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.
Wilcoxon Tek Örnek İşaret Sıralaması Testi Tek örnek T-testinin non- parametrik karşılığıdır.
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.
t testi, iki ortalama arasındaki farkın istatistiksel manidarlığını test etmek için kullanılan parametrik bir tekniktir.
İlgili 35 soru bulundu
T testi iki örneklem arasındaki karşılaştırmada kullanılırken ANOVA testleri ikiden fazla örneklemin karşılaştırılmasında kullanılır. t testi ve ANOVA testleri parametrik testlerdendir.
✓Kruskal Wallis varyans analizi, tek yönlü varyans analizinin parametrik olmayan karşılığıdır.
İstatistiksel hipotez testlerinde normal dağılım söz konusu olduğunda seçilecek olan test tipi, parametrik testlerdir. Başka bir ifadeyle sayısal değişkenlerimiz normal dağılım gösteriyorsa parametrik testlerle analizimizi yapıyoruz.
Normallik ve homojenlik varsayımları sağlanmadığında Non-parametrik testler kullanılır. Şöyleki; Bağımsız gruplardaki t testi yerine; Mann whitney U testi.
Mann-Whitney U testi niceliksel ölçekli gözlemleri verilen iki örneklemin aynı dağılımdan gelip gelmediğini incelemek kullanılan bir parametrik olmayan istatistik testdir.
Wilcoxon testi, ilişkili iki ölçüm setine ait puanların arasındaki farkın anlamlılığını test etmek amacıyla kullanılır.
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.
Verilerimizin İlişkili Örneklemler için Tek Yönlü Varyans Analizi için gereken parametrik teknik varsayımlarını karşılamadığı durumlarda Friedman Testi kullanılabilir.
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.
Parametrik olmayan testler, anakütle ile ilgili hiçbir varsayımda bulunmayan testlerdir. Değişkenlerin ölçeklerinin ad (nominal), sıra (ordinal) veya aralık (interval) olması durumunda tercih edilirler.
Normal dağılım göstermeyen gruplarda üç veya daha fazla sayıda grubun ortalamaları arasındaki farklılığın anlamlılığını test amacıyla kullanılan bir tekniktir.
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.
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.
Nonparametrik testler için çoğu zaman, verilerin, rassal ve bağımsız olarak elde edilmesi ve nominal veya ordinal ölçek kullanılması yeterlidir.
Duyarlılık analizi olarak da bilinen parametrik analiz, farklı geometrik veya fiziksel parametrelerin veya her ikisinin sorunun çözümü üzerindeki etkisinin incelenmesidir.
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