İstatistik Terimleri Sözlüğü (G)

istattistik terimleri sozlugu
Gamma
Etki büyüklüğü için kullanılan bir semboldür.
Gamma Dağılımı (Gamma Distribution)
0′a eşit ya da daha büyük olan sürekli random değişkenler için kullanılan bir dağılımdır. Bu dağılım çoğu kez sağa çarpık olan verileri biçimlendirmek üzere kullanılır.
Gamma Katsayısı, ? (Gamma Coefficient)
İki sıralama ölçümü arasındaki ilişkinin bulunmasında kullanılan parametrik olmayan bir istatistiktir. -1 ve +1 arasında değer alır. Spearman rho ile gamma testinin farkı, Spearman’ın sıra çiftleri arasındaki farkları değerlendirirken, gamma sıra çiftlerinin dü­zeni ile ilgilenmesidir.
Gauss Dağılımı (Gaussian distribution)
Normal dağılım için kullanılan bir alternatif isimdir.
Geçerlilik (Validity)
Bir değişkenin ölçülmesi isteneni ölçme derecesidir.
Genel Doğrusal Model (General Linear Model)
Varyans analizi ve çoklu regresyonun temelini teşkil eden model.
Geometrik Dağılım (Geometric Distribution)
Süreksiz random değişkenler için bir modeldir. Bir geometrik random değişken ilk başarısızlığı elde etmek için gereken deneme sayısıdır, örneğin madeni bir parayı attığımızda ilk “yazı” gelene kadar yapılan deneme sayısıdır. Denemeler şu gereklilikleri karşılamalıdır: toplam deneme sayısı sınırsızdır, her denemenin başarı ve başarısızlık gibi iki çıktısı vardır, bütün deneme çıktıları bağımsızdır ve bütün denemeler aynı başarı olasılığına sahiptir. Bu dağılımda ortalama = 1/(1-p) ve varyans= p/{(1-p)2}’dir. Geometrik dağılım binom dağılımla ilişkilidir, her ikisinde de bağımsız denemeler söz ko­nusudur. Geometrik random değişken ilk başarısızlığa kadar olan deneme sayısı iken, binom değişken n denemedeki başarı sayısıdır.
Geometrik Ortalama (Geometric Mean)
N sayıdaki X1,X2,..XN ölçümler setinin geometrik ortalaması, dizideki ölçümlerin çarpımının N. köküdür.Geometrik ortalama, ölçümler arasındaki değişme oranını, gelişme ve büyüme hızı ile indeks hesaplamada kullanılır. Geometrik ortalama çoğu kez sağa çarpık dağılımlarda bir merkezi eğilim ölçüsü olarak kullanılır.
Gerçek Regresyon (True Regression)
Bağımsız değişkendeki gözlemlerde hiçbir hata olma­dığında, bir değişkenin diğeri üzerinde elde edilen regresyonunu göstermek üzere kullanılan bir ifadedir.
Gerçek Sınır Değerleri (True Class Limits / Class Boundaries)
Bir sürekli değişkenin bir değerinin gerçek sınır değeri, o sayının yarım birim altı ya da üstüne eşittir. Örneğin, 34 sayısının gerçek sınır değerleri, 33.5 ve 34.5′dir. 60-62 sınıf aralığının alt gerçek sınır değeri, 59.5 ve üst gerçek sınır değeri ise 62.5 ‘dir.
Geriye Doğru Regresyon (Backward Regression)
Aşamalı regresyon analizinde, tüm yordayıcı değişkenler birlikte ele alınır ve daha sonra her aşamada bağımlı değiş­kendeki varyansı açıklamada en az katkısı olan (R2 deki en az azalmaya neden olan) değişken kaldırılarak devam edilir. R2 deki manidar bir azalma elde edildiğinde yordayıcıların kaldırılmasına son verilir.
Grup-içi Kareler Toplamı , SS grup içi (Within-group Sum of Squares, SSW )
Her grup içindeki kareler toplamının toplamıdır.
Grup-içi Varyans / Ortalama Kare, MSgrup içi (Within-group Variance / Mean Squares, MSW)
Aynı işlem grubundaki denekler arasındaki değişkenliktir. Varyans analizinde, grup içi kareler toplamının, serbestlik derecesi, N-k’ya bölünmesi ile elde edilen değerdir (SSgrUpiçi/N-k). Hata varyansı olarak da bilinir.
Gruplandırılmamış Frekans Dağılımı (Ungrouped Frequency Distribution)
Bir değişkenin değerlerinin büyüklüğüne göre sıralandığı zaman her puanın frekansını (kaç defa tekrarlandığı) gösteren bir frekans dağılımıdır.
Gruplandırılmış Frekans Dağılımı (Grouped Frequency Distribution)
Değişken değerlerinin sınıf aralığı biçiminde gruplandırıldığında elde edilen frekans dağılımıdır.
Gruplanmış Veriler (Grouped Data)
Toplanan verilerin çok ve ranjının geniş olması durumunda tercih edilen bir durumdur. Bunun için aralık katsayısı ya da genişliği belirlenerek ardışık ölçümler bir araya getirilir.
Gruplar-arası Değişken / Faktör (Between-subjects Variable / Factor)
Gruplar arası değişken, değişkenin farklı düzeyleri için kullanılan farklı denek gruplarında ki ba­ğımsız değişkenler ya da faktörlerdir. Kelime bilgisini öğretmek üzere dört farklı öğretim yönteminin karşılaştırıldığı bir deneyde, dört öğretim yönteminin her biri için farklı denek grupları kullanılıyorsa, o zaman öğretim yöntemi gruplar arası değişkendir. Eğer bir deneysel desendeki her değişken gruplar arası bir değişken ise, o zaman bu desen gruplar arası desendir.
Gruplar-arası Desen (Between-subjects Design)
Farklı deneklerin, farklı işlem dü­zeylerinde yer aldığı desenlerdir.
Gruplar-arası Kareler Toplamı , SS gruplar arası (Between-groups Sum of Squares, SSbet)
Her bir grup arasındaki kareler toplamının toplamıdır.
Gruplar-arası Varyans / Ortalama Kare, MSgruplar arası (Between-groups Variance / Mean Squares, MSbet)
Grup ortalamaları arasındaki değişkenliktir. Varyans analizinde, gruplar arası kareler toplamının serbestlik derecesine (k -1) bölünmesi ile bulunan değere denir (SSgruplar oras,/k -1).
Gruplar-içi Değişken / Faktör (Within-subjects Variable / Factor)
Eğer aynı de­nekler, faktörün ya da değişkenin her bir düzeyinde yer alıyorsa, o zaman o faktör gruplar içi faktördür. Örneğin, ilaç dozu ile ilgili bir deneyde, her denek 50mg, 1OO mg ve 150 mg’lık dozlar olmak üzere üç defa test edilir. Bu deneyde ilaç dozu gruplar içi faktördür. Tekrarlı ölçümler değişkeni olarak da isimlendirilebilir.
Gruplar-içi Desen (VVithin-subjects Design)
Bir veya daha fazla bağımsız değişkenin bu­lunduğu desendir. Bu desende her denek tekrarlı ölçmeler aldığından, tekrarlı ölçüm­ler deseni de denir.
Göreli / Bağıl / Nisbi Frekans (Relative Frequency)
Bir puanın göreli frekansı, o puanın toplam içindeki oranını verir. O puana ait frekansın toplam frekansa bölünmesi (f/tf) ile hesaplanır. Tüm veri seti ile ilişkilendirilebilen, yorumlamayı kolaylaştıran bir ölçüdür.
Gövde ve Yaprak Grafiği (Stem and Leaf Plot)
Aralıklı ölçek düzeyinde ölçülen bir veri setini özetlemenin bir yoludur. Uygun ve kolayca çizilebilen bir şekilde, verilerin dağılımının ana özelliklerini göstermek amacıyla açımlayıcı veri analizlerinde sıkça kullanılır. Bu grafik histograma benzer ve göreli olarak küçük veri setleri için (<100) daha bilgi verici bir gösterme biçimi olup verilerin bir resmi olduğu kadar aynı zamanda bir tablo gibidir. Sayılar büyüklüklerine göre sıralanarak, sayıların ilk basamaklarındaki sayı ya da sayılar gövde, daha sonrakiler ise yaprak olarak isimlendirilir ve düzenlenir.
Gözlenen Frekans (Observed Frequency)
Ki-kare analizlerinde kullanılan kontingensi tablolarında, beklenen frekanslardan farklı olarak, gözlenen frekanslar bir değişkenin her bir kategorisine düşen deneklerin frekansını verir.
Güç (Power)
Yanlış olan bir sıfır (null) hipotezini ret edebilme olasılığıdır. Bakınız testin gücü.
Güven Aralığı (Confidence Interval)
Fonksiyon­ları tanımlanan örnekleme dağılımlarından yararlanarak evrenin bilinmeyen bir parametresini belirli bir güvenirlik derecesi ile (genellikle 0.95 ve 0.99) içinde bulunduğu aralık, güven aralığı olarak tanımlanır.
Güven Düzeyi (Confidence Level)
Güven düze­yi, güven aralığı ile ilişkili bir olasılık değeridir. Genellikle bir yüzde olarak açıklanır. 1-? ‘ya eşittir, l-? =(1-0.05)=0.95 olduğunda, güven düzeyi için %95 denilebilir.
Güven Sınırları (Confidence Limits)
Bir güven aralığının ranjını belirleyen değerleri yani aralığın alt ve üst sınırları (iki uç değeri), güven sınırları olarak tanımlanır. Bir %95 güven aralığının alt ve üst sınırları %95 güven sınırlarıdır.
Güvenirlik (Reliability)
Bir ölçme aracının ölçme sonuçlarındaki kararlılık derecesidir. Aynı ölçme aracının aynı kişilere iki defa uygulanması durumunda, bu iki ölçme sonuçlarının tutarlılığı güvenirliği gösterir. Güvenirlik ayrıca, kapsamı bir örnek olan bir ölçme aracındaki maddelerin birbirleri ile tutarlı olup olmadığına bakılarak da bulunabilir.

Kaynak

İlk yorum yapan olun

Bir yanıt bırakın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.


*


İşlemi yapın *