**Tek anakütle ortalaması için parametrik hipotez sınaması** veya *tek-örneklem için sınama* veya *μ için sınama*, bir rastgele örneklem ortalaması ile bu örneklemin çekilmiş olduğunu düşündüğümüz anakütlenin *μ* ile belirtilen "anakütle ortalaması" hakkında bir hipotez değeri belirtilmesinin anlamlı olup olmadığını araştırmamızı sağlayan parametrik hipotez sınamasıdır.

Tek anakütle ortalaması testi için temel varsayımlar
----------------------------------------------------

* Örnekleme alınan birimler birbirlerinden bağımsız olarak rastgele seçilmiş olmaları
* Anakütle ya normal dağılıma sahip olmalı ya da örneklem hacminin iyice bilinmesi.

Tek anakütle ortalaması hipotez testinin aşamaları
--------------------------------------------------

Bir anakütleden basit olasılık örnekleme yöntemi kullanarak "n" örneklem büyüklüğü olan bir rastgele örneklem ele geçirilir; istenilen değerler ölçülür ve {\displaystyle {\bar {x}}} (*x bar* diye okunur) değerindeki örneklem ortalaması bulunur. Hipotez sınaması yönteminde araştırma hedefi bu örneklemin söz konusu anakütleden çekilmiş olup olamayacağını ya da kaynağı olan anakütleden çekilmiş olabilmesinin olasılığının ne olabileceğini ortaya koymaktır.

1. İncelenen araştırma sorusu belirlenmesi;
2. Sıfır hipotez ve karşıt hipotez oluşturulması;
3. Örnekleme dağılımı ve kritik değer belirlenmesi;
4. Ret alanının belirlenmesi
5. Anlamlılık seviyesi ve şu iki alternatiften biri
	1. Test-istatistiği saptanması;
	2. p-değeri saptanması;
6. Karşılaştırmalar, sonuç ve yorum

### Bir pratik örnek problem

Alçı dolum makinemiz μo=20 kg ortalama ağırlıklı alçı dolumu yaparken arıza yapar. Tamirci getirip tamir ettiririz. Acaba yine μo=20kglık dolum yapabilecek mi?

*Deneme yapıp görmek lazım!'*

40 torba basit rastgele örnekleme yöntemine göre seçilip bu 40 alçı torbası ağırlıkları şöyle ölçülmüştür:

{\displaystyle X\_{1}} = 19,8 kg,  

{\displaystyle X\_{2}} = 20,5 kg,  

{\displaystyle X\_{3}} = 21,2 kg,  

{\displaystyle X\_{4}} = 18,9 kg,  

.......
{\displaystyle X\_{4}0} = 20,8 kg

Örneklem istatistikleri şöyle hesaplanmıştır:
Örneklem büyüklüğü : n = 40 torba Örneklem ortalaması : {\displaystyle {\bar {x}}} = 21,4 kg Örneklem standart sapması: s' = 3,2 kg

Bu problem için yapılan varsayımlar:
-Anakütle yani alçı dolum makinesinin yaptığı dolum miktarları normal dağılıma uymaktadır. 
-Dolum için anakütle standart sapması bilinmemekte ama (yanlılık için ayarlama yapılan) örneklem standart sapması (s') anakütle standart sapması σ için iyi bir kestirimdir.

### İncelenen araştırma sorusunun belirlenmesi

Araştırma sorunu tek bir anakütle parametresi, yani anakütle ortalaması {\displaystyle \mu }, hakkındadır. Bu anakütle ortalama değeri tam olarak bilinmemekte ve belirlenen bir hipotez değerde {\displaystyle \mu \_{0}} (*Mü sıfır* diye okunur) olduğu varsayılmaktadır. Hipotez testi anakütle ortalamasına verilen değer hakkındadır.

İstenilen araştırma sorusunun tayininde en önemli ilk adım, araştırma sorusunun tayininde, istenilen veya istenmeyen alternatifler ile test edilecek parametrenin belirtilen bir değere eşitsizlik şartına bakılmasıdır. Bu eşitsizlik bir "katı eşitsizlik" midir (yani ≠ veya > veya <) yoksa bir eşitliği de ihtiva eden bir "zayıf eşitsizlik" midir (≤ veya ≥)? Araştırma sorusunun ya katı eşitsizliği ihtiva edip etmediğini mantık yürüterek bulmak gerekmektedir. 

