce açıklandığı gibi bir sıklık tablosu incelenerek daha kolay tanımlanır. Mod, nominal ve sıralı verilerle veya veriler normal dağılmadığında çok kullanışlıdır, çünkü aşırı değerlerden veya aykırı değerlerden etkilenmez.

Bu nedenle mod, dağılımların çarpık olduğu durumlarda bile iyi bir özet istatistiktir. Ayrıca bir dağıtımın birden fazla modu olabileceğini unutmayın. İki mod, dağıtımı iki modlu hale getirirken, üç modu olan bir dağıtım üç modlu olarak adlandırılır.

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir