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

Benzer belgeler
Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)

ARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE

ANOVA. CRD (Completely Randomized Design)

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.

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

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ

SABİT-KUTUP YAKLAŞIMI KULLANILARAK TELEKONFERANSTA ODA AKUSTİK EKO YOK ETME

META ANALİZİNDE HETEROJENLİĞİN SAPTANMASINDA KULLANILAN YÖNTEMLERİN SİMÜLASYON TEKNİĞİ İLE KARŞILAŞTIRILMASI

Tek Yönlü Varyans Analizi

YAŞAM VERİLERİNİN META ANALİZİ META ANALYSIS OF SURVIVAL DATA

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

En Küçük Etkili Doz Düzeyini Belirleme Yöntemlerinin Karşılaştırmaları

Düşük Hacimli Üretimde İstatistiksel Proses Kontrolü: Kontrol Grafikleri

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

MOD SÜPERPOZİSYONU İLE ZAMAN TANIM ALANINDA ÇÖZÜM

16. Dörtgen plak eleman

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ

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

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON

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

ÜÇ BOYUTLU ÇAPRAZ TABLOLARDA LOGARİTMİK DOĞRUSAL ANALİZ: ÇOCUK İŞGÜCÜ DEĞİŞKENLERİ ARASINDAKİ ETKİLEŞİMLER

Korelasyon ve Regresyon

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

İki Durumlu Karışımlı Lojistik Regresyona İlişkin Bir Uygulama. An Application for Binary Mixture Logistic Regression

Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler

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

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

MAKROİKTİSAT (İKT209)

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri

Asimetri ve Basıklık Ölçüleri Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartillere dayanan (Bowley) Momentlere dayanan asimetri ve basıklık ölçüleri

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

AJANDA LİTERATÜR TARAMASI

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

SAYISAL YÜKSEKLİK MODELLERİNDE KLASİK VE ESNEK HESAPLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

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

ADJUSTED DURBIN RANK TEST FOR SENSITIVITY ANALYSIS IN BALANCED INCOMPLETE BLOCK DESIGN

ÇEV 314 Yağmursuyu ve Kanalizasyon. Nüfus Projeksiyonları

Güvenlik Stokları. Tedarik Zincirlerinde Belirsizlik Yönetimi: Güvenlik Stokları. Güvenlik Stokları Belirlenirken Sorulması gereken sorular

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

DEĞİŞKENLİK (YAYIKLIK) ÖLÇÜLERİ

ISL223 İSTATİSTİK I DERS NOTLARI

KATEGORĠK VERĠLER ĠÇĠN LOGARĠTMĠK DOĞRUSAL MODELLER VE GÖÇ ĠSTATĠSTĠKLERĠ ÜZERĠNE BĠR UYGULAMA*

Münevver TURANLI 1, Seda BAĞDATLI 2

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

ASİMETRİ (ÇARPIKLIK) VE BASIKLIK ÖLÇÜLERİ

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 7 Sayı: 1 s Ocak 2005

Deney No: 2. Sıvı Seviye Kontrol Deneyi. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Dijital Kontrol Laboratuvar Deney Föyü Deneyin Amacı

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

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

PROJE SEÇİMİ VE KAYNAK PLANLAMASI İÇİN BİR ALGORİTMA AN ALGORITHM FOR PROJECT SELECTION AND RESOURCE PLANNING

uzayında vektörler olarak iç çarpımlarına eşittir. Bu iç çarpım simetrik ve hem w I T s formuna karşılık gelir. Buna p u v u v v v

MIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ

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

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ

UYGULAMA 2. Bağımlı Kukla Değişkenli Modeller

Sorunun varlığı durumunda hata terimi varyans-kovaryans matrisi Var, Cov(u) = E(uu') = σ 2 I n şeklinde yazılamıyor fakat

2.a: (Zorunlu Değil):

Üç Yönlü Kontenjans Tablolarında Log-Lineer Model ile İş Kazası Verilerinin İncelenmesi

ERS-2 Raw Datası için Dönüşüme Dayalı Sıkıştırma

ÇOK BOYUTLU EŞLEŞMİŞ ÇİFTLER ARASINDAKİ FARKIN SINAMASINDA PERMÜTASYON YÖNTEMİNİN BİR DEĞERLENDİRMESİ. Burak ŞİMŞEK YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

Hasar sıklıkları için sıfır yığılmalı kesikli modeller

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

ELM201 ELEKTRONİK-I DERSİ LABORATUAR FÖYÜ

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

Denklem Çözümünde Açık Yöntemler

TRANSFORMATÖRLER BÖLÜM 7. Alıştırmalar. Transformatörler. Sınıf Çalışması

( ) 3.1 Özet ve Motivasyon. v = G v v Operasyonel Amplifikatör (Op-Amp) Deneyin Amacı. deney 3

OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

OLASILIĞA GİRİŞ. Biyoistatistik (Ders 7: Olasılık) OLASILIK, TIP ve GÜNLÜK YAŞAMDA KULLANIMI

Tanımlayıcı İstatistikler

ARALIK TAHMİNİ (INTERVAL ESTIMATION):

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER 8

SEK Yönteminin Güvenilirliği Sayısal Bir Örnek. Ekonometri 1 Konu 11 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)

kadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır.

MLP YAPAY SİNİR AĞLARINDA ÖĞRENME SÜRECİNİN AKTİVASYON FONKSİYONU VE İSTATİKSEL DEĞİŞİM GÖSTEREN GİRİŞ VERİLERİNE BAĞIMLILIĞI

Sistemde kullanılan baralar, klasik anlamda üç ana grupta toplanabilir :

KARMAŞIK SAYILAR. Derse giriş için tıklayın...

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

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

BİYOİSTATİSTİK PARAMETRİK TESTLER

FARKLI SES KAYNAKLARINDAN ÜRETİLEN TEMEL TANIM DİZİLERİ İLE KONUŞMA İŞARETLERİNİN MODELLENMESİ

UÇAK ÇİZELGELEME PROBLEMİNİN KARINCA KOLONİLERİ OPTİMİZASYONU İLE ÇÖZÜMÜ

30 %30iskonto oranı bulunur.

BÖLÜM 7 TRANSFORMATÖRLER

Örneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.

ÖRNEK SET 5 - MBM 211 Malzeme Termodinamiği I

Grup Ardışık Test Yöntemlerinin Sağkalım Analizinde Uygulanması ve Harcama Fonksiyonlarının Güç Analizi

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

The Congeneric Test Theory and The Congeneric Item Analysis: An Application for Unidimensional Multiple Choice Tests

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

Polynomial Approach to the Response Surfaces

SESSION 1B: Büyüme ve Gelişme 279

taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ

TESADÜFİ DEĞİŞKENLERLE İLGİLİ BAZI YAKINSAKLIK ÇEŞİTLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

TÜRKYE'DE TRAFK KAZALARININ MODELLENMES K. Selçuk ÖÜT A. Faik YNAM ÖZET

Transkript:

www.statstcler.org İstatstçler Dergs (008) 75-8 İstatstçler Dergs Te yönlü VA çn seçene br test yöntem ve gelştrlen blgsayar yazılımı Engn Yıldıztepe Douz Eylül Ünverstes Fen-Edebyat Faültes İstatst Bölümü Kaynalar Yerleşes 3560, Buca, İzmr,Türye engn.yldztepe@deu.edu.tr A. Fırat Özdemr Douz Eylül Ünverstes Fen-Edebyat Faültes İstatst Bölümü Kaynalar Yerleşes 3560, Buca, İzmr, Türye frat.ozdemr@deu.edu.tr Özet Olduça genş uygulama alanlarına sahp olan te yönlü varyans çözümlemes yöntem, özellle dengesz deney düzenlernde sabt varyanslılı varsayımının sağlanmamasından ço etlenr. Bu etlenme, deneyde terar sayısı ve tle varyansı eşleşmesne göre farlı yönlerde olma üzere, araştırmacı tarafından belrlenen nomnal anlam düzeynden sapma bçmnde gerçeleşr (Harwell, M.R. ve dğerler, 99; Lx, L.M. ve dğerler, 996). Bu çalışmada Özdemr ve Kurt (006) tarafından eten düzeyler özel seçlmş te yönlü varyans çözümlemesnde değşen varyanslılı durumunda ullanılma üzere önerlen B test yöntemne ullanım olaylığı sağlama amacıyla gelştrlen br özel yazılım tanıtılacatır. Bu yazılım http://s.deu.edu.tr/userweb/engn.yldztepe/bkare.rar adresnden temn edleblr. Anahtar sözcüler: ANOVA; Değşen varyanslılı; B test, İstatst yazılımı. Abstract An Alternatve Test for One Way ANOVA and Specal Software One way analyss of varance whch has a wde applcaton area s very senstve to nequalty of varance problem especally when the desgn s unbalanced. The mpact of ths assumpton volaton gve rse to an ncrease or decrease n nomnal sgnfcance level whch s determned by the researcher dependng on the parng of number of replcaton and populaton varances (Harwell, M.R. et al., 99; Lx, L.M. et al., 996). In ths study, a specal software has been presented whch was developed n order to ease the applcaton of B test whch was proposed by Özdemr and Kurt (006) to create an alternatve when there s a nequalty of varance problem n one way ANOVA. Ths software s avalable at http://s.deu.edu.tr/userweb/engn.yldztepe/bkare.rar. Keywords: ANOVA; Heteroscedastcty; B test; Statstcal software.. Grş Varyans çözümlemes genellle den fazla tle ortalamasının eştlğ test edlren yararlanılan br yöntemdr. Burada test edlen hpotez, H H : μ μ... μ 0 : μ μ * en az br,* çft çn

