Bağımsızlık Testi
Test For İndependence
Tanım
İki kategorik değişken arasında istatistiksel bir ilişki veya bağımlılık olup olmadığını belirlemek amacıyla yürütülen hipotez testi prosedürüdür.
Örnek Vaka / Uygulama
Bir klinik psikoloğun, cinsiyet (kadın/erkek) ile panik bozukluk teşhisi alma durumu (var/yok) arasında bir ilişki olup olmadığını incelemek istediğini varsayalım. 200 kişilik bir örneklemden elde edilen gözlenen frekanslar, ki-kare bağımsızlık testi kullanılarak, değişkenlerin tamamen bağımsız olduğu varsayımı altında beklenen frekanslarla karşılaştırılır ve elde edilen p değeri anlamlılık sınırının altında kalırsa iki değişkenin bağımsız olmadığı kabul edilir.
Derin Analiz
Bağımsızlık testi, iki veya daha fazla kategorik değişkenin anakütlede birbirinden bağımsız olup olmadığını sınamak için kullanılan temel bir çıkarımsal istatistik aracıdır. En yaygın uygulama alanı Pearson ki-kare (chi-square) bağımsızlık testidir. Temel mantık, gözlenen frekansların (verideki fiili dağılım), değişkenler arasında hiçbir ilişki olmadığını varsayan yokluk hipotezi (null hypothesis) altında beklenen frekanslarla karşılaştırılmasına dayanır. Eğer hesaplanan test istatistiği kritik değerden anlamlı düzeyde büyükse, değişkenler arasında sistematik bir ilişki olduğu sonucuna varılır ve yokluk hipotezi reddedilir. Yöntem, epidemiyolojiden pazarlama araştırmalarına kadar geniş bir yelpazede kategorik verilerin analizinde kritik bir rol oynar.
Etimoloji
İngilizce 'test' (Latince 'testum' [toprak kap/deneme aracı] kökünden) ve 'independence' (Latince 'in-' [değil] + 'dependere' [dayanmak/bağlı olmak] kelimelerinin birleşiminden türetilmiştir)
Karıştırmayın
Uygunluk testi (Goodness-of-fit test) ile sıklıkla karıştırılır; uygunluk testi tek bir kategorik değişkenin dağılımının teorik bir dağılıma uyup uymadığını incelerken, bağımsızlık testi iki değişken arasındaki ilişkiyi inceler.
Keşfetmeye Devam Edin
Ki-kare Testi
Ki-kare Testi
Chi-square Test / Chi-square
🔹 1. (chi-square test): Kategorik veriler arasındaki bağımsızlığı veya teorik bir modelin gözlenen verilerle uyumunu değerlendirmek için ki-kare dağılımını kullanan istatistiksel bir hipotez testidir. 🔹 2. (chi-square): Gözlenen frekanslar ile beklenen frekanslar arasındaki farkların karesinin beklenen frekanslara bölünmesiyle elde edilen toplamları inceleyen non-parametrik bir istatistiksel testtir.
İncele
Beklenen Frekans
Beklenen Frekans
Expected Frequency
Teorik bir modele dayanarak tahmin edilen ve genellikle ki-kare testlerinde gözlenen değerlerle karşılaştırılan sayısal sıklık.
İncele