) -3n(k+1) (1) ile verilir.

Benzer belgeler
BAĞIMLI ĠKĠDEN ÇOK GRUBUN KARġILAġTIRILMASINA ĠLĠġKĠN HĠPOTEZ TESTLERĠ

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

ĠKĠ ÖRNEKLEM TESTLERĠ

Biyoistatistik (Ders 7: Bağımlı Gruplarda İkiden Çok Örneklem Testleri)

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK İKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TESTİ VE İKİ EŞ ARASINDAKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TEST SORULARI

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

NORMAL DAĞILIM VE ÖNEMLİLİK TESTLERİ İLE İLGİLİ PROBLEMLER

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER 8

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU

İkiden Çok Grup Karşılaştırmaları

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI

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

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

ÇND BİYOİSTATİSTİK EĞİTİMİ

Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST

İçindekiler vii Yazarların Ön Sözü xiii Çevirenin Ön Sözü xiv Teşekkürler xvi Semboller Listesi xvii. Ölçme, İstatistik ve Araştırma...

Örneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.

Parametrik Olmayan İstatistik

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

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

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

KURULUŞ YERĐ SEÇĐMĐNDE GÖRÜNMEYEN MALĐYETLERDEKĐ EĞĐLĐMĐN BELĐRLENMESĐNDE KULLANILAN BĐR YAKLAŞIM. Đbrahim Halil ÖZDAMAR

Non-Parametrik İstatistiksel Yöntemler

PARAMETRİK ve PARAMETRİK OLMAYAN (NON PARAMETRİK) ANALİZ YÖNTEMLERİ.

SAĞKALIM (YAġAM) ÇÖZÜMLEMESĠ

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU

MATE211 BİYOİSTATİSTİK

İstatistik Yöntemleri ve Hipotez Testleri

Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi

Kalitatif Veri. 1. Kalitatif random değişkenler sınıflanabilen yanıtlar vermektedir. Örnek: cinsiyet (Erkek, Kız)

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

İstatistik ve Olasılık

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

Çoğu araştırmada seçilen örnekler araştırmanın yapısı gereği birbirinden bağımsız olmayabilir.

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

Ortalamaların karşılaştırılması

BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI

ORTALAMA ÖLÇÜLERİ. Ünite 6. Öğr. Gör. Ali Onur CERRAH

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

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

BÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ

BÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3

Parametrik Olmayan İstatistik. Prof. Dr. Cenk ÖZLER

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU

K BAĞIMSIZ ÖRNEKLEM HİPOTEZ TESTLERİ

BİYOİSTATİSTİK PARAMETRİK TESTLER

Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri. Değişkenin Ölçek Türü ya da Yapısı

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37

ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME. Antrenörlük Eğitimi 4. Sınıf. Ölçme ve Değerlendirme - Yrd. Doç. Dr. Yetkin Utku KAMUK

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

SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER. Abdullah Can

Parametrik İstatistiksel Yöntemler (t testi ve F testi)

PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER

İçindekiler. I Varyans Analizi (ANOVA) 1. Önsöz. Simgeler ve Kısaltmalar Dizini

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ

Herhangi bir oranın belli bir değere eşit olmadığını test etmek için kullanılır.

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

BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

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

Unite 5. İstatistik. İstatistik nedir? İstatistik İki Gruba ayrılır. Öğr. Gör Ali Onur Cerrah. Verinin Ölçüm Biçimi (Veri Tipi)

DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Deneysel Tasarım EKO60 Bahar Ön Koşul Dersin Dili. Zorunlu

Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri

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

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER 6

Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST

T.C. ÇANAKKKALE ONSEKĠZ MART ÜNĠVERSĠTESĠ BEDEN EĞĠTĠMĠ VE SPOR YÜKSEKOKULU BEDEN EĞĠTĠMĠ VE SPOR ÖĞRETMENLĠĞĠ BÖLÜMÜ ÖĞRETMENLĠK UYGULAMASI

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

ULUSLAR ARASI 9. BEDEN EĞİTİMİ VE SPOR ÖĞRETMENLİĞİ KONGRESİ

Toplam Olasılık Prensibi

Kİ KARE TESTLERİ. Biyoistatistik (Ders 2: Ki Kare Testleri) Kİ-KARE TESTLERİ. Sağlıktan Yakınma Sigara Var Yok Toplam. İçen. İçmeyen.

REPEATED MEASURES ANOVA (Tekrarlı Ölçümler ANOVA )

İÇİNDEKİLER. Birinci Bölüm UYGULAMA VERİLERİ

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

Ki-Kare Bağımsızlık Analizi

1: DENEYLERİN TASARIMI VE ANALİZİ...

Hipotez Testlerine Giriş. Hipotez Testlerine Giriş

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA) Kruskal Wallis H Testi

İstatistik ve Olasılık

Bağımsız örneklem t-testi tablo okuması

BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ İÇİN İŞLETME İSTATİSTİĞİ

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları II (19 Nisan 2012)

7. Ders Genel Lineer Modeller Singüler Modeller, Yanlış veya Bilinmeyen Kovaryanslar, Đlişkili Hatalar

EĞĠTĠM TEKNOLOLOJĠLERĠ ARAġTIRMALARI DERGĠSĠ

BİYOİSTATİSTİK. Genel Uygulama 1. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

Araştırma Yöntemleri. Çıkarımsal İstatistikler: Parametrik Testler I. Giriş

Korelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon

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

Merkezi Yığılma ve Dağılım Ölçüleri

BÖLÜM 3 KURAMSAL ÇATI VE HİPOTEZ GELİŞ

İçindekiler. Ön Söz... xiii

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

1. FARKLILIKLARIN TESPİTİNE YÖNELİK HİPOTEZ TESTLERİ

EĞĠTĠMDE ÖLÇME VE DEĞERLENDĠRME BÖLÜM IV Ölçme Sonuçları Üzerinde Ġstatistiksel ĠĢlemler VERİLERİN DÜZENLENMESİ VERİLERİN DÜZENLENMESİ

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...

Transkript:

FİEDMAN İKİ YÖNLÜ VAYANS ANALİZİ Tekrarlı ölçümlerde tek yönlü varyans analizinin varsayımları yerine gelmediğinde kullanılabilecek olan değiģik parametrik olmayan testler vardır. Freidman iki yönlü varyans analizi bu testler arasında en bilinenidir. Özellikle denek sayısının az ya da verilerin sayımla belirtildiği ya da sıralama ölçeğinde olduğu durumlarda kullanılır. Örnekler. Tekrarlı ölçümlerde tek yönlü varyans analizi için verilen örnekler, denek sayılarının az, verilerin sayımla belirtildiği vb. durumlarda Freidman iki yönlü varyans analizi ile karģılaģtırılabilir.. BESYO ya kaydı yapılan öğrencilerin hangi spor branģına ilgi duyduğunu belirlemek amacıyla, öğrencilerden verilen 5 branģı; en ilgi duydukları branģ için, hiç ilgi duymadıkları branģ için 5 olacak Ģekilde numaralamaları isteniyor. Örnek tablo aģağıdadır. Öğrenciler belli bir branģa eğilim göstermekte midir? Ģeklindeki bir soru Friedman iki yönlü varyans analizi ile araģtırılabilir. SPO BANŞI Öğrenci A B C D E 3 5 4 3 3 4 3 3 3 4.. N 3 4 3 5 Friedman testinde, F yada Ki-kare ( ) test istatistiklerinden biri yardımıyla çözüme ulaģabilir. Burada, her iki yaklaģıma iliģkin formüller de verilecektir. Gruplar arasındaki farkın anlamlı olduğu durumlarda, hangi gruplar arasında fark olduğunu anlamak amacıyla yapılacak ikili karģılaģtırmalar için, F değerinin bulunmasında kullanılan iki istatistik yardımıyla elde edilen güven aralıklarından yararlanılacaktır. F ya da Ki-kare istatistiklerinden birini bulabilmek için Tablo daki verileri dikkate alalım. Önce her bir satırdaki gözlemlere den baģlayarak küçükten büyüğe doğru (aynı değeri alan gözlemler de dikkate alınarak) sıra numarası verilir. Daha sonra her bir gruba (sütuna) iliģkin sıra numaraları ve sıra numaralarının kareleri toplanarak test istatistiğinin elde etmekte kullanılır. a. Friedman için test istatistiği ; = n. k( K ) k j ( j ) -3n(k+) () ile verilir. Burada, n : Satır sayısı k : Grup (sütun) sayısı Prof.Dr.Ömer SATICI Dicle Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı -

j : er bir gruba (sütuna) iliģkin sıra numaraları toplamıdır. Ġstatistiksel karar için, hesapla bulunan tablo değerleri (EK Tablo 9) ile karģılaģtırılır b. Friedman için F istatistiği Friedman çift yönlü varyans analizi için F istatistiği; değeri, n ve k nın küçük değerleri için geliģtirilen F= ( n )[ B A n. k( k ) / 4] B ( ) ile verilir. Burada, n : Satır sayısı k : Grup (sütun) sayısı A : Sıra numaralarının kareleri toplamı Benzer gözlemlerin olmadığı durumlarda A değeri kısa yoldan A =nk(k+) (k+) /6 (3) yardımıyla bulanabilir. B : B = k n j ( j ) (4) dir. Ġstatistiksel karar için, hesapla bulunan F istatistiği, seçilen α yanılma düzeyindeki k k ve k = (n-) (k-) serbestlik dereceli F tablo istatistiği ile karıģtırılır. F tablosunda k e soldan sağa, k ye yukarıdan aģağıya doğru bakılır. ĠKĠġELĠ KAġILAġTIMALA F F ise hipotezi reddedilir. Test sonucunda gruplar arasında fark varsa, farklılığın hangi gruplar arasında olduğu aģağıdaki yaklaģım yardımıyla araģtırılabilir. Buna göre ; T > t i j n( A B ) ( n )( k ) (5) ise karģılaģtırılan gruplar arasındaki farkın anlamlı olduğu söylenir. (5) de ki t değeri ; (n-)(k-) serbestlik dereceli ve çift yönlü t tablo istatistiğidir. Örnek : sporcunun vücut yağ yüzdeleri 3 farklı yöntemle ölçülmüģtür.. Su altında tartılama,. Toplam vücut suyu, 3. Potasyum 4. Vücut yağ yüzdesi ölçüm yöntemleri arasında fark var mıdır? Aynı sporcuların vücut yağ yüzdeleri 3 farklı yöntemle elde edilmektedir. Gruplar bağımlıdır. Veri ölçümle belirtilmekle birlikte kişi sayısı azdır. Prof.Dr.Ömer SATICI Dicle Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı -

sporcunun vücut yağ yüzdeleri ve her sporcunun 3 yönteme göre aldığı değerlerin sıra numaraları (rankları) Tablo 7.8 de verilmiģtir. Ġlk sporcu en küçük yağ yüzdesini 3 üncü yöntemden, en büyük yağ yüzdesini inci yöntemden aldığı için sıra numaraları; 3 üncü yöntem için, nci yöntem için ve 3 üncü yöntem için 3 olacaktır. Ġkinci sporcuya iliģkin verilerde 9.8 iki kez tekrarlandığı için, tekrarlanan gözlemlere iliģkin sıra numaraları toplamının yarısı yeni sıra numarası olarak verilir. er bir yöntem için sıra numaraları toplamları ( ), tablonun en alt satırında verilmiģtir. Tablo Farklı Yöntemle Elde Edilen Vücut Yağ Yüzde Ölçümleri ve Sıra Numaraları Yağ % Ölçüm Yöntemleri Sıra Numaraları SPOCU 3 () () (3) 6. 5.8 5.3 3 9.3 9.8 9.8.5.5 3.6.9.4 3 4 8. 7.8 7.5 3 5 6.3 6.7 7. 3 6.4 3..9 3 7.5..3 3 8 9.3 9. 9. 3 9 8.7 7.7 8. 3..4.6 3.8. 9.8 3 3..8 33.4 3 Toplam 8.5.5 j Tablo de görüldüğü gibi, verilerde tekrarlanan gözlemler vardır. Bu nedenle, F değerinin bulunmasında kullanılacak olan A, her bir sıra numarasının karesi alınarak elde edilir; A = 3 3 3... 3 =67.5. B ise (7.44) den ; B = [( 8 ) (.5) (.5) ]=46.47 olarak bulunur. Bu bilgiler çerçevesinde test süreci aģağıdaki gibidir.. : Vücut yağ yüzdeleri açısından üç yöntem arasında fark yoktur. :Üç yöntem arasında fark vardır.. Test istatistiği, (7.4) yardımıyla, [( 8 ) (.5) (.5) ]-3 () (3+)=.46 olarak bulunur. ()(3)(3 ) 3. Yanılma düzeyi olarak α=.5 alınmıģtır. Gözlem sayısı oldukça azdır. Bu nedenle hesapla bulunan test istatistiği Ek Tablo 9 da verilen tablo istatistiği ile karģılaģtırılır. Ek Tablo 9 da n= ve K=3 serbestlik dereceli tablo istatistiği α=.5 için 6.3 olarak bulunur. Prof.Dr.Ömer SATICI Dicle Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı -

4. Ġstatistiksel karar: =.46 < 6.5 olduğu için hipotezi kabul edilir ve vücut yağ yüzdesini kestirmekte kullanılan üç yöntem arasında anlamlı bir fark olmadığı söylenir. (P>.5). Aynı sonu F dağılımı yardımı ile de çözebiliriz. Buna göre F değeri (7.4) yardımıyla ; ( )[46.47 - () (3) (3 ) / 4] F=. 466 olarak bulunur. esapla bulunan F 67.5-46.47 değeri k k 3 ve k = (n-) (k-)= (-) (3-) = serbestlik dereceli F tablo istatistiği ile karģılaģtırılır. F.466 FT (.5;,) =3.44 olduğu için hipotezi kabul edilir. Friedman iki yönl Varyans analizi verilerin doğrudan rank olarak elde edildiği çalıģmalarda da sık sık kullanılır. Buna iliģkin bir örnek aģağıda verilmiģtir. Örnek: Beden Eğitimi ve Spor Yüksek Okulu.sınıf öğrencisinden, aģağıda belirtilen 5 çalıģma alanını; en çok istedikleri alan, h,ç istemedikleri alan 5 olacak Ģekilde sıralamaları istenmiģtir. Acaba, öğrencilerin çalıģma alanı tercihlerinde belirgin bir eğilim var mıdır? A: Özel bir spor kompleksinde yönetici olarak çalıģmak B:Antrenör olarak çalıģmak C:Beden eğitimi ve spor öğretmeni olarak çalıģmak D:Üniversitede öğretim elemanı olarak çalıģmak E:Sporla ilgili olmayan bir konuda çalıģmak ÇalıĢma sonunda elde edilen sonuçlar aģağıdadır..sınıf öğrencilerinin çalıģma alanı tercihleri TECĠLE ÖĞENCĠ A B C D E 4 5 3 4 3 5 3 3 4 5 4 5 3 4 5 4 3 5 6 3 4 5 7 3 4 5 8 4 3 5 9 3 4 5 5 3 4 TOPLAM 4 6 7 46 Prof.Dr.Ömer SATICI Dicle Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı -

Gruplar arasında fark olup olmadığı F dağılımı yardımıyla yapılacaktır. Buna göre, A ve B değerleri aģağıdaki gibi olacaktır. Sıra numaraları dağılımında tekrarlayan gözlemler olmadığı için A değeri (7.43) yardımıyla, A =() (5) (5+) ((5)+) /6=55 olarak bulunur. B değeri ise (7.44) yardımıyla, B = ( 4 6 7 46 ) =5. olarak bulunur. Bu bilgiler yardımıyla test süreci aģağıda verilmiģtir.. : Öğrencilerin okul bitirme sonrası çalıģma alanı tercihleri birbirine benzerdir. : Öğrencilerin okul bitirme sonrası çalıģma alanı tercihleri birbirine benzer değildir.. Test istatistiği (7.4) yardımıyla, ( )[5. - () (5) (5 ) / 4] F= 4. 895 55 5. olarak bulunur. 3. Yanılma düzeyi olarak α=.5 alınmıģtır. Gerekli F tablo istatistiği F. 6 T (.5;4,36) olarak bulunur. (not: ki-kare test istatistiği 4.88 olarak bulunur) 4. Ġstatistiksel karar: F =4.895> F T (.5;4,36). 6 olduğu için hipotezi reddedilir. Buna göre.sınıf öğrencilerin tercihleri farklı Ģekilde ortaya çıkmaktadır en tercih edilen seçenek, öğrencilerin ileride öğretim üyesi olmak istemeleridir. ĠKĠġELĠ KAġILAġTIMALA Gruplar arasında fark bulunduğu için, farklılığın hangi gruplar arasında olduğu araģtırılır. Bu amaçla, (7.45) eģitsizliğinin sağ tarafı bulunur. (7.45) deki t değeri ; (-) (5- )=36 serbestlik dereceli ve α=.5 için çift yönlü t tablo istatistiği olup t. olarak bulunur. Buradan eģitsizliğin sağ tarafı; T (.5;36). ()(55 5.) ( )(5 ) =9.6 Olarak bulunur. Buna göre sıra numaraları toplamı farkları 9.6 den daha büyük olan gruplar arasında fark olduğu söylenir. Örneğimiz için grup sıra toplamlarına iliģkin farklar ve anlamlı olup olmadıkları aģağıdaki tabloda gösterilmiģtir. Prof.Dr.Ömer SATICI Dicle Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı -

Farklara ĠliĢkin KarĢılaĢtırmalar GUPLA i j P A-B -4 =9 >9.6 <.5 A-C -6 =5 <9.6 >.5 A-D -7 =4 <9.6 >.5 A-E -46 =5 >9.6 <.5 B-C 4-6 =4 >9.6 <.5 B-D 4-7 =3 >9.6 <.5 B-E 4-46 =6 <9.6 >.5 C-D 6-7 =9 <9.6 >.5 C-E 6-46 = >9.6 <.5 D-E 7-46 =9 >9.6 <.5 KAYNAK: EA ALPA Ġstatistik ve Spor Bilimleri BAĞIGAN YAYN EVĠ MAYIS 998 ANKAA Prof.Dr.Ömer SATICI Dicle Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı -