Türkiye Halk Sağlığı Kurumu Çalışan Sağlığı ve Bilimsel Kapasitenin Güçlendirilmesi Projesi
|
|
- Levent Avcı
- 6 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Türkiye Halk Sağlığı Kurumu Çalışan Sağlığı ve Bilimsel Kapasitenin Güçlendirilmesi Projesi Şu anki sunumun yapılmasına imkan tanıyan bu proje, sayılı anlaşma kapsamındaki AB Horizon 2020 Araştırma ve Yenilik Programı'ndan fon desteği almıştır. Bu sunum sadece yazarın görüşlerini yansıtmaktadır. Avrupa Komisyonu nun yetkisi altındaki Araştırma Yürütme Ajansı sunumun içeriğindeki bilgilerin kullanımından sorumlu değildir.
2 PPT 3.2 İstatistik Teorisi 2
3 Öğrenme Hedefleri 1. Vaka, popülasyon, oran, örnek, rasgele gibi temel istatistik kavramlarını açıklamak 2. İnsidans ve prevelans, mortalite ve morbidite arasındaki farkı bilmek 3. İstatistiki tahminler neden ve ne zaman gereklidir i anlamak 4. Tanımlayıcı epidemiyolojiye ilişkin mevcut literatürü yorumlayabilmek 5. İstatistik konusuna eleştirel bakabilmek 3
4 Vaka nedir? sağlıkla ilgili bir durum ya da hadise Meslek Hastalığı İşle ilgili Hastalık İşle ilgili Sağlık Şikayetleri / Bozuk sağlık durumları Vaka: Net bir şekilde tanımlanmalıdır Yapılan tanım standart bir şekilde farklı kişiler tarafından kolaylıkla kullanılabilmeli ve ölçülebilmelidir 4
5 Risk altındaki popülasyon ne demektir? Çalışmada yer alan toplam kişi sayısı - Tüm işçiler - Belli bir bölgede çalışan işçilerin tamamı - Belli bir sanayi sektöründe çalışan işçilerin tamamı - Belli bir meslek, yaş, cinsiyet grubundaki işçilerin tamamı Ulusal veri olmadığı için sıklıkla (rasgele) örnek kullanılır. 5
6 Neden oranlar kullanılıyor? Haziran ayında en az 200 işçi işe dayalı sebeplerden ötürü yaşamını kaybetti 6
7 Neden oranlar kullanılıyor? Belli bir dönemdeki vaka sayısı (nominator) Aynı dönem içerisinde risk altındaki popülasyonda bulunan kişilerin sayısı (denominator) 7
8 Hastalık Görülme Sıklığının Ölçülmesi İnsidans ve Prevelans Prevelans = belirli bir zaman içerisindeki mevcut tüm vakalar sayılır İnsidans = belirli bir zaman periyodu içerisindeki yeni hadiseler sayılır Bu iki ölçüm türünün artıları ve eksileri nelerdir? Bu ölçümler ne zaman kullanılmalıdır? 8
9 Vaka fatalite hızı hastalığın şiddetini ölçer belli bir süre içinde hayatını kaybeden belli bir hastalık ya da duruma sahip vakaların oranı şeklinde tanımlanır. Belli bir süre içinde tanısı konan vakalara dayalı ölümlerin sayısı Aynı süre içinde tanı konmuş vakaların sayısı 9
10 Mortalite ve morbidite Mortalite ya da ölüm oranı vaka fatalite hızı yüksek hastalıkların araştırılmasında faydalıdır Morbidite ya da hastalık oranı, - hastaneye yatış ve hastaneden taburcu kayıtları - ayakta tedavi ve birinci basamak sağlık bakım hizmetleri - (yara tedavisi gibi) uzman hizmetleri - hastalık hadiselerine ilişkin kayıtlar ile ölçülebilir 10
11 İstatistiki tahmin nedir? ABD Hanehalkı geliri 11
12 İstatistiki tahmin nedir? Şekil 4.3 Normal dağılım eğrisi Aritmetik ortalama 12
13 İstatistiki tahmin nedir? İstatistiksel anlamlılık p-değerleri hesaplanır ve bir çıktının rastlantısal belirlendiği dereceyi göstermek için kullanılır p < 0,05 değeri, çıktının rastlantısal faktörlerin bir sonucu olması ihtimalinin %5 in altında olduğunu gösterir p = 0,05 ya da üzeri: çıktı istatistiksel açıdan bir anlam ifade etmez YAYIN YANLILIĞI 13
14 İstatistiki tahmin nedir? %95 Güven aralıkları (CI) p-değeri ile aynı bilgileri verir çıktı = 1,3 ve % 95 CI = 0,9-1,8 gözlenen sonucun gerçek değeri bu güven aralığında kalacaktır 14
15 İstatistiki tahmin neden kullanılır? Popülasyonlar hakkında tahminler yapmak için örnekler kullanılır. Örnek ve popülasyon arasında farklılık olma olasılığı vardır ve sonuç gerçek değeri yansıtmaz. Örnek küçüldükçe istatistiki açıdan anlamlı sonuç elde etmek o kadar zor olur. Büyük örneklerde istatistiki açıdan anlamlı sonuç elde edilmesi daha kolay olacaktır ancak bu sonuçların gerçek hayat ile bir alakası olmayabilir. 15
16 Veriler nasıl sunulmalıdır? Aritmetik ortalamalar, medyanlar ve modlar verinin merkezi eğilimini verir. Aritmetik ortalama: Örnek içinde elde edilen ortalama sonuçtur Medyan: sonuçların yarısı medyanın altında yarısı medyanın üzerindedir 16
17 Veriler nasıl sunulmalıdır? Aritmetik Ortalamalar, medyanlar ve modlar verinin merkezi eğilimini temsil eder Mod Medyan Aritmetik ortalama Mod Medyan Aritmetik ortalama Sola çarpık (eksi çarpıklık) Sağa çarpık (artı çarpıklık) 17
18 Aşırı ölümlerin oranı Derece Veriler nasıl sunulmalıdır Tablo 3.2 Papua Yeni Gine de et tüketimi ile enteretis necrotican hastalığı arasındaki ilişki 11 Hastalık Adı (enteretis necrotican) Eve t Maruziyet (yakın zamanda et tüketimi) Evet Hay ır Toplam Şekil yılında Paris teki sıcak dalgasında ölenlerin sayısı Maksimum sıcaklık Minimum sıcaklık Hay ır Top lam Tablo 2.8 Solunum yolu enfeksiyonlarına bağlı doğrudan standardize edilmiş erkek ölüm oranları ve üç farklı standart popülasyon üzerinden 5 ülke sıralaması Ülke Ülke Yaş-standardize edilmiş oran ( e göre) Segi Avrupalı WHO world Yaş-standardize edilmiş orana göre ülke sıralaması Segi Avrupalı WHO world Avustralya Küba Mauritius Singapur Türkmenistan
19 Veriler nasıl sunulmalı? Tablolar, grafikler ve çizelgeler Tablolar ve çizelgeler basit ve net hatırlaması kolay karmaşık ilişkileri gösterebilir olmalıdır Tablolar, karmaşık veriler için kullanılır Çok özel ya da kesin verileri içerir 19
20 Özet Vakaların sayısını yorumlamak için, risk altındaki popülasyonda bulunan kişi sayısına ve oran hesabına gerek vardır Vakanın görülme sıklığını ölçmek için insidans ve prevelans yöntemlerini kullanabilirsiniz Vaka ölüm oranı hastalığın şiddeti ile ilgili bilgi vermek için kullanılır Vaka ölüm oranı düşük hastalıklarda morbidite oranlarını kullanabilirsiniz İstatistiki tahmin, örneklere ait sonuçların popülasyona yönelik tahmininde kullanılır Rastlantı için p-değerleri ve %95 güven aralıkları kullanılır. 20
21 İstatistik sonuçları ile nasıl yanlış yönlendirme yapılır? İki kişilik ödev Lütfen aşağıdaki adresi ziyaret ediniz ve burada yazılanları okuyunuz. Powerpoint formatında, yorumlaması güç ve hatta yanıltıcı en az iki istatistik örneği hazırlayınız - Bu örnekleri ESPrIT veri havuzunda bulabilirsiniz - veya kendi örneklerinizi hazırlayabilirsiniz Süreniz 30 dakika 21
Türkiye Halk Sağlığı Kurumu Çalışan Sağlığı ve Bilimsel Kapasitenin Güçlendirilmesi Projesi
Türkiye Halk Sağlığı Kurumu Çalışan Sağlığı ve Bilimsel Kapasitenin Güçlendirilmesi Projesi Şu anki sunumun yapılmasına imkan tanıyan bu proje, 692188 sayılı anlaşma kapsamındaki AB Horizon 2020 Araştırma
DetaylıTürkiye Halk Sağlığı Kurumu Çalışan Sağlığı ve Bilimsel Kapasitenin Güçlendirilmesi Projesi
Türkiye Halk Sağlığı Kurumu Çalışan Sağlığı ve Bilimsel Kapasitenin Güçlendirilmesi Projesi Şu anki sunumun yapılmasına imkan tanıyan bu proje, 692188 sayılı anlaşma kapsamındaki AB Horizon 2020 Araştırma
DetaylıTürkiye Halk Sağlığı Kurumu Çalışan Sağlığı ve Bilimsel Kapasitenin Güçlendirilmesi Projesi
Türkiye Halk Sağlığı Kurumu Çalışan Sağlığı ve Bilimsel Kapasitenin Güçlendirilmesi Projesi Şu anki sunumun yapılmasına imkan tanıyan bu proje, 692188 sayılı anlaşma kapsamındaki AB Horizon 2020 Araştırma
DetaylıHalk Sağlığı-Ders 8 Sağlık Düzeyinin Ölçülmesi ve Epidemiyoloji
Halk Sağlığı-Ders 8 Sağlık Düzeyinin Ölçülmesi ve Epidemiyoloji Öğr. Gör. Hüseyin ARI 1 İstanbul Arel Üniversitesi M.Y.O Sağlık Kurumları İşletmeciliği Epidemiyoloji; hastalık ve sağlıkla ilgili olayların
DetaylıTürkiye Halk Sağlığı Kurumu Çalışan Sağlığı ve Bilimsel Kapasitenin Güçlendirilmesi Projesi
Türkiye Halk Sağlığı Kurumu Çalışan Sağlığı ve Bilimsel Kapasitenin Güçlendirilmesi Projesi Şu anki sunumun yapılmasına imkan tanıyan bu proje, 692188 sayılı anlaşma kapsamındaki AB Horizon 2020 Araştırma
DetaylıTürkiye Halk Sağlığı Kurumu Çalışan Sağlığı ve Bilimsel Kapasitenin Güçlendirilmesi Projesi
Türkiye Halk Sağlığı Kurumu Çalışan Sağlığı ve Bilimsel Kapasitenin Güçlendirilmesi Projesi Şu anki sunumun yapılmasına imkan tanıyan bu proje, 692188 sayılı anlaşma kapsamındaki AB Horizon 2020 Araştırma
DetaylıTürkiye Halk Sağlığı Kurumu Çalışan Sağlığı ve Bilimsel Kapasitenin Güçlendirilmesi Projesi
Türkiye Halk Sağlığı Kurumu Çalışan Sağlığı ve Bilimsel Kapasitenin Güçlendirilmesi Projesi Şu anki sunumun yapılmasına imkan tanıyan bu proje, 692188 sayılı anlaşma kapsamındaki AB Horizon 2020 Araştırma
DetaylıTürkiye Halk Sağlığı Kurumu Çalışan Sağlığı ve Bilimsel Kapasitenin Güçlendirilmesi Projesi
Türkiye Halk Sağlığı Kurumu Çalışan Sağlığı ve Bilimsel Kapasitenin Güçlendirilmesi Projesi Şu anki sunumun yapılmasına imkan tanıyan bu proje, 692188 sayılı anlaşma kapsamındaki AB Horizon 2020 Araştırma
DetaylıSık kullanılan istatistiksel yöntemler ve yorumlama. Doç. Dr. Seval KUL Gaziantep Üniversitesi Tıp Fakültesi
Sık kullanılan istatistiksel yöntemler ve yorumlama Doç. Dr. Seval KUL Gaziantep Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik AD Bşk. 1 Hakkımda 2 Hedef: Katılımcılar modülün sonunda temel istatistiksel yöntemler
DetaylıTürkiye Halk Sağlığı Kurumu Çalışan Sağlığı ve Bilimsel Kapasitenin Güçlendirilmesi Projesi
Türkiye Halk Sağlığı Kurumu Çalışan Sağlığı ve Bilimsel Kapasitenin Güçlendirilmesi Projesi Şu anki sunumun yapılmasına imkan tanıyan bu proje, 692188 sayılı anlaşma kapsamındaki AB Horizon 2020 Araştırma
