Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST

Benzer belgeler
Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST

Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler

Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST

Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler

PARAMETRİK ve PARAMETRİK OLMAYAN (NON PARAMETRİK) ANALİZ YÖNTEMLERİ.

Örneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER 8

KRUSKAL WALLIS VARYANS ANALİZİ. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

Parametrik Olmayan İstatistik

ÇND BİYOİSTATİSTİK EĞİTİMİ

Hipotez Testlerine Giriş. Hipotez Testlerine Giriş

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER 6

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

Parametrik Olmayan Testler. İşaret Testi-The Sign Test Mann-Whiney U Testi Wilcoxon Testi Kruskal-Wallis Testi

BKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 )

Non-Parametrik İstatistiksel Yöntemler

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

Prof. Dr. Özkan ÜNVER Prof. Dr. Hamza GAMGAM Doç. Dr. Bülent ALTUNKAYNAK SPSS UYGULAMALI TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER

Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri. Değişkenin Ölçek Türü ya da Yapısı

İki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi (Student s t Test) Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

Parametrik Olmayan Testler 2. Wilcoxon ve Kruskal-Wallis Testleri

Parametrik Olmayan İstatistik. Prof. Dr. Cenk ÖZLER

BİYOİSTATİSTİK. Uygulama 4. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

UYGUN HİPOTEZ TESTİNİN SEÇİMİ. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

Ortalamaların karşılaştırılması

İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ... Örneklem Genişliğinin Elde edilmesi... 1

Kazanımlar. Z puanları yerine T istatistiğini ne. zaman kullanacağını bilmek. t istatistiği ile hipotez test etmek

BİYOİSTATİSTİK PARAMETRİK TESTLER

Farklı iki ilaç(a,b) kullanan iki grupta kan pıhtılaşma zamanları farklı mıdır?

PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER

taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ

1. FARKLILIKLARIN TESPİTİNE YÖNELİK HİPOTEZ TESTLERİ

K-S Testi hipotezde ileri sürülen dağılımla örnek yığılmalı dağılım fonksiyonunun karşılaştırılması ile yapılır.

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ

BÖLÜM 10 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ

K BAĞIMSIZ ÖRNEKLEM HİPOTEZ TESTLERİ

ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ

BİYOİSTATİSTİK DERSLERİ AMAÇ VE HEDEFLERİ

İstatistiksel Yorumlama

SPSS UYGULAMALARI-II Dr. Seher Yalçın 1

Parametrik İstatistiksel Yöntemler (t testi ve F testi)

Örnek 4.1: Tablo 2 de verilen ham verilerin aritmetik ortalamasını hesaplayınız.

İstatistik ve Olasılık

BİYOİSTATİSTİK Uygulama 4 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

İSTATİSTİK II. Hipotez Testleri 1

İkiden Çok Grup Karşılaştırmaları

BAĞIMLI ĠKĠDEN ÇOK GRUBUN KARġILAġTIRILMASINA ĠLĠġKĠN HĠPOTEZ TESTLERĠ

İçindekiler. Pazarlama Araştırmalarının Önemi

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER

BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testi-III Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

İstatistik Yöntemleri ve Hipotez Testleri

Tek yönlü varyans analizi kısaltılmış olarak ANOVA (Analysis of Variance) bilinen

ALKÜ EKONOMİ ve FİNANS BÖLÜMÜ ISL 207 İSTATİSTİK I ALIŞTIRMALAR

BİYOİSTATİSTİK Korelasyon Analizi Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

Geçerliliği olasılık esaslarına göre araştırılabilen ve karar verebilmek için öne sürülen varsayımlara istatistikte hipotez denir.

Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

PARAMETRİK TESTLER. Tek Örneklem t-testi. 200 öğrencinin matematik dersinden aldıkları notların ortalamasının 70 e eşit olup olmadığını test ediniz.

Temel İstatistik. Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart Tanımlayıcı İstatistik. Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri

EME 3105 SİSTEM SİMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9

Konum ve Dağılım Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan

Hipotez Testleri. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

İstatistik Dersi Çalışma Soruları Arasınav(Matematik Müh. Bölümü-2014)

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları III (3 Mayıs 2012)

BİYOİSTATİSTİK Merkezi Eğilim ve Değişim Ölçüleri Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

İstatistik ve Olasılık

Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri Bahar Dönemi 13 Mart 2014

EME Sistem Simülasyonu. Girdi Analizi Prosedürü. Olasılık Çizgesi. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Dağılıma İyi Uyum Testleri Ders 10

BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ

Sık kullanılan istatistiksel yöntemler ve yorumlama. Doç. Dr. Seval KUL Gaziantep Üniversitesi Tıp Fakültesi

ÖN SÖZ... XV 1. BÖLÜM İSTATİSTİKTE KULLANILAN TEMEL KAVRAMLAR

D.Ü.TIP FAKÜLTESİ BİYOİSTATİSTİK AD. DÖNEM I (BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU)

BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI

Parametrik Olmayan İstatistik. Prof. Dr. Cenk ÖZLER

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA) Kruskal Wallis H Testi

BİYOİSTATİSTİK Tek Örneklem ve İki Örneklem Hipotez Testleri Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS DERS NOTLARI I 5 Nisan 2012

BİR ÖRNEKLEM İÇİN T TESTİ İLİŞKİSİZ ÖRNEKLEMLER İÇİN T-TESTİ

HİPOTEZ TESTLERİ. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

NONPARAMETRİK TEKNİKLERİN GÜÇ VE ETKİNLİKLERİ

8.Hafta. Değişkenlik Ölçüleri. Öğr.Gör.Muhsin ÇELİK. Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek,

BİYOİSTATİSTİK. Ödev Çözümleri. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK. Uygulama 6. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

Varyans Analizi (ANOVA) Kruskal-Wallis H Testi. Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

LAÜ FEN EDEBĐYAT FAKÜLTESĐ PSĐKOLOJĐ BÖLÜMÜ PSK 106 ĐSTATĐSTĐK YÖNTEMLER I BAHAR DÖNEMĐ BÜTÜNLEME SINAVI SORULARI

İstatistik ve Olasılık

rasgele değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu,

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

ÖRNEKLEME TEORİSİ. Prof.Dr.A.KARACABEY Doç.Dr.F.GÖKGÖZ

HİPOTEZ TESTLERİ HİPOTEZ NEDİR?

HİPOTEZ TESTLERİ ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. Hipotez Testleri ENM317 Mühendislik İstatistiği Doç. Dr. Nihal ERGİNEL 2014

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...

İki ortalama arasındaki farkın önemlilik testi

Olasılık ve Normal Dağılım

Frekans. Hemoglobin Düzeyi

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

Transkript:

Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST-435-5- DEÜ İstatistik Bölümü 8 Güz Non-Parametric Statistics Nominal Ordinal Interval One Sample Tests Binomial test Run test Kolmogrov-Smirnov test X test Sign test Wilcoxon Rank test Related Mc Nemar test Sign test Walsh Test Wilcoxon Signed Rank test Randomization test Two Sample Tests Unrelated Fisher Exact Probability test X test Median test Mann-Whitney U test Kolmogrov-Smirnov test Ansari-Bradley Mood Testi test Moses test Related Cochran Q test Friedman F test Page test k - Samples Tests Unrelated X test Kruskal-Wallis test Median test Jonckheere-Terpstra test

İki Dağılım Parametresinin Eşitliği akkında Yapılan Çıkarsamalar Bazı durumlarda dağılım (yayılım) ölçüsü olan iki parametrenin eşitliğinin bilinmesine ihtiyaç duyulur. İki ortalama farkına ilişkin test yaparken kitle varyansları bilinmiyor ise, bu bilgiye özellikle küçük örneklem genişliklerinde ihtiyaç vardır (t dağılımının serbestlik derecesinin belirlenmesi için). İki kitlenin dağılım parametrelerinin eşitliğinin testi için bilinen parametrik yöntem Ftestidir. Ancak hipotezi için F-testi yapabilmek kitle dağılımlarının normal olmasını gerektirir. 3 İki Dağılım Parametresinin Eşitliği akkında Yapılan Çıkarsamalar Kitle dağılımlarının normal olmadığı durumda parametrik olmayan istatistiksel yöntemlerden Ansari Bradley testi, Mood Testi ve Moses testi kullanılabilir. Bu testlerin temel özellikleri örneklemlerin çekildikleri kitlelerin dağılımlarına bağlı olmamalarıdır. 4

3 5 Moses Testi (Moses, 963)/Varsayımlar Veriler iki bağımsız rassal örneklemden oluşur. Birinci örneklem birinci kitleden seçilmiş X,X,,X n değerlerinden ve ikinci örneklem ikinci kitleden seçilmiş Y,Y,,Y n değerlerinden oluşur. Veri ölçeği en az aralıklıdır. Kitle dağılımları süreklidir ve aynı şekle sahiptir. İki örneklem birbirinden bağımsızdır. 6 Moses Testi/ipotezler A B C

Moses Testi/Test İstatistiği Kısaca test istatistiği şu şekilde elde edilir. ) X örneklemini rasgele eşit genişlikli alt örneklemlere ayır. ) Y örneklemini rasgele eşit genişlikli alt örneklemlere ayır. 3) er alt grup için gözlemlerin grup aritmetik ortalamasından farklarının kareler toplamları bulunur. 4) Elde edilen bu sonuçlar Mann-Whitney testinde kullanılır. 7 Moses Testi/Test İstatistiği Test istatistiğini daha detaylı bir şekilde de açıklayabiliriz. ) X gözlemleri k birim genişlikte m tane alt örnekleme rassal olarak ayrılır (geriye kalan gözlemler göz ardı edilir). ) Y gözlemleri k birim genişlikte m tane alt örnekleme rassal olarak ayrılır (geriye kalan gözlemler göz ardı edilir). k nın değerinin olabildiğince büyük olması istenir (ancak dan büyük olmamalı) m ve m nin konum testinin uygulanabilir olmasını sağlayacak şekilde anlamlı sonuçlar verebilecek büyüklükte olması gerekir. 8 4

Moses Testi/Test İstatistiği 3) er bir alt örneklem için gözlemlerin grup ortalamasından farklarının karelerinin toplamı elde edilir. X in m tane alt grubuna ait kareler toplamı C,C,,C m Y nin m tane alt grubuna ait kareler toplamı D,D,,D m 4) Mann-Whitney testindeki X ve Y lerin yerine C ve D ler, n ve n yerine de m ve m kullanılır. 9 Moses Testi/Test İstatistiği m T S m ( S=R i (R i X gözlemlerine ait (.örneklem) rank) ) 5

Moses Testi/Karar Kuralı A B C A tablodan bakılan w α/ değeri ile test istatistiği karşılaştırılır (w -α/ =m m w α/ ). T<w α/ veya T > w -α/ ise reddedilir. B T nin yeterince büyük değerleri içi reddedilir. T>w -α ise reddedilir (w -α =m m w α ). C T nin yeterince küçük değerleri içi reddedilir. T<w α ise reddedilir. Moses Testi/Örnek Kamu çalışanlarının aylık sosyal amaçlı harcamalarına ilişkin dağılım parametresinin özel sektörde çalışanların aylık sosyal amaçlı harcamalarına ilişkin dağılım parametresinden farklı olduğu öne sürülmüştür. Kamudan ve özel sektörden 6 çalışan rassal olarak seçilerek aylık sosyal amaçlı harcamaları (TL) aşağıdaki gibi saptanmıştır. %5 önem düzeyinde iddiayı araştırınız. 6

Moses Testi/Örnek n =, n =6, n*=48 k=5 alınırsa m =4, m =5 olur, X i lerde, Y i lerde örneklem birimi işlem dışı kalır. Rassal alt örneklemleri oluşturulur. 3 Moses Testi/Örnek Rassal alt örneklemleri oluşturalım (X i lerde ve 9 işlem dışı) (Y i lerde 9 işlem dışı) 4 7

Moses Testi/Örnek m =4, m =5, α=.5, Mann-Whitney tablosundan w α/ =, w -α/ =m *m -w α/ = 4*5-=8 S m ( m ) 4*5 T S (T < w α/ veya T > w -α/ ise reddedilir.) < T<w α/ olduğundan red! 5 Örnek A ve B dershanelerine giden öğrencilerin YLS sınavından aldıkları puanların medyanların birbirinden farklı olduğu iddia edilmektedir. A dershanesinden, B den 5 öğrenci rassal olarak seçilmiş ve LYS sınavından almış oldukları puanlar aşağıdaki tabloda verilmiştir. 6 8

Örnek ) İddiayı %5 önem düzeyinde medyan testi ile araştırınız. ) %5 önem düzeyinde A dershanesine gidenlerin B dershanesine gidenlerden daha başarılı olduğu iddiasını Mann-Whitney testi ile araştırınız. 3) Yukarıdaki verileri kullanarak A ve B dershanesine giden öğrencilerin LYS sınavından aldıkları puanların dağılım parametrelerinin farklı olup olmadığını Moses testi ile araştırınız (=.5). 7 Mood Testi / Varsayımlar İki kitleye ait dağılım parametrelerinin eşitliği için yapılabilecek testlerden biri Mood testidir (Mood,954). Varsayımlar n n olmak üzere veriler X,X,,X n ve Y,Y,,Y n değerlerinden oluşur. Ölçme en az sıralı ölçektedir. İlgili değişken süreklidir. Kitlelerin medyanları aynıdır. 8 9

9 Mood Testi / ipotezler A B C Mood Testi/Test İstatistiği Kısaca test istatistiği şu şekilde elde edilir. ) n +n =n olacak şekilde birleştirilmiş örneklem oluşturulur. ) Bu örneklemdeki değerler ranklanır. (aynı değerler önce ranklanır sonra rank ortalaması verilir.) 3) X gözlemlerine ait (.örneklem) rank değerleri (r i ) kullanılarak M istatistiği aşağıdaki gibi hesaplanır. Mood M test istatistiği; n i i n r M

Mood Testi/Karar Kuralı A B C A tablodan bakılan M α/ değeri ile test istatistiği karşılaştırılır. M M α/ veya M > M -α/ ise reddedilir. B M nin yeterince büyük değerleri içi reddedilir. M>M -α ise reddedilir. C M nin yeterince küçük değerleri içi reddedilir. M M α ise reddedilir. Mood Testi/Örnek Özel sektörde çalışanların aylık sosyal amaçlı harcamalarına ilişkin dağılım parametresinin kamu çalışanlarının aylık sosyal amaçlı harcamalarına ilişkin dağılım parametresinden büyük olduğu öne sürülmüştür. Kamudan 8 ve özel sektörden 7 çalışan rassal olarak seçilerek aylık sosyal amaçlı harcamaları (TL) aşağıdaki gibi saptanmıştır. %5 önem düzeyinde iddiayı araştırınız. Özel 5 35 5 8 55 4 Kamu 4 6 8 3 3 3 45

Mood Testi/Örnek n+n=n=5 Özel 5 35 5 8 55 4 r(xi) 3 4 5 4 Kamu 4 6 8 3 3 3 45 r(yi) 9 5 6 8 3 7 M n i n ri 3 Mood Testi/Örnek (n+)/=(5+)/=8 Özel 5 35 5 8 55 4 r(xi) 3 4 5 4 r(xi)-8-5 4 6 7-7 -4-6 (r(xi)-8) 5 6 36 49 49 6 36 M n i ri n 5 6 36 49 49 6 36 7 4

Mood Testi/Örnek n=7, n=8 ve -α=.95 için tablo değeri bulunur; Tablodan P(M 84)=.9455 olduğundan tablo değeri M =84 alınır. M hesap >M tablo olduğundan o reddedilir. Özel sektörde çalışanların aylık sosyal amaçlı harcamalarına ilişkin dağılım parametresinin kamu çalışanlarının aylık sosyal amaçlı harcamalarına ilişkin dağılım parametresinden büyük olduğu söylenebilir. 5 Mood Testi/Örnek P-değeri P(M 7) tablodan yaklaşık olarak bulunabilir. n=7, n=8 için P(M )=.995P(M>)=-.995=.48 P-değeri P(M 7)<.48 olarak tahmin edilebilir. 6 3

Mood Testi/Örnek Matematik bölümü öğrencilerinin istatistik notlarına ait dağılış parametresinin Fizik bölümü öğrencilerinin istatistik notlarına ait dağılış parametresinden küçük olduğu iddia edilmektedir. er iki bölümden de rasgele seçilen öğrencilerin notları aşağıda verilmiştir. %5 önem düzeyinde iddiayı araştırınız. Matematik 6 4 45 5 Fizik 8 3 6 9 7 Mood Testi/Örnek n+n=n=9 Matematik 6 4 45 5 r(xi) 6 3 4 5 Fizik 8 3 6 9 r(yi) 8 7 9 M n i n ri 8 4

Mood Testi/Örnek (n+)/=(9+)/=5 Matematik 6 4 45 5 r(xi) 6 3 4 5 r(xi)-5 - - (r(xi)-5) 4 M n i ri n 4 6 9 Mood Testi/Örnek n=4, n=5 ve α=.5 için tablo değeri bulunur; Tablodan P(M )=.397 olduğundan tablo değeri M= alınır. M hesap <M tablo olduğundan o reddedilir. Matematik bölümü öğrencilerinin istatistik notlarına ait dağılış parametresinin Fizik bölümü öğrencilerinin istatistik notlarına ait dağılış parametresinden küçük olduğu söylenebilir. P-değeri? 3 5

Mood Testi/Örnek 3 Yeni bir yöntem ile tedavi edilen hastaların iyileşme sürelerine ilişkin dağılım parametresinin klasik yöntem ile tedavi edilen hastaların iyileşme sürelerine ilişkin dağılım parametresinden farklı olduğu öne sürülmektedir. Rassal olarak seçilen ve yeni yöntem (X) ve klasik yöntem (Y) ile tedavi edilen hastaların iyileşme süreleri aşağıda verilmiştir. %5 önem düzeyinde iddiayı araştırınız. Yeni Yöntem(X) 4 3 36 7 37 Klasik Yöntem(Y) 34 6 8 3 5 33 3 Mood Testi/Örnek 3 n+n=n=3 M n i ri n 85 n=6, n=7 ve α/=.5 için tablo değeri bulunur; Tablodan P(M 38)=.4 olduğundan alt tablo değeri M α/ =38 alınır. Ayrıca tablodan P(M 9)=.9749 olduğundan üst tablo değeri M -α/ =9 alınır. 39<85<9 olduğundan o reddedilemez. P-değeri? 3 6

Mood Testi Büyük Örneklem Yaklaşımı n veya n dan büyük ise tablo kullanılamaz. Bu durumda M istatistiğinin örnekleme dağılımının normal dağılıma yaklaşımından yararlanılır. Büyük örneklemler için M istatistiğinin beklenen değeri ve varyansı n E( M ) n n n n n 4 V ( M ) Birleştirilmiş örneklem hacmi n>3 ise 8 z n 3 fakat tabloyu kullanmak mümkün değilse z n n M nn 8 n n M nn 8 n n 4 n n n n 4 8 n n 4 ~ N(,) ~ N(,) Not Aynı değerli gözlemlere ortalama sıra sayısı verilir. Ancak n küçük iken aynı değerli gözlemler M değerini oldukça fazla etkiler. Aynı değerli gözlemler az sayıda iken n ve n büyük ise aynı değerli gözlemler işleme dahil edilmeyebilir. 33 7