⭐ Istatistik Mod Medyan Konu Anlatımı

matematikistatistik ders notları ygs istatistik konu anlatımı pdf üniversite istatistik ders notları ygs istatistik 2017. (mod) yoktur. 3.Medyan (Orta) Ayırt edicilik indeksi bize maddenin kalitesi hakkında bilgi verir. Madde ayırt edicilik gücü indeksi -1 ile +1 arasında değer alır. Bir maddenin, ortalamanın altında kalan yani başarısız olan öğrenciler tarafından bilinmemesi; ortalamanın üstünde olan yani başarılı öğrenciler tarafından ise bilinmesi durumunda o maddenin ayırt edicilik gücü pozitif değer alır. Sayısalözetleme, ortalama, mod ve ortalama gibi tanımlayıcı önlemlerin hesaplanmasını içerir. Tanımlayıcı önlemler ayrıca iki sınıfa ayrılır; bunlar merkezi eğilim ölçüleri ve dağılım / değişim ölçüleri. Merkezi eğilim ölçüleri, ortalama / ortalama, medyan ve moddur. İstatistik Konu Anlatımı, günlük hayatımızda basit işlemlerden zor işlemlere kadar her alanda kullanılan bir konudur. İstatistikte verileri grafiklerle göstermek çok önemlidir. bu grafikler arasında çizgi grafiği, sütun grafiği ve daire grafiği bulunur. Çizgi Grafiği: Çizgi grafiği, bir değişkenin zaman içerisindeki Matematik Performans – Proje Ödevi Konuları. – Prizma maketleri hazırlama (Dikdörtgenler prizması,Küp,Kare dik prizma.) – Ondalık kesirlerde dört işlemi modelleyerek gösterme. – Simetriye günlük yaşamdan örnekler vererek noktaya ve doğruya göre simetriği slayt şeklinde hazırlama. – Tam sayılarda dört işlem ve Sonsuz örnek uzay nedir? E örnek uzayı sonsuz çoklukta örnek noktalardan (uzunluk, alan, hacim, ağırlık, açı ölçüsü, ) oluşuyorsa bu ö grafik ve istatistik. İstatistik çalışmaları sonucu elde edilen bilgilerin şekil, resim ve çizgilerle gösterilmesine grafik denir. Başlıca kullanılan grafik çeşitleri; şekil grafiği, çizgi grafiği, sütun grafiği ve daire grafiğidir. İstatistik, çeşitli alanlarda araştırma yapanların başvurduğu bir bilim dalıdır. Sayıproblemleri konu anlatımı videosu Ygs ve kpss sınavlarında en çok soru çıkan konu olan problemler ünitesinin ilk konusu olan sayı problemlerinin ekol hoca tarafından videolu konu anlatımını izleyebilirsiniz. Bu konu ile ilgili aklınıza takılan bir yer olursa yorum yazarak bize iletebilirsiniz. n03vu. 5 Medyan • Bir veri setini büyükten küçüğe veya küçükten büyüğe sıraladığımızda tam orta noktadan veri setini iki eşit parçaya ayıran değere medyan adı verilir. • Veri setinde aşırı uçlu elemanlar olduğunda aritmetik ortalamaya göre daha güvenilirdir. • Medyan, veri setindeki tüm elemanlardan etkilenmez. • Birim sayısındaki değişmelerden etkilenir, uç değerlerden etkilenmez. • Medyanın standart hatası, aritmetik ortalamanınkinden daha büyüktür. Basit Seriler İçin Medyan • Veri Setinin Hacmi Tek Sayı İse; nci gözlem değeri medyandır. Örnek İstatistik I dersini alan 10 öğrencinin vize notları aşağıdaki gibi sıralanmıştır. Buna göre vize notları için medyan değerini hesaplayınız. 30,42,56,61,68,79,82,88,90,98 n/2 ve n/2+1 nci elemanlar 68 ve 79 olup bunların ortalaması 73,5 medyan değeridir. Veri Seti 30,42,56,61,68,79,82,88,90 şeklinde 9 adet veriden oluşsaydı n+1/2 nci eleman olan 68 veri setinin medyanı olacaktı. Gruplanmış Seriler İçin Medyan • Gruplanmış serilerde medyan değeri hesaplanırken veri setinin tam orta noktasının hangi gruba ait olduğunu belirlemek için kümülatif frekans sütunu oluşturulur. • Sıra numarası belirlendikten sonra o sıra numarasına ait grup medyan değeri olarak ifade edilir. Sınıflanmış Seriler İçin Medyan • Sınıflanmış serilerde medyan değeri hesaplanırken ilk olarak medyan sınıfı belirlenir. • Medyan sınıfı kümülatif frekanslar dikkate alındığında toplam frekansın yarısını içinde bulunduran sınıftır. • Medyan sınıfı belirlendikten sonra medyan sınıfından bir önceki sınıfın kümülatif frekansı ve medyan sınıfı frekansı dikkate alınarak hesaplanır. Bu video da yardımcı olacaktır. 6 Kartiller •Bir veri setini büyükten küçüğe veya küçükten büyüğe sıraladığımızda dört eşit parçaya ayıran üç değere kartiller adı verilir. •İlk % 25’lik kısmı içinde bulunduran 1. Kartil Q1, % 50’lik kısmı içinde bulunduran 2. Kartil Q2, % 75’lik kısmı içinde bulunduran 3. Kartil Q2, olarak adlandırılır. •%50’lik kısmı içinde bulunduran 2. Kartil Q2 aynı zamanda veri setinin medyanıdır. Basit Seriler İçin Kartiller Örnek İstatistik I dersini alan 10 öğrencinin vize notları aşağıdaki gibi sıralanmıştır. Buna göre vize notları için Q1 ve Q3 değerlerini hesaplayınız. Gruplanmış Seriler İçin Kartiller • Gruplanmış serilerde kartiller hesaplanırken veri setinin ilk çeyrek ve son çeyrek kısmını tam olarak ifade etmek amacıyla kümülatif frekans sütünü oluşturulur. • Gruplanmış serilerde örnek hacminin tek veya çift olduğuna bakılmaksızın n/4 ncü eleman Q1, 3n/4 ncü eleman ise 3. Kartil Q3, olarak ifade edilir. Sınıflanmış Seriler İçin Kartiller • Sınıflanmış serilerde kartiller hesaplanırken ilk olarak kümülatif frekans sütunu oluşturularak kartil sınıfları belirlenir. • Kartil sınıfları belirlenirken gruplanmış serilerde olduğu gibi n/4 ve 3n/4 ncü sıralardaki elemanların hangi sınıflara ait iseler o sınıflar kartil sınıfları olur. • Kartil sınıfları belirlendikten sonra bu sınıflardan bir önceki sınıfın kümülatif frekansı ve mevcut sınıf frekansı dikkate alınarak kartil değerleri hesaplanır. ÖZET KAYNAKLAR Daha geniş bilgi için yararlanabilrsiniz. Videolar için ; Mod Menyan Konu Anlatımı, mod medyan nedir Gece Perisi mod medyan örnekleri mod medyan özellikleri Mod Menyan genel Konu Anlatımı mod ortalama medyan karşılaştırması İstatistik bilimi için mod bir değişken için veriler içinde en çok kaynaktır. Tepedeğer olarak da adlandırılır. Bazı kullanım alanlarında, özellikle eğitim alanında, örnek veriler çok kere puan olarak anılmakta ve örnek mod değerine ise mod puanı adı verilmektedir. İstistiksel ortalama ve medyan gibi mod bir önemli veri bilgilerini kapsayan tek bir istatistiksel özetleme dir. Genellikle, bir veri için ortalama ve medyandan değişik değerdedir