SlideShare une entreprise Scribd logo
1  sur  41
BÖLÜM II:
Z TESTİ
GülĢah BaĢol
TOKAT - 2014
T.C.
GAZĠOSMANPAġAÜNĠVERSĠTESĠ
EĞĠTĠMFAKÜLTESĠ
Konu BaĢlıkları
• 1. Normal Dağılım
• 2. z testi
• 2.1.Ortalama için Tek örneklem z testi.
• 2.2.Ortalamalar için Ġki örneklem z testi.
• 2.3. Oran için Tek örneklem z testi
• 2.4. Oran için Ġki örneklem z testi
BÖLÜM2: z testi
•Normal dağılımda alan iliĢkilerini bilir.
•Normal dağılımda olasılık hesaplayabilir.
•z ve t dağılımlarını bilir.
•Tek örneklem z testini uygular.
•Ġki örneklem z testini uygular.
•Oran için tek örneklem z testini uygular.
•Oran için iki örneklem z testini uygular.
Kazanımlar
BÖLÜM2: z testi
Normal Dağılım
BÖLÜM2: z testi
Standart Normal Dağılım
BÖLÜM2: z testi
Z Değeri
• Z değerinin bir olayın olasılığına karĢılık geldiğini
hatırlayalım.
• z=1.00 Aritmetik ortalamanın 1ss üzerinde olma olasılığı
%34’tür.
• z puanı 1.00 olan bir birey 84. yüzdeliktedir.
• z değeri bir parametre tahminidir. Örneklemden
hesaplanır ve ait olduğu evren karakteristiklerine ait
olduğu kabul edilir.
BÖLÜM2: z testi
Z ve t dağılımları
n>30 için t dağılımı normale yaklaĢır. 30’un altındayken t
kuyruğu kalkık, tepesi basık bir dağılımdır. KiĢi sayısı 30’a
yaklaĢtıkça kuyruğu düĢer, baĢı dikleĢir. Bu yüzden n<30 iken,
t tablosu kritik değerleri sürekli değiĢir!!! Tablo doğru mu????
BÖLÜM2: z testi
Z ve t dağılımları
T veya z testi kullanılsın, temel amaç örneklem
dağılımının evren dağılımından Ģans eseri
olabilecek bir sonucun ötesinde farklılaĢtığını
ispatlamaktır.
BÖLÜM2: z testi
Z testi
• z testi ile örneklemden elde edilen değerin evren
değerinden farklı olup olmadığı test edilmiĢ olur.
• Z testini kullanmak için ilk önce hesaplanan test değeri
için evren dağılımının normal olması gerekir.
• Z değeri örneklemden elde edilen değerin evren değerini
ne derece yansıttığını veya bu değerden uzaklaĢtığını
ortaya koyar.
• Burada test değerinin normal dağılım gösterdiği kabul
edilir (aritmetik ortalama 0, ss 1).
• Evren dağılımının varyansı biliniyorsa z testi yapılabilir. n
100’den büyükken dağılımı normale yaklaĢtığı için z testi
kullanılabilir.
BÖLÜM2: z testi
Tek Örneklem z testi
• Evren ortalaması bilinirken kullanılır. Örneklem değer belli
bir popülasyon aritmetik ortalamasıyla karĢılaĢtırılır.
• Sayıltılar:
• 1. Örneklem test edilen değer bakımından normal dağılım
gösterir.
• 2. Popülasyon varyansı (σ2 ) bilinir.
BÖLÜM2: z testi
Tek Örneklem z Testi Formülü
burada
aritmetik ortalama,
Δ test edilen evren değeri,
σ evren standart sapması,
n örneklem büyüklüğü.
(standart normal dağılım
tablosu kullanılacak)
BÖLÜM2: z testi
Tek Örneklem z testi Örnek1:
Diyelim ki bir araĢtırmacı Edirne’nin Kır Köyündeki kızların
boylarının dünya ortalamasının üzerinde olup olmadığını merak
etmektedir. Dünya ortalaması 160cm ve standart sapması 5
cm’dir. Köydeki 36 kızın boy ortalaması168 cm olarak
bulunmuĢtur. Kızların boyunun evren ortalamasından farklı olup
olmadığını alpha .05 düzeyinde test ediniz.
Bu köydeki kızların boyunun evren ortalamasının üzerinde olması
olasılığı nedir?
BÖLÜM2: z testi
Örnek1 Tek Örneklem z testi Hipotezler:
H0= Kır köyündeki kızların boy ortalaması dünya ortalamasından
farklı değildir.
H1: Kır köyündeki kızların boy ortalaması dünya ortalamasından
farklıdır. (Çift Yönlü Test).
Ġstatistiksel Hipotez:
H0: µ=160
H1: µ #160
H0= Kır köyündeki kızların boyu ortalamada veya altındadır.
H1: Kır köyündeki kızların boyu ortalamanın üzerindedir.
(Tek Yönlü Test-Sağ).
Ġstatistiksel Hipotez:
H0: µ <=160
H1: µ > 160
BÖLÜM2: z testi
Çözüm1:
• =(168-160)/5√36
• =8/.83
• =9.64
• Alpha .05, iki yönlü test
• Normal dağılımda 47.5’a karĢılık
gelir. z değeri ise bu alan için
1.96’ya karĢılık gelir.
• Tek yönlü test için %5’in tamamı
sağdadır. Tablonun için .45’e
karĢılık gelen z değeri ise 1.65’tir.
• Hesaplanan z=|9.64| tablo değeri z
değeri 1.96’nın oldukça üzerindedir.
BÖLÜM2: z testi
Güven Aralıkları
• Aritmetik ortalamanın %95
güven aralığı
• =168+ 1.96*.83
• =168 + 1.63
• =166.37-----169.63
• =Güven aralığının üst sınırı
1.70.
• =Güven aralığının alt sınırı
1.66.
• Kızların %95’inin boyları
• Bu iki limitin arasındadır.
BÖLÜM2: z testi
Bu Testi Uygulamak için Örneklemdeki
KiĢi Sayısı
• Soldaki formül Alpha .05 (%95
güven aralığında) iki yönlü bir
test için z testini uygulayabilmek
için örneklemde bulunması
gereken kiĢi sayısını verir.
• Not: Popülasyon standart
sapmasına ihtiyacımız var!
BÖLÜM2: z testi
• Kır köyündeki kızların boylarının
ortalamanın üzerinde olup
olmadığını test etmek için yeterli
kiĢi sayısı nedir (Alpha=.05)?
• Popülasyon sd=5
• =2*1.96*5/2)2
• =100
BÖLÜM2: z testi
Bu Testi Uygulamak için Örneklemdeki
KiĢi Sayısı
Ġki Örneklem z testi
• Ġki bilinen evrenden hesaplanan ortalamanın birbirinden
anlamlı derecede farklılaĢıp farklılaĢmadığının test
edilmesine imkan tanır. Bu evrenlerden hesaplanan iki
ortalamanın birbirinden evrende olduklarında daha çok
