İstatistiksel testler, veri analizinin temel bir bileşenidir. Verileri anlamamıza ve nüfus hakkında sonuçlar çıkarmamıza yardımcı olurlar. Ayrıca değişken ilişkileri araştırmak ve hipotezleri test etmek için kullanılırlar. Genel olarak, iki grup arasında anlamlı bir fark olup olmadığını belirlemek için verileri analiz etme yöntemidir. Örneklerin yardımıyla, bu blog gönderisinde çeşitli istatistiksel test türlerini ve bunların önemini tartışacağız.
İstatistiksel Testler Nedir?
İstatistiksel testler, iki veri kümesinin birbirinden önemli ölçüde farklı olup olmadığını belirlemek için kullanılır. İstatistiksel testler bunu ortalama, standart sapma ve varyasyon katsayısı gibi çeşitli istatistiksel ölçümler kullanarak gerçekleştirir. İstatistiksel test daha sonra hesaplanan istatistiksel ölçümleri önceden belirlenmiş bir dizi kriterle karşılaştıracaktır. İstatistiksel test, eğer veriler kriterleri karşılıyorsa, iki veri grubu arasında önemli bir fark olduğu sonucuna varacaktır.
Analiz edilen verilerin türüne bağlı olarak, çeşitli istatistiksel testler kullanılabilir. T-testleri, ki-kare testleri ve ANOVA testleri en yaygın istatistiksel testlerden üçüdür.
İstatistiksel Test Türleri
İstatistiksel testler çeşitli türlerdedir:
1 numara. Parametrik İstatistiksel Testler
Veriler normal dağılıyorsa parametrik testler kullanılır.
Parametrik bir istatistiksel test, popülasyon parametreleri ve veri dağılımları hakkında varsayımlarda bulunur. Bu testler, verilerin normal dağıldığını varsayan t testleri, z testleri ve ANOVA testlerini içerir.
Z-Testi
Varyanslar bilindiğinde ve örneklem büyüklüğü büyük olduğunda, iki popülasyon ortalamasının farklı olup olmadığını belirlemek için bir z testi kullanılır. Nüfus ortalaması, z testi kullanılarak karşılaştırılır. Kullanılan parametreler popülasyon ortalaması ve standart sapmadır. Z-testi, çekilen örneğin aynı popülasyondan olduğunu doğrulamak için kullanılır.
Ho: Örnek ortalama, popülasyon ortalamasına eşittir (Sıfır hipotezi)
z = (x — ) / ( / n), burada x=örnek ortalaması, u=popülasyon ortalaması ve / n=popülasyon standart sapması.
z değeri kritik değerden küçükse sıfır hipotezini kabul edin; aksi takdirde sıfır hipotezini reddedin.
T-testi
t-testi, iki örneğin araçlarını karşılaştırır. Popülasyon parametreleri (ortalama ve standart sapma) bilinmediğinde, bir t-testi kullanılır.
Eşleştirilmiş T-Testleri, aynı popülasyondan iki değişken arasındaki farkları karşılaştırmak için kullanılır (ön ve son test puanları). Örneğin, bir eğitim programında kursiyerin programı tamamlamadan önceki ve sonraki performans puanı.
Bağımsız t testi, iki örneklemli t testi veya Student t testi olarak da bilinir, ilgisiz iki grubun ortalamalarında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını belirlemek için kullanılan istatistiksel bir testtir.
Örneğin, bir popülasyondaki erkek ve kızları karşılaştırmayı düşünün.
Tek bir grubun ortalaması, tek örneklem t-testinde belirli bir ortalama ile karşılaştırılır. Örneğin ortalama satışlar verilirse satışlardaki artış ve azalış incelenebilir.
t = (x1 — x2) / (/ n1 + / n2), burada x1 ve x2 sırasıyla numune 1 ve 2'nin ortalamasını temsil eder.
ANOVA Testi
Varyans analizi (ANOVA), iki veya daha fazla grubun ortalamalarının birbirinden önemli ölçüde farklı olup olmadığını belirlemek için kullanılan istatistiksel bir tekniktir. ANOVA, bir veya daha fazla faktörün etkisini belirlemek için farklı örneklerin ortalamalarını karşılaştırır. ANOVA testi yerine t testi kullanırsak, ikiden fazla örnek olduğu için sonuçlar hatalı olacaktır.
ANOVA'da test edilen hipotez Ho'dur: Tüm örnek çiftleri aynıdır, yani tüm örnek ortalamaları eşittir.
En az bir numune çifti önemli ölçüde farklılık gösterir.
Anova testinde F değerini hesaplıyoruz ve kritik değerle karşılaştırıyoruz
F= ((SSE1 — SSE2)/m)/ SSE2/nk, burada SSE = artık kareler toplamı.
m = kısıtlama sayısı
k, bağımsız değişkenlerin sayısını gösterir.
2 numara. Parametrik Olmayan İstatistiksel Testler
Veriler normal dağılmadığında parametrik olmayan istatistiksel testler kullanılır. Ki-kare testi, parametrik olmayan bir test örneğidir.
Ki-kare testi (2 test)
Ki-kare testi iki kategorik değişkeni karşılaştırır. Ki-Kare istatistik değerini hesaplamak ve bunu Ki-Kare dağılımındaki kritik bir değerle karşılaştırmak, gözlenen ve beklenen frekansların önemli ölçüde farklı olup olmadığını belirlemenizi sağlar.
Ho: x ve y değişkenleri bağımsızdır ki-kare için test edilen hipotezdir.
x ve y değişkenleri birbirinden bağımsız değildir.
Ki-kare formülü (o=gözlenen, e=beklenen).
Hangi İstatistiksel Testin Kullanılacağını Seçme
İşte hangi istatistiksel testi kullanacağınızı belirlemenize yardımcı olacak parametreler
1 numara. Araştırma problemi
İstatistiksel bir testin seçimi, cevaplanacak araştırma sorusu tarafından belirlenir. Ayrıca, araştırma soruları, veri yapısını ve araştırma tasarımını geliştirmede size yardımcı olacaktır.
2 numara. Sıfır Hipotezinin Geliştirilmesi
Araştırma sorusunu tanımladıktan sonra sıfır hipotezi oluşturabilirsiniz. Sıfır hipotezi, beklenen gözlemlerde istatistiksel bir anlamlılığın olmadığını ima eder.
#3. Çalışma Protokolünün Önemi
Çalışma protokolüne başlamadan önce bir önem düzeyi belirtilir. Önem düzeyi, sıfır hipotezinin kabul edilip edilmediğini tanımlayan istatistiksel önemi belirler.
#4. Tek Kuyruklu ve İki Kuyruklu Seçimi
Çalışmanızın tek kuyruklu mu yoksa çift kuyruklu mu olacağına karar vermelisiniz. İstatistiklerin tek bir yönü gösterdiğine dair açık kanıtınız varsa, tek uçlu testler kullanmalısınız. Bununla birlikte, beklenen farkın net bir yönü yoksa, iki kuyruklu bir test gereklidir.
# 5. İncelenecek değişken sayısı
İstatistiksel testler ve prosedürler, analiz edilmesi amaçlanan değişken sayısına göre sınıflandırılır. Sonuç olarak, bir test seçerken kaç tane değişkeni analiz etmek istediğinizi göz önünde bulundurmalısınız.
#6. Veri tipi
Verilerinizin sürekli mi, kategorik mi yoksa ikili mi olduğunu belirtmek çok önemlidir. Sürekli veriler söz konusu olduğunda, hangi istatistiksel testin kullanılacağını belirlemek için verilerin normal dağılıp dağılmadığını veya çarpık olup olmadığını da belirlemeniz gerekir.
#7. Çalışma Tasarımları, Eşleştirilmiş ve Eşlenmemiş
İki örnek birbirine bağımlı olduğunda, eşleştirilmiş bir tasarım, iki popülasyon ortalamasının karşılaştırıldığı karşılaştırma çalışmalarını içerir. İki örneğin sonuçları gruplandırılır ve eşleştirilmemiş veya bağımsız bir çalışma tasarımında karşılaştırılır.
