Akademik Veri Yönetim Sistemi
Prof.Dr Cemil Yapar Anısına Ulusal Matematik ve İstatistik Sempozyumu, Ordu, Türkiye, 10 - 11 Aralık 2021, ss.1-2
Parametrik testler, verilerin çekildiği popülasyonun doğası hakkında katı varsayımlar gerektirir.
Gerekli varsayımlar sağlanmazsa, veri dönüştürme veya parametrik olmayan testler olmak
üzere iki yöntem kullanabiliriz. Veri dönüştürme çoğunlukla verilerin normalliğini sağlama
umuduyla kullanılır. Ancak varsayımları ve gereksinimleri karşılamak için verileri dönüşüm
yoluyla düzenlemek tüm durumlarda geçerli olmaz.
Birçok deneysel çalışmada parametrik olmayan testlerin kullanılmasının amacı, işlemlerin
etkilerini hipotez testi vasıtasıyla test etmektir. Bunun için araştırmacıların, hipotez testini ve
test için gerekli olan tasarım yapısını belirlemeleri gerekir. Araştırmacı deneyine tek bir tasarım
yapısıyla başlayabilir. Ancak çoğu zaman zaman veya maddi problemler nedeniyle tasarım
yapılarını değiştirmek zorunda kalabilirler. Bu durumda iki farklı tasarımdan oluşan bir karam
tasarım meydana gelecektir.
Böyle bir karma tasarımda, Magel ve Ndungu [1], Magel ve diğ. [2], ve Gül ve Bayrak [3]
sıralı alternatifler için Magel ve diğ. [4] ise genel alternatifler için parametrik olmayan test
kombinasyonları önermişlerdir.
Bu çalışmada, , tamamlanmış rastgele blok tasarımı ve tamamen rastgele tasarımdan oluşan
karma tasarım için parametrik olmayan test önerilmiştir. Önerilen test istatistiği, sıralı
alternatifleri test etmek için tasarlanmış olup Hollander ve Jonkheere-Terpstra test
istatistiklerinin bir kombinasyonudur. Önerilen test istatistiğinin güçlerini ve I. tip hatalarını
karşılaştıran bir simülasyon çalışması yapılmıştır. Simülasyon çalışmasında normal dağılım ele
alınmış olup farklı örnek çapları ve parametre değerleri kullanılmıştır. Simülasyon çalışması
MATLAB (R2018b) programlama ile gerçekleştirilmiştir