Terimler Sözlüğü     Konu Bilgileri      Tablolar     Formüller

A B C Ç D E F G H İ K L M N O Ö P R S T U Ü V W Y Z

Ü

Üçüncü Çeyrek (Upper Ouartile)
75. yüzdelik olarak bilinir (Y₇₅). Ölçümlerin %75′ini altında, %25′ini ise üstünde bulunduran nokta­nın değeridir.

Üstel Dağılım (Exponential Distribution)
Sadece pozitif değerler alan random değişkenleri tanımlamak için kullanılan bir sürekli olasılık dağılımıdır. Bir mağazaya gelen müşteriler gibi olaylar arasındaki zamanı tanımlamak üzere sıkça kullanılır. Bu dağılım ortalama ile belirlenir. Üstel dağılım için, standart sapma ortalamanın başlangıç noktasına o-lan uzaklığına eşittir. Sağ tarafa oldukça çarpıklık gösterir ve sıfır noktasında sivridir.

Üstel Düzleştirme (Exponential Smoothing)
Zaman serilerinde bir seriyi düzleştirmek ya da tahmin etmek üzere kullanılan istatistiksel bir tekniktir. Tahmin fonksiyonu ağırlıklı en küçük kareler tekniği kullanılarak önceki verilerden tahmin edilir.

Terimler Sözlüğü     Konu Bilgileri      Tablolar     Formüller

Çok Değişkenli Normal Dağılım (Multivariate Normal Distribution)
Normal dağılımın, iki veya daha fazla değişkenin birleşik dağılımına genelleştirilmesidir. Bir değişkenin dağılımının diğer tüm değişkenlerin kategorilerinin her kombinasyonu ve her biri için normal olduğunda iki değişkenden fazla değişken ihtiva eden bir dağılım biçimidir.

Çok Değişkenli Yöntemler (Multivariate Procedures)
İki ya da daha fazla bağımlı değişkenle aynı anda ilgilenen yöntemlerdir.

Çok Değişkenli Varyans Analizi (Multivariate Analysis of Variance, MANOVA)
MANOVA, bir ya da daha fazla faktöre göre oluşan grupların iki veya daha fazla bağımlı değişken bakımından farklılık gösterip göstermediğini test etmek üzere kullanılan çok değişkenli bir testtir.

Çok Faktörlü Desen (Multi-factorial Design)
Bir faktörden daha fazla faktörün yer aldığı bir deneysel desendir. Bu desene faktöryel desende denilir. Bu desen kullanılarak iki veya daha fazla bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki temel ve ortak etkilerini aynı anda incelemek mümkündür.

Çok Modlu Dağılım (Multimodal Distribution)
Üç ya da daha fazla modu ya da tepe değeri olan dağılıma denir.

Çok Terimli Dağılım (Multinomial Distribution)
Belli sayıda bağımsız denemeler çeşitli ayrı Bernouilli süreçleri olarak ortaya çıktığında, alternatif çıktı sayısını belirlemek üzere beklenen çıktıların dağılımıdır. Özel bir durum, çıktı sayısının 2 olduğu binom dağılımdır. Dağılım Bernouilli süreçlerinin yerini tutan parametre sayısına ve deneme sayısına bağlıdır

Çoklu Birlikte Doğrusallık / Çoklu Bağlantı (Multicollinearity)
Regresyon analizinde, yordayıcı değişkenler (bağımsız değişkenler) setinin (X₁,X₂…X_n) birbirleriyle yüksek doğrusal ilişki gösteriyor olması durumudur. Bu değişkenler arasındaki yüksek ilişkiden do­layı, verilen bir yordayıcı değişkenin önemini belirlemek zorlaşır.

Çoklu Determinasyon Katsayısı, R² (Multiple Determination Coefficient)
İki ve daha fazla bağımsız değişkenin, bir bağımlı değişken üzerindeki birlikte açıkladıkları toplam varyans miktarını ya da regresyonla açıklanan kareler toplamının oranını açıklar. Çoklu korelasyon katsayısının karesi (R²) alınarak bulunur. Örneğin, bağımsız değişken olan yaş ve eğitimin, bağımlı değişken liderlik ile yaptığı korelasyon, R=0,85 ise, açıklanan varyans miktarı, R²=0.72′dir. Yani yaş ve eğitimin, liderlikteki varyansın %72’sini açıkladığı, ancak varyansın %28′inin (1-R²) bu iki değişken tarafından açıklanamadığı görülmektedir.

Çoklu Karşılaştırma Teknikleri (Multiple / Post Hoc Comparison Techniques)
Varyans analizinin sonucunda ortalamalar arasındaki farkın manidar çıkması durumunda, hangi ortalamalar arasındaki farkın manidar olduğunu anlayabilmek için kullanılan, ortalamalar arası ikili karşılaştırmalara olanak veren tekniklerdir.

Çoklu Korelasyon (Multiple Correlation)
Tahminin hata kareleri toplamını küçültmek, gözlenen ve tahmin edilen y puanları arasındaki korelasyonu maksimum değere çıkarmak eşdeğerdir. Bu maksimum büyüklüğe ulaşmış Pearson korelasyona (Ryv) çoklu korelasyon denir.

Çoklu Korelasyon Katsayısı, R (Multiple Correlation Coefficient)
Bir bağımlı değişken ve iki veya daha fazla bağımsız değişkenin birleşik etkileri arasındaki doğrusal ilişkinin ölçüsüdür. Bu değer bağımlı değişkenin gerçek değerleri ile çoklu regresyonda, regresyon eşitliği ile verilmiş olan değerleri arasındaki momentler çarpımı korelasyon katsayısıdır.

Çoklu Regresyon (Multiple Regression)
Bir bağımlı değişken ile iki ve daha fazla bağımsız (yordayıcı) değişken arasındaki doğrusal bir ilişkiyi açıklamayı amaç edinen bir analiz tekniğidir.

Çoklu Regresyon Katsayısı (Multiple Regression Coefficient)
Çoklu regresyon eşitliğindeki diğer tüm bağımsız değişkenlerin etkisinin sabit tutulması durumunda, bir bağımsız değişkenin bir bağımlı değişken üzerindeki etkisinin ölçümüne çoklu regresyon katsayısı denir.

Terimler Sözlüğü     Konu Bilgileri      Tablolar     Formüller

Zaman Serisi (Times Series)
Bir zaman serisi zamana (ya da yere) göre sıralanan gözlemler dizisidir. Bir başka ifade ile işlem öncesi ve sonrası yapılan çoklu gözlemlerin yer aldığı bir desendir. Bu desende, bağımsız değişken X’ den sonraki ölçmelerin (O), öncekilere göre ayrı bir düzeyde ya da yönde gelişmesi X’in etkisi olarak görülür.

z Dağılımı (z Distribution)
Bütün ham puanları bir dağılımda z-puanlara dönüştürerek elde edilmiş z-puanların dağılımıdır.

z- Puan (z - Score)
z -puanı, ham puanları ortalaması O ve standart sapması 1 olan ve normal dağılım gösteren standart bir puana dönüştürür, z değeri ölçümlerin ortalamadan uzaklıklarının standart sapmaya oranını gösterir. Bu puan dağılımları eşitleyerek ya da standardize ederek farklı değişkenlere ait puanların karşılaştırılmasına izin verir.

z-Tablo (z-Table)
z puanlar için standart norma’ dağılım eğrisi altında kalan toplam atanır¹ oranını veren tablodur.

z-Testi (z-Test)
Büyük örneklemlerde, evrene ait standart sapmanın bilindiği durumlarda, ortalamanın ya da iki ortalama arasmdaki farkın manidarlığını test etmek üzere kullanılan parametrik bir tekniktir. X evrende normal dağılıma sahip, ortalaması µ standart sapması ?_x olan bir tesadüf değişken olduğunda, ortalamanın belli bir µ₀ değerine eşit, küçük ya da daha büyük olup olmadığını test etmek istenirse yada iki ortalama farkının manidarlığı için kullanılır.

