İstatistiğin temel kavramları

BÖLÜM 1:

SOSYAL BİLİMLERDE İSTATİSTİK:

TEMEL KAVRAMLAR

Hazırlayan

GülĢah BaĢol

TOKAT - 2013

T.C.

GAZĠOSMANPAġA ÜNĠVERSĠTESĠ

EĞĠTĠM FAKÜLTESĠ

Konu BaĢlıkları

• 1.1. Ġstatistiğin Tarihçesi ve Diğer Bilimler Ġçindeki Yeri

• 1.2. Ġstatistik nedir?

• 1.2.1. Betimsel Ġstatistik

• 1.2.2. Çıkarımsal Ġstatistik

BÖLÜM 1: SOSYAL BİLİMLERDE İSTATİSTİK: TEMEL KAVRAMLAR

• 1.3. Ġstatistiğin Temel Kavramları

• 1.3.1. Denek

• 1.3.2. Kitle (Yığın)

• 1.3.3. Örneklem

• 1.3.4. Parametre

• 1.3.5. Ġstatistik

• 1.3.6. Örnekleme

• 1.3.7. Veri


• 1.3.8. DeğiĢken

• 1.3.8.1. Nicel ve Nitel DeğiĢken

• 1.3.8.2. Süreksiz ve Sürekli DeğiĢken

• 1.3.8.3. Bağımlı, Bağımsız DeğiĢkenler, Kontrol DeğiĢkeni


• 1.4. Veri Türleri ve Toplanması

• 1.4.1. Sayımla ve Ölçümle Elde Edilen Veriler

• 1.4.2. Birincil ve Ġkincil Kaynaklardan Elde Edilen Veriler

• 1.4.3. Veri Toplama Yöntemleri

• 1.4.3.1. Anket Yoluyla Veri Toplama

• 1.4.3.2. Gözlem Yoluyla Veri Toplama

• 1.4.3.3. Deney Yoluyla Veri Toplama


• 1.5. Ölçek Türleri

• 1.5.1. Sınıflama Ölçeği

• 1.5.2. Sıralama Ölçeği

• 1.5.3. EĢit-aralıklı Ölçek

• 1.5.4. Oran Ölçeği


• 1.6. Örnekleme Yöntemleri

• 1.6.1. Olasılığa Bağlı Örnekleme Yöntemleri

• 1.6.1.1. Basit rastgele örnekleme

• 1.6.1.2. Tabakalı örnekleme

• 1.6.1.3. Sistematik örnekleme

• 1.6.1.4. Küme örneklemesi


• 1.6.2. Olasılığa Bağlı Olmayan Örnekleme Yöntemleri

• 1.6.2.1. Kota örneklemesi

• 1.6.2.2. Kartopu örneklemesi

• 1.6.2.3. Karar örneklemesi

• 1.6.2.4. Uygun örnekleme

• 1.6.2.3. Amaçlı örnekleme


• 1.7. Örneklem Büyüklüğünün Belirlenmesi

• 1.7.1. Örneklem Büyüklüğünün Belirlenmesini Etkileyen

Etmenler

• 1.7.2. Örneklem Büyüklüğünü Belirleme Yöntemleri

• 1.8. Etki Büyüklüğünün Hesaplanmasının Önemi

• 1.9. 1.Özet

• 1.9.2. BÖLÜM I- AlıĢtırma Soruları


Kazanımlar

• Ġstatistiğin temel kavramlarını bilir.

• DeğiĢken türlerini ayırteder.

• Örnekleme yöntemlerini açıklar.

• Örneklem türlerini ayırteder.

• Ölçek türlerini bilir.

• Örneklem büyüklüğü hesaplar.

• Etki büyüklüğü hesaplamanın önemini açıklar.

Ġstatistik

• Sosyal bilimlerin geliĢiminde psikometristlerin ve

istatistikçilerin rolü yadsınamayacak kadar büyüktür.

Yüzyılın baĢlarında Avrupa’da baĢlayan test geliĢtirme

çalıĢmaları A.B.D’de hız kazanmıĢ ve 19. Yüzyılın

ortalarında pek çok test literatüre kazandırılarak yaygın

olarak kullanılmaya baĢlanmıĢtır.

•

Bilim Tarihinde Ġz Bırakan Ġstatistikçiler

Gauss

Galton

Pearson

Spearman

Fisher

Cattell

……

Ġstatistik nedir?

• Ġstatistik belli bir amaç için toplanan verilerin

betimlenmesi, hipotezlerin test edilmesi, sonuçların analiz

edilmesi, örneklemlerin çeĢitli özellikleri bakımında

özetlenmesi gibi amaçlara hizmet eden bilim dalıdır.

• Ġstatistik çoğul olarak düĢünüldüğünde örneklemden

hesaplanan, evreni temsil değeri olduğu düĢünülen

değerlere verilen isimdir.

Ġstatistiği kullanarak neler yapabilirim?

Betimsel Ġstatistikler

• Betimsel istatistikler örnekleme ait aritmetik ortalama,

varyans, standart sapma gibi değerlerdir.

• Nüfus sayımları, grafikler

Anlam Çıkarıcı Ġstatistikler

• Betimsel istatistiklerden bir adım ileriye giderek hipotez

testleri yapmamıza imkan tanıyan anlam çıkarıcı

istatistikleri kullanmamız mümkündür. Anlam çıkartıcı

istatistikler yoluyla örneklemin gözlenen özelliklerinden

yola çıkarak evrene ait gözlenemeyen değerler hakkında

çıkarım yapmamız mümkün olur.

Betimsel-Anlam Çıkarıcı Ġstatistikler

KarĢılaĢtırması

Dolayısıyla betimsel istatistikler var olan durumların

özetlenmesine, betimlenmesine yararken, anlam çıkarıcı

istatistikler yoluyla çeĢitli hipotezleri test etmek mümkündür.

Evren (Kitle, Yığın),

• Evren (Kitle,yığın) araĢtırmalarda çalıĢma kapsamında

yer alan tüm elemanları ifade eden kümedir. Elemanlar

araĢtırmaya konu olan bir obje olabilecek gibi bireyler de

olabilir.

Evren Parametre

• Parametre

• Evrenden elde edilen değerlere parametre denilir.

Paremetreler Yunan alfabesindeki harfler ile gösterilir.

Mu, Sigma, N, rho, PĠ vb gibi.

Örneklem > Ġstatistik

• İstatistik

• Bu grupta yer alan obje ve bireylerden hesaplanan

değerlere ise istatistik adı verilir ve istatistikler Latin

alfabesindeki harfler ile gösterilir. Örneklem için

hesaplanan aritmetik ortalama, standart sapma, n, r, p

değerleri istatistik olarak adlandırılır.

Örnekleme

• Örneklemden üzerinde araĢtırma yapmak üzere küçük

örneklemler alma iĢlemine örnekleme adı verilir.

Veri

• Her bir gözlem noktasından elde edilen değer veri olarak

adlandırılır. AraĢtırmada sorulan sorulara verilen

cevapların her biri bir veridir.

DeğiĢken

• En az iki değer alabilen özelliklere değişken denir.

DeğiĢkenler kendi

içinde, sürekli/süreksiz, nitel/nicel, bağımlı/bağımsız

değiĢken ve kontrol değiĢkeni Ģeklinde sınıflanabilir.

Nicel ve Nitel DeğiĢken

Nicel değiĢken sayısal olarak ifade ettiğimiz özelliklerdir.

Zaman, para, yakıt, hız, ağırlık ve yükseklik bu gruba girer.

Nitel değiĢken sayılarla değil sözlü olarak ifade edilmesi

tercih edilen; duygu, tutum ve değer yargıları gibi

özelliklerdir. Sevgi, üzüntü, mutluluk gibi duygular nitel

değiĢkenlerdir.

Nicel ve Nitel DeğiĢken

Nitel ve nicel değiĢkenlerden elde edilen veriler birincil

verilerdir.

Nicel veriler betimsel ve çıkarımsal olabilir. Betimsel veriler

anketlerden veya gözlemlerden elde edilmiĢ olabilir.

Anlam çıkarıcı veriler ise ölçek, anket ve gözlemlerden elde

edilebileceği gibi deneysel çalıĢmalardan da elde edilirler.

Süreksiz / Sürekli DeğiĢken

• Süreksiz değişken tam sayıyla ifade edilen ara değer

almayan değiĢkenlerdir. Çocuk sayısı, binadaki kat

sayısı, bina sayısı örnek verilebilir.

