İstatistik

Basit rastgele örnekleme yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Örnekleminizi seçmek istediğiniz grubu tanımlayın. 2. Nüfusun her bir üyesine ayrı bir sayı verin. 3. Popülasyondan bir örnek seçmek için rastgele sayı üreteci veya benzer bir yöntem kullanın. Rastgele örnekleme için kullanılabilecek bazı yöntemler: Piyango yöntemi: Nüfusun her bir üyesinin adını veya benzersiz tanımlayıcılarını kağıtlara yazıp iyice karıştırdıktan sonra gerekli sayıda fiş çekerek örnek üyeleri belirleme. Rastgele sayı üreteçleri: Nüfusun her bir üyesine benzersiz bir numara atayıp, bu sayılar arasından rastgele sayılar seçmek için yazılımlardaki rastgele sayı üreteçlerini kullanma. Rastgele örnekleme tabloları: Rastgele sayı tabloları kullanarak popülasyondan örnek seçme. Bu yöntem, önyargıyı en aza indirir ve örneklemin daha büyük popülasyonu doğru bir şekilde temsil etmesini sağlayarak sonuçların güvenilirliğini artırır.

TÜİK kısaltmasının açılımı Türkiye İstatistik Kurumu'dur.

İnsidans oranı, belirli bir popülasyonda belirli bir zaman dilimi içinde yeni vakaların ortaya çıkma sayısını ölçer. İnsidans oranı hesaplama formülü: İnsidans Hızı = Bir zaman dilimindeki yeni vaka sayısı / Aynı zaman diliminde risk altındaki nüfus. Elementler: Yeni vakalar: Belirtilen zaman aralığında gelişen vakalar. Risk altındaki nüfus: Zaman periyodunun başlangıcında hastalıksız olan ancak hastalığa duyarlı bireyler. Örneğin, bir yıl boyunca 10.000 kişilik bir nüfusta 200 yeni hastalık vakası görüldüğünde, insidans oranı şu şekilde hesaplanır: 200 / 10.000 = 0,02 veya %2. Sık görülen hastalıklar için 1000 kişi üzerinden, nadir hastalıklar için ise bir milyon kişi üzerinden değerlendirme yapılır.

ANOVA (varyans analizi) ve t-testi arasındaki temel farklar şunlardır: Amaç: T-testi, iki grubun ortalamalarını karşılaştırmak için kullanılırken, ANOVA üç veya daha fazla grubun ortalamalarını karşılaştırmak için kullanılır. Grup Sayısı: T-testi iki grup için, ANOVA ise üç veya daha fazla grup için uygundur. Test İstatistiği: T-testi t-istatistiğini, ANOVA ise F-istatistiğini kullanır. Hipotez: T-testinde null hipotezi, iki grup ortalamasının eşit olduğunu belirtir; ANOVA'da ise grup ortalamalarından en az birinin farklı olduğunu belirtir. Kullanım Alanı: T-testi, iki grubun karşılaştırıldığı durumlarda, örneğin iki öğretim yönteminin etkinliğinin test edilmesinde kullanılır.

Standart sapma, bir veri setindeki değerlerin ortalamadan ne kadar uzaklaştığını ölçen bir istatistiksel yayılım ölçüsüdür. Normal dağılım, verilerin ortalama etrafında simetrik olarak yayılmasını ifade eder. Normal dağılım eğrisinde: Puanların yarısı ortalamanın sağında, diğer yarısı ise solundadır. Mod, ortanca ve ortalama birbirine eşittir. Dağılımın her iki ucu yatay eksene yaklaşır, ancak bu eksene değmez. Standart normal dağılım ise, ortalama 0 ve standart sapma 1 olan normal dağılımdır.

Regresyon, bir bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi tanımlayan ve bu ilişki üzerinden geleceğe dönük tahminler yapmayı sağlayan istatistiksel bir modelleme tekniğidir. Regresyon analizinin temel amacı, bağımsız değişkenlerin değerlerinden bağımlı değişkenin değerini tahmin etmektir. Regresyon terimi ilk olarak 19. yüzyılda Sir Francis Galton tarafından kullanılmıştır. Regresyon analizinin farklı veri türleri ve ilişki yapılarına göre çeşitli türleri bulunmaktadır: Basit doğrusal regresyon. Çoklu doğrusal regresyon. Lojistik regresyon. Zaman serisi regresyonu. Ridge ve lasso regresyonları.

