Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.
Korelasyon (Correlation)
Alfaistatistik (2015)
Korelasyon
Alfaistatistik (2015)2
 İki değişken arasındaki birlikte değişimin
göstergesidir.
 Korelasyon analizi bağımsı...
Korelasyon: Grafik
3 Alfaistatistik (2015)
Korelasyon: Grafik
r=-1 r=0 r=1
4 Alfaistatistik (2015)
Korelasyon: İstatistik
Korelasyon
Doğrusal
Olmayan İlişki
Eta
Doğrusal İlişki
Parametrik
Pearson
Non-
Parametrik
Sınıflama...
Eşit Aralıklı Ölçekte
Korelasyon
6 Alfaistatistik (2015)
Pearson Momentler Çarpımı Korelasyon
Katsayısı
 En az eşit aralıklı düzeyde iki sürekli değişken
arasındaki ilişkinin bel...
Sıralama Ölçekte
Korelasyon
Alfaistatistik (2015)
Spearman Sıra Farkları Korelasyonu
 En az sıralama ölçeğinde iki değişken arasındaki
ilişkinin hesaplanmasında kullanılır...
Kendal’s Tau-b ve Tau-c
 En az sıralama ölçeğinde iki değişken arasındaki
ilişkinin hesaplanmasında kullanılır.
 Sıralam...
Gamma
 En az sıralama ölçeğinde iki değişken arasındaki
ilişkinin hesaplanmasında kullanılır.
 Çapraz tablolarda uyuşan ...
Somer’s d
 En az sıralama ölçeğinde iki değişken arasındaki
ilişkinin hesaplanmasında kullanılır.
 Değişkenlerden biri b...
Sınıflama Ölçekte
Korelasyon
Alfaistatistik (2015)
Kontenjans Tabloları
 Çapraz tablolar olarak da isimlendirilir.
 Kategorik değişkenler arasındaki ilişkiyi veya
gözlenen...
Ki-Kare Katsayısı
 Kategorik değişkenler arasındaki ilişkinin
hesaplanmasında en yaygın olarak kullanılan testtir.
 Kate...
Ki-Kare Katsayısı
 Ki-kare istatistiğinin hesaplanması için her hücrenin
frekansının 5’ten büyük olması gerekir. Aksi hal...
Phi Katsayısı
 En az sınıflama ölçeğinde iki değişken arasındaki
ilişkinin hesaplanmasında kullanılır.
 Değişkenlerin ik...
Kontenjans Katsayısı
 En az sınıflama ölçeğinde iki değişken arasındaki ilişkinin
hesaplanmasında kullanılır.
 Pearson K...
Cramer’s V
 En az sınıflama ölçeğinde iki değişken arasındaki ilişkinin
hesaplanmasında kullanılır.
 Kontenjans tablosun...
SPSS Uygulaması
Alfaistatistik (2015)
Parametrik İstatistikler
 Tüm parametrik istatistikler SPSS’de
 Analyze -> Correlate -> Bivariate penceresinde yer alır....
Non- Parametrik İstatistikler
 Tüm non-parametrik istatistikler SPSS’de
 Analyze -> Descriptive Statistic -> Crosstabs p...
Kısmi Korelasyon
Alfaistatistik (2015)
Kısmi Korelasyon
 İki değişken arasındaki ilişkinin her zaman sadece bu iki
değişkenden kaynaklanacağı söylenemez.
 Bu i...
Kısmi Korelasyon
 Aralarında ilişki bulunacak değişkenler ve kontrol değişkeni
sürekli olmalı
 Değişkenler normal dağılı...
 Z puanı kontrol edildiğinde (sabit tutulduğunda) X ve Y puanları
arasında anlamlı bir ilişki var mıdır?
Z
X Y
26 Alfaist...
Uygulama Zamanı
Alfaistatistik (2015)
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×

Korelasyon Analizi

Korelasyon kavramı iki değişken arasındaki birlikte değişimin bir göstergesi olarak kullanılmaktadır. -1 ile +1 arasında değişek korelasyon katsayısı 1'e yaklaştıkça ilişkinin güçlendiğini 0'a yaklaştıkça ise ilişkinin olmadığını göstermektedir. Araştırmalarda korelasyon katsayısının hesaplanması için genellikle Pearson korelasyon katsayısı kullanılmaktadır. Peki Pearson korelasyon katsayısını her durumda kullanmak doğru mudur? Bu sorunun yanıtı elbette hayır olacaktır. Pearson iki değişken sürekli ve normal dağılım göstermesi durumunda kullanılmaktadır. Ancak ilişki düzeyi incelenen değişkenler süreksiz, normal dağılım göstermeyen, sıralama ölçeğin v.s. olabilmektedir. Bu durumda Hangi korelasyon katsayısının kullanılanacağına ilişkin olarak sizleri yönlendirmesi amacıyla bu slaytı hazırladık.