• Sürekli değişken ara değerlerle ifade edilebilen

değiĢkenlerdir. BaĢarı notu, boy ve kilo gibi farklı değerler

alabilecek özellikler sürekli değiĢkenlerdir. Kesirli olarak

ifade edilebilmesi bu tür değiĢkenlerin en temel özelliğidir.

Bağımlı, Bağımsız Değişkenler ve

Kontrol Değişkeni

• Bağımlı değişkenler araĢtırmaların sonuç değiĢkenidir.

Manipule edilen bağımsız değiĢkene bağlı olarak

değiĢiklik göstermesi beklenen değiĢkendir.

• Bağımsız Değişken mümkün olduğunda manipule

edilerek bağımlı değiĢken üzerinde etkisi araĢtırılan

değiĢkendir. Ġlaç dozu,cinsiyet.

• Kontrol Değişkeni bağımlı değiĢken üzerinde etkisi olduğu

bilinen, bu nedenle etkisi sabitlenerek, kontrol edilmeye

çalıĢılan değiĢkendir.

1.4. Veri Türleri ve Toplanması

• 1.4.1. Sayımla ve Ölçümle Elde Edilen Veriler

• 1.4.2. Birincil ve Ġkincil Kaynaklardan Elde Edilen Veriler

1.4.1. Sayımla (Nitel) ve Ölçümle (Nicel)

Elde Edilen Veriler

• Sınıflanabilen veriler sayımla elde edilir.

• Anket ve ölçeklerle toplanan veriler,

• Deneylerden elde edilen veriler,

• Nüfus sayımlarından elde edilen veriler bu gruba girer.

1.4.2. Birincil ve Ġkincil Kaynaklardan Elde

Edilen Veriler

• Birincil Veri: Var olan problemi çözmeye yönelik olarak

araĢtırmacı tarafından birinci elden toplanan veri

(Anket, mülakat, gözlem, tutanak, arĢiv, mektuplar, deney

sonuçları, sanat eseri, edebi eserler).

• İkincil Veri: BaĢka bir amaçla daha önceden toplanmıĢ

verilerdir (yayınlanmıĢ materyaller, veri tabanları). Maliyeti

düĢürmesi açısından ve zaman kazandırmasından dolayı

tercih edilir. SatıĢ analizleri, kredi kartı harcama analizleri

ikincil veriye örnek olarak verilebilir.

1.4.3. Veri Toplama Yöntemleri

• 1.4.3.1. Anket Yoluyla Veri Toplama

• 1.4.3.2. Gözlem Yoluyla Veri Toplama

• 1.4.3.3. Deney Yoluyla Veri Toplama

1.4.3.1. Anket Yoluyla Veri Toplama

• Anket yoluyla kısa sürede çok sayıda kiĢiden veri

toplamak mümkündür.

• Anketler geleneksel yöntemlerle (elden, postayla, faksla)

yürütülebileceği gibi modern yöntemlerle de (internet

üzerinden, e-posta yoluyla) uygulanabilir.

• Anketlerde Kullanılan Soru Türleri

• Açık-uçlu sorular (cevap alanı açıktır)

• HarmanlanmıĢ öğretim konusunda ne düĢünüyorsunuz?

• Kapalı uçlu sorular Cinsiyet Kız ( ) Erkek ( )

• Likert tipi cevaplanan sorular

1.4.3.2. Gözlem Yoluyla Veri Toplama

• Bilimsel bilgiyi elde etmede kullanılan yöntemlerin

baĢında yer alır. Belli bir ortamda ortaya çıkan bir

davranıĢı detaylı, kapsamlı ve geniĢ bir zaman diliminde

somutlaĢtırmak amacıyla gözleme baĢvurulur.

• Sosyal konuların incelenmesinde gözlem sık kullanılan bir

yöntemdir.

• Katılımlı gözlem: Gözlemci gözlediği ortamın içinde yer

alır.

• Katılımsız Gözlem: Gözlemci gözlediği ortama dahil

olmadan dıĢarıdan gözlem yapar. Doğal gözlem ve

simülasyon katılımsız gözleme örnektir.

Gözlemlerin Avantajları

• Sözel olmayan davranıĢların ortaya konması

• Gözlem süresini zamana yayma imkanı

• Doğal çevrede yapılan gözlemlerin gerçeği daha iyi

yansıtması

Gözlemlerin Dezavantajları

• Küçük örneklemlerle çalıĢmanın getirdiği sınırlılık

• AraĢtırmanın dıĢ etkenleri kontrol etmesinin mümkün

olmaması (contamination, noise)

• Deneklerin gizliliğinin korunmasının güçlüğü

• Kapalı toplumlara girme güçlüğü (gebelikten korunma

yöntemleri)

• Öznel algılara dayanması

1.4.3.3. Deney Yoluyla Veri Toplama

• Deney ve kontrol gruplarından elde edilen verilerdir.

Deney grubunda belli bir özellik manipüle edilerek kontrol

grubuyla deney grubu arasında fark oluĢup oluĢmadığının

test edildiği dizaynlarda kullanılır.

1.5. Ölçme ve Ölçek

• Bir özelliğe nicel bir değer verme iĢlemine ölçme denir.

Evrende varlıkların sahip oldukları ortak özellikler aynı

kümede ele alınmalarını mümkün kılar. Nesneleri formal

iliĢkilerine göre farklı Ģekilde değerlendirmek mümkündür.

Örneğin bazı nesneler sınıflanırken, bazıları aynı

zamanda sıralanabilir. Sıralamalar arası farklar eĢit, ancak

sıcaklık gibi ilgili özelliğin sıfırla ifade edilmesi gerçeklik

ifade etmediğinde, oranlayarak kıyaslama yapmak

mümkün değildir. Para, zaman ve hız gibi fiziksel ölçümler

söz konusu olduğunda ise oranlama yapmanın yanı

sıra, her türlü istatistiksel iĢlem de mümkündür.

1.5. Ölçek Türleri

• 1.5.1. Sınıflama Ölçeği

• 1.5.2. Sıralama Ölçeği

• 1.5.3. EĢit-aralıklı Ölçek

• 1.5.4. Oran Ölçeği

1.5.1. Sınıflama Ölçeği

• Ölçmek istediğimiz özellik sadece sınıflanabilen bir

özellikse sınıflama ölçeğindedir. Sınıflama, ölçek

düzeylerinin en basitidir. AraĢtırmalarda sınıflama

ölçeğindeki özellikler bağımsız değiĢkenler olarak

kullanılır. Bir sınıftaki öğrenciler, cinsiyetlerine, tuttukları

futbol takımına, fiziksel özelliklerine ve sosyo-kültürel

durumlarına göre sınıflanabilir. YaĢ, cinsiyet, saç/göz

rengi, kan grubu, plakalar, telefon kodları ve isimler bu

gruba girer.

1.5.2. Sıralama Ölçeği

• Ölçmek istenilen özellik sınıflamanın yanı sıra

sıralanabiliyorsa ilgili özellik sıralama ölçeğindedir.

Örneğin; A, B, C, D, F Ģeklinde verilen harf

notları, Pekiyi/Ġyi/Orta Ģeklindeki notlar, orduda rütbeler, 1.

sınıf/ 2. sınıf/ 3. sınıf öğrencisi olarak öğrencilerin

sıralanması, birinci el, ikinci el, üçüncü el otomobil olarak

otomobillerin sıralanmaları gibi örneklerdeki nesneler

sınıflanmalarının yanı sıra sıralanabilirler.

1.5.3. EĢit-aralıklı Ölçek

• EĢit aralıklı ölçek nesnelerin belli bir baĢlangıç noktasına

göre bir özelliğe sahip oluĢ derecelerini ortaya koyan

ölçek türüdür. Bu ölçek sınıflama ve sıralama ölçeğinin

özelliklerine sahip olmakla birlikte, ölçeğin birimleri

arasındaki mesafelerin eĢit olmasıyla diğer ikisinden

ayrılır. EĢit aralıklı ölçekte sıfır mutlak değildir. Yani ilgili

özelliğin yokluğunu ifade etmez. Sıcaklığı ölçen

termometre bu ölçek grubundadır. 0 gerçek değildir çünkü

sıfırın altında eksi değerle ifadesini bulan sıcaklıklar

vardır. Benzer Ģekilde takvimler baĢlangıçları insanlar

tarafından belirlendiğinden bu ölçek türüne girer.

1.5.4. Oran Ölçeği

• Bu ölçek türünün en ayırıcı özelliği 0’ın gerçek olmasıdır.

