DERS İÇERİĞİ

1. Bby 252 AraştIrmayöntemlerİİstatİstİk ve İstatİstİksel Yöntem, İstatİstİkteTemel Kavramlar

2. DERS İÇERİĞİ • Bilimsel yöntem • Araştırma • İstatistik, istatistikler • istatistiksel yöntem • İstatistiğin kısa tarihçesi • Betimselistatistik ve çıkarsamalı istatistik • Kitle/evren, örneklem, örneklem büyüklüğü denek • İstatistiksel tahmin (örneklemden evreni) Parametre/kitle parametreleri • Değişken (kesikli/sürekli) • Veri

3. BİLİMSEL YÖNTEM • Bir öncesi derste değinildi • Aklınızda kalanlar ?

4. ARAŞTIRMA • Herhangi bir konuda sorunların saptanması, çözüm yollarının planlanması ve uygulamaya konulması, sonuçlandırılması, sonuçların tartışılması ve yorumlanması ile ilgili çalışmalar • Araştırmanın aşamaları • Araştırma konusunun saptanması • Araştırmanın planlanması • Araştırmanın uygulanması Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 4; Saraçbaşı ve Kutsal, 1986, s. 1-2

5. VERİ • Araştırma sonucunda sayısal bilgi toplanması ya da toplanan bilginin sayılarla ifade edilmeye çalışılması • Bu sayısal bilgiler >>> VERİ • Nicel/Nitel veri (boy uzunluğu - Nicel) • Sürekli/Kesikli veri (boy uzunluğu - Sürekli) • Sayılabilir, sınıflanabilir, sıralanabilir ya da ölçülebilir (boy uzunluğu - Sıralanabilir, Sınıflanabilir) • Kitlede ya da örneklemde yer alan denek değerleri, araştırma konusundaki denekler ile ilgili sayısal değerler • Sayısal bilgilerin derlenmesi, incelenmesi, çözümü ve anlamlandırılması >>> İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 12; Saraçbaşıve Kutsal, 1986, s. 3-4

6. İSTATİSTİK • Bir sonuç çıkarmak için verileri yöntemli bir biçimde toplayıp sayı olarak belirtme işi, sayımlama • İlkelerini olasılık kuramlarından alarak eldeki verileri grafik ve sayı biçiminde değerlendirmeye dayandıran matematiğin uygulamalı dalı, sayım bilimi • Yaygın olarak bilinen dar anlamı >>> farklı olaylara ilişkin toplanmış sayısal veriler Kaynak: Baştürk, 2010, s. 1; TDK, 2013

7. İSTATİSTİK • Belirli bir amaç için verilerin elde edilmesi, düzenlenmesi, çözümlenmesi, sonuçların yorumlanması ile ilgili teknik ve yöntemleri içeren bilim dalı • Yığınların özelliklerini ölçerek ya da sayarak elde edilen sayısal bilgilerle uğraşan metod (yığın=kitle, evren) • Tüm bilim dallarına yardımcı yöntemler topluluğu • Modern toplumların en önem verdiği bilim dallarından birisi • İstatistik okur-yazarlığı, istatistik eğitiminin önemi Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 3-4; Baştürk, 2010, s. 1; V; Esin, Ekni ve Gamgam, 2006, s.4; Saraçbaşı ve Kutsal, 1986, s. 3

8. İSTATİSTİK • Dar anlamda istatistik örnekleri • Özel ya da kamu bankalarının veya merkez bankasının periyodik olarak yayımladığı bilgiler • Nüfus • İstihdam ya da imalat sanayiine ait anketler • Bir ülkede sağlık sektöründe çalışan kişi sayısı • Bir bölgeye ilişkin görülen hastalıkların listesi • Dar anlamda istatistiğin tarihi oldukça eski, Sümerlere kadar uzanmakta Kaynak: Baştürk, 2010, s. 1

