• Buradasın

    P>0.05 istatistiksel açıdan önemli midir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    P > 0.05 değeri istatistiksel olarak anlamlı değildir 14.
    Bu durum, elde edilen sonuçların rastlantısal olma olasılığının %5'ten fazla olduğu anlamına gelir 4.
    İstatistiksel anlamlılık için genellikle 0.05 değeri sınır olarak kabul edilir; eğer p değeri 0.05'ten küçükse, boş hipotez reddedilir ve istatistiksel olarak anlamlı bir fark olduğu kabul edilir 135.
    Ancak, p değeri tek başına yeterli bir ölçüt değildir; çalışmanın bağlamı, örneklem büyüklüğü, testin gücü ve etkilerin büyüklüğü gibi faktörler de dikkate alınmalıdır 24.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. alfaistatistik.com
        1
      2. kulanalytics.com
        2
      3. spss-yardimi.com
        3
      4. pmc.ncbi.nlm.nih.gov
        4
      5. veribilimiokulu.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    İstatistiksel güç analizi ve örneklem büyüklüğü nedir?

    İstatistiksel güç analizi ve örneklem büyüklüğü kavramları, bilimsel araştırmalarda önemli yer tutar. İstatistiksel güç analizi, bir hipotez testinin gerçek bir etkiyi tespit etme olasılığını belirler. Bu analiz, dört temel bileşene dayanır: 1. Etki büyüklüğü (Effect Size): Değişkenler arasındaki ilişkinin büyüklüğünü ifade eder. 2. Örneklem büyüklüğü (Sample Size): Araştırmaya katılan kişi veya ölçüm sayısıdır. 3. Anlamlılık düzeyi (Alpha, α): İstatistiksel testin yanlış pozitif yapma olasılığını gösterir. 4. Güç (Power, 1-β): Testin gerçek bir farkı veya ilişkiyi tespit etme olasılığıdır. Örneklem büyüklüğü, istatistiksel gücün yüksek olması için gereklidir. Güç analizi için GPower, R programlama dili ve SPSS gibi yazılımlar kullanılabilir.
    5 kaynak

    Karşılaştırma için hangi istatistiksel test kullanılır?

    Karşılaştırma için kullanılacak istatistiksel test, bağımlı ve bağımsız değişkenlerin türüne ve verilerin normal dağılıma uygunluğuna bağlı olarak değişir. Bazı istatistiksel testler ve kullanım alanları: Bağımsız Örneklem T Testi: İki grup ortalaması arasında karşılaştırma yapmak için kullanılır. Pearson Korelasyon: İki sürekli değişken arasındaki ilişkiyi belirlemek için kullanılır. Ki-Kare Testi: İki nominal değişken arasındaki ilişkiyi incelemek için kullanılır. ANOVA (Analysis of Variance): İkiden fazla grup ortalaması arasında farklılık olup olmadığını test etmek için kullanılır. Z-Testi: Normal dağılım gösteren büyük veri gruplarında gruplar arasındaki farkları test etmek için kullanılır. İstatistiksel test seçimi konusunda bir uzmana danışılması önerilir.
    5 kaynak

    İstatistik nedir kısaca tanımı?

    İstatistik, belirli bir amaç için veri toplama, sınıflandırma, analiz etme ve sonuçlarını yorumlama bilimidir. Ayrıca, "sistemli bir şekilde toplanan sayısal bilgiler" anlamında da kullanılır.
    5 kaynak

    Betimsel ve çözümsel istatistik nedir?

    Betimsel (tanımlayıcı) istatistik ve çözümsel (analitik) istatistik, istatistik biliminin iki ana bölümdür. Betimsel istatistik, verilerin toplanması, tablolar ve grafiklerle gösterilmesi, özet değerlerin hesaplanması ve sunulması ile ilgili yöntemleri içerir. Çözümsel istatistik, verilerin analizi için gerekli varsayımların kurulması ve test edilmesi, verilerden uygun sonuçların elde edilmesi, verilerin uyduğu teorik modellerin belirlenmesi ve uygun kararlara varılması ile ilgili yöntemleri içerir. Örnekler: Betimsel istatistik: Okuma yaşını tespit etmek için yapılan test sonuçlarının orta konum notası ve yayılmaları hakkında bilgi temin etmek. Çözümsel istatistik: Farklı sınıflardaki öğrencilerin test sonuçlarının karşılaştırılması veya farklı zamanlarda yapılan testlerdeki gelişimin incelenmesi.
    5 kaynak

    Bilgisayar destekli istatistiksel analiz nedir?