Ör./Verilen alçı doldurma makinesi örnek problemi için belirtilen anakutle ortalama değerinin μ=20 olması gerekir. Biraz mantık yürütürsek, hem doldurma ortalamasının 20 kg'den düşük doluş yapmasının hem de doluşun 20 kg'dan daha fazla olması halinin istenmeyen sonuçlar olduğunu kabul edebiliriz. Eğer anakütle ortalaması 20 kg değilse, makine isteğe uygun tamir edilmemiştir; yani araştırma sorusu "katı eşitsizlik" (yani ≠) ihtiva eder.

### Sıfır hipotez ve karşıt hipotez oluşturulması

"Sıfır hipotez" (notasyona göre Ho) değerinin oluşturması için hiç problem yoktur. Her türlü parametrik sınamada ve özellikle μ için sınamada, sıfır hipoteze göre μ mutlaka belirtilen parametre değerine (μo) eşit olur:

Ho: μ = μo
Araştırma sorusu ne olursa olsun mutlaka Ho bu prensibe uyar.

Fakat *karşıt hipotez* veya *alternatif hipotez* (notasyona göre H1) oluşturulması biraz karmaşık olabilir. Karşıt hipotez problemin istediği araştırma sorusu ile ortaya çıkar. Parametrik sınamada karsit hipotezin mutlaka uyduğu bir prensip vardır. Bu prensip 

**Karşıt hipotez hiçbir zaman eşitlik olamaz.**
Karşıt hipotezin ya "eşit değil (≠)" ya "daha düşük değerde (<)" ya da "daha yüksek değerde (>)" olması gerekir. Bunlardan hangisi olacağı önemlidir; çünkü istatistiksel sınamada reddetme bölgesinin nerede olacağı bu karşıt hipotez eşitsizlik şekline dayanır.

Problemin ve araştırma sorusunun tanınması icin ilk yapılacak, istenilen araştırma sorusunun parametrenin belirtilen değere eşit olması şartı ihtiva edip etmediğini tayin etmektir. Araştırma sorusu eşitsizliği ya eşitliği ihtiva eder ya ihtiva etmez ve bu gerçekten ayrı şekillerde karşıt hipotez ortaya çıkar. Bu alternatifleri bir sıraya koyalım ve her alternatifin örnek problemde nasıl ifade edileceğini gösterelim:

**1.** Eğer araştırma sorusu eşitlik ihtiva etmekteyse: Bu halde probleme çözüm, sıfır hipotezin kabul edilmesi ve karşıt hipotezin ret edilmesi ile verilecektir. Karşıt hipotez istenilen araştırma sorunun *aksi işaretli* olacaktır. Üç alternatif bulunabilir:

**(1.a.)** Araştırma sorusunda anakütle ortalamasının belirtilen değere *eşit olduğu* araştırılmakta ise:   

Bu örnek problemde soru "Acaba dolum ortalaması 20kg midir yani μo=20kg ?" Bu halde araştırma sorusunun *aksi işaretli* karşıt hipotez μo≠20 kg olur yani hipotezler

Ho=20 H1≠20
olur.

**(1.b.)** Araştırma sorusunda anakütle ortalamasının belirtilen değere *eşit veya daha küçük olduğu* araştırılmakta ise:   

Bu örnek problemde soru "Acaba dolum ortalaması, 20kg veya daha aşağı değer de midir yani μo≤20kg ?" olur. *Aksi işaretli* karşıt hipotez bu halde μo>20 kg olur; yani hipotezler şunlardır:

Ho=20 H1>20
**(1.c.)** Araştırma sorusunda anakütle ortalamasının belirtilen değere *eşit veya daha büyük olduğu* araştırılmakta ise:   

Bu örnek problemde soru "Acaba dolum ortalaması 20kg veya daha yüksek değer de midir yani μo≥20kg ?" Bu halde araştırma sorusuna *aksi işaretli* karşıt hipotez μo<20 kg olur yani hipotezler

Ho=20 H1<20
**2.** Eğer araştırma sorusu eşitsizlik ihtiva etmekteyse:   

Bu halde probleme çözüm sıfır hipotezin ret edilmesi ve karşıt hipotezin kabul edilmesi ile verilecektir. Karşıt hipotez istenilen araştırma sorunun *ayni işaretli* olacaktır. Üç alternatif bulunabilir:

**(2.a.)** Anakütle ortalamasının belirtilen değere *eşit olmadığı* araştırma sorusudur:  
 
Örnek problemde soru "Acaba dolum ortalaması 20kg değil midir yani μo≠20kg ?" Bu halde araştırma sorusuna ayni işaretli karşıt hipotez μo≠20 kg olur yani hipotezler

Ho=20 H1≠20
**(2.b.)** Araştırma sorusu anakütle ortalamasının belirtilen değerden *daha küçük olduğu* araştırılmakta ise:  
 
Bu örnek problemde soru "Acaba dolum ortalaması 20kgdan daha aşağı değer de midir yani μo<20kg ?" Ayni işaretli karşıt hipotez bu halde μo<20 kg olur; yani hipotezler

Ho=20 H1<20
**(2.c.)** Araştırma sorusu anakütle ortalamasının belirtilen değerden *daha büyük* olduğu araştırılmakta ise:   

Bu örnek problemde soru "Acaba dolum ortalaması 20kgdan daha yüksek değer de midir yani μo>20kg ?" Bu halde araştırma sorusuna ayni işaretli karşıt hipotez μo>20 kg olur yani hipotezler

Ho=20 H1>20
Ör./ Verilen pratik problem için belirtilen anakütle ortalama değeri μ=20 olması yani 

Ho : μ = 20
Karşıt hipotez için hem ortalama 20 kg'den düşük hem de 20 kg'dan daha fazla dolum istenmeyen sonuçlar olduğu için karşıt hipotez anakütle ortalamasının 20 olmamasıdır; yani

'H1 : μ ≠ 20 .
### Örnekleme dağılımı ve kritik değer belirlenmesi

Hipotez sınaması problemi için değişkenin dağılımı ve örneklem hacminin büyüklüğü, örnekleme dağılımı ve örnekleme dağılımı için kullanılması gereken olasılık dağılımını tespit etmek için kullanılır. Üç alternatif bulunur:
**1.** Anakütlenin normal dağılım gösterdiği bilinir veya bilindiği kabul edilir. Anakütle normal dağılım gösterirse örneklem hacmi ne olursa olsun (büyük veya küçük fark etmeden) örneklem ortalamasının örnekleme dağılımının *normal dağılım* olduğu; örnekleme dağılımının örnekleme ortalamasının belirtilen anakütle dağılımına yani;

μ=μo
ve standart hatası (yani örneklem ortalamasının örnekleme dağılımının standart sapmasının ya verilen anakütle standart sapmasının veya kestirim anakütle standart sapmasının örneklem hacmi karesine bölünmesi) şu olur;

{\displaystyle \mathrm {SH} ={\frac {\sigma }{\sqrt {n}}}}
Bu halde örnekleme ortalamasının z-değeri, yani kritik değer, şöyle bulunur:

{\displaystyle z={\frac {{\overline {X}}-\mu }{\mathrm {SH} }}}
Bu nedenle bu türlü *tek anakütle ortalaması sınaması* *z-testi* olarak da adlandırılır.

**2.** Anakütlenin normal dağılım gösterdiği bilinmez ve bu varsayım olarak da kabul edilmez. Bu halde iki alternatif bulunmaktadır:
**(2.a.)** Basit rastgele örneklem yöntemini göre elde edilmiş *n* ile ifade edilen örneklem büyüklüğü *büyüktür*. Bu *büyük örneklem hacmi* pratikte örneklem veri sayısının 30'dan büyük olması yani

n > 30
olarak kabul edilir. Bu halde örneklem ortalaması dağılımı için merkezsel limit teoremi uygulanabilir ve örnekleme dağılımı yaklaşık olarak 

μ=μo örnekleme ortalamalı
ve

{\displaystyle \mathrm {SH} ={\frac {\sigma }{\sqrt {n}}}}
örneklem standart hatalı bir normal dağılım ile belirlenir. Bu halde örnekleme ortalamasının z-değeri, kritik değer, şöyle bulunur:

{\displaystyle z={\frac {{\overline {X}}-\mu }{\mathrm {SE} }}}
Bu türlü *tek anakütle ortalama sınaması* da *z-testi* olarak adlandırılır.

**(2.b.)** Basit rastgele örneklem yöntemini göre elde edilmiş örneklem büyüklüğü *küçük*tür yani

n ≤ 30
Bu halde 1906'da *Student" lakabını taşıyan William Sealy Gosset tarafından bulunan [[Student'in t*
dağılımı]] uygundur ve bu dağılımın *t-testi* adıyla küçük örneklem verileri için *tek anakütle ortalaması için hipotez sınaması* için kullanılması tavisye edilir. Bu halde hipotez testine *t-testi* adı verilir. Bu halde örnekleme ortalamasının t-değeri, kritik değer, şöyle bulunur:

{\displaystyle t={\frac {{\overline {X}}-\mu }{\mathrm {SH} }}}
Bu t-dağılımının tam tespiti için *ν* veya *serbestlik derecesi* adlı bir parametrenin bulunması da gerekir. Tek anakütle ortalaması için hipotez test için *serbestlik derecesi* örneklem hacmi eksi bir olur; yani 

ν = n - 1
olur.

Ör./ Verilen pratik alçı doldurma makinesi problemi için anakütlenin *normal dağılım* göstermesi varsayımı uygun görülebilir. Eğer anakütle için normallik varsayımı yapılmasa bile, örneklem hacmi 40 (yani n>30) olarak *büyük* olduğu kabul edilir. Ayrıca örneklem standart sapmasının anakütle standart sapması için en iyi kestirim olduğu varsayılır. Bu nedenle örnekleme dağılımı standart hatası şöyle hesaplanır:

{\displaystyle \mathrm {SH} ={\frac {\sigma }{\sqrt {n}}}={\frac {3,2}{\sqrt {40}}}=0,506\,\!}
ve z-değeri veya kritik değer 

{\displaystyle z={\frac {{\overline {X}}-\mu }{\mathrm {SH} }}={\frac {21,4-20}{0,506}}=2,767\,\!}
olur.

### Ret alanının belirlenmesi

Ret alanı demek; standart normal dağılım (z-dağılım) veya Student'in t dağılımı (t-dağılımı) eğrisi altında ve ortasında seçtiğimiz (Ho'ın kabul alanı dışında kalan Ho'ın reddedilmesini sağlayan küçük alanlardır. Ret alanı *karşıt hipoteze* bağlıdır ve üç alternatif şekilde olur:

1. Eğer karşıt hipotez *eşitsizlik* ise yani

H1≠ μo
o zaman *çift yönlüdür* yani z-dağılımı veya t-dağılımı eğrilerinin alt-kuyruğu ve üst kuyruğunda bulunur. Eğer biraz ilerideki açıklanacak *anlamlilik seviyesi olan α kullanırsak her iki kuyruk altına kalan alan* α/2 *olur; iki kuyruktaki ret alanı toplamı α ve ortada bulunan ve kabul alanı 1-α olur.* 

1. Eğer karşıt hipotez *daha büyük* ise yani

H1 > μo
ise, o zaman *sol-yönlüdür* yani z-dağılımı veya t-dağılımı eğrilerinin üst-kuyruğunda bulunur. Bu kuyruk altına kalan alan ve ret alanı α ve ortada sağda bulunan ve kabul alanı 1-α olur. 

1. Eğer karşıt hipotez *daha küçük* ise yani

H1 < μo
ise, o zaman *sağ-yönlüdür* yani z-dağılımı veya t-dağılımı eğrilerinin alt-kuyruğunda bulunur. Bu kuyruk altına kalan alan ve ret alanı α ve ortada solda bulunan ve kabul alanı 1-α olur.

Ör./Verilen pratik alçı doldurma makinesi problemi için *karşıt hipotez* 'H1 : μ ≠ 20 olduğu için ret alanı çift yönlüdür ve hem alt ve hem üst kuyrukta bulunur.

### Anlamlılık seviyesi ve isteğe göre test istatistiği veya p-değeri saptanması

#### Anlamlılık seviyesinin belirlenmesi

Hatasız bir örneklem bulamayacağımız için her testte bir miktar yanılma riskimiz vardır. Bunu 0,05 ; 0,01 ; 0,005 ; 0,0001;... gibi bir seviye olarak benimseyebiliriz. Yanılma payımız küçüldükçe, testin anlamlilik seviyesi de küçülür. O nedenle istatistikçiler olabildiğince az yanılma ile test yapmak isterler. Yine de α =0,05 ve &alfa;=0,01 düzeyleri en çok kullanılanlardır.

Ör./ Alçı doldurma makinesi problemi için α=0,05 seçelim.

Burada tek anakutle ortalaması için hipotez sınaması, her turlu parametrik hipotez sınaması gibi, iki alternatif şekilde devem edilebilir: ya '"test istatistiği" bulunur ya da "p-değeri" bulunur.

