Kruskal-Wallis H Testi, parametrik olmayan bir istatistiksel testtir ve özellikle verilerin normal dağılım göstermediği durumlarda tercih edilir. Eğer birden fazla bağımsız grup arasındaki farkı incelemek istiyorsanız, ama verileriniz ANOVA için uygun değilse, Kruskal-Wallis H testi tam da ihtiyacınız olan analiz olabilir. Peki, bu testin amacı, nasıl uygulanacağı ve ANOVA’dan farkı nedir? Gelin, birlikte inceleyelim.
Kruskal-Wallis H Testinin Amacı
Kruskal-Wallis testi, birden fazla bağımsız grup arasındaki medyan farklarını test etmek için kullanılır. Eğer bir bağımlı değişkeniniz var ve bu değişkeni birden fazla bağımsız grupta karşılaştırmak istiyorsanız, bu testi tercih edebilirsiniz. Örneğin, farklı diyet programlarının insanlar üzerindeki etkilerini incelemek istediğinizi düşünelim. Üç farklı diyet grubunda yer alan katılımcıların kilo kaybı sonuçlarını karşılaştırmak için Kruskal-Wallis testi kullanabilirsiniz.
Kruskal-Wallis Testinin Ön Şartları
Bu testi uygulamadan önce dikkat etmeniz gereken bazı ön koşullar vardır:
Bağımsız Gruplar: İncelediğiniz grupların birbirinden bağımsız olması gerekir. Aynı bireylerin farklı gruplarda yer almadığından emin olmalısınız.
Ordinallik veya Sürekli Değişken: Bağımlı değişkeniniz en azından sıralama (ordinal) seviyesinde olmalıdır. Sürekli (ölçüm) verilerle de çalışabilirsiniz.
Normallik Şartı Yok: Kruskal-Wallis testi, verilerin normal dağılım göstermesi gerekmediği için esnek bir testtir. Bu yüzden küçük örneklem gruplarında veya dağılımı bozuk verilerde rahatlıkla kullanılabilir.
Homojenlik Gerekmez: Verilerde varyans homojenliği (homoscedasticity) varsayımı aranmaz.
ANOVA ile Farkı Nedir?
Kruskal-Wallis testi ile ANOVA arasındaki temel fark, veri dağılımı ve parametriklik kavramlarıdır. ANOVA, parametrik bir testtir ve verilerin normal dağıldığını varsayar. Ancak, Kruskal-Wallis parametrik olmayan bir testtir ve verilerin dağılımının normal olup olmamasına bakmaz. Bu da Kruskal-Wallis’in, ANOVA'ya kıyasla veri setlerinde daha az kısıtlayıcı olduğunu gösterir. Bir başka fark ise, Kruskal-Wallis H testi medyanlar arasında fark olup olmadığını test ederken, ANOVA ortalamalar arasında fark olup olmadığını test eder.
Özetle:
Eğer verileriniz normal dağılmıyorsa, Kruskal-Wallis kullanabilirsiniz.
Eğer verileriniz normal dağılıyorsa ve homojen varyans varsayımı karşılanıyorsa, ANOVA tercih edilmelidir.
SPSS ile Kruskal-Wallis Testi Nasıl Yapılır?
SPSS’te Kruskal-Wallis H testini yapmak oldukça basittir. İşte adım adım nasıl yapabileceğiniz:
Verilerinizi Hazırlayın: Gruplarınızı ve bağımlı değişkeninizi SPSS’e girin.
Analiz Sekmesine Gidin: Menüden “Analyze” seçeneğini tıklayın.
Nonparametric Tests: “Nonparametric Tests” altında “Independent Samples” seçeneğini seçin.
Testi Seçin: Kruskal-Wallis H testini seçin ve bağımsız ve bağımlı değişkenlerinizi tanımlayın.
Sonuçları İnceleyin: Test sonuçları çıktı olarak sunulacaktır. p değeri 0.05’ten küçükse gruplar arasında anlamlı bir fark var demektir.
Eğer daha detaylı bir açıklama isterseniz, şu videomuzu izlemeyi unutmayın: Kruskal-Wallis Testi SPSS ile Nasıl Yapılır?
Kruskal-Wallis H Testini Ne Zaman Tercih Etmelisiniz?
Kruskal-Wallis H testini aşağıdaki durumlarda kullanabilirsiniz:
Verileriniz normal dağılım göstermiyorsa: Parametrik testler için uygun olmayan verilerde tercih edebilirsiniz.
Birden fazla grup arasında karşılaştırma yapıyorsanız: İki ya da daha fazla grubun medyanlarını karşılaştırmanız gerektiğinde bu testi kullanabilirsiniz.
Bu test, özellikle tıbbi araştırmalarda, sosyal bilimlerde ve psikolojik çalışmalarda sıkça kullanılır. Parametrik testlerin varsayımlarını karşılamayan verilerle çalıştığınızda, güvenle Kruskal-Wallis testini kullanabilirsiniz.
Sonuç
Kruskal-Wallis H testi, ANOVA’ya alternatif olarak, veri setinizin dağılımı normal değilse kullanılabilecek güçlü bir araçtır. Gruplar arasında fark olup olmadığını anlamak için mükemmel bir seçenek sunar. Eğer SPSS ile bu testi uygulamak istiyorsanız, yukarıdaki adımları izleyerek kolayca sonuçlara ulaşabilirsiniz.
Video içeriği:
00:00 Giriş
00:24 Ne zaman kullanıyoruz?
01:35 İlişkisiz Örneklemler Tek Yönlü ANOVA'dan farkı
02:32 Örnek
04:38 Testin yapılması
07:28 Raporun okunması
13:53 Çoklu karşılaştırmalar
17:06 Hipotez testi yolu
Öncelikle ilişkisiz örneklemler için tek yönlü ANOVA'yı izlemeniz konuyu anlamanızı kolaylaştıracaktır: https://youtu.be/LE9_4sTMUk0
Her türlü sorunuzu veya beğeninizi yorumlar kısmından bize iletebilirsiniz. Bundan özellikle mutlu olacağımızı belirtmek isteriz. Ayrıca, ücretsiz olarak sunduğumuz içeriklerimizi takip etmek için kanalımıza abone olursanız çok mutlu oluruz. https://www.youtube.com/tezyardimplatformu