Paylaşım Yap
Tüm Reklamları Kapat

Ki-Kare Testi Nedir? Biyolojik Analizde Nasıl Kullanılır?

Matematik ve İstatistik Dallarında Önemli Bir Yeri Olan Ki-Kare Testi; Ekoloji, Genetik ve Epidemiyoloji Alanlarında Bize Nasıl Yardımcı Oluyor?

Ki-Kare Testi Nedir? Biyolojik Analizde Nasıl Kullanılır? StockPhoto
9 dakika
894
Tüm Reklamları Kapat

Ki-Kare (χ²) testi, biyolojinin çeşitli alanlarında kapsamlı uygulamaları bulunan temel bir istatistiksel yöntemdir. Faydası, kategorik verileri analiz etmede ve kalıpları, ilişkileri ve beklenen sonuçlardan sapmaları ortaya çıkarmada yatmaktadır. Bu makale, Ki-Kare testinin biyolojideki çeşitli uygulamalarını derinlemesine inceleyerek ekoloji ve genetiğe, epidemiyolojiye ve ötesine uzanan alanlardaki önemini gözler önüne seriyor.

Ki-Kare testi temel olarak, kategorik verilerde gözlenen ve beklenen frekanslar arasındaki farkın anlamlılığını ölçen istatistiksel bir araçtır. Test, araştırmacıların bu sapmaların istatistiksel olarak anlamlı mı yoksa yalnızca şans sonucu mu olduğunu tespit etmelerini sağlar.

Ki-Kare Testi Bulgularının Grafikle Gösterimi.
Ki-Kare Testi Bulgularının Grafikle Gösterimi.
Wikipedia

Ki-Kare Testinin Genetikteki Uygulamaları

Ki-Kare testinin genetik alanında birçok uygulaması mevcuttur. Bunlardan bazıları şöyle sıralanabilir:

Tüm Reklamları Kapat

  1. Mendel Kalıtım Doğrulaması: Ki-Kare testi, Mendel kalıtım modellerini doğrulamak için kullanılır. Araştırmacılar, tek bir gen lokusu tarafından yönetilen özelliklerin kalıtımını incelerken, gözlemlenen genotipik oranları Mendel yasalarına dayalı olarak beklenen oranlarla karşılaştırırlar. Gözlemlenen oranlar beklenen oranlardan önemli ölçüde sapıyorsa, Ki-Kare testi bu sapmaların istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını veya sadece şansa bağlı olup olmadığını belirleyebilir.
  2. Genetik Bağlantı ve Rekombinasyon: Genetik bağlantı, aynı kromozom üzerinde bulunan genlerin birlikte kalıtılma eğilimini ifade eder. Ki-Kare testi, genetik bağın belirlenmesine ve kromozomlar üzerindeki gen lokuslarının haritalanmasına yardımcı olur. Araştırmacılar, bir dihibrit çaprazlamadan kaynaklanan rekombinant ve rekombinant olmayan yavru genotiplerin gözlemlenen ve beklenen frekanslarını analiz ederek genlerin bağlantılı olup olmadığını belirleyebilir ve bir kromozom üzerindeki uzaklıklarını tahmin edebilir.
