herhangi birinde beklenen gözlem sayısı 5'in altında ise burada Fisher's exact ki‐kare testi uygulanır.
4.1. BAĞIMLI GRUPLARDA Kİ-KARE TESTİ:
Bu test, nitelik olarak belirtilen bir değişken yönünden aynı bireyden değişik zaman veya durum-da elde edilen iki gözlemin farklı olup olmadığını test etmek için kullanılır.
2×2 tablosunda gözlerin teorik değerlerinin tümü 25'ten büyük olmak koşulu ile gözlenen değerler arasında büyük farklılıklar varsa Likelihood Ratio Exact testi kullanılır.
Bağımlı gruplara Ki-kare testi yerine Mc-Nemar testi uygulanır. 2- Ki kare dağılımı süreklidir. Beklenen frekanslardan herhangi biri 5'den küçük ise dağılım kesikli ve çarpık olur. Bu yüzden test sonucu elde edilen ki-kare değeri ki-kare dağılımına uygunluk gösteremez.
İlgili 32 soru bulundu
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 test "bağımsızlık için ki-kare testi" veya "homojenlik testi" olarak istatistiksel çıkartımasal problemlere uygulanır. Bu çeşit problemlerde "sıfır hipotez" bir rassal değişkenin istatiksel parametre değerini sınamadığı için bu test parametrik olmayan sınama olduğu kabul edilir.
McNemar testini bağımlı gruplarda nominal bir değişken açısından fark olup olmadığını test etmek için kullanıyoruz.
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.
2) Yates Düzeltmesi: Uygulamada genellikle denek sayısı ve serbestlik derecesi 1 olduğunda Yates düzeltmesi yapılması gerektiği söylenir.
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.
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.
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.
Serbestlik derecesi= 2 -1 = 1. serbestlik derecesi ne uyumlu sütunda p = 0.05 kullanılmalıdır.
Bu dağılım, gamma dağılımından elde edilir.
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.
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.
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).
Bağımsız örneklem t testi, iki bağımsız grup arasında ortalamalara bakarak istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını test etmek için kullanılır.
Böylece F-testi eldeki verileri kullanarak elde edilen doğrusal regresyon katasayılar kestiriminin anakütle doğrusal modeline genel olarak uyup uymadığını sınamak için kullanılır.
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.
T testi İki örneklem grubu arasında ortalamalar açısından fark olup olmadığını araştırmak için kullanılır. T testi, bir gruptaki ortalamanın diğer gruptaki ortalamadan önemli derecede farklı olup olmadığını belirler. T testinde kritik nokta “2”dir. T testi her zaman iki farklı ortalamayı yada değeri karşılaştırır.
Parametrik olmayan testler, anakütle ile ilgili hiçbir varsayımda bulunmayan testlerdir. Değişkenlerin ölçeklerinin ad (nominal), sıra (ordinal) veya aralık (interval) olması durumunda tercih edilirler.
Benzer sorularSıkça sorulan sorular
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2025 Usta Yemek Tarifleri