Bu hipotez, bir pop\u00fclasyondan \u00e7ok say\u0131da ba\u011f\u0131ms\u0131z rastgele \u00f6rnek toplarsak ve ilgilenilen bir de\u011feri ( \u00f6rnek ortalamas\u0131<\/a> gibi) hesaplarsak, ard\u0131ndan \u00f6rnek ortalamalar\u0131n\u0131n da\u011f\u0131l\u0131m\u0131n\u0131 g\u00f6rselle\u015ftirmek i\u00e7in bir histogram olu\u015fturursak, m\u00fckemmel bir \u00e7an e\u011frisi<\/a> g\u00f6zlemlememiz gerekti\u011fini belirtir.<\/span><\/p>\n A\u015fa\u011f\u0131dakiler de dahil olmak \u00fczere bir\u00e7ok istatistiksel teknik verilerle ilgili bu varsay\u0131m\u0131 yapar:<\/span><\/p>\n 1.<\/strong> Tek \u00f6rnek t testi<\/a> : \u00d6rnek verilerin normal da\u011f\u0131ld\u0131\u011f\u0131 varsay\u0131l\u0131r.<\/span><\/p>\n 2.<\/strong> \u0130ki \u00f6rnekli t testi<\/a> : \u0130ki \u00f6rne\u011fin normal da\u011f\u0131ld\u0131\u011f\u0131 varsay\u0131lmaktad\u0131r.<\/span><\/p>\n 3.<\/strong> ANOVA<\/a> : Model art\u0131klar\u0131n\u0131n normal da\u011f\u0131ld\u0131\u011f\u0131 varsay\u0131lmaktad\u0131r.<\/span><\/p>\n 4.<\/strong> Do\u011frusal regresyon<\/a> : Model art\u0131klar\u0131n\u0131n normal da\u011f\u0131ld\u0131\u011f\u0131 varsay\u0131lmaktad\u0131r.<\/span><\/p>\n Bu varsay\u0131m kar\u015f\u0131lanmazsa, bu testlerin sonu\u00e7lar\u0131 g\u00fcvenilmez hale gelir ve veri \u00f6rneklerinden elde etti\u011fimiz sonu\u00e7lar\u0131 genel pop\u00fclasyona<\/a> g\u00fcvenle genelle\u015ftiremeyiz. Bu nedenle bu hipotezin kar\u015f\u0131lan\u0131p kar\u015f\u0131lanmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 kontrol etmek \u00f6nemlidir.<\/span><\/p>\n Bu normallik varsay\u0131m\u0131n\u0131n kar\u015f\u0131lan\u0131p kar\u015f\u0131lanmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 kontrol etmenin iki yayg\u0131n yolu vard\u0131r:<\/span><\/p>\n 1. Normalli\u011fi g\u00f6rselle\u015ftirin<\/strong><\/span><\/p>\n 2. Resmi bir istatistiksel test yap\u0131n<\/strong><\/span><\/p>\n A\u015fa\u011f\u0131daki b\u00f6l\u00fcmlerde olu\u015fturabilece\u011finiz belirli grafikler ve normalli\u011fi kontrol etmek i\u00e7in ger\u00e7ekle\u015ftirebilece\u011finiz belirli istatistiksel testler a\u00e7\u0131klanmaktad\u0131r.<\/span><\/p>\n Bir veri k\u00fcmesinin normal \u015fekilde da\u011f\u0131l\u0131p da\u011f\u0131lmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 kontrol etmenin h\u0131zl\u0131 ve resmi olmayan bir yolu, bir histogram veya QQ grafi\u011fi olu\u015fturmakt\u0131r.<\/span><\/p>\n 1. Histogram<\/strong><\/span><\/p>\n Bir veri k\u00fcmesinin histogram\u0131 kabaca \u00e7an \u015feklindeyse, verilerin normal \u015fekilde da\u011f\u0131lmas\u0131 muhtemeldir.<\/span> <\/p>\n 2.QQLand<\/strong><\/span><\/p>\n QQ grafi\u011fi, “y\u00fczdelik-y\u00fczdelik” kelimesinin k\u0131saltmas\u0131d\u0131r, x ekseni boyunca teorik y\u00fczdelik dilimleri (yani, normal bir da\u011f\u0131l\u0131m izleseydi verilerinizin olaca\u011f\u0131 yer) ve y ekseni boyunca \u00f6rneklerin y\u00fczdelik dilimlerini g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleyen bir grafik t\u00fcr\u00fcd\u00fcr. (yani verilerinizin ger\u00e7ekte bulundu\u011fu yer).