E. Yıldıztepe, A. F. Özdemr / İstatstçler Dergs (008) 75-8 76 bçmnde urulur. Bu hpotez, cevap değşennde (Y) gözlenen toplam değşm varyans çözümlemes yardımıyla, GKT HKT DKT n n ( Y ) ( ) ( ) j Y.. Yj Y. n Y. Y.. j j () olara ısma ayrıldıtan sonra tüm,,..., üzere n ( Y Y ) n ( Yj Y. ) j... ( ) ( N ) Y ~ NID μ, j,,..., n olma düzeyler çn j ( ) DKO ~ F (), N bçmnde tanımlanan test statstğne sahp F test le test edlr. F test nn uygulanablmes çn Gözlemlern brbrnden bağımsız elde edlmes Gözlemlern elde edldğ tle dağılımlarının normal dağılıma uyması Gözlemlern elde edldğ tle dağılımlarına at varyansların homojen olması varsayımlarının sağlanması gerer. Her br deneme le elde edlen gözlemlern çeldğ tle varyanslarının homojen olmaması durumu farlı varyanslılı ( heteroscedastcty ) olara adlandırılır. Farlı varyanslılı durumunda, dğer varsayım sağlanıyorsa deneyde cevap değşennn dağılımı tüm,,..., Y ~ NID μ, j,,..., n bçmnde olur. Farlı varyanslılı düzeyler çn j ( ) durumunda arşılaşılan temel sorundan l F testne at test statstğnn dağılımının F, N dağılımına uymaması, ncs se araştırmacı tarafından belrlenen anlam düzeynn test sonunda orunamamasıdır.. Farlı varyanslılı durumunda F oranının dağılımında gözlenen değşm DKO Farlı varyanslılı durumunda oranının dağılımı onusunda yapılan en yetn çalışma (Box, 954) dr [9]. Box, farlı varyanslılı durumunda, deneme ve hata arelerne at aresel bçmlern dağılımında gözlenen değşm te yönlü varyans çözümlemesne uyarlamış ve b N N ( ) ( n ) DKO oranının ( N n ) ( N n ) ( n ) ' h n N ( N n ) 4 h ( n ) 4 (3) değerler le bf, h ' h dağılımına yalaştığını belrtmştr.

E. Yıldıztepe, A. F. Özdemr / İstatstçler Dergs (008) 75-8 77. Araştırmacı tarafından belrlenen anlam düzey (nomnal) le gerçeleşen anlam düzey (actual) arasında far Düzenlenen deney sonunda elde edlen gözlem değerler, varyans çözümlemes ve F test le çözümlendğnde farlı varyanslılı durumu le arşılaşılırsa, gerçeleşen anlam düzey bazı durumlarda belrlenen anlam düzeynn 3 ya da 4 atına adar yüseleblren bazı durumlarda se bu düzeyn ço altında alablr []. İl durumda araştırmacı, göze aldığı I.Tp hata yapma rsnn 3 4 atı daha fazla br rs le arşı arşıya oluren gerçete doğru olan ve reddedlmemes gereen H 0 : μ μ... μ hpotez, farlı varyanslılı problem nedenyle reddedleblr. İnc durumda se II. Tp hata yapma olasılığı artacağından gerçete denemeler arasında var olan farlar yaalanamayablr. Belrlenen anlam düzey le gerçeleşen anlam düzey arasında far tle varyansları ve her deneme le yapılan terar sayılarına bağlıdır. Farlı varyanslılığın, F test sonuçları üzernde etlern görme çn büyü örnelem genşlğ durumuna yan F oranını oluşturan DKO ve değerlernn belenen değerlerne bama gerer [9].,,..., tle varyansları olma üzere hata areler ortalamasının belenen değer E N n ( ) E ( Y.) ( ) j Y n j N (4) bçmndedr. N ( n ) olduğu çn bu değer ( ) n ağırlıları le değerlernn br ağırlılı ortalamasıdır. H 0 ın doğruluğu altında deneme areler ortalamasının belenen değer se E ( DKO) E n ( Y. Y.. ) N ( ) n E Y ( μ) NE( Y μ) n N n. ( N n ) bçmndedr. Bu değer de ( ) n n N.. N ağırlıları le değerlernn ağırlılı ortalamasıdır. (5) Her deneme le eşt sayıda terarın yapıldığı dengel deney düzenlernde H 0 hpotez doğru se E ( ) E( DKO) olacağı çn farlı varyanslılığın ets Var(DKO) değernn ncelenmes le gözleneblr. Bu değer

