ARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE

Benzer belgeler
HOMOJEN OLMAYAN VARYANS VARSAYIMI ALTINDA ORTALAMALARIN EŞİTLİĞİ İÇİN BAZI TEST İSTATİSTİKLERİ VE KARŞILAŞTIRMALARI Esra YİĞİT 1, Hamza GAMGAM 1 ÖZ

Tek yönlü VA için seçenek bir test yöntemi ve geliştirilen bilgisayar yazılımı

6. Uygulama. dx < olduğunda ( )

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Cilt/Vol.:7 Sayı/No: 1 : (2006)

Gamma ve Weibull Dağılımları Arasında Kullback-Leibler Uzaklığına Dayalı Ayrım

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ AZALAN BOZULMA ORANINA SAHİP ÜÇ PARAMETRELİ YENİ BİR YAŞAM ZAMAN DAĞILIMI

İstatistik Araştırma Dergisi, Cilt: 02, No: 02, Sayfa: , 2003.

ŞANS KISITLI STOKASTİK PROGRAMLAMA PROBLEMLERİNİN DETERMİNİSTİK EŞİTLİKLERİ Kumru Didem ATALAY 1, Ayşen APAYDIN 2 ÖZ

Pareto I Daılımının lk Bozulma Sansürlü Örnekleme Planına Dayalı Parametrelerinin Tahmini ve Beklenen Test Süresi *

Tahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi

Ridge Regresyonda M Tahmin Edicilerinin Kullanımı Üzerine Bir Uygulama 1

REGRESYON VE KORELASYON ANALİZİ

Normal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım

KUKLA DEĞİŞKENLERİN T İSTATİSTİĞİ İLE AYKIRI GÖZLEMLER TESPİT EDİLEMEZ

Yığın Hacminin Tahmini İçin Bulanık Doğrusal Regresyon Modelinde Ters Tahmin Metodu

YER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir.

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ

4/16/2013. Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

Zaman Skalasında Box-Cox Regresyon Yöntemi

Yaşam eğrilerini karşılaştırmak için kullanılan skor ve ağırlıklı testler: Sayısal örnekler

= k. Aritmetik Ortalama. Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER. Sınıflanmış Seriler İçin Aritmetik Ortalama

Fark Denklemlerinin Çözümünde Parametrelerin Değişimi Yöntemi

Örnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz;

İstatistik ve Olasılık

İSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI.

ˆp x p p(1 p)/n. Ancak anakütle oranı p bilinmediğinden bu ilişki doğrudan kullanılamaz.

MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

Yayılma (Değişkenlik) Ölçüleri

Bağımsızlık özelliğinden hareketle Ortak olasılık fonksiyonu (sürekli ise

BEKLENEN DEĞER VE VARYANS

WEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI

REGRESYON ANALİZİNDE KULLANILAN EN KÜÇÜK KARELER VE EN KÜÇÜK MEDYAN KARELER YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

Tanımlayıcı İstatistikler

Ki- kare Bağımsızlık Testi

İşlenmemiş veri: Sayılabilen yada ölçülebilen niceliklerin gözlemler sonucu elde edildiği hali ile derlendiği bilgiler.

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENTİTÜSÜ DOKTORA TEZİ SONLU KARMA DAĞILIMLARDA PARAMETRE TAHMİNİ. İnci AÇIKGÖZ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 2007

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

Gaunt Katsayılarının Binom Katsayıları Kullanılarak Hesaplanması

İstatistik ve Olasılık

ARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE

TÜREV DEĞERLERİNİ İÇEREN RASYONEL İNTERPOLASYON YÖNTEMLERİ VE UYGULAMALARI. Bayram Ali İBRAHİMOĞLU* & Mustafa BAYRAM**

9. Ders. Đstatistikte Monte Carlo Çalışmaları

Giriş. Değişkenlik Ölçüleri İSTATİSTİK I. Ders 5 Değişkenlik ve Asimetri Ölçüleri. Değişkenlik. X i ve Y i aşağıdaki gibi iki seri verilmiş olsun:

ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR

Cezalandırılmış Eğrisel Çizgi Regresyonunda Karışık Doğrusal Model Yaklaşımı. Linear Mixed Model Approach in Penalized Spline Regression

TEZ ONAYI Nur ÇELİK tarafıda hazırlaa ANOVA Modellerde Çarpık Dağılımlar Kullaılarak Dayaıklı İstatstksel Souç Çıkarımı ve Uygulamaları adlı tez çalış

Meta-analizinde kategorik verilerin birleştirilmesinde kullanılan istatistiksel yöntemler: Aktif ve pasif sigara içicilerin değerlendirilmesi

Olabilirlik Oranı Yöntemine Dayalı, Yapısal Homojen Olmayan Varyans Testlerinin Piyasa Modeli İçin Karşılaştırılması

BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testlerine Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

Tanımlayıcı İstatistikler

İSTATİSTİKSEL TAHMİN. Prof. Dr. Levent ŞENYAY VIII - 1 İSTATİSTİK II

) ( k = 0,1,2,... ) iterasyon formülü kullanılarak sabit

ANOVA. CRD (Completely Randomized Design)

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ

Bir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu

Box ve Whisker Grafiği

NORMAL DAĞILIM İÇİN UYUM İYİLİĞİ TESTLERİ VE BİR SİMÜLASYON ÇALIŞMASI. Nurcan YILDIRIM YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK

İstatistik Ders Notları 2018 Cenap Erdemir BÖLÜM 5 ÖRNEKLME DAĞILIMLARI. 5.1 Giriş

