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.
Bu test "bağımsızlık için ki-kare testi" veya "homojenlik testi" olarak istatistiksel çıkartımasal problemlere uygulanır. Bu çeşit problemlerde "sıfır hipotez" bir rassal değişkenin istatiksel parametre değerini sınamadığı için bu test parametrik olmayan sınama olduğu kabul edilir.
4.1. BAĞIMLI GRUPLARDA Kİ-KARE TESTİ:
Bu test, nitelik olarak belirtilen bir değişken yönünden aynı bireyden değişik zaman veya durum-da elde edilen iki gözlemin farklı olup olmadığını test etmek için kullanılır.
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.
Bu dağılım, gamma dağılımından elde edilir.
İlgili 42 soru bulundu
Ki-kare testi, bir veya daha fazla kategoride beklenen ile görülen arasındaki farkları belirlemenin istatistiksel bir yoludur. Araştırmacılar bu parametrik olmayan testi, aynı örneklem popülasyonu içindeki kategorik değişkenleri karşılaştırmak için kullanmaktadır.
Ki-kare testi, gözlemlenen hücre sayıları ile satırlar ve sütunlar ilişkisiz olduğunda ne bekleyeceğini ölçen bir test ölçer.
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.
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.
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.
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.
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.
Nonparametrik testler için çoğu zaman, verilerin, rassal ve bağımsız olarak elde edilmesi ve nominal veya ordinal ölçek kullanılması yeterlidir.
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.
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.
Serbestlik derecesi= 2 -1 = 1. serbestlik derecesi ne uyumlu sütunda p = 0.05 kullanılmalıdır.
Örneğin: ilaç verilen bir grup hastanın uygulama öncesi (grup 1) ve uygulama sonrası (grup 2) ölçülen bir nominal değişken açısından (örneğin ağrı var/ağrı yok) anlamlı fark olup olmadığını test etmek için kullandığımız bir testtir McNemar.
Yates süreklilik düzeltmesinin toplam gözlem sayısı 40dan düşük olduğu (N<40) hallerde kullanılması tavsiye edilmektedir. Ancak birçok istatistikçi her 2 × 2 şekilde bağımlılık tablosu şekline konulan veri için Yates süreklilik düzeltmesi kullanmaktadırlar.
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.
ki kare testinin iki farklı amacı vardır. ilki, örneklem ve evren dağılımlarını karşılaştırmak( uyum iyiliği-goodness of fit) diğeri ise iki değişkenin istatistiksel olarak bağımsız olup olmadığını test etmektir (bağımlılık testi).
Tanımlar. Bağımsız örneklem t testi, iki bağımsız grup arasında ortalamalara bakarak istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını test etmek için kullanılır.
İki örneklemenin sapmalarının farklı olup olmadığını saptamak için bu işlevi kullanın. Örneğin, devlet okulları ve özel okulların test puanları veri olduğunda, bu okulların farklı test puanı değişkenlik seviyelerine sahip olup olmadığını sınayabilirsiniz.
Benzer sorularSıkça sorulan sorular
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2024 Usta Yemek Tarifleri