Tek Örneklem Testleri

134 questions

Question 81Question

Kamu personeli performans değerlendirme çalışmaları kapsamında, rastgele seçilen 2020 çalışanın belirli bir görevi bitirme süreleri (dakika) kaydedilmiştir. Elde edilen verilerin normal dağılıma uygunluğunu denetlemek amacıyla Shapiro-Wilk testi uygulanmış ve anlamlılık değeri (pp) 0,1200,120 olarak hesaplanmıştır. %5\%5 anlamlılık düzeyinde (α=0,05\alpha = 0,05) bu test sonucuna göre ulaşılabilecek en doğru yargı aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: Verilerin normal dağılım gösterdiği yönündeki yokluk hipotezi (H0H_0) reddedilemez.

Answer

Verilerin normal dağılım gösterdiği yönündeki yokluk hipotezi (H0) reddedilemez.
Shapiro-Wilk testi bir normallik testidir ve yokluk hipotezi (H0H_0) verilerin normal dağılıma sahip olduğunu ifade eder. İstatistiksel karar kuralına göre, hesaplanan pp değeri (0,1200,120) anlamlılık düzeyinden (α=0,05\alpha = 0,05) büyük olduğunda yokluk hipotezi reddedilemez. Bu durumda verilerin normal dağılım gösterdiği kabul edilir.

Step-by-Step Solution

1
Hipotezlerin kurulması
H0H_0: Veriler normal dağılım gösterir; H1H_1: Veriler normal dağılım göstermez.
Normallik testlerinde yokluk hipotezi her zaman verinin normal dağıldığını savunur.
2
Karar kuralının uygulanması
p=0,120>α=0,05p = 0,120 > \alpha = 0,05 olduğu belirlenmiştir.
Hesaplanan anlamlılık değeri, hata payından büyük olduğu için istatistiksel olarak anlamlı bir fark (sapma) yoktur.
3
Kararın verilmesi
H0H_0 reddedilemez (Kabul edilir).
Verilerin normal dağılımdan anlamlı bir şekilde farklılaşmadığı sonucuna ulaşılır.

Key Concept

Normallik Testlerinde p-değeri Yorumu
Estimated Time:45s
Question 82Question

Bir belediyenin beyaz masa birimi, vatandaşlardan gelen şikayetlerin çözüm süresinin medyan değerinin 1212 saat olduğunu iddia etmektedir. Bu iddiayı test etmek amacıyla rastgele seçilen 55 şikayetin çözüm süreleri (saat cinsinden) aşağıdaki tabloda verilmiştir:

Şikayet NoÇözüm Süresi (Saat)
110
215
312
418
58

Verilerin simetrik bir dağılımdan geldiği varsayımı altında, Tek Örneklem Wilcoxon İşaretli Sıra Sayıları Testi uygulandığında hesaplanan pozitif işaretli sıraların toplamı (W+W^+) kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 66

Answer

Pozitif işaretli sıraların toplamı (W+W^+) 6'dır.
Verilen verilerde hipotez edilen 12 değeri çıkarıldığında farklar 2,3,0,6,4-2, 3, 0, 6, -4 olarak bulunur. 0 değeri elendikten sonra mutlak farklar 2,3,4,62, 3, 4, 6 şeklinde sıralanır. Bu sıralardan pozitif farklara (+3 ve +6) karşılık gelenler 2. ve 4. sıralardır. Bunların toplamı ise 6 sonucunu verir.

Step-by-Step Solution

1
Gözlem değerlerinden hipotez edilen medyan değerini (1212) çıkararak farkları bulun.
1012=210-12 = -2; 1512=+315-12 = +3; 1212=012-12 = 0; 1812=+618-12 = +6; 812=48-12 = -4.
Wilcoxon testinde ilk adım, verilerin merkezden sapmalarını belirlemektir.
2
Sıfıra eşit olan farkları analiz dışı bırakın ve kalan farkların mutlak değerlerini sıralayın.
Kalan farklar: 2,+3,+6,4-2, +3, +6, -4. Mutlak değerler: 2,3,4,62, 3, 4, 6. Sıralar: 21.,32.,43.,64.2 \rightarrow 1., 3 \rightarrow 2., 4 \rightarrow 3., 6 \rightarrow 4.
Sıfır farkları testin duyarlılığını etkilediği için standart prosedürde elenir.
3
Orijinal farkların işaretlerini sıra numaralarına atayın ve pozitif olanları toplayın.
Pozitif farklar (+3,+6+3, +6) için sıralar 22 ve 44'tür. Toplam: 2+4=62 + 4 = 6.
Pozitif işaretli sıraların toplamı W+W^+ istatistiğini verir.

Key Concept

Tek Örneklem Wilcoxon İşaretli Sıra Sayıları Testi, parametrik olmayan bir test olup, medyan ile farkların mutlak değerce sıralanması esasına dayanır.

Practice More

Bağlı gözlemler (aynı mutlak farklar) olduğunda sıra ortalaması kullanılması gerektiğini hatırlayın.
Estimated Time:1m 30s
Question 83Question

Devlet Su İşleri (DSİ) bünyesinde görev yapan bir hidroloji uzmanı, belirli bir havzadaki akarsuyun günlük maksimum debi miktarlarına (m3/snm^3/sn) ait elde ettiği sürekli veri setinin, geçmiş yıllara dayalı teorik bir Normal dağılıma uyum gösterip göstermediğini incelemek istemektedir. Veri setinin sürekli yapıda olması nedeniyle araştırmacı, bu analizde Tek Örneklem Kolmogorov-Smirnov (K-S) testini kullanmaya karar vermiştir.

Buna göre, uygulanacak K-S testinin yokluk hipotezi (H0H_0) ve test istatistiğinin (DD) elde ediliş mantığı ile ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?

Show answer & explanation

Answer: Yokluk hipotezi (H0H_0) "Gözlenen dağılım ile teorik dağılım arasında fark yoktur" şeklindedir ve test istatistiği (DD), gözlenen birikimli dağılım fonksiyonu ile teorik birikimli dağılım fonksiyonu arasındaki maksimum mutlak fark belirlenerek elde edilir.

Answer

Doğru yanıt, yokluk hipotezini farksızlık olarak tanımlayan ve D istatistiğini maksimum mutlak fark olarak belirten seçenektir.
Tek Örneklem Kolmogorov-Smirnov (K-S) testi bir uyum iyiliği testidir. Bu nedenle yokluk hipotezi daima "Gözlenen dağılım ile teorik dağılım arasında fark yoktur (uyum vardır)" şeklinde kurulur. Testin çalışma mekanizması ise, gözlenen ampirik birikimli dağılım fonksiyonu ile teorik birikimli dağılım fonksiyonu grafikleri arasındaki dikey mesafelerin ölçülmesine dayanır. Bu mesafelerden en büyüğü (maksimum mutlak fark), K-S testinin DD istatistiğini oluşturur.

Step-by-Step Solution

1
Kolmogorov-Smirnov (K-S) testinin amacını ve hipotez yapısını tanımla.
H0H_0: "Örneklem verisinin çekildiği yığın dağılımı ile belirtilen teorik dağılım (Normal vb.) arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark yoktur."
Tüm uyum iyiliği testlerinde olduğu gibi K-S testinde de yokluk hipotezi verinin teorik dağılıma uyduğunu savunur.
2
K-S testinin test istatistiği (DD) hesaplama mantığını belirle.
Gözlenen serinin birikimli olasılık fonksiyonu (Sn(x)S_n(x)) ile teorik dağılımın birikimli olasılık fonksiyonu (F0(x)F_0(x)) hesaplanır.
Testin temel mekanizması, sınıflandırılmış frekanslar yerine sürekli verilerin birikimli dağılımlarını karşılaştırmaktır.
3
Test istatistiği formülasyonunu ifade et.
D=maxSn(x)F0(x)D = \max |S_n(x) - F_0(x)| formülü gereği, bu iki dağılım arasındaki dikey mesafelerin (sapmaların) en büyüğü (maksimum mutlak fark) test istatistiği olarak kabul edilir.
D istatistiği, ampirik verinin teorik modelden en çok ne kadar saptığını ölçerek modelin uygunluğunu test eder.

Key Concept

Tek Örneklem Kolmogorov-Smirnov testinde yokluk hipotezi ve test istatistiğinin (D) hesaplanma mantığı
Estimated Time:1m 0s
Question 84Question

Bir kamu sağlığı uzmanı, belirli bir bulaşıcı hastalığın kuluçka sürelerinin normal dağılıma uyup uymadığını incelemektedir. Uzman, n=45n=45 hastadan oluşan bir örneklem seçmiş, ancak evrenin gerçek ortalama ve varyansını bilmediği için bu değerleri örneklem verisinden (sırasıyla xˉ\bar{x} ve s2s^2) tahmin etmiştir. Daha sonra, testin yokluk hipotezini (H0H_0) "Örneklemin çekildiği evrenin dağılımı N(xˉ,s2)N(\bar{x}, s^2)'dir" şeklinde tanımlamış ve hesapladığı maksimum mutlak fark (DD) istatistiğini, standart Tek Örneklem Kolmogorov-Smirnov (K-S) kritik değerler tablosundaki α=0.05\alpha = 0.05 değeriyle karşılaştırmıştır.

Bu analiz yaklaşımının istatistiksel sonuçları dikkate alındığında, aşağıdakilerden hangisi doğrudur?

Show answer & explanation

Answer: Evren parametreleri örneklemden tahmin edilerek yokluk hipotezi oluşturulduğunda ampirik dağılım teorik dağılıma yapay olarak daha çok yaklaşır; standart K-S kritik değerlerinin kullanılması testi aşırı muhafazakar hale getirerek Tip I hata riskini hedeflenen α\alpha düzeyinin altına düşürür.

