Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightTers e ş leştirmenin yap ı lmas ı durumunda ise her iki istatisti ğ in kullan ı lmas ı durumunda da oldukça sapma!' sonuçlar ı n elde edildiğ i görülmü ştür.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çal ış mada, normal olmayan populasyonlarda ortalama yerine ortanca de ğ erin kullan ı lmas ı n ı n Anova F testi bak ı m ı ndan gerçekleşen I.Tip hata olas ı l ığı üzerine etkisi ara şt ı r ı lm ış t ı r. Yap ı lan 50000 simülasyon denemesi sonunda, populasyon varyanslar ı homojen iken ortalaman ı n kullan ı lmas ı daha güvenilir sonuçlar verirken, populasyon varyanslar ı heterojen iken populasyon varyanslar ile örnek hacimleri aras ı nda doğ ru bir e ş leştirmenin yap ı lmas ı durumunda ise ortanca değerin kullan ı lmas ı n ı n daha güvenilir sonuçlar verdi ğ i görülmü ştür. Ters e ş leştirmenin yap ı lmas ı durumunda ise her iki istatisti ğ in kullan ı lmas ı durumunda da oldukça sapma!' sonuçlar ı n elde edildiğ i görülmü ştür.
Abstract
İn this study, effects of using sample median instead of sample mean on Type I error rates, which were respected to Anova F test under nonnormal distributions, was investigated. At the end of 50,000-simulation trials it was seen that using the mean provided more reliable results than using median. On the other hand, when group variances were heterogeneous and direct pairing was applied using the median provided reliable results. When inverse pairing was applied both tests more deviants.