Tek Yönlü Varyans Analizi



Benzer belgeler
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.

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)

Korelasyon ve Regresyon

ANOVA. CRD (Completely Randomized Design)

UYGULAMA 2. Bağımlı Kukla Değişkenli Modeller

NOT: Deney kılavuzunun Dönme Dinamiği Aygıtının Kullanımı İle İlgili Bilgiler Başlıklı Bölümü okuyunuz.

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının

EKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM

dir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır.

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ

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

BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler

İkiden Çok Grup Karşılaştırmaları

Kİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür.

İki Varyansın Karşılaştırılması

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

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

Direct Decomposition of A Finitely-Generated Module Over a Principal Ideal Domain *

Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli- Kümülatif)Fonksiyonu. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK

HAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t :

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON

Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ

Korelasyon analizi. Korelasyon analizinin niteliği. Sınava hazırlanma süresi ile sınavdan alınan başarı arasında ilişki var mıdır?

Kİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI Ki-Kare Analizleri

5.3. Tekne Yüzeylerinin Matematiksel Temsili

MANYETİK OLARAK STABİLİZE EDİLMİŞ AKIŞKAN YATAKLARDA KÜTLE AKTARIM KATSAYILARININ İNCELENMESİ

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = σ i2. Eşit Varyans. Hata. Zaman

bir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre

ALTERNATİF AKIM DEVRE YÖNTEM VE TEOREMLER İLE ÇÖZÜMÜ

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA) Kruskal Wallis H Testi

ELM201 ELEKTRONİK-I DERSİ LABORATUAR FÖYÜ

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri

KARAYOLU VE DEMİRYOLU PROJELERİNDE ORTOMETRİK YÜKSEKLİK HESABI: EN KÜÇÜK KARELER İLE KOLLOKASYON

1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ

Bağımsız örneklem t-testi tablo okuması



Makine Öğrenmesi 10. hafta

Adi Diferansiyel Denklemler NÜMERİK ANALİZ. Adi Diferansiyel Denklemler. Adi Diferansiyel Denklemler

A İSTATİSTİK. 4. X kesikli rasgele (random) değişkenin moment çıkaran. C) 4 9 Buna göre, X in beklenen değeri kaçtır?

ÖRNEK SET 5 - MBM 211 Malzeme Termodinamiği I

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI

KAPASİTANS VE ENDÜKTANS EBE-215, Ö.F.BAY 1

MODEL SORU - 1 DEKİ SORULARIN ÇÖZÜMLERİ

ZKÜ Mühendislik Fakültesi - Makine Mühendisliği Bölümü ISI VE TERMODİNAMİK LABORATUVARI Sudan Suya Türbülanslı Akış Isı Değiştirgeci Deney Föyü

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

BETONARME ÇERÇEVE TÜRÜ YAPILARDA HASAR DÜZEYİ TAHMİN GÖSTERGELERİ. Engin YILMAZKUDAY 1, Kamuran ÖZTEKİN 2 enginyk@hotmail.com, kamuranoz@yahoo.

DENEY 4: SERİ VE PARALEL DEVRELER,VOLTAJ VE AKIM BÖLÜCÜ KURALLARI, KIRCHOFF KANUNLARI

Örneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.

SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. Ekonometri 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)

Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI

Şekil 1. Bir oda ısıtma sisteminin basitleştirilmiş blok diyagram gösterimi. 1. Kontrol Sistemlerindeki Blok Diyagramlarının Temel Elemanları:

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ

Calculating the Index of Refraction of Air

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2 Eşit Varyans

ortalama ve ˆ ˆ, j 0,1,..., k

Sabit Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2

NİTEL TERCİH MODELLERİ

Güven Aralığı Hesaplamaları ÖRNEKLER

SAYISAL ANALİZ. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ. Sayısal Analiz. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ

TEMEL DEVRE KAVRAMLARI VE KANUNLARI

Doğrusal Korelasyon ve Regresyon

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

İLK ELEKTRON SİKKELER. KLA 206 Yunan Numismatiği

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

kadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır.

T. C. GÜMÜŞHANE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ DENEYLER 1 ÇOKLU ISI DEĞİŞTİRİCİSİ DENEYİ

Sayfa 1. GİRİŞ TEMEL KAVRAMLAR... 2

11. z = 1 2i karmaşık sayısının çarpmaya göre tersinin eşleniğinin sanal kısmı kaçtır? 14. eşitliğini sağlayan z karmaşık sayısı kaçtır? 15.

DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre

BÖLÜM 7 TRANSFORMATÖRLER

PARAMETRİK ve PARAMETRİK OLMAYAN (NON PARAMETRİK) ANALİZ YÖNTEMLERİ.

ÇND BİYOİSTATİSTİK EĞİTİMİ

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ

SH SK S..LL. BPW ECO Disc Treyler Disk Freni TSB 3709 / 4309 / Servis Bildirisi BPW BERGISCHE ACHSEN. Treyler Disk Freni.

İKİDEN ÇOK BAĞIMSIZ GRUBUN KARŞILAŞTIRILMASI

QKUIAN. SAĞLIK BAKANLIĞI_ KAMU HASTANELERİ KURUMU Trabzon Ili Kamu Hastaneleri Birliği Genel Sekreterliği Kanuni Eğitim ve Araştırma Hastanesi

Mal Piyasasının dengesi Toplam Talep tüketim, yatırım ve kamu harcamalarının toplamına eşitti.

En Küçük Etkili Doz Düzeyini Belirleme Yöntemlerinin Karşılaştırmaları

Tekrarlı Ölçümler ANOVA

Basel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular

Cebir Notları. Karmaşık Sayılar Testi z = 1 2i karmaşık sayısının çarpmaya göre tersinin eşleniğinin sanal kısmı kaçtır?

Muhasebe ve Finansman Dergisi

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

YARIPARAMETRİK KISMİ DOĞRUSAL PANEL VERİ MODELLERİYLE ULUSLAR ARASI GÖÇ

BĠLGĠSAYAR VE ÖĞRETĠM TEKNOLOJĠLERĠ EĞĠTĠMĠ BÖLÜMÜ ÖĞRENCĠLERĠNĠN ÖĞRENME STĠLLERĠ

taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ

İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ

Sistemde kullanılan baralar, klasik anlamda üç ana grupta toplanabilir :

ULUSLAR ARASI 9. BEDEN EĞİTİMİ VE SPOR ÖĞRETMENLİĞİ KONGRESİ

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler

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

KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005

Finansal Riskten Korunma Muhasebesinde Etkinliğin Ölçülmesi

ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE HİZMET TERCİHİNE ETKİSİNİN BELİRLENMESİ. Özet

VARYANS ANALİZİ (ANOVA)

Korelasyon testleri. Pearson korelasyon testi Spearman korelasyon testi. Regresyon analizi. Basit doğrusal regresyon Çoklu doğrusal regresyon

Transkript:

Tek Yönlü Varyan Analz

Nedr ve hang durumlarda kullanılır? den fazla grupların karşılaştırılmaı öz konuu e, çok ayıda t-tet nn kullanılmaı, Tp I hatanın artmaına yol açar; Örneğn, eğer 5 grubu kşerl olarak karşılaştırmak terek: k 5 5! (5)(4)3! (5)(4) 0 c 10! 5!!3! 10 adet tet yapmamız gerekr. Bu e, Tp I hata evyen aşağıdak oranda arttırablr: c 10 10 (1 ) (1 0.05) (0.95) 0.5987 * dolayyla, 0.4013 Yukarıda elde edlen oran (0.4013), deneyel hata oranı (experment-we error rate) olarak adlandırılır.

Bonferron Düzeltmenn kullanılmaı 10 adet tetn Tp I hata evyen planlanmış evyenden (nomnal Alpha=0.05), flen 0.40 lara çıkarma olaılığı olduğunu gördük. Böyle br rk elmne etmek çn, Bonferron düzeltmen uygulayarak, yen br nomnal Alpha evye tebt ederek, hpotez tetler üzerndek kararlarımızı, bu yen değere göre verrz: k 0.05 Bonferron adjutment B 0.005 c 10

Bonferron Düzeltmenn kullanılmaı Yen nomnal Alpha evyemz 0.005 olduğundan, 10 adet tetn herbrnn onucunun anlamlı olablme çn, her br heaplanan p değernn 0.005 ten küçük veya eşt olmaı gerekr Bonferron düzeltmenn konervatf, yan gereğnden fazla tutucu olmaı nedenyle, tattk gücü (Tp II hatayı arttırmaından ötürü) azalttığını hatırımızda tutmalıyız (bu nedenle, karşılaştırılacak grup ayıı 4-5 ten fazla e, Bonferron düzeltme tavye edlmez.)

Tek yönlü varyan analz neden terch edlmel? Çok ayıda yapılan t-tetnn, en az br kez Tp I hata (gerçekte doğru olan br ıfır hpotezn reddetme olaılığı) yapma olaılığını arttırdığını bldğmze göre, br çok gruba at ortalamaları br tek adımda eş zamanlı olarak karşılaştırablecek Varyan analz terch edlmeldr. Örneğn, 4 grubu (A, B, C, ve D grupları) bağımlı br değşken (x) üzernden karşılaştırmak çn, aşağıdak gb br omnbu hpotez tet edleblr: H H 0 1 : : X X X X A B C D X X X X A B C D

Tek yönlü varyan analznn varayımları En az br bağımlı değşken (x) ve br bağımız değşken (k ayıda grup barındıran, terchen k>) olmalıdır (k= ken, F=t ) Bağımlı değşkenn ölçüm düzey k ayıdak her br grup çn oranal (rato) veya en az aralıklı (nterval) olmalıdır Bağımlı değşken bütün gruplarda normal dağılıma ve homojen (yaklaşık olarak eşt) varyanlara ahp olmalıdır

Tablo 1: Tek Yönlü Varyan Analz Tablou Değşmn Kaynağı Kareler Toplamı Serbetlk Derece Karelern Ortalamaı F Değer p Değer Gruplar Araı Grup İç (Hata) SS B k-1 MS B SS W N-k MS W MS MS B W Pr( F F) k1, nk Toplam SS T N-1

Tek Yönlü Varyan Analznde Genel ortalamanın bulunmaı N n x. örneklem varyanı Toplam örneklem büyüklüğü Genel Ortalama N. örneklem büyüklüğü. örneklem ortalamaı ( n ) x ( n )( x ) ( n )

Değşrlğn Ayrıştırmaı (Varance Decompoton) SS SS SS SS SS SS T B W T B W KarelernToplamı Gruplararaı KarelernToplamı Grup ç KarelernToplamı SS x x x örneklemdek j gözlem T ( j ) j :.., j SS SS SS B T W SS ( x x) n ( x x) B, j SS SS SS W T B SS x x W ( j ) (, j n 1)

Tablo : Tek Yönlü Varyan Analz Heaplama Formuller Değşmn Kaynağı Gruplar Araı Grup İç (Hata) Toplam Kareler Toplamı SS n ( x x) B nx ( x ) N SS ( n 1) W SS ( x x) T, j j Serbetlk Derece k-1 N-k N-1 MS MS Karelern Ortalamaı B W n ( x x) k 1 ( n 1) N k F F Değer MS MS B W

Örnek 1 Gözlerdek görüş derece br çok faktöre bağlıdır. Avuturalya da, ırk faktörünün görüş üzernde öneml br etknn olup olmadığına yönelk br çalışma yapılmıştır Klnk uygulamada, normal görüş derece, 0/0 ölçüm değer (logartmk ölçekte ıfır) le fade edlmektedr. Tablo 3 te monokülar görüş evye verler logartmk ölçekte özetlenmştr

Tablo 3: Irk ve cnyete göre görüş dereceler (logartmk değerler) Beyaz & Erkek Syah & Erkek Beyaz & Kadın Syah & Kadın n x 1 1 1 89 0.0 0.18 n x 107 0.6 0.13 n x 3 3 3 63 0.13 0.17 n x 4 4 4 54 0.4 0.18

Tek yönlü varyan analz (Tablo 3 tek ver çn) Genel Ortalama x ( n )( x ) ( n ) (89)( 0.0) (107)( 0.6) (63)( 0.13) (54)( 0.4) 0.13 89 107 63 54 Gruplarara kareler toplam SS ( x x) n ( x x) B, j (89)( 0.0 0.13) (107)( 0.6 0.13) (63)( 0. 13 0.13) (54)( 0.4 0.13) 0.748 Gruplarc kareler toplam SS ( x x ) ( n 1) W j, j (88)(0.18) (106)(0.13) (6)(0.17) (53)(0.18) 8.1516 SSB 0.748 Gruplarara ortalama kareler MSB 0.416 k 1 3 SSW 8.1516 Gruplarc ortalama kareler MSW 0.064 N k 3134 MSB 0.416 F 9.15 Fk 1, nk F3,309 9.15 MS 0.064 W Tablo Deger F T.45 F 9.15 F.45 H : hpotez reddedlr 3,309 T 0 1 3 4

Tek yönlü varyan analz ve çoklu karşılaştırmalar Tek Yönlü Varyan Analz le Omnbu br hpotezn tet edlme Sonuç: Anlamlı Sonuç: Anlamız Bonferron düzeltme yapmak uretyle, kl karşılaştırmalar çn t-tetler yapılır (alternatf olarak Scheffe veya Tukey yöntemler de uygulanablr) Bütün grup ortalamalarının eşt olduğu onucuna varılır