• Sonuç bulunamadı

DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İLERİ İSTATİSTİK DOKTORA

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İLERİ İSTATİSTİK DOKTORA"

Copied!
11
0
0

Yükleniyor.... (view fulltext now)

Tam metin

(1)

DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İLERİ İSTATİSTİK

DOKTORA

Doç. Dr. ÖMAY ÇOKLUK BÖKEOĞLU

(2)

İki Ortalamanın Karşılaştırılmasına Yönelik Parametrik Teknikler:

t Testleri

•t testi, iki ortalama arasındaki farkın istatistiksel manidarlığını test etmek için kullanılan parametrik bir tekniktir. Üç Farklı türü bulunur:

1. Tek Örneklem t Testi: Bir evren ortalaması ile bir örneklem ortalaması karşılaştırılır. Böylelikle örneklemin ait olduğu evreni temsil edip etmediği değerlendirilir.

12/17/2021 Dr. Seher Yalçın 2

(3)

İki Ortalamanın Karşılaştırılmasına Yönelik Parametrik:

t Testleri

2. Bağımsız / İlişkisiz Gruplar için t Testi: İki bağımsız (ilişkisiz) örneklem ortalaması arasında manidar bir fark olup olmadığını inceler.

Varsayımlar:

• Bağımlı değişkene ilişkin ölçümler aralık ya da oran ölçeğindedir.

• Bağımlı değişkene ilişkin ölçümlerin dağılımı her iki grupta da normaldir.

• Gruplar birbirinden bağımsızdır.

(4)

İki Ortalamanın Karşılaştırılmasına Yönelik Parametrik Teknikler:

t Testleri

3. Bağımlı/İlişkili Ölçümler için t Testi: İlişkili iki örneklem (ölçüm) ortalaması arasındaki farkın manidarlığını test etmek için kullanılır.

Varsayımlar

• Bağımlı değişkene ilişkin ölçümler aralık ya da oran ölçeğindedir.

• İlişkili iki ölçüm setinde ait fark puanlarının dağılımı normaldir.

(5)

İki Ortalamanın Karşılaştırılmasına Yönelik Parametrik Olmayan Teknikler

• İlişkisiz Örneklemler için t Testinin Parametrik Olmayan Karşılığı:

Mann-Whitney U Testi

• İlişkili Ölçümler için t Testinin Parametrik Olmayan Karşılığı:

Wilcoxon Testi

(6)

İki Ortalamanın Karşılaştırılmasına Yönelik Parametrik Olmayan Teknikler: Mann-Whitney U Testi

• İki ilişkisiz örneklemden elde edilen puanların birbirinden anlamlı şekilde farklılık gösterip göstermediğini test eder.

• Bağımsız gruplar t testinin non-parametrik karşılığıdır.

• T testinin temel varsayımı olan normal dağılım şartının karşılanmadığı durumlarda kullanılır.

• Sıralamalı veri ile çalışır.

(7)

İki Ortalamanın Karşılaştırılmasına Yönelik Parametrik Olmayan Teknikler: Wilcoxon Testi

• İlişkili iki ölçüm setine ait puanlar arasındaki farkın manidarlığını test etmek amacıyla kullanılır.

• Deneklerin fark puanlarının normal dağılım göstermediği durumlarda ilişkili t testi yerine kullanılır.

• Sıralamalı veri ile çalışır.

(8)

Uygulama Dersi

• Tek Örneklem t Testi

• İlişkisiz Örneklemler için t Testi

• Mann-Whitney U Testi

• İlişkili Örneklemler için t Testi

• Wilcoxon Testi

Örneklerinin paket program üzerinde uygulamalarının yapılması, yorumlanması, tablolaştırılması

(9)

Örnek Araştırma Soruları

• Öğrencilerin fen başarı ortalamaları cinsiyete göre anlamlı bir farklılık göstermekte midir?

• Uygulanan eğitim öncesi ve sonrası bireylerin tutum puanları ortalamaları arasında anlamlı bir fark var mıdır?

(10)

Örnek Araştırma Soruları

• Öğrencilerin genel akademik başarı ortalamaları mezun oldukları lise türüne (devlet, özel) göre manidar fark göstermekte midir?

• Öğrencilerin okuma, matematik ve fen başarı ortalamaları arasında manidar bir fark var mıdır?

(11)

Kaynak

• Büyüköztürk, Ş. (2004). Sosyal Bilimler için Veri Analizi El Kitabı.

Ankara: Pegem A Yayıncılık.

Referanslar

Benzer Belgeler

İkiden Fazla Ortalamanın Karşılaştırılmasına Yönelik Parametrik Teknikler: Bağımlı / İlişkili Ölçümler için Tek Yönlü Varyans analizi ANOVA.. Tekrarlı ölçümler için

İlişkisiz Örneklemler İçin İki Faktörlü ANOVA (Two- Way ANOVA for Independent Samples) (Büyüköztürk, 2004). • İki boyutlu varyans analizi için de geçerli olan

Karışık Desen (Mixed Design / Split Plot) ANOVA (Bir Faktörde Tekrarlı İki Faktörlü ANOVA) (Büyüköztürk, 2004).. • Tek faktör üzerinde tekrarlı ölçümler için

• Tek faktörlü ve çok faktörlü ölçme araçları için faktör analizi uygulamaları ve güvenirlik hesaplamaları.. Sosyal Bilimler için Veri Analizi

• Diğer yandan örneklem büyüklüklerinin aynı olması durumunda, bağımlı değişkenin her bir kategorisinde bağımsız değişkenlerin çok değişkenli normalliğe sahip

• Anderberg (1973) hiyerarşik kümeleme yöntemlerinin, araştırmacının incelediği veri setinde kaç grup bulunduğunu başlangıçta bilmediği durumlarda çok uygun

• Temel Bilesenler Analizi (Principal Components Analysis): Tabachnick ve Fidel’e (2001) göre temel bileşenler analizi, en sık kullanılan faktör estirme tekniklerinden

diskriminant fonksiyonlarının gelecekte de kullanılması mümkünken, kümeleme analizi sadece mevcut duruma (gruba) ilişkin sonuçlar. ürettiğinden, gelecekte