9. İSTATİSTİKler • Dar anlamda istatistik • Sistemli bir biçimde toplanan, tablolar ve grafikler halinde sunulan bilgiler • Nüfus istatistikleri • Sağlık istatistikleri • Milli eğitim istatistikleri Kaynak: Baştürk, 2010, s. 1

10. İSTATİSTİK kelİmesİ • Hangi kelimeden türediği konusunda görüş birliği yok • Grekçe’de (eski Yunanca’da) gözlem,gözlemek anlamındaki STATİZEİN • Latince’dedevlet,durum, vaziyet anlamındaki STATÜS • İtalyanca’dadevlet adamı anlamındaki STATİSTA • İstatistik kelimesi önce Almanya’da kullanılmış (1748, GottfriendAchenwail) • Kavram çok eski çağlara uzanmakta Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 2; Esin, Ekni ve Gamgam, 2006, s. 3

11. İSTATİSTİğİnKIsatarİhçesİ • 17. yy’a kadarsadece gözlenen değerleri kaydederek bilgi toplama • Henüz yazının bilinmediği çağda insanların mağara duvarına kazıdıkları simgelerle, hayvanların ve tarım ürünlerinin türlerini ve miktarlarını belirtmeye çalıştıkları tarihsel ve arkeolojik incelemelerden anlaşılmakta • MÖ. Mısırlılar, Asurlular, Babilliler, İsrail Oğulları, Yunanlılar, Ispartalılar, Çinliler, Romalılar – ticaret, nüfus, tarım ve askeri amaçlı bilgi toplama Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 1; Baştürk, 2010, s. 1

12. İSTATİSTİğİnKIsatarİhçesİ • 17. yy’a kadarsadece gözlenen değerleri kaydederek bilgi toplama • Osmanlılar – nüfus sayımı ve toprak yazımı, savaş yükümlülüğü amacı ile bilgi toplama • Kanuni Sultan Süleyman (1520-1566) – Kanunname – genel nüfus sayımı yapılması Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 1; Baştürk, 2010, s. 1

13. İSTATİSTİğİnKIsatarİhçesİ • 17.yy’dan itibaren • Olasılık teorisinin gelişimi (Bernoullive Gauss’un olasılık teorisine katkıları) • İstatistiğin matematiksel temellere oturtulması • Bilgilerin analizi ve sınırlı miktardaki verilerden sonuç çıkartılarak genelleme yapma konularına yönelme • 17.yy’ın ikinci yarısında Alman Ünv.lerindeDevletin Durumu, Devlete Dair Notlar adıyla okutulan ders İstatistik adını almış - Fransa, Hollanda, İsveç, Danimarka, İngiltere, İspanya Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 1-2; Baştürk, 2010, s. 1

14. İSTATİSTİğİnKIsatarİhçesİ • 17.yy – İngiltere – Sigorta Matematikçileri, Siyasal Matematikçiler adlı bir akım – Amaç: Sayıları inceleyerek nüfus olaylarındaki düzenleri bulmaya çalışmak • Bu akım sonraları iki yönde gelişmiştir: • Olasılık kuramının doğuşundan (1654) esinlenen Matematik Ansiklopedistler – Pascal, Fermat, Bernoulli, De Moire, Laplace, Gauss, Poisson • Demografi Akımı - Süsmilch Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 2

15. İSTATİSTİğİnKIsatarİhçesİ • İstatistiğin yeni boyutlar kazanması • İngiliz bilim adamları John Graunt (1620-1674) ve Edmund Halley (1656-1742), Alman bilim adamı Johann Peter Süssmilch (1707-1767) – Matematikçiler • Sosyal olayların sistematikliği ve düzenliliğine ilişkin gözlemlerden yola çıkarak bu olayları sayılarla ifade etmeye çalışmışlar • 20.yy’ın ilk yarısında İngiliz bilim adamları Francis Galton (1822-1911), Karl Pearson (1857-1936) ve William SealyGosset (1876-1937) – katkıları ile modern istatistik daha da gelişmiş Kaynak: Baştürk, 2010, s. 2

