Відео

Esasında ilçeleri tabaka olarak düşünebilirsiniz, bununla birlikte burada daha ziyade nüfus veya seçmen sayısı fazla olan ilçelere gidildiği için amaçlı bir örneklem söz konusu. Basit rassal veya sistematik sayılmaz çünkü 25 ilçenin 22'sini dışarıda tutuyor.

@@pedagojik çok teşekkürler hocam

Oranlı ölçek > eşit aralıklı > sıralama > sınıflama. Zaten videoda ifade etmeye çalıştığım gibi, her biri bir öncekinden daha fazla bilgi sunuyor.

0.10 olacakti

​@@senolggunes bekirgur.net/sosyal-bilimler-icin-istatistik/ sayfasında Standart Normal Dağılım Tablosu (PDF dosyası) var. Tablonun nasıl okunduğunu bilmiyorsanız ilişkili videoda verilen örneğe bakabilirsiniz.

Kolaylıklar dilerim.

Kavramsal ve geneli ilgilendiren bir konu olursa izah etmeye çalışıyorum ancak çok spesifik ödev çözümü yapmam maalesef mümkün değil.

Teşekkürler.

Bu sorunun cevabı, araştırma sorularınıza veya araştırmanızın spesifik amacına bağlı. Ancak, istatistiksel hipotez testi yaparken genelde sıfır (yokluk) hipotezi yazıp p değerine göre test ederiz. Yani, sıfır hipotezi doğru varsayıp (örneğin incelediğimiz gruplar arasında fark olmadığını varsayarız), kanıtların bu varsayımı reddedip reddetmediğine bakarız. Bir başka ifadeyle, hipotezi yanlışlamaya açık kurup, onu istatistiksel olarak test ederiz.

Hazır birim tablosundan bulabilirsiniz: tr.bekirgur.net/_files/ugd/040d2e_880e875a385b458fa00776593a74cddf.pdf

Olasılıksal yani olasılığa dayalı olan teknikler (basit rassal, sistematik vs.) genelllikle nicel araştırmaların doğasına daha uygundur. Örneğin Türkiye'deki telefon kullanıcılarının tümüne genelleme amacı taşıyan bir ankette, basit rassal bir şekilde seçilmiş veya üretilmiş telefon numaralarıyla katılımcılara ulaşırız. Olasılığa dayanmayan teknikler ise genellikle nitel araştırmaların doğasına daha uygundur. Örneğin çoğu nitel araştırmalarda bize en çok bilgi verecek yani en zengin veri sağlayacak katılımcılara ulaşmaya çalışırız yani amaçlı örneklem kullanırız.

Ölçekteki maddelerde ne tür bir ölçeklendirme yapıldığına bakmanız lazım. Örneğin, likert tipi ise bu tipte esasında bir derecelendirme yapılıyor ve dolayısıyla "sıralama" olarak düşünülebilir; ancak pratikte maddeler üzerinde hesap yapabilmek için genellikle "eşit aralıklı" olarak kabul edilirler (ör. Kesinlikle Katılıyorum=5, Katılıyorum=4, Ne katılıyorum ne katılmıyorum=3, Katılmıyorum=2, Kesinlikle katılmıyorum=1).

En küçük değer = minimum.

@@pedagojik neyin en küçük değeri? anlamadığım kısım orası

Sanıyorum aritmetik ortalamanın videoda anlatılan ilginç bir özelliğini soruyorsunuz. Elinizdeki dizideki sayıların her birinin tek tek bir X sayısından farkını alıp bunların karesini topladığımızı ve çıkan sonuca Y dediğimizi düşünelim. Çok ilginç bir şekilde şayet elimizdeki dizideki sayıların her birini aritmetik ortalamadan çıkarıp bunların karelerini toplarsak, çıkan Y olası diğer Y'lere göre en küçük oluyor. Şöyle bir örnekle düşünelim: 1,2,3,4,5 diye bir dizimiz olsun. Ortalama 3 olur. Bir karşılaştırma olsun diye her bir sayısı örneğin 1'den farkını alıp kareleri toplayalım: (1-1)^2+(2-1)^2+(3-1)^2+(4-1)^2+(5-1)^2=0+1+4+9+16=30. Aritmetik ortalamaya göre farkların karesini hesaplayalım şimdi: (1-3)^2+(2-3)^2+(3-3)^2+(4-3)^2+(5-3)^2=4+1+0+1+4=10. Gördüğünüz üzere 10, 30'dan daha küçük. Diğer sayılarla da deneyebilirsiniz. Çıkan sonuç hep 10'dan büyük çıkar. 10 en küçük yani minimum çıkar. Umarım anlaşılmıştır.@@rana-hm7qr