E. Yıldıztepe, A. F. Özdemr / İstatstçler Dergs (008) 75-8 78 4 ( ) ( ) ( ) Var DKO 4 (6) ( ) bçmndedr. Ktle varyanslarının homojen olması durumunda parantez çnde değer e eşt oluren farlı varyanslılı durumunda den büyü çıar. Farlı varyanslılı, Var(DKO) nun alacağı değern, homojen varyanslılı durumuna göre daha büyü olmasına neden olur. F dağılımı te uyrulu br dağılım olduğu çn Var(DKO) nun büyümes E(DKO) nun büyümesne bu da F oranının büyümesne neden olacatır [9]. Dengel deney düzenler çn farlı varyanslılı durumunda F oranının payı paydasından daha büyü değer alma eğlm gösterr. Bunun sonucu olara da gerçeleşen anlam düzey, belrlenen anlam düzeynden daha büyü çıar ve test, lberal br eğlm gösterr. Anca farlı varyanslılı nedenyle belrlenen anlam düzeynn orunamaması sorunu, dengesz deney düzenlernde olduğu adar cdd boyutta değldr [, 0]. Dengesz deney düzenlernde farlı varyanslılığın etsn nceleme çn uç durum ele alınmalıdır. Bunlardan brncs lteratürde aynı yönde eşleşme (AYE) olara adlandırılan varyansı büyü olan tleye at deneme le yapılan terar sayısının büyü, varyansı üçü olan tleye at deneme le yapılan terar sayısının üçü olması durumudur. Bu durumda Eştl (4) te verlen E() da büyü varyansın ağırlığı büyü oluren Eştl (5) te verlen E(DKO) da üçü varyansın ağırlığı büyü olmatadır. Bunun DKO sonucunda olara tanımlanan F oranının payı, paydasından daha üçü değerler alma eğlm gösterece ve gerçeleşen anlam düzey, belrlenen anlam düzeynden daha üçü çıacatır. F test, farlı varyanslılığın gözlendğ ve aynı yönde eşleşmenn olduğu dengesz deney düzenlernde tutucu eğlm gösterr ve bunun sonucu olara gerçete denemeler arasında olan anlamlı farlar bulunamayablr [3, 5]. Dengesz deney düzenlernde ncelenmes gereen nc uç durum se lteratürde ters yönde eşleşme (TYE) olara adlandırılan, varyansı büyü olan tleye at deneme le yapılan terar sayısının üçü, varyansı üçü olan tleye at deneme le yapılan terar sayısının büyü olması durumudur. Bu durumda Eştl (4) te verlen E() da büyü varyansın ağırlığı üçü oluren Eştl (5) te verlen DKO E(DKO) da büyü varyansın ağırlığı büyü olmatadır. Bunun sonucunda olara tanımlanan F oranının payı, paydasından daha büyü değerler alma eğlm gösterece ve gerçeleşen anlam düzey, belrlenen anlam düzeynden daha büyü çıacatır. F test, farlı varyanslılığın gözlendğ ve ters yönde eşleşmenn olduğu dengesz deney düzenlernde lberal eğlm gösterr ve bunun sonucu olara denemeler arasında gerçete anlamlı olmayan farlar bulunablr [3, 5]. Uygulamada, hang denemeye at tle varyansının büyü, hang denemeye at tle varyansının üçü olduğunun blnmes elbette mümün değldr. Burada, F testnn farlı varyanslılıtan en ço etlendğ uç durum üzernde durulmuştur. Lteratürde, farlı varyanslılı sorununa çözüm olara önerlen yalaşımlar değerlendrlren, özellle bu uç durumda performanslar göz önüne alınmatadır.. Yen ve bast br çözüm öners Özel seçml deneyler çn, te yönlü varyans çözümlemesnde farlı varyanslılı sorununa çözüm olara gelştrlen yalaşımları, Ver dönüşümler Yalaşı (approxmate) testler Tam (exact) testler Parametr olmayan testler Ağırlılı en üçü areler tahmn yöntem

