BBY 606
ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ
1
İSTATİSTİK VE İSTATİSTİKSEL YÖNTEM,
İSTATİSTİKTE TEMEL KAVRAMLAR
DERS İÇERİĞİ
Bilimsel yöntem
Araştırma
İstatistik, istatistikler
istatistiksel yöntem
İstatistiğin kısa tarihçesi
Betimsel istatistik ve çıkarsamalı istatistik
Kitle/evren, örneklem, örneklem büyüklüğü
denek
• İstatistiksel tahmin (örneklemden evreni)
Parametre/kitle parametreleri
• Değişken (kesikli/sürekli)
• Veri
2
•
•
•
•
•
•
•
3
BİLİMSEL YÖNTEM
ARAŞTIRMA
• Herhangi bir konuda sorunların saptanması,
çözüm yollarının planlanması ve uygulamaya
konulması, sonuçlandırılması, sonuçların
tartışılması ve yorumlanması ile ilgili çalışmalar
• Araştırmanın aşamaları
Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 4; Saraçbaşı ve Kutsal, 1986, s. 1-2
4
• Araştırma konusunun saptanması
• Araştırmanın planlanması
• Araştırmanın uygulanması
VERİ
•
Araştırma sonucunda sayısal bilgi toplanması ya da
toplanan bilginin sayılarla ifade edilmeye çalışılması
•
Bu sayısal bilgiler >>> VERİ
•
Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 12; Saraçbaşı ve Kutsal, 1986, s. 3-4
5
•
• Nicel/Nitel veri (boy uzunluğu - Nicel)
• Sürekli/Kesikli veri (boy uzunluğu - Sürekli)
• Sayılabilir, sınıflanabilir, sıralanabilir ya da
ölçülebilir (boy uzunluğu - Sıralanabilir,
Sınıflanabilir)
Kitlede ya da örneklemde yer alan denek değerleri,
araştırma konusundaki denekler ile ilgili sayısal
değerler
Sayısal bilgilerin derlenmesi, incelenmesi, çözümü
ve anlamlandırılması >>> İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER
İSTATİSTİK
• Bir sonuç çıkarmak için verileri yöntemli bir
biçimde toplayıp sayı olarak belirtme işi,
sayımlama
• İlkelerini olasılık kuramlarından alarak eldeki
verileri grafik ve sayı biçiminde değerlendirmeye
dayandıran matematiğin uygulamalı dalı, sayım
bilimi
Kaynak: Baştürk, 2010, s. 1; TDK, 2013
6
• Yaygın olarak bilinen dar anlamı >>> farklı
olaylara ilişkin toplanmış sayısal veriler
•
Belirli bir amaç için verilerin elde edilmesi,
düzenlenmesi, çözümlenmesi, sonuçların
yorumlanması ile ilgili teknik ve yöntemleri içeren
bilim dalı
•
Yığınların özelliklerini ölçerek ya da sayarak elde
edilen sayısal bilgilerle uğraşan metod (yığın=kitle,
evren)
•
Tüm bilim dallarına yardımcı yöntemler topluluğu
•
Modern toplumların en önem verdiği bilim
dallarından birisi
•
İstatistik okur-yazarlığı, istatistik eğitiminin önemi
Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 3-4; Baştürk, 2010, s. 1; V; Esin, Ekni ve Gamgam,
2006, s.4; Saraçbaşı ve Kutsal, 1986, s. 3
7
İSTATİSTİK
İSTATİSTİK
• Dar anlamda istatistik örnekleri
• Özel ya da kamu bankalarının veya merkez
bankasının periyodik olarak yayımladığı
bilgiler
• Nüfus
• İstihdam ya da imalat sanayiine ait anketler
• Bir ülkede sağlık sektöründe çalışan kişi sayısı
• Bir bölgeye ilişkin görülen hastalıkların listesi
Kaynak: Baştürk, 2010, s. 1
8
• Dar anlamda istatistiğin tarihi oldukça eski,
Sümerlere kadar uzanmakta
İSTATİSTİKLER
• Dar anlamda istatistik
• Sistemli bir biçimde toplanan, tablolar ve
grafikler halinde sunulan bilgiler
Kaynak: Baştürk, 2010, s. 1
9
• Nüfus istatistikleri
• Sağlık istatistikleri
• Milli eğitim istatistikleri
İSTATİSTİK KELİMESİ
• Hangi kelimeden türediği konusunda görüş
birliği yok
• Grekçe’de (eski Yunanca’da) gözlem, gözlemek
anlamındaki STATİZEİN
• Latince’de devlet, durum, vaziyet anlamındaki
STATÜS
• İtalyanca’da devlet adamı anlamındaki STATİSTA
• İstatistik kelimesi önce Almanya’da kullanılmış
(1748, Gottfriend Achenwail)
Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 2; Esin, Ekni ve Gamgam, 2006, s. 3
10
• Kavram çok eski çağlara uzanmakta
İSTATİSTİĞİN KISA TARİHÇESİ
• 17. yy’a kadar sadece gözlenen değerleri
kaydederek bilgi toplama
•
Henüz yazının bilinmediği çağda insanların
mağara duvarına kazıdıkları simgelerle,
hayvanların ve tarım ürünlerinin türlerini ve
miktarlarını belirtmeye çalıştıkları tarihsel ve
arkeolojik incelemelerden anlaşılmakta
MÖ. Mısırlılar, Asurlular, Babilliler, İsrail Oğulları,
Yunanlılar, Ispartalılar, Çinliler, Romalılar –
ticaret, nüfus, tarım ve askeri amaçlı bilgi
toplama
Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 1; Baştürk, 2010, s. 1
11
•
İSTATİSTİĞİN KISA TARİHÇESİ
• 17. yy’a kadar sadece gözlenen değerleri
kaydederek bilgi toplama
•
Osmanlılar – nüfus sayımı ve toprak yazımı,
savaş yükümlülüğü amacı ile bilgi toplama
Kanuni Sultan Süleyman (1520-1566) –
Kanunname – genel nüfus sayımı yapılması
Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 1; Baştürk, 2010, s. 1
12
•
İSTATİSTİĞİN KISA TARİHÇESİ
• 17.yy’dan itibaren
•
•
•
Olasılık teorisinin gelişimi (Bernoulli ve Gauss’un
olasılık teorisine katkıları)
İstatistiğin matematiksel temellere oturtulması
Bilgilerin analizi ve sınırlı miktardaki verilerden
sonuç çıkartılarak genelleme yapma konularına
yönelme
17.yy’ın ikinci yarısında Alman Ünv.lerinde
Devletin Durumu, Devlete Dair Notlar adıyla
okutulan ders İstatistik adını almış - Fransa,
Hollanda, İsveç, Danimarka, İngiltere, İspanya
Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 1-2; Baştürk, 2010, s. 1
13
•
İSTATİSTİĞİN KISA TARİHÇESİ
• 17.yy – İngiltere – Sigorta Matematikçileri,
Siyasal Matematikçiler adlı bir akım – Amaç:
Sayıları inceleyerek nüfus olaylarındaki düzenleri
bulmaya çalışmak
• Bu akım sonraları iki yönde gelişmiştir:
Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 2
14
• Olasılık kuramının doğuşundan (1654)
esinlenen Matematik Ansiklopedistler –
Pascal, Fermat, Bernoulli, De Moire, Laplace,
Gauss, Poisson
• Demografi Akımı - Süsmilch
İSTATİSTİĞİN KISA TARİHÇESİ
• İstatistiğin yeni boyutlar kazanması
•
İngiliz bilim adamları John Graunt (1620-1674)
ve Edmund Halley (1656-1742), Alman bilim
adamı Johann Peter Süssmilch (1707-1767) –
Matematikçiler
Sosyal olayların sistematikliği ve düzenliliğine
ilişkin gözlemlerden yola çıkarak bu olayları
sayılarla ifade etmeye çalışmışlar
• 20.yy’ın ilk yarısında İngiliz bilim adamları
Francis Galton (1822-1911), Karl Pearson (18571936) ve William Sealy Gosset (1876-1937) –
katkıları ile modern istatistik daha da gelişmiş
Kaynak: Baştürk, 2010, s. 2
15
•
İSTATİSTİĞİN KISA TARİHÇESİ
•
•
•
İstatistiğin sadece kayıt tutma, raporlama,
verileri biriktirme aşamalarından çıkarak
(betimsel istatistik), tahmin yapma, karar verme,
kestirme gibi çıkarsamalı istatistik konularının
daha önemli hale gelmesi
İstatistiğin bir bilim olarak sayısal verilerin
yorumlanmasını ve değerlendirilmesini yapan
bilimsel metodlar topluluğu haline gelmesi
Bu haliyle, işletme, iktisat, meteoroloji, tarım ve
hayvancılık, sağlık bilimleri, psikoloji, astronomi
gibi farklı alanlarda uygulanması
Kaynak: Baştürk, 2010, s. 2
16
• Modern istatistiğin gelişmesi ne demek ?
