?? TEMEL İSTATİSTİK DERSLERİ
Hafta 10: Normal Dağılım ve Z-Puanı
?? Ders Videosu
Bu dersin videosunu izleyerek konuyu kavrayabilirsiniz.
?? Ders Yol Haritası
Normal dağılımın mantığı
Ham skoru Z ile standartlaştırma
Z işareti, büyüklüğü ve yüzdelik dilim
Branşlar arası karşılaştırma ve bileşik Z
Ek uzantı: T-puanı ve kapanış
Not: T-puanı bu haftanın ana omurgası değil; Z-puanını raporlamada daha okunur hale getiren ek dönüşüm olarak en sonda ele alınır.
Doç. Dr. İzzet İNCE | Spor Bilimleri Fakültesi
Akademik Yıl: 2025 - 2026
?? Çan Eğrisi Nedir?
?? NORMAL DAĞILIM Nedir? - En Basit Açıklama
Düşün: Bir sınıfta 100 öğrenci var. Boy sırasına dizsek ne görürüz?
- Çok kısa olanlar: Sadece 2-3 kişi (sol uç)
- Orta boylu olanlar: 60-70 kişi (ortada yığılma)
- Çok uzun olanlar: Sadece 2-3 kişi (sağ uç)
Bu şekle "ÇAN EĞRİSİ" diyoruz çünkü kilise çanına benziyor! ??
?? NORMAL DAĞILIMI TANIMAK - 3 ADIM
TEK ZİRVE
Ortada bir tepe var, iki değil!
SİMETRİK
Sol ve sağ taraf ayna gibi!
UÇLAR SEYRELİR
Ortadan uzaklaştıkça kişi azalır!
?? Günlük Hayat Örneği
Bir sınıfta not dağılımı düşünün:
• Çok az kişi: 0-30 arası (sol uç)
• Çoğunluk: 50-70 arası (orta - en yüksek nokta)
• Çok az kişi: 90-100 arası (sağ uç)
?? OTOBÜS ANALOJİSİ - Hiç Unutma!
Her sabah aynı otobüsü bekliyorsun. Geliş saatleri:
Çok erken (7:50)
Nadiren olur
Normal (8:00-8:05)
Çoğu gün böyle!
Çok geç (8:15)
Nadiren olur
İşte bu da NORMAL DAĞILIM! Çoğu gün ortalama, uç değerler nadir.
?? Derinlemesine Analiz: Merkezi Limit Teoremi (CLT)
Neden her şey normale döner? CLT'ye göre, bir dağılım ne kadar düzensiz olursa olsun, o popülasyondan alınan yeterince büyük (n > 30) örneklemlerin ortalamaları Normal Dağılım gösterir.
"Kaostan düzen doğar!" - İstatistiğin en temel yasası.
?? Normal Dağılım Şekli
?? Sporda
100m sprint süreleri, boy, kilo normal dağılır
?? Biyolojide
Kalp atış hızı, kan basıncı normal dağılır
?? Normal Dağılımın Özellikleri
?? NORMAL DAĞILIMIN ÖZELLİKLERİ - Çok Basit
Düşün: Bir çan eğrisini elinde tutuyorsun. Ortadan dikey olarak kes...
??
SİMETRİK
İki yarı üst üste gelir!
??
TEK TEPE
Bir tane zirve var!
??
ORTA NOKTA
µ = Md = Mo
?? NORMAL DAĞILIM MI? KONTROL TARİFİ
Çan şekli var mı?
Tek tepe mi?
Sol = Sağ mı?
Uçlar seyreliyor mu?
4'üne de EVET diyorsan = NORMAL DAĞILIM!
?? Simetrik
Sol ve sağ taraf ayna görüntüsü. Ortadan ikiye böl, üst üste gelir!
?? Tek Tepe
Sadece BİR zirve var. Bimodal (çift tepeli) değil!
?? Asimptotik
Kuyruklar X eksenine değmez, sonsuza uzanır (ama çok az veri)
?? Ortalama = Medyan = Mod
?? Matematiksel Gösterim: X ~ N(µ, ?²) › "X, ortalaması µ ve varyansı ?² olan normal dağılıma sahip"
?? İleri Analiz: Normallikten Sapma
Eğer veriniz tam çan eğrisi DEĞİLSE, şu iki parametreye bakın:
- Skewness (Çarpıklık): Tepe noktası sağa veya sola kaymış mı? (0 olmalı)
- Kurtosis (Basıklık): Tepe çok sivri mi yoksa çok yayvan mı? (3 olmalı)
?? 68-95-99.7 Kuralı (Ampirik Kural)
?? 68-95-99.7 Kuralı Nedir? - Basit ve Açık
Düşün: Bir apartmanda 1000 kişi yaşıyor. Boylarını ölçtün.
680
kişi
Ortalama ±5cm içinde
(±1 Standart Sapma)
950
kişi
Ortalama ±10cm içinde
(±2 Standart Sapma)
997
kişi
Ortalama ±15cm içinde
(±3 Standart Sapma)
Sadece 3 kişi "aşırı uç" değerlerde! (1000'de 3 = %0.3)
?? KURALI EZBERLEMEK İÇİN
%68
±1? içinde
"Çoğunluk burada"
%95
±2? içinde
"Neredeyse herkes"
%99.7
±3? içinde
"Hepsi burada!"
?? Standart Sapma Bantları
±1?
68%
±2?
95%
±3?
99.7%
Ortalama = 195 cm, Standart Sapma = 5 cm ise:
• %68: 190-200 cm arasında
• %95: 185-205 cm arasında
• %99.7: 180-210 cm arasında
?? ÖRNEK: 100m Sprint Süreleri
Ortalama: 12.0 saniye | SD: 0.5 saniye
- %68: 11.5 - 12.5 sn arası
- %95: 11.0 - 13.0 sn arası
- %99.7: 10.5 - 13.5 sn arası
Yorum: 10.5 sn altı koşan biri 1000 sporcudan sadece 1-2 tanesi! Yıldız aday!
??? ÖRNEK: Bench Press (1RM)
Ortalama: 80 kg | SD: 10 kg
- %68: 70 - 90 kg arası
- %95: 60 - 100 kg arası
- %99.7: 50 - 110 kg arası
Yorum: 110 kg üstü kaldıran biri çok nadir - üst %0.15!
? GÜNLÜK HAYAT: Kahve Bekleme Süresi
Kahve dükkanında sipariş bekleme: Ortalama = 3 dakika, SD = 0.5 dakika
%68
2.5 - 3.5 dk
%95
2.0 - 4.0 dk
%99.7
1.5 - 4.5 dk
5 dakikadan fazla beklersen, bu çok NADIR bir olay! (%0.15)
?? Z-Puanı (Standart Puan) Nedir?
?? Z-PUANI Nedir? - En Basit Açıklama
Düşün: Sınıfta bir sınav yapıldı. Sen 75 aldın. Bu iyi mi kötü mü?
- Sınıf ortalaması 60 ise › ÜSTÜN!
- Sınıf ortalaması 80 ise › Ortalamanın altında!
Z-Puanı sana "Ortalamadan KAÇ ADIM uzaktasın?" sorusunun cevabını verir!
?? Z-SKORU TARİFİ
DEĞERDEN ORTALAMAYI ÇIKAR
X - µ = Fark
Örn: 180 - 175 = 5
STANDART SAPMAYA BÖL
Fark ÷ ?
Örn: 5 ÷ 5 = 1
SONUÇ: KAÇ SD UZAKTA?
Z = +1
"1 adım yukarıda!"
?? ÖRNEK: Boy (Yüksek = İyi)
180cm boy, ort=175cm, SD=5cm
Z = (180-175) / 5 = +1
Yorum: Ortalamanın 1 SD ÜSTÜNDE (iyi!)
?? ÖRNEK: Sprint (Düşük = İyi)
10.5sn süre, ort=11.0sn, SD=0.5sn
Z = (10.5-11.0) / 0.5 = -1
Yorum: Negatif ama DAHA HIZLI = İYİ!
?? Problem: Elmalarla Armutları Karşılaştırmak
Ali 100m'yi 11.5 saniyede koşuyor, Veli dikey sıçramada 65 cm yapıyor.
Kim daha iyi sporcu? Karşılaştırılamaz... TA Kİ Z-puanına çevirene kadar!
Z-Puanı Formülü:
X = Değer | µ = Ortalama | ? = Standart Sapma
?? Sembollerin Anlamları (Çok Basit Açıklama):
| z | Z puanı - Bir değerin ortalamadan kaç standart sapma uzakta olduğunu gösteren sayı. Örnek: z = +2 demek "ortalamadan 2 adım yukarıda" |
| x | Gözlem değeri - Ölçtüğümüz değer, yani sporcunun skoru. Örnek: Bir sporcunun 100m sprint süresi = 11.5 saniye |
| µ (mü) | Ortalama (Mean) - Tüm değerlerin toplamının kişi sayısına bölümü. Örnek: 10 sporcunun ortalama süresi = 12.0 saniye |
| ? (sigma) | Standart Sapma (SD) - Değerlerin ortalamadan ne kadar uzaklaştığını gösteren ölçü. SD büyükse dağılım geniş, küçükse dar. Örnek: SD = 0.5 saniye |
Z = 0
Tam ortalamada
Z > 0
Ortalamanın üstünde
Z < 0
Ortalamanın altında
?? Z Puanı Yorumlama Kuralları:
| Z Puanı | Anlam | Yüzdelik Dilim |
|---|---|---|
| z = 0 | Tam ortalamada | %50 (tam ortada) |
| z = +1 | Ortalamanın 1 SD üstünde | Üst %16 (iyi) |
| z = -1 | Ortalamanın 1 SD altında | Alt %16 |
| z = +2 | Ortalamanın 2 SD üstünde | Üst %2.3 (çok iyi!) |
| z = -2 | Ortalamanın 2 SD altında | Alt %2.3 |
??? Akademik Standart: Robust Z-Score (Sağlamlaştırılmış Z)
Eğer verinizde aşırı uç değerler (outliers) varsa, klasik Z-puanı (Ortalama ve Std.Sapma)
bozulur!
