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.
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.
Merkezi limit teoremine göre eğer veriler normal dağılıma uygun olmasalar dahi, 30 ya da daha fazla sayıda gözleme sahipsek, parametrik testleri kullanabiliyoruz. Aritmetik ortalamalar standart sapmadan daha düşük olsa dahi sanki verilerimiz normal dağılıma sahipmiş gibi parametrik testler kullanabiliyoruz.
Parametrik istatistik, verilerin rastgele dağılım esasına uyduğunu kabul eden ve olasılık dağılımı parametrelerine göre çıkarımlar yapan istatistik dalıdır. En iyi bilinen ilkel istatistik yöntemleri parametriktir. Genellikle parametrik yöntemler, parametrik olmayanlara göre daha fazla kabullenme yaparlar.
Parametrik olmayan testler, verilerin belirli dağılım varsayımlarını karşılamadığı durumlarda kullanılır. Bu testler, verilerin dağılımı veya varyansı hakkında spesifik bir varsayım yapmazlar. Parametrik olmayan testler, örneğin Mann-Whitney U testi, Wilcoxon işaret testi, Kruskal-Wallis testi gibi testlerdir.
İlgili 21 soru bulundu
İki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi. Ölçümle belirtilen sürekli bir değişken yönünden bağımsız iki grup arasında fark olup olmadığını test etmek için kullanılan bir önemlilik testidir.
Nonparametrik testler için çoğu zaman, verilerin, rassal ve bağımsız olarak elde edilmesi ve nominal veya ordinal ölçek kullanılması yeterlidir.
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.
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.
Güç analizi, hipotez testlerinde genellikle göz ardı edilen Beta hatası üzerinden hesaplanan bir analizdir. İstatistiksel karar aşamasında verilen kararın doğruluğunu, güvenirliğini denetlemek için kullanıldığı gibi örneklem büyüklüğünü belirlemek içinde kullanılır.
Duyarlılık analizi olarak da bilinen parametrik analiz, farklı geometrik veya fiziksel parametrelerin veya her ikisinin sorunun çözümü üzerindeki etkisinin incelenmesidir.
Diğer parametrik testler
t-testi ve ANOVA'ya ek olarak, eşleştirilmiş t-testi, tek yönlü ANOVA, iki yönlü ANOVA, tekrarlanan ölçümler ANOVA ve karma tasarım ANOVA dahil olmak üzere farklı uygulamalarda kullanılan birkaç başka istatistik parametrik test vardır.
İstatistiki bazı konuları baz alarak oluşturulan parametreleri ile yapılan birçok işlev parametrik olarak değerlendirilmektedir. Parametrik belirli ölçümler ile belirli konuların oluşturulmasını sağlamaktadır. Parametrik kelime manası olarak ise bir veya birden fazla parametre olarak tanımlanmaktadır.
Parametrik olmayan istatistik terimi çok zaman da verilerin ölçülme ölçeği özelliklerine yani orijinal olarak kategorik olmalarına (yani isimsel veya sırasal ölçekli olmasına) ve niceliksel ölçekli veriler için mümkün olan matematik işlemlerin ve istatistik ölçümlerinin geçerli olmamasına da dayanır.
Kruskal-Wallis Yöntemi: İkiden fazla muamele grubunun söz konusu olduğu deneylere elde edilen veriler varyans analizinin ön şartlarından uzaklaşmış durumda iseler, gruplar arası farkın önemi parametresiz test yöntemi olan Kruskal-Wallis yöntemi ile kontrol edilebilir.
Bu nedenle “ANOVA analizi” demek doğru değildir. ANOVA testi parametrik bir testtir ve kullanılabilmesi için parametrik testlerin gerektirdiği koşulların karşılanması gerekmektedir.
t testi, iki ortalama arasındaki farkın istatistiksel manidarlığını test etmek için kullanılan parametrik bir tekniktir.
p değeri 0,01 ile 0,05 aralığında; İstatistiksel olarak anlamlı fark vardır. p değeri 0,001 ile 0,01 aralığında; Yüksek düzeyde olarak anlamlı fark vardır. p değeri 0,001 den daha küçük ise; Çok yüksek düzeyde istatistiksel olarak anlamlı fark vardır.
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.
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.
Wilcoxon Tek Örnek İşaret Sıralaması Testi Tek örnek T-testinin non- parametrik karşılığıdır.
anakütle ile ilgili hiçbir varsayımda bulunmayan yöntemlerdir. nonparametrik ya da dağılımdan bağımsız testler de denilmektedir. değişkenlerin ölçeklerinin ad (nominal), sıra (ordinal) veya aralık (interval) olması durumunda tercih edilen istatistiksel yöntemlerdir.
Normallik analizi sonucuna göre; veriniz normal dağılıyorsa çalışmanıza parametrik olan testlerle, normal dağılmıyorsa parametrik olmayan testlerle devam etmeniz gerekir.
Benzer sorularSıkça sorulan sorular
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2024 Usta Yemek Tarifleri