Sizce hangi istatistik yöntemini kullanmalıyım?

[gungorf01]

Arkadaşlar,

Bir istatistik konusunda ikilem hatta üçlemde kaldım. Yardımcı olabilirseniz çok sevinirim. Şimdi ben öğrencilerin öğrenme stilleri ile akademik başarıları arasında bir ilişki var mı bu yönde bir çalışma yapıyorum. Ama birden fazla işlem hakkında kararsız kaldım:

1- Akademik başarı puanı (100 üzerinden) ve öğrenme stillerini (4 tane) ki-kare ile analiz ettiğimde anlamlı çıkmıyor fakat eta-kare değeri öğrenme stillerinin akademik başarıya büyük ölçüde etki ettiğini gösteriyor.

2- 1. maddedeki yöntem yerine geçme notu olan 65 üstü ve altı diye ayırarak 2 grup ve öğrenme stillerini karşılaştırdığımda yine anlamsız çıkıyor.

3- Literatür taramalarında ANOVA yapanlar da var. ANOVA'da ise akademik başarı puanı ile öğrenme stilleri arasında anlamlı bir ilişki çıkıyor.

Sizce böyle bir çalışmada hangi istatistik kullanılmalıdır?

A) Ki-kare

B) ANOVA

C) Non parametric ki-kare

D) _____________________

Vakit ayırdığınız için teşekkür ederim...

 

[akon]

Verilerin parametrik olup olmadığını incele, parametrik ise Anova ve deney tasarımı(kontrast yaklaşım) kullanabilirsin. Deney tasarımı için düzeyler belirleyebilirsin
Parametrik değilse ki kare(bağımsızlık testi) kullanabilirsin.

 

[biryeldeğirmeni]

Arkadaşlar,

Bir istatistik konusunda ikilem hatta üçlemde kaldım. Yardımcı olabilirseniz çok sevinirim. Şimdi ben öğrencilerin öğrenme stilleri ile akademik başarıları arasında bir ilişki var mı bu yönde bir çalışma yapıyorum. Ama birden fazla işlem hakkında kararsız kaldım:

1- Akademik başarı puanı (100 üzerinden) ve öğrenme stillerini (4 tane) ki-kare ile analiz ettiğimde anlamlı çıkmıyor fakat eta-kare değeri öğrenme stillerinin akademik başarıya büyük ölçüde etki ettiğini gösteriyor.

2- 1. maddedeki yöntem yerine geçme notu olan 65 üstü ve altı diye ayırarak 2 grup ve öğrenme stillerini karşılaştırdığımda yine anlamsız çıkıyor.

3- Literatür taramalarında ANOVA yapanlar da var. ANOVA'da ise akademik başarı puanı ile öğrenme stilleri arasında anlamlı bir ilişki çıkıyor.

Sizce böyle bir çalışmada hangi istatistik kullanılmalıdır?

A) Ki-kare

B) ANOVA

C) Non parametric ki-kare

D) _____________________

Vakit ayırdığınız için teşekkür ederim...

ikiden dazla grubun ortalamalarının larşılaştırılmasında (burda başarı testi puanları) anova kullanabilirsin. ikili karşılaştırmada t testi olabilir.
verilerin oransal ölçek non parametrik yöntemlere gitme. Ama puanları 65 altı ile üstü vb ayrımlara tabi tutuyosan mann-whitney u testi yapmak ta uygun olabilir.

 

[Mr December]

ikiden dazla grubun ortalamalarının larşılaştırılmasında (burda başarı testi puanları) anova kullanabilirsin. ikili karşılaştırmada t testi olabilir.
verilerin oransal ölçek non parametrik yöntemlere gitme. Ama puanları 65 altı ile üstü vb ayrımlara tabi tutuyosan mann-whitney u testi yapmak ta uygun olabilir.

Ben de ANOVA diyorum.

 

[handikap]

Arkadaşlar,

Bir istatistik konusunda ikilem hatta üçlemde kaldım. Yardımcı olabilirseniz çok sevinirim. Şimdi ben öğrencilerin öğrenme stilleri ile akademik başarıları arasında bir ilişki var mı bu yönde bir çalışma yapıyorum. Ama birden fazla işlem hakkında kararsız kaldım:

1- Akademik başarı puanı (100 üzerinden) ve öğrenme stillerini (4 tane) ki-kare ile analiz ettiğimde anlamlı çıkmıyor fakat eta-kare değeri öğrenme stillerinin akademik başarıya büyük ölçüde etki ettiğini gösteriyor.

2- 1. maddedeki yöntem yerine geçme notu olan 65 üstü ve altı diye ayırarak 2 grup ve öğrenme stillerini karşılaştırdığımda yine anlamsız çıkıyor.

3- Literatür taramalarında ANOVA yapanlar da var. ANOVA'da ise akademik başarı puanı ile öğrenme stilleri arasında anlamlı bir ilişki çıkıyor.

Sizce böyle bir çalışmada hangi istatistik kullanılmalıdır?

A) Ki-kare

B) ANOVA

C) Non parametric ki-kare

D) _____________________

Vakit ayırdığınız için teşekkür ederim...

Hocam, öğrenme stilleri değişkeniniz kategorik değişkense nonparametric test (chi square/ki kare) kullanabilirsiniz.
ANOVA testini ise öğrenme stilleri değişkeniniz continuous/devamlı değişkense (mesela likert tipi cevaplandırma ile aldıysanız) kullanabilirsiniz. ANOVA'nın birçok sayıltısı/varsayımı vardır. En önemlisi, grup sayılarının birbirine denk, hatta mümkünde eşit olmasıdır.

Kısacası ANOVA yapılana Chi Kare yapılmaz. verinin doğası bu analizlerin hangisinin yapılacağını söyler. kolay gelsin

 

[ytor]

Hocam, öğrenme stilleri değişkeniniz kategorik değişkense nonparametric test (chi square/ki kare) kullanabilirsiniz.
ANOVA testini ise öğrenme stilleri değişkeniniz continuous/devamlı değişkense (mesela likert tipi cevaplandırma ile aldıysanız) kullanabilirsiniz. ANOVA'nın birçok sayıltısı/varsayımı vardır. En önemlisi, grup sayılarının birbirine denk, hatta mümkünde eşit olmasıdır.

Kısacası ANOVA yapılana Chi Kare yapılmaz. verinin doğası bu analizlerin hangisinin yapılacağını söyler. kolay gelsin

Burada bağımlı değişken akademik başarı puanı, öğrenme stilleri değil. O yüzden belirleyici olan onun sürekli olup olmaması - ki puan olduğu için sürekli olduğunu varsaymakta sakınca yok. En azından aralıklı ölçekte kabul edilebilir.

Yani sizin yapacağınız kabaca grupların merkezlerini karşılaştırmak. Bunun için de tek yönlü ANOVA ya da onun non-parametric versiyonlarını (misal Kruskal-Wallis) kullanabilirsiniz. ANOVA daha güçlüdür ama dendiği gibi varsayımlarını (bağımlı değişkenin dolayısıyla hata terimlerinin sıfır ortalamalı, sabit varyanslı normal dağılımdan gelmesi gibi) sağlamanız gerekir.

65 ve üstü gibi kategorik ayrımlara gittiğinizde artık bu yöntemleri kullanamıyorsunuz. O zaman ki-kare uygun bir alternatif olabilir çünkü artık nümerik bir değişkenin merkezine değil gruplandırılmış bir değişkenin grup frekanslarına bakıyor olursunuz.

 

[perfect_phi]

65 ister geçme notu olsun ister medyan değeri olsun kafamıza göre 65 altı ve 65 üzeri diye sınıflandırma yapmak doğru değildir. Ne yazık ki literatürde bu tarz yanlış örnekler yer almaktadır. Eğer amacın iki gruba sınıflandırmaksa kümeleme analizi sonucuna göre gruplandırman daha doğru olacaktır.

 

[perfect_phi]

Eğer sizin akademik başarıdan kastınız transkript notu ve Tek faktörlü varyans analizi kullanacaksanız şu şekilde ifade etmeniz daha doğru olacaktır. Araştırma sorusu: Öğrencilerin lisans genel akademik başarı not ortalamaları, öğrenme stillerine göre anlamlı bir farklılık göstermekte midir? Bu araştırmada bağımlı değişken (Genel Akademik Başarı Not Ortalamaları) sürekli ve bağımsız değişken (bağımsız ikiden fazla grup) olduğu için (varsayımlar sağlandığı takdirde) tek faktörlü varyans analizi kullanılacaktır.

 

[gungorf01]

Burada bağımlı değişken akademik başarı puanı, öğrenme stilleri değil. O yüzden belirleyici olan onun sürekli olup olmaması - ki puan olduğu için sürekli olduğunu varsaymakta sakınca yok. En azından aralıklı ölçekte kabul edilebilir.

Yani sizin yapacağınız kabaca grupların merkezlerini karşılaştırmak. Bunun için de tek yönlü ANOVA ya da onun non-parametric versiyonlarını (misal Kruskal-Wallis) kullanabilirsiniz. ANOVA daha güçlüdür ama dendiği gibi varsayımlarını (bağımlı değişkenin dolayısıyla hata terimlerinin sıfır ortalamalı, sabit varyanslı normal dağılımdan gelmesi gibi) sağlamanız gerekir.

65 ve üstü gibi kategorik ayrımlara gittiğinizde artık bu yöntemleri kullanamıyorsunuz. O zaman ki-kare uygun bir alternatif olabilir çünkü artık nümerik bir değişkenin merkezine değil gruplandırılmış bir değişkenin grup frekanslarına bakıyor olursunuz.

Diğer arkadaşlara da sizin nazarınızda değerli görüşleri için teşekkür ederim. Şöyle ki karşılaştırmak istediğim puanı öğrencilerin yıl sonunda hazırlık sınıfı final sınavında aldığı ingilizce puanlar(0-100 arası). Bu bağımsız değişken oluyor bildiğim kadarıyla. Öğrencilerin Kolb öğrenme stiline göre 1-2-3-4 şeklinde sıralamam da bağımlı değişken.

Verilerin homojenliğine baktım daha sonra (1- Kolmogorov-Smirnov 2- Levene's test yolu ile). Verilerim ne öğrenme stili, ne final notu ne de cinsiyet bakımdan homojen değil. Dolayısıyla sizin söylediğiniz gibi Kruskal Wallis yapma yoluna gittim. Sonuç anlamlı değil.

Sizce bu analize ek olarak bir spearman's korelasyon katsayısı ya da eta kare incelemesi yapsam nasıl olur? Bazı çalışmalar da tamam anlamlı değil ama ne kadar yorduyor diye eta kare sonucunu vermiş. Ya da sizce bunun üzerine yapabileceğim başka analiz var mıdır?

Tekrar duyarlı arkadaşlara çok teşekkür ederim. Açıkçası bu kadar birbirine yardım etmeye gönüllü arkadaşlar var olduğunun farkında değildim. Saolun...

 

[öyp-psy]

Hocam, öğrenme stilleri değişkeniniz kategorik değişkense nonparametric test (chi square/ki kare) kullanabilirsiniz.
ANOVA testini ise öğrenme stilleri değişkeniniz continuous/devamlı değişkense (mesela likert tipi cevaplandırma ile aldıysanız) kullanabilirsiniz. ANOVA'nın birçok sayıltısı/varsayımı vardır. En önemlisi, grup sayılarının birbirine denk, hatta mümkünde eşit olmasıdır.

Kısacası ANOVA yapılana Chi Kare yapılmaz. verinin doğası bu analizlerin hangisinin yapılacağını söyler. kolay gelsin

ben de handikap arkadaşıma katılıyorum..

 

[gungorf01]

Hocam, öğrenme stilleri değişkeniniz kategorik değişkense nonparametric test (chi square/ki kare) kullanabilirsiniz.
ANOVA testini ise öğrenme stilleri değişkeniniz continuous/devamlı değişkense (mesela likert tipi cevaplandırma ile aldıysanız) kullanabilirsiniz. ANOVA'nın birçok sayıltısı/varsayımı vardır. En önemlisi, grup sayılarının birbirine denk, hatta mümkünde eşit olmasıdır.

Kısacası ANOVA yapılana Chi Kare yapılmaz. verinin doğası bu analizlerin hangisinin yapılacağını söyler. kolay gelsin

Hocam öğrenme stilleri 1-2-3-4 şeklinde ayrılıyor. Kolb'un öğrenme stili değişkenleri. Böyle olursa kategorik değişken mi olur?
Öğrenme stillerini öğrencinin nasıl daha iyi öğrenebileceğini 12 sorudaki 4 şıkkı nasıl öğreneceğine göre sıraya koyarak belirlemesini istedik.

