Parametrik olmayan istatistiksel testlerde asimptotik, Monte Carlo ve exact yöntemlerin karşılaştırılması
Comparison asymptotic, Monte Carlo and exact methods in nonparametric statistical tests
- Tez No: 164248
- Danışmanlar: DOÇ.DR. CANAN DEMİRÜSTÜ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Tıbbi Biyoloji, Medical Biology
- Anahtar Kelimeler: Parametrik Olmayan İstatistiksel Testler, Asimptotik Yöntem, Exact Yöntem, Monte Carlo Yöntemi, Nonparametric Statistical Tests, Asymptotic Method, Exact Method, Monte Carlo Method
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 87
Özet
Sağlık alanında yapılan çalışmalarda değişkenlerin ve veri setinin özelliklerine göre parametrik ya da parametrik olmayan istatistiksel testler kullanılmaktadır. Parametrik olmayan istatistiksel testler verilerin parametrik bir değeri ve belirli bir dağılım varsayımı olmadığı durumlarda analiz yapmayı amaçlayan yöntemlerdir. Parametrik olmayan istatistiksel testlerde veri setinin örnek hacminin büyük ya da küçük, seyrek, dengesiz olduğu ve uç değerler içerdiği durumlarda farklı p değeri hesaplama yöntemleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada parametrik olmayan istatistiksel testlerde kullanılan p değerleri hesaplama yöntemlerinden Asimptotik Yöntem, Exact Yöntem ve Monte Carlo Yöntemi karşılaştırılarak kullanılmıştır. Karşılaştırmalar 2X2, 3 X 3, 4 X 4, 5 X 5, 10 X 10 kontenjans tablolarında Pearson Ki-Kare Testi, Diziler Testi, Wilcoxon T Testi, Mann-Whitney U Testi, Kruskal-Wallis ve Friedman testlerinde yapılmıştır. Her bir testin özelliğine göre birim sayıları, grup sayıları ve işlem sayıları dikkate alınarak 100'er örnek için veriler tamsayı olarak türetilmiş ve yöntemler arası karşılaştırmalar yapılmıştır. Parametrik olmayan istatistiksel testlerde Asimptotik p değeri Ho hipotezinin reddine yönelik yanlış kararlar alınmasına neden olabilmektedir. Bu nedenle p değerinin hesaplanmasında Exact p değerinin kullanımı her zaman için tercih nedeni olmaktadır. Exact p değerinin hesaplanamadığı durumlarda ise Monte Carlo yönteminin kullanılması uygun olmaktadır. Veri setinde 10.000, 100.000 ve 250.000 örnek tekrarlarında Monte Carlo p değerleri arasında önemli fark bulunmadığı durumlarda Monte Carlo p değeri, fark bulunduğu durumlarda ise Asimptotik p değerinin kullanımı tercih edilmelidir.
Özet (Çeviri)
On the studies which are done in the field of medicine according to features of variables and data sets statistical tests which are parametric or nonparametric are used. Statistical- tests which are nonparametric are methods which purpose to analyse on condition that is not a parametric value of data and dispertion hypothesis. On the nonparametric statistical tests are used different value calculation methods on condition that sample mess of data set is big or small, rare, instable and includes end values. On this study, p values which are used on the nonparametric statistical tests were used by comparing Asymptotic Method, Exact Method and Monte Carlo Method which are from calculation methods. Comparisons 2x2, 3x3, 4x4, 5x5, 10x10 is made in contingency tables in Pearson Chi- Square Test, Runs Tests, Wilcoxon T Test, Mann-Whitney U Test, Kruskal Wallis and Friedman Tests. According to every feature of test, data were derived as an integer and comparisons among the methods were made for 100 samples by taking into consideration to average revenue, group numbers and processing numbers. On the nonparametric statistics tests, Asymptotic p value can cause to be taken decision refusing of HQ hypothesis. Therefore; on calculating p value, usage of Exact p value is preference reasons for everytime. Usage of Monte Carlo Methods benefits on condition that Exact p value isn't calculated. In the data sets, usage of Monte Carlo p value should be prefered on condition that isn't found a significant difference among the Monte Carlo p values, but usage of asymptotic p value should be prefered on conditionals that is found difference in 10.000, 100.000 and 250.000 sample repititions.
Benzer Tezler
- Çoklu doğrusal regresyon analizinde çakı tahmin yöntemi ve test problemlerine katkılar
Contributions to the jackknife estimation and test problems in multiple linear regression analysis
TOLGA ZAMAN
- Parametrik olmayan istatistiksel testlerde çoklu karşılaştırmalar
Nonparametric multiple comparison methods
NURCAN İŞTAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YÜKSEL TERZİ
- 12 haftalık eğlenceli atletizm programının 10-14yaş aralığında olan hafif derecede zihinsel engelli çocukların motor gelişimleri üzerinde etkileri ile ebeveynlerin çok boyutlu destek ve stres algılarına etkisinin araştırılması
Investigation of the effects of 12 weeks of fun athleticsprogram on the motor development of children with mildintellectual disability, aged 10-14, and the effect of parentson multidimensional support and perceptions of stress
SÜHEYLA ADIYAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
SporVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEKİYE ÖZKAN
- Effects of multi-sensory language teaching on learners' achievement in English vocabulary knowledge and listening and reading skills
Çok duyulu dil öğretiminin öğrencilerin İngilizce kelime bilgisi, dinleme ve okuma becerileri başarısına etkileri
ŞULE ÇELİK KORKMAZ
Doktora
İngilizce
2016
Eğitim ve ÖğretimÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiYabancı Diller Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÇİĞDEM KARATEPE
- Event study methodology for the borsa İstanbul
Borsa İstanbul'da olay çalışması metodolojisi
ULKEM BASDAS