{"id":29,"date":"2009-04-12T11:54:06","date_gmt":"2009-04-12T08:54:06","guid":{"rendered":"http:\/\/www.muratakyildiz.com\/wordpress\/?p=29"},"modified":"2026-02-20T23:28:56","modified_gmt":"2026-02-20T20:28:56","slug":"tek-faktoerlue-varyans-analizi-one-way-anova-ve-bir-spss-oernei","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/?p=29","title":{"rendered":"Tek Fakt\u00f6rl\u00fc Varyans Analizi (One-Way Anova) ve bir spss \u00f6rne\u011fi"},"content":{"rendered":"

Bu yaz\u0131n\u0131n devam\u0131nda 3 veya daha fazla say\u0131da grubu, bir de\u011fi\u015fken bak\u0131m\u0131ndan kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmak i\u00e7in kullan\u0131lan tek fakt\u00f6rl\u00fc varyans analizi (One-way Anova) anlat\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r. Yaz\u0131n\u0131n sonunda, analizin SPSS ile nas\u0131l yap\u0131laca\u011f\u0131, resimlerle anlat\u0131larak \u00f6rnek bir analiz sonucu yorumlanm\u0131\u015ft\u0131r. Yaz\u0131y\u0131 etkin \u015fekilde okuyabilmek i\u00e7in istatistik.gen.tr size firefox kullanman\u0131z\u0131 \u00f6nerir. Resimlerin daha b\u00fcy\u00fck ve net halleri i\u00e7in l\u00fctfen mouse imlecini resimlerin \u00fczerinde bekletin.<\/p>\n

Tek fakt\u00f6rl\u00fc Varyans analizi (AN<\/span>alyis O<\/span>f VA<\/span>riance) 3 ya da daha \u00e7ok grup aras\u0131nda, belirli bir de\u011fi\u015fkene dayal\u0131 olarak farkl\u0131l\u0131k olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 belirlemek amac\u0131yla kullan\u0131l\u0131r. \u00d6rne\u011fin \u201calt, orta ve \u00fcst sosyo-ekonomik d\u00fczeylerdeki ki\u015filerin depresyon d\u00fczeyleri birbirinden farkl\u0131 m\u0131d\u0131r?\u201d sorusuna, bu gruplardan toplanm\u0131\u015f olan depresyon puanlar\u0131n\u0131 kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rarak varyans analizi cevap verebilir. Ya da y\u00f6netici, i\u015f\u00e7i, memur ve i\u015fsizlerin ya\u015fam doyumu d\u00fczeylerinin birbirinden farkl\u0131 olup olmad\u0131\u011f\u0131 yine tek fakt\u00f6rl\u00fc varyans analizi ile test edilebilir. Tek fakt\u00f6rl\u00fc varyans analizinden deneysel \u00e7al\u0131\u015fmalarda da yararlan\u0131labilir. Deney, kontrol (plasebo) ve bekleme gruplar\u0131n\u0131n, deneysel i\u015flem sonras\u0131 son test puanlar\u0131n\u0131n farkl\u0131 olup olmad\u0131\u011f\u0131 tek fakt\u00f6rl\u00fc varyans analizi ile test edilebilir.<\/p>\n\n\n\n
\n

Varyans analizi, Sir Ronald Aylmer Fisher (portresi yandad\u0131r) taraf\u0131ndan bulunmu\u015f olan bir da\u011f\u0131l\u0131m\u0131 kullanmaktad\u0131r. Temelde Fischer’in da\u011f\u0131l\u0131m\u0131, beklenen ve g\u00f6zlenen de\u011ferlerin uyumunu test etmeye yarayan chi-square (kay-[ya da yanl\u0131\u015f fakat yayg\u0131n bir okuyu\u015f olarak ki] kare okunur) da\u011f\u0131l\u0131m\u0131ndan t\u00fcretilmi\u015f bir da\u011f\u0131l\u0131md\u0131r.<\/p>\n