E. Yıldıztepe, A. F. Özdemr / İstatstçler Dergs (008) 75-8 79 Güçlü (robust) statstsel yöntemler bçmnde 6 ana başlıta gruplandırma mümündür. Bu bölümde anlatılaca yalaşım yalaşı testler grubuna dâhldr. düzeynn özel olara seçldğ ve bu düzeylere (denemelere) at tle dağılımlarının normal olduğu te etenl br deneyden elde edlen Y j (,,..., ; j,,..., n ) gözlemler le hesaplanan deneme ortalamaları Y. ve bu ortalamalara at standart hatalar da n ( Y. ) j Y j SY. n ( n ),,..., (7) olsun. Her,,..., denemes çn ω olaca şelde, ω S Y. S Y. (8) ağırlıları hesaplansın. Hesaplanan ω ağırlıları ve Y. deneme ortalamaları ullanılara Y ω Y. (9) bçmnde tanımlanan br ağırlılı ortalama hesaplansın. Y ağırlılı ortalama değer, μ genel ortalamanın varyans ağırlılı br tahmndr. Bu değerler ullanılara hesaplanan t Y. Y S Y. (0) statstğnn dağılımı ν n serbestl derecel Student t dağılımına uyar. Bu aşamada, hesaplanan her br t değerne, Baley tarafından Student t dağılan rassal değşenler üzernde ullanılma üzere önerlen

E. Yıldıztepe, A. F. Özdemr / İstatstçler Dergs (008) 75-8 80 z ( z 3) 5 c 4ν ± 4 c 4ν ν ( 4z 9) ν t ln ν ~ N ( 0,) () bçmnde loal tam normall dönüşümü uygulanır []. Burada z c değer, standart normal dağılımda araştırmacının belrledğ anlam düzeynn yarısına (α / ) arşılı gelen rt değere eşttr ( α 0. 05 se z c.96 ). Dönüşümden sonra elde edlen z değerlernn areler alınara B ( z 3) Y. 5 Y c 4 ν 4. ln SY z ν ( 4 9) zc 4 ν ν ν () bçmnde tanımlanan, dağılımı - serbestl derecel χ dağılımına yalaşan ve tarafımızdan B olara smlendrlen statst hesaplanır. Hesaplanan bu değer, H 0 : μ μ... μ hpotez reddedlr. χ, α tablo değern geçerse 3. B test yazılımı Te yönlü sabt etl deney düzenlernden elde edlen sonuçların çözümlenmesnde farlı varyanslılı sorununun gderlmes amacıyla gelştrlmş B Test ne [8] at test statstğ hesaplanıren Baley tarafından 980 yılında önerlen loal tam normall dönüşümünden yararlanılır. İşlem yüünün haffletlmes çn bazı tablolar üretlmşse de hesaplamaların br blgsayar yazılımı le yapılmasının uygulamacılar açısından olaylı sağlayacağı düşünülmüştür ve bu amaçla B Test yazılımı gelştrlmştr. B Test yazılımı Delph 7.0 uygulama gelştrme aracı le gelştrlmştr. 3.. B test yazılımı ver grş Kullanıcılar grup ve terar sayılarını belrtere ver grş yapableceler gb metn dosyalarında bulunan verler de ullanablrler. Yazılım çalıştırıldığında l olara ullanıcıdan ver aynağının seçlmesn ster. Eğer verler br dosyada ayıtlı se Dosyadan seçeneğ seçlere Tamam butonuna basılır, böylece ullanıcılar verler çeren csv uzantılı (verler vrgülle ayrılmış) dosyalarını, açılan form le seçeblrler. Grup ve terar sayılarını belrtere ver grş çn Ver Grş seçeneğ şaretlenmeldr. Daha sonra atf hale gelen Grup Sayısı ve Terar Sayısı alanlarına deneyde grup sayısı ve terar sayısı yazılablr. Ver Grş seçeneğn şaretleyen ullanıcı Grup Sayısı ve Terar Sayısı alanlarını boş geçemez ve bu alanlara den üçü br sayı gremez. Bu alanlarda belrttğ grup ve terar sayılarına göre, verler açılan ana form üzernde tabloya greblr. Yazılımdan, dengesz deneylerden elde edlen verlern çözümlenmesnde de yararlanılablr. Bunun çn ver grşnde terar sayısı olara masmum terar sayısı belrtlmel ve terar sayısı es olan hücreler boş bıraılmalıdır.