#### İstenirse test istatistiği belirlenmesi

Birinci alternatif, hesapların elle yapılması ve özel standart normal veya Student-t dağılımı tabloları kullanılması için çok uygundur ve eski usulde yapılan analizdir. Bu halde "anlamlılık seviyesi"ne uygun bir z-skor veya t-skoru (yani bu seviyeye tekabül eden normal veya t-eğrileri altındaki alanlar) bulunur. Buna *test istatistiği* denilir. Buna hedef elde elde edilen kritik değer ile tablodan bulunan test istatistiğini karşılaştırmaktır. Yani bulunacak *test istatistiği"*

1. İki-yönlü ret alanı için iki sınır değer ± zα÷2 veya ±tν,α÷2  ν=n-1;
2. Sağ-yönlü ret alanı için alt sınır değer: +zα veya +tν,α ν=n-1;
3. Sol-yönlü ret alanı için üst sınır değer: -zα veya -tν,α  ν=n-1

olur. Bunlar için özel *standart normal dağılım tablosu* veya *Student t dağılım tablosu* bulunur.

Or./Verilen pratik alçı doldurma makinesi problemi için iki-yönlü ret alanı olduğunu bulmuş, z-dağılımının uygun olduğunu tespit etmiş ve anlamlılık seviyesini 0,05 olduğunu kabul etmiştir; böylece "test istatistiği"

± z0,05/2 = ±z0,025
olur. Bir "standart normal dağılım tablosu"na bakarsak, "test istatistiği"nin değerinin ±1.96 olduğu bulunur.

#### İstenirse p-değeri belirlenmesi

İkinci alternatif, hesapların kompüter kullanılarak yapılması suretiyle ortaya çıkar. Örneğin "Open Office Calc" gibi kutuçizim programları özel olarak NORMAL veya TDIST fonksiyonları için komutaları kullanarak veya "R" özel "istatistik paketi" programlarını kullanarak ters-Z veya ters-t yöntemi ile "p-değeri" bulunur. "P-değeri" kritik değer olan z-değer veya t-değerin, karşıt eğrilerin altında ne kadar alan kapladıklarını yani kritik değer olasılığını (p İngilizce "probabaility" kelimesinden çıkarılmış) bulmaktır. Genel olarak p-değeri hep üst-kuyruk altında kalan alan değerini verir; ama bunun kullanılan "kutuçizim" ve "istatistik paketi" programlarında kontrol edilmesi gerekir çünkü değişik kuyruk değerleri de verildiği görülür. Böylece bu p-olasılığı "anlamlılık seviyesi" olasılığı ile karşılaştırmak hedef alınır.

### Karşılaştırma, sonuç ve yorum

Bir hipotez testinde sonuç 

1. ya "sıfır hipotezi red etmek" yani "karşıt hipotezi" kabul etmek
2. ya da "sıfır hipotezi kabul etmek" yani "karşıt hipotezi" reddetmek;

olur.
Bunun için önceki basamaktaki kullanılan iki alternatife göre şu karşılaştırmadan biri yapılır: 

1. ya "kritik değer" ile "test istatistiği" ;
2. ya da "p-değeri" ile "anlamlılık seviyesi" .

Bu karşılaştırmaya göre sonuç ret alanına düşerse "sıfır hipotez" reddedilir: 

1. "Kritik değer" ile "test istatistiği" karşılaştırılması halinde:
	1. Eğer ret alanı iki-yönlü ise, "kritik değer" pozitif ve negatif iki "test istatistiği" değerleri dışına düşerse;
	2. Eğer ret alanı sağ-yönlü ise, "kritik değer" pozitif "test istatistiği" değerinden yüksekse;
	3. Eğer ret alanı sol-yönlü ise, "kritik değer" negatif "test istatistiği" değerinden düşükse;
2. "p-değer" ile "anlamlılık seviyesi" karşılaştırılması halinde:
	1. Eğer ret alanı iki-yönlü ise, "p-değeri" - alpha/2; değeri altına ve + alpha/2 üstüne düşerse;
	2. Eğer ret alanı sağ-yönlü ise, "p-değeri değeri" +alpha değerinden altına düşerse;
	3. Eğer ret alanı sol-yönlü ise, "kritik değer" -alpha değerinden üstüne düşerse.

