Friedman sıralamalı iki yönlü varyans analizi: Revizyonlar arasındaki fark
| [kontrol edilmemiş revizyon] | [kontrol edilmemiş revizyon] |
İçerik silindi İçerik eklendi
yeni |
Değişiklik özeti yok |
||
1. satır:
{[Başka dilden çevrilmekte}}
[[İstatistik]] bilim dalı içinde '''Friedman sıralamalı iki-yönlü varyans analizi''' sonradan cok taninmis bir iktisatci olan Amerikan Milton Friedman tarafindan ortaya atilan bir parametrik olmayan istatistik]] [[istatistik sinamasi|sinamasi]]dir. Bu sinama icin veriler k sayida birbirine eslenen orneklem halindedir. Ornegin ayni orneklem elemanlarini k degisik kosullar altinda olculebilir veya k tane elaman bulup bunlari degisik kosullar altina rasgele koyarak olcumler yapmak suretiyle olabilir. Bu cesit deneysel tasarim icin benzer parametrik sinama [[tekrar edilir olcumler]][[varyans analizi]] adini alir veya [[tamamlanmis blok tasarimi]] adini alip parametrik [[Durbin testi]]ne benzer.
Bu sinamanin kullanilmis oldugu bilinen klasik pratik problemler arasinda sunlar bulunur:
*''n'' sayida sarap ekperi ''k'' sayida degisik sarabi tadarak degerlendirmektedirler. Bu ekperlerin degerlendirmeleri bibirine uygun mudur?
*''n'' sayida kaynakci ''k'' sayida degisik kaynak makinesi kullanmaktadirlar ve yaptiklari kaynaklar kalite kontrolu tarafindan tekrar kontrol edilmektedir. Digerlerinden daha iyi kaynaklar ortaya cikartan ozel bir kaynak makinasi bulunmakta midir?
''Friedman sinamasi'' icin orneklem verisi ''n'' satirli ''k'' sutunlu bir veri tablosu halindedir. Her bir satir bir elemani veya hali ve herbir sutun da degisik kosullari gosterir. Ancak bu veriler degistirilip yeni bir tablo kurulup her bir satir icin ''siralama duzeni'' uygulanir; yani her bir satir elemaninin sutunlari 1,....,k arasinda bir sira numarasi verilerek siralanir. ''Friedman sinamasinin'' amaci her degisik kosul icin siralama duzenin tek bir anakutleden mi geldigini yoksa ayri anakutlelerden mi geldigini sinamaktadir. Bu sinamayi saglamak icin her sutun icin siramala numaralari toplamlarinin birbirine yakin mi yoksa birbirinden cok degisik mi oldugu incelenir.
Friedman sinamasi siralama duzeni kullanmasi nedeniyle [[Kruskal-Wallis siralamali tek-yonlu varyans analizi]] hesaplanina benzemektedir..
==Yöntem==
#Veriler ''n'' sayida biribirlerine esli olarak k degisken icin toplanir. Bu sekilde ''n'' satirli (varyans analizi terimleri ile ''n'' sayida ''blok'') ''k'' sutunlu bir veri tablosu elde edilir ve tabloda herbir hucrede tek bir olcum elemani <math>\{x_{ij}\}</math> bulunur.
#Given data <math>\{x_{ij}\}_{n\times k}</math>, that is, a tableau with <math>n</math> rows (the ''blocks''), <math>k</math> columns (the ''treatments'') and a single observation at the intersection of each block and treatment, calculate the ranks ''within'' each block. If there are tied values, assign to each tied value the average of the ranks that would have been assigned without ties.▼
#
▲
#Replace the data with a new tableau <math>\{r_{ij}\}_{n \times k}</math> where the entry <math>r_{ij}</math> is the rank of <math>x_{ij}</math> within block <math>i</math>.
Satır 27 ⟶ 32:
==İlişkili sınamalar==
Eğer bu türlü deneysel tasarım iki
== Referanslar ==
| |||