Transcript Ünite 7 - Bartın Üniversitesi

Doç. Dr. Alper AYTEKİN
NİCEL ANALİZLERE GİRİŞ
2
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
• Bu bölümde;
–
–
–
–
–
–
Ölçme hataları ve veri hazırlama süreci,
Kodlama, düzeltme ve veri temizleme işlemleri,
Eksik doldurulmuş anketler için çözüm yolları,
Nicel analiz tekniklerinin sınıflandırılması,
Parametrik testler için ön şartlar, çarpıklık ve basıklık,
Uygun analiz tekniğinin seçimi,
• Hakkında bilgi verilecektir.
3
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
Giriş
• Anket, gözlem, mülakat, literatür taraması vb. gibi
yollarla toplanan verilere “ham veri” denilir.
• Ham verilerin işlenerek, onlara bir anlam
yüklenmesine ise “veri analizi” denir.
• Bir diğer ifadeyle, veri analizi yardımıyla toplanan
verilerin araştırma sorusu bağlamında ne ifade
ettiği ortaya konmaya çalışılmaktadır.
4
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
• Ham veriler, belirli kontrollere tabi tutulmadan ve
üzerlerinde gerekli düzenlemeler yapılmadan
analiz için uygun olmayabilir.
• Kontrol ve düzetme yapılmadan işleme tabi tutulan
verilerden elde edilen sonuçların hatalı olma
ihtimali çok yüksektir ve telafisi mümkün olmayan
sonuçlar doğurma ihtimali yüksektir.
5
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
• Ham veri üzerinde yapılacak çeşitli işlemlerle olası
hataların asgariye indirilmesi veya en azından bazı
hataların ortadan kaldırılması sağlanmış olacaktır.
• Verilerin analize hazırlanması sürecinde ham veri
üzerinde kontroller, düzenlemeler ve değişiklikler
genellikle, veri saflaştırma, veriye masaj yapma,
veri hazırlama veya veri temizleme gibi değişik
isimler altında anılmaktadır.
6
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
Ölçme hataları
• Ölçme, önceden belirlenmiş kurallara göre
nesnelere ve objelere sayılar atfetme olarak
tanımlanabilir.
• Sosyal bilimlerde saha çalışması neticesinde
toplanan veriler genellikle ölçülmek istenen gerçek
değerleri yansıtmayabilir.
• Bu sebeple istatiksel analizlerde saha çalışmasından
elde edilen verilerin iki ana kısımdan meydana
geldiği varsayımı yapılmaktadır.
7
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
• Bunlardan birincisi ölçülmek istenen gerçek değer
(G), ki araştırmacı bunu bulmaya veya tahmin
etmeye çalışmaktadır. Diğeri ise hatalar (E) dır.
• Ölçme hatalarını ölçülmek istenen gerçek değerden
sapmalar olarak da kabul etmek mümkündür.
• Dolayısıyla analizlerde ölçülen değerlerin gerçek
değerler yanında hata payını da içerdiği varsayımı
yapılarak değerlendirmeler yapılır.
8
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
• Literatürde, ölçme hataları çeşitli şekillerde
sınıflandırılmaktadır.
1. Sistematik hatalar; aynı ölçüm şartları altında
ölçülen değerleri her zaman aynı ve sabit bir
şekilde etkileyen faktörlerden kaynaklanan
hatalardır. (Mekanik hatalar veya sıralama
hataları )
2. Tesadüfi hatalar; ölçüm şartları ve deneğin
durumuyla ilgili durumsal (rastgele)
değişikliklerden kaynaklanan hatalardır.
9
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
• Buna göre ölçülmek istenen gerçek değere
ulaşılmak isteniyorsa, ölçümde yer alacak olan hata
teriminin sıfır olması gerekmektedir. Ancak bu
pratikte mümkün değildir.
• Çünkü, hem bir çok hata kaynağının kontrol altında
tutulması mümkün değildir, hem de çoğu zaman
hatanın kaynağını dahi görmek mümkün değildir.
• Bu sebeple, özellikle sosyal bilimlerde hemen
hemen her ölçünün belirli derecede hata içerdiği
kabul edilmektedir.
