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.
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.
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.
T testi iki örneklem arasındaki karşılaştırmada kullanılırken ANOVA testleri ikiden fazla örneklemin karşılaştırılmasında kullanılır. t testi ve ANOVA testleri parametrik testlerdendir.
İlgili 37 soru bulundu
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.
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.
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 kavramı dağılıma ait her bir değerin dağılımın ortalamasından ne kadar uzak olduğuyla ilgilidir. Varyans söz konusu sapmaların ortalama değerini ölçmektedir.
Tek yönlü varyans analizi (ANOVA) normal dağılımlı bir seride üç ve daha fazla bağımsız ortalama arasındaki farkın manidarlığının hesaplanmasında kullanılır.
İstatistiksel analizlerde parametrik testler denildiğinde akla gelen başlıca testler şunlardır: T-testleri. Varyans analizi (ANOVA)
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.
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.
Açıklanan varyans oranı, istatistiksel açıdan geçerli bir açımlayıcı faktör analizi için minimum %50 olmalı. Yani %50'lik bir bilgi kaybı, alt boyut oluşturmak için göze alınabilir.
F değeri, F dağılımına ilişkin bir değerdir. Çeşitli istatistiksel testler F (F) değeri oluşturur. Bu değer, testin istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını belirlemek için kullanılabilir. F değeri, farkın (ANOVA) analizinde kullanılır.
Hesaplanan F değeri, belli alfa düzeyi ve serbestlik derecesine göre belirlenen kritik değer (tablo değeri) ile karşılaştırılarak karar verilir. Hesaplanan F değeri manidar değilse, örneklem ortalamalarından herhangi ikisi arasında manidar farklılık olmadığını ve tüm ortalamaların aynı 'yü temsil ettiğini gösterir.
Varyans sıfıra yaklaştıkça veri seti daha fazla kümelenir. Varyans daha yüksek bir değerle sonuçlandığında ve özellikle bir oran olarak ifade edildiğinde, veri noktaları o kadar fazla yayılır (ve dolayısıyla çeşitlidir).
Daha yüksek bir standart sapma, verilerin daha fazla yayıldığı anlamına gelir. Standart sapma ne kadar düşükse, verilerin ortalama değeri etrafında veri kümesi o kadar yakın olur.
Çünkü varyans negatif değer alamaz.
Çok sayıda değişkenin belli bir hastalık üzerindeki etkisi ayrı ayrı incelenebildiği gibi, önemli sayılan ikiden fazla etkenin aynı anda hastalık üzerinde etkilerinin de araştırılması istenebilir. Böyle bir çözümlemeye olanak sağlayan istatistiksel yöntem, çok değişkenli varyans analizi (MANOVA)'dir.
Çok Değişkenli Varyans Analizi (MANOVA), birden fazla bağımlı değişkenin bulunduğu durumlarda kullanılır. Bağımsız gruplar için tek Faktörlü ANOVA'dan farkı, birden fazla bağımlı değişkenin eşzamanlı incelenmesine olanak sağlamasıdır.
MANCOVA ortak bir değişkenin etkisini kontrol altına almak amacıyla kullanılır. Birden fazla bağımlı değişken olmalıdır.
Normal dağılım göstermeyen gruplarda üç veya daha fazla sayıda grubun ortalamaları arasındaki farklılığın anlamlılığını test amacıyla kullanılan bir tekniktir. One-Way ANOVA'nın non-parametrik karşılığıdır.
İki yönlü varyans analizi (ANOVA), bağımlı k-grup deneme düzenlerinden elde edilen verilerde deneme/işlem ortalamalarının farklılığını test etmek için kullanılır. İki yönlü ANOVA da satır ile sütunların temel etkilerini ve satır*sütun ortak etkisini test etmek için kullanılır.
ANOVA DESENLERİ: Kovaryans Analizi (ANCOVA)
Bir araştırmada etkisi test edilen bir faktörün ya da faktörlerin dışında, bağımlı değişken ile ilişkisi bulunan bir değişkenin ya da değişkenlerin istatistiksel olarak kontrol edilmesini sağlayan bir tekniktir (Büyüköztürk, 2004).
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2024 Usta Yemek Tarifleri