SavedAdd your journal

Journals / Bilişim Teknolojileri Dergisi / 2017 / Cilt: 10 - Sayı: 1

Web Tabanlı İstatistiksel Analiz: Faktöriyel Varyans Analizi ve Etkileşim Etkisinin Çoklu Karşılaştırma Yöntemi ile İncelenmesi

Mehmet Ali SUNGUR
Handan ANKARALI
Şengül CANGÜR
Pages
13–0
Publication Date
2017-01-24
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Matematiksel modeli bilinen bir istatistiksel yöntemin web tabanlı ve kullanımı kolay ara yüzlerle uygulanabilmesi mümkündür.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Öz Yaygın kullanılan istatistik paket programlarının birçoğunda yer almadığı için elle hesaplamak zorunda kalınan bazı istatistiksel yöntemler bulunmaktadır.
📊
Key Findings & Data:Faktöriyel denemelerde etkileşim etkisini değerlendirmek için gereken çoklu karşılaştırmalar bunlardan biridir.
💡
Conclusion & Impact:Matematiksel modeli bilinen bir istatistiksel yöntemin web tabanlı ve kullanımı kolay ara yüzlerle uygulanabilmesi mümkündür.
🔬Design:Experimental Field Trial
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Anahtar Kelimeler Web tabanlı istatistik hesaplamalar · iki yönlü varyans analizi · etkileşim

Özet

Öz Yaygın kullanılan istatistik paket programlarının birçoğunda yer almadığı için elle hesaplamak zorunda kalınan bazı istatistiksel yöntemler bulunmaktadır. Faktöriyel denemelerde etkileşim etkisini değerlendirmek için gereken çoklu karşılaştırmalar bunlardan biridir. Bu çalışmanın amacı, iki yönlü faktöriyel denemenin analizini ve etkileşime ait sıfır hipotezi reddedildiğinde çoklu karşılaştırma yapan bir modül geliştirmektir. Geliştirilen modül, PHP ile oluşturulmuş ve JavaScript ile işlevsellik kazandırılmıştır. Dengeli tasarımlarda özet istatistiklerden faktöriyel varyans analizi yapan ek bir modül daha geliştirilmiştir. İnternet bağlantısı olan her yerden ve cihazdan modüle kolayca ulaşılabilmekte ve tüm tarayıcılar aracılığıyla görüntülenebilmektedir. Kullanıcı istenen işlemleri tamamladığında, anlaşılması kolay çıktılar ve kısa yorumlar verilmektedir. Tanımlayıcı istatistikler, varyans analiz tablosu ve çoklu karşılaştırmalar tek bir pencerede gösterilmektedir. Elle hesaplamak için uzman düzeyde formül ve yöntem bilinmesi gereken, hesaplaması zor ve zaman alan istatistiksel yöntemlerin, web tabanlı olarak kolay ve hızlı bir şekilde hesaplanması ve yorumlanması mümkündür. Modülün web tabanlı olması kolay erişilebilirlik gibi önemli bir avantaj sağlayacaktır. Matematiksel modeli bilinen bir istatistiksel yöntemin web tabanlı ve kullanımı kolay ara yüzlerle uygulanabilmesi mümkündür.

🔖

Cite This Article

SUNGUR, M. A., ANKARALI, H., CANGÜR, Ş. (2017). Web Tabanlı İstatistiksel Analiz: Faktöriyel Varyans Analizi ve Etkileşim Etkisinin Çoklu Karşılaştırma Yöntemi ile İncelenmesi. Bilişim Teknolojileri Dergisi, Cilt: 10 - Sayı: 1, 13–0. https://ajindex.com/articles/251854

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (17)

  1. D.C. Montgomery, “Introduction to Factorial Designs”, Design and Analysis of Experiments, Wiley, New York, 170-217, 2000
  2. G.E.P. Box, J.S. Hunter, W.G. Hunter, “Factorial Designs at Two Levels”, Statistics for Experimenters: Design, Innovation, and Discovery, Wiley, New Jersey, 173-233, 2005
  3. G.W. Oehlert, “Factorial Treatment Structure”, A First Course in Design and Analysis of Experiments, W.H. Freeman and Company, New York, 165-202, 2010
  4. H.J. Seltman, “Two-Way ANOVA”, Experimental Design and Analysis, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, 267-292, 2014
  5. L.M. Collins, J.J. Dziak, K.C. Kugler, J.B. Trail, “Factorial Experiments: Efficient Tools for Evaluation of Intervention Components”, American Journal of Preventive Medicine, 47(4), 498- 504, 2014
  6. K. Sümbüloğlu, V. Sümbüloğlu, “İki Yönlü Varyans Analizi”, Biyoistatistik, Ankara: Hatiboğlu Yayınları, Ankara, 87-102, 2012
  7. E. Efe, Y. Bek, M. Şahin, “Faktöriyel Düzenlenmiş Denemeler”, SPSS’te Çözümleri ile İstatistik Yöntemler II, T.C. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Rektörlüğü Yayın No:10, Kahramanmaraş, p.87-100, 2000
  8. B.H. Cohen, “Calculating a Factorial ANOVA from Means and Standard Deviations”, Understanding Statistics, 1(3), 191-203, 2002
  9. J.A. Landsheer, G. Wittenboer, “Unbalanced 2x2 Factorial Designs and the Interaction Effect: A Troublesome Combination”, Plos One, 10(3):e0121412, 2015
  10. G.W. Snedecor, W.G. Cochran, Statistical Methods, Iowa State University Press, Iowa, 1-459, 1989
  11. J.A. Rafter, M.L. Abell, J.P. Braselton, “Multiple Comparison Methods for Means”, Society for Industrial and Applied Mathematics, 44(2), 259-278, 2002
  12. A.J. Klockars, G. Sax, “Multiple Comparisons in Factorial Designs”, Multiple Comparisons, SAGE Publications, Thousand Oaks, CA, 66-77, 1986
  13. L.E. Toothaker, “Multiple Comparisons for the Two-Way Anova: Factorial or Randomized Blocks”, Multiple Comparison Procedures, SAGE Publications, Thousand Oaks, CA, 67-80, 1993
  14. A.J. Hayter, “A Proof of the Conjecture that the Tukey-Kramer Multiple Comparisons Procedure is Conservative”, The Annals of Statistics, 12(1), 61-75, 1984
  15. E. Naramore, J. Gerner, Y.L. Scouarnec, J. Stolz, M.K. Glass, Beginning PHP5, Apache, and MySQL Web Development, Wiley, Indianapolis, 1-660, 2005
  16. K. Yank, “Introducing PHP”, Build Your Own Database Driven Web Site Using PHP & MySQL, SitePoint Pty.Ltd., Victoria, Australia, 73-113, 2009
  17. M. Rochkind, “Platforms and Tool