Terimler Sözlüğü     Konu Bilgileri      Tablolar     Formüller

Yanlı / Sistematik Hata (Bias)
Evrene ait bir parametreyi kestirirken ortaya çıkan hata miktarına karşı gelir. Kestirilen evren değeri ile bir istatistiğin beklenen değeri arasındaki farka denir. Kestirilen parametreden istatistik değerinin ne kadar uzaklaştığının bir göstergesidir.

Yanlı Örneklem (Biased Sample)
Evrenden sistematik olarak farklı olan, yansızlık kuralına göre seçilmeyen örneklemdir.

Yanlılık (Bias)
Örnekleme yapılırken, belirli olayların, obje ya da bireylerin örnekleme gir­mesinde taraf tutma,kayırma anlamına gelir.

Yansız / Seçkisiz Atama (Randomisation)
Deneysel birimlerin, işlemlere yansız ya da seçkisiz olarak tahsis edilmesi sürecidir. Herhangi bir sübjektiflik ya da yanlılık söz konusu değildir. İşlemlerde birimlere tahsis edilebilir. Varyans analizi, işlemlerin random olarak uygulandığını varsayar.

Yansız Blok Desen (Randomized Block Design)
Bu desende bloklar benzer özellikleri taşıyan homojen gruplar olup, bu grupların her birinde deneyler tekrarlanır. İşlem sayısı kadar blok oluşturulur. Her bloktaki denekler tesadüfi olarak işlemlere atanır.

Yansız / Seçkisiz Değişken (Random Variable)
Bir deney sonucunda, örneklem uzayındaki sonuçlardan herhangi biri çıktı olarak ortaya çıkabilir. Hangi değeri alacağı önceden bi­linmeyen değişkenlere denir. Deney tekrarlandıkça, denemeden denemeye, random değişkenin değeri değişecektir. Diğer bir tanıma göre ise, random değişken bir deneyin her çıktısını bir sayısal değer ile eşleştiren bir fonksiyondur. Random değişkenlerin sürekli ya da süreksiz iki tipi vardır. Bir zar atıldığında en az 4 gelmesi durumunda, süreksiz tesadüfi değişkenin değeri 4,5,6 olacaktır. Ankara ilindeki, belli bir aydaki yağış miktarı ise sürekli tesadüfi değişkendir.

Yansız Kestirici (Unbiased Estimator)
Araştırmacılar örneklemin seçildiği evrenin bazı özelliklerini tahmin edebilmek için yansız bir örneklemin özelliklerini kullanırlar. Örneğin, evren ortalamasını tahmin edebilmek için örneklem ortalamasını, benzer şekilde evren standart sapması içi ise örneklem standart sapmasını kullanırlar. Yansız bir tahmin için, tahmin ne küçük ne de büyük olmalıdır.

Yansız Kestirme (Unbiased Estimation)
Karşı gelen evren parametresinin değerine eşit olan bir tahmindir.

Yansız Örneklem (Random Sample)
Bir evrenden örneklem seçerken, evrendeki her bireyin ya da elementin örnekleme girmede eşit seçilme şansına sahip olmasıdır. Böylece seçilen örneklem evreni en iyi şekilde temsil edecektir.

Yansız Örnekleme (Random Sampling)
Bir evrenden bir örneklem seçerken kullanılan bir örnekleme tekniğidir. Evrendeki her bireyin örnekleme girme şansını eşit olacak ve birbirini etkilemeyecek şekilde gerçekleştirerek yapılan örneklemedir.

Yarı-Kısmi Korelasyon (Semi-partial Correlation / Part Correlation)
X ve Y değişkenleri arasındaki ilişkinin, bir veya daha çok bağımsız değişkenin kontrol edilmesi ile hesaplanmasıdır. Ancak, yarı-kısmi korelasyon, kısmi korelasyondan farklı olarak bu ilişkiyi, üçüncü değişkenle açıklanan varyansı X veya Y değişkenlerinin (genellikle Y) sadece birinden kaldırarak bulur.

Yerine Koyarak Örnekleme (Sampling with Replacement)
Evrenden her birey ya da objeyi seçmeden önce, seçilen örneklem biriminin evrene tekrar yerleştirilmesi yöntemidir. Bir sınıf listesindeki öğrencilerin isimlerini bir torbaya koyup, birinci öğrenci seçilir ve bu torbaya yerleştirildikten sonra ikinci öğrenci seçiliyorsa buna yerine koyarak örnekleme yöntemi denir. Eğer torbada 60 öğrencinin ismi varsa, her öğrencinin seçilme şansı her seferinde 1/60 olacaktır. Boy\ece bağımsızlık ve eşitliğin sağlandığı yansız örneklem gerçekleştirilmiş olur.

Yerine Koymadan Örnekleme (Sampling without Replacement)
Evrenden her birey ya da obje seçildikten sonra tekrar yerine konmaz ve bir sonraki seçim yapılırsa buna yerine koymadan örnekleme denir. Örneğin bir oyun destesinden birinci kartın seçilme olasılığı 1/52, ikinci kartın ise (birinci yerine konulmadığı için) 1/51 olacaktır. Bu du­rumda bağımsızlık ve eşitlik ilkesi sağlanamaz.

Yeterli İstatistik (Sufficient Statistic)
Bir örneklemdeki tüm bilgileri kullanan bir istatistiktir.

Yoğunluk Fonksiyonu (Density Function)
Sü­rekli bir random değişken (X) için olasılıkları tayin etmede kullanılan bir matematiksel bir fonksiyondur. Olasılık yoğunluk fonksiyonu olarak da bilinir. Normal dağılıma karşı gelen çan eğrisi buna bir örnektir. Eşitliği Y=p (X) olan sürekli bir eğridir. Bu eğrinin altında kalan alan 1 ‘e eşittir.

Yordama (Prediction)
Bir değişkenin (Y) bir veya daha fazla yordayıcı değişkenler (XJ ile tahmin edilmesi anlamına gelir.

Yordama Hatası (Error of Prediction)
Bir X’ deki Y gerçek puanı ile o X’deki yordanan Y puanı arasındaki farka denir.

Yordayıcı Değişken (Predictor Variable)
Bir değişkenin tahmin edilmesine olanak veren değişkendir.

