Kategorik Veri İki Bağımlı Grup

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
TEST İSTATİSTİĞİNİN SEÇİLMESİ
Advertisements

Prof. Dr. Ahmet Arıkan Gazi Ü niversitesi Gazi Eğitim Fakültesi OFMAE Bölümü Matematik Eğitimi Anabilim Dalı.
D1-k4- İki ortalama arasındaki farkın önemlilik testi Tacettin İnandı.
HİPOTEZ TESTLERİNE GİRİŞ 1. Şu ana kadar örneklemden elde edilmiş istatistiklerden yararlanarak, kitle parametresini kestirebilmek için nokta tahmini.
İKİ ÖRNEKLEM TESTLERİ. BAĞIMSIZ GRUPLARA İLİŞKİN HİPOTEZ TESTLERİ.
1 HASTA UYUMU UYUMU Yrd. Doç. Dr. Zeliha Cansever Mevlana Üniversitesi Tıp Fakültesi Aile Hekimliği Anabilim Dalı, Konya.
İKİDEN ÇOK (K) ÖRNEKLEM TESTLERİ. BAĞIMSIZ GRUPLARA İLİŞKİN HİPOTEZ TESTLERİ.
RADAR EĞİTİM DANIŞMANLIK 1 YAPILANDIRMACI ÖĞRENME YAKLAŞIMI.
Parametrik ve Parametrik Olmayan Testler Ortalamaların karşılaştırılması t testleri Mann-Whitney U testi Wilcoxon İşaretli Sıra testi BBY252 Araştırma.
İSTATİSTİK II BAĞIMSIZLIK TESTLERİ VE İYİ UYUM TESTLERİ “ c2 Kİ- KARE TESTLERİ “
HİPOTEZ TESTLERİNE GİRİŞ Şu ana kadar örneklemden elde edilmiş istatistiklerden yararlanarak, kitle parametresini kestirebilmek için nokta tahmini.
OLASILIK ve İSTATİSTİK
Numerik Veri İki Bağımlı Grup Prof. Dr. Hamit ACEMOĞLU.
Prof. Dr. Hamit ACEMOĞLU. Amaç Bu konu sonunda öğrencilerin ikiden fazla bağımsız gruptan elde edilen numerik verilerin ortalamalarının karşılaştırılmasında.
Lineer Regresyon. Amaç: Bu konu sonunda Tıp Fakültesi 1. sınıf öğrencilerinin çeşitli bağımsız değişkenleri kullanarak bir nümerik değişkenin değerini.
Hipotez ve İlişkili Kavramlar
Numerik Veri İki Bağımsız Grup
İstatistiksel Testler
HİPOTEZ TESTLERİ VE Kİ-KARE ANALİZİ
Prof. Dr. Hamit Acemoğlu Tıp Eğitimi Anabilim Dalı
İSTATİSTİK II Hipotez Testleri 1.
BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ ÜNİTE 3
SPSS’te Temel İstatistikler
T- Testİ: ORTALAMALAR ARASI FARKLARIN TEST EDİLMESİ
Parametrik Olmayan İstatistik
DENEYSEL TERTİPLER VE PAZAR DENEMESİ
Parametrik Olmayan İstatistik
Deneme Modelleri Neden-sonuç ilişkilerinin sorgulandığı araştırma türleridir. Deneme ve tarama modelleri arasındaki fark nedir? Deneme modellerinde amaçlar.
Kategorik Veri İki Bağımsız Grup
Numerik Veri Tek Grup Prof. Dr. Hamit ACEMOĞLU.
Kİ-KARE DAĞILIMI VE TESTİ
İSTATİSTİK II Hipotez Testleri - 2.
Parametrik Olmayan (Non-parametrik) Testler
Mutlak Dağılım Ölçüleri Nispi Dağılım Ölçüleri
Parametrik Olmayan İstatistik
GELECEK PİYASASI İŞLEMLERİ
TARIM EKONOMİSİ İSTATİSTİĞİ
İSTATİSTİK Yrd. Doç. Dr. Cumhur TÜRK
DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İLERİ İSTATİSTİK DOKTORA
Bağımlı (Eşleştirilmiş) Örneklerde t-Testi (Paried Sample t test) Menüsü Bağımlı örnekler için deney tasarımı iki farklı biçimde karşımıza çıkmaktadır.
Düz hatlar, makaslar & kruvazmanlar için ivmelenme izleme sistemi
PARAMETRİK HİPOTEZ TESTLERİ
DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İLERİ İSTATİSTİK DOKTORA
Dr. İLKER YAKIN & Dr. HASAN TINMAZ
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 13. Ders Çıktı Analizi
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
SPSS’TE ÇAPRAZ TABLO Çapraz tablo temel olarak, iki kategorik değişken arasındaki ilişkiyi analiz etmek için kullanılır. Örneğin cinsiyet ve oy verilen.
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
SPSS’TE ÇAPRAZ TABLO Çapraz tablo temel olarak, iki kategorik değişken arasındaki ilişkiyi analiz etmek için kullanılır. Örneğin cinsiyet ve oy verilen.
İletişim Fakültesi Bilişim A.B.D.
İletişim Fakültesi Bilişim A.B.D.
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
8.Hafta ANCOVA Kovaryans Analizi
İSTATİSTİK II Hipotez Testleri 3.
Etki Büyüklüğünü Hesaplama Örneklerle Gpower.
Evren-Örneklem, Örnekleme Yöntemleri 1
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
5.Hafta Varyans Analizi -ANOVA
Eşleştirilmiş/Bağımlı Örneklem t Testi
DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İLERİ İSTATİSTİK DOKTORA
Kesikli Olay benzetimi Bileşenleri
Dönem 2 Biyoistatistik Uygulama
Nimet IŞIK Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İlköğretim Bölümü
Bilimsel Araştırma Yöntemleri
İSTATİSTİK II BAĞIMSIZLIK TESTLERİ VE İYİ UYUM TESTLERİ “ c2 Kİ- KARE TESTLERİ “
Sunum transkripti:

Kategorik Veri İki Bağımlı Grup Prof. Dr. Hamit Acemoğlu Tıp Eğitimi Anabilim Dalı

Amaç Bu konu sonunda öğrencilerin bağımlı iki gruptan elde edilen kategorik verilerin karşılaştırılmasında kullanılan McNemar testi hakkında bilgi sahibi olması ve bu testleri uygulayabilmesi amaçlanmıştır.

Öğrenim Hedefleri Bu konu sonunda Tıp Fakültesi 1. sınıf öğrencileri aşağıdaki hedeflere ulaşması beklenmektedir: Kategorik veri iki oranı açıklayabilmek 2x2 çapraz tablo oluşturabilmek 2x2 çapraz tabloda beklenen frekansları hesaplayabilmek Ki kare testinin varsayımlarını açıklayabilmek Kategorik veri iki bağımlı gruba örnek verebilmek SPSS’te McNemar testini yapabilmek

Diyabetik hastalarımıza kan şekeri kontrolünün önemi ve gerektiğinde insülin kullanılması konusunda bir eğitim verdik. Örneklemimizdeki bireylerin ilaç tercihlerinin eğitimden sonra değişip değişmediğini incelemek istiyoruz. İncelediğimiz değişken (ilaç tercihi; 1-insülin, 2-oral antidiyabetik) kategorik bir değişkendir. Danışmanlık öncesi ve danışmanlık sonrasında aynı bireylerden veri topladık. (H0: Diyabet hastalarının ilaç tercihlerinde danışmanlık öncesi ve sonrasında fark yoktur).

McNemar testi Konu başında verdiğimiz ikinci senaryomuzdaki gibi bağımlı gruplarda kategorik bir değişkeni karşılaştırmak için McNemar testi kullanılabilir.

Danışmanlık sonrası ilaç tercihi Testin mantığı Danışmanlık sonrası ilaç tercihi Toplam İnsülin Oral AD Danışmanlık öncesi ilaç tercihi 159 (a) 6 (b) 165 23 (c) 242 (d) 265 182 248 430 İki ölçüm arasındaki fark, danışmanlık öncesinde ve sonrasındaki ölçümlerde farklılık gösteren b ve c hücreleridir. a ve d hücrelerinde danışmanlık öncesi ve sonrasında bir değişiklik olmamıştır. McNemar testi bu farklılık gösteren b ve c hücrelerdeki frekansları dikkate alır.

Sıfır hipotezi (H0) ve alternatif hipotezin (H1) tanımlanması: H0: Diyabet hastalarının ilaç tercihlerinde danışmanlık öncesi ve sonrasında fark yoktur. H1: Diyabet hastalarının ilaç tercihlerinde danışmanlık öncesi ve sonrasında fark vardır. Verilerin toplanması: Veriler diyabet.sav verisetinde “preference1” ve “preference2”değişkenleri altında kaydedildi.

İlgili sıfır hipotezi için test istatistiğinin hesaplanması: Bu test istatistiği, serbestlik derecesi 1 olacak şekilde Ki Kare dağılımı göstermektedir. χ2 = (│6-23│-1)2/(6+23) = 256/29 = 8,83 Analyze>Nonparametric Tests>2 Related Samples>

[“preference1” ve “preference2” değişkenlerini işaretleyip “Test Pair(s) List” alanına geçirelim. “McNemar” kutusunu işaretleyelim]>ok.

Danışmanlık öncesi ilaç tercihi & Danışmanlık sonrası ilaç tercihi 1 2 159 6 23 242 Danışmanlık öncesi ilaç tercihi & Danışmanlık sonrası ilaç tercihi N 430 Chi-Square(a) 8,828 Asymp. Sig. ,003

Test istatistiğinden elde edilen değerin bilinen bir olasılık dağılımı ile karşılaştırılması: P değerinin ve sonuçların yorumlanması

Özet