İstatistik Uygulamalarda Dikkat Edilmesi Gereken Hususlar

Abstract

Bu çalışmada istatistiğin konusu özetlenmiş ve veri topluluklarının istatistiğin konusu olması için hangi özelliklere sahip olması gerektiği tartışılmıştır. Bilimde model kavramı üzerinde durulmuş, deterministik modellerin konusu olan olayların açıklanması için istatistik yöntemlere gerek olmadığı örneklerle anlatılmıştır.

Çalışmanın amacı araştırmacılara istatistik yöntemler kullanırken nelere dikkat etmeleri gerektiğini hatırlatmaktır. Denemeyi kurmadan önce, deneme esnasında ve denemeden sonra sonuçları değerlendirirken istatistik yöntemlere ihtiyaç vardır. Denemeyi kurarken istatistikçiye danışmayıp denemeden sonra sonuçları istatistikçiye getirmek çoğu zaman işin içinden çıkılmaz problemlere yol açmaktadır. Bu nedenle bilimsel bir çalışmanın her aşamasında araştırmacının bir istatistikçi ile çalışması önerilmektedir.

Keywords

• İstatistik Yöntemler,İstatistik Veriler,İstatistik Yöntemlerin Yanlış Kullanılması ve Anlaşılması

İSTATİSTİK UYGULAMALARDA DİKKAT EDİLMESİ GEREKEN HUSUSLAR

Abstract

The paper emphasizes the concept of modeling in science and explains with examples that events, which are not a subject of deterministic models, are the subject of statistics.

The purpose of this paper is to remind researchers the issues that need to be considered in using statistical methods. Statistical methods are needed during the planning, implementation and evaluation of the results of experiment. Failing to consult with a statistician while setting up the experiment but bringing the results after getting the data often causes an inextricable knot of problems. Therefore, it is recommended that the researcher works with a statistician at every stage of a scientific study.

Keywords

• Statistical Methods,Statistical Data,Abuse and Misunderstanding of Statistical Methods

References

1. Çil, B. (2013). İstatistik. Detay Yayıncılık.
2. Doğan, N. (2010). Bilgisayar destekli istatistik öğretiminin başarıya ve istatistiğe karşı tutuma etkisi. Eğitim ve Bilim, 34(154).
3. Yüzer, A. F. (2009). İstatistik (Vol. 1448). Anadolu Universitesi.
4. Akdağ, M. (2011). SPSS’de istatistiksel analizler. Ders notları, Malatya. İnonu. edu. tr.(erişim tarihi, 23, 03, 2016).
5. Can, A. (2018). SPSS ile bilimsel araştırma sürecinde nicel veri analizi. Pegem Atıf İndeksi, 001-429.
6. Kalaycı, Ş. (2010). SPSS uygulamalı çok değişkenli istatistik teknikleri (Vol. 5). Ankara, Turkey: Asil Yayın Dağıtım.
7. Faul, F., Erdfelder, E., Lang, A. G., & Buchner, A. (2007). G* Power 3: A flexible statistical power analysis program for the social, behavioral, and biomedical sciences. Behavior research methods, 39(2), 175-191.
8. Uzgören, N., & Uzgören, E. (2007). Dumlupınar Üniversitesi lisans öğrencilerinin memnuniyetini etkileyen bireysel özelliklerin istatistiksel analizi-hipotez testi, ki-kare testi ve doğrusal olasılık modeli. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 17, 173-193.

9. Nelder, J. A., & Wedderburn, R. W. (1972). Generalized linear models. Journal of the Royal Statistical Society: Series A (General), 135(3), 370-384.
10. Gökkuş, Z. 2018. Sağ Kalım Analizinde Grup Ardışık Test Yöntemlerinin Kullanımı. Doktora tezi, Ondokuz Mayıs Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı, 178, Samsun.
11. Lakatos, E. (1988). Sample sizes based on the log-rank statistic in complex clinical trials. Biometrics, 229-241.
12. Başkale, H. (2016). Nitel araştırmalarda geçerlik, güvenirlik ve örneklem büyüklüğünün belirlenmesi. Dokuz Eylül Üniversitesi Hemşirelik Fakültesi Elektronik Dergisi, 9(1).
13. Büyüköztürk, Ş., ÇAKMAK, E. K., Akgün, Ö. E., Karadeniz, Ş., & Demirel, F. (2012). Bilimsel.
14. Efe, E., Bek, Y., & Şahin, M. (2000). SPSS’te çözümleri ile istatistik yöntemler II. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Rektörlüğü Yayın, (73).
15. Conover, W. J., & Iman, R. L. (1981). Rank transformations as a bridge between parametric and nonparametric statistics. The American Statistician, 35(3), 124-129.