farklılaĢmaları durumunda bu değerlerin birbirinden
gerçekte farklı olduklarına hükmedilir.
• Tek örneklem t testi aynı sayıltılara sahiptir:
• 1. Her ikisi de normal dağılım gösteren ancak birbirinden
bağımsız iki dağılım.
• 2. Popülasyon varyansı (σ2 ) bilinir.
BÖLÜM2: z testi
Ġki Örneklem z testinin Formülü
burada
aritmetik ortalamalar,
Δ evren art. Ortalamalarının
farkı,
σ popülasyon standart
sapmaları,
n örneklem büyüklükleri.
(standart normal dağılım
tablosu kullanılacak)
BÖLÜM2: z testi
Örnek2:Ġki Örneklem z testi
Diyelim ki araĢtırmacı Kır köyündeki kızların köyün erkeklerinde
de uzun olup olmadığını merak ediyor. Kızlar için dünya
ortalaması 160cm erkekler içinse 165cm’dir. Her iki grup için de
popülasyon standart sapması 5’tir.
Örneklem için hesaplanan değerler aĢağıdaki Ģekildedir:
kızlar= 169cm erkekler= 167cm
=5 =3
n kızlar =20 nerkekle=30
Kızların erkeklerden uzun olup olmadığını Alpha .05 düzeyinde
test ediniz. Kızların erkeklerden uzun olması ihtimali nedir?
BÖLÜM2: z testi
H0= Kır Köyü’nde kızlar ve erkeklerin boyları eĢittir.
H1: Kır Köyü’nde kızlar ve erkeklerin boyları birbirinden farklıdır.
(Çift Yönlü Test)
Ġstatistiksel Hipotez:
H0: µ 1=µ2 H0: µ 1-µ2=0
H1: µ1 # µ2 H1: µ 1-µ2 # 0
H0: = Kır Köyü’nde kızlar erkeklerle aynı boyda veya daha kısadır.
H1: Kır Köyünün kızları erkeklerden uzundur. (Tek yönlü test-Sağ)
Ġstatistiksel Hipotez:
H0: µ 1<=µ2
H1: µ 1>µ2
BÖLÜM2: z testi
Örnek2:Ġki Örneklem z testi Hipotezler
Çözüm2:
• =(169-167)/√52/20+32/30)
• =2/√(1.25+.3)
• =1.6
• Ġki yönlü z testi, Alpha .05 standart
normal dağılım tablosunun içinde
% 47.5 a karĢılık gelir. z değeri ise
1.96’dır. Hesaplanan değer 1.6
tablo değerinin altında kalmıĢtır.
Sonuç: H0 reddedilemedi.
• Tek Yönlü hipotez kursaydık:
• Tek yönlü test için Alpha %5 aynı
tarafta olacaktır. Bu nedenle
standart normal dağılım tablosunun
içinde .45’i aramalıyız. KarĢılık
gelen z değeri 1.65’tir. Hesaplanan
değer |1.6| tablo değerinin altında
kalmıĢtır. Sonuç: H0 reddedilemedi.
BÖLÜM2: z testi
Çözüm2:
• 1.6 z değeri tablonun içinde .548’e karĢılık gelir. Ġki
yönlü test için bu değerin iki katı alınır. 2*.548 ise 1’in
üzerindedir. Yani böyle bir sonuçla yokluk hipotezini
reddetmek kesinkes hatalı bir karar (%100 Birinci Tür
Hata) olacaktır. Aritmetik ortalamalar kesinlikle eĢittir ya
da farksızdır.
BÖLÜM2: z testi
Çözüm2:
• Diyelim ki kızların ortalaması 170
olsun.
• =(170-167)/√52/20+32/30)
• =3/√(1.25+.3)
• =2.4
• Ġki yönlü z testi, Alpha .05 standart
normal dağılım tablosunun içinde %
47.5 a karĢılık gelir. z değeri ise
1.96’dır. Hesaplanan değer 1.6 tablo
değerinin altında kalmıĢtır. Sonuç: H0
reddedilemedi.
• Tek Yönlü hipotez kursaydık:
• Tek yönlü test için Alpha %5 aynı
tarafta olacaktır. Bu nedenle standart
normal dağılım tablosunun içinde .45’i
aramalıyız. KarĢılık gelen z değeri
1.65’tir.
• Hesaplanan |2.4| z değeri 1.96’nın
üzerindedir. H0 reddedilir.
BÖLÜM2: z testi
Çözüm2:
• 2.4 z değeri tabloda .0082 ‘ye karĢılık gelir. Ġki yönlü
test bu değer iki ile çarpılmalıdır (2*.0082=.0164). Olası
yorumlar:
• Dolayısıyla doğru bir yokluk hipotezini reddetme olasılığı
.05’den azdır.
• Aradaki farkın örnekleme hatasından kaynaklanmıĢ
olması olasılığı .05’ten azdır.
• SPSS her zaman iki yönlü olasılığı (p değerini) hesaplar.
Tek yönlü olasılığı bulmak için bu değer ikiye bölünür.
• Not: Alpha’ya en baĢta karar verdiğimizi iĢimize geldiği
Ģekilde tek veya çift yönlü kullanamayacağımızı
unutmayalım.
BÖLÜM2: z testi
Güven Aralıkları
• 170cm,167 cm için Ortalamalar arasındaki fark için %95 güven
aralığı:
• =3 + 1.96*1.25
• =3 + 2.45
• =0.55-----5.45
• =Kızlarla erkekler arasındaki boy farkı en az yarım santimetre
en fazla 5.5 cm’dir.
• %95 olasılıkla boy farkları bu iki aralıkta olacaktır.
BÖLÜM2: z testi
Standart Normal Dağılım Tablosu t
Tablosu KarĢılaĢtırması
• Standart normal dağılım tablosunu kullanmak için evren
varyansı bilinmelidir. Örneklem büyüklüğüne göre tablo
değeri değiĢmez. t tablosundaki değerler her örneklem
büyüklüğüne göre farklı değer alır.
• Standart normal dağılımda Alphayı biz hesaplarız (Alpha
.05 için 95/2=47.5 çift yönlü test için, .45 çünkü %5’in
hepsi aynı tarafta)
• t tablosunda Alpha tek yönlü ve çift yönlü test için sütunlar
ayrı.
BÖLÜM2: z testi
Standart Normal
Dağılım Tablosu
Tek Popülasyon Oran Testi
• Kategorik iki çıktılı değiĢkenler (Katılıyorum/Katılmıyorum,
Kadın/Erkek) söz konusuyken belli bir sonucun evrendeki
oranı ile örneklem değerinin aynı olup olmadığını test
etmek için tek popülasyon oran testi kullanılır.
• Oran (p) evrende belli bir özelliğe sahip olanların oranı.
Örnek: Belli bir partiye oy verenlerin oranı
Tek Popülasyon Oran Testinin Formülü
burada
p Ģapka örneklem için bir
olayın olması olasılığı,
p0 evren oranı,
n örneklem büyüklüğü.
(standart normal dağılım
tablosu kullanılacak)
PART II: z Test
Örnek 3 Tek Popülasyon Oran Testi:
Bir gazetede öğrencilerin %70’inin ders çalıĢırken
müzik dinlediği belirtilmiĢtir. SBS anneleri topluluğu
bu sonucu araĢtırmak istemektedir. Anket yaparak
100 öğrenciye sormuĢlar ve 18’i ders çalıĢırken
müzik dinlediğin belirtmiĢtir. Gazetedeki iddiayı
Alpha .05 derecesinde test ediniz.
Burada evren için oran (p0) .70, örneklem için
hesaplanan ( ) ise .18’dir.
PART II: z Test
Örnek 3 Hipotezler (Tek Örneklem Oran Testi)
H0 = ÇalıĢırken müzik dinleyenlerle dinlemeyenlerin oranı
birbirine eĢittir.
H1 : ÇalıĢırken müzik dinleyenlerle dinlemeyenlerin oranı
birbirinden farklıdır. (Ġki Yönlü Test)
Ġstatistiksel Hipotezler:
H0: = p0 H0: =.70 H1: = p0 H1: # .70
H0 = Öğrencilerin % 70 veya daha azı çalıĢırken müzik dinler.
H1 : Öğrencilerin % 70’den çoğu çalıĢırken müzik dinler. (Tek
yönlü test-Sağ)
Ġstatistiksel Hipotezler:
H0 : <=.70 H1: > .70
PART II: z Test
Çözüm3: • Oranın Standart hatası=√.70(.30)/100
• = √.0015 =.046
• z=(.18-.70)/ .046
• z= -.52/.046 = -11.3
• Negatif değer oranın tahminin altında
kaldığına iĢaret eder.
• Ġki yönlü z testi, Alpha .05 standart normal
dağılım tablosunun içinde % 47.5 a karĢılık
gelir. z değeri ise 1.96’dır. Hesaplanan
değer -11.3 tablo değerinin üzerindedir.
Sonuç: H0 reddedildi.
• Tek Yönlü hipotez kursaydık:
• Tek yönlü test için Alpha %5 aynı tarafta
olacaktır. Bu nedenle standart normal
dağılım tablosunun içinde .45’i aramalıyız.
KarĢılık gelen z değeri 1.65’tir.
• Hesaplanan -|11.3| z değeri |1.65|’in
üzerindedir. H0 reddedildi.
• Tek yönlü test için yorum aynı.
PART II: z Test
Güven Aralıkları
• Oran için %95 güven aralığı
• =.18+ 1.96*.04
• =.18 + .08=.10-----.26
• =Müzik dinleyenlerin oranı
.18’den aĢağı .26’dan da
yukarıda değildir. Aralığın 0’ı
içermemesi aynı zamanda
bulunan farkın anlamlı
olmasının doğruluğunu
göstermektedir.
PART II: z Test
Ġki Örnekleme Ait Oran Farkının Testi
• Kategorik değiĢken söz konusuyken
(cinsiyet, Katılıyorum/Katılmıyorum) oranların evrende
birbirinden farklı olduğu iddia edilirken bu farkı test
etmede kullanılır.
• Ġlk olarak örneklemde iki grup için aynı özellik bakımından
oranların hesaplanır. Ardından da farkın evrende fark
olduğunu söyleyecek kadar birbirinden aykırı olup
olmadığı z testi ile test edilir.
• (p) evrende belli bir özelliğe sahip olanların oranları
• Et yiyenler yemeyenlerin oranı, sigara içenler ve
içmeyenlerin oranı vb gibi.
Ġki Örnekleme Ait Oran Farkının z testi
Formülü
Burada
pĢapka bir olayın/durumun
olması olasılığı (iki çıktılı)
0 evrende oranlar arasındaki
fark
n örneklem büyüklüğü.
(standart normal dağılım
tablosu kullanılacak)
PART II: z Test
Örnek4 : Ġki Örnekleme Ait Oran Farkının z
testi:
Bir araĢtırmacı okul terki oranının erkeklerde kızlardan daha
yüksek olduğunu iddia etmektedir. Diyelim ki baĢka bir
araĢtırmacı bu iddiayı test etmek istiyor ve 100’er kız ve
erkek öğrenci arasından okulu terk edenlerin oranını
hesaplıyor. Kızlarda bu oran .10 iken ve erkeklerde .12
olduğunu görüyor. AraĢtırmacının iddiasını Alpha .05
düzeyinde test ediniz.
Burada p0 popülasyondaki oran ve p örneklemden
hesaplanan oranlardır.
PART II: z Test
Örnek4 için Hipotezler : Ġki Örnekleme Ait Oran
Farkının z testi:
H0 : Kız ve erkeklerde okul terk oranı eĢittir.
H1 : Kız ve erkeklerde okul terk oranı birbirinden farklıdır. (Çift
yönlü test)
Ġstatistiksel Hipotez:
H0: H1 : p erkekler # p kızlar
H0 = Okulu terk eden erkeklerin oranı kızlara eĢittir ya da
onlardan azdır.
H1 : Okulu terk eden erkeklerin oranı kızların oranından
yüksektir. (Tek Yönlü test-Sağ)
Ġstatistiksel Hipotez:
H0 : p erkekler <= p kızlar H1: p erkekler > p kızlar
PART II: z Test
perkekler = pkızlar
Çözüm4: phat= p1+p2/n1+n2 phat=(.10.100+.12.100)/200= .11
• SE of the Proportion=√.11(.89).2/100
• = √.098*.02= √.0020 = .044
• z=(.12-.10)/ .044
• z= .02/.044 = .45
• Z=.45
• Ġki yönlü z testi, Alpha .05 standart normal dağılım
tablosunun içinde % 47.5 a karĢılık gelir. z değeri
ise 1.96’dır. Hesaplanan değer .45, tablo değerinin
altındadır. Sonuç: H0 reddedilemez.
• Tek Yönlü hipotez kursaydık:
• Tek yönlü test için Alpha %5 aynı tarafta olacaktır.
Bu nedenle standart normal dağılım tablosunun
içinde .45’i aramalıyız. KarĢılık gelen z değeri
1.65’tir. Okul terk oranları anlamlı düzeyde
farklılaĢmamaktadır.
• Hesaplanan|.45| z değeri 1.96’nın altındadır.
Dolayısıyla H0 reddedilemedi.
• Tek yönlü test için yorum aynı.
PART II: z Test
Güven Aralıkları
• Burada iki oran farkı için %95 güven aralığını hesapladık:
• =.02+ 1.96*√(.22*.78)/2/100
• =.02 + .1.96* √(.22*.78)/2/100 =.02 + .06
• -.04-----.08
• =Bu fark için alt sınır -.04’tür (kızların oranının yüksek
olması, Üst limit ise .08’dir (erkeklerin oranının yüksek
olması). Bu aralığın 0’ı içermesi de yokluk hipotezinin
reddedilmemesi kararını doğrulamaktadır.
PART II: z Test
Kaynakça
• http://www.cliffsnotes.com/math/statistics/univariate-
inferential-tests/two-sample-z-test-for-comparing-two-
means

Contenu connexe

Tendances

Parametrik ve Parametrik Olmayan İstatistikler
Parametrik ve Parametrik Olmayan İstatistiklerParametrik ve Parametrik Olmayan İstatistikler
Parametrik ve Parametrik Olmayan İstatistiklerGülşah Başol
 
öRnekleme teknikleri
öRnekleme teknikleriöRnekleme teknikleri
öRnekleme teknikleriYasin Demir
 
Olasılık Dağılımları
Olasılık DağılımlarıOlasılık Dağılımları
Olasılık DağılımlarıGülşah Başol
 
Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 17-kalite i̇yileştirme araçları-pro...
Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 17-kalite i̇yileştirme araçları-pro...Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 17-kalite i̇yileştirme araçları-pro...
Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 17-kalite i̇yileştirme araçları-pro...Prof. Dr. Halit Hami Öz
 
Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri
Merkezi Eğilim ve Dağılım ÖlçüleriMerkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri
Merkezi Eğilim ve Dağılım ÖlçüleriGülşah Başol
 
Sistem analizi-1
Sistem analizi-1Sistem analizi-1
Sistem analizi-1warlock76
 
Yalin uretim.pptx
Yalin uretim.pptxYalin uretim.pptx
Yalin uretim.pptxFilizMizrak
 
Hizmet Kalitesi Ölçülebilir mi?
Hizmet Kalitesi Ölçülebilir mi?Hizmet Kalitesi Ölçülebilir mi?
Hizmet Kalitesi Ölçülebilir mi?ubulgan
 
Iş etüdü proje sunumu
Iş etüdü proje sunumuIş etüdü proje sunumu
Iş etüdü proje sunumumerve yazıcı
 
Iş etüdü (yerleştirme tipleri)
Iş etüdü (yerleştirme tipleri)Iş etüdü (yerleştirme tipleri)
Iş etüdü (yerleştirme tipleri)Habip TAYLAN
 
İstatistiğin Temel Kavramları
İstatistiğin Temel Kavramlarıİstatistiğin Temel Kavramları
İstatistiğin Temel KavramlarıGülşah Başol
 
Sunu1 (1)
Sunu1 (1)Sunu1 (1)
Sunu1 (1)AYTUL92
 
Two way anova in spss (procedure and output)
Two way anova in spss (procedure and output)Two way anova in spss (procedure and output)
Two way anova in spss (procedure and output)Unexplord Solutions LLP
 

Tendances (20)

Z ve T Puanları
Z ve T PuanlarıZ ve T Puanları
Z ve T Puanları
 
Hedef Programlama
Hedef ProgramlamaHedef Programlama
Hedef Programlama
 
Z Skor(Z-Score)
Z Skor(Z-Score)Z Skor(Z-Score)
Z Skor(Z-Score)
 
Parametrik ve Parametrik Olmayan İstatistikler
Parametrik ve Parametrik Olmayan İstatistiklerParametrik ve Parametrik Olmayan İstatistikler
Parametrik ve Parametrik Olmayan İstatistikler
 
öRnekleme teknikleri
öRnekleme teknikleriöRnekleme teknikleri
öRnekleme teknikleri
 
Olasılık Dağılımları
Olasılık DağılımlarıOlasılık Dağılımları
Olasılık Dağılımları
 
Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 17-kalite i̇yileştirme araçları-pro...
Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 17-kalite i̇yileştirme araçları-pro...Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 17-kalite i̇yileştirme araçları-pro...
Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 17-kalite i̇yileştirme araçları-pro...
 
Korelasyon
KorelasyonKorelasyon
Korelasyon
 
PROBLEM ÇÖZME VE KARAR VERME TEKNİKLERİ
PROBLEM ÇÖZME VE KARAR VERME TEKNİKLERİPROBLEM ÇÖZME VE KARAR VERME TEKNİKLERİ
PROBLEM ÇÖZME VE KARAR VERME TEKNİKLERİ
 
Meta analizi
Meta analiziMeta analizi
Meta analizi
 
Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri
Merkezi Eğilim ve Dağılım ÖlçüleriMerkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri
Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri
 
Sistem analizi-1
Sistem analizi-1Sistem analizi-1
Sistem analizi-1
 
Yalin uretim.pptx
Yalin uretim.pptxYalin uretim.pptx
Yalin uretim.pptx
 
Olasılık
OlasılıkOlasılık
Olasılık
 
Hizmet Kalitesi Ölçülebilir mi?
Hizmet Kalitesi Ölçülebilir mi?Hizmet Kalitesi Ölçülebilir mi?
Hizmet Kalitesi Ölçülebilir mi?
 
Iş etüdü proje sunumu
Iş etüdü proje sunumuIş etüdü proje sunumu
Iş etüdü proje sunumu
 
Iş etüdü (yerleştirme tipleri)
Iş etüdü (yerleştirme tipleri)Iş etüdü (yerleştirme tipleri)
Iş etüdü (yerleştirme tipleri)
 
İstatistiğin Temel Kavramları
İstatistiğin Temel Kavramlarıİstatistiğin Temel Kavramları
İstatistiğin Temel Kavramları
 
Sunu1 (1)
Sunu1 (1)Sunu1 (1)
Sunu1 (1)
 
Two way anova in spss (procedure and output)
Two way anova in spss (procedure and output)Two way anova in spss (procedure and output)
Two way anova in spss (procedure and output)
 