Or/ Örnek alçı doldurma makinesi problemi için şu karşılaştırmalar yapılıp sonuç çıkartılabilir:

1. İki-yönlü ret alanı: Kritik değer=2,767. Test istatistiği=±1,96. Kritik değer pozitif +1.96 dışına düşmekte. "Sıfır hipotez" ret edilmelidir ("Karşıt hipotez" kabul edilmelidir.)
2. İki yönlü ret alanı: p-değeri= ...... + alpha/2=±0,025. p-değeri üst +0.025 seviyesinden daha küçüktür. "Sıfır hipotez" ret edilmelidir ("Karşıt hipotez" kabul edilmelidir.)

Bu duruma göre: elimizdeki örneklemin ortalaması, problem için anakütlenin ortalamasından çok uzağa düşen bir büyüklüktedir ve Ho hipotezini kabul edilemez. Demek ki, bu makine hatalı dolum yapmakta, ortalaması 20 kg olan dolumlar gerçekleştirememektedir.

Hipotez sınaması ve güven aralığı
---------------------------------

Genel olarak hipotez sınaması ve güven aralığı değişik matematik ve felsefi önerilere bağlı olarak geliştirilmişlerdir. Bu nedenle bu iki çıkarımsal istatistik yöntemini birbiri ile karıştırmamak ve ikisini ayrı olarak ayrı şekilde kullanmak tavsiye edilmektedir.

Fakat yine de bazı istatistik ders kitapları &alpha anlamlılık seviyesine göre iki-yönlü ret alanı bulunan hipotez sınaması problemi çözmekte iken, aralık kestirimi-güven aralığı kavramları kullanarak (1-&alpha) güven seviyeli bir güven aralığı ortaya çıkarmakta; bu güven aralığının alt ve üst sınırlarını sıfır hipotez olarak belirtilen anakütle ortalaması ile karşılaştırmakta ve eğer sıfır hipotez μ değeri güven aralığı alt ve üst değerleri arasında kalırsa sıfır hipotezi kabul etmekte ve dışında kalırsa sıfır hipotezi reddetmektedirler.

Bu çeşit bir "çözüm" (eğer çözüm denilirse), bir olasılık ölçüsü olan "anlamlılık seviyesi" (&alpha) kavramı ile bir olasılık ölçüsü olmayan ile (ama yine notasyonla 1-%alpha şeklinde olan) çokluluk seviyesi olan "güven seviyesi" kavramını karıştırmaya dayanmaktadır. Bu kavram karışıklığının yapılmaması çok daha uygun bir tutum ve yaklaşım olacağı gayet açıktır.

Dipnotlar
---------

Ayrıca bakınız
--------------

* Ortalama
* Hipotez sınaması
* Anlamlılık seviyesi
* Güven aralığı
* Sıfır hipotez ve karşıt hipotez
* 1.tür hata ve II.tür hata
* Örnekleme dağılımı
* p-değeri
* Standart normal dağılım
* Student'in t dağılımı

| * g
* t
* d
İstatistik |
| --- |
| Betimsel istatistik | 

|  |  |  |  |  |  |  |  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Sürekli veriler | 

|  |  |
| --- | --- |
| Merkezî konum | Ortalama (Aritmetik, Geometrik, Harmonik) •  Medyan • Mod |
| Yayılma | Açıklık • Standart sapma • Varyasyon katsayısı • Çeyrekler açıklığı • Kesirlilikler (kantil) (Dörttebirlik,Ondabirlik, Yüzdebirlik) |
| Dağılım şekli | Varyans • Çarpıklık • Basıklık • Moment (matematik) |

 |
| İstatistiksel tablolar | Sıklık dağılımı  • Çoklu sayılı özetleme tabloları  • İlişki tablosu  • Çoklu-yönlü sınıflandırma tabloları |
| İstatistiksel grafikler | Dairesel grafik • Çubuk grafiği • Kutu grafiği • Dal-yaprak grafikleri •Kontrol diyagramı • Histogram • Sıklık çizelgesi • Q-Q grafiği • Serpilme diyagramı |

 |
| Veri toplama | 

|  |  |
| --- | --- |
| Örnek tasarımı | Anakütle •Basit rassal örnekleme Örüntülü örnekleme • Tabakalı örnekleme • Küme örneklemesi • Çok aşamalı örnekleme • |
| Deneysel tasarım | Anakütle • İstatistiksel deneysel tasarım tipleri  • Deneysel hata  • Yineleme • Bloklama • Duyarlılık ve belirleme |
| Örneklem kavramları | Örneklem büyüklüğü • Sınama gücü  • Etki büyüklüğü • Örnekleme dağılımı •Standart hata |

