Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.
BÖLÜM III. PARAMETRİK
VE
PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER
GülĢah BaĢol
TOKAT - 2014
T.C.
GAZĠOSMANPAġAÜNĠVERSĠTESĠ
EĞĠTĠMFAKÜLTE...
Ġçerik
• 1.1. Parametrik testler
• 1.2. Parametrik olmayan testler
• 1.3. Hangisi ne zaman kullanılır?
• 1.4. Neden parame...
• Parametrik testleri açıklar.
• Hangi test ne zaman kullanılır açıklar.
• Parametrik testler neden tercih edilmeli açıkla...
1.1. Parametrik testler
• Bu testleri kullanmadan önce sayıltılar test edilmelidir.
Çünkü örneklem değerlerden yola çıkara...
1.2. Parametrik olmayan testler
• Parametrik olmayan testler evrene dönük
tahminlerde bulunmazlar. Bu testlerde
popülasyon...
1.3. Hangisini ne zaman kullanmalı?
• Veri normal dağılım gösteriyorsa ve eĢit
aralıklı ölçek düzeyindeyse parametrik test...
1.4. Niçin mümkünse parametrik testler
kullanılmalıdır?
•Parametrik testler daha çok
istatistiksel güce sahiptir ve bu
ned...
1.5. Parametrik testlerin sayıltıları
• Gözlemler eĢit aralıklı ölçekte olmalıdır.
• Gözlemler birbirinden bağımsız olmalı...
1.6. Parametrik olmayan testlerin
sayıltıları
• Gözlemler bağımsız olmalıdır.
• Dağılımın Ģekli hakkında bir varsayımda
bu...
1.7. Parametrik testlerin avantajları
• Daha çok istatistiksel güce sahiptir.
• Daha sofistikedir ve geliĢtirilmiĢ tablola...
1.8. Parametrik olmayan testlerin
avantajalrı
• Pekçok veri düzeyinde kullanılabilir (sınıflama, sıralama
ve eĢit aralıklı...
1.8. Parametrik olmayan testlerin
dezavantajları
• Daha düĢük bir seviyedeki ölçmeye çevrildiğinde
ölçümlerde bilgi kaybı ...
Parametrik olmayan testlerin sayıltıları
• Gözlemler bağımsızdır.
• Üzerinde çalıĢılan değiĢken süreklilik gösterir.
BÖLÜM...
Ölçek düzeyleri
• Dört ölçek düzeyi
Sınıflama ölçeği
• Cinsiyet, etnik köken, medeni durum.
Sıralama ölçeği
• Kayaların se...
Istatistiksel Metotlar
Hipotez testi yaptığımızda dört temel analizden
birini yaparız:
Gruplar arası farklar ( bağımsız ör...
Hipotez Testleri
Bunlardan çok daha fazla test olduğunu unutmayalım!!
BÖLÜM III. PARAMETRİK/PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER
Ġstatistiksel testler tablosuÖlçek Düzeyi Sample Characteristics ĠliĢki
1
Örnekl
em
2 Örneklem K Örneklem (i.e., >2)
Bağım...
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×