  3. Genetik Birliktelik Çalışmaları: Genetik ilişkilendirme çalışmaları, genetik varyantlar ile belirli özellikler veya hastalıklar arasındaki bağlantıları araştırır. Ki-Kare testi, gözlenen genotip frekanslarının, belirli bir özelliği veya hastalığı olan ve olmayan bireyler arasında beklenen frekanslardan önemli ölçüde farklı olup olmadığını değerlendirmek için kullanılır. Önemli sapmalar gözlemlenirse, genetik varyant ile özellik veya hastalık arasında bir ilişki olduğu söylenebilir.
  4. Karmaşık Özellik Analizi: Özelliklerin çoklu genetik ve çevresel faktörlerden etkilendiği durumlarda, genom çapında ilişkilendirme çalışmalarında (GWAS) Ki-Kare testi kullanılır. GWAS, karmaşık özelliklerle ilişkileri belirlemek için genom boyunca çok sayıda genetik belirteci analiz eder. Ki-Kare testi, farklı genotiplerin gözlemlenen frekanslarının, ilişki olmadığı sıfır hipotezi altında beklenenden önemli ölçüde sapıp sapmadığını değerlendirmek için her bir genetik işaretleyiciye uygulanır.
  5. Nüfus Genetiği ve Evrim Çalışmaları: Ki-Kare testi, popülasyonlar içindeki ve popülasyonlar arasındaki genetik varyasyonu analiz etmek için kullanılır. Gözlemlenen genotip frekanslarının, popülasyon genetiğinde temel bir ilke olan Hardy-Weinberg ilkesine uyup uymadığını ortaya çıkarabilir. Bu dengeden sapmalar, genetik sürüklenme, seçilim, göç veya mutasyon gibi faktörleri gösterebilir ve popülasyonların evrimsel tarihine ilişkin içgörüler sağlayabilir.
  6. Genetik Çalışmalarda Kalite Kontrol: Genetik çalışmalar için kalite kontrol süreçlerinde Ki-Kare testi uygulanmaktadır. Araştırmacıların genotipleme verilerindeki hataları veya önyargıları belirlemesine yardımcı olarak bulgularının doğruluğunu ve güvenilirliğini sağlar.
  7. Genetik Çeşitlilik Analizi: Araştırmacılar, popülasyonlar veya türler içindeki ve arasındaki genetik çeşitliliği analiz etmek için Ki-Kare testini kullanır. Bu bilgi, genetik varyasyon, gen akışı ve genetik farklılaşma kalıplarının anlaşılmasına yardımcı olur.