Güç analizi için kullanılabilecek bazı programlar şunlardır: GPOWER. Minitab, IBM SPSS Sample Power, MedCalc, R Project, PASS, OpenEpi, STATA. Ayrıca, Matlab tabanlı GSAP (Güç Sistemleri Analiz Programı) da güç sistemi analizleri için kullanılabilir.

SİNA, "Sağlıkta İstatistik ve Nedensel Analizler" anlamına gelen, T.C. Sağlık Bakanlığı tarafından kurulan ve yönetilen yerli bir karar destek sistemi platformudur. Bu platform ile kurum ve kuruluş kaynaklarının daha doğru, etkin ve verimli yönetilmesi, merkez ve taşra teşkilatı kullanıcılarının karar alma yetkinliklerinin artırılması hedeflenmektedir. SİNA sistemi sayesinde, sağlık Bakanlığı sistemlerine yüklenen veriler değerlendirilmekte ve elde edilen veri ve istatistiklerin tüm detaylarıyla raporlanması sağlanmaktadır. Ayrıca, sağlık yöneticileri ve hekimler için, kendi performanslarını, hastalarının genel profilini, yazdıkları ilaçları, istedikleri tahlilleri ve yaptıkları müdahaleleri Türkiye, il, kurum ortalamaları ve dünya sağlık standartlarıyla karşılaştırmalı olarak görebildikleri bir sistem de bulunmaktadır.

Kategorik veri analizi yapmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: İki yönlü frekans tabloları: Kategorik verilerdeki örüntüleri ve bağlantıları görmek için kullanılır. Ki-kare testleri: Uyum iyiliği, bağımsızlık ve dağılıma uygunluk testlerinde kullanılır. Lojistik regresyon analizleri: Kategorik bağımlı değişkenli regresyon modelleri oluşturmak için kullanılır. Log-lineer modeller: Birden çok kategorik değişken arasındaki kompleks ilişkileri analiz etmek için kullanılır. Kategorik veri analizi için R-Project, SPSS, Minitab gibi istatistiksel analiz programları kullanılabilir. Kategorik veri analizi yaparken dikkat edilmesi gereken bazı noktalar: Beklenen frekanslar: Testlerin güvenilir olması için beklenen frekansların en az 5 olması istenir. Çapraz tablolar: Gözlemler, çapraz tablolar ile özetlenir. Test seçimi: Farklı veri türleri için farklı testler seçilmelidir. Kategorik veri analizi konusunda daha fazla bilgi edinmek için istmer.com ve acikders.ankara.edu.tr gibi kaynaklar kullanılabilir.

Çan eğrisinde harf notu hesaplamak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Ham Başarı Notu (HBN) hesaplanır. 2. Tüm öğrencilerin HBN'leri toplanır ve sınıf ortalaması hesaplanır. 3. Standart sapma bulunur. 4. Z puanı hesaplanır. 5. Z puanı, T puanına (T-Skoru) dönüştürülür. 6. T puanı, harf notuna dönüştürülür. Örnek hesaplama: Sınıf ortalaması: 69. Standart sapma: 9. Sınav ortalaması: 50. Hesaplama: Z = (50 – 69) / 9 = -2,11. T = (10 × -2,11) + 50 = 28,89. Bu durumda T-Skor 28,89 olur ve bu da FF notuna karşılık gelir. Çan eğrisi hesaplama işlemi, akademisyen tarafından belirlenen standart sapma değeri nedeniyle net bir şekilde yapılamayabilir. Çan eğrisi hesaplama araçları, not girildiğinde sınıf ortalamasına ve standart sapmaya göre harf notunu tahmin edebilir.

Geometrik ortalamada uç değerler (maksimum ve minimum veri değerleri) çok fazla etkili değildir. Geometrik ortalama, uç değerlerden aritmetik ortalama kadar etkilenmez. Ancak, geometrik ortalama hesaplanırken kullanılan veri değerlerinin her zaman pozitif olması gerekir; eğer tek bir veri değeri sıfır olursa geometrik ortalama anlamsız olur.

Süper Loto tahmin robotları, genellikle yapay zeka algoritmaları kullanarak çalışır. Çalışma adımları: 1. Geçmiş verilerin toplanması. 2. Veri analizi. 3. Model oluşturma. 4. Tahmin yapma. Ancak, piyango çekilişlerinin tamamen rastgele olduğunu ve geçmiş verilerin gelecekteki sonuçları kesin olarak tahmin edemeyeceğini unutmamak gerekir.