Parametrik ve Parametrik Olmayan İstatistikler

66,167 views

Published on

Published in: Education
  • Be the first to comment

Parametrik ve Parametrik Olmayan İstatistikler

  1. 1. BÖLÜM III. PARAMETRİK VE PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER GülĢah BaĢol TOKAT - 2014 T.C. GAZĠOSMANPAġAÜNĠVERSĠTESĠ EĞĠTĠMFAKÜLTESĠ BÖLÜM III. PARAMETRİK/PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER
  2. 2. Ġçerik • 1.1. Parametrik testler • 1.2. Parametrik olmayan testler • 1.3. Hangisi ne zaman kullanılır? • 1.4. Neden parametrik testler? • 1.5. Parametrik testlerin sayıltıları • 1.6. Parametrik olmayan testlerin sayıltıları • 1.7. Parametrik testlerin avantajları • 1.8. Parametrik olmayan testlerin avantajları BÖLÜM III. PARAMETRİK/PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER
  3. 3. • Parametrik testleri açıklar. • Hangi test ne zaman kullanılır açıklar. • Parametrik testler neden tercih edilmeli açıklar. • Parametrik testlerin sayıltılarını açıklar. • Parametrik olmayan testlerin sayıltılarını açıklar. • Parametrik testlerin avantajlarını açıklar. • Parametrik olmayan testlerin avantajlarını açıklar. Kazanımlar BÖLÜM III. PARAMETRİK/PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER
  4. 4. 1.1. Parametrik testler • Bu testleri kullanmadan önce sayıltılar test edilmelidir. Çünkü örneklem değerlerden yola çıkarak evren parametreleri hakkında tahminlerde bulunulur. Parametrik testleri kullanmak için evrenden seçilen örneklemin evreni temsil ettiğini yordamaya dönük sayıltıların sınanması gerekir. Tıpkı bir silahı kullanmak için ruhsata ihtiyacınız olduğu gibi… • Bağımlı değiĢken evrenden rastgele seçilen bir örneklem evrenin özelliklerini gösterir. Merkezi limit teoremine göre böyle bir örneklem çekildiği evren gibi normal dağılım gösterir. BÖLÜM III. PARAMETRİK/PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER
  5. 5. 1.2. Parametrik olmayan testler • Parametrik olmayan testler evrene dönük tahminlerde bulunmazlar. Bu testlerde popülasyon parametreleri ile kıyaslamada bulunmadan karar verilir. • Verinin normal dağılım göstermesine gerek yoktur. • EĢit aralıklı ölçek düzeyinde olmayan sınıflama ve sıralama ölçeğindeki veriler içinde kullanılır. BÖLÜM III. PARAMETRİK/PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER
  6. 6. 1.3. Hangisini ne zaman kullanmalı? • Veri normal dağılım gösteriyorsa ve eĢit aralıklı ölçek düzeyindeyse parametrik testler test edilmelidir. Örneklem büyüklüğü 30’un üzerindeyse parametrik testler tercih edilmelidir (Merkezi Limit Teoremi). • Veri normal dağılım göstermiyorsa ve sınıflama veya sıralama ölçeğindeyse parametrik olmayan testler kullanılır. • Bağımsız değiĢkenin her bir kategorisi için örneklem büyüklüğü 30’un altındayken yine parametrik olmayan testler tercih edilmelidir. BÖLÜM III. PARAMETRİK/PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER
  7. 7. 1.4. Niçin mümkünse parametrik testler kullanılmalıdır? •Parametrik testler daha çok istatistiksel güce sahiptir ve bu nedenle mümkün olduğunda tercih edilmelidir. Kısacası olan bir farkı doğru tespit etmede parametrik testler daha etkilidir. BÖLÜM III. PARAMETRİK/PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER
  8. 8. 1.5. Parametrik testlerin sayıltıları • Gözlemler eĢit aralıklı ölçekte olmalıdır. • Gözlemler birbirinden bağımsız olmalıdır. • Gözlemler normal dağılım göstermelidir ki evreni temsili olduğuna kanaat getirelim. • Gruplar için evren varyanslarının homojen olması gerekir. • Normal ve homojen ortalamalar gösteren evrenlerin satır ve sütun bileĢimleri doğrusaldır. BÖLÜM III. PARAMETRİK/PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER
  9. 9. 1.6. Parametrik olmayan testlerin sayıltıları • Gözlemler bağımsız olmalıdır. • Dağılımın Ģekli hakkında bir varsayımda bulunulmaz. • Her düzeyde veri kullanılır. • DeğiĢkenin süreklilik arz etmesi yeterlidir (normal dağılmasa da) BÖLÜM III. PARAMETRİK/PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER
  10. 10. 1.7. Parametrik testlerin avantajları • Daha çok istatistiksel güce sahiptir. • Daha sofistikedir ve geliĢtirilmiĢ tabloları vardır.. • Kullanılan veri en üst düzeyde bilgi verir. BÖLÜM III. PARAMETRİK/PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER
  11. 11. 1.8. Parametrik olmayan testlerin avantajalrı • Pekçok veri düzeyinde kullanılabilir (sınıflama, sıralama ve eĢit aralıklı) • Daha az sayıltıya sahiptir. • Daha kolay hesaplanır. • Popülasyon parametreleri gerektirmezler. Bu nedenle parametresiz istatistikler olarak adlandırılır. • Doğru uygulandığında parametrik testlerle aynı sonucu verir (Red/not red). BÖLÜM III. PARAMETRİK/PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER
  12. 12. 1.8. Parametrik olmayan testlerin dezavantajları • Daha düĢük bir seviyedeki ölçmeye çevrildiğinde ölçümlerde bilgi kaybı yaĢanır (eĢit aralıklıdan sıralamaya, sıralamadan sınıflamaya) • Büyük gruplar için hesaplaması zordur. • Bu testler için geliĢtirilmiĢ tablolar sınırlıdır. BÖLÜM III. PARAMETRİK/PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER
  13. 13. Parametrik olmayan testlerin sayıltıları • Gözlemler bağımsızdır. • Üzerinde çalıĢılan değiĢken süreklilik gösterir. BÖLÜM III. PARAMETRİK/PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER
  14. 14. Ölçek düzeyleri • Dört ölçek düzeyi Sınıflama ölçeği • Cinsiyet, etnik köken, medeni durum. Sıralama ölçeği • Kayaların sertlik düzeyleri, yetenek, güzellik, orduda rütbeler. EĢit aralıklı ölçek • Selsius, Fahrenayt, okul notları. Oran ölçeği • Kelvin derecesi, uzunluk, ağırlık, hız. BÖLÜM III. PARAMETRİK/PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER
  15. 15. Istatistiksel Metotlar Hipotez testi yaptığımızda dört temel analizden birini yaparız: Gruplar arası farklar ( bağımsız örneklemler) DeğiĢkenler arası farklar (bağımsız örneklem) Farklı değiĢkenler arası iliĢkiler Bu durumların her biri için parametrik ve parametrik olmayan testler mevcuttur. BÖLÜM III. PARAMETRİK/PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER
  16. 16. Hipotez Testleri Bunlardan çok daha fazla test olduğunu unutmayalım!! BÖLÜM III. PARAMETRİK/PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER
  17. 17. Ġstatistiksel testler tablosuÖlçek Düzeyi Sample Characteristics ĠliĢki 1 Örnekl em 2 Örneklem K Örneklem (i.e., >2) Bağımsız Bağımlı Bağımsız Bağımlı Kategorik/ Sınıflama Χ2 or bi- nomial Χ2 Macnarmar’ s Χ2 Χ2 Cochran’s Q Sıra veya Sıralama Mann Whitney U Wilcoxin eĢleĢmiĢ çiftler iĢaret testi Kruskal Wallis H Friendman’s ANOVA Spearman’s rho Parametrik (EĢit aralıklı ve Oran) z test i testi Bağımsız gruplar t testi Bağımlı gruplar t testi Tek yönlü ANOVA Tek yönlüANOV A (tekrarlı ölçümler) Pearson’s r Faktöriyel ANOVA (Ġki Yönlü ANOVA) (Plonskey, 2001) BÖLÜM III. PARAMETRİK/PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER

×