1. FARKLILIKLARIN TESPİTİNE YÖNELİK HİPOTEZ TESTLERİ
Örneklem verileri kullanılan her çalışmada bir örneklem hatası çıkma riski
her zaman söz konusudur. Dolayısıyla istatistikte bu örneklem hatasının meydana
getirebileceği etkiyi –farklılığı- göz önüne alan çeşitli analiz yöntemleri mevcuttur.
Biz bu bölümde farklılıkların incelenmesine yönelik analiz tekniklerini, amaca bağlı
olarak, üç genel kategori altında inceleyeceğiz.

Tek grup karşılaştırması – ölçülen değer ile beklenen değer arasındaki fark
İki grup arası karşılaştırması – bağımsız iki grup t testi, ilişkili iki grup
arasındaki t testi farklılıkları

İkiden fazla grup arası karşılaştırma – ANOVA ve One-way ANOVA
Farklılıkları ölçmeye yönelik hipotez testlerini parametrik ve parametrik
olmayan hipotez testleri şeklinde iki gruba ayırarak incelemek mümkündür.
1.1. Parametrik Hipotez Testleri
Parametrik hipotez testleri konusu kapsamında t-testi, ANOVA ve Oneway
ANOVA testleri açıklanacaktır.
1.1.1. T – testi
Parametrik testlerin en yaygın t–testidir. Bu yöntem, ölçümlerin en küçük
aralıklarla ölçeklendirildiği, gözlemlerin birbirinden bağımsız olduğu, iki veya daha
az grubun kapsandığı ve iki ortalama arasındaki farkların tespit edilebildiği
durumlarda kullanılabilir. Bu arada t- testinde örneklemlerin normal dağılımlı ana
kütlelerden seçilmesi gereklidir.
Örnek hacmi (n) 30’dan küçük ve aynı zamanda ana kütle varyansı
bilinmediği durumlarda genellikle t –testi kullanılır. Örneklem boyutu büyüdükçe
örnek hacmi (n) 30’dan büyük ve ana kütle varyansının bilindiği durumlarda Z testi
kullanılmaktadır.
T dağılımından yararlanarak; (Altunışık vd.;2010:180)

İncelenen bir değişken açısından bir gruba ait ortalama değerin önceden
belirlenen (öngörülen) değerden farklı olup olmadığının
1

İncelenen bir değişken açısından bağımsız iki grup arasında anlamlı farkın
olup olmadığının, veya

İncelenen bir değişken açısından herhangi bir grubun farklı şartlar altındaki
tepkileri arasında anlamlı farklılığın olup olmadığının incelenmesine yönelik
hipotezleri test etmeye çalışan bir analiz yöntemidir.
1.1.1.1. Tek Grup t-testi
Bu hipotez testinde hipotezler;
H0: µ=µ0
H0: µ=µ0
H0: µ=µ0
H1: µ>µ0
H1: µ=µ0
H1: µ<µ0
Önem derecesi ise, genellikle 0,05; 0,01 veya 0,10’dur. Örneklem sayısı
30’dan küçük ise t – testi uygulanması uygun olacaktır.
Tek grup testine örnek olarak pil üreten bir firmanın pillerinin daha uzun
ömürlü olup olmadığının hesaplanması.
1.1.1.2. Bağımsız İki Grup Arası Farkların Testi
Bu hipotez testinde bağımsız iki ana kütle aritmetik ortalaması arasında farkın
olup olmadığına verilir. Örneğin belirli bir markayı kullananlar ve kullanmayanların
söz konusu markaya karşı tutumları arasında bir farklılığın olup olmadığının tespit
edilmesi.
1.1.1.3. Eşleştirilmiş İki Grup Arasındaki Farkların Testi
Bu testte, aynı deneklerin farklı durumlarda sergiledikleri davranışlar ve
algılarının incelenmesi amaçlanır. Örneğin; piyasaya sürülmesi hedeflenen iki ürün
seçeneğinden hangisinin tercih edileceğine yönelik hangi seçenek türünün
beğenildiğinin tespiti gibi.
1.1.2. ANOVA ve One-Way ANOVA
Varyans analizi adı da verilen bu yöntemin amacı faktörlerin (varyans
analizinde bağımsız değişkenlere faktör ya da işlem denir) çeşitli düzeylerinin
bağımlı değişken üzerindeki etki derecelerini ortaya çıkarmaktır. (NAKİP, 2005, s.
257)
2
Bu testin ön şartlarından biri bütün grupların normal dağılım sergileyen bir
ana kütleden tesadüfi olarak seçilmiş olması ve bütün grupların varyanslarının eşit
olması da istenir.
Örneğin Danone’nin pazarlama müdürünün ürünlerini “sık kullanıcılar”, “orta
kullanıcılar”, “az kullanıcılar” ve “kullanmayanlar” olarak sınıflandırarak her bir
grubun satın alma davranışlarını araştırmak ve bu tüketici gruplarının ürüne karşı
tutumlarını incelemek istemesi gibi.
ANOVA testi sonuçları, sadece karşılaştırma yapılan gruplar arasında
herhangi bir farkın olup olmadığını gösterirken bu farklılığın hangi gruplar
tarafından meydana geldiği açıklanamamaktadır. Farklılığın hangi gruplardan
kaynaklandığı konusunda bilgi edinilmek isteniyorsa kullanılması gereken yöntem
one-way ANOVA testidir.
1.2. Parametrik Olmayan Hipotez Testleri
Veriler çok değişkenli normal dağılımda değilse parametrik olmayan testler
kullanılır.
Bu testler aşağıdaki durumlarda kullanılabilir; (TOKOL, 2002, s. 92-93)