Hipotezi test etmek için şu adımlar izlenir: 1. Hipotezlerin belirlenmesi. 2. Uygun test ve test istatistiğinin seçilmesi. 3. Yanılma düzeyinin belirlenmesi. 4. İstatistiksel testin yapılması. 5. Kararın verilmesi. Hipotez testleri sırasında Tip I (H0 doğru iken reddedilmesi) ve Tip II (H0 yanlış iken kabul edilmesi) hata yapma olasılığı vardır.

Geometrik ortalama ve aritmetik ortalama arasındaki temel fark, hesaplama yöntemleridir: Aritmetik ortalama, tüm sayıların toplanıp sayı adedine bölünmesiyle hesaplanır. Geometrik ortalama ise, sayıların çarpımının belirli bir dereceden kökü alınarak bulunur. Geometrik ortalama, özellikle çarpımsal süreçlerin değerlendirildiği durumlarda daha anlamlıdır. Aritmetik ortalama, günlük hayatta en yaygın kullanılan ortalama türüdür ve matematiksel işlemlere daha elverişlidir.

SAS kısaltması farklı alanlarda farklı anlamlara gelebilir: SAS (Sualtı Savunma Grup Komutanlığı). SAS (Serial Attached SCSI). SAS (SAS Viya). Ayrıca, "SAS" global bir veri ve yapay zeka şirketi olan SAS'ın da kısaltmasıdır.

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) ile yapılabileceklerden bazıları şunlardır: Veri analizi. Tanımlayıcı istatistikler. Regresyon analizi. Normallik testleri. Güvenilirlik analizleri. Küme ve faktör analizleri. Makine öğrenme modeli oluşturma. SPSS, sosyal bilimler, sağlık bilimleri, eğitim bilimleri ve iş dünyası gibi çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılan bir istatistiksel analiz yazılımıdır.

Faktör analizi, birbiriyle ilişkili olan çok sayıda değişkeni bir araya getirerek az sayıda, kavramsal olarak anlamlı yeni değişkenler (faktörler, boyutlar) bulmayı amaçlayan çok değişkenli bir istatistiksel analiz yöntemidir. Faktör analizinin bazı kullanım alanları: Değişkenler arasındaki ilişkilerin anlaşılması. Değişken sayısının azaltılması. Ölçme araçlarının psikometrik özelliklerinin incelenmesi. Faktör analizi, açımlayıcı (keşfedici, exploratory) ve doğrulayıcı (confirmatory) olmak üzere iki temel yönteme ayrılır.

VOL kısaltmasının açılımı, kullanıldığı bağlama göre değişiklik gösterebilir: Bilgisayar ve teknoloji alanında: "Volume" kelimesinin kısaltması olup, genellikle ses düzeyini ifade eder. Hava taşımacılığı alanında: "Voyage" veya "Flight" kelimesinin kısaltması olarak, uçuş numaraları ve planlama işlemlerinde kullanılır. İstatistik ve veri analizi alanında: Bir veri setindeki gözlem sayısını belirtir. Gaz ölçümünde: Yüzde cinsinden hacim (volume) ifade eder. Ayrıca, VOL kısaltması "gönüllü", "görsel oryantasyon laboratuvarı" ve "uçucu organik sıvı" gibi farklı anlamlara da gelebilir.

EViews ile yapılabilecek bazı şeyler şunlardır: Veri analizi ve modelleme. Regresyon analizi. Tahmin modelleri oluşturma. Grafik ve tablo oluşturma. Ekonomik hipotezlerin test edilmesi. Politikaların etkilerinin modellenmesi. İleri düzey tahmin modellerinin geliştirilmesi. EViews, ayrıca klasik en küçük kareler yöntemi ile regresyon çözümlemeleri, lojistik regresyon, tartılı regresyon ve eşanlı denklem sistemleri gibi gelişmiş teknikler için de kullanılabilir.

Analiz çeşitleri farklı alanlarda çeşitli şekillerde sınıflandırılabilir: Finansal analizler: Statik analiz. Dinamik analiz. Yönetim analizleri. Kredi analizleri. Yatırım analizleri. Gıda analizleri: Kalitatif analiz. Kantitatif analiz. Veri analizleri: Açıklayıcı analiz. Teşhis analizi. Tahmine dayalı analiz. Kuralcı analiz.