Kategori: Genel

Korelasyon, değişkenler arasındaki ilişkinin gücünü veya şiddetini ölçmek için yaygın olarak kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. Bu yöntem, Pearson, Kendall’s Tau-b ve Spearman korelasyonları gibi çeşitli türlerde hesaplanabilir. Pearson korelasyonu, parametrik testler için kullanılır ve en azından aralık seviyesinde ölçümlere ihtiyaç duyar. Öte yandan, Spearman korelasyonu sıralama (rank) seviyesindeki ölçümlere uygulanır. Burada, Pearson Korelasyonu istatistiği gibi,…
Read more

Korelasyon analizi, iki metrik değişken arasındaki lineer ilişkinin gücünü ölçen bir analiz yöntemidir. Analizin güvenilir sonuçlar vermesi için, verinin metrik özellikler taşıması gereklidir. Korelasyon analizinin odaklandığı ilişki, iki değişken arasındaki lineer ilişkidir. Eğer değişkenler arasındaki ilişki lineer olmayan bir yapıya sahipse (örneğin karesel veya kök ilişkisi gibi), bu durum korelasyon analizi ile belirlenemez. Bu durumda,…
Read more

Ki-kare testi, sosyal bilimler araştırmalarında geniş bir yelpazede kullanılan istatistiksel bir analiz yöntemidir. Temel olarak, bu test, uyumlu olma durumunu kontrol etme, iki değişken arasında bir ilişki olup olmadığını belirleme ve iki değişkenin birbirinden bağımsız olup olmadığını saptama gibi farklı amaçlar için kullanılmaktadır. Ki-kare testi, yalnızca iki değişken arasındaki ilişkiyi belirleme konusunda değil, aynı zamanda…
Read more

Önceki bölümde, gruplar arasındaki karşılaştırmaları yapma ve farklılıkları inceleme konusunda ana parametrik ve parametrik olmayan istatistiksel analiz tekniklerini ele aldık. Şimdiyse, iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkinin varlığına, bu ilişkinin ne derecede olduğuna ve ilişkinin formülasyonuna veya modellemesine odaklanacağız. İlişkileri inceleme sürecinde, hangi tekniğin en uygun olacağı, analizin amacına ve analiz edilecek verinin niteliğine…
Read more

Bu test, Kruskal Wallis Tek Yönlü Varyans Analizi olarak da tanımlanabilir. Uygulama yapısında Mann Whitney U testine benzerlik gösterir, ancak bu test, üç veya daha fazla grup arasındaki karşılaştırmalarda kullanılır. Kaynak: Altunişik, R., Coşkun, R., Bayraktaroğlu, S., & Yildirim, E. (2007). Sosyal bilimlerde araştırma yöntemleri. Sakarya Yayıncılık, Sakarya, 226, 103-118. Verilerinizin analizi ve yorumlanması konusunda,…
Read more

Bu test, iki farklı grubun aynı dağılımı sergileyen ana kitlelerden gelip gelmediğini belirlemek için kullanılır. Testin hesaplanması için iki grubun verileri birleştirilir ve sıralanır. Wald-Wolfowitz sıra testi benzeri hesaplamalar yapılır ve her iki grubun sıralamalarının birbirinden farklı olup olmadığına karar verilir. Verilerinizin analizi ve yorumlanması konusunda, akademik alanda her konuda yardıma ihtiyacınız varsa, uzman ekibimizle…
Read more

Bu test, iki örnek kitlenin aynı dağılıma sahip ana kitlelerden türetilip türetilmediğini kontrol etmek amacıyla kullanılır. İki grubun dağılımlarının karşılaştırılmasını temel alır. Kaynak: Altunişik, R., Coşkun, R., Bayraktaroğlu, S., & Yildirim, E. (2007). Sosyal bilimlerde araştırma yöntemleri. Sakarya Yayıncılık, Sakarya, 226, 103-118. Verilerinizin analizi ve yorumlanması konusunda, akademik alanda her konuda yardıma ihtiyacınız varsa, uzman…
Read more

Bu test, eşleştirilmiş örnek grupların karşılaştırılmasında kullanılır ve eşleştirilmiş gruplar t-testine benzer bir yapıdadır. Testin gerçekleştirilmesi için gerekli olan tek şart, her bir özne (anket) için belirlenen k adet değişkenin sıralı olmasıdır. Friedman testi, ki-kare dağılımını anımsatır. Her değişken için ortalama sıralama değeri hesaplanır ve bunlar karşılaştırılır. Örneğin, bir araştırmada reklamın süresinin reklamın hatırlanma oranı…
Read more

Bu test, belirli bir frekans değerinin beklenen değerden farklı olup olmadığını kontrol etmek için kullanılır. Tek gereken koşul, verinin rastgele toplanmış olmasıdır. İstatistiksel analizlerde ki-kare formülü ile hesaplamalar yapılır. Elde edilen ki-kare değerinin anlamlılığı, gözlenen frekans dağılımının beklenenden ne derece farklı olduğunu belirlememize yardımcı olur. Eğer anlamlılık düzeyi (2-tailed p) 0.05’in altına düşerse, verinin dağılımının…
Read more

İşaret testi, bağımlı (eşleştirilmiş) gruplar arasındaki farklılıkları ölçmek için kullanılan t-testinin non-parametrik eşdeğeridir. Bu test, iki değişkenin dağılımlarının aynı olduğunu test etmek amacıyla kullanılır ve herhangi bir veri dağılım şartı gerektirmez. İşaret testinin hesaplanması, her iki gruba ait değerler arasındaki farklılıkların belirlenmesiyle başlar. Bu farklılıklara göre, gruplardaki büyük veya küçük olan değerlerin sayısı belirlenir. Bu…
Read more