Ana Sayfa » Anadolu Üniversitesi AÖF » İşletme Lisans Programı » İstatistik 2

Ünite 3: İstatistiksel Karar Alma — Doğru/Yanlış

Gösterilen tanım o kavrama ait mi? 25 soru var.

1 / 250 doğru

II. Tip Hata (Beta Hata)

Gerçekte yanlış olan sıfır hipotezinin, örneklem verilerine dayanarak araştırmacı tarafından kabul edilmesi durumunda işlenen •••.

II. Tip Hata (Beta Hata) — Gerçekte yanlış olan sıfır hipotezinin, örneklem verilerine dayanarak araştırmacı tarafından kabul edilmesi durumunda işlenen hatadır.

Bağımsız Örneklemler — Bir evrenden seçilen örneklemin birimlerinin diğer evrenden seçilen örneklemin birimlerini hiçbir şekilde etkilemediği durumdur.

Karşıt Hipotez (H1) — Sıfır hipotezini çürüten, parametrede anlamlı bir farklılık veya etki beklendiğini ifade eden araştırma hipotezidir. Örneğin H1: μ ≠ 250 gram şeklinde çift yönlü olarak kurulabilir.

Gruplar Arası Değişkenlik (SSB) — Grup örneklem ortalamalarının genel ortalamadan sapmalarının ağırlıklı kareler toplamını ölçen varyans bileşenidir.

Büyük Örneklem Testi — Örneklem hacminin n ≥ 30 olduğu durumlarda normal dağılım varsayımıyla z istatistiği kullanılarak yapılan hipotez testidir.

Kabul Bölgesi — Örnekleme dağılımında, sıfır hipotezinin reddedilmesini gerektirecek yeterli kanıt bulunmadığı için H0 hipotezinin kabul edilmesine neden olan değerler aralığıdır.

Faktör — Varyans çözümlemesinde gözlem değerlerinin gruplandırıldığı kategorik bağımsız değişkendir.

Küçük Örneklem Testi — Örneklem hacminin n < 30 olduğu ve evren standart sapmasının bilinmediği durumlarda t dağılımı kullanılarak yapılan hipotez testidir.

Standart Hata — Örneklem istatistiğinin örnekleme dağılımının standart sapmasıdır; örneğin ortalamanın standart hatası s_x = s / √n dir.

F Testi — Varyans çözümlemesinde gruplar arası varyansın gruplar içi varyansa oranlanmasıyla elde edilen ve ikiden fazla ortalamayı karşılaştırmada kullanılan test istatistiğidir.

Tek Yönlü Alt Kuyruk Testi — Karşıt hipotezin parametreden küçük yönlü sapmaları kapsadığı, red bölgesinin dağılımın sol ucunda yer aldığı testtir (H1: θ < θ0).

Anlamlılık Düzeyi — Doğru olan sıfır hipotezini reddetme riskinin üst sınırını gösteren ve araştırmacı tarafından veri toplamadan önce belirlenen alfa (α) olasılık değeridir.

Test İstatistiği — Örneklem istatistiği değeri ile evrenin sıfır hipotezindeki değeri arasındaki farkın standart hata birimiyle ifade edilmiş standartlaştırılmış değeridir.

Yansız Tahminleyici — Örneklem istatistiğinden elde edilen ve beklenen değeri ilgili evren parametresine eşit olan tahmin edicidir (örneğin X̄ ortalaması μ'nün yansız tahminleyicisidir).

Gruplar İçi Değişkenlik (SSE) — Her gruptaki gözlem değerlerinin kendi grup ortalamasından sapmalarının kareleri toplamını ve rassal değişimi ölçen bileşendir.

Serbestlik Derecesi — Bir istatistik hesaplanırken bağımsız olarak değişebilen gözlem sayısıdır; örneğin tek yönlü ANOVA'da gruplar arası serbestlik derecesi sd1 = r - 1'dir.

Sıfır Hipotezi (H0) — Evren parametre değeri hakkında ileri sürülen ve test edilen, parametre ile örneklem istatistiği arasında anlamlı bir fark olmadığını savunan temel hipotezdir. Örneğin H0: μ = 250 gram şeklinde ifade edilerek üretim standardının korunduğu test edilir.

Örneklem Oranı (p) — Rassal örneklemde ilgilenilen niteliğe sahip birim sayısının örneklem hacmine oranıdır (p = r / n).

Kritik Değer — İstatistiğin örnekleme dağılımında red ve kabul bölgelerini birbirinden ayıran, tablodan bulunan sınır değerdir (örneğin z_tab = 1.96).

Red Bölgesi — Örnekleme dağılımında, sıfır hipotezi doğru olduğunda beklenmeyen ve H0 hipotezinin reddedilmesine yol açan örneklem istatistiği değerleri aralığıdır.

Tek Yönlü Üst Kuyruk Testi — Karşıt hipotezin parametreden büyük yönlü sapmaları kapsadığı, red bölgesinin dağılımın sağ ucunda yer aldığı testtir (H1: θ > θ0).

I. Tip Hata (Alfa Hata) — Gerçekte doğru olan sıfır hipotezinin (H0), örneklem verilerine dayanılarak yanlışlıkla reddedilmesi durumunda işlenen hatadır. Sosyal bilimlerde bu hatanın maksimum olasılığı genellikle α = 0.05 veya 0.01 olarak seçilir.

Tek Yönlü Varyans Çözümlemesi (ANOVA) — İkiden fazla grubun evren ortalamalarının birbirine eşit olup olmadığını test etmek amacıyla kullanılan istatistiksel tekniktir.

Evren Oranı (π) — İki şıklı veya iki şıkka indirgenmiş nitel bir değişkenin herhangi bir şıkkına sahip birimlerinin evrendeki oranını ifade eden parametredir.

İki Yönlü Test — Karşıt hipotezin yön belirtmediği, parametreden hem küçük hem de büyük yöndeki sapmaların kararı etkilediği test türüdür (H1: θ ≠ θ0).