Tüm bu uygulamalarda Ki-Kare testi, gözlemlenen verilerin beklenen değerlerden ne ölçüde ayrıldığını ölçerek araştırmacıların gözlemlenen sapmaların istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını belirlemesine yardımcı olur. Bu da genetik ilişkiler, kalıtım kalıpları ve özellikler ve hastalıklarla ilişkiler hakkında geçerli sonuçlar çıkarmalarını sağlar.

Bezelyeler üzerinden yapılan basit bir araştırmada Ki-Kare Testi bulgularının tabloya aktarılmış hali
Bezelyeler üzerinden yapılan basit bir araştırmada Ki-Kare Testi bulgularının tabloya aktarılmış hali
BioNinja

Ki-Kare Testinin Ekolojideki Uygulamaları

  1. Tür Dağılım Analizi: Ekolojistler genellikle türlerin farklı habitatlardaki dağılımını inceler. Ki-Kare testi, gözlemlenen tür oluşumlarının şansa dayalı olarak beklenenden önemli ölçüde sapıp sapmadığını belirlemek için kullanılabilir. Araştırmacılar, farklı habitatlardaki türlerin gözlemlenen frekanslarını beklenen frekanslarla karşılaştırarak belirli türlerin habitat tercihlerini ​​veya ilişkileri sergileyip sergilemediğini belirleyebilir.
  2. Habitat Tercihleri ve Niş Analizi: Habitat tercihlerini ve niş uzmanlaşmayı anlamak ekolojide çok önemlidir. Ki-Kare testi, ekolojistlerin gözlemlenen habitat seçimlerinin veya niş tercihlerinin rastgele davranış altında beklenenden önemli ölçüde farklı olup olmadığını değerlendirmesine yardımcı olur. Örneğin araştırmacılar, belirli türlerin belirli habitatlar için tercih gösterip göstermediğini belirlemek için bir ormanın çeşitli bölümlerinde farklı kuş türlerinin yiyecek arama davranışlarını inceleyebilir.
  3. Topluluk Yapısı ve Biyoçeşitlilik: Ki-Kare testi, ekolojik topluluklar içindeki tür topluluklarını analiz etmek için kullanılır. Ekolojistler, tür dağılımlarının belirli koşullar altında beklenenden önemli ölçüde farklı olup olmadığını değerlendirmek için gözlemlenen tür bileşimlerini ekolojik teorilere veya modellere dayanan beklenen bileşimlerle karşılaştırır. Bu analiz, türlerin bir arada yaşamasını, rekabetini veya birbirini takip etmesini sağlayan faktörler hakkında fikir verebilir.
  4. Davranış Çalışmaları ve Etkileşim Analizi: Davranışsal ekoloji, hayvanların çevreleriyle ve diğer organizmalarla nasıl etkileşime girdiğini araştırır. Ki-Kare testi, yiyecek arama veya çiftleşme tercihleri gibi gözlemlenen davranışların beklenen davranışlardan önemli ölçüde farklı olup olmadığını değerlendirmek için kullanılır. Bu, araştırmacıların türler arası etkileşim ve tercih kalıplarını ortaya çıkarmasına yardımcı olabilir.
  5. Niş Çakışması ve Kaynak Bölümleme: Ekolojistler, niş örtüşmesini ve türler arasında kaynak dağılımını analiz etmek için Ki-Kare testini kullanırlar. Araştırmacılar, gözlenen kaynak kullanım modellerini veya habitat işgalini niş farklılaşmasına dayalı beklenen modellerle karşılaştırarak türlerin kaynakları bir arada var olma teorileriyle tutarlı bir şekilde kullanıp kullanmadığını belirleyebilirler.
  6. Ekolojik Bozulma ve Ardıllık: Yangınlar veya insan faaliyetleri gibi ekolojik sorunlar tür dağılımlarını etkileyebilir. Ki-Kare testi, bozulma sonrası tür kompozisyonunun bozulma öncesi kompozisyondan veya bir referans ekosistemden önemli ölçüde farklılık gösterip göstermediğini incelemeye yardımcı olur ve ekosistem dayanıklılığı ve iyileşmesi hakkında fikir verir.
  7. Bolluk Verilerini Analiz Etme: Ki-Kare testi, kategorik verilere ek olarak, belirli beden sınıfları veya yaş gruplarındaki bireylerin sıklığı gibi bolluk verilerini analiz etmek için de kullanılabilir. Bu, ekolojistlerin gözlemlenen bolluk modellerinin beklenen dağılımlara uyup uymadığını değerlendirmesine olanak tanır.

Tüm bu uygulamalarda Ki-Kare testi, ekolojistlerin ekolojik verilerde gözlemlenen kalıpların ve ilişkilerin önemini nicel olarak değerlendirmesine yardımcı olur. Araştırmacıların beklenen sonuçlardan sapmaların istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını belirlemelerine olanak tanır ve böylece tür etkileşimleri, topluluk dinamikleri ve ekosistem süreçleri hakkındaki anlayışımızı geliştirir.

Ekoloji alanındaki basit bir araştırmanın beklenen ve Ki-Kare testi ile bulunmuş gözlenen bulgularının tabloya dökülmüş hali
Ekoloji alanındaki basit bir araştırmanın beklenen ve Ki-Kare testi ile bulunmuş gözlenen bulgularının tabloya dökülmüş hali
BioNinja

Ki-Kare Testinin Epidemiyoloji ve Ötesindeki Uygulamaları

  1. Hastalık Olasılık Tabloları: Epidemiyologlar, hastalıklar ve risk faktörleri arasındaki ilişkileri analiz etmek için sıklıkla 2x2 olasılık tabloları kullanırlar. Ki-Kare testi, hastalıklar ve risk faktörleri arasında gözlemlenen ilişkilerin istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını değerlendirir. Örneğin bir vaka kontrol çalışmasında Ki-Kare testi, kontrollere kıyasla maruz kalan bireylerin oranında önemli bir fark olup olmadığını belirleyebilir.
  2. Hastalık Sıklıklarının Değerlendirilmesi: Ki-Kare testi; hastalık sıklıklarının yaş grupları, cinsiyetler veya coğrafi bölgeler gibi farklı kategorilerdeki dağılımını analiz etmek için kullanılır. Araştırmacılar, gözlemlenen dağılımı beklenen dağılımla karşılaştırarak farklı alt gruplar arasında hastalık oluşumunda önemli farklılıklar olup olmadığını belirleyebilirler.
  3. Bağımsızlık Hipotezlerinin Test Edilmesi: Epidemiyologlar, değişkenler arasındaki bağımsızlık hipotezlerini test etmek için Ki-Kare testini kullanırlar. Örneğin, bir kohort çalışmasında araştırmacılar bir risk faktörüne maruz kalma ile daha sonra bir hastalık gelişimi arasında anlamlı bir ilişki olup olmadığını inceleyebilirler.
  4. Tarama ve Teşhis Testi Değerlendirmesi: Epidemiyologlar, tarama testlerinin veya teşhis testlerinin performansını değerlendirirken test sonuçları ile gerçek hastalık durumu arasındaki uyumu değerlendirmek için Ki-Kare testini kullanır. Bu, testin duyarlılığını, özgüllüğünü ve doğruluğunu belirlemeye yardımcı olur.
  5. Halk Sağlığı Müdahaleleri: Ki-Kare testi, halk sağlığı müdahalelerinin etkinliğini değerlendirmek için kullanılabilir. Epidemiyologlar, müdahalenin hastalık oluşumunda önemli bir azalmayla sonuçlanıp sonuçlanmadığını belirlemek için bir müdahaleden önceki ve sonraki hastalık oranlarını karşılaştırabilirler.
  6. Salgınları ve Kümeleri Analiz Etme: Hastalık salgınlarını veya kümelerini araştırırken, belirli bir bölgede veya zaman diliminde gözlemlenen vaka sayısının normal koşullar altında beklenenden önemli ölçüde sapıp sapmadığını belirlemek için Ki-Kare testi uygulanır.
  7. Uyum İyiliği Testi: Epidemiyologlar, gözlemlenen veriler ile beklenen dağılımlar arasındaki uyumun iyiliğini değerlendirmek için Ki-Kare testini kullanır. Bu genellikle belirli bir hastalığın, nadir olaylar için Poisson dağılımı gibi belirli bir dağılım modelini takip edip etmediğini belirlemek için kullanılır.
  8. Risk Faktörlerini ve İlişkilerini Belirleme: Epidemiyologlar, hastalık sonuçlarıyla ilişkili risk faktörlerini belirlemek için Ki-Kare testini kullanır. Araştırmacılar, gözlemlenen ve beklenen maruz kalma ve hastalık sıklıklarını karşılaştırarak belirli bir risk faktörünün hastalık oluşumuna önemli ölçüde katkıda bulunup bulunmadığını değerlendirebilirler.

Epidemiyolojide Ki-Kare testi, kategorik değişkenler arasındaki ilişkileri değerlendirmek, gözlemlenen veri modellerinin önemini değerlendirmek ve hastalık önleme, kontrol ve halk sağlığı müdahaleleri hakkında bilinçli kararlar vermek için değerli bir araçtır.

Matematiksel Açıklama

Ki-Kare testinin matematiksel olarak anlaşılması için basit bir örnek inceleyelim: Genetik bir çalışmada, araştırmacılar bezelye bitkilerinde tohum renginin kalıtımını araştırıyor olsunlar. Bu araştırmacılar mendel kalıtımına dayalı olarak baskın (sarı) resesif (yeşil) tohumlara 3: 1 oranında bir oran bekliyorlar. Genetik bir çaprazlamadan sonra 230 sarı tohum, 70 yeşil tohumla karşılaşıyorlar.

Tüm Reklamları Kapat

Böyle bir durumda Ki-Kare Testi için öncelikle boş hipotezi (H₀) ve alternatif hipotezi (H₁) formüle etmeniz gerekir:

  • H0: Gözlenen oranlar Mendel kalıtımını takip etmeli (3:1)(3:1).
  • H1: Gözlemlenen oranlar Mendel kalıtımını takip etmiyor.