Bir de dağılım normal çıkmıyor ne başarı ne öğrenme stili için...

 

[Mr December]

Hocam öğrenme stilleri 1-2-3-4 şeklinde ayrılıyor. Kolb'un öğrenme stili değişkenleri. Böyle olursa kategorik değişken mi olur?
Öğrenme stillerini öğrencinin nasıl daha iyi öğrenebileceğini 12 sorudaki 4 şıkkı nasıl öğreneceğine göre sıraya koyarak belirlemesini istedik.

Bir de dağılım normal çıkmıyor ne başarı ne öğrenme stili için...

Normal çıkmamasına karşın Anova dayanıklı. Normal çıkmasa da Anova yapılan örnekler var.

1 2 3 4 şeklindeyse bence kategorik değil ordinal dır (türkçesini bilmiyorum özür dilerim).

 

[gungorf01]

Normal çıkmamasına karşın Anova dayanıklı. Normal çıkmasa da Anova yapılan örnekler var.

1 2 3 4 şeklindeyse bence kategorik değil ordinal dır (türkçesini bilmiyorum özür dilerim).

Hocam işte bu söylediğiniz tüm olayı değiştirir ama birden çünkü ANOVA yaparsam sonuç anlamlı çıkıyor. ama dağılım normal değil yanılgıya düşmüş olmam mı?

 

[gungorf01]

ikiden dazla grubun ortalamalarının larşılaştırılmasında (burda başarı testi puanları) anova kullanabilirsin. ikili karşılaştırmada t testi olabilir.
verilerin oransal ölçek non parametrik yöntemlere gitme. Ama puanları 65 altı ile üstü vb ayrımlara tabi tutuyosan mann-whitney u testi yapmak ta uygun olabilir.

Hocam verilerim oransal ölçek derken neyi kastediyorsunuz tam anlayamadım. Kısaca tekrar edeyim çok kararsız kaldım yardımcı olursanız sevinirim.

Öğrenme stilleri (converging, diverging, accommodating, assimilating) ile akademik başarı puanlarını (0-100 arasında) karşılaştıracağım.

Seçim benim için çok önemli çünkü ANOVA yaparsam anlamlı çıkıyor fakat Kruskal Wallis yaparsam anlamsız çıkıyor.

 

[Mr December]

"Fortunately, an anova is not very sensitive to moderate deviations from normality; simulation studies, using a variety of non-normal distributions, have shown that the false positive rate is not affected very much by this violation of the assumption (Glass et al. 1972, Harwell et al. 1992, Lix et al. 1996). This is because when you take a large number of random samples from a population, the means of those samples are approximately normally distributed even when the population is not normal." Kendinize bir referans bulup kullanın bence.

 

[egtmmat]

Diğer arkadaşlara da sizin nazarınızda değerli görüşleri için teşekkür ederim. Şöyle ki karşılaştırmak istediğim puanı öğrencilerin yıl sonunda hazırlık sınıfı final sınavında aldığı ingilizce puanlar(0-100 arası). Bu bağımsız değişken oluyor bildiğim kadarıyla. Öğrencilerin Kolb öğrenme stiline göre 1-2-3-4 şeklinde sıralamam da bağımlı değişken.

eğer bağımlı değişkeni öğrenme stili, bağımsız değişkeni de başarı puanı alırsan başarının öğrenme stilleri üzerindeki etkisini incelersin. bu durumda bağımlı değişkenin olan öğrenme stillerini 4 faktörde ele aldığın için bağımlı değişken sayın dört olacak ki bu durumda anova uygun değil. ( anovayı akademik başarıyı bağımlı öğrenme stillerini bağımsız değişken aldığın zaman yapabilirsin, yani öğrenme stillerinin akademik ortalama üstünde etkisi var mı sorusuna cevap aramış olursun). yok ben öğrenme stilini bağımlı değişken olarak belirledim diyorsan o zaman akademik başarıyı kategorile ve manova yap. tabi literatürde bak bakalım akademik başarı öğrenme stilini etkiliyor mu?

bir de bir yerde ortalamalarda bir sıkıntı olduğu için anova yapamam demiştin galiba onda da marjinal ortalamaları alabilirsin sorun olmaz böylece.