Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi İMÖ3801 ve İMÖ3802 İstatistik Dersi İkinci Bölüm Ders Notları-2013

1. İSTATİSTİK
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

2. 


İki veya daha fazla değişken arasında bir ilişki
var mı?
Var ise bu ilişki bir matematiksel değer ile
ifade edilebilinir mi?
Var ise bu ilişki bir eşitlik (denklem) ile ifade
edilebilinir mi?
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

3. 
Bir değişkenin değeri değişirken diğer bir
değişken bununla doğrusal ilişkili olarak
değişiyor ise korelasyon vardır diyebiliriz.
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

4. 
Alttaki sayılar arasında bir ilişki var mıdır?

Bunu anlamak için “saçılma diyagramı, veya
serpme diyagramı” (scatterplot) çizilir.
X
2
3
5
7
9
10
Y
1
3
7
11
15
17
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

5. 
Yetişkin erkeklerin
ağırlıkları ile
boyları arasında
bir ilişki var mıdır?
EXCEL, SPSS
BOY
KİLO (lb)
70
155
63
150
72
180
60
135
66

156
70
168
74
178
65
160
62
132
67
145
65
139
68
152
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

6. Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

7. Başlangıç
Maaşı
Eğitim Yılı
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

8. POZİTİF KORELASYON
Başlangıç
Maaşı
Eğitim Yılı
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

9. NOT
ORTALAMASI
TV İZLENEN SÜRE
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

10. NEGATİF KORELASYON
NOT
ORTALAMASI
TV İZLENEN SÜRE
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

11. TELEFONLA
KONUŞMA
SÜRESİ
SOYADDAKİ HARF SAYISI
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

12. KORELASYON YOK
TELEFONLA
KONUŞMA
SÜRESİ
SOYADDAKİ HARF SAYISI
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

13. Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

14. 
Dondurma yenmesi arttıkça boğulma artar.

Neden-Sonuç ??
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

15. Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

16. Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

17. Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

18. SIFIR KORELASYON
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

19. 
Bu katsayıları nasıl hesaplarız?

Sayfa 315
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

20. 



-1≤ r ≤ 1
Mükemmel pozitif doğrusal ilişki olduğunda
r=1 olur.
Mükemmel ters doğrusal ilişki olduğunda
r=-1 olur.
Doğrusal ilişki yok ise r=0 olur.
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

21. Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

22. 
Yetişkin erkeklerin
ağırlıkları ile
boyları arasında
bir ilişki var mıdır?
EXCEL, SPSS
BOY
KİLO (lb)
70
155
63
150
72
180
60
135
66

156
70
168
74
178
65
160
62
132
67
145
65
139
68
152
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

23. KİLO
200
180
160
140
120
100
Kilo
80
60
40
20
0
50
55
60
65
70
75
BOY
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN
80

24. Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

25. 
KORELASYON
KAÇTIR?
BOY
KİLO (lb)
70
155
63
150
72
180
60
135
66
156
70
168
74
178
65
160
62
132
67
145
65
139
68
152
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

26. 


KORELASYON
KAÇTIR?
EXCEL
SPSS
BOY
KİLO (lb)
70
155
63
150
72
180
60
135
66
156
70
168
74
178
65
160
62
132
67
145
65
139
68
152
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

27. Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

28. 
Sayfa 318, Babanın boyu verisi ve Oğlun
Boyu verisi arasında EXCEL ile
a) serpme diyagramı çiziniz
b) korelasyonu hesaplayınız

serkanarikan@mu.edu.tr


Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

29. 


ÖRNEKLER
BSA-Korelasyon.sav
Employee.sav
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

30. Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

31. Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

32. 
Bu katsayıları nasıl hesaplarız?

Sayfa 315
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

33. Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

34. Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

35. Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

36. 


İki veya daha fazla değişken arasında bir ilişki
var mı?
Var ise bu ilişki bir matematiksel değer ile
ifade edilebilinir mi?
Var ise bu ilişki bir eşitlik (denklem) ile ifade
edilebilinir mi?
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

37. Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

38. Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

39. 

