\u00dccretsiz bir hesap olu\u015fturun<\/strong><\/a><\/p>\nPearson korelasyon katsay\u0131s\u0131 testi ne i\u015fe yarar?<\/b><\/h3>\n Pearson katsay\u0131s\u0131 korelasyonu y\u00fcksek bir istatistiksel anlaml\u0131l\u0131\u011fa sahiptir. \u0130ki de\u011fi\u015fken aras\u0131ndaki ili\u015fkiye bakar. Aralar\u0131ndaki ili\u015fkiyi g\u00f6stermek i\u00e7in iki de\u011fi\u015fkene ait veriler \u00fczerinden bir \u00e7izgi \u00e7izmeye \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. De\u011fi\u015fkenler aras\u0131ndaki ili\u015fki Pearson korelasyon katsay\u0131s\u0131 hesaplay\u0131c\u0131s\u0131 yard\u0131m\u0131yla \u00f6l\u00e7\u00fcl\u00fcr. Bu do\u011frusal ili\u015fki pozitif veya negatif olabilir.<\/span><\/p>\n <\/span><\/p>\n\u00d6rne\u011fin: <\/span><\/p>\n\nPozitif do\u011frusal ili\u015fki:<\/b> \u00c7o\u011fu durumda, evrensel olarak, bir ki\u015finin ya\u015f\u0131 artt\u0131k\u00e7a geliri de artar.<\/span><\/li>\nNegatif do\u011frusal ili\u015fki: <\/b>Ara\u00e7 h\u0131z\u0131n\u0131 art\u0131r\u0131rsa, seyahat i\u00e7in ge\u00e7en s\u00fcre azal\u0131r ve bunun tersi de ge\u00e7erlidir.<\/span><\/li>\n<\/ul>\nYukar\u0131daki \u00f6rnekten, Pearson korelasyon katsay\u0131s\u0131 r’nin iki \u015feyi bulmaya \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131 a\u00e7\u0131kt\u0131r – verilen \u00f6rnek boyutlar\u0131ndan ili\u015fkinin g\u00fcc\u00fc ve y\u00f6n\u00fc.<\/span><\/p>\nPearson korelasyon katsay\u0131s\u0131 form\u00fcl\u00fc<\/b><\/h2>\n Korelasyon katsay\u0131s\u0131 form\u00fcl\u00fc, de\u011fi\u015fkenler aras\u0131ndaki ili\u015fkiyi ortaya \u00e7\u0131kar\u0131r. -1 ile 1 aras\u0131ndaki de\u011ferleri d\u00f6nd\u00fcr\u00fcr. \u0130ki de\u011fi\u015fkenin g\u00fcc\u00fcn\u00fc \u00f6l\u00e7mek i\u00e7in a\u015fa\u011f\u0131daki Pearson katsay\u0131s\u0131 korelasyon hesaplay\u0131c\u0131s\u0131n\u0131 kullan\u0131n.<\/span><\/i><\/p>\nPearson korelasyon katsay\u0131s\u0131 form\u00fcl\u00fc:<\/span><\/i><\/p>\n <\/p>\n
Nerede?<\/span><\/p>\nN <\/span> =<\/span> puan \u00e7iftlerinin say\u0131s\u0131<\/span><\/p>\n\u03a3xy <\/span> =<\/span> e\u015fle\u015ftirilmi\u015f puanlar\u0131n \u00e7arp\u0131mlar\u0131n\u0131n toplam\u0131<\/span><\/p>\n\u03a3x<\/span> =<\/span> x puanlar\u0131n\u0131n toplam\u0131<\/span><\/p>\n\u03a3y<\/span> =<\/span> y puanlar\u0131n\u0131n toplam\u0131<\/span><\/p>\n\u03a3<\/span>x<\/span>2<\/span> =<\/span> karesi al\u0131nm\u0131\u015f x puanlar\u0131n\u0131n toplam\u0131<\/span><\/p>\n\u03a3y<\/span>2<\/span> =<\/span> y puanlar\u0131n\u0131n karelerinin toplam\u0131<\/span><\/p>\nPearson korelasyon katsay\u0131s\u0131 hesaplay\u0131c\u0131s\u0131<\/b><\/h3>\n \u0130\u015fte Pearson korelasyon katsay\u0131s\u0131n\u0131 hesaplamak i\u00e7in ad\u0131m ad\u0131m bir k\u0131lavuz:<\/span><\/p>\nBirinci ad\u0131m:<\/b> Bir Pearson korelasyon katsay\u0131s\u0131 tablosu olu\u015fturun. Her iki de\u011fi\u015fkeni de i\u00e7eren bir veri grafi\u011fi olu\u015fturun. Bu de\u011fi\u015fkenleri ‘x’ ve ‘y’ olarak etiketleyin. \u00dc\u00e7 ek s\u00fctun ekleyin – (xy), (x^2) ve (y^2). Bu basit veri tablosuna bak\u0131n.<\/span><\/p>\n <\/p>\n