Temel olarak varyans analizi, gruplar aras\u0131ndaki de\u011fi\u015fkenli\u011fi (farkl\u0131la\u015fmay\u0131-varyans\u0131), gruplar\u0131n i\u00e7indeki bireyler aras\u0131ndaki de\u011fi\u015fkenli\u011fe (farkl\u0131la\u015fmaya-varyansa) oranlar. Analizin amac\u0131, gruplar aras\u0131ndaki farkl\u0131la\u015fman\u0131n, bireyler aras\u0131ndaki farkl\u0131la\u015fmadan b\u00fcy\u00fck olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 tespit etmektir. Bir \u00f6rnekle a\u00e7\u0131klamak gerekirse:<\/p>\n<\/td>\n

\n
\"\"<\/div>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Ara\u015ft\u0131rmac\u0131, \u00fc\u00e7 farkl\u0131 sosyoekonomik d\u00fczeyden ki\u015filerin ya\u015fam doyumu d\u00fczeylerini kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmak istemektedir. E\u011fer gruplar aras\u0131nda fark varsa, her bir sosyoekonomik d\u00fczey grubu kendi i\u00e7inde, ya\u015fam doyumu bak\u0131m\u0131ndan k\u00fc\u00e7\u00fck bir varyansa sahip olmal\u0131 yani ya\u015fam doyumu puanlar\u0131 bak\u0131m\u0131ndan \u00e7ok homojen olmal\u0131 fakat yine ya\u015fam doyumu bak\u0131m\u0131ndan gruplardaki her bir birey bir di\u011fer gruptaki herhangi bir bireyden hat\u0131r\u0131 say\u0131l\u0131r \u00f6l\u00e7\u00fcde farkl\u0131 olmald\u0131r. A\u015fa\u011f\u0131daki \u015fekil bunu g\u00f6stermektedir.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Baz\u0131 durumlarda farkl\u0131 gruplarda yer alan bireyler aras\u0131ndaki farkl\u0131l\u0131ktan (gruplararas\u0131 varyanstan) \u00e7ok ayn\u0131 grupta yer alan bireyler aras\u0131ndaki farkl\u0131l\u0131k (grupi\u00e7i varyans) daha b\u00fcy\u00fck olabilir. yani yukar\u0131daki terimlerle s\u00f6ylenecek olursa grup i\u00e7i varyans, gruplararas\u0131 varyanstan daha b\u00fcy\u00fck olabilir. A\u015fa\u011f\u0131da bu durum g\u00f6sterilmi\u015ftir:<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Yukar\u0131daki gibi bir durumda alt-orta ve \u00fcst sosyoekonomik d\u00fczeyden ki\u015filerin ya\u015fam doyumlar\u0131n\u0131n birbirinden farkl\u0131 olmad\u0131\u011f\u0131 bir durum s\u00f6zkonusudur. Dikkat edilecek olursa alt ve orta sosyoekonomik d\u00fczeyden bireylerin b\u00fcy\u00fck \u00e7o\u011funlu\u011funun ya\u015fam doyumlar\u0131 birbirine e\u015fit g\u00fcb\u00fc g\u00f6r\u00fcnmektedir. Orta sosyoekonomik d\u00fczeyden bireyler ise hem alt hem de \u00fcst sosyoekonomik d\u00fczeyden bireylerin ya\u015fam doyumlar\u0131yla hemen hemen ayn\u0131 d\u00fczeydedir. Dolay\u0131s\u0131 ile grular\u0131n farkl\u0131l\u0131\u011f\u0131ndan \u00e7ok, ayn\u0131 grupta yer almas\u0131na ra\u011fmen birbirinden \u00e7ok farkl\u0131 ya\u015fam doyumuna sahip bireyler s\u00f6zkonusudur.<\/p>\n

\u0130\u015fte varyans analizinin yapmaya \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131 \u015fey budur. Gruplararas\u0131ndaki varyans\u0131 ve gruplar\u0131n kendi i\u00e7lerindeki varyans\u0131 hesaplayarak birbirine oranlamak ve bu varyanslar\u0131n b\u00fcy\u00fckl\u00fcklerine g\u00f6re bir karar vermektir.<\/p>\n

Gruplararas\u0131 varyans\u0131 bulabilmek i\u00e7in, \u00f6ncelikle gruplar\u0131n herbirinin, b\u00fct\u00fcn gruplar\u0131n birle\u015fiminden olu\u015fan ve hepsini temsil eden genel ortalamadan ne kadar farkl\u0131la\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 bulmak gerekir. Burada ama\u00e7 \u015fudur:<\/p>\n

t testi yap\u0131l\u0131rken iki grubun birbirinden farkl\u0131 oldu\u011funu bulabilmek i\u00e7in bu iki grubun ortalamalar\u0131n\u0131n birbirinden farklar\u0131n\u0131 bulup ortalamalar\u0131n standart hatalar\u0131na b\u00f6lmek yetiyordu. Fakat varyans analizinde genelde ikiden \u00e7ok grup birbiriyle kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131l\u0131r. Her bir grup iki\u015ferli olarak kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131l\u0131rsa sonu\u00e7ta “i\u015fte bu gruplar aras\u0131nda fark vard\u0131r” karar\u0131n\u0131 %5 hata pay\u0131yla de\u011fil, her bir kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmada ayr\u0131ca yapt\u0131\u011f\u0131m\u0131z %5’lik (ya da daha az) hatalar\u0131n toplam\u0131 kadar hata ile s\u00f6yleyebiliriz. Oysa ki istatistik kullan\u0131larak bir karar verilecekse, bu karar\u0131n \u00f6nceden belirlenmi\u015f sabit bir hata d\u00fczeyinde verilmesi gerekir. Bilindi\u011fi gibi bu hata d\u00fczeyi \u00f6zellikle sosyal bilimlerde %5 veya %1 olarak al\u0131n\u0131r.<\/p>\n

\u0130\u015fte bu hatan\u0131n her bir \u00e7ift kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmas\u0131nda artmas\u0131n\u0131 engellemek i\u00e7in varyans analizi, kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131lacak gruplar\u0131n hepsini b\u00fcy\u00fck ve tek bir grup gibi d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcr ve bu b\u00fcy\u00fck grup i\u00e7indeki gruplar\u0131n tek tek bu b\u00fcy\u00fck gruptan ne kadar farkl\u0131 olduklar\u0131n\u0131 bulmaya \u00e7al\u0131\u015f\u0131r.<\/p>\n

Fakat bu durum tek ba\u015f\u0131na gruplar\u0131n birbirinden ne kadar farkl\u0131 olduklar\u0131n\u0131 bulmaya yard\u0131mc\u0131 olmaz. Yukar\u0131da s\u00f6ylendi\u011fi gibi gruplar\u0131n birbirinden ne kadar farkl\u0131 olduklar\u0131 ancak, o gruplar\u0131n kendi i\u00e7lerindeki farkl\u0131l\u0131klar\u0131n\u0131n (grup i\u00e7i varyanslar\u0131n\u0131n) gruplar\u0131n birbirlerinden olan farkl\u0131l\u0131klar\u0131ndan (gruplararas\u0131 varyans) daha az oldu\u011funun g\u00f6sterilmesi ile m\u00fcmk\u00fcn olabilir.<\/div>\n

\u015fekil \u00fczerinden konu\u015facak olursak k\u0131rm\u0131z\u0131 parantezle g\u00f6sterilen farkl\u0131la\u015fmalar\u0131n toplam\u0131n\u0131n, mavi parantezle g\u00f6sterilen farkl\u0131la\u015fmalar\u0131n toplam\u0131ndan daha fazla olmas\u0131 gerekir.<\/p>\n

Peki, gruplararas\u0131 ve grupi\u00e7i varyans\u0131 nas\u0131l hesaplayaca\u011f\u0131z. Gruplararas\u0131 varyans\u0131 t\u0131pk\u0131 yukar\u0131da s\u00f6yledi\u011fimiz gibi her bir grubun ortalamas\u0131n\u0131, b\u00fct\u00fcn gruplar\u0131n biraraya gelerek olu\u015fturdu\u011fu genel ortalamadan \u00e7\u0131karaca\u011f\u0131z ve sonra bunlar\u0131 toplayaca\u011f\u0131z. Grup i\u00e7i varyans\u0131 ise her bir grubun i\u00e7indeki bireylerin o grubun ortalamas\u0131ndan ne kadar farkl\u0131la\u015ft\u0131klar\u0131n\u0131 bularak hesaplayaca\u011f\u0131z. Yani her bir grup i\u00e7in ayr\u0131 ayr\u0131, bireylerin puanlar\u0131n\u0131 grup ortalamas\u0131ndan \u00e7\u0131kar\u0131p bunlar\u0131 toplayaca\u011f\u0131z. Son olarak da bu kareler toplamlar\u0131n\u0131n bize varyans\u0131 verebilmesi i\u00e7in her birini kendi serbestlik derecesine b\u00f6lece\u011fiz. Birazdan “serbestlik derecesi” nin ne oldu\u011funu g\u00f6rece\u011fiz.<\/p>\n

