Araştırma Yöntemleri ve Etik

1. | ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ VE ETİK
| PARAMETRİK VE PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER
DOĞUKAN TAŞTAN

2. ÖNEMLİLİK TESTLERİ
DOĞUKAN TAŞTAN

3. ÖNEMLİLİK TESTİ AŞAMALARI
1. Verinin özelliği nedir? (Parametrik, Non-Parametrik)
2. Gruplar bağımlı mı? Bağımsız mı?
3. Gruplarda kaç gönüllü var?
4. Veriler normal dağılıyor mu?
DOĞUKAN TAŞTAN

4. PARAMETRİK TEST VARSAYIMLARI
• Veri ölçümle elde edilmiş olmalıdır.
• Gruplarda ki kişi (denek) sayısı 30’dan fazla olmalıdır.
• Veriler normal dağılıma uymalıdır.
• Gruplardaki kişi sayısı eşit ya da birbirine yakın olmalıdır.
• Varyanslar eşit olmalıdır.
DOĞUKAN TAŞTAN

5. VERİNİN ÖZELLİĞİ
• Araştırmacı elde ettiği verilerin özelliğini tanımlayabilmelidir.
DOĞUKAN TAŞTAN

6. NEYE GÖRE HANGİ TESTİ SEÇECEĞİZ?
1. Verinin özelliğine (Parametrik, Non-Parametrik)
2. Örnek büyüklüğü nedir? (Gruplardaki denek sayısı nedir.)
3. İncelenen grupların bağımlı ya da bağımsız olması
4. Karşılaştırılacak grup sayısı nedir?
5. Verinin normal dağılıma uygun olup olmaması
gibi temel sorulara cevap aranmalıdır.
DOĞUKAN TAŞTAN

7. ÖRNEK BÜYÜKLÜĞÜ (GRUPLARDAKİ DENEK SAYISI)
• Araştırmaya alınacak bireylerin sayısı arttıkça istatistiksel testin gücü ve
güvenilirliği artar.
• İki ya da daha fazla grupla çalışılacaksa gruplardaki birey sayılarının eşit
seçilmesi, standart yanılgıyı azaltır.
• Ölçümsel (parametrik) testlerin uygulanabilmesi için her grupta ki denek sayısının
30’un üzerinde olması gerekir.
• Gruplardaki denek sayısı 30’un altında ise non-parametrik testlerden uygun olanı
kullanılır. DOĞUKAN TAŞTAN

8. İNCELENEN GRUPLARIN BAĞIMLI YA DA BAĞIMSIZ OLMASI
• BAĞIMLI GRUP (BAĞIMLI ÖRNEKLEM): Aynı örnek birimlerden (aynı gruptaki kişilerden)
bir değişkene ilişkin en az iki veri dizisi elde edildiğinde bu grup yapısına bağımlı grup (bağımlı
örneklem) adı verilir. Aynı birimlerden iki ölçüm elde edilmişse bağımlı iki örneklem(bağımlı iki
grup), üç ve daha fazla ise Bağımlı K-örneklem adı verilir.
ÖRNEK: A ilacının hipertansiyon üzerindeki etkisini inceleyen bir çalışmada 100 kalp hastasına
hipertansiyon ilacı verilmeden önce ve verilmeye başlandıktan 10 gün sonra kan basıncı değerleri
ölçülüyor. – Bu örnekte aynı grup üzerinde iki ölçüm yapılıyor. Dolayısı ile karşılaştırma bağımlı
grup içinde yapılıyor.
DOĞUKAN TAŞTAN

9. İNCELENEN GRUPLARIN BAĞIMLI YA DA BAĞIMSIZ OLMASI
• BAĞIMSIZ GRUP (BAĞIMSIZ ÖRNEKLEM): Bir değişken ile ilgili en az iki veri dizisi en
az iki ayrı örnek birimlerden elde edildiğinde bu veri dizisine bağımsız grup (bağımsız örneklem)
adı verilir. . Farklı iki gruptan iki ölçüm elde edilmişse bağımsız iki örneklem(bağımsız iki grup),
üç ve daha fazla ise Bağımsız K-Örneklem adı verilir.
ÖRNEK: A ilacının hipertansiyon üzerindeki etkisinin cinsiyete göre değişip değişmediğini
inceleyen bir çalışmada 50 kadın ve 50 erkek kalp hastasına hipertansiyon ilacı verilmeden önce ve
verilmeye başlandıktan 10 gün sonra kan basıncı değerleri ölçülüyor. – Bu örnekte ayrı iki grup
üzerinde iki ölçüm yapılıyor. Dolayısı ile karşılaştırma bağımsız iki grup arasında yapılıyor.
DOĞUKAN TAŞTAN

10. Z TESTİ
• Z testinin kullanılabilmesi için hesaplanan test değerlerinin, evren dağılımının
normal olması gerekir.
• Z değeri örneklemden elde edilen değerin evren değerini ne derece yansıttığını
veya bu değerden ne derece de uzaklaştığını ortaya koyar.
• Evren dağılımının varyansı biliniyorsa Z testi yapılabilir. ‘n’ 100’den büyükken
dağılımı normale yaklaştığı için Z testi kullanılabilir.
DOĞUKAN TAŞTAN

11. T TESTİ
TEK ÖRNEKLEM
GRUP T TESTİ
BAĞIMSIZ ÖRNEKLEM
GRUP T TESTİ
BAĞIMLI ÖRNEKLEM
GRUPLAR T TESTİ
DOĞUKAN TAŞTAN

12. TEK ÖRNEKLEM GRUP T TESTİ
Diyelim ki evrenden tesadüfi olarak çekilmiş bir örneklemimiz var.
Örneklemden hesaplanan bir ortalamanın evren ortalamasından farklı olup olmadığının test edilmesinde
kullanılır.
TEK ÖRNEKLEM GRUP T TESTİNİN SAYILTILARI NELERDİR?
• Normallik
• Gözlemlerin bağımsızlığı
• Varyansların homojenliği
ÖRNEK:
Bir grup 2. sınıf öğrencisinin, dakikada okuduğu kelime sayısı, 2. sınıfların popülasyon ortalamasından daha çok
mudur?
DOĞUKAN TAŞTAN

13. BAĞIMSIZ ÖRNEKLEM GRUP T TESTİ
Diyelim ki aynı örneklemden, tesadüfi olarak çekilmiş iki örneklemimiz var.
Bağımsız örneklemler t testi, iki evren ortalamasının kıyaslanmasında kullanılır.
BAĞIMSIZ ÖRNEKLEM GRUP T TESTİNİN SAYILTILARI NELERDİR?
• Gözlemlerin bağımsızlığı
• Normal dağılım gösterir ya da normalden ciddi sapma göstermez.
• Varyansların homojenliği (iki grubun varyansları evrende eşittir)
ÖRNEK: Kızlar ve erkekler, hastalar ve sağlıklılar, deney grubu ve kontrol grubu
DOĞUKAN TAŞTAN

14. BAĞIMLI ÖRNEKLEM GRUP T TESTİ
• Eşleştirilmiş puanların karşılaştırılması için bağımlı gruplar t testinden yararlanılır.
• Güçlü bir anlam çıkarıcı testtir.
• Parametrik bir testtir dolayısıyla örneklem evreni temsil etmelidir.
• Eşleştirilmiş ölçümler arası farkların anlamlı olup olmadığını test etmede
kullanılır.
• Araştırmada, etkisi araştırılan faktör dışında tüm koşullar eşit tutulduğunda
istatistiksel bakımdan güçlü bir testtir.
DOĞUKAN TAŞTAN

15. ONE-WAYANOVA
• T testi yaparak çok sayıda grup kıyaslandığında birinci tür hata oranı artar. Bu nedenle de ANOVA’ya ihtiyaç
duyarız. ANOVA birinci tür hata oranını 0.05’te tutarak ikiden fazla grupların kıyaslanmasını mümkün kılar.
• Bağımlı değişken üzerinde etkisi araştırılan tek bir bağımsız değişken varken iki ve daha çok grubun aritmetik
ortalamaları arası farklar test edilirken, Tek yönlü ANOVA kullanılır.
• Grupların birbirinden bağımsız olması olması önem taşır.
• Örneklemler rasgele seçilmelidir.
• Varyansları kullanarak aritmetik ortalamaları kıyaslarlar.
ÖRNEK:
Üç farklı sınav sıklığının başarı üzerindeki etkisi inceleniyorsa ‘üç seviyeli tek faktörümüz’ olduğunu söyleyebiliriz.
DOĞUKAN TAŞTAN

16. NON-PARAMETRİK TESTLER (PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER)
• İstatistiksel gücü daha azdır.
• Hesaplanması daha kolaydır.
• Doğru bir şekilde uygulandığında parametrik testlerle aynı sonuçları
verir.
• Birçok veri düzeyinde kullanma imkanına sahip olursunuz.
DOĞUKAN TAŞTAN

17. KS (KOLMOGOROV SİMİRNOV)
• Örnek değerlerine ilişkin dağılımın, önceden belirlenen teorik bir dağılıma
uygunluğunu araştırır.
• Kısaca, rasgele seçilen bir örneklem verisinin, normal veya poision
gibi beli bir dağılıma ne kadar uyup uymadığını test etmek için kullanılır.
• Aynı zamanda ki – kare testinin doğrulayıcısı olarak da kullanılır.
• Özellikle ki– karenin uygulanamadığı çok küçük örneklerde veya hücrelerin
% 20’den fazlasının 5’ten küçük olduğu durumlarda frekansların
birleştirilmesi gereken hallerde Kolmogorov Simirnov testi uygulanır.
DOĞUKAN TAŞTAN

