Prof.Dr.Ömer SATICI Dicle Üniversitesi Tıp Fakültesi DİYARBAKIR 29 04 2014 KORELASYON Katsayısı ve Test işlemleri Günlük yaşamda, gerek bilimsel incelemeler olsun ya da başka alanlar olsun; sorunları incelerken çoğunlukla, iki veya daha çok değişken arasında bir ilişki olup olmadığını araştırırız. Örnek: Kişilerin Boy uzunlukları ile ağırlıkları arasındaki ilişki, benzer olarak, bölgedeki trafik kazalarının sayısı ile mevsimsel özellikler (Yağışlı günler) arasında ilişkiyi incelemek istenebilir. İlişkiyi aramanın amaçları: A-Değişkenler arası ilişkinin miktarını öğrenmek olabilir. B-İlişkinin yönü bize bilgi verebilir. Kişilerin ZEKA DÜZEYİ ile OKUL BAŞARISI arasında ilişki aranabilir. Kişilerin ANTROPOMETRİK ÖLÇÜMLERİ arasında ilişki aranabilir. KORELASYON Katsayısının anlamlılığının Testi. Hipotez kurulurken, 2 değişkenin birbirinden bağımsız olduğu düşünülür. R=0 gibi. İki değişken arasında ilişki yoktur denilir. Bu fikrin alternatifi de ; iki değişken arasında ilişki vardır. Düşüncesidir. H0 . r=0 H1 . r≠0 Hipotezleri sınamada şu formül kullanılır. t r (1 r 2 ) . (n 2) Serbestlik derecesi s.d=n-2 tanlo değeri ile bakılır. Hesaplanan t istatistiği, (n-2) serbestlik dereceli teorik tablo değeri ile karşılaştırılır. tHesap = istatistiği >tTablo ise H hipotezi ret edilir. Tersi durumda; Ho hipotezi kabul edilir. Prof.Dr.Ömer SATICI Dicle Üniversitesi Tıp Fakültesi DİYARBAKIR 29 04 2014 REGRESYON KATSAYISI ile KORELASYON arasındaki ilişki Y nin x’e göre regresyon doğrusunu y=a+b.x ve X’in y’ ye göre regresyon doğrusunu x=a+b.y ifadesi ile gösterirsek, r 2 b.bve...r bb ilişkisi vardır. Örnek: 15 Kız çocuğuna ait (x=boy) ve (y=ağırlık) değerleri bulunmaktadır. X ve y arasındaki serpilme diyağramını çizelim. y’nin x’e göre regresyon denklemini x ve y arasındaki Pearson korelason katsayısını .(r) ve belirtme katsayısını (R2 ) hesaplayalım. Tablo: 15 yeni doğan kız çocuğunun boy ve ağırlık değerleridir. Boy (cm) xi Ağırlık (Kg) yi Boy (cm) xi Ağırlık (Kg) yi 50 3.2 50.0 3.3 50.5 3.3 51.0 3.2 50. 3.1 50.0 3.1 51.0 3.5 51.0 3.2 53.0 4.0 51.5 3.0 48.0 49.5 46.0 49.0 2.9 2.8 2.6 3.2 48.5 2.9 ÇÖZÜM: Serpilme diyagramı aşağıdadır. Boy(x) ve Ağırlık (y) değişkenlerine ilişkin serpilme diyağramı Prof.Dr.Ömer SATICI Dicle Üniversitesi Tıp Fakültesi DİYARBAKIR 29 04 2014 Correlations Boy cm Boy cm Pearson Correlation 1 Sig. (2-tailed) N Ağirlik Kg Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N R=0,809 Korelasyon katsayısı Ağirlik Kg ** ,809 ,000 15 15 ** 1 ,809 ,000 15 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). 15 Prof.Dr.Ömer SATICI Dicle Üniversitesi Tıp Fakültesi DİYARBAKIR 29 04 2014 Regresyon sonuçları; b Model Summary Model R R Square a 1 ,809 Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,654 ,627 ,19833 a. Predictors: (Constant), Boy cm b. Dependent Variable: Ağirlik Kg R2 = R 2 S yk 2 S2y 0,9660 15 1 0,6539 1,4773 15 1 r R 2 y . x 0,6539 0,8086 b ANOVA Model 1 Sum of Squares df Mean Square Regression ,966 1 ,966 Residual ,511 13 ,039 1,477 14 Total F 24,558 Sig. a ,000 a. Predictors: (Constant), Boy cm b. Dependent Variable: Ağirlik Kg Y= B0+bX+e denklemi geçerlidir. Bağımsız değişken olan X;Boy ile Y;Ağırlık arasında doğrusal bir ilişki vardır. R2 ve r yi aşağıdaki ifadelerle de hesaplayabiliriz. 0,5114 R 2 1 15 1 0,6539 bulunur. 1,4773 15 1 r=0,8086 bulunur. Korelasyon; R=0,8086 bulunur. R nin anlamlılığının sınanması Prof.Dr.Ömer SATICI Dicle Üniversitesi Tıp Fakültesi DİYARBAKIR 29 04 2014 Hipotezler: H ; r=0 t r : (1 r 2 ) H :r≠0 şeklinde kurulur. 0.8086 . ( n 2) (1 0,8086 2 ) . (15 2) 4,96 Serbestlik derecesi =n-2= 15-2=13, ve P=0.001 e karşılık teorik tH tablo değeri tT =4,221 bulunur. tH =4,96 ≥ tT =4,221 H0 Hipotezi ret edilir(p<0,001) YORUM: Boy ve ağırlık arasındaki ilişki istatistiksel olarak anlamlıdır(p=0,000). Regresyon denkleminin Testi Kilo(Y)=-4,815+0,15958 Boy(X) Burada, “BAĞIMLI DEĞİŞKEN=Y(Kg) dır) Y= -4,815+0,1598*Boy (X) dir. X (Boy cm)ise açıklayıcı değişkendir. Kilo(Y)=-4,815+0,160 Boy(X) Regresyon Denklemi a Coefficients Standardized Unstandardized Coefficients Model 1 B (Constant) Std. Error -4,815 1,609 ,160 ,032 Boy cm Coefficients Beta T ,809 Sig. -2,993 ,010 4,956 ,000 a. Dependent Variable: Ağirlik Kg Yorum: Boy olan X te bir birim değişim olduğunda, Y olan Ağırlıkta, 0,160 Kg artış olmaktadır.
© Copyright 2024 Paperzz