Employee.sav
Başlangıç Maaşını kullanarak, bugünkü maaşı
bilebilir miyiz?
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

40. Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

41. Şuandaki maaş=1928.206+1,909*Başlangıç Maaşı
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

42. 

Sınav.sav
Sınav1’i kullanarak, Sınav2 tahmin edebilir
miyiz?
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

43. ARALARINDA BİR İLİŞKİ VAR MI?
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

44. ARALARINDA BİR İLİŞKİ VAR MI?
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

45. BU İLİŞKİ BİR DENKLEM İLE İFADE EDİLİR Mİ?
Sınav2=15.283+0.822*Sınav1
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

46. ŞU ANDAKİ MAAŞIN %77,5’i BAŞLANGIÇ MAAŞI TARAFINDAN
AÇIKLANABİLİYOR
SINAV2 DE ALINAN PUANIN %56,3’ü SINAV1 TARAFINDAN
AÇIKLANABİLİYOR
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

47. 
En küçük kareler yöntemi
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

48. 


A) Bağımsız Örneklem t Testi
Yapılan bir sınavda kızlar ve erkeklerin
aldıkları puanlar arasında anlamlı bir fark var
mıdır?
Ttest1.sav
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

49. 
A) Bağımsız Örneklem t Testi
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

50. 
A) Bağımsız Örneklem t Testi

H0=Ortalamalar Birbirine Eşittir.
H1=Ortalamalar Birbirine Eşit Değildir.

veya

Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

51. 
A) Bağımsız Örneklem t Testi
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

52. 
A) Bağımsız Örneklem t Testi
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

53. 
A) Bağımsız Örneklem t Testi
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

54. 
A) Bağımsız Örneklem t Testi
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

55. 
A) Bağımsız Örneklem t Testi
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

56. 


A) Bağımsız Örneklem t Testi
Yapılan bir sınavda 22 yaş ve 18 yaş
öğrencilerin aldıkları puanlar arasında anlamlı
bir fark var mıdır?
Ttest2.sav
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

57. 
A) Bağımsız Örneklem t Testi

H0=Ortalamalar Birbirine Eşittir.
H1=Ortalamalar Birbirine Eşit Değildir.

veya

Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

58. 
A) Bağımsız Örneklem t Testi
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

59. 
A) Bağımsız Örneklem t Testi
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

60. 
A) Bağımsız Örneklem t Testi
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

61. 


A) Bağımsız Örneklem t Testi
Erkekler ve Kadınların işe başlama maaşı ve
şimdiki maaşları arasında anlamlı bir fark var
mıdır?
Calisandata.sav
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

62. 
A) Bağımsız Örneklem t Testi

H0=Ortalamalar Birbirine Eşittir.
H1=Ortalamalar Birbirine Eşit Değildir.

veya

Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

63. 
A) Bağımsız Örneklem t Testi
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

64. 
A) Bağımsız Örneklem t Testi
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

65. 



B) Tek Örneklem t Testi
“Elde edilen bir örneklemin, belirli bir
popülasyondan geliyor mu?” sorusuna yanıt
aranır.
Seçilen bir örneklemin sınavdan aldıkları
ortalama değeri “30” a eşit midir?
Ttesti3.sav
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

66. 
B) Tek Örneklem t Testi

H0=Ortalama 30’a eşittir.
H1=Ortalama 30’a eşit değildir.

veya

Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

67. 
B) Tek Örneklem t Testi
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

68. 
B) Tek Örneklem t Testi
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

69. 
B) Tek Örneklem t Testi
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

70. 
B) Tek Örneklem t Testi
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

71. 

C) Bağımlı Örneklem t Testi
“Aynı grup için iki ölçüm yapıldığında elde
edilen değerler arasında fark var mı?”
sorusuna yanıt aranır.
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

72. 