18. Kİ-KARE (χ2) TESTİ
• Bağımsız gruplarda oranların karşılaştırılmasında
• İki ya da daha çok grup arasında nitel bir değişken yönünden fark olup olmadığının testinde
• İki nitel değişken arasında ilişki olup olmadığının testinde
• Gruplar arası homojenlik testinde
• Örneklemden elde edilen dağılımın istenen herhangi bir teorik dağılıma uyup uymadığının testinde
(uyum iyiliği testi);
gibi durumlarda kullanılabilir.
DOĞUKAN TAŞTAN

19. WALD WOLFOWİTZ DİZİ TESTİ
• Bir rasgelelik testidir.
• Bir gözlem değerinin kendinden sonra gelen gözlem değerini etkileyip
etkilemediğini inceler.
• Ayrıca, ana kütleden seçilen bir örneğin, tesadüfi olup olmadığını test eder.
DOĞUKAN TAŞTAN

20. MC NEMAR TESTİ
• Bağımlı gruplarda oranların karşılaştırılmasında.
• Karşılaştırma testi olarakta ifade edilmektedir.
• Örnek birimleri üzerinde, biri işlemden önce biri işlemden sonra olmak üzere, iki ölçme
yapıldıktan sonra, aradaki farkın anlamlı olup olmadığını test eder.
• Herhangi bir olay veya uygulamanın şahıslar üzerindeki etkisini test etmede kullanılır.
• Özellikle tıp alanında yaygın kullanım bulduğu söylenebilir. Hastanın takibinde ilaç
kullanmadan önce ve sonraki gelişmeler arasındaki farkın ortaya konulması gibi.
DOĞUKAN TAŞTAN

21. MANN- WHİTNEY U TESTİ
• Mann-Whitney U testi, bağımsız iki grubun karşılaştırılması için
kullanılan parametrik olmayan bir testtir.
DOĞUKAN TAŞTAN

22. WİLCOXON EŞLEŞTİRİLMİŞ İKİ ÖRNEK TESTİ
• Parametrik test varsayımları yerine getirilmediği durumda iki eş arasındaki farkın
önemlilik testinin yerine kullanılabilecek test “Wilcoxon Eşleştirilmiş İki Örnek
Testidir”.
ÖRNEK: Yeni düzenlenen bir diyetin etkinliğini
incelemek için 8 kişinin diyetten önceki ve diyeti
uyguladıktan 1 ay sonraki kilolarının
ölçüldüğünü ve bulguların aşağıdaki gibi
olduğunu kabul edelim. Bu verilere göre diyetin
kilo kaybı sağladığını söyleyebilir miyiz?
DOĞUKAN TAŞTAN

23. TEŞEKKÜRLER

24. KAYNAKÇA
(2019). T.C. MARMARA ÜNİVERSİTESİ: http://sbf.marmara.edu.tr/dosya/sbf/ders%20notlar%C4%B1/%C3%B6nemlilik%20testleri%20II.pdf
adresinden alındı
AKIN, M. (2019). academia.edu. https://www.academia.edu/5382438/Nonparametric_Testler_I adresinden alındı
BAŞOL, G. (2014). 3. BÖLÜM PARAMETRİK VE NON-PARAMETRİK TESTLER. TOKAT: T.C. GAZİOSMANPAŞA ÜNİVERSİTESİ
EĞİTİM FAKÜLTESİ.
GÜRELİ, T. B. (tarih yok). Parametrik ve Non-Parametrik Testler. NİĞDE: T.C. NİĞDE ÜNİVERSİTESİ İKTİSADİ İDARİ BİLİMLER
FAKÜLTESİ PAZARLAMA BÖLÜMÜ.
KESKİN, S. (2020). PARAMETRİK. T.C. HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ: http://yunus.hacettepe.edu.tr/~sinan.keskin/?tag=parametrik adresinden
alındı
Parametrik ve Non-parametrik testlerin Karşılaştırılması. (2020). https://spssegitimi.wordpress.com/2012/11/26/parametrik-ve-non-parametrik-
testlerin-karsilastirilmasi/ adresinden alındı
UYGUN HİPOTEZ TESTİNİN SEÇİMİ-TIP FAKÜLTESİ BİYOİSTATİSTİK ANABİLİM DALI BAŞKANLIĞI. (2018). T.C. ANKARA
ÜNİVERSİTESİ:
https://acikders.ankara.edu.tr/pluginfile.php/30758/mod_resource/content/0/6_Uygun%20Hipotez%20Testinin%20Se%C3%A7imi.pdf adresinden
alındı