İstatistik Terimleri Sözlüğü (T)

istattistik terimleri sozlugu

 

t dağılımı (t Distribution)
Student’s t dağılımı olarak da bilinir. Evrene ait veryansın bilinmediği durumlarda, evrenden belli bir büyüklükte alman örneklemler söz konusu olduğunda mümkün olabilecek tüm t değerlerinin örnekleme dağılımıdır. W.S.Gosset tarafından bulunmuştur. Simetrik bir dağılım olup, ortalaması sıfırdır. Her serbestlik derecesi için ayrı bir t dağılımı vardır. Serbestlik derecesi arttıkça (n büyüdükçe) normal dağılıma yaklaşır.
 
t İstatistiği (Statistics t)
İki ortalama arasındaki farkın manidariığını (iki örneklem durumu) veya verilen bir örneklem ortalamasının null hipotezi altında belirlenen bir ortalamaya sahip bir evrenden seçilip seçilmediğini (bir örneklem durumu) test etmek üzere kullanılan bir test istatistiğidir.
 
T Puan (T Score)
Ortalaması 50 ve standart sapması 10 olan bir dağılıma sahip standart puanlardır. T puan elde etmek için , ham puanlardan elde edilen z-puan 10 ile çarpılır ve 50 ile toplanır. T= 10z+50 formülü ile hesaplanır,
 
t testi (t-test)
t dağılımına dayalı testlerdir. Örneklemlerin bağımsız (ilişkisiz)-ye bağımlı (ilişkili) olmasına göre çeşitleri vardır.
 
Tabakalı Örnekleme (Stratified Sampling)
Evreni alt evrenlere (gruplara ya da tabakalara) ayıran faktörler olabilir ve bu farklı alt gruplar arasında ki farklılıklarla ilgileniyor olabiliriz. Evrendeki bu tabakaların seçilen örneklemde temsil edilmesi ancak bu tabakalı örnekleme ile mümkün olmaktadır. Bu örneklemede öncelikle alt tabakalar oluşturulur ve her tabakadan evrendeki oran nis­petinde elemanlar alınarak örneklem oluşturulur. Örneğin, evren cinsiyete, yaşa veya sosyo ekonomik statü gibi faktörlere göre tabakalandırılır ve bu tabakaların evrendeki oranı dikkate alınarak örneklem seçilir. Tabakalı örnekleme teknikleri genellikle evren heterojen olduğunda kullanılır. Basit yansız örnekleme ise evren homojen olduğunda uygundur.
 
Tabakalılaştırma (Sfratification)
Denekleri bazı önemli değişkenlerde benzeşen alt gruplara ayırma anlamına gelir. Örneğin, bireyleri cinsiyetlerine göre alt gruplara ayırma.
 
Tahminin Standart Hatası (Standard Error of Estimate)
Bir regresyon doğrusu ile yapılan tahminin doğruluk ölçüsüdür. Gözlenen ve tahmin edilen değerler arasındaki fark pu­anlarının standart sapmasıdır. Bunun için fark puanlarının kareleri toplamı (hata kareler toplamı) n-2 serbestlik derecesine bölünür.
 
Tam Faktöryel Desen (Complete Factorial Design)
Bir faktörün tüm düzeylerinin diğer faktörün tüm düzeyleri ile birleştirildiği iki yönlü ANOVA desenidir.
 
Tam Randomize Blok Deseni (Randomised Complete Block Design)
Araştırmacının kontrol etmek istediği değişkene göre denekleri eşleştirdiği bir desendir. Denekler işlem sayısı kadar olan aynı büyüklükteki gruplara ( bloklara) konur. Her bloğun üyeleri random olarak farklı işlem gruplarına atanır.

Tam Randomize Desen (Completely Randomised Design)
Tüm deneklerin yansız atama (random) ile farklı işlem (treatment) düzeylerine atanması ile oluşturulan bir deneysel desendir.
 
Tamamlanmamış Faktöryel Desen (Incomplete Factorial Design)
İki yönlü ANOVA’da iki faktörün tüm düzeylerinin birleştirilemediği bir desen.
 
Tek Biçimli / Dikdörtgen Dağılım (Uniform Distribution / Rectangular Distribution)
Bir değişkenin her bir değeri aynı frekansa sahip ise, o zaman o değişkenin dağılımı dikdörtgen dağılıma sahiptir. Diğer bir deyişle mümkün olan bütün sonuçların ortaya çıkma şansının eşit olması durumunda ki dağılımdır. X ‘in bütün değerleri için ortaya çıkma olasılığının aynı olması durumudur. Örneğin bir zarı yuvarladığımızda ortaya çıkacak olan bütün durumların (1,2,3,4,5,6) ortaya çıkma olasılıkları eşit, yani 1/6′dır. Bütün çıktılar eşit olasılıklı olduğundan, dağılım tek biçimlidir.
 
Tek Değişkenli Dağılım (Univariate Distribution)
İki, üç…çok değişkenli dağılımlardan farklı olarak sadece tek bir değişkenin dağılımıdır.
 
Tek Değişkenli Desen (Univariate Design)
Sadece tek bir bağımlı değişkenin olduğu deneysel desene denir.
 
Tek Değişkenli İstatistik (Univariate Statistics)
Sadece tek bir bağımlı değişkenin var olduğu analizlere karşılık gelir. Bağımsız değişken sayısı ise birden fazla olabilir. Örneğin öğrencilerin sosyal davranışı (bağımlı değişken) onlara verilen sosyal yetenekleri geliştirici öğretim tipi ve ders yükünün bir fonksiyonu olarak çalışılabilir. Genelde kullanılan istatistik tekniği varyans analizidir.
 
Tek Modlu Dağılım (Unimodal Distribution)
Sadece bir modu ya da tepe değeri olan dağılıma denir.
 
Tek-Örneklem t-testi (One-sample t-test)
Evrene ait parametrelerin bilinmediği, özellikle veryansın bilinmediği normal dağılım gösteren bir evrenden alınan X random değişkene ait ortalama hakkında soruları cevaplayabilmek için kullanılan bir hipotez testidir. X’in ortalaması olan µ’nün belli bir µ0 değerine eşit olup olmadığı (H0:µ=µ0; H0:µ?µ0 ya da H0:µ?µ0 ) null hipotezi test edilir. Alternatif hipotezler ise H1:µ?µ0; H1:µµ0 şeklinde ifade edilir.
 
Tek-Yönlü / Yönlü Hipotez (One-sided / Directional Hypothesis)
Evrene ait bir parametrenin, H0 altında belli bir değerden farklı olduğu yönü açıklayan bir alternatif hipotezdir. Örneğin, “kızların araştırmaya yönelik tutumları erkeklerinkinden yüksektir” hipotezi bir alternatif hipotezdir.
 
Tek-Yönlü Olasılık Değeri (One-tailed Probability Value)
Dağılımın sadece tek tarafını yoklayarak elde edilen olasılık değerleridir.
 
Tek-Yönlü / Tek Taraflı Test (One-sided /tailed test)
Tek yönlü manidarlık testine karşı gelir. Testin yönünü araştırmanın amacı belirler. “Matematik dersinde, bilgisayar destekli öğretim alan öğrencilerin, dersi geleneksel yöntem ile alanlara göre daha başarılı olur” karşıt hipotezinde, araştırmacı farkın yönü ile ilgilenmektedir. Bu tür bir hipotez testi tek yönlü olarak tanımlanır. Bu durumda sadece olasılık dağılımının bir yönü ile ilgilenir. () olmasına göre, dağılımın sol ya da sağ ucu ile ilgilenir. Tek yönlü bir test için kritik bölge, testin kritik değerinden daha az değerler setidir veya testin kritik değerinden daha büyük değerler seti olmaktadır. Ret bölgesi olarak, bir uçtaki a ile ilgilenilir.
 
Tek-Yönlü Varyans Analizi (One way Analysis of Variance / ANOVA)
Tek yönlü varyans analizi, tek bir bağımsız değişkenin düzeyleri, grupları ya da kategorilerinin istatistiksel analizidir. İlişkisiz ya da bağımsız iki veya daha fazla örneklem grubuna ait ortalamalar arası farkın manidar olup olmadığını test etmek üzere kullanılan bir parametrik bir tekniktir. Örneğin, üç farklı öğrenme stilinin (sadece bir bağımsız değişken söz konusudur) öğrencilerin kritik düşünme davranışları (bağımlı değişken) üzerindeki etkisinin incelendiği bir çalışmada, üç gruba ait kritik dü­şünme puanlarına ait ortalamalar arası farkın manidarlığı tek yönlü ANOVA ile test edilir. Bu test bağımlı değişkenin en az aralıklı ölçek düzeyinde ölçümünü ve puanların faktörün her bir düzeyinde normal dağılmasını gerektirir. Ayrıca her örneklem grubu için varyansların eşitliği varsayımına da bakılır.
 
Tekrarlı Ölçümler Deseni (Repeated Measures Design)
Bir deneysel desende, aynı deneklerin birden fazla işlem durumunda gözleniyor olması yani bir bağımsız değişkenin tüm durumlarında tekrar tekrar ölçülüyor olmasıdır. Örneğin, bir grubun zayıflama programı öncesinde ve sonrasında ağırlık ölçümlerinin alınarak programın etkililiğinin araştırıldığı bir çalışmada tekrarlı ölçümler söz konusudur.
 
