• 3 veya fazla grubun ortalamalarının eşit olup olmadığını bize söyleyen test.. "ne diye varyansa bakıyoz o zaman? mal mıyız?" diyecek arkadaşlara ise grupların ortalaması yakınsa ortalamaların oluşturduğu veri setinin varyansı da ufak olur değil mi, ama bunun da bi sınırı oranı var, onu da grup içlerinde vuku bulan varyansla, daha doğrusu standart hata ile oranlarsak hak yolunu bulur, makul bir estimator elde eder, f dağılımıyla da sınayıp ortamlarda "neaaa? ortalamaları eşit miiee? senin alnının garışlarım" şeklinde ileri geri konuşabilecek bir istatistik olarak kullanırız açıklamasıyla bağlayalım.. bu deminki cümlenin gramer tutarlılığına hayatta da garanti veremiyorum bu arada..

    edit : şindi aklıma geldi .. bunu derste anlatırken, "what^s anova? it is the sound most of us made when we witnessed the fabulous free kick goal of prekazi against monaco.. and you might be too young to know that" şeklinde sefil bi espriye de imza atmışlığım vardır.. gururluyum yine de..
  • grup sayisi 3 veya daha fazla oldugunda ortalamalar arasındaki farka bakarken t testi gotumuze girebileceginden anova denen yuce varliga basvuruyoruz.daha sonrası icin post-hoc tests yapılır.
  • (bkz: analysis of variance)'in kisaltilmis yazilisidir.
  • elimde 3 grup var. ortalamalarını anova yerine 1-2, 2-3 ve 1-3 grupları arasında t-testi yaparak karşılaştıramaz mıyım?

    karşılaştırısın. her birinde birinci tip hatayı 0,10 alırsan, birinci tip hata göte girecek seviyeye ulaşmış olur. birinci tip hatayı kontrol altında tutmak için anova yapmak gerekir.
  • kurulu bir duzene eklenen degiskenin ertesinde alınan test sonuclarına gore bir farklılık yaratıp yaratmadıgını olcen istatistiksel hede.
  • bir mahallede yaşayan heriflerin boy ortalaması (175 cm olsun) ile hatunların boy ortalaması (o da olsun 165 cm) arasında anlamlı bir fark var mıdır? sorusuna cevap verilirken kullanılan analiz yöntemidir. istediğiniz sayıda farklı grubu karşılaştırın, temelde bu analizden faydalanırsınız. unutmamak gerekir ki t-test de özünde anovadır.

    "lan olum analize ne gerek var, yukarıda verdiğin örnekte heriflerle hatunların boy ortalaması arasında 10 cm fark var, tabii ki de farklılar" diyenler için gelsin sıradaki sorumuz: farklılar da, bu fark anlamlı mı? asıl mesele bu.

    istatistiksel olarak bir şeyin anlamlı olup olmadığını anlamak için, cetvelden çok kavramlara ihtiyaç vardır. yoksa ben de derim ki yok lan 20 cm'den fazla fark yoksa ben kabul etmiyom, bana ne bana ne, derim, pazarlığa tutuşuruz, artık kimin bileği kuvvetliyse anlamlı farkı o belirler. yani iş sana bana kalsa evrenin entropisi azalabilir, bir anda evdeki berjer koltuk dev bir piknik tüpüne dönüşebilir, piknik yaparken yanı başında birden dev bir baobab belirebilir, falan filan.

    netice itibariyle, bililmsel takılacaksak, anlamlı fark* ne demektir? bilmek gerekir. bu kavram bilinmeden analize girişilmemesi tavsiye olunur (bkz: anlamlı fark)
  • öncelikle elinizde bir anket var ama bu anketi cevaplayan 3 grup var diyelim. bu grupların anket sorularındaki ortalamaları değişebilir ancak istatistiksel olarak değişiklik var mı diye bakarken yaptiginiz sey anova'dır.

    ortalamalar degisiklik gosterse de anova degisiklik gostermiyorsa bence yasadiniz cunku baska bir sey yapmaya gerek yok. ama yok degisiklik gosteriyorsa yandiniz cunku yok grupların esitliği yok başka şey diye bir formul daha uygulamanız gerekir ki işte orada dananın kuyruğu kopuyor.

    oncelikle p<0.05 ise yani belirgin bir istatistiksel fark varsa farkın gruptaki hangi alt gruplar arasında olduguna bakmanız icin bir post hoc uygulamanız gerek. spss'de anova yapıyorsanız önerim seçeneklerde kendinize uygun post hoc'u da seçmeniz. kendinize uygun post hoc'u seçerken birbiriyle karşılastirdiğiniz altgrubun sayısı eşit mi değil mi mesela ona bakın. eşitse tukey esit degilse schefe kullanabilirsiniz (bir dolu başka model daha var ama ben aralarında ne fark var bilmiyorum)

    diyelim ki anova fark gösterdi, yaptığınız post hoc da bu farkın hangi alt gruplar arasında olduğunu gösterdi, o zaman olayın sağlaması olsun diye bir de independent sample test yapın bu alt gruplar arasında. orada da p<0.05 ise oturun açıklayın.

    şimdi bu noktada sosyal bilimlerde olup istatistik belasına bulaşan benim gibi insanlara söylemek isterim: istatistik sizin için yardımcı bir bilim ama asıl yapmanız gereken şey değil.
    sayılar anlamlı bir fark çıkarıyor diye illa bir fark olmayabilir. anketinizi yanıtlayan insanlar ne kadar ciddiye aldı da yanıtladı bilinmez, ama abidik bir soruda çok anlam bulup asıl soruda hiç anlam bulamayabilirsiniz.
    bu noktada soruları ve veriyi bilen sizsiniz, "anlamlı fark çıksa da, ..." şöyle ya da "anlamlı bir fark çıkmasa da, ..." böyle diye makul mantıklı bir açıklama yapın ki veri anlamlı olsun.

    basit bir anlatim icin: http://www.youtube.com/watch?v=ebfnjzqdu_q

    not: istatistikçi değilim. istatistik dersi veremem. yukarıdaki yorumlar sizin çalışmanıza uymayabilir. kendiniz kendi yolunuzu bulun.

    not2: yukarıda ankete verilen cevapların parametrik olduğunu düşünerek konuşuyorum. yanıtlar non-parametrik ise ona göre test uygulamak gerekir. parametrik olan şeylerde her yanıt bir sayısal degeri belirtir, non-parametrikte her yanıt ordinal bir yanıta gonderme yapar. ornegin likert scale katılıyorum-katılmıyorum anketleri nonparametriktir cunku spss'e gidiğiniz her bir sayı bir sözel veriyi gösterir. (5 kesinlikle katılıyorum- 1 kesinlikle katılmıyorum gibi) parametrik değerlerde ise bir sıralama takip edilebilir "hiç bir zaman-her zaman" arasındaki sıralama buna örnek olabilir

    edit: ekleme
  • teker teker elde hesaplatan hocama sevgilerimi ilettiğim lanet konu. excel var minitab var.. ben nasıl uygulamalı bir okulda okuyorum lan gece gece dellendirdi bu konu 1 soru çözmek 45 dakika anasını satim. mayıs 20 finaller bittikten sonrada aklımda kalırsa aha ben de ne olim. salak konu grrr
  • okuyorum okuyorum olmuyor.birazcık vaktini ayırıp basit bir şekilde bilal'e anlatıyor gibi anlatabilecek bir yazar var mıdır ? one-way two-way factorial anovada neler oluyor.nedir yani olay ne.haydi inanıyorum birlikte başaracağız. spss'siz şekilde,lütfen.
  • tekniğinin uygulanabilmesi için gerekli olan ön şartların; (normallik testleri, varyansların homojenliği ve gözlemlerin bağımsızlığı) ve bu ön şartların sağlanamadığı durumlarda başvurulacak alternatif çözüm yolları, eş yapma t-testi (paired t-test), tekrarlanan ölçümlü denemelerin analizi(repeated measurement design), korelasyon regresyon analizleri, kategorik olarak elde edilen ya da elde edildikten sonra kategorik hale dönüştürülen verilerin analizi (ki-kare, uyum analizi, çok boyutlu ölçeklendirme), regresyon ağaçları (regression tree) ve sınıflandırma ağaçları (classification tree) gibi ileri grafiksel tekniklerin bilinmesi ve kullanılması olan analiz tekniğidir.
hesabın var mı? giriş yap