İstatistikte belirleyici etkisi olan sıfır hipotezi, kritik değer ile incelenerek araştırılan veriler için yorum yapmaktadır. Karşılaştırma yöntemleri için kullanılan ANOVA (parametrik) ve Kruskal-Wallis (parametrik olmayan) testlerinin analizleri ile elde edilen hipotezlerde, verilerin yetersiz kalması durumunda ikiden fazla çoklu karşılaştırma yöntemlerine başvurulmaktadır. ANOVA ve Kruskal-Wallis testlerinin analizi sonucunda sıfır hipotezinin reddedilmesi, en az iki grubun ortalamaları arasında farklılık olduğunu göstermektedir. Ancak birçok kez bu farklılığın saptanması yeterli olmamakta, hangi grup ortalamalarının birbirinden farklı olduğu bilinmek istenmektedir. Bu farklılığı belirlemek için de ANOVA sonrası karşılaştırma yöntemleri kullanılmaktadır. Bu durumda, varyans analizi yapılarak ortalamalar arasında fark bulunduktan sonra LSD (Least Significant Difference), Tukey, Bonferroni, Dunnett, Student-Newman-Keuls (SNK), Scheffe ve Duncan gibi çoklu karşılaştırma testlerinin kullanılması tavsiye edilmektedir. Çalışmada tanımlayıcı istatistikler ve her bir teste ait istatistik anlamlılığı ile analizi ve yorumlanması ayrıntılı olarak incelenmiştir. Duncan testi diğer testlerle kıyaslandığında gruplar arasında daha fazla fark bulurken Tukey ve LSD testleri bunun aksine daha az farklılık ortaya koymuştur. Sonuçlar incelendiğinde Tukey ve LSD testleri diğer testlere göre daha hassas olduğu gözlemlenmiştir. Bundan haraketle bu çoklu karşılaştırma testleri ile grup farklılıkları daha iyi gözlemlenmiştir. Parametrik olmayan çoklu karşılaştırma testleri de grup ortalama farklarını ortaya çıkarmıştır. Anahtar Sözcükler: Çoklu karşılaştırma testleri, Sosyo-ekonomik gelişmişlik.
Null hypothesis that the decisive influence in the statistics, is a comment for the data researched by examining the critical value. Methods used for pairwise comparisons ANOVA (parametric) and Kruskal-Wallis (nonparametric) test results of the analysis of the hypothesis in the case of inadequacy of data that is discussed to apply for more than two multiple comparison method.As a result of the rejection of the null hypothesis, analysis of ANOVA and Kruskal-Wallis test shows that the difference is at least a average of two groups. However, often it is not sufficient to determine this difference which is desired to be known per group. One of ANOVA post-comparison method is used to determine this difference. So, the difference between the averages found after the analysis of variance LSD (Least Significant Difference), Tukey, Bonferroni, Dunnett, Student-Newman-Keuls (SNK), Scheffe and Duncan tests shows that the use of comparison is important. And then with Kruskal-Wallis test transition the nonparametric test named Mann-Whitney U test and use this test. In the study descriptive statistics and analysis of the statistical significance of each test were analyzed in detail and interpretation.Duncan test was found more differences between the groups when compared with other tests.Tukey and LSD tests showed less difference to the contrary.Results are analyzed Tukey and LSD tests have been observed to be more sensitive than other tests.This multiple comparison tests and group differences were observed better. Non-parametric multiple comparison test revealed the average difference. Keywords: Multiple comparison methods, Socio-economic development.
Tez (Yüksek Lisans) - Süleyman Demirel Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ekonometri Anabilim Dalı, 2016.
Kaynakça var.
İstatistikte belirleyici etkisi olan sıfır hipotezi, kritik değer ile incelenerek araştırılan veriler için yorum yapmaktadır. Karşılaştırma yöntemleri için kullanılan ANOVA (parametrik) ve Kruskal-Wallis (parametrik olmayan) testlerinin analizleri ile elde edilen hipotezlerde, verilerin yetersiz kalması durumunda ikiden fazla çoklu karşılaştırma yöntemlerine başvurulmaktadır. ANOVA ve Kruskal-Wallis testlerinin analizi sonucunda sıfır hipotezinin reddedilmesi, en az iki grubun ortalamaları arasında farklılık olduğunu göstermektedir. Ancak birçok kez bu farklılığın saptanması yeterli olmamakta, hangi grup ortalamalarının birbirinden farklı olduğu bilinmek istenmektedir. Bu farklılığı belirlemek için de ANOVA sonrası karşılaştırma yöntemleri kullanılmaktadır. Bu durumda, varyans analizi yapılarak ortalamalar arasında fark bulunduktan sonra LSD (Least Significant Difference), Tukey, Bonferroni, Dunnett, Student-Newman-Keuls (SNK), Scheffe ve Duncan gibi çoklu karşılaştırma testlerinin kullanılması tavsiye edilmektedir. Çalışmada tanımlayıcı istatistikler ve her bir teste ait istatistik anlamlılığı ile analizi ve yorumlanması ayrıntılı olarak incelenmiştir. Duncan testi diğer testlerle kıyaslandığında gruplar arasında daha fazla fark bulurken Tukey ve LSD testleri bunun aksine daha az farklılık ortaya koymuştur. Sonuçlar incelendiğinde Tukey ve LSD testleri diğer testlere göre daha hassas olduğu gözlemlenmiştir. Bundan haraketle bu çoklu karşılaştırma testleri ile grup farklılıkları daha iyi gözlemlenmiştir. Parametrik olmayan çoklu karşılaştırma testleri de grup ortalama farklarını ortaya çıkarmıştır. Anahtar Sözcükler: Çoklu karşılaştırma testleri, Sosyo-ekonomik gelişmişlik.
Null hypothesis that the decisive influence in the statistics, is a comment for the data researched by examining the critical value. Methods used for pairwise comparisons ANOVA (parametric) and Kruskal-Wallis (nonparametric) test results of the analysis of the hypothesis in the case of inadequacy of data that is discussed to apply for more than two multiple comparison method.As a result of the rejection of the null hypothesis, analysis of ANOVA and Kruskal-Wallis test shows that the difference is at least a average of two groups. However, often it is not sufficient to determine this difference which is desired to be known per group. One of ANOVA post-comparison method is used to determine this difference. So, the difference between the averages found after the analysis of variance LSD (Least Significant Difference), Tukey, Bonferroni, Dunnett, Student-Newman-Keuls (SNK), Scheffe and Duncan tests shows that the use of comparison is important. And then with Kruskal-Wallis test transition the nonparametric test named Mann-Whitney U test and use this test. In the study descriptive statistics and analysis of the statistical significance of each test were analyzed in detail and interpretation.Duncan test was found more differences between the groups when compared with other tests.Tukey and LSD tests showed less difference to the contrary.Results are analyzed Tukey and LSD tests have been observed to be more sensitive than other tests.This multiple comparison tests and group differences were observed better. Non-parametric multiple comparison test revealed the average difference. Keywords: Multiple comparison methods, Socio-economic development.