escort bayan

Haziran 16, 2021

Anova testini anlama

Konuk yazar: Aleyna Yiğit

Anova Testi, bir veri kitlesindeki değişkenleri iki veya ikiden fazla gruba ayırarak test eden istatiksel bir tekniktir. Mesela ülkelere göre ücret düzeylerindeki farklılıklar Anova Testi ile çözümlenebilir. Örneğin Kanada’ya karşı ABD’nin, İspanya’ya karşı İtalya’nın ücret düzeyleri ele alınır ve veriler Anova Testi ile analiz edilebilir.

Anova Testi “Ronald Fisher” tarafından 1918 yılında geliştirilmiştir. Yalnızca iki kategorideki değişkenleri analiz edebilen “T ve Z Testinin” genişletilmiş halidir. “Fisher Varyans Analizi” olarak da geçer. 1925 yılında Fisher’in “Araştırma Çalışanları için İstatiksel Yöntemler” kitabında yer almıştır.

Anova Testinin kullanımı araştırmaya göre değişir. Genellikle üç çeşit uygulaması mevcuttur. Bunlar;

    Tek Yönlü Anova Testi: Sadece tek bir bağımsız değişkenin bulunduğu testlerde Tek Yönlü Anova Testi kullanılır. Örneğin insanların ücret düzeylerini karşılaştırırken tek bir bağımsız değişken seçelim, bu da ülke değişkeni olsun. Ülke değişkeni örneklemdeki tek bağımsız değişken olduğu için burada Tek Yönlü Anova Testi kullanılabilir.

    İki Yönlü Anova Testi: “Faktöriyel Anova Testi” olarak da adlandırılan İki Yönlü Anova Testi, iki bağımsız değişken bulunan bir analizde kullanılır. Örneğin yukarıdaki analize artı bir bağımsız değişken olarak cinsiyet değişkeni eklendiğinde iki bağımsız değişkenli bir test analiz edilir. Birinci değişken ülke, ikinci değişken ise cinsiyet olur ve bunun gibi analizler İki Yönlü Anova Testi ile test edilir. Burada değişkenlerdeki farklılık düzeyleri her grupta aynı değildir. Örneğin, kadınların ücret düzeyleri erkeklere göre genelde daha düşük olabilir, ancak bu fark ülkelere göre daha az veya daha fazla olabilir.

    N-Yönlü Anova Testi: Araştırmacılar ikiden fazla bağımsız değişken kullanacak ise N-Yönlü Anova Testi kullanılır. “N”  kaç adet bağımsız değişkenin olduğunu gösterir. Örneğin, ücret düzeylerindeki potansiyel farklılıklar aynı anda Ülke, Cinsiyet, dil düzeyi, mezun olma düzeyi vb. birçok bağımsız değişkene göre incelenir.

Anova Testlerinde, gruplar arasında önemli bir farkın olup olmadığı tespit edilir. Bir fark olduğu fark edildiğinde, grup farklılıklarının nerede olduğunun incelenmesi gerekir. Bu noktada, gruplar arasındaki ortalama farklılıkları inceleyen “t testleri olan post-hoc testleri” kullanılabilir.

Araştırmacılar Anova Testini genişleterek, “Mancova ve Ancova” Testlerini türetmişlerdir. Analizlerde iki veya ikiden fazla bağımlı değişken var ise Mancova testi kullanılmalıdır. Eğer analize bir veya daha fazla ortak değişken dahil edilirse Ancova Testi kullanılmalıdır.

Windows 8.1 Pro

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir