Bağımsız bir değişkenin seviyeleri nelerdir?

Bir deneyde iki tür değişken vardır:

Bağımsız değişken: Deneycinin bağımlı değişken üzerindeki etkileri gözlemleyebilmek için değiştirdiği veya kontrol ettiği değişken.

Bağımlı değişken: Bir deneyde ölçülen ve bağımsız değişkene “bağımlı” olan değişken.

Bir deneyde araştırmacı, bağımsız değişkendeki değişikliklerin bağımlı değişkeni nasıl etkilediğini anlamak ister.

Bağımsız bir değişken birden fazla deney koşuluna sahip olduğunda, bağımsız değişkenin seviyeleri olduğu söylenir.

Örneğin, bir öğretmenin üç farklı çalışma tekniğinin sınav puanlarını nasıl etkilediğini bilmek istediğini varsayalım. Bir hafta boyunca üç çalışma tekniğinden birini kullanmaları için 30 öğrenciye rastgele görev veriyor ve ardından her öğrenci aynı sınava giriyor.

Bu örnekte bağımsız değişken Çalışma Tekniğidir ve üç düzeyi vardır:

• Teknik 1
• Teknik 2
• Teknik 3

Yani öğrencilerin potansiyel olarak maruz kalabileceği üç deneysel koşul vardır.

Bu örnekteki bağımlı değişken, öğrencinin kullandığı çalışma tekniğine bağlı olan sınav puanıdır.

Aşağıdaki örnekler, bağımsız değişkenleri birden çok düzeyde kullanan bazı ek deneyleri göstermektedir.

Örnek 1: reklam giderleri

Bir pazarlamacının, belirli bir ürünün satışlarını nasıl etkilediğini görmek için televizyon reklamlarına üç farklı tutarda (düşük, orta, yüksek) harcadığı bir deney yaptığını varsayalım.

Bu deneyde aşağıdaki değişkenlere sahibiz:

Bağımsız değişken: reklam harcamaları

• 3 seviye:
  • Zayıf
  • ORTALAMA
  • Yüksek

Bağımlı değişken: Toplam ürün satışı

Örnek 2: Plaseboya karşı ilaç

Bir doktorun belirli bir ilacın hastalarındaki kan basıncını düşürüp düşürmediğini bilmek istediğini varsayalım. 100 hastadan oluşan basit rastgele bir örnek alıyor ve 50 hastayı gerçek ilacı içeren bir hapı kullanmaya ve 50 hastayı da aslında sadece plasebo olan bir hapı kullanmaya rastgele atıyor.

Bu deneyde aşağıdaki değişkenlere sahibiz:

Bağımsız değişken: İlaç türü

• 2 seviye:
  • Gerçek ilaç hapı
  • Plasebo hapı

Bağımlı değişken: kan basıncındaki genel değişiklik

Örnek 3: Bitki Büyümesi

Bir botanikçinin, bitki büyümesi üzerinde farklı etkileri olup olmadığını belirlemek için bir tarlada beş farklı gübre (bunlara A, B, C, D, E diyeceğiz) kullandığını varsayalım.

Bu deneyde aşağıdaki değişkenlere sahibiz:

Bağımsız değişken: Gübre türü

• 5 seviye:
  • Gübre A
  • Gübre B
  • Gübre C
  • Gübre
  • Gübre

Bağımlı değişken: Bitki büyümesi

Bağımsız bir değişkenin seviyeleri nasıl analiz edilir

Tipik olarak, bağımsız bir değişkenin düzeylerinin bağımlı değişkende farklı sonuçlara neden olup olmadığını belirlemek için tek yönlü ANOVA kullanırız.

Tek yönlü bir ANOVA aşağıdaki boş ve alternatif hipotezleri kullanır:

• H ₀ (boş): tüm grup ortalamaları eşittir
• H ₁ (alternatif): En az bir grup ortalaması farklıdır   dinlenmek

Örneğin, önceki örnekteki beş farklı gübre tipinin bitkiler için farklı ortalama büyüme oranlarına yol açıp açmadığını belirlemek için tek yönlü bir ANOVA kullanabiliriz.

ANOVA’nın p değeri belirli bir anlamlılık düzeyinin altındaysa (örn. α = 0,05), o zaman sıfır hipotezini reddedebiliriz. Bu, ortalama bitki büyümesinin beş gübre seviyesinin tamamında eşit olmadığını söyleyecek yeterli kanıtımız olduğu anlamına gelir.

Daha sonra tam olarak hangi gübrelerin farklı ortalama büyüme oranlarına yol açtığını belirlemek için post-hoc testler yapabiliriz.