Tekrarlı Ölçümler için Tek Yönlü Varyans A-nalizi (One-Way ANOVA for Repeated Measures / One-Way VVithin-Subjects ANOVA)
Aynı deneklerin bir faktörün tüm düzeylerinde tekrar tekrar ölçüldüğü bir desen için kullanılan parametrik bir tekniktir. Faktörün farklı düzeylerinden elde edilen ortalamaların farklı evren ortalamalarını gösterip göstermediği test edilir. Bu testin varsayımları, deneklerin random seçilmesi, bağımlı değişkenin en az aralık ölçeği düze­yinde olması, puanların normal dağılması ve evren varyanslarının homojen olmasıdır.
 
Temel Bileşenler Analizi (Principal Component Analysis)
Çok sayıda değişkenin incelendiği çok değişkenli istatistiksel analizlerde, değişkenler arasındaki ilişkiler söz konusu olabilmektedir. Bu durum bağımsızlık kuralını etkilediğinden ve çok sayıda değişkenle çalışılıyor olması yorumları güçleştirdiğinden, değişkenler arasındaki bağımlılık yapısının yok edilmesi ve boyut indirgeme amacı ile temel bileşenler analizi kullanılır.
 
Temel / Asıl Etki (Main Effect)
Bir faktörün (bağımsız değişken) bağımlı değişken üzerindeki basit etkisidir. Diğer faktörlerden bağımsız olarak, faktörün tek başına olan etkisidir. Faktörlerin bağımlı değişken üzerindeki birlikte olan etkisi ise etkileşim etkisidir.
 
Temsili Örneklem (Representative Sample)
Örneklemdeki her bir birim, örneklemin seçildiği evrene atfedilebiliyorsa, bu örneklem evreni temsil eden küçük bir gruptur. Bir örneklemin, evrenin tüm özelliklerini doğru olarak yansıtıyor olmasıdır. Bu ancak yansız örneklem seçimi ile mümkün olur.
 
Test İstatistiği (Test Statistics)
Sıfır (null) hipotezinin ret edilmesi ya da edilememesine ilişkin karara varmada kullanılacak olan yansız (random) bir değişkene ait örneklem istatisiğidir ya da örneklem sonuçlarından elde edilen bir değerdir. Bu test istatistiğinin olasılık dağılımı, null hipotezinin doğru olduğu sayıltısının bir sonucu olarak belirlenir.
 
Testin Gücü (Power of a Test)
Bir istatistiksel testin gücü, gerçekte yanlış olan bir null hipotezinin ret edilebilmesinin yani doğru kararın verilebilmesinin bir ölçüsüdür. Diğer bir deyişle, testin gücü 2.tür hata yapmama olasılığıdır. Testin Gücü = 1-P(2.tür hata) = 1-P formülü ile gösterilir.
 
Tetrakorik Korelasyon (Tetrachoric Correlation)
Normal dağılım gösteren iki değişken yapay olarak iki kategorili süreksiz değişkene dönüştürüldüğünde, bu iki değişken arasındaki korelasyonun hesaplanmasında kullanılır. Seyrek olarak kullanılır.
 
Tolerans (Tolerance)
Bir yordayıcının (açıklayıcı değişkenin) diğer yordayıcılar ile olan korelasyonunun karesinin 1′den çıkarılması ile elde edilen değerdir.
 
Toplam Değişkenlik (Total Variation)
Örneklem ortalaması etrafındaki puanların değişkenliğidir. Bu değişkenlik, toplam değişkenliğe ya da toplam kareler toplamına karşılık gelir. Bu değişkenlik, açıklanabilen ve açıklanamayan değişkenliklerin toplamına eşittir.
 
Toplam Kareler Toplamı, SS, (Total Sum of Squares)
Genel (overall) ortalamadan olan sapmaların karelerinin toplamıdır.
 
Toplama Kuralı (Addition Rule)
A ve B olayları birbirini dışta tutan olaylar ise, onların herhangi birisini elde etme olasılığı, A ve B’nin ayrı ayrı olasılıklarının toplamına eşittir. Sembolik olarak p (A veya B ) = p(A) + p(B)’dir.
 
Tukey B Testi (Tukey B Test)
ANOVA ‘nın anlamlı çıkması durumunda yapılan ve bir faktörün tüm düzeylerinde n’in eşit olmadığı durumlarda ortalamaları karşılaştıran çoklu karşılaştırma yöntemidir.
 
Tukey’in Dürüstçe Anlamlı Fark (HSD) Testi (Tukey’s Honestiy Significant Difference (HSD) Test)
Ortalamalar arasında ikili karşılaştırmaları yapabilmek için kullanılan çoklu karşılaştırma yöntemidir. ANOVA ile yapılan ve bir faktörün tüm düzeylerinde n’in e-şit olduğu durumlarda ortalamaları karşılaştıran , Tukey A adıyla da bilinen post hoc testidir.
 
Tutarlılık (Consistency)
Örneklem büyüklüğü arttıkça tahmin edilen parametreye bir tahmin edici ne kadar yaklaşma eğiliminde ise, bu tahmin edici o kadar tutarlıdır.

Kaynak

İlk yorum yapan olun

Bir yanıt bırakın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.


*


İşlemi yapın *