Yazdığınız ifadelerden a şıkkı alternatif hipotez formatında yazılmış ama yön belirtilmemiş (≠); b şıkkı ise yine alternatif hipotez formatında yazılmış ama yön (>) belirtilmiş.

Seçkisizlik, seçilme olasılığının eşit olması anlamına geliyor. Yani istatistiksel anlamıyla "olasılıklı örnekleme" veya "olasılığa dayalı olan örnekleme"ye karşılık geliyor. (Benim tercih ettiğim bir terminoloji değil, zaten ders notlarında da yok.)

@@pedagojik teşekkürler sayın hocam

Normal dağılım simetrik olduğu için, 0 ile z arasındaki alan veyahut 0 ile -z arasındaki alan birbirinin aynısı. Dolayısıyla z'nin -0.1 olması ile 0.1 durumunda z ile 0 arasındaki alan eşit. Sadece hesap yaparken z negatif bir değer alırsa alan sıfırın (ortalama) sol tarafında, ne pozitif bir değer alırsa alan sıfırın sağ tarafında kalıyor.

Teşekkürler.

Teşekkür ederim. Haklısınız, yanlışlık olmuş, web sayfasını güncelliyorum. Güncellenmiş slaytları oradan indirebilirsiniz.

@@pedagojik çok teşekkürler çok iyi bir eğitimcisiniz hocam 😇

​@@busraa8948 Teşekkürler, web sayfasında 11 nolu ders ve ilgili standart birim tablosu PDF'leri güncellendi. 😀

İstatistiği sindirmek zaman alır. Hocanızı da dinlediğiniz için belki şimdi daha iyi anlamışsınızdır. İyi çalışmalar.

Hocam bunu her hocaya söylediğinizi farketmiş gibi :)

Şu an maalesef ona zamanım yok ama ilerde imkan olursa düşünebilirim.

@@pedagojik Cevabınız için çok teşekkür ederim.

Haklısınız, slaytta bir yanlışlık yapmışım. Dediğiniz gibi sırasıyla 0,34 ve 0,12 olması lazım. Dolayısıyla 0,34-0,12=0,22 (Sonuç değişmiyor, slaytta yazılan işlem satırı yanlış.)

@@pedagojik çok teşekkür ederim

Teşekkürler ❤

Negatif veya pozitif olması yorumu değiştirmiyor çünkü önemli olan eğrinin altında kalan alan (alan her zaman pozitiftir). Videodaki örnekte z=-0,65 olduğu için z skoru tablosunda 0,65'e bakıyoruz ve orta çizgi ile 0,65 arasındaki alanın 0,2422 olduğunu görüyoruz. Orta çizgi ile ilgilendiğimiz z skoru arasındaki alan 0,2422 ama örnek soruda bizim ilgilendiğimiz alan z skoru çizgisinin sol tarafı olduğu için hesabı şöyle yapıyoruz: 0,5-0,2422=0,2578. (Orta çizgi tüm alanı ikiye bölüyor yani orta çizginin sol tarafındaki alan 0,5'dir.)

İlgili sayıyı toplam sayıya bölüp 100 ile çarptığınızda yüzdeyi hesaplamış olursunuz.

Oynatma listesinde bir sıra var: ua-cam.com/video/ls64EGjd5fI/v-deo.html Umarım faydalı olur. İyi çalışmalar

Tanı koyma, isimle/adla ilgili bir husus yani nominal (sınıflama). Tıpkı Müslüman/Yahudi/Hindu vb gibi.

