bby 252 araştirma yöntemlerİ ders hakkinda...

BBY 606 ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ İSTATİSTİK VE İSTATİSTİKSEL YÖNTEM, İSTATİSTİKTE TEMEL KAVRAMLAR

1

DERS İÇERİĞİ

• Bilimsel yöntem • Araştırma • İstatistik, istatistikler • istatistiksel yöntem • İstatistiğin kısa tarihçesi • Betimsel istatistik ve çıkarsamalı istatistik • Kitle/evren, örneklem, örneklem büyüklüğü

denek • İstatistiksel tahmin (örneklemden evreni)

Parametre/kitle parametreleri • Değişken (kesikli/sürekli) • Veri

2

BİLİMSEL YÖNTEM

3

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 4

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


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 6

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

7

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 8

İSTATİSTİKLER • Dar anlamda istatistik

• Sistemli bir biçimde toplanan, tablolar ve grafikler halinde sunulan bilgiler

• Nüfus istatistikleri • Sağlık istatistikleri • Milli eğitim istatistikleri


İSTATİSTİK KELİMESİ • Hangi kelimeden türediği konusunda görüş

birliği yok • Grekçe’de (eski Yunanca’da) gözlem, gözlemek

anlamındaki STATİZEİN • Latince’de devlet, durum, vaziyet anlamındaki

STATÜS • İtalyanca’da devlet adamı anlamındaki STATİSTA • İstatistik kelimesi önce Almanya’da kullanılmış

(1748, Gottfriend Achenwail) • Kavram çok eski çağlara uzanmakta

Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 2; Esin, Ekni ve Gamgam, 2006, s. 3 10

İSTATİSTİĞİN KISA TARİHÇESİ

• 17. yy’a kadar sadece 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 11


• 17. yy’a kadar sadece 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



• 17.yy’dan itibaren • Olasılık teorisinin gelişimi (Bernoulli ve 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.lerinde Devletin 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 13


• 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 14

İSTATİSTİĞİN KISA TARİHÇESİ • 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 Sealy Gosset (1876-1937) – katkıları ile modern istatistik daha da gelişmiş Kaynak: Baştürk, 2010, s. 2 15

İSTATİSTİĞİN KISA TARİHÇESİ • 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 metodlar topluluğu haline gelmesi

• Bu haliyle, işletme, iktisat, meteoroloji, tarım ve hayvancılık, sağlık bilimleri, psikoloji, astronomi gibi farklı alanlarda uygulanması



• 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 17


• İsviçre’li bilim adamı Jasques Bernoulli (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 Simon Laplace (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 18

İSTATİSTİĞİN KISA TARİHÇESİ • Biyoistatistik – İstatistiksel tekniklerin biyoloji

alanında istatistikle ilgili olan problemlerin çözümüne uygulanması

• İlk çalışmalar: Belçikalı astronom ve matematikçi Adolphe Quetelett (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

19


• 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


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

21

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 22

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 23

EVREN BİRİMİ

• Tıp fakültesinde okuyan öğrencilerin meydana getirdiği topluluk – evrenin birimleri?

• Tıp fakültesinde kayıtlı bulunan öğrenciler


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

25

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 26

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 27

NEDEN ÖRNEKLEM SEÇİLİR?

• Kitle az sayıda birimden oluşuyorsa, • Zaman, para ve insangücü 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 28

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 29

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 30

PARAMETRE / KİTLE PARAMETRELERİ • Kitle özelliklerinin sayılar ile belirtilen değerleri,

kitleyi tanımlayan sayısal değerler • Kitle ortalaması (𝜇𝜇) • Kitle varyansı (𝜎𝜎2) gibi

• Kitleyi oluşturan birimlerin ancak tümüne ulaşıldığında parametreler hesaplanabilir

• Araştırma kitle üzerinden uygulanmıyorsa, • Örneklem üzerinden kitle parametrelerinin tahmini • İstatistikler (örneklemdeğerler) – örneklemi

tanımlayan sayısal değerler • Örneklem ortalaması (�̅�𝑥), örneklem varyansı (𝑆𝑆𝑆)

gibi


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


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 33

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 ?


DEĞİŞKENLERİN SINIFLANDIRILMASI

• 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



• 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)



• 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 37


• 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 38

BETİMSEL/ÇIKARSAMALI İSTATİSTİK

• İstatistik kullanılış amacına göre kendi içerisinde 2 ayrı çalışma alanına ayrılır:

• Betimsel İstatistik (Tasvir edici istatistik) • Tanımlayıcı • Descriptive Statistics

• Çıkarsamalı İstatistik (Anlam çıkartıcı istatistik) • Vardamsal, Tümevarımsal • Inferential Statistics • Örneklemdeki bilgilerden yararlanarak, evrenin

özelliklerinin tahmin edilmesine yönelik metotlar


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

40

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 istatistiğin kullanımı çok daha yaygın

• Nedeni ne olabilir?

Kaynak: Apaydın, Kutsal ve Atakan, 1994, s. 4; Esin, Ekni ve Gamgam, 2006, s. 9 41

BBY 606 ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ İSTATİSTİK VE İSTATİSTİKSEL YÖNTEM, İSTATİSTİKTE TEMEL KAVRAMLAR

42

bby 252 araştirma yöntemlerİ ders hakkinda...

Documents