E. Yıldıztepe, A. F. Özdemr / İstatstçler Dergs (008) 75-8 8 Şel. Ver aynağı seçm 3.. B test yazılımı ullanım Ver grş tamamlandıtan sonra ullanıcı test statstğn hesaplattırablr. Testn anlam düzey formun üst ısmında lste utusundan seçleblr. Varsayılan değer 0,05 dr. Test sonuçlarını elde etme çn formun üst ısmında B Test butonu veya menüden İşlem Test değern hesapla seçeneğ ullanılablr. Şel. B test ana form χ Formun sağ tarafında test statstğ ve, α değerne göre arşılaştırılara verlen arar gösterlr. Testn sonuçları formun sağ tarafında edtörden opyalanablr, metn dosyası olara aydedleblr. Kullanıcı sadece sonuçları değl tabloya grdğ verler de csv uzantılı dosya olara aydedeblr. B Test yazılımı http://s.deu.edu.tr/userweb/engn.yldztepe/bkare.rar adresnden temn edleblr.

E. Yıldıztepe, A. F. Özdemr / İstatstçler Dergs (008) 75-8 8 Şel 3. Kaydetme seçeneler 4. Sonuç B Test, tle dağılımı normal olduğunda te yönlü sabt etl deney düzenlernde, değşen varyanslılı nedenyle gerçeleşen anlam düzeynn nomnal anlam düzeynden sapmasını ontrol edeblen br testtr. Değşen varyanslılı problem olmadığı durumlarda se verdğ sonuçlar, F Test sonuçları le uyum göstermetedr. Burada hazırlanan yazılım, eşt ya da farlı deneme ve terar sayıları le B Test n değşen varyanslılı durumunda seçene br test olara ullanma steyen uygulamacılar çn büyü ullanım olaylığı sağlamıştır. Kaynalar [] Baley, B.J.R. (980), Accurate normalzng transformatons of Student s t Varate, Appled Statstcs, 9, 304-306. [] Box, G.E.P. (954). Some theorems on quadratc forms appled n the study of analyss of varance problems, Annals of Mathematcal Statstcs, 5, 90 30. [3] Brown, M.B., & Forsythe, A.B. (974). The small sample behavor of some statstcs whch test equalty of several means, Technometrcs, 6, 9 3. [4] Cantu, M. (003). Masterng Delph 7. CA:Sybex. [5] Clnch, J. J., & Keselman, H. J. (98). Parametrc alternatves to the analyss of varance, Journal of Educatonal Statstcs, 7, 07-4. [6] Harwell, M.R., Rubnsten, E.N., Hayes, W.S., Olds, C.C. (99). Summarzng Monte Carlo results n methodologcal research: The one and two factor fxed effects ANOVA cases, Journal of Educatonal Statstcs, 7, 35 339. [7] Lx, L.M., Keselman, J.C., Keselman, H.J. (996). Consequances of Assumpton Volatons Revsted: A Quanttatve Revew of Alternatves to the One-Way Analyss of Varance F Test, Revew of Educatonal Research, 4, 579 69. [8] Özdemr, A.F. & Kurt, S. (006). One Way Fxed Effect Analyss of Varance Under Varance Heterogenety And A Soluton Proposal, Selçu Journal Of Appled Mathematcs, 7, 8 9. [9] Rupert, G., & Mller, J.R.(986). Beyond ANOVA, bascs of appled statstcs. Newyor: John Wley & Sons. Inc. [0] Scheffe, H. (959). The Analyss of Varance. Newyor: John Wley & Sons.Inc. [] Wlcox, R.R., Charln, V.L., & Thompson, K.L. (986). New Monte Carlo results on the robutness of the ANOVA F, W and F* statstcs, Communcatons n Statstcs: Smulaton and Computaton, 5, 933 943.