Bir istatistiksel test seçme adımlarını öğrendiğinize göre, araştırma sorunuz için doğru istatistiksel testi bulma yolundasınız. Her durum farklı olduğundan, tüm seçeneklerinizi anlamak ve bilinçli bir karar vermek çok önemlidir.
Hangi testi kullanacağınızdan emin değilseniz, her zaman baş araştırmacınıza, istatistikçinize veya yazılımınıza danışın.
İstatistiksel Anlam Testleri Nedir?
İstatistiksel anlamlılık testleri, bir analist tarafından verilerin sonuçlarının yalnızca şans eseri açıklanamayacağına dair bir tespittir. Analist bu belirlemeyi istatistiksel hipotez testini kullanarak yapar. Bu test, sonuçların tamamen şansa bağlı olduğunu varsayarak, sonuçları verilerdeki kadar aşırı görme olasılığı olan bir p değeri döndürür. %5 veya daha düşük bir p değeri genellikle istatistiksel olarak anlamlı kabul edilir.
İstatistiksel Anlam Testlerini Anlamak
İstatistiksel anlamlılık, sonuçların yalnızca şansa bağlı olduğunu ima eden sıfır hipotezinin belirlenmesidir. p-değeri yeterince küçük olduğunda, bir veri seti istatistiksel anlamlılık sağlar.
p-değeri büyük olduğunda, verilerin sonuçları yalnızca şans eseri açıklanabilir ve verilerin sıfır hipoteziyle tutarlı olduğu (ancak kanıtlamadığı) kabul edilir.
Ayrıca, p-değeri yeterince küçük olduğunda (tipik olarak %5 veya daha az), sonuçlar yalnızca tesadüfen açıklanamaz ve veriler boş hipotezle tutarsız kabul edilir. Veriler için bir açıklama olarak tek başına tesadüf sıfır hipotezi, bu durumda daha sistematik bir açıklama lehine reddedilir.
İstatistiksel önem, yeni farmasötik ilaç denemelerinde, aşı testlerinde ve patoloji araştırmalarında, etkinlik testi yapmak ve yatırımcıları şirketin yeni ürünleri piyasaya sürmedeki başarısı hakkında bilgilendirmek için sıklıkla kullanılır.
İstatistiksel Anlam Testlerine Örnekler
Bir finansal analist olan Alex'in bazı yatırımcıların bir şirketin yaklaşan başarısızlığından haberdar olup olmadığını merak ettiğini varsayalım. Alex, iki ortalama arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını görmek için şirketin başarısızlığından önceki ve sonraki günlük piyasa getirilerinin ortalamasını karşılaştırmaya karar verir.
Çalışma için p değeri %28 (>%5) olup, bu büyüklükteki bir farkın (-0.0033 ila +0.0007) yalnızca şansa dayalı açıklama altında olağan dışı olmadığını göstermektedir. Sonuç olarak, veriler başarısızlıkla ilgili önceden bilgi sahibi olunduğuna dair inandırıcı kanıtlar sağlamadı. Eğer p-değeri %0.01 (%5'ten çok daha az) olsaydı, gözlenen fark yalnızca şansa dayalı açıklama altında son derece sıra dışı olurdu. Bu durumda, Alex sıfır hipotezini reddetmeyi seçebilir ve bazı tacirlerin önceden bilgisi olup olmadığına bakabilir.
İstatistiksel önem, ilaçlar, tıbbi cihazlar ve aşılar gibi yeni tıbbi ürünleri değerlendirmek için de kullanılır. Kamuya açık istatistiksel olarak önemli raporlar, yatırımcıları şirketin yeni ürünler çıkarmadaki başarısı hakkında da bilgilendirir.