İSTATİSTİĞİN KISA TARİHÇESİ
• Romalı düşünür Tacite’in, imparator Auguste’nin
zenginliklerini ortaya koyan, askerleri, gemileri
ve her türlü kamu kaynaklarını içeren ayrıntılı bir
sayım yaptırması
• İngiltere’de John Graunt (1620-1674) ve William
Petty (1623-1687)’ın doğum ve ölüm
istatistikleri konusundaki çalışmaları
Kaynak: Esin, Ekni ve Gamgam, 2006, s. 3
17
• Blaise Pascal (1623-1662) ve Pierre de Fermat
(1601-1665)’ın şans oyunlarında olasılık
hesabının matematiksel teorisi üzerine
çalışmaları (Fransız matematikçiler)
İSTATİSTİĞİN KISA TARİHÇESİ
• İsviçre’li bilim adamı Jasques Bernoulli (16451705)’in modern istatistiğin temelini oluşturacak
çalışmaları
• Fransız matematikçi Abraham de Moivre (16671754)’nin olasılık teorisi ile istatistiği daha
anlamlı hale getirmesi
Kaynak: Baştürk, 2010, s. 2; Esin, Ekni ve Gamgam, 2006, s. 3
18
• Fransa’da Pierre Simon Laplace (1749-1827) ve
Almanya’da Karl Fredrich Gauss (1777-1855)’in
astronomi biliminde istatistik kullanması
İSTATİSTİĞİN KISA TARİHÇESİ
•
•
•
Biyoistatistik – İstatistiksel tekniklerin biyoloji
alanında istatistikle ilgili olan problemlerin
çözümüne uygulanması
İlk çalışmalar: Belçikalı astronom ve matematikçi
Adolphe Quetelett (1796-1874) – bir yöntembilim
olarak istatistiği sosyal ve antropolojik olaylara
kapsamlı bir şekilde uygulayan ilk bilim adamı,
antropometri, biyometri ve biyoistatistik
bilimlerinin temelini atmış
Francis Galton (1822-1911) – biyolojik değişimlerin
analizine istatistiksel tekniklerin uygulanması,
biyolojik ölçümlerde regresyon ve korelasyon analizi
kullanımı
Karl Pearson (1857-1936), W.F.R. Weldon (18601906) ve Ronald A. Fisher (1890-1962)
Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 2-3; Baştürk, 2010, s. 2; Esin, Ekni ve Gamgam,
2006, s. 3
19
•
İSTATİSTİĞİN KISA TARİHÇESİ
• Ekonomi alanı – Cournot (1801-1877)
• Matematiğin ekonomiye katılması,
matematiksel ekonomi ve istatistiğin de
eklenmesi >>> Ekonometri bilim dalı
Kaynak: Baştürk, 2010, s. 3
20
• 19.yy – Sağlık istatistikleri, sosyometri,
psikometri, teknometri bilim dalları
•
Kitle, yığın
•
Araştırma kapsamına giren ve aynı özellikleri taşıyan
birimlerin tümü / Belirli özellikteki birimlerin
meydana getirdiği topluluk
•
Belirli özellik incelenen birimleri diğer birimlerden
ayırır
•
Tıp fakültesinde okuyan öğrencilerin meydana
getirdiği topluluk
•
Bir hastaneden sağlık hizmeti talep edenlerin
oluşturduğu topluluk
•
Eczacılık Fakültesinden mezun olanların oluşturduğu
topluluk
Kaynaklar: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 10; Baştürk, 2010; s. 3; Esin, Ekni ve Gamgam,
2006, s. 4; Saraçbaşı ve Kutsal, 1986, s. 2
21
EVREN
EVREN
• Evren büyüklüğü araştırmanın özelliğine bağlı
(örn. Nüfus sayımı)
• Nüfus sayımında evren nedir?