Answer

Doğru yanıt, evren parametrelerinin örneklemden tahmin edilmesinin ampirik dağılımı teorik dağılıma yapay olarak yaklaştıracağını, bu nedenle standart K-S tablosunun kullanılmasının testi aşırı muhafazakar hale getirerek Tip I hata olasılığını düşüreceğini belirten seçenektir.
Standart Kolmogorov-Smirnov testinin en kritik varsayımlarından biri, test edilen teorik dağılımın parametrelerinin (normal dağılım için ortalama ve varyans) analizden önce bağımsız olarak belirlenmiş olmasıdır. Eğer araştırmacı evren parametrelerini bilmiyor ve bunları elindeki örneklemden (xˉ\bar{x} ve s2s^2 olarak) tahmin ederek teorik fonksiyonu (F0(x)F_0(x)) oluşturuyorsa, bu teorik eğri ister istemez ampirik veriye (Sn(x)S_n(x)) 'yapay' bir şekilde çok yakın olacaktır. Aralarındaki uyum mükemmelleştiği için hesaplanan maksimum sapma (DD istatistiği) gerçekte olması gerekenden daha küçük çıkar. Bu küçük DD değerini, parametrelerin önceden bilindiği varsayımıyla hazırlanan standart K-S tablosundaki yüksek kritik değerlerle karşılaştırmak, H0H_0 hipotezinin reddedilmesini çok zorlaştırır. İstatistiksel ifadeyle; test aşırı muhafazakarlaşır, Tip I hata yapma olasılığı belirlenen α\alpha değerinin oldukça altına düşer ve testin gücü zayıflar. Bu senaryoda yapılması gereken istatistiksel olarak en doğru işlem, parametre tahmininin yarattığı bu etkiyi düzelten Lilliefors normallik testini (ve onun özel kritik değer tablosunu) kullanmaktır.

Step-by-Step Solution

1
Tek Örneklem Kolmogorov-Smirnov testinin temel varsayımlarını değerlendirmek.
Standart K-S testi, yokluk hipotezinde (H0H_0) belirtilen teorik dağılımın parametrelerinin (örneğin μ\mu ve σ2\sigma^2) analiz öncesinde kesin olarak bilindiğini varsayar.
Test istatistiğinin kritik değerleri bu varsayım altında türetilmiştir.
2
Parametrelerin örneklemden tahmin edilmesinin DD istatistiği üzerindeki etkisini analiz etmek.
Parametreler örneklemden (xˉ\bar{x} ve ss) hesaplandığında, oluşturulan teorik birikimli dağılım eğrisi (CDF) örneklem verisine maksimum düzeyde uydurulmuş olur. Bu durum, ampirik fonksiyon (Sn(x)S_n(x)) ile teorik fonksiyon (F0(x)F_0(x)) arasındaki en büyük dikey mesafeyi (DD) yapay olarak küçültür.
En küçük kareler benzeri bir mantıkla, veriden elde edilen ortalama ve varyans eğriyi verinin tam ortasına oturtur.
3
Küçülen DD istatistiğinin standart kritik değerler tablosu ile kullanımının sonucunu yorumlamak.
Hesaplanan DD değeri yapay olarak küçük çıktığından, sabit olan standart K-S kritik tablo değerini aşması (yani H0H_0'ı reddetmek) zorlaşır. Gerçekleşen Tip I hata oranı belirlenen α\alpha'dan (ör. 0.05) daha düşük olur.
Test "aşırı muhafazakar" (conservative) davranır, istatistiksel gücü zayıflar. Bu durumu aşmak için parametre tahminini hesaba katan Lilliefors testinin özel kritik değerleri kullanılmalıdır.

Key Concept

Standart K-S Testinde Parametre Tahmini Problemi ve Lilliefors Düzeltmesi İhtiyacı
Question 85Question

Bir kamu kurumu denetçisi, 16 farklı ildeki su arıtma tesislerinden alınan numunelerdeki ağır metal (kurşun) yoğunluk değerlerinin normal dağılıp dağılmadığını incelemektedir. Örneklem hacminin küçük olması nedeniyle analize Shapiro-Wilk testi ile devam edilmiştir. Analiz sonucunda test istatistiği W=0,812W = 0,812 ve p-deg˘eri=0,004p\text{-değeri} = 0,004 olarak hesaplanmıştır (α=0,05)(\alpha = 0,05).

Buna göre, Shapiro-Wilk testinin teorik yapısı ve elde edilen analiz sonucu dikkate alındığında aşağıdakilerden hangisi kesinlikle doğrudur?

Show answer & explanation

Answer: WW istatistiği, sıralanmış örneklem değerleri ile beklenen normal sıra değerleri arasındaki korelasyonu temel aldığından, hesaplanan değerin 11'den uzak olması normallikten sapmayı gösterir ve H0H_0 reddedilerek parametrik olmayan testlere geçilmelidir.

Answer

Şapiro-Wilk WW istatistiğinin korelasyona dayandığını, değerin 11'den uzaklaşmasının ve p<0,05p < 0,05 olmasının normallik varsayımının reddedilmesi anlamına geldiğini belirten ifade doğrudur.
Shapiro-Wilk test istatistiği (WW), sıralanmış gözlem değerleri ile standart normal dağılımdan beklenen sıra istatistikleri arasındaki korelasyonun karesine dayanır. WW değeri matematiksel olarak her zaman 00 ile 11 arasındadır ve değerin 11'e yakın olması verilerin normal dağılıma uyduğunu gösterir. Verilen senaryoda hesaplanan W=0,812W = 0,812 değeri uyumun düşük olduğuna işaret etmektedir. İstatistiksel karar kuralına göre p-deg˘eri=0,004<α=0,05p\text{-değeri} = 0,004 < \alpha = 0,05 olduğundan, "Veriler normal dağılım göstermektedir" şeklindeki yokluk hipotezi (H0H_0) reddedilir. Normallik varsayımı ihlal edildiğinden analizlere uygun parametrik olmayan (non-parametrik) yöntemlerle devam edilmelidir.

Step-by-Step Solution

1
Shapiro-Wilk testinin temel hipotezini belirle.
H0: Veriler normal dağılım göstermektedir. H1: Veriler normal dağılım göstermemektedir.
Testin sonucunu yorumlamak için yokluk hipotezinin (H0) yapısının doğru bilinmesi şarttır.
2
Test istatistiği W'nin yapısını analiz et.
W değeri 0 ile 1 arasında değişir. İstatistik, gözlenen sıralı değerler ile normal dağılımdan beklenen değerler arasındaki ilişkinin karesini yansıtır; 1'e yakın değerler yüksek uyumu (normalliği) gösterir.
W değerinin 0,812 olmasının (1'den uzaklaşmasının) teorik anlamını değerlendirmek için gereklidir.
3
p-değerini anlamlılık düzeyi (alfa) ile karşılaştırarak karar ver.
p = 0,004 < 0,05 olduğundan H0 hipotezi reddedilir.
Verilerin istatistiksel olarak normal dağılımdan anlamlı düzeyde sapıp sapmadığını belirlemek için p-değeri kontrol edilir.
4
Hipotez kararına göre ardıl test seçimini belirle.
Normallik varsayımı sağlanmadığı için t-testi veya ANOVA gibi parametrik yöntemler yerine parametrik olmayan (non-parametrik) karşılıklarına geçilmelidir.
Uygulamalı istatistikte normallik testinin nihai amacı doğru hipotez testini seçmektir.

Key Concept

Shapiro-Wilk Testi Teorisi ve Yorumlanması
Question 86Question

Bir kamu kurumunun bilgi işlem daire başkanlığı, kuruma yönelik siber saldırı girişimlerinin haftanın beş iş gününe eşit olarak dağılıp dağılmadığını incelemektedir. Rastgele seçilen 100100 saldırı girişiminin günlere göre dağılımı aşağıdaki tabloda verilmiştir:

GünPazartesiSalıÇarşambaPerşembeCuma
Gözlenen Frekans30301515101020202525

Buna göre, siber saldırıların günlere eşit dağıldığı sıfır hipotezini test etmek için hesaplanan Ki-Kare Uyum İyiliği test istatistiği değeri aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: 12.512.5

Answer

Doğru test istatistiği değeri 12.512.5'tir.
Ki-Kare uyum iyiliği test istatistiği hesaplanırken öncelikle eşit dağılım varsayımı altındaki beklenen frekans (E=1005=20E = \frac{100}{5} = 20) bulunur. Daha sonra her gözlem (OO) için (OE)2E\frac{(O-E)^2}{E} değeri hesaplanır. İşlemler sırasıyla uygulandığında: 5+1.25+5+0+1.25=12.55 + 1.25 + 5 + 0 + 1.25 = 12.5 sonucuna ulaşılır.

Step-by-Step Solution

1
Beklenen frekansların (EE) hesaplanması.
E=1005=20E = \frac{100}{5} = 20
Sıfır hipotezi dağılımın eşit olduğunu varsaydığından, toplam gözlem sayısı (100100) gün sayısına (55) bölünerek her gün için beklenen frekans bulunur. Bulunan beklenen frekans (2020), testin varsayımı olan minimum frekans kuralını (E5E \geq 5) sağlamaktadır.
2
Her bir gün için gözlenen (OO) ve beklenen (EE) frekans farklarının karesinin alınması.
Pzt: (3020)2=100(30-20)^2 = 100, Sal: (1520)2=25(15-20)^2 = 25, Çar: (1020)2=100(10-20)^2 = 100, Per: (2020)2=0(20-20)^2 = 0, Cum: (2520)2=25(25-20)^2 = 25
Ki-Kare formülünün pay kısmını olan (OE)2(O-E)^2 değerlerini oluşturmak için.
3
Farkların karelerinin beklenen frekansa (2020) bölünerek toplanması.
χ2=10020+2520+10020+020+2520=5+1.25+5+0+1.25=12.5\chi^2 = \frac{100}{20} + \frac{25}{20} + \frac{100}{20} + \frac{0}{20} + \frac{25}{20} = 5 + 1.25 + 5 + 0 + 1.25 = 12.5
Ki-Kare uyum iyiliği test istatistiği χ2=(OE)2E\chi^2 = \sum \frac{(O-E)^2}{E} formülü kullanılarak elde edilir.

Key Concept

Ki-Kare Uyum İyiliği Testi Hesaplaması
Question 87Question

Bir araştırmacı, bir hava kirliliği ölçüm istasyonundan elde edilen 4040 günlük partikül madde (PM10PM_{10}) konsantrasyon değerlerinin normal dağılıma uyup uymadığını test etmek istemektedir. Anakütle ortalaması ve varyansı bilinmediği için araştırmacı bu parametreleri örneklem verilerinden tahmin etmiştir. Araştırmacı, test istatistiğini doğru bir şekilde hesaplamış ancak istatistiksel kararını verirken, parametrelerin örneklemden tahmin edildiği duruma özel olarak geliştirilen Lilliefors tablosu yerine, parametrelerin bilindiği varsayımına dayanan standart Kolmogorov-Smirnov tablosundaki kritik değerleri kullanmıştır.

Buna göre, araştırmacının yaptığı bu yöntemsel hata sonucunda ulaşacağı istatistiksel kararla ilgili olarak aşağıdakilerden hangisi kesinlikle doğrudur?

Show answer & explanation

Answer: Gerçekleşen I. tip hata olasılığı nominal anlamlılık düzeyinden daha düşük olur ve testin gücü (normallikten sapmaları yakalama yeteneği) azalır.

Answer

Gerçekleşen I. tip hata olasılığı nominal anlamlılık düzeyinden daha düşük olur ve testin gücü (normallikten sapmaları yakalama yeteneği) azalır.
Lilliefors testi, anakütle ortalaması ve varyansı örneklemden tahmin edildiğinde kullanılan bir uyum iyiliği testidir. Parametreler (ortalama ve varyans) verinin kendisinden hesaplandığında, oluşturulan teorik normal dağılım eğrisi gözlemlere adeta 'özel olarak dikilmiş bir kıyafet' gibi uyum sağlar. Bu durum, ampirik kümülatif dağılım ile teorik kümülatif dağılım arasındaki maksimum dikey sapmanın (D istatistiği) yapay olarak daha küçük hesaplanmasına neden olur. Bu küçülmüş D istatistiğini, parametrelerin önceden bilindiği durumlar için tasarlanmış ve dolayısıyla daha büyük olan standart Kolmogorov-Smirnov (K-S) kritik değerleriyle karşılaştırırsak, hesaplanan değer kritik eşiği kolay kolay aşamaz. H0 hipotezini reddetmek çok zorlaşır. Bunun doğrudan bir sonucu olarak, test aşırı tutucu (conservative) bir nitelik kazanır; I. tip hata (doğru H0'ı reddetme) olasılığı belirlenen nominal alfa düzeyinin (örneğin %5) oldukça altına düşer ve gerçekten normal olmayan bir dağılımı yakalama ihtimali, yani testin gücü (power) azalır.

Step-by-Step Solution

1
Standart Kolmogorov-Smirnov (K-S) ile Lilliefors testleri arasındaki teorik farkı analiz etmek.
Standart K-S testi parametrelerin bilindiğini varsayar. Lilliefors ise ortalama ve varyansın örneklemden tahmin edildiği durumlarda K-S'nin düzeltilmiş halidir.
Kullanılan tablonun istatistiksel sonuçlara etkisini saptamak için temel teoriyi hatırlamak gerekir.
2
Parametre tahmininin test istatistiği (D) üzerindeki matematiksel etkisini değerlendirmek.
Parametreler veriden hesaplandığında, teorik kümülatif dağılım eğrisi verilere en iyi uyacak (fit edecek) şekilde konumlanır. Bu durum, ampirik dağılımla teorik dağılım arasındaki maksimum dikey farkı (D) olduğundan daha küçük gösterir.
Teorik dağılımın veriye uydurulması her zaman sapmaları en aza indirir.
3
Hesaplanan küçülmüş D istatistiğini standart K-S kritik değerleriyle karşılaştırmanın sonucunu belirlemek.
Standart K-S tablosundaki kritik değerler, parametrelerin bilindiği (ve D'nin doğal olarak daha büyük çıkmasının beklendiği) duruma göre hesaplanmıştır. Dolayısıyla Lilliefors tablosundaki kritik değerlerden daha büyüktür.
Küçük bir test istatistiğini, büyük bir kritik değer eşiğini aşmaya zorlamak istatistiksel testin doğasını değiştirir.
4
Bu tutarsızlığın H0 hipotezi ve testin gücü (power) üzerindeki nihai etkisini tanımlamak.
H0 hipotezini reddetmek yapay bir şekilde zorlaştığı için, doğru olan bir H0 hipotezini yanlışlıkla reddetme ihtimali (I. tip hata) nominal anlamlılık düzeyinin çok altına iner. Aynı zamanda, normal olmayan verilerde normallikten sapmayı tespit etme ihtimali de (testin gücü) şiddetle düşer.
Test aşırı tutucu (conservative) bir yapıya bürünerek geçerliliğini ve ayırt ediciliğini yitirir.

Key Concept

Lilliefors Testinde Parametre Tahmininin Etkisi ve Kritik Değerlerin Belirlenmesi
Question 88Question

Bir gümrük denetmeni, ithal edilen belirli bir elektronik parça partisindeki ürünlerin kusursuzluk oranının, üretici firmanın iddia ettiği gibi en az %85 (p=0,85p = 0,85) olup olmadığını incelemektedir. Denetmen, kusursuzluk oranının iddia edilenden daha düşük olduğundan şüphelenmektedir. Rastgele seçilen 1212 parçadan 66'sının kusursuz olduğu tespit edilmiştir. Denetmen, orana ilişkin hipotezi test etmek için tam (exact) Binom testini tercih etmiştir.

Buna göre, sıfır hipotezinin (H0H_0) reddedilip reddedilmeyeceğine karar vermek için hesaplanması gereken tam pp-değeri formülasyonu ve bu analizde normal yaklaşıma dayalı Z testinin tercih edilmeme gerekçesi aşağıdakilerin hangisinde birlikte ve doğru olarak verilmiştir?

Show answer & explanation

Answer: p-deg˘eri=x=06(12x)(0,85)x(0,15)12xp\text{-değeri} = \sum_{x=0}^{6} \binom{12}{x} (0,85)^x (0,15)^{12-x} ; Beklenen başarısızlık sayısının (12×0,15=1,812 \times 0,15 = 1,8) 55'ten küçük olması nedeniyle normal yaklaşım uygun değildir.

Answer

Doğru seçenekte, p-değeri sol kuyruk olasılıklarının toplamı olarak formüle edilmiş ve normal yaklaşımın kullanılamama gerekçesi beklenen başarısızlık sayısının 5'ten küçük olması (npqnpq kuralı) ile doğru açıklanmıştır.
Hipotez "daha düşük" şeklinde kurulduğu için bu bir sol kuyruk testidir. Dolayısıyla, p-değeri gözlenen başarı sayısı (66) ve bundan daha küçük değerlerin (00 ile 66 arası) olasılıklarının toplamı ile hesaplanır. Orana ilişkin Binom testinde normal yaklaşımın (Z testi) kullanılabilmesi için beklenen başarı (npnp) ve beklenen başarısızlık (nqnq) frekanslarının her ikisinin de en az 55 olması gerekir. Olayda 12×0,15=1,812 \times 0,15 = 1,8 olduğundan kural ihlal edilmiş ve normal yaklaşım kullanılamaz hale gelmiştir.

Step-by-Step Solution

1
Araştırma hipotezlerinin (H0H_0 ve H1H_1) yönünü belirleyin.
H0:p0,85H_0: p \ge 0,85 ve H1:p<0,85H_1: p < 0,85 olarak kurulur.
Denetmen kusursuzluk oranının iddia edilen %85'ten 'daha düşük' olduğundan şüphelenmektedir, bu durum sol kuyruk testini gerektirir.
2
Tam (exact) p-değerini hesaplama formülünü oluşturun.
X=6X = 6 gözlemlendiği için, p-değeri P(X6)P(X \le 6) olasılıklarının toplamıdır: x=06(12x)(0,85)x(0,15)12x\sum_{x=0}^{6} \binom{12}{x} (0,85)^x (0,15)^{12-x}
Sol kuyruk testinde p-değeri, sıfır hipotezi doğruyken gözlenen değer ve ondan daha aşırı (daha küçük) değerlerin elde edilme olasılığıdır.
3
Normal yaklaşıma dayalı Z testinin varsayımlarını kontrol edin.
Beklenen başarı: n×p=12×0,85=10,25n \times p = 12 \times 0,85 = 10,2 \ge 5. Beklenen başarısızlık: n×(1p)=12×0,15=1,8<5n \times (1-p) = 12 \times 0,15 = 1,8 < 5.
Binom dağılımının normal dağılıma yaklaşabilmesi için hem beklenen başarı (npnp) hem de beklenen başarısızlık (nqnq) sayılarının 55'ten büyük veya eşit olması zorunludur.
4
Bulguları sentezleyerek sonucu kesinleştirin.
Doğru formülasyon kümülatif sol kuyruk toplamıdır ve normal yaklaşımın geçersiz olma sebebi beklenen başarısızlık sayısının (1,81,8) 5 sınırının altında kalmasıdır.
Test varsayımları ve hipotez yönü matematiksel olarak birleştirildiğinde tek bir geçerli mantıksal sonuç ortaya çıkar.

Key Concept

Tam Binom Testi (Exact Binomial Test) P-değeri Hesabı ve Normal Yaklaşım Varsayımları
Question 89Question

Bir sosyal güvenlik merkezinde, işlem gören dosyaların "eksik evraklı" veya "tam evraklı" olma durumu incelenmektedir. Kurumun belirlediği standartlara göre, dosyaların %15'inin eksik evraklı olduğu kabul edilmektedir. Yeni atanan bir memurun işlem yaptığı dosyaların bu standarttan farklı olup olmadığını araştırmak için rastgele seçilen 1616 dosya incelenmiş ve 44'ünün eksik evraklı olduğu tespit edilmiştir.

Bu araştırma probleminde, "tek örneklem oran testi (ZZ-testi)" yerine parametrik olmayan Binom testinin kullanılmasının temel istatistiksel nedeni aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: Örneklem hacminin küçük olması ve beklenen frekanslardan birinin (npnp) 5'ten küçük çıkması nedeniyle normal dağılım yaklaşımının kullanılamaması

Answer

Örneklem hacminin küçük olması ve beklenen frekanslardan birinin (npnp) 5'ten küçük çıkması nedeniyle normal dağılım yaklaşımının kullanılamaması
Tek örneklem oran testi (ZZ-testi) kullanılabilmesi için örneklemden elde edilecek beklenen frekansların (npnp ve n(1p)n(1-p)) en az 5 olması gerekmektedir. Verilen araştırma probleminde n=16n=16 ve p=0.15p=0.15 olduğundan, beklenen frekans np=16×0.15=2.4np = 16 \times 0.15 = 2.4 bulunur. Bu değer 55'ten küçük olduğu için istatistiksel olarak normal dağılım yaklaşımı geçerliliğini yitirir ve exact (kesin) olasılık hesaplayan parametrik olmayan Binom testinin kullanılması zorunlu hale gelir.

Step-by-Step Solution

1
Verilen oran değerini ve örneklem hacmini belirleme
Örneklem hacmi n=16n = 16, evren oranı p=0.15p = 0.15 olarak tespit edilmiştir.
Test seçimi yapılabilmesi için öncelikle verilerin ve evren parametrelerinin tanımlanması gerekir.
2
Normal yaklaşım (Z-testi) varsayımlarının kontrol edilmesi
Beklenen başarı frekansı np=16×0.15=2.4np = 16 \times 0.15 = 2.4 olarak hesaplanmıştır.
Tek örneklem oran testinin (ZZ-testi) kullanılabilmesi için hem np5np \geq 5 hem de n(1p)5n(1-p) \geq 5 koşullarının sağlanması matematiksel bir zorunluluktur.
3
Uygun istatistiksel testin seçilmesi
np=2.4<5np = 2.4 < 5 olduğu için normal dağılım yaklaşımı kullanılamaz, bu nedenle kesin olasılık hesabı yapan Binom testi tercih edilmelidir.
Büyük örneklem varsayımı ihlal edildiğinde, oran testleri yerine dikotom veriler için tasarlanmış parametrik olmayan eşdeğer testlere başvurulur.

Key Concept

Binom Testinde Normal Yaklaşım ve Varsayımları
Question 90Question

Savunma sanayisi için üretilen yeni nesil bir zırh plakasının balistik dayanım testlerinde, n=35n = 35 adet prototipin delinme direnci ölçülmüştür. Malzemenin yapısı tamamen yeni olduğu için, anakütlenin ortalama direnci (μ\mu) ve varyansı (σ2\sigma^2) hakkında önceden bilinen teorik bir bilgi bulunmamakta ve bu parametrelerin elde edilen örneklem verilerinden tahmin edilmesi gerekmektedir. Araştırma ekibi, sonraki aşamalarda parametrik analizler kullanabilmek için bu verilerin normal dağılım gösterip göstermediğini sınamak istemektedir.

Buna göre, veri setinin normalliğinin sınanmasında seçilmesi gereken istatistiksel test ve bu teste ait sıfır hipotezinin (H0H_0) doğru ifadesi aşağıdakilerin hangisinde birlikte verilmiştir?

Show answer & explanation

Answer: Anakütle parametreleri (μ\mu ve σ2\sigma^2) örneklemden tahmin edildiği için standart Kolmogorov-Smirnov testi yerine Lilliefors testi kullanılmalıdır; H0H_0: Örneklemin çekildiği anakütlenin dağılımı normaldir.

Answer

Anakütle parametreleri örneklemden tahmin edildiği için standart Kolmogorov-Smirnov testi yerine Lilliefors testi kullanılmalıdır; ve H0H_0 hipotezi örneklemin normal dağılımlı bir anakütleden geldiğini belirtmelidir.
Verilen senaryoda en belirleyici unsur, anakütleye ait μ\mu ve σ2\sigma^2 parametrelerinin bilinmemesi ve bu değerlerin elde edilen verilerden tahmin edilme zorunluluğudur. Standart Kolmogorov-Smirnov (K-S) testi, parametrelerin önceden teorik olarak kesin bilindiği durumlarda geçerlidir. Eğer parametreler örneklemden tahmin edilip standart K-S testi uygulanırsa, test istatistiği yapay olarak küçülür ve testin gücü düşer. Lilliefors testi, tam olarak bu sorunu çözmek için K-S testinin kritik değerlerini parametre tahmini durumuna göre düzelten spesifik bir testtir. Ayrıca tüm normallik testlerinde sıfır hipotezi (H0H_0) her zaman 'Örneklemin çekildiği anakütlenin dağılımı normaldir' şeklinde, yani farkın olmadığı yönünde kurulur.

Step-by-Step Solution

1
Veri setinin özelliklerini ve kısıtlarını belirleme
Anakütle ortalaması (μ\mu) ve varyansı (σ2\sigma^2) bilinmemektedir, örneklemden (n=35n=35) tahmin edilecektir.
Kullanılacak uygun normallik testinin (K-S, Lilliefors, S-W vb.) ön koşullarını kontrol etmek için veri yapısının analizi şarttır.
2
Parametre tahmini durumunda test seçimi yapma
Standart Kolmogorov-Smirnov testi elenir; yerine özel olarak parametrelerin örneklemden tahmin edildiği durumlar için geliştirilen Lilliefors testi seçilir.
Standart K-S testi, parametreler tahmin edildiğinde I. Tip hata oranını koruyamaz ve aşırı muhafazakar davranarak H0H_0'ı reddetme olasılığını düşürür.
3
Seçilen test için doğru H0H_0 hipotezini kurma
H0H_0: Örneklemin çekildiği anakütlenin dağılımı normaldir.
Tüm uyum iyiliği ve normallik testlerinde sıfır hipotezi (H0H_0), verilerin hedeflenen teorik dağılım ile aynı olduğunu (fark olmadığını) iddia eder.

Key Concept

Lilliefors Testi
Estimated Time:1m 30s
Question 91Question

Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) bünyesinde çalışan bir uzman, hanehalkı tüketim harcamalarındaki aylık oransal değişimlerin (sürekli bir rassal değişken), parametreleri μ=0\mu=0 ve σ2=1\sigma^2=1 olarak önceden kesin bir şekilde tanımlanmış standart normal dağılıma (N(0,1)N(0,1)) uyup uymadığını Tek Örneklem Kolmogorov-Smirnov testi ile araştırmaktadır. Bu analize göre kurulan yokluk hipotezi (H0H_0), örneklemin çekildiği evrenin birikimli dağılım fonksiyonu ile teorik standart normal birikimli dağılım fonksiyonunun birebir aynı olduğunu varsaymaktadır.

Testin mekanizması, test istatistiğinin (DD) matematiksel doğası ve testin temel uygulama varsayımları dikkate alındığında, aşağıdaki ifadelerden hangisi istatistiksel olarak kesinlikle doğrudur?

Show answer & explanation

Answer: Test istatistiği (DD), ampirik birikimli dağılım fonksiyonu ile teorik standart normal birikimli dağılım fonksiyonu arasındaki mutlak farkların en büyük (supremum) değeri bulunarak elde edilir; şayet dağılım parametreleri önceden bilinmeyip doğrudan örneklemden tahmin edilseydi, standart kritik değerler geçerliliğini yitireceğinden bu test yerine Lilliefors düzeltmesinin kullanılması gerekirdi.

Answer

Doğru ifade, D istatistiğinin ampirik ve teorik dağılım arasındaki en büyük mutlak fark (supremum) olduğunu ve parametrelerin örneklemden tahmin edilmesi durumunda standart Kolmogorov-Smirnov (K-S) testi yerine Lilliefors düzeltmesinin kullanılması gerektiğini belirten seçenektir.
İstatistiksel olarak, standart Tek Örneklem Kolmogorov-Smirnov testinin en temel bileşeni, test istatistiği (DD)'nin D=supxSn(x)F0(x)D = \sup_x |S_n(x) - F_0(x)| formülüyle hesaplanmasıdır; yani mutlak farkların en büyüğüdür. Bununla beraber K-S testinin temel şartı teorik dağılımın ve parametrelerinin (örneğin μ\mu ve σ2\sigma^2) tam olarak bilinmesidir. Parametreler örneklemden hesaplanıp yerine konursa, dağılımın kuyruk olasılıkları değişeceğinden standart tablo değerleri kullanılamaz; bu sorunu çözmek için Kolmogorov-Smirnov'un modifikasyonu olan Lilliefors testi geliştirilmiştir. Doğru seçenek bu iki kritik akademik bilgiyi eş zamanlı olarak ve eksiksiz biçimde ifade etmektedir.

Step-by-Step Solution

1
Tek Örneklem Kolmogorov-Smirnov (K-S) testinin yokluk hipotezini (H0H_0) ve çalışma prensibini analiz etmek.
K-S testi, evren dağılımının önceden parametreleriyle birlikte tamamen belirlenmiş teorik bir dağılıma uyup uymadığını sınar. Temeli ampirik ve teorik birikimli dağılım fonksiyonlarının karşılaştırılmasına dayanır.
Testin doğasını ve hipotez sınırlarını belirlemek için temel tanımın hatırlanması şarttır.
2
K-S test istatistiğinin (DD) matematiksel olarak nasıl hesaplandığını değerlendirmek.
DD istatistiği, Sn(x)S_n(x) (ampirik birikimli) ile F0(x)F_0(x) (teorik birikimli) fonksiyonları arasındaki dikey farkların mutlak değerce en büyüğüdür (supremum). Aritmetik ortalama veya varyans oranı değildir.
Çeldirici seçeneklerde yer alan 'farkların aritmetik ortalaması' gibi yaygın kavram yanılgılarını elemek için DD'nin kesin formülü bilinmelidir.
3
Normallik testlerinde K-S'nin sınırlılıklarını ve Lilliefors düzeltmesi ilişkisini irdelemek.
Eğer μ\mu ve σ2\sigma^2 önceden bilinmeyip (N(0,1)N(0,1) gibi verilmek yerine) örneklem verisinden hesaplanırsa, standart K-S tablosundaki kritik değerler geçersiz olur. Bu spesifik durum için K-S testinin modifikasyonu olan Lilliefors testi kullanılır.
Sorunun en yüksek ayırt ediciliğe sahip bölümü, test seçiminin parametre tahminine bağlı olarak nasıl değiştiğini kavramayı gerektirir.

Key Concept

Kolmogorov-Smirnov Test İstatistiğinin Hesaplanması ve Parametre Tahmininin Test Üzerindeki Etkisi
Question 92Question

Bir gümrük kapısında ticari araçların geçiş onay işlemlerinin tamamlanma süresinin medyanının 4545 dakika olduğu iddia edilmektedir. Bu iddiayı test etmek amacıyla rastgele seçilen 1414 aracın işlem süreleri incelenmiştir. İnceleme sonucunda 99 aracın işleminin 4545 dakikadan uzun, 33 aracın işleminin 4545 dakikadan kısa sürdüğü ve 22 aracın işleminin ise tam olarak 4545 dakika sürdüğü tespit edilmiştir.

İki yönlü bir hipotez testi için Tek Örneklem İşaret Testi uygulanacaktır.

Buna göre, analizde kullanılacak geçerli örneklem hacmi (nn) ve test istatistiğinin (SS) değeri aşağıdakilerin hangisinde doğru verilmiştir?

Show answer & explanation

Answer: n=12n = 12 ve S=3S = 3

Answer

Analizde kullanılacak geçerli örneklem hacmi n=12n = 12 ve test istatistiği S=3S = 3 olmalıdır.
İşaret testinde, test edilen medyan değerine eşit olan gözlem değerleri (farkı sıfır olanlar) analize katılmaz. Toplam 1414 araçtan 22'sinin süresi tam 4545 dakika olduğu için geçerli örneklem hacmi n=142=12n = 14 - 2 = 12 olarak bulunur. Geriye kalan gözlemlerden 99'u pozitif (>45>45) ve 33'ü negatif (<45<45) işaretlidir. İki yönlü hipotez testlerinde test istatistiği, pozitif ve negatif işaretlerin sayısından daha küçük olanıdır. Bu nedenle test istatistiği S=min(9,3)=3S = \min(9, 3) = 3 olur.

Step-by-Step Solution

1
Verilen ölçümlerin hipotez edilen medyan değerine (4545) göre yönlerini (işaretlerini) ve sayılarını belirleme.
Toplam gözlem sayısı N=14N = 14. Pozitif işaretli (>45>45) gözlem sayısı 99, negatif işaretli (<45<45) gözlem sayısı 33, sıfır farka sahip (=45=45) gözlem sayısı 22'dir.
İşaret testinde verilerin mutlak büyüklükleri değil, sadece medyana göre yönleri (artı, eksi, sıfır) dikkate alınır.
2
Geçerli örneklem hacmini (nn) hesaplama.
n=142=12n = 14 - 2 = 12
İşaret testinin temel kuralı gereği, test edilen medyan değerine tam eşit olan gözlemler (sıfır farkları) analize dahil edilmez ve toplam örneklem hacminden düşülür.
3
Test istatistiğini (SS) belirleme.
S=min(9,3)=3S = \min(9, 3) = 3
İki yönlü işaret testinde, test istatistiği pozitif işaretlerin sayısı (99) ile negatif işaretlerin sayısı (33) arasından küçük olan değerdir.

Key Concept

Tek Örneklem İşaret Testinde Sıfır Farklarının Dışlanması ve Test İstatistiğinin Belirlenmesi
Question 93Question

Sosyal Güvenlik Kurumu (SGK) Aktüerya Daire Başkanlığında görevli bir uzman, erken emeklilik başvurularının sonuçlandırılma sürelerinin normal dağılıma uyup uymadığını incelemektedir. Uzman, rastgele seçilen 120120 başvuru dosyasından elde ettiği veriler üzerinden örneklem ortalaması ve varyansını hesaplamış, bu tahminleri kullanarak standart Kolmogorov-Smirnov (K-S) testini uygulamıştır. Test sonucunda, hesaplanan istatistiğin standart K-S kritik değerler tablosundaki eşik değerden küçük olduğunu bularak normallik varsayımının sağlandığına (H0H_0 kabul) karar vermiştir.

Çalışmayı inceleyen kıdemli bir istatistikçi, anakütle parametreleri örneklemden tahmin edildiği için standart K-S testinin kullanımının hatalı olduğunu, bu durumun testin gücünü düşürerek istatistiksel sonuçları saptırdığını belirtmiş ve veri setine Lilliefors testinin uygulanması gerektiğini ifade etmiştir.

Buna göre, kıdemli istatistikçinin vurguladığı yöntemsel hatanın teorik sonucu ve Lilliefors testinin getirdiği çözüm aşağıdakilerden hangisinde en doğru şekilde ifade edilmiştir?

Show answer & explanation

Answer: Parametrelerin örneklemden tahmin edilmesi, ampirik dağılımı teorik dağılıma yapay olarak yaklaştırdığı için standart K-S testi fazla muhafazakâr kalıp II. Tip hata olasılığını artırır; Lilliefors testi ise aynı anlamlılık düzeyi için daha küçük kritik değerler kullanarak bu sorunu telafi eder.

Answer

Standart K-S testinde parametreler örneklemden tahmin edildiğinde teorik dağılım ampirik dağılıma uyarlanmış (fit edilmiş) olur, bu da maksimum sapmanın (DD istatistiğinin) yapay olarak küçük çıkmasına yol açar. Test fazla muhafazakâr hale gelerek II. Tip hata olasılığını artırır. Lilliefors testi, eşik değerleri (kritik değerleri) küçülterek bu teorik sorunu çözer.
Doğru seçenek, Lilliefors testinin varlık nedeninin özünü açıklar. Parametreler tahmin edildiğinde Ampirik Kümülatif Dağılım ile Teorik Kümülatif Dağılım birbirine yapay olarak yaklaşır, bu durum DD istatistiğini küçültür ve testin II. Tip hata yapma olasılığını (yanlışı kabul etme) artırır. Lilliefors, standart K-S tabloları yerine, eşit α\alpha düzeyi için daha küçük kritik değerler barındıran tablolar kullanarak bu teorik hatayı giderir.

Step-by-Step Solution

1
Standart K-S testinin temel varsayımını ve parametre tahmininin yarattığı etkiyi analiz et.
Parametreler (ortalama μ\mu ve varyans σ2\sigma^2) doğrudan örneklemden tahmin edildiğinde, karşılaştırma için oluşturulan teorik normal dağılım eğrisi veriye (ampirik dağılıma) zorunlu ve yapay bir şekilde çok yakın seyreder.
Teorik dağılım verinin kendi içsel özellikleri kullanılarak üretildiği için, aralarındaki fark istatistiksel gerçeklikten daha küçük görünür.
2
Yapay olarak küçülen test istatistiğinin hata türleri üzerindeki sonucunu belirle.
Hesaplanan test istatistiği (DD) standart tablodaki kritik değerden daha kolay küçük kalır. Bu durum testin fazla muhafazakâr davranmasına ve gerçekte normal olmayan bir dağılım için H0H_0'ı reddedememesine (artan II. Tip hata) yol açar.
Normallikten olan asıl sapmalar, parametre uydurma süreci nedeniyle maskelenmiştir.
3
Lilliefors testinin bu probleme getirdiği çözümü tanımla.
Lilliefors, istatistiğin örneklemden tahmin durumundaki gerçek dağılımını Monte Carlo simülasyonlarıyla hesaplayarak, aynı anlamlılık (α\alpha) düzeyi için standart K-S'den daha küçük kritik değerler içeren spesifik bir tablo geliştirmiştir.
Daha küçük çıkan istatistik değerlerini doğru değerlendirebilmek için reddetme bölgesinin sınırını belirleyen kritik değerlerin de aynı oranda küçültülmesi teorik bir zorunluluktur.

Key Concept

Lilliefors Testinde Parametre Tahmini, Hata Olasılıkları ve Kritik Değer İlişkisi
Question 94Question

Bir kamu araştırma enstitüsünde görevli istatistikçi, bir sosyoekonomik göstergenin dağılımını incelemektedir. Araştırmacı, nn hacimli bağımsız bir örneklemden elde ettiği verilerin, parametreleri önceden tam olarak belirtilmiş teorik bir F0(x)F_0(x) dağılımına uygunluğunu test etmek için Tek Örneklem Kolmogorov-Smirnov (K-S) testini uygulamaktadır. Testin sıfır hipotezi (H0H_0), 'Örneklem, belirtilen F0(x)F_0(x) dağılımından gelmektedir' şeklindedir.

Araştırmacı, test istatistiği olan D=supxSn(x)F0(x)D = \sup_x |S_n(x) - F_0(x)| değerini temel alarak, testin metodolojik sınırları ve varsayımları üzerine bir değerlendirme raporu hazırlamaktadır.

Bu rapora göre, Tek Örneklem K-S testinin teorik yapısı ve özellikleri hakkında aşağıdaki ifadelerden hangisi kesinlikle doğrudur?

Show answer & explanation

Answer: K-S testi kesin sürekli (absolutely continuous) dağılımlar varsayımı altında türetilmiştir; bu test kesikli bir dağılıma (örneğin Poisson) uygulandığında test istatistiğinin tam dağılımı değişir ve test muhafazakar (conservative) bir nitelik kazanarak Tip I hata yapma olasılığını nominal α\alpha düzeyinin altına çeker.

Answer

K-S testinin sürekli veriler için geliştirildiğini, ancak kesikli verilere uygulandığında muhafazakar (conservative) hale gelerek gerçek Tip I hata oranının hedeflenen anlamlılık düzeyinden daha düşük gerçekleşeceğini belirten ifadedir.
Tek Örneklem Kolmogorov-Smirnov testi kuramsal olarak kesin sürekli dağılımlar için geçerli olan ve kritik değerleri bu süreklilik varsayımı üzerinden elde edilmiş bir testtir. Test, aslen kesikli (discrete) bir dağılıma uygulandığında, elde edilecek maksimum mutlak sapma (DD istatistiği) asimetrik olarak daha küçük hesaplanma eğilimi gösterir. Eğer araştırmacı sürekli veriler için hazırlanmış standart DD tablo kritik değerlerini kullanmaya devam ederse, hesaplanan bu küçük DD değerinin büyük tablo eşiklerini aşması çok daha güç olacaktır. Bunun istatistiksel sonucu olarak sıfır hipotezi (H0H_0) olması gerekenden daha az reddedilir. Böylece, gerçekleşen gerçek Tip I hata oranı, başta belirlenen nominal α\alpha anlamlılık düzeyinden kesinlikle daha düşük olur; literatürde bu durum testin 'muhafazakar' (conservative) hale gelmesi olarak tanımlanır.

Step-by-Step Solution

1
K-S testinin temel varsayımlarını değerlendir.
Test istatistiğinin dağılımdan bağımsız (distribution-free) olabilmesi için temel alınan F0(x)F_0(x) fonksiyonunun sürekli olması gerekir.
Süreklilik varsayımı, olasılık integral dönüşümünün (probability integral transform) düzgün (uniform) bir dağılım üretmesini sağlayarak standart kritik değerlerin kullanılabilmesine olanak tanır.
2
Kesikli dağılımlarda K-S istatistiğinin teorik davranışını analiz et.
Kesikli bir dağılıma K-S testi uygulandığında, ampirik fonksiyon Sn(x)S_n(x) ile teorik fonksiyon F0(x)F_0(x) arasındaki maksimum sapma olan DD değeri istatistiksel olarak daha küçük çıkma eğilimi gösterir.
Kesikli dağılımlarda değerler ancak belirli noktalarda adım adım değişebildiğinden, sürekli bir modele kıyasla iki fonksiyon birbiriyle daha örtüşük ilerler.
3
Hesaplanan test istatistiğinin hipotez kararına etkisini (muhafazakarlık) belirle.
Sürekli dağılımlar için türetilmiş standart kritik değerler (tablo değerleri) kullanıldığında, yapısal olarak daha küçük çıkan DD değeri nedeniyle H0H_0 hipotezini reddetmek matematiksel olarak zorlaşır.
Bu zorluk, gerçek Tip I hata olasılığının (αgercek\alpha_{gercek}) hedeflenen α\alpha (örneğin 0.05) seviyesinin altında kalmasına neden olarak testin 'muhafazakar' (conservative) bir karakter sergilemesiyle sonuçlanır.

Key Concept

Kolmogorov-Smirnov Testinin Varsayımları ve Kesikli Verilerde Muhafazakarlık Etkisi
Estimated Time:2m 0s
Question 95Question

Bir Çalışma ve Sosyal Güvenlik Bakanlığı müfettişi, iş kazası bildirim sürelerinin (gün cinsinden hesaplanan sürekli bir veri) parametre değerleri önceden kesin olarak bilinen teorik bir üstel dağılıma uyup uymadığını incelemek istemektedir. Müfettişin elinde n=28n=28 adet iş kazasına ait veri bulunmaktadır.

Bu uyum iyiliği analizi için Tek Örneklem Kolmogorov-Smirnov testinin uygulanmasına karar verilmiştir.

Buna göre, araştırmanın sıfır hipotezi (H0H_0) ve hesaplanacak test istatistiği (DD) ile ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?

Show answer & explanation

Answer: H0H_0 hipotezi "Gözlenen verilerin dağılımı ile beklenen teorik üstel dağılım arasında fark yoktur" şeklindedir ve DD istatistiği, gözlenen yığımlı olasılıklar ile teorik yığımlı olasılıklar arasındaki maksimum mutlak farkı ifade eder.

Answer

Sıfır hipotezi 'fark yoktur' şeklinde olmalı ve D istatistiği maksimum mutlak farkı ölçmelidir.
Doğru ifade, K-S testinin temel mantığını kusursuz biçimde yansıtır. Uyum iyiliği analizlerinde H0H_0 hipotezi her zaman iki dağılım arasında fark olmadığı (örneklemin test edilen dağılıma uyduğu) şeklinde kurulur. Kolmogorov-Smirnov testinde hesaplanan test istatistiği (DD), gözlenen ampirik yığımlı olasılık fonksiyonu ile teorik yığımlı olasılık fonksiyonu arasındaki dikey uzaklıkların en büyüğünü (maksimum mutlak farkı) ifade eder.

Step-by-Step Solution

1
Kolmogorov-Smirnov (K-S) testinin amacını ve hipotez yapısını belirlemek.
K-S testi bir uyum iyiliği testidir. Sıfır hipotezi (H0H_0), gözlenen ampirik verilerin teorik dağılımdan (örnekte üstel dağılım) geldiğini, yani iki dağılım arasında fark olmadığını savunur.
Uyum iyiliği testlerinde sıfır hipotezleri her zaman gözlenen ve beklenen değerler arasında uygunluk olduğu yönünde kurulur.
2
DD test istatistiğinin nasıl hesaplandığını tanımlamak.
DD istatistiği, gözlenen verilerin yığımlı frekans dağılımı (ampirik CDF) ile beklenen teorik yığımlı olasılık dağılımı (teorik CDF) arasındaki mutlak farkların en büyüğüdür (supremum).
Test, veri setindeki herhangi bir noktanın teorik dağılımdan ne kadar saptığını ölçerek en aşırı sapmayı (maksimum farkı) temel alır.
3
Alternatif testlerin (Lilliefors, Ki-Kare, Shapiro-Wilk) kullanım koşullarını elemek.
Parametreler bilindiği için Lilliefors gerekmez. Sürekli veride veri kaybı yaşatacağı için Ki-Kare tercih edilmez. Shapiro-Wilk sadece normallik içindir, üstel dağılıma uygulanmaz.
K-S testinin temel özellikleri ile diğer parametrik olmayan uyum iyiliği testleri arasındaki ayrımları netleştirmek.

Key Concept

Tek Örneklem Kolmogorov-Smirnov Testinin Varsayımları ve İstatistik Yorumu
Question 96Question

Bir havacılık malzemesi üreticisi, yeni geliştirdiği bir alaşımın çekme mukavemeti (MPa) değerlerini incelemektedir. Kritik öneme sahip bu analizde rastgele seçilmiş n=14n = 14 adet numune test edilmiştir. Parametrik bir analiz (örneğin t-testi) uygulanmadan önce verilerin normal dağılıma uygunluğu değerlendirilmek istenmektedir.

Araştırmacı veriler üzerinde hem Kolmogorov-Smirnov (K-S) hem de Shapiro-Wilk (S-W) normallik testlerini uygulamış ve şu sonuçları elde etmiştir:

- K-S Testi: Test istatistiği D=0,214D = 0,214, pp-değeri =0,086= 0,086
- S-W Testi: Test istatistiği W=0,832W = 0,832, pp-değeri =0,012= 0,012

Anlamlılık düzeyi α=0,05\alpha = 0,05 olarak belirlenmiştir. Normallik testlerinin teorik yapıları, testlerin test gücü (power) oranları ve hipotezlerin kuruluşu dikkate alındığında, bu analizle ilgili aşağıdaki değerlendirmelerden hangisi istatistiksel olarak en doğrudur?

