İstatistik Terimleri Sözlüğü (A)

istattistik terimleri sozlugu

A katsayısı / Sabit (Intercept)
Bir regresyon doğrusu eşitliğindeki (Y=a+bX) sabit terim, a katsayısıdır. Regresyon doğrusunun Y eksenini kestiği noktanın ordinatıdır. X (bağımsız değişken) sıfır olduğunda, bağımlı değişken Y’ nin alacağı değere eşittir.

Absis (Abscissa)
Bir grafiğin yatay eksenidir. X ekseni olarak bilinir.

Açıklanabilen Değişkenlik (Explained Variation)
Dağılımın ortalaması hakkında tahmin edilen puanların değişkenliğidir. Bu açıklanan varyansa veya regresyon kareler toplamına (regSS) karşı gelir.

Açıklanamayan Değişkenlik (Unexplained Variation)
Regresyon doğrusu (veya tahmin edilen puanlar) etrafındaki puanların değişkenliğidir. Bu değişkenlik (Y-Y’)2 formülü ile açıklanır ve bu açıklanamayan değişkenliğe ya da artık kareler toplamına karşılık gelir. İki değişken arasında mükemmel bir ilişki varsa, hiç açıklanamayan varyans olmayacak ve bu durumda bütün puanlar regresyon doğrusu üzerinde olacaktır. İlişki zayıfladıkça puanların doğruya göre sapmaları artacak ve açıklanamayan varyans söz konusu olacaktır.

Açıklayıcı Değişken (Predicto / Cause / Explanatory Variable)
Bir ilişkideki bilinen puanların diğer değişkendeki bilinmeyen puanları kestirmede kullanıldığı değişkene denir.

Açımlayıcı Veri Analizi (Exploratory Data Analysis)
Verilerin nasıl dağıldığı ile ilgili bir varsayım gerektirmeyen, istatistiksel sonuç çıkarım ihtiva etmeyen, verileri göstermek, açıklamak ve özetlemek üzere kullanılan yöntemlerdir. Bu teknikler gövde-yaprak ve kutu (box and whisker) diyagramlarını içerir. Bu teknikler J. Tukey tarafından geliştirilmiştir.

Ağırlıklandırılmamış Ortalama (Unv/eighted Mean)
Eşit ağırlıklı ortalama olarak bilinir. Bazı gözlemlere daha büyük ağırlık verilmeden hesaplanan ortalamadır.

Ağırlıklı Ortalama (Weighted Mean)
Birden fazla veri kümesinin bulunduğu bir durumda, bunların farklı katsayılarla (a, ,a2 ,…an) ağırlıklandırılması gerekebilir. Ölçmelerin farklı katsayılarla çarpılmasından sonra hesaplanan ortalamaya, ağırlıklı ortalama denir. Örneğin, bir öğrencinin bir derse ait ara sınav ve final puanlarının ağırlıkları farklı ise, o öğrencinin aldığı puanların ağırlıklı ortalaması o sınav puanlarının ağırlıkları ile çarpıldıktan sonra bulunmalıdır.

Ağırlıklı Veriler (Weighted Variables)
Bazı çalışmalarda birden fazla veri kümesi bulunduğunda, bazı istatistiklerin hesaplanmasında her bir veri kümesinin farklı katsayılar ile ağırlıklandırılması gerekebilir. Örneğin, bir dersin gerektirdiği faaliyetlerin (ara sınav, sunum, ödev, final gibi) ağırlıkları farklı olabilmektedir. Finalin ağırlığı, ara sınavdan daha yüksek olabilir.

Aldatıcı İlişki (Spurious Relationship)
Bir kontrol ya da test değişkeninin girmesi ile bağımsız ve bağımlı değişken arasındaki ilişkinin kaybolması ya da manidar bir biçimde zayıflaması demektir. Değişkenler aldatıcı bir şekilde ilişkilidir, çünkü ilişkileri test değişkeninin değişkenler üzerindeki nedensel etkisiyle oluşmuştur.

Alfa Hatası (Alpha Error)
1. tip hata olarak bilinir. Bu H0 null hipotezine göre, bir istatistiksel testin hata üretme olasılığıdır. Doğru olan bir null hipotezinin reddedilmesi olasılığıdır. Bir örnekleme dağılımının ret bölgesinin büyüklüğünü gösterir. 1. tip hata yapma olasılığına alpha (?) denir. Bu olasılık manidarlık düzeyidir. Örneğin, yeni bir ilacın klinik denemelerinde, null hipotez “yeni geliştirilen ilaç ile eski ilaç arasında ortalamada fark yoktur” test edilmeye çalışılsın. Eğer iki ilaç arasında gerçekte bir fark olmadığı halde, iki ilacın farklı etkileri var sonucuna ulaşılırsa, 1. tip hata yapılmış olur. Doğru olan bir null hipotezinin kabul edilmesi ise doğru bir karar olup, 1-? (güven aralığı) ile gösterilir.

Algoritma (Algorithm)
Son yıllarda anlamı değişen bir kelime olmuştur. Eskiden hemen hemen “formüle” eşdeğer alınırdı. Son yıllarda ise özellikle hesaplamalarda, belli bir miktarın gerçek değerine dönüştürülmesine tekrarlayın bir süreç ile olanak veren kesin (açık) bir ilişki anlamına gelmektedir.

Alt Örneklem (Subsample)
Bir örneklemin örneklemi anlamındadır. Orijinal örneklemi seçerken kullanılan aynı yöntem ile seçilebilir ancak çok da gerekli değildir.

Alt Örnekleme (Subsampling)
İlk aşamada seçilen Örneklem birimlerinden ikinci aşamada tekrar Örneklem alınması işlemidir.

Amaçlı Örneklem (Purposive Sample)
Bireysel birimlerin amaçlı yöntemlerle seçildiği bir örneklemdir. Yanlılığa açık olmasından dolayı seyrek olarak kullanılmaktadır.

Ampirik Bilgi (Empirical Knowledge)

Gözlemler sonucu elde edilen bilgiler.

Anket Formu (Ouestionnaire)
Belli bir amaca yönelik olarak hazırlanmış “soru listesidir”. Az ya da çok sorunun bulunduğu anketler genellikle büyük gruplara uygulanır. Alınan sonuçlar üzerinde istatistik değerlendirmeler yapılır.

Anlamlılık / Manidarlık (Significance)
Eğer hipotez testinde kullanılan istatistik değeri kabul sınırları dışında yer alırsa, yani etkinin olmadığı null hipotezinin ret edilmesinin bir sonucu olarak bu etkinin manidar (anlamlı) olduğu söylenir.

Anlamlılık / Manidarlık Düzeyi (Significance Level)
Hipotez test etmede, yokluk (null) hipotezini reddetmek için kullanılan bir kriterdir. H0 null hipotezinin doğru olduğu halde reddedilme olasılığına anlamlılık ya da manidarlık düzeyi denir. Anlamlılık düzeyi, hipotetik değerle örneklemden elde edilen değer arasındaki farkın şansla açıklanamayacak kadar büyük olduğu anlamındadır. 1. tür hata yapma olasılığını verir, ? sembolü ile gösterilir. Bu olasılığın küçük olması istenir. Genelde olasılık değerleri 0.05, 0.01 ve 0.001 olarak alınır. Hesaplanan test istatistiğinin (t değeri gibi) ortaya çıkma olasılığı, manidarlık düzeyine eşit ya da daha küçük ise, o zaman null hipotez reddedilir ve istatistiksel olarak sonucun manidar olduğu söylenir.

Anlamlılık / Manidarlık Testi (Significance Test)
Anlamlılık testi bir istatistiğin gözlenen değerinin, null hipotezle ortaya atılan bir evrene ait parametre değerinden yeterince farklı olup olmadığının tayin edilmesinde kullanılan bir testtir. Null hipotezin belli olasılıklara göre reddedilip edilemeyeceğine karar vermede kullanılır.

Ara Değişken (Intervening Variable)
Diğer iki değişkeni sebep olarak bağlayan, araya giren değişkendir. Örneğin, marijuana kullanmak düşük motivasyona ve düşük motivasyon ise düşük başarıya sebep olur. Burada, motivasyon ara değişkendir. Marijuana kullanmak ile düşük başarı arasındaki ilişki dolaylıdır.

Aralık Ölçeği (Interval Scale)
Bağıl bir başlangıç (sıfır) noktası olan, iki ardışık ölçme birimi arasındaki uzaklığın aynı olduğu bir ölçektir. Bu ölçek üzerindeki bir birim, ölçülen özellik üzerinde aynı miktarı gösterir. Örneğin, aralık ölçeği olan termometre üzerindeki eşit farklar, sıcaklıktaki eşit farkları gösterir. Farklar miktar olarak bir anlam ifade eder. Başka bir örnek ise, 1981 ve 1982 yılları arasındaki fark ile 1983 ve 1984 arasındaki farkın (365 gün) aynı olmasıdır. Standart bir teste ait puanlar aralık ölçeğindedir. Bu ölçeğe ait puanlar toplanabilir ve çıkarılabilir ancak oransal karşılaştırmalara uygun değildir.

Aralık Tahmini (Interval Estimation)
Evrene ait bir parametreyi (1-?) olasılıkla ihtiva eden bir alt ve üst sınırla belirleme yöntemidir. Evren parametresinin içine düştüğü farz edilen tahmin edilmiş değerler ranjıdır.

Araştırma Deseni tasarımı (Research Design)
Veri toplamak için yapılan plandır. İki değişken arasındaki ilişkiyi görebilmek için bir çalışmanın tasarlanması örnek olarak verilebilir.

Araştırma Hipotezi (Research / Experimental / Alternative Hypothesis)
Null hipotezin (H0) reddedilmesi durumunda kabul edilen hipotezdir. Araştırmacının doğrulanmasını beklediği bir hipotezdir. Evrene ait bir parametrenin sıfır hipotezi altında belirlenen bir değerden farklı olduğunu açıklayan bir cümledir. Karşıt ya da alternatif hipotez olarak da isimlendirilebilir. Ha ya da H1 sembolü ile gösterilir. Değişkenler arasında bir ilişkinin olduğunu ya da iki istatistik arasında bir farkın olduğunu gösterir. Örneğin, “kızların ve erkeklerin bilgisayara yönelik tutumları arasında bir fark vardır” cümlesi bir araştırma hipotezidir. Bu iki yönlü bir test olup, h1: µ1-µ2= sembolü ile tanımlanır, µ1 kızların, µ2 ise erkeklerin bilgisayara yönelik tutum ortalamalarını gösterir. Tek yönlü bir test olduğunda ise, H1: µ1< µ2 ya da sembolleri ile ifade edilir.

Artık / Kalan / Hata (Residual)
Bir regresyon modelinin uygulanmasından sonra, açıklanmayan (veya artık/hata) değişkenliği gösterir. Bağımlı değişken Y’nin gözlenen değeri ile tahmin edilen değeri (Y-Y’) arasındaki sapma puanları olan, yordamada yapılan hatadır.

Artık Kareler Toplamı (Residual Sum of Squares)
Bir regresyon doğrusunun etrafındaki puanların değişkenliğidir. Bu değişkenlik ?(Y-Y)2 ile gösterilen açıklanamayan değişkenliktir. Eğer değişkenler arasındaki ilişki mükemmel ise, o zaman açıklanamayan varyans yoktur.

Artık Varyans (Residual Variance)
Bir regresyon analizi sonucunda, Y değişkenine ait gözlenen ve yordanan değerler arasındaki sapma puanlarının (hata) karelerinin toplamının N’e bölümü ile açıklanan regresyon doğrusu etrafındaki varyansdır.

Asimetrik Dağılım (Asymmetrical Distribution)
Simetrik olmayan, herhangi bir merkezi değerin olmadığı dağılımdır. Sağa ya da sola çarpık dağılımdır.

Asimetrik İlişki Testi (Asymmetrical Test of Association)
Bir bağımsız değişkenin bir bağımlı değişken üzerindeki etkisini inceleyen testlerdir.

Aşamalı / Adım-adım / Adımsal Regresyon (Stepwise Regression)
Aşamalı olarak geliştirilmiş birçoklu regresyon modelidir. Bu modelde, bağımlı değişkenin en önemli yordayıcıları olan bağımsız değişkenler dikkate alınır. Öncelikle, bağımlı değişkenle en yüksek korelasyon veren (en iyi açıklayıcı) bağımsız değişken ile başlanır, daha sonra birinci bağımsız değişkenle birlikte bağımlı değişkendeki varyansa en büyük katkıyı getiren ikinci bağımsız değişkenle analize devam edilir ve böylece analiz sürdürülür. Bağımsız değişkenin hiçbir katkısı olmadığında ise işleme son verilir. Bu yaklaşım ileri doğru yaklaşımdır. Geriye doğru yaklaşımı kullanan aşamalı analiz programları da vardır. Bu yöntemde bütün bağımsız değişkenler aynı anda analize girer ve en az katkıyı geti­ren elenerek analize devam edilir.

Ayırıcı / Diskriminant Analizi (Discriminatory / Discriminant Analysis)
Birimleri ya da bireyleri, en az hata ile ait oldukları gruplara ayırmak, çekilmiş oldukları kitleleri belirlemek üzere yapılan işlemler topluluğudur. Bitkilerin türlerine göre, bireylerin ırklarına göre sınıflandırılması gibi örnekler verilebilir. Bu analizde grup sayısı bilinir ve bireyler bu gruplara göre sınıflandırılır.

Ayırıcı / Diskriminant Fonksiyon (Discriminant Function)
Diskriminant analizi çeşitli bağımlı değişkenleri birlikte yoklar. Bu, çeşitli bağımlı değişkenlerin doğrusal bir bileşkesi yapılarak gerçekleştirilir. Oluşturulan tek bir bileşik değişkene ayırıcı fonksiyon denir.
Ayrı Varyanslılık (Heteroscedasticity)
Varyans homojenliğinin yokluğu anlamına gelir. Diğer bir ifade ile, regresyon doğrusu boyunca, varyansın açıklayıcı (tahminle yen) değişkenin (X) tüm değerleri için farklı olması varsayımı olarak açıklanmaktadır.

Kaynak

İlk yorum yapan olun

Bir yanıt bırakın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.


*


İşlemi yapın *