@@pedagojik çok teşekkür ederim hocam

Sıfır hipotezi, "arada fark yoktur" şeklinde kuruyoruz. Dolayısıyla elde ettiğimiz test istatistiğine göre sıfır hipotezi reddettiğimizde dolaylı olarak arada fark olduğunu anlıyoruz.

Teşekkürler.

Ezbere yapmıyoruz. Standart normal dağılım tablosunu kullanabilirsiniz: fff3c82c-ab6d-46ec-801e-619812063647.filesusr.com/ugd/040d2e_c3832b9aba044a4d8e7f3b2e9b77385c.pdf?index=true

@@pedagojik tamamdır hocam çok sağolun

0.5-0.2422 (-0.65 e denk geldiği için 0.5 ten çıkardı)

@@Apocelalanlamadımmm

Teşekkürler.

yok artık sen hep bu yolu deniyorsun :)

@@bilaldemirci6291 savaşta her yol mübahtır :)

Yeni video çekip yüklemem vakit alır. Onun için buradan kısa bir açıklama yapmak istiyorum. Umarım faydalı olur. Farklı kaynaklarda farklı şekillerde standart normal dağılım tablosu çizimleri var. Ancak hepsini mantığı aynı: Şekildeki gösterilen alana tekabül eden değer şeklin altındaki tabloda ifade ediliyor. Bizim bu videoda kullandığımız örnekte şeklin tam orta noktasından z değerine kadar olan alanın değeri şekilde gösterilmiş. Örneğin, z'nin 1,23'ün değerine karşılık gelen alanı bulmak için öncelikle tabloda z yazan sütunda 1,2'yi buluyoruz. O satırda sağa doğru ilerliyoruz, karşımıza çıkan ilk sütundaki değer z=1,20'ye karşılık gelen alanın miktarı, ikinci sütundaki değer z=1,21'e, üçüncü sütundaki değer z=1,22'ye, üçüncü sütundaki değer z=1,23'e karşılık gelen alan vs şeklinde devam ediyor. Bu şekilde z=0 ile z=1,23 arasındaki alan 0,39'a tekabül ediyor diyoruz. Şayet bizden z=1,23 ve bu skordan küçük tüm skorların toplam alanı istenseydi, o zaman z=0'a kadarki alan yani 0,50 (tüm alanın tam yarısı) ile z=0 ile 1=1,23 arasındaki alan yani 0,39'u toplar ve 0,89 derdik. Yani normal dağılıma yakın büyük bir veri setinde tüm skorların %89'u z=1,23'ten küçüktür. Şayet z=1,23'ten büyük skorların toplam alanını sorsaydı, o zaman 1-0,89 şeklinde bir çıkarma ile, 0,11'i bulurduk. Yani normal dağılıma yakın bir veri setinde tüm skorların yaklaşık %11'i z=1,23'ten büyük olacaktır.

Merhaba, sorunuzu tam anlamadım. Örneklemin veya evrenin varyansından bahsedebiliriz ama tahminin varyansı ne demek bilmiyorum. Ancak sorunuzdaki verilere göre alternatif hipotezinizin yani H1'in "Bloğun notu %7'den büyüktür" şeklinde yönlü olması gerekir.

@@pedagojik hocam peki test istatistiğini çözerken (5-7)/(2/3) mü yapacagız

​@@zvikvik4903 Ortalama 5, istatisiğinizin 7 olduğunu varsayarsak, ayrıca n=9 ve varyans=4 yani standart sapma=2 olarak alırsak, o zaman (7-5)/(2/√9) olsa gerek.

Tablodan olasılığın 0.3085 olduğunu doğrudan anlamadık. Tablodan z skorunun 0.5 olması durumuna baktık. Yani skorların 0.5 ve altı olması ihtimali %69.19 olduğu için, üstteki alan %30.85 oluyor. (Birim normal dağılımda grafiğinin altındaki toplam alan yani tüm ihtimallerin toplamı her zaman 1 veyahut %100'e eşit.)

@@pedagojik 0.5 değeri 0.1915 değil mi?

