Bu çalışmada Skor testine dayalı Hesaplamalı Yaklaşım Testi yaklaşımının özellikle küçük örnek çaplarında iyi sonuçlar verdiği görülmüştür.
📌 3 Maddede Bu Makale
🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada, normal dağılımın ortalamalarının eşitliği hipotezinin testi için, Skor ve Wald istatistiklerine dayalı yeni test istatistikleri önerilmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Skor ve Wald istatistikleri asimptotik olarak ki-kare dağıldığından küçük örnek çaplarında p-değerleri yanlı çıkmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Bu çalışmada Skor testine dayalı Hesaplamalı Yaklaşım Testi yaklaşımının özellikle küçük örnek çaplarında iyi sonuçlar verdiği görülmüştür.
Bu çalışmada, normal dağılımın ortalamalarının eşitliği hipotezinin testi için, Skor ve Wald istatistiklerine dayalı yeni test istatistikleri önerilmiştir. Skor ve Wald istatistikleri asimptotik olarak ki-kare dağıldığından küçük örnek çaplarında p-değerleri yanlı çıkmaktadır. Dolayısıyla bu testler için ki-kare yaklaşımı yerine, Hesaplamalı Yaklaşım Testi olarak adlandırılan Parametrik Bootstrap Yönteminin özel bir hali kullanılmıştır. Bu testlerin literatür de yaygın olarak kullanılan bazı testlere göre etkinliğini değerlendirmek için simülasyonlar yaparak deneysel I. tip hata ve güç bakımından karşılaştırmaları yapılmıştır. Bu çalışmada Skor testine dayalı Hesaplamalı Yaklaşım Testi yaklaşımının özellikle küçük örnek çaplarında iyi sonuçlar verdiği görülmüştür.
AKSOY, S., GÖKPINAR, F. (2020). Homojen Olmayan Varyans Varsayımı Altında Ortalamaların Eşitliği için Skor ve Wald İstatistiğine Dayalı Alternatif Testler. Gazi Üniversitesi Fen Fakültesi Dergisi, Cilt: 1 - Sayı: 1-2, 78–100. https://ajindex.com/articles/852143
Pal, N., Lim, W. K., and Ling, C. H. (2007). A computational approach to statistical inferences. Journal of Applied Probability and Statistics, 2(1), 13–35
Davison, A. C. and Hinkley, D. V. (1997). Bootstrap methods and their application. Cambridge: Cambridge University Press, 115-125
Chang, C. H., Pal, N., and Lin, J. J. (2017). A Revisit to Test the Equality of Variances of Several Populations. Communications in Statistics-Simulation and Computation, 46(8), 6360-6384
Chang, C. H. and Pal, N. (2008). A revisit to the Behren-Fisher problem: Comparison of five test methods. Communications in Statistics-Simulation and Computation, 37(6), 1064-1085
Chang, C. H., Pal, N., Lim, W. K., and Lin, J. J. (2010). Comparing several population means:A parametric bootstrap method and its comparison with usual ANOVA F test as well as ANOM. Computational Statistics, 25(1), 71-95
Chang, C. H., Lin, J. J., and Pal, N. (2011). Testing the equality of several gamma means: A parametric boostrap method with applications. Computational Statistics, 26(1), 55-76
Negahdari, F., Abdollahnezhad, K., and Jafari, A. A. (2011). A comparison of hypothesis testing methods for the mean of a log-normal distribution. World Applied Sciences Journal, 12(6), 845-849
Gokpinar, E. Y. and Gokpinar, F. (2012). A test based on the computational approach for equality of means under the unequal variance assumption. Hacettepe journal of Mathematics and Statistics, 41(4), 605-613
Gokpinar, E. Y., Polat, E., Gokpinar, F., and Gunay, S. (2013). A new computational approach for testing equality of inverse gaussian means under heterogeneity. Hacettepe journal of Mathematics and Statistics, 42(5), 581-590
Jafari, A. A. and Abdollahnezhada, K. (2015). Inferences on the means of two log-normal distributions; A computational approach test. Communications in Statistic-Simulation and Computation, 44(7), 1659-1672
Abdollahnezhada, K. and Jafari, A. A. (2015). Inferences on the Parameters of Power Law Distribution. ProbStat Forum, 08, 130-139
Gokpinar, E. Y. and Gokpinar, F. (2015). A computational approach for testing equality of coefficients of variation in k normal populations. Hacettepe journal of Mathematics and Statistics, 44 (5), 1197–1213
Mutlu, H. T., Gökpinar, F., Gökpinar, E., Gül, H. H. and Güven, G. (2017). A new computational approach test for one-way ANOVA under heteroscedasticity. Communications in Statistics-Theory and Methods, 46(