10
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
• Araştırmacının amacı ve gayretleri olası hataları önlemeye veya
en aza indirmeye çalışmak yönünde olmalıdır.
• Araştırmalarda yapılan hataların kaynakları çok çeşitli olabilir,
bunlar;
– Deneğin karakteri,
– Geçici veya kısa süreli kişisel faktörlerde değişme (sağlık,
duygu, meşguliyet vb)
– Örnekleme ve ölçeklerden kaynaklanan hatalar,
– Durumsal faktörler (gürültü, başkalarının varlığı vb)
– Mekanik faktörler (silik yazı, anlaşılmayan sorular vb)
– Anketin uygulanmasıyla ilgili faktörler (mülakatçı
yönlendirmesi) gibi olabilir.
11
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
• Bir başka sınıflandırmaya göre saha çalışması kaynaklı
hataları iki grup altında incelemek mümkündür.
1. Örnekleme hataları;
•
bu tür hatalar saha çalışmasında bilgi kaynağı olan
deneklerin veya görüşme yapılan kişilerin araştırmanın
ana kütlesini yeterince iyi temsil edememesinden
kaynaklanan hatalardır. (örneğin, ana kütle Bartın
üniversitesi öğrencileri ise, sadece, İİBF işletme
bölümü 1. sınıfa anket uygulanması örnekleme hatası
olur)
12
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
2- Örnekleme dışı hatalar; örnekleme dışındaki tüm
hata kaynaklarına bağlı hataları kapsamaktadır.
Bunlar;
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Soru soruş tarzı,
Deneklerin ilgisizlikleri ve isteksizlikleri
Anketörlerin denekleri etkilemesi
Kullanılan ölçeklerin uygun olmaması
Uygun olmayan cevap seçenekleri
Anketin eksik doldurulmuş olması
Verilerin bilgisayara yanlış aktarılması
Kodlama hataları
Yanlış analiz teknikleri vb. gibi hatalardır.
13
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
• Titiz bir araştırma dizaynı, uygun bir metedolojinin
takibi ve etkin bir veri hazırlama sürecinin
uygulanması ile yukarıda sayılan örnekleme dışı
(sistematik) hataların önemli bir kısmının
engellenmesi mümkün olacaktır.
• Ancak, araştırmacılar tarafından bu süreçlere
gerekli özen gösterilmediğinden, önlenmesi
muhtemel bir çok hatanın analiz sonuçlarını
olumsuz etkilemesi söz konusu olabilmektedir.
14
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
Veri hazırlama süreci
• Saha çalışmasında toplanan ham verilerin analize
hazır hale getirilmesi amacıyla yapılan işlemler
dizisine veri hazırlama süreci adı verilir. Bu süreçte;
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
Anketlerin kontrol edilmesi
Düzenleme /edit etme
Kodlama
Verilerin bilgisayar ortamına aktarılması
Veri temizleme
İstatiksel düzenlemeler
Uygun analiz stratejisinin seçimi
15
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
1-Anketlerin kontrol edilmesi
• Bu işlem esnasında anketlerin tam olarak
doldurulup doldurulmadığı, cevapların belirli bir
şekil takip edip etmediği (tüm şıkların aynı şekilde
işaretlenmesi gibi), cevaplayıcının anket
doldurmadaki ciddiyeti veya ciddiyetsizliği,
soruların anlaşılıp anlaşılmadığı kontrol edilir.
• Geri dönen anket sayısının yeterli olup-olmaması
(yeterli değilse, yeniden yapılması gibi)
16
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
2- Düzenleme (Edit etme)
• Düzenleme işlemi geri dönen anketlerin doğruluk ve
hassasiyetlerini artırmak amacıyla yapılmaktadır.
• Şıkların doğru kodlanıp- kodlanmadığı,
• Açık uçlu soruların bir kodlama sistematiği tabi
tutulması,
• Cevaplandırılmayan sorularla ilgili hususlar;
– Doldurulmak üzere geri göndermek
– Eksik olan cevabın yerine uygun bir şık işaretlemek
– Eksik cevaplı anketlerin iptal edilmesi
17
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
3- Kodlama
• Verilerin anlamlı bir şekle dönüştürülmesi için
bilgisayar programlarının diline (sayısal hale)
dönüştürülmesi işlemidir.