ve özellikle yüksek çarpıklık özelliği gösteren dağılımlar için bu farklılık daha da açıkca olarak görülür. Mod mutlaka eşsiz tek olmayabilir. Bazı verilerde hiç tekrarlama olmazsa hiçbir mod bulunmaz. Diğer taraftan değişik veri değerleri ayni maksimum çokluk değerine yetişebilirler. Olasılık dağılımları için çoklu mod değerine aşırı örnekler aralıklı tekdüze dağılım ve sürekli tekdüze dağılımdır; bu dağılımlar için rassal değişkenin mümkün tüm değerleri aynı olasılıkla mod değerleridir Mod için örnek Mod bir veri serisi içinde en çok tekrar edilen sayıdır. Örneğin 10 gözlemi kapsayan bir örneklem alınsın. Veriler şunlardır 1,2,3,1,2,3,2,2,2,2 Bu veri serisinde tekrarlar bulunmakta ve çokluk sayımı şöyle verilebilmektedir Veri değeri 1 2 3 Frekans sayımı 2 6 2 Bu veri dizisinin modu 2dir; çünkü bu değer en çok tekrar edilmektedir. Eğer veri dizisi içinde hiçbir tekrarlama bulunmuyorsa, veri için mod bulunmıyabilir. Diğer taraftan, iki veya daha fazla veri aynı tekrarlamayı gösterebilirler; bu halde çoklu mod ortaya çıkar. Örneğin Büyüklüğü 15 olan bir örneklem veri dizisi şu olsun 1,5,5,8,5,5,9,10,10,12,2,8,12,10,12,10 Bu veri dizisinin çokluk sayımı şöyle verilir Veri değeri 1 2 5 8 10 12 Frekans sayımı 1 1 4 2 4 3 Veri dizisinde en çok 4 defa tekrarlanan sayı 5 ve 10 olduğu için veri dizisinin iki tane modu bulunmaktadır 5 ile 10. Eğer örneklem niceliksel değerler gösterip hacmi büyük ise veya değerleri orijini biraz olsun saklanmak istenmekte ise, örnek veri dizileri sıralanır; gruplanır ve çokluk dağılımı tablosu olarak verilir. Bu çokluk dağılım tablosundaki en büyük frekans gösteren gruba mod sınıfı adı verilir ve bu sınıfın kapsadığı değerler arasında bir sayı çokluk dağılım modu olarak bulunabilir. Bunun için formül şöyle verilebilir [IMG] L Mod sınıfının alt değeri fs Mod sınıfından bir sonraki sınıfın frekansı fo Mod sınıfından bir önceki sınıfın frekansı c Mod sınıfının aralığı Bu formül ile bir çokluk dağılımından elde edilen mod değeri orijinal veri serisi içinde bulunan herhangi bir veri değerine tekabül etmeyebilir. Bu formül sadece tek modlu çokluk dağılımları için uygundur ve veri dağılımı çoklu doruk gösteriyorsa mod bulunması uygun değildir. Hemen şunu da eklemek gerekir ki veri dizisinden elde edilen mod; bu veri dizisinin bir çeşit gruplanması ile elde edilen çokluk dağılımı mod değeri ve bu veri dizisinin diğer çeşit gruplanması ile elde edilen diğer bir çokluk dağılımının mod değerinin birbirine mutlaka eşit olmaları gerekmez; gerçekten pratikte bunların değişik olması çok büyük imkân dahilindedir. Yani aynı veri için değişik mod olması olağandır. Olasılık dağılımı için mod Bir aralıklı olasılık dağılımı için mod bir rassal sayı olan xdir ve bu x değerinde olasılık kütle fonksiyonu maksimum değere varır. Diğer bir deyimle, mod rassal sayı değeri en olabilir şekilde örnek alınan değerdir. Bir sürekli olasılık dağılımı için mod bir rassal sayı olan x olup bu sayıda olasılık yoğunluk fonksiyonu