Asla bir durumdan diğerine değişmeyen bir özelliktir. Değişkene karşıt bir kavramdır. Cinsiyet bir değişkendir ama bir grup kız öğrencinin cinsiyeti sabittir. Örneğin pi sayısı 3.14 sabittir. Ağustos ayındaki gün sayısı da bir örnek olarak verilebilir.
Belirli bir değer setine sahip değişkendir. Düzeyleri araştırmacı tarafından belirlenen bağımsız değişkendir.
İki değişken arasındaki ilişkiyi görsel olarak özetlemede kullanılan bir diyagramdır. Genellikle doğrusal bir ilişki katsayısını veya regresyon doğrusunu bulmadan önce çizilir. Bu diyagram, X ve Y değişkenlerine ait puanların her bir çiftinin iki eksenli düzlemdeki yerlerini noktalarla gösterir. Ortaya çıkan örüntü, iki değişken arasındaki ilişkinin tipini ve gücünü gösterir.
Bir puanın bir referans noktasından olan uzaklığı ve yönüdür. Örneğin bir puanın ortalamadan ne kadar farklı olduğunu gösterir.
Her bir ölçümden ortalamanın çıkarılması ile elde edilen verilere sapma puanları denir.
ANOVA sonuçlarının manidar çıkması durumunda, hangi grup ortalamalarının arasında fark olduğunu anlamak üzere sıklıkla kullanılan en tutucu çoklu karşılaştırma (post-hoc test) test(erindendir. Bu test grup var/onslarının eşit olması varsayımına dayanır. Tukey HSD testinden daha az güçlü olmasına rağmen, daha fazla kullanılır, çünkü sadece ortalama çiftleri için değil farklı kombinasyonlar için de uygundur.
Bir istatistik parametresini hesaplamak için kullanıldığında, serbestlik derecesi gözlemlere konulan kısıtlamalara bağlıdır. Verilere getirilen bazı kısıtlamalardan sonra, değişmekte serbest olan değerlerin sayısıdır. Örneğin, bir grup verinin ortalamaya göre olan sapmalarının toplamı 0′dır.
Yokluk hipotezi de denir. H0 sembolü ile gösterilir. Sıfır hipotezi, evrene ait parametrenin kestirilmesi için örneklemden elde edilen değerin evrendeki parametre değeri ile aynı olduğunu ifade eder. Farksızlığı ya da ilişkisizliği açıklar. Doğru olduğuna inanılır, ancak henüz ispatlanmamıştır.
Bir sınıf aralığındaki en düşük puana denir.
Puanların gruplandırılması durumunda, ardışık puanlar belirlenen aralık katsayısına göre bir a-raya getirilirler. Bu şekilde düzenlenen, örneğin “34-38″ gibi matematiksel ifadelere sınıf ya da grup aralığı denir.
Her bir sınıfa ait birey sayısına ya da her sınıfa düşen frekansa denir.
Betimsel istatistikte sınıf aralığının orta noktasını göstermek üzere kullanılır. Örneğin, 35-39 puan aralığının orta noktası 37′dir.
Bir sınıf ya da grup aralığının en düşük ve en yüksek puanlarına karşılık gelen uç değerlerdir. Örneğin, 34-38 sınıf aralığı için bu sınır değerleri 34 ve 38′dir.
Bir sınıf ara-lığındaki en yüksek puana denir.
Maddeleri gruplara veya kategorilere atamayı sağlayan bir ölçektir. Kategorileri homojen, aralarında sayısal bir ilişki olmayan, birbirini dışta tutan ve sıralanmamış ölçektir. Dini tercih, ırk, cinsiyet, evlilik gibi örnekler verilebilir. Kişileri evlilik statüsüne göre evli, bekar ve boşanmış gibi kategorilere ayırabiliriz. Bu kişiler, evli ise 0, bekar ise 1 ve boşanmış ise 2 ile kodlanabilirler. Sınıflamalı ölçek düzeyinde ölçülen veriler sayılabilir ama asla sıralanamaz ve ölçülmez. Bir sınıflama ölçeğinde ki verileri analiz etmek için, frekans dağılımları kullanılır. Hesaplanan temel istatistik moddur. Bu ölçekte ölçülen değişkenler nitel ya da kategorik değişkenlere karşı gelirler.