Yönlü Test (Directional Test)
Sadece olasılık dağılımının bir yönü ile ilgilenir. Bakınız tek yönlü test.

Yönsüz Test (Nondirectional Test)
“İki evren ortalaması arasında fark vardır” araştırma hipotezinde, farkın yönü ile ilgilenilmez. Bu nedenle kullanılan dağılımın olasılıklarının hesaplanmasında, dağılım eğrisinin her iki ucu ya da tarafı ele alınır. Bu teste yönsüz test ya da iki yönlü test denir. Bakınız iki yönlü test.

Yüzde (Percentage)
100 ile çarpılmış orana (%100) yüzde denir. Örneğin, bir çalışmada, 150 kişiden A partisine oy verenler 30 kişi ise, bu kişilerin yüzdesi (30/150)100 = 20′dir.

Yüzdelik / Persantil (PercentHe)
Bir Fdağılımı yüz eşit parçaya ayıran bir yüzdelik sırasıdır. Ölçek ya da dağılım üzerinde, altında ya da üstünde belli oranlarda ölçümler bulunduran bir noktanın değerine karşılık gelen kümülatif yüzdelik olarak bilinir. Örneğin 30. yüzdelik, ölçümlerin %30′unu altında ve %70′ini ise üzerinde bulunduran noktanın değeridir.

Yüzdelik Sırası (Percentile Rank)
Bir kişinin yüzdelik sırası, onun puanına eşit ya da daha az puana sahip kişilerin oranına eşittir. Eğer Ali’nin istatistik puanı, sınıftaki öğrencilerin %79′unun puanından daha büyük ya da eşit bir puan ise, o zaman Ali’nin testteki yüzdelik sırası, 79. yüzdeliktir.

Terimler Sözlüğü     Konu Bilgileri      Tablolar     Formüller

Wald-Wolfowitz testi (Wald-Wolfowitz test)
Wald ve Wolfowitz (1943) tarafından önerilen, seri kovaryansa dayandırılan parametrik olmayan geniş örneklemler için bir yansızlık testidir.

Wilcoxon İşaretli Sıralar Testi (Wilcoxon Signed Ranks Test / Wilcoxon t-test)
İlişkili (bağımlı) iki ölçüm setine ait puanların arasındaki farkın anlamlılığını test eden eşleştirilmiş çiftler testidir. Bir gruba ait ön test ve son test puanlan arasındaki farkın an­lamlılığı test edilebilir. Bu test, evrenin nor­mal dağılması varsayımını gerektirmez. Bu nedenle ilişkili t testinin bir alternatifidir. Bu testin varsayımları, bağımlı değişkene ait puanların en az sıralama ölçeğinde ve sü­rekli olmasıdır.

Wilcoxon Sıra Toplamları Testi (Wilcoxon’s Rank-Sums Test)
İki benzer evrenin para metrelerinin eşitliğini test etmek yani bu evrenlerden seçilen iki bağımsız örneklemi karşılaştırmak üzere kullanılan parametrik olmayan bir testtir. Her iki evrenden random örneklem alınarak birleştirilmiş örneklemlerde gözlemler sıraya dizilerek örneklemlerden birine göre toplamlar alınır ve test istatistiği hesaplanır. Fonksiyon olarak Mann-Whitney U testine eşdeğerdir. Bağımsız örneklemler t testinin parametrik olmayan versiyonudur.

Terimler Sözlüğü     Konu Bilgileri      Tablolar     Formüller

Varyans (Variance)
Varyans, puanların ortalamadan olan sapmalarının kareleri toplamının evren için N’e, örneklem için serbestlik derecesi n-1′e bölümüdür. Evren için ?², örneklem için ise S² ile gösterilir. Varyans, standart sapmanın keresidir.

Varyans Analizi (Analysis of Varianee, ANOVA)
İki veya daha fazla grup ortalamaları arasındaki farkı test etmek üzere kullanılan bir tekniktir. Bağımlı değişkendeki toplam değişkenlik ölçümü olan toplam kareler toplamını, gruplar arası ve grup içi kareler toplamı olarak ikiye ayıran bir tekniktir. Gruplar arası kareler toplamı, gruplar arasındaki değişkenliğin bir ölçümü olup bağımsız değişkenin etkisini yansıtırken, grup içi kareler toplamı ise grup içindeki bağımlı değişkendeki değişkenliğin ölçümünü verir. Bağımsız değişkenin ya da faktörün sayısına göre değişik varyans analizi teknikleri vardır. Tek bir bağımsız değişken varsa tek yönlü, iki ise iki yönlü ANOVA söz konusudur.

Veryansın Heterojenliği (Hetoregeneity of Variance)
Evrenlerden seçilen örneklemlerin farklı varyanslara sahip olduğu durumdur.

Veryansın Homojenliği (Homogeneity of Variance)
Varyansın homojenlik varsayımı, iki veya daha fazla evrenin her birindeki veryansın eşit olmasıdır. Diğer bir deyişle, iki veya daha fazla örneklem varyansının eşit varyanslı evrenlerden seçildiğinde var olan durumdur. Bir bağımlı değişkendeki veryansın bağımsız değişkenin tüm düzeylerinde aynı olması durumudur. Bu bir varyans analizi (ANOVA) varsayımıdır. Bu varsayımın geçerliği, SPSS analizlerinde Levene F testi ile incelenmektedir.

Venn Diyagramı / Şeması (Venn Diagram)
Kümelerin gösterilmesinde kullanılan bir araçtır. Kümeler arasındaki ilişkileri ve işlemleri açıklamak için kolaylık sağlar. Venn diyagramı, iki daireyi üst üste getirerek değiş­kenlerin birbirlerinde açıkladıkları ve açıklayamadıkları varyansları göstermek üzere de kullanılabilir.

Veri (Data)
Gözlemler ve görüşmeler sonucu olarak toplanan sayılar veya ölçmeler.

Veri Dosyası (Data File)
Bazı özelliklere ait gözlemlerin düzenlenmesinde, dosyanın her bir satırında tek bir örneğe (deneğe) ait farklı değişkenlerden elde edilen gözlemler sıralanırken, her bir sütunda ise tek bir özellik ya da değişkene yer verilir.

Terimler Sözlüğü     Konu Bilgileri      Tablolar     Formüller

A B C Ç D E F G H İ K L M N O Ö P R S T U Ü V W Y Z

U

U- dağılımı (U- Distribution)
Değişken ranjmın iki ucunda en yüksek frekansa sahip, U harfine benzeyen bir frekans dağılımıdır.

Uç Değerler (Outlier/Extreme Values)
Bir dağılımda ortalamaya ya da diğer merkezi eğilim ölçülerine göre aşırı sapma gösteren en uç noktada yer alan değerlerdir.

Uç Değerler Dağılımı (Extreme Value Distribution)
Bir örneklemdeki en büyük (ya da en küçük) gözlemin dağılımıdır. O’a eşit ya da daha büyük olan random değişkenler için kullanılan bir dağılımdır. Örneklemin seçildiği evrene uygun olarak Gumbel, Frechet ve Weibull isimleri ile anılan üç tipi vardır.