Bunun yerine Medyan ve MAD (Median Absolute Deviation)
kullanın:
$$ Z_{robust} = \frac{X - Medyan}{MAD \times 1.4826} $$
?? Z-Puanı Karar Haritası
| Soru | Nasıl Yorumlanır? |
|---|---|
| z = 0 mı? | Sporcu tam ortalamadadır. Ne avantajlı ne dezavantajlı. |
| |z| kaç? | 0.2 küçük fark, 1.0 belirgin fark, 2.0 çok sıra dışı fark demektir. |
| İşaret ne? | Pozitif = ortalamanın üstünde, negatif = ortalamanın altında. Bu sadece ham yönü gösterir. |
| Testte yüksek mi iyi? | Mesafe/güçte yüksek iyi; süre/hata sayısında düşük iyi. Son kararı buna göre ver. |
?? En sık hata: “Negatif Z = kötü performans” diye düşünmek.
Bu ifade sadece yüksek değerin iyi olduğu testlerde doğrudur. Sprint, çeviklik, reaksiyon süresi, hata sayısı gibi testlerde düşük skor daha iyidir.
Ham Z: \( z = \frac{X - \mu}{\sigma} \)
Performans yönü düzeltilmiş Z: \( z_{perf} = \frac{\mu - X}{\sigma} = -z \)
Pratik kural: Antrenöre rapor sunacaksan “yüksek = iyi” mantığını korumak için önce yön düzeltmesini düşün.
?? Z-Puanı Hesaplama - Adım Adım Örnekler
?? Z HESAPLAMA - Basit ve Açık
Hatırla: Z-puanı sana "ortalamadan kaç ADIM uzaktasın?" sorusunun cevabını verir.
Her ADIM = 1 Standart Sapma (SD)
Z = +2 › Ortalamadan 2 adım YUKARI
Z = -1 › Ortalamadan 1 adım AŞAĞI
?? Z-PUANI HESAPLAMA TARİFİ
DEĞER
X = Sporcunun skoru
ÇIKAR
X - µ = Fark
BÖL
Fark ÷ ?
SONUÇ
Z = Kaç SD?
?? ÖRNEK 1: 100m Sprint Süresi
Veri: Sporcumuzun 100m süresi = 11.0 saniye
Grup ortalaması (µ): 12.0 saniye | Standart sapma (?): 0.5 saniye
Adım 1: Formülü yaz › z = (x - µ) / ?
Adım 2: Değerleri yerine koy › z = (11.0 - 12.0) / 0.5
Adım 3: Payı hesapla › z = -1.0 / 0.5
Adım 4: z = -2.0
› Bu sporcu ortalamadan 2 standart sapma DAHA HIZLI! Çok iyi performans!
z = -2 demek, sadece %2.3'lük dilimde (en hızlı %2.3). Sprint'te negatif z = daha hızlı = daha iyi!
?? ÖRNEK 2: Dikey Sıçrama (Vertical Jump)
Veri: Basketbolcunun dikey sıçraması = 62 cm
Takım ortalaması (µ): 55 cm | Standart sapma (?): 5 cm
Adım 1: Formülü yaz › z = (x - µ) / ?
Adım 2: Değerleri yerine koy › z = (62 - 55) / 5
Adım 3: Payı hesapla › z = 7 / 5
Adım 4: z = +1.4
› Bu basketbolcu ortalamadan 1.4 standart sapma DAHA YÜKSEK sıçrıyor!
z = +1.4 demek yaklaşık %92'lik dilimde. Takımın en iyi %8'inde! Sıçramada pozitif z = daha yüksek = daha iyi!
?? ÖRNEK 3: VO2max (Aerobik Kapasite)
Veri: Futbolcunun VO2max değeri = 58 ml/kg/dk
Lig ortalaması (µ): 52 ml/kg/dk | Standart sapma (?): 4 ml/kg/dk
Adım 1: Formülü yaz › z = (x - µ) / ?
Adım 2: Değerleri yerine koy › z = (58 - 52) / 4
Adım 3: Payı hesapla › z = 6 / 4
Adım 4: z = +1.5
› Bu futbolcu lig ortalamasından 1.5 standart sapma DAHA YÜKSEK aerobik kapasiteye sahip!
z = +1.5 demek yaklaşık %93'lük dilimde. Ligin en dayanıklı %7'sinde! VO2max'ta pozitif z = daha iyi dayanıklılık!
?? ÖNEMLİ UYARI - Yön Kuralı:
• Süre, hata sayısı: Düşük değer iyidir › Negatif Z = İYİ
• Mesafe, sıçrama, güç: Yüksek değer iyidir › Pozitif Z = İYİ
?? Z-Tablosu Okuma
?? Z-TABLOSU Nedir? - Basit ve Açık
Düşün: Z-puanı buldun: +1.5. Peki bu ne anlama geliyor? Sınıfın yüzde kaçından iyisin?
Z-Tablosu sana "Z puanın › Yüzdelik dilimin" dönüşümünü verir!
?? Z-TABLOSU OKUMA TARİFİ
Z PUANINI BUL
Örn: Z = 1.5
TABLOYA BAK
Z=1.5 › 0.9332
YÜZDEYİ OKU
0.9332 × 100 = %93
Z = +1.5 olan sporcu grubun %93'ünden daha iyi!
