Merkezi Olmayan Dağılım
Noncentral Distribution
Tanım
Merkezilik parametresinin sıfıra eşit olmadığı, sıfır hipotezinin yanlış olduğu durumlarda test istatistiğinin izlediği olasılık dağılımı.
Örnek Vaka / Uygulama
Yeni bir bilişsel terapi yönteminin etkinliğini test eden bir araştırmada, iki grup arasındaki ortalama fark gerçekte sıfırdan farklıdır (alternatif hipotez doğrudur). Araştırmacı, kullanılan t-testinin bu gerçek etki büyüklüğünü yakalama olasılığını (gücünü) hesaplamak için merkezi olmayan t dağılımını (noncentral t-distribution) kullanır; böylece çalışmanın örneklem genişliğinin yeterli olup olmadığını ampirik olarak test eder.
Derin Analiz
Klasik istatistiksel çıkarımda, test istatistikleri genellikle sıfır hipotezinin doğru olduğu varsayımı altında 'merkezi' (central) dağılım gösterir. Ancak alternatif hipotez gerçekte doğru olduğunda (yani sıfır hipotezi reddedilmeyi hak ettiğinde), test istatistiği merkezi olmayan bir dağılıma (noncentral distribution) kayar. Bu kayma, noncentrality parametresi (genellikle lambda ile gösterilir) tarafından belirlenir. Merkezi olmayan ki-kare, F ve t dağılımları; beklenen değer (mean), çarpıklık (skewness) ve varyans gibi temel istatistiksel momentler açısından merkezi versiyonlarından ayrılır. Kritik değerlerin ötesindeki alanın genişlemesi nedeniyle, bu dağılımlar istatistiksel gücün (statistical power) hesaplanmasında ve Tip II hata oranının (beta) minimize edilmesinde hayati bir matematiksel altyapı sunar.
Etimoloji
Karıştırmayın
Merkezi dağılım (central distribution) ile karıştırılır; merkezi dağılım sıfır hipotezinin doğru olduğu durumu modellerken, merkezi olmayan dağılım sıfır hipotezinin yanlış olduğu alternatif durumu modeller.
Keşfetmeye Devam Edin
Etki Büyüklüğü
Etki Büyüklüğü
Effect Size
İki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkinin ya da gözlenen farkın büyüklüğünü ve pratik anlamlılığını nicel olarak ifade eden istatistiksel ölçü.
İncele