Hipotez Testinde 5 Aşamalı Model Başak Pınar BAYRAK

Hipotez Testinde 5 Aşamalı Model Varsayımlarda bulunma ve test gerekliliklerinin yerine getirilmesi H0 Hipotezinin kurulması Örneklem dağılımının seçilmesi ve kritik bölgenin belirlenmesi Test istatistiğinin hesaplanması Karar alınması ve diğer sonuçların değerlendirilmesi

1) Varsayımlarda Bulunma ve Test Gerekliliklerinin Yerine Getirilmesi İstatistiki her uygulama bir varsayım gerektirir. Hipotez testi söz konusu ise 3 varsayımda bulunmamız gerekmektedir. Örnek rastsal olarak seçilmiştir, Değişkenler interval veya ratio ölçme düzeyindedir, Tüm olası örneklemlerin örneklem dağılımı normal dağılır. Yani standart normal dağılımın altında kalan alandan olasılık hesabı yapılabilir.

2) H0 Hipotezinin Kurulması H0, iki değişen arasında fark bulunmadığını gösteren hipotezdir. Ancak yapılan teste göre formasyonundan farklılaşma olabilir. Tek örneklemde H0, örneğin belirli özelliklere sahip bir kitleden geldiğini söyler. ÖRNEK: Xort=6,8 hesaplanmış olsun. Anakütlenin de ortalamasının 7,2 olduğunu bildiğimizi varsayalım. Kuracağımız hipotez aşağıdaki şekilde olacaktır: H0 : 6,8 = 7,2 H1 : 6,8 ≠7,2

3) Örneklem Dağılımının Seçilmesi ve Kritik Bölgenin Belirlenmesi Örneklem dağılımı, örneklem ile anakitleye dair tahmin yapabilmemiz için gereklidir. Böylece elde edeceğimiz örneklem dağılımının altındaki alandan olasılık hesabı yapabiliriz. Kritik bölge, dağılımın altında H0 hipotezini reddedeceğimiz alan olarak düşünülebilir. Kısacası olması pek mümkün görünmeyen sonuçların bulunduğu alan olarak da adlandırılabilir. Bu nedenle ret bölgesi olarak da adlandırılabilir. Ancak burada dikkat etmemiz ve karar vermemiz gereken önemli bir nokta vardır. Bu da testimizin çift kuyruk testi mi yoksa tek kuyruk testi mi olacağına karar vermektir.

4) Test İstatistiğinin Hesaplanması Olasılık hesaplarının yapılabilmesi için örnek skorlarının Z skorlarına dönüştürülmesi gerekmektedir. Bu dönüştürme işlemine test istatistiğinin hesaplanması adı verilmektedir.

5) Karar Alınması ve Diğer Sonuçların Değerlendirilmesi Son olarak test istatistiğinin değeri ile, kritik bölgeye denk gelen değer karşılaştırılır. Test istatistiği kritik bölgeye düşerse H0 reddedilir. Ancak test istatistiği kritik bölge dışında kalırsa H0 kabul edilir. Bu değerlendirmeler testin tek kuyruk veya çift kuyruk olmasına bağlı olarak değişmektedir. Durum Karar Yorum Test istatistiği kritik bölge içerisinde H0 ‘ı reddet Farklılık istatistiksel olarak anlamlı Test istatistiği kritik bölge içerisinde değil H0 ‘ı kabul et Farklılık istatistiksel olarak anlamlı değil

Tek Kuyruk vs. Çift Kuyruk Testi 5 aşamalı model, katı bir şekilde yol haritası çizse de araştırmacı yine de belirli seçimler yapmak durumundadır. Tek kuyruk testi vs. Çift kuyruk testi Alfa düzeyi ne olacak

Tek Kuyruk vs. Çift Kuyruk Testi Araştırmacının, örneğin seçildiği kitleye ait beklentileri hangi testin tercih edileceği konusunda oldukça belirleyicidir. Araştırmacı bu beklentileri H1 hipotezinde formüle eder. ÇİFT KUYRUK TESTİ Araştırmacı, araştırmanın yönü ile ilgili emin olamıyorsa kullanılır. H1 : ≠ kullanılarak kurulur. TEK KUYRUK TESTİ Araştırmacı, beklentilerine göre farklı hipotezler kurulur. H1 : > veya < kullanılarak kurulur.

Tek Kuyruk vs. Çift Kuyruk Testi H1 Test Yöntemi Kuyruk Z kritik ≠ Çift kuyruk 2 kuyruk +-1,96 > Tek kuyruk Üst kuyruk +1,96 < Alt kuyruk -1,96

Tek Kuyruk Testi

Çift Kuyruk Testi

Anlamlılık Düzeyinin Belirlenmesi Anlamlılık düzeyinin belirlenmesi, hipotez testi için önemli bir aşamadır. Çünkü kurulan hipotezlerin kabul veya reddedilmesi alfa düzeyi ile Z kritik değerlerinin karşılaştırılması yolu ile mümkün olacaktır. Buna dayanarak; yanlış belirlenen alfa düzeylerinin yanlış hipotezlerin kabulüne veya doğru hipotezlerin reddine neden olabileceğini söyleyebiliriz. Bu konuda yapılabilecek tüm yanlışlıkları aşağıdaki tablo ile gösterebiliriz:

Alfa Düzeyinin Belirlenmesi H0 Doğru H0 Yanlış H0’ı Reddet Tip 1 Hata (False Positive) True Positive H0’ı Kabul et (True Negative) Tip 2 Hata (False Negative) TİP 1 HATA: Gerçekte var olmayan bir ilişkinin kabul edilmesi durumudur. Bu tip hatalar septisizmin konusunu oluşturur. Alfa hatası olarak da adlandırılabilir. Var olan bir ilişkinin reddedilmesi durumudur. Beta hatası olarak da adlandırılabilir.

Alfa Düzeyinin Belirlenmesi Sosyal bilimlerde, bizim için önemli olan Tip 1 hatadır. Yani, gerçekte olmayan bir ilişkinin kabul edilmesi sorunudur. Bu nedenle düşük anlamlılık düzeyleri ile çalışır, alfayı olabildiğince küçük tutarız. Bu da sosyal bilimler için genellikle 0,95 anlamlılık düzeyinde çalışmayı beraberinde getirir. %95 anlamlılık düzeyinde hata payımız yani alfa değerimiz de 0,05 olacaktır.