Ki kare testi vs anova: fark nedir?
Ki-kare testleri ve ANOVA (“Varyans Analizi”) yaygın olarak kullanılan iki istatistiksel testtir.
Bu nedenle bu iki test arasındaki farkı anlamak ve her birinin ne zaman kullanılacağını bilmek önemlidir.
Bu eğitimde iki test arasındaki farkın yanı sıra bunların ne zaman kullanılacağına dair basit bir açıklama sunulmaktadır.
Ki-kare testleri açıklandı
İstatistikte iki farklı türde Ki-kare testi vardır:
1. Ki-kare uyum iyiliği testi – Kategorik bir değişkenin varsayımsal bir dağılım takip edip etmediğini belirlemek için kullanılır.
Örneğin:
- Bir zarın doğru olup olmadığını bilmek istiyoruz, bu yüzden onu 50 kez atıyoruz ve her sayıya kaç kez geldiğini kaydediyoruz.
- Haftanın her günü bir mağazaya eşit sayıda kişinin girip girmediğini bilmek istiyoruz. Yani rastgele bir haftada her gün giren kişi sayısını sayıyoruz.
2. Ki Kare Bağımsızlık Testi – İki kategorik değişken arasında anlamlı bir ilişki olup olmadığını belirlemek için kullanılır.
Örneğin:
- Cinsiyetin siyasi parti tercihiyle ilişkili olup olmadığını bilmek istiyoruz. Bu yüzden 500 seçmenle anket yapıyoruz ve cinsiyetlerini ve siyasi parti tercihlerini kaydediyoruz.
- Bir kişinin en sevdiği rengin en sevdiği sporla ilişkilendirilip ilişkilendirilmediğini bilmek istiyoruz. Bu yüzden 100 kişiye anket yapıyoruz ve onlara her ikisi için de tercihlerinin ne olduğunu soruyoruz.
Bu iki testin yalnızca kategorik değişkenlerle çalışırken kullanılabileceğini unutmayın. Bunlar adları veya etiketleri alan ve kategorilere ayrılabilen değişkenlerdir.
ANOVA açıkladı
İstatistikte ANOVA , üç veya daha fazla bağımsız grubun ortalamaları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını belirlemek için kullanılır.
Örneğin:
- Üç farklı çalışma tekniğinin farklı ortalama sınav puanlarına yol açıp açmadığını bilmek istiyoruz.
- Dört farklı gübre türünün farklı ortalama verimlere yol açıp açmadığını bilmek istiyoruz.
En az bir kategorik değişken ve bir sürekli bağımlı değişken olduğunda ANOVA’nın kullanılmasının uygun olduğunu unutmayın.
Ki-Kare Testleri Ne Zaman Kullanılmalı? ANOVA
Genel olarak:
- Üzerinde çalıştığınız her değişken kategorik olduğunda ki-kare testlerini kullanın .
- En az bir kategorik değişkeniniz ve bir sürekli bağımlı değişkeniniz olduğunda ANOVA’yı kullanın .
ANOVA’ya karşı ki-kare testlerinin ne zaman kullanılacağını daha iyi anlamak için aşağıdaki uygulama problemlerini kullanın:
Alıştırma problemi 1
Bir araştırmacının eğitim düzeyi ile medeni durumun ilişkili olup olmadığını bilmek istediğini ve 50 kişilik basit rastgele bir örneklem üzerinde bu iki değişkene ilişkin veri topladığını varsayalım.
Bunu test etmek için ki-kare bağımsızlık testi kullanması gerekiyor çünkü iki kategorik değişkenle çalışıyor: “eğitim düzeyi” ve “medeni durum”.
Alıştırma problemi 2
Bir ekonomistin belirli bir yasayı destekleyen sakinlerin oranının üç şehir arasında farklı olup olmadığını belirlemek istediğini varsayalım.
Bunu test etmek için ki-kare uyum iyiliği testi kullanılmalıdır çünkü yalnızca kategorik bir değişkenin dağılımını analiz etmektedir.
Alıştırma problemi 3
Bir basketbol antrenörünün üç farklı antrenman tekniğinin oyuncuları arasında farklı ortalama sıçrama yüksekliklerine yol açıp açmadığını bilmek istediğini varsayalım.
Bunu test etmek için tek yönlü bir ANOVA kullanması gerekiyor çünkü kategorik bir değişkeni (antrenman tekniği) ve sürekli bir bağımlı değişkeni (atlama yüksekliği) analiz ediyor.
Alıştırma problemi 4:
Bir botanikçinin, iki farklı düzeyde güneşe maruz kalmanın ve üç farklı sulama sıklığının farklı ortalama bitki büyümesine yol açıp açmadığını bilmek istediğini varsayalım.
Bunu test etmek için iki yönlü bir ANOVA kullanması gerekiyor çünkü iki kategorik değişkeni (güneş ışığına maruz kalma ve sulama sıklığı) ve bir sürekli bağımlı değişkeni (bitki büyümesi) analiz ediyor.
Ek kaynaklar
Aşağıdaki eğitimler farklı Ki-kare testi türlerine giriş sağlar:
Aşağıdaki eğitimler farklı ANOVA testi türlerine bir giriş sağlar:
Aşağıdaki eğitimler diğer istatistiksel testler arasındaki farkı açıklamaktadır:
yazar hakkında
Dr.benjamin anderson
Merhaba, ben Benjamin, emekli bir istatistik profesörü ve Statorials öğretmenine dönüştüm. İstatistik alanındaki kapsamlı deneyimim ve uzmanlığımla, öğrencilerimi Statorials aracılığıyla güçlendirmek için bilgilerimi paylaşmaya can atıyorum. Daha fazlasını bil