1. BÖLÜM III. PARAMETRİK
VE
PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER
GülĢah BaĢol
TOKAT - 2014
T.C.
GAZĠOSMANPAġAÜNĠVERSĠTESĠ
EĞĠTĠMFAKÜLTESĠ
BÖLÜM III. PARAMETRİK/PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER

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. • 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. Parametrik olmayan testlerin sayıltıları
• Gözlemler bağımsızdır.
• Üzerinde çalıĢılan değiĢken süreklilik gösterir.
BÖLÜM III. PARAMETRİK/PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER

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. 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. Hipotez Testleri
Bunlardan çok daha fazla test olduğunu unutmayalım!!
BÖLÜM III. PARAMETRİK/PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER

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