    Bilgisayar destekli istatistiksel analiz, verilerin bilgisayar programları ve yazılımları kullanılarak sistematik bir şekilde toplanması, sınıflandırılması, incelenmesi ve yorumlanabilir bilgilere dönüştürülmesi sürecidir. Bu analiz türü, aşağıdaki yöntemlerle gerçekleştirilir: Tanımlayıcı analiz: Geçmiş verilerin özetlenmesi ve açıklanmasına odaklanır. Keşifsel analiz: Veri setinde gizli kalmış kalıpları, ilişkileri ve eğilimleri keşfetmeye yönelik bir yaklaşımdır. İstatistiksel analiz: Hipotez testleri, varyans analizi (ANOVA), t-testleri, ki-kare testleri gibi teknikler kullanılarak veriler arasındaki ilişkilerin istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığının değerlendirilmesidir. Tahmine dayalı analiz: Geçmiş ve mevcut verilere dayanarak gelecekteki olayları veya eğilimleri tahmin etmeye çalışır. Bilgisayar destekli istatistiksel analiz için yaygın olarak kullanılan programlar arasında SPSS, R, Python, SAS, Stata ve Tableau bulunur.
    5 kaynak

    İstatiksel araştırma süreci nedir 9.sınıf?

    9. sınıf istatistiksel araştırma süreci, öğrencilere veri toplama, analiz etme ve bu verilerden anlamlı sonuçlar çıkarma becerilerini kazandırmayı amaçlar. Bu süreç şu adımları içerir: 1. Araştırma sorusunun belirlenmesi. 2. Verinin toplanması ve analize hazırlanması. 3. Verinin görselleştirilmesi ve analiz edilmesi. 4. Sonuçların yorumlanması. Araştırma sorusu oluştururken dikkate alınması gereken ölçütler: amacın net olması; araştırmanın değerli olması; evrenin açık olması; değişkenlerin açıkça görülmesi; verilerin toplanarak cevaplanabilmesi; değişebilirliği yansıtması. Bu süreçte, gerçek yaşam durumlarına uygun bağlamlar belirlenir ve tek nicel değişkenli veri dağılımları ile çalışılır.
    5 kaynak

    İstatistiksel analiz örnekleri nelerdir?

    İstatistiksel analizin bazı örnekleri şunlardır: 1. Tanımlayıcı İstatistikler: Verilerin genel yapısını tanımlamak için kullanılır, ortalama, medyan, mod gibi temel istatistikleri içerir. 2. Kıyaslayıcı Testler: Veriler arasındaki farkları veya benzerlikleri bulmak için t-testi, ANOVA gibi yöntemler kullanılır. 3. Regresyon Analizi: Değişkenler arasındaki ilişkileri incelemek ve bir değişkenin diğerine etkisini ölçmek için kullanılır. 4. Korelasyon Analizi: İki ya da daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi belirlemeye yarar. 5. Pazar Araştırması: Tüketici tercihlerini belirlemek için anketler yapılıp verilerin analiz edilmesi. 6. Kalite Kontrol: Üretim süreci verilerinin analiz edilerek kusurların belirlenmesi ve ürün kalitesinin iyileştirilmesi. 7. Sağlık Hizmetleri: Hasta verilerinin analiz edilerek risk faktörlerinin belirlenmesi ve tedavi etkinliğinin değerlendirilmesi. 8. Finans: Yatırım fırsatlarını belirlemek ve portföy performansını değerlendirmek için finansal verilerin analiz edilmesi.
    5 kaynak