DetaylıBİYOİSTATİSTİK. Ödev Çözümleri. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Ödev Çözümleri Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr Ödev 1 Çözümleri 2 1. Bir sonucun
DetaylıJEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ. Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA
JEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA Karadeniz Teknik Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü Trabzon, 2018 VERİLERİN İRDELENMESİ Örnek: İki nokta arasındaki uzunluk 80 kere
DetaylıBÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ
1 BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Gözlenen belli bir özelliği, bu özelliğe ilişkin ölçme sonuçlarını yani verileri kullanarak betimleme, istatistiksel işlemlerin bir boyutunu oluşturmaktadır. Temel sayma
DetaylıTemel İstatistik. Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart Tanımlayıcı İstatistik. Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri
Temel İstatistik Tanımlayıcı İstatistik Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart 2011 DAĞILIM / YAYGINLIK ÖLÇÜLERİ Verilerin değişkenlik durumu ve dağılışın şeklini
DetaylıYrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü
Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü 1 Araştırma sonuçlarının açıklanmasında frekans tablosu
DetaylıKARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005
KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005 1 Karşılaştırma istatistiği Temel kavramlar: Örneklem ve evren:
DetaylıTEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ
TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ 1 İstatistik İstatistik, belirsizliğin veya eksik bilginin söz konusu olduğu durumlarda çıkarımlar yapmak ve karar vermek için sayısal verilerin
DetaylıTürkiye Halk Sağlığı Kurumu Çalışan Sağlığı ve Bilimsel Kapasitenin Güçlendirilmesi Projesi
Türkiye Halk Sağlığı Kurumu Çalışan Sağlığı ve Bilimsel Kapasitenin Güçlendirilmesi Projesi Şu anki sunumun yapılmasına imkan tanıyan bu proje, 692188 sayılı anlaşma kapsamındaki AB Horizon 2020 Araştırma
DetaylıOLASILIK VE İSTATİSTİK
OLASILIK VE İSTATİSTİK 1 Bölüm 1 Temel Terimler ve Tanımlar 2 Giriş Genel olarak araştırmalarda, büyük veri gruplarının içinden daha küçük veri grupları seçilerek büyük veri gruplarının hakkında bilgi
DetaylıVERİ SETİNE GENEL BAKIŞ
VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ Outlier : Veri setinde normal olmayan değerler olarak tanımlanır. Ders: Kantitatif Yöntemler 1 VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ Veri setinden değerlendirme başlamadan çıkarılabilir. Yazım
Detaylıdoğrudur? Veya test, sağlıklı dediği zaman hangi olasılıkla doğrudur? Bu soruların yanıtları
DÖNEM III HALK SAĞLIĞI-ADLİ TIP-BİYOİSTATİSTİK-TIP TARİHİ VE ETİK Ders Kurulu Başkanı : Prof. Dr. Günay SAKA TANI TESTLERİ (30.04.2014 Çrş. Y. ÇELİK) Duyarlılık (Sensitivity) ve Belirleyicilik (Specificity)
DetaylıTEMEL İSTATİSTİK BİLGİSİ. İstatistiksel verileri tasnif etme Verilerin grafiklerle ifade edilmesi Vasat ölçüleri Standart puanlar
TEMEL İSTATİSTİK BİLGİSİ İstatistiksel verileri tasnif etme Verilerin grafiklerle ifade edilmesi Vasat ölçüleri Standart puanlar İstatistiksel Verileri Tasnif Etme Verileri daha anlamlı hale getirmek amacıyla
DetaylıKANSER İSTATİSTİKLERİ
1 KANSER İSTATİSTİKLERİ Kanser, günümüzün en önemli sağlık sorunlarından biridir. Sık görülmesi ve öldürücülüğünün yüksek olması nedeniyle de bir halk sağlığı sorunudur. Tanı olanaklarının gelişmesi ve
DetaylıMESLEK HASTALIKLARI SÜRVEYANS SİSTEMİ 2.4 Sürveyans Kavramı ve farklı sürveyans sistemleri
MESLEK HASTALIKLARI SÜRVEYANS SİSTEMİ 2.4 Sürveyans Kavramı ve farklı sürveyans sistemleri Şu anki sunumun yapılmasına imkan tanıyan bu proje, 692188 sayılı anlaşma kapsamındaki AB Horizon 2020 Araştırma
DetaylıORTALAMA ÖLÇÜLERİ. Ünite 6. Öğr. Gör. Ali Onur CERRAH
ORTALAMA ÖLÇÜLERİ Ünite 6 Öğr. Gör. Ali Onur CERRAH Araştırma sonucunda elde edilen nitelik değişkenler hakkında tablo ve grafikle bilgi sahibi olunurken, sayısal değişkenler hakkında bilgi sahibi olmanın
DetaylıBÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ
1 BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Gözlenen belli bir özelliği, bu özelliğe ilişkin ölçme sonuçlarını yani verileri kullanarak betimleme, istatistiksel işlemlerin bir boyutunu oluşturmaktadır. Temel
Detaylıb) Aşağıda verilen tanımlamalardan herhangi 5 adeti yazılabilir. Aritmetik Ortalama: Geometrik Ortalama:
C S D Ü M Ü H E N D İ S L İ K F A K Ü L E S İ - M A K İ N A M Ü H E N D İ S L İ Ğ İ B Ö L Ü M Ü MAK-307 OM317 Müh. İstatistiği İstatistik ÖĞRENCİNİN: ADI - SOADI ÖĞREİMİ NOSU İMZASI 1.Ö 2.Ö A B Soru -
DetaylıSAĞLIK ALANINDA KULLANILAN EPİDEMİYOLOJİK ÖLÇÜTLER
SAĞLIK ALANINDA KULLANILAN EPİDEMİYOLOJİK ÖLÇÜTLER HÜTF Halk Sağlığı AD Epidemiyoloji Konferans Serisi: 10 Dr.A.Tülay Bağcı Bosi MSc,PhD,MSc Bu yansı seti sadece HÜTF Halk Sağlığı Anabilim Dalı Epidemiyoloji
DetaylıTürkiye Halk Sağlığı Kurumu Çalışan Sağlığı ve Bilimsel Kapasitenin Güçlendirilmesi Projesi
Türkiye Halk Sağlığı Kurumu Çalışan Sağlığı ve Bilimsel Kapasitenin Güçlendirilmesi Projesi Şu anki sunumun yapılmasına imkan tanıyan bu proje, 692188 sayılı anlaşma kapsamındaki AB Horizon 2020 Araştırma
DetaylıTANIMLAYICI İSTATİSTİKLER
TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER Tanımlayıcı İstatistikler ve Grafikle Gösterim Grafik ve bir ölçüde tablolar değişkenlerin görsel bir özetini verirler. İdeal olarak burada değişkenlerin merkezi (ortalama) değerlerinin
DetaylıDERS BİLGİLERİ. Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS İSTATİSTİK MATH 176 2 3 + 0 3 5. Program Öğrenim Çıktıları 1,5 2,3 2,5,12 8,12 1,2,5 2,12 1,3,4
DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS İSTATİSTİK MATH 176 2 3 + 0 3 5 Ön Koşul Dersleri - Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin Türü Almanca Lisans Zorunlu Dersin Koordinatörü Dersi Verenler
DetaylıKANTİTATİF TEKNİKLER - Temel İstatistik -
KANTİTATİF TEKNİKLER - Temel İstatistik - 1 İstatistik Nedir? Belirli bir amaçla verilerin toplanması, düzenlenmesi, analiz edilerek yorumlanmasını sağlayan yöntemler topluluğudur. 2 İstatistik Kullanım
DetaylıTürkiye Halk Sağlığı Kurumu Çalışan Sağlığı ve Bilimsel Kapasitenin Güçlendirilmesi Projesi
Türkiye Halk Sağlığı Kurumu Çalışan Sağlığı ve Bilimsel Kapasitenin Güçlendirilmesi Projesi Şu anki sunumun yapılmasına imkan tanıyan bu proje, 692188 sayılı anlaşma kapsamındaki AB Horizon 2020 Araştırma
DetaylıMühendislikte İstatistiksel Yöntemler
Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler BÖLÜM 7 TAHMİNLER Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU 1 Tahmin (kestirim veya öngörü): Mevcut bilgi ve deneylere dayanarak olayın bütünü hakkında bir yargıya varmaktır.
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 8: Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Tahmin (kestirim veya öngörü): Mevcut bilgi ve deneylere dayanarak olayın bütünü hakkında bir yargıya varmaktır. Bu anlamda, anakütleden çekilen
DetaylıSÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI
SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI Sayı ekseni üzerindeki tüm noktalarda değer alabilen değişkenler, sürekli değişkenler olarak tanımlanmaktadır. Bu bölümde, sürekli değişkenlere uygun olasılık dağılımları üzerinde
DetaylıANADOLU ÜNİVERSİTESİ İST 213 OLASILIK DERSİ TANIMLAR VE VERİ SINIFLAMASI
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ İST 213 OLASILIK DERSİ TANIMLAR VE VERİ SINIFLAMASI DOÇ. DR. NİHAL ERGİNEL TANIMLAR VE VERİ SINIFLAMASI Olasılık, ilgilenilen olay/olayların meydana gelme olabilirliğinin ölçülmesidir.
DetaylıBÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM
1 BÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM Normal dağılım; 'normal dağılım eğrisi (normaly distribution curve)' ile kavramlaştırılan hipotetik bir evren dağılımıdır. 'Gauss dağılımı' ya da 'Gauss eğrisi' olarak da bilinen
DetaylıA t a b e y M e s l e k Y ü k s e k O k u l u İstatistik Sunum 4 Öğr.Gör. Şükrü L/O/G/O KAYA www.sukrukaya.org www.themegallery.com 1 Yer Ölçüleri Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını
DetaylıTürkiye Halk Sağlığı Kurumu Çalışan Sağlığı ve Bilimsel Kapasitenin Güçlendirilmesi Projesi
Türkiye Halk Sağlığı Kurumu Çalışan Sağlığı ve Bilimsel Kapasitenin Güçlendirilmesi Projesi Çalışma protokolü 2 : Teori A 2.1 ppt 1 A eğitiminin 2. günündeki ilk sunum Öğrenme Hedefleri 1. Çalışmanızın
DetaylıBIG BİLİM ve TEKNOLOJİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜ Etki Değerlendirme Dairesi Başkanlığı
TC BİLİM, SANAYİ VE TEKNOLOJİ BAKANLIĞI AR-GE MERKEZLERİ NDE PERFORMANS DEĞERLENDİRME BIG BİLİM ve TEKNOLOJİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜ Etki Değerlendirme Dairesi Başkanlığı İçerik Amaç ve Yasal Dayanak Performans
DetaylıSağlık Bakımıyla İlişkili İnfeksiyonların Epidemiyolojisinde Temel Tanımlar
Sağlık Bakımıyla İlişkili İnfeksiyonların Epidemiyolojisinde Temel Tanımlar Dr. Alpay AZAP Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Enfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikr. AD. Epidemiyoloji Nedir? Sağlıkla ilgili
DetaylıRASTGELE SAYI ÜRETİMİ VE UYGULANAN TESTLER HAZIRLAYAN: ÖZLEM AYDIN
RASTGELE SAYI ÜRETİMİ VE UYGULANAN TESTLER HAZIRLAYAN: ÖZLEM AYDIN RASTGELE SAYILARIN ÜRETİLMESİ Rastgele değişimler yapay tablolardan veya parametreleri verilen teorik dağılım fonksiyonlarından elde edilir.
