İstatistiksel Testlerin Seçimi

Veri Toplama Prosedürleri

Nicel bir araştırmada üretilen veriler, hangi bilgilerin toplanacağını, bunun nasıl yapılacağını ve nasıl analiz edilmesi gerektiğini belirten bir plan olan bir araştırma tasarımının ürünü olmalıdır.

Anketler ve deneyler gibi nicel araştırmalar, eğer sistematik olarak planlanırsa, veri toplanırken şans fikrinden yararlanmalıdır çünkü şansın veri üretiminde oynadığı rol, araştırma bulguları hakkında yaptığımız herhangi bir ifadenin güvenilirliğini etkiler.

Örneğin, bir anket için konu seçerken veya konuları bir deney grubuna tahsis ederken şans işin içine girer. Veriler gelişigüzel bir şekilde değil de sistematik bir şekilde toplanıyorsa, o zaman verilerin üretilmesinde şansın oynadığı rolü bilmek, sizin sonuçlarınız veya başkalarının sonuçları hakkında geçerli sonuçlara varılmasını sağlar.

Rastgele bir örnekleme prosedürü genellikle anket tasarımında kullanılır. Bu, deneklerin tanımlanmış bir popülasyondan rastgele seçilmesi anlamına gelir. Rastgele örnekleme kullanıldığında, hedef kitlenin her bir üyesinin örnek için seçilme şansı vardır.

Deneysel araştırmalarda, randomizasyon ilkesi, deneklerin şans temelinde tedavi gruplarına atanması için bir araç olarak kullanılır. Rastgele örnekleme ile karıştırılmaması gereken rastgele atama, herhangi bir işlemden önce her açıdan benzer deney grupları üretmeyi amaçlar.

Tesadüfi bir süreç anlamına gelmeyen randomizasyon işlemi, denekler arasında var olabilecek herhangi bir sistematik farklılığı ortadan kaldıracak şekilde deneklerin tedavi gruplarına atanması için şans yasalarını kullanır.

Anket yöntemleri farklılık gösterse de, örneğin postayla kendi kendine doldurma, sınıfta uygulanan anketler, telefon, görüşme ve gözlemsel anketler, en çok paylaşılması muhtemel olan özellik, bir numune alma ihtiyacıdır. Bir anket örneğinin genellikle içinden alındığı popülasyonu temsil etmesi amaçlanır.

Örnek hatalıysa veya temsil edecek şekilde tasarlanmadıysa, elde edilen örneğin ötesine genelleme yapmak makul değildir. Bu, araştırmacıya bir dış geçerlilik veya genellenebilirlik sorunu sunar. Bulguları genelleme yeteneği, ilgili popülasyonun tanımı, kullanılan örnekleme yöntemi ve ölçümün geçerliliği ve güvenilirliği ile ilgilidir.

Değişkenlik Kaynakları

İyi bir numune tasarımı, bir araştırma veya deneyin amacı ve gerekli kesinliği göz önüne alındığında, gözlem veya ölçümlerdeki değişkenlik miktarını kabul edilebilir bir düzeye indirecektir. Değişkenlik, denekler üzerindeki ölçümlerin doğasında vardır.

Örneğin, okul çocuklarından bir örneklem seçen ve Okul Motivasyonu Analizi Testini kullanarak her çocuk için atılganlık davranışını ölçen ve ardından ortalama bir atılganlık puanı tahmin eden bir öğretmeni düşünün.

Ertesi gün öğretmen testi tekrarlarsa, büyük olasılıkla her çocuk için iki ölçüm ve birinci ve ikinci ölçüm setinin iki ortalaması değişecektir. Bu tür bir değişkenlik, ölçümdeki rastgele varyasyondan, çocukların atılganlığında gerçek bir değişiklikten (dinamik bir özellik) veya her ikisinin bir kombinasyonundan kaynaklanıyor olabilir.

Örneğin, gençlerin atılganlığını tahmin etmek için bir anket tasarlarken, üç potansiyel değişkenlik veya hata kaynağı dikkate alınmalıdır. Tam envanterde 190 madde vardır ve bazı öğrenciler sıkılabilir veya yorulabilir ve tüm maddeleri yanıtlamayabilir.

Bu, örnekleme dışı yanlılığın bir örneği olan bir ölçüm hatası getirir. Öğretmen rastgele olmayan bir örneklem olan olasılık dışı bir örneklem seçmişse, bu durumda örneklem tüm gençleri temsil etmeyebilir (her gencin seçilme şansı eşit veya bilinen olmayabilir).

Hangi istatistiksel analiz nerede kullanılır
Temel istatistik testleri
İstatistik testleri PDF
Hangi istatistik testini kullanmalıyım
İstatistiksel testler
İstatistiksel testler nelerdir
İstatistiksel test seçimi
İstatistik test Soruları

Bu, bir seçim yanlılığı getirir ve örnekleme yanlılığının bir örneğidir. Son olarak, herhangi bir numune, örnekleme hatasına veya örnekleme değişkenliğine tabidir. Basitçe ifade etmek gerekirse, bu, belirli varsayımlar verildiğinde herhangi bir belirli örnek ortalamasının başka bir bağımsız örnek ortalamasından farklı olacağı anlamına gelir. Bu örnek ortalamalarının dağılımı fikri ve bunun örnekleme hatasıyla nasıl ilişkili olduğu incelenecektir.

Planlamanın anlamı, ortalama atılganlık puanı gibi bir örneklem istatistiğinin kesinliğinin örnekleme hatasıyla ilişkili olmasıdır. Aslında bir örneklem istatistiğinin kesinliği, örnekleme hatası arttıkça azalır. Örnekleme hatası, örneklem büyüklüğünden ve popülasyonda ölçülen şeyin değişkenliğinden, bu durumda girişkenlikten etkilenir.

Bu örnekte, girişkenlikteki popülasyon değişkenliği ne kadar küçükse (daha homojen), örnekleme hatası o kadar küçük olacaktır; bu, daha kesin bir ortalama atılganlık puanı sağlayacaktır. Daha büyük örneklem büyüklükleri, örnekleme hatasını da azaltır; bu, daha büyük örneklerin daha küçük olanlara tercih edilmesinin bir nedenidir. Anket ve deneysel araştırmalarda “küçük”, genellikle 30’dan az deneği ifade eder, ancak bu yalnızca bir kılavuzdur.

Genel olarak hem deneyler hem de anketler için bir noktaya kadar daha fazla denek daha az denekten daha iyidir. Bir deneye ne kadar çok denek katılırsa, tedavi gruplarına randomizasyonun etkili olma olasılığı o kadar artar. Sonuç olarak, ortalama olarak gruplar benzer olacaktır, çünkü denekler arasındaki bireysel farklılıkların ortalaması, deneklerin gruplara rastgele tahsis edilmesiyle alınacaktır.

İstatistiksel Testlerin Seçimi

Verilerin toplanmasından sonra, verileri özetlemek için tanımlayıcı istatistikler kullanılır. Ele alınan araştırma soruları ve verilerin doğası, özet istatistiklerin seçimini etkileyecektir. Örneğin, daha fazla puan bir dağılımın ortasında değil de bir uçta yer alıyorsa, medyan ortalamadan daha uygun bir merkezi eğilim ölçüsü olabilir.

Ortalama puanlar arasındaki farklar tahmin edilecekse, tedavi gruplarının araçları arasındaki farklılıkların istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını söylemek ve farklılıkların tek başına şansa atfedilemeyecek kadar büyük olup olmadığını belirtmek için şans yasaları kullanılabilir. Planlama aşamasında uygun analizler de düşünülmeliydi.

İki bağımsız grubun karşılaştırılması için ortak bir anlamlılık testi, verilerin nasıl üretildiğine ilişkin belirli varsayımlarda bulunan bağımsız t testidir: örnekleme, verilerin nasıl ölçüldüğü ve verilerin değişkenliği vb.

Diğer çalışmalarda, örneğin bir matematik programının değerlendirilmesinde, bireysel değişimi, yani puanlardan önceki ve sonraki puanlar arasındaki farkı ölçmek daha uygun olabilir. Bu örnekteki önemli istatistik, bağımsız grupların ortalamaları arasındaki farktan ziyade (önce ‘eksi’den sonra) fark puanlarının ortalaması olacaktır.

tercüman tercüman

Biyografinin Tamamını Gör