?? GÜNLÜK HAYAT: Üniversite Sınavı
YKS sınavında 400 puan aldın. Türkiye ortalaması 280, SD = 60.
Z = (400 - 280) / 60 = 120 / 60 = +2.0
Z-tablosundan: Z = +2.0 › %97.7
Yorum: Türkiye'deki öğrencilerin %97.7'sinden daha iyi puan almışsın! Üst %2.3'tesin!
?? Z-Puanı ve Yüzdelik Dilimler
| Z-Puanı | Altındaki % | Yorum |
|---|---|---|
| -2.0 | 2.3% | En düşük %2 |
| -1.0 | 15.9% | Ortalamanın altında |
| 0 | 50% | Tam ortalama |
| +1.0 | 84.1% | Ortalamanın üstünde |
| +2.0 | 97.7% | En iyi %2 |
?? Örnek: Z = +1.5 olan sporcu › Grubun yaklaşık %93'ünden daha iyi!
?? STANDART NORMAL DAĞILIM TABLOSU (Z-Tablosu)
Bu tablo, Z puanından yararlanarak normal dağılım eğrisinin altındaki alanı (yüzdelik dilim) bulmak için kullanılır.
| z | 0.00 | 0.01 | 0.02 | 0.03 | 0.04 | 0.05 | 0.06 | 0.07 | 0.08 | 0.09 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0.0 | 0.5000 | 0.5040 | 0.5080 | 0.5120 | 0.5160 | 0.5199 | 0.5239 | 0.5279 | 0.5319 | 0.5359 |
| 0.1 | 0.5398 | 0.5438 | 0.5478 | 0.5517 | 0.5557 | 0.5596 | 0.5636 | 0.5675 | 0.5714 | 0.5753 |
| 0.2 | 0.5793 | 0.5832 | 0.5871 | 0.5910 | 0.5948 | 0.5987 | 0.6026 | 0.6064 | 0.6103 | 0.6141 |
| 0.3 | 0.6179 | 0.6217 | 0.6255 | 0.6293 | 0.6331 | 0.6368 | 0.6406 | 0.6443 | 0.6480 | 0.6517 |
| 0.4 | 0.6554 | 0.6591 | 0.6628 | 0.6664 | 0.6700 | 0.6736 | 0.6772 | 0.6808 | 0.6844 | 0.6879 |
| 0.5 | 0.6915 | 0.6950 | 0.6985 | 0.7019 | 0.7054 | 0.7088 | 0.7123 | 0.7157 | 0.7190 | 0.7224 |
| 0.6 | 0.7257 | 0.7291 | 0.7324 | 0.7357 | 0.7389 | 0.7422 | 0.7454 | 0.7486 | 0.7517 | 0.7549 |
| 0.7 | 0.7580 | 0.7611 | 0.7642 | 0.7673 | 0.7704 | 0.7734 | 0.7764 | 0.7794 | 0.7823 | 0.7852 |
| 0.8 | 0.7881 | 0.7910 | 0.7939 | 0.7967 | 0.7995 | 0.8023 | 0.8051 | 0.8078 | 0.8106 | 0.8133 |
| 0.9 | 0.8159 | 0.8186 | 0.8212 | 0.8238 | 0.8264 | 0.8289 | 0.8315 | 0.8340 | 0.8365 | 0.8389 |
| 1.0 | 0.8413 | 0.8438 | 0.8461 | 0.8485 | 0.8508 | 0.8531 | 0.8554 | 0.8577 | 0.8599 | 0.8621 |
| 1.1 | 0.8643 | 0.8665 | 0.8686 | 0.8708 | 0.8729 | 0.8749 | 0.8770 | 0.8790 | 0.8810 | 0.8830 |
| 1.2 | 0.8849 | 0.8869 | 0.8888 | 0.8907 | 0.8925 | 0.8944 | 0.8962 | 0.8980 | 0.8997 | 0.9015 |
| 1.3 | 0.9032 | 0.9049 | 0.9066 | 0.9082 | 0.9099 | 0.9115 | 0.9131 | 0.9147 | 0.9162 | 0.9177 |
| 1.4 | 0.9192 | 0.9207 | 0.9222 | 0.9236 | 0.9251 | 0.9265 | 0.9279 | 0.9292 | 0.9306 | 0.9319 |
| 1.5 | 0.9332 | 0.9345 | 0.9357 | 0.9370 | 0.9382 | 0.9394 | 0.9406 | 0.9418 | 0.9429 | 0.9441 |
| 1.6 | 0.9452 | 0.9463 | 0.9474 | 0.9484 | 0.9495 | 0.9505 | 0.9515 | 0.9525 | 0.9535 | 0.9545 |
| 1.7 | 0.9554 | 0.9564 | 0.9573 | 0.9582 | 0.9591 | 0.9599 | 0.9608 | 0.9616 | 0.9625 | 0.9633 |
| 1.8 | 0.9641 | 0.9649 | 0.9656 | 0.9664 | 0.9671 | 0.9678 | 0.9686 | 0.9693 | 0.9699 | 0.9706 |
| 1.9 | 0.9713 | 0.9719 | 0.9726 | 0.9732 | 0.9738 | 0.9744 | 0.9750 | 0.9756 | 0.9761 | 0.9767 |
