PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER Prof. Dr. Ali ŞEN 1 ANAKÜTLE Anakütle kavramı insan, yer ve şeyler toplulugunu ifade etmek için kullanır. İlgi alanına gore, araştırmacı hangi topluluk üzerinde duruyorsa bu toplulugu oluşturan birimlerin tümüne birden anakütle denir. 2 1
ANAKÜTLE Belirli bir araştırmacı, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki bütün üniversitelerde öğrenim gören tiim öğrenciler hakkında bazı yargılara varmak isteyebileceği gibi; diğer bir araştırmacı sadece belli bir üniversitedeki tüm öğrenciler hakkında bir kısım yargılara varmak isteyebilir. Her iki araştırmacı, hakkında yargıda bulunmak istediği öğrenci topluluğunu anakütle olarak düşünülür. 3 ANAKÜTLE Bazı ders kitapların da insan yer ve eşya toplulukları üzerinde yapılan olçümler topluluğu anakütle olarak ifade edilir. 4 2
ANAKÜTLE Mesela belirli bir üniversitedeki tiim öğrencilerin yaşlarıyla ilgilendiğimiz taktirde öğrencilerin yaşların oluşturduğu topluluk anakütle olarak görülür. Başka bir ifadeyle anakütle, ilgi sahamız içerisindeki insan, yer ve şeylerin (ölçümleri de kapsayan) en geniş topluluğudur. Anakütle sonlu veya sonsuz olabilir. 5 ÖRNEK Örnek, belirli bir anakütlenin bir kısmıdır. Örneğin belirli bir anakütle belirli bir üniversitedeki tüm ogrencilerden oluşsun. Anakütlenin bir parçasi olarak sözkonusu üniversitede istatistik derslerine katılan oğrenciler topluluğu bir örnektir. 6 3
ŞANS ÖRNEĞİ Analitik istatistik belirli bir anakütleden çekilen örneğe ait bilgilerden anakütle hakkında çeşitli yargılara varmadan ibarettir. Anakütle hatırı sayılır derecede büyük veya sonsuz ise bir bütün olarak anakiitle hakkında varılacak yargının temeli olan bilgiyi sağlamak için anakütledeki her bir birimi incelemek pratik olmayan veya imkansız denecek kadar zor bir çalışmayı gerekli kılar. 7 ŞANS ÖRNEĞİ Bu ve diğer bazı sebeplerden dolayı bir anakütle hakkındaki yargıya anakütleden çekilen bir örnekteki bilgiye baglı olarak varılır. Bir anakiitle hakkında bir kısım yargılara varmak için analitik istatistik kullanılmakla her zaman anakütleden alınan her örnek elverişli sonuçlar sağlamayabilir. 8 4
ŞANS ÖRNEĞİ İstatistiki tahlile bağlı sonuçlardaki değişkenlik anakütleden örneğe (ki bu orneğe tesadüfi örnek denilir) tesadüfi yöntemlerin kullanılmasıyla birim seçileceği faraziyesinden kaynaklanır. 9 İstatistik Birveyadahafazlaşans değişkenin fonksiyonu olarak belirli bir istatistik örnekten elde edilen belirli bir formülü ifade eder. Örnek ortalamasının x, örnek varyansının s2 ve ornek korelasyon katsayısının r olduğu bir istatistik dersi örnek olarak verilebilir. 10 5
Parametre Parametre, belirli bir yoğunluk fonksiyonunun özel formunu tarif eden bir sabittir. Anakütle ortalaması n, anakütle varyansi ve anakütle korelasyon katsayisi p birer parametre örneğidir. Parametre değerleri genellikle bilinmez ve bilinmedikleri zaman örnek istatistikleri bunları tahmin etmek için kullanılır. 11 Parametrik Olmayan istatistik Tekniklerin Avantajları 1- Coğu parametrik olmayan istatistik teknikler en az varsayıma dayandıklarından, onlarınyanlış uygulanma şansi küçüktür. 2- Bazı parametrik olmayan istatistik prosedürlerinde ozellikle elle yapılan hesaplamalar daha çabuk yapılabilir. 12 6
Parametrik Olmayan istatistik Tekniklerin Avantajları Böylece zaman tasarrufu sağlanabilir. Bu ozellik analizlerin çabucak sonuçlanmasi gerektiğinde ve yüksek seviyeli hesap araçlarının bulunmamasi durumunda daha çok onem kazanır. 13 Parametrik Olmayan istatistik Tekniklerin Avantajları 3- Matematik ve istatistik konularında çok az bilgiye sahip araştırmacılar parametrik olmayan istatistik tekniklerini genellikle daha kolay anlamaktadirlar. 4- Parametrik olmayan istatistik teknikler sira verileri gibi zayif bir ölçekle oluşmuş verilere uygulanabilir. 14 7
Parametrik Olmayan İstatistik Tekniklerin Dezavantajları 1- Hesaplanması daha kolay olduğu için eldeki verilere parametrik teknikleri uygulamak mümkünken parametrik olmayan teknikler tercih edilebilir. Halbuki parametrik teknikler bu gibi durumlarda daha elverişli sonuçlar sağlarken, parametrik olmayan istatistik teknikler bilgi israfina sebep olur. 15 Parametrik Olmayan İstatistik Tekniklerin Dezavantajları 2- Sadece basit bazı hesaplamaları gerekli kıldığı için parametrik olmayan istatistik teknikler uygulanması en çok arzu edilen tekniklerdir. Bununla birlikte örneklerin geniş hacimde olması ve özellikle hesaplamalamaları yapmak için elimizde bilgisayar bulunmaması durumunda, elle yapılması gerekli hesaplamalar uzun ve yorucu olacaktir. 16 8
Parametrik Olmayan İstatistik Teknikler 1- Test edilecek hipotez anakütle parametreleri hakkında değilse parametrik olmayan hipotez testleri kullanılabilir. 2- Mevcut veriler parametrik bir prosediir için gerekli olandan daha zayıf bir ölçekle oluşmuş ise yine parametrik olmayan istatistik teknikler kullanılabilir. 17 Parametrik Olmayan İstatistik Teknikler Mesela, eldeki veriler, diğer bazı parametrik metodları elverişsiz kılacak turden sıralama veya numaralama verilerinden oluşuyor ise parametrik olmayan tekniklerin kullanılmasi daha güvenilir sonuçlar sağlar. 18 9
Parametrik Olmayan İstatistik Teknikler 3- Parametrik bir prosedürün kullanılması için gerekli olan yaklaşımlar sağlanamıyorsa parametrik teknikler büyük ölçüde guvenilirliklerini yitirirler. Bir 90k durumda bir araştırma projesini düzenlerken parametrik bazı prosedürlerin kullanılmasi gerekebilir. 19 Parametrik Olmayan İstatistik Teknikler Bununla birlikte, verilerin muayene edilmesi sonucu yapılacak testin dayandığı bir veya daha fazla yaklaşımın ihlal edildiği gözlenebilir. İşte bu gibi durumlarda, çoğu kez, parametrik olmayan metodları kullanmaktan başka çare yoktur. 20 10
Parametrik Olmayan İstatistik Teknikler 4- Sonuçlar acele gerekli ise, elde kullanılacak bir bilgisayar yoksa ve hesaplamalar elle yapılacaksa, parametrik olmayan teknikleri kullanmak genel fikir verme aşamasından kaçınılmazdır. 21 Parametrik Olmayan İstatistik Teknikler Bazı durumlarda örneğin çekileceği anakütlenin aşırı derecede çarpık veya basık olması yüzünden, merkezi limit teoreminin sağladığı avantajlardan yararlanamayız. 22 11