Ana Sayfa  |    İletişim  |  Ücretsiz Danışmanlık  |  Hakkımızda

0216 5504560
0533 4210028


- Misyon
- Personel
- Garanti
- Erişim


- Tez Önerisi
- Anket Tasarımı
- İstatistiksel Veri Analizi
- Rapor Hazırlama


- Temel Kavramlar
- Anket Türünün Seçilmesi
- Hedef Kitlenin Belirlenmesi
- Örnekleme Türlerine Karar Verilmesi
- Örneklem Büyüklügünün Saptanması


- Tanımlayıcı İstatistikler
- Güvenilirlik Analizi
- Geçerlilik Analizi
- Faktör Analizi
- Hipotez Testleri


- T-Testi
- Varyans Analizi
- Mann Whitney U Testi
- Wilcoxon Testi
- Kolmogorov -Smirnov (K-S) Testi
- Ki-kare Analiz Yöntemi
- Kruskal Wallish Testi
- Friedman Testi
- Korelâsyon Analizi
- Regresyon Analizi


- Danışmanlık Formu

- Bilimsel Bir Araştırma Ödevi Nasil Hazırlanır?
- Anket Hazırlama
- SPSS




Hipotez Testleri

Hipotez Testleri



Bilimsel araştırmalar ile çoğu zaman örneklemden elde ettiğimiz bilgileri kullanarak, hedef kitle ile ilgili tahminler yaparız. Hatta bazı durumlarda bu bilgiler alacağımız kararlara temel teşkil ederler. Örneğin pilot okullarda etkinliği doğrulanan bir eğitim sistemi, tüm ülke genelinde uygulamaya konulabilir. Benzer şekilde yeni bir yönetim anlayışının verimlilik üzerine etkileri, birkaç fabrikada denendikten sonra, ilgili holdinge bağlı diğer fabrikalarda da hayata geçirilebilir.

Fakat böyle bir karara varabilmek için araştırma yaptığınız grubun, diğerlerinden farklı özellikler göstermelidir. Yeni eğitim sistemine geçebilmek için, pilot okulların diğerlerine göre daha başarılı olması, yeni yönetim yaklaşımının benimsenmesi için, uygulama yapılan fabrikanın diğerlerine göre daha verimli çalışması gerekir.

Ancak burada farkın olup olmamasından ziyade farkın büyüklüğü önemlidir. Örneğin iki farklı çalışma programındaki işgörenlerin tatmin düzeylerini anket aracılığıyla ölçtüğümüzü varsayalım. Bu ölçüm sonucunda, araştırma grubunun tatmin düzeyi, kontrol grubundan 7 puan yüksek bulunmuş olsun. Acaba aradaki bu fark, yeni çalışma programının mı bir sonucu, yoksa tamamen rastlantısal mı? Şans faktörünü devre dışı bırakabilmek için, farkın ne kadar büyüklükte olması gerekli?

Hedef kitledeki, birimlerin hepsini saymadığımız sürece elde edeceğimiz sonuçlar kesin olmayacaktır. Hatta aynı kitleden örneklemlerin ortalamaların dahi aynı olması çok güçtür. Ancak bu fark, tamamen farklı özellikler taşıyan kitlelerden alınan örneklemler arasındaki farka göre daha az olacaktır. Bizim burada amacımız, aradaki farkın örnekleme hatasından mı kaynaklandığı, yoksa belli bir nedene mi dayanmakta olduğunu tespit etmektir.

İki grup arasındaki farkın ya da zaman içersindeki değişimin rastlantısal olup olmadığına karar verebilmek için hipotez testlerinden yararlanılır. Örneğin yeni eğitim sistemi ile ilgili hipotez, “X eğitim sistemi, Türkiye’deki ilköğretim okullarının etkinliğini arttırır” şeklinde olabilir. Bu hipotezi %100 doğrulayabilmek için, eğitim sisteminin ülke genelinde uygulamaya konulması ve etkilerin ölçülmesi yani tamsayım yapılması gereklidir. Fakat pek çok durumda bu yolun kullanılması imkansızdır. Bunun yerine hedef kitleden seçilen bir örneklem üzerinde çalışma yapılır ve elde edilen sonuçlar, hedef kitle için genellenir. Bu şekilde örneklem verilerine dayanarak, bir hipotezin geçerliliğini araştırma işlemi “hipotez testi” olarak adlandırılır.

Ancak bir şeyin doğruluğunu ispatlamak çok güç olduğundan, hipotez testlerinde yanlışlama yoluna gidilir. Örneğin yeni eğitim sistemine geçen okulların üstünlüklerini sıralamak yerine, bu okulların diğerlerinden farklı olmadığı (eşitliği), test edilir. İki grubun eşitliğini savunan bu hipotezin reddedilmesi durumunda, karşıt hipotez olan araştırma hipotezi kabul edilecektir.

İstatistik analizde eşitliği test edilen ve araştırma hipotezinin tam tersi olan bu hipotez, sıfır hipotezi olarak adlandırılır.

Anket Analizi (SPSS, Minitab, NCSS) Tanımlayıcı istatistiklerin tablolaştırılması (descriptive statistics) Frekans tablolarının oluşturulması ve grafikler (frequencies tables) Güvenilirlik Analizi (Reliability analysis) Çapraz tablolar (Crosstabs) Ki-kare testi (pearson chi-square test) Normal dağılım testleri (kolmogorov-simirnov; shapiro-wilk) Bağımlı t testi (paired sample t test) Bağımsız t testi (independent t test) Tek yönlü varyans analizi (one-way anova) Faktöriyel varyans analizi Kovaryans analizi (ancova) Tekrarlı ölçümler anova (Repeated measures anova) Korelasyon Analizi (pearson, spearman) Parametrik olmayan testler (SPSS, Minitab, NCSS) Tek örneklem testleri (Chi-square test, Run testi, Binomial) iki veya daha fazla bağımsız örnek testleri (Mann-whitney, Kruskal-wallis, Moses extreme, Wald-wolfowitz, Median,Jonckheere-Terpstra) iki veya daha fazla bağımlı örnek testleri (Wilcoxon, Friedman,Cochrans Q, Mc nemar, Sign, Marginal Homogeneity, Kendalls W) Çok Değişkenli İstatistiksel Modeller (SPSS, Minitab, Lisrel, SPSS Amos, Eviews, Stata) Çok değişkenli normal dağılım testleri (Multivariate normal distribution tests) Çok değişkenli varyans analizi (Multivariate anova) Çok değişkenli hipotez testleri Regresyon Analizi (Regression Analysis) Panel Veri Analizi (Longitudinal data analysis) Kanonik korelasyon analizi (Canonical correlation analysis) Lojistik regresyon analizi (Logistic regression analysis) Faktör analizi (Factor analysis) Ayırma (Diskriminant) analizi (Discriminant analysis) Kümeleme Analizi (Cluster analysis) Çok Boyutlu Ölçekleme Yapısal Eşitlik Modeli (Structural Equation Model) Ekonometrik - Regresyon Analizi (SPSS, Minitab, NCSS, Eviews) Değişkenlerin tanımlanması, seri ve dağılım grafiği, normal dağılım testleri Durağanlığın incelenmesi (Korelogramlar, Birim kök, Dickey-Fuller, Phillips-Perron) Eşbütünleme analizi (Ko-integrasyon) Hata düzeltme modeli ( Granger nedensellik testi Artık (Residual) Analizi, uç değerlerin incelenmesi Regresyon denkleminin kurulması ve grafiği, modelin anlamlılık testleri Çoklu doğrusal bağlantı varsayımının incelenmesi (VIF, Klein yaklaşımı, Condition index, Eigenvalue) Hata terimlerinin normal dağılım varsayımı (Jarque-Bera) Otokorelasyon (özilişki) varsayımının incelenmesi (Durbin-watson-d, Durbin-watson alternatif, Breusch-Godfrey LM Testi Heteroskedasite (farklı varyanslılık varsayımının incelenmesi, White, Arch) Çoklu doğrusal bağlantı sorununun giderilmesi (Ridge regresyon) Otokorelasyon (özilişki) sorununun giderilmesi (Birinci farklar- Genelleştirilmiş farklar) Heteroskedasite (farklı varyanslılık) sorununun giderilmesi (Genelleştirilmiş Ekk) Model spesifikasyonunun incelenmesi (Ramsey-reset) Yapısal Kırılmanın incelenmesi ve kukla değişken eklenmesi Chow, Cusum testi) Basit doğrusal regresyon modeli dışında diğer regresyon denklemlerinin incelenmesi (Model spesifikasyonunun optimal düzeye getirilmesi) EKK ile geleceğe yönelik tahmin yapılması Tez için istatistiksel sonucların yazılması ve yorumlanması Yöneylem Araştırmaları(Lindo, Lingo, Winqsb, Ems) Doğrusal programlama Veri zarflama analizi Analitik hiyerarşik proses Hedef Programlama Cpm-Pert (proje planlama) Dinamik Programlama Karar kuramı uygulamaları Stok (Envanter) kuramı uygulamaları Şebeke analizleri çözümleri Kalite kontrol analizleri



Ana Sayfa  |    İletişim  |  Ücretsiz Danışmanlık  |  Hakkımızda