| 2.0 | 0.9772 | 0.9778 | 0.9783 | 0.9788 | 0.9793 | 0.9798 | 0.9803 | 0.9808 | 0.9812 | 0.9817 |
| 2.1 | 0.9821 | 0.9826 | 0.9830 | 0.9834 | 0.9838 | 0.9842 | 0.9846 | 0.9850 | 0.9854 | 0.9857 |
| 2.2 | 0.9861 | 0.9864 | 0.9868 | 0.9871 | 0.9875 | 0.9878 | 0.9881 | 0.9884 | 0.9887 | 0.9890 |
| 2.3 | 0.9893 | 0.9896 | 0.9898 | 0.9901 | 0.9904 | 0.9906 | 0.9909 | 0.9911 | 0.9913 | 0.9916 |
| 2.4 | 0.9918 | 0.9920 | 0.9922 | 0.9925 | 0.9927 | 0.9929 | 0.9931 | 0.9932 | 0.9934 | 0.9936 |
| 2.5 | 0.9938 | 0.9940 | 0.9941 | 0.9943 | 0.9945 | 0.9946 | 0.9948 | 0.9949 | 0.9951 | 0.9952 |
| 2.6 | 0.9953 | 0.9955 | 0.9956 | 0.9957 | 0.9959 | 0.9960 | 0.9961 | 0.9962 | 0.9963 | 0.9964 |
| 2.7 | 0.9965 | 0.9966 | 0.9967 | 0.9968 | 0.9969 | 0.9970 | 0.9971 | 0.9972 | 0.9973 | 0.9974 |
| 2.8 | 0.9974 | 0.9975 | 0.9976 | 0.9977 | 0.9977 | 0.9978 | 0.9979 | 0.9979 | 0.9980 | 0.9981 |
| 2.9 | 0.9981 | 0.9982 | 0.9982 | 0.9983 | 0.9984 | 0.9984 | 0.9985 | 0.9985 | 0.9986 | 0.9986 |
| 3.0 | 0.9987 | 0.9987 | 0.9987 | 0.9988 | 0.9988 | 0.9989 | 0.9989 | 0.9989 | 0.9990 | 0.9990 |
Nasıl Okunur: Örneğin Z=1.25 için: Satırda 1.2, sütunda 0.05 bulun › 0.8944. Bu %89.44'lük dilim demektir.
?? Z-Tablosunu Doğru Okuma: Alt Yüzde, Üst Yüzde, Orta Bölge
| İstenen bilgi | Formül / Mantık | Örnek |
|---|---|---|
| Alt yüzde | \(\Phi(z)\) | z = -1.25 için yaklaşık %10.6 |
| Üst yüzde | \(1 - \Phi(z)\) | z = -1.25 için yaklaşık %89.4 |
| -|z| ile +|z| arası | \(2\Phi(|z|)-1\) | |z| = 1 için yaklaşık %68.3 |
Spor örneği: Sprint testinde z = -1.25 ise sporcu ham skorda ortalamanın altında görünür; ama süre testinde düşük değer iyi olduğu için performans açısından grubun yaklaşık %89.4'ünden iyi olabilir.
?? Daha Fazla Spor Örneği
?? Bu slaydın asıl mesajı
Pozitif veya negatif işaret tek başına iyi-kötü demek değildir; önce testte yüksek skor mu iyi, düşük skor mu iyi ona bakılır. Bu yüzden bu bölüm, örnek çözüm verirken aynı zamanda yorumlama ve yön düzeltme mantığını da gösterir.
?? FARKLI TESTLER, AYNI MANTIK!
Önemli Kural: Her testte Z hesaplama aynı, ama YORUMLAMA farklı olabilir!
YÜKSEK = İYİ testler
Güç, sıçrama, mesafe, VO2max
Pozitif Z = Daha iyi!
DÜŞÜK = İYİ testler
Süre, hata sayısı, reaksiyon
Negatif Z = Daha iyi!
??? ÖRNEK 4: Bench Press (Göğüs Press)
Veri: Bir futbolcunun bench press 1RM değeri = 95 kg
Takım ortalaması (µ): 80 kg | Standart sapma (?): 10 kg
Adım 1: Formülü yaz › z = (x - µ) / ?
Adım 2: Değerleri yerine koy › z = (95 - 80) / 10
Adım 3: Payı hesapla › z = 15 / 10
Adım 4: z = +1.5
› Bu futbolcu takım ortalamasından 1.5 SD daha güçlü! Takımın en güçlü %7'sinde!
?? ÖRNEK 5: Otur-Uzan Esneklik Testi
Veri: Jimnastikçinin otur-uzan testi sonucu = +18 cm
Grup ortalaması (µ): +10 cm | Standart sapma (?): 4 cm
Adım 1: Formülü yaz › z = (x - µ) / ?