z testi

  • 1. BÖLÜM II: Z TESTİ GülĢah BaĢol TOKAT - 2014 T.C. GAZĠOSMANPAġAÜNĠVERSĠTESĠ EĞĠTĠMFAKÜLTESĠ
  • 2. Konu BaĢlıkları • 1. Normal Dağılım • 2. z testi • 2.1.Ortalama için Tek örneklem z testi. • 2.2.Ortalamalar için Ġki örneklem z testi. • 2.3. Oran için Tek örneklem z testi • 2.4. Oran için Ġki örneklem z testi BÖLÜM2: z testi
  • 3. •Normal dağılımda alan iliĢkilerini bilir. •Normal dağılımda olasılık hesaplayabilir. •z ve t dağılımlarını bilir. •Tek örneklem z testini uygular. •Ġki örneklem z testini uygular. •Oran için tek örneklem z testini uygular. •Oran için iki örneklem z testini uygular. Kazanımlar BÖLÜM2: z testi
  • 6. Z Değeri • Z değerinin bir olayın olasılığına karĢılık geldiğini hatırlayalım. • z=1.00 Aritmetik ortalamanın 1ss üzerinde olma olasılığı %34’tür. • z puanı 1.00 olan bir birey 84. yüzdeliktedir. • z değeri bir parametre tahminidir. Örneklemden hesaplanır ve ait olduğu evren karakteristiklerine ait olduğu kabul edilir. BÖLÜM2: z testi
  • 7. Z ve t dağılımları n>30 için t dağılımı normale yaklaĢır. 30’un altındayken t kuyruğu kalkık, tepesi basık bir dağılımdır. KiĢi sayısı 30’a yaklaĢtıkça kuyruğu düĢer, baĢı dikleĢir. Bu yüzden n<30 iken, t tablosu kritik değerleri sürekli değiĢir!!! Tablo doğru mu???? BÖLÜM2: z testi
  • 8. Z ve t dağılımları T veya z testi kullanılsın, temel amaç örneklem dağılımının evren dağılımından Ģans eseri olabilecek bir sonucun ötesinde farklılaĢtığını ispatlamaktır. BÖLÜM2: z testi
  • 9. Z testi • z testi ile örneklemden elde edilen değerin evren değerinden farklı olup olmadığı test edilmiĢ olur. • Z testini kullanmak için ilk önce hesaplanan test değeri için evren dağılımının normal olması gerekir. • Z değeri örneklemden elde edilen değerin evren değerini ne derece yansıttığını veya bu değerden uzaklaĢtığını ortaya koyar. • Burada test değerinin normal dağılım gösterdiği kabul edilir (aritmetik ortalama 0, ss 1). • Evren dağılımının varyansı biliniyorsa z testi yapılabilir. n 100’den büyükken dağılımı normale yaklaĢtığı için z testi kullanılabilir. BÖLÜM2: z testi
  • 10. Tek Örneklem z testi • Evren ortalaması bilinirken kullanılır. Örneklem değer belli bir popülasyon aritmetik ortalamasıyla karĢılaĢtırılır. • Sayıltılar: • 1. Örneklem test edilen değer bakımından normal dağılım gösterir. • 2. Popülasyon varyansı (σ2 ) bilinir. BÖLÜM2: z testi
  • 11. Tek Örneklem z Testi Formülü burada aritmetik ortalama, Δ test edilen evren değeri, σ evren standart sapması, n örneklem büyüklüğü. (standart normal dağılım tablosu kullanılacak) BÖLÜM2: z testi
  • 12. Tek Örneklem z testi Örnek1: Diyelim ki bir araĢtırmacı Edirne’nin Kır Köyündeki kızların boylarının dünya ortalamasının üzerinde olup olmadığını merak etmektedir. Dünya ortalaması 160cm ve standart sapması 5 cm’dir. Köydeki 36 kızın boy ortalaması168 cm olarak bulunmuĢtur. Kızların boyunun evren ortalamasından farklı olup olmadığını alpha .05 düzeyinde test ediniz. Bu köydeki kızların boyunun evren ortalamasının üzerinde olması olasılığı nedir? BÖLÜM2: z testi
  • 13. Örnek1 Tek Örneklem z testi Hipotezler: H0= Kır köyündeki kızların boy ortalaması dünya ortalamasından farklı değildir. H1: Kır köyündeki kızların boy ortalaması dünya ortalamasından farklıdır. (Çift Yönlü Test). Ġstatistiksel Hipotez: H0: µ=160 H1: µ #160 H0= Kır köyündeki kızların boyu ortalamada veya altındadır. H1: Kır köyündeki kızların boyu ortalamanın üzerindedir. (Tek Yönlü Test-Sağ). Ġstatistiksel Hipotez: H0: µ <=160 H1: µ > 160 BÖLÜM2: z testi
  • 14. Çözüm1: • =(168-160)/5√36 • =8/.83 • =9.64 • Alpha .05, iki yönlü test • Normal dağılımda 47.5’a karĢılık gelir. z değeri ise bu alan için 1.96’ya karĢılık gelir. • Tek yönlü test için %5’in tamamı sağdadır. Tablonun için .45’e karĢılık gelen z değeri ise 1.65’tir. • Hesaplanan z=|9.64| tablo değeri z değeri 1.96’nın oldukça üzerindedir. BÖLÜM2: z testi
  • 15. Güven Aralıkları • Aritmetik ortalamanın %95 güven aralığı • =168+ 1.96*.83 • =168 + 1.63 • =166.37-----169.63 • =Güven aralığının üst sınırı 1.70. • =Güven aralığının alt sınırı 1.66. • Kızların %95’inin boyları • Bu iki limitin arasındadır. BÖLÜM2: z testi
  • 16. Bu Testi Uygulamak için Örneklemdeki KiĢi Sayısı • Soldaki formül Alpha .05 (%95 güven aralığında) iki yönlü bir test için z testini uygulayabilmek için örneklemde bulunması gereken kiĢi sayısını verir. • Not: Popülasyon standart sapmasına ihtiyacımız var! BÖLÜM2: z testi
  • 17. • Kır köyündeki kızların boylarının ortalamanın üzerinde olup olmadığını test etmek için yeterli kiĢi sayısı nedir (Alpha=.05)? • Popülasyon sd=5 • =2*1.96*5/2)2 • =100 BÖLÜM2: z testi Bu Testi Uygulamak için Örneklemdeki KiĢi Sayısı
  • 18. Ġki Örneklem z testi • Ġki bilinen evrenden hesaplanan ortalamanın birbirinden anlamlı derecede farklılaĢıp farklılaĢmadığının test edilmesine imkan tanır. Bu evrenlerden hesaplanan iki ortalamanın birbirinden evrende olduklarında daha çok farklılaĢmaları durumunda bu değerlerin birbirinden gerçekte farklı olduklarına hükmedilir. • Tek örneklem t testi aynı sayıltılara sahiptir: • 1. Her ikisi de normal dağılım gösteren ancak birbirinden bağımsız iki dağılım. • 2. Popülasyon varyansı (σ2 ) bilinir. BÖLÜM2: z testi
  • 19. Ġki Örneklem z testinin Formülü burada aritmetik ortalamalar, Δ evren art. Ortalamalarının farkı, σ popülasyon standart sapmaları, n örneklem büyüklükleri. (standart normal dağılım tablosu kullanılacak) BÖLÜM2: z testi
  • 20. Örnek2:Ġki Örneklem z testi Diyelim ki araĢtırmacı Kır köyündeki kızların köyün erkeklerinde de uzun olup olmadığını merak ediyor. Kızlar için dünya ortalaması 160cm erkekler içinse 165cm’dir. Her iki grup için de popülasyon standart sapması 5’tir. Örneklem için hesaplanan değerler aĢağıdaki Ģekildedir: kızlar= 169cm erkekler= 167cm =5 =3 n kızlar =20 nerkekle=30 Kızların erkeklerden uzun olup olmadığını Alpha .05 düzeyinde test ediniz. Kızların erkeklerden uzun olması ihtimali nedir? BÖLÜM2: z testi
  • 21. H0= Kır Köyü’nde kızlar ve erkeklerin boyları eĢittir. H1: Kır Köyü’nde kızlar ve erkeklerin boyları birbirinden farklıdır. (Çift Yönlü Test) Ġstatistiksel Hipotez: H0: µ 1=µ2 H0: µ 1-µ2=0 H1: µ1 # µ2 H1: µ 1-µ2 # 0 H0: = Kır Köyü’nde kızlar erkeklerle aynı boyda veya daha kısadır. H1: Kır Köyünün kızları erkeklerden uzundur. (Tek yönlü test-Sağ) Ġstatistiksel Hipotez: H0: µ 1<=µ2 H1: µ 1>µ2 BÖLÜM2: z testi Örnek2:Ġki Örneklem z testi Hipotezler
  • 22. Çözüm2: • =(169-167)/√52/20+32/30) • =2/√(1.25+.3) • =1.6 • Ġki yönlü z testi, Alpha .05 standart normal dağılım tablosunun içinde % 47.5 a karĢılık gelir. z değeri ise 1.96’dır. Hesaplanan değer 1.6 tablo değerinin altında kalmıĢtır. Sonuç: H0 reddedilemedi. • Tek Yönlü hipotez kursaydık: • Tek yönlü test için Alpha %5 aynı tarafta olacaktır. Bu nedenle standart normal dağılım tablosunun içinde .45’i aramalıyız. KarĢılık gelen z değeri 1.65’tir. Hesaplanan değer |1.6| tablo değerinin altında kalmıĢtır. Sonuç: H0 reddedilemedi. BÖLÜM2: z testi
  • 23. Çözüm2: • 1.6 z değeri tablonun içinde .548’e karĢılık gelir. Ġki yönlü test için bu değerin iki katı alınır. 2*.548 ise 1’in üzerindedir. Yani böyle bir sonuçla yokluk hipotezini reddetmek kesinkes hatalı bir karar (%100 Birinci Tür Hata) olacaktır. Aritmetik ortalamalar kesinlikle eĢittir ya da farksızdır. BÖLÜM2: z testi
  • 24. Çözüm2: • Diyelim ki kızların ortalaması 170 olsun. • =(170-167)/√52/20+32/30) • =3/√(1.25+.3) • =2.4 • Ġki yönlü z testi, Alpha .05 standart normal dağılım tablosunun içinde % 47.5 a karĢılık gelir. z değeri ise 1.96’dır. Hesaplanan değer 1.6 tablo değerinin altında kalmıĢtır. Sonuç: H0 reddedilemedi. • Tek Yönlü hipotez kursaydık: • Tek yönlü test için Alpha %5 aynı tarafta olacaktır. Bu nedenle standart normal dağılım tablosunun içinde .45’i aramalıyız. KarĢılık gelen z değeri 1.65’tir. • Hesaplanan |2.4| z değeri 1.96’nın üzerindedir. H0 reddedilir. BÖLÜM2: z testi
  • 25. Çözüm2: • 2.4 z değeri tabloda .0082 ‘ye karĢılık gelir. Ġki yönlü test bu değer iki ile çarpılmalıdır (2*.0082=.0164). Olası yorumlar: • Dolayısıyla doğru bir yokluk hipotezini reddetme olasılığı .05’den azdır. • Aradaki farkın örnekleme hatasından kaynaklanmıĢ olması olasılığı .05’ten azdır. • SPSS her zaman iki yönlü olasılığı (p değerini) hesaplar. Tek yönlü olasılığı bulmak için bu değer ikiye bölünür. • Not: Alpha’ya en baĢta karar verdiğimizi iĢimize geldiği Ģekilde tek veya çift yönlü kullanamayacağımızı unutmayalım. BÖLÜM2: z testi
  • 26. Güven Aralıkları • 170cm,167 cm için Ortalamalar arasındaki fark için %95 güven aralığı: • =3 + 1.96*1.25 • =3 + 2.45 • =0.55-----5.45 • =Kızlarla erkekler arasındaki boy farkı en az yarım santimetre en fazla 5.5 cm’dir. • %95 olasılıkla boy farkları bu iki aralıkta olacaktır. BÖLÜM2: z testi
  • 27. Standart Normal Dağılım Tablosu t Tablosu KarĢılaĢtırması • Standart normal dağılım tablosunu kullanmak için evren varyansı bilinmelidir. Örneklem büyüklüğüne göre tablo değeri değiĢmez. t tablosundaki değerler her örneklem büyüklüğüne göre farklı değer alır. • Standart normal dağılımda Alphayı biz hesaplarız (Alpha .05 için 95/2=47.5 çift yönlü test için, .45 çünkü %5’in hepsi aynı tarafta) • t tablosunda Alpha tek yönlü ve çift yönlü test için sütunlar ayrı. BÖLÜM2: z testi
  • 29. Tek Popülasyon Oran Testi • Kategorik iki çıktılı değiĢkenler (Katılıyorum/Katılmıyorum, Kadın/Erkek) söz konusuyken belli bir sonucun evrendeki oranı ile örneklem değerinin aynı olup olmadığını test etmek için tek popülasyon oran testi kullanılır. • Oran (p) evrende belli bir özelliğe sahip olanların oranı. Örnek: Belli bir partiye oy verenlerin oranı
  • 30. Tek Popülasyon Oran Testinin Formülü burada p Ģapka örneklem için bir olayın olması olasılığı, p0 evren oranı, n örneklem büyüklüğü. (standart normal dağılım tablosu kullanılacak) PART II: z Test
