TEST İSTATİSTİĞİNİN SEÇİLMESİ

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
İKİ ÖRNEKLEM TESTLERİ.
Advertisements

BAĞIMLI GRUPLARA İLİŞKİN HİPOTEZ TESTLERİ
BAĞIMSIZ GRUPLARDA İKİ ÖRNEKLEM TESTLERİ
ANOVA (ANalysis Of Varyans)
PARAMETRİK HİPOTEZ TESTLERİ
Doç. Dr. Turan SET Karadeniz Teknik Üniversitesi Tıp Fakültesi Aile Hekimli ğ i Anabilim Dalı HATA AYIKLAMA VE UÇ DEĞERLER.
MERKEZİ DAĞILIM ÖLÇÜTLERİ YAYGINLIK ÖLÇÜTLERİ
VERİ ÇEŞİTLERİ Doç. Dr. Turan SET
TÜRETİLMİŞ VERİLER VE HASTALIK ÖLÇÜTLERİ
Değişken nedir? Rastlantısal etkilere bağlı olarak ölçümsel farklılaşmalar gösteren birim “değişken” adını alır. Değişkenler iki ana özellikle ortaya çıkarlar:
VERİLERİN GRAFİKLERLE GÖSTERİLMESİ
İki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi
Doç. Dr. Turan SET Karadeniz Teknik Üniversitesi Tıp Fakültesi Aile Hekimli ğ i Anabilim Dalı BİYOİSTATİSTİĞE GİRİŞ.
Farklılıkları İncelemeye Yönelik Analiz Teknikleri
Tıp Fakültesi 1 ve 4. Sınıflar Arasında Gözlük/Lens Kullanımı ve Öğrencilerin Lazer Göz Ameliyatına Bakış Açısı Hazırlayanlar*; Hatice Hancı, İsmail Tarduş,
Deneysel Yöntem İstatistiksel Yöntemler
PARAMETRİK ANALİZ TEKNİKLERİ
ÖNEMLİLİK TESTLERİ Dr.A.Tevfik SÜNTER
Programın Sunulması ve Öğrenci Beklentileri
İKİDEN ÇOK (K) ÖRNEKLEM TESTLERİ
Neden İki Faktörlü Anova Yapıyoruz?
/ 351 Doç. Dr. Zekeriya Aktürk 16 Şubat 2006 Gülhane Askeri Tıp Akademisi, Ankara AİLE HEKİMLİĞİNDE ARAŞTIRMA
KRUSKAL WALLIS VARYANS ANALİZİ
Yrd. Doç. Dr. Hamit ACEMOĞLU
HİPOTEZ TESTLERİNE GİRİŞ
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği
Non Parametrik Hipotez Testleri
İstatistiksel testler ve kullanım yerleri – akış şemaları
Parametrik Hipotez Testleri
HİPOTEZ TESTLERİNE GİRİŞ
A) NİCEL VERİ ANALİZ TEKNİKLERİ Nicel araştırmalarda toplanan verilerin farklı analiz yöntemleri vardır. Bu yöntemler iki farklı şekilde sınıflandırılmaktadır.
Farklılıkları İncelemeye Yönelik Analiz Teknikleri
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.
Korelasyon testleri Pearson korelasyon testi Spearman korelasyon testi Regresyon analizi Basit doğrusal regresyon Çoklu doğrusal regresyon BBY252 Araştırma.
İKİDEN ÇOK (K) ÖRNEKLEM TESTLERİ. BAĞIMSIZ GRUPLARA İLİŞKİN HİPOTEZ TESTLERİ.
Parametrik ve Parametrik Olmayan Testler Ortalamaların karşılaştırılması t testleri, ANOVA Mann-Whitney U Testi Wilcoxon İşaretli Sıra Testi Kruskal Wallis.
Örnek: Kalple ilgili bir çalışmada 25 yaşındaki 24 erkek ve 40 yaşındaki 30 erkeğin sistolik kan basınçları ölçülmüştür. Elde edilen verilere göre 0.05.
Parametrik ve Parametrik Olmayan Testler Ortalamaların karşılaştırılması t testleri Mann-Whitney U testi Wilcoxon İşaretli Sıra testi BBY252 Araştırma.
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.
NON-PARAMETRİK TESTLER Doç. Dr. Kemal DOYMUŞ K.K.E.F İlköğretim Bölümü.
Numerik Veri İki Bağımsız Grup
İstanbul Medipol Üniversitesi
İstanbul Medipol Üniversitesi
Mann-Whitney U Testi.
TESTLER
Kategorik Veri İki Bağımlı Grup
Kategorik Veri İki Bağımsız Grup
Numerik Veri Tek Grup Prof. Dr. Hamit ACEMOĞLU.
İstatistiksel Analizler
SPSS Uygulamaları Parametrik İstatistik
Bilimsel Araştırma Yöntemleri ve İstatistik
Doç. Dr. Turan SET Karadeniz Teknik Üniversitesi Tıp Fakültesi Aile Hekimli ğ i Anabilim Dalı GÜVEN ARALIĞI HİPOTEZ TESTLERİ P DEĞERİ.
Bilimsel Araştırma Yöntemleri ve İstatistik
İKİ ÖRNEKLEM TESTLERİ.
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
PARAMETRİK HİPOTEZ TESTLERİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
UYGULAMA II.
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İLERİ İSTATİSTİK DOKTORA
1.Hafta Haftalık Çizelge Temel Kavramlar SPSS’ e giriş
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
Dönem 2 Biyoistatistik Uygulama
Korelasyon testleri Pearson korelasyon testi Spearman korelasyon testi Regresyon analizi Basit doğrusal regresyon Çoklu doğrusal regresyon BBY606 Araştırma.
Sunum transkripti:

TEST İSTATİSTİĞİNİN SEÇİLMESİ Doç. Dr. Turan SET Karadeniz Teknik Üniversitesi Tıp Fakültesi Aile Hekimliği Anabilim Dalı

Parametrik ve nonparametrik testler

Parametrik Testler Örneklem değerlerinden evren parametreleri hakkında tahminde bulunulur. Parametrik testleri kullanmak için evrenden seçilen örneklemin evreni temsil ettiğini sınamak gerekir. Silah kullanmak için ruhsata ihtiyaç duyulması gibi

Parametrik Testler Parametrik testlerin uygulanabilmesi için; Verilerin normal dağılıma uyması Varyansların homojen olması Deneklerin evrenden rasgele seçilmiş olması Deneklerin birbirinden bağımsız olması Denek sayılarının yeterli olması

Parametrik Testler Parametrik testler, nonparametrik testlere göre daha güçlü ve daha esnektir. Birçok bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki etkisinin incelenmesine yardımcı olmaları yanında, birbirleri ile olan etkileşimlerinin değerlendirilmesinde de yardımcı olurlar

Non-parametrik testler Evrene yönelik tahminde bulunmazlar. Non-parametrik testlerin uygulanmasında varsayımlar öngörülmez. Verinin normal dağılması gerekmez Örneklem büyüklüğü 30’un altındaysa non-parametrik testler tercih edilmelidir. Değişken kategorik ise non-parametrik testler kullanılır.

Hangi testleri seçmeliyiz? Parametrik testler İstatistiksel gücü daha fazla Veriler normal dağılım gösteriyorsa Denekler evrenden rasgele seçilmiş ise Denekler birbirinden bağımsız ise Örneklem sayısı >30 ise Veri eşit aralıklı ölçek düzeyinde ise Non-parametrik testler İstatistiksel gücü daha az Veriler normal dağılım göstermiyorsa Örneklem sayısı < 30 ise Bağımsız değişenin her bir kategorisi için örneklem büyüklüğü < 30 ise Veriler eşit aralıklı ölçek düzeyinde değilse

Numerik Veri Tek Grup Tek örneklemde t testi Mahallemizdeki bireylerin boylarını ölçtüğümüzü düşünelim [mahalle=tek grup; boy=numerik veri]. Sonuçlarımızı il geneli ile karşılaştırmak istiyoruz. Daha önceki araştırmalardan ilimizdeki bireylerin boy ortalamasının 161 cm olduğunu biliyoruz.

Numerik Veri İki Bağımlı Grup Bağımlı örneklemlerde t testi Şişman hastalarımıza bir beslenme ve egzersiz programı uyguladığımızı varsayalım. Program sonunda katılımcıların kilo verip vermediklerini araştırmak istiyoruz

Numerik Veri İki Bağımsız Grup Bağımsız örneklemlerde t testi Üçüncü sınıf öğrencilerin vücut kitle indekslerinin (VKİ) erkekler ve bayanlar arasında farklılık gösterip göstermediğini araştırmak istediğimizi varsayalım

Numerik Veri İkiden Fazla Bağımsız Grup Tek yönlü ANOVA Şişman hastalarımızın eğitim durumlarına göre kilolarının farklılık gösterip göstermediğini araştırmak istediğimizi varsayalım (H0: Eğitim durumuna göre şişman hastaların kiloları arasında fark yoktur). Ölçmek istediğimiz değişken (kilo) numerik sürekli bir değişkendir. İlkokul, ortaokul, lise ve üniversite olmak üzere dört grubumuz var.

Kategorik Veri İki Bağımlı Grup McNemar testi Diyabetik hastalarımıza kan şekeri kontrolünün önemi ve gerektiğinde insülin kullanılması konusunda bir eğitim verdiğimizi düşünelim. Örneklemimizdeki bireylerin ilaç tercihlerinin eğitimden sonra değişip değişmediğini incelemek istiyoruz.

Kategorik Veri İki Bağımsız Grup Ki Kare testi Sınıfımızdaki öğrencilerin cinsiyet açısından sigara kullanma durumunda bir farklılık olup olmadığını araştırmak istiyoruz. İncelediğimiz değişken (sigara kullanma durumu; 1-evet, 2- hayır) kategorik bir değişkendir. Erkekler ve bayanlar olmak üzere iki bağımsız grubumuz var

Kategorik Veri İkiden Fazla Bağımsız Grup Ki Kare testi Eğitim durumuna göre fiziksel aktivite düzeyleri arasında fark olup olmadığını incelemek istiyoruz.

---- Parametrik Non-Parametrik Numerik veri tek grup (Bir grubun teorik bir değerle kıyası) Tek örneklemde t test İşaret testi Numerik Veri İki Bağımsız Grup Bağımsız örneklemlerde t testi Mann-Whitney U test Numerik Veri İki Bağımlı Grup Bağımlı örneklemlerde t test Wilcoxon test Numerik Veri İkiden Fazla Bağımsız Grup One way ANOVA Kruskal-Wallis test İki numerik değişken arasındaki ilişki Pearson correlation Spearman correlation Kategorik Veri İki veya Daha Fazla Bağımsız Grup ---- Ki Kare test Kategorik Veri İki Bağımlı Grup McNemar test

Kaynak Aktürk Z, Acemoğlu H. Sağlık Çalışanları İçin Araştırma ve Pratik İstatistik. Anadolu Ofset: İstanbul, 2011. Prof. Dr. Kemal Turhan. Biyoistatistik ppt. Sunumu.