Adım 2: Değerleri yerine koy › z = (18 - 10) / 4
Adım 3: Payı hesapla › z = 8 / 4
Adım 4: z = +2.0
› z = +2.0! Bu jimnastikçi grubun EN ESNEKLERİNDEN! Sadece %2.3'lük dilimde (en esnek %2.3)!
? ÖRNEK 6: T-Testi (Çeviklik)
Veri: Basketbolcunun T-testi süresi = 9.0 saniye
Lig ortalaması (µ): 10.0 saniye | Standart sapma (?): 0.5 saniye
Adım 1: Formülü yaz › z = (x - µ) / ?
Adım 2: Değerleri yerine koy › z = (9.0 - 10.0) / 0.5
Adım 3: Payı hesapla › z = -1.0 / 0.5
Adım 4: z = -2.0
› z = -2.0 ama bu SÜRE olduğu için negatif = DAHA İYİ! Bu sporcu ligin en çevik %2.3'ünde!
Hatırla: Süre testlerinde düşük süre = iyi performans, bu yüzden negatif z aslında olumlu!
?? Z-Puanı Yorum Rehberi:
Çok düşük
Düşük
Ortalama
Yüksek
Çok yüksek
??? Farklı Spor Branşlarında Z-Puanı
?? NEDEN FARKLI BRANŞLARI KARŞILAŞTIRIYORUZ?
Senaryo: Bir futbolcu 30m'yi 4.1 sn'de koşuyor, bir halterci 320 kg kaldırıyor. Kim daha üstün?
Elma ile armutu karşılaştıramazsın! Ama Z-puanı ile KARŞILAŞTIRIRSIN!
?? BRANŞLAR ARASI KARŞILAŞTIRMA TARİFİ
Her sporcunun Z'sini hesapla
Kendi branşındaki yerine bak
Z'leri karşılaştır!
Oyuncu: 30m sprint = 4.1 saniye
Lig ortalaması: µ = 4.4 sn, ? = 0.2 sn
Z = (4.1 - 4.4) / 0.2 = -1.5
Negatif = Daha hızlı (sürede düşük iyidir!)
Oyuncu: Dikey sıçrama = 72 cm
NBA ortalaması: µ = 68 cm, ? = 5 cm
Z = (72 - 68) / 5 = +0.8
Ortalamanın biraz üstünde
Sporcu: Toplam = 320 kg (77kg sıklet)
Ulusal ort: µ = 280 kg, ? = 25 kg
Z = (320 - 280) / 25 = +1.6
Ulusal seviyede çok iyi!
Yüzücü: Süre = 52.5 saniye
Dünya ort: µ = 54.0 sn, ? = 1.2 sn
Z = (52.5 - 54.0) / 1.2 = -1.25
Negatif = Daha hızlı (mükemmel!)
?? Önemli: Yön Düzeltmesi
Bazı testlerde düşük değer iyidir (süre, hata sayısı). Bu durumda:
Düzeltilmiş Z = -1 × Z veya formülü ters çevir
?? Yetenek Tespiti ve Z-Puanı
?? YETENEK TESPİTİ Nedir? - Çok Basit Açıklama
Problem: 100 çocuğu test ettin. Hangisi en yetenekli futbolcu adayı?
Her çocuğun 4 farklı testi var:
- Sprint süresi (saniye)
- Sıçrama yüksekliği (cm)
- Dayanıklılık mesafesi (metre)
- Çeviklik süresi (saniye)
Hepsini Z-puanına çevir, topla! En yüksek toplam = EN YETENEKLİ!
?? BİLEŞİK Z-SKORU TARİFİ
Her test için Z hesapla
Süre testlerinde işareti çevir
Tüm Z'leri topla
En yüksek toplam = Şampiyon!
?? Çoklu Test Değerlendirmesi: Bileşik Z-Skoru
Bir futbolcu için 4 farklı test yapıldı. Her testin Z-puanı hesaplanıp toplanır:
| Test | Ham Skor | µ | ? | Z-Puanı |
|---|---|---|---|---|
| 30m Sprint | 4.2 sn | 4.5 | 0.2 | +1.5 * |
| Dikey Sıçrama | 55 cm | 48 | 5 | +1.4 |
| Yo-Yo Test | 2400 m | 2100 | 200 | +1.5 |
| Çeviklik (T-Test) | 9.2 sn | 10.0 | 0.5 | +1.6 * |
| TOPLAM Z-SKORU: | +6.0 | |||
* Sprint ve çeviklik testlerinde düşük süre iyi olduğu için Z işareti çevrildi
? Bu Sporcu Seçilmeli mi?
Toplam Z = +6.0
Ortalama Z = +1.5
Yorum: 4 testte de ortalamanın üstünde. Çok yönlü ve yetenekli!
?? Dikkat Edilmesi Gerekenler
- Testler eşit ağırlıkta mı olmalı?
- Pozisyona göre önem değişir
- Gelişim potansiyeli de değerlendirilmeli
?? Normallik Testleri
?? NORMALLİK TESTİ Nedir? - Çok Basit
Düşün: Elinde 50 futbolcunun koşu süreleri var. Bunlar "çan eğrisi" şeklinde mi dağılmış?
