• kurulu bir duzene eklenen degiskenin ertesinde alınan test sonuclarına gore bir farklılık yaratıp yaratmadıgını olcen istatistiksel hede.
  • multiple olanlarının replication secenekleri vardır.
  • yaptığımız test'de varılan sonucun gerçekliliğinden öte olarak yapılan testin gerçekliliğini de dile getiren analiz metodu.
  • varyans analizìnin kısaltmasıdır.
  • parametrik varyans analizi. non-parametrik icin (bkz: kruskal wallis)(bkz: covariance)
  • grup sayisi 3 veya daha fazla oldugunda ortalamalar arasındaki farka bakarken t testi gotumuze girebileceginden anova denen yuce varliga basvuruyoruz.daha sonrası icin post-hoc tests yapılır.
  • 3 veya fazla grubun ortalamalarının eşit olup olmadığını bize söyleyen test.. "ne diye varyansa bakıyoz o zaman? mal mıyız?" diyecek arkadaşlara ise grupların ortalaması yakınsa ortalamaların oluşturduğu veri setinin varyansı da ufak olur değil mi, ama bunun da bi sınırı oranı var, onu da grup içlerinde vuku bulan varyansla, daha doğrusu standart hata ile oranlarsak hak yolunu bulur, makul bir estimator elde eder, f dağılımıyla da sınayıp ortamlarda "neaaa? ortalamaları eşit miiee? senin alnının garışlarım" şeklinde ileri geri konuşabilecek bir istatistik olarak kullanırız açıklamasıyla bağlayalım.. bu deminki cümlenin gramer tutarlılığına hayatta da garanti veremiyorum bu arada..

    edit : şindi aklıma geldi .. bunu derste anlatırken, "what^s anova? it is the sound most of us made when we witnessed the fabulous free kick goal of prekazi against monaco.. and you might be too young to know that" şeklinde sefil bi espriye de imza atmışlığım vardır.. gururluyum yine de..
  • (bkz: analysis of variance)'in kisaltilmis yazilisidir.
  • elimde 3 grup var. ortalamalarını anova yerine 1-2, 2-3 ve 1-3 grupları arasında t-testi yaparak karşılaştıramaz mıyım?

    karşılaştırısın. her birinde birinci tip hatayı 0,10 alırsan, birinci tip hata göte girecek seviyeye ulaşmış olur. birinci tip hatayı kontrol altında tutmak için anova yapmak gerekir.
  • tekniğinin uygulanabilmesi için gerekli olan ön şartların; (normallik testleri, varyansların homojenliği ve gözlemlerin bağımsızlığı) ve bu ön şartların sağlanamadığı durumlarda başvurulacak alternatif çözüm yolları, eş yapma t-testi (paired t-test), tekrarlanan ölçümlü denemelerin analizi(repeated measurement design), korelasyon regresyon analizleri, kategorik olarak elde edilen ya da elde edildikten sonra kategorik hale dönüştürülen verilerin analizi (ki-kare, uyum analizi, çok boyutlu ölçeklendirme), regresyon ağaçları (regression tree) ve sınıflandırma ağaçları (classification tree) gibi ileri grafiksel tekniklerin bilinmesi ve kullanılması olan analiz tekniğidir.
hesabın var mı? giriş yap