1 / 18

BÖLÜM 7 : SAYIMLA ELDE EDİLEN SINIFLANMIŞ VERİLERİN ÇÖZÜMLENMESİ

BÖLÜM 7 : SAYIMLA ELDE EDİLEN SINIFLANMIŞ VERİLERİN ÇÖZÜMLENMESİ. Birden çok düzeye sahip olan ve aldığı değerler sayım sonuçlarından oluşan değişken ya da değişkenlerin çözümlenmesi. Birden çok düzeyli iki değişken çaprazlandığında, iki değişkenli bir bileşik olasılık dağılımı elde edilir.

eli
Download Presentation

BÖLÜM 7 : SAYIMLA ELDE EDİLEN SINIFLANMIŞ VERİLERİN ÇÖZÜMLENMESİ

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. BÖLÜM 7 : SAYIMLA ELDE EDİLEN SINIFLANMIŞ VERİLERİN ÇÖZÜMLENMESİ Birden çok düzeye sahip olan ve aldığı değerler sayım sonuçlarından oluşan değişken ya da değişkenlerin çözümlenmesi. Birden çok düzeyli iki değişken çaprazlandığında, iki değişkenli bir bileşik olasılık dağılımı elde edilir. Bu durumda bu iki değişkenin arasında ilgilenilen konu bakımından fark olup olmadığı ya da aralarında bir bağımlılık bulunup bulunmadığı araştırılabilir.

  2. Örnek

  3. Örnek

  4. RxC çapraz çizelgelerinde hipotez testleri RxC çapraz çizelgelerinde gruplar arası fark kontrolü Çapraz çizelgeyi oluşturan veriler birbirinden ayrı ve bağımsız kitlelerden gelen rasgele örneklemlerden oluşuyorsa gruplar arası fark kontrolü yapılır. Örneğin, bir bölgedeki sporcular spor dallarına ve cinsiyetlerine göre çaprazlandığında, çapraz çizelgeyi oluşturan veriler birbirinden bağımsız cinsiyet kitlelerinden gelerek spor dallarına göre sınıflanır.

  5. RxC çapraz çizelgelerinde hipotez testleri RxC çapraz çizelgelerinde gruplar arası fark kontrolü

  6. Burada dikkat edilmesi gereken bir nokta beklenen sıklıkların en az %80’inin 5 ve 5’ten büyük olması gerekliliğidir.

  7. Örnek H0: Eğitim düzeyleri rasında görüşe katılma bakımından fark yoktur. H1: Eğitim düzeyleri rasında görüşe katılma bakımından fark vardır.

  8. Örnek H0: İlaçlar arasında sonuç bakımından fark yoktur. H1: İlaçlar arasında sonuç bakımından fark vardır.

  9. 2x2 çapraz çizelgelerinde gözlenen sıklıklardan en az bir tanesinin 5’ten küçük olduğu durumdaFisher’in kesin ki-kare testi kullanılmalıdır. H0: Akasya türleri arasında istila edilme bakımından fark yoktur. H1: Akasya türleri arasında istila edilme bakımından fark vardır.

  10. RxC çapraz çizelgelerinde hipotez testleri RxC çapraz çizelgelerinde bağımsızlık kontrolü Çapraz çizelge bir kitleden alınan bir örneklemin düzeylere dağıtılmasıyla oluşuyorsa değişkenler arası bağımsızlık kontrolü yapılır. Bir ilde rasgele seçilen belli sayıda kişinin nefes alma test sonuçları ve sigara içme durumuna göre çaprazlanmasıyla oluşturulmuş bir çapraz çizelge düşünelim. Bu çizelgeyi oluşturan veriler bu ilde yaşayan kişilerin oluşturduğu kitleden gelen bir örneklemdeki kişilerin çizelgenin gözelerine dağıtılmasıyla oluşturulmuştur.

  11. Örnek H0: Sağ göz ile sol göz arasında uzağı görme bakımından ilişki yoktur. H1: Sağ göz ile sol göz arasında uzağı görme bakımından ilişki vardır.

  12. RxC çapraz çizelgelerinde ilişki katsayıları

  13. Örnek H0: Hatalı karar sayısı ile hava durumu arasında ilişki yoktur. H1: Hatalı karar sayısı ile hava durumu arasında ilişki vardır. Avrupa liglerinden rasgele seçilen 53 futbol maçından hakemin beş ve daha çok hatalı karar verdiği maçlar ile maçın oynandığı zaman dilimindekihava durumu araştırılmıştır.

More Related