Parametrik testlerde ham veriler üzerinden ortalama, varyans gibi ölçütler elde edilerek işlemler yapılır. Parametrik olmayan testlerde ise ham veriler sıralanır ve sıra numaraları verilir. İşlemler bu sıra numaraları üzerinden yapılır. Parametrik testler parametrik olmayan testlere göre daha güçlü testlerdir.
Parametrik istatistik, verilerin rastgele dağılım esasına uyduğunu kabul eden ve olasılık dağılımı parametrelerine göre çıkarımlar yapan istatistik dalıdır. En iyi bilinen ilkel istatistik yöntemleri parametriktir. Genellikle parametrik yöntemler, parametrik olmayanlara göre daha fazla kabullenme yaparlar.
t testi, iki ortalama arasındaki farkın istatistiksel manidarlığını test etmek için kullanılan parametrik bir tekniktir.
İlgili 37 soru bulundu
Parametrik testlerde ham veriler üzerinden ortalama, varyans gibi ölçütler elde edilerek işlemler yapılır. Parametrik olmayan testlerde ise ham veriler sıralanır ve sıra numaraları verilir. İşlemler bu sıra numaraları üzerinden yapılır. Parametrik testler parametrik olmayan testlere göre daha güçlü testlerdir.
Örneğin, alfa düzeyinin %5 (0,05) olarak seçtildiğini varsayalım. Testin sonucu küçük bir p (≤ 0.05) ise bu sıfır hipotezinin geçersiz olduğuna dair güçlü bir kanıttır. Testin sonucu büyük bir p (> 0,05) ise alternatif hipotezin zayıf olduğu anlamına gelir, dolayısıyla sıfır hipotez reddedilemez.
Nonparametrik testler için çoğu zaman, verilerin, rassal ve bağımsız olarak elde edilmesi ve nominal veya ordinal ölçek kullanılması yeterlidir.
Diğer parametrik testler
t-testi ve ANOVA'ya ek olarak, eşleştirilmiş t-testi, tek yönlü ANOVA, iki yönlü ANOVA, tekrarlanan ölçümler ANOVA ve karma tasarım ANOVA dahil olmak üzere farklı uygulamalarda kullanılan birkaç başka istatistik parametrik test vardır.
İstatistiki bazı konuları baz alarak oluşturulan parametreleri ile yapılan birçok işlev parametrik olarak değerlendirilmektedir. Parametrik belirli ölçümler ile belirli konuların oluşturulmasını sağlamaktadır. Parametrik kelime manası olarak ise bir veya birden fazla parametre olarak tanımlanmaktadır.
Normallik ve homojenlik varsayımları sağlanmadığında Non-parametrik testler kullanılır. Şöyleki; Bağımsız gruplardaki t testi yerine; Mann whitney U testi.
İşte bu nokta çok önemli: Normal dağılmak, ya da dağılmamak… İstatistiksel hipotez testi aşamasında normal dağılım varsayımına bağlı kaldığımızda, parametrik testler üzerinden analizlerimizi gerçekleştiriyoruz. Kısaca sayısal ölçümlerimiz normal dağılıma uygun olduğunda parametrik testleri kullanacağız.
Tanımlayıcı istatistik kısmında normal dağılım testi için ortalama değeri (mean) ve median (medyan) değerinin birbirine yakın sonuçlar olması, veri setinin normal dağılıma sahip olduğunu göstermektedir.
Kısacası, ANOVA bir parametrik çıkarımsal metodu olup anakütle ortalamaları arasında farkın olup olmadığını sınamak için kullanılır.
Duyarlılık analizi olarak da bilinen parametrik analiz, farklı geometrik veya fiziksel parametrelerin veya her ikisinin sorunun çözümü üzerindeki etkisinin incelenmesidir.
Parametrik olmayan istatistik terimi çok zaman da verilerin ölçülme ölçeği özelliklerine yani orijinal olarak kategorik olmalarına (yani isimsel veya sırasal ölçekli olmasına) ve niceliksel ölçekli veriler için mümkün olan matematik işlemlerin ve istatistik ölçümlerinin geçerli olmamasına da dayanır.
anakütle ile ilgili hiçbir varsayımda bulunmayan yöntemlerdir. nonparametrik ya da dağılımdan bağımsız testler de denilmektedir. değişkenlerin ölçeklerinin ad (nominal), sıra (ordinal) veya aralık (interval) olması durumunda tercih edilen istatistiksel yöntemlerdir.
Wilcoxon Tek Örnek İşaret Sıralaması Testi Tek örnek T-testinin non- parametrik karşılığıdır.
İki ya da daha fazla örneklem ortalamasının anlamlı farklılık gösterip göstermediğini test eder. Tek yönlü varyans analizinin (One-Way ANOVA ) non-parametrik halidir. Anovanın sayıltıları karşılanmaz ise bu testi yapmamız gerekecektir.
Parametrik olmayan testler, anakütle ile ilgili hiçbir varsayımda bulunmayan testlerdir. Değişkenlerin ölçeklerinin ad (nominal), sıra (ordinal) veya aralık (interval) olması durumunda tercih edilirler.
Diğer istatistiksel yöntemlerde olduğu gibi regresyon analizi de parametrik ve parametrik olmayan yöntemler olarak incelenebilir. Parametrik yöntemlerin kullanımı güçlü varsayımlar gerektirirken, parametrik olmayan yöntemlerde bu varsayımlar gerekli değildir.
p değeri 0,01 ile 0,05 aralığında; İstatistiksel olarak anlamlı fark vardır. p değeri 0,001 ile 0,01 aralığında; Yüksek düzeyde olarak anlamlı fark vardır. p değeri 0,001 den daha küçük ise; Çok yüksek düzeyde istatistiksel olarak anlamlı fark vardır.
Örneğin, eğer bir istatistik kullanıcı "bu olayın rastlantı olarak ortaya çıkma şansı binde birdir" diye bir sonuç verirse, bu daha formel olarak 0,001 istatistiksel anlamlılık olarak açıklanabilir.
Her ne kadar p değerinin 0,05 den küçük olması tıp literatüründe “istatistiksel olarak anlam- lı” kabul edilse de araştırmacının isteğine göre 0,01 olarak ta kabul edilebilir. P değeri ne kadar küçük olursa H0 hipotezini reddetmek için elimizdeki kanıt o kadar yüksek olur.
Benzer sorularSıkça sorulan sorular
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2024 Usta Yemek Tarifleri