  • 31. Örnek 3 Tek Popülasyon Oran Testi: Bir gazetede öğrencilerin %70’inin ders çalıĢırken müzik dinlediği belirtilmiĢtir. SBS anneleri topluluğu bu sonucu araĢtırmak istemektedir. Anket yaparak 100 öğrenciye sormuĢlar ve 18’i ders çalıĢırken müzik dinlediğin belirtmiĢtir. Gazetedeki iddiayı Alpha .05 derecesinde test ediniz. Burada evren için oran (p0) .70, örneklem için hesaplanan ( ) ise .18’dir. PART II: z Test
  • 32. Örnek 3 Hipotezler (Tek Örneklem Oran Testi) H0 = ÇalıĢırken müzik dinleyenlerle dinlemeyenlerin oranı birbirine eĢittir. H1 : ÇalıĢırken müzik dinleyenlerle dinlemeyenlerin oranı birbirinden farklıdır. (Ġki Yönlü Test) Ġstatistiksel Hipotezler: H0: = p0 H0: =.70 H1: = p0 H1: # .70 H0 = Öğrencilerin % 70 veya daha azı çalıĢırken müzik dinler. H1 : Öğrencilerin % 70’den çoğu çalıĢırken müzik dinler. (Tek yönlü test-Sağ) Ġstatistiksel Hipotezler: H0 : <=.70 H1: > .70 PART II: z Test
  • 33. Çözüm3: • Oranın Standart hatası=√.70(.30)/100 • = √.0015 =.046 • z=(.18-.70)/ .046 • z= -.52/.046 = -11.3 • Negatif değer oranın tahminin altında kaldığına iĢaret eder. • Ġki yönlü z testi, Alpha .05 standart normal dağılım tablosunun içinde % 47.5 a karĢılık gelir. z değeri ise 1.96’dır. Hesaplanan değer -11.3 tablo değerinin üzerindedir. Sonuç: H0 reddedildi. • Tek Yönlü hipotez kursaydık: • Tek yönlü test için Alpha %5 aynı tarafta olacaktır. Bu nedenle standart normal dağılım tablosunun içinde .45’i aramalıyız. KarĢılık gelen z değeri 1.65’tir. • Hesaplanan -|11.3| z değeri |1.65|’in üzerindedir. H0 reddedildi. • Tek yönlü test için yorum aynı. PART II: z Test
  • 34. Güven Aralıkları • Oran için %95 güven aralığı • =.18+ 1.96*.04 • =.18 + .08=.10-----.26 • =Müzik dinleyenlerin oranı .18’den aĢağı .26’dan da yukarıda değildir. Aralığın 0’ı içermemesi aynı zamanda bulunan farkın anlamlı olmasının doğruluğunu göstermektedir. PART II: z Test
  • 35. Ġki Örnekleme Ait Oran Farkının Testi • Kategorik değiĢken söz konusuyken (cinsiyet, Katılıyorum/Katılmıyorum) oranların evrende birbirinden farklı olduğu iddia edilirken bu farkı test etmede kullanılır. • Ġlk olarak örneklemde iki grup için aynı özellik bakımından oranların hesaplanır. Ardından da farkın evrende fark olduğunu söyleyecek kadar birbirinden aykırı olup olmadığı z testi ile test edilir. • (p) evrende belli bir özelliğe sahip olanların oranları • Et yiyenler yemeyenlerin oranı, sigara içenler ve içmeyenlerin oranı vb gibi.
  • 36. Ġki Örnekleme Ait Oran Farkının z testi Formülü Burada pĢapka bir olayın/durumun olması olasılığı (iki çıktılı) 0 evrende oranlar arasındaki fark n örneklem büyüklüğü. (standart normal dağılım tablosu kullanılacak) PART II: z Test
  • 37. Örnek4 : Ġki Örnekleme Ait Oran Farkının z testi: Bir araĢtırmacı okul terki oranının erkeklerde kızlardan daha yüksek olduğunu iddia etmektedir. Diyelim ki baĢka bir araĢtırmacı bu iddiayı test etmek istiyor ve 100’er kız ve erkek öğrenci arasından okulu terk edenlerin oranını hesaplıyor. Kızlarda bu oran .10 iken ve erkeklerde .12 olduğunu görüyor. AraĢtırmacının iddiasını Alpha .05 düzeyinde test ediniz. Burada p0 popülasyondaki oran ve p örneklemden hesaplanan oranlardır. PART II: z Test
  • 38. Örnek4 için Hipotezler : Ġki Örnekleme Ait Oran Farkının z testi: H0 : Kız ve erkeklerde okul terk oranı eĢittir. H1 : Kız ve erkeklerde okul terk oranı birbirinden farklıdır. (Çift yönlü test) Ġstatistiksel Hipotez: H0: H1 : p erkekler # p kızlar H0 = Okulu terk eden erkeklerin oranı kızlara eĢittir ya da onlardan azdır. H1 : Okulu terk eden erkeklerin oranı kızların oranından yüksektir. (Tek Yönlü test-Sağ) Ġstatistiksel Hipotez: H0 : p erkekler <= p kızlar H1: p erkekler > p kızlar PART II: z Test perkekler = pkızlar
  • 39. Çözüm4: phat= p1+p2/n1+n2 phat=(.10.100+.12.100)/200= .11 • SE of the Proportion=√.11(.89).2/100 • = √.098*.02= √.0020 = .044 • z=(.12-.10)/ .044 • z= .02/.044 = .45 • Z=.45 • Ġki yönlü z testi, Alpha .05 standart normal dağılım tablosunun içinde % 47.5 a karĢılık gelir. z değeri ise 1.96’dır. Hesaplanan değer .45, tablo değerinin altındadır. Sonuç: H0 reddedilemez. • Tek Yönlü hipotez kursaydık: • Tek yönlü test için Alpha %5 aynı tarafta olacaktır. Bu nedenle standart normal dağılım tablosunun içinde .45’i aramalıyız. KarĢılık gelen z değeri 1.65’tir. Okul terk oranları anlamlı düzeyde farklılaĢmamaktadır. • Hesaplanan|.45| z değeri 1.96’nın altındadır. Dolayısıyla H0 reddedilemedi. • Tek yönlü test için yorum aynı. PART II: z Test
  • 40. Güven Aralıkları • Burada iki oran farkı için %95 güven aralığını hesapladık: • =.02+ 1.96*√(.22*.78)/2/100 • =.02 + .1.96* √(.22*.78)/2/100 =.02 + .06 • -.04-----.08 • =Bu fark için alt sınır -.04’tür (kızların oranının yüksek olması, Üst limit ise .08’dir (erkeklerin oranının yüksek olması). Bu aralığın 0’ı içermesi de yokluk hipotezinin reddedilmemesi kararını doğrulamaktadır. PART II: z Test