SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 33
BÖLÜM 3:
MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
Hazırlayan
GülĢah BaĢol
TOKAT - 2013
T.C.
GAZĠOSMANPAġAÜNĠVERSĠTESĠ
EĞĠTĠMFAKÜLTESĠ
Konu BaĢlıkları
• BÖLÜM 3: KONUM ÖLÇÜLERĠ
• 3.1. Nicel Verilerde Konum Ölçüleri
• 3.1.1. Aritmetik Ortalama
• 3.1.2. Geometrik Ortalama
• 3.1.3. Harmonik Ortalama
• 3.1.4. Ağırlıklı Ortalama
• 3.1.5. Tepe Değeri (Mod)
• 3.1.6. Ortanca (Medyan)
• 3.1.7. Yüzdelikler
• 3.1.8. Çeyreklikler
BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
• 3.2. Nicel Verilerde DeğiĢim Ölçüleri
• 3.2.1. DeğiĢim Aralığı (Range)
• 3.2.2. Varyans
• 3.2.3. Standart Sapma
• 3.2.4. Standart Hata
• 3.2.5. Çeyrekler Arası Sapma
• 3.2.6. Mutlak Sapma
• 3.2.7. DeğiĢim Katsayısı
BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
Kazanımlar
• KONUM ÖLÇÜLERĠ
• Aritmetik Ortalamayı hesaplar.
• Geometrik Ortalamayı hesaplar.
• Harmonik Ortalamayı hesaplar.
• Ağırlıklı Ortalamayı hesaplar.
• Tepe Değeri (Mod) hesaplar.
• Ortancayı (Medyanı) hesaplar.
• Yüzdelikleri hesaplar.
• Çeyreklikleri hesaplar.
BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
…..
DEĞĠġĠM ÖLÇÜLERĠ
• Dizi geniĢliği (Range) hesaplar.
• Varyansı hesaplar.
• Standart Sapmayı hesaplar.
• Standart Hatayı hesaplar.
• Çeyrekler Arası Sapmayı hesaplar.
• Mutlak Sapmayı hesaplar.
• DeğiĢim Katsayısını hesaplar.
BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
3.1.1. Aritmetik Ortalama
• Genellikle ortalama Ģeklinde ifade edilmesine alıĢık
olduğumuz aritmetik ortalama, dağılımda uç değer
olmadığı sürece merkezî eğilim ölçüleri arasında en
güvenilir olanıdır. Aritmetik ortalamayı elde etmek için
gruptaki puanlar toplanır ve kiĢi sayısına bölünür.
Aritmetik ortalama puanların eğilimi hakkında karar
vermede en sık kullanılan merkezî eğilim ölçüsüdür.
BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
3.1.1. Aritmetik Ortalama
BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
Puanların aritmetik ortalaması=
∑X (Tüm puanların toplamı)/n(KiĢi sayısı)
3.1.1. Aritmetik Ortalama
BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
Puanların aritmetik ortalaması=
∑fX0 (Tüm puanların toplamı frekansları ile
çarpımlarının toplamı)/n(KiĢi sayısı)
3.1.2. Geometrik Ortalama
• n sayının çarpımının n. kuvvetten kökü bu sayıların
geometrik ortalamasıdır. Diğer bir deyiĢle her bir değerin
birbirleriyle çarpımlarının, n'inci dereceden köküne
geometrik ortalama denir. Gözlem sonuçları arasındaki
göreceli farklar mutlak farklardan önemli ise geometrik
ortalama hesaplanmalıdır. Gözlem sonuçlarının her biri bir
önceki gözlem sonucuna bağlı olarak değiĢtiğinde bu
değiĢimin hızını saptamada geometrik ortalamadan
yararlanılır (veride sıfır olmayacak tamamı pozitif olacak).
•
BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
3.1.3. Harmonik Ortalama
• Harmonik ortalama, gözlem sonuçlarının terslerinin
aritmetik ortalamasının tersidir.
• Genellikle ekonomide kullanılır. Bir birimin üretimi için
gereken harcamayı gösterir.
BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
3.1.4. Ağırlıklı Ortalama
BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
Bazı durumlarda daha önceden alınan birkaç ölçümün ortalamasını
almaya ihtiyaç duyarız. Ancak elde etmek için harcanan çabayla
orantılı olarak bazı puan değerlerine, diğerlerinden daha çok ağırlık
vermek istenebilir. Bu gibi durumlarda puanlara kendi içinde
ağırlıklar verilerek ortalamalarının alınması yoluna gidilir. Bir bütün
% 100 olarak ifade edildiğine göre, tek tek ortalaması alınacak
değerler önem derecesine göre 100’e bölüĢtürülür. Örneğin;
kapsamı daha fazla olan II. arasınavın ağırlığı % 40 iken, I.
arasınava % 20 ve final sınavına % 40 ağırlık verilebilir.
3.1.5. Tepe Değeri (Mod)
• Bir dizi puan arasında en sık tekrarlanan değere denir.
Dağılımda uç değer olduğunda merkezî eğilimi aritmetik
ortalamadan daha güvenilir Ģekilde kestiren bir değerdir.
Bir dağılımda tepe değer birden çok olabilir. Dağılımda iki
tepe değer varsa dağılım iki modlu, üç tepe değer varsa
üç modlu olarak adlandırılır.
BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
3.1.6. Ortanca (Medyan)
• Ortanca değer, puanlar büyükten küçüğe ya da küçükten
büyüğe sıralandığında orta noktadaki değerdir. Puan
adedi tek sayıysa tıpkı ortanca parmak ya da ortanca
çocuk durumlarında olduğu gibi ortanca tam ortada yer
alan değerdir. Ortancası aranan grup mevcudu tek sayıyla
ifade edildiğinde bir eklenerek ikiye bölünür, elde edilen
sıra değerine karĢılık gelen kiĢinin puanı ortanca olarak
alınır. Örneğin; 35 kiĢilik bir grupta ortanca değer
(35+1)/2=18’dir. Yani ortanca 18. inci kiĢinin puanıdır.
BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
3.1.7. Yüzdelikler
• Yüzdelik puanlar standart değerlerden biridir. Yüzdelik
puan bireyin norm grubundaki bireylerin yüzde ne
kadarının üzerinde puan aldığını yani bulundukları
yüzdelik dilimi verir. Yüzdelik değerlere çevirerek aynı
testi alan grubun ölçümleri kıyaslanabilir. Bir testin
normlarını bulmak uzun süreli ve yorucu bir süreçtir.
Ancak normlar elde edildiğinde yaĢlarına göre, cinsiyete
göre veya ilgili olabilecek her türlü özelliğe göre gruplar
arasında kıyaslama yapmak mümkün olur.
• Doktor kontrollerinde kullanılan norm tabloları bu Ģekilde
hazırlanır. Çocukların yaĢ düzeyine göre zeka
geliĢimleri, hormon seviyeleri, kan sayımı değerleri vb
gibi.
BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
Yüzdelik Hesabı
L: hangi yüzdelik bulunmak isteniyorsa ilgili puanın isabet ettiği aralığa ait alt
limittir.
y: hesaplanmak istenen yüzdelik,
n: gruptaki kiĢi sayısı, a: aralık geniĢliği,
fa: En düĢük puandan baĢlayarak ilgili yüzdeliğin yer aldığı alt puana kadar olan
puanların frekansı,
fb: yüzdeliğin bulunduğu aralıktaki frekans değeri.
BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
3.1.8. Çeyrekler
BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
Sola Çarpık Dağılımda Merkezi Eğilim
Ölçüleri
BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
Sağa Çarpık Dağılımda Merkezi Eğilim
Ölçüleri
BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
3.2. Nicel Verilerde DeğiĢim Ölçüleri
• 3.2.1. Dizi GeniĢliği(Range)
• 3.2.2. Varyans
• 3.2.3. Standart Sapma
• 3.2.4. Standart Hata
• 3.2.5. Çeyrekler Arası Sapma
• 3.2.6. Mutlak Sapma
• 3.2.7. DeğiĢim Katsayısı
BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
3.2.1. Dizi GeniĢliği (Range)
• Dizi geniĢliği dağılımdaki puanların geniĢliği hakkında
kabaca fikir veren bir ölçüdür. Bu değer en yüksek ve en
düĢük puan dikkate alınarak hesaplandığından, dağılımda
uç değerler varken, puanların dağılımını ortaya koymakta
yetersiz kalacaktır.
• GruplandırılmıĢ verilerde dizi geniĢliğini hesaplamak
içinse en yüksek ve en düĢük puan aralıklarının orta
noktaları arasındaki fark alınır.
BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
3.2.2. Varyans
• Varyans puanların dağılımı hakkında bilgi verir. Puanların
aritmetik ortalamadan farkları kareleri toplamının kiĢi
sayısının bir eksiğine bölünmesi ile elde edilen varyans
standart sapmanın karesidir.
BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
3.2.3. Standart Sapma
• Standart sapma, puanların aritmetik ortalamadan ne
derece farklılaĢtığının ölçüsüdür. Puanların aritmetik
ortalamadan sapmaları alındığında bunların mutlak
değerlerinin toplamı birbirine eĢit olacaktır. ĠĢaretleri
dikkate alınarak toplandığında ise toplamları 0 olur.
Puanların aritmetik ortalamadan farklar karesi toplamı kiĢi
sayısının bir eksiğine bölündüğünde, ortalama farklar
karesi yani varyans elde edilir. Bu değerin karekökü ise
standart sapmayı verir.
• Puanların % 68’i aritmetik ortalama artı eksi bir standart
sapma arasında olacaktır. Buna göre öğrencilerin
puanlarının üçte ikisi A.O+ 1SS aralığındadır.
BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
Standart Sapma
BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
3.2.4. Standart Hata
• Standart hata bir örneklemi kullanarak örneklemler üzeri
kestirimde bulunurken yapılabilecek olası hatanın
oranıdır.
• Zaman, para ve olanakların sınırlılığından dolayı evren
yerine örneklem üzerinde çalıĢılır. Ancak örneklemden
alınacak verilerin güvenirliği örneklemin evreni temsililiği
ile sınırlıdır.
• Standart hata ne kadar küçükse örneklem istatistiği evren
parametresine o derece yakın olacaktır. Böylece yapılan
kestirime de güvenilebilir.
BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
Standart Hata
Aritmetik ortalamadan olan sapma kareleri
ortalamasının karekökü kiĢi sayısının
kareköküne bölünerek aritmetik
ortalamanın standart hatası elde edilir.
Puanların standart hatası ölçümlerin
güvenirlik katsayısının birden farkının
kareköküyle çarpılarak ilgili ölçüm için
standart hata hesaplanır.
BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
3.2.5. Çeyrekler Arası Sapma
• Dağılımda uç değerler varken merkezî eğilim ölçüsünü
ortaya koymak için aritmetik ortalama yerine ortanca,
puanlar arasındaki ortalama farklılaĢmayı ortaya koymak
içinse standart sapma yerine ise çeyrek sapma daha
güvenilirdir. Çarpıklık söz konusuyken çeyrek sapma
dağılımdaki sapma miktarını daha doğru yansıtacaktır
(Tekin, 1996). Çeyrek sapma üçüncü çeyrek ve birinci
çeyrek arasındaki geniĢliğin yarısıdır.
BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
3.2.5. Çeyrekler Arası Sapma
Dağılım çeyrekler olarak ele alınırsa,
bir dağılımda 4 çeyrek vardır. Birinci
çeyrek 25. yüzdelik, ikinci çeyrek 50.
yüzdelik, üçüncü çeyrek 75. yüzdelik
ve 4. çeyrek 100. yüzdelik
hesaplanarak bulunabilir. Formül
incelenirse Çeyrek sapma 25. ve 75.
yüzdelikten 50. yüzdeliğe olan
ortalama mesafedir. Bu değer ne
kadar büyükse ortalama ile sağındaki
ve solundaki çeyrekler arasında
puanlar o kadar açılmıĢtır. Formülden
çeyrek sapmanın 25. yüzdeliğin altını
ve 75. yüzdeliğin üzerini hesaba
katmadığı görülür.
BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
Çeyrek Sapma mı Standart Sapma mı?
• Çeyrek sapma mı standart sapma mı denilecek olursa,
dağılımda uç değerler olmadığı sürece ve diğer tüm
koĢullar sabit tutularak bir dağılımın değiĢkenlik ölçüsü
hesaplanmak isteniyorsa standart sapmanın daha
güvenilir bir tercih olacağı söylenebilir.
BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
Dizi geniĢliği mi çeyrek sapma mı?
• Dizi geniĢliği mi çeyrek sapma mı denildiğinde ise dizi
geniĢliği sadece iki uç değeri dikkate alarak dağılımın
sapması hakkında fikir verdiğinden, çeyrek sapma önerilir.
BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
3.2.6. Mutlak Sapma
• Bilindiği gibi ortalamadan sapmalar toplanırsa 0 değeri
elde edilir. Bu nedenle sapmaların iĢareti dikkate
alınmaksızın toplanarak gözlem sayısına bölünüp mutlak
sapma değeri elde edilir. Böylece gözlem noktalarının
ortalamadan toplam ne kadar uzaklaĢtıklarını görmek
mümkün olacaktır.
)0( XXi
BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
3.2.7. DeğiĢim Katsayısı
• Aynı aritmetik ortalamalara sahip iki örneklem farklı
değiĢim katsayılarına sahip olabilir.
BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
DeğiĢim Katsayısı
100
x
s
DK
Farklı birimlere sahip verilerin dağılımını karĢılaĢtırmak için değiĢim
katsayısından yararlanılır.
BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
Sorular
• 1. Bir grup veri için merkezi eğilim ölçülerini hesaplayınız.
• 2. Bir grup veri için merkezi dağılım ölçülerini
hesaplayınız.
• 3. Hesapladığınız merkezi dağılım ölçülerini bir histogram
üzerinde göstererek yorumlayınız.
• 4. Verilerinizin merkezi eğilimini ortaya koymada hangi
merkezi eğilim ölçüsü daha uygundur?
• 5. Verilerinizin merkezi dağılımı hakkında ne
söyleyebilirsiniz?
BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

NİTEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİNDE ÖRNEKLEM SEÇİMİ
NİTEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİNDE ÖRNEKLEM SEÇİMİNİTEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİNDE ÖRNEKLEM SEÇİMİ
NİTEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİNDE ÖRNEKLEM SEÇİMİCan Abbak
 
Analiz sonuçlarının istatistiksel değerlendirilmesi
Analiz sonuçlarının istatistiksel değerlendirilmesiAnaliz sonuçlarının istatistiksel değerlendirilmesi
Analiz sonuçlarının istatistiksel değerlendirilmesiibrahim bulduk
 
Measures of Central Tendency and Dispersion
Measures of Central Tendency and DispersionMeasures of Central Tendency and Dispersion
Measures of Central Tendency and DispersionPharmacy Universe
 
Parametrik Olmayan (Non-Parametric) Hipotez Testleri
Parametrik Olmayan (Non-Parametric) Hipotez TestleriParametrik Olmayan (Non-Parametric) Hipotez Testleri
Parametrik Olmayan (Non-Parametric) Hipotez Testleriyigitcanozmeral
 
öRnekleme teknikleri
öRnekleme teknikleriöRnekleme teknikleri
öRnekleme teknikleriYasin Demir
 
Beden dili sunum
Beden dili sunumBeden dili sunum
Beden dili sunumramazan
 
öLçMe Ve DeğErlendirme Ders Notlari
öLçMe Ve DeğErlendirme Ders NotlariöLçMe Ve DeğErlendirme Ders Notlari
öLçMe Ve DeğErlendirme Ders Notlariderslopedi
 
Gruplanmış verilerde eğilim ve dağılım ölçüleri
Gruplanmış verilerde eğilim ve dağılım ölçüleriGruplanmış verilerde eğilim ve dağılım ölçüleri
Gruplanmış verilerde eğilim ve dağılım ölçüleriGökay Göktaş
 
What is a phi coefficient?
What is a phi coefficient?What is a phi coefficient?
What is a phi coefficient?Ken Plummer
 
Stridorlu çocuğa yaklaşim (fazlası için www.tipfakultesi.org )
Stridorlu çocuğa yaklaşim  (fazlası için www.tipfakultesi.org )Stridorlu çocuğa yaklaşim  (fazlası için www.tipfakultesi.org )
Stridorlu çocuğa yaklaşim (fazlası için www.tipfakultesi.org )www.tipfakultesi. org
 
Topsis-Çok kriterli karar verme
Topsis-Çok kriterli karar vermeTopsis-Çok kriterli karar verme
Topsis-Çok kriterli karar vermeSelin Kadıoğlu
 
Iş etüdü (yerleştirme tipleri)
Iş etüdü (yerleştirme tipleri)Iş etüdü (yerleştirme tipleri)
Iş etüdü (yerleştirme tipleri)Habip TAYLAN
 
Yarı Deneysel (Quasi Experimental) Model
Yarı Deneysel (Quasi Experimental) ModelYarı Deneysel (Quasi Experimental) Model
Yarı Deneysel (Quasi Experimental) ModelHülya Düzenli
 
Choosing the best measure of central tendency
Choosing the best measure of central tendencyChoosing the best measure of central tendency
Choosing the best measure of central tendencybujols
 
Exam Questions on Basic Statistics
Exam Questions on Basic StatisticsExam Questions on Basic Statistics
Exam Questions on Basic StatisticsIUBAT
 

Was ist angesagt? (20)

NİTEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİNDE ÖRNEKLEM SEÇİMİ
NİTEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİNDE ÖRNEKLEM SEÇİMİNİTEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİNDE ÖRNEKLEM SEÇİMİ
NİTEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİNDE ÖRNEKLEM SEÇİMİ
 
Analiz sonuçlarının istatistiksel değerlendirilmesi
Analiz sonuçlarının istatistiksel değerlendirilmesiAnaliz sonuçlarının istatistiksel değerlendirilmesi
Analiz sonuçlarının istatistiksel değerlendirilmesi
 
Measures of Central Tendency and Dispersion
Measures of Central Tendency and DispersionMeasures of Central Tendency and Dispersion
Measures of Central Tendency and Dispersion
 
AMİRAL BATTI OYUNU
AMİRAL BATTI OYUNUAMİRAL BATTI OYUNU
AMİRAL BATTI OYUNU
 
Parametrik Olmayan (Non-Parametric) Hipotez Testleri
Parametrik Olmayan (Non-Parametric) Hipotez TestleriParametrik Olmayan (Non-Parametric) Hipotez Testleri
Parametrik Olmayan (Non-Parametric) Hipotez Testleri
 
öRnekleme teknikleri
öRnekleme teknikleriöRnekleme teknikleri
öRnekleme teknikleri
 
İBAT 5.konu Evren ve Örneklem
İBAT 5.konu Evren ve ÖrneklemİBAT 5.konu Evren ve Örneklem
İBAT 5.konu Evren ve Örneklem
 
Beden dili sunum
Beden dili sunumBeden dili sunum
Beden dili sunum
 
öLçMe Ve DeğErlendirme Ders Notlari
öLçMe Ve DeğErlendirme Ders NotlariöLçMe Ve DeğErlendirme Ders Notlari
öLçMe Ve DeğErlendirme Ders Notlari
 
Gruplanmış verilerde eğilim ve dağılım ölçüleri
Gruplanmış verilerde eğilim ve dağılım ölçüleriGruplanmış verilerde eğilim ve dağılım ölçüleri
Gruplanmış verilerde eğilim ve dağılım ölçüleri
 
What is a phi coefficient?
What is a phi coefficient?What is a phi coefficient?
What is a phi coefficient?
 
Stridorlu çocuğa yaklaşim (fazlası için www.tipfakultesi.org )
Stridorlu çocuğa yaklaşim  (fazlası için www.tipfakultesi.org )Stridorlu çocuğa yaklaşim  (fazlası için www.tipfakultesi.org )
Stridorlu çocuğa yaklaşim (fazlası için www.tipfakultesi.org )
 
Topsis-Çok kriterli karar verme
Topsis-Çok kriterli karar vermeTopsis-Çok kriterli karar verme
Topsis-Çok kriterli karar verme
 
Iş etüdü (yerleştirme tipleri)
Iş etüdü (yerleştirme tipleri)Iş etüdü (yerleştirme tipleri)
Iş etüdü (yerleştirme tipleri)
 
Matematik Kaygısı
Matematik KaygısıMatematik Kaygısı
Matematik Kaygısı
 
Istatistik
IstatistikIstatistik
Istatistik
 
Yarı Deneysel (Quasi Experimental) Model
Yarı Deneysel (Quasi Experimental) ModelYarı Deneysel (Quasi Experimental) Model
Yarı Deneysel (Quasi Experimental) Model
 
Choosing the best measure of central tendency
Choosing the best measure of central tendencyChoosing the best measure of central tendency
Choosing the best measure of central tendency
 
Exam Questions on Basic Statistics
Exam Questions on Basic StatisticsExam Questions on Basic Statistics
Exam Questions on Basic Statistics
 
Rant Kollama Teorisi
Rant Kollama TeorisiRant Kollama Teorisi
Rant Kollama Teorisi
 

Ähnlich wie Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri

17_02_15_1d0e1.pptx
17_02_15_1d0e1.pptx17_02_15_1d0e1.pptx
17_02_15_1d0e1.pptxfffff46
 
Analitik Yöntem Validasyonu ve Detaylı Açıklamalar
Analitik Yöntem Validasyonu ve Detaylı AçıklamalarAnalitik Yöntem Validasyonu ve Detaylı Açıklamalar
Analitik Yöntem Validasyonu ve Detaylı AçıklamalarHalilIbrahimUlusoy
 
dağılım ölçüleri(fazlası için www.tipfakultesi.org)
dağılım ölçüleri(fazlası için www.tipfakultesi.org)dağılım ölçüleri(fazlası için www.tipfakultesi.org)
dağılım ölçüleri(fazlası için www.tipfakultesi.org)www.tipfakultesi. org
 

Ähnlich wie Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri (7)

Dağılım ölçütleri
Dağılım ölçütleriDağılım ölçütleri
Dağılım ölçütleri
 
17_02_15_1d0e1.pptx
17_02_15_1d0e1.pptx17_02_15_1d0e1.pptx
17_02_15_1d0e1.pptx
 
Biyoistatistik
BiyoistatistikBiyoistatistik
Biyoistatistik
 
Analitik Yöntem Validasyonu ve Detaylı Açıklamalar
Analitik Yöntem Validasyonu ve Detaylı AçıklamalarAnalitik Yöntem Validasyonu ve Detaylı Açıklamalar
Analitik Yöntem Validasyonu ve Detaylı Açıklamalar
 
Biyofizik pratik
Biyofizik pratikBiyofizik pratik
Biyofizik pratik
 
Fuzzy Regression&Bulanık Regresyon
Fuzzy Regression&Bulanık RegresyonFuzzy Regression&Bulanık Regresyon
Fuzzy Regression&Bulanık Regresyon
 
dağılım ölçüleri(fazlası için www.tipfakultesi.org)
dağılım ölçüleri(fazlası için www.tipfakultesi.org)dağılım ölçüleri(fazlası için www.tipfakultesi.org)
dağılım ölçüleri(fazlası için www.tipfakultesi.org)
 

Mehr von Gülşah Başol

Mehr von Gülşah Başol (9)

Parametrik Testlerin Sayıltıları
Parametrik Testlerin SayıltılarıParametrik Testlerin Sayıltıları
Parametrik Testlerin Sayıltıları
 
z testi
z testiz testi
z testi
 
t testleri
t testlerit testleri
t testleri
 
Parametreden İstatistiğe Yolculuğumuz
Parametreden İstatistiğe YolculuğumuzParametreden İstatistiğe Yolculuğumuz
Parametreden İstatistiğe Yolculuğumuz
 
ANOVA
ANOVAANOVA
ANOVA
 
Uygulamalı İstatistik-SPSS'e Giriş
Uygulamalı İstatistik-SPSS'e GirişUygulamalı İstatistik-SPSS'e Giriş
Uygulamalı İstatistik-SPSS'e Giriş
 
