Eğer verileriniz normal dağılım göstermiyorsa ve Pearson korelasyon analizi için normallik varsayımı sağlanmıyorsa, non-parametrik bir test kullanabilirsiniz.
Verilerin normal dağılıma uygun olup olmadığını ortaya koymak amacıyla çeşitli normallik testlerinden yararlanmak mümkündür. Bu testler arasında en bilinenleri Ki-Kare, Kolmogorow-Smirnov, Lilliefors ve Shapiro – Wilk normallik testleridir.
Normallik analizi sonucuna göre; veriniz normal dağılıyorsa çalışmanıza parametrik olan testlerle, normal dağılmıyorsa parametrik olmayan testlerle devam etmeniz gerekir.
Normal dağılım istatistiksel birtakım analizleri yapmadan önce uygulanan ve hangi analizi yapmamıza karar veren yardımcı bir analizdir.
Sürekli nicel veri tipinde olan değişkenlerin çoğu (özellikle denek sayısı arttıkça) bu tür bir dağılım gösterme eğilimindedir. Şekil olarak “çan”a benzeyen ve simetrik bir yapıya sahip olan bu tür dağılıma “normal dağılım ” denir.
İlgili 22 soru bulundu
Normal dağılım hem uygulamalı hem de teorik istatistikte kullanılan oldukça önemli bir dağılımdır. Normal dağılımın istatistikte önemli bir yerinin olmasının nedeni, yapılan birçok ölçme sonucunun ölçme sayısı arttıkça normal dağılıma yaklaşmasıdır.
Z dağılımı; ortalaması µ=0 ve standart sapması σ=1 olan Z puanlarının evren dağılımı olarak tanımlanabilmektedir. Z dağılımı olasılıklı bir normal dağılımdır. Yani Z dağılımının genel karakteristiği normal dağılımla aynıdır. Bu nedenle Z dağılımı 'standart normal dağılım' olarak da isimlendirilmektedir.
a) Verilerin normal dağılım gösterip göstermediğini belirlemenin yollarından biri dağılımın grafiğini çizmek ve bu grafiği yorumlamaktır. b) Verilerin dağılımının normal dağılım gösterip göstermediğini belirlemenin bir diğer yolu ortalama, mod ve medyan değerlerine bakmaktır. Normal dağılımda bu değerler çakışıktır.
Sürekli olasılık dağılımları içinde en önemlisi normal dağılımdır. Çünkü günlük yaşamda gözlenen olaylar bu dağılıma uyar. Bir yatırımın aylık getirileri, üretilen ürünlerin ağırlıkları, boy uzunlukları ve IQ testi sonuçları gibi günlük yaşamdan bir çok örnek bu dağılıma örnek olarak verilebilir.
Tek Örneklem Kolmogorov Smirnov Testi, bir örneklem ortalamasının, evren ortalamasından anlamlı farklılık gösterip göstermediğini tespit etmek için kullanılır. Yani test edilen değerlerin normal dağılıma sahip olup olmadığını tespit etmek amacıyla normallik testi olarak başvurulur.
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.
Öncelikle bu testleri kabaca tanımakta fayda var. Aradaki farkı çok basit bir şekilde açıklamak gerekirse parametrik testler ortalamalar üzerinden çalışırken parametrik olmayan testler medyan değer üzerinde çalışır. Medyan değer sıralanmış bir veri setindeki orta değer olarak basitçe tanımlanabilir.
Parametrik olmayan testler, anakütle ile ilgili hiçbir varsayımda bulunmayan testlerdir. Değişkenlerin ölçeklerinin ad (nominal), sıra (ordinal) veya aralık (interval) olması durumunda tercih edilirler.
T testi iki örneklem arasındaki karşılaştırmada kullanılırken ANOVA testleri ikiden fazla örneklemin karşılaştırılmasında kullanılır. t testi ve ANOVA testleri parametrik testlerdendir.
Normal dağılım göstermeyen gruplarda üç veya daha fazla sayıda grubun ortalamaları arasındaki farklılığın anlamlılığını test amacıyla kullanılan bir tekniktir.
Verilerimizin İlişkili Örneklemler için Tek Yönlü Varyans Analizi için gereken parametrik teknik varsayımlarını karşılamadığı durumlarda Friedman Testi kullanılabilir.
Standart normal dağılımda bir veride ortalamanın 0, varyansın da 1 olduğunu durumlarda sağlanır. Eğer elinizde olan verilerin ortalamalarını çizgi grafiği ile gösterirseniz grafiğin orta noktasında bulunan çizginin daha yüksek olduğu, sağ ve sol kenarlara doğru yüksekliğin azaldığı da gözlemlenebilir.
Normal Dağılım Eğrisi Yorumu Normal dağılım eğrisinde; Mod, medyan ve aritmetik ortalama birbirinin aynısı ya da benzeridir. -1 ile +1 standart sapma bölgesinde yer alan notlar, sınava giren öğrencilerin % 68'inin notlarını gösterir. -2 ile +2 standart sapma bölgesinde yer alan notlar, sınava giren öğrencilerin % 95' ...
Normal dağılımı kullanarak bazı olasılık değerlerini elde etmek çok zor ve zahmetli bir iştir. Bu yüzden elde edilen normal dağılımın ortalaması sıfıra ve varyansı da bire eşitlenerek daha kolay işlem yapılması sağlanabilir. Bu işlem için kullanılan yönteme ise standart normal dağılım denir.
Normallik testi bir araştırmadaki veri setinden elde edilen değerlerin dağılımını ölçmek için yapılır. Normal dağılıma sahip bir veri setinde ortalama ile medyan birbirine çok yakın ya da eşit olur.
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.
Yani bu, normal dağılım gösterir ve bir z tablosu kullanarak en az bu uzaklıkta bir sonuç elde etme olasılığını hesaplayabilirsiniz. Veri adediniz az ise, bu istatistik t dağılımı gösterir ve en az bu uzaklıkta bir t değeri elde etme olasılığını bulmak için t tablosu kullanmanız gerekir.
Değişkenlere ilişkin verilerin oluşturduğu çan eğrisine benzer bu eğriye normal dağılım eğrisi, bu eğrinin yatay eksene göre gösterdiği dağılıma da normal dağılım (Gauss dağılımı) denir.
Z puanı istatistiksel işlemlerde ve karşılaştırmalarda kolaylık sağlar. Z puanının başlangıç noktası olan sıfırın “bağıl sıfır” ve birimlerinin standart olması nedeniyle, aralıklı ölçekte puanlar verir. Bu nedenle aralık ölçekteki verilere uygulanabilecek her türlü işlem Z puanlarına da uygulanabilir.
Benzer sorularSıkça sorulan sorular
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2024 Usta Yemek Tarifleri