Birimleri veya üyeleri liste-lendirilebilen evrendir. Belli bir yılda Ankara’da Numune Hastanesinde doğan bebekler sınırlı bir evrendir. Başka bir örnek ise Türkiye’de dört yıllık eğitim veren üniversiteler olabilir.
Birimleri veya üyeleri listelendirilemeyen evrendir. Ne zaman doğduklarına bakılmaksızın tüm bebekler sınırsız bir evrendir, çünkü bunun listelenmesi imkansızdır.
Bir set belli bir kritere göre sıralandığında, bu setteki tek bir gözlemin sırası onun sıralama sayısını verir.
Sıralı iki set arasındaki yoğunluğu ölçen bir korelasyondur. En temel iki sıra korelasyon katsayıları Kendall tau ve Spearman rho’dur.
Belli bir özelliğe göre elde edilen gözlemlerin sıraya dizilebildiği bir ölçektir. Ancak, sayılar arasındaki aralıklar eşit değildir. Bu ölçeğin gerçek bir sıfır noktası yoktur. ab gibi eşitsizliklerle gösterilebilir. Sınıflama ölçeğinin özelliğini de taşır. Daha büyük, daha sağlıklı, daha prestijli gibi ilişki tipleri mevcuttur. Kişileri eğitim düzeyine göre yüksekten düşüğe doktora, yüksek lisans derecesi ve lisans derecesi olarak dizebiliriz.
Sıralı Veriler (Anken Ata)
Gözlemlerin sayısal olarak en düşükten en yükseğe sıralanması ile oluşan verilerdir.
Simetrik (Symmetric)
Merkezin her iki tarafında aynı şekle sahip olmadır.
Simetrik Dağılım (Symmetrical Distribution)
Veri değerleri, örneklem orta değerinin (ortanca) altında ve üstünde aynı şekilde dağıldığı durumda simetrik bir dağılım söz konusudur. Örneğin, normal dağılım ortalama etrafında simetrik bir dağılımdır.
Simetrik İlişkiler (Symmetric Relationships)
Tüm değişkenlerin bağımlı değişken olarak alındığı log-linear (doğrusal) modeldir.
Sistematik (Systematic)
Yansızlığın (random) karşıtı olarak kullanılır. Örneğin örnekleme süreci random değilse sistematiktir.
Sistematik / Yanlı Hata (Systematic Error)
Evrendeki bütün elementlerin örnekleme girme şansının eşit ve bağımsız olmadığı bir örnekleme sürecinde, yanlılık olarak ifade edilen sistematik hata ortaya çıkar.
Sivri Dağılım (Leptokurtic Distribution)
Normal dağılıma göre daha sivri olan dağılımlara denir.
Sivrilik (Leptokurtosis)
Basıklık katsayısının sıfırdan büyük (B.K>0) olması durumunda, dağılım normal dağılıma göre sivrilik gösterir.
Somer’s d
Sıralama ölçeğindeki veriler için bağlı sıraları birleştiren asimetrik bir ilişki ölçüsüdür.
Spearman Sıra Farkları Korelasyon Katsayısı (Spearman Rank Correlation Coefficient, Spearman’s rho)
En az sıralama ölçek düzeyinde ölçülen iki değişkene ait sıra değerleri arasındaki doğrusal ilişkiyi açıklar. En az aralıklı ölçek düzeyinde ölçülen ancak normallik varsayımının karşılanmadığı durumlarda da Pearson momentler çarpımı korelasyon katsayısı yerine kullanılan bir tekniktir.
