İstatistik

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.

Meta-analizde etki büyüklüğü, aşağıdaki yöntemlerle hesaplanabilir: Standartlaştırılmış ortalama farkı (Cohen’in d, Hedges’in g, Glass’ın deltası). Korelasyon. Risk oranı. Meta-analizde etki büyüklüğü hesaplanırken, her çalışmanın örneklem büyüklüğü ve kesinliği dikkate alınır. Meta-analiz, karmaşık ve zaman alıcı bir süreç olabileceğinden, bir uzmana danışılması önerilir.

Temel Bileşen Analizi'nde (TBA) kaç değişken olması gerektiği, analizin amacına ve veri setinin özelliklerine bağlıdır. TBA'nın uygulanabileceği bazı durumlar: Değişken sayısının çok fazla olması. Değişkenler arasında yüksek korelasyon olması. TBA'da değişken sayısını belirlerken kullanılan yöntemlerden bazıları: Scree Plot. Açıklama yüzdesi. Öz değerlerin 1'den büyük olması.

Nitel araştırma, kategorize edilip yüzdesel olarak ifade edildiğinde nicel veriye dönüşür. Nitel verilerin nicel veriye dönüşüm süreci şu adımları içerir: Kategorizasyon. Yüzdesel ifade. Ölçüm. Örneğin, bir konferanstaki çalışanların sektörlerine göre kategorize edilip, bu sektörlerin sıklıklarının yüzdesel olarak ifade edilmesi.

İşsizlik oranının gerçek işsizlik oranını yansıtmamasının bazı nedenleri: İş aramayanların dikkate alınmaması. Eksik istihdamın göz ardı edilmesi. Kayıt dışılık ve idari kayıtların yetersizliği. Yöntem farklılıkları.

Ortalama, günlük hayatta birçok alanda önemli bir ölçüttür. İşte bazı örnekler: Eğitim: Öğrencilerin not ortalamaları, başarı düzeylerini belirlemek ve sınıf geçme durumlarını tespit etmek için kullanılır. Ekonomi: Ülke ekonomisinin genel durumunu anlamak için ortalama gelir ve harcama değerleri hesaplanır. Finans: Finansal analizlerde, özellikle hisse senedi fiyatlarının günlük ortalama performansını takip etmek ve yatırım getirilerini hesaplamak için aritmetik ortalama kullanılır. Pazarlama: Müşteri memnuniyeti veya ürün değerlendirmeleri için aritmetik ortalama ile anket verileri analiz edilir. Karar verme: Beyinde, farklı faktörlerin ağırlıklandırılarak değerlendirildiği bir süreçle günlük kararlarda ağırlıklı ortalama kullanılır.

Türkiye'nin istatistiklerini toplayan kurum, Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK)'dur. TÜİK, Türkiye Cumhuriyeti Hazine ve Maliye Bakanlığıyla ilişkili bir araştırma kurumudur. Kurumun görev ve yetkileri arasında, ülkenin ekonomi, sosyal, demografi, kültür, çevre, bilim ve teknoloji alanlarındaki istatistiklerini derlemek, değerlendirmek, analiz etmek ve yayımlamak yer alır.

Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) ciro endekslerini yorumlarken dikkate alınması gereken bazı noktalar şunlardır: Yıllık Değişim: Takvim etkisinden arındırılmış endeks değerlerinin bir önceki yılın aynı ayına göre değişimini ifade eder. Aylık Değişim: Mevsim ve takvim etkisinden arındırılmış endeks değerlerinin bir önceki aya göre değişimini ifade eder. Sektörel Performans: Sanayi, inşaat, ticaret ve hizmet sektörlerinin ciro artışları farklı dinamiklere işaret edebilir. Ciro endekslerinin detaylı yorumlanması için TÜİK'in resmi yayınlarının incelenmesi önerilir.

Regresyon analizinde b0 ve b1 şu anlamlara gelir: b0. b1. Basit doğrusal regresyon modelinde, y = b0 + b1x + e denklemi kullanılır.