Daha sonra mendel kalıtımı altında her fenotipin beklenen sayısı hesaplanır:

  • Beklenen sarı tohumlar: (3/4)∗(230+70)=225(3/4) * (230 + 70) = 225
  • Beklenen yeşil tohumlar: (1/4)∗(230+70)=75(1/4) * (230 + 70) = 75

Ki-Kare test istatistiği formülü yazılır:

χ2=∑((Go¨zlenen - Beklenen)2/Beklenen)\chi^2= \sum((\text{Gözlenen - Beklenen})^2 / \text{Beklenen})

Evrim Ağacı'ndan Mesaj

Evrim Ağacı'nın çalışmalarına Kreosus, Patreon veya YouTube üzerinden maddi destekte bulunarak hem Türkiye'de bilim anlatıcılığının gelişmesine katkı sağlayabilirsiniz, hem de site ve uygulamamızı reklamsız olarak deneyimleyebilirsiniz. Reklamsız deneyim, sitemizin/uygulamamızın çeşitli kısımlarda gösterilen Google reklamlarını ve destek çağrılarını görmediğiniz, %100 reklamsız ve çok daha temiz bir site deneyimi sunmaktadır.

Kreosus

Kreosus'ta her 10₺'lik destek, 1 aylık reklamsız deneyime karşılık geliyor. Bu sayede, tek seferlik destekçilerimiz de, aylık destekçilerimiz de toplam destekleriyle doğru orantılı bir süre boyunca reklamsız deneyim elde edebiliyorlar.

Kreosus destekçilerimizin reklamsız deneyimi, destek olmaya başladıkları anda devreye girmektedir ve ek bir işleme gerek yoktur.

Patreon

Patreon destekçilerimiz, destek miktarından bağımsız olarak, Evrim Ağacı'na destek oldukları süre boyunca reklamsız deneyime erişmeyi sürdürebiliyorlar.

Patreon destekçilerimizin Patreon ile ilişkili e-posta hesapları, Evrim Ağacı'ndaki üyelik e-postaları ile birebir aynı olmalıdır. Patreon destekçilerimizin reklamsız deneyiminin devreye girmesi 24 saat alabilmektedir.

YouTube

YouTube destekçilerimizin hepsi otomatik olarak reklamsız deneyime şimdilik erişemiyorlar ve şu anda, YouTube üzerinden her destek seviyesine reklamsız deneyim ayrıcalığını sunamamaktayız. YouTube Destek Sistemi üzerinde sunulan farklı seviyelerin açıklamalarını okuyarak, hangi ayrıcalıklara erişebileceğinizi öğrenebilirsiniz.

Eğer seçtiğiniz seviye reklamsız deneyim ayrıcalığı sunuyorsa, destek olduktan sonra YouTube tarafından gösterilecek olan bağlantıdaki formu doldurarak reklamsız deneyime erişebilirsiniz. YouTube destekçilerimizin reklamsız deneyiminin devreye girmesi, formu doldurduktan sonra 24-72 saat alabilmektedir.

Diğer Platformlar

Bu 3 platform haricinde destek olan destekçilerimize ne yazık ki reklamsız deneyim ayrıcalığını sunamamaktayız. Destekleriniz sayesinde sistemlerimizi geliştirmeyi sürdürüyoruz ve umuyoruz bu ayrıcalıkları zamanla genişletebileceğiz.

Giriş yapmayı unutmayın!

Reklamsız deneyim için, maddi desteğiniz ile ilişkilendirilmiş olan Evrim Ağacı hesabınıza yapmanız gerekmektedir. Giriş yapmadığınız takdirde reklamları görmeye devam edeceksinizdir.

Ki-Kare test istatistiğini hesaplanır:

χ2=((230−225)2225)+((70−75)275)=0,04+0,0667=0,1067\chi^2 = (\frac{(230 - 225)^2} { 225}) + (\frac{(70 - 75)^2}{ 75}) = 0,04 + 0,0667 = 0,1067

Serbestlik dereceleri (df) belirlenir:

df=Kategori sayısı−1=2−1=1df = \text{Kategori sayısı} - 1 = 2 - 1 = 1

aa (anlam düzeyi) ve dfdf için kritik değeri bulmak üzere bir Ki-Kare tablosu veya hesap makinesi kullanılır. Hesaplanan χ2\chi^2 değeri kritik değerden küçükse, H0'ı reddetmeyin; daha büyükse H0'ı reddedin.