maksimum değerine varır; daha gayriresmi bir ifade ile mod olasılık yoğunluk fonksiyonu için bir doruk değeridir. Bir olasılık kütle fonksiyonu veya olasılık yoğunluk fonksiyonu için maksimum değere birkaç noktada x1, x2, vb. bulunabilinirliğinden mod mutlaka eşsiz tek değerde değildir. Olasılık yoğunluk fonksiyonunun çoklu olarak yöresel maksimum değerleri varsa, tüm yöresel maksimum değerlerin hepsi dağılımın mod değeri olarak anılır. Ancak yukarıdaki verilen tanımlamaya göre sadece global maksimum değer mod olup bu global maksimumdan daha küçük olan yöresel maksimum değerlerinin mod sayılmaması gerekir. Bununla beraber bu şekilde çoklu yöresel maksimum değerleri bulunan sürekli olasılık dağılımları çoklu modlu dağılım olarak anılır. Mod, ortalama ve medyan karşılaştırılması Bir olasılık dağılımı için ortalama, rassal değişkenin beklenen değeri olarak adlandırılır. Diğer taraftan, eğer veri örneklemden gelmişse örneklem ortalaması adi verilir. Tek modlu olan ve ve yansıtıcı simetri gösteren olasılık dağılımları arasında simetrik çan grafiği şekilinde olasılık yoğunluk fonkiyonu olan normal dağılım için ortalama, medyan ve mod birbirine aynıdır. Mod kavramı isimsel ölçekli veri serileri için merkezsel konum ölçüsü olarak kullanilabilir ama bu halde anlamı biraz bulanıktır. Buna karşılık medyan ve ortalama hiç anlamsızdır. Özellikler Mod için şu özellikler ilgi çeker Mod, aynı medyan ve ortalama gibi, doğrusal veya afin dönüşümden etkilenmez. Afin donusum Xin yerine aX+b koymakla elde edilir. Çok küçük sayıda örneklemler dışında, mod değeri örneklem dışlak değerlerinden etki görmez, yani mod güçlü ölçü olur. Medyan da bir güçlü ölçüdür. . Ortalama ise bunlarin aksine eger dışlak değerlerden çok etkilenir. Karl Pearsonun ortaya attığı bir pratik kurala göre sürekli tek modlu dağılımlar için, medyan değeri, mod ve ortalama değerlerinin ortasında ortalama ve mod aralığının üçte biri noktasında bulunur. Bu formül olarak şöyle ifade edilir medyan ≈ 2 × ortalama + mod/3. Bu bir pratik kural olarak, bir normal dağılımı andıran çok az asimetri gösteren dağılımlar için doğrudur. Ancak bu kural her zaman doğru olamaz ve bu üç-zet konum istatistiğinin herhangi bir sırada olması mümkündür. Çarpık bir dağılım için örnek Bir sınıf dağılım tipi isteğe göre çarpıklık gösterebilir. Bu log-normal dağılımıdır. Bu dağılım bir normal dağılım gösteren X rassal değişkenin logaritması alınarak bir Y rassal değişkenine yani Y= exp X yaparak dönüştürmekle elde edilir. Y rassal değişkenin logaritması normal dağılım gösterir ve bu nedenle Y dağılımına log-normal adı verilir. Özel bir X seçilerek ortalaması μ=0 olursa, Ynin medyanı 1 olacaktır ve bu X’in standart sapması olan dan bağımsızdır. Buna neden X normal dağılım gösterdiği için ortalama ve medyan ve mod ayni olmakta ve ortalama 0 olursa medyan da 0 olmaktadır. Xden Y dönüşümü u monotonik olduğu için Y için medyan değerinin 1 olduğu exp0=1 açıktır. Eğer X standart sapması =0,2 olursa, Y dağılımı çok çarpıklık göstermez. Ortalama ve mod değerleri sırasıyla μ=1,0202 ve mod=0,9608 olur. Bu halde medyan ortalama ile mod arasında üçte bir mesafededir. Eğer X standart sapması çok daha büyük, diyelim =5 olursa, Y dağılımı büyük ölçekte çarpıklık gösterir. Ortalama ve mod değerleri sırasıyla μ=7,3891 ve mod=0,0183 olur. Bu halde Pearson’un ortaya attığı empirik ilişki kuralı, yani medyanın ortalama ile mod arasında üçte bir mesafede olması, doğru olmaz. İstatistik Ünite-1 SorularıBölüm Özeti1-İstatistikte veri toplama işlemine Rölöve tarafından doğrudan yapılan veri toplama işlemine Birincil veri koşullar altında her zaman aynı sonuçları veren olaylara Tipik olay ya da gözleme konu olan tüm birimlerin oluşturduğu kütleye Anakütle karakterize eden, niteleyen değerlere Parametre kütleyi karakterize eden, niteleyen değerlere İstatistik Statistik bir kurum ya da kuruluş tarafından toplanmış verileri kullanması durumunda İkincil veri söz konusu araştırmada konu ile ilgili tüm birimlerin gözlenmesi durumuna Tam sayım maliyet vb. sebeplerle, incelemeye konu olan tüm birimlerin değil, bu birimlerin içinden seçilen az sayıda birimi gözlemek suretiyle anakütleye yönelik bilgi sahibi olma yöntemine Örneklem toplama işlemi sırasında ortaya çıkan ve hep aynı yönde hataya sebep olan hata türüne Sistematik hata denirİstatistik Ünite-1 Soruları1. İstatistikte veri toplama işlemine ……………. RölöveB VeriC VasıfD ŞıkE BirimCorrect! Wrong!Cevap A İstatistikte veri toplama işlemine Rölöve Araştırmacı tarafından doğrudan yapılan veri toplama işlemine …………. Veri toplamaB RölöveC Birincil veriD İkincil veriE Soru formuCorrect! Wrong!Cevap C Araştırmacı tarafından doğrudan yapılan veri toplama işlemine Birincil veri Aynı koşullar altında her zaman aynı sonuçları veren olaylara …………. Atipik olayB Tipik olayC Kollektif olayD GözlemE VeriCorrect! Wrong!Cevap B Aynı koşullar altında her zaman aynı sonuçları veren olaylara Tipik olay İnceleme ya da gözleme konu olan tüm birimlerin oluşturduğu kütleye ……. ÖrnekB Örnek kütleC AnakütleD Tam sayımE GözlemCorrect! Wrong!Cevap C İnceleme ya da gözleme konu olan tüm birimlerin oluşturduğu kütleye Anakütle Anakütleyi karakterize eden, niteleyen değerlere …………. İstatistikB Tam sayımC ÖrneklemeD ParametreE RölöveCorrect! Wrong!Cevap D Anakütleyi karakterize eden, niteleyen değerlere Parametre Örnek kütleyi karakterize eden, niteleyen değerlere …………. İstatistik StatistikB Tipik olayC VasıfD ŞıkE ParametreCorrect! Wrong!Cevap A Örnek kütleyi karakterize eden, niteleyen değerlere İstatistik Statistik Araştırmacının bir kurum ya da kuruluş tarafından toplanmış verileri kullanması durumunda ……………….. söz konusu Birincil veriB VeriC İkincil veriD AnketE GözlemCorrect! Wrong!Cevap C Araştırmacının bir kurum ya da kuruluş tarafından toplanmış verileri kullanması durumunda İkincil veri söz konusu Bir araştırmada konu ile ilgili tüm birimlerin gözlenmesi durumuna ………… Tam sayımB ÖrneklemeC AnakütleD ParametreE