Nonparametrik testler için çoğu zaman, verilerin, rassal ve bağımsız olarak elde edilmesi ve nominal veya ordinal ölçek kullanılması yeterlidir.
Parametrik testlerde ham veriler üzerinden ortalama, varyans gibi ölçütler elde edilerek işlemler yapılır. Parametrik olmayan testlerde ise ham veriler sıralanır ve sıra numaraları verilir. İşlemler bu sıra numaraları üzerinden yapılır. Parametrik testler parametrik olmayan testlere göre daha güçlü testlerdir.
Deneklerin evrenden rasgele seçilmiş olması Deneklerin birbirinden bağımsız olması Denek sayılarının yeterli olması
İlgili 16 soru bulundu
Normal dağılım göstermeyen gruplarda üç veya daha fazla sayıda grubun ortalamaları arasındaki farklılığın anlamlılığını test amacıyla kullanılan bir tekniktir.
✓Kruskal Wallis varyans analizi, tek yönlü varyans analizinin parametrik olmayan karşılığıdır.
Ana kitle dağılımı veya ana kitle parametreleri hakkında herhangi faraziyelere dayanmayan testlere “nonparametrik testler” ve test istatistiklerine ise “nonparametrik istatistikler” denir.
İki ya da daha fazla örneklem ortalamasının anlamlı farklılık gösterip göstermediğini test eder. Tek yönlü varyans analizinin (One-Way ANOVA ) non-parametrik halidir. Anovanın sayıltıları karşılanmaz ise bu testi yapmamız gerekecektir.
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.
1.1.
Parametrik ve nonparametrik testlerin varsayımları aşağıdaki gibidir: Parametrik testlerde örneklem veya örneklemlerin çekildikleri evrenlerin normal dağılım göstermesi ve varyanslarının homojen olması istenir. Nonparametrik testlerde ise evren dağılımı konusunda bir varsayım bulunmamaktadır.
p değeri 0,01 ile 0,05 aralığında; İstatistiksel olarak anlamlı fark vardır. p değeri 0,001 ile 0,01 aralığında; Yüksek düzeyde olarak anlamlı fark vardır. p değeri 0,001 den daha küçük ise; Çok yüksek düzeyde istatistiksel olarak anlamlı fark vardır.
İstatistik bilim dalında, Kolmogorov-Smirnov (K-S) sınaması parametrik olmayan istatistik olup Andrey Kolmogorov ve Nikolai Smirnov adlarındaki iki Sovyet bilim insanı tarafından oluşturulmuştur.
Parametrik olmayan testler, anakütle ile ilgili hiçbir varsayımda bulunmayan testlerdir. Değişkenlerin ölçeklerinin ad (nominal), sıra (ordinal) veya aralık (interval) olması durumunda tercih edilirler.
Tanımlayıcı istatistik kısmında normal dağılım testi için ortalama değeri (mean) ve median (medyan) değerinin birbirine yakın sonuçlar olması, veri setinin normal dağılıma sahip olduğunu göstermektedir.
İki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi. Ölçümle belirtilen sürekli bir değişken yönünden bağımsız iki grup arasında fark olup olmadığını test etmek için kullanılan bir önemlilik testidir.
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.
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.
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.
Wilcoxon Tek Örnek İşaret Sıralaması Testi Tek örnek T-testinin non- parametrik karşılığıdır.
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.
İşaret Testinin Temel İlkesi
İşaret testi, verilerin medyanını değerlendirmek için kullanılan bir parametrik olmayan istatistiksel testtir. Temel ilkesi, örneklem verilerindeki sıralamaları kullanarak medyan değerinin belirli bir hipoteze göre test edilmesidir.
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.
İki ya da daha çok örneklem ortalamasının birbirinden manidar bir farklılık gösterip göstermediğinin test edilmesinde kullanılır.
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.
Benzer sorularSıkça sorulan sorular
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2024 Usta Yemek Tarifleri