Oran ölçeğinde bir özelliği sınıflamak, sıralamak, elde

edilen iki değer arasındaki farkları almak mümkün olduğu

gibi; oranlamak da mümkündür. Para, zaman, gelir ve hız

gibi yokluğu gerçekten yokluk ifade eden özellikler oran

ölçeğinde ölçülür. Oran ölçeğinde elde edilen bir veri

üzerinden matematiksel her türlü iĢlem gerçekleĢtirilebilir.

Örnekleme

• Popülasyonu Belirleme

• Örneklemi belirleme

• Örnekleme yöntemine karar verme

• Örneklem büyüklüğünü hesaplama

• Örnekleme

1.6. Örnekleme Yöntemleri

• 1.6.1. Olasılığa Bağlı Örnekleme Yöntemleri

• 1.6.1.1. Basit rastgele örnekleme

• 1.6.1.2. Tabakalı örnekleme

• 1.6.1.3. Sistematik örnekleme

• 1.6.1.4. Küme örneklemesi

1.6.1. Olasılığa Bağlı Örnekleme

Yöntemleri

1.6.1.1. Basit rastgele örnekleme

• Popülasyondaki her birimin örnekleme girme Ģansının eĢit

olduğu ve birinin örnekleme girmesinin diğerlerinden

bağımsız olduğu örneklem türüdür. Temsil yeteneği en

yüksek olanıdır.

1.6.1.2. Tabakalı örnekleme

• KatmanlanmıĢ örnekleme de denilir. Evren alt gruplardan

oluĢtuğunda her grubun örneklemde temsil edilmesi

amacıyla baĢvurulur. Oranlı ve oransız olmak üzere iki

Ģekilde yapılır.Katmanların büyüklüğü ile orantılı olarak

seçim yapıldığında oranlı, katmanlardan belirlenen sabit

bir sayıda seçkiye gidildiğinde ise oransız örneklemedir.

1.6.1.3. Sistematik örnekleme

• Sıra numarası verilmiĢ bir grup gözlem noktası içinde

birden 10’a dek belirlenen bir rakamdan itibaren

baĢlayarak sistematik bir Ģekilde belli bir sayı elde edilene

dek devam edilmesiyle elde edilir.

1.6.1.4. Küme örnekleme

• Üyelerin küme içinde birbirinden farklı bir yapı

sergiledikleri ancak kümelerin benzeĢik yapılar sergilediği

durumlarda kullanılır. Gecekondu semtlerinde yapılan bir

araĢtırmada bütün semtlerin dahil edilmesi. ġiddete

uğrayan kadın örneklemesinden farklı meslek

gruplarından kadınlara ulaĢılması.

Örnekleme Yöntemleri…

• 1.6.2. Olasılığa Bağlı Olmayan Örnekleme Yöntemleri

• 1.6.2.1. Kota örneklemesi

• 1.6.2.2. Kartopu örneklemesi

• 1.6.2.3. Karar örneklemesi

• 1.6.2.4. Uygun Örnekleme

• 1.6.2.5. Amaçlı Örnekleme

1.6.2.1. Kota örneklemesi

• Evrende gözlem noktalarından coğrafi bölge, cinsiyet, yaĢ

gibi katmanlardan belli bir miktarda örneklem alınmasıdır.

Bu miktar evrende ilgili katmanın büyüklüğüne göre

değiĢir. Kota örnekleme birimlerin seçimi araĢtırmacıya

bağlı olduğundan sistematik hata içerir ve bu durumda

örnekleme hatasını hesaplamak mümkün değildir.

1.6.2.2. Kartopu örneklemesi

• Belli bir hedef grup araĢtırmaya konu olduğunda küçük bir

gruptan baĢlayarak o gruptakilere benzer durumda

olanlara anketin katılımcılar tarafından yönlendirmeleri ile

bu yöntemle büyük bir gruba ulaĢmak mümkün olur.

1.6.2.3. Karar örneklemesi(Judgement

Sampling)

• AraĢtırmacının geçmiĢ deneyimlerine dayanarak

örneklemi temsil ettiğine inandığı bir grup üzerinde

çalıĢmasıdır. Sistematik hataya açıktır.

1.6.2.4.Uygun Örnekleme (GeliĢigüzel)

• AraĢtırma konusu için en uygun olduğu düĢünülen ve

araĢtırmacının elinin altında olan grupla çalıĢmasıdır.

Dezavantajı bu Ģekilde alınan örneklemden elde edilen

verilerin pek çok analizin ön koĢulunu ihlal etmesidir.

1.6.2.5.Amaçlı Örnekleme

• AraĢtırma konusu için en uygun olduğu düĢünülen grubun

örnekleme alınmasıdır. Anasınıfı çağındaki çocukların

oyun tercihlerini ortaya koymak isteyen araĢtırmacının

anasınıflarından örneklemeye gitmesi.

1.7. Örneklem Büyüklüğünün Belirlenmesi

• 1.7.1. Örneklem Büyüklüğünün Belirlenmesini Etkileyen

Etmenler

• 1.7.2. Örneklem Büyüklüğünü Belirleme Yöntemleri

• 1.8. Etki Büyüklüğünün Hesaplanmasının Önemi

1.7.1. Örneklem Büyüklüğünün

Belirlenmesini Etkileyen Etmenler

1. Sonuçları etkileyebilecek kontrol edilmesi güç olan değiĢkenlerin sayısı;

2. Ölçülmek istenen özelik açısından, evrenin ne ölçüde homojen veya heterojen olduğu;

3. Uygulanacak örnekleme türü;

4. Verilerin alt küme (gözenek) sayısı;

5. Kestirilmek istenen evren değeri

6. Evren değeri temsilde aranan güven düzeyi ile sapma miktarı;

7. AraĢtırmanın olanakları.

1.7.2. Örneklemede Önemli Hususlar

Zaman ve zamanlama

Evrenin büyüklüğü

Özelliklerdeki değiĢkenlik

Örnekleme hatası

Örnekleme dıĢı hata

Bireysel olayların öne çıkması

1.7.3. Örneklem Büyüklüğünü Belirleme

Yöntemleri• Birinci tip hata: Testin olmayan farklara iĢaret etmesi

anlamına gelir.

• Ġstatistiksel güç:Olan bir farkı iĢaret etmede bir testin

istatistiksel gücüdür.

• Etki büyüklüğü: Ne kadar bir farkın anlamlı kabul

edilebileceğinin sayısal ifadesidir. Bu durumu belirleyen

tek baĢına farkın büyüklüğü değildir. Sapma da dikkate

alınmalıdır.

• O halde birinci tip hata düĢük, Ġstatistiksel gücü büyük ve

etki büyüklüğü olabildiğince büyük olması göz önünde

bulundurularak örneklemler seçilmelidir.

Örneklem büyüklüğünü Tespit Ederken

Kullanılabilecek Formüller

1. Evrendeki eleman sayısı

bilinmezken

n= (t2.p.q)/d2

2. Evrendeki eleman sayısı

biniyorken

n= (Nt2.p.q)/d2(N-1)+t2pq

N= Evrendeki gözlem sayısı

n= Örneklem büyüklüğü

t= Belirli bir serbestlik derecesi için t tablo değeri

p= Ġlgili olayın olma olasılığı

q= Ġlgili olayın olmama olasılığı(1-p)

d= Göze alınabilecek sapma miktarı

K esinlik ( G öz Y um ulabilir H ata ) Evren

Büyüklüğü

+ 1%

+ 2%

+ 3%

+ 4%

+ 5%

1.000 375 278

2.000 696 462 322

3.000 1334 787 500 341

4.000 1500 842 522 350

5.000 1622 879 536 357

10.000 4899 1936 964 566 370

20.000 6489 2144 1013 583 377

50.000 8057 2291 1045 593 381

100.000 8763 2345 1056 597 383

500.000 to 9423 2390 1065 600 384

%95 Güven Düzeyi

K esinlik ( G öz Y um ulabilir H ata ) Evren

Büyüklüğü

+ 1%

+ 2%

+ 3%

+ 4%

+ 5%

1.000 400

2.000 959 683 498

3.000 1142 771 544

4.000 1262 824 569

5.000 2267 1347 859 586

10.000 2932 1556 939 622

20.000 9068 3435 1688 986 642

50.000 12456 3830 1778 1016 655

100.000 14229 3982 1810 1026 659

500.000 to 16056 4113 1836 1035 663

%99 Güven Düzeyi

1.8. Etki Büyüklüğünün Hesaplanmasının

Önemi

• Etki büyüklüğü hesaplanarak bulunan fark veya iliĢkinin

önem derecesi hakkında yorum yapmak mümkün olur.

• Etki büyüklüğünü hesaplamada kullanılacak formüllere

ilerideki bölümlerde değinilecektir.

İstatistiğin temel kavramları

Science