Ölçüm yapılacak olan değişken, sürekli bir veri ya da sıralayıcı (ordinal) ölçeğe sahip bir veri olmalıdır. Kısaca; normal dağılıma uygun olmayan ölçümler için, istatistik analizi uygulamalarında k-adet (k>2) eşleştirilmiş veya bağımlı grup arasındaki ortalamaları karşılaştırmak için Friedman testi kullanılmaktadır.
Normal dağılım göstermeyen gruplarda üç veya daha fazla sayıda grubun ortalamaları arasındaki farklılığın anlamlılığını test amacıyla kullanılan bir tekniktir.
Nonparametrik testler için çoğu zaman, verilerin, rassal ve bağımsız olarak elde edilmesi ve nominal veya ordinal ölçek kullanılması yeterlidir.
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.
T testi iki örneklem arasındaki karşılaştırmada kullanılırken ANOVA testleri ikiden fazla örneklemin karşılaştırılmasında kullanılır. t testi ve ANOVA testleri parametrik testlerdendir.
İlgili 39 soru bulundu
Bağımsız değişkende çok sayıda grup varsa ANOVA kullanılır. ANOVA bağımsız değişkenlerin kendi aralarında nasıl etkileşime girdiklerini ve bu etkileşimlerin bağımlı değişken üzerindeki etkilerini analiz etmek için kullanılır.
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.
Anova testi bağımsız grupların ortalamaları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir farkın var olup olmadığını ölçmek için kullanılan bir araç olmaktadır.
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.
Bu nedenle “ANOVA analizi” demek doğru değildir. ANOVA testi parametrik bir testtir ve kullanılabilmesi için parametrik testlerin gerektirdiği koşulların karşılanması gerekmektedir.
Wilcoxon testi, ilişkili iki ölçüm setine ait puanların arasındaki farkın anlamlılığını test etmek amacıyla kullanılır.
✓Kruskal Wallis varyans analizi, tek yönlü varyans analizinin parametrik olmayan karşılığıdır.
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.
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.
Tek yönlü varyans analizi (ANOVA) normal dağılımlı bir seride üç ve daha fazla bağımsız ortalama arasındaki farkın manidarlığının hesaplanmasında kullanılır.
Levene Testi, gruplar arasında varyans homojenliğini kontrol etmek için kullanılan bir testtir. Levene Testi, temel olarak grupların varyanslarının aynı olup olmadığını kontrol etmek için kullanılır. Bu test, iki veya daha fazla grup arasındaki istatistiksel farklılığı belirlemek için kullanılır.
Scheffe testi (Scheffe test): Çoklu karşılaştırmalarda en sık kullanılan testtir. Varyansların eşitliğini varsayar ancak gruplardaki gözlem sayılarının eşit olması varsayımını dikkate almaz.
Çok Değişkenli Varyans Analizi (MANOVA), birden fazla bağımlı değişkenin bulunduğu durumlarda kullanılır. Bağımsız gruplar için tek Faktörlü ANOVA'dan farkı, birden fazla bağımlı değişkenin eşzamanlı incelenmesine olanak sağlamasıdır.
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.
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.
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.
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.
T Testi; iki örneklem gurubu arasındaki ortalama farkı olup olmadığını inceler. Sorumuz iki örneklem arasındaki ortalamalarla ilgileniyorsa ve ilgili değişkenlerimiz normal dağılıyorsa t testi olduğunu anlarız.
grup; GRUP1=GRUP2=GRUP3) grubun ortalamalarının eşit olması durumunu test ediyoruz. Yani p değeri 0.05'ten büyük olursa bu hipotezi kabul ediyor eğer p değeri 0.05'ten küçük ise bu hipotezi reddediyor ve 3 grup arası farklılık mevcut diyoruz.
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.
Benzer sorularSıkça sorulan sorular
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2024 Usta Yemek Tarifleri