Hipotez Testleri Parametrik Testler Dalmlarn normal olduu durumlarda

  • Slides: 16
Download presentation

Hipotez Testleri • Parametrik Testler – Dağılımların normal olduğu durumlarda kullanılır. – Parametrik testlerin

Hipotez Testleri • Parametrik Testler – Dağılımların normal olduğu durumlarda kullanılır. – Parametrik testlerin yapılabilmesi için ölçüm düzeyinin en az “aralık ölçüm” olması gerekir. • Parametrik Olmayan Testler – Dağılımların normal olmadığı durumlarda kullanılır. – Ölçüm düzeyinin nominal ya da sıralı olduğu durumlarda kullanılır.

HİPOTEZ TESTİ AŞAMALARI 1. Null (H 0) alternatif (H 1) hipotezleri kur 2. Gözlenen

HİPOTEZ TESTİ AŞAMALARI 1. Null (H 0) alternatif (H 1) hipotezleri kur 2. Gözlenen değeri hesapla (z or t). 3. Anlamlılık düzeyini (significance level) belirle, (a), 0. 01; 0. 05 ya da 0. 10 4. Tablodan anlamlılık düzeyine göre kritik değeri hesapla 5. Gözlenen ve kritik değeri karşılaştır. H 0’ ı reddedip reddemeyeceğine karar ver.

İKİ ORTALAMA ARASINDAKİ FARK TESTİ-I • İki populasyonu karşılaştırmak için yapılır. • Farklı popupasyonlardan

İKİ ORTALAMA ARASINDAKİ FARK TESTİ-I • İki populasyonu karşılaştırmak için yapılır. • Farklı popupasyonlardan seçilen gruplar var ise örneklemler “bağımsız örneklem”dir. • KÜÇÜK BAĞIMSIZ ÖRNEKLEM İSE: z-testi – Örneklem büyüklükleri 30’dan büyük ise • GENİŞ BAĞIMSIZ ÖRNEKLEM İSE: t-testi – Örneklem büyüklükleri 30’dan küçük ise • • ÖR: Nike ve Adidasın aylık satış rakamları birbirinden farklı mı? ÖR: Starbucks ve Gloria Jeans’ın müşteri memnuniyetleri birbirinden farklı mı? – Analyze>Compare Means>Independent-Samples T Test …

İKİ ORTALAMA ARASINDAKİ FARK TESTİ-II • Aynı örneklem grubundan farklı zamanlarda alınan ölçümlerden oluşan

İKİ ORTALAMA ARASINDAKİ FARK TESTİ-II • Aynı örneklem grubundan farklı zamanlarda alınan ölçümlerden oluşan veri sözkonusu ise örneklemler eşleştirilmiş (bağımlı)örneklem olarak adlandırılır. • Küçük Bağımlı Örneklem Ortalamalarını Karşılaştırmak İçin: t-testi – ÖR: Aynı öğrenci grubunun arasınav ve final notlarını karşılaştırmak – ÖR: Aynı markanın promosyon öncesi ve sonrası satışlarını karşılaştırmak • Nike’ın promosyon öncesi ve sonrası satışları farklı mı?

Figure 17. 3 Hypothesis Tests Related to Differences Tests of Differences One Sample Means

Figure 17. 3 Hypothesis Tests Related to Differences Tests of Differences One Sample Means Proportions Two Independent Samples Means Proportions Paired Samples Means Proportions More Than Two Samples Means Proportions

Figure 17. 4 Conducting t-Tests Formulate H 0 and H 1 Select Appropriate t-Test

Figure 17. 4 Conducting t-Tests Formulate H 0 and H 1 Select Appropriate t-Test Choose Level of Significance, α Collect Data and Calculate Test Statistic a) Determine Probability Associated with Test Statistic (TSCAL) a) Compare with Level of Significance, α b) Determine Critical Value of Test Statistic TSCR b) Determine if TSCR falls into (Non) Rejection Region Reject or Do Not Reject H 0 Draw Marketing Research Conclusion

TEK YOLLU ANOVA • İki den populasyon ortalamalarını karşılaştırmak için kullanılır. Null hipotez ortalamaların

TEK YOLLU ANOVA • İki den populasyon ortalamalarını karşılaştırmak için kullanılır. Null hipotez ortalamaların eşitliğini, alternatif hipotez farklılığını söyler. – Bir bağımsız değişkenin bir bağımlı değişken üzerindeki etkisi test edilir. • ÖR: Dört farklı üniversitenin öğrenci başarıları arasında anlamlı fark var mı? • ÖR: Üç farklı markanın beğenilme dereceleri birbirinden farklı mı?

