• Sonuç bulunamadı

ÖDE5024DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİKYüksek Lisans

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "ÖDE5024DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİKYüksek Lisans"

Copied!
10
0
0

Yükleniyor.... (view fulltext now)

Tam metin

(1)

ÖDE5024

DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK

Yüksek Lisans

Doç. Dr. ÖMAY ÇOKLUK BÖKEOĞLU

(2)

ANOVA DESENLERİ: Karışık Ölçümlerde İki Faktörlü ANOVA

• Karışık ölçümler için iki faktörlü ANOVA, işlem gruplarına bağlı olarak ilişkisiz ölçümlerin ve zamana bağlı olarak tekrarlı ölçümlerin söz

edildiği iki faktörlü karışık (split-plot) desenlerde, uygulanan deneysel işlemin etkililiğine ilişkin satırxsütun ortak etkisini ve satır ile sütun faktörlerinin temel etkilerini test etmek için kullanılır.

• ‘’Mixed Design Two-Way ANOVA” / “One Within and One Between Factor ANOVA” / “Split-Plot ANOVA” gibi

isimlerle de anılır.

(3)

Karışık Ölçümlerde İki Faktörlü ANOVA

• İki faktörlü karışık desenlerde faktörlerden biri bağımsız grup faktörü, diğeri ise gruplardaki bireylerin farklı zamanlarda alınan ölçümlerine karşılık gelen tekrarlı (bağımlı ya da ilişkili) ölçüm faktörüdür.

• Bağımsız grup faktörüne gruplararası değişken (between

subject variable), tekrarlı ölçüm faktörüne ise grup/lariçi

değişken (within subject variable) denir.

(4)

Karışık Ölçümlerde İki Faktörlü ANOVA

Tek faktör üzerinde tekrarlı ölçümler için iki faktörlü ANOVA olarak da isimlendirilen bu istatistiksel modelin varsayımları aşağıda verilmiştir:

• Bağımlı değişken en az aralık ölçeğindedir.

• Bağımlı değişkene ait puanlar, her bir alt grupta normal dağılım gösterir.

• Grupların aynı zamanda elde edilen puanlarının varyansları eşittir.

• Ölçüm setlerinin ikili kombinasyonları için grupların kovaryansları eşittir.

• Herhangi bir denek için hesaplanan fark puanı, diğer denekler için

hesaplanan fark puanlarından bağımsızdır.

(5)

Karışık Ölçümlerde İki Faktörlü ANOVA

• Bağımsız gruplar için iki faktörlü varyans analizinde olduğu gibi, karışık desenler için iki faktörlü varyans analizinde de temel etkiler ve etkileşim etkisine ilişkin olmak üzere üç ayrı hipotez test edilir.

1. Grup Temel Etkisi:

H

1

: Ölçümler arası değişime bakılmaksızın, grupların bağımlı

değişkene ilişkin puanları arasında anlamlı fark vardır.

(6)

Karışık Ölçümlerde İki Faktörlü ANOVA

2. Ölçüm Temel Etkisi:

H

1

: Kişilerin hangi grupta olduğuna bakılmaksızın (tek bir grup) tekrarlı ölçümleri arasında anlamlı fark vardır.

3. Etkileşim etkisi (Ortak Etki) hipotezi:

H

1

: Kişilerin bağımlı değişkene ilişkin tekrarlı ölçümlerinde

gözlenen değişim, gruplar arasında anlamlı farklılık gösterir.

(7)

Karışık Ölçümlerde İki Faktörlü ANOVA

• SPSS uygulaması

Örnek: Üç farklı öğretim yöntemi ile öğrencilerin öğrenme düzeylerinin incelendiği bir çalışmada; A grubuna bilgisayar destekli, B grubuna proje tabanlı, C grubuna da düz anlatım ile öğretim yapılmış ve öğretime başlamadan önce, öğretim sürecinde ve öğretimin sonunda test / ölçüm alınarak

öğrenme düzeyleri belirlenmiştir.

• Burada 3X3‘lük bir karışık desen söz konusudur.

• “Analyze” dan “General Linear Model” ve buradan da “Repeated

Measures...” komutunu tıklayın.

(8)

Karışık Ölçümlerde İki Faktörlü

ANOVA

(9)

Anova Desenleri İçin Okunacak Kaynaklar

• Büyüköztürk, Ş. (2001). Deneysel Desenler: Öntest sontest kontrol gruplu desen. Ankara: Pegem Yayınları.

• Büyüköztürk, Ş. (1997). İki faktörlü varyans analizi. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi, 30 (1), 141-58.

• Büyüköztürk, Ş. (1998). Kovaryans analizi: Varyans analizi ile

karşılaştırmalı bir inceleme. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri

Fakültesi Dergisi, 31(1), 91-105.

(10)

Kaynaklar

• Büyüköztürk, Ş. Çokluk-Bökeoğlu, Ö. Köklü, N. (2016). Sosyal Bilimler için İstatistik. Ankara: Pegem Akademi Yayıncılık.

• Büyüköztürk, Ş. (1995). Kestirisel istatistik. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi, 26 (1), 409-28.

• Büyüköztürk, Ş. (2017) Sosyal Bilimler için Veri Analizi El Kitabı:

İstatistik, Araştırma Deseni SPSS Uygulamaları ve Yorum. Ankara:

Pegem Akademi Yayıncılık.

• Çokluk, Ö. Şekercioğlu, G. Büyüköztürk, Ş. (2016). Sosyal Bilimler İçin

Çok Değişkenli İstatistik SPSS ve LISREL Uygulamaları. Ankara: Pegem

Akademi Yayıncılık.

Referanslar

Benzer Belgeler

[r]

• Antrenörler için; analizlerden elde edilen sonuçlar, takımın ve oyuncuların verim düzeyi hakkında bilgi verir. • Uygulanacak antrenman modellerinin belirlenmesinde

- Bağımsız Örneklemler için Tek Faktörlü Varyans Analizi ve Post-Hoc Testler.. - İlişkisiz Ölçümlerde İki Faktörlü Varyans Analizi - Tekrarlı Ölçümler İçin Tek

istatistiksel olarak anlamlı bir fark olduğunu gösterir. Değilse, gruplar arasında anlamlı bir fark olmadığı söylenecektir. P değeri 0.05’ten küçükse, varyans

2) Bağımlı değişkeninizi Dependent variable kutusuna taşıyın. 3) Bağımsız değişkenlerinizi Fixed factors kutusuna taşıyın. 5) Descriptive statistics, Estimates of effect

• Daha sonra gruplararası kareler ortalaması grupiçi kareler ortalamasına bölünerek F değeri elde edilir. • Son olarak da hesaplanan F değeri ilgili serbestlik derecesi

• Çok Değişkenli Varyans Analizi (MANOVA), birden fazla bağımlı değişkenin bulunduğu durumlarda kullanılır.. Bağımsız gruplar için tek Faktörlü ANOVA'dan

Lipofilik etkinlikler, biyolojik yanıtın ortaya çıkışı sırasında, ilaç etken maddesi bileşiklerin organizmada dağılımı, metabolizması, etki yöresine taşınması