16. İSTATİSTİğİnKIsatarİhçesİ • Modern istatistiğin gelişmesi ne demek ? • İstatistiğin sadece kayıt tutma, raporlama, verileri biriktirme aşamalarından çıkarak (betimsel istatistik), tahmin yapma, karar verme, kestirme gibi çıkarsamalı istatistik konularının daha önemli hale gelmesi • İstatistiğin bir bilim olarak sayısal verilerin yorumlanmasını ve değerlendirilmesini yapan bilimsel metotlar topluluğu haline gelmesi • Bu haliyle, işletme, iktisat, meteoroloji, tarım ve hayvancılık, sağlık bilimleri, psikoloji, astronomi gibi farklı alanlarda uygulanması Kaynak: Baştürk, 2010, s. 2

17. İSTATİSTİğİnKIsatarİhçesİ • Romalı düşünür Tacite’in, imparator Auguste’nin zenginliklerini ortaya koyan, askerleri, gemileri ve her türlü kamu kaynaklarını içeren ayrıntılı bir sayım yaptırması • İngiltere’de John Graunt (1620-1674) ve William Petty (1623-1687)’ın doğum ve ölüm istatistikleri konusundaki çalışmaları • Blaise Pascal (1623-1662) ve Pierre de Fermat(1601-1665)’ın şans oyunlarında olasılık hesabının matematiksel teorisi üzerine çalışmaları (Fransız matematikçiler) Kaynak: Esin, Ekni ve Gamgam, 2006, s. 3

18. İSTATİSTİğİnKIsatarİhçesİ • İsviçre’li bilim adamı JasquesBernoulli (1645-1705)’in modern istatistiğin temelini oluşturacak çalışmaları • Fransız matematikçi Abraham de Moivre(1667-1754)’nin olasılık teorisi ile istatistiği daha anlamlı hale getirmesi • Fransa’da Pierre SimonLaplace (1749-1827) ve Almanya’da Karl Fredrich Gauss (1777-1855)’in astronomi biliminde istatistik kullanması Kaynak: Baştürk, 2010, s. 2; Esin, Ekni ve Gamgam, 2006, s. 3

19. İSTATİSTİğİnKIsatarİhçesİ • Biyoistatistik – İstatistiksel tekniklerin biyoloji alanında istatistikle ilgili olan problemlerin çözümüne uygulanması • İlk çalışmalar: Belçikalı astronom ve matematikçi AdolpheQuetelett (1796-1874) – bir yöntembilim olarak istatistiği sosyal ve antropolojik olaylara kapsamlı bir şekilde uygulayan ilk bilim adamı, antropometri, biyometri ve biyoistatistik bilimlerinin temelini atmış • Francis Galton (1822-1911) – biyolojik değişimlerin analizine istatistiksel tekniklerin uygulanması, biyolojik ölçümlerde regresyon ve korelasyon analizi kullanımı • Karl Pearson (1857-1936), W.F.R. Weldon (1860-1906) ve Ronald A. Fisher (1890-1962) Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 2-3; Baştürk, 2010, s. 2; Esin, Ekni ve Gamgam, 2006, s. 3

20. İSTATİSTİğİnKIsatarİhçesİ • Ekonomi alanı – Cournot (1801-1877) • Matematiğin ekonomiye katılması, matematiksel ekonomi ve istatistiğin de eklenmesi >>> Ekonometri bilim dalı • 19.yy – Sağlık istatistikleri, sosyometri, psikometri, teknometri bilim dalları Kaynak: Baştürk, 2010, s. 3

21. EVREN • Kitle, yığın • Araştırma kapsamına giren ve aynı özellikleri taşıyan birimlerin tümü / Belirli özellikteki birimlerin meydana getirdiği topluluk • Belirli özellik incelenen birimleri diğer birimlerden ayırır • Tıp fakültesinde okuyan öğrencilerin meydana getirdiği topluluk • Bir hastaneden sağlık hizmeti talep edenlerin oluşturduğu topluluk • Eczacılık Fakültesinden mezun olanların oluşturduğu topluluk Kaynaklar: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 10; Baştürk, 2010; s. 3; Esin, Ekni ve Gamgam, 2006, s. 4; Saraçbaşı ve Kutsal, 1986, s. 2

