İstatistik Terimleri Sözlüğü (İ)

istattistik terimleri sozlugu
İç Geçerlik (Internal Validity)
İç geçerlik, varılan bir nedensel ilişkide, sonucun bilinen nedenlerle (deney değişkenleri ile) açıklanabilir olmasıdır. Diğer bir deyişle, bağımlı de­ğişkendeki değişmelerin bağımsız değişken ile açıklanma derecesidir.
İki Değişkenli İstatistik (Bivariate Statistics)
İki değişken arasındaki analize karşı gelir. Örnek olarak iki değişken arasındaki korelasyonun çalışılması (eğitim düzeyi ile gelir seviyesi arasındaki ilişki gibi) verilebilir. Bu istatistikler Pearson momentler çarpımı ko­relasyon katsayısı ve ki kare analizleri olabilir.
İki Modlu Dağılım (Bimodal Distribution)
İki ayrı tepe değere ya da moda sahip olan dağılıma denir.
İki-Yönlü Faktöryel Desen (Two-way Factorial Design)
Bir değişkenin her düzeyinin diğer değişkenin her düzeyi ile eşleştirildiği, iki bağımsız değişken ile gerçekleştirilen bir deneysel desendir.
İki-Yönlü / Yönsüz Hipotez (Two-sided / Nondirectional Hypothesis)
Evrene ait bir parametrenin, H0 altında belirlenen bir de­ğerden sadece farklı olduğunu açıklayan bir alternatif hipotezdir. Örneğin, “kızların ve erkeklerin araştırma dersine yönelik tutum­ları farklıdır” hipotezi bir alternatif hipotez­dir. Burada farkın yönü ile ilgilenilmemektedir.
İki Yönlü Olasılık Değeri (Two-tailed Probabilty Value)
Dağılımın her iki yönünü de dikkate alan olasılık değerleridir.
İki-Yönlü Tablo (Two-Way Table)
Satır ve sütun olarak uygun verilerin bir tabloda düzenlenmesidir. Satırda bir değişkenin alternatiflerine, sütun da ise diğer değişkenin alternatiflerine yer verilir. Örneğin öğrencilerin cinsiyeti (kadın/erkek) ile alanları (fen/sosyal/ matematik) iki yönlü bir tabloda frekansları verilerek gösterilebilir.
İki-Yönlü Test (Two-sided / Tailed Test)
İki yönlü bir test, null hipotezi ret edebileceğimiz değerlerin olasılık dağılımının iki ucunda yer aldığındaki bir istatistiksel hipotez testidir. İki yönlü test, iki yönlü manidarlık testine karşılık gelir. Bir karşıt hipoteze göre, iki evren ortalaması arasında fark vardır deniliyorsa, farkın yönü ile ilgilenilmemektedir. Burada düşünülen sadece farkın kendisidir. Bu tür hipotez testine yönsüz test de denir. Bu durumda olasılık dağılımının iki ucu dikkate alınır. Ret bölgesi, bu testlerde dağılımın uç kısımlarına eşit olarak bölünerek a/2 olarak alınır.
İki-Yönlü Varyans Analizi (Two-way Analysis of Variance, ANOVA)
Gruplar arası iki faktörün bağımlı değişken üzerindeki ayrı ayrı olan temel etkilerini ve ortak etkilerini birlikte test etmeye olanak tanıyan bir parametrik testtir. Bir değişkenin farklı seviyelerinin etkisi, ikinci bir değişkenin seviye­leri dikkate alınarak incelenebilir. Örneğin, üç ayrı öğretim yönteminin matematik başarısı üzerindeki etkisi, kız ve erkekler bazında incelenebilir. Böylece öğretim yönteminin ve cinsiyetin başarı üzerindeki temel etkileri in­celenirken, aynı zamanda bu iki değişkenin etkileşimi (ortak etkisi) de görülebilir. Bu analiz tekniğinin varsayımları aynı tek yönlü ANOVA daki gibidir.
İkilem (Dichotomous Variable)
Sadece iki ka­tegoriye sahip olan ya da iki değer alabilen süreksiz bir değişkendir. Örnek olarak cinsi­yet (kadın/erkek) verilebilir.
İkinci Dereceden Kısmi Korelasyon (Second-Order Partial Correlation)
İki tane araya giren (mediating) A ve B değişkeninin kont­rol edilmesi ile X ve Y değişkenleri arasında hesaplanan kısmi korelasyona (rxY.AB) denir.
İleri Doğru Regresyon (Fonvard Regression)
Çoklu regresyon analizinde kullanılan aşamalı bir yaklaşımdır. Analizin ilk aşamasın­da, bağımlı değişkendeki varyansa en büyük katkısı olan değişken eşitliğe alınır. Daha sonra varyansa birinci değişkenle birlikte en büyük katkıyı sağlayan ikinci yordayıcı de­ğişken alınır. Her aşamada R2‘de en büyük artışı sağlayan yordayıcı alınır. R2‘de mani­dar bir artış sağlanamadığında işlem bitirilir.
İlişki (Relationship)
Bir değişkendeki değişimin diğer değişkendeki tutarlı bir değişimle olması sonucunda ortaya çıkan iki değişken arasındaki korelasyon.
İlişkili / Tekrarlı Ölçümler (Related / Repeated Measures)
Bir deneysel desende, aynı deneklerin birden fazla işlem durumunda gözleniyor olmasıdır.
İlişkili / Tekrarlı Ölçümler Desenleri (Repeated-Measures Designs)
Deneklerin, en az bir bağımsız değişkenin tüm düzeylerini aldığı bir deneysel desendir.
İlişkili Örneklemler (Matched / Repeated / Related Samples)
Aynı deneklerin birden fazla işlemde gözlendiği bir deneysel desende, bu denekler ilişkili örneklem olarak tanımlanır.
İlişkili / Bağımlı Örneklettiler t-testi (Paired / Related / Repeated / Matched Samples t-test)
İlişkili örneklemler için t-testi, iki farklı durumda yapılan aynı ölçümlere ait ortalamalar arasındaki farkın manidar olup olmadığını anlamak üzere kullanılan bir parametrik bir yöntemdir. Her iki ölçme bir örneklemdeki her birim üzerinde yapılır, ya­ni aynı deneklerin tekrarlı ölçümleri alınır. Örneğin, öğrencilerin bir program öncesi ve sonrasında elde edilen başarıları arasında manidar bir fark olup olmadığına bu test ile bakılır. Bu test için, null hipotez ortalama değerlerde farkın sıfır olduğudur. H0: d=µ1-µ2=0 olarak gösterilebilir. Burada d farkın ortalama değeridir. Alternatif hipotez H1=d?0; H1:d>0veya H1:d<0 olarak belirlenir. Bu testin kullanılabilmesi için a) bağımlı değişkene ait puanların en az aralıklı ölçek düzeyinde, ölçülmesi ve b) ilişkili iki ölçüm arasındaki fark puanlarının normal dağılıyor olması gerekmektedir. Ayrıca bu test, eşleştirilmiş örneklemler için alınan öl­çümler alındığında da kullanılır.
İlişkinin Gücü (Strength of a Relationship)
Y değişkeninin bir değerinin, X değişkeninin sadece ve sadece tek bir değeri ile devamlı olarak ilişkili olma derecesidir. İki değişken arasındaki birliktelik derecesi olarak da ta­nımlanır.
İlişkisiz / Bağımsız Örneklemler t-testi (Independent Samples t-test)
İlişkisiz örneklemler t-testi, her biri normal dağılım gösteren, iki bağımsız random örneklemden elde edilen ortalamalar arası farkın manidar olup olmadığının test edildiği bir parametrik bir yöntemdir. Bu test, bağımlı değişkene ait ölçümlerin en az aralıklı ölçek düzeyinde ölçülmesini gerektirir. Aynı evrenden alman iki bağımsız örneklem ortalamalarının farklı olup olmadığını test etmek için, null hipotez, H0:µ1=µ2‘dir ve alternatif hipotezler ise H1:µ1?µ2; H1:µ1?µ2 veya H1: µ1?µ2 olarak gösterilir. Örneğin, kız ve erkek öğrencilerin bilgisayara yönelik tutumları arasında mani­dar bir farkın olup olmadığı bu test ile test edilebilir.
İstatistik (Statistics)
Bir örneklemin bir özelliğini açıklayan, örneklem verilerinden elde edilen bir miktardır ya da sayısal değerlerdir. Örneğin örnekleme ait ortalama ve standart sapma bir istatistiktir. Evrene ait parametrelerin kestirilmesinde kullanılır. Aynı evrenden birden fazla örneklem seçilebilir ve bu her örneklemden elde edilen örneklem ortalamaları aynı olmayacaktır. Diğer bir anlamı ise sistematik bir plana göre verilerin toplanması, düzenlenmesi ve analiz edil­mesine yönelik tüm metot ve tekniklerdir. Ayrıca sayısal bilgi olarak ta kullanılmaktadır.
İstatistiklerin Bağımsızlığı (Independence of Statistics)
İstatistiklerin elde edildiği gözlemler bağımsız ise, iki istatistik bağımsızdır. Örneğin, iki evrenin her birinden yansız olarak 10 denek örneklem olarak alındığında ve her örneklemin ortalaması hesaplandığında, iki ortalama birbirinden bağımsız olacaktır.
İstatistiksel Bağımsızlık (Statistical Independence)
Değişkenler arasında tam bir covaryasyon eksikliği, değişkenler arasında ilişki eksikliği anlamına gelir.
İstatistiksel Hipotezler (Statistical Hypotheses)
H0 null hipotezi ve H? alternatif hipotezlerinin ikisine birden istatistiksel hipotez denir. Örneğin, iki değişken arasında ilişkinin olup olmayacağını açıklayan hi­potezlerdir. H0 :r=0 ve H?:n*0 sembolleri ile ifade edilir.
İstatistiksel Kestirme / Sonuç Çıkarma (Sfatistical Inferences)
Örneklemin alındığı evren hakkında sonuç çıkarma (kestirme) için bir örneklemden elde edilen bilginin kullanılmasıdır.
İstatistiksel Manidendik / Anlamlılık (Statistical Significance)
Manidarlık testleri null (sıfır) hipotezin ret edilip edilemeyeceğini görebilmek için yapılır. Eğer null hipotez reddedilirse, örneklemde elde edilen etkinin istatistiksel olarak manidar olduğu söylenir. Araştırmacı, istatistiksel analizlerden önce bir manîdarlık düzeyi seçer. Mani-darlık düzeyi 1. tür hata yapma olasılığını belirler.
İstatistiksel Test (Statistical Test)
Bir istatistiksel ölçümün önceden belirlenen bir değerden sapma olasılığını belirlemek üzere kullanılan t testi, F testi gibi istatistiklere denir.
İşaret Testi (Sign Test)
Eşleştirilmiş ya da ilişkili örneklemler için kullanılan, sıralama ölçeği düzeyinde olan değişkenler için geliştirilmiş parametrik olmayan bir istatistiksel tekniktir. Bu test puan çiftleri arasındaki farkların yönü ile ilgili bilgiyi kullanır. Bu testin tek varsayımı ilgilenilen değişkenin sürekli dağılıma sahip olmasıdır. Test edilen null hipotez, işlem öncesi puanlar (X) ve işlem sonrası puanlar (Y) arasındaki medyan farkının sıfır olduğudur. Wilcoxon işaretli sıralar testine göre daha az güçlü bir testtir.
İşlem (Treatment)
İşlem, araştırmacının deneysel bir araştırmada deneysel birimlere uyguladığı bir şeydir. Bağımsız değişken düzeyleri ya da durumlarıdır. Örneğin, bir öğretmen farklı gruplara farklı öğretim metotlarını uygulayarak daha iyi sonuç almaya çalışabilir veya bir doktor farklı ilaçların baş ağrısı üzerindeki etkilerini incelemek üzere bir çalışma gerçekleştirebilir. İşlemler deneysel birimlere miktar veya büyüklük ile açıklanabilen “düzey” ler ile uygulanır. Bir ilacın A,B ve C türlerinin etkisi inceleniyorsa, işlem üç düzeylidir. Bir araştırmacı, A ve B öğretim yöntem­lerinin basan üzerindeki etkisini görmek istiyorsa, iki grup öğrenci için iki düzeyli bir işlem gerçekleştirmelidir.
İşlem Etkisi (Treatrment Effect)
Bir işlemin ortalaması ile büyük (grand) ortalama arasındaki farka denir.

Kaynak

İlk yorum yapan olun

Bir yanıt bırakın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.


*


İşlemi yapın *