Uyumlu Çiftler (Concordant Pairs)
Bir kontingensi tabloda, iki değişkende de, aynı yönde sıralanan gözlemler çiftidir. Örneğin, X ve Y değişkeninde de yüksek ya da düşük olması demektir. Yaş ve gelir değişkenleri için, kişinin hem yaşlı hem de yüksek geliri olması gibi.

Uyumsuz Çiftler (Discordant Pair)
Bir kontingensi tabloda, iki değişkende ters yönde düzenlenen gözlemler çiftidir. Yaş ve gelir değişkenleri için, kişinin genç ve yüksek gelirli olması örneği verilebilir.

Terimler Sözlüğü     Konu Bilgileri      Tablolar     Formüller

A B C Ç D E F G H İ K L M N O Ö P R S T U Ü V W Y Z

T

t dağılımı (t Distribution)
Student’s t dağılımı olarak da bilinir. Evrene ait veryansın bilinmediği durumlarda, evrenden belli bir büyüklükte alman örneklemler söz konusu olduğunda mümkün olabilecek tüm t değerlerinin örnekleme dağılımıdır. W.S.Gosset tarafından bulunmuştur. Simetrik bir dağılım olup, ortalaması sıfırdır. Her serbestlik derecesi için ayrı bir t dağılımı vardır. Serbestlik derecesi arttıkça (n büyüdükçe) normal dağılıma yaklaşır.

t İstatistiği (Statistics t)
İki ortalama arasındaki farkın manidariığını (iki örneklem durumu) veya verilen bir örneklem ortalamasının null hipotezi altında belirlenen bir ortalamaya sahip bir evrenden seçilip seçilmediğini (bir örneklem durumu) test etmek üzere kullanılan bir test istatistiğidir.

T Puan (T Score)
Ortalaması 50 ve standart sapması 10 olan bir dağılıma sahip standart puanlardır. T puan elde etmek için , ham puanlardan elde edilen z-puan 10 ile çarpılır ve 50 ile toplanır. T= 10z+50 formülü ile hesaplanır,

t testi (t-test)
t dağılımına dayalı testlerdir. Örneklemlerin bağımsız (ilişkisiz)-ye bağımlı (ilişkili) olmasına göre çeşitleri vardır.

Tabakalı Örnekleme (Stratified Sampling)
Evreni alt evrenlere (gruplara ya da tabakalara) ayıran faktörler olabilir ve bu farklı alt gruplar arasında ki farklılıklarla ilgileniyor olabiliriz. Evrendeki bu tabakaların seçilen örneklemde temsil edilmesi ancak bu tabakalı örnekleme ile mümkün olmaktadır. Bu örneklemede öncelikle alt tabakalar oluşturulur ve her tabakadan evrendeki oran nis­petinde elemanlar alınarak örneklem oluşturulur. Örneğin, evren cinsiyete, yaşa veya sosyo ekonomik statü gibi faktörlere göre tabakalandırılır ve bu tabakaların evrendeki oranı dikkate alınarak örneklem seçilir. Tabakalı örnekleme teknikleri genellikle evren heterojen olduğunda kullanılır. Basit yansız örnekleme ise evren homojen olduğunda uygundur.

Tabakalılaştırma (Sfratification)
Denekleri bazı önemli değişkenlerde benzeşen alt gruplara ayırma anlamına gelir. Örneğin, bireyleri cinsiyetlerine göre alt gruplara ayırma.

Tahminin Standart Hatası (Standard Error of Estimate)
Bir regresyon doğrusu ile yapılan tahminin doğruluk ölçüsüdür. Gözlenen ve tahmin edilen değerler arasındaki fark pu­anlarının standart sapmasıdır. Bunun için fark puanlarının kareleri toplamı (hata kareler toplamı) n-2 serbestlik derecesine bölünür.

Tam Faktöryel Desen (Complete Factorial Design)
Bir faktörün tüm düzeylerinin diğer faktörün tüm düzeyleri ile birleştirildiği iki yönlü ANOVA desenidir.

Tam Randomize Blok Deseni (Randomised Complete Block Design)
Araştırmacının kontrol etmek istediği değişkene göre denekleri eşleştirdiği bir desendir. Denekler işlem sayısı kadar olan aynı büyüklükteki gruplara ( bloklara) konur. Her bloğun üyeleri random olarak farklı işlem gruplarına atanır.

Tam Randomize Desen (Completely Randomised Design)
Tüm deneklerin yansız atama (random) ile farklı işlem (treatment) düzeylerine atanması ile oluşturulan bir deneysel desendir.

Tamamlanmamış Faktöryel Desen (Incomplete Factorial Design)
İki yönlü ANOVA’da iki faktörün tüm düzeylerinin birleştirilemediği bir desen.

Tek Biçimli / Dikdörtgen Dağılım (Uniform Distribution / Rectangular Distribution)
Bir değişkenin her bir değeri aynı frekansa sahip ise, o zaman o değişkenin dağılımı dikdörtgen dağılıma sahiptir. Diğer bir deyişle mümkün olan bütün sonuçların ortaya çıkma şansının eşit olması durumunda ki dağılımdır. X ‘in bütün değerleri için ortaya çıkma olasılığının aynı olması durumudur. Örneğin bir zarı yuvarladığımızda ortaya çıkacak olan bütün durumların (1,2,3,4,5,6) ortaya çıkma olasılıkları eşit, yani 1/6′dır. Bütün çıktılar eşit olasılıklı olduğundan, dağılım tek biçimlidir.

Tek Değişkenli Dağılım (Univariate Distribution)
İki, üç…çok değişkenli dağılımlardan farklı olarak sadece tek bir değişkenin dağılımıdır.

Tek Değişkenli Desen (Univariate Design)
Sadece tek bir bağımlı değişkenin olduğu deneysel desene denir.

Tek Değişkenli İstatistik (Univariate Statistics)
Sadece tek bir bağımlı değişkenin var olduğu analizlere karşılık gelir. Bağımsız değişken sayısı ise birden fazla olabilir. Örneğin öğrencilerin sosyal davranışı (bağımlı değişken) onlara verilen sosyal yetenekleri geliştirici öğretim tipi ve ders yükünün bir fonksiyonu olarak çalışılabilir. Genelde kullanılan istatistik tekniği varyans analizidir.

Tek Modlu  Dağılım  (Unimodal  Distribution)
Sadece bir modu ya da tepe değeri olan dağılıma denir.

Tek-Örneklem t-testi (One-sample t-test)
Evrene ait parametrelerin bilinmediği, özellikle veryansın bilinmediği normal dağılım gösteren bir evrenden alınan X random değişkene ait ortalama hakkında soruları cevaplayabilmek için kullanılan bir hipotez testidir. X’in ortalaması olan µ’nün belli bir µ₀ değerine eşit olup olmadığı (H₀:µ=µ₀; H₀:µ?µ₀ ya da H₀:µ?µ₀ ) null hipotezi test edilir. Alternatif hipotezler ise H₁:µ?µ₀; H₁:µ<µ₀ ya da H₁:µ>µ₀ şeklinde ifade edilir.