\u0130kinci ad\u0131m: <\/b>Tabloyu tamamlamak i\u00e7in temel \u00e7arpma i\u015flemini kullan\u0131n.<\/span><\/p>\n <\/p>\n
\u00dc\u00e7\u00fcnc\u00fc ad\u0131m:<\/b> A\u015fa\u011f\u0131dan yukar\u0131ya do\u011fru t\u00fcm s\u00fctunlar\u0131 toplay\u0131n.<\/span><\/p>\n <\/p>\n
D\u00f6rd\u00fcnc\u00fc ad\u0131m:<\/b> De\u011ferleri girmek i\u00e7in korelasyon form\u00fcl\u00fcn\u00fc kullan\u0131n.<\/span><\/p>\nSonu\u00e7 negatifse, iki de\u011fi\u015fken aras\u0131nda negatif bir korelasyon ili\u015fkisi vard\u0131r. Sonu\u00e7 pozitif ise, de\u011fi\u015fkenler aras\u0131nda pozitif bir korelasyon ili\u015fkisi vard\u0131r. Sonu\u00e7lar ayr\u0131ca do\u011frusal bir ili\u015fkinin g\u00fcc\u00fcn\u00fc de tan\u0131mlayabilir, yani g\u00fc\u00e7l\u00fc pozitif ili\u015fki, g\u00fc\u00e7l\u00fc negatif ili\u015fki, orta pozitif ili\u015fki vb.<\/span><\/p>\nPearson Momentler \u00c7arp\u0131m\u0131 Korelasyon Katsay\u0131s\u0131n\u0131n G\u00fcc\u00fcn\u00fcn Belirlenmesi<\/b><\/h3>\n Pearson momentler \u00e7arp\u0131m\u0131 korelasyon katsay\u0131s\u0131 ya da k\u0131saca Pearson korelasyon katsay\u0131s\u0131 veya Pearson korelasyon katsay\u0131s\u0131 r, iki de\u011fi\u015fken aras\u0131ndaki do\u011frusal ili\u015fkinin g\u00fcc\u00fcn\u00fc belirler. \u0130ki de\u011fi\u015fken aras\u0131ndaki ili\u015fki ne kadar g\u00fc\u00e7l\u00fcyse, cevab\u0131n\u0131z 1 veya -1’e o kadar yak\u0131n olacakt\u0131r. 1 veya -1 de\u011ferlerinin elde edilmesi, t\u00fcm veri noktalar\u0131n\u0131n ‘en iyi uyum’ do\u011frusu \u00fczerinde \u00e7izildi\u011fini g\u00f6sterir. Bu, herhangi bir de\u011fi\u015fkenin fakt\u00f6rlerindeki de\u011fi\u015fimin di\u011fer de\u011fi\u015fkenle olan korelasyonu zay\u0131flatmad\u0131\u011f\u0131 anlam\u0131na gelir. Cevab\u0131n\u0131z 0’a ne kadar yak\u0131nsa, de\u011fi\u015fkenlerdeki varyasyon o kadar fazlad\u0131r.<\/span><\/p>\nPearson korelasyon katsay\u0131s\u0131 nas\u0131l yorumlan\u0131r?<\/b><\/h3>\n A\u015fa\u011f\u0131da Pearson katsay\u0131s\u0131 korelasyonunun yorumlanmas\u0131 i\u00e7in \u00f6nerilen y\u00f6nergeler yer almaktad\u0131r:<\/span> \n \nDe\u011fi\u015fkenler aras\u0131ndaki ili\u015fkinin g\u00fcc\u00fcn\u00fcn neyi \u00f6l\u00e7t\u00fc\u011f\u00fcn\u00fcze ve \u00f6rneklem b\u00fcy\u00fckl\u00fc\u011f\u00fcne ba\u011fl\u0131 oldu\u011funu unutmay\u0131n.<\/span> \nBir grafik \u00fczerinde, de\u011fi\u015fkenler aras\u0131ndaki ili\u015fki fark edilebilir ve daha hesaplama yapmadan varsay\u0131mlarda bulunulabilir. Da\u011f\u0131l\u0131m grafikleri, e\u011fer do\u011fruya yak\u0131nsa, de\u011fi\u015fkenler aras\u0131nda g\u00fc\u00e7l\u00fc bir ili\u015fki oldu\u011funu g\u00f6sterir. Da\u011f\u0131l\u0131m grafikleri do\u011fruya ne kadar yak\u0131nsa, de\u011fi\u015fkenler aras\u0131ndaki ili\u015fki o kadar g\u00fc\u00e7l\u00fcd\u00fcr. \u00c7izgiden ne kadar uzakla\u015f\u0131rlarsa, ili\u015fki o kadar zay\u0131flar. E\u011fer \u00e7izgi x eksenine neredeyse paralelse, grafik \u00fczerine rastgele yerle\u015ftirilmi\u015f da\u011f\u0131l\u0131m grafikleri nedeniyle, iki de\u011fi\u015fken aras\u0131nda korelasyon olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 varsaymak g\u00fcvenlidir.