İstatistiksel parametrik testler, popülasyon ortalaması ve varyansı hakkındaki hipotezleri test etmek için kullanılan bir istatistiksel analiz türüdür. Bu testler, temel verilerin normal bir dağılım izlediği varsayımına dayanır ve sağlamlık, güvenilirlik ve verilerdeki ince farklılıkları tespit etme yeteneği dahil olmak üzere çeşitli temel özelliklere sahiptir.
Parametrik testler genellikle tıbbi araştırma, pazar araştırması ve sosyal bilimler dahil olmak üzere çeşitli farklı uygulamalarda kullanılır. Bu alanlarda araştırmacılar, popülasyon ortalamaları veya varyanslarındaki değişikliklerin önemini belirlemek veya belirli bir tedavi veya müdahalenin veriler üzerinde önemli bir etkisi olup olmadığını belirlemek için parametrik testleri kullanabilirler.
En yaygın istatistik türleri parametrik testler
t-testi
En yaygın kullanılan parametrik testlerden biri, iki popülasyonun ortalamalarını karşılaştırmak için kullanılan t-testidir. Bu test t-testi Temel verilerin normal dağıldığını ve iki popülasyonun varyanslarının eşit olduğunu varsayar. Test istatistiği, iki popülasyonun ortalamaları arasındaki fark kullanılarak hesaplanır ve farkın standart hatasına bölünür.
ANOVA testi
Bir diğer yaygın parametrik test, üç veya daha fazla popülasyonun ortalamalarını karşılaştırmak için kullanılan varyans analizidir (ANOVA). Bu test ANOVA testi Temel verilerin normal dağıldığını ve tüm popülasyonların varyanslarının eşit olduğunu varsayar. Test istatistiği, popülasyonlar arasındaki varyansın popülasyonlar içindeki varyansa oranı kullanılarak hesaplanır.
Diğer parametrik testler
t-testi ve ANOVA'ya ek olarak, eşleştirilmiş t-testi, tek yönlü ANOVA, iki yönlü ANOVA, tekrarlanan ölçümler ANOVA ve karma tasarım ANOVA dahil olmak üzere farklı uygulamalarda kullanılan birkaç başka istatistik parametrik test vardır. Bu testlerin her biri farklı varsayımlara ve test istatistiklerine sahiptir ve farklı araştırma sorularını ele almak için kullanılır.
Parametrik testlerin en önemli avantajlarından biri sağlam olmalarıdır, yani altta yatan veri dağılımının şekline duyarlı değildirler. Veriler yaklaşık olarak normal dağıldığı sürece, parametrik testler doğru sonuçlar sağlayabilir.
Dakikalar içinde harika infografikler oluşturun
Mind the Graph, verilerinizi bir araya getirmek ve görsel olarak sunmak için mükemmel bir araçtır. Çalışmanızın anlaşılmasını kolaylaştırmak için grafikler, tablolar ve bilimsel çizimler kullanın.
Parametrik istatistik testlerinin güvenilirliği
Parametrik testlerin bir diğer faydası da, köklü istatistiksel yöntemlere ve varsayımlara dayandıkları için güvenilir olmalarıdır. Parametrik testlerin sonuçları yüksek oranda tekrarlanabilir ve altta yatan popülasyon hakkında geçerli çıkarımlar yapmak için kullanılabilir.
Birçok faydasına rağmen parametrik testler her veri seti için her zaman en iyi seçenek değildir. Bazı durumlarda, temel veriler normal dağılmayabilir veya popülasyonların varyansları eşit olmayabilir. Bu durumlarda, parametrik olmayan testler daha uygun olabilir.
Parametrik testlere karşı Parametrik olmayan testler
Parametrik olmayan testler, altta yatan veri dağılımı hakkında herhangi bir varsayımda bulunmayan bir istatistiksel analiz türüdür. Bunun yerine, sonuçların anlamlılığını belirlemek için verilerin sıralamasına dayanırlar. Bazı yaygın parametrik olmayan testler şunları içerir Wilcoxon sıra toplamı testi, the Kruskal-Wallis testive Mann-Whitney testi.
Parametrik ve parametrik olmayan testler arasında seçim yaparken, verilerin doğasını ve ele alınan araştırma sorusunu göz önünde bulundurmak önemlidir. Genel olarak, parametrik testler normal dağılım gösteren ve eşit varyanslara sahip veriler için uygunken, parametrik olmayan testler bu varsayımları karşılamayan veriler için uygundur.
Parametrik istatistik testi örneği
Bir araştırmacının iki grup çocuğun (Grup A ve Grup B) boy ortalamaları arasında bir fark olup olmadığını test etmek istediğini varsayalım. Araştırmacı bunu yapmak için her gruptan rastgele 20 çocuk seçer ve boylarını ölçer.
Araştırmacı, A grubundaki çocukların boy ortalamasının B grubundaki çocukların boy ortalamasından farklı olup olmadığını bilmek istemektedir. Bu hipotezi test etmek için araştırmacı iki örneklemli t-testi kullanabilir. t-testi, temel verilerin normal dağıldığını ve iki grubun varyanslarının eşit olduğunu varsayar.
Araştırmacı her bir grup için boy ortalamasını hesaplar ve A grubunun boy ortalamasının 150 cm, B grubunun boy ortalamasının ise 155 cm olduğunu bulur. Araştırmacı daha sonra her bir grup için standart sapmayı hesaplar ve A Grubu için standart sapmanın 5 cm, B Grubu için standart sapmanın 4 cm olduğunu bulur.
Daha sonra araştırmacı, iki grubun ortalamaları arasındaki farkı, farkın standart hatasına bölerek t-istatistiğini hesaplar. Eğer t-istatistiği anlamlılık düzeyi ve serbestlik derecesi tarafından belirlenen kritik değerden büyükse, araştırmacı A ve B gruplarındaki çocukların boy ortalamaları arasında anlamlı bir fark olduğu sonucuna varabilir.
Bu örnek, iki grubun ortalamaları arasındaki farka ilişkin bir hipotezi test etmek için iki örneklemli bir t-testinin nasıl kullanılabileceğini göstermektedir. t-testi, popülasyon ortalaması hakkındaki hipotezleri test etmek için sağlam ve güvenilir bir yol sağlayan güçlü ve yaygın olarak kullanılan bir parametrik testtir.
Verileri analiz etmek için güçlü araçlar
Sonuç olarak, parametrik testler istatistiksel analiz için güçlü bir araçtır ve çok çeşitli uygulamalar için sağlam ve güvenilir sonuçlar sağlar. Ancak, verilerin niteliğine ve ele alınan araştırma sorusuna göre uygun testin seçilmesi önemlidir. İster parametrik ister parametrik olmayan testler kullanılsın, istatistiksel analizin amacı her zaman altta yatan popülasyon hakkında geçerli çıkarımlar yapmak ve verilerden anlamlı sonuçlar çıkarmaktır.
Hiçbir şey karmaşık bir mesajı ileten kusursuz bir görsel parçanın yerini tutamaz
Büyük miktarda bilgiyi iletmekte zorlanıyor musunuz? Çalışmanızı daha anlaşılır ve erişilebilir kılmak için infografikler ve illüstrasyonlar kullanın. Mind the Graph, görsel olarak çekici infografikler kullanarak çalışmalarını daha etkili hale getirmek isteyen araştırmacılar için mükemmel bir araçtır.
Haber bültenimize abone olun
Etkili görseller hakkında özel yüksek kaliteli içerik
bilimde iletişim.