Fakat bazen grup ortalamas\u0131ndan b\u00fcy\u00fck olanlar olacak bazen de k\u00fc\u00e7\u00fck olanlar olacakt\u0131r. Bu puanlar toplan\u0131nca ortalamadan b\u00fcy\u00fckler ve k\u00fc\u00e7\u00fckler birbirini g\u00f6t\u00fcr\u00fcp sonu\u00e7ta s\u0131f\u0131r gibi bir de\u011fer bulmak m\u00fcmk\u00fcn olabilece\u011finden ve bu durum da i\u015fleri kar\u0131\u015ft\u0131rabilece\u011finden ortalamadan olan farklar\u0131n kareleri al\u0131nacakt\u0131r. B\u00f6ylece s\u0131f\u0131r’\u0131n yaratabilece\u011fi problemden kurtulunacakt\u0131r.<\/p>\n

Serbestlik derecesine b\u00f6l\u00fcnmeden \u00f6nce grup i\u00e7i ve gruplararas\u0131 farkl\u0131la\u015fman\u0131n b\u00fct\u00fcn\u00fcn\u00fc bize veren de\u011ferlere kareler toplam\u0131 denir. Biraz \u00f6nce, sonucun s\u0131f\u0131r \u00e7\u0131kmas\u0131 ihtimalinden kurtulmak i\u00e7in grup i\u00e7indeki ve gruplararas\u0131ndaki ortalamadan farkl\u0131la\u015fmalar\u0131n karelerinin al\u0131nd\u0131\u011f\u0131 s\u00f6ylenmi\u015fti. Bu nedenler kareler toplam\u0131 denmektedir.<\/p>\n

Gruplararas\u0131 varyans hesaplanmadan \u00f6nce gruplararas\u0131 kareler toplam\u0131 ve grupi\u00e7i kareler toplam\u0131 hesaplanmal\u0131d\u0131r. Daha sonra bunlar kendi serbestlik derecelerine b\u00f6l\u00fcnerek kolayca varyansa \u00e7evrilebilir.<\/p>\n

Gruplararas\u0131 kareler toplam\u0131n\u0131n hesaplanmas\u0131:<\/h4>\n

Her bir grubun ortalamas\u0131n\u0131n genel ortalamadan \u00e7\u0131kar\u0131lmas\u0131 ve elde edilen de\u011ferlerin karesinin al\u0131nmas\u0131, sonra da bu de\u011ferlerin toplanarak ki\u015fi say\u0131s\u0131yla \u00e7arp\u0131lmas\u0131.<\/p>\n

Matematik simgelerle yazarsak<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

KTGA= Gruplararas\u0131 Kareler Toplam\u0131<\/p>\n

Tekrar okuyacak olursak 1. gruptan k. (sonuncu) gruba kadar, her grubun ortalamas\u0131 genel ortalamadan \u00e7\u0131kar\u0131lacak ve karesi al\u0131nacak, karesi al\u0131nan de\u011ferler toplanacak ve gruptaki ki\u015fi say\u0131s\u0131 ile \u00e7arp\u0131lacak. E\u011fer her grupta ki\u015fi say\u0131lar\u0131 farkl\u0131 ise bu form\u00fcl \u015f\u00f6yle de uygulanabilir. Her grubun ortalamas\u0131n\u0131 genel ortalamadan \u00e7\u0131kart, olu\u015fan fark\u0131n karesini al, gruptaki ki\u015fi say\u0131s\u0131 ile bu karesini ald\u0131\u011f\u0131n de\u011feri \u00e7arp. T\u00fcm gruplardan elde edece\u011fin bu de\u011ferleri topla.<\/p>\n

Ayn\u0131 basitlik grupi\u00e7i varyans i\u00e7in de ge\u00e7erlidir.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

KTG\u0130= Gruplari\u00e7i Kareler Toplam\u0131<\/p>\n

Form\u00fcl okunacak olursa, her bir grup ve gruplardaki t\u00fcm bireyler i\u00e7in, bu bireylerin puanlar\u0131ndan bu bireylerin dahil olduklar\u0131 grubun ortalamas\u0131n\u0131 \u00e7\u0131kar ve karesini al. Sonra da t\u00fcm bu de\u011ferleri topla.<\/p>\n

Bir \u00f6rnek \u00fczerinde tekrarlanacak olursa durumun basitli\u011fi \u015f\u00f6yle g\u00f6sterilebilir:<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Form\u00fcllere uygun yerle\u015ftirmeyi yapt\u0131\u011f\u0131m\u0131zda:<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Olarak buluruz.<\/p>\n

TKT olarak g\u00f6r\u00fclen grupi\u00e7inin ve gruplararas\u0131 kareler toplamlar\u0131n\u0131n toplanmas\u0131yla elde edilir veya her bir bireyin puan\u0131 genel ortalamadan \u00e7\u0131kar\u0131l\u0131r, karesi al\u0131n\u0131r ve bu karesi al\u0131nm\u0131\u015f de\u011ferler toplan\u0131r.<\/p>\n

Bu noktadan itibaren gruplararas\u0131 ve grup i\u00e7i varyans\u0131n hesaplanmas\u0131 m\u00fcmk\u00fcnd\u00fcr. Bunun i\u00e7in gruplararas\u0131 ve grupi\u00e7i kareler toplamlar\u0131 kendi serbestlik derecelerine b\u00f6l\u00fcncektir.<\/p>\n

Serbestlik derecesi:<\/h4>\n

Yukar\u0131da hesaplad\u0131\u011f\u0131m\u0131z gruplararas\u0131 ve grupi\u00e7i kareler toplamlar\u0131 “ortalamadan farkl\u0131l\u0131klar\u0131 g\u00f6steren” de\u011ferler olarak d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcld\u00fc\u011f\u00fcnde, birer hata katsay\u0131s\u0131 gibi de\u011ferlendirilebilirler. Her hatay\u0131 olu\u015fturan bile\u015fenler vard\u0131r. \u00f6rne\u011fin gruplararas\u0131 kareler toplam\u0131 de\u011ferinin olu\u015fmas\u0131na ka\u00e7 grup varsa onlar\u0131n hepsi kat\u0131l\u0131r. Grupi\u00e7i kareler toplam\u0131 de\u011ferinin olu\u015fmas\u0131na gruplardaki bireylerin hepsi katk\u0131da bulunur. \u0130\u015fte bu hata katsay\u0131lar\u0131n\u0131n, kendilerinin olu\u015fumuna katk\u0131da bulunan herkese\/her gruba payla\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131 s\u0131ras\u0131nda hata paylar\u0131n\u0131 kime \u00f6nce atayaca\u011f\u0131m\u0131z konusunda serbestizdir. \u00d6rne\u011fin gruplararas\u0131 kareler toplam\u0131n\u0131 gruplara pay etmek i\u00e7in her bir gruba atama yapt\u0131k\u00e7a sona do\u011fru elimizde kalan hata miktar\u0131n\u0131 son gruba vermek zorunday\u0131zd\u0131r. Dolay\u0131s\u0131yla son grup hari\u00e7 di\u011fer gruplarda hatan\u0131n kime da\u011f\u0131t\u0131laca\u011f\u0131 konsunda serbest olabiliriz. Dolay\u0131s\u0131yla gruplar s\u00f6z konusu oldu\u011funda serbestlik derecemiz grup say\u0131s\u0131n\u0131n bir eksi\u011fidir. Grup i\u00e7i varyansta ise bireylere bu kareler toplamlar\u0131 pay edilirken ilk bireylerde kimi se\u00e7ece\u011fimiz konusunda serbestizdir. Fakat \u00f6rne\u011fin birinci grubun sonuna geldi\u011fimizde o son ki\u015fiye o grup i\u00e7in elimizde kalan son par\u00e7ac\u0131\u011f\u0131 atamak zorunday\u0131zd\u0131r. Dolay\u0131s\u0131 ile her grupta bu sonuncu ki\u015fide serbest olamayaca\u011f\u0131m\u0131z i\u00e7in gruplar i\u00e7i varyans s\u00f6zkonusu oldu\u011funda serbestlik derecesi toplam ki\u015fi say\u0131s\u0131ndan grup say\u0131s\u0131n\u0131n \u00e7\u0131kar\u0131lmas\u0131 ile bulunur. Bunu tersten d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcrseniz elde etti\u011fimiz kareler toplam\u0131n\u0131 yeniden \u00fcretmek i\u00e7in tamamen rastgele say\u0131lar\u0131 gruplara atarak ilerlesek en son grubun de\u011ferini rastgele atamayacak durumda oluruz. \u00c7\u00fcnk\u00fc elimizde \u00f6nceden bildi\u011fimiz bir kareler toplam\u0131 vard\u0131r ve bu de\u011feri elde edebilmek i\u00e7in sonuncu grubun de\u011ferini rastgele de\u011fil tam da elimizdeki \u00f6nsel de\u011feri verecek \u015fekilde belirlemek “zorunday\u0131zd\u0131r”. Serbestlik derecesi olmadan istatistiksel testlere ait\u00a0 da\u011f\u0131l\u0131mlar\u0131n \u015feklini belirlemek imkans\u0131zd\u0131r.<\/p>\n

Varyans analizini spss program\u0131nda yapabilmek i\u00e7in \u015fu a\u015famalar izlenir.<\/p>\n

<\/a>SPSS’te toplam puan hesaplama<\/p>\n

\u00d6nce gruplama de\u011fi\u015fkenleri ve daha sonra maddeler spss program\u0131na girilir.<\/p>\n

bu i\u015flem bitti\u011finde a\u015fa\u011f\u0131daki gibi bir g\u00f6r\u00fcnt\u00fc olu\u015fur.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Daha sonra analiz, maddelerin toplam puanlar\u0131ndan yap\u0131laca\u011f\u0131 i\u00e7in maddelerin toplat\u0131lmas\u0131, \u00f6l\u00e7e\u011fin toplam puan\u0131n\u0131n bulunmas\u0131 gerekmektedir. bunun i\u00e7in s\u0131ras\u0131yla a\u015fa\u011f\u0131daki i\u015flemler yap\u0131l\u0131r.<\/p>\n

\u00d6nce transform men\u00fcs\u00fcnden compute k\u0131sm\u0131na girilir.<\/p>\n

\"\",<\/p>\n

Compute’a t\u0131kland\u0131\u011f\u0131nda a\u015fa\u011f\u0131daki gibi bir pencere a\u00e7\u0131l\u0131r.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

buradan target variable k\u0131sm\u0131na olu\u015fturulacak toplam puan de\u011fi\u015fkeninin ad\u0131 yaz\u0131l\u0131r. Burada toplam ad\u0131 verilmi\u015ftir g\u00f6r\u00fclece\u011fi gibi.<\/p>\n

numeric expression k\u0131sm\u0131na ise nelerin toplanaca\u011f\u0131 at\u0131l\u0131r.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

i\u015flem bitip OK’e t\u0131kland\u0131\u011f\u0131nda ise o maddelerin toplam\u0131 veri dosyas\u0131na yaz\u0131l\u0131r ve \u015f\u00f6yle bir durum olu\u015fur:<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

B\u00f6ylece art\u0131k varyans analizine ge\u00e7ilebilir. Varyans analizi yapabilmek i\u00e7in a\u015fa\u011f\u0131daki resimde g\u00f6sterilen men\u00fcye girmek gerekir.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

One-Way anova t\u0131kland\u0131\u011f\u0131nda \u015f\u00f6yle bir pencere a\u00e7\u0131l\u0131r.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Factor k\u0131sm\u0131na gruplamay\u0131 g\u00f6steren de\u011fi\u015fkeni, dependent list k\u0131sm\u0131na ise gruplar aras\u0131nda ne bak\u0131m\u0131ndan fark aran\u0131yorsa o de\u011fi\u015feni atmak gerekir. burada toplam puan bak\u0131m\u0131ndan fark aranmaktad\u0131r. Bu nedenle de\u011fi\u015fkenler a\u015fa\u011f\u0131daki \u015fekildeki gibi yerle\u015ftirilmelidir.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Daha sonra burada sa\u011f alt k\u00f6\u015fede g\u00f6r\u00fclen Options k\u0131sm\u0131na girilerek a\u015fa\u011f\u0131daki i\u015faretlemeler yap\u0131lmal\u0131d\u0131r.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Daha sonra Continue ile devam edilir ve a\u015fa\u011f\u0131daki pencereye geri d\u00f6n\u00fcl\u00fcr.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Burada OK t\u0131klan\u0131rsa a\u015fa\u011f\u0131daki analiz sonucu ile kar\u015f\u0131la\u015f\u0131l\u0131r<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