TEK YOLLU ANOVA • ÖRNEK: – Dört farklı üniversitenin öğrenci başarıları arasında anlamlı fark

TEK YOLLU ANOVA • ÖRNEK: – Dört farklı üniversitenin öğrenci başarıları arasında anlamlı fark var mı? (Üniversite öğrenci başarısını etkiler mi? ) – Üç farklı markanın beğenilme dereceleri birbirinden farklı mı? – Eğitim düzeyi marka sadakatini etkiler mi? – Tercih edilen çamaşır suyu markası hijyene karşı tutumu etkiler mi?

İKİ YOLLU ANOVA • İki bağımsız değişkenin bir bağımlı değişken üzerindeki etkisini test etmek

İKİ YOLLU ANOVA • İki bağımsız değişkenin bir bağımlı değişken üzerindeki etkisini test etmek için kullanılır. • ÖR: Cinsiyet ve Mesleğin marka tercihi üzerindeki etkisi

KORELASYON ve REGRESYON • Korelasyon: İki değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi ölçmek için kullanılır. –

KORELASYON ve REGRESYON • Korelasyon: İki değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi ölçmek için kullanılır. – Ölçek (sclae) ölçüm düzeyinde değişkenler için kullanılır. • Hipotez: Markanın beğenilirliği ile marka sadakati arasında ilişki vardır. • Hipotez: Gelir ile dışarda yemek yenilen gün sayısı arasında ilişki vardır. • Hipotez: Yaş ile tatile ayrılan para miktarı arasında ilişki vardır. • Analyze>Correlate>Bivariate • Regresyon: Bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerindeki etki düzeylerini belirlemek için kullanılır.

Ki-Kare Testleri • Ki-Kare Bağımsızlık Testi: Nominal ya da ordinal düzeyde ölçümü olan iki

Ki-Kare Testleri • Ki-Kare Bağımsızlık Testi: Nominal ya da ordinal düzeyde ölçümü olan iki değişken arasında ilişki olup olmadığını test etmek için kullanılır. – H 0: İki değişken birbirinden bağımsızdır – H 1: İki değişken birbirinden bağımsız değildir. Analyze>Descriptive Statistics>Crosstabs – Statistics’den Chi-Square seçilir.

Sonuçların Yorumlanması • Null hipotez (eşitlik söyleyen) reddedilir ise, – bağımsız değişkenin bağımlı değişken

Sonuçların Yorumlanması • Null hipotez (eşitlik söyleyen) reddedilir ise, – bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerinde anlamlı bir etkisi var demektir. – İki ortalama arasındaki fark anlamlı demektir. – İki değişken arasında anlamlı bir ilişki var demektir.

SPSS Windows • The main program in SPSS is FREQUENCIES. It produces a table

SPSS Windows • The main program in SPSS is FREQUENCIES. It produces a table of frequency counts, percentages, and cumulative percentages for the values of each variable. It gives all of the associated statistics. • If the data are interval scaled and only the summary statistics are desired, the DESCRIPTIVES procedure can be used. • The EXPLORE procedure produces summary statistics and graphical displays, either for all of the cases or separately for groups of cases. Mean, median, variance, standard deviation, minimum, maximum, and range are some of the statistics that can be calculated.

SPSS Windows To select these procedures click: Analyze>Descriptive Statistics>Frequencies Analyze>Descriptive Statistics>Descriptives Analyze>Descriptive Statistics>Explore The

SPSS Windows To select these procedures click: Analyze>Descriptive Statistics>Frequencies Analyze>Descriptive Statistics>Descriptives Analyze>Descriptive Statistics>Explore The major cross-tabulation program is CROSSTABS. This program will display the cross-classification tables and provide cell counts, row and column percentages, the chi-square test for significance, and all the measures of the strength of the association that have been discussed. To select these procedures click: Analyze>Descriptive Statistics>Crosstabs

SPSS Windows The major program for conducting parametric tests in SPSS is COMPARE MEANS.

SPSS Windows The major program for conducting parametric tests in SPSS is COMPARE MEANS. This program can be used to conduct t tests on one sample or independent or paired samples. To select these procedures using SPSS for Windows click: Analyze>Compare Means>Means … Analyze>Compare Means>One-Sample T Test … Analyze>Compare Means>Independent-Samples T Test … Analyze>Compare Means>Paired-Samples T Test …