Örneğin, diyabet ilaçları konusunda uzmanlaşmış bir ilaç firmasının yeni insülinini test ettikten sonra tip 1 diyabette istatistiksel olarak anlamlı bir azalma bildirdiğini varsayalım. Çalışma, diyabet hastaları arasında %26'lük bir p-değeri ile 4 haftalık randomize tedaviyi içermektedir. Bu, yatırımcılara ve düzenleyici kurumlara, verilerin tip 1 diyabette istatistiksel olarak anlamlı bir düşüş gösterdiğini söyler.
Hangi Faktörler İstatistiksel Önemi Etkiler?
Verilerin istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını belirlemek için istatistiksel hipotez testi kullanılır. Diğer bir deyişle, olayın tesadüfen açıklanıp açıklanamayacağıdır. İstatistiksel anlamlılık, sonuçların tamamen şansa bağlı olduğunu belirten sıfır hipotezinin belirlenmesidir. Verilerin istatistiksel olarak anlamlı kabul edilmesi için sıfır hipotezinin reddedilmesi gerekir.
P-Değeri Tam Olarak Nedir?
Bir p-değeri, gözlemlenen bir farkın tesadüfen gerçekleşmiş olma olasılığının bir ölçüsüdür. p-değeri yeterince küçük olduğunda (örneğin, %5 veya daha az), sonuçlar sadece şansla açıklanamaz ve sıfır hipotezi reddedilebilir. p-değeri büyük olduğunda, verilerin sonuçları yalnızca şans eseri açıklanabilir ve verilerin boş hipotezle tutarlı (ve böylece kanıtlayıcı) olduğu kabul edilir.
İstatistiksel Önem Nasıl Kullanılır?
İstatistiksel anlamlılık sıklıkla ilaçlar, cihazlar ve aşılar gibi yeni tıbbi ürünlerin etkinliğini değerlendirmek için kullanılır. Kamuya açık istatistiksel olarak önemli raporlar, yatırımcıları şirketin yeni ürünler çıkarmadaki başarısı hakkında da bilgilendirir. İlaç şirketi hisse senedi fiyatları, yeni ürünlerinin istatistiksel önemi hakkındaki duyurulardan sıklıkla önemli ölçüde etkilenir.
İstatistiksel Testlerin Üç Ana Çeşitleri Hangileridir?
Regresyon testleri, karşılaştırma testleri ve korelasyon testleri, istatistiksel testlerin üç ana çeşididir.
SPSS'deki İstatistiksel Testler Nelerdir?
T-testi, ki-kare, korelasyon, regresyon ve varyans analizi SPSS'de bulunan istatistiksel testler arasındadır.
İstatistikte İki Ana Yöntem Nedir?
İstatistikte iki ana yöntem vardır: ortalama ve medyan gibi indeksleri kullanarak verileri özetleyen tanımlayıcı istatistikler ve öğrencinin t testi gibi istatistiksel testleri kullanarak verilerden sonuçlar çıkaran çıkarımsal istatistikler.
ANOVA İstatistiksel Bir Test midir?
Varyans Analizi anlamına gelen ANOVA, çoklu grupların ortalamalarını karşılaştırmak için kullanılan istatistiksel bir testtir.
Sonuç
İstatistiksel testler, iki veri kümesinin birbirinden önemli ölçüde farklı olup olmadığını belirlemek için kullanılır. İstatistiksel testler iki türe ayrılır: parametrik ve parametrik olmayan. Parametrik testler veriler hakkında varsayımlarda bulunurken, parametrik olmayan testler veriler hakkında hiçbir varsayımda bulunmaz. Her iki test türü de bir örneklemden bir popülasyon hakkında sonuçlar çıkarmak için kullanılır. Kullanılacak test tipi, mevcut veri tipine göre belirlenir.
İlgili Makaleler
- İSTATİSTİKSEL ANALİZ: Tipler, Teknikler ve Amaç
- Talep Planlama: Genel Bakış, Karşılaştırmalar, Maaşlar ve İşler
- İSTATİSTİK YÖNTEMLER: Bilmeniz Gerekenler & Rehber
- Çalışan Taramalarında Kullanılacak En İyi Uyuşturucu Testi Türü Nedir?
- Quant Maaş: Tam Bir Döküm ve Nasıl Quant olunur
Referanslar
