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 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.
Tanımlar. Bağımsız örneklem t testi, iki bağımsız grup arasında ortalamalara bakarak istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını test etmek için kullanılır.
Normallik ve homojenlik varsayımları sağlanmadığında Non-parametrik testler kullanılır. Şöyleki; Bağımsız gruplardaki t testi yerine; Mann whitney U testi.
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.
İlgili 44 soru bulundu
T testi iki örneklem arasındaki karşılaştırmada kullanılırken ANOVA testleri ikiden fazla örneklemin karşılaştırılmasında kullanılır. t testi ve ANOVA testleri parametrik testlerdendir.
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.
İstatistiksel analizlerde parametrik testler denildiğinde akla gelen başlıca testler şunlardır: T-testleri. Varyans analizi (ANOVA)
Mann-Whitney testi, Wilcoxon sıra-toplam testiyle aynı güçte bir nonparametrik testtir. Eğer veriler aralık ölçekli ve ana normal dağılıyorsa, bu durumda ortalamaların farkı için t-testi yapılır. Bu koşullar altında U testi yapılırsa fazla bir kayıp olmaz.
SPSS programı başta anket analizleri olmak üzere sağlık bilimleri ve fen bilimleri alanlarında da elde edilen bazı ölçümlerin analiz edilmesi için kullanılır. Verilerin sayısal olarak dağılımlarının (adet bazında )belirlenmesinde frekans analizi kullanılır.
Tek Örneklem t-testi, çok temel bir test olup güçlüdür ve birçok çalışmalarda tercih edilmektedir. Neden Uygulanır? Bir grup verinin aritmetik ortalamasının belli bir sabit değerde istatistiksel olarak anlamlı bir fark gösterip göstermediğini belirlemek için yapılan parametrik bir testtir.
T-testi iki farklı türde gerçekleştirilebilir: 1. Bağımsız İki Örneklem T-Testi: Bağımsız iki örneklem t-testi, iki farklı grup arasındaki ortalamalar arasındaki istatistiksel anlamlılığı değerlendirmek için kullanılır. Bu gruplar, birbirinden bağımsızdır, yani bir gruptaki gözlemler diğer grupla ilişkili değildir.
Bu değer 0,05'ten küçükse grupların ortalamaları arasında fark olduğunu kabul eden H1 hipotezi kabul edilir. Eğer bu değer 0,05'ten büyükse karşılaştırılan grupların ortalamaları arasında anlamlı fark olmadığını iddia eden H0 hipotezi kabul edilir.
ANOVA tek başına üç veya daha fazla grubun aritmetik ortalamalarını kümülatif olarak karşılaştırır; bu karşılaştırmalardan en az birisi anlamlı olduğunda ANOVA sonucu da anlamlı bulunur.
Kısacası, ANOVA bir parametrik çıkarımsal metodu olup anakütle ortalamaları arasında farkın olup olmadığını sınamak için kullanılır. Örneğin, 'Opel ile Toyota marka araçların benzin tüketim ortalamaları aynıdır' H0 hipotezinin sınaması yapılır.
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.
Non-parametrik testler, verilerin dağılımına daha az duyarlıdır. Çeşitli non-parametrik test örnekleri vardır. Çeşitli non-parametrik test seçenekleri vardır. Örneğin, normal dağılmayan veriler için, Mann-Whitney U testi, Kruskal-Wallis testi ve benzeri non-parametrik testler kullanılabilir.
Tek örnekli Kolmogorov-Smirnov testi, bir değişkenin (örneğin, gelir) normal olarak dağıtıldığını test etmek için kullanılabilir. Ortalama, standart sapma, minimum, maksimum, kayıp olmayan vakaların sayısı, çeyreklik, Lilliefors testi ve Monte Carlo simülasyonu.
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.
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.
One-way ANOVA testi ya da tek yönlü varyans analizi, bağımsız grupların ortalamaları arasında istatistiksel olarak anlamlı fark olup olmadığının test edilmesinde kullanılan bir araçtır. Bazı kaynaklarda ANOVA analizi şeklinde bahsedilmektedir. Ancak ANOVA “Analysis of variance” yani “varyans analizi”nin kısaltmasıdır.
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.
T değerleri bir tür test istatistiğidir. Hipotez testleri, numunenizi sıfır hipoteziyle karşılaştırmak için numunenizden hesaplanan test istatistiğini kullanır. Test istatistiği yeterince uçsa, bu, verilerinizin boş hipotezle o kadar uyumsuz olduğunu gösterir.
İki normal dağılımdan alınan örneklemlerin ortalamalarının farkı da normal dağılım gösterdiği için, anakütle ortalamalarının arasındaki farkın sıfıra eşit olduğuna dair bir sonuç çıkarmanın makul olup olmadığını incelemede kullanılabilir.
Test istatistiği ile ilgili bir araştırma yürütürken ilk aşamada hipotez kurulur, ikinci aşamada hangi hipotez testinin kullanılacağı belirlenip test varsayımları kontrol edilir. Son olarak da test değeri (t, F, χ2 vb.) hesaplanıp değerlendirilerek sonuca ulaşılır.
Benzer sorularSıkça sorulan sorular
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2024 Usta Yemek Tarifleri