Normallik testi sana şunu söyler:
p > 0.05 ise
NORMAL DAĞILIM VAR!
Parametrik testler kullanabilirsin
p ? 0.05 ise
NORMAL DEĞİL!
Non-parametrik testler kullan
?? NORMALLİK KONTROLÜ TARİFİ
Histogram çiz
Çan gibi mi?
Shapiro-Wilk yap
p > 0.05 mi?
?? Neden Önemli?
Birçok istatistiksel test (t-testi, ANOVA, korelasyon) verilerin normal dağıldığını varsayar. Bu varsayım sağlanmazsa sonuçlar güvenilir olmayabilir!
1. Shapiro-Wilk Testi
En yaygın ve güçlü test
- Küçük örneklemler için ideal (n < 50)
- p > 0.05 › Normal dağılım
- p ? 0.05 › Normal DEĞİL
2. Kolmogorov-Smirnov Testi
Büyük örneklemler için
- n > 50 için tercih edilir
- Shapiro-Wilk'e göre daha az hassas
- p > 0.05 › Normal dağılım
3. Görsel Yöntemler
Histogram
Çan şekline benziyor mu? Tek tepeli ve simetrik mi?
Q-Q Plot
Noktalar çizginin üzerinde mi? Sapmalar var mı?
Veri: 40 futbolcunun VO2max değerleri
Shapiro-Wilk: W = 0.967, p = 0.312
Yorum: p > 0.05 olduğu için H° reddedilmez. Veri normal dağılıma uygundur, parametrik testler kullanılabilir.
?? Sınıf İçi Aktivite
?? PROBLEM ÇÖZME TARİFİ
X, µ, ?'yı bul
Z = (X-µ)/? hesapla
Tablodan % bul
Yorumla!
Senaryo 1: Basketbol
Bir basketbolcu serbest atış yüzdesinde %78 başarı gösterdi.
Lig ortalaması: µ = 72%, ? = 8%
Hesaplayın:
- Z-puanı kaçtır?
- Ligde yüzde kaçlık dilimde?
- Bu sporcu "üst düzey" sayılır mı?
Senaryo 2: Maraton
Bir koşucu maratonu 3:45:00'de bitirdi.
Yarış ortalaması: µ = 4:15:00, ? = 30 dakika
Hesaplayın:
- Süreyi dakikaya çevirin (225 dk vs 255 dk)
- Z-puanı kaçtır?
- Bu koşucu yarışı kaçıncı %'lik dilimde bitirdi?
Senaryo 3: Çoklu Karşılaştırma
İki farklı sporcuyu karşılaştırın:
Ali (Yüzücü)
100m Serbest: 54.0 sn
µ = 56.0 sn, ? = 2.0 sn
Ayşe (Atlet)
100m Koşu: 12.0 sn
µ = 13.0 sn, ? = 0.5 sn
Soru: Kendi branşında kim daha üst sırada? Z-puanlarını karşılaştırarak cevap verin.
?? Z-Puanı Hesaplayıcı
?? KENDİ VERİNLE DENE!
3 değer gir: Sporcunun skoru (X), grup ortalaması (µ), standart sapma (?)
Hesaplayıcı sana Z-puanı ve yüzdelik dilimi anında gösterir!
Z-Puanı Hesaplayıcı
Z-Puanı
-
Yüzdelik Dilim
-
Yorum
-
?? Hızlı Referans: Z › Yüzdelik
%0.1
%2.3
%16
%50
%84
%98
%99.9
?? T-Puanı (T-Score)
?? Konumlandırma notu
Bu bölüm haftanın ana omurgası olan normal dağılım ve Z-puanı anlatımından sonra gelir. Amaç yeni bir ana konu açmak değil, Z-puanını daha okunur bir rapor ölçeğine dönüştüren ek bir dönüşümü kısaca göstermektir.
?? T-Puanı Nedir? - Basit ve Açık
Düşün: Z-puanı ortalamadan kaç standart sapma uzakta olduğunu gösterir. T-puanı da aynı şeyi yapar, ama farklı bir ölçek kullanır!
Z-Puanı: ortalama = 0, SD = 1
T-Puanı: ortalama = 50, SD = 10
?? T-PUANI HESAPLAMA TARİFİ
Formül
T = 50 + 10 × Z
Veya Doğrudan
T = 50 + 10 × [(X - µ) / ?]
? Z-Puanı Avantajları
- Matematiksel işlemler için ideal
- Negatif değerler alabilir
- Standart normal dağılım
- İstatistiksel testlerde kullanılır
? T-Puanı Avantajları
- Kolay yorumlanır (0-100 arası)
- Her zaman pozitif
- Spor bilimlerinde yaygın
- Antrenörlere daha anlaşılır
?? ÖRNEK: Futbolcularda T-Puanı
Veri: 20 futbolcunun sprint süreleri (sn)
Ortalama (µ) = 11.2 sn, Standart Sapma (?) = 0.8 sn
Sporcu X: 12.8 sn
Adım 1: Z-puanını bulalım
Z = (12.8 - 11.2) / 0.8 = 2.0
Adım 2: T-puanına dönüştürelim
T = 50 + 10 × 2.0 = 70
Yorum: Bu futbolcu, grubun %97.7'sinden daha yavaş (ortalamanın 2 standart sapma üzerinde)!
?? Kritik düzeltme: Süre testlerinde T-puanı yorumlarken yön düzeltmesi gerekir.
Yukarıdaki hesap matematiksel dönüşümü gösterir; ama sprintte düşük süre iyi olduğu için performans raporunda doğrudan “T = 70, o halde iyi” diyemeyiz.
Ham zaman ölçeği
Z = (12.8 - 11.2) / 0.8 = +2.0
Sadece zamanın ortalamadan daha büyük olduğunu söyler.
Performans yönü düzeltilmiş ölçek
\( z_{perf} = (11.2 - 12.8) / 0.8 = -2.0 \)
\( T_{perf} = 50 + 10 \times (-2.0) = \)30
Sonuç: Eğer raporda “yüksek T = iyi performans” istiyorsan, süre ve hata testlerinde önce yön düzeltmesi yapmalısın.
T-Puanı Kullan
Spor performansı raporları
Antrenör değerlendirmeleri
Günlük pratik kullanım
Z-Puanı Kullan
İstatistiksel analiz
Bilimsel araştırma
Karşılaştırmalı testler
Dönüşüm
T = 50 + 10Z
Z = (T - 50) / 10
Kolayca birbirine çevrilir
?? Z-Puanı vs T-Puanı Karşılaştırması
| Özellik | Z-Puanı | T-Puanı |
|---|---|---|
| Ortalama | 0 | 50 |
| Standart Sapma | 1 | 10 |
| Değer Aralığı | -? ile +? | Genellikle 20-80 |
| Kullanım Alanı | İstatistik, araştırma | Spor, eğitim, psikoloji |
?? Özet
T-puanı, Z-puanının daha anlaşılır bir versiyonudur. Spor bilimlerinde performans değerlendirmesi için T-puanı, istatistiksel analiz için Z-puanı tercih edilir. İkisi arasında kolayca dönüşüm yapılabilir!
? Hafta 10 Özet ve Quiz
?? Bu kapanış slaytı nasıl okunmalı?
İlk bölüm ana özet, ikinci bölüm kısa quiz, en alttaki mor ve pembe kutular ise yeni konu değil. Onlar Z-tablosu ile standart normal dağılımın neden önemli olduğunu kalıcı hale getiren kapanış tekrarlarıdır.
?? BU HAFTA NE ÖĞRENDİK?
?? ÇAN EĞRİSİ
Çoğunluk ortada, uçlarda az kişi!
?? 68-95-99.7 KURALI
±1?=%68, ±2?=%95, ±3?=%99.7
?? Z-PUANI
Z = (X - µ) / ? › Kaç SD uzakta?
?? KARŞILAŞTIRMA
Farklı testleri Z ile karşılaştır!
?? Çan Eğrisi
Simetrik, tek tepeli
?? 68-95-99.7
Ampirik kural
?? Z-Puanı
(X-µ)/?
?? Quiz
Soru 1: Normal dağılımda verilerin yaklaşık %68'i nerede bulunur?
Soru 2: Z = +2.0 olan sporcu grubun yaklaşık yüzde kaçından daha iyi?
?? Gelecek Hafta: korelasyon
İki değişken arasında ilişki var mı? Pozitif mi, negatif mi?
?? Kapanış Notları
Buradan sonrası yeni başlık açmıyor; sadece bu haftanın iki kritik fikrini son kez toparlıyor:
- Z-tablosu neden var?
- Standart normal dağılım neden evrensel bir referans?
?? Z-TABLOSU NEDEN VAR?
Soru: Normal dağılım eğrisinin altındaki alanı hesaplamak çok mu zor?
Cevap: EVET! ??
Normal dağılımın altındaki alanı bulmak için şu integrali çözmemiz gerekir:
?e-x²/2 dx
Bu integralin analitik çözümü YOK! Yani formülle direkt hesaplayamıyoruz.
?? Z-Tablosu Çözümü
Matematikçiler yüzyıllar önce bu integrali sayısal olarak hesaplayıp TABLO olarak yazmışlar!
?? Bilgisayar Çözümü
Bugün bilgisayarlar bu hesabı saniyede yapıyor. Ama Z-tablosu hâlâ "göz kararı" kontrol için kullanılıyor.
?? Özet: Z-tablosu, "çözülemeyen" bir integralin sayısal çözümünü içeren bir HAZIR REFERANS tablosudur!
?? STANDART NORMAL DAĞILIM (Z) NEDEN ÖNEMLİ?
Kısa cevap: Çünkü BÜTÜN normal dağılımlar aynı şekle sahip! Sadece ölçekleri farklı.
Bu bize muhteşem bir güç veriyor:
Karşılaştırma
Farklı testleri birbiriyle karşılaştırabiliriz
Evrensel Dil
Her branş için aynı yorumlama
Tablo Kullanımı
Her Z için alan hesaplayabiliriz
Sonuç: µ=50, ?=10 olan bir Z-dağılımı, SPOR, EĞİTİM, PSİKOLOJİ, TIP... HER YERDE aynı şekilde çalışır!