Anket, belli bir konuda saptanmış hipotezlere ya da sorulara bağlı olarak bir evren ya da örneklemi oluşturan kaynak kişilere sorular yöneltmek suretiyle sistemli veri toplama tekniği olarak tanımlanabilir.

Verilerin Girişi ve Düzenlenmesi

Anlet formlarınız deneyimli personeller tarafından hızlı bir şekilde bilgisayar ortamına aktarılmaktadır. Anket veri girişi için bizimle irtibata geçin. Veri analizleri başlamadan önce verilerin incelenmesi ve temizlenmesi için her bir sorunun frekans tablosu çıkartılarak yanıt seçenekleri arasında bulunmayan, hatalı olarak giriş yapılmış olan seçenekler tespit edilip düzeltilmekte ve böylece doğru analiz sonuçları elde edilmektedir.

Anket analizi için başvur

Anket Analizi yazısı ilk önce İstatistik Biyoistatistik ve Akademik Danışmanlık üzerinde ortaya çıktı.

Danışmanlık Hizmetleri yazısı ilk önce İstatistik Biyoistatistik ve Akademik Danışmanlık üzerinde ortaya çıktı.

Anket analizlerinde bir ölçek (test) uygulamalarına sıklıkla rastlanmaktadır.

Anketlerde yer alan ölçeklerin matematiksel ya da mantıksal algoritmalar kullanılarak ne kadar geçerli ve güvenir ölçümler yaptıklarını saptamak mümkündür:

Ölçüm

    Araştırma konusu ile ilgili sayısal değerleri elde etme işlemidir.

Ölçek

    Sayısal değerler elde etmek için kullanılan araç ya da gereçlerdir.

Ölçeklerin amaçları;

Motivasyon,

Başarının değerlendirilmesi,

İlerleme,

Sınıflama,

Tanı,

Yönerge,

Not verme,

Kestirim, Program değerlendirilmesi ve Yetenek belirleme

Geçerlilik

Bir test ölçmek istediği özelliği doğru ve diğer özelliklerle karıştırmadan ölçüyor ise bu testin geçerli olduğu söylenir. Geçerli bir testte bulunması gereken önemli bir özellik, testin güvenilir olmasıdır

Güvenirlik

Bir ölçüm sürecinde, ölçüm işleminin tekrarlanabilirliği ya da tekrarlardaki tutarlığıdır.

Geçerlilik ve Güvenirlik yazısı ilk önce İstatistik Biyoistatistik ve Akademik Danışmanlık üzerinde ortaya çıktı.

Güç analizi örneklem büyüklüğü nasıl hesaplanır ?

Her çalışmanın veriye ihtiyacı vardır, soru ne kadar veriye ihtiyaç olduğudur. Güç analizi kullanarak örneklem büyüklüğünün belirlenmesi, bu sorunun çözülme sürecidir ve aynı zamanda Etik komitelerin çalışmaya verecekleri onay için de önemli bir konudur. Güç analizi bir çalışmada gerekli minumum sayıda deneğin hesaplanması için kullanılan yöntemlerden birisidir.

İstatistiksel test için, örnek büyüklüğü; istatistiksel güç, etki boyutu ve anlamlılık düzeyinden hesaplanır. Çalışmanızın bu dört bileşeninin her biri – örneklem büyüklüğü diğer üçünün istatistiksel güç, etki büyüklüğü ve anlamlılık seviyesi bir fonksiyonudur.

Özellikle, çalışmanızın etki büyüklüğü size belirli bir ilişkinin gücünü veya önemini söyler. Tipik olarak 0.80 olan güç aslında tip II hata yapma olasılığının düzeyidir.

Güç analizi (örneklem sayısının belirlenmesi) bilimsel araştırmalar için özellikle Klinik Araştırmalar Etik Kurulu ve Hayvan Deneyleri Etik Kurulu onaylarının zorunluluk haline gelmesinden sonra önemi fark edilmiş bir bir konudur.
Bir çalışmanın planlanma aşamasında yeterli büyüklükteki örneklem genişliğini tahmin etmek gerekir. Gereğinden küçük örnekle çalışmanın sonucu fark bulunabilecek bir araştırmada anlamlı farkı bulamamak bir önemli bir sorundur. çalışma öncesi (priori) veya çalışma sonrası (Post hoc) güç analizi hizmetlerimizden yararlanmak için lütfen tıklayınız.

Güç Analizi yazısı ilk önce İstatistik Biyoistatistik ve Akademik Danışmanlık üzerinde ortaya çıktı.

İstatistik / Biyoistatistik / Ekonometri yazısı ilk önce İstatistik Biyoistatistik ve Akademik Danışmanlık üzerinde ortaya çıktı.