2,427 bulgusunun kabul alanına girdiğini göstermek için hazırlanmış bir örnek. Bu grafikten az önceki bulgumuzun da kabul alanına girdiği görülebilir.
2,427 bulgusunun kabul alanına girdiğini göstermek için hazırlanmış bir örnek. Bu grafikten az önceki bulgumuzun da kabul alanına girdiği görülebilir.
Biyoinformatik

Sonuç

Ki-Kare testi, biyolojide teori ve gözlem arasındaki boşlukları dolduran vazgeçilmez bir araçtır. Uygulamaları, Mendel kalıtımını doğruladığı ve genetik ilişkilendirme çalışmalarına yardımcı olduğu genetikten tür dağılım modellerini ve topluluk dinamiklerini ortaya çıkardığı ekolojiye kadar uzanır. Ki-Kare testinin çok yönlülüğü; epidemiyoloji, kalite kontrol ve ötesine uzanır ve onu biyolojik bilimlerde istatistiksel analizin mihenk taşı haline getirir. Veri odaklı araştırma çağında bu test, yaşayan dünyanın gizemlerini ortaya çıkarmak için sağlam bir araç olmaya devam etmektedir.

Bu Makaleyi Alıntıla
Okundu Olarak İşaretle
17
0
  • Paylaş
  • Alıntıla
  • Alıntıları Göster
Paylaş
Sonra Oku
Notlarım
Yazdır / PDF Olarak Kaydet
Bize Ulaş
Yukarı Zıpla

İçeriklerimizin bilimsel gerçekleri doğru bir şekilde yansıtması için en üst düzey çabayı gösteriyoruz. Gözünüze doğru gelmeyen bir şey varsa, mümkünse güvenilir kaynaklarınızla birlikte bize ulaşın!

Bu içeriğimizle ilgili bir sorunuz mu var? Buraya tıklayarak sorabilirsiniz.

Soru & Cevap Platformuna Git
Bu İçerik Size Ne Hissettirdi?
  • Tebrikler! 4
  • Bilim Budur! 3
  • Muhteşem! 0
  • Mmm... Çok sapyoseksüel! 0
  • Güldürdü 0
  • İnanılmaz 0
  • Umut Verici! 0
  • Merak Uyandırıcı! 0
  • Üzücü! 0
  • Grrr... *@$# 0
  • İğrenç! 0
  • Korkutucu! 0
Kaynaklar ve İleri Okuma
  • S. K. Katti. Jstor: Access Check. Alındığı Tarih: 17 Ağustos 2023. Alındığı Yer: JSTOR | Arşiv Bağlantısı
  • C. L. Cross. Biostatistics: A Foundation For Analysis In The Health Sciences—Student Solutions Manual. ISBN: 9780470105818.
  • P. B. K. C. Chan. (2015). Biostatistics For Epidemiology And Public Health Using R. ISBN: 9780826110268. Yayınevi: Springer Publishing Company.
  • A. Allott. Oxford Ib Study Guides: Biology For The Ib Diploma (Oxford Ib Study Guides). ISBN: 9780198393511.
  • S. F. Cooper. (1974). Probability And Chi-Square For Biology Students. ISBN: 9780884620242.
  • L. J. Young. (2013). Statistical Ecology. ISBN: 9781475728293. Yayınevi: Springer Science & Business Media.
  • M. D. Hendy, et al. (1993). Spectral Analysis Of Phylogenetic Data. Journal of Classification, sf: 5-24. doi: 10.1007/BF02638451. | Arşiv Bağlantısı
  • A. Moses. Statistical Modeling And Machine Learning For Molecular Biology (Chapman & Hall/Crc Mathematical And Computational Biology).
  • F. A. Bosco, et al. (2012). Neutral And Stable Equilibria Of Genetic Systems And The Hardy–Weinberg Principle: Limitations Of The Chi-Square Test And Advantages Of Auto-Correlation Functions Of Allele Frequencies. Frontiers in Genetics, sf: 34204. doi: 10.3389/fgene.2012.00276. | Arşiv Bağlantısı
  • Seung-Ho Kang. An Investigation On The Allelic Chi-Square Test Used In Genetic Association Studies. Alındığı Tarih: 17 Ağustos 2023. Alındığı Yer: Online Library | Arşiv Bağlantısı
Tüm Reklamları Kapat

Evrim Ağacı'na her ay sadece 1 kahve ısmarlayarak destek olmak ister misiniz?

Şu iki siteden birini kullanarak şimdi destek olabilirsiniz:

kreosus.com/evrimagaci | patreon.com/evrimagaci

Çıktı Bilgisi: Bu sayfa, Evrim Ağacı yazdırma aracı kullanılarak 16/07/2024 19:34:12 tarihinde oluşturulmuştur. Evrim Ağacı'ndaki içeriklerin tamamı, birden fazla editör tarafından, durmaksızın elden geçirilmekte, güncellenmekte ve geliştirilmektedir. Dolayısıyla bu çıktının alındığı tarihten sonra yapılan güncellemeleri görmek ve bu içeriğin en güncel halini okumak için lütfen şu adrese gidiniz: https://evrimagaci.org/s/15356

İçerik Kullanım İzinleri: Evrim Ağacı'ndaki yazılı içerikler orijinallerine hiçbir şekilde dokunulmadığı müddetçe izin alınmaksızın paylaşılabilir, kopyalanabilir, yapıştırılabilir, çoğaltılabilir, basılabilir, dağıtılabilir, yayılabilir, alıntılanabilir. Ancak bu içeriklerin hiçbiri izin alınmaksızın değiştirilemez ve değiştirilmiş halleri Evrim Ağacı'na aitmiş gibi sunulamaz. Benzer şekilde, içeriklerin hiçbiri, söz konusu içeriğin açıkça belirtilmiş yazarlarından ve Evrim Ağacı'ndan başkasına aitmiş gibi sunulamaz. Bu sayfa izin alınmaksızın düzenlenemez, Evrim Ağacı logosu, yazar/editör bilgileri ve içeriğin diğer kısımları izin alınmaksızın değiştirilemez veya kaldırılamaz.