Tek-Yönlü / Yönlü Hipotez (One-sided / Directional Hypothesis)
Evrene ait bir parametrenin, H₀ altında belli bir değerden farklı olduğu yönü açıklayan bir alternatif hipotezdir. Örneğin, “kızların araştırmaya yönelik tutumları erkeklerinkinden yüksektir” hipotezi bir alternatif hipotezdir.

Tek-Yönlü Olasılık Değeri (One-tailed Probability Value)
Dağılımın sadece tek tarafını yoklayarak elde edilen olasılık değerleridir.

Tek-Yönlü / Tek Taraflı Test (One-sided /tailed test)
Tek yönlü manidarlık testine karşı gelir. Testin yönünü araştırmanın amacı belirler. “Matematik dersinde, bilgisayar destekli öğretim alan öğrencilerin, dersi geleneksel yöntem ile alanlara göre daha başarılı olur” karşıt hipotezinde, araştırmacı farkın yönü ile ilgilenmektedir. Bu tür bir hipotez testi tek yönlü olarak tanımlanır. Bu durumda sadece olasılık dağılımının bir yönü ile ilgilenir. (< ) ya da (>) olmasına göre, dağılımın sol ya da sağ ucu ile ilgilenir. Tek yönlü bir test için kritik bölge, testin kritik değerinden daha az değerler setidir veya testin kritik değerinden daha büyük değerler seti olmaktadır. Ret bölgesi olarak, bir uçtaki a ile ilgilenilir.

Tek-Yönlü Varyans Analizi (One way Analysis of Variance / ANOVA)
Tek yönlü varyans analizi, tek bir bağımsız değişkenin düzeyleri, grupları ya da kategorilerinin istatistiksel analizidir. İlişkisiz ya da bağımsız iki veya daha fazla örneklem grubuna ait ortalamalar arası farkın manidar olup olmadığını test etmek üzere kullanılan bir parametrik bir tekniktir. Örneğin, üç farklı öğrenme stilinin (sadece bir bağımsız değişken söz konusudur) öğrencilerin kritik düşünme davranışları (bağımlı değişken) üzerindeki etkisinin incelendiği bir çalışmada, üç gruba ait kritik dü­şünme puanlarına ait ortalamalar arası farkın manidarlığı tek yönlü ANOVA ile test edilir. Bu test bağımlı değişkenin en az aralıklı ölçek düzeyinde ölçümünü ve puanların faktörün her bir düzeyinde normal dağılmasını gerektirir. Ayrıca her örneklem grubu için varyansların eşitliği varsayımına da bakılır.

Tekrarlı Ölçümler Deseni (Repeated Measures Design)
Bir deneysel desende, aynı deneklerin birden fazla işlem durumunda gözleniyor olması yani bir bağımsız değişkenin tüm durumlarında tekrar tekrar ölçülüyor olmasıdır. Örneğin, bir grubun zayıflama programı öncesinde ve sonrasında ağırlık ölçümlerinin alınarak programın etkililiğinin araştırıldığı bir çalışmada tekrarlı ölçümler söz konusudur.

Tekrarlı Ölçümler için Tek Yönlü Varyans A-nalizi (One-Way ANOVA for Repeated Measures / One-Way VVithin-Subjects ANOVA)
Aynı deneklerin bir faktörün tüm düzeylerinde tekrar tekrar ölçüldüğü bir desen için kullanılan parametrik bir tekniktir. Faktörün farklı düzeylerinden elde edilen ortalamaların farklı evren ortalamalarını gösterip göstermediği test edilir. Bu testin varsayımları, deneklerin random seçilmesi, bağımlı değişkenin en az aralık ölçeği düze­yinde olması, puanların normal dağılması ve evren varyanslarının homojen olmasıdır.

Temel Bileşenler Analizi (Principal Component Analysis)
Çok sayıda değişkenin incelendiği çok değişkenli istatistiksel analizlerde, değişkenler arasındaki ilişkiler söz konusu olabilmektedir. Bu durum bağımsızlık kuralını etkilediğinden ve çok sayıda değişkenle çalışılıyor olması yorumları güçleştirdiğinden, değişkenler arasındaki bağımlılık yapısının yok edilmesi ve boyut indirgeme amacı ile temel bileşenler analizi kullanılır.

Temel / Asıl Etki (Main Effect)
Bir faktörün (bağımsız değişken) bağımlı değişken üzerindeki basit etkisidir. Diğer faktörlerden bağımsız olarak, faktörün tek başına olan etkisidir. Faktörlerin bağımlı değişken üzerindeki birlikte olan etkisi ise etkileşim etkisidir.

Temsili Örneklem (Representative Sample)
Örneklemdeki her bir birim, örneklemin seçildiği evrene atfedilebiliyorsa, bu örneklem evreni temsil eden küçük bir gruptur. Bir örneklemin, evrenin tüm özelliklerini doğru olarak yansıtıyor olmasıdır. Bu ancak yansız örneklem seçimi ile mümkün olur.

Test İstatistiği (Test Statistics)
Sıfır (null) hipotezinin ret edilmesi ya da edilememesine ilişkin karara varmada kullanılacak olan yansız (random) bir değişkene ait örneklem istatisiğidir ya da örneklem sonuçlarından elde edilen bir değerdir. Bu test istatistiğinin olasılık dağılımı, null hipotezinin doğru olduğu sayıltısının bir sonucu olarak belirlenir.

Testin Gücü (Power of a Test)
Bir istatistiksel testin gücü, gerçekte yanlış olan bir null hipotezinin ret edilebilmesinin yani doğru kararın verilebilmesinin bir ölçüsüdür. Diğer bir deyişle, testin gücü 2.tür hata yapmama olasılığıdır. Testin Gücü = 1-P(2.tür hata) = 1-P formülü ile gösterilir.

Tetrakorik Korelasyon (Tetrachoric Correlation)
Normal dağılım gösteren iki değişken yapay olarak iki kategorili süreksiz değişkene dönüştürüldüğünde, bu iki değişken arasındaki korelasyonun hesaplanmasında kullanılır. Seyrek olarak kullanılır.

Tolerans (Tolerance)
Bir yordayıcının (açıklayıcı değişkenin) diğer yordayıcılar ile olan korelasyonunun karesinin 1′den çıkarılması ile elde edilen değerdir.

Toplam Değişkenlik (Total Variation)
Örneklem ortalaması etrafındaki puanların değişkenliğidir. Bu değişkenlik, toplam değişkenliğe ya da toplam kareler toplamına karşılık gelir. Bu değişkenlik, açıklanabilen ve açıklanamayan değişkenliklerin toplamına eşittir.

Toplam Kareler Toplamı, SS, (Total Sum of Squares)
Genel (overall) ortalamadan olan sapmaların karelerinin toplamıdır.

Toplama Kuralı (Addition Rule)
A ve B olayları birbirini dışta tutan olaylar ise, onların herhangi birisini elde etme olasılığı, A ve B’nin ayrı ayrı olasılıklarının toplamına eşittir. Sembolik olarak p (A veya B ) = p(A) + p(B)’dir.

Tukey B Testi (Tukey B Test)
ANOVA ‘nın anlamlı çıkması durumunda yapılan ve bir faktörün tüm düzeylerinde n’in eşit olmadığı durumlarda ortalamaları karşılaştıran çoklu karşılaştırma yöntemidir.

Tukey’in Dürüstçe Anlamlı Fark (HSD) Testi (Tukey’s Honestiy Significant Difference (HSD) Test)
Ortalamalar arasında ikili karşılaştırmaları yapabilmek için kullanılan çoklu karşılaştırma yöntemidir. ANOVA ile yapılan ve bir faktörün tüm düzeylerinde n’in e-şit olduğu durumlarda ortalamaları karşılaştıran , Tukey A adıyla da bilinen post hoc testidir.

Tutarlılık (Consistency)
Örneklem büyüklüğü arttıkça tahmin edilen parametreye bir tahmin edici ne kadar yaklaşma eğiliminde ise, bu tahmin edici o kadar tutarlıdır.

Terimler Sözlüğü     Konu Bilgileri      Tablolar     Formüller

A B C Ç D E F G H İ K L M N O Ö P R S T U Ü V W Y Z

S 

Sabit (Constant)
Asla bir durumdan diğerine değişmeyen bir özelliktir. Değişkene karşıt bir kavramdır. Cinsiyet bir değişkendir ama bir grup kız öğrencinin cinsiyeti sabittir. Örneğin pi sayısı 3.14 sabittir. Ağustos ayındaki gün sayısı da bir örnek olarak verilebilir.

Sabit Değişken (Fixed Variable)
Belirli bir değer setine sahip değişkendir. Düzeyleri araştırmacı tarafından belirlenen bağımsız değişkendir.

Saçılma / Dağılma Diyagramı (Scatter Diagram)
İki değişken arasındaki ilişkiyi görsel olarak özetlemede kullanılan bir diyagramdır. Genellikle doğrusal bir ilişki katsayısını veya regresyon doğrusunu bulmadan önce çizilir. Bu diyagram, X ve Y değişkenlerine ait puanların her bir çiftinin iki eksenli düzlemdeki yerlerini noktalarla gösterir. Ortaya çıkan örüntü, iki değişken arasındaki ilişkinin tipini ve gücünü gösterir.

Sapma (Deviation)
Bir puanın bir referans noktasından olan uzaklığı ve yönüdür. Örneğin bir puanın ortalamadan ne kadar farklı olduğunu gösterir.

Sapma Puanları (Deviation Scores)
Her bir ölçümden ortalamanın çıkarılması ile elde edilen verilere sapma puanları denir.

Scheffe Testi (Scheffe’s Test)
ANOVA sonuçlarının manidar çıkması durumunda, hangi grup ortalamalarının arasında fark olduğunu anlamak üzere sıklıkla kullanılan en tutucu çoklu karşılaştırma (post-hoc test) test(erindendir. Bu test grup var/onslarının eşit olması varsayımına dayanır. Tukey HSD testinden daha az güçlü olmasına rağmen, daha fazla kullanılır, çünkü sadece ortalama çiftleri için değil farklı kombinasyonlar için de uygundur.

Serbestlik Derecesi (Degrees of Freedom)
Bir istatistik parametresini hesaplamak için kul­lanıldığında, serbestlik derecesi gözlemlere konulan kısıtlamalara bağlıdır. Verilere getirilen bazı kısıtlamalardan sonra, değişmekte serbest olan değerlerin sayısıdır. Örneğin, bir grup verinin ortalamaya göre olan sapmalarının toplamı 0′dır.

Sıfır Hipotezi (Null Hypothesis)
Yokluk hipotezi de denir. H₀ sembolü ile gösterilir. Sıfır hipotezi, evrene ait parametrenin kestirilmesi için örneklemden elde edilen değerin evrendeki parametre değeri ile aynı olduğunu ifade eder. Farksızlığı ya da ilişkisizliği açıklar. Doğru olduğuna inanılır, ancak he­nüz ispatlanmamıştır.

Sınıf Alt Sınırı (Class Lower Limit)
Bir sınıf aralığındaki en düşük puana denir.

Sınıf / Grup Aralığı (Class Interval)
Puanların gruplandırılması durumunda, ardışık puan­lar belirlenen aralık katsayısına göre bir a-raya getirilirler. Bu şekilde düzenlenen, örneğin “34-38″ gibi matematiksel ifadelere sınıf ya da grup aralığı denir.

Sınıf Frekansı (Class Frequency)
Her bir sınıfa ait birey sayısına ya da her sınıfa düşen frekansa denir.

Sınıf Orta Noktası, X₀ (Class Mark)
Betimsel istatistikte sınıf aralığının orta noktasını göstermek üzere kullanılır. Örneğin, 35-39 puan aralığının orta noktası 37′dir.

Sınıf Sınırları (Class Limits)
Bir sınıf ya da grup aralığının en düşük ve en yüksek puanlarına karşılık gelen uç değerlerdir. Örneğin, 34-38 sınıf aralığı için bu sınır değerleri 34 ve 38′dir.

Sınıf Üst Sınırı (Class Upper Limit)
Bir sınıf ara-lığındaki en yüksek puana denir.

Sınıflama Ölçeği (Nominal Scale)
Maddeleri gruplara veya kategorilere atamayı sağlayan bir ölçektir. Kategorileri homojen, aralarında sayısal bir ilişki olmayan, birbirini dışta tutan ve sıralanmamış ölçektir. Dini tercih, ırk, cinsiyet, evlilik gibi örnekler verilebilir. Kişileri evlilik statüsüne göre evli, bekar ve boşanmış gibi kategorilere ayırabiliriz. Bu kişiler, evli ise 0, bekar ise 1 ve boşanmış ise 2 ile kodlanabilirler. Sınıflamalı ölçek düzeyinde ölçülen veriler sayılabilir ama asla sıralanamaz ve ölçülmez. Bir sınıflama ölçeğinde ki verileri analiz etmek için, frekans dağılımları kullanılır. Hesaplanan temel istatistik moddur. Bu ölçekte ölçülen değişkenler nitel ya da kategorik değişkenlere karşı gelirler.

Sınırlı / Sonlu Evren
Birimleri veya üyeleri liste-lendirilebilen evrendir. Belli bir yılda Ankara’da Numune Hastanesinde doğan bebekler sınırlı bir evrendir. Başka bir örnek ise Türkiye’de dört yıllık eğitim veren üniversiteler olabilir.

Sınırsız / Sonsuz Evren
Birimleri veya üyeleri listelendirilemeyen evrendir. Ne zaman doğduklarına bakılmaksızın tüm bebekler sınırsız bir evrendir, çünkü bunun listelenmesi imkansızdır.

Sıra (Rank)
Bir set belli bir kritere göre sıralandı­ğında, bu setteki tek bir gözlemin sırası onun sıralama sayısını verir.

Sıra Korelasyonu (Rank Correlation)
Sıralı iki set arasındaki yoğunluğu ölçen bir korelasyondur. En temel iki sıra korelasyon katsayıları Kendall tau ve Spearman rho’dur.

