Robust Methods for Comparing K Independent Groups
İrem Yılmaz, Fırat ÖZDEMİR · Turkiye Klinikleri Journal of Biostatistics · 2016
Amaç: Tek yönlü ANOVA-F testi, ikiden fazla bağımsız grubun kitle ortalamaları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını incelemek için kullanılan en yaygın yöntemdir. Ancak bu yöntem, normal dağılım ve homojen varyanslılık varsayımlarının sağlanmadığı durumlarda yanıltıcı sonuçlar verebilmektedir. Güvenilir sonuçlar elde etmek için ANOVA-F testi yerine dayanıklı konum kestiricilerinin kullanıldığı yöntemler tercih edilebilir. Bu çalışmanın amacı, ANOVA-F testi ile birlikte altı farklı yöntemin nominal 1. Tip hatanın korunması ölçütüne göre 28 farklı deneysel durum altında karşılaştırılmasıdır. Bu deneysel durumlar; simetrik ve simetrik olmayan dağılımlar, homojen ve heterojen varyanslılık, eşit ve eşit olmayan örneklem genişliği ve örneklem genişliği ile varyansların pozitif ve negatif eşleşmesi şeklindeki bileşenlerin kombinasyonlarından oluşmaktadır. Ayrıca, altı farklı yöntem, Parkinson hastalarının konuşma egzersizlerinden elde edilmiş iki farklı gerçek veri seti içinde karşılaştırılmıştır. .Gereç ve Yöntemler: Karşılaştırılan yöntemler; ANOVA-F testi, Welch testi, budanmış ortalama ile Welch testi, budanmış ortalama ve bootstrap-t ile Welch testi, Box testi ve Kruskal Wallis testidir. Bulgular: Farklı deneysel durumlar altında gerçekleştirilen bir benzetim çalışması ile bu yöntemlere ait gerçekleşen 1. Tip hata değerleri hesaplanmış ve bir dayanıklılık ölçütüne göre başarılı bulunan dört yöntem için güç değerleri hesaplanmıştır. Sonuç: Bu çalışmada elde edilen tüm sonuçlara göre varsayımların sağlandığı durumlarda Welch testi, varsayımların sağlanmadığı durumlarda ise budanmış ortalama ile Welch testi önerilmektedir.