• Türkiye
• Ankara’da yaşayan üniversite mezunu kişilerin
televizyon programları hakkındaki görüşlerini
yansıtan araştırmada evren nedir?
Kaynaklar: Esin, Ekni ve Gamgam, 2006, s. 4; Saraçbaşı ve Kutsal, 1986, s. 2
22
• Ankara’da yaşayan ve üniversite mezunu
olan kişiler
EVREN
• Kitledeki birim sayısını bilmek her zaman
mümkün değil
• Bazı durumlarda birim sayısını tahmin
etmek/kestirmek mümkün
• Nüfusun %15’ini ilkokula giden çocuklar
oluşturuyorsa,
• İlkokula giden çocuk sayısı = Nüfus x 0,15
• Tahminin zor hatta imkansız olduğu durumlar
Kaynak: Saraçbaşı ve Kutsal, 1986, s. 3
23
• Evsizlerin sayısı, tinercilerin sayısı
EVREN BİRİMİ
• Tıp fakültesinde okuyan öğrencilerin meydana
getirdiği topluluk – evrenin birimleri?
Kaynak: Saraçbaşı ve Kutsal, 1986, s. 3
24
• Tıp fakültesinde kayıtlı bulunan öğrenciler
ÖRNEKLEM
• Bir kitleden, örnekleme yöntemlerinden
yararlanarak seçilen aynı özellikleri taşıyan bir
grup birimin oluşturduğu topluluk
• Evrenin bir parçası ya da alt kümesi
• Kitleyi simgeleyebilecek/temsil edebilecek
nitelikte bir miktar birimin oluşturduğu alt grup
• 5 ayrı bölgede elde edilen aynı miktarlardaki
şeker pancarlarının içerdikleri su miktarlarının
ağırlıklarının yüzdesi şöyledir:
Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 10; Baştürk, 2010, s. 3; Esin, Ekni ve Gamgam,
2006, s. 6-7; Saraçbaşı ve Kutsal, 1986, s. 3
25
• %83,5 - %87,9 - %90,2 - %91,4 - %89,9
ÖRNEKLEM
• Fizik, Kimya, Biyoloji gibi fen dallarında
• Çeşitli mühendislik dallarında
• Tıp, ecza, diş gibi sağlık bilimleri alanlarında
• Sosyal bilimlerde
• Kamuoyu araştırmalarında
• Pazar araştırmalarında
• Günlük yaşantıda
Kaynak: Çıngı, 1994, s. 1
26
• Kalite kontrol problemlerinde
ÖRNEKLEM
• Günlük yaşantıda kullanımı
•
•
Bir ev hanımın pişirmekte olduğu yemeğin
tadına bakarak yemek hakkında karar vermesi
Satın aldığımız bir mal bozuk ya da kusurlu çıktığı
için o malı satın aldığımız yerden bir daha
alışveriş yapmamak
• Kalite kontrol problemlerinde kullanımı
Fabrikalarda üretilen mallar satışa sunulurken
Çeşitli kuruluşlar tarafından alım yapılırken
Üretilen ya da alımı yapılacak mallardan bir
örneklem seçilip incelenmesi, tek tek kontrol
olanaksız
Kaynak: Çıngı, 1994, s. 1
27
•
•
•
NEDEN ÖRNEKLEM SEÇİLİR?
• Kitle az sayıda birimden oluşuyorsa,
• Zaman, para ve insangücü bakımından zorluk
YOK.
• Örn. BBY 252 Araştırma Yöntemleri dersini alan
öğrenciler
• Kitle çok büyük ise,
Kaynak: Çıngı, 1994, s. 2; Esin, Ekni ve Gamgam, 2006, s. 9; Saraçbaşı ve Kutsal, 1986, s. 3
28
• Örn. Hacettepe Üniversitesi öğrencilerine
yapılan Memnuniyet Araştırması, Türkiye
genelinde yapılacak bir araştırma
• Zaman, para ve insangücü bakımından zorluk
NEDEN ÖRNEKLEM SEÇİLİR?