burada test of homogenity of variances tablosunda (2. tablo) sig. (anlaml\u0131l\u0131k) de\u011feri 0,05’ten k\u00fc\u00e7\u00fck \u00e7\u0131kt\u0131 ise varyanslar homojen de\u011fil demektir ve varyans analizi i\u00e7in olduk\u00e7a b\u00fcy\u00fck \u00f6nem ta\u015f\u0131yan bir varsay\u0131m\u0131n kar\u015f\u0131lanamad\u0131\u011f\u0131 anlam\u0131na gelir. bu durumda varyans analizine devam etmemek gerekir. Fakat bu \u00f6rnekte oldu\u011fu gibi test of homogenity of variances tablosundaki de\u011fer 0,05’ten b\u00fcy\u00fck \u00e7\u0131kt\u0131 ise varyanslar\u0131n homojen oldu\u011fu kabul edilir ve varyans analizi tablosu olan ANOVA tablosu okunmaya devam edilir.<\/p>\n

As\u0131l varyans analizi tablosu 3. tablo olan ANOVA tablosudur. ANOVA tablosunda en sonraki sig. de\u011feri 0,05Ten k\u00fc\u00e7\u00fckse kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131lan gruplar\u0131n ortalamalar\u0131 aras\u0131nda anlaml\u0131 bir fark oldu\u011funa karar verilir. bu \u00f6rnekte de \u00fcstteki resimde g\u00f6r\u00fclece\u011fi gibi gruplar aras\u0131nda anlaml\u0131 bir farkl\u0131l\u0131k oldu\u011fu g\u00f6r\u00fclmektedir. Varyans analizi kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131lan gruplar\u0131n hangileri aras\u0131nda fark oldu\u011funu bildiremez. Bu nedenle anlaml\u0131 fark bulundu\u011fu zaman bu fark\u0131n hangi gruplar aras\u0131ndaki farktan kaynakland\u0131\u011f\u0131n\u0131 bulmak amac\u0131yla post-hoc test denen kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmalar\u0131n yap\u0131lmas\u0131 gereklidir. E\u011fer ANOVA sonucunda sig. de\u011feri 0,05’ten b\u00fcy\u00fck \u00e7\u0131kt\u0131 ise post-hoc test yap\u0131lmaz <\/strong>post-hoc test yapabilmek i\u00e7in yine \u00fcstte anlat\u0131lan varyans analizi a\u015famalar\u0131 takip edilir. \u015fu a\u015famaya gelindi\u011finde<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Altta ortada bulunan Post Hoc d\u00fc\u011fmesine t\u0131klan\u0131r. Buna t\u0131kland\u0131\u011f\u0131nda \u015f\u00f6yle bir pencere a\u00e7\u0131l\u0131r.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Buradan ara\u015ft\u0131rman\u0131n desenine uygun bir post hoc test se\u00e7ilir. (daha sonra ayr\u0131nt\u0131lar\u0131yla a\u00e7\u0131klanacakt\u0131r)<\/p>\n

\u00c7o\u011funlukla Tukey testi uygun bir post hoc kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma testi olarak d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcl\u00fcr. \u00d6rnek olarak burada Tukey post-hoc testi se\u00e7ilmi\u015ftir.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

buradan continue t\u0131klanarak devam edilir. tekrar varyans analizi ekran\u0131na gelinmi\u015f olur.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

yine OK t\u0131klanarak devam edilirse bu sefer varyans analizi post-hoc testle birlikte yap\u0131l\u0131r.<\/p>\n

ve kar\u015f\u0131m\u0131za \u015f\u00f6yle bir analiz sonucu gelir.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Yukar\u0131daki POST HOC TESTS tablosunu g\u00f6rebilmek i\u00e7in \u00e7\u0131kt\u0131 sayfas\u0131n\u0131 biraz a\u015fa\u011f\u0131 alman\u0131z gerekebilir.<\/p>\n