• Bilgisayarların anladığı dil sayılardan ibarettir.
• Kodlama örnekleri; nominal, aralık,ordinal
18
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
4- Verilerin bilgisayar ortamına aktarılması
• Eğer düzelme işlemi varsa yapıldıktan sonra, kodlar
yardımıyla veriler ilgili programa girilmelidir.
• Veri girişi esnasında hatalı durumlara karşı uyanık
olunmalıdır.
19
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
5- Veri temizleme
• Bu kademede incelenen konular arasında aşırı uç
değerlerin tespiti, cevaplar arasındaki mantıki
çelişkilerin saptanması, cevap aralığı dışında kalan
cevapların bulunması ve temizlenmesi ile eksik
cevaplara çözüm bulma yer almaktadır.
• Kontrol soruları deneklerin cevap tutarlılıklarını
ortaya koymak açısından dikkate alınmalıdır.
• Uç değerlere dikkat edilmelidir (Tümü çok iyi veya
kötü gibi)
20
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
• Eksik değerlerin yeni değerlerle değiştirilmesinde
kullanılan alternatifler;
– Söz konusu değişkenlere ait ortalama değerlerle
değiştirme
– Mevcut verilerle oluşturulacak model ile tahmin sonucu
elde edilen değerlerle değiştirme
– Özellikle zaman serisi türü verilerde eksik değişken için
eksik gözlemden bir önceki ve sonraki gözlemlerin
ortalamasını kullanma
– Araştırmacı tarafından subjektif olarak tespit edilen bir
değerle değiştirme
21
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
6-İstatiksel düzenlemeler
• Verilerin istatiksel olarak düzenlenmesi işlemi;
• değişkenlere ağırlık atama;
• değişkenlerin yeniden tanımlanması (kategori
sayısının 5’ten 3’e indirilmesi) ve
• ölçek transformasyonlarını içermektedir.
22
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
7- Uygun analiz stratejisinin seçimi
• Yanlış tekniklerin kullanılması hatalı sonuçların
çıkmasına ve yanlış yorumlara neden olabilir.
• Uygun olmayan analiz tekniğinin seçimi sosyal
bilimlerde sıklıkla yapılan bir hatadır.
23
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
ANALİZ TEKNİKLERİNİN SINIFLANDIRILMASI
1. Değişken Sayısına Göre Sınıflandırma
2. Veri özelliklerine göre sınıflandırma
1. Parametrik analiz teknikleri
2. Parametrik olmayan analiz teknikleri
3. Amaçlara göre sınıflandırma
1. Farklılıkların tespitine yönelik analiz teknikleri
2. İlişkilerin analizine yönelik testler
24
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
1- DEĞİŞKEN SAYISINA GÖRE SINIFLANDIRMA
• Bu grupta yer alan analiz tekniklerinin
sınıflandırmasında kullanılan kriter, analizin
kaç değişken üzerinde yapıldığıdır.
• Bu grupta yer alan analizler;
• Tek değişkenli analizler ve
• Çok değişkenli analizler, olmak üzere iki gruba
yarılmaktadırlar. (Bazı kaynaklarda, tek, iki ve
çok değişkenli analizler şeklinde de
sınıflandırılmaktadır)
25
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
• Tek değişkenli analizlerde, analiz sadece tek bir
değişken üzerinde yapılmaktadır.
• Bu analizlerin amacı, genellikle söz konusu
değişkenle ilgili olarak değişik gruplar arasında
(denek grupları arasında) istatiksel anlamda
herhangi bir farkın olup olmadığının veya farklı
denek gruplarına ilişkin cevapların dağılımları
arasında farkın olup olmadığının araştırılmasıdır.
26
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
• Örnek; aldıkları maaş açısından, bir işletmede
çalışan bay ve bayan işçiler arasında anlamlı bir
fark var mıdır?
• Buradaki (tek) değişken, MAAŞ’tır.
• Tek değişkenli analiz teknikleri arasında;
– T-testi, z-testi, one way ANOVA, Mann Whitney U testi,
ki-kare testi sayılabilir.
27
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
• Çok değişkenli testler ise, daha çok iki veya daha
fazla değişken arasındaki ilişkilerin incelendiği
tekniklerdir.
• Bu tekniklerde belirli değişken(ler)deki değişim,
(bağımlı değişken), diğer değişkenler (bağımsız
değişkenler) yardımıyla açıklanmaya
çalışılmaktadır.
28
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
• Bağımlı değişken; bir veya birden fazla değişken
tarafından açıklanmaya veya tahmin edilmeye
çalışılan değişkendir.
• Bağımsız değişken ise, her hangi bir bağımlı
değişkenin açıklanmasında veya tahmin edilmesinde
kullanılan açıklayıcı değişkendir.
29
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
• Örneğin; bir tüketicinin alışveriş merkezine
gittiğinde yapmış olduğu harcama miktarını tespit
etmek amacıyla cinsiyet ve markette kalış süresi ile
harcama miktarı arasında oluşturulacak olan
modelde; harcama miktarı bağımlı değişken ve
harcama miktarını etkileyen cinsiyet ve merkezde
kalış süresi ise bağımsız değişkenleri temsil
etmektedir.
30
• Çok değişkenli testler arasında;
–
–
–
–
–
Korelasyon analizi,
Regresyon analizi,
Ayırma analizi,
Gruplama analizi ve
Faktör analizi sayılabilir.
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
31
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
• Korelasyon Analizi; İki değişken arasındaki ilişkinin
şiddetini ölçmeye yönelik analiz tekniğidir.
• Korelasyon analizi, düşük seviyede bir ölçüm
aracıdır. Daha yüksek seviyelerde ölçüm analizleri
ise regresyon ve faktör analizleridir.
• Regresyon Analizi; bir bağımlı değişken ile bir veya
birden fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi
incelemektedir. Bir başka deyişle, bağımsız
değişkenler yardımıyla bağımlı değişkendeki
değişimleri açıklamaya çalışan bir analiz tekniğidir.
32
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
• Ayırma analizi (diskriminant analizi); regresyon
analizine benzeyen bir analiz tekniği olup, bağımlı
değişkenin kategorik (grupları temsil eden nominal
değerler 0 ve 1 gibi) olduğu ve bağımsız
değişkenlerin ise en az aralık ölçeğinde olması
gereken bir analiz tekniği olup, amacı gruplar
arasındaki ayırımı ortaya koyan değişkenleri tespit
etmeye çalışmaktadır.
33
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
• Kümeleme analizi (cluster); denekleri, tüketicileri,
insanları veya ankete katılanları çeşitli özelliklere
göre kümelere ayırmaya çalışan bir analiz
tekniğidir.
• Faktör analizinde değişkenler arasındaki
benzerlikler yardımıyla değişkenler
gruplandırılırken, kümeleme analizinde ortak
özellikler çerçevesinde bireylerin sınıflandırılması
yapılmaktadır.
34
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
• Faktör Analizi; birbiri ile ilişkili olduğu düşünülen
çok sayıdaki değişken arasındaki ilişkinin yapısına
ilişkin ipuçları sağlamak amacıyla kullanılan bir
analiz türüdür.
35
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
2- VERİ ÖZELLİKLERİNE GÖRE SINIFLANDIRMA
• Bu grup analizlerin sınıflandırılmasında
verilerin özellikleri dikkate
alınmaktadır. Buna göre sınıflandırma;
1. Parametrik Analiz teknikleri ile
2. Parametrik Olmayan Analiz
teknikleri, olmak üzere ikiye
ayrılarak incelenebilir.
36
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
• Parametrik Analiz Teknikleri;
• Bazı analiz tekniklerinin uygulanabilmesi için ön şart
olarak, toplanan verilerin belirli özelliklere sahip
olmaları veya belirli şartları sağlamaları
beklenmektedir.
• Parametrik analiz tekniklerinin uygulanabilmesi için
verinin en azından aralık veya rasyo seviyesinde
ölçülmüş olması gerekmektedir.
• Nominal veya ordinal (sıralama) ölçüm seviyesindeki
veriler bu test için uygun değildir.
37
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
• Parametrik Olmayan Analiz Teknikleri;
• İfade edildiği üzere, parametrik analiz tekniklerinin
veriye uygulanabilmesi için analize tabi tutulacak
verilerin belirli şartları taşıması gerekmektedir.
• Ancak, şartların birinin veya birkaçının ihlali
durumunda parametrik analiz teknikleri uygulanmaz.
• Bu durumda parametrik analiz şartlarını sağlayamayan
verilere uygulanabilen ve daha az sayıda şartlar öne
süren analiz tekniklerine gerek duyulmaktadır.
• Başka bir ifade ile, verinin dağıtımsal özellikleri
üzerinde pek fazla durmayan analiz teknikleri gerekli
olmaktadır.
38
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
• Dağılımdan bağımsız testler olarak da bilinen
parametrik olmayan testler, verilerin dağılımsal
özellikleri ile ilgili olarak, parametrik testlerde
olduğu gibi uygulanabilirlik şartı olarak çok katı
şartlar ortaya koymamaktadır.
39
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
3-AMAÇLARA GÖRE SINIFLANDIRMA
• Genel olarak tüm istatiksel analiz teknikleri iki amaca
hizmet etmektedirler, bunlardan birincisi farklılıkların
tespiti ve ikincisi ise ilişkilerin incelenmesidir.
• Farklılıkların Tespitine Yönelik Analizler;
• Bu amaçla kullanılan testler,
–
–
–
–
–
T-testi (İki grup arası farklılıklarda)
Ki-kare testi (İki grup arası farklılıklarda)
Z-testi (İki grup arası farklılıklarda)
ANOVA (İkiden fazla grup arası farklılıklarda)
One way ANOVA (İkiden fazla grup arası farklılıklarda)
40
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
• İlişkilerin (Bağımlılıkların) Tespitine
Yönelik Analizler ;
• Bu anlamda;
1. Korelasyon Analizi
2. Regresyon Analizi
3. Faktör Analizi
41
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
UYGUN ANALİZ TEKNİĞİNİN SEÇİMİ
• Analizlerin, sağlıklı güvenilir ve faydalı olabilmesi
için sadece kullanılan verinin kaliteli olması yeterli
olmayıp, uygun analiz tekniğinin seçimi de son
derece önemlidir.
• Tablo 7.1’de farklı veri türleri için uygun analiz
teknikleri gösterilmektedir.
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
42
Çeşitli veri türlerine uygun analiz teknikleri
Test türü
Parametrik
Olmayan
Parametrik
Ölçüm
seviyesi
Farklılıkların Testleri
İki değişken
arası ilişki
Tek Grup
İki grup arası
Nominal
•Ki-kare
•Ki-kare
•Ki-kare
Ordinal/
Sıralama
•İşaret testi
•Run testi
•Mann
Whithney U
testi
•Wilcoxon
•Kruskal
Wallis
•Sperman
rank
korelasyonu
İnterval/
Aralık ve
Oransal
•Z-test
•T-testi
•Z-test
•Regresyon
•T-testi
•Korelasyon
•ANOVA (3 ve
daha fazla
grup)
43
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
HİPOTEZ TESTİ VE TEMEL KAVRAMLAR
• Her araştırma bir amaca yönelik olarak yapılır. Bu
amaç, bir problemin çözümüne yardımcı olabilecek
bilgilerin ortaya çıkarılması olabileceği gibi,
araştırmacının veya yöneticinin belirli bir konudaki
düşüncelerini ve önsezilerini test etmek için de
olabilir.
44
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
Hipotez testi sürecinde takip edilecek
aşamalar
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
Null ve alternatif hipotezlerin geliştirilmesi
Uygun testin seçilmesi
Anlamlılık düzeyinin (alpha) belirlenmesi
Veri toplanması ve ilgili test istatistiğinin hesaplanması
Test istatistiğine ilişkin değerin belirlenmesi
Test istatistiği için kritik değerin belirlenmesi
Null hipotezinin kabul veya reddedilmesi
Bulguların araştırma problemi açısından yorumlanması
45
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
Null ve alternatif hipotezlerin belirlenmesi
• Bu konu daha önce incelenmiştir. Bu bilgiler ışığında
uygun null hipotezi geliştirilir.
