ANOVA testi<\/h3>\n\n\n\n
Bir di\u011fer yayg\u0131n parametrik test, \u00fc\u00e7 veya daha fazla pop\u00fclasyonun ortalamalar\u0131n\u0131 kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmak i\u00e7in kullan\u0131lan varyans analizidir (ANOVA). Bu test ANOVA testi<\/a> Temel verilerin normal da\u011f\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve t\u00fcm pop\u00fclasyonlar\u0131n varyanslar\u0131n\u0131n e\u015fit oldu\u011funu varsayar. Test istatisti\u011fi, pop\u00fclasyonlar aras\u0131ndaki varyans\u0131n pop\u00fclasyonlar i\u00e7indeki varyansa oran\u0131 kullan\u0131larak hesaplan\u0131r.<\/p>\n\n\n\n t-testi ve ANOVA'ya ek olarak, e\u015fle\u015ftirilmi\u015f t-testi, tek y\u00f6nl\u00fc ANOVA, iki y\u00f6nl\u00fc ANOVA, tekrarlanan \u00f6l\u00e7\u00fcmler ANOVA ve karma tasar\u0131m ANOVA dahil olmak \u00fczere farkl\u0131 uygulamalarda kullan\u0131lan birka\u00e7 ba\u015fka istatistik parametrik test vard\u0131r. Bu testlerin her biri farkl\u0131 varsay\u0131mlara ve test istatistiklerine sahiptir ve farkl\u0131 ara\u015ft\u0131rma sorular\u0131n\u0131 ele almak i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r.<\/p>\n\n\n\n Parametrik testlerin en \u00f6nemli avantajlar\u0131ndan biri sa\u011flam olmalar\u0131d\u0131r, yani altta yatan veri da\u011f\u0131l\u0131m\u0131n\u0131n \u015fekline duyarl\u0131 de\u011fildirler. Veriler yakla\u015f\u0131k olarak normal da\u011f\u0131ld\u0131\u011f\u0131 s\u00fcrece, parametrik testler do\u011fru sonu\u00e7lar sa\u011flayabilir.<\/p>\n\n\n\n Mind the Graph, verilerinizi bir araya getirmek ve g\u00f6rsel olarak sunmak i\u00e7in m\u00fckemmel bir ara\u00e7t\u0131r. \u00c7al\u0131\u015fman\u0131z\u0131n anla\u015f\u0131lmas\u0131n\u0131 kolayla\u015ft\u0131rmak i\u00e7in grafikler, tablolar ve bilimsel \u00e7izimler kullan\u0131n.<\/p>\n\n\n\n Parametrik testlerin bir di\u011fer faydas\u0131 da, k\u00f6kl\u00fc istatistiksel y\u00f6ntemlere ve varsay\u0131mlara dayand\u0131klar\u0131 i\u00e7in g\u00fcvenilir olmalar\u0131d\u0131r. Parametrik testlerin sonu\u00e7lar\u0131 y\u00fcksek oranda tekrarlanabilir ve altta yatan pop\u00fclasyon hakk\u0131nda ge\u00e7erli \u00e7\u0131kar\u0131mlar yapmak i\u00e7in kullan\u0131labilir.<\/p>\n\n\n\n Bir\u00e7ok faydas\u0131na ra\u011fmen parametrik testler her veri seti i\u00e7in her zaman en iyi se\u00e7enek de\u011fildir. Baz\u0131 durumlarda, temel veriler normal da\u011f\u0131lmayabilir veya pop\u00fclasyonlar\u0131n varyanslar\u0131 e\u015fit olmayabilir. Bu durumlarda, parametrik olmayan testler daha uygun olabilir.<\/p>\n\n\n\n Parametrik olmayan testler, altta yatan veri da\u011f\u0131l\u0131m\u0131 hakk\u0131nda herhangi bir varsay\u0131mda bulunmayan bir istatistiksel analiz t\u00fcr\u00fcd\u00fcr. Bunun yerine, sonu\u00e7lar\u0131n anlaml\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 belirlemek i\u00e7in verilerin s\u0131ralamas\u0131na dayan\u0131rlar. Baz\u0131 yayg\u0131n parametrik olmayan testler \u015funlar\u0131 i\u00e7erir Wilcoxon s\u0131ra toplam\u0131 testi<\/a>, the Kruskal-Wallis testi<\/a>ve Mann-Whitney testi<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Parametrik ve parametrik olmayan testler aras\u0131nda se\u00e7im yaparken, verilerin do\u011fas\u0131n\u0131 ve ele al\u0131nan ara\u015ft\u0131rma sorusunu g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurmak \u00f6nemlidir. Genel olarak, parametrik testler normal da\u011f\u0131l\u0131m g\u00f6steren ve e\u015fit varyanslara sahip veriler i\u00e7in uygunken, parametrik olmayan testler bu varsay\u0131mlar\u0131 kar\u015f\u0131lamayan veriler i\u00e7in uygundur.<\/p>\n\n\n\n Bir ara\u015ft\u0131rmac\u0131n\u0131n iki grup \u00e7ocu\u011fun (Grup A ve Grup B) boy ortalamalar\u0131 aras\u0131nda bir fark olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 test etmek istedi\u011fini varsayal\u0131m. Ara\u015ft\u0131rmac\u0131 bunu yapmak i\u00e7in her gruptan rastgele 20 \u00e7ocuk se\u00e7er ve boylar\u0131n\u0131 \u00f6l\u00e7er.