• Buradasın

    İstatistiksel Testler ve Araştırma Yöntemleri Eğitim Videosu

    youtube.com/watch?v=JlSZr_L4--c

    Yapay zekadan makale özeti

    • Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan istatistiksel testler ve araştırma yöntemleri hakkında kapsamlı bir eğitim dersidir. Eğitmen, öğrencilere hitap ederek konuları açıklamakta ve interaktif bir şekilde ilerlemektedir.
    • Video, parametrik ve parametrik olmayan testlerin seçim kriterlerini, örneklem boyutu, normal dağılım durumu ve değişken türlerine göre hangi testin kullanılması gerektiğini detaylı şekilde ele almaktadır. Tek örneklem t testi, bağımsız ve bağımlı örneklem t testleri, ANOVA, MANOVA, regresyon analizi, korelasyon analizi, Chi-kare testi ve McNemar testi gibi çeşitli istatistiksel testlerin kullanım alanları örneklerle açıklanmaktadır.
    • Eğitmen, ÖSYM ve KPSS sınavlarında karşılaşılabilecek soru tiplerini ve çözüm püf noktalarını da paylaşmaktadır. Ayrıca, okul psikolojik danışmanı Hilal Hanım'ın motivasyon araştırması, üniversite öğrencilerinin akademik başarıları ve öğretmenlerin iyimserlik düzeyleri gibi farklı araştırma senaryoları üzerinden hangi testin hangi durumda tercih edilmesi gerektiği gösterilmektedir.
    00:30Parametrik ve Non-Parametrik Testlerin Seçimi
    • Parametrik test seçimi için ilk şart verinin normal dağılım göstermesi ve örneklem sayısının en az 30 olmasıdır.
    • Soru hiçbir şey ifade etmemişse ve örneklem sayısı belirtilmemişse, varsayılan olarak parametrik test alınır.
    • ÖSYM sorularında parametrik mi değil mi sorusu açıkça belirtilir, örneklem sayısı veya normal dağılım durumu verilir.
    02:34Sürekli ve Süreksiz Değişkenler
    • Sürekli değişken, sayılarla ifade edilebilen miktardır (yaş, akademik başarı, empati düzeyi gibi).
    • Süreksiz değişken (kategorik değişken) ise kadın-erkek, eğitim düzeyi gibi kategorilere ayrılan değişkenlerdir.
    • Gerçek süreksiz değişken, örneğin cinsiyet gibi zaten var olan kategorilerdir; yaş gibi sürekli değişkenleri gruplara ayırmak gerçek olmayan süreksiz değişken oluşturur.
    04:42Bağımlı ve Bağımsız Değişkenler
    • Bağımlı değişken sonuç değişkenidir, bağımsız değişken ise etki eden değişkendir.
    • Soruda "neyin etkisi" sorulduğunda, etkisi sorulan değişken bağımlı değişkendir, etkileyen değişken ise bağımsız değişkendir.
    • Hipotez soruları genellikle etki, yordama, ilişki veya grup farklılığı şeklinde sorulur.
    06:59Test Seçimi ve Ki-Kare Testi
    • Ki-kare testi en basit testlerden biridir ve sadece iki tane kategorik değişken içerir.
    • Tek örneklem t testi, bir grubu kriter değerine göre karşılaştırmak istediğimizde kullanılır.
    • İki grup karşılaştırılacaksa ve kriter değer yoksa, tek örneklem t testi yerine farklı bir test kullanılır.
    11:20Bağımlı Örneklem T Testi
    • Bağımlı örneklem t testi, verinin aynı kişilerden en az iki defa toplanması durumunda kullanılır (ön test-son test, program öncesi-program sonrası).
    • Bağımlı örneklem t testi, özellikle deneysel çalışmalarda ve grup sayısı iki olan durumlarda tercih edilir.
    • Parametrik olmayan karşılığı olan bağımlı örneklem testi, aynı kişilerden veri toplanması durumunda kullanılır.
    13:40Bağımsız Örneklem T Testi
    • Bağımsız örneklem t testi, iki grup arasında grup farklılığı araştırılacak ve veri bir defa toplanacak durumlarda kullanılır.
    • Bağımsız t testi de minimum ve maksimum iki grup arasında karşılaştırma yapılır.
    • Grup farklılıkları t testi veya ANOVA ile ölçülebilir; grup sayısı iki ise t testi, iki den fazla ise ANOVA kullanılır.
    16:31McNemar Testi ve Ki-Kare Testi
    • McNemar testi, aynı kişilerden veri toplanan ve iki kategorik değişken arasında ilişki araştırılan durumlarda kullanılır.
    • Ki-kare testi, iki kategorik değişken arasında ilişki araştırılacak ve veri bir defa toplanacak durumlarda kullanılır.
    • Hipotez testi, sadece ki-kare testi için değil, bağımsız t testi, ANOVA ve regresyon gibi diğer testler için de geçerlidir.
    20:57İstatistiksel Testlerin Kullanım Kriterleri
    • Tek örneklem t testi, bir grup kritere göre kıyaslandığında, veriler normal dağılmış ve örneklem sayısı 30'dan fazla olduğunda kullanılır.
    • Veriler normal dağılmamışsa, tek örneklem için işaret testi (non-parametrik karşılık) kullanılır.
    • Bağımsız örneklem t testi, iki grup arasında bir sürekli değişken açısından farklılık olup olmadığını ölçmek için kullanılır.
    22:13Parametrik ve Non-Parametrik Testler
    • Veriler normal dağılmamışsa, bağımsız örneklem t testinin yerine Mann-Whitney U testi (non-parametrik karşılık) kullanılır.
    • Soru bankalarında test seçimi için yeterli bilgi verilmediğinde, soru hatalı kabul edilmelidir.
    • Bağımlı örneklem t testi, aynı kişiden veri toplanarak ön test ve son test karşılaştırması yapmak için kullanılır.
    23:35Bağımlı Örneklem Testleri
    • Bağımlı örneklem t testi, veriler normal dağılmış ve örneklem sayısı 30'dan fazla olduğunda kullanılır.
    • Veriler normal dağılmamış veya örneklem sayısı 30'dan az olduğunda, bağımlı örneklem için Wilcoxon testi (non-parametrik karşılık) kullanılır.
    • Grup sayısı 3 veya daha fazla olduğunda ve bir sürekli değişken açısından farklılık olup olmadığı ölçüldüğünde, tek yönlü varyans analizi (ANOVA) kullanılır.
    25:52Korelasyon ve Kategori Testleri
    • Pearson korelasyonu (Pearson momentler çarpımı korelasyonu), iki sürekli değişken arasındaki ilişkiyi ölçmek için kullanılır.
    • Veriler normal dağılmamış veya örneklem sayısı 30'dan az olduğunda, Pearson korelasyonunun yerine Spearman korelasyonu kullanılır.
    • Ki-kare testi, iki kategorik değişken arasındaki ilişkiyi ölçmek için kullanılır.
    27:55Medyan Testi ve Zor Soru Tipi
    • Medyan testi, kategorik değişkenler arasında fark olup olmadığını ölçmek için kullanılır.
    • Tek örneklem testi, bir kriter verildiğinde ve verilerin bu kritere göre farklılık gösterip göstermediği sorgulanması durumunda kullanılır.
    • ÖSYM sınavlarında kategorik değişken olup olmadığı soru içerisinde belli edilir.
    31:54Varyans Analizi Türleri
    • Tek yönlü varyans analizinde bir tane kategorik bağımsız değişken vardır.
    • İki yönlü varyans analizinde iki kategorik bağımsız değişken vardır.
    • Üç yönlü varyans analizinde üç kategorik bağımsız değişken vardır.
    • Bağımsız değişken sayısı arttıkça (örneğin dört yönlü) varyans analizi türü de değişir.
    34:28MANOVA Kavramı
    • MANOVA, birden fazla bağımlı değişken içeren varyans analizidir.
    • Eğer bağımsız değişken bir tane ve kategorik ise, ancak bağımlı değişken sayısı birden fazla ise MANOVA kullanılır.
    • MANOVA ile ANOVA arasındaki fark, ANOVA'da bağımsız değişken sayısına göre sınıflandırılırken, MANOVA'da bağımlı değişken sayısına göre sınıflandırılır.
    36:18Regresyon Analizi
    • Regresyon analizinde "yordama" kavramı önemlidir.
    • Tekli regresyon, bir bağımsız değişken ile bağımlı değişken arasındaki ilişkiyi incelemek için kullanılır.
    • Çoklu regresyon, birden fazla bağımsız değişken ile bağımlı değişken arasındaki ilişkiyi incelemek için kullanılır.
    38:21Post-Hoc Testleri
    • Post-hoc testleri, ANOVA sonucunda anlamlı fark bulunması durumunda hangi gruplar arasında fark olduğunu belirlemek için kullanılır.
    • ANOVA sonucunda anlamlı fark bulunursa, post-hoc testleri de anlamlı sonuçlar vermelidir.
