Duncan çoklu karşılaştırma yöntemi kullanılarak muamele ortalamaları karşılaştırılacağı zaman ilk adım grup ortalamalarının küçükten büyüğe doğru sıralanmasıdır. Çünkü Duncan testi, ortalamalar büyüklüklerine göre sıralandığı zaman sıralanıştaki yerini de dikkate alarak ortalamalar arasındaki farkları standardize eder.
Puanların dağılımına ilişkin grup varyanslarının eşit olmadığı durumlarda ise bu duruma uygun, örneğin Dunnett C testi seçilebilir (Büyüköztürk, 2004).
Farklılıkların nereden kaynaklandığını belirlemek için, istatistiksel olarak anlamlı bir sonuç bulduktan sonra bir post hoc testi kullanılır. Post-hoc testleri, deneysel hatalardan kaçınırken birden fazla grup arasındaki farklılıkları değerlendirmek için kullanılabilir.
T testi iki örneklem arasındaki karşılaştırmada kullanılırken ANOVA testleri ikiden fazla örneklemin karşılaştırılmasında kullanılır. t testi ve ANOVA testleri parametrik testlerdendir.
Gruplar arasındaki farkın önemli olması halinde farklılığın hangi gruplar arasında olduğunu tespit etmek için Tamhane çoklu karşılaştırma testi uygulanmıştır. Tamhane testi, k grup ortalamasını ikili olarak farklı varyans yaklaşımı ile eşzamanlı karşılaştırmak için başvurulan bir testtir.
İlgili 19 soru bulundu
Duncan çoklu karşılaştırma yöntemi kullanılarak muamele ortalamaları karşılaştırılacağı zaman ilk adım grup ortalamalarının küçükten büyüğe doğru sıralanmasıdır. Çünkü Duncan testi, ortalamalar büyüklüklerine göre sıralandığı zaman sıralanıştaki yerini de dikkate alarak ortalamalar arasındaki farkları standardize eder.
ANOVA testi en az üç grup arasındaki ortalamaları karşılaştırmak için kullanılan bir istatistiksel analiz metodudur. Analiz aşamasında elimizde en az üç gruba sahip ve gözlemlerin bağımsız olduğu bir kategorik değişken; ayrıca bir de sayısal verilerden oluşan bir nicel değişken bulunmalıdır.
Varyans Analizi (veya ANOVA, İngilizce ANalysis Of VAriance sözcüklerinin kısaltması) istatistik bilim dalında, grup ortalamaları ve (gruplar içi ve gruplar arası varyasyon gibi) bunlara bağlı olan işlemleri analiz etmek için kullanılan bir istatistiksel modeller koleksiyonudur.
Bağımsız örneklem t-testi iki grubun ortalamaları arasında bir fark olup olmadığının test edildiği durumda kullanılmaktaydı. Fakat karşılaştırılacak grup sayısı ikiden fazla ise bu durumda bağımsız örneklem t-testi değil ANOVA testinin yapılması gerekmektedir.
Normal dağılım göstermeyen gruplarda üç veya daha fazla sayıda grubun ortalamaları arasındaki farklılığın anlamlılığını test amacıyla kullanılan bir tekniktir.
Verilerimizin İlişkili Örneklemler için Tek Yönlü Varyans Analizi için gereken parametrik teknik varsayımlarını karşılamadığı durumlarda Friedman Testi kullanılabilir.
Varyansların eşit olduğu durumlarda en çok kullanılan testler Tukey, Scheffe ve Duncan testleri iken varyansların eşit olmadığı durumlarda ise en çok Tamhane's T2 testi tercih edilmektedir. Tukey testinin kullanılabilmesi için gruplardaki örneklem sayılarının eşit olması gerekmektedir.
Dunnett çoklu karşılaştırma testi (Dunnett's multiple comparison test): Deneysel grupların ortalaması ile bir kontrol grubunun ortalamasını, belirli bir anlamlılık düzeyinde karşılaştırır.
Bu durumda, gruplar arası ortalamaları test etmek için parametrik olmayan bir teste başvurmamız gerekiyor. İşte, en az üç bağımsız grup arasında normallik koşulu sağlanmadığında ortalama karşılaştırma testlerinden Kruskal-Wallis testini kullanıyoruz.
One-way ANOVA testi ya da tek yönlü varyans analizi, bağımsız grupların ortalamaları arasında istatistiksel olarak anlamlı fark olup olmadığının test edilmesinde kullanılan bir araçtır.
Çok sayıda değişkenin belli bir hastalık üzerindeki etkisi ayrı ayrı incelenebildiği gibi, önemli sayılan ikiden fazla etkenin aynı anda hastalık üzerinde etkilerinin de araştırılması istenebilir. Böyle bir çözümlemeye olanak sağlayan istatistiksel yöntem, çok değişkenli varyans analizi (MANOVA)'dir.
Bu durumda ANOVA tablosunda verilen F ve p değerlerini kullanamayız. Bunun yerine SPSS'te sunulan Brown–Forsythe F (1974), ve Welch's F (1951) istatistikleri yoluyla elde edilen F değeri ve buna bağlı p değeri kullanılır. Welch's F (1951) istatistikleri kullanılabilir.
Homojenlik testi, özellikle ANOVA (varyans analizi) gibi testlerde yaygın olarak kullanılır. Bu test, farklı gruplar arasındaki varyansların eşit olup olmadığını kontrol etmek için kullanılır. Eğer varyanslar eşitse, gruplar arasındaki farkın gerçek olduğu sonucuna varılabilir.
Sıfır hipotezinin red edilmesi (F test istatistiğinin önemli olması) durumunda hangi grup ortalamasının diğerlerinden farklı olduğunun belirlenmesi gerekir. Bu amaçla kullanılan özel tekniklere "Çoklu Karşılaştırma (Multiple Comparison) Testleri" ya da "Post.Hoc Testler" adı verilir[1].
Tek yönlü ANOVA yapıldıktan sonra sonuçlar aşağıdaki gibi yorumlanabilir: F-istatistiği ve p-değeri: F-istatistiği, gruplar arası varyansın grup içi varyansa oranını ölçer. P-değeri, sıfır hipotezinin doğru olması durumunda gözlemlenen kadar aşırı bir F-istatistiği elde etme olasılığını gösterir.
diye bakıyoruz ve sonuç olarak Sig. (p) değeri (0.008) 0.05'ten küçük olduğu için anlamlı bir fark olduğunu söyleyebiliriz. arasında anlamlı bir fark çıkmış ise yani Sig. değeri 0.05'ten küçük çıkarsa bu farkın hangi gruplar arasında olduğunu bulmak gerekebilir.
İstatistiksel analizlerde parametrik testler denildiğinde akla gelen başlıca testler şunlardır: T-testleri. Varyans analizi (ANOVA)
Varyans analizi, çeşitli araçların eşit olduğu hipotezini test etmek için kullanılır. Bu teknik, iki örnekli t testinin bir uzantısıdır. Araçlar arasında farklılıkların var olduğunu belirlemenin yanı sıra, hangilerinin farklı olduğunu da bilmek isteyebilirsiniz.
TWO WAY ANOVA F TESTİ Normal dağılımlı iki ana kütleden rastgele seçimle sırasıyla n1 ve n2 örneklerini elde ederek, bu örneklemelerden hareketle; sırasıyla örnekleme varyansları olan s12 ve s22 elde edilip daha sonra bunlar birbirlerine oranlandığında bunların dağılımı F- dağılımı olarak adlandırılır.
İki yönlü varyans analizi (ANOVA), bağımlı k-grup deneme düzenlerinden elde edilen verilerde deneme/işlem ortalamalarının farklılığını test etmek için kullanılır. İki yönlü ANOVA da satır ile sütunların temel etkilerini ve satır*sütun ortak etkisini test etmek için kullanılır.
Benzer sorularSıkça sorulan sorular
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2024 Usta Yemek Tarifleri