22. EVREN • Evren büyüklüğü araştırmanın özelliğine bağlı (örn. Nüfus sayımı) • Nüfus sayımında evren nedir? • Türkiye • Ankara’da yaşayan üniversite mezunu kişilerin televizyon programları hakkındaki görüşlerini yansıtan araştırmada evren nedir? • Ankara’da yaşayan ve üniversite mezunu olan kişiler Kaynaklar: Esin, Ekni ve Gamgam, 2006, s. 4; Saraçbaşı ve Kutsal, 1986, s. 2

23. EVREN • Kitledeki birim sayısını bilmek her zaman mümkün değil • Bazı durumlarda birim sayısını tahmin etmek/kestirmek mümkün • Nüfusun %15’ini ilkokula giden çocuklar oluşturuyorsa, • İlkokula giden çocuk sayısı = Nüfus x 0,15 • Tahminin zor hatta imkansız olduğu durumlar • Evsizlerin sayısı, tinercilerin sayısı Kaynak: Saraçbaşı ve Kutsal, 1986, s. 3

24. EVREN BİRİMİ • Tıp fakültesinde okuyan öğrencilerin meydana getirdiği topluluk – evrenin birimleri? • Tıp fakültesinde kayıtlı bulunan öğrenciler Kaynak: Saraçbaşı ve Kutsal, 1986, s. 3

25. ÖRNEKLEM • Bir kitleden, örnekleme yöntemlerinden yararlanarak seçilen aynı özellikleri taşıyan bir grup birimin oluşturduğu topluluk • Evrenin bir parçası ya da alt kümesi • Kitleyi simgeleyebilecek/temsil edebilecek nitelikte bir miktar birimin oluşturduğu alt grup • 5 ayrı bölgede elde edilen aynı miktarlardaki şeker pancarlarının içerdikleri su miktarlarının ağırlıklarının yüzdesi şöyledir: • %83,5 - %87,9 - %90,2 - %91,4 - %89,9 Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 10; Baştürk, 2010, s. 3; Esin, Ekni ve Gamgam, 2006, s. 6-7; Saraçbaşı ve Kutsal, 1986, s. 3

26. ÖRNEKLEM • Fizik, Kimya, Biyoloji gibi fen dallarında • Çeşitli mühendislik dallarında • Tıp, ecza, diş gibi sağlık bilimleri alanlarında • Sosyal bilimlerde • Kamuoyu araştırmalarında • Pazar araştırmalarında • Günlük yaşantıda • Kalite kontrol problemlerinde Kaynak: Çıngı, 1994, s. 1

27. ÖRNEKLEM • Günlük yaşantıda kullanımı • Bir ev hanımın pişirmekte olduğu yemeğin tadına bakarak yemek hakkında karar vermesi • Satın aldığımız bir mal bozuk ya da kusurlu çıktığı için o malı satın aldığımız yerden bir daha alışveriş yapmamak • Kalite kontrol problemlerinde kullanımı • Fabrikalarda üretilen mallar satışa sunulurken • Çeşitli kuruluşlar tarafından alım yapılırken • Üretilen ya da alımı yapılacak mallardan bir örneklem seçilip incelenmesi, tek tek kontrol olanaksız Kaynak: Çıngı, 1994, s. 1

28. Neden Örneklem SeçİlİR? • Kitle az sayıda birimden oluşuyorsa, • Zaman, para ve insangünü bakımından zorluk YOK. • Örn. BBY 252 Araştırma Yöntemleri dersini alan öğrenciler • Kitle çok büyük ise, • Örn. Hacettepe Üniversitesi öğrencilerine yapılan Memnuniyet Araştırması, Türkiye genelinde yapılacak bir araştırma • Zaman, para ve insangücü bakımından zorluk Kaynak: Çıngı, 1994, s. 2; Esin, Ekni ve Gamgam, 2006, s. 9; Saraçbaşı ve Kutsal, 1986, s. 3

