✨ Konuları Gir, Yapay Zeka Saniyeler İçinde Sınavını Üretsin!

10. Sınıf İki kategorik değişken ilişkisi Test Çöz

SORU 1

Bir sınıftaki öğrencilerin cinsiyetlerine göre en sevdikleri spor dalları aşağıdaki tabloda verilmiştir:


\[\(\begin{array}{|c|c|c|c|}\) & \(\text{Futbol}\) & \(\text{Basketbol}\) & \(\text{Toplam}\) \\(\text{Kız}\) & 15 & 25 & 40 \\(\text{Erkek}\) & 35 & 25 & 60 \\(\text{Toplam}\) & 50 & 50 & 100 \\(\end{array}\) \]

Bu sınıftan rastgele seçilen bir öğrencinin basketbol seven bir kız öğrenci olma olasılığı (göreli frekansı) kaçtır?

A) \( 0,15 \)
B) \( 0,25 \)
C) \( 0,40 \)
D) \( 0,50 \)
E) \( 0,60 \)
Açıklama:
Tabloya göre basketbol seven kız öğrenci sayısı \( 25 \), sınıftaki toplam öğrenci sayısı ise \( 100 \) 'dür. İstenen göreli frekans: \[\(\frac{25}{100} = 0\),25 \] olarak hesaplanır.
Bu Sınavı paylaş: WhatsApp Facebook X (Twitter)

İki Kategorik Değişken Arasındaki İlişki

Merhaba 10. Sınıf Matematik öğrencileri! Bu dersimizde, iki kategorik değişken arasındaki ilişkiyi inceleyeceğiz. Kategorik değişkenler, verileri belirli gruplara veya kategorilere ayıran değişkenlerdir. Örneğin, cinsiyet (erkek/kadın), medeni durum (bekar/evli/boşanmış), tercih edilen renk (kırmızı/mavi/yeşil) gibi. Bu değişkenler arasındaki ilişkiyi anlamak, veri analizinde önemli bir adımdır.

Kavramlar ve Yöntemler

İki kategorik değişken arasındaki ilişkiyi incelemek için genellikle çapraz tablolar (contingency tables) kullanılır. Bu tablolar, değişkenlerin kategorilerini satır ve sütunlara yerleştirerek gözlemlenen frekansları gösterir.

Çapraz Tabloların Yapısı

Bir \(2 \times 2\) çapraz tablo örneği şu şekildedir:

Değişken 2 - Kategori A Değişken 2 - Kategori B Toplam
Değişken 1 - Kategori X \(n_{11}\) \(n_{12}\) \(n_{1.}\)
Değişken 1 - Kategori Y \(n_{21}\) \(n_{22}\) \(n_{2.}\)
Toplam \(n_{.1}\) \(n_{.2}\) \(N\)

Burada:

Bağımsızlık Testi (Ki-Kare Testi)

İki kategorik değişkenin birbirinden bağımsız olup olmadığını test etmek için Ki-Kare (\(\chi^2\)) bağımsızlık testi kullanılır. Bu test, gözlemlenen frekanslar ile değişkenler bağımsız olduğunda beklenen frekanslar arasındaki farkı inceler.

Temel Fikir: Eğer iki değişken arasında bir ilişki yoksa (bağımsızlarsa), bir değişkenin belirli bir kategoriye sahip olmasının, diğer değişkenin hangi kategoriye sahip olacağını etkilememesi gerekir. Ki-Kare testi, bu beklentiden sapmaları ölçer.

Beklenen Frekansların Hesaplanması

Bağımsızlık varsayımı altında beklenen frekans (\(E_{ij}\)) şu formülle hesaplanır:

$ \( E_{ij} = \frac{(\text{Satır Toplam}_i) \ imes (\text{Sütun Toplam}_j)}{N} = \frac{n_{i.} \ imes n_{.j}}{N} \) \(

Ki-Kare Test İstatistiği

Ki-Kare test istatistiği (\) \(\chi\) ^2 \() şu şekilde hesaplanır:

\) \( \chi^2 = \sum_{i} \sum_{j} \frac{(O_{ij} - E_{ij})^2}{E_{ij}} \) \(

Burada \) O_{ij} \( gözlemlenen frekans, \) E_{ij} \( ise beklenen frekanstır.

Yorumlama: Hesaplanan \) \(\chi\) ^2 \( değeri, belirli bir anlamlılık düzeyinde (\) α \() Ki-Kare dağılım tablosundaki kritik değer ile karşılaştırılır. Eğer hesaplanan \) \(\chi\) ^2 \( değeri kritik değerden büyükse, değişkenler arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki olduğu sonucuna varılır.

İlişkinin Gücü ve Yönü

Ki-Kare testi sadece ilişkinin varlığını gösterir, gücünü veya yönünü belirtmez. İlişkinin gücünü ölçmek için Cramér'in V katsayısı gibi ölçütler kullanılabilir.

💡 Önemli Not: Ki-Kare testi, kategorik değişkenler arasındaki ilişkiyi anlamak için güçlü bir araçtır ancak verilerin yeterli sayıda gözlem içermesi ve beklenen frekansların belirli bir eşiğin altında olmaması gibi varsayımları vardır.

✍️ Çözümlü Örnek Sorular

Soru 1

Bir okulda yapılan anket sonucunda, öğrencilerin tercih ettikleri spor dalı ile cinsiyetleri arasındaki ilişki incelenmiştir. Sonuçlar aşağıdaki çapraz tabloda verilmiştir:

Futbol Basketbol Toplam
Erkek \) 80 \( \) 40 \( \) 120 \(
Kız \) 20 \( \) 60 \( \) 80 \(
Toplam \) 100 \( \) 100 \( \) 200 \(

Öğrencilerin tercih ettikleri spor dalı ile cinsiyetleri arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki olup olmadığını \) α \(= 0\).05 \( anlamlılık düzeyinde Ki-Kare testi ile inceleyiniz.

Çözüm 1

  1. Beklenen Frekansları Hesaplama:
    • Erkek ve Futbol: \) E_{EF} \(= \frac{120 \ imes 100}{200} = 60\) \(
    • Erkek ve Basketbol: \) E_{EB} \(= \frac{120 \ imes 100}{200} = 60\) \(
    • Kız ve Futbol: \) E_{KF} \(= \frac{80 \ imes 100}{200} = 40\) \(
    • Kız ve Basketbol: \) E_{KB} \(= \frac{80 \ imes 100}{200} = 40\) \(
  2. Ki-Kare Test İstatistiğini Hesaplama:
    • \) \(\chi\) ^ \(2 = \frac{(80-60)^2}{60} + \frac{(40-60)^2}{60} + \frac{(20-40)^2}{40} + \frac{(60-40)^2}{40}\) \(
    • \) \(\chi\) ^ \(2 = \frac{400}{60} + \frac{400}{60} + \frac{400}{40} + \frac{400}{40}\) \(
    • \) \(\chi\) ^ \(2 = 6\).67 + 6. \(67 + 10 + 10 = 33\).34 \(
  3. Karar Verme:
    • Serbestlik derecesi \) (r-1)(k-1) \(=\) (2-1)(2-1) \(= 1\) \( dir.
    • \) α \(= 0\).05 \( anlamlılık düzeyinde kritik \) \(\chi\) ^2 \( değeri yaklaşık \) 3.84 \('tür.
    • Hesaplanan \) \(\chi\) ^2 \( (\) 33.34 \() > Kritik \) \(\chi\) ^2 \( (\) 3.84 \() olduğundan, cinsiyet ile tercih edilen spor dalı arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki vardır.

Soru 2

Bir şirkette çalışanların eğitim durumu ile iş tatmin düzeyleri arasındaki ilişki incelenmiştir. Aşağıdaki tablo gözlemlenen frekansları göstermektedir:

Yüksek Tatmin Düşük Tatmin Toplam
Lise Mezunu \) 50 \( \) 30 \( \) 80 \(
Üniversite Mezunu \) 70 \( \) 50 \( \) 120 \(
Toplam \) 120 \( \) 80 \( \) 200 \(

Eğitim durumu ile iş tatmini arasında bir ilişki olup olmadığını \) α \(= 0\).05 \( anlamlılık düzeyinde test ediniz.

Çözüm 2

  1. Beklenen Frekansları Hesaplama:
    • Lise & Yüksek Tatmin: \) E_{LY} \(= \frac{80 \ imes 120}{200} = 48\) \(
    • Lise & Düşük Tatmin: \) E_{LD} \(= \frac{80 \ imes 80}{200} = 32\) \(
    • Üniversite & Yüksek Tatmin: \) E_{UY} \(= \frac{120 \ imes 120}{200} = 72\) \(
    • Üniversite & Düşük Tatmin: \) E_{UD} \(= \frac{120 \ imes 80}{200} = 48\) \(
  2. Ki-Kare Test İstatistiğini Hesaplama:
    • \) \(\chi\) ^ \(2 = \frac{(50-48)^2}{48} + \frac{(30-32)^2}{32} + \frac{(70-72)^2}{72} + \frac{(50-48)^2}{48}\) \(
    • \) \(\chi\) ^ \(2 = \frac{4}{48} + \frac{4}{32} + \frac{4}{72} + \frac{4}{48}\) \(
    • \) \(\chi\) ^ \(2 = 0\).083 + 0.125 + 0.056 + 0. \(083 \approx 0\).347 \(
  3. Karar Verme:
    • Serbestlik derecesi \) (2-1)(2-1) \(= 1\) \( dir.
    • \) α \(= 0\).05 \( anlamlılık düzeyinde kritik \) \(\chi\) ^2 \( değeri \) 3.84 \('tür.
    • Hesaplanan \) \(\chi\) ^2 \( (\) 0.347 \() < Kritik \) \(\chi\) ^2 \( (\) 3.84$) olduğundan, eğitim durumu ile iş tatmini arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki yoktur. 📌

🚀 Başarılar dilerim!