Cevaplayıcı tercihlerini kendisine verilen sıraya göre düzenlenmişse (ordinal
veri)

Cevaplayıcı cevaplarını ürün, işletme, kişi veya grup ismi gibi isimler
şeklinde verilmişse (nominal veri)

Araştırmanın örnek hacmi çok küçükse

Nominal veriler için Ki-Kare Testi, ordinal veriler için de Wilcoxon ve
Mann-Whitney U Testleri uygun testlerdir.
1.2.1. Ki-Kare Analizi
İki veya daha fazla veri seti arasında önemli farkın olup olmadığını
belirlemeyi amaçlayan bir analiz yöntemidir. Gözlem veriler ile beklenen veriler
kıyaslanır.
3
1.2.2. Wilcoxon Testi
İki ana kütle aritmetik ortalamasının belirli bir önem derecesinde birbirinden
farklı olup olmadığını belirleyen parametrik olmayan bir test türüdür.
1.2.3. Mann-Whitney U Testi
İki bağımsız grubun aynı ana kütleden veya aynı aritmetik ortalamaya sahip
iki farklı ana kütleden gelip gelmediğini belirlemede kullanılan parametrik olmayan
bir testtir. Karşılaştırma yapılan verilerin sıralı olması gerekir.
1.2.4. Mc Nemar Testi
Örnek birimler üzerinde, biri işlemden önce diğeri işlemden sonra olmak
üzere, iki ölçme yapıldıktan sonra, aradaki farkın anlamlı olup olmadığını test eden
yöntemdir.
1.2.5. Wald Wolfowitz Testi
Bir seri gözlemler içinde, bir gözlemin daha sonraki gözlemleri etkileyip
etkilemediğini ölçer. Eğer bir gözlem, diğer gözlemi etkilemiyorsa aralarında
tesadüfi bir ilişki olduğu ortaya çıkar.
İki gruba ait örneklerin aynı dağılıma sahip ana kütlelerden geldiğinin test
edilmesinde ise iki grup Wald Wolfowitz Testi uygulanır.
1.2.6. Kolmogorov-Smirnov (K-S) Testi
Bu test, bir dağılımı oluşturan değişkene ait birikimli dağılım işlevlerini
karşılaştırır. Örnek değerlerine ilişkin dağılımın önceden belirlenen teorik bir
dağılıma uygunluğunu araştırır.
İki örnek kütlenin aynı dağılıma sahip ana kütlelerden gelip gelmediğinin
testi için ise iki grup Kolmogorov-Smirnov (K-S) Testi uygulanır. İki grubun
dağılımları karşılaştırılır.
1.2.7. Kruskall-Walls Testi
İki bağımsız örneklemin ve sıralı verilerin bulunduğu durumlarda kullanılır.
4
1.2.8. İki Yönlü Friedman Analizi
İki veya daha fazla sayıdaki eşleştirilmiş örnek kütleyi karşılaştırmada
kullanılır. Başka bir ifade ile birbiriyle ilişkili iki ya da daha fazla örneklem ve sıralı
veriler varsa kullanılan bir testtir.
KAYNAKÇA
ALTUNIŞIK, R., ÇOŞKUN, R., YILDIRIM, E. ve BAYRAKTAROĞLU, S. (2010). Sosyal Bilimlerde
Araştırma Yöntemleri. 6.Baskı, Sakarya: Sakarya Kitabevi.
BÖKE, K.(Ed.).(2011). Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri (3.baskı). İstanbul : Alfa Basım
Yayım Dağıtım Ltd.Şti.
KARAGÖZ, Y., ve EKİCİ S.(2004). Sosyal Bilimlerde Yapılan Uygulamalı Araştırmalarda
Kullanılan İstatistiksel Teknikler Ve Ölçekler. C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi,Cilt 5, Sayı
1, 25-43
NAKİP, M. (2005). Pazarlama Araştırmalarına Giriş (SPSS Destekli). Ankara, 2.Baskı: Seçkin
Yayınları.
PROCTOR, T.,(2003). Pazarlama Araştırmasının Temelleri (1.Baskı), (İ. ER çev.), İstanbul:
Bilim Teknik Yayınevi.
TOKOL, T. (2002). Pazarlama Araştırması. Bursa, 11.Baskı: Vipaş.
5
Download

6-farklılıkların tespıtıne yonelık hıpotez testlerı