VARYANS ANALİZİ Varyans analizi iki yada daha fazla ortalama arasında fark olup olmadığı ile ilgili hipotezi test etmek için kullanılır. Varyans analizinde.

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
BAĞIMSIZ ÖRNEKLEMLER İÇİN T TESTİ
Advertisements

VARYANS ANALİZİ.
İKİ ÖRNEKLEM TESTLERİ.
Analysis of Variance/Multiple ANOVA
KOVARYANS ANALİZİ (ANCOVA)
Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ
Chapter Seventeen 11. HAFTA.
TEK YÖNLÜ VARYANS 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.
ANOVA.
Yrd. Doç. Dr. Kemal DOYMUŞ K.K.E.F İlköğretim Bölümü
ANOVA (ANalysis Of Varyans)
PARAMETRİK HİPOTEZ TESTLERİ
Varyans Analizi (ANOVA) ve Faktöriyel ANOVA
1. İki Yönlü ANOVA İki bağımsız değişkenin bir bağımlı değişken üzerine etkisini araştırırken bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerine etkilerini.
VERİLERİN DÜZENLENMESİ VE ORGANİZASYONU
Deneysel Yöntem İstatistiksel Yöntemler
ÖNEMLİLİK TESTLERİ Dr.A.Tevfik SÜNTER
İKİDEN ÇOK (K) ÖRNEKLEM TESTLERİ
TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER
İki Ortalama Farkının Test Edilmesi
ANOVA ANALİZİ & KÜMELEME ANALİZİ THY UYGULAMASI
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?
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.
THY Uygulaması Araştırması
İKİ YÖNLÜ MANOVA Birden fazla bağımlı değişkene iki bağımsız değişkenin etki ettiği durumlarda Çift Yönlü MANOVA kullanılır. Çift yönlü MANOVA da başlangıç.
Grup 101 Berat Duman Salih Yartunç.   Bu çalışmanın temel amacı Melikşah Üniversitesi öğrencilerinin sosyal kaygı düzeyleri, kaygı duyarlılıkları ve.
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
Non Parametrik Hipotez Testleri
Parametrik Hipotez Testleri
Maliye’de SPSS Uygulamaları
ÖĞRENME AMAÇLARI Pazar segmentasyon kararları için farkların nasıl kullanıldığını öğrenmek t testinin ve z testinin ne zaman kullanılması gerektiği.
Maliye’de SPSS Uygulamaları
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.
Parametrik ve Parametrik Olmayan Testler Ortalamaların karşılaştırılması t testleri, ANOVA Mann-Whitney U Testi Wilcoxon İşaretli Sıra Testi Kruskal Wallis.
Prof. Dr. Hamit ACEMOĞLU. Amaç Bu konu sonunda öğrencilerin ikiden fazla bağımsız gruptan elde edilen numerik verilerin ortalamalarının karşılaştırılmasında.
NON-PARAMETRİK TESTLER Doç. Dr. Kemal DOYMUŞ K.K.E.F İlköğretim Bölümü.
Numerik Veri İki Bağımsız Grup
İstanbul Medipol Üniversitesi
TESTLER
VERİLERİN DÜZENLENMESİ VE ORGANİZASYONU
Varyans Analizi (Analysis of Variance = ANOVA)
ANLAM ÇIKARTICI (KESTİRİMSEL) İSTATİSTİK
VARYANS VE KOVARYANS ANALİZLERİ
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
SODYUM VALPROAT VE LEVETİRASETAMIN KEMİK METABOLİZMASI ÜZERİNE ETKİLERİNİN HASTA GRUPLARI VE ANTİEPİLEPTİK ALMAYAN BENZER YAŞ GRUBUNDAKİ POPULASYONLA KARŞILAŞTIRILMASI.
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
PARAMETRİK HİPOTEZ TESTLERİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ PSY 311
İletişim Fakültesi Bilişim A.B.D.
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
1.Hafta Haftalık Çizelge Temel Kavramlar SPSS’ e giriş
5.Hafta Varyans Analizi -ANOVA
7.Hafta 2 Faktörlü ANOVA Two Way ANOVA
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.
Sunum transkripti:

VARYANS ANALİZİ Varyans analizi iki yada daha fazla ortalama arasında fark olup olmadığı ile ilgili hipotezi test etmek için kullanılır. Varyans analizinde bağımlı ve bağımsız değişkenlerden bahsedilir. Bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerindeki etkisi araştırılır. Örneğin; Bağımsız değişken: Öğretim metodu (geleneksel, işbirlikli, bilgisayar destekli) Bağımlı değişken: Akademik başarı

Bağımlı ve bağımsız değişkenin durumuna göre varyans analizinin türü değişmektedir. Aşağıdaki tabloda bağımlı ve bağımsız değişken sayılarına göre varyans analizlerinin türü özetlenmiştir.