İstatistikCorrect! Wrong!Cevap A Bir araştırmada konu ile ilgili tüm birimlerin gözlenmesi durumuna Tam sayım Zaman, maliyet vb. sebeplerle, incelemeye konu olan tüm birimlerin değil, bu birimlerin içinden seçilen az sayıda birimi gözlemek suretiyle anakütleye yönelik bilgi sahibi olma yöntemine…………… AnakütleB Rölöve hatasıC Veri toplamaD ÖrneklemE ParametreCorrect! Wrong!Cevap D Zaman, maliyet vb. sebeplerle, incelemeye konu olan tüm birimlerin değil, bu birimlerin içinden seçilen az sayıda birimi gözlemek suretiyle anakütleye yönelik bilgi sahibi olma yöntemine Örneklem Veri toplama işlemi sırasında ortaya çıkan ve hep aynı yönde hataya sebep olan hata türü aşağıdakilerden hangisidir?A Rölöve hatasıB HataC Tesadüfi hataD Önemli hataE Sistematik hataCorrect! Wrong!Cevap E Veri toplama işlemi sırasında ortaya çıkan ve hep aynı yönde hataya sebep olan hata türüne Sistematik hata 2018-2019 Vize Soru Cevaplarıİstatistik 2018-2019 Final Soru Cevaplarıİstatistik 2018-2019 Vize Soru Cevapları ONLINEİstatistik Final Online Deneme SınavıÜnite-1 TestiÜnite-8 TestiÜnite-2 TestiÜnite-9 TestiÜnite-3 TestiÜnite-10 TestiÜnite-4 TestiÜnite-11 TestiÜnite-5 TestiÜnite-12 TestiÜnite-6 TestiÜnite-13 TestiÜnite-7 TestiÜnite-14 Testi1. İstatistikte veri toplama işlemine ……………. RölöveB VeriC VasıfD ŞıkE BirimCevap A İstatistikte veri toplama işlemine Rölöve Araştırmacı tarafından doğrudan yapılan veri toplama işlemine …………. Veri toplamaB RölöveC Birincil veriD İkincil veriE Soru formuCevap C Araştırmacı tarafından doğrudan yapılan veri toplama işlemine Birincil veri Aynı koşullar altında her zaman aynı sonuçları veren olaylara …………. Atipik olayB Tipik olayC Kollektif olayD GözlemE VeriCevap B Aynı koşullar altında her zaman aynı sonuçları veren olaylara Tipik olay İnceleme ya da gözleme konu olan tüm birimlerin oluşturduğu kütleye ……. ÖrnekB Örnek kütleC AnakütleD Tam sayımE GözlemCevap C İnceleme ya da gözleme konu olan tüm birimlerin oluşturduğu kütleye Anakütle Anakütleyi karakterize eden, niteleyen değerlere …………. İstatistikB Tam sayımC ÖrneklemeD ParametreE RölöveCevap D Anakütleyi karakterize eden, niteleyen değerlere Parametre Ünite-1 Soruları6. Örnek kütleyi karakterize eden, niteleyen değerlere …………. İstatistik StatistikB Tipik olayC VasıfD ŞıkE ParametreCevap A Örnek kütleyi karakterize eden, niteleyen değerlere İstatistik Statistik Araştırmacının bir kurum ya da kuruluş tarafından toplanmış verileri kullanması durumunda ……………….. söz konusu Birincil veriB VeriC İkincil veriD AnketE GözlemCevap C Araştırmacının bir kurum ya da kuruluş tarafından toplanmış verileri kullanması durumunda İkincil veri söz konusu Bir araştırmada konu ile ilgili tüm birimlerin gözlenmesi durumuna ………… Tam sayımB ÖrneklemeC AnakütleD ParametreE İstatistikCevap A Bir araştırmada konu ile ilgili tüm birimlerin gözlenmesi durumuna Tam sayım Zaman, maliyet vb. sebeplerle, incelemeye konu olan tüm birimlerin değil, bu birimlerin içinden seçilen az