Değişkenlik (Yayılım) Ölçüleri

7. Ders. Bazı Kesikli Olasılık Dağılımları

ARAŞTIRMA MAKALESİ / RESEARCH ARTICLE

alphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems

Tanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics) Dr. Musa KILIÇ

12. Ders Büyük Sayılar Kanunları. Konuya geçmeden önce DeMoivre-Stirling formülünü ve DeMoivre-Laplace teoremini hatırlayalım. DeMoivre, genel terimi,

Değişkenlik (Yayılım) Ölçüleri

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ. χ 2 Kİ- KARE TESTLERİ. Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIBAY

TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ Sapmasızlık 3.2. Tutarlılık 3.3. Etkinlik minimum varyans 3.4. Aralık tahmini (güven aralığı)

Parametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

BAZI YARIGRUP AİLELERİ ve YAPILARI İÇİN SONLULUK KOŞULLARI ve ETKİNLİK *

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE

HİPOTEZ TESTLERİ. İstatistikte hipotez testleri, karar teorisi olarak adlandırılır. Ortaya atılan doğru veya yanlış iddialara hipotez denir.

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ

RAYLEIGH DAĞILIMININ ARDIŞIK OLASILIK ORAN TESTİ SEQUENTIAL PROBABILITY RATIO TEST OF RAYLEIGH DISTRIBUTION

Zaman Gecikmesine Sahip Kesirli Dereceli Belirsiz Sistemler için Kontrolör Tasarımı

TABAKALI ŞANS ÖRNEKLEME

Çok Aşamalı Sıralı Küme Örneklemesi Tasarımlarının Etkinlikleri Üzerine Bir Çalışma

İKİ SEVİYELİ KESİKLİ STOKASTİK TAŞIMA PROBLEMİ BILEVEL DISCRETE STOCHASTIC TRANSPORTATION PROBLEM

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

denklemini sağlayan tüm x kompleks sayılarını bulunuz. denklemini x = 64 = 2 i şeklinde yazabiliriz. Bu son kompleks sayıları için x = 2iy

Genelleştirilmiş Ortalama Fonksiyonu ve Bazı Önemli Eşitsizliklerin Öğretimi Üzerine

Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır.

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

PORTFÖY OPTİMİZASYONUNDA ORTALAMA MUTLAK SAPMA MODELİ VE MARKOWITZ MODELİNİN KULLANIMI VE İMKB VERİLERİNE UYGULANMASI

Polinom İnterpolasyonu

Bağıl Değerlendirme Sisteminin Simülasyon Yöntemi ile Test Edilmesi: Kilis 7 Aralık Üniversitesi Örneği

= İÇİNDEKİLER. E(X) = k Pascal (Negatif Binom) Dağılımı Hipergeometrik Dağılım N y=

En Küçük Etkili Doz Düzeyini Belirleme Yöntemlerinin Karşılaştırmaları

Yüksek Mertebeden Sistemler İçin Ayrıştırma Temelli Bir Kontrol Yöntemi

COMPARISON OF PARAMETERIZATION METHODS USED FOR B- SPLINE CURVE INTERPOLATION

Burçin Gonca OKATAN YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ AĞUSTOS 2007 ANKARA

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ

FİNANSAL YÖNETİM. Finansal Yönetim Örnek Sorular Güz Yrd. Doç. Dr. Rüstem Barış Yeşilay 1. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek

EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR

Transkript:

ANADOLU ÜNİVERİTEİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİİ ANADOLU UNIVERIT JOURNAL OF CIENCE AND TECHNOLOG Clt/Vol.:8-ayı/No: : 93-0 (007) ARAŞTIRMA MAKALEİ /REEARCH ARTICLE TEK ÖNLÜ ÖZEL EÇİMLİ VARAN ÇÖZÜMLEMEİNDE FARKLI VARANLILIK ORUNU VE BİR ÇÖZÜM ÖNERİİ A.Fırat ÖZDEMİR, erdar KURT ÖZ Varyas çözümlemes yötem tıp, mühedsl, tarım, eğtm, psoloj, sosyoloj ve byoloj gb brço alada değşm ayalarıı araştırılması sürecde başvurula e güçlü araçlarda brdr. ötem dayadığı olasılı dağılımıı (F) geçerl olması ve verdğ souçları stele hata sıırları çde alması ç her br deeme le elde edle gözlemler eşt varyaslı tlelerde çelmes gerer. Bu varsayımı sağlamaması lteratürde farlı varyaslılı (heteroscedastcty) olara adladırılır. Farlı varyaslılı durumuda F test çoğulula deeme ortalamaları arasıda gerçete olmaya alamlı farlar bulma yöüde eğlm gösterr. Bu çalışmaı brc bölümüde te yölü özel seçml varyas çözümlemesde farlı varyaslılığı souçları üzerde durulmuştur. İc bölümde farlı varyaslılı problem çözümüe yöel olara gelştrle ye br yalaşım taıtılmıştır. Üçücü bölümde yapıla br bezetm çalışması le öerle ye yalaşım, geleesel F test ve lteratürde yer ala alteratf test, (Welch Test, Krusal-Walls Test) gerçeleşe alam düzey ve test gücü ölçütler baımıda arşılaştırılmıştır. Dördücü bölümde se farlı deey ombasyolarıı oluşturduğu durumlar ç hag test daha uygu olduğua dar öerlerde buluulmuştur. Aahtar Kelmeler : ANOVA, Farlı varyaslılı, F test, Welch test, Krusal-Walls test. ONE WA FIXED EFFECT ANALI OF VARIANCE UNDER VARIANCE HETEROGENEIT AND A OLUTION PROPOAL ABTRACT Aalyss of varace ( ANOVA) s oe of the most powerful tools whle vestgatg the sources of varablty may dscples le medce, egeerg, agrculture, educato, psychology, socology ad bology. I ANOVA, varace of the dstrbutos whch the samples are draw should be the same to valdate the uderlyg probablty dstrbuto of the method ad to cofe the errors wth the desred lmts. Volato of ths equalty of varaces assumpto s called as heteroscedastcty lterature. F test s geerally lberal uder varace heterogeety. I the frst part of ths study the results of heteroscedastcty wll be examed terms of F test. ecod part cludes the presetato of ew ad smpler approxmato procedure. Thrd part cosst of a smulato study whch was mplemeted to compare the actual sgfcace level ad power of the ew approxmato, covetoal F test ad two other alteratves (Welch Test, Krusal-Walls Test). ome recommedatos about the preferece of these tests for dfferet types of expermetal codtos were gve the fourth part. Keywords: ANOVA, Heteroscedastcty, F test, Welch test, Krusal-Walls test., rd. Doç. Dr. Douz Eylül Üverstes, Fe Edebyat Faültes, İstatst Bölümü, Kayalar erleşes, 360, Buca-İZMİR. Tel: 3-8600; Fas: 3-36; E-posta: frat.ozdemr@deu.edu.tr, Prof. Dr. Douz Eylül Üverstes, Fe Edebyat Faültes, İstatst Bölümü, Kayalar erleşes, 360, Buca-İZMİR. E-posta: serdar.urt@deu.edu.tr Gelş: Mart 006; Düzeltme: 0 Ağustos 006; Kabul: Eylül 006

9. GİRİŞ Varyas çözümlemes geellle de fazla tle ortalamasıı eştlğ test edlre yararlaıla br yötemdr. Burada test edle hpotez, H :... 0 H : * e az br, * çft ç bçmde urulur. Bu hpotez, cevap değşede () gözlee toplam değşm varyas çözümlemes yardımıyla GKT HKT DKT j j...... j j () olara ısma ayrıldıta sora tüm,,..., düzeyler ç ~ NID, j,,..., olma j üzere... j j. DKO ~ F HKO N, N () bçmde taımlaa test statstğe sahp F test le test edlr. F test uygulaablmes ç Gözlemler brbrde bağımsız elde edlmes Gözlemler elde edldğ tle dağılımlarıı ormal dağılıma uyması Gözlemler elde edldğ tle dağılımlarıa at varyasları homoje olması varsayımlarıı sağlaması gerer. Her br deeme le elde edle gözlemler çeldğ tle varyaslarıı homoje olmaması durumu farlı varyaslılı (heteroscedastcty) olara adladırılır. Farlı varyaslılı durumuda, dğer varsayım sağlaıyorsa deeyde cevap değşe dağılımı tüm,,..., düzeyler ç ~ j NID, j,,..., bçmde olur. Farlı varyaslılı durumuda arşılaşıla temel soruda l F teste at test statstğ dağılımıı F,N dağılımıa uymaması, cs se araştırmacı tarafıda belrlee alam düzey test souda oruamamasıdır.. Farlı Varyaslılı Durumuda F Oraıı Dağılımıda Gözlee Değşm Farlı varyaslılı durumuda DKO HKO oraıı dağılımı ousuda yapıla e yet çalışma Aadolu Üverstes Blm ve Teoloj Dergs, 8() ( Box, 9a) dır ( Rupert ve Mller, 986). Box, farlı varyaslılı durumuda, deeme ve hata arelere at aresel bçmler dağılımıda gözlee değşm te yölü varyas çözümlemese uyarlamış ve DKO HKO oraıı b ' h h N N N N N N değerler le (3) bf dağılımıa yalaştığıı belrtmştr. h',h. Araştırmacı Tarafıda Belrlee Alam Düzey (Nomal) İle Gerçeleşe Alam Düzey (Actual) Arasıda Far Düzelee deey souda elde edle gözlem değerler, varyas çözümlemes ve F test le çözümledğde farlı varyaslılı durumu le arşılaşılırsa, gerçeleşe alam düzey bazı durumlarda belrlee alam düzey 3 ya da atıa adar yüseleblre bazı durumlarda se bu düzey ço altıda alablr (Wlcox vd, 986). İl durumda araştırmacı, göze aldığı I.Tp hata yapma rs 3- atı daha fazla br rs le arşı arşıya olure gerçete doğru ola ve reddedlmemes geree H 0:... hpotez, farlı varyaslılı problem edeyle reddedleblr. İc durumda se II. Tp hata yapma olasılığı artacağıda gerçete deemeler arasıda var ola farlar yaalaamayablr. Belrlee alam düzey le gerçeleşe alam düzey arasıda far tle varyasları ve her deeme le yapıla terar sayılarıa bağlıdır. Farlı varyaslılığı, F test souçları üzerde etler görme ç büyü örelem geşlğ durumua ya F oraıı oluştura DKO ve HKO değerler belee değerlere bama gerer (Rupert ve Mller, 986).,,..., tle varyasları olma üzere hata areler ortalamasıı belee değer j. j E HKO E N N ()

Aadolu Uversty Joural of cece ad Techology, 8 () 9 bçmdedr. N olduğu ç bu değer ağırlıları le değerler br ağırlılı ortalamasıdır. H 0 ı doğruluğu altıda deeme areler or- talamasıı belee değer se E DKO E N N N E N...... NE () bçmdedr. Bu değer de N ağırlıları le değerler ağırlılı ortalamasıdır. Her deeme le eşt sayıda terarı yapıldığı degel deey düzelerde H 0 hpotez doğru se E HKO E DKO olacağı ç farlı varyaslılığı ets Var(DKO) değer celemes le gözleeblr. Bu değer Var DKO (6) bçmdedr. Ktle varyaslarıı homoje olması durumuda paratez çde değer e eşt olure farlı varyaslılı durumuda de büyü çıar. Farlı varyaslılı, Var(DKO) u alacağı değer, homoje varyaslılı durumua göre daha büyü olmasıa ede olur. F dağılımı te uyrulu br dağılım olduğu ç Var(DKO) u büyümes E(DKO) u büyümese bu da F oraıı büyümese ede olacatır ( Rupert ve Mller, 986). Degel deey düzeler ç farlı varyaslılı durumuda F oraıı payı paydasıda daha büyü değer alma eğlm gösterr. Buu soucu olara da gerçeleşe alam düzey, belrlee alam düzeyde daha büyü çıar ve test, lberal br eğlm gösterr. Aca farlı varyaslılı edeyle belrlee alam düzey oruamaması soruu, degesz deey düzelerde olduğu adar cdd boyutta değldr (Box, 9a; cheffe, 99). Degesz deey düzelerde farlı varyaslılığı ets celeme ç uç durum ele alımalıdır. Bularda brcs lteratürde ayı yöde eşleşme (AE) olara adladırıla varyası büyü ola tleye at deeme le yapıla terar sayısıı büyü, varyası üçü ola tleye at deeme le yapıla terar sayısıı üçü olması durumudur. Bu durumda Eştl () te verle E(HKO) da büyü varyası ağırlığı büyü olure Eştl () te verle E(DKO) da üçü varyası ağırlığı büyü olmatadır. Buu soucuda DKO HKO olara taımlaa F oraıı payı, paydasıda daha üçü değerler alma eğlm gösterece ve gerçeleşe alam düzey, belrlee alam düzeyde daha üçü çıacatır. F test, farlı varyaslılığı gözledğ ve ayı yöde eşleşme olduğu degesz deey düzelerde tutucu eğlm gösterr ve buu soucu olara gerçete deemeler arasıda ola alamlı farlar buluamayablr (Brow ve Forsythe, 97; Clch ve Keselma, 98). Degesz deey düzelerde celemes geree c uç durum se lteratürde ters yöde eşleşme (TE) olara adladırıla, varyası büyü ola tleye at deeme le yapıla terar sayısıı üçü, varyası üçü ola tleye at deeme le yapıla terar sayısıı büyü olması durumudur. Bu durumda Eştl () te verle E(HKO) da büyü varyası ağırlığı üçü olure Eştl () te verle E(DKO) da büyü varyası ağırlığı büyü olmatadır. Buu soucuda DKO HKO olara taımlaa F oraıı payı, paydasıda daha büyü değerler alma eğlm gösterece ve gerçeleşe alam düzey, belrlee alam düzeyde daha büyü çıacatır. F test, farlı varyaslılığı gözledğ ve ters yöde eşleşme olduğu degesz deey düzelerde lberal eğlm gösterr ve buu soucu olara deemeler arasıda gerçete alamlı olmaya farlar buluablr (Brow ve Forsythe, 97; Clch ve Keselma, 98). Uygulamada, hag deemeye at tle varyasıı büyü, hag deemeye at tle varyasıı üçü olduğuu blmes elbette mümü değldr. Burada, F test farlı varyaslılıta e ço etledğ uç durum üzerde durulmuştur. Lteratürde, farlı varyaslılı soruua çözüm olara öerle yalaşımlar değerledrlre, özellle bu uç durumda performaslar göz öüe alımatadır.. ENİ VE BAİT BİR ÇÖZÜM ÖNERİİ Özel seçml deeyler ç, te yölü varyas çözümlemesde farlı varyaslılı soruua çözüm olara gelştrle yalaşımları Ver döüşümler alaşı (approxmate) testler Tam (exact) testler Parametr olmaya testler Ağırlılı e üçü areler tahm yötem Güçlü (robust) statstsel yötemler bçmde 6 aa başlıta grupladırma mümüdür. Bu bölümde alatılaca yalaşım yalaşı testler grubua dahldr. düzey özel olara seçldğ ve bu düzeylere (deemelere) at tle dağılımlarıı ormal olduğu te etel br deeyde elde edle (,,..., ; j,,..., ) gözlemler le hesaplaa j

96 deeme ortalamaları. ve bu ortalamalara at stadart hatalar da. j j. olsu. Her,,..., deemes ç şelde,.. ağırlıları hesaplası. Hesaplaa. deeme ortalamaları ullaılara.,,..., (7) olaca (8) ağırlıları ve (9) bçmde taımlaa br ağırlılı ortalama hesaplası. + ağırlılı ortalama değer, geel ortalamaı varyas ağırlılı br tahmdr. Bu değerler ullaılara hesaplaa t.. (0) statstğ dağılımı serbestl derecel tudet t dağılımıa uyar. Bu aşamada, hesaplaa her br t değere, Baley tarafıda tudet t dağıla rassal değşeler üzerde ullaılma üzere öerle z zc 3 l zc 9 t ~ N 0, () bçmde loal tam ormall döüşümü uygulaır (Baley, 980). Burada zc değer, stadart ormal dağılımda araştırmacıı belrledğ alam düzey yarısıa arşılı gele rt değere eşttr ( 0. 0 z de- se z c =.96 ). Döüşümde sora elde edle ğerler areler alıara Aadolu Üverstes Blm ve Teoloj Dergs, 8() bçmde taımlaa, dağılımı - serbestl derecel dağılımıa yalaşa ve tarafımızda B olara smledrle statst hesaplaır. Hesaplaa bu değer,, tablo değer geçerse H 0:... hpotez reddedlr. Bu statstte yer ala zc 3 zc 9 term c le gösterlrse statst,. (3). B z c l () bçmde de yazılablr. Farlı serbestl dereceler ve alam düzeyler ç hesaplaa c değerler Tablo de gösterlmştr. Tablo de c değerler ullaılara elle yapıla çözümlemelerde olaylı sağlamış oluur. 3. BENZETİM ÇALIŞMAI Öerle B statstğ performası, Tablo ve 3 de verle ve (Hartug vd, 00) de alıa deey düzelerde, Tablo 7 de verle =3 deeme ç yazarları öerdğ ve tle varyaslarıı (Hartug vd, 00) de deey düzelerde daha büyü alıdığı deey düzelerde F Test, Krusal Walls Test (KW) ve Welch Test (W) le arşılaştırılmıştır. Krusal Walls Test (Krusal ve Walls, 9) lteratürde, te yölü varyas çözümlemes parametr olmaya arşılığı bçmde yer alır ve F test uygulaamadığı durumlarda araştırmacılar tarafıda sılıla başvurula br testtr. deeme yer aldığı br deeyde bu test ç test statstğ..., R R olma üzere, H bçmdedr. R j j 3 ~ - () z 3. c. z 9 c B z l () Welch Test, (Welch, 9) te yölü varyas çözümlemesde farlı varyaslılı soruuu celedğ heme her çalışmada değle ve çoğulula terar sayısıı az, deeme sayısıı ço olduğu düzeler dışıda ullaımı tavsye edle br testtr (Tomare

Aadolu Uversty Joural of cece ad Techology, 8 () 97 Tablo. α=0.0, α=0.0, α=0.0 alam düzey değerler ç c atsayıları sd Α=0.0 α=0.0 α=0.0 sd α=0.0 α=0.0 α=0.0 sd α=0.0 α=0.0 α=0.0 0.98 0.88 0.8678 3.6 3.3 3.38.98.93.898.308.8679.77 3.3967 3.3980 3.390.6388.638.63800 3.689.636.608 3 3.00 3.387 3.38 3.730.77.73.89933.893.88803 3.6786 3.6670 3.6766.89.8893.8873.38.369.333 3.80 3.806 3.800.90.9093.9073 6.3606.397.30 6 3.908 3.9393 3.9389 6.03.0086.0068 7.633.79.66 7.060.06.06379 7.99.886.869 8.78.7.73 8.860.8.89 8..0.87 9.936.96.90 9.30368.309.3066 9.33986.3398.3393 0 3.08898 3.08703 3.086 0.8.7.76 30.36.38.3 ve erl, 986; Lx vd, 996; Hartug vd, 00). İstatst yazılımlarıı e ço lg görelerde ola P de,. versyouda başlayara farlı varyaslılı durumuda ullaılma üzere bu teste yer vermştr. deeme yer aldığı br deey ç Welch Test e at test statstğ - ve w serbestl dereceler olma üzere W w (. h j. j ) j ( ) ( )( ) ( ) ( h ) bçmdedr. Burada ~ F, w (6) W 3. ( ) ( h ), s, h dr. uarıda verle testler farlı terar sayısı, deeme sayısı ve et büyülüğü oşullarıda gerçeleşe I.Tp hata olasılığı (gerçeleşe alam düzey) ve test gücü ölçütler baımıda arşılaştırılmıştır. MINITAB paet programıı 3. versyou ullaılara ormal dağıla verler türetlmş, = 3, 6, 9 deeme ç α = 0.0 alam düzeyde ve her br düze ç 0000 terar olaca şelde, gerçeleşe I. Tp hata olasılıları ve güç değerler hesaplamıştır. Ktle Tablo. =3 ve =6 deeme ç terar sayıları ve varyaslar Düze = 3 = 6 3 3 6 A σ A σ 6 0 6 0 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 B σ B σ 6 0 6 0 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 C σ 0 0 0 C σ 6 0 6 0 6 0 0 0 0 C 3 σ 0 6 0 6 0 6 0 0 0 D σ 0 0 30 0 0 30 0 0 30 D σ 6 0 6 0 6 0 0 0 30 0 0 30 0 0 30 D 3 0 0 30 0 0 30 0 0 30 σ 0 6 0 6 0 6

