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.
İki değişken arasında bağ olup olmadığının testinde, Gruplar arası homojenlik testinde, Örneklemden elde edilen dağılımın istenen herhangi bir teorik dağılıma uyup uymadığının testinde (uyum iyiliği testi) 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.
McNemar testini bağımlı gruplarda nominal bir değişken açısından fark olup olmadığını test etmek için kullanıyoruz.
İlgili 43 soru bulundu
için Fisher Exact Testi'ni rxc duzeni capraz tablolara uyarlayarak exact yöntemi geliştirmişlerdir. çalışmalarda (rxc boyutlu tablolar), "exact p" değerinin hesaplanamadığı durumlarda kullanılır.
Bağımlı gruplarda iki yüzde arasında ki farkın önemlilik testi ile ki-kare testleri, niteliksel bir değişken yönünden, aynı bireylerden iki değişik zaman yada iki değişik durumda elde edilen verilerde fark olup olmadığının araştırılmasında kullanılır.
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.
Verilerimizin İlişkili Örneklemler için Tek Yönlü Varyans Analizi için gereken parametrik teknik varsayımlarını karşılamadığı durumlarda Friedman Testi kullanılabilir.
İstatistik bilim dalında, Kolmogorov-Smirnov (K-S) sınaması parametrik olmayan istatistik olup Andrey Kolmogorov ve Nikolai Smirnov adlarındaki iki Sovyet bilim insanı tarafından oluşturulmuştur.
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.
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.
Serbestlik derecesi= 2 -1 = 1. serbestlik derecesi ne uyumlu sütunda p = 0.05 kullanılmalıdır.
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.
Bu dağılım, gamma dağılımından elde edilir.
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.
Mann-Whitney U testi niceliksel ölçekli gözlemleri verilen iki örneklemin aynı dağılımdan gelip gelmediğini incelemek kullanılan bir parametrik olmayan istatistik testdir. Aynı zamanda Wilcoxon sıralama toplamı testi veya Wilcoxon-Mann-Whitney testi) olarak da bilinmektedir.
Wilcoxon işaretli sıralar testi, ilişkili (bağımlı) örneklemler t-testinin nonparametrik karşılığıdır. Yani, diğer şartlar aynı kalmakla beraber bağımlı değişkene ait ölçümlerin; aralık veya oran ölçeğinde olduğu ancak normal dağılım şartını sağlamadığı veya sıralama ölçeğinde olduğu durumlarda kullanılır.
Bu tip uygunluk iyiliği sınaması için hesaplama yöntemi "Pearson'un ki-kare testi"'ne gayet çok benzeyerek, tek bir "kategorik veri" halinde olan kategorik değişkenin veya kontenjans tablosu içinde sıniflanma yapılarak özetilmiş bir niceliksel değişken verilerinin ne türlü dağılım gösterdiğini 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 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.
Bağımsız grup t testi (Independent Samples t Test) her bir alt gözenek (örneğin kız ve erkek grupları) normal dağılım özelliği gösterdiğinde (N1>30; N2>30) iki aritmetik ortalama arasındaki farkın manidarlığını test etmede kullanılan parametrik bir tekniktir.
Bağımsız örneklem t testi, iki bağımsız grup arasında ortalamalara bakarak istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını test etmek için kullanılır. Bu test parametrik bir testtir ve testin sonuçlarının raporlanabilmesi için bazı varsayımların (ön-şartların) yerine getirilmesi gerekir.
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.
Benzer sorularSıkça sorulan sorular
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2024 Usta Yemek Tarifleri