Davranış Bilimlerinde İstatistik

Davranış Bilimlerinde

İstatistik

SPSS’te Varyans Analizleri

Doç. Dr. Seher YALÇIN

İlişkili Örneklemler (Tekrarlı Ölçümler) İçin Tek

Faktörlü ANOVA

• İki ya da daha çok ilişkili ölçüm setlerine ait ortalama puanların birbirlerinden anlamlı bir şekilde farklılık gösterip göstermediğini test eder.

• İlişkili ölçümler için ANOVA’nın başlıca varsayımları şunlardır: • Bağımlı değişken en az aralık ölçeğinde ve süreklidir.

• Bağımlı değişkene ait puanlar, gruplariçi faktörünün her bir düzeyi için evrende normal bir dağılım gösterir.

İlişkili Örneklemler (Tekrarlı Ölçümler) İçin Tek

Faktörlü ANOVA

• Fark puanları evrende çok değişkenli normal bir dağılım gösterir.

• Gruplariçi faktörün her hangi iki düzeyi için hesaplanan fark puanlarının evrendeki varyansları eşittir (sphericity varsayımı). Bu varsayım, tekrarlı ölçüm sayısının üç ya da daha fazla olduğu durumlar için anlamlıdır.

• Bir denek için hesaplanan fark puanı, diğer denekler için hesaplanan fark puanlarından bağımsızdır.

Araştırma Soruları

• Yapılan bir deneysel çalışmada, deneysel işlem öncesi öğrencilerin

öntest ve deneysel işlem sonrası sontest ve 6 ay sonra yapılan izleme

testi sonuçları arasında manidar fark var mıdır?

İlişkili Örneklemler (Tekrarlı Ölçümler) İçin Tek

Faktörlü ANOVA

1.10.2020 Dr. Seher Yalçın 6

İlişkili Örneklemler (Tekrarlı Ölçümler) İçin Tek

Faktörlü ANOVA

İlişkili Örneklemler (Tekrarlı Ölçümler) İçin Tek

Faktörlü ANOVA

İlişkili Örneklemler (Tekrarlı Ölçümler) İçin Tek

Faktörlü ANOVA

Bu tabloda bağımlı değişkene ilişkin betimsel istatistikler (ortalama, ss) görülmektedir.

Öğrencilerin öntest puan ortalamaları en yüksekken, en düşük ortalama sontest puanlarındadır.

Sonuçlar ve Yorum

• Gruplariçi faktörün herhangi iki düzeyi için hesaplanan fark puanlarının evrendeki varyanslarının eşit olmadığı görülmektedir. P>.05 olmalıydı.

• Mauchly testi sonucunda p<.05 ise kovaryans değerlerinin türdeş olmadığına yani küresellik koşulunun sağlanmadığına karar verilir ve 1. tip hatadan kaçınmak için Greenhouse-Geisser (GG) ve Huynh-Feldt değerlerinin yorumlanması yoluna gidilir.

Küresellik koşulu sağlanmadığında, ANOVA doğru sonuçlar

vermez. Bu durumda şu seçenekler vardır (Can, 2016):

1.10.2020 Dr. Seher Yalçın 11

• 1. Epsilon değerlerine göre serbestlik derecesinde düzeltme yapılmış

ANOVA F değeri kullanılabilir ya da

• 2. Friedman testi

• Epsilon değerine göre düzeltme yapılacaksa,

• epsilonlar 0.75’ten küçükse Greenhouse-Geisser (GG) epsilon değeri • epsilonlar 0.75’ten büyükse Huynh-Feldt epsilon değerinin kullanılması

Sonuçlar ve Yorum

• Epsilonlar 0.75’ten büyük olduğundan Huynh-Feldt epsilon değerinin kullanılması önerilir.

Sonuçlar ve Yorum

Sonuçlar ve Yorum

Öğrencilerin öntest, sontest ve izleme testi puanları arasında anlamlı bir farklılık

olduğu bulunmuştur, F(2,1590)=146.165, p<.01. Sontest ortalama puanı ( 31.32) ve

izleme testi ortalama puanı (39.45), öntest ortalama puanına (42.41) göre daha

Sonuçlar ve Yorum

Tüm karşılaştırılan puanlar arasındaki fark manidardır (p<.05). Yani öğrencilerin öntest, son test ve izleme testlerinin ikili karşılaştırılma sonuçlarında ortalamalar arasındaki farklar manidardır.

Kaynaklar

• Baykul, Y., & Güzeller, C. O. (2013). Sosyal bilimler için istatistik: SPSS

uygulamalı. Ankara: Pegem Akademi

• Büyüköztürk, Ş. (2004). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı.

Ankara: Pegem A Yayıncılık.

• Can, A. (2016). SPSS ile bilimsel araştırma sürecinde nicel veri

analizi. Ankara: Pegem A Yayıncılık.

• Kayri, M. (2009). Araştırmalarda Gruplar Arası Farkın Belirlenmesine

Yönelik Çoklu Karşılaştırma (Post Hoc) Teknikleri. Fırat Üniversitesi

Sosyal Bilimler Dergisi, 1(19), 51-64.

• Özdamar, K. (2004). Paket programlar ile istatistiksel veri analizi.

Eskişehir: Kaan Kitabevi.