Farklı dağılım gösteren verilerde uygulanan transformasyonlar ve R uygulamaları
Transformations and R applications applied to data with different distributions
- Tez No: 964270
- Danışmanlar: PROF. DR. NAZİRE MİKAİL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Siirt Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 116
Özet
Bu çalışma, istatistik analizlerde sıklıkla karşılaşılan dağılım bozukluklarına çözüm olarak kullanılan veri dönüşüm (transformasyon) tekniklerinin, analiz sonuçlarının geçerliliği üzerindeki etkilerini incelemektedir. Özellikle verilerin normal dağılım varsayımını karşılamadığı durumlarda, transformasyon uygulamalarının parametrik testlerin güvenilirliğini nasıl artırdığı detaylı şekilde ele alınmıştır. Çalışmanın metod bölümünde, farklı dağılım türleri (normal, çarpık, çok modlu, yüksek/düşük kuyruklu) tanıtılmış ve bu dağılımların analiz sürecine etkileri tartışılmıştır. Sağa veya sola çarpıklık, uç değer varlığı ve varyans heterojenliği gibi veri özelliklerinin analizlerde neden sorun oluşturduğu açıklanmış; bu sorunların uygun transformasyon teknikleriyle nasıl giderilebileceği örneklerle gösterilmiştir. Teorik açıklamaların ardından logaritmik, karekök, ters, Box-Cox ve Yeo-Johnson gibi temel transformasyon yöntemlerine yer verilmiş; ayrıca hiperbolik ve ihtimal integral transformasyonları gibi daha az bilinen teknikler de değerlendirilmiştir. R programlama dili kullanılarak gerçekleştirilen uygulamalı örnekler aracılığıyla bu transformasyonların nasıl uygulanacağı, görselleştirileceği ve analiz sonuçlarına nasıl yansıdığı detaylı biçimde sunulmuştur. Özellikle transformasyon sonrası normallik testi sonuçları, QQ grafikleri, histogramlar ve yoğunluk eğrileri ile desteklenen karşılaştırmalı analizler, transformasyonun etkilerini ortaya koymuştur. Sonuç olarak bu çalışma, istatistik analizlerde normallik varsayımının sağlanamadığı durumlarda uygun veri transformasyon tekniklerinin seçimi ve doğru uygulanmasının ne denli önemli olduğunu ortaya koymaktadır. Araştırma, yalnızca istatistik kuramı pekiştirmekle kalmayıp, R programlama ortamında gerçekleştirilen örneklerle birlikte, araştırmacılar için pratik ve uygulanabilir bir rehber sunmaktadır. Bu yönüyle tez; biyolojik bilimlerden sosyal bilimlere, mühendislikten sağlık araştırmalarına kadar birçok alanda istatistik analizlerin doğruluğunu artırma amacı taşıyan çalışmalara katkı sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
This study investigates the effects of data transformation techniques, frequently used to address distribution abnormalities in statistical analyses, on the validity of analysis results. It specifically examines how applying transformations enhances the reliability of parametric tests in situations where data fails to meet the normal distribution assumption. The methodology section of the study introduces various distribution types (normal, skewed, multimodal, heavy/light-tailed) and discusses their impact on the analysis process. It explains why data characteristics such as right or left skewness, the presence of outliers, and variance heterogeneity pose problems in analyses, demonstrating with examples how these issues can be resolved using appropriate transformation techniques. Following theoretical explanations, the study covers fundamental transformation methods like logarithmic, square root, reciprocal, Box-Cox, and Yeo-Johnson, and also evaluates lesser-known techniques such as hyperbolic and probability integral transformations. Practical examples, implemented using the R programming language, illustrate in detail how these transformations are applied, visualized, and reflected in analysis results. Comparative analyses, particularly supported by normality test results, QQ plots, histograms, and density curves after transformation, highlight the effects of the transformations. In conclusion, this study demonstrates the significant importance of selecting and correctly applying appropriate data transformation techniques when the normality assumption cannot be met in statistical analyses. The research not only reinforces statistical theory but also provides a practical and applicable guide for researchers through examples implemented in the R programming environment. In this regard, the thesis contributes to studies aiming to improve the accuracy of statistical analyses across various fields, from biological and social sciences to engineering and health research.
Benzer Tezler
- Varyans analizinin önşartları ve transformasyonlar
Assumptions of analysis of variance and transformations
BENİAN TEKİNDAL
- Maksimal direnç antrenmanlarında farklı dinlenme aralıklarının performans üzerindeki etkisi (bench press)
The effect of different rest time intervals on performance at maximal resistance training (bench press)
MUHARREM DİNCER
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
SporBalıkesir ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM ERDEMİR
- Ortaöğretim öğrencilerinin sıkıntıya dayanma düzeylerinin sportif ve farklı değişkenler açısından incelenmesi
Examination of secondary school students' levels of resilience to distress in terms of sportive and different variables
RECEP AFŞİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
SporAğrı İbrahim Çeçen ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖNER GÜLBAHÇE
- Non-termal atmosferik basınçlı plazma ile aktive edilmiş farklı konsantrasyonlardaki beyazlatma ajanlarının renk değişimine etkisinin değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
KEREM CAN IŞIK
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2021
Diş HekimliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiRestoratif Diş Tedavisi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ UĞUR BURAK TEMEL
- Diş Hekimliğinde Beyazlatma İşlemleri Sonrasında Ağız Hijyen Uygulamalarının Bulk Fill Kompozitler Üzerine Etkisi
The Effect of Oral Hygiene Procedures on Bulk Fill CompositesAfter Dental Bleaching
ELİF YILMAZ
Doktora
Türkçe
2024
Diş Hekimliğiİstanbul ÜniversitesiRestoratif Diş Tedavisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞE DİNA ERDİLEK