Forumdaki diğer kullanıcıların da hatırlaması adına birkaç şey belirmekte fayda var:
Mann Whitney (Tek Yönlü Anova'nın non parametrik versiyonu) ve Kruskal Wallis (Çok Yönlü Anova'nın non parametrik versiyonu) testleri medyanların eşitliğini sınayan fark testleridir.
Bu testlerde temel olarak bağımsız değişkenler kesikli (cinsiyet gibi), bağımlı değişkenler ise sürekli değişkenlerden (maaş vb gibi: kiminin geliri hiç yoktur; kimi de ultra zengindir) oluşmaktadır.
Bu arada sürekli değişken konusu üzerinde tartışma götüren bir konudur. Maaş örneği gibi "sıfır" değeri olan örnekler zaten sürekli değişkenlerdir. Ama ilginç durumlarda vardır. Örneğin, sizin araştırmanınız bağımlı değişkenini oluşturan "katılımcıların bir yöntemi bilme ve kullanma durumu", şayet 5'li likert ile ölçülmüşse bu bazi istatitikçilere göre kesikli olarak değerlendirilmektedir. Halbuki, SSCI 'lı dergilerde çıkan makalelerde örneklem sayısı belirli bir rakamın üstündeyse, 5'li likert ölçümü sürekli değişken gibi değerlendirilmektedir. Dolayısı ile Mann-whitney ile kruskal wallis uygulanabilir.
Ki-kare ise mantık olarak aynıdır ve bağımsız değişkene göre bağımlı değişkende bir fark olup olmadığını inceler. Ancak, burada hem bağımsız değişken hem de bağımlı değişken kategoriktir. Yani sizin de belirtmiş olduğunuz gibi sürekli değildir.
Örn: İki değişkenimiz olsun: 1- Cinsiyet, 2- Şirket pozisyonu.
Cinsiyet erkek, kadın; şirket pozisyonu ise müdür ve çalışan olarak ikili sınıflandırılsın.
Cinsiyete göre şirket pozisyonu arasında fark vardır sorusunun cevabı ki-kare ile belirlenir. Çünkü 1 ve 2 nolu değişkenler kategorik ölçülmüş sürekli olmayan değişkenlerdir.
Umarim yardimi olmustur. Kolay gelsin