98 Aadolu Üverstes Blm ve Teoloj Dergs, 8() Tablo 3. =9 deeme ç terar sayıları ve varyaslar Düze = 9 3 6 7 8 9 A σ A σ 6 0 6 0 6 0 B σ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 B σ 6 0 6 0 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 C σ 0 0 0 C σ 6 0 6 0 6 0 0 0 0 C 3 σ 0 6 0 6 0 6 0 0 0 D σ 0 0 30 0 0 30 0 0 30 D σ 6 0 6 0 6 0 0 0 30 0 0 30 0 0 30 D 3 0 0 30 0 0 30 0 0 30 σ 0 6 0 6 0 6 ortalamaları, Tablo,,6 ve 7 de verle gerçeleşe alam düzeyler hesaplaıre bütü deemeler ç 0, Tablo 8,9 ve 0 da verle güç değerler hesaplaıre se bu tabloları μ sütularıda verldğ bçmde alımıştır.. ONUÇ VE ORUMLAR Elde edle souçları yorumlamasıda ullaıla ölçüt, gerçeleşe I. Tp hata yapma olasılığıı (alam düzey), araştırmacı tarafıda belrlee değere ( =0.0 ) ola yaılığıdır. Bradley, tutucu güçlülü ölçütüde gerçeleşe I. Tp hata yapma olasılığıı 0.9 < <. aralığıda olması durumuda test farlı varyaslılığa arşı güçlü abul edlebleceğ belrtmştr (Bradley, 978). =0.0 değer ç bu aralı 0.0 < < 0.0 değerlere arşılı gelmetedr. Güç değer, I.Tp hata yapma olasılığıda doğruda etlee br büyülü olduğu ç gerçeleşe I. Tp hata yapma olasılıları yalaşı ayı ola testler arasıda terch yapılıre ullaılmıştır. Bezetm çalışmasıı bleşelere göre ullaıla düzeler Tablo de gb odlamış ve her br durumda ullaılması öerle testler Tablo de gösterlmştr. yüse çıtığı ç öcelle F test terch edlmeldr. D, D * ve bezer düzelerde KW ve B testler brlte öerlse de güç değerler daha yüse çıtığı ç öcelle KW test terch edlmeldr. B, B * ve bezer düzelerde KW ve B testler brlte öerlse de güç değerler daha yüse çıtığı ç öcelle B test terch edlmeldr. D, D * ve bezer düzelerde W ve B testler brlte öerlse de güç değerler yalaşı ayı çıtığı ç br öcel sırası belrlemeye gere yotur. D 3, D 3 * ve bezer düzelerde W ve B testler brlte öerlse de güç değerler daha yüse çıtığı ç öcelle W test terch edlmeldr. ouç olara, bezetm çalışmasıda yer ala deey düzelerde elde edle gözlem değerler çözümlemes, öerle B statstğ ullaılara yapıldığıda gerçeleşe alam düzey değerler Bradley tarafıda belrlee sıırlar çde aldığı gözlemştr. Brde fazla test ullaımıı öerldğ deey düzelerde se testlere at güç değerler date alımalıdır. Bua göre; A, A *, B, B * ve bezer düzelerde F ve B testler brlte öerlse de güç değerler daha

Aadolu Uversty Joural of cece ad Techology, 8 () 99 Tablo. =3 deeme ç gerçeleşe alam düzeyler Düze σ F W KW B A,,,, 0.0 0.0 0.0 0.09 A,,,6,0 0.09 0.09 0.0 0.09 B 0,0,0,, 0.07 0.00 0.08 0.09 B 0,0,0,6,0 0.0 0.03 0.03 0.08 C,0,,, 0.068 0.063 0.06 0.00 C,0,,6,0 0.09 0.0 0.09 0.09 C 3,0, 0,6, 0.0 0.067 0.08 0.03 D 0,0,30,, 0.069 0.0 0.0 0.0 D 0,0,30,,6 0.06 0.09 0.09 0.08 D 3 0,0,30 0,6, 0.60 0.0 0.088 0.09 Tablo. =6 deeme ç gerçeleşe alam düzeyler Düze σ F W KW B A,,,,,,,,,, 0.0 0.080 0.036 0.0 A,,,,,,6,0,,6,0 0.06 0.087 0.0 0.0 B 0,0,0,0,0,0,,,,, 0.09 0.08 0.0 0.08 B 0,0,0,0,0,0,6,0,,6,0 0.09 0.060 0.03 0.09 C,0,,,0,,,,,, 0.06 0.063 0.0 0.0 C,0,,,0,,6,0,,6,0 0.0 0.07 0.07 0.0 C 3,0,,,0, 0,6,,0,6, 0.80 0.063 0.09 0.06 D 0,0,30,0,0,30,,,,, 0.06 0.07 0.00 0.08 D 0,0,30,0,0,30,6,0,,6,0 0.06 0.07 0.08 0.0 D 3 0,0,30,0,0,30 0,6,,0,6, 0.60 0.0 0.00 0.09 Tablo 6. =9 deeme ç gerçeleşe alam düzeyler Düze σ F W KW B A,,,,,,,,,,,,,,,, 0.09 0.098 0.09 0.08 A,,,,,,,,,6,0,,6,0,,6,0 0.060 0.00 0.036 0.06 B 0,0,0,0,0,0,0,0,0,,,,,,,, 0.09 0.06 0.0 0.07 B 0,0,0,0,0,0,0,0,0,6,0,,6,0,,6,0 0.067 0.09 0.0 0.0 C,0,,,0,,,0,,,,,,,,, 0.0 0.070 0.039 0.06 C,0,,,0,,,0,,6,0,,6,0,,6,0 0.03 0.063 0.0 0.0 C 3,0,,,0,,,0, 0,6,,0,6,,0,6, 0.00 0.077 0.098 0.06 D 0,0,30,0,0,30,0,0,30,,,,,,,, 0.0 0.0 0.03 0.07 D 0,0,30,0,0,30,0,0,30,6,0,,6,0,,6,0 0.07 0.00 0.0 0.09 D 3 0,0,30,0,0,30,0,0,30 0,6,,0,6,,0,6, 0.00 0.0 0.00 0.06 Tablo 7. =3 deeme ve daha büyü tle varyasları ç gerçeleşe alam düzeyler Düze σ F W KW B A *,, 6,6,6 0.0 0.0 0.0 0.08 A *,,,00,6 0.08 0.077 0.076 0.0 B * 0,0,0 6,6,6 0.09 0.03 0.08 0.09 B * 0,0,0,00,6 0.078 0.06 0.070 0.00 C *,0, 6,6,6 0.069 0.09 0.07 0.0 C *,0,,00,6 0.06 0.0 0.06 0.09 C 3 *,0, 6,00, 0. 0.067 0.8 0.00 D * 0,0,30 6,6,6 0.070 0.00 0.0 0.08 D * 0,0,30,00,6 0.0 0.09 0.09 0.08 D 3 * 0,0,30 6,00, 0.33 0.0 0. 0.09

00 Aadolu Üverstes Blm ve Teoloj Dergs, 8() Tablo 8. =3 deeme ç tahmlee güç değerler Düze σ μ F W KW B A,,,,,0,0 0.7 0. 0. 0. A,,,, -,0, 0. 0.8 0.9 0.8 A,,,6,0,0,0 0.0 0. 0.0 0.6 A,,,6,0 -,0, 0.7 0.7 0. 0.6 B 0,0,0,,,0,0 0.8 0. 0.3 0. B 0,0,0,, -,0, 0. 0.3 0. 0. B 0,0,0,6,0,0,0 0. 0.7 0.8 0.7 B 0,0,0,6,0 -,0, 0.3 0.3 0.30 0.3 C,0,,,,0,0 0.6 0.3 0.33 0.3 C,0,,, -,0, 0.6 0.3 0.3 0.3 C,0,,6,0,0,0 0. 0.6 0. 0. C,0,,6,0 -,0, 0. 0.3 0.9 0.33 C 3,0, 0,6,,0,0 0. 0.8 0.7 0.6 C 3,0, 0,6, -,0, 0.6 0. 0.3 0.6 D 0,0,30,,,0,0 0.77 0.68 0.66 0.6 D 0,0,30,, -,0, 0.77 0.68 0.68 0.68 D 0,0,30,6,0,0,0 0. 0.8 0.7 0.8 D 0,0,30,6,0 -,0, 0.8 0.6 0. 0.6 D 3 0,0,30 0,6,,0,0 0.66 0.3 0. 0.3 D 3 0,0,30 0,6, -,0, 0.7 0. 0.6 0. Tablo 9. =6 deeme ç tahmlee güç değerler Düze σ μ F W KW B A,,,,,,,,,,,0,0,,0,0 0.39 0.3 0.3 0.33 A,,,,,,,,,, -,0,,-,0, 0.9 0.6 0. 0. A,,,,,,6,0,,6,0,0,0,,0,0 0.6 0.3 0.7 0.3 A,,,,,,6,0,,6,0 -,0,,-,0, 0. 0. 0.7 0.0 B 0,0,0,0,0,0,,,,,,0,0,,0,0 0.77 0.7 0. 0.73 B 0,0,0,0,0,0,,,,, -,0,,-,0, 0.6 0.7 0.7 0.8 B 0,0,0,0,0,0,6,0,,6,0,0,0,,0,0 0.8 0.7 0.6 0.76 B 0,0,0,0,0,0,6,0,,6,0 -,0,,-,0, 0. 0.7 0. 0. C,0,,,0,,,,,,,0,0,,0,0 0.6 0.9 0. 0. C,0,,,0,,,,,, -,0,,-,0, 0.6 0.7 0.7 0.8 C,0,,,0,,6,0,,6,0,0,0,,0,0 0.7 0.6 0.8 0.6 C,0,,,0,,6,0,,6,0 -,0,,-,0, 0.7 0. 0. 0. C 3,0,,,0, 0,6,,0,6,,0,0,,0,0 0.9 0. 0.39 0.0 C 3,0,,,0, 0,6,,0,6, -,0,,-,0, 0.6 0.3 0.3 0.3 D 0,0,30,0,0,30,,,,,,0,0,,0,0 0.98 0.8 0.8 0.8 D 0,0,30,0,0,30,,,,, -,0,,-,0, 0.9 0.86 0.86 0.86 D 0,0,30,0,0,30,6,0,,6,0,0,0,,0,0 0.69 0.9 0.76 0.9 D 0,0,30,0,0,30,6,0,,6,0 -,0,,-,0, 0.6 0.8 0.63 0.83 D 3 0,0,30,0,0,30 0,6,,0,6,,0,0,,0,0 0.83 0.9 0.6 0. D 3 0,0,30,0,0,30 0,6,,0,6, -,0,,-,0, 0.87 0.69 0.7 0.69

Aadolu Uversty Joural of cece ad Techology, 8 () 0 Tablo 0. =9 deeme ç tahmlee güç değerler Düze σ μ F W KW B A,,,,,,,,,,,,,,,,,0,0,,0,0,,0,0 0.8 0.3 0.0 0. A,,,,,,,,,,,,,,,, -,0,,-,0,,-,0, 0.36 0.33 0.8 0.30 A,,,,,,,,,6,0,,6,0,,6,0,0,0,,0,0,,0,0 0.3 0. 0.3 0.3 A,,,,,,,,,6,0,,6,0,,6,0 -,0,, -,0,,-,0, 0. 0.9 0.0 0. B 0,0,0,0,0,0,0,0,0,,,,,,,,,0,0,,0,0,,0,0 0.88 0.8 0.86 0.8 B 0,0,0,0,0,0,0,0,0,,,,,,,, -,0,, -,0,,-,0, 0.7 0.7 0.7 0.70 B 0,0,0,0,0,0,0,0,0,6,0,,6,0,,6,0,0,0,,0,0,,0,0 0.7 0.86 0.78 0.87 B 0,0,0,0,0,0,0,0,0,6,0,,6,0,,6,0 -,0,,-,0,,-,0, 0.3 0.7 0. 0.8 C,0,,,0,,,0,,,,,,,,,,0,0,,0,0,,0,0 0.7 0.60 0.6 0.3 C,0,,,0,,,0,,,,,,,,, -,0,,-,0,,-,0, 0.73 0.9 0.60 0.9 C,0,,,0,,,0,,6,0,,6,0,,6,0,0,0,,0,0,,0,0 0.33 0.7 0.37 0.73 C,0,,,0,,,0,,6,0,,6,0,,6,0 -,0,,-,0,,-,0, 0.33 0. 0.3 0.6 C 3,0,,,0,,,0, 0,6,,0,6,,0,6,,0,0,,0,0,,0,0 0.70 0.3 0. 0. C 3,0,,,0,,,0, 0,6,,0,6,,0,6, -,0,,-,0,,-,0, 0.7 0.3 0. 0. D 0,0,30,0,0,30,0,0,30,,,,,,,,,0,0,,0,0,,0,0 0.98 0.93 0.9 0.9 D 0,0,30,0,0,30,0,0,30,,,,,,,, -,0,,-,0,,-,0, 0.98 0.9 0.9 0.9 D 0,0,30,0,0,30,0,0,30,6,0,,6,0,,6,0,0,0,,0,0,,0,0 0.8 0.98 0.89 0.99 D 0,0,30,0,0,30,0,0,30,6,0,,6,0,,6,0 -,0,,-,0,,-,0, 0.80 0.9 0.76 0.93 D 3 0,0,30,0,0,30,0,0,30 0,6,,0,6,,0,6,,0,0,,0,0,,0,0 0.93 0.6 0.7 0.3 D 3 0,0,30,0,0,30,0,0,30 0,6,,0,6,,0,6, -,0,,-,0,,-,0, 0.9 0.8 0.86 0.8 Tablo. Bezetm çalışmasıda ullaıla deey düze odları Degel-Küçü Örelem-Eşt Varyas A A * Degesz-Küçü Örelem-Farlı Varyas (Ayı öde Eşleşme) Degel-Küçü Örelem-Farlı Varyas A Degesz-Küçü Örelem-Farlı Varyas A * (Ters öde Eşleşme) Degel-Büyü Örelem-Eşt Varyas Degel-Büyü Örelem-Farlı Varyas Degesz-Küçü Örelem-Eşt Varyas B B * B B * C C * Degesz-Büyü Örelem-Eşt Varyas Degesz-Büyü Örelem-Farlı Varyas (Ayı öde Eşleşme) Degesz-Büyü Örelem-Farlı Varyas (Ters öde Eşleşme) C C * C 3 C 3 * D D * D D * D 3 D 3 * Tablo. Farlı deey düzelere göre ullaılması öerle testler Eşt Varyas Farlı Varyas Degel Küçü Örelem F,B B Büyü Örelem F,B KW,B Degesz Küçü Örelem B AE: B TE: B Büyü Örelem KW,B AE: W,B TE: W,B AE: Ayı öde Eşleşme TE: Ters öde Eşleşme. KANAKÇA Baley, B.J.R. (980). Accurate Normalzg Trasformatos of tudet s t Varate. Appled tatstcs 9(3), 30-306. Box, G.E.P. (9a). ome theorems o quadratc forms appled the study of aalyss of varace problems. Aals of Mathematcal tatstcs, 90-30. Bradley, J.V. (978). Robustess? Brtsh Joural of Mathematcal ad tatstcal Psychology 3, -. Brow, M.B. ve Forsythe, A.B. (97a). The small sample behavor of some statstcs whch test equalty of several meas. Techometrcs 6, 9-3. Clch, J.J ve Keselma, H.J. (98). Parametrc alteratves to the aalyss of varace. Joural of Educatoal tatstcs 7, 07-. Hartug, J., Argaç, D. ve Maamb, K.H. (00). mall ample Propertes of Tests o Homogeety Oe-Way Aova ad Meta- Aalyss. tatstcal Papers 3, 97-3. Krusal, W.H. ve Walls, W.A. (9). Use of ras oe crtero varace aalyss. JAA 7, 83-6. Lx, M.L., Keselma, J.C. ve Keselma, H.J. (996). Cosequeces of Assumpto Volatos Revsted: A Quattatve Revew of Alteratves to the Oe-Way Aalyss of Varace F Test. Revew of Educatoal Research. Wter 66, 79-69.

0 Rupert, G. ve Mller, J.R.(986). Beyod ANOVA, bascs of appled statstcs. Joh Wley & os. Ic Newyor Aadolu Üverstes Blm ve Teoloj Dergs, 8() cheffe, H. (99). The Aalyss of Varace. Joh Wley & os.ic. Newyor Tomare, A.J. ve erl, R.C. (986). Comparso of ANOVA Alteratves uder Varace Heterogeety ad pecfc Nocetralty tructures. Psychologcal Bullet 99, 90-99. Welch, B.L. (9). O the comparso of several mea values. Bometra 38, 330-336. Wlcox, R.R., Charl, V.L. ve Thompso, K.L. (986). New Mote Carlo results o the robutess of the ANOVA F, W ad F* statstcs. Commucatos tatstcs: mulato ad Computato, 933-93. A. Fırat Özdemr, 999 yılıda Orta Doğu Te Üverstes İstatst Bölümü de mezu oldu. üse Lsas dereces 00 yılıda Hacettepe Üverstes İstatst Bölümü, dotora dereces se 006 yılıda Douz Eylül Üverstes İstatst Bölümü de aldı. Hale Douz Eylül Üverstes İstatst Bölümü de Öğretm Üyes olara görev yapmatadır. erdar Kurt, 99 yılıda amsu/havza da doğdu. 97 yılıda ODTÜ Fe Faültes Matemat Bölümü de lsas, 979 yılıda Hacettepe Üverstes İstatst Bölümü de yüselsas, 98 yılıda da dotora eğtm tamamladı. 996 yılıda Ege Üverstes de doçet, 00 yılıda da Douz Eylül Üverstes de profesör oldu. Hale Douz Eylül Üverstes, Fe Edebyat Faültes, İstatst Bölümü de öğretm üyes olara çalışmatadır.