Sphering
Çok değişkenli verilerin, eşit varyanslı ve sıfır korelasyonlu yeni değişkenlere doğrusal dönüştürülmesidir.
Sphericity Varsayımı (Sphericity Assumption)
Tekrarlı ölçümler için tek yönlü varyans analizinin gerektirdiği bir varsayımdır. Gruplar içi faktörün herhangi iki düzeyi için hesaplanan fark puanlarının evrendeki varyanslarının eşit olduğu varsayımıdır. Bu varsayım, tekrarlı ölçüm sayısının üç veya daha fazla olması durumunda anlamlıdır.
Sphericity Testleri (Sphericity Tests)
Çok değişkenli analizlerde, değişkenlerin ilişkili olmadığı ve eşit varyansa sahip olduğu hipotezinin test edilmesidir.
Standart Hata (Standard Error)
Evrenden aynı büyüklükte yansız olarak seçilen tüm örneklemlerin, örneğin ortalamalarına göre oluşturulan bir örneklem dağılımının standart sapmasına, standart hata denir. Bir istatistiğin standart hatası, o istatistiğin örneklem dağılımının standart sapmasıdır. Evrenden aynı büyüklükte yansız olarak seçilen tüm örneklemlerin, örneğin ortalamalarına göre oluşturulan bir örneklem dağılımının standart sapmasına, standart hata denir. Standart hata önemlidir, çünkü bir istatistiğin ne kadar örnekleme dalgalanması gösterdiğini yansıtır. Bir istatistiğin standart hatası örneklem büyüklüğüne bağlıdır. Genelde, örneklem büyüklüğü geniş ise, standart hata küçülür.
Standart Normal Dağılım (Standard Normal Distribution)
Normal dağılımın özel bir durumudur. Ortalaması (µ) 0 ve standart sapması (?) 1 olan ve toplam alanın 1 kabul edildiği simetrik bir dağılımdır. N(0,l) olarak yazılır. Standardize edilmiş değerlerin (z puanlar) dağılımıdır. Normal dağılım eğrisi iki uçta giderek eksene yaklaşır, ancak eksene değmez. Puanlar ortalama etrafında kümelenmiştir. ±1 standart sapma arasında toplam alanın %68′i yer alır, ± 2 standart sapma arası için yaklaşık %95 ve ± 3 standart sapma içinse %99 civarındadır.
Standart Sapma (Standard Deviation)
En güvenilir bir değişim ölçüsüdür. Varyansın kareköküne eşittir. Standart sapma bir dizi ölçümün ortalamadan olan farklarının kareleri ortalamasının kareköküdür. Evrene art hesaplanıyorsa parametredir ve ? ile gösterilir. Örneklemden hesaplandıysa, bir istatistiktir ve S ile gösterilir. Burada X’ler her bir ölçümü ve X ise ortalamayı gösterir. Evrene ait standart sapma hesaplanıyorsa, formülde n-1 yerine N alınır. Standart sapmanın büyük olması, değerlerin daha geniş bir alana yayıldığı anlamını verir.
Standart Puanlar (Standard Scores)
Bir ham puanlar seti z puanlara dönüştürüldüğünde, bu puanların standardize olduğu söylenir ve bu puanlara standart puanlar denir. Standart puan z, ortalaması O ve standart sapması l olan bir dağılım gösterir. Diğer bir standart puan ise T puanlardır. Bakınız z ve T puanlar.
Standart / Standartlaştırılmış Değişken (Standardized Variable)
Bir değişkenin tüm puanlarının bir sabit ile çarpılması ile ve/veya tüm puanlara bir sabitin eklenmesi ile dönüştürülmüş bir değişkendir. Genelde bu sabit değerler öyle seçilir ki, dönüştürülmüş puanların ortalaması O ve standart sapması 1 olur.
