1 / 47

OLASILIK ve İSTATİSTİK II

OLASILIK ve İSTATİSTİK II. DERS 2: Ki-Kare Testi. Öğr . Gör. Dr. Berk AYVAZ. 14.03.2014. OLASILIK ve İSTATİSTİK II. KARL PEARSON (1857 - 1936). Temel ilgi alanı genetiktir. 1892’de “ The Grammar of Science ” adlı kitabı yayınlandı.

faraji
Download Presentation

OLASILIK ve İSTATİSTİK II

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. OLASILIK ve İSTATİSTİK II DERS 2: Ki-Kare Testi Öğr. Gör. Dr. Berk AYVAZ 14.03.2014

  2. OLASILIK ve İSTATİSTİK II KARL PEARSON (1857 - 1936) • Temel ilgi alanı genetiktir. • 1892’de “TheGrammar of Science” adlı kitabı yayınlandı. • İzleyen yıllarda kalıtım ve evrim süreçlerine ilişkin çalışmaları sırasında istatistikle ilgilendi. • Regresyon ve korelasyon konularındaki önemli katkılarının yanı sıra, kuramda kendi adıyla anılan ve gözlem değerlerinin olasılık dağılımlarına ilişkin Pearson eğri sistemini ve 1912 yılında da Ki-kare testini geliştirdi. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  3. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Ki-Kare testi • İstatistikte değişkenler sayısal değişkenler ve sayısal olmayan değişkenler olmak üzere iki grupta sınıflandırılmaktadır. • Günümüzde yapılan birçok araştırmada sayısal değişkenlerin yanında sayısal olmayan değişkenlerin de dikkate alındığı görülmektedir. • Örneğin, insanların medeni durumlarıyla seçtikleri meslek grupları arasındaki bir ilişki incelenmek istendiğinde, medeni durumun ve meslek grubunun rakamlarla ifade edilmesi olası değildir. • Medeni durum “evli”, “bekâr”, “boşanmış” ve “dul” şeklinde gösterilirken meslek grupları da “serbest meslek”, “devlet memurluğu”, “işçi” vb. şeklinde gruplandırılabilir. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  4. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Ki-Kare testi • İşte sayısal olmayan değişkenler arasındaki herhangi bir ilişkinin var olmadığını ileri sürerek (H0 hipotezi) bu hipotezin red edilip edilemeyeceğinin incelenmesinde uygulanan test Ki-Kare testi’dir. • Bir örneklemin gözlemlenmesi sonucunda elde edilen frekans dağılımının binom, Poisson, normal vb. gibi genel bir dağılıma uygun olup olmadığına karar verebilmek için kullanılan test yine Ki-kare testi olacaktır. • Diğer yandan iki ya da daha fazla örneklemin aynı evrenden seçilip seçilmedikleri konusunda karar verilirken de ki-kare testinden yararlanılır. • Bu istatistiksel testin uygulanmasında önce, ki-kare’nin ve serbestlikderecesinin nasıl hesaplanacağının bilinmesi gerekir. • Bunlar bağımsızlık, homojenlik ve uygunluk testleri için ayrı ayrı gösterilecektir. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  5. OLASILIK ve İSTATİSTİK II 1- Ki-Kare Bağımsızlık Testi Vaka Üretim sektöründe faaliyet göstermekte olan bir firmada ürün kalitesi ile çalışanların eğitim durumları arasında bir ilişki olduğu düşünülmektedir. Bu tezin incelenmesi için ki-kare testi kullanılır. • Bu ve benzeri problemlerin çözümlenmesinde ki-kare testi kullanılır. • İki ya da daha fazla sınıflı iki nitel değişken arasında bağımsızlık olup olmadığını incelemek için, ki-kare bağımsızlık testine başvurmak gerekir. • Bu test yapılırken kontenjans tablosundan yararlanılmaktadır. • Bu tablo, incelenen iki değişken için gözlenen frekansların yazıldığı, yatay (satırlar) ve düşey (sütunlar) bantlardan oluşan, çift yönlü tablodur. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  6. OLASILIK ve İSTATİSTİK II 1- Ki-Kare Bağımsızlık Testi • Ki-kare bağımsızlık ve homojenlik testlerini yapabilmek üzere hazırlanacak kontenjans tablosunun yapısı aşağıdaki tabloda gösterilmiştir. • Aralarında bağıntı bulunduğu düşünülen birinci değişkenin r şıkkı (satır), ikinci değişkenin c şıkkı (sütun) varsa R*C Tablosu olarak da isimlendirilen tablo oluşturulur. • Satır ve sütunların kesiştikleri yerlerde bulunan gözelerde ise ilgili frekanslar kaydedilir. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  7. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Örnek 1 Televizyon izleyicilerinin öğrenim düzeyleri ve TV programlarından tercih ettikleri türler sorgulanarak, bu iki değişken arasında bir bağıntı bulunup bulunmadığını, başka bir deyişle, iki değişkenin birbirinden bağımsız olup olmadığı, ortaya koymaya çalışılsın. Bu amaçla, 200 kişiyi kapsayan bir örneklem üzerinde yapılan gözlem sonuçları aşağıdaki tablo ile verilmiştir. Tercih edilen TV program türüne ilişkin öğrenim düzeyinin etkili olup olmadığını =0.01 anlamlılık düzeyinde araştırınız. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  8. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Çözüm 1 • Tabloda yer alan sayılar “gözlenen frekanslardır”. • Tercih edilen TV programı türü üzerinde öğrenim düzeyinin etkisi olup olmadığını test edebilmek için (bağımsızlık testini yapabilmek için), izlenmesi gereken adımları sırasıyla şu şekildedir: • 1. Adım : Hipotezlerin Kurulması • H0: TV izleyicilerinin öğrenim düzeyiyle TV programı, birbirinden bağımsız değişkenlerdir. Bu iki değişken arasında bir ilişki yoktur. • H1: Öğrenim düzeyiyle TV programı arasında bir ilişki vardır. • 2. Adım: İstatistiksel Test • İki sayısal olmayan değişken arasındaki ilişkinin varlığını araştıran bir test olan (ki-kare) bağımsızlık testi olmalıdır. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  9. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Çözüm 1 • 3. Adım : Anlamlılık Düzeyinin Belirlenmesi • = 0.01 • 4. Adım: H0’ın Red Bölgesinin Belirlenmesi • Bunun için hesaplanan test istatistiği, belli bir anlamlılık düzeyine ve n = (r–1)*(c–1) serbestlik derecesine göre değerleri tablosundan bulunan “kritik değer” ile karşılaştırılır. • Örnekte serbestlik derecesi n = (3–1) * (3–1) = 4 olup = 0.01 düzeyinde tablosundan bulunan kritik değer k=13’tur. • Eğer hesaplanan istatistiğinin değeri tablodan bulunan k kritik değerden büyük çıkarsa H0red edilecektir. • 5. Adım: Test İstatistiğinin Hesaplanması • G= Gözlenen frekansları • B= Beklenen frekansları Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  10. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Çözüm 1 • Test istatistiğinin hesaplanabilmesi için öncelikle beklenen frekansların hesaplanması gerekmektedir. • Herhangi bir gözenin beklenen frekansı bulunurken, o gözenin yer aldığı satır toplam frekansıyla sütunun toplam frekansı çarpılıp genel toplam frekansa bölünmektedir. • Örneğimiz için, beklenen frekansları, ilk gözeden başlamak üzere sırasıyla hesaplayalım: • B11 (birinci satır ve birinci sütunda yer alacak frekans) • B11 = (birinci satır toplamı x birinci sütun toplamı) / (genel toplam)= (80 x 90) / (200) = 36 • B12 = (birinci satır toplamı x ikinci sütun toplamı) / (genel toplam)= (80 x 60) / (200) = 24 • Beklenen frekanslar ve gözlenen frekanslar kontenjans tablosunda aşağıdaki gibi gösterilir. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  11. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Çözüm 1 • Test istatistiği: • = (50–36)2/(36) + (20–24)2/(24) + (10–20)2/(20) + (20–27)2/(27) + (30-18)2/(18) + (10–15)2/(15) + (20–27)2/(27) + (10–18)2/(18) + (30–15)2/(15) = 42.93 • =42.93 • 6. Adım: İstatistiksel Karar • İstatistiksel karar verilirken, red bölgesinin tanımı gereği, > olduğunda sıfır hipotezi red edilir, ≤ olduğundaysa sıfır hipotezi reddedilemez. • Sıfır hipotezinin red edilmesi, değişkenlerin birbirinden bağımsız olmadığı (diğer bir ifadeyle, değişkenler arasında ilişki bulunduğu) anlamını taşır. Buna göre örneğimizde, • = 42.93 • = 13.28 • > olduğundan H0 hipotezi red edilecektir. • Başka bir anlatımla, TV izleyicilerinin öğrenim düzeyiyle izledikleri program türleri arasında ilişki vardır. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  12. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Örnek 2 Yapılan bir çalışmada katılımcıların eğitim düzeyleri ve sigara içme alışkanlıkları sorgulanarak, bu iki değişken arasında bir bağıntı bulunup bulunmadığı, diğer bir ifadeyle iki değişkenin birbirinden bağımsız olup olmadığı belirlenmeye çalışılsın. Bu amaçla 300 kişiyi kapsayan bir örneklem üzerinde yapılan gözlem sonuçları aşağıdaki tablo ile verilmiştir. Sigara içme alışkanlığına ilişkin eğitim düzeyinin etkili olup olmadığını = 0.01 anlamlılık düzeyinde araştırınız. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  13. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Çözüm 2 1. Adım: Hipotezlerin ifade edilmesi H0: Sigara içme alışkanlığı ile eğitim düzeyi birbirinden bağımsız değişkenlerdir. Bu iki değişken arasında bir ilişki (bağıntı) yoktur. H1: Sigara içme alışkanlığı ile eğitim düzeyi arasında bir ilişki (bağıntı) vardır. 2. Adım: İstatistiksel Test İki sayısal olmayan değişken arasındaki ilişkinin varlığını araştıran bir test olan (ki-kare) bağımsızlık testi olmalıdır. 3. Adım: Anlamlılık düzeyinin belirlenmesi = 0.01 olarak belirlenmiştir. 4. Adım: H0’ın Red Bölgesinin Belirlenmesi Serbestlik derecesi v = (2-1)* (3-1) = 2 olup = 0.01 düzeyinde tablosundan bulunan kritik değer = 9.21’dir. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  14. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Çözüm 2 5. Adım: Test İstatistiğinin Hesaplanması Test istatistiği B11 (birinci satır birinci sütunda yer alacak frekans) B11 = (birinci satır toplamı x birinci sütun toplamı) / (genel toplam)= (140 x 90) / (300) = 42 B12 = (birinci satır toplamı x ikinci sütun toplamı) / (genel toplam)= (140 x 120) / (300) = 56 Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  15. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Çözüm 2 Test istatistiği: = (45 - 42)2 / (55 - 56) 2/ (56) + (40 - 42) 2/ (42) + (45 - 48) 2/ (48) + (65 -64) 2/ (64) + (50 - 48) 2/ (48) = 0.58 6. Adım: İstatistiksel Karar = 0.58 = 9.21 ≤ olduğundan H0 hipotezi red edilemez. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  16. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Örnek Bir sağlık idarecisi difteri-boğmaca karma aşısı satın alacaktır. Piyasada ayrı firmalara ait 4 aşı vardır ve idareci en etkin olanını seçmek istemektedir. Bunun için bir araştırma yaparak bütün aşıları uygulamış ve sonuçları şöyle bulmuştur. Aşılar arasında fark var mıdır 0,05 anlam düzeyinde test ediniz. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  17. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Çözüm 1. Adım : Hipotezlerin Kurulması H0: Koruyuculuk yönünden aşılar arasında fark yoktur. H1: Koruyuculuk yönünden aşılar arasında fark vardır. 2. Adım: İstatistiksel Test İki sayısal olmayan değişken arasındaki ilişkinin varlığını araştıran bir test olan (ki-kare) bağımsızlık testi olmalıdır. 3. Adım : Anlamlılık Düzeyinin Belirlenmesi = 0.05 4. Adım: H0’ın Red Bölgesinin Belirlenmesi n: (4-1)*(2-1)=3 0,05 için; Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  18. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Çözüm 5. Adım: Test İstatistiğinin Hesaplanması • > olduğundan H0 hipotezi red edilecektir. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  19. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Çözüm  Şimdi bu farklılığın hangi aşıdan kaynaklandığına bakılmalıdır. Bunun için en büyük değerine sahip olan dördüncü aşı analiz dışı bırakılarak, diğer üç aşı arasında fark olup olmadığına bakılır. ≤ olduğundan H0 hipotezi red edilemez. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  20. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Örnek 100 deney faresi iki gruba ayrılıyor. Birinci gruptaki 53 deney faresine bakteri ve daha sonra standart dozda anti serum veriliyor. İkinci gruptaki 47 fareye ise yalnız bakteri veriliyor. Belirli bir süre geçtikten sonra 81 fare canlı kalıyor. Bakteri ve anti serum verilen 8 fare ölüyor.%5 anlam düzeyinde farelerin ölümünün anti serum etkisinden bağımsız olup olmadığını araştırınız. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  21. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Çözüm H0: Fare ölümleri anti serum etkisinden bağımsızdır. H1: Fare ölümleri anti serum etkisinden bağımsız değildir. (tablodan) ≤ olduğundan H0 hipotezi red edilemez. Yorum: Fare ölümlerinin anti serum etkisinden bağımsız olduğu %95 güvenilirlikle söylenebilir. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  22. OLASILIK ve İSTATİSTİK II 2- Ki-Kare Homojenlik Testi • Ki-kare homojenlik testi ana çizgileriyle iki ya da daha fazla bağımsız örneklemin, aynı ana kütleden seçilip seçilmediğinin araştırılmasında kullanılır. • Testin uygulanması, ki-kare bağımsızlık testinde olduğu gibidir. • Yine nitel değişkenlerle ve aynı örneklem istatistiğiyle çalışır. • Ancak, dikkat edilmelidir ki, bağımsızlık testinde ele alınan değişkenler arasında bir ilişkinin varlığı araştırılırken, homojenlik testinde iki ya da daha fazla bağımsız örneklemin aynı ana kütleden seçilip seçilmediği araştırılmaktadır. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  23. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Örnek 3 Bölgesel satış yapan bir üretim işletmesi, 2 yeni ürün geliştirerek piyasaya sürmüştür. Tüketicilerin bu ürünlerle ilgili görüşlerini (beğendikleri, beğenmedikleri ya da ilgisiz kaldıkları) belirlemek amacıyla, birinci ve ikinci ürünlerle ilgili olarak iki rassal örneklem oluşturulmuştur. İlk ürünle ilgili birinci örneklemde 100 tüketiciyle, ikinci ürünle ilgili ikinci örneklemde de 150 tüketiciyle görüşülmüştür. Veriler aşağıdaki tabloda belirtilmiştir. Seçilen örneklemlerin, aynı anakütleye ait olup olmadığını, %5 anlamlılık düzeyinde test ediniz. Tüketici görüşleri; fiyat, kalite, kolay ulaşabilme vb. gibi objektif ölçütlerle ve piyasadaki benzer ürünlerle mukayese sonucu oluşmuştur. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  24. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Çözüm 3 1. Adım: Hipotezlerin oluşturulması • H0: İki örneklem de aynı anakütleden seçilmiştir. • H1: Örneklemler farklı anakütleden seçilmiştir. 2. Adım: İstatistiksel Test • İki örneklemin aynı anakütleden gelip gelmediği test edileceğinden, ilgili test, ki-kare homojenlik testi olmalıdır. 3. Adım: Anlamlılık Düzeyi • = 0.05 4. Adım: H0’ın ret bölgesinin belirlenmesi • Hesaplanan test istatistiği n = (2-1)*(3-1) = 2 serbestlik derecesi ve = 0.05 anlamlılık düzeyi için ki-kare tablosundan bulunan kritik değer, • = 5.99’dur. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  25. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Çözüm 3 5. Adım: test istatistiğinin hesaplanması • Hatırlanacağı gibi, test istatistiğinin hesaplanabilmesi için, öncelikle, beklenen frekansların hesaplanması gerekir. • Homojenlik testinde de her hangi bir gözenin beklenen frekansı, bağımsızlık testindeki gibi, ilgili gözenin yer aldığı satır toplam frekansıyla sütun toplam frekansı çarpılıp, genel toplam frekansına bölünerek elde edilir. Test istatistiği: = (60–56)2/(56) + (30–32)2/(32) + (10–12)2/(12) + (80–84)2/(84) + (50-48)2/(48) + (20–18)2/(18) = 1.04 olarak elde edilir. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  26. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Çözüm 3 6. Adım: İstatistiksel karar • Hatırlanacağı gibi, ≤ ise H0 hipotezi kabul edilir. • Örneğimizde =1.04 ve = 5.99 olduğundan, H0 kabul edilecektir. • İlgili örneklemler aynı anakütleden seçilmiştir. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  27. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Örnek 4 Bir fabrika; A ve B olmak üzere iki farklı teknik uygulanarak üretilen ürünlerin yıpranma sürelerini (kısa sürede, orta sürede, uzun sürede) belirlemek amacıyla, bu ürünlerle ilgili iki rassal örneklem oluşturmuştur. A tekniğiyle üretilen ürünlerden seçilen örneklemde 60 ürün, B tekniğiyle üretilen ürünlerden seçilen örneklemde ise 80 ürün bulunmaktadır. Veriler aşağıdaki tabloda belirtilmiştir. Seçilen örneklemlerin aynı anakütleye ait olup olmadığını, %5 anlamlılık düzeyinde test ediniz. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  28. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Çözüm 4 1. Adım: Hipotezlerin oluşturulması • H0: İki örneklem de aynı anakütleden seçilmiştir. • H1: Örneklemler farklı anakütlelerden seçilmiştir. 2. Adım: İstatistiksel test • İki örneklemin aynı anakütleden gelip gelmediği test edileceğinden, ilgili test, ki-kare homojenlik testi olmalıdır. 3. Adım: Anlamlılık Düzeyi • = 0.05 4. Adım: H0’ın red bölgesinin belirlenmesi • Hesaplanan test istatistiği v = (3-1) (2-1) = 2 serbestlik derecesi ve = 0.05 anlamlılık düzeyi için ki-kare tablosundan bulunan kritik değer = 5.99’dur. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  29. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Çözüm 4 5. Adım: test istatistiğinin hesaplanması • Kontenjans tablosu aşağıdaki gibidir: • Test istatistiği: • = (30 - 33)2 / (33) + (30 - 27)2 / (27) + (45 - 44)2 / (44) + (35 - 36)2 / (36) + (35 - 33)2 / (33) + (25 - 27)2 / (27) = 0.9 • olarak elde edilir. • 6. Adım: İstatistiksel Karar • Hatırlanacağı gibi, ≤ ise H0 hipotezi kabul edilir. • = 0.9 ve = 5.99 olduğundan, H0 kabul edilecektir. • Sonuç: İlgili örneklemler aynı anakütleden seçilmiştir. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  30. OLASILIK ve İSTATİSTİK II 3- Ki-Kare Uygunluk Testi • Ki-kare uygunluk testinin esası, n birimlik bir örneklemin anakütleyi iyi temsil edip edemeyeceğini araştırmaktır. • Bu testte, yine değişkeninin doğası gereği, gözlenen ve beklenen frekanslardan yararlanılır. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  31. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Örnek 5 Belirli bir bölgede, Z marka margarin kullanan aile oranı, 3/8 olarak öngörülmektedir. Her anketör, rassal olarak seçilen 5 aileyle görüşmek üzere, 200 anketör kullanılarak ilgili bölgede bir anket düzenlenmiş ve anket sonuçları aşağıdaki frekans dağılımıyla verilmiştir: Elde edilen bu sonuçlar için, formunda bir binom dağılımı öngörülmektedir. Öngörülen dağılımın, ele alınan problem için, uygun bir model olup olmadığını = 0.05 anlamlılık düzeyi için test ediniz. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  32. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Çözüm 5 1.Adım: Hipotezlerin Oluşturulması H0= X rassal değişkeni, n=5 ve p=3/8 parametre değerleriyle binom dağılmıştır. H1= X rassal değişkeni, n=5 ve p=3/8 parametre değerleriyle binom dağılmamıştır. 2. Adım: İstatistiksel Test uygunluk testi 3. Adım: Anlamlılık Düzeyi = 0.05 4. Adım: H0 Red Bölgesinin Belirlenmesi Serbestlik Derecesi: Sınıf Sayısı - 3 Serbestlik Derecesi: 6-3=3 ve = 0.05 için; = 7,81 Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  33. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Çözüm 5 5. Adım: test istatistiğinin hesaplanması Beklenen frekansların ilgili sınıfa ilişkin olasılık toplam frekansın çarpımı olduğu hatırlanacak olursa ilgili olasılıklar aşağıdaki fonksiyon yardımıyla hesaplanır. Beklenen frekansların hesaplamak için bu olasılıklar frekans toplamları ile çarpılır. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  34. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Çözüm 5 6.Adım: İstatistiksel Karar ≤ H0=Kabul Yorum: Eldeki frekans dağılımını n=5 ve p=3/8 için Binom dağılmış bir ana kütleden çekilmiş bir örneklemdir. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  35. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Örnek 6 Bir üniversitede ortak ders olarak tüm fakültelerde verilen İngilizce dersini alan ve başarılı olan öğrencilerden rassal olarak seçilen 150 öğrencinin fakültelere dağılımı aşağıda verilmiştir . Bu verilere göre fakülteler için İngilizce dersi başarısının aynı oranda olup olmadığını = 0.01 anlamlılık düzeyinde araştırınız. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  36. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Çözüm 6 1. Adım: Hipotezlerin oluşturulması • H0: Tüm fakülteler için İngilizce dersinin başarı oranları aynıdır. (İngilizce başarısında fakülteler açısından farklılık yoktur) • H1: En az bir fakülte için İngilizce dersinin başarı oranı farklıdır. 2. Adım: İstatistiksel test • uygunluk (iyi uyum) testi 3. Adım: Anlamlılık Düzeyi • = 0.01 4. Adım: H0’ın red bölgesinin belirlenmesi • k sınıf sayısını belirtmek üzere, serbestlik derecesi v = k-1’den; 6 sınıf olduğu için 6 - 1 = 5 olarak belirlenir. 5 serbestlik derecesi ve = 0.01 anlamlılık düzeyi için kritik değeri, tablosundan 15.08 olarak bulunur. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  37. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Çözüm 6 • 5. Adım: Ki-kare istatistiğinin hesaplanması • Sıfır hipotezinde, tüm fakülteler için İngilizce dersinin başarı oranlarının aynı olduğu ileri sürüldüğü için, altı farklı fakülte için genel oran 1 / 6 olacaktır. Dolayısıyla her bir fakülte için “beklenen frekans”=(frekans*olasılık)= 150.(1/6) = 25 olur. • Bunun anlamı, fakülteler arasında başarı oranı açısından farklılık olmadığı ve her fakülteden 25 öğrencinin başarılı olmasının beklenmesidir. 6. Adım: İstatistiksel Karar = 2.8 = 15.08 ≤ olduğundan H0 kabul edilecektir. Buna göre bu üniversitenin tüm fakülteleri için İngilizce dersinin başarı oranları arasında önemli bir farklılık yoktur. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  38. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Örnek Dairies would like to know whether the sales of milk are distributed uniformly over a year so they can plan for milk production and storage. A uniform distribution means that the frequencies are the same in all categories. In this situation, the producers are attempting to determine whether the amounts of milk sold are the same for each month of the year. They ascertain the number of gallons of milk sold by sampling one large supermarket each month during a year, obtaining the following data. Use .01 to test whether the data fit a uniform distribution. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  39. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Örnek Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  40. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Örnek Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  41. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Örnek Suppose a teller supervisor believes the distribution of random arrivals at a local bank is Poisson and sets out to test this hypothesis by gathering information. The following data represent a distribution of frequency of arrivals during 1-minute intervals at the bank. Use .05 to test these data in an effort to determine whether they are Poisson distributed. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  42. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Örnek Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  43. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Örnek Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  44. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Örnek Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  45. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Kontenjans Katsayısı • Ki-kare bağımsızlık testiyle iki değişken arasındaki ilişkinin varlığıyla ilgili karar verilebiliyordu. Oysa ki bazı hâllerde, iki değişken arasındaki ilişkinin kuvveti hakkında da bilgi sahibi olmak istenebilir. • İşte kontenjans katsayısı R*C Kontenjans Tablolarından (r > 2 ve c > 2) hesaplanan değerinin gösterdiği ilişki düzeyini saptamak amacıyla kullanılan bir katsayıdır. • İki değişken arasında bir ilişki bulunmuyorsa c = 0 değeri verir. • Buna karşılık iki değişken arasında en üst düzeydeki ilişki katsayısı her zaman 1 çıkmaz, 1’e çok yakın bir değer olur. c ile gösterilen kontenjans katsayısının formülü aşağıdaki gibidir. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  46. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Örnek 7 Yapılan bir araştırmada, Z ilinde yaşayanların gelir düzeyleri (düşük, orta, yüksek)ile kullandıkları araçların yakıt özellikleri (benzin, dizel, LPG) arasında anlamlı bir ilişki olup olmadığı incelenmek istenmiştir. Bu amaçla rassal olarak seçilen 200 kişiden elde edilen verilerle 0.01 anlamlılık düzeyinde ki-kare bağımsızlık testi yapılarak; değeri 42.93 olarak hesaplanmış ve söz konusu iki değişken arasında anlamlı bir ilişki olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Şimdi kontenjans katsayısıyla bu ilişkinin derecesini araştıralım. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

  47. OLASILIK ve İSTATİSTİK II Çözüm 7 • = 42.93 ve n = 200 olduğuna göre, • Bu durumda, orta düzeyde bir ilişkinin olduğu konusunda karar verilebilir. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi

More Related