Evet, bu haber doğrudur. Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) ve Birleşmiş Milletler Nüfus Fonu'nun (UNFPA) 2024 yılı verilerine göre, İstanbul'un nüfusu 15 milyon 701 bin 602 kişiye ulaşarak 131 ülkeyi geride bırakmıştır.

Bernoulli denemesinde başarı olasılığı (p), her denemede sabittir ve 0 ile 1 arasında bir değer alır. Bernoulli dağılımında, rastgele değişken yalnızca iki değer alabilir: 0 (başarısızlık) ve 1 (başarı). Örneğin, bir madeni paranın atılma denemesinde başarı olasılığı, paranın yazı gelme olasılığıdır ve bu olasılık 0,5'tir (yazı veya tura gelme olasılığı eşittir).

U analizi, genellikle Mann Whitney U Testi olarak bilinir ve bağımsız örneklem t testine alternatif olan non-parametrik bir testtir. SPSS'te Mann Whitney U Testi yapmak için: 1. Analyze menüsünden Nonparametric Tests seçeneğini seçin ve ardından Independent Sample seçeneğini tıklayın. 2. Objective sekmesi için bir değişiklik yapmanıza gerek yok. 3. Fields sekmesine geçin ve cinsiyet değişkenini Groups alanına, tutum puanları değişkenini ise Test Fields alanına aktarın. 4. Gerekli işlemleri yaptıktan sonra Run butonuna tıklayın. Sonuçların yorumlanması: - Sig. (p) değeri 0,05'ten büyükse, null hipotez kabul edilir ve gruplar arasında anlamlı bir fark olmadığı sonucuna varılır. Testin detaylı uygulanması ve yorumlanması için YouTube'da "Ders 12 - Mann Whitney U Testi Uygulanması ve Yorumlanması/SPSS ile Veri Analizi" başlıklı video izlenebilir.

Yaş piramidi, nüfusun cinsiyet ve yaş gruplarına göre dağılımını gösteren bir grafiktir. Görselleştirilmiş hali genellikle şu şekilde olur: X ekseni üzerine nüfus, Y ekseni üzerine yaş grupları yerleştirilir. Erkekler genellikle sol kolonda, kadınlar sağ kolonda gösterilir. Nüfus ekseni rakamlar veya yüzdeler ile oluşturulabilir. Örnek görselleştirilmiş yaş piramitlerine şu sitelerden ulaşılabilir: tr.wikipedia.org. greelane.com.

Olgu hızı, bir olayın gerçekleşme süresi olarak tanımlanır ve başlangıç zamanı ile bitiş zamanı arasındaki farkın hesaplanmasıyla elde edilir. Formül: Olgu Hızı = Başlangıç Zamanı - Bitiş Zamanı. Ayrıca, tıp alanında olgu hızı, bir toplumdaki sağlam kişilerin belirli bir hastalığa yakalanma olasılığı olarak da kullanılır ve prevalans sayısının risk altındaki kişi sayısına bölünmesiyle hesaplanır.

Bir hastanede ortalama çalışan sayısı, hastanenin kapasitesine ve sunduğu hizmetlerin çeşitliliğine bağlı olarak değişir. Orta büyüklükte bir hastanede genellikle 200 ile 500 arasında personel çalışabilir. Büyük hastanelerde ise bu sayı 1000'den fazla olabilir.

Ortaokul öğrencileri için yapılabilecek bazı proje önerileri: Bilim projeleri: Evde basit kimya deneyleri, örneğin asit-baz tepkimeleri veya sirke ve karbonatla yapılan volkan deneyi. Bitki büyüme deneyi, farklı ışık koşullarının bitki büyümesine etkisinin gözlemlenmesi. Veri analizi projesi, günlük bir konuyla ilgili veri toplanıp analiz edilmesi. Sosyal bilimler ve tarih projeleri: Tarihi figürlerin hayat hikayeleri, ünlü kişilerin kısa belgesel veya sunum haline getirilmesi. Kültürlerarası karşılaştırma, farklı ülkelerin gelenekleri, yemekleri veya bayramları üzerine araştırma. Yerel tarih araştırması, öğrencilerin yaşadıkları bölgenin tarihi hakkında bilgi toplaması. Matematik ve teknoloji projeleri: Matematik problemleri yarışması düzenleme, öğrenciler arasında problem çözme yarışması. Kodlama ve robotik projeleri, basit algoritmalarla çalışan küçük robotların tasarımı ve programlanması. Basit bir robot kol veya elektronik devre ile LED lamba yapımı. Sanat ve edebiyat projeleri: Kısa film veya animasyon hazırlama, öğrencilerin kendi senaryolarını yazıp çekmesi. Şiir ve hikaye yazma, belirli temalar çerçevesinde özgün metinler oluşturulması. Görsel sanatlar projesi, farklı malzemelerle yapılan el işleri veya resim çalışmaları. Proje seçerken öğrencilerin ilgi alanlarına göre hareket edilmesi önerilir.

