Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, bir eğitimci tarafından sunulan istatistiksel analiz ve araştırma tasarımı konulu bir eğitim dersidir.
- Video, istatistiksel analiz öncesi dikkat edilmesi gereken hususlarla başlayıp, veri kalitesinin önemi, veri çeşitleri (kategorik ve numerik) ve bunların sınıflandırılması hakkında bilgiler sunmaktadır. Ardından bağımlı ve bağımsız ölçümler, parametrik ve kategorik değişkenler, hipotez testleri gibi istatistiksel kavramlar açıklanmakta ve SPSS programında bu bilgilerin nasıl kullanılacağı örneklerle gösterilmektedir.
- Videoda tansiyon ölçümü ve sigara içme gibi günlük hayattan örnekler kullanılarak konular somutlaştırılmakta, son olarak bir araştırma tasarımı örneği üzerinden konunun pekiştirileceği belirtilmektedir.
- 00:12İstatistiksel Analiz Öncesi Dikkat Edilmesi Gerekenler
- İstatistiksel analiz, araştırma planlamasının önemli bir aşamasıdır ve analiz yöntemleri öğrenmek önemlidir.
- İstatistiksel analize başlamadan önce verilerin sakatlık, eksiklik, hata, güncel olmama veya uydurma olmaması gerekir.
- Veri toplama aşamasında yaşanan sorunlar (güncel olmayan veriler, uydurma veriler, uzun anketler, kalibre olmayan ölçüm cihazları) analizi baştan sakattır.
- 02:45İstatistiksel Analiz Yöntemleri
- İstatistiksel analiz iki ana kısma ayrılır: tanımlayıcı istatistikler ve karşılaştırmalar/hipotez testleri.
- Tanımlayıcı istatistikler, örneklemin boy ortalaması, cinsiyet dağılımı, yüzdelikler gibi temel bilgileri içerir.
- Karşılaştırmalar/hipotez testleri arasında t testi, ANOVA, ki-kare, Mann-Whitney U testi, McNemar testi ve Wilcoxon testi bulunmaktadır.
- 04:58Veri Çeşitleri
- Veriler kategorik değişkenler ve nümerik değişkenler olarak ikiye ayrılır.
- Kategorik değişkenler, cinsiyet, sigara içme durumu, eğitim durumu gibi kendiliğinden kategorileri olan değişkenlerdir.
- Kategorik değişkenler nominal (sırasız) ve ordinal (sıralı) olmak üzere ikiye ayrılır.
- 06:17Nümerik Değişkenler
- Nümerik veriler, ölçümle belirlenen ve cetvelde gösterilen değişkenlerdir.
- Nümerik değişkenler kesikli (tam sayılardan oluşan) ve sürekli (virgülden sonrası olan) olmak üzere ikiye ayrılır.
- Numerik değişkenler kategorik değişkenlere dönüştürülebilir, ancak başlangıçta kategorize edilen veriler geri dönüştürülemez.
- 09:56Hipotez Testleri
- Veri çeşidi belirlendikten sonra hipotez testi seçilir.
- Tek örneklem t testi, bir grup için toplum ortalamasıyla karşılaştırma yapmak için kullanılır.
- İki bağımsız grup için nümerik verilerin ortalamalarını karşılaştırmak için ampert testi (student test) kullanılır.
- 11:10Bağımlı Ölçümler ve İstatistiksel Testler
- Bağımlı ölçümler, aynı kişilerde iki ölçüm yapıldığında oluşur; örneğin tansiyon ölçümünde ilaç öncesi ve sonrası ölçümler bağımlı olabilir.
- Bağımlı gruplarda ölçüm yapıldığında (egzersizden önce, sabah, akşam, yemekten önce/sonra, ilac vermeden/verdikten sonra) T testi veya Wilcox testi kullanılabilir.
- Parametrik testler (tek yönlü ANOVA, Kruskal-Wallis) ve kategorik değişkenler için uygun testler (iki veya daha fazla kategori) vardır.
- 12:42Hipotez Testi Seçimi
- Hipotez testini doğru seçebilmek için önce araştırma sorusunun çıktı kısmına (PICO) bakılmalıdır.
- Araştırmada neyle ilgilenildiği ve neyin araştırıldığı belirlenmelidir.
- Birinci derste alfa değeri belirlenir ve sonraki kısımda araştırma tasarımı baştan sona nasıl yapılacağı gösterilecektir.