önce M. AKÇA tarafından yazılmıştır. En sık kullanılan istatistiksel analizler

En sık kullanılan istatistiksel analizler

İstatistiksel analizler bir çok bilimsel çalışmada, araştırmanın en önemli aşamasını oluşturmaktadır. Araştırmalarda çok sık görülen bir hata vardır: Araştırmacılar yanlış analiz yöntemi seçimi nedeniyle sonuçlarını hatalı hesaplar ya da herhangi bir sonuca ulaşamazlar. Verilerin sağlıklı bir şekilde analiz edilebilmesi için hangi şartlarda hangi analiz yöntemlerinin kullanılıyor olduğunu bilmek çok önemlidir.  Uygun olmayan bir yöntem seçimi verilerin hatalı yorumlanmasına neden olacaktır.

Doğru analiz yöntemi ve metodu seçiminde ne yapmak istediğinizi bilmeniz önemli olduğu gibi, veri tipinize göre yöntem seçiminiz de çok önemlidir.

Bu iki parametreye yani amacınıza ve veri tipinize uygun en sık kullanılan istatistiksel analizlerin bir listesini aşağıda bulabilirsiniz.

 

Ne yapmak istiyorsun? Veri Tipi İstatistiksel Analiz/Method
Bir gurubu ya da bir veri setini tanımlamak Nümerik (Aralıklı) Temel Tanımlayıcı İstatistik
Ordinal Nonparametric İstatistik (örn. median, mode)
Bir gurubun ortalamasını, hipotez gurubun ortalaması ile karşılaştırmak Nümerik (Aralıklı) Single sample t-test
İki bağımsız gurubu karşılaştırmak Nümerik (Aralıklı) Independent t-test
Ordinal Wald-Wolfowitz Runs Test,Kolmogorov Smirnov Test,Mann-Whitney U Test
İki bağımlı gurubu karşılaştırmak Nümerik (Aralıklı) Dependent t-test
Ordinal Sign test,Wilcoxon Matched Pairs test
Üç veya daha fazla bağımsız gurubu karşılaştırmak Nümerik (Aralıklı) One-way ANOVA
Ordinal Kruskal-Wallis ANOVA
Üç veya daha fazla gurubu karşılaştırmak Nümerik (Aralıklı) Repeated measures ANOVA
Ordinal Friedman ANOVA,Kendall Concordance
İki değişken arasındaki ilişkinin değerini ölçmek Nümerik (Aralıklı) Pearson product moment correlation
Ordinal Spearman rank correlation, Gamma, Kendall-tau
Sayısal bir değişkenin değerini bir gurup tahminciden bakarak tahmin etmek. Nümerik (Aralıklı) Linear regression, Decision trees, Neural networks
İki ya da daha fazla seviyeli kategorik değişkenin nominal seviyesini tahmin etmek. Nümerik (Aralıklı) Logistic regression, Discriminant analysis, Decision trees, Neural networks