Varyans ve standart sapma, veri setindeki değerlerin dağılımını ve ortalamadan uzaklaşma miktarını ölçtüğü için önemlidir. Bu ölçümler, aşağıdaki nedenlerle araştırmalarda ve veri analizlerinde kritik bir rol oynar: Grupların Karşılaştırılması: İki veya daha fazla grubun belirli bir değişkene ilişkin ölçümlerini karşılaştırmak için kullanılır. Veri Yorumlama: Varyans ve standart sapma, verilerin ne kadar dağınık olduğunu göstererek, veri setindeki değerlerin birbirine yakın mı yoksa uzak mı olduğunu anlamaya yardımcı olur. Güvenilirlik: Standart sapma, verilerin ortalamadan ne kadar uzaklaştığını ölçerek, ileri matematiksel işlemler için güvenilir bir değişkenlik ölçüsü sağlar. Ayrıca, varyans, standart sapmanın hesaplanmasında bir ara basamak olarak kullanılır ve bu sayede verilerin dağılımına dair daha detaylı bilgiler elde edilir.

Doğrulayıcı faktör analizi (DFA) için gerekli örneklem sayısı, çeşitli faktörlere bağlı olarak değişiklik gösterebilir: Anderson ve Gerbing (1984), örneklem büyüklüğünün 100'den büyük olması gerektiğini belirtmiştir. Boomsma (1982; 1985), en az 100-200 kişi gerektiğini ifade etmiştir. Jackson (2001), örneklem büyüklüğünün 200-400 arasında olması gerektiğini önermiştir. Hu ve Bentler (1999), normal dağılmayan sürekli değişkenler için örneklem büyüklüğünün 250'den büyük olması gerektiğini belirtmiştir. Comrey ve Lee (1992), 300 kişilik örneklem büyüklüğünü "iyi", 500 kişilik örneklem büyüklüğünü "çok iyi" ve 1000 kişilik örneklem büyüklüğünü ise "mükemmel" olarak değerlendirmiştir. Ayrıca, faktör yükleri, faktör sayısı, modelin büyüklüğü, değişkenlerin dağılımı, kayıp veri miktarı, güvenirlik, değişkenler arası ilişkiler gibi unsurlar da örneklem sayısını etkileyebilir. Örneklem büyüklüğü konusunda kesin bir kural bulunmamaktadır; bu nedenle, DFA için gerekli örneklem sayısının belirlenmesi amacıyla benzetim çalışmalarının incelenmesi önerilir.

1. sınıfta kullanılan bazı ölçekler şunlardır: Süreç değerlendirme ölçekleri. Kazanım değerlendirme ölçekleri. Ayrıca, 1. sınıfta kullanılan bazı etkinlikler ve değerlendirme yöntemleri: Duygu sergisi. Ünlü isimleri tanıma oyunu. Bu ölçekler ve yöntemler, öğretmenlerin öğrencilerin gelişimini takip etmelerine ve öğretim süreçlerini düzenlemelerine yardımcı olur.

İstatistiksel veri modelleri, çeşitli kriterlere göre farklı şekillerde sınıflandırılabilir. Ölçü birimi bakımından: Nicel veri. Nitel veri. Zaman bakımından: Zaman serisi verisi. Yatay kesit veri. Karma veri. Değer aralığı bakımından: Sürekli veri. Kesikli veri. Ayrıca, istatistiksel veri modelleri, denetimli ve denetimsiz olarak da ayrılabilir.