C) Bağımlı Örneklem t Testi
Bir eğitimden önce bir “Öntest” yapıldı.
Eğitimden sonra bir test daha yapıldı. Puanlar
arasında fark var mı?
Ttest4.sav
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

73. 
C) Bağımlı Örneklem t Testi
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

74. 
C) Bağımlı Örneklem t Testi
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

75. 
C) Bağımlı Örneklem t Testi
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

76. 
C) Bağımlı Örneklem t Testi
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

77. 


Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)
İkiden fazla bağımsız grubun ortalama
puanları arasında fark var mıdır?
ANOVA1.sav
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

78. 
Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)

H0=Tüm Ortalamalar Birbirine Eşittir.
H1=En az bir ortalama diğerlerinden farklıdır.

veya

Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

79. 

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)
“Derse girmeyen”, “Derse bazen giren” ve
“Derse sürekli giren” öğrencilerin ortalama
puanları arasında anlamlı fark var mıdır?
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

80. 
Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

81. 
Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

82. 
Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

83. 

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)
“Derse girmeyen”, “Derse bazen giren” ve
“Derse sürekli giren” öğrencilerin ortalama
Sınav 2 puanları arasında anlamlı fark var
mıdır?
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

84. 
Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)

H0=Tüm Ortalamalar Birbirine Eşittir.
H1=En az bir ortalama diğerlerinden farklıdır.

veya

Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

85. 
Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

86. 
Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

87. Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

88. 

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)
Post-Hoc Analizi
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

89. Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

90. 

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)
“1. Sınıfların”, “2. Sınıfların”, “3. Sınıfların” ve
“4. Sınıfların” ortalama ALES puanları arasında
anlamlı fark var mıdır?
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

91. 
Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)

H0=Tüm Ortalamalar Birbirine Eşittir.
H1=En az bir ortalama diğerlerinden farklıdır.

veya

Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

92. 
Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

93. 
Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

94. Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

95. Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

96. Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

97. 

Ki-Kare Uygunluk Testi
Bir örneklem seçme işlemi sonucunda elde
edilen değerlerin (gözlenen değerlerin),
olması beklenen değerler ile uyum gösterip
göstermediğinin belirlenmesi için ki-kare
testi kullanılır.
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

98. 

Ki-Kare Uygunluk Testi
Kadın ve Erkek sayısının eşit olduğu bilinen
bir gruptan seçilen örneklemde 40 Kadın ve
60 Erkek vardır. Bu örneklem gruba uygun
mudur?
Gözlenen
Beklenen
Kadın
45
50
Erkek
55
50
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

99. 

Ki-Kare Bağımsızlık Testi
Kategorik değişkenler arası bir ilişki olup
olmadığı (bağımsız olup olmadıkları)
durumlarda kullanılır.
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

100. 

Ki-Kare Bağımsızlık Testi
Derse girme durumu ile dersi geçme durumu
arasında bir ilişki var mıdır?
Kalan
Geçen
Toplam
Derse Giren
15
65
80
Derse Girmeyen
60
10
70
TOPLAM
75
75
150
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

101. 

Kategorik dataların analizi için uygundur.
(Kadın-Erkek gibi veya Geçti-Kaldı gibi)
Her kategoride kaç gözlem olduğu
sayılmalıdır.
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

102. 



Bu çapraz tablolar kullanılarak ki-kare değeri
hesaplanır.
Ardından çıkan değer 3.84 ile karşılaştırılır
(2x2 tablolar için).
Değer 3.84’ten küçük ise gözlenen ile
beklenen arasında anlamlı bir fark yok denir.
Değer 3.84’ten büyük ise gözlenen ile
beklenen arasında anlamlı bir fark var denir.
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN

103. 

Ki-Kare Uygunluk Testi
Kadın ve Erkek sayısının eşit olduğu bilinen
bir gruptan seçilen örneklemde 40 Kadın ve
60 Erkek vardır. Bu örneklem gruba uygun
mudur?
Gözlenen
Beklenen
Kadın
45
50
Erkek
55
50
Yrd. Doç. Dr. Serkan ARIKAN