29. Neden Örneklem SeçİlİR? • Kitle çok büyük ise, • Bireylerin tümünü ayrı ayrı incelemek olanaksız • Evrenden rasgele bir örneklem seçimi • Örneklem üzerinden araştırma ve sonuçlar • Örneklemden kitle için tahmin (örneklem hakkında bilinenlere dayalı olarak, evren hakkında tahminler yapma) • Kitleden örneklem seçme işi >>> ÖRNEKLEME • Kitleden örneklem seçmek için kullanılan yöntemler >>> Örnekleme Yöntemleri • Örneklemden elde edilen bilgiler aracılığıyla evren parametreleri hakkında doğru bulgulara ulaşmak için ÖRNEKLEMEnin kurallara uygun yapılması çok önemli Kaynak: Esin, Ekni ve Gamgam, 2006, s. 9; Saraçbaşı ve Kutsal, 1986, s. 3

30. DENEK • Kitlede ve örneklemde yer alan her bir birim ya da birey • N: Kitledeki denek sayısı • n: Örneklemdeki denek sayısı Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 10; Saraçbaşı ve Kutsal, 1986, s. 3

31. PARAMETRE / KİTLE PARAMETRelerİ • Kitle özelliklerinin sayılar ile belirtilen değerleri, kitleyi tanımlayan sayısal değerler • Kitle ortalaması () • Kitle varyansı() gibi • Kitleyi oluşturan birimlerin ancak tümüne ulaşıldığında parametreler hesaplanabilir • Araştırma kitle üzerinden uygulanmıyorsa, • Örneklem üzerindenkitle parametrelerinin tahmini • İstatistikler (örneklemdeğerler) – örneklemi tanımlayan sayısal değerler • Örneklem ortalaması (), örneklem varyansı () gibi Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 10; Saraçbaşıve Kutsal, 1986, s. 3-4

32. DEğİşken • Boy uzunluğu, ağırlık, uyruk, doğum yeri, hava sıcaklığı, bir ailedeki çocuk sayısı, işgücü, zeka düzeyi, beden yapısındaki uyum, cinsiyet, medeni durum, ısı, nem, deniz seviyesinden yükseklik, rüzgarın hızı; bitkilerde sulama, gübreleme ve ekim aralığı • Nicel/nitel özellikler ya da karakterde belirgin olarak görülen farklılıklar • Birimlerin farklı değerler alabildikleri nitelik ya da nicelikleri • Canlıların ve çevrenin her bir özelliği • Denekten deneğe değişen değerler alması Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 11; Saraçbaşıve Kutsal, 1986, s. 4

33. DEğİşken • Değişkenlere karşı gelen denek değerleri >>> VERİ • Kitledeki gösterim: X, Y, Z, … • Örneklemdeki gösterim: x, y, z, …(değişkenlerin aldıkları değerler) • İstatistiksel tekniklerin kullanılabilmesi için, • İlgili birimlerden belirli değişkenler bakımından bilgi toplanması gerekli Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 11; Esin, Ekni ve Gamgam, 2006, s. 4; Saraçbaşı ve Kutsal, 1986, s. 4

34. VERİ - DEğİşken • Veriler • tek değişkenli • iki değişkenli • çok değişkenli • Bir işyerinde çalışanlar bitirdikleri okul ve cinsiyetlerine göre sınıflandırılırsa ? • İki değişkenli veri • 1.değişken ?, 2.değişken ? • 50 lise öğrencisi bitirdikleri lise türüne göre sınıflanırsa ? • Tek değişkenli veri • Bu değişken ? Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 11; Saraçbaşıve Kutsal, 1986, s. 4