Bu tabloda dikkat edilecek olursa solda I (grup) – J (grup) \u015feklinde g\u00f6sterilen gruplar birbiriyle kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131lacak olan gruplard\u0131r. Burada spss t\u00fcm gruplar\u0131 birbirleriyle kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rm\u0131\u015f ve anlaml\u0131 fark olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 test etmi\u015ftir. \u00d6nce 1. grup ile 2. grubu kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rm\u0131\u015f Sonra 1. grup ile 3. grubu kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rm\u0131\u015ft\u0131r. 1. grup ile 2. grubu kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rm\u0131\u015f ve bu gruplar\u0131n ortalamalar\u0131 aras\u0131nda 3,87500 puan kadar fark bulmu\u015ftur. bu gruplar i\u00e7in yap\u0131lan kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma sonucunda sig de\u011feri 0,008 bulunmu\u015ftur. Bu de\u011fer 0,05’ten k\u00fc\u00e7\u00fck oldu\u011fu i\u00e7in 1. grup ile 2. grubun ortalamalar\u0131 aras\u0131nda anlaml\u0131 bir farkl\u0131l\u0131k oldu\u011funa karar verilebilir. 1. grubun ve 2. grubun ortalamalar\u0131na bu \u00e7\u0131kt\u0131 dosyas\u0131n\u0131n en \u00fcst\u00fcndeki descriptives tablosundan bak\u0131lacak olursa<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

1. grubun ortalamas\u0131n\u0131n (mean) 15,6250 ve 2. grubun ortalamas\u0131n\u0131n da 11,7500 oldu\u011fu g\u00f6r\u00fcl\u00fcr. Yani 1. grubun ortalamas\u0131 2. grubun ortalamas\u0131ndan istatistiksel olarak daha b\u00fcy\u00fckt\u00fcr. E\u011fer post-hoc tablosunda 1. grup ile 2. grup aras\u0131nda fark \u00e7\u0131kmam\u0131\u015f olsayd\u0131, yani post hoc tabloasundaki sig. de\u011feri 0,05’ten b\u00fcy\u00fck \u00e7\u0131km\u0131\u015f olsayd\u0131. 1. grubun ortalamas\u0131 2. grubun ortalamas\u0131ndan daha b\u00fcy\u00fck oldu\u011fu halde iki grubun ortalamas\u0131n\u0131 birbirine e\u015fit sayacak ve “asl\u0131nda farkl\u0131 gibi g\u00f6r\u00fcn\u00fcyor ama aralar\u0131nda fark yoktur” karar\u0131 verecektik.<\/p>\n

Daha sonra yap\u0131lan bu i\u015flemler rapor haline d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcl\u00fcr ve \u015fu \u015fekilde g\u00f6r\u00fcnmesi sa\u011flan\u0131r.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Soru ve \u00f6nerilerinizi a\u015fa\u011f\u0131daki yorum b\u00f6l\u00fcm\u00fcne yazabilirsiniz<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Bu yaz\u0131n\u0131n devam\u0131nda 3 veya daha fazla say\u0131da grubu, bir de\u011fi\u015fken bak\u0131m\u0131ndan kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmak i\u00e7in kullan\u0131lan tek fakt\u00f6rl\u00fc varyans analizi (One-way Anova) anlat\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r. Yaz\u0131n\u0131n sonunda, analizin SPSS ile nas\u0131l yap\u0131laca\u011f\u0131, resimlerle anlat\u0131larak \u00f6rnek bir analiz sonucu yorumlanm\u0131\u015ft\u0131r. Yaz\u0131y\u0131 etkin \u015fekilde okuyabilmek i\u00e7in istatistik.gen.tr size firefox kullanman\u0131z\u0131 \u00f6nerir. Resimlerin daha b\u00fcy\u00fck ve net halleri i\u00e7in l\u00fctfen mouse…<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":true,"template":"","format":"standard","meta":{"_kad_post_transparent":"","_kad_post_title":"","_kad_post_layout":"","_kad_post_sidebar_id":"","_kad_post_content_style":"","_kad_post_vertical_padding":"","_kad_post_feature":"","_kad_post_feature_position":"","_kad_post_header":false,"_kad_post_footer":false,"_kad_post_classname":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-29","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-genel"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/29","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=29"}],"version-history":[{"count":16,"href":"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/29\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1237,"href":"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/29\/revisions\/1237"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=29"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=29"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=29"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}