sayıda birimi gözlemek suretiyle anakütleye yönelik bilgi sahibi olma yöntemine…………… AnakütleB Rölöve hatasıC Veri toplamaD ÖrneklemE ParametreCevap D Zaman, maliyet vb. sebeplerle, incelemeye konu olan tüm birimlerin değil, bu birimlerin içinden seçilen az sayıda birimi gözlemek suretiyle anakütleye yönelik bilgi sahibi olma yöntemine Örneklem Veri toplama işlemi sırasında ortaya çıkan ve hep aynı yönde hataya sebep olan hata türü aşağıdakilerden hangisidir?A Rölöve hatasıB HataC Tesadüfi hataD Önemli hataE Sistematik hataCevap E Veri toplama işlemi sırasında ortaya çıkan ve hep aynı yönde hataya sebep olan hata türüne Sistematik hata denirİstatistik Ünite-1 SorularıKanalımıza Abone OlunLOLONOLO’YA ÜYE OLÇOCUK GELİŞİMİ GRUBUİstatistik ANASAYFACOĞRAFYA GRUBUSOSYAL HİZMETLERSOSYOLOJİ GRUBUİKTİSAT GRUBUTOEFL GRAMMARİstatistik Ünite-1 Soruları TYT YKS İstatistik Konu Anlatımı ve Soru Çözümü Prev 1 of 1 Next İstatistik 1-Veri Merkezi Eğilim Ölçüleri İstatistik Konu Anlatımı 2 İstatistik Konu Anlatımı 3 İstatistik Konu Anlatımı 4 Prev 1 of 1 Next İSTATİSTİK Aritmetik Ortalama Tepe Değer Mod Medyan Orta AçıklıkAralık Alt Çeyrek, Üst Çeyrek Standart Sapma Standart Puan, Z Puanı, T Puanı Ders notlarını pdf olarak da açabilir ve indirebilirsiniz İstatistik Konu Anlatımı 1 İstatistik Konu Anlatımı 2 A. Video Eğitim İçeriği 1. Temel İstatistik Bilgileri Konu Anlatımı • Genel Olarak Anket Verilerine Bakış • Evren ve Örneklem Nedir? • Betimsel İstatistik ve Çıkarımsal İstatistik Ayrımı • Değişken ve Parametre Bağımlı – bağımsız, nicel – nitel, kesikli – sürekli • Ölçüm Düzeyleri • Merkezi Eğilim Ölçütleri Ortalama , Mod, Medyan • Merkezi Dağılım Ölçütleri Standart Sapma, Varyans, Kovaryans • Hipotez Testleri 2. SPSS Programı Hakkında Genel Bilgiler • Programın Arayüzüne Temel Bakış • Menülerin Tanıtılması • Veri Editörü ve Değişken Editörü • SPSS’e Dış Kaynaktan Veri Okutulması 3. SPSS’e Veri Girişi • Nokta, Virgül Ayrımı ve Klavyeden Veri Girişi • Değişken Oluşturma ve Değişken Yapılarının Düzenlenmesi • SPSS’te Çalışma Örneklem Belirlenmesi Sub-samples • Değişken Dönüşümü • Mevcut Değişkenlerden Yeni Değişken Türetilmesi 4. SPSS’te Verileri Betimleme • Tanımlayıcı İstatistiklere İlişkin Tabloların Oluşturulması • Gruplara Göre Tanımlayıcı İstatistikler • Frekans Tabloları • Çapraz Tablolar 5. Analiz Öncesi Pre-Testler ve Varsayım Kontrolleri • Ölçekler için Değişken Oluşturma • Güvenilirlik Testi Anketin Güvenilirliğinin Test Edilmesi • Parametrik ve Nonparametrik Testler ve Ayrımın Nedeni • Normallik Testi Hipotezlerin Kurulması ve SPSS’teUygulanması 6. Parametrik Testler • Tek Örneklem t Testi • Bağımsız Örneklem t Testi • Eşleştirilmiş Örnekler t Testi • Tek Yönlü ANOVA 7. Parametrik Olmayan Testleri • Ki- kare testi • Mann-Whitney U testi • Wilcoxon işaretli sıralar toplamı ve işaret testi • Kruskal Wallis testi 8. İlişki Analizi • Korelasyon Testleri • Regresyon Analizi 9. Faktör Analizi

istatistik mod medyan konu anlatımı