DetaylıDAĞILMA YADA DEĞİ KENLİK ÖLÇÜLERİ (MEASURE OF DISPERSION) Prof.Dr.A.KARACABEY Doç.Dr.F.GÖKGÖZ
DAĞILMA YADA DEĞİ KENLİK ÖLÇÜLERİ (MEASURE OF DISPERSION) 1 AMAÇ... Mevcut veri seti için bulunan merkezi eğilim ölçüsünün yorumlamak Birden fazla veri seti için dağılımlar arası kıyaslama yapabilmek amaçlarıyla
DetaylıCopyright 2004 Pearson Education, Inc. Slide 1
Slide 1 Bölüm 2 Verileri Betimleme, Keşfetme, ve Karşılaştırma 2-1 Genel Bakış 2-2 Sıklık Dağılımları 2-3 Verilerin Görselleştirilmesi 2-4 Merkezi Eğilim Ölçüleri 2-5 Değişimin Ölçülmesi 2-6 Nispi Sabitlerin
DetaylıBİYOİSTATİSTİK Bazı Olasılık Dağılışları Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Bazı Olasılık Dağılışları Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 Uygulamalı bilim
DetaylıBÖLÜM 1 GİRİŞ: İSTATİSTİĞİN MÜHENDİSLİKTEKİ ÖNEMİ
BÖLÜM..AMAÇ GİRİŞ: İSTATİSTİĞİ MÜHEDİSLİKTEKİ ÖEMİ Doğa bilimlerinde karşılaştığımız problemlerin birçoğunda olaydaki değişkenlerin değerleri bilindiğinde probleme kesin ve tek bir çözüm bulunabilir. Örneğin
DetaylıMühendislikte İstatistik Yöntemler
.0.0 Mühendislikte İstatistik Yöntemler İstatistik Parametreler Tarih Qma.3.98 4..98 0.3.983 45 7..984 37.3.985 48 0.4.986 67.4.987 5 0.3.988 45.5.989 34.3.990 59.4.99 3 4 34 5 37 6 45 7 45 8 48 9 5 0
DetaylıİSTATİSTİK MHN3120 Malzeme Mühendisliği
İSTATİSTİK MHN3120 Malzeme Mühendisliği CBÜ - Malzeme Mühendisliği Bölümü Ofis: Mühendislik Fakültesi A Blok Ofis no:311 Tel: 0 236 2012404 E-posta :emre.yalamac@cbu.edu.tr YARDIMCI KAYNAKLAR Mühendiler
DetaylıProf.Dr.İhsan HALİFEOĞLU
Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU FREKANS DAĞILIMLARINI TANIMLAYICI ÖLÇÜLER Düzenlenmiş verilerin yorumlanması ve daha ileri düzeydeki işlemler için verilerin bütününe ait tanımlayıcı ve özetleyici ölçülere ihtiyaç
DetaylıBİYOİSTATİSTİK Sağlık Alanına Özel İstatistiksel Yöntemler Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Sağlık Alanına Özel İstatistiksel Yöntemler Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr
DetaylıTürkiye Halk Sağlığı Kurumu Çalışan Sağlığı ve Bilimsel Kapasitenin Güçlendirilmesi Projesi
Türkiye Halk Sağlığı Kurumu Çalışan Sağlığı ve Bilimsel Kapasitenin Güçlendirilmesi Projesi Şu anki sunumun yapılmasına imkan tanıyan bu proje, 692188 sayılı anlaşma kapsamındaki AB Horizon 2020 Araştırma
DetaylıÖLÇME DEĞERLENDİRME ÜNİTE BAŞLIKLARI
ÖLÇME DEĞERLENDİRME ÜNİTE BAŞLIKLARI 1. TEMEL KAVRAMLAR 2. ÖLÇMEDE HATA (GÜVENİRLİK GEÇERLİK) 3. İSTATİSTİK 1. TEMEL KAVRAMLAR Ölçme, Ölçüm, Ölçme Kuralı, Ölçüt, Değerlendirme. Ölçme Türleri: Doğrudan,
Detaylıİki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi (Student s t Test) Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
İki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi (Student s t Test) Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı İki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi (Student s t test) Ölçümle
Detaylıİstatistik Nedir? İstatistiğin Önemi Nedir? Tanımlayıcı ve Çıkarımcı İstatistik ttitik Tanımlayıcı İstatistik Türleri Çıkarımcı İstatistiğin i iği
İSTATİSTİK E GİRİŞ TEMEL KAVRAMLAR İstatistik Nedir? İstatistiğin Önemi Nedir? Tanımlayıcı ve Çıkarımcı İstatistik ttitik Tanımlayıcı İstatistik Türleri Çıkarımcı İstatistiğin i iği Elemanlarıl AMAÇ İstatistiğe
DetaylıİSTATİSTİK I. Giriş. Bölüm 1 Temel Terimler ve Tanımlar İSTATİSTİKLER
İSTATİSTİK I Bölüm 1 Temel Terimler ve Tanımlar 1 2 Giriş İSTATİSTİKLER Genel olarak araştırmalarda, büyük veri gruplarının içinden daha küçük veri grupları seçilerek büyük veri gruplarının hakkında bilgi
DetaylıBiyoistatistiğe Giriş: Temel Tanımlar ve Kavramlar DERS I VE II
Biyoistatistiğe Giriş: Temel Tanımlar ve Kavramlar DERS I VE II İstatistik Nedir? İstatistik kelimesi farklı anlamlar taşımaktadır. Bunlar; Genel anlamda; üretim, tüketim, nüfus, sağlık, eğitim, tarım,
DetaylıİÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...
İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ... v GİRİŞ... 1 1. İSTATİSTİK İN TARİHÇESİ... 1 2. İSTATİSTİK NEDİR?... 3 3. SAYISAL BİLGİDEN ANLAM ÇIKARILMASI... 4 4. BELİRSİZLİĞİN ELE ALINMASI... 4 5. ÖRNEKLEME... 5 6. İLİŞKİLERİN
DetaylıDersin Yürütülmesi Hakkında
Ders Kodu Teorik Uygulama Lab. İnsan Bilgisayar Etkileşimi Ulusal Kredi Öğretim planındaki AKTS 482031100001203 2 0 0 2 5 Dersin Yürütülmesi Hakkında Bu dersten en iyi şekilde faydalanmak ve başarılı olmak
DetaylıPARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER
PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER Prof. Dr. Ali ŞEN 1 Tek Örneklem İşaret Testi İşaret Testi parametrik olmayan prosedürler içinde en eski olanıdır. Analiz yapılırken serideki verileri artı ve
DetaylıMESLEK HASTALIKLARI SÜRVEYANS SİSTEMİ 2.3 Sürveyans Kavramı ve farklı sürveyans sistemleri
MESLEK HASTALIKLARI SÜRVEYANS SİSTEMİ 2.3 Sürveyans Kavramı ve farklı sürveyans sistemleri Şu anki sunumun yapılmasına imkan tanıyan bu proje, 692188 sayılı anlaşma kapsamındaki AB Horizon 2020 Araştırma
DetaylıÖrnek 4.1: Tablo 2 de verilen ham verilerin aritmetik ortalamasını hesaplayınız.
.4. Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Merkezi eğilim ölçüleri kitleye ilişkin bir değişkenin bütün farklı değerlerinin çevresinde toplandığı merkezi bir değeri gösterirler. Dağılım ölçüleri ise değişkenin
DetaylıTürkiye nin Tansiyonunu Ölçüyoruz
T.C. Sağlık Bakanlığının Onayı ve Desteği ile Türkiye nin Tansiyonunu Ölçüyoruz İstatistik Analiz Raporu (İstanbul) Eylül 2010 Omega Araştırma tarafından hazırlanmıştır. İÇİNDEKİLER Türkiye nin Tansiyonunu
DetaylıOlasılık Tanımı KALİTE KONTROL. Temel Olasılık ve İstatistik. İçindekiler Giriş
KALİTE KONTROL Temel Olasılık ve İstatistik İçindekiler Giriş Olasılık Tanımı Data Çeşitleri Data Özellikleri Görsel (visually) Data Tanımı -- Sayısal Data Tanımı Bilgi Edinimi (Take-Away Knowledge) İçindekiler
DetaylıEĞĠTĠMDE ÖLÇME VE DEĞERLENDĠRME BÖLÜM IV Ölçme Sonuçları Üzerinde Ġstatistiksel ĠĢlemler VERİLERİN DÜZENLENMESİ VERİLERİN DÜZENLENMESİ
09.0.0 Temel Kavramlar EĞĠTĠMDE ÖLÇME VE DEĞERLENDĠRME BÖLÜM IV Ölçme Sonuçları Üzerinde Ġstatistiksel ĠĢlemler Dr. Aylin ALBAYRAK SARI Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Evren: Üzerinde çalışılacak
DetaylıYANLILIK. Yanlılık örneklem istatistiği değerlerinin evren parametre değerinden herhangi bir sistematik sapması olarak tanımlanır.