Sıralama Ölçeği (Ordinal Scale)
Belli bir özelliğe göre elde edilen gözlemlerin sıraya dizilebildiği bir ölçektir. Ancak, sayılar arasındaki aralıklar eşit değildir. Bu ölçeğin gerçek bir sıfır noktası yoktur. a<b ve a>b gibi eşitsizliklerle gösterilebilir. Sınıflama ölçeğinin özelliğini de taşır. Daha büyük, daha sağlıklı, daha prestijli gibi ilişki tipleri mevcuttur. Kişileri eğitim düzeyine göre yüksekten düşüğe doktora, yüksek lisans derecesi ve lisans derecesi olarak dizebiliriz.

Sıralı Veriler (Anken Ata)
Gözlemlerin sayısal olarak en düşükten en yükseğe sıralanması ile oluşan verilerdir.

Simetrik (Symmetric)
Merkezin her iki tarafında aynı şekle sahip olmadır.

Simetrik Dağılım (Symmetrical Distribution)
Veri değerleri, örneklem orta değerinin (ortanca) altında ve üstünde aynı şekilde da­ğıldığı durumda simetrik bir dağılım söz konusudur. Örneğin, normal dağılım ortalama etrafında simetrik bir dağılımdır.

Simetrik İlişkiler (Symmetric Relationships)
Tüm değişkenlerin bağımlı değişken olarak alındığı log-linear (doğrusal) modeldir.

Sistematik (Systematic)
Yansızlığın (random) karşıtı olarak kullanılır. Örneğin örnekleme süreci random değilse sistematiktir.

Sistematik / Yanlı Hata (Systematic Error)
Evrendeki bütün elementlerin örnekleme girme şansının eşit ve bağımsız olmadığı bir örnekleme sürecinde, yanlılık olarak ifade edilen sistematik hata ortaya çıkar.

Sivri Dağılım (Leptokurtic Distribution)
Normal dağılıma göre daha sivri olan dağılımlara denir.

Sivrilik (Leptokurtosis)
Basıklık katsayısının sıfırdan büyük (B.K>0) olması durumunda, dağılım normal dağılıma göre sivrilik gösterir.

Somer’s d
Sıralama ölçeğindeki veriler için bağlı sıraları birleştiren asimetrik bir ilişki ölçüsüdür.

Spearman Sıra Farkları Korelasyon Katsayısı (Spearman Rank Correlation Coefficient, Spearman’s rho)
En az sıralama ölçek düzeyinde ölçülen iki değişkene ait sıra değerleri arasındaki doğrusal ilişkiyi açıklar. En az aralıklı ölçek düzeyinde ölçülen ancak normallik varsayımının karşılanmadığı durumlarda da Pearson momentler çarpımı korelasyon katsayısı yerine kullanılan bir tekniktir.

Sphering
Çok değişkenli verilerin, eşit varyanslı ve sıfır korelasyonlu yeni değişkenlere doğrusal dönüştürülmesidir.

Sphericity Varsayımı (Sphericity Assumption)
Tekrarlı ölçümler için tek yönlü varyans analizinin gerektirdiği bir varsayımdır. Gruplar içi faktörün herhangi iki düzeyi için hesaplanan fark puanlarının evrendeki varyanslarının eşit olduğu varsayımıdır. Bu varsayım, tekrarlı ölçüm sayısının üç veya daha fazla olması durumunda anlamlıdır.

Sphericity Testleri (Sphericity Tests)
Çok değişkenli analizlerde, değişkenlerin ilişkili olmadığı ve eşit varyansa sahip olduğu hipotezinin test edilmesidir.

Standart Hata (Standard Error)
Evrenden aynı büyüklükte yansız olarak seçilen tüm örneklemlerin, örneğin ortalamalarına göre oluşturulan bir örneklem dağılımının standart sapmasına, standart hata denir. Bir istatistiğin standart hatası, o istatistiğin örneklem dağılımının standart sapmasıdır. Evrenden aynı büyüklükte yansız olarak seçilen tüm örneklemlerin, örneğin ortalamalarına göre oluşturulan bir örneklem dağı­lımının standart sapmasına, standart hata denir. Standart hata önemlidir, çünkü bir istatistiğin ne kadar örnekleme dalgalanması gösterdiğini yansıtır. Bir istatistiğin standart hatası örneklem büyüklüğüne bağlıdır. Genelde, örneklem büyüklüğü geniş ise, standart hata küçülür.

Standart Normal Dağılım (Standard Normal Distribution)
Normal dağılımın özel bir durumudur. Ortalaması (µ) 0 ve standart sapması (?) 1 olan ve toplam alanın 1 kabul edildiği simetrik bir dağılımdır. N(0,l) olarak yazılır. Standardize edilmiş değerlerin (z puanlar) dağılımıdır. Normal dağılım eğrisi iki uçta giderek eksene yaklaşır, ancak eksene değmez. Puanlar ortalama etrafında kümelenmiştir. ±1 standart sapma arasında toplam alanın %68′i yer alır, ± 2 standart sapma arası için yaklaşık %95 ve ± 3 standart sapma içinse %99 civarındadır.

Standart Sapma (Standard Deviation)
En güvenilir bir değişim ölçüsüdür. Varyansın kareköküne eşittir. Standart sapma bir dizi ölçümün ortalamadan olan farklarının kareleri ortalamasının kareköküdür. Evrene art hesaplanıyorsa parametredir ve ? ile gösterilir. Örneklemden hesaplandıysa, bir istatistiktir ve S ile gösterilir. Burada X’ler her bir ölçümü ve X ise ortalamayı gösterir. Evrene ait standart sapma hesaplanıyorsa, formülde n-1 yerine N alınır. Standart sapmanın büyük olması, de­ğerlerin daha geniş bir alana yayıldığı anlamını verir.

Standart Puanlar (Standard Scores)
Bir ham puanlar seti z puanlara dönüştürüldüğünde, bu puanların standardize olduğu söylenir ve bu puanlara standart puanlar denir. Standart puan z, ortalaması O ve standart sap­ması l olan bir dağılım gösterir. Diğer bir standart puan ise T puanlardır. Bakınız z ve T puanlar.

Standart / Standartlaştırılmış Değişken (Standardized Variable)
Bir değişkenin tüm puanlarının bir sabit ile çarpılması ile ve/veya tüm puanlara bir sabitin eklenmesi ile dönüştürülmüş bir değişkendir. Genelde bu sabit değerler öyle seçilir ki, dönüştürülmüş puanların ortalaması O ve standart sapması 1 olur.

Standart / Standartlaştırılmış Katsayı (Standardized Coefficient)
Değişkenlerin standartlaştırılmasından sonra bir analiz yapıldığında, varyanslar 1 olur, sonuçlanan tahminler Standartlaştırılmış katsayılar olarak bilinir. Örneğin, bir regresyon analizinde değişkenler standartlaştırmadan önceki regresyon katsayısı b iken, değişkenler standartlaştırıldıktan sonraki regresyon katsayısı betadır.

Standart / Standartlaştırılmış Regresyon Katsayısı (Standardized Regression Coefficient)
Standartlaştırılan verilerden elde edilen regresyon katsayısıdır.

Student t Dağılım (Student’s t Distribution)
t istatistiğinin örnekleme dağılımıdır.