35. DEğİşkenlerİnSINIflandIRILMASI • Nicel değişkenler / Nitel değişkenler • Yaş, ağırlık, boy uzunluğu, zeka düzeyi, meteorolojik ölçümler vb. >>> Nicel değişkenler • Nicel değişkenler >>> ölçeler, sayarak elde etme • Medeni durum, uyruk, cinsiyet, kişisel özellikler vb. >>> Nitel değişkenler • Nitel değişkenler >>> Sayarak, sıralayarak elde etme Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 11; Saraçbaşıve Kutsal, 1986, s. 5

36. DEğİşkenlerİnSINIflandIRILMASI • Kesikli değişkenler / Sürekli değişkenler • Kesikli değişkenler: 0, 1, 2, 3, … gibi kesin değerler, ara değer yok (tamsayılar) • Nitel değişkenlerin çoğu kesikli değişkenler • Sürekli değişkenler: Ölçerek ya da sıralayarak elde etme • İki ölçüm arasının sonsuz noktaya bölünmesi (Rasyonel sayılar) Kaynak: Saraçbaşı ve Kutsal, 1986, s. 5

37. DEğİşkenlerİnSINIflandIRILMASI • 5 ayrı bölgede elde edilen aynı miktarlardaki şeker pancarlarının içerdikleri su miktarlarının ağırlıklarının yüzdesi şöyledir: • %83,5 - %87,9 - %90,2 - %91,4 - %89,9 • Şeker pancarlarının ölçülen su yüzdesi değişken • Belli bir aralıktaki her değeri alabilir. • Kaç değişken vardır? Değişken nedir? Değişkenin türü nedir? • 1, su yüzdesi, sürekli değişken Kaynak: Esin, Ekni ve Gamgam, 2006, s. 6-7

38. DEğİşkenlerİnSINIflandIRILMASI • Bir barbunya kabuğundaki tane sayısı ne tür değişkendir? Neden? • Kesikli • 1, 2, 3, … değerlerini alır • 3,5 gibi bir değer alamaz Kaynak: Esin, Ekni ve Gamgam, 2006, s. 6-7

39. BETİMSEL/ÇIKARSAMALI İSTATİSTİK • İstatistik kullanılış amacına göre kendi içerisinde 2 ayrı çalışma alanına ayrılır: • Betimsel İstatistik (Tasvir edici istatistik) • Tanımlayıcı • DescriptiveStatistics • Çıkarsamalı İstatistik (Anlam çıkartıcı istatistik) • Vardamsal, Tümevarımsal • InferentialStatistics • Örneklemdeki bilgilerden yararlanarak, evrenin özelliklerinin tahmin edilmesine yönelik metotlar Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 4; Baştürk, 2010, s. 2

40. BETİMSEL İSTATİSTİK • Evrendeki/örneklemdeki tüm birimlerden ilgili değişkenler bakımından veri toplandığında bu verileri kullanarak evrenin/örneklemin özetlenmesi (betimlenmesi) • Dağılımı, grafikler, tablolar, parametreler (ortalama gibi) • Verilerin kullanıma sunulması, merkezi eğilim ölçüleri, dağılım ölçüleri • Veri kümesinin özelliklerini ortaya koymak • Verinin tanımlanması ve özetlenmesi Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 4; Baştürk, 2010, s. 2-3; Esin, Ekni ve Gamgam, 2006, s. 8-9

41. ÇIKARSAMALI İSTATİSTİK • Evrenden rasgele seçilen örneklemden toplanan verileri kullanarak evren parametrelerini tahmin etme ya da parametrelerle ilgili iddiaların doğru olup olmadığını araştırma • Tahmin, hipotez testleri • Günümüzde, bilimsel araştırmalarda çıkarsamalı istatististiğinkullanımı çok daha yaygın • Nedeni ne olabilir? Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 4; Esin, Ekni ve Gamgam, 2006, s. 9

42. Bby 252 AraştIrmayöntemlerİİstatİstİk ve İstatİstİksel Yöntem, İstatİstİkteTemel Kavramlar