Bağımsız Değişken Sayısı Bir İki Bağımlı Değişken Sayısı Tek Yönlü ANOVA İki Yönlü ANOVA Birden Fazla Tek Yönlü MANOVA İki Yönlü MANOVA

Tek Yönlü ANOVA Tek Yönlü ANOVA’da iki temel varsayım vardır. Her bir grup normal dağılımdan gelir ve göreli olarak grupların varyansları homojendir. Varyansların homojenliği testi SPSS de Tek Yönlü ANOVA analizindeki Options menüsünden yapılır.

Örneğin; öğretim metodunun (geleneksel, işbirlikli ve bilgisayar destekli) akademik başarı üzerinde etkili olup olmadığının araştırıldığı bir çalışmadan elde edilen verilere Tek Yönlü ANOVA uygulayalım. Örnek Uygulama

Analyze Compare Means One-Way ANOVA Aşağıdaki pencere açılır.

Şekilde gösterilen komutlar verildikten sonra One-Way ANOVA ekranı açılır.

Değişkenler şekildeki gibi ilgili yerlere aktarılır Değişkenler şekildeki gibi ilgili yerlere aktarılır. One-Way ANOVA menüsünde Contrast, Post-Hoc.. Ve Options seçenekleri bulunmaktadır.

Değişkenler aktarıldıktan sonra Options seçeneği işaretlenir Değişkenler aktarıldıktan sonra Options seçeneği işaretlenir. Ekrana One-Way ANOVA: Options pencereisi gelir.

Bu pencerede Descriptive (tanımlayıcı istatistikler) ve Homogeneity of variance test (varyansların homojenliği testi) seçenekleri işaretlenir ve Continue seçilerek One-Way ANOVA ekranına dönülür. Bu ekranda OK aktif olacaktır. OK işaretlendiğinde ilk çıktılar Output-SPSS Viewer ekranında ayrı pencere olarak görülür.

Öncelikle ANOVA tablosundaki sig. (anlamlılık(p)) değeri incelenir Öncelikle ANOVA tablosundaki sig.(anlamlılık(p)) değeri incelenir. p>0,05 ise gruplar arasında anlamlı bir fark yoktur. p<0,05 ise gruplar arasında incelenen özellik bakımından anlamlı fark olduğu anlaşılır. Örneğimize ait ANOVA tablosunda p=0,000 (p<0,05) olduğundan gruplar arasında fark olduğu görülmektedir.

Gruplar arasına fark var ise; Homogeneity of variance test (varyansların homojenliği testi) tablosundaki sig.(anlamlılık(p)) değeri incelenir. p>0,05 ise varyanslar homojen dağılmıştır, p<0,05 ise varyanslar homojen dağılmamıştır. Örneğimizde p=0,001(p<0,05) olduğundan varyanlar homojen dağılmamıştır. Bu yorum uygulanacak post-testi belirlemek için kullanılır.

Post-hoc testi eğer varyans analizi sonucunda gruplar arasında bir fark bulunmuşsa, farklılığın hangi gruplardan kaynaklandığını tespit etmek için kullanılır. Post-hoc testlerinde birçok seçenek bulunmaktadır. Hepsinin temel işlevi aynıdır.

Buraya kadar örneğimizdeki gruplar arasında akademik başarı bakımından fark olduğunu ve varyansların homojen dağılmadığını tespit ettik. Bundan sonra farklılığın hangi gruplar arasında oluğunutekrar en baştaki komutları izleyerek post-hoc testini de yaparak analizi sonuçlandırırız.

Analyze Compare Means One-Way ANOVA Aşağıdaki pencere açılır.

Değişkenler şekildeki gibi ilgili yerlere aktarılır. İşaretlenir ve aşağıdaki ekran açılır.

Örneğimizdeki varyansların homojen dağılmadığını tespit etmiştik Örneğimizdeki varyansların homojen dağılmadığını tespit etmiştik. Bu veriler için hangi Post-Hoc testi yapılacağına varyansların homojen dağılıp dağılmadığına bakarak anlarız.

(1)Varyanslar homojen dağılmışsa Equal Variances Assumed başlığı altındaki testlerden herhangi biri, (2) varyanslar homojen dağılmamışsa Equal Variances Not Assumed başlığı altındaki testlerden herhangi birinin yapılması yeterli olacaktır. Örneğimiz için 2. kategorideki testlerden birisinin uygulanması gerekiyor.