 |
| Çıkarımsal istatistik ve İstatistiksel kestirim ve testler | 

|  |  |
| --- | --- |
| Çıkarımsal analiz tipleri | Kestirim  • Parametrik çıkarımsal analiz  •Parametrik olmayan çıkarımsal analiz  • Bayesci çıkarımsal analiz  • Meta-analiz |
| Çıkarımsal kestirim | 

|  |  |
| --- | --- |
| Genel kestirim kavramları | Momentler yöntemi • Enbüyük olabilirlik • Enbüyük artçıl  • Bayes-tipi kestirimci • Minimum uzaklık • Maksimum aralık verme |
| Tekdeğişkenli kestirim | Kestirim  • Güven aralığı  • İnanılır aralık |

 |
| Hipotez testi | 

|  |  |
| --- | --- |
| İstatistiksel test ana kavramları | Sıfır hipotez  • I.Tür ve II.Tür hata  • Anlamlılık seviyesi  •p-değeri |
| Basit tek-değişkenli ve iki-değişkenli parametrik hipotez testi | μ için testi •
π için test • μ1-μ2 için test • π1-π2 için test  •
σ1/σ2 için test |
| Tek-değişkenli ve iki-değişkenli parametrik olmayan test analizi | Medyan testi  • Ki-kare testi • Pearson ki-kare testi •Phi katsayısı  • Wald testi • Mann-Whitney U testi • Wilcoxon'in işaretli sıralama testi |

 |

 |
| Korelasyon veRegresyon analizi | 

|  |  |
| --- | --- |
| Korelasyon | Pearson çarpım-moment korelasyonu • Sıralama korelasyonu ( Spearman'in rho • Kendall'in tau) |
| Doğrusal regresyon | Regresyon analizi  • Doğrusal model • Genel doğrusal model • Genelleştirilmiş doğrusal model |
| Doğrusal olmayan regresyon | Parametrik olmayan • Yarıparametrik • Logistik |
| Varyans analizi | Tek-yönlü varyans analizi • Kovaryans analizi • Bloklu tek-yönlü varyans analizi • Etki karışımı değişkeni |

 |
| Çokdeğişkenli istatistik | Çokdeğişkenli regresyon • temel bileşenler **·**  Faktör analizi  •Kanonik korelesyon  • Uygunluk analizi  • Kümeleme analizi |
| Zaman serileri analizi | 

|  |  |
| --- | --- |
| Yapısal model tanımlanması | Zaman serisi yapisal model ögeleri  • Zaman serisi ögeleri saptanması  • Zaman grafiği • Korrelogram |
| Zaman serileri kestirim teknik ve modelleri | Dekompozisyon • Trend uygulama kestirimi  • Üssel düzgünleştirme  • ARIMA modelleri  • Box–Jenkins  • Spektral yoğunluk kestirimi |
| Kestirim değerlendirmesi | Zaman seri kestirim değerlendirmesi |

 |
| Sağkalım analizi | Sağkalım fonksiyonu • Kaplan–Meier • Log-sıra testi • Başarısızlık oranı • orantılı tehlikeler modeli |
| **Kategori** • **Outline** • **Endeks** |


| * g
* t
* d
Halk sağlığı |
| --- |
| Genel | Oksoloji  • Biyolojik tehlike  • Baş Tıp Görevlisi  • Kültürel yetkinlik  • Sapkınlık  • Çevre sağlığı  • Ötenik  • Genomik  • Küreselleşme ve hastalık  • Sağlık ekonomisi  • Sağlık okuryazarlığı  • Sağlık politikaları  • (Sağlık sistemi  • Sağlık reformu •Kamu sağlığı yasası) •
Anne sağlığı •Tıbbi antropoloji •Tıp sosyolojisi •Ruh sağlığı •İlaç politikası • Halk sağlığı laboratuvarı •Üreme sağlığı  • Sosyal psikoloji  • Sağlık ve hastalık sosyolojisi  • Tropik hastalık |
| Koruyucu sağlık hizmetleri | Tek sağlık  • Davranış değişikliği  • Aile ücretleri  • Sağlığın teşviki ve geliştirilmesi  • İnsan beslenmesi  • Hijyen  • (El yıkama  • Enfeksiyon kontrolü  • Ağız hijyeni)  • İş güvenliği ve sağlığı  • (Ergonomi  • Yaralanmayı önleme  • Tıp  • Hemşirelik)  • Hasta güvenliği  • (Kurumu)  • Farmakovijilans  • Güvenli seks  • (Cinsel yolla bulaşan hastalık)  • Temizlik  • (Fekal-oral bulaşma  • Açık dışkılama  • Vektör kontrolü  • Su kaynaklı hastalıklar)  • Sigarayı bırakma  • Aşılama  • Veteriner Halk Sağlığı |
| Toplum sağlığı | Biyoistatistik  • Çocuk ölümleri  • Toplum sağlığı  • Epidemiyoloji  • Küresel sağlık  • Sağlık etki değerlendirmesi  • Sağlık sistemi  • Bebek ölümü  • Açık kaynaklı sağlık yazılımı  • Kamu sağlığı bilişimi  • Sağlığın sosyal belirleyicileri  • (Sağlık eşitliği  • Irk ve sağlık)  • Sosyal tıp |
| Biyolojik veepidemiyolojik istatistikler | Hipotez testi  • Vaka kontrol çalışması  • Randomize kontrollü çalışma  • Klinik epidemiyoloji  • ROC eğrisi  • Öğrencilere t-testi  •  Z-test   • Varyans analizi  • Regresyon  • Göreceli risk  • İstatistik yazılımı  • (SAS  • SPSS  • Stata) |
| Bulaşıcı ve epidemikhastalıkların önlenmesi | Cinsel yolla bulaşan hastalık  • Aşı çalışmaları  • tropikal hastalıklar  • Enfeksiyon hastalıkları  • Salgın (Epidemi)  • Pandemi  • Surveyans  • Karantina  • sağlık ekonomisi |
| Gıda hijyeni vesertifikasyon sistemleri | Gıda güvenliği  • Gıda katkısı  • Gıda işleme  • Certified Agricultural  • GMP  •  GSP  •  GAP  •  CSP  • ISO  • HACCP  • CCP  • FSSC  • IFS  • BRCGS  • Helal (İslam)  • Gıda mühendisliği  • Food microbiology  • food Chemistry  • food technology  • Genetik mühendisliği  • Veteriner hekim  • Ziraat mühendisliği |
| Sağlık davranışlarıbilimleri | Sağlık inanç modeli  • rasyonel davranış modeli  • planlı davranış teorisi  • Transteorik model  • Sosyal bilişsel kuram  •  Sosyal Destek teorisi  • sağlık İletişimi  • önceki model  • Toplum sağlığı  • Ekosistem modeli |
| Sağlık vepolitika analizi | Politika analizi  • sigorta ekonomisi  • İstatistik  • Küresel sağlık  • sosyal güvenlik sistemi  • Muhasebe  • Sosyal psikoloji  • İletişim |
| OrganizasyonlarEğitimve Geçmiş | 

|  |  |
| --- | --- |
| Kuruluş ve Örgütler | Europe (Avrupa Hastalık Önleme ve Kontrol Merkezi  • Committee on the Environment, Public Health and Food Safety) India (Ministry of Health and Family Welfare)
U.S. (Amerika Birleşik Devletleri Hastalık Kontrol ve Korunma Merkezleri  • Center for Minority Health  • Council on Education for Public Health  • Public Health – Seattle & King County  • Public Health Service)  • *Globalization and Health*  • Dünya Sağlık Örgütü  • World Toilet Organization
East Asia (Health and Welfare Ministry  • Gıda ve İlaç Dairesi  • Çevre Koruma Ajansı) |
| Eğitim | Bachelor of Science in Public Health  • Master of Public Health  • Doctor of Public Health  • European Programme for Intervention Epidemiology Training (EPIET)  • Health education  • Professional Further Education in Clinical Pharmacy and Public Health |
| Geçmiş | Sara Josephine Baker  • Samuel Jay Crumbine  • Carl Rogers Darnall  • Joseph Lister  • Margaret Sanger  • John Snow  • Mary Mallon  • Hastalık yapıcı mikrop teorisi  • Social hygiene movement |

 |

|  |  |
| --- | --- |
| Otorite kontrolü Bunu Vikiveri'de düzenleyin | 
* GND: 4420602-1

 |