Her tez ve çalışma metodolojisi bir veri analizi planı gerektirir. Plan kritiktir çünkü okuyucuya araştırma hipotezlerinin her birini incelemek için hangi analizin yapılacağını söyler. Veri planında, seçilen gerçek analitik stratejiye ek olarak veri temizliği, dönüşümler ve analizlerin varsayımları ele alınmalıdır.

İstatistik çözümleri, nicel veri analizi planınızın geliştirilmesine yardımcı olacaktır. Veri analizinizi aşağıdaki yaklaşımlar ile inceliyoruz

• Araştırma sorularınızı ve boş / alternatif hipotezleriniz üzerinde konuşuyoruz.
• Veri analizi planlamanızı yapıp; araştırma sorularını ve istatistiklerin varsayımlarını ele almak için özel istatistikler belirtmek ve bunlara uygun istatistikler yöntemlere karar veriyoruz.
• Örnek büyüklüğünüzü / güç analizi kontrol ediliyor.
• Veri analizi planınızı uyguluyoruz.

Biyoistatistik.com adresinden alabileceğiniz danışmanlıklardan bazıları;

tez veya bilimsel makaleler için temel istatistik analizleri (tanımlayıcı istatistikler)

Tez ve bilimsel makaleler için Anket analiz (Anket ölçek analizleri, Faktör analizi, yapısal eşitlik modelleri, Ölçek geliştirme, …)

Makale ve tezler için SPSS, STATA, R vb programlar ile istatistik analizleri (Student t testi, Ki kare, Mann Whitney U testi, ANOVA, Kruskal Wallis, Pearson korelasyon,….)

Bilimsel makale ve tezler için SPSS, R, SAS, Medcalc programları İleri istatistik analizleri (meta analizi ,Survival, Lojistik regresyon, MANOVA, ANCOVA,….)

Bahsi geçen tüm analizler konusunda danışmanlık için tıklayın

İstatistik Analizi yazısı ilk önce İstatistik Biyoistatistik ve Akademik Danışmanlık üzerinde ortaya çıktı.

Veri dağılımımızın şeklini (yapısını) daha iyi tanımlamak için grafiklerden yardım alırız. Tablo olarak özetlenen bilgiler istenirse grafik olarak ta tanımlanabilir. Burada önemli bir husus veri tipimize göre grafik seçmemizdir. Tek bir değişkenin söz mevzusu olduğu durumlarda veri tipimize nazaran seçmemiz gereken grafik türleri şöyledir ;

a.Nitel veriler için kullanılan grafikler

Çubuk Grafiği (bar graph)
Daire Dilim Grafikleri (pie chart
Bindirme Grafikleri (stacked graph)
b.Nicel (sayısal) veriler için kullanılan grafikler

Histogram (histogram)
Dağılım Polinomu (frequency polygon)
Çizgi grafiği (line graph)
Dal-yaprak grafiği (stem and leaf plot)
Yığılımlı sıklık grafiği (cumulative frequency polynom)
Kutu çizgi grafiği (box and whisker plot)
ortalama Standart Sapma Grafiği (mean Standart deviation graph)
Şimdi gelin bu grafikleri tek tek tanıyalım ;

a. Nitel veriler için kullanılan grafikler

Çubuk Grafiği (bar graph)

Bir değişkenin kategorilerine ilişkin sıklık ya da yüzdelerin birbirinden ayrı çubuklarla yayınlandıği grafik türüdür.

Çubuk grafiğine yukarıdaki örneği verecek olursak kaç öğrencinin hangi meyveyi en çok sevdiği gözlemlenebilir. Çubuk grafiği şekildeki gibi olabildiği gibi yatay ve çoklu çubuk grafikleri olarak ta karşımıza çıkabilir yada aşağıda görüldüğü gibi 1 den fazla kategorilerin gösterimi şeklinde de olabilir.

Daire Dilimi Grafiği (Pasta Grafiği / pie chart)

Daire dilimi grafiği, ilgili niteliksel değişkene ait kategorinin bir dairenin parçaları olarak sunulduğu grafik çeşididir.

Bindirme Grafikleri (stacked graph)

Bindirme grafiğinde –y ekseni 0’dan 100’e kadar bölünür ve her kategorinin toplam içindeki yüzdesi üst üste gelecek şekilde bir çubuk içinde tanımlanır. Bu grafiğe örnek şu şekildedir.

Yukarıda görüldüğü gibi kadın ve erkeklerin dans – tv – spor alışkanlıklarının nasıl değiştiğini şekildeki bindirme grafiğinde görebiliyoruz.

