VERİ TİPLERİ VE İSTATİSTİKSEL ANALİZ YÖNTEMLERİ

       hipotezinin karşıt hipotezler  ‘e karşı  yanılma payına göre güvenle sınanmasını sağlayan yöntemlere istatistiksel testler (hipotez testleri) denilmektedir. Hipotez testleri  ’in varlığına bağlı olarak ikiye ayrılır. 1) tek yönlü test, 2) iki yönlü test. Veri tipi ile bu veri tiplerinde uygulanacak istatistiksel çözümlemeler ve testler önem taşımaktadır.

Eğer, : = yada : -=0 biçiminde kurulmuş bir hipotez :  yada : -0  biçiminde kurulmuş bir karşıt hipoteze karşı test ediliyorsa bu tür teste iki yönlü test adı verilir.

Eğer, : = yada  : -=0 biçiminde kurulmuş bir hipotez : < yada : > biçiminde kurulmuş ise bu hipotezlerin test edilmesine ilişkin teste tek yönlü test adı verilir.

Tek yönlü ve iki yönlü testlerden elde edilen test istatistiklerinin (t,F,) önemlilik düzeyleri farklı biçimde bulunur. Test istatistiğinin uyduğu teorik dağılımların kritik değerlerine göre  red yada reddedilemez ile kararlara ulaşılır.

Her veri tipinin kendine özgü çözümlemeleri vardır. Diğer bir anlatımla istatistiksel yöntemin uygulanması için bazı ön koşullar gereklidir. Aşağıda veri tiplerine göre uygulanabilecek istatistiksel çözümlemeler kısaca anlatılmıştır.

 İstatistiksel Ölçekli Verilerde Uygulanabilecek Çözümlemeler

·        Sınıflayıcı tablolar yapılır (frekans tabloları)

·        Her sınıfta görsel frekanslar (yüzdeler) bulunur.

·        Sınıflarda yığılımın homojenliği test edilir (kikare uygunluk testi)

·        Deneysel olasılıklara göre uygunluk testi yapılabilir.

·        Mod seçenek (mode category) belirlenir.

·        Binomial  (sıralı) test yapılır.

 

Sıralı Ölçekli Verilerde Uygulanabilecek Çözümlemeler

·        Sınıflayıcı tablolar yapılır (frekans tabloları)

·        Her sınıfta görsel frekanslar (yüzdeler) bulunur.

·        Sınıflarda yığılımın homojenliği test edilir (kikare uygunluk testi)

·        Deneysel olasılıklara göre uygunluk testi yapılabilir.

·        Rating-order  verilerde sıralama puanları bulunur. Medyan testi yapılır.

·        Rasgelelik için diziler testi yapılır.

·        Mod sınıf belirlenir. Spearman korelasyon analizi yapılır.

·        Doğrusallık analizi yapılabilir.

 

Aralıklı Ölçekli Verilerde Uygulanabilecek Yöntemler

·        Frekans ve göresel frekanslar (yüzdeler) bulunur.

·        Ortalama, st. Sapma, st. Hata hesaplanır.

·        Uygun parametrik testler ile değerlendirmeler yapılır. Dağılım varsayımları ile uygunluk testleri, sınıflarda yığılımın homojenliği test edilir (kikare uygunluk)

·        Neden-sonuç ilişkileri için regresyon- korelasyon analizi yapılır.

·        Manova ve diğer normal dağılım varsayımını kullanan çok değişkenli analizler yapılabilir.

Normal Dağılım Varsayımı Kullanılmak İstenmiyorsa;

·        Nonparametrik testler yapılır.

·        Nonparametrik korelasyon analizleri yapılır.

  

Oransal Verilere Uygulanabilecek çözümlemeler

·        Frekans ve göresel frekanslar (yüzdeler) bulunur.

·        Ortalama, st. Sapma, st. Hata hesaplanır.

·        Parametrik testler ile tüm değerlendirmeler yapılır.

·        Neden-sonuç ilişkileri için doğrusal/eğrisel, basit/çoklu regresyon-korelasyon analizleri yapılır.

·        Manova, Mancova ve diğer normal dağılım varsayımını kullanan çok değişkenli analizler yapılabilir. (varsayımları gerçekleştiren veri setlerine)

·        Tek değişkenli t testi Anova, Ancova yapılabilir.

 

 Veri Tipinin Amaç/Problem Tanıma Etkisi :  Araştırmada çözümler bulunacak alt problemleri belirlerken problemin çözülüp çözülemeyeceği değişkenin ölçeği ile ilgilidir.

·        A ile B arasında ilişki var mıdır? Sorusunu cevaplamak için verilerin en az aralıklı ölçekler ile elde edilmesi gerekir.

·        A’nı başarı ortalaması B’nin başarı ortalamasından daha büyük müdür? Sorusunu cevaplamak için verilerin en az ağırlıklı ölçek ile elde edilmesi gerekir.

  

Ölçek Tipinin Hipotez Kurmaya Etkisi :  hipotezler toplum parametreleri hedeflenerek yazılırlar. Kurama uygun/karşıt hepsi bir arada yazılır.

 Verilerin En Azından Aralıklı Olduğu Durumda Kurulacak Hipotezler : 

·        Parametre değişmemiştir. (: = yada : -=0)

·        A ile B aynı özelliklere sahiptir (: =)

·        Toplumda A’nın ortalaması B’nin ortalamasından daha büyüktür (:>)

·        A ile B arasında pozitif korelasyon var mıdır? (:=0, :>0)

 Verilerin İsimsel Ve Sıralı Olduğunda Kurulacak Hipotezler :

·        Toplum oranı değişmiş midir? (:=, :<>)

·        A’nın başarı oranı B’nin başarı oranından daha büyük müdür? (:= :<>)

 

Verilerin İstatistiksel Çözümlemelerinde Yararlanılan Testler :  verilerin analizinde yararlanılan testler genelde iki ana guruba ayrılır. Parametrik ve Parametrik olmayan testler.

·        Parametrik testler:

1.      tek örneklem testleri : z, t testi

2.      iki örneklem testleri

·        bağımsız : z ve t testi

·        bağımlı : eşleştirilmiş t testi

                

·        k örneklem testleri

1.      bağımsız k örneklem  (tek yönlü varyans analizi)

2.      bağımlı k örneklem (iki yönlü Anova, GLM)

·        doğrusal bağıntı ve ilişki analizi

1.      y(bağımlı), x(bağımsız) değişken :

·        basit doğrusal regresyon ve korelasyon analizi

·        doğrusal olmayan bağıntı ve ilişki analizi

1)      doğrusal olmayan bağıntı ve ilişkisi

·        nonlinear, lojistik, probit, geometrik, polinominal regresyon

 

Parametrik Olmayan Testler:

 

·        tek örneklem testleri

1)      diziler testi, binomial test, işaret testi

  • iki örneklem testleri

·        bağımsız: Mann-Whitney U testi

·        bağımlı : Wilcoxon T testi

·        k örneklem testleri

1)      bağımsız :Krukal-Wallis

2)      bağımlı : Fredman iki yönlü varyans analizi, medyan testi

·        bağıntı ve ilişki analizi ( Spearman, kendal , kendal  )

 

veri setinde yer alan k değişkenin aynı anda analize katılması sonucu uygulanabilecek analiz yöntemlerine çok değişkenli analiz yöntemleri adı verilir. Bu sınıflama içinde yer alan yöntemler ise aşağıda belirtilmiştir.

·        anabileşenler analizi

·        manova

·        mancova

·        çok değişkenli regresyon analizi

·        kümeleme analizi

·        ayırma analizi

·        profil analizi

·        faktör analizi

·        çok boyutlu ölçekleme analizi

·        uyumluluk analizi

·        harita analizi

 

ÖNERİLER 

Araştırmanın sonuçlarının güvenilir olması için aşağıda özet olarak sunulan kurallara uyulması gerekir.

·        Konu seçimini bilginize, tecrübenize, araç-gerecinize, mali imkanlarınıza uygun olarak seçiniz.

·        Yeterli ve yaygın kaynak taraması yapınız. Konunun klasik ve güncel yönlerini tam olarak belirleyiniz. Araştırılan konuda tam bilgili olunuz.

·        Amaçlarınızı uygun biçimde seçiniz.

·        Araştırma tipini, yöntemleri, değişkenleri ve ölçekleri belirleyiniz.

·        Hedef toplumu belirleyiniz, uygun sayıda ve özellikte toplumu temsil yeteneği olan örnekleri belirleyiniz.

·        Değişken-ölçek türüne uygun problemler ve hipotezler yazınız.

·        Araştırma projesini ve araştırma planını belirleyiniz. Projenin desteklenmesi için ulusal-uluslar arası kamu-özel yada kuruluşlara başvurunuz.

·        Pilot çalışma ile denetleme-kontrol ve düzenlemeleri yapınız.

·        Uygun veri toplama teknikleri ile verileri doğru, çabuk ve ucuz olara toplayınız.

·        Toplanan verileri uygun istatistiksel yöntemler ile analiz ediniz. Hipotezleri test ediniz. Uygun problem-hipotez eşlemesinden uygun yorumları yapınız.

·        Bulgularınızı kaynaklardan elde ettiğiniz sonuçlar ile karşılaştırınız. Benzer-farklı yanları denetleyiniz. Uygun ise genellemeler/tahminler/kestirimler yapınız.

·        Kolay bilgi edinilir raporlar yazınız. Araştırma sonuçlarınızı ulusal-uluslar arası platformlarda savununuz. Kongre, sempozyumlarda bilim çevresine sununuz. Makale olarak dergilerde yayınlayınız.

·        Aynı konuda daha ayrıntılı bilimsel çalışmalar yapmak üzere yeni araştırmalar planlayınız. Deneyiminizden yararlanarak yeni problemlere çözümler arayınız.

 Kaynak:   Paket Programlar İle İstatistiksel Veri analizi Prof. Dr. Kazım Özdamar

 

 

ESKİ YAZILAR

 

Şubat 2003

Nisan 2003

Mayıs 2003