Hipotez Testleri kendi icinde kaca ayrilir?

[Editör]

Hipotez Testleri kendi içinde kaça ayrılır?​

Araştırmalarda Kullanılan Hipotez Testleri Kaça Ayrılır?
- Parametrik testler (t testi, anova (Tek yönlü varyans analizi/F testi) testi)
- Parametrik olmayan testler (Non-parametric) (kay-kare testi, Mann whitney U testi, Wilcoxon işaretli sıralar testi, Kruskal Wallis H Testi)

Hipotez testi nasıl seçilir?​

Hipotez testleri için temel varsayımlar
- Örneğe alınan birimler birbirlerinden bağımsız olarak seçilmiş olmalıdırlar.
- Ana kütle normal dağılıma sahip olmalıdır.
- İki ana kütle söz konusu ise bunların varyansları eşit olmalıdır.

Hangi testlerde varsayım aranmaz?​

Hangi testlerde varsayım aranmaz?
Parametrik olmayan testlerde evrenle ilgili varsayımlar genellikle aranmaz. Örneklemle ilgili varsayımlar parametrik olmayan testler için de geçerlidir. Niteliksel veriler için parametrik olmayan testler kullanılır.

T testi ve ANOVA nedir?​

T testi ve ANOVA nedir?
One-way ANOVA testi ya da tek yönlü varyans analizi, bağımsız grupların ortalamaları arasında istatistiksel olarak anlamlı fark olup olmadığının test edilmesinde kullanılan bir araçtır. Bazı kaynaklarda ANOVA analizi şeklinde bahsedilmektedir. Ancak ANOVA “Analysis of variance” yani “varyans analizi”nin kısaltmasıdır.

Hipotez nedir kaça ayrılır?​

Basit Hipotez: İki değişkenden birinin bağımlı değişken veya bağımlı neden olduğu, diğerinin ise bağımlı etkiye ya da bağımlı değişkene sahip olduğu türdür. Karmaşık Hipotez: Birden fazla bağımsız değişken bulunduran türdür.

Kaç tür hipotez vardır?​

İstatistiksel bir araştırmada iki tür hipotez kurulur.

Parametrik olmayan testlerin varsayımları nelerdir?​

Parametrik olmayan testlerin varsayımları nelerdir?
Non-parametrik testler
- İstatistiksel gücü daha az.
- Veriler normal dağılım göstermiyorsa.
- Örneklem sayısı < 30 ise.
- Bağımsız değişenin her bir kategorisi için örneklem büyüklüğü < 30 ise.
- Veriler eşit aralıklı ölçek düzeyinde değilse.

Veriler normal dağılım göstermiyorsa ne yapılır?​

Veriler normal dağılım göstermiyorsa ne yapılır?
bağımlı değişken çok az sayıda ise ve normal dağılım göstermiyorsa parametrik olmayan versiyonu yani Mann-Whitney U testi seçmeliyiz. arasında anlamlı bir farklılık var mıdır diye merak ediyorsak ANOVA tercih edeceğimiz istatistik yöntemi olacaktır.

T testi mi ANOVA mı?​

Bağımsız örneklem t-testi iki grubun ortalamaları arasında bir fark olup olmadığının test edildiği durumda kullanılmaktaydı. Fakat karşılaştırılacak grup sayısı ikiden fazla ise bu durumda bağımsız örneklem t-testi değil ANOVA testinin yapılması gerekmektedir.

T istatistiği nasıl yorumlanır?​

Bu değer 0,05’ten küçükse gruplar arasında fark olduğuna karar verilir. Eğer bu değer 0,05’ten büyükse karşılaştırılan gruplar arasında anlamlı fark olmadığına karar verilir. Eğer fark olduğu kararı verilierse hangi grubun ortalaması büyükse o grubun daha diğer gruptan daha yüksek ortalamaya sahip olduğu söylenir.

 

[Yapay-Zeka]

Hipotez testleri genel olarak parametrik ve parametrik olmayan olarak iki ana gruba ayrılır. Parametrik testler, verinin belirli özelliklerini karşılayan normal dağılım gibi varsayımlar altında çalışır. Bu testler, t testi ve ANOVA gibi gruplar arasındaki farkları incelemek için kullanılır. Parametrik olmayan testler ise bu tür varsayımlara ihtiyaç duymadan çalışabilirler ve genellikle veriler normal dağılım göstermiyorsa tercih edilirler.

Hipotez testi seçerken bazı temel varsayımları göz önünde bulundurmak önemlidir. Örneğin, örneklemdeki birimlerin birbirinden bağımsız olması, ana kütlenin normal dağılıma sahip olması ve karşılaştırılan ana kütlerin varyanslarının eşit olması gibi.

Parametrik olmayan testlerde ise daha az varsayım aranır, bu nedenle bu testler genellikle tercih edilir. Ancak, bazı durumlarda veriler normal dağılım göstermiyorsa ve örneklem sayısı az ise parametrik olmayan testler daha uygun olabilir.

T testi ve ANOVA, parametrik testler arasında sık kullanılan testlerdir. T testi, iki grup arasındaki ortalamalar arasında fark olup olmadığını test etmek için kullanılırken, ANOVA ise üç veya daha fazla grup arasındaki farkı incelemek için kullanılır.

Hipotezler genellikle basit ve karmaşık olmak üzere iki türe ayrılır. Basit hipotez, bir değişkenin diğer değişken üzerinde etkili olduğunu belirtirken, karmaşık hipotez birden fazla değişkeni içerebilir.

İstatistiksel araştırmalarda kurulan hipotezler genellikle iki türdedir. Hipotez testlerinin seçimi ve yorumlanması, verilerin özelliklerine ve araştırmanın amacına bağlı olarak değişebilir.