Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, bir konuşmacının ilişkisiz örneklemler için tek yönlü (tek faktörlü) ANOVA analizini adım adım anlattığı istatistiksel analiz eğitim içeriğidir.
- Video, ANOVA'nın ne zaman kullanıldığını ve t testinden farkını açıklayarak başlıyor, ardından iş tatmini ve mobbing puanlarının yaş gruplarına göre karşılaştırılması örneği üzerinden analiz yapılıyor. İçerikte varyansların homojenliği testi (Levene testi), ANOVA sonuçlarının yorumlanması ve post-hoc testleri (Tukey, Bonferoni, Scheffé, Gabriel) detaylı olarak anlatılmaktadır.
- Video ayrıca ANOVA için gerekli ön şartları (eşit aralıklı/eşit oranlı ölçme düzeyi ve normal dağılım), gruplar arasındaki ve gruplar içindeki serbestlik dereceleri, kareler toplamı, kareler ortalaması ve F değeri gibi istatistiksel kavramların nasıl hesaplandığını açıklamaktadır. Normallik şartının sağlanmadığı durumlarda Cruskal-Wallis testinin kullanılması gerektiği bilgisi de paylaşılmaktadır.
- 00:15İlişkisiz Örneklemler İçin Tek Yönlü ANOVA
- Bu videoda ilişkisiz örneklemler (bağımsız gruplar) için tek yönlü (tek faktörlü) ANOVA (varyans analizi) nasıl yapılacağı anlatılacak.
- İlişkisiz örneklemler için tek yönlü ANOVA, bir değişkene ait ölçümlerin birbirinden bağımsız olan ikiden fazla grupta ölçüldüğü ve bu gruplara ait sonuçların birbirinden anlamlı farklılık gösterip göstermediğinin tespit edilmek istendiği durumlarda kullanılır.
- Bu testi kullanabilmek için karşılaştırılan ölçüm sonuçlarının eşit aralıklı veya eşit oranlı ölçme düzeyinde olması ve iki normal dağılım göstermesi gerekiyor.
- 01:18Örnek Uygulama
- İş tatmininin yaş grubuna göre anlamlı farklılık gösterip göstermediğini tespit etmek için ilişkisiz örneklemler için tek yönlü ANOVA kullanılabilir.
- Yaş grubu bağımsız değişken durumunda ve üç farklı grubu bulunurken, iş tatmini bağımlı değişken olarak değerlendirilir.
- İş tatmini puanlarının eşit aralıklı veya eşit oranlı ölçme düzeyinde olduğu ve normal dağılım gösterdiği tespit edildiğinde, üç gruptan oluşan karşılaştırma için ANOVA kullanılabilir.
- 03:07ANOVA ve T Testi Arasındaki Fark
- ANOVA'nın t testinden farkı, karşılaştırma yapılan grup sayısının ikiden fazla olmasıdır.
- İki gruba göre karşılaştırma yapmak istendiğinde (örneğin iki yaş grubu) ilişkisiz örneklemler bağımsız gruplar t testi kullanılır.
- ANOVA'da tek fark karşılaştırma yapılan grup sayısının ikiden fazla olmasıdır.
- 04:31ANOVA Analizi Yapma
- ANOVA analizi için analiz menüsünden "Compare Means" ve "One Way ANOVA" seçilir.
- "Compare Means" seçeneği, üç farklı grubun ortalamalarını karşılaştırmak için kullanılır.
- "One Way" (tek yönlü) ifadesi, tek bir bağımsız değişken (faktör) olduğu anlamına gelir.
- 05:25ANOVA Parametrelerinin Belirlenmesi
- Veri setindeki değişkenler arasında iş tatmini ve mobbing bağımlı değişkenler olarak seçilir.
- Yaş grubu bağımsız değişken (faktör) olarak belirlenir.
- Options butonuna tıklayarak tanımlayıcı istatistikler, varyansların homojenliği testi, Verse testi ve means plot seçenekleri işaretlenir.
- 07:23ANOVA Sonuçlarının Yorumlanması
- Analiz sonucunda ilk olarak tanımlayıcı istatistikler tablosu görüntülenir.
- Tabloda her yaş grubunda iş tatmini ve mobbing puanlarının aritmetik ortalamaları, standart sapmaları ve standart hata değerleri gösterilir.
- Aritmetik ortalamanın %95 güven aralığı, minimum ve maksimum değerleri de tabloda yer alır.
- 09:21Varyansların Homojenliği Testi
- İkinci tabloda test of homojenety of varyansı (varyansların homojenliği) ile ilgili istatistikler bulunmaktadır.
- Levene testi adı verilen bir test yapılarak varyansların homojenliği test edilir ve sonuç aritmetik ortalamaya, medyana veya farklı istatistiklere dayalı olarak bulunur.
