top of page

BAZI İSTATİSTİK MATERYALLER

P-değeri NEDİR ve NASIL YORUMLANIR

P-değeri analizde “istatistik olarak anlamlı fark/ilişki var mıdır” sorusuna yanıt aradığımızda istatistik hipotezde yapacağımız hata miktarını gösterir. Pek çok araştırmanın başında Alfa (1.tip hata) 0.05 olarak kabul edilir. Yani hipotezde en fazla %5’lik bir hata öngörülmektedir. P, çalışmanın amacına göre; 0.001, 0.01 ve 0.10 gibi farklı değerler de alabilir. Bir hipotez testi sonucunda bulunan P-değeri 0,05'in altında ise "karşılaştırma sonucunda bulunan fark/ilişki istatistik olarak anlamlıdır (p<0.05)" denir. SPSS programında P-değeri, sig. (significance) ile ifade edilmektedir. Diğer programlarda ise genellikle P-value ya da P olarak ifade edilmektedir. P-değeri küçüldükçe istatistik olarak anlamlı farklılığın/ilişkinin kanıt düzeyi artar. Eğer P-değeri 0.05 ile 0.10 arasında ise klinik anlamlılığa da ayrıca bakıp birlikte yorumlamak gerekir. P-değeri 0.000 olarak çıktıysa; bu aslında p<0.001 olarak da gösterilebilir.

UYGULAMALI İSTATİSTİK ALANLARI

  • Biyoistatistik (tıp veteriner biyoloji)

  • Biyometri (ziraat)

  • Ekonometri (ekonomi)

  • Psikometri (psikoloji)

  • Sosyometri (sosyoloji)

  • Arkeometri (arkeoloji)

  • Kemometri (kimya)

  • Kliometri (tarih bilimi)

  • Matematik (olasılık ve kuramsal)

  • Risk analizi  (banka ve sigorta)

  • Altı sigma (kalite kontrol çalışmaları)

​

ANKET

  • Anketin konu ve kapsamı

  • Anket tasarlama aşaması

  • Hedef kitlenin belirlenmesi

  • Örneklem büyüklüğünün hesaplanması

  • Anketin uygulanması ve verilerin girişi

  • Madde (item) analizleri

  • Geçerlik-güvenirlik ve faktör analizi

  • İstatistik analizlerin uygulanması

  • Sonuçlara ait rapor ve yorumlama

​

SIK KULLANILAN İSTATİSTİK PROGRAMLARI

SPSS, SAS, R-studio, Minitab, MStatC, Statistica, Pyramid, GraphPad, MedCalc, Matlab, AMOS, Lisrel, Stata, EViews, Weka, Easyfit, Excel, NCSS, PASS.

İSTATİSTİK ANALİZ NEDİR?

İstatistik, sayısal veridir. İstatistik Analiz, örnekten elde edilen değerlerdir. İstatistik analiz, örnekten elde edilen sonuçların popülasyona genellenmesidir. İstatistik analiz, birçok veriyi tek veriye dönüştürerek benzer olaylar için tahminde bulunan bilimsel yöntemlerdir.

SIK KULLANILAN İSTATİSTİK ANALİZ YÖNTEMLERİ

  • Tanımlayıcı istatistikler

  • Yerleşim ve değişim ölçüleri

  • Güven aralığı ve güven sınırları

  • Normallik  testleri

  • Hipotez testleri

  • Güç analiz ve örneklem büyüklüğü

  • Geçerlik - güvenirlik analizi

  • Tek örnek t-testi

  • Bağımsız iki örnek t testi (students t-test)

  • Bağımlı iki örnek t testi (paired t-test)

  • Tek yönlü varyans analizi (ANOVA)

  • Tekrarlı ölçümler varyans analizi

  • Mann-whitney U testi

  • Wilcoxon eş testi

  • Kruskal wallis testi

  • Friedman testi

  • Ki-kare testi ve çapraz tablolar

  • Fisher’s exact testi

  • Mc-Nemar testi

  • Kappa istatistiği

  • Odds oranı (%95 CI)

  • Risk katsayısı

  • Pearson korelasyon testi

  • Grup içi korelasyon

  • Kendall ve Spearman korelasyon testleri

  • Lineer (doğrusal) regresyon

  • Çoklu doğrusal regresyon

  • Logistic regresyon

  • Faktör analizi (açıklayıcı ve doğrulayıcı)

  • Yapısal eşitlik modeli (YEM)

  • Kümeleme analizi

  • Tanı testleri için performans değerleri

  • Sensitivite ve spesifite, doğruluk oranı vd.)

  • ROC analizi (receiver operating curve)

  • Sağkalım (survival) analizi

  • Kaplan Meier, yaşam tabloları

  • Normallik testleri ve grafikleri

  • Kolmogorov-Smirnov, Shapiro Wilks

  • Madde analizi (ITEM test, cronbach's alpha)

  • Biyoistatistik analiz

  • Microfit yardımıyla veri düzenle,

  • Ekonometrik analiz

  • Panel veri analizi

  • Zaman serisi analizi

  • Mekansal ekonometri alanlarında tahmin

  • Değerlendirme ve programlama

  • Örneklem büyüklüğü hesaplama

  • Power (testin gücü) hesaplama

  • Sonuçların yorumlanması ve raporlama

ÖRNEK VERİ GİRİŞ DOSYASI İÇİN TIKLAYINIZ

bottom of page