TEK YÖNLÜ VARYANS ANALİZİ

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
8. SINIF 3. ÜNİTE BİLGİ YARIŞMASI
Advertisements

Uygun Hipotezin Kurulması, Tip I Hata ve Tip II Hata
Kütle varyansı için hipotez testi
BAĞIMSIZ ÖRNEKLEMLER İÇİN T TESTİ
Hipotez Testlerine Giriş
İKİ ÖRNEKLEM TESTLERİ.
NOKTA, DOĞRU, DOĞRU PARÇASI, IŞIN, DÜZLEMDEKİ DOĞRULAR
Analysis of Variance/Multiple ANOVA
BAĞIMLI GRUPLARA İLİŞKİN HİPOTEZ TESTLERİ
BAĞIMSIZ GRUPLARDA İKİ ÖRNEKLEM TESTLERİ
VARYANS ANALİZİ İki örnek ortalaması arasındaki farkın önem kontrolü, örnek büyüklüğüne göre z veya t testlerinden biriyle yapılır. Bu testlerle, ikiden.
SAĞKALIM (YAŞAM) ÇÖZÜMLEMESİ
Varsayımlar Bozulduğunda ANOVA’ya Alternatif Test İstatistikleri
ANOVA (ANalysis Of Varyans)
PARAMETRİK HİPOTEZ TESTLERİ
Yarbaşı İlköğretim Yarbaşı İlköğretim.
ZAMBAK 1 SORU BANKASI UĞUR CESUR 1 ZAMBAK 1 SORU BANKASI ÖZEL SORULARI Hazırlayan: UĞUR CESUR.
FARKLILIKLARI İNCELEMEYE YÖNELİK ANALİZ TEKNİKLERİ
TÜRKİYE İSTATİSTİK KURUMU İzmir Bölge Müdürlüğü 1/25.
Deneysel Yöntem İstatistiksel Yöntemler
Prof. Dr. Hüseyin BAŞLIGİL
SİU 2009 Sınıflandırıcılarda Hata Ölçülmesi ve Karşılaştırılması için İstatistiksel Yöntemler Ethem Alpaydın Boğaziçi Üniversitesi
T- TEST BAĞIMSIZ İKİ GRUP T-TESTİ
İKİDEN ÇOK (K) ÖRNEKLEM TESTLERİ
Toplama Yapalım Hikmet Sırma 1-A sınıfı.
TEK YÖNLÜ MANOVA Birden fazla bağımlı değişkene tek bir bağımsız değişkenin etki ettiği durumlarda Tek Yönlü MANOVA kullanılır. Tek yönlü MANOVA da başlangıç.
Neden İki Faktörlü Anova Yapıyoruz?
Hipotez Testi.
VARYANS ANALİZİ Varyans analizi iki yada daha fazla ortalama arasında fark olup olmadığı ile ilgili hipotezi test etmek için kullanılır. Varyans analizinde.
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
HİPOTEZ TESTLERİNE GİRİŞ
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği Yrd. Doç. Dr. Halil İbrahim CEBECİ B.
İstatistik-3 Prof.Dr. Cem S. Sütcü Marmara Üniversitesi İletişim Fakültesi Bilişim A.B.D. cemsutcu.wordpress.com.
12.HAFTA İÇERİK VARYANS ANALİZİ Giriş Tek Faktörlü Varyans Analizi
Parametrik Hipotez Testleri
HİPOTEZ TESTLERİNE GİRİŞ
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
Çıkarsamalı İstatistik Yöntemler
Parametrik ve Parametrik Olmayan Testler Ortalamaların karşılaştırılması t testleri, ANOVA Mann-Whitney U Testi Wilcoxon İşaretli Sıra Testi Kruskal Wallis.
Korelasyon testleri Pearson korelasyon testi Spearman korelasyon testi Regresyon analizi Basit doğrusal regresyon Çoklu doğrusal regresyon BBY252 Araştırma.
İSTATİSTİK II Hipotez Testleri 3.
Parametrik ve Parametrik Olmayan Testler Ortalamaların karşılaştırılması t testleri, ANOVA Mann-Whitney U Testi Wilcoxon İşaretli Sıra Testi Kruskal Wallis.
Ki-kare testi BBY252 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan.
Numerik Veri İki Bağımsız Grup
İKİDEN FAZLA BAĞIMLI ÖRNEK İÇİN TESTLER
TESTLER
Varyans Analizi (Analysis of Variance = ANOVA)
İSTATİSTİK II Varyans Analizi.
Numerik Veri Tek Grup Prof. Dr. Hamit ACEMOĞLU.
İKİ BAĞIMSIZ ÖRNEK İÇİN TESTLER
UYUM İYİLİĞİ TESTLERİ BÖLÜM 3.
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.
İKİ ÖRNEKLEM TESTLERİ.
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
UYGULAMA II.
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
İSTATİSTİK II Hipotez Testleri 1.
İSTATİSTİK II Varyans Analizi.
ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ PSY 311
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
5.Hafta Varyans Analizi -ANOVA
DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İLERİ İSTATİSTİK DOKTORA
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.
TEST.
Sunum transkripti:

TEK YÖNLÜ VARYANS ANALİZİ (ONE-WAY ANALYSIS OF VARIANCE)

Ne Zaman Kullanılır? Parametrik test varsayımları sağlandığında, 2’den fazla grubun ortalamasını karşılaştırılmak için kullanılan bir yöntemdir. Grup ortalamalarının karşılaştırıldığı bir testin adının neden varyans analizi olduğu, test istatistiğinin hesaplanmasında, grup ortalamaları ile birlikte grup varyanslarının da çok önemli olmasına bağlanabilir.

Tek yönlü varyans analizi örnekleri: Anne yaşı <20, 20-29 ve 30+ olarak gruplandığında, anne yaşının bebek doğum ağırlığı üzerine etkisinin incelenmesi durumunda, Otuz farenin tamamen rasgele olarak üç farklı diyet grubuna dağıtıldığı bir çalışmada, deney sonunda farelerin serum vitamin A değerleri bakımından diyet türlerinin karşılaştırıldığı bir çalışmada tek yönlü varyans analizi kullanılır.

Varyans Analizinin Varsayımları: Her gruptaki değerler kendi içinde normal dağılım göstermelidir. Dağılımlar oldukça çarpıksa ve gruplardaki denek sayıları eşit değilse problemler ortaya çıkacaktır. Ayrıca gruplardaki denek sayılarının az olması da önemli bir problem olabilir. Grup varyansları eşit olmalıdır. Gruplara deneklerin rasgele atanmış olmaları bu varsayımın sağlanmasına yardımcı olacaktır. Gruplar içinde ve gruplar arasında elde edilen gözlemler bağımsız olmalıdır.

Hipotezler: Ho: Grupların ortalamaları arasında fark yoktur. H1.:En az bir grup ortalaması diğerlerinden farklıdır.

Genel Ortalama (Grand Mean) Genel ortalama, elde edilen bütün verilerin toplam denek sayısına bölünmesi ile elde edilir.

Toplam Değişim: Toplam değişim, genel ortalamadan her bir grup ortalamasının farkının kareler toplamından elde edilir. Toplam değişim grup içi değişim ve gruplar arası değişim olarak ikiye bölünür. Varyans analizinin mantığı da gruplar arası değişimin grup içi değişime oranının karşılaştırılmasıdır. Eğer gruplar arası değişim grup içi değişimden fazla ise, grup ortalamalarından en az birinin diğerlerinden farklı olduğu söylenebilir.

Gruplar Arası Değişim: Gruplar arası değişim, her bir grup ortalamasının genel ortalamadan olan farklılığından elde edilir. Karşılaştırılan grupların ortalaması birbirine çok yakın ise, gruplar arası değişim küçük olacaktır. Grup sayısı k ile gösterildiğinde, gruplar arası değişime ilişkin serbestlik derecesi k-1 olacaktır. Gruplar arası değişimin kendi serbestlik derecesine bölünmesi ile gruplar arası kareler ortalaması elde edilir.

Grup İçi Değişim: Grup içi değişim her bir gruptaki bireylerin ait oldukları grup ortalamalarından farklılıklarından kaynaklanır. Gruplardaki gözlemler birbirine yakın değerler alıyorsa grup içi değişim de küçük olacaktır. Grup içi değişim için serbestlik derecesi : sd = N – k olarak gösterilebilir. Grup içi değişimin kendi serbestlik derecesine bölünmesi ile grup içi kareler ortalaması elde edilir.

F test istatistiği: F test istatistiği, gruplar arası kareler ortalamasının grup içi kareler ortalamasına oranından elde edilir.

Varyans Analizi Tablosu: Değişim Kaynakları sd KT KO F Gruplar arası k-1 GAKT GAKT/(k-1) GAKO/GİKO Grup içi N-k GİKT GİKT/(N-k) Genel N-1 GnKT Hesapla bulunan F değeri, tablodan elde edilen k-1 pay ve N-k payda serbestlik dereceli F kritik değerinden büyükse H0 hipotezi reddedilir.

Çoklu Karşılaştırma Testleri -1- Varyans analizi sonucunda gruplar arasında fark yoksa işlemler sona erer. Ancak, gruplar arasında fark varsa, farklılığın hangi grup ya da gruplardan kaynaklandığı (ya da farklılığın hangi gruplar arasında olduğu) değişik yöntemlerle araştırılabilir. Bu yöntemlere çoklu karşılaştırma yöntemler (multiple comparisons tests) ya da Post-Hoc testler denir.

Çoklu Karşılaştırma Testleri -2- Bu karşılaştırmalardan Duncan Yöntemi, Tukey HSD yöntemi ve Student-Newman-Keuls yöntemi daha çok olası tüm ikili karşılaştırmaların yapılması amacıyla kullanılmaktadır. Örneğin; varyans analizindeki grup sayısı 4 ise, tüm olası ikişerli karşılaştırmalar;1-2, 1-3, 1-4, 2-3, 2-4 ve 3-4 gruplarının karşılaştırılmasıdır.

Çoklu Karşılaştırma Testleri -3- En küçük önemli fark yöntemi, her ortalamanın sadece bir kez kullanıldığı karşılaştırmalar için uygundur. Bu tür karşılaştırmalara dik (ortogonal) karşılaştırmalar denir. Örneğin, grup sayısı 4 olduğunda herbir ortalamanın bir kez kullanıldığı karşılaştırmalar; 1-2, 3-4, ya da 1-3 ve 2-4 ya da 1-4 ve 2-3’tür. Dunnet yöntemi ise, çalışmadaki her bir deney grubunu kontrol grubu ile karşılaştırmak için kullanılır.

Örnek: Dört ayrı hepatit türünde sedimentasyon değerlerinin farklılık gösterip göstermediğini inceleyiniz. Hepatit A Hepatit B Non A Non B Delta Hepatit 35 45 75 70 50 52 53 62 40 80 48 88 20 65 47 26 73 78 32 44 36 56 18 67 57 61 71 76 n 8 9 N = 34 266 474 495 603 =1838 9774 29412 28649 41639 =109474 33,25 59,25 55

Varyans Analizi Çözümü: Kareler Toplamları: GİKT=GnKT-GAKT= 10114-5195=4919

Serbestlik Dereceleri: GnSD (Genel serbestlik derecesi) = N-1 = 33 GASD (Gruplar arası serbestlik derecesi) = k-1 = 3 GİSD (Gruplar içi serbestlik derecesi) = N-k = 30 Kareler Ortalamaları:

Varyans Anlaizi Tablosu: Değişim Kaynakları sd KT KO F Gruplar arası 3 5195 1731.7 10.56 Grup içi 30 4919 163.97 Genel 33 10114 - Ftablo=F, GASD; GİSD=F0.05,3;30=2.92 Fhesap=10.56 > Ftablo=2.92 olduğundan yokluk hipotezi reddedilir. Grup ortalamalarından en az birinin diğerlerinden farklı olduğu söylenebilir.

Tek Yönlü Varyans Analizi İçin SPSS Sonuçları:

Tukey HSD Çoklu Karşılaştırma Testi İçin SPSS Sonuçları: