Upload
eli
View
46
Download
2
Embed Size (px)
DESCRIPTION
BÖLÜM 7 : SAYIMLA ELDE EDİLEN SINIFLANMIŞ VERİLERİN ÇÖZÜMLENMESİ. Birden çok düzeye sahip olan ve aldığı değerler sayım sonuçlarından oluşan değişken ya da değişkenlerin çözümlenmesi. Birden çok düzeyli iki değişken çaprazlandığında, iki değişkenli bir bileşik olasılık dağılımı elde edilir. - PowerPoint PPT Presentation
Citation preview
BÖLÜM 7 : SAYIMLA ELDE EDİLENSINIFLANMIŞ VERİLERİN
ÇÖZÜMLENMESİ
Birden çok düzeye sahip olan ve aldığı değerler sayım sonuçlarından oluşan değişken ya da değişkenlerin çözümlenmesi.
Birden çok düzeyli iki değişken çaprazlandığında, iki değişkenli bir bileşik olasılık dağılımı elde edilir.
Bu durumda bu iki değişkenin arasında ilgilenilen konu bakımından fark olup olmadığı ya da aralarında bir bağımlılık bulunup bulunmadığı araştırılabilir.
Örnek
Örnek
RxC çapraz çizelgelerinde hipotez testleri
RxC çapraz çizelgelerinde gruplar arası fark kontrolü
Çapraz çizelgeyi oluşturan veriler birbirinden ayrı ve bağımsız kitlelerden gelen rasgele örneklemlerden oluşuyorsa gruplar arası fark kontrolü yapılır.
Örneğin, bir bölgedeki sporcular spor dallarına ve cinsiyetlerine göre çaprazlandığında, çapraz çizelgeyi oluşturan veriler birbirinden bağımsız cinsiyet kitlelerinden gelerek spor dallarına göre sınıflanır.
RxC çapraz çizelgelerinde hipotez testleri
RxC çapraz çizelgelerinde gruplar arası fark kontrolü
Burada dikkat edilmesi gereken bir nokta beklenen sıklıkların en az %80’inin 5 ve 5’ten büyük olması gerekliliğidir.
Örnek
H0: Eğitim düzeyleri rasında görüşe katılma bakımından fark yoktur.
H1: Eğitim düzeyleri rasında görüşe katılma bakımından fark vardır.
Chi-Square Tests
3,592b 1 ,058
3,212 1 ,073
3,614 1 ,057
,064 ,036
3,590 1 ,058
1475
Pearson Chi-Square
Continuity Correctiona
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
Linear-by-LinearAssociation
N of Valid Cases
Value df
Asymp.Sig.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
Exact Sig.(1-sided)
Computed only for a 2x2 tablea.
0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is50,19.
b.
Örnek
H0: İlaçlar arasında sonuç bakımından fark yoktur.
H1: İlaçlar arasında sonuç bakımından fark vardır.
AKASYA * ISTILA Crosstabulation
Count
2 13 15
10 3 13
12 16 28
1,00
2,00
AKASYA
Total
1,00 2,00
ISTILA
Total
Chi-Square Tests
11,499b 1 ,001
9,049 1 ,003
12,417 1 ,000
,002 ,001
11,088 1 ,001
28
Pearson Chi-Square
Continuity Correctiona
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
Linear-by-LinearAssociation
N of Valid Cases
Value df
Asymp.Sig.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
Exact Sig.(1-sided)
Computed only for a 2x2 tablea.
0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is5,57.
b.
2x2 çapraz çizelgelerinde gözlenen sıklıklardan en az bir tanesinin 5’ten küçük olduğu durumda Fisher’in kesin ki-kare testi kullanılmalıdır.
H0: Akasya türleri arasında istila edilmebakımından fark yoktur.
H1: Akasya türleri arasında istila edilmebakımından fark vardır.
RxC çapraz çizelgelerinde hipotez testleri
RxC çapraz çizelgelerinde bağımsızlık kontrolü
Çapraz çizelge bir kitleden alınan bir örneklemin düzeylere dağıtılmasıylaoluşuyorsa değişkenler arası bağımsızlık kontrolü yapılır.
Bir ilde rasgele seçilen belli sayıda kişinin nefes alma test sonuçları ve sigara içme durumuna göre çaprazlanmasıyla oluşturulmuş bir çapraz çizelge düşünelim. Bu çizelgeyi oluşturan veriler bu ilde yaşayan kişilerin oluşturduğu kitleden gelen bir örneklemdeki kişilerin çizelgenin gözelerine dağıtılmasıyla oluşturulmuştur.
SAGGÖZ * SOLGÖZ Crosstabulation
Count
1520 266 124 66 1976
234 1512 432 78 2256
117 362 1772 205 2456
36 82 179 492 789
1907 2222 2507 841 7477
1,00
2,00
3,00
4,00
SAGGÖZ
Total
1,00 2,00 3,00 4,00
SOLGÖZ
Total
Chi-Square Tests
8096,877a 9 ,000
6671,512 9 ,000
3691,289 1 ,000
7477
Pearson Chi-Square
Likelihood Ratio
Linear-by-LinearAssociation
N of Valid Cases
Value df
Asymp.Sig.
(2-sided)
0 cells (,0%) have expected count less than 5. Theminimum expected count is 88,75.
a.
ÖrnekH0: Sağ göz ile sol göz arasında uzağı görme bakımından ilişki yoktur.
H1: Sağ göz ile sol göz arasında uzağı görme bakımından ilişki vardır.
RxC çapraz çizelgelerinde ilişki katsayıları
ÖrnekH0: Hatalı karar sayısı ile hava durumu arasında ilişki yoktur.
H1: Hatalı karar sayısı ile hava durumu arasında ilişki vardır.
Avrupa liglerinden rasgele seçilen 53 futbol maçından hakemin beş ve daha çok hatalı karar verdiği maçlar ile maçın oynandığı zaman dilimindekihava durumu araştırılmıştır.