• Yönlü ve yönsüz hipotezler kurulabilir.
• Yönlü hipotez: Öğrencilerin %60 nın istemesi
halinde ücretsiz İngilizce kursu açılacaktır.
• Ho: x≥0.60
• H1: x<0.60
46
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
• Yönsüz hipotez;
• Örnek: Öğrencilerin %50 si, Bartın ilinin geldikleri
şehirlere göre daha pahallı olduğunu düşünmektedirler.
• Ho: x=0.50
• H1: x≠0.50
• Hipotez oluşturulduktan sonra, söz konusu hipotezin
test edilmesi gerekmektedir.
• Null hipotezi; t-testi, ki-kare testi, z-testi, ANOVA, One
Way ANOVA gibi tekniklerle test edilir.
47
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
Uygun testin seçilmesi
• Tablo 7.1’den den yararlanarak sınanacak test için
uygun bir analiz tekniği belirlenir.
48
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
Anlamlılık düzeyinin belirlenmesi
• Ana kütleyi temsi edecek örnek kütlenin
belirlenmesi gerekmektedir.
• Bu süreçte araştırmacılar iki tür hatayla karşı
karşıyadırlar.
• I. Tür hatalar ve II. Tür hatalar.
• I. Tür hata; örneklemden elde edilen verilere
uygulanan testler ve analizler ışığında gerçekte
doğru olan bir null hipotezinin reddedilmesi
neticesinde ortaya çıkan hatadır.
49
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
• II. Tür hata ise, gerçekten de yanlış olan null
hipotezinin analiz neticesinde elde edilen
istatistiklere göre doğru kabul edilmesi veya
reddedilmemesi ile ortaya çıkan hatadır.
50
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
Veri toplama ve test istatistiğinin hesaplanması
• Bu kademede saha çalışmalarında elde edilen
veriler üzerinde daha önce belirlenen uygun
istatiksel analizler uygulanarak, test sonuçları
belirlenmektedir.
• Bu süreçte örnek boyutu önem arz etmektedir.
Çünkü örnek boyutu artıkça sonuçların güvenirlik ve
doğruluk derecesi de artmaktadır.
51
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
Hesaplanan test istatistiğine ilişkin olasılığın
belirlenmesi
• Bu kademede yukarıda belirlenen şekilde
hesaplanan ilgili test istatistiğine tekabül eden
olasılık değerinin belirlenmesi gerekmektedir.
• Bunun için hazır halde bulunan tablolardan
yararlanılabileceği gibi, günümüz modern
bilgisayarları bu işlemi araştırmacının talep
etmesine gerek kalmaksızın sunmaktadır.
• Belirlenen bu değerler, daha sonraki kademede
bahsedilecek olan kritik değer ile
karşılaştırılacaktır.
52
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
Test istatistiği için uygun kritik değerin
belirlenmesi
• Öne sürülen bir null hipotezinin reddedilebilmesi
için, hesaplanan istatistik değerinin belirlenen bir
kritik değerin üzerinde olması gerekmektedir.
• Kritik değer test metoduna göre değişmektedir.
53
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
Null hipotezinin kabul veya reddedilmesi
• Bu kademede, daha önce belirlenen değer, bir
önceki kademede belirlenen değer ile
karşılaştırılarak, null hipotezinin kabul veya reddine
karar verilir.
• Eğer, belirli bir anlamlılık seviyesinde, hesaplanan
değer kritik değerden daha büyükse null hipotezi
reddedilecektir. Aksi halde kabul edilecektir.
54
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
Bulguların araştırma problemi açısından
yorumlanması
• Hipotez testinin son aşamasında ise, varılan
sonucun araştırma problemi açısından ne anlam
ifade ettiği veya etmediği üzerinde durulmaktadır.
• Bu kısımda yapılacak en önemli şey, bulguların ve
yorumların teknik karmaşıklıktan uzak, sade ve
sonuçları kullanacak olan kişilerin anlayabilecekleri
seviyede ve açıklıkta sunulmasıdır.
Ders bitti. Dinlediğiniz için
teşekkürler…
Doç. Dr. Alper AYTEKİN
55