Olasılık
OlasılıkOlasılık
Olasılık
 
İstatistiğin Temel Kavramları
İstatistiğin Temel Kavramlarıİstatistiğin Temel Kavramları
İstatistiğin Temel Kavramları
 
Olasılık Dağılımları
Olasılık DağılımlarıOlasılık Dağılımları
Olasılık Dağılımları
 

Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri

  • 1. BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI Hazırlayan GülĢah BaĢol TOKAT - 2013 T.C. GAZĠOSMANPAġAÜNĠVERSĠTESĠ EĞĠTĠMFAKÜLTESĠ
  • 2. Konu BaĢlıkları • BÖLÜM 3: KONUM ÖLÇÜLERĠ • 3.1. Nicel Verilerde Konum Ölçüleri • 3.1.1. Aritmetik Ortalama • 3.1.2. Geometrik Ortalama • 3.1.3. Harmonik Ortalama • 3.1.4. Ağırlıklı Ortalama • 3.1.5. Tepe Değeri (Mod) • 3.1.6. Ortanca (Medyan) • 3.1.7. Yüzdelikler • 3.1.8. Çeyreklikler BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
  • 3. • 3.2. Nicel Verilerde DeğiĢim Ölçüleri • 3.2.1. DeğiĢim Aralığı (Range) • 3.2.2. Varyans • 3.2.3. Standart Sapma • 3.2.4. Standart Hata • 3.2.5. Çeyrekler Arası Sapma • 3.2.6. Mutlak Sapma • 3.2.7. DeğiĢim Katsayısı BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
  • 4. Kazanımlar • KONUM ÖLÇÜLERĠ • Aritmetik Ortalamayı hesaplar. • Geometrik Ortalamayı hesaplar. • Harmonik Ortalamayı hesaplar. • Ağırlıklı Ortalamayı hesaplar. • Tepe Değeri (Mod) hesaplar. • Ortancayı (Medyanı) hesaplar. • Yüzdelikleri hesaplar. • Çeyreklikleri hesaplar. BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
  • 5. ….. DEĞĠġĠM ÖLÇÜLERĠ • Dizi geniĢliği (Range) hesaplar. • Varyansı hesaplar. • Standart Sapmayı hesaplar. • Standart Hatayı hesaplar. • Çeyrekler Arası Sapmayı hesaplar. • Mutlak Sapmayı hesaplar. • DeğiĢim Katsayısını hesaplar. BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
  • 6. 3.1.1. Aritmetik Ortalama • Genellikle ortalama Ģeklinde ifade edilmesine alıĢık olduğumuz aritmetik ortalama, dağılımda uç değer olmadığı sürece merkezî eğilim ölçüleri arasında en güvenilir olanıdır. Aritmetik ortalamayı elde etmek için gruptaki puanlar toplanır ve kiĢi sayısına bölünür. Aritmetik ortalama puanların eğilimi hakkında karar vermede en sık kullanılan merkezî eğilim ölçüsüdür. BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
  • 7. 3.1.1. Aritmetik Ortalama BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI Puanların aritmetik ortalaması= ∑X (Tüm puanların toplamı)/n(KiĢi sayısı)
  • 8. 3.1.1. Aritmetik Ortalama BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI Puanların aritmetik ortalaması= ∑fX0 (Tüm puanların toplamı frekansları ile çarpımlarının toplamı)/n(KiĢi sayısı)
  • 9. 3.1.2. Geometrik Ortalama • n sayının çarpımının n. kuvvetten kökü bu sayıların geometrik ortalamasıdır. Diğer bir deyiĢle her bir değerin birbirleriyle çarpımlarının, n'inci dereceden köküne geometrik ortalama denir. Gözlem sonuçları arasındaki göreceli farklar mutlak farklardan önemli ise geometrik ortalama hesaplanmalıdır. Gözlem sonuçlarının her biri bir önceki gözlem sonucuna bağlı olarak değiĢtiğinde bu değiĢimin hızını saptamada geometrik ortalamadan yararlanılır (veride sıfır olmayacak tamamı pozitif olacak). • BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
  • 10. 3.1.3. Harmonik Ortalama • Harmonik ortalama, gözlem sonuçlarının terslerinin aritmetik ortalamasının tersidir. • Genellikle ekonomide kullanılır. Bir birimin üretimi için gereken harcamayı gösterir. BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
  • 11. 3.1.4. Ağırlıklı Ortalama BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI Bazı durumlarda daha önceden alınan birkaç ölçümün ortalamasını almaya ihtiyaç duyarız. Ancak elde etmek için harcanan çabayla orantılı olarak bazı puan değerlerine, diğerlerinden daha çok ağırlık vermek istenebilir. Bu gibi durumlarda puanlara kendi içinde ağırlıklar verilerek ortalamalarının alınması yoluna gidilir. Bir bütün % 100 olarak ifade edildiğine göre, tek tek ortalaması alınacak değerler önem derecesine göre 100’e bölüĢtürülür. Örneğin; kapsamı daha fazla olan II. arasınavın ağırlığı % 40 iken, I. arasınava % 20 ve final sınavına % 40 ağırlık verilebilir.
  • 12. 3.1.5. Tepe Değeri (Mod) • Bir dizi puan arasında en sık tekrarlanan değere denir. Dağılımda uç değer olduğunda merkezî eğilimi aritmetik ortalamadan daha güvenilir Ģekilde kestiren bir değerdir. Bir dağılımda tepe değer birden çok olabilir. Dağılımda iki tepe değer varsa dağılım iki modlu, üç tepe değer varsa üç modlu olarak adlandırılır. BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
  • 13. 3.1.6. Ortanca (Medyan) • Ortanca değer, puanlar büyükten küçüğe ya da küçükten büyüğe sıralandığında orta noktadaki değerdir. Puan adedi tek sayıysa tıpkı ortanca parmak ya da ortanca çocuk durumlarında olduğu gibi ortanca tam ortada yer alan değerdir. Ortancası aranan grup mevcudu tek sayıyla ifade edildiğinde bir eklenerek ikiye bölünür, elde edilen sıra değerine karĢılık gelen kiĢinin puanı ortanca olarak alınır. Örneğin; 35 kiĢilik bir grupta ortanca değer (35+1)/2=18’dir. Yani ortanca 18. inci kiĢinin puanıdır. BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
  • 14. 3.1.7. Yüzdelikler • Yüzdelik puanlar standart değerlerden biridir. Yüzdelik puan bireyin norm grubundaki bireylerin yüzde ne kadarının üzerinde puan aldığını yani bulundukları yüzdelik dilimi verir. Yüzdelik değerlere çevirerek aynı testi alan grubun ölçümleri kıyaslanabilir. Bir testin normlarını bulmak uzun süreli ve yorucu bir süreçtir. Ancak normlar elde edildiğinde yaĢlarına göre, cinsiyete göre veya ilgili olabilecek her türlü özelliğe göre gruplar arasında kıyaslama yapmak mümkün olur. • Doktor kontrollerinde kullanılan norm tabloları bu Ģekilde hazırlanır. Çocukların yaĢ düzeyine göre zeka geliĢimleri, hormon seviyeleri, kan sayımı değerleri vb gibi. BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
  • 15. Yüzdelik Hesabı L: hangi yüzdelik bulunmak isteniyorsa ilgili puanın isabet ettiği aralığa ait alt limittir. y: hesaplanmak istenen yüzdelik, n: gruptaki kiĢi sayısı, a: aralık geniĢliği, fa: En düĢük puandan baĢlayarak ilgili yüzdeliğin yer aldığı alt puana kadar olan puanların frekansı, fb: yüzdeliğin bulunduğu aralıktaki frekans değeri. BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
  • 16. 3.1.8. Çeyrekler BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
  • 17. Sola Çarpık Dağılımda Merkezi Eğilim Ölçüleri BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
  • 18. Sağa Çarpık Dağılımda Merkezi Eğilim Ölçüleri BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
  • 19. 3.2. Nicel Verilerde DeğiĢim Ölçüleri • 3.2.1. Dizi GeniĢliği(Range) • 3.2.2. Varyans • 3.2.3. Standart Sapma • 3.2.4. Standart Hata • 3.2.5. Çeyrekler Arası Sapma • 3.2.6. Mutlak Sapma • 3.2.7. DeğiĢim Katsayısı BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
  • 20. 3.2.1. Dizi GeniĢliği (Range) • Dizi geniĢliği dağılımdaki puanların geniĢliği hakkında kabaca fikir veren bir ölçüdür. Bu değer en yüksek ve en düĢük puan dikkate alınarak hesaplandığından, dağılımda uç değerler varken, puanların dağılımını ortaya koymakta yetersiz kalacaktır. • GruplandırılmıĢ verilerde dizi geniĢliğini hesaplamak içinse en yüksek ve en düĢük puan aralıklarının orta noktaları arasındaki fark alınır. BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
  • 21. 3.2.2. Varyans • Varyans puanların dağılımı hakkında bilgi verir. Puanların aritmetik ortalamadan farkları kareleri toplamının kiĢi sayısının bir eksiğine bölünmesi ile elde edilen varyans standart sapmanın karesidir. BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
  • 22. 3.2.3. Standart Sapma • Standart sapma, puanların aritmetik ortalamadan ne derece farklılaĢtığının ölçüsüdür. Puanların aritmetik ortalamadan sapmaları alındığında bunların mutlak değerlerinin toplamı birbirine eĢit olacaktır. ĠĢaretleri dikkate alınarak toplandığında ise toplamları 0 olur. Puanların aritmetik ortalamadan farklar karesi toplamı kiĢi sayısının bir eksiğine bölündüğünde, ortalama farklar karesi yani varyans elde edilir. Bu değerin karekökü ise standart sapmayı verir. • Puanların % 68’i aritmetik ortalama artı eksi bir standart sapma arasında olacaktır. Buna göre öğrencilerin puanlarının üçte ikisi A.O+ 1SS aralığındadır. BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
  • 23. Standart Sapma BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
  • 24. 3.2.4. Standart Hata • Standart hata bir örneklemi kullanarak örneklemler üzeri kestirimde bulunurken yapılabilecek olası hatanın oranıdır. • Zaman, para ve olanakların sınırlılığından dolayı evren yerine örneklem üzerinde çalıĢılır. Ancak örneklemden alınacak verilerin güvenirliği örneklemin evreni temsililiği ile sınırlıdır. • Standart hata ne kadar küçükse örneklem istatistiği evren parametresine o derece yakın olacaktır. Böylece yapılan kestirime de güvenilebilir. BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
  • 25. Standart Hata Aritmetik ortalamadan olan sapma kareleri ortalamasının karekökü kiĢi sayısının kareköküne bölünerek aritmetik ortalamanın standart hatası elde edilir. Puanların standart hatası ölçümlerin güvenirlik katsayısının birden farkının kareköküyle çarpılarak ilgili ölçüm için standart hata hesaplanır. BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
  • 26. 3.2.5. Çeyrekler Arası Sapma • Dağılımda uç değerler varken merkezî eğilim ölçüsünü ortaya koymak için aritmetik ortalama yerine ortanca, puanlar arasındaki ortalama farklılaĢmayı ortaya koymak içinse standart sapma yerine ise çeyrek sapma daha güvenilirdir. Çarpıklık söz konusuyken çeyrek sapma dağılımdaki sapma miktarını daha doğru yansıtacaktır (Tekin, 1996). Çeyrek sapma üçüncü çeyrek ve birinci çeyrek arasındaki geniĢliğin yarısıdır. BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
  • 27. 3.2.5. Çeyrekler Arası Sapma Dağılım çeyrekler olarak ele alınırsa, bir dağılımda 4 çeyrek vardır. Birinci çeyrek 25. yüzdelik, ikinci çeyrek 50. yüzdelik, üçüncü çeyrek 75. yüzdelik ve 4. çeyrek 100. yüzdelik hesaplanarak bulunabilir. Formül incelenirse Çeyrek sapma 25. ve 75. yüzdelikten 50. yüzdeliğe olan ortalama mesafedir. Bu değer ne kadar büyükse ortalama ile sağındaki ve solundaki çeyrekler arasında puanlar o kadar açılmıĢtır. Formülden çeyrek sapmanın 25. yüzdeliğin altını ve 75. yüzdeliğin üzerini hesaba katmadığı görülür. BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
  • 28. Çeyrek Sapma mı Standart Sapma mı? • Çeyrek sapma mı standart sapma mı denilecek olursa, dağılımda uç değerler olmadığı sürece ve diğer tüm koĢullar sabit tutularak bir dağılımın değiĢkenlik ölçüsü hesaplanmak isteniyorsa standart sapmanın daha güvenilir bir tercih olacağı söylenebilir. BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
  • 29. Dizi geniĢliği mi çeyrek sapma mı? • Dizi geniĢliği mi çeyrek sapma mı denildiğinde ise dizi geniĢliği sadece iki uç değeri dikkate alarak dağılımın sapması hakkında fikir verdiğinden, çeyrek sapma önerilir. BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
  • 30. 3.2.6. Mutlak Sapma • Bilindiği gibi ortalamadan sapmalar toplanırsa 0 değeri elde edilir. Bu nedenle sapmaların iĢareti dikkate alınmaksızın toplanarak gözlem sayısına bölünüp mutlak sapma değeri elde edilir. Böylece gözlem noktalarının ortalamadan toplam ne kadar uzaklaĢtıklarını görmek mümkün olacaktır. )0( XXi BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
  • 31. 3.2.7. DeğiĢim Katsayısı • Aynı aritmetik ortalamalara sahip iki örneklem farklı değiĢim katsayılarına sahip olabilir. BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
  • 32. DeğiĢim Katsayısı 100 x s DK Farklı birimlere sahip verilerin dağılımını karĢılaĢtırmak için değiĢim katsayısından yararlanılır. BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI
  • 33. Sorular • 1. Bir grup veri için merkezi eğilim ölçülerini hesaplayınız. • 2. Bir grup veri için merkezi dağılım ölçülerini hesaplayınız. • 3. Hesapladığınız merkezi dağılım ölçülerini bir histogram üzerinde göstererek yorumlayınız. • 4. Verilerinizin merkezi eğilimini ortaya koymada hangi merkezi eğilim ölçüsü daha uygundur? • 5. Verilerinizin merkezi dağılımı hakkında ne söyleyebilirsiniz? BÖLÜM 3: MERKEZI EĞILIM VE DAĞıLıM ÖLÇÜLERI