Keşfet
Akış
İçerikler
Gündem
İhtiyoloji
Kemik
Bilimsel
Afrika
Wuhan Koronavirüsü
Patlama
Davranış
Ekosistem
Yüksek
Hız
Kadın Doğum
Aşı
Araştırma
Kitlesel Yok Oluş
Göğüs Hastalığı
Önlem
Matematik
Embriyo
Dinozorlar
Eğitim
Evrimsel
Öğrenme Teorileri
Basınç
Eşeyli Üreme
Böcekler
Aklımdan Geçen
Komünite Seç
Aklımdan Geçen
Fark Ettim ki...
Bugün Öğrendim ki...
İşe Yarar İpucu
Bilim Haberleri
Hikaye Fikri
Video Konu Önerisi
Başlık
Gündem
Bugün Türkiye'de bilime ve bilim okuryazarlığına neler katacaksın?
Bağlantı
Kurallar
Komünite Kuralları
Bu komünite, aklınızdan geçen düşünceleri Evrim Ağacı ailesiyle paylaşabilmeniz içindir. Yapacağınız paylaşımlar Evrim Ağacı'nın kurallarına tabidir. Ayrıca bu komünitenin ek kurallarına da uymanız gerekmektedir.
1
Bilim kimliğinizi önceleyin.
Evrim Ağacı bir bilim platformudur. Dolayısıyla aklınızdan geçen her şeyden ziyade, bilim veya yaşamla ilgili olabilecek düşüncelerinizle ilgileniyoruz.
2
Propaganda ve baskı amaçlı kullanmayın.
Herkesin aklından her şey geçebilir; fakat bu platformun amacı, insanların belli ideolojiler için propaganda yapmaları veya başkaları üzerinde baskı kurma amacıyla geliştirilmemiştir. Paylaştığınız fikirlerin değer kattığından emin olun.
3
Gerilim yaratmayın.
Gerilim, tersleme, tahrik, taciz, alay, dedikodu, trollük, vurdumduymazlık, duyarsızlık, ırkçılık, bağnazlık, nefret söylemi, azınlıklara saldırı, fanatizm, holiganlık, sloganlar yasaktır.
4
Değer katın; hassas konulardan ve öznel yoruma açık alanlardan uzak durun.
Bu komünitenin amacı okurlara hayatla ilgili keyifli farkındalıklar yaşatabilmektir. Din, politika, spor, aktüel konular gibi anlık tepkilere neden olabilecek konulardaki tespitlerden kaçının. Ayrıca aklınızdan geçenlerin Türkiye’deki bilim komünitesine değer katması beklenmektedir.
5
Cevap hakkı doğurmayın.
Bu platformda cevap veya yorum sistemi bulunmamaktadır. Dolayısıyla aklınızdan geçenlerin, tespit edilebilir kişilere cevap hakkı doğurmadığından emin olun.
Ekle
Soru Sor
Sosyal
Yeniler
Daha Fazla İçerik Göster
Popüler Yazılar
30 gün
90 gün
1 yıl
Evrim Ağacı'na Destek Ol

Evrim Ağacı'nın %100 okur destekli bir bilim platformu olduğunu biliyor muydunuz? Evrim Ağacı'nın maddi destekçileri arasına katılarak Türkiye'de bilimin yayılmasına güç katın.

Evrim Ağacı'nı Takip Et!
Yazı Geçmişi
Okuma Geçmişi
Notlarım
İlerleme Durumunu Güncelle
Okudum
Sonra Oku
Not Ekle
Kaldığım Yeri İşaretle
Göz Attım

Evrim Ağacı tarafından otomatik olarak takip edilen işlemleri istediğin zaman durdurabilirsin.
[Site ayalarına git...]

Filtrele
Listele
Bu yazıdaki hareketlerin
Devamını Göster
Filtrele
Listele
Tüm Okuma Geçmişin
Devamını Göster
0/10000
Bu Makaleyi Alıntıla
Evrim Ağacı Formatı
APA7
MLA9
Chicago
İ. Gögce, et al. Ki-Kare Testi Nedir? Biyolojik Analizde Nasıl Kullanılır?. (24 Ağustos 2023). Alındığı Tarih: 16 Temmuz 2024. Alındığı Yer: https://evrimagaci.org/s/15356
Gögce, İ., Alparslan, E. (2023, August 24). Ki-Kare Testi Nedir? Biyolojik Analizde Nasıl Kullanılır?. Evrim Ağacı. Retrieved July 16, 2024. from https://evrimagaci.org/s/15356
İ. Gögce, et al. “Ki-Kare Testi Nedir? Biyolojik Analizde Nasıl Kullanılır?.” Edited by Eda Alparslan. Evrim Ağacı, 24 Aug. 2023, https://evrimagaci.org/s/15356.
Gögce, İlke. Alparslan, Eda. “Ki-Kare Testi Nedir? Biyolojik Analizde Nasıl Kullanılır?.” Edited by Eda Alparslan. Evrim Ağacı, August 24, 2023. https://evrimagaci.org/s/15356.
ve seni takip ediyor

Göster

Şifremi unuttum Üyelik Aktivasyonu

Göster

Şifrenizi mi unuttunuz? Lütfen e-posta adresinizi giriniz. E-posta adresinize şifrenizi sıfırlamak için bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Eğer aktivasyon kodunu almadıysanız lütfen e-posta adresinizi giriniz. Üyeliğinizi aktive etmek için e-posta adresinize bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Close