Araştırma Yöntemleri ve Etik
- 1. | ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ VE ETİK | PARAMETRİK VE PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER 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. շÜ鳢
- 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