- Anlamlılık değeri (p değeri) 0,05'in üzerinde olduğunda varyansların homojenliği şartı sağlanmış olur, 0,05'in altında olduğunda sağlanmamıştır.
- 11:07ANOVA Sonuçları
- ANOVA tablosunda iş tatmini puanına göre anlamlılık değeri 0,05'ten küçükse, karşılaştırma yapılan gruplar arasında anlamlı bir farklılık göstermektedir.
- İş tatmini yaş grubuna göre anlamlı farklılık gösterirken, mobbing ise anlamlı farklılık göstermemektedir.
- Aritmetik ortalama değerleri birbiriyle aynı olduğunda F değeri 0, p değeri ise 1 değerini almaktadır.
- 13:10Grafiksel Gösterim
- İki farklı grafik bulunmaktadır: biri iş tatmini ortalamasına göre, diğeri mobbing aritmetik ortalamasına göre çizilmiş grafiklerdir.
- Grafiklerde yaş gruplarına göre (18-25, 26-39, 40 yaş ve üzeri) aritmetik ortalamalar gösterilmektedir.
- ANOVA hangi yaş grupları arasında anlamlı farklılık olduğunu söylemediği için, hangi gruplar arasında anlamlı farklılık olduğunu tespit etmek için ilave analizler yapılması gerekmektedir.
- 15:01Post-Hoc Testleri
- Post-hoc testleri, yaş grupları arasında çoklu karşılaştırmalar yapmak için kullanılır.
- Birinci gruptaki testler varyansların homojen olduğu durumda, ikinci gruptaki testler ise varyansların homojenliği sağlanmadığı durumda kullanılır.
- Grupların eleman sayıları birbirine eşit veya yakın ise Tukey veya Bonferoni testleri kullanılabilir, sayılar birbirinden uzaksa Scheffé, Tukey GT2 veya Gabriel testleri tercih edilebilir.
- 17:04ANOVA Testinin Uygulanması
- Test seçiminde fayda vardır; varyanslar homojen dağılmadıysa ikinci gruptan seçim yapılır.
- İkinci grupta genellikle Games Owl veya Donut C testi kullanılır.
- Türkiye seçildikten sonra "continue" ve "okey" butonlarına basılarak analiz tekrarlanır ve "multiple comparisons" başlığı altında yeni bir tablo eklenir.
- 17:46Çoklu Karşılaştırma Sonuçları
- Tabloda 18-25 yaş ile 26-39 yaş, 18-25 yaş ile 40 yaş ve üzeri, 26-39 yaş ile 18-25 yaş ve 40 yaş ve üzeri, 40 yaş ve üzeri ile 18-25 yaş ve 26-39 yaş karşılaştırılmıştır.
- Her karşılaştırma iki defa yapılmıştır, sadece sıralar değişmiştir.
- Anlamlılık değerleri 0,05'in altındaysa iki grup arasında anlamlı farklılık bulunmaktadır ve aritmetik ortalama farkının anlamlı olduğunu gösteren bir yıldız bulunur.
- 19:53Sonuçların Değerlendirilmesi
- 18-25 yaş ile 40 yaş ve üzeri arasındaki iş tatmini farkı anlamlı olarak bulunmuştur.
- Diğer gruplar arasında anlamlı bir farklılık görülmemiştir.
- ANOVA tablosuna göre iş tatmini puanı yaş gruplarına göre anlamlı farklılık göstermektedir ve 40 yaş ve üzeri yaş grubunun iş tatmini daha yüksektir.
- 21:13ANOVA Tablosunun Yorumlanması
- Tabloda "between groups" (gruplar arasında) ve "within groups" (gruplar içinde) şeklinde iki satır bulunur.
- "Sam of squares" (kareler toplamı), "df" (serbestlik derecesi), "mean square" (kareler ortalaması) ve "F değeri" ANOVA'nın kullandığı istatistiklerdir.
- Gruplar arasındaki serbestlik derecesi karşılaştırılan grup sayısı eksi bir'e eşittir, gruplar içindeki serbestlik derecesi ise toplam katılımcı sayısından grup sayısının çıkarılması ile bulunur.
- 23:52ANOVA'nın Amacı ve Sonuç
- F değeri üzerinden gruplar arasındaki aritmetik ortalama farkının anlamlı olup olmadığı tespit edilir.
- Anlamlılık değeri 0,05'in altındaysa karşılaştırma yapılan grupların aritmetik ortalamaları birbirinden anlamlı farklılık göstermektedir.
- Normallik şartı sağlanmamışsa, bu test yerine Kruskal-Wallis EGE testi kullanılmalıdır.