Show answer & explanation

Answer: Normallik testlerinde H0H_0 hipotezi 'Veriler normal dağılım göstermektedir' şeklindedir. Küçük örneklemlerde (n<50n < 50) sıralı gözlem değerleri ile beklenen normal sıra değerleri arasındaki korelasyonu temel alan S-W testinin gücü, K-S testine göre daha yüksektir. S-W testinde p=0,012<0,05p = 0,012 < 0,05 olduğu için H0H_0 reddedilir ve verilerin normal dağılmadığı (parametrik olmayan yöntemlere geçilmesi gerektiği) sonucuna varılır.

Answer

Küçük örneklemlerde Shapiro-Wilk testinin daha güçlü olduğu, H0 hipotezinin verilerin normal dağıldığını iddia ettiği ve p < 0,05 sonucunun H0'ın reddedilerek verilerin normal dağılmadığı anlamına geldiğini belirten seçenek doğrudur.
Verilen soruda en doğru istatistiksel yorum, normallik testlerinin temel dinamiklerini eksiksiz açıklayan seçenekte bulunmaktadır. Bu seçenekte, normallik sınamalarında H0 hipotezinin verilerin normal dağıldığı varsayımı üzerine kurulduğu belirtilmektedir. Örneklem hacminin 14 gibi küçük bir değer olması sebebiyle, sıra istatistiklerini kullanan Shapiro-Wilk testinin teorik olarak Kolmogorov-Smirnov testinden daha yüksek bir test gücüne (power) sahip olduğu tespiti doğrudur. Son olarak, S-W testi için elde edilen p=0,012 değeri alfa=0,05 düzeyinden küçük olduğu için H0 hipotezi haklı olarak reddedilmekte ve verilerin parametrik analizler için gereken normal dağılım varsayımını sağlamadığı, dolayısıyla non-parametrik yaklaşımların izlenmesi gerektiği mantıklı biçimde ifade edilmektedir.

Step-by-Step Solution

1
Normallik testleri için temel hipotezi (H0H_0) tanımlama.
H0H_0: Veriler normal dağılım göstermektedir.
Tüm normallik testlerinde yokluk hipotezi, veri setinin teorik normal dağılımdan anlamlı bir sapma göstermediğini savunur.
2
Örneklem büyüklüğüne (n=14n=14) göre testlerin istatistiksel gücünü (power) karşılaştırma.
n<50n < 50 olduğu için Shapiro-Wilk (S-W) testi, Kolmogorov-Smirnov (K-S) testine kıyasla normallikten sapmaları tespit etmede daha güçlüdür.
K-S testi dağılım fonksiyonlarının maksimum farkına odaklanırken, S-W testi sıra istatistiklerinin varyans tahminleri arasındaki oranına (korelasyona) bakar ve küçük örneklemlerde üstündür.
3
Daha güçlü olan testin sonucuna göre hipotezi yorumlama.
S-W testinin pp-değeri (0,0120,012), anlamlılık düzeyinden (α=0,05\alpha=0,05) küçüktür. Bu nedenle H0H_0 reddedilir.
p<αp < \alpha kuralı gereği yokluk hipotezi reddedilir. K-S testinin p>0,05p > 0,05 vermesi, testin bu küçük örneklemde Tip II Hata (yanlış H0H_0'ı kabul etme) yapmış olabileceğini gösterir.
4
Nihai karara varma ve devam edilecek analiz türünü belirleme.
Veriler normal dağılım göstermemektedir. Bu nedenle t-testi yerine parametrik olmayan alternatiflere geçilmelidir.
H0H_0'ın reddi, parametrik varsayımların ihlal edildiğinin kesin bir göstergesidir.

Key Concept

Shapiro-Wilk Testi Teorisi ve Hipotez Kararı
Question 97Question

Sermaye Piyasası Kurulu (SPK) bünyesinde çalışan bir risk analisti, yeni nesil bir yatırım fonunun günlük getiri oranlarının, düzenleyici otorite tarafından ortalama ve varyans parametreleri yasal mevzuatla sabitlenmiş özel bir sürekli dağılıma (F0F_0) uyup uymadığını n=25n=25 hacimli bir örneklem üzerinden test edecektir. Analist, elde ettiği örneklemin deneysel birikimli dağılım fonksiyonunu Sn(x)S_n(x) olarak tanımlamıştır.

Buna göre, uygulanacak olan Tek Örneklem Kolmogorov-Smirnov testine ilişkin; sıfır hipotezinin (H0H_0) teorik dayanağı ve test istatistiğinin (DD) hesaplanma formülasyonu aşağıdakilerin hangisinde istatistiksel açıdan bütünüyle doğru ifade edilmiştir?

Show answer & explanation

Answer: H0H_0 hipotezi, kitlenin kümülatif dağılımının, parametreleri örneklemden bağımsız olarak dışsal belirlenmiş F0(x)F_0(x) ile eşleştiğini öne sürer. DD istatistiği, Sn(x)S_n(x) basamak fonksiyonu ile F0(x)F_0(x) eğrisi arasındaki mutlak farkların tüm xx ekseni boyunca hesaplanan maksimum dikey sapma (supremum) değeridir.

Answer

Tek Örneklem Kolmogorov-Smirnov testinde sıfır hipotezi, parametreleri örneklemden tahmin edilmemiş, dışsal olarak bilinen bir teorik dağılımı ifade eder. Testin temel istatistiği olan D değeri, deneysel basamak fonksiyonu ile teorik eğri arasındaki ortalama değil, maksimum dikey sapma (supremum) noktasıdır.
Kolmogorov-Smirnov uyum iyiliği testi, gözlemlenen bir değişkenin kümülatif frekans dağılımı (ampirik dağılım fonksiyonu Sn(x)S_n(x)) ile parametreleri önceden tamamen tanımlanmış spesifik bir teorik kümülatif dağılım fonksiyonu (F0(x)F_0(x)) arasındaki mutlak farkların en büyüğüne (supremum) dayanır. Testin doğru çalışması için parametrelerin (F0F_0 için) örneklem kullanılarak kestirilmemiş olması istatistiksel bir zorunluluktur.

Step-by-Step Solution

1
Kolmogorov-Smirnov testinin H0H_0 hipotezi tanımını incele.
Klasik K-S testi, kitlenin parametreleri tamamen belirtilmiş (örneklemden tahmin edilmeyen) bir F0(x)F_0(x) sürekli dağılımına uyduğu hipotezini kurar.
Eğer parametreler veriden tahmin edilirse dağılımın kuyruklarına olan hassasiyet değişir ve klasik test geçersiz olup Lilliefors düzeltmesine ihtiyaç duyulur.
2
D test istatistiğinin matematiksel işleyişini belirle.
Test istatistiği formülasyonu D=supxSn(x)F0(x)D = \sup_x |S_n(x) - F_0(x)| şeklindedir.
İstatistik, her bir gözlem noktası için ampirik kümülatif oran ile teorik kümülatif oran arasındaki farkları hesaplar ve bu farkların en büyük (maksimum) olanını test değeri olarak kabul eder; ortalamasını almaz.
3
Seçeneklerdeki istatistiksel hataları ele.
Ortalama fark alan, Ki-kare benzeri karesel oran yapan, parametre tahmini zorunluluğu koşan ve medyana/sıra numaralarına odaklanan tanımlar K-S testinin dışındadır.
K-S testi sıralı veriler üzerinden adım adım artan (1/n oranında) deneysel CDF fonksiyonunun oluşturduğu merdiven yapısının, düz ve pürüzsüz teorik CDF eğrisinden ne kadar saptığının yalnızca tepe noktasıyla (maksimum sapma) ilgilenir.

Key Concept

Tek Örneklem Kolmogorov-Smirnov Testi: Varsayımları ve D İstatistiği

Alternative Method

Aday, DD istatistiği için literatürdeki eşanlamlı ifadeleri hatırlayarak soruyu çözebilir: D=max(D+,D)D = \max(|D^+|, |D^-|). D+D^+ gözlem noktasındaki pozitif sapmayı, DD^- ise bir önceki gözlem noktasından kaynaklanan negatif sapmayı ifade eder. Bu formülün doğası doğrudan supremum (en büyük fark) mantığını yansıtır.
Estimated Time:2m 0s
Question 98Question

Bir kamu bankasının kredi risk izleme biriminde çalışan bir uzman, onaylanan ticari kredilerin 'teminatlı' veya 'teminatsız' olma durumlarını incelemektedir. Bankanın genel politikasına göre kredilerin %30'unun teminatsız olduğu öngörülmektedir. Uzman, rastgele seçilen 1111 adet ticari krediyi incelemiş ve bunlardan 77'sinin teminatsız olduğunu belirlemiştir. Uzman, teminatsız kredi oranının %30'dan anlamlı bir şekilde farklı olup olmadığını test etmek istemektedir.

Bu senaryoda, verilerin yapısı ve örneklem büyüklüğü dikkate alındığında uygulanması gereken en uygun istatistiksel yöntem ve test süreciyle ilgili aşağıdakilerden hangisi doğrudur?

Show answer & explanation

Answer: Gözlemler birbirinden bağımsız, iki kategorili ve beklenen frekans (np<5n \cdot p < 5) yetersiz olduğu için oranlar için normal yaklaşım (Z-testi) uygun değildir; bunun yerine tam olasılık dağılımına dayanan Binom testi kullanılmalı ve oran farklılığı test edildiğinden p-değeri iki yönlü olarak hesaplanmalıdır.

Answer

Doğru seçenek, normal dağılım yaklaşımının beklenen frekans yetersizliği nedeniyle kullanılamayacağını ve Binom testi ile iki yönlü p-değeri hesaplanması gerektiğini belirten ifadedir.
Veriler teminatlı/teminatsız şeklinde iki kategorilidir ve tek örneklem oran testi yapılmak istenmektedir. Normal dağılım yaklaşımının (Z-testinin) kullanılabilmesi için beklenen frekansların (npn \cdot p ve n(1p)n \cdot (1-p)) en az 5 olması gerekir. Burada 11×0.30=3.3<511 \times 0.30 = 3.3 < 5 olduğu için normal yaklaşım kullanılamaz; bunun yerine tam (exact) bir yöntem olan Binom testi kullanılmalıdır. Ayrıca araştırmacı oranın '%30'dan farklı olup olmadığını' test etmek istediğinden (çift yönlü hipotez, H1:p0.30H_1: p \neq 0.30), p-değeri her iki kuyruktaki ekstrem olasılıklar toplanarak (iki yönlü) hesaplanmalıdır.

Step-by-Step Solution

1
Veri türünü ve örneklem tasarımını belirleme
Veriler tek örneklemden elde edilmiş, birbirinden bağımsız ve iki kategorili (teminatlı / teminatsız) bir yapıdadır.
Test edilecek değişkenin niteliğini anlamak, test seçiminin ilk aşamasıdır.
2
Normal yaklaşım (Z-testi) varsayımlarını kontrol etme
Beklenen frekans 11×0.30=3.311 \times 0.30 = 3.3 olarak hesaplanır. Bu değer 5'ten küçük olduğu için normal yaklaşım varsayımı sağlanmamaktadır.
Oranlar için parametrik test kullanıp kullanılamayacağına karar vermek için beklenen frekans büyüklükleri kontrol edilmelidir.
3
Uygun tam (exact) testi belirleme ve hipotez yönünü saptama
Varsayım ihlali nedeniyle tam olasılık testi olan Binom testi seçilir. Araştırma sorusu 'farklı olup olmadığı' şeklinde olduğu için H1:p0.30H_1: p \neq 0.30 şeklinde iki yönlü hipotez kurulur ve p-değeri çift kuyruk üzerinden hesaplanır.
Örneklem çapı küçük olduğunda nominal/dichotom veriler için Binom testi en güçlü yaklaşımdır.

Key Concept

Binom Testi ve Varsayımları
Estimated Time:1m 30s
Question 99Question

Karayolları Genel Müdürlüğü, otoyollardaki bozulmalara müdahale süresinin medyanının 2424 saat olduğunu iddia etmektedir. Bu iddiayı test etmek için rastgele seçilen 4545 müdahale kaydı incelenmiştir. İnceleme sonucunda 2525 müdahalenin 2424 saatten uzun, 1515 müdahalenin 2424 saatten kısa sürdüğü, 55 müdahalenin ise tam olarak 2424 saatte tamamlandığı görülmüştür.

Büyük örneklem yaklaşımı (süreklilik düzeltmesi dikkate alınmaksızın) ve test istatistiği olarak daha az gözlenen işaret frekansı (SS) kullanılarak Tek Örneklem İşaret Testi uygulanmak istendiğinde, hesaplanacak standart normal test istatistiği (ZZ) değeri aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: 152010 \frac{15 - 20}{\sqrt{10}}

Answer

Hesaplanacak standart normal test istatistiği değeri 152010 \frac{15 - 20}{\sqrt{10}} şeklindedir.
İşaret testinde medyana tam eşit olan gözlemler (sıfır farkları) analize dahil edilmez. 4545 gözlemden 55 tanesi çıkarıldığında etkili örneklem hacmi n=40n' = 40 olarak bulunur. Beklenen değer μ=402=20\mu = \frac{40}{2} = 20 ve standart sapma σ=404=10\sigma = \sqrt{\frac{40}{4}} = \sqrt{10} olarak hesaplanır. Test istatistiği olarak azınlıkta olan işaret sayısı (1515) alındığında, standart normal değer formülü Z=152010Z = \frac{15 - 20}{\sqrt{10}} şeklinde doğru bir biçimde kurulmuş olur.

Step-by-Step Solution

1
Etkili örneklem hacmini (nn') belirle.
n=455=40n' = 45 - 5 = 40
İşaret testinde medyana tam eşit olan (farkı sıfır olan) gözlemler dikkate alınmaz ve örneklem hacminden çıkarılır.
2
Test istatistiği (SS) değerini tespit et.
S=min(25,15)=15S = \min(25, 15) = 15
Soru kökünde test istatistiği olarak daha az gözlenen işaretin frekansının kullanılacağı belirtilmiştir.
3
Normal yaklaşım için beklenen değer (μ\mu) ve varyansı (σ2\sigma^2) hesapla.
μ=402=20\mu = \frac{40}{2} = 20 ve σ2=404=10    σ=10\sigma^2 = \frac{40}{4} = 10 \implies \sigma = \sqrt{10}
Etkili örneklem hacmi n>25n' > 25 olduğu için binom dağılımı normale yaklaşır; burada p=0,5p = 0,5 olduğu varsayımıyla ortalama n2\frac{n}{2} ve varyans n4\frac{n}{4} olur.
4
Standart normal test istatistiği (ZZ) formülünde değerleri yerine koy.
Z=Sμσ=152010Z = \frac{S - \mu}{\sigma} = \frac{15 - 20}{\sqrt{10}}
Bulunan test istatistiği, ortalama ve standart sapma değerleri kullanılarak standartlaştırma işlemi yapılır.

Key Concept

Tek Örneklem İşaret Testi Büyük Örneklem Yaklaşımı
Question 100Question

Bir enerji verimliliği uzmanı, yeni nesil yalıtım malzemelerinin binalardaki ısı kaybını (W/m²) ne ölçüde azalttığını belirlemek üzere 1818 farklı yapıda ölçüm gerçekleştirmiştir. Elde edilen veri setinin parametrik test varsayımlarını karşılayıp karşılamadığını belirlemek için Shapiro-Wilk normallik testinden faydalanılmıştır. Yazılım çıktısında test istatistiği W=0.812W = 0.812 ve anlamlılık düzeyi p=0.008p = 0.008 olarak raporlanmıştır.

Bu araştırma senaryosu ve Shapiro-Wilk testinin teorik yapısı göz önüne alındığında, aşağıdaki ifadelerden hangisi istatistiksel açıdan en doğru değerlendirmedir? (Anlamlılık düzeyi α=0.05\alpha = 0.05 alınacaktır.)

Show answer & explanation

Answer: Örneklem hacmi küçük (n=18n = 18) olduğu için Shapiro-Wilk testinin seçilmesi, Kolmogorov-Smirnov testine kıyasla normallikten sapmaları yakalamada daha güçlü bir yaklaşımdır. Ayrıca p<0.05p < 0.05 olduğundan, verilerin normal dağıldığını belirten H0H_0 hipotezi reddedilir ve analiz sürecinde parametrik olmayan yöntemler kullanılmalıdır.

Answer

Doğru değerlendirme, küçük örneklemlerde Shapiro-Wilk testinin en güçlü normallik testi olduğunu ve p<0.05p < 0.05 olması sebebiyle verilerin normal dağıldığını varsayan H0H_0 hipotezinin reddedilerek parametrik olmayan testlere geçilmesi gerektiğini belirten ifadedir.
Shapiro-Wilk testi, özellikle küçük örneklemlerde (n<50n < 50) normallik varsayımını test etmek için en güçlü (power değeri en yüksek) yöntemdir. Normallik testlerinde H0H_0 hipotezi her zaman 'veriler normal dağılım göstermektedir' şeklinde ifade edilir. Araştırmada elde edilen p=0.008p = 0.008 değeri, 0.050.05 anlamlılık düzeyinden küçük olduğu için H0H_0 hipotezi reddedilir. Bu durum, veri setinin normal dağılımdan gelmediğini gösterir ve takip edecek analizlerin parametrik olmayan istatistiksel yöntemlerle yapılmasını gerektirir.

Step-by-Step Solution

1
Örneklem büyüklüğünün normallik testi seçimine etkisinin değerlendirilmesi
Veri setinde n=18n=18 gözlem bulunmaktadır. n<50n < 50 gibi küçük örneklem hacimlerinde Shapiro-Wilk testinin gücü, Kolmogorov-Smirnov testine kıyasla daha yüksektir.
Her testin en iyi çalıştığı örneklem hacmi sınırları vardır.
2
Hipotezlerin yapısının hatırlanması
Tüm normallik testlerinde yokluk hipotezi (H0H_0), 'Veriler normal dağılımdan gelmektedir' şeklinde ifade edilir.
Anlamlılık testlerinin yorumlanabilmesi için varsayılan durumun (H0H_0) ne olduğunun bilinmesi gerekir.
3
Hesaplanan test istatistiğinin ve p değerinin yorumlanması
Elde edilen p=0.008p = 0.008 değeri, anlamlılık düzeyi α=0.05\alpha = 0.05'ten küçüktür (p<αp < \alpha). Bu durum, H0H_0 hipotezinin reddedileceğini gösterir.
Tip-I hata payı olan alfa değerinden küçük p değerleri, istatistiksel olarak anlamlı farklılık (veya sapma) olduğunu kanıtlar.
4
Analizin sonraki adımlarına karar verilmesi
H0H_0 reddedildiği için verilerin normal dağılım göstermediği kesinleşmiş olup, parametrik testler yerine parametrik olmayan testlerin kullanılması zorunludur.
Parametrik testlerin temel varsayımı olan normalliğin sağlanmadığı durumlarda istatistiksel çıkarımların hatalı olmasını engellemek.

Key Concept

Shapiro-Wilk Testinin Yorumlanması ve Normallik Varsayımı Karar Kuralları
Estimated Time:2m 0s
PreviousPage 5 / 7Next
Tek Örneklem Testleri Practice Questions — KPSS İstatistik — Page 5 | Examkin