  • Be the first to comment

Korelasyon Analizi

  1. 1. Korelasyon (Correlation) Alfaistatistik (2015)
  2. 2. Korelasyon Alfaistatistik (2015)2  İki değişken arasındaki birlikte değişimin göstergesidir.  Korelasyon analizi bağımsız değişkenler arasındaki ilişkinin yönü ve miktarını bulmak için kullanılan bir istatistiktir.
  3. 3. Korelasyon: Grafik 3 Alfaistatistik (2015)
  4. 4. Korelasyon: Grafik r=-1 r=0 r=1 4 Alfaistatistik (2015)
  5. 5. Korelasyon: İstatistik Korelasyon Doğrusal Olmayan İlişki Eta Doğrusal İlişki Parametrik Pearson Non- Parametrik Sınıflama Ki-Kare (Chi-square) Phi Contingency Coefficient Cramer’s V Sıralama Spearman Somer’s d Kendall’s tau-b ve tau-c Gamma 5 Alfaistatistik (2015)
  6. 6. Eşit Aralıklı Ölçekte Korelasyon 6 Alfaistatistik (2015)
  7. 7. Pearson Momentler Çarpımı Korelasyon Katsayısı  En az eşit aralıklı düzeyde iki sürekli değişken arasındaki ilişkinin belirlenmesinde kullanılır.  Bağımsız değişkenlerin normallik varsayımını karşılaması gerekir.  -1 ile 1 aralığında değişen değerler alır. 7 Alfaistatistik (2015)
  8. 8. Sıralama Ölçekte Korelasyon Alfaistatistik (2015)
  9. 9. Spearman Sıra Farkları Korelasyonu  En az sıralama ölçeğinde iki değişken arasındaki ilişkinin hesaplanmasında kullanılır.  Normallik varsayımı karşılanmadığında Pearson’a alternatif sayılabilir.  -1 ile 1 aralığında değişen değerler alır. 9 Alfaistatistik (2015)
  10. 10. Kendal’s Tau-b ve Tau-c  En az sıralama ölçeğinde iki değişken arasındaki ilişkinin hesaplanmasında kullanılır.  Sıralama ölçeğindeki veriler ile oluşturulan çapraz tablolarda kullanılması uygundur.  Satır ve sütun sayısı eşit olduğunda Tau-b eşit olmadığında Tau-c kullanılması kararlı sonuçlar verir.  -1 ile 1 aralığında değişen değerler alır. 10 Alfaistatistik (2015)
  11. 11. Gamma  En az sıralama ölçeğinde iki değişken arasındaki ilişkinin hesaplanmasında kullanılır.  Çapraz tablolarda uyuşan ve uyuşmayan gözlem çiftlerine bağlı olarak korelasyon hesaplar.  Gamma değerleri Tau değerlerinden büyük çıkmaktadır.  -1 ile 1 aralığında değişen değerler alır. 11 Alfaistatistik (2015)
  12. 12. Somer’s d  En az sıralama ölçeğinde iki değişken arasındaki ilişkinin hesaplanmasında kullanılır.  Değişkenlerden biri bağımlı diğeri bağımsız değişken olduğunda kullanılması daha uygundur.  Somer’s d değeri ile Tau değeri arasındaki ilişki  -1 ile 1 aralığında değişen değerler alır. 12 Alfaistatistik (2015)
  13. 13. Sınıflama Ölçekte Korelasyon Alfaistatistik (2015)
  14. 14. Kontenjans Tabloları  Çapraz tablolar olarak da isimlendirilir.  Kategorik değişkenler arasındaki ilişkiyi veya gözlenen-beklenen değer uyumunu hesaplamak için kullanılır. Tablolarda sütun “r” ve satır “c”ile gösterilir. Tablo (rxc) şeklinde ifade edilir. c1 c2 r1 f11 f12 r2 f21 f22 14 Alfaistatistik (2015)
  15. 15. Ki-Kare Katsayısı  Kategorik değişkenler arasındaki ilişkinin hesaplanmasında en yaygın olarak kullanılan testtir.  Kategorik değişkenler için yapılan diğer korelasyon testleri de ki-kare dağılımına bağlı olarak hesaplanmaktadır. 15 Alfaistatistik (2015)
  16. 16. Ki-Kare Katsayısı  Ki-kare istatistiğinin hesaplanması için her hücrenin frekansının 5’ten büyük olması gerekir. Aksi halde yorumlanması uygun değildir. 5’ten az frekansa sahip hücre sayısı %20’i geçiyorsa Fisher’s Exact testi yorumlanır.  Gözlenen ve beklenen frekanslara bağlı olarak ki-kare değeri hesaplanır. 16 Alfaistatistik (2015)
  17. 17. Phi Katsayısı  En az sınıflama ölçeğinde iki değişken arasındaki ilişkinin hesaplanmasında kullanılır.  Değişkenlerin ikisinin de iki kategorili olması durumunda kullanılabilir.  Verilerin 0,1 olarak girilmesi durumunda -1 ile 1 değerlerine ulaşılamamaktadır. 17 Alfaistatistik (2015)
  18. 18. Kontenjans Katsayısı  En az sınıflama ölçeğinde iki değişken arasındaki ilişkinin hesaplanmasında kullanılır.  Pearson Ki-Kare istatistiği ve örneklem büyüklüğü temel alınarak hesaplanmaktadır.  Alabileceği en yüksek değer sütun (c) satır (r) sayısına bağlıdır. Kontejans tablolarının boyutlar aynı olmadığın karşılaştırılması uygun değildir. 18 Alfaistatistik (2015)
  19. 19. Cramer’s V  En az sınıflama ölçeğinde iki değişken arasındaki ilişkinin hesaplanmasında kullanılır.  Kontenjans tablosunda olan satır ve sütun sayısına bağlı hesaplanması sınırlılığı yoktur.  İki kategorili iki değişken arasında hesaplanan V değeri Phi değerinin aynısıdır.  min(r,c) değeri iki tablo için aynı olması durumunda ilişki karşılaştırılabilir. 19 Alfaistatistik (2015)
  20. 20. SPSS Uygulaması Alfaistatistik (2015)
  21. 21. Parametrik İstatistikler  Tüm parametrik istatistikler SPSS’de  Analyze -> Correlate -> Bivariate penceresinde yer alır. 21 Alfaistatistik (2015)
  22. 22. Non- Parametrik İstatistikler  Tüm non-parametrik istatistikler SPSS’de  Analyze -> Descriptive Statistic -> Crosstabs penceresinde statistic menüsünde yer alır. 22 Alfaistatistik (2015)
  23. 23. Kısmi Korelasyon Alfaistatistik (2015)
  24. 24. Kısmi Korelasyon  İki değişken arasındaki ilişkinin her zaman sadece bu iki değişkenden kaynaklanacağı söylenemez.  Bu iki değişkenle ilişkili başka değişkenler de olabilir.  Bir ya da daha çok değişkenin yol açtığı varyansın kontrol edilmesiyle hesaplanan iki değişken arasındaki ilişki kısmi korelasyondur. 24 Alfaistatistik (2015)
  25. 25. Kısmi Korelasyon  Aralarında ilişki bulunacak değişkenler ve kontrol değişkeni sürekli olmalı  Değişkenler normal dağılım göstermeli 25 Alfaistatistik (2015)
  26. 26.  Z puanı kontrol edildiğinde (sabit tutulduğunda) X ve Y puanları arasında anlamlı bir ilişki var mıdır? Z X Y 26 Alfaistatistik (2015)
  27. 27. Uygulama Zamanı Alfaistatistik (2015)