• Kitle çok büyük ise,
•
•
•
•
Bireylerin tümünü ayrı ayrı incelemek olanaksız
Evrenden rasgele bir örneklem seçimi
Örneklem üzerinden araştırma ve sonuçlar
Örneklemden kitle için tahmin (örneklem hakkında
bilinenlere dayalı olarak, evren hakkında tahminler
yapma)
• Örneklemden elde edilen bilgiler aracılığıyla evren
parametreleri hakkında doğru bulgulara ulaşmak
için ÖRNEKLEMEnin kurallara uygun yapılması çok
önemli
Kaynak: Esin, Ekni ve Gamgam, 2006, s. 9; Saraçbaşı ve Kutsal, 1986, s. 3
29
• Kitleden örneklem seçme işi >>> ÖRNEKLEME
• Kitleden örneklem seçmek için kullanılan yöntemler
>>> Örnekleme Yöntemleri
DENEK
• Kitlede ve örneklemde yer alan her bir birim ya
da birey
• N: Kitledeki denek sayısı
Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 10; Saraçbaşı ve Kutsal, 1986, s. 3
30
• n: Örneklemdeki denek sayısı
PARAMETRE / KİTLE PARAMETRELERİ
• Kitle özelliklerinin sayılar ile belirtilen değerleri,
kitleyi tanımlayan sayısal değerler
• Kitle ortalaması ()
• Kitle varyansı ( 2 ) gibi
• Kitleyi oluşturan birimlerin ancak tümüne
ulaşıldığında parametreler hesaplanabilir
• Örneklem üzerinden kitle parametrelerinin tahmini
• İstatistikler (örneklemdeğerler) – örneklemi
tanımlayan sayısal değerler
• Örneklem ortalaması (̅ ), örneklem varyansı ()
gibi
Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 10; Saraçbaşı ve Kutsal, 1986, s. 3-4
31
• Araştırma kitle üzerinden uygulanmıyorsa,
•
Boy uzunluğu, ağırlık, uyruk, doğum yeri, hava
sıcaklığı, bir ailedeki çocuk sayısı, işgücü, zeka düzeyi,
beden yapısındaki uyum, cinsiyet, medeni durum, ısı,
nem, deniz seviyesinden yükseklik, rüzgarın hızı;
bitkilerde sulama, gübreleme ve ekim aralığı
•
Nicel/nitel özellikler ya da karakterde belirgin olarak
görülen farklılıklar
•
Birimlerin farklı değerler alabildikleri nitelik ya da
nicelikleri
•
Canlıların ve çevrenin her bir özelliği
•
Denekten deneğe değişen değerler alması
Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 11; Saraçbaşı ve Kutsal, 1986, s. 4
32
DEĞİŞKEN
DEĞİŞKEN
• Değişkenlere karşı gelen denek değerleri >>> VERİ
• Kitledeki gösterim: X, Y, Z, …
• Örneklemdeki gösterim: x, y, z, … (değişkenlerin
aldıkları değerler)
• İstatistiksel tekniklerin kullanılabilmesi için,
Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 11; Esin, Ekni ve Gamgam, 2006, s. 4;
Saraçbaşı ve Kutsal, 1986, s. 4
33
• İlgili birimlerden belirli değişkenler
bakımından bilgi toplanması gerekli
VERİ - DEĞİŞKEN
•
•
Veriler
• tek değişkenli
• iki değişkenli
• çok değişkenli
Bir işyerinde çalışanlar bitirdikleri okul ve
cinsiyetlerine göre sınıflandırılırsa ?
• İki değişkenli veri
• 1.değişken ?, 2.değişken ?
•
50 lise öğrencisi bitirdikleri lise türüne göre
sınıflanırsa ?
Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 11; Saraçbaşı ve Kutsal, 1986, s. 4
34
• Tek değişkenli veri
• Bu değişken ?
DEĞİŞKENLERİN SINIFLANDIRILMASI
• Nicel değişkenler / Nitel değişkenler
• Yaş, ağırlık, boy uzunluğu, zeka düzeyi,
meteorolojik ölçümler vb. >>> Nicel değişkenler
• Nicel değişkenler >>> ölçeler, sayarak elde etme
• Medeni durum, uyruk, cinsiyet, kişisel özellikler
vb. >>> Nitel değişkenler
Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 11; Saraçbaşı ve Kutsal, 1986, s. 5
35
• Nitel değişkenler >>> Sayarak, sıralayarak elde
etme
DEĞİŞKENLERİN SINIFLANDIRILMASI
• Kesikli değişkenler / Sürekli değişkenler
• Kesikli değişkenler: 0, 1, 2, 3, … gibi kesin değerler,
ara değer yok (tamsayılar)
• Nitel değişkenlerin çoğu kesikli değişkenler
• Sürekli değişkenler: Ölçerek ya da sıralayarak elde
etme
Kaynak: Saraçbaşı ve Kutsal, 1986, s. 5
36
• İki ölçüm arasının sonsuz noktaya bölünmesi
(Rasyonel sayılar)
DEĞİŞKENLERİN SINIFLANDIRILMASI
• 5 ayrı bölgede elde edilen aynı miktarlardaki şeker
pancarlarının içerdikleri su miktarlarının
ağırlıklarının yüzdesi şöyledir:
• %83,5 - %87,9 - %90,2 - %91,4 - %89,9
• Şeker pancarlarının ölçülen su yüzdesi değişken
• Belli bir aralıktaki her değeri alabilir.
• Kaç değişken vardır? Değişken nedir? Değişkenin
türü nedir?
Kaynak: Esin, Ekni ve Gamgam, 2006, s. 6-7
37
• 1, su yüzdesi, sürekli değişken
DEĞİŞKENLERİN SINIFLANDIRILMASI
• Bir barbunya kabuğundaki tane sayısı ne tür
değişkendir? Neden?
Kaynak: Esin, Ekni ve Gamgam, 2006, s. 6-7
38
• Kesikli
• 1, 2, 3, … değerlerini alır
• 3,5 gibi bir değer alamaz
BETİMSEL/ÇIKARSAMALI İSTATİSTİK
•
İstatistik kullanılış amacına göre kendi içerisinde 2
ayrı çalışma alanına ayrılır:
•
Betimsel İstatistik (Tasvir edici istatistik)
•
• Tanımlayıcı
• Descriptive Statistics
Çıkarsamalı İstatistik (Anlam çıkartıcı istatistik)
Vardamsal, Tümevarımsal
Inferential Statistics
Örneklemdeki bilgilerden yararlanarak, evrenin
özelliklerinin tahmin edilmesine yönelik
metotlar
Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 4; Baştürk, 2010, s. 2
39
•
•
•
BETİMSEL İSTATİSTİK
• Evrendeki/örneklemdeki tüm birimlerden ilgili
değişkenler bakımından veri toplandığında bu
verileri kullanarak evrenin/örneklemin
özetlenmesi (betimlenmesi)
• Dağılımı, grafikler, tablolar, parametreler
(ortalama gibi)
• Verilerin kullanıma sunulması, merkezi eğilim
ölçüleri, dağılım ölçüleri
• Veri kümesinin özelliklerini ortaya koymak
Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 4; Baştürk, 2010, s. 2-3; Esin, Ekni ve Gamgam,
2006, s. 8-9
40
• Verinin tanımlanması ve özetlenmesi
ÇIKARSAMALI İSTATİSTİK
• Evrenden rasgele seçilen örneklemden toplanan
verileri kullanarak evren parametrelerini tahmin
etme ya da parametrelerle ilgili iddiaların doğru
olup olmadığını araştırma
• Tahmin, hipotez testleri
• Günümüzde, bilimsel araştırmalarda çıkarsamalı
istatistiğin kullanımı çok daha yaygın
Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 4; Esin, Ekni ve Gamgam, 2006, s. 9
41
• Nedeni ne olabilir?
BBY 606
ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ
42
İSTATİSTİK VE İSTATİSTİKSEL YÖNTEM,
İSTATİSTİKTE TEMEL KAVRAMLAR
Download

Ders slaytları - Hacettepe Üniversitesi