Orekici Temel, GülhanErdoğan, Semra2024-12-282024-12-2820132146-443Xhttps://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/56530https://dergipark.org.tr/tr/pub/duzcesbed/issue/4838/66562https://hdl.handle.net/20.500.12684/17785Sağlık bilimlerinde veriler analiz edilirken ouml;rneklem grubu i ccedil;indeki homojen olmayan dağılım yapısının olması sık karşılaşılan bir durumdur. Bu şekildeki veri yapısı parametrik testler i ccedil;in gerekli olan veri setinin dağılım varsayımlarını sağlayamamasına neden olacaktır. Bu gibi durumlar ile karşılaşıldığında verinin orijinal yapısı bozulmadan, aynı veri setinin yeniden ouml;rnekleme y ouml;ntemleri kullanılarak uuml;retilip analize tabi tutulması daha etkili sonu ccedil;lar sağlayacaktır. Literat uuml;rde, Jacknife, Bootstrap ve ccedil;apraz ge ccedil;erlilik olmak uuml;zere uuml; ccedil; farklı yeniden ouml;rnekleme y ouml;ntemi kullanılmaktadır. Yeniden ouml;rnekleme y ouml;ntemleri karşılaştırıldığında Jackknife y ouml;nteminde verilerin normal dağılım varsayımı vardır. Ayrıca bootstrap y ouml;nteminde ouml;rneklemin se ccedil;ilme şekli, verinin yerine koyma y ouml;ntemine g ouml;re yapılmaktadır. Y ouml;ntemler bilgisayar teknolojisini ilerlemesi ve istatistik paket programlarında bu mod uuml;llerin yer almasından dolayı giderek daha pop uuml;ler hale gelmiştir. Bir ccedil;ok istatistik paket programının sınıflama ve modelleme ama ccedil;lı algoritmalarına bu y ouml;ntemler girmiştir. Bu nedenle uygulamada bu y ouml;ntemleri kullanmak ka ccedil;ınılmazdır.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessYeniden ÖrneklemeJackknifeBootstrapÇapraz GeçerlilikArticle134549DergiPark: 66562