Nicel (sayısal) veriler için kullanılan grafikler:

Histogram (histogram)

• Sürekli değişkenler için kullanılır. Çubuk grafiklerden farklı olarak çubuklar birbirine bitişik halde bulunur. Her sınıftaki frekanslar veya yüzdeler grafiğin –y ekseninde yer alır. –x eksenınde sınıflar yer alır.
• Dağılımın şekli ve yapısını ilgili tablodan daha belirgin bir şekilde ortaya koyar.

Dağılım Polinomu (frequency polygon)

• Histogram çubuklarının en üst orta noktalarının çizgilerle birleşmesi sonucunda elde edilen grafik türüdür.
• Iki türlü gösterimi vardır. Histogram çubukları ile birlikte veya histogram çubukları kaldırıp cizgi halinde

Çizgi grafiği (line graph)

İncelenen özelliği zaman (gün, hafta, ay, yıllar vb) içinde gösteren grafiklerdir.

Dal-yaprak grafiği (stem and leaf plot)

Veri kümesini özetlemek için basit ve kullanışlı bir grafik türüdür. Hem grafiğin şeklini hem de dağılımdaki gözlem değerlerinin tümü bu grafik üzerinde görülebilir. 

Yığılımlı sıklık grafiği (cumulative frequency polynom)

• Yığılımlı frekans ya da yüzdeler yardımıyla çizilen grafiklere yığılımlı grafikler denir.
• -y ekseninde frekanslar ya da yüzdeler
• Sağdaki –y ekseninde ise yığılımlı yüzdeler olacak şekilde çizilir.
• Tek tepeli simetril dağılımlarda yatık S görüntüsü verir.

Kutu çizgi grafiği (box and whisker plot)

• Grafikte 25., 50., 75., Yüzdelikler  en küçük değer   ve en büyük değer bulunmaktadır.
• Daha çok dağılım çarpık olduğunda kullanılır.
• Dağılımdaki aşırı gözlemlerin varlığı konusunda da bilgi verir.

Ortalama Standart Sapma Grafiği (mean Standart deviation graph)

• Sürekli değişkenler için kullanılan bir grafik türüdür.
• Simetrik ve tek tepeli dağılımları tanımlamak için kullanılır.
• Genellikle aritmetik ortalamaya 1 ya da 2 standart sapmalık uzaklıkların çizgiyle birleştirilmesiyle elde edilir.

Saçılım Grafiği (scatter Plot) 

Son olarak birden fazla nicel değişken arasındaki ilişkiyi tespit etmemize yarayan Özellikle 2 sayısal değişkenin (öncelikle ölçümle belirlenen değişkenlerin ) birbiri ile ilişkisi olup olmadığını göstermek amacı ile çizilen grafiklerdir. Bu grafik genelde korelasyon ilişkisive devamında Regresyon Analizi için kullanılır.

İstatistiksel Grafikler yazısı ilk önce İstatistik Biyoistatistik ve Akademik Danışmanlık üzerinde ortaya çıktı.

İstatistiksel Veri Analizi Hizmeti yazısı ilk önce İstatistik Biyoistatistik ve Akademik Danışmanlık üzerinde ortaya çıktı.

İstatistikte Test Seçimi

• İkinci olarak değişkenlerinizin nitel / nicel yapısını kontrol etmelisiniz. Değişkenler niteliklerine göre gözlenmiş olabilir örneğin cinsiyet gibi veya sayılarak/ölçülerek gözlenmiş olabilir (örneğin yaş)
• Üçüncü olarak araştırma sorusuna göre değişkende grup yapısı incelenmeli örneğin cinsiyetele sigara içme arasında bir ilişki var mı ? araştırma sorumuz olsun burada cinsiyetin 2 grubunda sigara içme sayıları incelenir. Burada 2 grup erkek ve kadın cinsiyetidir. Bu araştırma sorusunda grup yapısı vardır ve 2 gruptur.
• Son olarak grupların bağımlı / bağımsız olması incelenmeli biraz önceki verdiğimiz örnekten yola çıkarsak; Burada cinsiyet değişkeni erkek ve kadın olmak üzere 2 gruptur ve birbirinden bağımsızdır. Bağımlı gruplarda ise tekrarlı ölçümler söz konusudur. Örnek verecek olursak bir diyet uygulanan deneklerde diyet öncesi kiloları ve diyet sonrası kiloları ölçülsün. Diyet öncesi ölçümler bir grup sonrası bir gruptur ve bu gruplar bağımlı gruplardır. (özetle bir denek üzerinde birden fazla ölçüm varsa burada bağımlı gruplar söz konusudur.)

İstatistikte Uygun Testin Seçimi yazısı ilk önce İstatistik Biyoistatistik ve Akademik Danışmanlık üzerinde ortaya çıktı.