@@leyalsama Sorunuzu tam anlamadım. z=0.5 olduğunda, 0 ile z arasındaki alanın miktarı evet 0.1915'e tekabül ediyor.

@melikeserdengecti5414 İlgilendiğimiz z değeri yüzde 19. Ancak zaten birim dağılım grafiğinin tam ortadan ikiye bölünmüş kısmı ile bizim ilgilendiğimiz değer arasındaki alan 0,19. Tam ortadan ikiye bölünmüş alanların her biri de 0,50. Yani bizim ilgilendiğimiz noktaya kadar solda 0,50+0,19'luk bir alan var.

Teşekkürler, ilgilendiğiniz başlıkları yazın lütfen, vakit buldukça yeni dersleri eklemeyi istiyorum.

@@pedagojik hocam olasılık konusu gelsin lütfen

@@pedagojik t tablosu soru çözümü

Standart sapmayı hesaplarken elimizde örneklem varsa, örneklemin standart sapmayı ve varyansı muhtemelen gerçek değerden küçük olabilir diye bir doğrultma katsayısı uyguluyoruz, formülde n yerine n-1'i kullanıyoruz. (Yani elimizdeki örneklemden elde edilen standart sapmayı bilinçli olarak bir miktar büyütüyoruz.) Ancak, şayet elimizde popülasyon yani tam sayım varsa, o zaman standart sapmayı hesaplarken herhangi bir düzeltme yapmamıza gerek yok.

Hocam mesela veri sayısı 13 ve n -1 12 olduğu için 12 ye bölmemiiz gerekmiyor muydu .​@@pedagojik

​@@Dilara600 Elimizdeki veri setini kitle veya evren verisi var kabul edersek, 13 sayı varsa n=13 olarak işlem yapıyoruz. Örneklem verisi olsaydı o zaman bir düzeltme yapıyoruz ve n-1'i yani 12 ile işlem yapıyoruz.

@@Dilara600 hocam sınav nasıl geçti

@@burakguner7233 sınavım cuma günü . Duanıza talibim hocam .

Frekans, elimizdeki veri setindeki elemanların kaç defa tekrar edildiğine göre sayarak elde ediliyor. Buradaki örnekte, hazır hesaplanmış olarak elimizde frekanslar var.

Tabii ki oranlı değişkeni eşit aralıklıya, eşit aralıklıyı sıralamaya, sıralamayı ise sınıflamaya dönüştürmek mümkün. Örneğin bir ankette kişinin gelir miktarını sordunuz. Gelir miktarı normalde oranlı bir değişken (sıfır anlamlıdır yani kişinin hiç geliri olmadığı anlamına gelir) ancak siz gelir miktarlarını üçe ayırıp düşük, orta ve yüksek diye sıralayabilirsiniz veya sınıflama amaçlı gruplandırabilirsiniz. Ancak unutmayın sınıflamadan oranlıya ölçeğe doğru gittikçe yapabileceğiniz istatistiksel analizler genelde artar.

3'lü veya 5'li Likert tipi sorular (hiç katılmıyorum, katılmıyorum, kararsızım, katılıyorum, kesinlikle katılıyorum), sıralama türüne girerler. Çünkü kendi içerisinde bir derecelendirme ve sıralama içeriyor.

@@pedagojik dönüşünüz için çok teşekkür ederim hocam, sağ olun 🙂

Ayakkabı çifti sayısında "0" (sıfır) da anlamlı olduğu için, oranlı bir değişkendir. Aynı şekilde, örneğin, altı (6) çift ayakkabısı olan bir kişi, iki (2) çift ayakkabısı olan bir kişiye göre 3 katı ayakkabıya sahiptir diyebiliyoruz; yani 6/2 şeklinde oranlayabiliyoruz. İyi çalışmalar.

@@pedagojik peki hocam son örnekte not ortalaması neden oranlı değil? Sıfır hiç puan almadığı anlamına gelmez mi?

​@@gulcavdar7589 Harf notu kullanırken örneğin 49 ve altı bir notun karşılığı FF oluyor (katsayısı 0 oluyor). Burada FF almak yani katsayının sıfır olması, mutlak sıfır anlamına gelmez.