AED 310 İSTATİSTİK YANLILIK Yanlılık örneklem istatistiği değerlerinin evren parametre değerinden herhangi bir sistematik sapması olarak tanımlanır. YANLILIK Yanlı bir araştırma tasarımı uygulandığında,
DetaylıBölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler
Bölüm 3 Tanımlayıcı İstatistikler 1 Tanımlayıcı İstatistikler Bir veri setini tanımak veya birden fazla veri setini karşılaştırmak için kullanılan ve ayrıca örnek verilerinden hareket ile frekans dağılışlarını
DetaylıİŞLETME RİSK YÖNETİMİ. Yrd. Doç. Dr. Tülay Korkusuz Polat 1/21
İŞLETME RİSK YÖNETİMİ Yrd. Doç. Dr. Tülay Korkusuz Polat 1/21 Kuruluşların, artan belirsizlik ortamında, stratejilerini belirlemeleri ve bu stratejiler doğrultusunda gelişimlerini sürdürmelerinde, yeni
DetaylıİNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARI NOTLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ. Tamer Yılmaz, Barış Yılmaz, Halim Sezici 1 ÖZET
İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARI NOTLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ Tamer Yılmaz, Barış Yılmaz, Halim Sezici 1 ÖZET Bu çalışmada, Celal Bayar Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü öğrencilerinin
DetaylıÖRNEKLEME TEORİSİ. Prof.Dr.A.KARACABEY Doç.Dr.F.GÖKGÖZ
ÖRNEKLEME TEORİSİ 1 Bir popülasyonu istatistiksel açıdan incelemek ve işlemler yapabilmek için popülasyon içerisinden seçilen örneklemlerden yararlandığımızı söylemiştik. Peki popülasyonun istatistiksel
DetaylıDÜŞÜK PREVALANS HEKİMLİĞİ. Yrd. Doç. Dr. Yasemin ÇAYIR Atatürk Üniversitesi Tıp Fakültesi Aile Hekimliği AD
DÜŞÜK PREVALANS HEKİMLİĞİ Yrd. Doç. Dr. Yasemin ÇAYIR Atatürk Üniversitesi Tıp Fakültesi Aile Hekimliği AD Öğrenim amaç ve hedefleri Amaç Düşük prevalans hekimliği hakkında bilgi vermek Hedefler Bu dersin
DetaylıSağlık Hizmetleri Genel Müdürlüğü Sağlıkta Kalite ve Akreditasyon Daire Başkanlığı
Sağlık Hizmetleri Genel Müdürlüğü Sağlıkta Kalite ve Akreditasyon Daire Başkanlığı MAYIS 2017 KOAH Tanısı Alan Hastalarda Spirometri Yapılma Oranı KOAH.1 KOAH tanısı alan hastalarda spirometri yapılma
DetaylıTürkiye nin Tansiyonunu Ölçüyoruz
T.C. Sağlık Bakanlığının Onayı ve Desteği ile Türkiye nin Tansiyonunu Ölçüyoruz İstatistik Analiz Raporu (Sivas) Eylül 2010 Omega Araştırma tarafından hazırlanmıştır. İÇİNDEKİLER Türkiye nin Tansiyonunu
DetaylıVerilerin Özetlenmesinde Kullanılan Sayısal Yöntemler
Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Sayısal Yöntemler Merkezi Eğilim Ölçüleri Merkezi eğilim ölçüsü, bir veri setindeki merkezi, yada tipik, tek bir değeri ifade eder. Nicel veriler için, reel sayı çizgisindeki
DetaylıMerkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri
Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Soru Öğrencilerin derse katılım düzeylerini ölçmek amacıyla geliştirilen 16 soruluk bir test için öğrencilerin ilk 8 ve son 8 soruluk yarılardan aldıkları puanlar arasındaki
Detaylıİstatistik ve Olasılığa Giriş. İstatistik ve Olasılığa Giriş. Ders 3 Verileri Sayısal Ölçütlerle İfade Etme. Verileri Sayısal Ölçütlerle İfade Etme
İstatistik ve Olasılığa Giriş Robert J. Beaver Barbara M. Beaver William Mendenhall Presentation designed and written by: Barbara M. Beaver İstatistik ve Olasılığa Giriş Ders 3 Verileri Sayısal Ölçütlerle
DetaylıParametrik Olmayan Testler. İşaret Testi-The Sign Test Mann-Whiney U Testi Wilcoxon Testi Kruskal-Wallis Testi
Yrd. Doç. Dr. Neşet Demirci, Balıkesir Üniversitesi NEF Fizik Eğitimi Parametrik Olmayan Testler İşaret Testi-The Sign Test Mann-Whiney U Testi Wilcoxon Testi Kruskal-Wallis Testi Rank Korelasyon Parametrik
DetaylıÖrneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.
ÇIKARSAMALI İSTATİSTİKLER Çıkarsamalı istatistikler, örneklemden elde edilen değerler üzerinde kitleyi tanımlamak için uygulanan istatistiksel yöntemlerdir. Çıkarsamalı istatistikler; Tahmin Hipotez Testleri
DetaylıKalite Geliştirmede İstatistiksel Yöntemler ve Six Sigma
Kalite Geliştirmede İstatistiksel Yöntemler ve Six Sigma - 1 Ödevler 5 er kişilik 7 grup Hayali bir şirket kurulacak Bu şirketin kalite kontrol süreçleri raporlanacak Kalite sistem dokümantasyonu oluşturulacak
DetaylıGÜVEN ARALIKLARI ve İSTATİSTİKSEL ANLAMLILIK. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
GÜVEN ARALIKLARI ve İSTATİSTİKSEL ANLAMLILIK Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Kestirim Pratikte kitle parametrelerinin doğrudan hesaplamak olanaklı değildir. Bunun yerine
Detaylı!!! Ödevlerin sunumları verilen tarihte power point sunumu şeklinde yapılacak ve her bir sunum
ÇAĞRI MERKEZİ HİZMETLERİ 2.SINIF (İkinci Öğretim) ARAŞTIRMA YÖNTEM ve TEKNİKLERİ DERSİ ÖDEV KONULARI!!! Ödevlerin sunumları verilen tarihte power point sunumu şeklinde yapılacak ve her bir sunum için en
DetaylıIİSTATIİSTIİK. Mustafa Sezer PEHLI VAN
IİSTATIİSTIİK Mustafa Sezer PEHLI VAN İstatistik nedir? İstatistik, veri anlamına gelir, İstatistik, sayılarla uğraşan bir bilim dalıdır, İstatistik, eksik bilgiler kullanarak doğru sonuçlara ulaştıran
DetaylıAVRASYA ÜNİVERSİTESİ
Ders Tanıtım Formu Dersin Adı Öğretim Dili İSTATİSTİK Türkçe Dersin Verildiği Düzey Ön Lisans (X) Lisans ( ) Yüksek Lisans( ) Doktora( ) Eğitim Öğretim Sistemi Örgün Öğretim (X) Uzaktan Öğretim( ) Diğer
Detaylı13. Olasılık Dağılımlar
13. Olasılık Dağılımlar Mühendislik alanında karşılaşılan fiziksel yada fiziksel olmayan rasgele değişken büyüklüklerin olasılık dağılımları için model alınabilecek çok sayıda sürekli ve kesikli fonksiyon
DetaylıENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. Ders 2 Merkezi Eğilim Ölçüleri
ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI Ders 2 Merkezi Eğilim Ölçüleri Basit Seriler Elde edilecek ham verilerin küçükten büyüğe doğru sıralanması ile elde edilen serilere basit seri denir ÖRNEK:
DetaylıALKÜ EKONOMİ ve FİNANS BÖLÜMÜ ISL 207 İSTATİSTİK I ALIŞTIRMALAR
ALKÜ EKONOMİ ve FİNANS BÖLÜMÜ ISL 207 İSTATİSTİK I ALIŞTIRMALAR 1- İlaçla tedavi edilen 7 hastanın ortalama iyileşme süresi 22.6 gün ve standart sapması.360 gündür. Ameliyatla tedavi edilen 9 hasta için
DetaylıDERS BİLGİLERİ. Uygulamalı İşletme İstatistiği BBA 282 Bahar 3+0+0 3 5
DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U+L Saat Kredi AKTS Uygulamalı İşletme İstatistiği BBA 282 Bahar 3+0+0 3 5 Ön Koşul Dersleri - Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin Türü İngilizce Lisans Zorunlu Dersin
DetaylıNicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri 2013-2014 Bahar Dönemi 13 Mart 2014
Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri BBY606 Araştırma Yöntemleri 2013-2014 Bahar Dönemi 13 Mart 2014 1 Konum ölçüleri Merkezi eğilim ölçüleri Verilerin ortalamaya göre olan gruplanması nasıl?
DetaylıAÜTF HALK SAĞLIĞI ANABİLİM DALI TIPTA UZMANLIK EĞİTİMİ PROGRAMI /
AÜTF HALK SAĞLIĞI ANABİLİM DALI TIPTA UZMANLIK EĞİTİMİ PROGRAMI / 2017-18 TARİH/MODÜL BAŞLIKLAR (Konular) ÖĞRETİM ÜYESİ MODÜL 1 9 Ekim 2017 Halk Sağlığı tanımı, kavramı ve yaklaşımı Geleneksel ve Çağdaş
DetaylıANALİTİK YÖNTEMLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2004
ANALİTİK YÖNTEMLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2004 1 Laboratuvarlarda yararlanılan analiz yöntemleri performans kalitelerine göre üç sınıfta toplanabilir: -Kesin yöntemler
DetaylıBÖLÜM 3 KURAMSAL ÇATI VE HİPOTEZ GELİŞ
BÖLÜM 3 KURAMSAL ÇATI VE HİPOTEZ GELİŞ İŞTİRME Araştırma rma SüreciS 1.Gözlem Genel araştırma alanı 3.Sorunun Belirlenmesi Sorun taslağının hazırlanması 4.Kuramsal Çatı Değişkenlerin açıkça saptanması
DetaylıFizikte Veri Analizi
Fizikte Veri Analizi Ders 1 Ölçme ve Belirsizlik Öğr. Gör. Dr. Mehmet Tarakçı http://kisi.deu.edu.tr/mehmet.tarakci/ Fizikte Veri Analizi Ölçme Doğruluk ve duyarlılık Belirsizlik Hata kaynakları Sistematik
DetaylıÖlçme Sonuçları Üzerinde İstatistiksel İşlemler
Ölçme Sonuçları Üzerinde İstatistiksel İşlemler Bir grup birey veya nesnenin belli bir özelliğe sahip olup olmadığı ya da belli bir özelliğe ne derece sahip olduğunu belirlemek amacı ile ölçme işlemi yapılır.
DetaylıDENEY 0. Bölüm 1 - Ölçme ve Hata Hesabı
DENEY 0 Bölüm 1 - Ölçme ve Hata Hesabı Amaç: Ölçüm metodu ve cihazına bağlı hata ve belirsizlikleri anlamak, fiziksel bir niceliği ölçüp hata ve belirsizlikleri tespit etmek, nedenlerini açıklamak. Genel
DetaylıKORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ. Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN
KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN Günlük hayattan birkaç örnek Gelişim dönemindeki bir çocuğun boyu ile kilosu arasındaki ilişki Bir ailenin tükettiği günlük ekmek sayısı ile ailenin
DetaylıÖZEL BİR HASTANEDE YENİDOĞAN ÜNİTESİNE YATIRILAN İNDİREKT HİPERBİLİRUBİNEMİLİ OLGULARIN RETROSPEKTİF DEĞERLENDİRİLMESİ
ÖZEL BİR HASTANEDE YENİDOĞAN ÜNİTESİNE YATIRILAN İNDİREKT HİPERBİLİRUBİNEMİLİ OLGULARIN RETROSPEKTİF DEĞERLENDİRİLMESİ *Aysun Çakır, *Hanife Köse,*Songül Ovalı Güral, *Acıbadem Kadıköy Hastanesi GİRİŞ
DetaylıBİYOİSTATİSTİK. Uygulama 4. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Uygulama 4 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 Güven Aralıkları 2 Güven Aralıkları
DetaylıEvren (Popülasyon) Araştırma kapsamına giren tüm elemanların oluşturduğu grup. Araştırma sonuçlarının genelleneceği grup
Evren (Popülasyon) Araştırma kapsamına giren tüm elemanların oluşturduğu grup Araştırma sonuçlarının genelleneceği grup Evrendeğer (Parametre): Değişkenlerin evrendeki değerleri µ : Evren Ortalaması σ
DetaylıÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ
ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ TEMEL KAVRAMLAR PARAMETRE: Populasyonun sayısal açıklayıcı bir ölçüsüdür ve anakütledeki tüm elemanlar dikkate alınarak hesaplanabilir. Ana kütledeki
DetaylıDeğişken Türleri, Tanımlayıcı İstatistikler ve Normal Dağılım. Dr. Deniz Özel Erkan
Değişken Türleri, Tanımlayıcı İstatistikler ve Normal Dağılım Dr. Deniz Özel Erkan Evren Parametre Örneklem Çıkarım Veri İstatistik İstatistik Tanımlayıcı (Descriptive) Çıkarımsal (Inferential) Özetleme
Detaylı