SPSS Eğitimleri 5 -Parametrik ve Non-Parametrik Testler
Merhabalar,
SPSS’de veri testlerini denemeye geçmeden önce bu testlerin ayrımının nasıl olduğuna bakalım. Bu iki testin arasındaki farkları bilmek çalışmanın başında uygun metodun belirlenmesi noktasında oldukça önemlidir.


Parametrik ve Non-Parametrik testleri veri analizinde kullanılan iki yöntem çeşididir. Bu yöntemlerden hangisinin kullanılacağı elde edilen verilerin özelliklerine göre belirlenmektedir.SPSS Eğitimleri 5 -Parametrik ve Non-Parametrik Testler

Bu iki testi birbirinden ayıran noktaların neler olduğunu inceleyelim.


Parametrik Testler
Parametrik testler, hipotezin toplum parametrelerine dayalı olarak kurulduğu analiz yöntemidir. Buna göre verilerin normal dağılıma uygun olması, rastgele seçilmesi ve nicel yapıda olması gibi bazı varsayımlar esas alınır ve örneklem büyüklüğü en az 30 olmalıdır. Parametrik testler daha çok istatiksel güce sahiptir, geliştirilmiş tabloları vardır ve en üst düzey de bilgi verir. Testler ortalama (Mean) üzerinden geliştirilir.
Bu testlerde ortalama, varyansı oran vb. ölçekler kullanılıyorsa bu test parametrik bir testtir.


Non-Parametrik Testler
Kurulan hipotez, herhangi bir parametreye dayalı olmaksızın ele alınır bu nedenle genelleme yapılmaz. Non-Parametrik testler, örneklem sayısının 30’dan küçük olduğu, veri dağılımının normal olmadığı veya heterojen veri yapılarında uygulanır. Sınıflandırma, sıralama gibi pek çok veri düzeyinde kullanılabilir. Daha az örneklem sayısına sahip olduğu için hesaplanması daha kolaydır. Doğru uygulandığı taktirde parametrik testler ile aynı sonucu verir. Testler orta değer (Medium) üzerinden gerçekleştirilir.
Ölçü yerine sıralama, sayma, işaretleme gibi işlemlerin kullanıldığı testlerdir.

Testlerin sınıflandırılmasını inceleyecek olursak;

Normal Testler
A)Grafiksel Testler
-P-P Grafiği
-Q-Q Grafiği
-Histogram Grafiği
-Box Plot Grafiği
-Gövde- Yaprak (Stem-And-Leaf) Grafiği
B)Analitik Testler
-Shapiro-Wilk Testi
-Anderson- Darling Testi
-Ryan- Joiner Testi
-Kolmogrow-Smirnow Tek Örnek Testi
-Lilliefors Düzeltmeli Kolmogrov- Smirnow Testi

Gruplara sahip olan bağımsız bir değişkenin varlığı durumunda grupların ölçüm değerlerinin kendi içinde homojenliğini gösteren Varyans Homojenliği varsayımını iki alternatif ile deniyoruz.
Varyans Homojenliği
A)Normal Dağılım Gerektiren
-İki Grup: F Testi, Pitman Testi
-İkiden Fazla Grup: Bartlett Testi
B) Normal Dağılım Gerektirmeyen
-İki Grup: Mood Testi, Siegel Tukey Testi
-İkiden Fazla Grup: Levene Testi, Brown-Forsythe Testi, Layard Ki-Kare Testi

Kısaca parametrik testler normal dağılım gösteren veriler analiz edilir, Non-Parametrik testler ise nominal, ordinal ya da normal dışı dağılım gösteren sayısal veriler değerlendirilir.
Bir testin uygulanabilmesi için gerekli koşulların ne olduğu veya koşulların sağlanıp sağlanamadığı bilinmiyorsa verilerin analizinde Non-Parametrik testler kullanılmalıdır.

İlerleyen zamanlarda uygulayacağımız testlerin ön bilgilerini ve farklarını öğrenmiş olduk. Bir sonraki yazımda programımıza devam edeceğiz.

Görüşmek üzere…