Standart / Standartlaştırılmış Katsayı (Standardized Coefficient)
Değişkenlerin standartlaştırılmasından sonra bir analiz yapıldığında, varyanslar 1 olur, sonuçlanan tahminler Standartlaştırılmış katsayılar olarak bilinir. Örneğin, bir regresyon analizinde değişkenler standartlaştırmadan önceki regresyon katsayısı b iken, değişkenler standartlaştırıldıktan sonraki regresyon katsayısı betadır.
Standart / Standartlaştırılmış Regresyon Katsayısı (Standardized Regression Coefficient)
Standartlaştırılan verilerden elde edilen regresyon katsayısıdır.
Student t Dağılım (Student’s t Distribution)
t istatistiğinin örnekleme dağılımıdır.
Studentized Artık / Kalan / Hata (Studentized Residual)
Çoklu regresyonda bir gözlem için artık ya da hatayı değerlendirmek üzere kullanılan bir istatistiktir.
Studentized Ranj Testi (Studentized Range Test)
Bir setteki en küçük ve en büyük ortalamalar arasındaki farkı test etmek için kullanılan bir testtir.
Sübjektif Olasılık (Subjective Probability)
Herhangi bir olayın ortaya çıkması ile ilgili olarak bir kişinin kişisel yargısını açıklar. Herhangi bir hesaplamaya dayalı olmadan, makul bir takdir yapılmaya çalışılır. 0-1 ölçeğinde açıklanır. Kişinin bir olay hakkındaki sübjektif olasılığı, onun olaydaki inanma derecesini yansıtır. Örneğin, bir taraftarın 2002 dünya kupası maçlarında Türk futbol takımının kazanma olasılığının 0.7 olduğunu söylemesi gibi.
Sürekli Dağılım (Continuous Distribution)
Sürekli bir istatistiğin olasılık dağılımıdır.
Sürekli Değişken (Continuous Variable)
Herhangi komşu iki değer arasında ya da sınırlı ya da sınırsız bir aralık içinde herhangi bir değer alabilen değişkendir. Uzunluk değişkeni için, metre ölçeğinde komşu iki değer 4 cm ve 5 cm arasında, 4.1, 4.2, 4.7 gibi değerlerden söz etmek mümkündür. Sürekli verileri saymak, sıralamak ve ölçmek mümkündür. Ağırlık, sıcaklık, bir portakaldaki şeker miktarı ve 1 km koşmak için gereken zaman bu değişken için örnek olarak verilebilir.
Süreklilik için Düzeltme (Correction for Continuity)
Bir oranın, oranın hipotezleştirilmiş bir değerinden manidar olarak bir farklılık gösterip göstermediğini test etmek üzere kullanılır. Bir oranın örneklem dağılımının sürekli bir dağılım olmadığı gerçeğini doğrular. Yates düzeltmesi olarak da bilinir. Süreksiz ölçümlerin değerlendirildiği binom çıktıları için z puanları tahmin etmede kullanılan bir düzeltme formülüdür. 2×2′lik kay kare testlerinde kullanılır.
Süreklilik için Yates Düzeltmesi (Yates’s correction for continuity)
2X2′lik tablolar için Yates (1934) tarafından önerilen bir düzeltmedir. Burada yapılmak istenen süreksiz frekanslara dayalı olan dağılımı, sürekli ki kare dağılımına yaklaştırmaktır.
Süreksiz Değişken (Discrete Variable)
Sadece sınırlı sayıda değer alabilen ve tam sayılarla ifade edilebilen, birbirinden ayrı gözlem değerlerine sahip, sayılabilir değişkendir. Bir ailedeki çocuk sayısı 0, 1, 2, 3 ve daha fazla olabilir, ama bunların arasında 0,1, 0,5 gibi bir değer asla olamaz. Bir doktorun muayenehanesinde bekleyen hasta sayısı, bir sinemaya Cumartesi gecesi giden kişi sayısı, kan grupları ve cinsiyet (erkek/kadın) gibi örnekler verilebilir. Bu değerler hiçbir zaman kesirli değildir.