<\/span><\/p>\n Veri de\u011ferleri 45 derecelik bir a\u00e7\u0131 olu\u015fturan kabaca d\u00fcz bir \u00e7izgi izliyorsa verilerin normal da\u011f\u0131ld\u0131\u011f\u0131 varsay\u0131l\u0131r.<\/span> <\/p>\n Bir veri k\u00fcmesinin normal \u015fekilde da\u011f\u0131l\u0131p da\u011f\u0131lmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 belirlemek i\u00e7in resmi bir istatistiksel test de yapabilirsiniz.<\/span><\/p>\n Testin p de\u011feri<\/a> belirli bir anlaml\u0131l\u0131k d\u00fczeyinin alt\u0131ndaysa (\u03b1 = 0,05 gibi), bu durumda verilerin normal da\u011f\u0131lmad\u0131\u011f\u0131n\u0131<\/em> s\u00f6ylemek i\u00e7in yeterli kan\u0131t\u0131n\u0131z vard\u0131r.<\/span><\/p>\n Normalli\u011fi test etmek i\u00e7in yayg\u0131n olarak kullan\u0131lan \u00fc\u00e7 istatistiksel test vard\u0131r:<\/span><\/p>\n 1. Jarque-Bera testi<\/strong><\/span><\/p>\n 2. Shapiro-Wilk testi<\/strong><\/span><\/p>\n 3. Kolmogorov-Smirnov testi<\/strong><\/span><\/p>\n Verilerinizin normal \u015fekilde da\u011f\u0131lmad\u0131\u011f\u0131 ortaya \u00e7\u0131karsa iki se\u00e7ene\u011finiz vard\u0131r:<\/span><\/p>\n 1. Verileri d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcn.<\/strong><\/span><\/p>\n Bir se\u00e7enek, verileri daha normal bir \u015fekilde da\u011f\u0131t\u0131lacak \u015fekilde d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmektir<\/em> . Yayg\u0131n d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcmler \u015funlar\u0131 i\u00e7erir:<\/span><\/p>\n Bu d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcmlerin ger\u00e7ekle\u015ftirilmesiyle veri de\u011ferlerinin da\u011f\u0131l\u0131m\u0131 genel olarak daha normal da\u011f\u0131lm\u0131\u015f hale gelir.<\/span><\/p>\n 2. Parametrik olmayan bir test ger\u00e7ekle\u015ftirin<\/strong><\/span><\/p>\n Normallik varsay\u0131m\u0131n\u0131 yapan istatistiksel testlere parametrik testler<\/em> denir. Ancak bu normallik varsay\u0131m\u0131n\u0131 yerine getirmeyen , parametrik olmayan<\/em> testler olarak adland\u0131r\u0131lan bir aile de vard\u0131r.<\/span><\/p>\n Verilerinizin normal \u015fekilde da\u011f\u0131lmad\u0131\u011f\u0131 ortaya \u00e7\u0131karsa parametrik olmayan bir test yapabilirsiniz. Yayg\u0131n istatistiksel testlerin parametrik olmayan baz\u0131 versiyonlar\u0131 \u015funlard\u0131r:<\/span><\/p>\n Normalli\u011fi g\u00f6rselle\u015ftirin<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/normaliteassume1.png\")
<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/normaliteassume2.png\")
<\/p>\n Resmi bir istatistiksel test ger\u00e7ekle\u015ftirin<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
\n
\n
Normallik varsay\u0131m\u0131 ihlal edilirse ne yap\u0131lmal\u0131?<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n