Tavuk yetiştiriciliği konusunda eğitimden önce ve sonra aynı yetiştiricilerin bilgi düzeylerini yeterli ve yetersiz biçiminde nitelendirip; eğitimden önceki ve eğitimden sonraki bilgi düzeyleri arasında fark olup olmadığını araştırmak için kullanılır.
Ki-kare testi, bir veya daha fazla kategoride beklenen ile görülen arasındaki farkları belirlemenin istatistiksel bir yoludur. Araştırmacılar bu parametrik olmayan testi, aynı örneklem popülasyonu içindeki kategorik değişkenleri karşılaştırmak için kullanmaktadır.
Bu hipotezlerden açıkça görülmektedir ki sınanma için kullanılan hipotez anakütle parametreler değerleri hakkında değildir ve bir istatistiksel nitelik hakkındadır. Böylece Pearson ki-kare testi bir parametrik olmayan istatistik örneğidir.
4 gözlü tablolarda herhangi bir gözdeki gözlem sayısının 25'in altında olması durumunda Yates düzeltmeli ki kare testinden yararlanılır. 2x2 tablolarında gözlem sayıları oldukça az veya herhangi bir gözdeki beklenen sıklık değeri<5 ise Fisher'in kesin testinden yararlanılır.
Bağımlı gruplara Ki-kare testi yerine Mc-Nemar testi uygulanır.
İlgili 16 soru bulundu
Ki-kare dağılımı, genellikle iki bağımsız ni-teliksel kriteri test etmek için kullanılır. Sıfır hipote-zi (H0), iki kriterin bağımsız olduğunu; araştırma hipotezi(HA) ise, iki kriterin arasında ilişki olduğunu ifade eder.
Chi-Square testi (Ki Kare), genellikle değişkenler arasındaki ilişkileri test etmek için kullanılır. Chi-Square testinin yokluk hipotezi (H0), popülasyondaki kategorik değişkenler arasında hiçbir ilişki olmadığıdır; yani değişkenler bağımsızdırlar.
Bağımsızlığın ki-kare testi, iki kategorik alanın bağımsız olup olmadığını belirler. Alanlar bağımsız değilse, ilişkilendirilir. Aşağıdaki yordam, ki-kare değerinin nasıl hesaplanmakta olduğunu açıklamalıdır: Alanların bağımsız olduğu varsayımıyla beklenen sıklığı belirleyin.
Tek Örneklem Ki-kare Testi, ikiden fazla gruptan (düzeyden) oluşan bir bağımsız değişken bulunduğu durumda, bu grupların toplam içindeki oranlarının, istenen oranlardan ne kadar farklılaştığını tespit etmek için kullanılır.
Çok gözlü tablolar iki kalitatif verinin birbiriyle karşılaştırılmasında kullandığımız karşılaştırma metodudur. Bu veri Cinsiyet, meslek, kurum, Well's risk grubu, HT varlığı/yokluğu vb gibi bir veridir.
Verilerimizin İlişkili Örneklemler için Tek Yönlü Varyans Analizi için gereken parametrik teknik varsayımlarını karşılamadığı durumlarda Friedman Testi kullanılabilir.
Non-parametrik testler, verilerin dağılımına daha az duyarlıdır. Çeşitli non-parametrik test örnekleri vardır. Çeşitli non-parametrik test seçenekleri vardır. Örneğin, normal dağılmayan veriler için, Mann-Whitney U testi, Kruskal-Wallis testi ve benzeri non-parametrik testler kullanılabilir.
Ki-kare (X2) değeri gözlenen ve beklenen frekanslar arasındaki farkı ölçmek için kullanılan istatistiksel bir test istatistiğidir. Çaprazlama tablosunda gözlenen ve beklenen sayılar arasındaki karelenmiş farkların toplamının beklenen sayılara bölünmesiyle hesaplanır.
Parametrik test varsayımları (normal dağılım) yerine getirildiğinde ölçümle belirtilen sürekli bir değişken yönünden aynı bireylerin, değişik iki zaman ya da durumdaki ölçümleri arasında fark olup olmadığını test etmek için kullanılan bir önemlilik testidir.
Örneğin, Alt için 1, Üst için 4 değerini belirtirseniz, ki-kare testi için yalnızca 1 ile 4 arasındaki tamsayı değerleri kullanılır. Beklenen Değerler. Varsayılan olarak, tüm kategoriler beklenen değerlere eşittir. Kategoriler, kullanıcı tarafından belirtilen beklenen oranlara sahip olabilir.
Kritik değerler Chi-Kare
serbestlik derecesi ne uyumlu sütunda p = 0.05 kullanılmalıdır.
Tek Örneklem t-testi, çok temel bir test olup güçlüdür ve birçok çalışmalarda tercih edilmektedir. Neden Uygulanır? Bir grup verinin aritmetik ortalamasının belli bir sabit değerde istatistiksel olarak anlamlı bir fark gösterip göstermediğini belirlemek için yapılan parametrik bir testtir.
McNemar testini bağımlı gruplarda nominal bir değişken açısından fark olup olmadığını test etmek için kullanıyoruz.
şartların tamamının sağlandığı durumlarda kullanılır. İki ilişkili grup veya ölçümden elde edilen ortalamaların birbirlerinden anlamlı bir şekilde farklılık gösterip göstermediğini test eder.
(Kİ-KARE) ÇÖZÜMLEMESİ
çözümlemesi; beklenen değer ile gözlenen değer arasındaki farkın araştırılması için kullanılır. (Aralarındaki fark anlamlı mı?) olasılıkla ortaya çıkar.
Chi-square standart normallerin kareleri toplamıdır. Yapılan işlemler bize gösterir ki bu aynı zamanda gözlemlenmiş veri ile beklenen değerin toplamının beklenen değere bölünmesidir. Z normal tabloları gibi x² tablosu da mevcuttur. Bu tablo 2 featuredan oluşur.
ki kare testinin iki farklı amacı vardır. ilki, örneklem ve evren dağılımlarını karşılaştırmak( uyum iyiliği-goodness of fit) diğeri ise iki değişkenin istatistiksel olarak bağımsız olup olmadığını test etmektir (bağımlılık testi).
Bu dağılım, gamma dağılımından elde edilir.
Veri seti üzerinde yapılan bu temel analizlerden sonraki süreç, verilerin normal dağılışa uygun olup olmaması sürecidir. Bu süreçte yaygın bir şekilde kullanılmakta olan testler; Anderson Darling Testi, Shapiro Wilk Testi ve Kolmogorov Smirnov testidir.
Mann-Whitney U testi, bağımsız örneklem t testine alternatif olan non-parametrik bir testtir. Bu test, benzer popülasyondan gelen iki bağımsız grup arasında ortalama farkına bakmak, ve gruplar arasında fark ya da eşitliği belirlemek için kullanılır.
Benzer sorularSıkça sorulan sorular
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2024 Usta Yemek Tarifleri