Normalite Soruları Ve Çözümleri

Analitik Kimya Derişim

1. Yüzde derişim
2. Molarite
3. Normalite
4. ppt (binde bir), ppm (milyonda bir) ve ppb (milyarda bir) Hesaplamaları
5. Mol Kesri ve Mol Yüzdesi
6. Molalite

Bir çözeltinin bilinen bir hacmindeki çözünen madde miktarı derişim (konsantrasyon) olarak tanımlanır. Derişim, yüzde derişim, molarite, normalite, ppt, ppm ve ppb cinsinden ifade edilebilir. Bunlardan başka mol kesri, mol yüzdesi ve molalite gibi derişim tanımları da kullanılabilir.

Yüzde derişim

Bir çözeltinin konsantrasyonu yüzde olarak birkaç şekilde ifade edilir. Karışıklıkları önlemek için kullanılan çözeltinin yüzde konsantrasyonu mutlaka açık olarak belirtilmelidir. Eğer bu bilgi olarak belirtilmemiş ise çözeltinin türünden çıkartılmaya çalışılır. Bu ifadelerin belirtilmesinin ne denli önemli olduğunu en iyi anlatacak örnek; ağırlıkça (w/w) % 50’lik NaOH çözeltisi, 1 litresinde g NaOH içeriyor demektir. Bu da hacimde ağırlıkça yüzde (w/v) olarak % demektir.

Ağırlıkça Yüzde (w/w)

Ağırlıkça yüz birim çözeltide bulunan çözünenin ağırlıkça kesridir. Genellikle ticari sulu reaktifler için kullanılır. Örneğin hidroklorik asit % 37’lik (w/w) çözelti halinde satılır. 

% (w/w) = çözünen maddenin ağırlığı (g) / [çözünen madde (g) + çözücünün ağırlığı (g)] x  

Örnek: 

mL % 50’lik (w/w) NaOH çözeltisi nasıl hazırlanır? 

% 50 = [X / (X +( –X)] x X = g çözünen  O halde bu çözeltinin hazırlanmasında g NaOH alınır ve üzerine mL saf su eklenir.

Hacimce Yüzde (v/v)

Hacimce birim çözeltide bulunan çözünenin hacimce kesridir. Saf bir sıvının başka bir sıvı ile seyreltilmesi ile hazırlanan çözeltiler için kullanılır. 

% (v/v) = [(çözünen sıvının hacmi (mL) / çözeltinin hacmi (mL)] x  

Örnek: 

mL % 28’lik (v/v) sulu etil alkol çözeltisi nasıl hazırlanır? 

% 28 = (X / mL) x X = 42 mL 

42 mL etil alkol alınır ve son hacim saf su ile mL’ye tamamlanır.

Hacimde Ağırlıkça Yüzde (w/v)

Hacimce birim çözeltide bulunan çözünenin ağırlıkça kesridir. Katı maddelerin seyreltik sulu çözeltilerinin hazırlanması için kullanılır. 

% (w/v) = [çözünen maddenin ağırlığı (g) / çözeltinin hacmi (mL)] x  

Örnek: 

mL % 20’lik (w/v) NaCl çözeltisi hazırlamak için kaç gram NaCl gerekir? 

% (w/v) = ( w1 / v) x % 20 = (w1 / ) x w1 = 50 g 

Bu durumda 50 g NaCl tartılır, suda çözülerek son hacim saf su ile mL’ye tamamlanır.

Molarite

Molarite, bir litre çözeltide çözünen maddenin mol sayısını gösterir. M harfi ile gösterilir. 

M= n (mol) / V (L) 

Örnek: 

mL M NaOH çözeltisi hazırlamak için kaç gram NaOH tartılmalıdır? 

MA (Molekül ağırlığı NaOH)= 23 + 16 + 1 = 40 g/mol 

M= n / V mol/L= n / (L) n= mol 

n= m/MA mol= m /40 (g/mol) m= 2 g 

2 g NaOH tartılarak son hacim dikkatlice mL‘ye tamamlanır.

Normalite

Çözeltinin 1 mL‘sinde bulunan çözünen maddenin milieşdeğer gram sayısıdır. Aynı ifade litresindeki eşdeğer gram sayısı olarak da belirtilebilir.
 
N= (m /eşdeğer gram sayısı) /V

Eşdeğer gram sayısı: Molekül ağırlığı / Tesir değerliği
 
 

Tesir Değerliği (TD) :Asitlerin ortama verdiği H+ iyonu sayısı, bazların ortama verdiği OH-iyonu sayısı, tuzların ise ortama verdiği veya aldığı elektron sayısına tesir değerliği denir.  Örneğin H2SO4 için bu değer 2’dir. Çünkü sülfürik asit 2 tane H+ iyonunu sulu çözeltisine verebilir. NaOH, HNO3, HCl için bu değer 1’dir. Aşağıda bazı bileşiklerin tesir değerliği verilmiştir. Fakat tesir değerliği hesaplanırken, tesir değerliği bulunacak maddenin reaksiyona girdiği madde ile verdiği tepkimeye göre tesir değerliğinin değişebileceği unutulmamalıdır. Bu nedenle son dönemlerde normalite kavramı yerine maddenin reaksiyonu yazılarak stokiyometrik oran üzerinden hesaplama yapılmaktadır.

Molarite ve normalite arasında N = M x TD bağlantısı vardır.

ppt (binde bir), ppm (milyonda bir) ve ppb (milyarda bir) Hesaplamaları

Eser miktardaki çözeltilerin derişimini belirtmek amacıyla kullanılır.

ppt = (g çözünen / kg veya litre çözelti)

ppm = (mg çözünen / kg veya litre çözelti)

ppb = (µg çözünen / kg veya litre çözelti) şeklinde ifade edilir.
 
 

Not: Bazen ppt ifadesi part per thousand (binde bir) olarak kullanıldığı gibi bazende part per trillion (trilyonda bir) olarak da ifade edilebilir. Bu nedenle hangi ifade için kullanıldığına dikkat edilmelidir.

Örnek:

Bir su örneğinin analizi sonucunda bulunan  Na+ derişimi ppm olarak bulunmuştur. Sudaki sodyum kaynağının NaCl olduğu düşünülmektedir. NaCl’ ün derişimi hesaplayız. 
Çözelti seyreltik olduğundan yoğunluk l g/mL alınabilir. Bu durumda çözeltinin litresinde mg Na+ var demektir.
 
n (mol) = m (g) / Ma (g/mol) formülünden önce mol sayısı bulunur.
 
nNa+  = ( x g) / (23 g/mol) = 8,70 x mol
 
V = 1 lt olduğu için n = M

[Na+] = 8,70 x M

Bu aynı zamanda NaCl nin molaritesidir.

Mol Kesri ve Mol Yüzdesi

Mol kesri, çözeltideki bileşenlerden birinin mol sayısının toplam mol sayısına oranıdır. Genel olarak X ile gösterilir. Bazen X, ile çarpımı olarak da ifade edilir, bu durumda mol yüzdesinden söz edilir.

X çözünen = n çözünen / n toplam

Xçözücü = n çözücü / n toplam

X çözünen + X çözücü = 1 dir.

 
Örnek : 1,5 mol metanol 50 g suda çözülüyor. Elde edilen çözeltinin metanol ve su yönünden mol kesri ve mol yüzdeleri nedir?

CH3OH (32 g/mol); H2O (18g/mol) .

n (mol) = m (g) / Ma (g/mol) formülünden suyun mol sayısını bulalım.

n (mol) = 50 / 18 = 2,78 mol

X etil alkol =  (1,5 / (1,5+2,78)) =

% X etil alkol = x = 35,0

X çözünen + X çözücü = 1

X çözücü = 1 - X çözünen

X çözücü = 1 - = 0,

% X su = x = 65,0

Molalite

g çözücüde çözünen maddenin mol sayısını gösterir. m ile gösterilir. 

m = (n / w) x

Dr. Kürşat ArslanDokuz Eylül Üniversitesi, Buca Eğitim Fakültesinde, Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri bölümünde Doçent.

Tanımlar

Bağımsız örneklem t testi, iki bağımsız grup arasında ortalamalara bakarak istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını test etmek için kullanılır. Bu test parametrik bir testtir ve testin sonuçlarının raporlanabilmesi için bazı varsayımların (ön-şartların) yerine getirilmesi gerekir. Bu durum gözünüzü korkutmasın testin varsayımlarıyla birlikte SPSS'de uygulanması ve yorumlanması oldukça kolaydır. 

Varsayımlar (Assumptions)

Şimdi gelin bu varsayımlara bakalım ve sonra detaylıca bir örnek üzerinde her bir varsayımı açıklamaya çalışalım. Bu arada bazı ingilizce terimleri özellikle kullanıdığımı belirtmek isterim, böylece internette bu terimler üzerine de arama yapabilirsiniz.

1. Bağımlı değişken sürekli olmalıdır (örneğin, bağımlı değişken -öğrencilerin bir dersten aldığı ders notları gibi- aralıklı sayısal değerler olmalı)
2. Bağımsız değişken kategorik olmalıdır (örneğin, bağımsız değişken -kadın ve erkek gibi- iki ya da daha fazla grup içermeli)
3. Her bir grupda bağımlı değişken normal dağılım göstermelidir (Normality) (örneğin, kadın grubunda yer alan notların normal dağılım göstermesi ve erkek grubunda yer alan notlarında normal dağılım göstermesi) Genel bir kural olarak bu varsayım eğer gruplardan birinin sayısı 25'ten küçük ise kontrol edilir ancak ben her durumda kontrol edilmesinden yana olduğumu söylemeliyim.
4. Varyanslar homojen olmalıdır (Homogeneity) (örneğin, kadın ve erkek grubu için varyanslar birbirine yakın olması)
5. Aykırı değerler barındırmamalıdır (veri seti içerisinde, diğer değerlerden oldukça farklı olan verilerin belirlenmesi ve bunların ya çıkarılması yada standardize edilmesi).

Çalışan Bir örnek

Veri Seti

İhtiyacınız olan veri setini indirmek için tıklayın. Lütfen dikkat bu veri seti SPSS 25 programında oluşturulmuştur ve gerçek verilere dayanmamaktadır. Etik olarak çalışmalar için toplanan veri setlerini burda paylaşmamız doğru olmayacağından verileri kendim oluşturdum. 

Örnek Durum

Bir öğretmen, programlama dersine yönelik geliştirdiği tutum anketini öğrencilerine uygulamış ve elde ettiği verilere göre kız ve erkek öğrenciler arasında derse yönelik tutum açısından bir farklılık olup olmadığını test etmek istemektedir. Buna göre verilerini bir ölçek ya da anket yardımıyla toplamış ve excel programına yüklemiştir. 

Araştırma Sorusu: "Kız ve erkek öğrencilerin programlama tutum puanları arasında anlamlı bir fark var mı?"
Neye ihtiyacım var: İki Değişken: Bir kategorik, bağımsız değişken (cinsiyet); bir sürekli, bağımlı değişken (tutum puanları)
Non-Parametrik Karşılığı: Mann-Whitney U Test

Varsayımların Kontrolu

Verileri doğru bir şekilde SPSS programına yüklediğinizi varsayarak devam ediyorum (ki bu yazı içerisinde ihtiyacınız olan veri seti size hazır olarak verildi, böylece sonuçları kontrol etme şansınız olabilir). Eğer verileriniz Not defterinde, Exdel'de ya da Google Formlar'da ise ve bunlardan SPSS'e veri yükleme konusunda bir tecrübeniz olmadıysa, buradan konu hakkında bilgi alabilirsiniz. Bu örnek için indirdiğiniz veri setini SPSS'de açtığınızda görüntü aşağıdaki gibi olmalıdır. Şimdi bu örnek için varsayımları tek tek kontrol edelim. 

Bağımlı değişken sürekli?: Tutum değerleri sıfırdan altıya aralıklı değerler olduğu için bu değişken süreklidir yani ihlal yok :)
Bağımsız değişken kategorik mi?: Kız ve erkek grubu olduğu için bağımsız değişkenimiz kategoriktir yani ihlal yok :)

Gruplar normal dağılım gösteriyor mu (Normality)?

Bağımlı değişkenin gruplarda normal dağılım gösterip göstermediğini test etmek için birden fazla yöntem olmasına rağmen ben burada en sık kullanılanı ve işinize en çok yarayanı anlatmaya çalışacağım.  Bu testi yapabilmek için SPSS'de  Analyze menüsünden Descriptive Statistics seçeneğini seçin, Dependent List kısmına bağımlı değişkenimizi Factor List bölümüne ise bağımsız değişkenimizi atıyoruz. Daha sonra Plots  butonuna tıklayıp açılan pencereden Normality plots with tests seçeneğini seçiyoruz. Bütün bu aşamaları aşağıdaki resimde görebilirsiniz. 

! isterseniz Explore Plots penceresinden Histogram seçeneğini seçerek sonuç ekranından grafikleri de yorumlayarak normality hakkında yorum yapabilirsiniz. 

Daha sonra sırasıyla Continue ve OK butonlarına basın ve sonuçları yorumlayalım. Eğer aynı veri seti üserinde çalışıyorsanız aşağıdaki gibi bir sonuç elde etmelisiniz. 

Bu sonuca göre, Shapiro-Wilk testinin (Sig.) değeri yani Significance/Anlamlılık değeri in altında olduğu için gruplar normal dağılım göstermemektedir diyoruz yani bu varsayımı ihlal ediyoruz :(. Bu sonuca rağmen SPSS'de analizime devam etmek istiyorum böylece diğer basamaklarıda görebilirsiniz. Ancak eğer sizin gerçek verilerinizde böyle bir sonuca ulaşırsanız daha önce de belirttiğim gibi analize devam etmeden non-parametrik karşılığı olan  Mann-Whitney U  testini kullanabilirsiniz. ! Burade neden Shapiro-Wilk testini seçtik diye soranlar için cevabı şöyle açıklamaya çalışayım: genel geçer bir kural olarak örneklem sayısı her bir grupta 30'den büyük olduğunda Kolmogrov-Simigrov testi, küçükse Shapiro-Wilk testi tercih edilir, buna gerekçe olarak Shapiro ve Wilk tarafından yapılan analizlerin tamamında örneklem sayısı 30'den hep küçük tercih edilmesi gösterilebilir (Shapiro & Wilk, ). Bazı kaynaklarda 30 yerine 50 sayısını da görebilirsiniz.

Varyanslar homojen dağılım gösteriyor mu (Homogeneity of Variance)?

Bağımsız örneklem t testinde varsyan analizi sonuçlarını görmek için independent sample t test'i gerçekleştirmemiz gerekiyoz. Bunun için menüden sırasıyla analyze, compare means sonra independent sample t-test' i seçiyoruz. Daha sonra tutum_puanlari Test Variables kısmına, cinsiyet ise grouping variable kısmına atıyoruz. bu aşamalardan sonra, define groups butonuna tıklayın. Sonuç olarak aşağıdaki gibi bir ekrana ulaşmalısınız:

Define Groups ekranında group 1 için 0 (burada 0 kızları yada erkekleri temsilen yazılıyor ve sayı olması gerekmiyor, veri setinde direkt erkek yada kızda yazabilirsiniz), group 2 için ise 1 yazmalısınız. Sırasıyla continue ve OK butonlarına basarak sonuçları görelim. aşağıdaki gibi bir sonuç eldemelisniz. Bu sonuca göre Levene's test  sonuçların anlamlılık değeri 'den büyük olduğu için bu varsayım için ihlal yok :)

Sonuçların Yorumlanması

Şimdi öncelikle Groups Statistics kısmına bakmalıyız, bu bölüm bize sonuçlar hakkında ipucu verecektir. Ayrıca çıkan sonuçların kimin lehine kimin alehine olduğunu buradan ortalamalara(mean) bakarak rahatlıkla söyleyebiliriz. Tabloya göre, tutum puanlarının erkekler lehine kızlara göre daha yüksek olduğu sonucu ortaya çıkıyor.

numaralı bölümde gördüğünüz gibi sonuçları yorumlamak için iki farklı bölüm bulunmaktadır. Bunlardan birincisi, gruplar arasında eşit varyansların olduğu, ikincisi ise eşit varyanların olmadığı bölüm. bu durumda hangi sonucu raporlayacağımız Levene's Test sonuçlarına bağlıdır. Eğer umaralı bölümden elde edilen sig. yani anlamlılık değeri 'ten yüksekse, daha öncede söylediğim gibi varyanslar eşit olduğu kabül edilir (Yani varysayım ihlal edilmez) ve birinci bölümdeki sonuçlar rapor edilir. Bizim örneğimizde de olduğu için equal variances assumed satırını rapor ediyoruz.

numaralı bölüm şimdiye kadar yaptığıımız analizlerin sonucunu aldığımız noktadır. Buarada eğer Sig. (2-tailed)> ise örneklem gruplarından elde edilen ortalamların eşit olduğu kabül edilir. Yani istatistiksel olarak gruplar arasında anlamlı bir fark yoktur. ve numaralı bölümler bizim yorumlamadığımız ancak raporladığımız noktalardır.

Effect Size Hesaplama

SPSS'de effect size'ı hesaplamak için eta squared ve Cohen's d istatistikleri kullanılabilir. Ancak SPSS, t-test'ler için bu istatistikleri otomatik olarak vermez. Diğer taraftan, SPSS'in bize sağladığı çıktılara bakarak, eta squared değeri hesaplanabilir. Bunun hesaplama şekli ve yorumlanmasına buradan bakılabilir.  

Sonuçların Uygun Formatta Yazılması

Hepsi bu kadar, gördüğünüz gibi yapılan bütün analizler şu son bir kaç cümleyi yazmak içindi. Umarım sizin için faydalı olur. Eğer konuyla ilgili yorum yada önerileriniz varsa aşağıda yorum bırakmayı unutmayın. Analizler konusunda yardım gerekirse benimle iletişime geçebilirsiniz. Bir grup öğrencimle birlikte her türlü istatistiksel analizde size yardımcı olabiliriz.

Kaynakça

Shapiro, S. S., & Wilk, M. B. (). An analysis of variance test for normality (complete samples). Biometrika, 52(3/4),

Bu makaleye atıf yapan bilimsel yayınlardan bazıları

• Botour, C. (). Beden eğitimi öğretmenlerinin otizmli kaynaştırma/bütünleştirme öğrencisine yönelik his, tutum ve görüşlerinin incelenmesi (Master's thesis, Trakya Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü).
• ÇETİN, S. A. SOSYAL MEDYADAKİ YÖRESEL YEMEK PAYLAŞIMLARI İLE OKUL ÇALIŞANLARININ SEYAHAT KARARI İLİŞKİSİ: BURSA ÖRNEĞİ. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi.
• EZİLMEZ, B. BANDIRMA KAMU VE ÖZEL YÖNETİCİLERİNİN ASTLARINI ETKİLEME TAKTİKLERİ ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA. Avrasya Sosyal ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 8(1),
• Salamcı, M. E., & Artar, O. K. (). The effect of organizational commitment on firm performance: Intergenerational differences. Journal of International Trade, Logistics and Law, 7(1),
• Sevimli, M. S., & Çemberci, M. (). Relationship of Corporate Governance with Organizational Resilience in the Changing World. Journal of International Trade, Logistics and Law, 7(1),
• Kabak, K., & KORUCU, A. T. (). The effect of students' developing their own digital games on their academic achievement and attitudes towards for English lessons. Participatory Educational Research, 8(2),
• Sercan-Sevimli, M. (). Kurumsal yönetim ve örgütsel dayanıklılık arasındaki ilişki (Doctoral dissertation).

APA stiline göre bu makaleyi referans verin

SORU: Tanılama basamağının özellikleri nelerdir?

CEVAP: Bu basamakta tıbbi tanılama işlemi gerçekleştirilir ve başvuruya konu olan durumun oluş zamanı, yeri, derecesi, sınıfı gibi detayları ortaya çıkarılır. Bu aşamada tıbbi, psikososyal ve eğitsel tanılama uygulamaları gerçekleştirilir. Ülkemizde ICD 10, DSM 5, ICF gibi sistemler kullanılarak tıbbi tanılamalar gerçekleştirilmektedir. Psikososyal tanılama için geçmişte karşılaşılan ruhsal sorunlar, ailede bir ruhsal hastalık bulunup bulunmadığı, bireyi etkileyen stres kaynakları, ruh hali, davranışlar, düşünceler ve algılar araştırılmaktadır. Son olarak da eğitsel tanılama yöntemleri ile bireyin çevresini de kapsayacak şekilde yapılacak gözlemlerden yararlanılır. Tanılama basamaklarında dikkat edilmesi gereken ilkeler; erkenlik ilkesi, bütünlük ilkesi, çeşitlilik ilkesi, süreklilik ilkesi, yeterlilik ilkesi, iş birliği ilkesi, isteklilik ilkesi ve gizlilik ilkesidir. Erkenlik ilkesi, tanılamanın en önemli ilkelerinden biri olup tanılamanın olabildiğince erken yaşta yapılması gereğini ortaya koymaktadır. Buna göre, gelişim geriliği ne kadar erken tanılanabilirse gelişimin desteklenmesi ile elde edilecek etkinlik o kadar fazla olacaktır. Bütünlük ilkesi, tanılamanın çok yönlü yapılması gereğini burgulamaktadır. Çeşitlilik ilkesi, tanılama sürecinde birçok teknik ve yöntemden yararlanılması gerekliliğini vurgulamak bakımından önemlidir. Süreklilik ilkesi, tanılama sürecinin bir anlık olmaması gerektiğini, aksine tanılamanın bir süreci kapsadığını belirtmektedir. Yeterlilik ilkesi, tanılama aşamasında bireyin yeterli olduğu ve olmadığı yönlerin birlikte değerlendirilmesi gereğini vurgulamaktadır. Bu noktada bireyin yeterli olduğu alanların ortaya çıkarılması ve bunlardan yararlanılması büyük önem arz etmektedir. İş birliği ilkesi, tanılama sürecinde tüm uzmanların iş birliği yapmasının önemini belirtmektedir. İsteklilik ilkesi ise tanılama sürecinin tüm aşamalarında ailenin ve çocuğun görüş ve onayının önemine dikkat çekmektedir. Son olarak gizlilik ilkesi, tanılama süreci esnasında birey hakkında ortaya çıkan tanı ve değerlendirmelerin birey ve ailenin dışında kimseyle paylaşılmamasını anlatır.