    • Post-hoc testlerinde Scheffe, Tukey gibi testler kullanılır.
    40:50Örnek Sorular
    • İki grup arasındaki farkı incelemek için iki bağımsız örneklem t testi kullanılır.
    • Eğitim programları genellikle deneysel çalışmalardır ve bağımlı değişken olarak değerlendirilir.
    42:55İstatistiksel Araştırma Yöntemleri
    • Deneysel araştırma türü, iki grup arasında (kontrol ve uygulama grubu) karşılaştırma yaparken kullanılır.
    • ANOVA (Anlamlı Farklılık Analizi), ikiden fazla grup arasında sürekli değişkenin farklılığını incelemek için kullanılır.
    • Bağımsız t-testi, iki farklı grup arasında sürekli değişkenin farklılığını incelemek için kullanılır.
    45:13İstatistiksel Testlerin Kullanımı
    • ANOVA sonrası gruplar arasındaki farklılığın hangi gruplara kaynaklandığını belirlemek için Scheffe, Tukey veya Bonferroni gibi post-hoc testleri kullanılır.
    • Ham puanlar ile Z puanları arasındaki korelasyon katsayısı 1'dir çünkü Z puanları ham puanlardan elde edilir ve aynı şeyi ölçer.
    • Kategorik değişkenler arasındaki ilişkiyi incelemek için Ki-kare testi kullanılır.
    50:45Parametrik ve Non-parametrik Testler
    • Bağımlı örneklem t-testi, aynı grup üzerinde ön-test ve son-test yapıldığında kullanılır.
    • Wilcoxon testi, bağımlı örneklem t-testinin parametrik olmayan karşılığıdır ve küçük örneklemlerde (30'dan az) kullanılır.
    • Çoklu regresyon, birden fazla açıklayıcı değişkenin bağımlı değişken üzerindeki etkisini incelemek için kullanılır.
    55:21Değişken Türleri
    • Ki-kare testi, iki kategorik değişken arasındaki ilişkiyi incelemek için kullanılır.
    • Başarı, akademik ortalamayla ölçüldüğü için sürekli bir değişkendir.
    • Cinsiyet, sınıf düzeyi, okul türü ve eğitim düzeyi kategorik değişkenlerdir.
    56:20İstatistiksel Testler ve Uygulamalar
    • Okul psikolojik danışmanı Hilal Hanım, ortaokul öğrencilerinin ders çalışmaya yönelik motivasyon düzeylerinin sınıf düzeylerine göre farklılaştığını belirlemek için ANOVA (tek yönlü varyans analizi) yapmış ve istatistiksel olarak anlamlı sonuç bulmuştur.
    • ANOVA anlamlı çıktığında, farklılığın hangi gruplardan kaynaklandığını belirlemek için Scheffe, Tukey veya Bonferroni gibi post-hoc testleri kullanılabilir.
    • Verilerin normal dağılım göstermediği durumlarda, parametrik testler (ANOVA) yerine parametrik olmayan testler (Mann-Whitney, Kruskal-Wallis, Wilcoxon, Ki-kare) kullanılmalıdır.
    58:16Değişken Türleri ve İlişkiler
    • Üniversite öğrencinin algılanan akademik başarı düzeyi, benlik saygısı, sınıf düzeyi ve ders çalışma alışkanlıkları gibi faktörlerin yordadığı bir bağımlı değişkendir.
    • İki sürekli değişken arasındaki ilişkiyi incelemek için Pearson korelasyonu kullanılabilir, ancak verilerin normal dağılıp dağılmadığını belirtmezse Spearman korelasyonu da kullanılabilir.
    • Test tekrar test güvenilirliği, aynı testin belirli bir aralıkta (örneğin üç hafta) tekrar uygulanması ve sonuçların karşılaştırılmasıyla ölçülen bir yöntemdir.
    59:51İstatistiksel Yöntemlerin Kullanımı
    • ANOVA anlamlı çıktığında, farklılığın hangi gruplardan kaynaklandığını belirlemek için Tukey testi kullanılabilir.
    • Medeni duruma göre ev tercihlerinin değiştiğini incelemek için (bekar-bahçeli ev, evli-stüdyo ev) kategorik değişkenler arasında ilişkiyi belirlemek için Ki-kare testi kullanılmalıdır.
    • Birden fazla bağımsız değişkenin (cinsiyet, gelir düzeyi, depresyon düzeyi) bağımlı değişken (yaşam doyumu) üzerindeki etkisini incelemek için çoklu regresyon analizi kullanılmalıdır.

    Yanıtı değerlendir

  • Yazeka sinir ağı makaleleri veya videoları özetliyor