Bir grup deney biriminin bir x denemesinde elde edilen ikili cevaplarına karşı belirli bir zaman sonra tekrarlanan x denemesindeki cevapları arasında uyumluluk olup olmadığını anlamak amacıyla yapılan bir testtir.
McNemar testi parametrik değildir, örneklem hacminin küçük olduğu durumlarda veya veri normal dağılmadığında kullanılır.
4 gözlü tablolarda herhangi bir gözdeki gözlem sayısının 25'in altında olması durumunda Yates düzeltmeli ki kare testinden yararlanılır. 2x2 tablolarında gözlem sayıları oldukça az veya herhangi bir gözdeki beklenen sıklık değeri<5 ise Fisher'in kesin testinden yararlanılır.
Bağımlı gruplara Ki-kare testi yerine Mc-Nemar testi uygulanır. 2- Ki kare dağılımı süreklidir. Beklenen frekanslardan herhangi biri 5'den küçük ise dağılım kesikli ve çarpık olur. Bu yüzden test sonucu elde edilen ki-kare değeri ki-kare dağılımına uygunluk gösteremez.
İlgili 30 soru bulundu
Ki-kare dağılımı, genellikle iki bağımsız ni-teliksel kriteri test etmek için kullanılır. Sıfır hipote-zi (H0), iki kriterin bağımsız olduğunu; araştırma hipotezi(HA) ise, iki kriterin arasında ilişki olduğunu ifade eder.
Ki-kare testi türleri
Uyum iyiliği testi: Bir değişkenin belirli bir dağılımdan gelip gelmediğini tespit etmek için yapılan istatistiksel bir testtir. Bağımsızlık testi: Bir örneklemden bir popülasyon hakkında sonuçlar çıkaran çıkarımsal bir istatistiksel testtir.
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.
Bağımsızlığın ki-kare testi, iki kategorik alanın bağımsız olup olmadığını belirler. Alanlar bağımsız değilse, ilişkilendirilir. Aşağıdaki yordam, ki-kare değerinin nasıl hesaplanmakta olduğunu açıklamalıdır: Alanların bağımsız olduğu varsayımıyla beklenen sıklığı belirleyin.
2) Yates Düzeltmesi: Uygulamada genellikle denek sayısı ve serbestlik derecesi 1 olduğunda Yates düzeltmesi yapılması gerektiği söylenir.
Verilerimizin İlişkili Örneklemler için Tek Yönlü Varyans Analizi için gereken parametrik teknik varsayımlarını karşılamadığı durumlarda Friedman Testi kullanılabilir.
Normal dağılım göstermeyen gruplarda üç veya daha fazla sayıda grubun ortalamaları arasındaki farklılığın anlamlılığını test amacıyla kullanılan bir tekniktir.
Wilcoxon testi, ilişkili iki ölçüm setine ait puanların arasındaki farkın anlamlılığını test etmek amacıyla kullanılır.
Ki-kare testi, gözlemlenen hücre sayıları ile satırlar ve sütunlar ilişkisiz olduğunda ne bekleyeceğini ölçen bir test ölçer.
Parametrik test varsayımları (normal dağılım) yerine getirildiğinde ölçümle belirtilen sürekli bir değişken yönünden aynı bireylerin, değişik iki zaman ya da durumdaki ölçümleri arasında fark olup olmadığını test etmek için kullanılan bir önemlilik testidir.
Tek Örneklem Ki-kare Testi, ikiden fazla gruptan (düzeyden) oluşan bir bağımsız değişken bulunduğu durumda, bu grupların toplam içindeki oranlarının, istenen oranlardan ne kadar farklılaştığını tespit etmek için kullanılır.
Chi-Square testi (Ki Kare), genellikle değişkenler arasındaki ilişkileri test etmek için kullanılır. Chi-Square testinin yokluk hipotezi (H0), popülasyondaki kategorik değişkenler arasında hiçbir ilişki olmadığıdır; yani değişkenler bağımsızdırlar.
Serbestlik derecesi= 2 -1 = 1. serbestlik derecesi ne uyumlu sütunda p = 0.05 kullanılmalıdır.
Ki-kare (X2) değeri gözlenen ve beklenen frekanslar arasındaki farkı ölçmek için kullanılan istatistiksel bir test istatistiğidir. Çaprazlama tablosunda gözlenen ve beklenen sayılar arasındaki karelenmiş farkların toplamının beklenen sayılara bölünmesiyle hesaplanır.
İstatistik bilim dalında, Kolmogorov-Smirnov (K-S) sınaması parametrik olmayan istatistik olup Andrey Kolmogorov ve Nikolai Smirnov adlarındaki iki Sovyet bilim insanı tarafından oluşturulmuştur.
Çok gözlü tablolar iki kalitatif verinin birbiriyle karşılaştırılmasında kullandığımız karşılaştırma metodudur. Bu veri Cinsiyet, meslek, kurum, Well's risk grubu, HT varlığı/yokluğu vb gibi bir veridir.
Nonparametrik testler için çoğu zaman, verilerin, rassal ve bağımsız olarak elde edilmesi ve nominal veya ordinal ölçek kullanılması yeterlidir.
Herhangi bir örnek verisinin belirli bir dağılımdan gelip gelmediği uyum iyiliği testleri ile sınanır. Bu anlamda uyum iyiliği testleri gözlemlenen verilerin hangi istatistiksel modele uyum sağladığını sınamada kullanılır.
için uygunluk testi yapılması zorunlu değildir. Uygunluk testi sonucunda herhangi bir ürün ya da hizmetin uygun olmaması durumunda yatırım kuruluşu müşteriyi yazılı olarak uyarılmalıdır. Bu durumda yatırım kuruluşu söz konusu ürün ya da hizmete yönelik olarak müşteriye bire bir genel yatırım tavsiyesinde bulunamaz.
Uygunluk testi için bilgi verilmemesi veya eksik ya da güncel olmayan bilgi verilmesi halinde, hangi ürün ya da hizmetlerin müşteriye uygun olduğu tespit edilemeyecektir.
Benzer sorularSıkça sorulan sorular
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2024 Usta Yemek Tarifleri