NON-PARAMETRİK TESTLER Doç. Dr. Kemal DOYMUŞ K.K.E.F İlköğretim Bölümü.

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
BAĞIMSIZ ÖRNEKLEMLER İÇİN T TESTİ
Advertisements

KOVARYANS ANALİZİ (ANCOVA)
BAĞIMLI GRUPLARA İLİŞKİN HİPOTEZ TESTLERİ
Chapter Seventeen 11. HAFTA.
THY SPSS UYGULAMASI 1.SORU:Kİ-KARE ANALİZİ
Kİ-KARE TESTİ Uygulama amacına ve durumuna göre Ki-Kare Testi üç başlık altında incelenir; Ki-Kare Uygunluk Testi Ki-Kare Bağımsızlık Testi Ki-Kare Homojenlik.
Yrd. Doç. Dr. Kemal DOYMUŞ K.K.E.F İlköğretim Bölümü
ANOVA (ANalysis Of Varyans)
PARAMETRİK HİPOTEZ TESTLERİ
1. İki Yönlü ANOVA İki bağımsız değişkenin bir bağımlı değişken üzerine etkisini araştırırken bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerine etkilerini.
Farklılıkları İncelemeye Yönelik Analiz Teknikleri
Deneysel Yöntem İstatistiksel Yöntemler
PARAMETRİK ANALİZ TEKNİKLERİ
ÖNEMLİLİK TESTLERİ Dr.A.Tevfik SÜNTER
T- TEST BAĞIMSIZ İKİ GRUP T-TESTİ
İKİDEN ÇOK (K) ÖRNEKLEM TESTLERİ
TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER
TEK YÖNLÜ MANOVA Birden fazla bağımlı değişkene tek bir bağımsız değişkenin etki ettiği durumlarda Tek Yönlü MANOVA kullanılır. Tek yönlü MANOVA da başlangıç.
Korelasyon Parametrik Olmayan Testler
SPSS ile Parametrik Olmayan Testlerin Yapılması
Neden İki Faktörlü Anova Yapıyoruz?
Kİ-KARE TESTİ Uygulama amacına ve durumuna göre Ki-Kare Testi üç başlık altında incelenir; Ki-Kare Uygunluk Testi Ki-Kare Bağımsızlık Testi Ki-Kare Homojenlik.
VARYANS ANALİZİ Varyans analizi iki yada daha fazla ortalama arasında fark olup olmadığı ile ilgili hipotezi test etmek için kullanılır. Varyans analizinde.
THY Uygulaması Araştırması
KRUSKAL WALLIS VARYANS ANALİZİ
İKİ YÖNLÜ MANOVA Birden fazla bağımlı değişkene iki bağımsız değişkenin etki ettiği durumlarda Çift Yönlü MANOVA kullanılır. Çift yönlü MANOVA da başlangıç.
Yrd. Doç. Dr. Hamit ACEMOĞLU
3. Hafta İstatistik.
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği
Non Parametrik Hipotez Testleri
İstatistiksel testler ve kullanım yerleri – akış şemaları
Parametrik Hipotez Testleri
A) NİCEL VERİ ANALİZ TEKNİKLERİ Nicel araştırmalarda toplanan verilerin farklı analiz yöntemleri vardır. Bu yöntemler iki farklı şekilde sınıflandırılmaktadır.
Farklılıkları İncelemeye Yönelik Analiz Teknikleri
Maliye’de SPSS Uygulamaları
ÖĞRENME AMAÇLARI Pazar segmentasyon kararları için farkların nasıl kullanıldığını öğrenmek t testinin ve z testinin ne zaman kullanılması gerektiği.
İKİ ÖRNEKLEM TESTLERİ Mann_Whitney U
Parametrik ve Parametrik Olmayan Testler Ortalamaların karşılaştırılması t testleri, ANOVA Mann-Whitney U Testi Wilcoxon İşaretli Sıra Testi Kruskal Wallis.
D1-k4- İki ortalama arasındaki farkın önemlilik testi Tacettin İnandı.
Parametrik ve Parametrik Olmayan Testler Ortalamaların karşılaştırılması t testleri, ANOVA Mann-Whitney U Testi Wilcoxon İşaretli Sıra Testi Kruskal Wallis.
Numerik Veri İki Bağımlı Grup Prof. Dr. Hamit ACEMOĞLU.
Hipotez Testleri.
Numerik Veri İki Bağımsız Grup
İstanbul Medipol Üniversitesi
İstanbul Medipol Üniversitesi
TESTLER
VERİLERİN DÜZENLENMESİ VE ORGANİZASYONU
T- Testİ: ORTALAMALAR ARASI FARKLARIN TEST EDİLMESİ
Numerik Veri Tek Grup Prof. Dr. Hamit ACEMOĞLU.
İstatistiksel Analizler
SPSS Uygulamaları Parametrik İstatistik
Bilimsel Araştırma Yöntemleri ve İstatistik
VARYANS ANALİZİ Varyans analizi iki yada daha fazla ortalama arasında fark olup olmadığı ile ilgili hipotezi test etmek için kullanılır. Varyans analizinde.
Bölüm 8: Farklılıkları İncelemeye Yönelik Analiz Teknikleri
Bilimsel Araştırma Yöntemleri ve İstatistik
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
PARAMETRİK HİPOTEZ TESTLERİ
UYGULAMA II.
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İLERİ İSTATİSTİK DOKTORA
1.Hafta Haftalık Çizelge Temel Kavramlar SPSS’ e giriş
Eşleştirilmiş/Bağımlı Örneklem t Testi
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
2.Hafta Dağılım İç tutarlılık Tek Örneklem t Testi
3.Hafta Bağımsız Örneklem t Testi (Independent t Test) Mann Whitney U
SPSS ile İSTATİSTİK 5.Hafta Kruskal Wallis H.
Korelasyon testleri Pearson korelasyon testi Spearman korelasyon testi Regresyon analizi Basit doğrusal regresyon Çoklu doğrusal regresyon BBY606 Araştırma.
Sunum transkripti:

NON-PARAMETRİK TESTLER Doç. Dr. Kemal DOYMUŞ K.K.E.F İlköğretim Bölümü

İstatistiksel analiz yapılmadan önce, verilerin kategorik(nominal ordinal) yada sürekli (aralıklı, oransal) olup olmadığına bakılmalıdır. Kategorik verilerde parametrik olmayan istatistikler kullanılırken, sürekli verilerde parametrik istatistikler kullanılır.

Parametrik hipotez testlerinin varsayımlarının karşılanmadığı durumlarda parametrik olmayan testlerin uygulanması daha uygun olmaktadır. Parametrik testlerin varsayımları; 1. Veriler aralıklı yada oransal olmalıdır. 2. Veriler normal dağılıma uymalıdır. 3. Grup varyansları eşit olmalıdır.

Bu bölümde parametrik testler için varsayımların karşılanmaması durumunda uygulanabilecek testlerden bağımsız iki grup için (bağımsız T-Testinin parametrik olmayan karşılığı) Mann Whitney U-Testi, bağımsız k örneklem için (tek yönlü ANOVA’nın parametrik olmayan karşılığı) Kruskal Wallis H-Testi, bağımlı(ilişkili) iki örneklem için (eşleştirilmiş T-testinin parametrik olmayan karşılığı) Wilcoxon Testi anlatılacaktır.

GRUP SAYISI GRUPLARIN DURUMU VARSAYIMLAR KULLANILACAK TEST 2 Bağımsız gruplar Her üçü de karşılanıyorsa Bağımsız t-test 2 Bağımsız gruplar Üçünden en az biri ihlal edilmişse Mann-Whitney U testi (non-paremetrik test) 1 Bağımlı gruplar En az 1. ve 2. varsayımlar karşılanıyorsa Bağımlı t-test 2 Bağımlı gruplar 1. yada 2. varsayım ihlal edilmişse Wilcoxon testi 2 Nominal veri kullanılıyorsa Ki-kare testi 3 ve üzeri Bağımsız gruplar Her üçü de karşılanıyorsa ANOVA testi 3 ve üzeri Bağımsız gruplar Üçünden en az biri ihlal edilmişse Kruskal-Wallis testi

Mann Whitney U-Testi Bu test iki bağımsız grup için elde edilen puanların birbirinden anlamlı bir şekilde farklılık gösterip göstermediğini test etmek için uygulanır. Mann Whitney U-Testi grupların ortanca(medyan) değerlerini karşılaştırır. Sürekli değişkenlerin, iki grup içerisinde değerlerini sıralı hale dönüştürür. Böylece iki grup arasındaki sıralamanın farklı olup olmadığını değerlendirir.

Mann Whitney U-Testi Mann Whitney U-Testinin uygulanacağı bir araştırmada cevabı araştırılan soru iki farklı formda olabilir; Y değişkenine ait puanlar, sınıflamalı bir X değişkenine ait iki alt grup (düzey) arasında anlamlı farklılık göstermekte midir? Y değişkenine ait puanlar ile X değişkeni arasında anlamlı bir ilişki var mıdır?

Örnek Uygulama-1 İşbirlikli öğrenme yöntemi ile öğretim alan öğrencilerin demokratik tutumları geleneksel öğretim yöntemi ile öğretim alan öğrencilere göre anlamlı farklılık göstermekte midir? İki gruptaki öğrencilerin demokratik tutum ölçeği puanları karşılaştırılacaktır. Veriler SPSS programında girildikten sonra aşağıdaki komutlar takip edilir.

Veriler SPSS’e girildikten sonra “Data View” ekranında iken aşağıdaki komutlar izlenir. Analyze Nonparametric Tests Örnek Uygulama 1 2 Independent Samples…

Yukarıdaki komutlar verildikten sonra aşağıdaki ekran açılır.

Açılan ekranda Demokratik tutum Test Variable List kısmına grup değişkeni Grouping Variable kısmına aktarılır.

Sonra Define Groups işaretlenir. Aşağıdaki pencere açılır. İki grup olduğundan Group 1 ve Group 2 alanlarına 1 ve 2 yazılır ve Continue işaretlenir. Son olarak OK işaretlenerek işlem tamamlanır.

Mann Whitney U-Testi için takip edilen komutlardan sonra teste ait aşağıdaki çıktılar alınır.

Çıktıların Yorumu Test statistics tablosundaki Asymp. Sig. (2-tailed) değerine bakılır bu p değeridir. P 0,05 ise anlamlı bir fark yoktur şeklinde değerlendirilir. Örneğe ait p değeri (0,006) 0,05 ten küçük olduğundan anlamlı bir fark vardır. Yani, işbirlikli öğrenme ve geleneksel öğretim gruplarındaki öğrencilerin demokratik tutumları arasında anlamlı bir fark olduğu bulunmuştur (U=16,00; p=0,006; p<0,05).

Çıktıların Yorumu Ranks tablosundaki mean rank(sıra ortalaması) değerlerine bakıldığında geleneksel öğretim grubunun daha yüksek demokratik tutuma sahip oldukları görülmektedir. Test sonuçları bir tek tabloda verilebilir.

GrupN Sıra Ortalaması Sıra Toplamı Up İşbirlikli öğrenme grubu 107,1071,0016,000,006 Geleneksel öğretim grubu 1114,55160,00

Kruskal Wallis Testi Bu test bağımsız iki yada daha çok grubun bir bağımlı değişkene ait ortalamalar arasında anlamlı bir farklılık olup olmadığını tespit etmek için kullanılır. Bu test tek yönlü ANOVA’nın non-parametrik karşılığıdır. Analizde veri değerleri sıralı hale getirilir, sıra toplamları grup büyüklüğüne bölünerek sıra ortalamaları hesaplanır ve bu ortalamalar karşılaştırılır.

Örnek Uygulama-3 Üç farklı sınıftaki (A,B ve C) en başarılı öğrencilerin, fen derslerine karşı tutumları arasında anlamlı bir farklılık var mıdır? Her bir gruptaki öğrencilerden fen derslerinde başarı sıralamasında ilk %20’ye girenlerin tutum ölçeğinden aldıkları puanlar karşılaştırılacaktır. Veriler SPSS programında girildikten sonra aşağıdaki komutlar takip edilir.

Veriler SPSS’e girildikten sonra “Data View” ekranında iken aşağıdaki komutlar izlenir. Analyze Nonparametric Tests Örnek Uygulama 3 K Independent Samples…

Yukarıdaki komutlar verildikten sonra aşağıdaki ekran açılır.

Açılan ekranda bağımlı değişken “Fen Tutumu” Test Variable List ve sınıf bağımsız değişkeni Grouping Variable kısmına aktarılır. Açılan ekranın Test Type kısmında Kruskal Wallis testi zaten işaretlidir.

Değişkenler işaretlendikten sonra Define Range.. butonu seçilir. Aşağıdaki pencere açılır.

Range for Grouping Variable kısmındaki Maximum ve Minimum gurup numaraları girilir. Continue işaretlenerek ana ekrana dönülür. Son olarak OK işaretlenerek işlem tamamlanır ve Tablo 3’deki çıktılar elde edilir.

Kruskal Wallis testi sonuçları Tablo 3 deki gibidir. Bu sonuçları birleştirerek aşağıdaki şekilde sunabiliriz.

SINIFN Sıra Ort. SD χ2χ2χ2χ2p A59,3027,4200,024 B46,25 C32,17 Tablo 4. Fen Tutum Testi Puanlarına Kruskal Wallis Testi sonuçları

Çıktıların Yorumu χ 2 (2)=7,420 Çıktılarda dikkat edilecek değerler Test statistics tablosundaki Chi-Square değeri ve Asymp. Sig.(p) değeridir. p 0,05 ise anlamlı bir fark yoktur şeklinde değerlendirilir. Tablo 4 incelendiğinde A, B ve C sınıflarında fen başarısına göre ilk %20’lik kısımda yer alan öğrencilerin fen tutumları arasında anlamlı bir fark olduğu görülmektedir [χ 2 (2)=7,420; p=0,024; p<0,05].

Çıktıların Yorumu Grupların Tablo 4’deki sıra ortalamaları dikkate alındığında A sınıfındaki başarılı öğrencilerin, B ve C sınıflarındaki başarılı öğrencilere göre daha yüksek tutuma sahip oldukları görülmektedir. Ayrıca B sınıfındaki başarılı öğrencilerin Fen’e karşı tutumlarının C sınıfındaki başarılı öğrencilerden daha yüksek olduğu ifade edilebilir.