İstatistik Terimleri Sözlüğü (M)

istattistik terimleri sozlugu
Madde Analizi (Item Analysis)
Madde analizi, test geliştirme sürecinin önemli bir kısmını oluşturur ve bu analiz testteki maddelerin istatistiksel nitelikleri yönünden nicel bir analizdir. Bu analiz ile, test maddelerinin güçlük dereceleri ile maddelerin ayırdetme güçlerinin incelenmesi yapılır. Ayrıca maddelere verilen yanıtlara bakılarak seçeneklerin iş­lerliği incelenir. Madde analizi sonuçlarına göre maddeler seçilerek, gerekiyorsa bazı değişiklikler yapılarak güvenilir ve geçerli bir test oluşturmaya çalışılır.
Mahalanobis Uzaklığı (Mahalanobis Distance)
Regresyon analizinde doğrusallık ve normallik varsayımlarının karşılanmasını güçleştiren uç değerlerin olup olmadığını anlamak üzere kullanılan bir değerdir. Çok­lu regresyon modelinde kullanılan bağımsız değişkenler uzayındaki merkezden veya örneklem ortalamasından tek bir veri noktasının uzaklığını ölçen bir istatistiktir.
Maksimum (Maximum)
Bir veri örneklemindeki en büyük gözlem değeridir.
Maksimum Benzerlik / Olabilirlik Metodu (Maximum Likelihood Method)
Bir örneklemin olabilirliğini ya da benzerliğini maksimuma çıkaran değer ya da değerlerle, bir evrenin parametresini ya da parametrelerini tahmin etmede kullanılan bir yöntemdir.
Mann- Whitney U Testi (Mann- Whitney U Test / Wilcoxon Mann-Whitney Test)
İki bağımsız (ilişkisiz) örneklemden elde edilen puanların arasında anlamlı bir fark olup olmadığını anlamak için kullanılan en güçlü parametrik olmayan tekniklerden birisidir. İki dağılım fonksiyonunun farklı olacağı alternatif hipotezine karşı iki evrenin aynı dağılım fonksiyonuna sahip olduğu null hipotezini test etmek üzere kullanılır. Bu testin varsayımları, bağımlı değişkeninin en az sıralama ölçeği düzeyinde ve sürekli olmasıdır. İlişkisiz t testinin normallik varsayımının karşılanamadığı durumlarda kullanılabilir.
Marginal Dağılım (Marginal Distribution)
X değişkeninin bütün değerlerini önemsemeyen bir Y dağılımıdır. Diğer bir tanıma göre, çok değişkenli bir dağılımda, değişkenlerin tek olarak ya da bunların kombinasyonlarının şartsız dağılımıdır.
Mc Nemar Testi (Mc Nemar Test)
Değişimler-deki anlamlılık için kullanılan Mc Nemar testi, ölçümlerin snıflamalı veya sıralamalı olduğu, “önce ve sonra” desenleri için uygulanabilir. Belirli bir işlemin ( toplantı, personel ziyareti, W programı gibi) etkililiğinin test edilmesi için kullanılabilir.
Merkezi Eğilim Ölçümleri (Measures of Central Tendency)
Bir dağılımda verilerin etrafında toplandığı veya yığıldığı ve veri grubunu özetleyen ve temsil eden bir de­ğerdir. En çok kullanılan merkezi eğilim ölçüleri ortalama, medyan (ortanca) ve moddur. Simetrik dağılımlarda bu ölçümler aynıdır. Çarpık dağılımlarda ise, birbirlerinden farklı değerlere sahiptir.
Merkezi Limit Teoremi (Central Limit Theorem)
Ortalamanın örneklem dağılımının özelliğini belirleyen bir teoremdir. Ortalaması m ve standart sapması a olan herhangi bir evrenden her biri n büyüklüğünde mümkün olabilecek tüm random örneklemler alındığında, örneklem ortalamalarının örneklem dağılımı normale yaklaşır, ortalaması µ‘ye eşit olur ve standart sapması ?/?n ?e eşittir.
Meta Analiz (Meta-Analysis)
Daha önceden yapılmış olan bağımsız çalışmaların sonuçlarının istatistiksel olarak bütünleştirilmesi için kullanılan yöntemlerdir. Belli bir hipotez! test eden çalışmalar literatür tarayarak belirlendikten sonra, farklı tekniklerin kullanıldığı çalışmalarda elde edilen farklı istatistikler ortak bir ölçüye veya etki büyüklüğüne dönüştürülerek bütünleştirilir. Bağımsız çalışmaların bütünleştirilmesinde kullanılan bazı testler; Fisher, Winer ve Stouffer birleştirilmiş testleridir.
Minimum
Bir veri örneklemindeki en küçük göz­lem değeridir.
Mod / Tepedeğer (Mode)
Bir ölçüm setinde en büyük frekansa sahip olan ya da en çok tek­rar eden ölçüme mod denir. Örneğin 2,3,3,4,4,4,5,5,6,7,8 ölçüm setinde mod 4′tür. Gruplanmış verilerde en yüksek fre­kansa sahip aralığın orta değeri mod olarak alınır. Mod oldukça kaba bir merkezi eğilim ölçüsü olup, ortalama ve ortancanın hesap-lanamadığı durumlarda kullanılabilir. En büyük frekansa sahip iki veya daha fazla değer varsa, birden fazla mod olabilir. Bu dağılımlara çok modlu dağılım denir. Sınıf­lama ölçeği verileri ile kullanılabilen tek merkezi eğilim ölçüsüdür.
Monotonik İlişki (Monotonic Relationship)
Devamlı olarak artan ya da azalan bir regresyon doğrusu ile gösterilen bir ilişkidir.
Mutlak Değer (Absolute Value)
İşaretine bakılmaksızın bir sayının değendir. Sayının iki yanma konulan dik iki çizgi ile gösterilir; böylece l-4l=4 ‘tür.
Mutlak Frekans (Absolute Frequency)
Bir değişkenin gerçek frekansıdır.
Mutlak Hata (Absolute Error)
Bir X gözleminin mutlak hatası, X’in gerçek değerinden mulak sapmasıdır.
Mükemmel Negatif İlişki (Perfect Negative Relationship)
İki değişken arasındaki ilişki miktarının -1 olması durumudur. Bir saçılma diyagramında, X ve Y değişkenlerine ait değerlerden birinin artıp diğerinin azalması durumunda, bu değerler eğimi negatif olan bir doğru üzerinde olurlar. Böyle bir ilişki, bağımlı değişkenin bağımsız değişkenden mükemmel tahmin edilmesine olanak tanır.
Mükemmel Pozitif İlişki (Perfect Positive Relationship)
İki değişken arasındaki ilişki miktarının +1 olması durumudur. X ve Y değişkenlerine ait değerlerin ikisinin birlikte arttığı ya da azaldığı durumda, X ve Y değer çiftlerinin kesiştiği noktalar eğimi pozitif olan bir doğru üzerinde sıralanırlar. Bu ilişki bağımlı değişkenin bağımsız değişkenden mükemmel tahmin edilmesine olanak tanır.

Kaynak

İlk yorum yapan olun

Bir yanıt bırakın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.


*


İşlemi yapın *