<\/p>\n\n\n\n Ara\u015ft\u0131rmac\u0131, A grubundaki \u00e7ocuklar\u0131n boy ortalamas\u0131n\u0131n B grubundaki \u00e7ocuklar\u0131n boy ortalamas\u0131ndan farkl\u0131 olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 bilmek istemektedir. Bu hipotezi test etmek i\u00e7in ara\u015ft\u0131rmac\u0131 iki \u00f6rneklemli t-testi kullanabilir. t-testi, temel verilerin normal da\u011f\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve iki grubun varyanslar\u0131n\u0131n e\u015fit oldu\u011funu varsayar.<\/p>\n\n\n\n Ara\u015ft\u0131rmac\u0131 her bir grup i\u00e7in boy ortalamas\u0131n\u0131 hesaplar ve A grubunun boy ortalamas\u0131n\u0131n 150 cm, B grubunun boy ortalamas\u0131n\u0131n ise 155 cm oldu\u011funu bulur. Ara\u015ft\u0131rmac\u0131 daha sonra her bir grup i\u00e7in standart sapmay\u0131 hesaplar ve A Grubu i\u00e7in standart sapman\u0131n 5 cm, B Grubu i\u00e7in standart sapman\u0131n 4 cm oldu\u011funu bulur.<\/p>\n\n\n\n Daha sonra ara\u015ft\u0131rmac\u0131, iki grubun ortalamalar\u0131 aras\u0131ndaki fark\u0131, fark\u0131n standart hatas\u0131na b\u00f6lerek t-istatisti\u011fini hesaplar. E\u011fer t-istatisti\u011fi anlaml\u0131l\u0131k d\u00fczeyi ve serbestlik derecesi taraf\u0131ndan belirlenen kritik de\u011ferden b\u00fcy\u00fckse, ara\u015ft\u0131rmac\u0131 A ve B gruplar\u0131ndaki \u00e7ocuklar\u0131n boy ortalamalar\u0131 aras\u0131nda anlaml\u0131 bir fark oldu\u011fu sonucuna varabilir.<\/p>\n\n\n\n Bu \u00f6rnek, iki grubun ortalamalar\u0131 aras\u0131ndaki farka ili\u015fkin bir hipotezi test etmek i\u00e7in iki \u00f6rneklemli bir t-testinin nas\u0131l kullan\u0131labilece\u011fini g\u00f6stermektedir. t-testi, pop\u00fclasyon ortalamas\u0131 hakk\u0131ndaki hipotezleri test etmek i\u00e7in sa\u011flam ve g\u00fcvenilir bir yol sa\u011flayan g\u00fc\u00e7l\u00fc ve yayg\u0131n olarak kullan\u0131lan bir parametrik testtir.<\/p>\n\n\n\n Sonu\u00e7 olarak, parametrik testler istatistiksel analiz i\u00e7in g\u00fc\u00e7l\u00fc bir ara\u00e7t\u0131r ve \u00e7ok \u00e7e\u015fitli uygulamalar i\u00e7in sa\u011flam ve g\u00fcvenilir sonu\u00e7lar sa\u011flar. Ancak, verilerin niteli\u011fine ve ele al\u0131nan ara\u015ft\u0131rma sorusuna g\u00f6re uygun testin se\u00e7ilmesi \u00f6nemlidir. \u0130ster parametrik ister parametrik olmayan testler kullan\u0131ls\u0131n, istatistiksel analizin amac\u0131 her zaman altta yatan pop\u00fclasyon hakk\u0131nda ge\u00e7erli \u00e7\u0131kar\u0131mlar yapmak ve verilerden anlaml\u0131 sonu\u00e7lar \u00e7\u0131karmakt\u0131r.<\/p>\n\n\n\n B\u00fcy\u00fck miktarda bilgiyi iletmekte zorlan\u0131yor musunuz? \u00c7al\u0131\u015fman\u0131z\u0131 daha anla\u015f\u0131l\u0131r ve eri\u015filebilir k\u0131lmak i\u00e7in infografikler ve ill\u00fcstrasyonlar kullan\u0131n. Mind the Graph, g\u00f6rsel olarak \u00e7ekici infografikler kullanarak \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131n\u0131 daha etkili hale getirmek isteyen ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar i\u00e7in m\u00fckemmel bir ara\u00e7t\u0131r. <\/p>\n\n\n\nDi\u011fer parametrik testler<\/h3>\n\n\n\n
Dakikalar i\u00e7inde harika infografikler olu\u015fturun<\/h2>\n\n\n\n
Parametrik istatistik testlerinin g\u00fcvenilirli\u011fi<\/h2>\n\n\n\n
Parametrik testlere kar\u015f\u0131 Parametrik olmayan testler<\/h2>\n\n\n\n
Parametrik istatistik testi \u00f6rne\u011fi<\/h2>\n\n\n\n
Verileri analiz etmek i\u00e7in g\u00fc\u00e7l\u00fc ara\u00e7lar<\/h2>\n\n\n\n
Hi\u00e7bir \u015fey karma\u015f\u0131k bir mesaj\u0131 ileten kusursuz bir g\u00f6rsel par\u00e7an\u0131n yerini tutamaz<\/h2>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/3iezpf5xkd3.gif\")
<\/figure><\/div>\n\n\n