Ana kitle dağılımı veya ana kitle parametreleri hakkında herhangi faraziyelere dayanmayan testlere “nonparametrik testler” ve test istatistiklerine ise “nonparametrik istatistikler” denir.
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.
Normal dağılım göstermeyen gruplarda üç veya daha fazla sayıda grubun ortalamaları arasındaki farklılığın anlamlılığını test amacıyla kullanılan bir tekniktir.
t testi, iki ortalama arasındaki farkın istatistiksel manidarlığını test etmek için kullanılan parametrik bir tekniktir.
İlgili 29 soru bulundu
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.
T testi iki örneklem arasındaki karşılaştırmada kullanılırken ANOVA testleri ikiden fazla örneklemin karşılaştırılmasında kullanılır. t testi ve ANOVA testleri parametrik testlerdendir.
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.
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.
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.
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.
✓Kruskal Wallis varyans analizi, tek yönlü varyans analizinin parametrik olmayan karşılığıdır.
Parametrik olmayan testler, anakütle ile ilgili hiçbir varsayımda bulunmayan testlerdir. Değişkenlerin ölçeklerinin ad (nominal), sıra (ordinal) veya aralık (interval) olması durumunda tercih edilirler.
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.
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.
Acil tıp teknikeri olarak da adlandırılan paramedikler, hasta ve yaralılara ilk bakımı yapan kişilerdir. Hastaları tıbbi tesislere taşımak ve acil durum çağrılarına yanıt vermek sorumluluğuna sahip olan paramedikler, tıbbi hizmetler yapmakla yükümlüdür.
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.
Bu nedenle “ANOVA analizi” demek doğru değildir. ANOVA testi parametrik bir testtir ve kullanılabilmesi için parametrik testlerin gerektirdiği koşulların karşılanması gerekmektedir.
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.
Verilerimizin İlişkili Örneklemler için Tek Yönlü Varyans Analizi için gereken parametrik teknik varsayımlarını karşılamadığı durumlarda Friedman Testi kullanılabilir.
PAIRED SAMPLES T-TEST
n>30 ya da, dağılımın normalliği koşulunu sağlamak kaydıyla, iki ilişkili grubun aritmetik ortalamaları arasındaki farkın anlamlılığını sınamak amacıyla kullanılan bir tekniktir.
Bağımsız grup t testi (Independent Samples t Test) her bir alt gözenek (örneğin kız ve erkek grupları) normal dağılım özelliği gösterdiğinde (N1>30; N2>30) iki aritmetik ortalama arasındaki farkın manidarlığını test etmede kullanılan parametrik bir tekniktir.
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.
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.
Scheffe testi (Scheffe test): Çoklu karşılaştırmalarda en sık kullanılan testtir. Varyansların eşitliğini varsayar ancak gruplardaki gözlem sayılarının eşit olması varsayımını dikkate almaz.
Benzer sorularSıkça sorulan sorular
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2024 Usta Yemek Tarifleri