ANOVA vs. Kruskal-Wallis Testi Farkı

ANOVA vs. Kruskal-Wallis Testi

Bu yazıda, ANOVA ve Kruskal-Wallis testinin farklarından bahsedeceğiz. Bu iki test de 3 veya daha fazla grubun skorlarını karşılaştırmak için kullanılsa da, kullanım şartları ve mekanizmaları birbirinden biraz farklıdır.

spss analizi ücretli danışmanlık tanışma indirimi veri tablo rapor iletişim

spss tez analizi istatistik ödev yaptırma ücretli spss veri analizi danışmanlık

ANOVA vs. Kruskal-Wallis Testi Karşılaştırması

ANOVA (Varyans Analizi) ve Kruskal-Wallis Testi, 3 veya daha fazla sayıda farklı gruplar arasındaki farkları analiz etmek için kullanılan iki benzer istatistiksel testtir. ANOVA, verilerin parametrik varsayımları karşıladığı durumlarda daha uygundur, Kruskal-Wallis ise normal dağılmayan veya sıralı veriler için uygun bir alternatiftir.

Birbirlerine benzeseler de, ANOVA ve Kruskal-Wallis Testi arasında önemli farklılıklar vardır ve bu testlerden birinin kullanılması uygun olan durumda diğer testin kullanılması uygun olmayabilir. ANOVA ve Kruskal-Wallis testleri arasındaki en önemli farklılıkları aşağıda listeledim.

  1. Varsayımlar:
    • ANOVA, verilerin her bir grup içinde normal dağıldığını varsayar.
    • Kruskal-Wallis, parametrik olmayan bir testtir ve verilerin dağılımı veya türü konusunda herhangi bir varsayımda bulunmaz. Sıralı veya normal dağılıma sahip olmayan veriler için uygulanabilir.
  2. Veri Türü:
    • ANOVA genellikle sürekli veri tipine sahip veriler için kullanılır.
    • Kruskal-Wallis, sıralı (ordinal) veya devamlı (sürekli) ölçekli veriler için kullanılabilir, ancak normal dağılım veya eşit varyanslık varsayımlarının ihlal edilmesine karşı ANOVA’dan daha sağlamdır.
  3. Çıktı:
    • ANOVA bir F istatistiği ve bir p-değeri üretir.
    • Kruskal-Wallis bir ki-kare istatistiği ve bir p-değeri üretir.
  4. Post-hoc Testler:
    • ANOVA’da, eğer null hipotez reddedilirse, genellikle hangi özel grup ortalamalarının birbirinden farklı olduğunu belirlemek için post-hoc testler (örneğin, Tukey’nin HSD, Bonferroni, Scheffé) kullanılır.
    • Kruskal-Wallis global bir testtir ve hangi grupların farklı olduğu hakkında özel bilgi vermez. Anlamlı farklar bulunursa, Dunn’s Test gibi parametrik olmayan testler kullanılarak daha fazla çift karşılaştırma yapılabilir.
  5. Örneklem Boyutu:
    • ANOVA örneklem büyüklüğüne daha duyarlıdır ve daha büyük örneklem büyüklükleriyle daha iyi çalışır.
    • Kruskal-Wallis, örneklem büyüklüğünden daha az etkilenir ve özellikle normal dağılım gibi varsayımların ihlal edildiği durumlarda daha küçük örneklem büyüklükleriyle kullanılabilir.

spss tez analizi istatistik ödev yaptırma ücretli spss veri analizi danışmanlık

ANOVA vs. Kruskal-Wallis Testi Çalışma Mekanizması

ANOVA ortalama farklarını test ederken, Kruskal-Wallis testi medyan farklarını test eder. Temelde Mann-Whitney U Testi’nin iki gruptan fazlası için bir genişlemesi gibidir. Yani, ortalamaları karşılaştırmak yerine, gerçek değerler yerine sıraları kullanarak gruplar arasındaki değerlerin dağılımlarını karşılaştırır.

Kruskal-Wallis testi doğrudan ortalama farkları karşılaştırmaz. Bunun yerine, farklı gruplar arasındaki sıraların dağılımını karşılaştırarak gruplar arasında istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar olup olmadığını belirler. Bu, bir bağımsız değişkeninizin iki veya daha fazla düzeyi ve sürekli bir bağımlı değişkeniniz olduğunda kullanılan parametrik olmayan bir testtir, ancak veriler ANOVA (Varyans Analizi) gibi parametrik bir teste uygunluk varsayımlarını karşılamaz.

spss tez analizi istatistik ödev yaptırma ücretli spss veri analizi danışmanlık

Mümkün Oldukça Neden Her Zaman ANOVA Tercih Edilmeli?

Kruskal-Wallis testi, ANOVA’nın güçlü bir alternatif non-parametrik testi olmasına rağmen, eğer ANOVA varsayımları sağlanıyorsa gruplar arası farklara ANOVA ile bakmak her zaman Kruskal-Wallis testi ile bakmak yerine tercih edilmelidir. Bunun iki önemli sebebi vardır:

  1. Güç: ANOVA, varsayımları karşılandığı sürece Kruskal-Wallis testinden daha fazla istatistiksel güce sahip olma eğilimindedir. ANOVA varsayımları yeterince karşılanıyorsa, ANOVA gruplar arasındaki daha küçük farkları Kruskal-Wallis’ten daha doğru bir şekilde tespit edebilir.
  2. Yorumlanabilirlik: ANOVA analizi, ortalama değerler ve varyans değerlerini sunar. Bu değerler, Kruskal-Wallis testi gibi parametrik olmayan testler tarafından sağlanan sıra tabanlı istatistiklere göre daha kolay yorumlanabilmektedir.

Bu sebeplerden dolayı, ANOVA’nın varsayımları hafifçe ihlal edilirse ve örneklem büyüklükleri makul derecede büyükse, ANOVA’nın sonuçları hala geçerli olabilir. Bu tür durumlarda, ANOVA’nın kullanılması önemli sorunlara yol açmayabilir ve Kruskal-Wallis testi herhangi bir avantaj sunmayabilir. ANOVA yerine Kruskal-Wallis testinin kullanılması için güçlü bir gerekçe yok ise, ANOVA testi kullanmak tercih edilmelidir.

 

spss tez analizi istatistik ödev yaptırma ücretli spss veri analizi danışmanlık

Deniz Şavkay hakkında 145 makale
Lisans eğitimimi Boğaziçi Üniversitesi Moleküler Biyoloji ve Genetik bölümünde, Yüksek Lisans eğitimimi Polonya'daki SWPS Üniversitesi Psikoloji bölümünde tamamladım. Davranış bilimlerine ilgi duyuyorum ve eğitim hayatımı bunun üzerine şekillendirdim. SPSS ile istatistik analizi yapmayı çok seviyorum. SPSS analizleriyle insan davranışındaki kalıpları keşfetmek ve insan davranışı hakkında iç görü sahibi olmak beni heyecanlandırıyor.

İlk yorum yapan olun

Bir yanıt bırakın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.


*