Studentized Artık / Kalan / Hata (Studentized Residual)
Çoklu regresyonda bir gözlem için artık ya da hatayı değerlendirmek üzere kullanılan bir istatistiktir.

Studentized Ranj Testi (Studentized Range Test)
Bir setteki en küçük ve en büyük ortalamalar arasındaki farkı test etmek için kullanılan bir testtir.

Sübjektif Olasılık (Subjective Probability)
Herhangi bir olayın ortaya çıkması ile ilgili olarak bir kişinin kişisel yargısını açıklar. Herhangi bir hesaplamaya dayalı olmadan, makul bir takdir yapılmaya çalışılır. 0-1 ölçeğinde açıklanır. Kişinin bir olay hakkındaki sübjektif olasılığı, onun olaydaki inanma derecesini yansıtır. Örneğin, bir taraftarın 2002 dünya kupası maçlarında Türk futbol takımının kazanma olasılığının 0.7 olduğunu söylemesi gibi.

Sürekli Dağılım (Continuous Distribution)
Sürekli bir istatistiğin olasılık dağılımıdır.

Sürekli Değişken (Continuous Variable)
Herhangi komşu iki değer arasında ya da sınırlı ya da sınırsız bir aralık içinde herhangi bir değer alabilen değişkendir. Uzunluk değişkeni için, metre ölçeğinde komşu iki değer 4 cm ve 5 cm arasında, 4.1, 4.2, 4.7 gibi değerlerden söz etmek mümkündür. Sürekli verileri saymak, sıralamak ve ölçmek mümkündür. Ağırlık, sıcaklık, bir portakaldaki şeker miktarı ve 1 km koşmak için gereken zaman bu değişken için örnek olarak verile­bilir.

Süreklilik için Düzeltme (Correction for Continuity)
Bir oranın, oranın hipotezleştirilmiş bir değerinden manidar olarak bir farklılık gösterip göstermediğini test etmek üzere kullanılır. Bir oranın örneklem dağılımının sürekli bir dağılım olmadığı gerçeğini doğrular. Yates düzeltmesi olarak da bilinir. Süreksiz ölçümlerin değerlendirildiği binom çıktıları için z puanları tahmin etme­de kullanılan bir düzeltme formülüdür. 2×2′lik kay kare testlerinde kullanılır.

Süreklilik için Yates Düzeltmesi (Yates’s correction for continuity)
2X2′lik tablolar için Yates (1934) tarafından önerilen bir dü­zeltmedir. Burada yapılmak istenen süreksiz frekanslara dayalı olan dağılımı, sürekli ki kare dağılımına yaklaştırmaktır.

Süreksiz Değişken (Discrete Variable)
Sadece sınırlı sayıda değer alabilen ve tam sayılarla ifade edilebilen, birbirinden ayrı gözlem değerlerine sahip, sayılabilir değişkendir. Bir ailedeki çocuk sayısı 0, 1, 2, 3 ve daha fazla olabilir, ama bunların arasında 0,1, 0,5 gibi bir değer asla olamaz. Bir doktorun muayenehanesinde bekleyen hasta sayısı, bir sinemaya Cumartesi gecesi giden kişi sayısı, kan grupları ve cinsiyet (erkek/kadın) gibi örnekler verilebilir. Bu değerler hiçbir zaman kesirli değildir.

Terimler Sözlüğü     Konu Bilgileri      Tablolar     Formüller

A B C Ç D E F G H İ K L M N O Ö P R S T U Ü V W Y Z

R 

Ranj (Range)
En basit değişim ölçüsü olup, gözlenen ölçümlerin en büyüğü ile en küçüğü arasındaki farktır. Sadece verilerin en büyüğü ve en küçüğü kullanılarak hesaplandığı ve diğer veriler ele alınmadığı için çok güvenilir bir ölçü değildir. Bu nedenle tek başına kullanılması yerine diğer değişim ölçülerine destek olarak kullanıldığında bilgi verici olabilir. Örneğin, 34,67,54,68,45,78, 90,87,30 veri seti için ranj, 90-30=60′dır.

Ranj Ortası (Mid-range)
Bir veri setindeki en küçük ve en yüksek ölçümün ortalamasıdır.

Ranj Testler (Range Tests)
Bir deneydeki her ortalamanın diğer ortalama ile karşılaştırılmasında kullanılan testlerdir. En çok kullanı­lan ranj testler Tukey’s test, Newman-Keuls ve Duncan’s testtir.

Reddetme / Red Bölgesi (Rejection Region)
Reddetme bölgesi, örnekleme dağılımının bir ucunda ya da uçlarında bulunan bir bölgesidir. Null hipotezin hangi koşullar altında reddedileceğini belirleyen ve deney öncesinde seçilen test istatistiğinin alabileceği değerlerin oluşturduğu bir aralıktır. Reddetme bölgesinde bulunan herhangi bir değere ilişkin olasılık ?’ya eşit ya da ?’dan küçüktür.

Reddetme Düzeyi (Rejection level)
Gerçekte doğru olan bir null hipotezinin (H₀) reddedilme olasılığıdır.

Regresyon Doğrusu (Regression Line)
 Değişkenler arasındaki ilişkiyi özetlemek üzere oluşturulan bir saçılma diyagramı üzerindeki noktalar boyunca, ve onlara mümkün olduğu kadar yakın olacak şekilde ve onları en iyi özetleyecek şekilde geçen en uygun doğrudur. Doğrunun aşağı doğru bir eğimi varsa, ilişki negatiftir. Eğer doğrunun eğimi yukarı doğru ise, ilişki pozitiftir. Regresyon eşitliği (Y’= a+bX) elde edildikten sonra, a ve b katsayılarının bilinmesi ile doğrunun saçılma diyagramı üzerinde çizilmesi mümkün olur.

Regresyon (Regression)
Bir veya daha fazla değişkene ait bilgilerden yararlanarak diğer bir değişkeni tahmin edebilmektir.

Regresyon Eşitliği (Regression Equation)
İki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi matematiksel olarak açıklayan bir eşitliktir. Bu eşitlik, bazı değişkenlerin bilinen diğer değişkenlerden nasıl tahmin edilebileceğinin derecesini ya da değişkenler arasındaki ilişkinin derecesini gösterir. Doğrusal bir regresyon eşitliği, Y=a+bX+e şeklinde yazılır. Burada, Y bağımlı değişken, a sabit (X=0 iken Y’nin alacağı değer), b eğim ya da regresyon katsayısı , X bağımsız değişkendir ve e ise hatadır. Bu eşitlik kullanılarak, X’in bilinen değerlerinden Y değişkeni tahmin edilir. Regresyon eşitliği, bir saçılma diyagramı üzerinde gösterilen regresyon doğrusuna ait bir denklemdir.

Regresyon Homojenliği (Homogeneity of Regression)
Kovaryetin bir fonksiyonu olarak bağımlı değişkeni belirleyen regresyon doğrusunun pek çok grupta ya da şartta sabit olduğu varsayımıdır.

Regresyon Katsayısı (Regression Coefficient)
Bir regresyon eşitliğinde (Y’= a+bX) yer alan doğrunun eğimi (b), regresyon katsayısı olarak da bilinir.