    Be the first to comment

    Login to see the comments

  • karga2004

    Feb. 4, 2016
  • Oblonga

    Jun. 22, 2016
  • mmDeniz

    Dec. 18, 2019

Korelasyon kavramı iki değişken arasındaki birlikte değişimin bir göstergesi olarak kullanılmaktadır. -1 ile +1 arasında değişek korelasyon katsayısı 1'e yaklaştıkça ilişkinin güçlendiğini 0'a yaklaştıkça ise ilişkinin olmadığını göstermektedir. Araştırmalarda korelasyon katsayısının hesaplanması için genellikle Pearson korelasyon katsayısı kullanılmaktadır. Peki Pearson korelasyon katsayısını her durumda kullanmak doğru mudur? Bu sorunun yanıtı elbette hayır olacaktır. Pearson iki değişken sürekli ve normal dağılım göstermesi durumunda kullanılmaktadır. Ancak ilişki düzeyi incelenen değişkenler süreksiz, normal dağılım göstermeyen, sıralama ölçeğin v.s. olabilmektedir. Bu durumda Hangi korelasyon katsayısının kullanılanacağına ilişkin olarak sizleri yönlendirmesi amacıyla bu slaytı hazırladık.

Views

Total views

7,059

On Slideshare

0

From embeds

0

Number of embeds

5

Actions

Downloads

48

Shares

0

Comments

0

Likes

3

×