<\/span><\/p>\nG\u00fc\u00e7 ve y\u00f6n terimleri ne anlama geliyor?<\/b><\/h4>\n ‘G\u00fc\u00e7’ ve ‘y\u00f6n’ terimleri istatistiksel bir \u00f6neme sahiptir. \u0130\u015fte iki kelimenin basit bir a\u00e7\u0131klamas\u0131:<\/span><\/p>\n\nG\u00fc\u00e7l\u00fc:<\/b> G\u00fc\u00e7, iki de\u011fi\u015fken aras\u0131ndaki ili\u015fki korelasyonunu ifade eder. Bir de\u011fi\u015fkenin di\u011ferindeki de\u011fi\u015fime ba\u011fl\u0131 olarak ne kadar tutarl\u0131 bir \u015fekilde de\u011fi\u015fece\u011fi anlam\u0131na gelir. +1 veya -1’e yak\u0131n de\u011ferler g\u00fc\u00e7l\u00fc bir ili\u015fkiye i\u015faret eder. Bu de\u011ferlere, veri noktalar\u0131 do\u011frunun \u00fczerine veya \u00e7ok yak\u0131n\u0131na d\u00fc\u015ft\u00fc\u011f\u00fcnde ula\u015f\u0131l\u0131r. Veri noktalar\u0131 ne kadar uzakla\u015f\u0131rsa, do\u011frusal ili\u015fkinin g\u00fcc\u00fc de o kadar zay\u0131flar. Veri noktalar\u0131 da\u011f\u0131n\u0131k oldu\u011fu i\u00e7in d\u00fcz bir \u00e7izgi \u00e7izmenin pratik bir yolu olmad\u0131\u011f\u0131nda, do\u011frusal ili\u015fkinin g\u00fcc\u00fc en zay\u0131ft\u0131r.<\/span><\/li>\nY\u00f6n: Do\u011frunun y\u00f6n\u00fc, de\u011fi\u015fkenler aras\u0131nda pozitif do\u011frusal veya negatif do\u011frusal bir ili\u015fki oldu\u011funu g\u00f6sterir. E\u011fer \u00e7izgi yukar\u0131 do\u011fru bir e\u011fime sahipse, de\u011fi\u015fkenler aras\u0131nda pozitif bir ili\u015fki vard\u0131r. Bu, bir de\u011fi\u015fkenin de\u011ferindeki art\u0131\u015f\u0131n di\u011fer de\u011fi\u015fkenin de\u011ferinde de art\u0131\u015fa yol a\u00e7aca\u011f\u0131 anlam\u0131na gelir. Negatif bir korelasyon a\u015fa\u011f\u0131 do\u011fru bir e\u011fimi g\u00f6sterir. Bu, bir de\u011fi\u015fkenin miktar\u0131ndaki art\u0131\u015f\u0131n ba\u015fka bir de\u011fi\u015fkenin de\u011ferinde azalmaya yol a\u00e7t\u0131\u011f\u0131 anlam\u0131na gelir.<\/span><\/b><\/li>\n<\/ul>\n\u00dccretsiz bir hesap olu\u015fturun<\/strong><\/a><\/p>\nPearson korelasyon katsay\u0131s\u0131 \u00f6rnekleri<\/b><\/h3>\n Pearson korelasyon katsay\u0131s\u0131 tablosunu yorumlaman\u0131za yard\u0131mc\u0131 olacak baz\u0131 g\u00f6rsel \u00f6rneklere bakal\u0131m:<\/span><\/p>\n\nB\u00fcy\u00fck pozitif korelasyon: \n \n<\/b><\/b><\/li>\n<\/ul>\n Yukar\u0131daki \u015fekil neredeyse +1’lik bir korelasyon g\u00f6stermektedir.<\/span> \n<\/span>Da\u011f\u0131l\u0131m grafikleri neredeyse d\u00fcz \u00e7izgi \u00fczerinde \u00e7izilmi\u015ftir.<\/span> \n<\/span>E\u011fim pozitiftir, yani bir de\u011fi\u015fken artarsa di\u011fer de\u011fi\u015fken de artar ve pozitif do\u011frusal bir \u00e7izgi g\u00f6sterir.<\/span> \n<\/span>Bu, bir de\u011fi\u015fkendeki de\u011fi\u015fimin di\u011fer de\u011fi\u015fkendeki de\u011fi\u015fimle do\u011fru orant\u0131l\u0131 oldu\u011funu g\u00f6sterir. \n<\/span><\/b>B\u00fcy\u00fck bir pozitif korelasyona \u00f6rnek olarak \u015funlar verilebilir: – \u00c7ocuklar b\u00fcy\u00fcd\u00fck\u00e7e giysi ve ayakkab\u0131 numaralar\u0131 da b\u00fcy\u00fcr. \nPearson korelasyon katsay\u0131s\u0131 tablosunu yorumlaman\u0131za yard\u0131mc\u0131 olacak baz\u0131 g\u00f6rsel \u00f6rneklere bakal\u0131m:<\/span><\/p>\n\nOrta d\u00fczeyde pozitif korelasyon: \n <\/b><\/li>\n<\/ul>\n Yukar\u0131daki \u015fekil pozitif bir korelasyonu g\u00f6stermektedir.<\/span> \n<\/span>Korelasyon +0,8’in \u00fczerinde ancak 1+’n\u0131n alt\u0131ndad\u0131r.<\/span> \n<\/span>Olduk\u00e7a g\u00fc\u00e7l\u00fc bir do\u011frusal yoku\u015f yukar\u0131 desen g\u00f6sterir.<\/span> \n<\/span><\/b>Orta d\u00fczeyde pozitif korelasyona \u00f6rnek olarak \u015fu verilebilir: – Otomobil say\u0131s\u0131 artt\u0131k\u00e7a yak\u0131t de\u011fi\u015fkenine olan talep de artar.<\/p>\n\nK\u00fc\u00e7\u00fck negatif korelasyon<\/b> \n<\/span> <\/li>\n<\/ul>\nYukar\u0131daki \u015fekilde, da\u011f\u0131l\u0131m grafikleri \u00f6nceki \u00f6rneklere k\u0131yasla d\u00fcz \u00e7izgiye o kadar yak\u0131n de\u011fildir<\/span> \n<\/span>Yakla\u015f\u0131k -0,5’lik negatif do\u011frusal bir korelasyon g\u00f6sterir.<\/span> \n<\/span>E\u011fim negatif oldu\u011fu i\u00e7in bir de\u011fi\u015fkendeki de\u011fi\u015fim di\u011fer de\u011fi\u015fkendeki de\u011fi\u015fimle ters orant\u0131l\u0131d\u0131r.<\/span> \n<\/span>K\u00fc\u00e7\u00fck bir negatif korelasyon \u00f6rne\u011fi \u015f\u00f6yle olabilir: – Birisi ne kadar \u00e7ok yerse, o kadar az ac\u0131k\u0131r.<\/span><\/p>\n\nZay\u0131f \/ korelasyon yok<\/b> \n<\/span> <\/li>\n<\/ul>\nDa\u011f\u0131l\u0131m grafikleri \u00e7izgiden \u00e7ok uzakta.<\/span> \n<\/span>Pratikte bir s\u0131n\u0131r \u00e7izmek zordur.<\/span> \n<\/span>Korelasyon yakla\u015f\u0131k +0,15’tir<\/span> \n<\/span>Bir de\u011fi\u015fkendeki de\u011fi\u015fimin di\u011fer de\u011fi\u015fkenle do\u011fru orant\u0131l\u0131 veya ters orant\u0131l\u0131 oldu\u011funa karar verilemez.<\/span> \n<\/span>Zay\u0131f\/ili\u015fkisiz ili\u015fkiye \u00f6rnek olarak – Yak\u0131t fiyatlar\u0131ndaki art\u0131\u015f daha az insan\u0131n evcil hayvan edinmesine yol a\u00e7ar.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Pearson korelasyon katsay\u0131s\u0131 nedir? Pearson korelasyon katsay\u0131s\u0131 veya Pearson korelasyon katsay\u0131s\u0131 veya Pearson’s r istatistikte iki de\u011fi\u015fken aras\u0131ndaki ili\u015fkinin g\u00fcc\u00fcn\u00fcn […]<\/p>\n","protected":false},"author":65,"featured_media":673947,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_genesis_hide_title":false,"_genesis_hide_breadcrumbs":false,"_genesis_hide_singular_image":false,"_genesis_hide_footer_widgets":false,"_genesis_custom_body_class":"","_genesis_custom_post_class":"","_genesis_layout":"","footnotes":""},"categories":[1114],"tags":[],"yoast_head":"\n
Pearson Korelasyon Katsay\u0131s\u0131: \u00dccretsiz \u00d6rnekler | QuestionPro<\/title>\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n\t \n\t \n\t \n \n \n \n \n \n\t \n\t \n\t \n