Öğrenme çıktıları
- Temel kavramı kendi sözcüklerinle açıkla.
- Kavramı gerçekçi fakat kurmaca bir araştırmaya uygula.
- Sayıları yorumlamadan önce varsayımları ve sınırları tanı.
Kavramsal ders
Değişkenler kategorik veya sayısal olabilir; sayısal görünen her kod miktar değildir. Öğrenci kimliği kimliktir, çalışma saati nicel bir ölçümdür; A/B/C grup etiketi kategoriktir. Sıralı bir stres ölçeğinin 1–5 değerleri ordinaldir; aralıkların eşit olduğu otomatik varsayılmaz.
Ölçümün geçerliği hedeflenen kavramı ölçüp ölçmediğine, güvenirliği benzer koşullarda tutarlılığına ilişkindir. “Çalışma süresi” öz-bildirime dayanıyorsa hatırlama hatası veya sosyal beğenirlik yanlılığı olabilir. Eksik gözlemi sıfırla değiştirmek gerçek bir sıfır değeriyle “bilinmiyor”u karıştırır.
Veri sözlüğü oluştur: her sütunun adı, tanımı, birimi, olası aralığı ve eksik değer işareti belli olsun. Gözlem birimi ve ölçüm zamanı analizden önce tanımlansın.
Açıklamalı araştırma örneği
`stress_rating` sütununda üç boş hücre var: bu kişilerin stres düzeyi sıfır değil, bilinmiyor. `NA` sayısını raporlamak, yanlışlıkla bu kişiler için stres 0 uydurmaktan iyidir.
Sık karşılaşılan yorum hatası
“Eksik = 0” ve “kimlik numarası = sürekli ölçüm” hataları, hesaplamayı teknik olarak çalışır ama bilimsel olarak yanıltıcı hâle getirebilir.
Uygulama soruları
- 1. Veri tablosundaki her sütunu nominal, ordinal, nicel veya kimlik olarak sınıflandır.
- 2. `stress_rating` eksiklerinin kaç tane olduğunu sayıp paydasını belirt.
- 3. Öz-bildirim çalışma saatinin iki olası ölçüm hatasını yaz.
Yalnız sayısal yanıtı değil, gerekçeni de açıkla.
Seçimlik R uygulaması
Kurmaca CSV dosyasını çalışma klasörüne indir; aşağıdaki kodu çalıştır veya .R dosyasını indir. Ek paket gerekmez.
CSV indir · R uygulaması indir · Modül 0 hatırlatma
# Statistics Lab / ferdo — synthetic data (no real student records)
# Save stats_synthetic.csv in your working directory.
d <- read.csv("stats_synthetic.csv", stringsAsFactors = TRUE)
stopifnot(nrow(d) == 36, all(c("score_pre","score_post","group") %in% names(d)))
# Groups are observational labels: differences cannot establish a treatment effect.
d <- read.csv("stats_synthetic.csv")
str(d)
sapply(d, function(x) sum(is.na(x)))
table(d$stress_rating, useNA = "ifany")
# Do not replace NA with 0 without justification.Derinleştirme: matematiksel rota
Eksikliğin MCAR, MAR veya MNAR mekanizmalarını kavramsal olarak karşılaştır; bu tanılar veriden tek başına kesinleştirilemez.
Çıkış bileti
Bu haftaki örnek için kanıtın desteklediği bir bulgu ve bir sınırlılık cümlesi yaz.
Bu haftanın öğrenci çalışma sayfası
Dört özgün yazılı problem (20 puan) ve dört soruluk kavram kontrolü.