Bir malzeme mühendisi, üretilen çelik alaşımlarına uygulanan üç farklı ısıl işlem yönteminin (Su Verme, Yağda Soğutma, Havada Soğutma) alaşımın "çekme mukavemeti" ve "sertlik" değerleri üzerindeki etkisini incelemek istemektedir. Mühendis, sürekli bir ölçekle ölçülen bu iki bağımlı değişkenin birbiriyle pozitif yönde orta düzeyde korelasyonlu olduğunu bilmektedir.
Buna göre, bu araştırmanın istatistiksel tasarımı ve hipotezlerinin kurulumu ile ilgili aşağıdakilerden hangisi doğrudur?
- İki bağımlı değişken birbiriyle ilişkili olduğundan, Tip I hata payının şişmesini önlemek amacıyla MANOVA kullanılmalı ve yokluk hipotezi kitle ortalama vektörleri üzerinden şeklinde kurulmalıdır.Cevap
- BÇekme mukavemeti ve sertlik için ayrı ayrı iki adet tek yönlü ANOVA uygulanması Tip I hatayı daha iyi kontrol eder ve yokluk hipotezleri skaler olarak biçiminde ifade edilir.
- CAnalizde bağımlı değişkenlerin kategorik, bağımsız değişkenin ise sürekli ölçüm düzeyinde olduğu varsayılarak MANOVA yerine Diskriminant Analizi tercih edilmelidir.
- DGruplar arası farklılıkları test eden ana yokluk hipotezi, varyans-kovaryans matrislerinin izleri (trace) kullanılarak şeklinde kurgulanmalıdır.
- EMANOVA'nın temel amacı grupların varyans-kovaryans yapılarının farklılığını test etmek olduğundan, araştırmanın temel yokluk hipotezi şeklinde kurulmalıdır.
Cevap
Tip I hatayı kontrol etmek amacıyla MANOVA'nın seçilmesi gerektiğini ve hipotezlerin ortalama vektörleri üzerinden kurgulandığını belirten seçenektir.
Araştırmada kategorik bir bağımsız değişkenin (ısıl işlem yöntemi) birden fazla sürekli ve ilişkili bağımlı değişken (çekme mukavemeti ve sertlik) üzerindeki etkisi incelenmektedir. Bu durumda, her bağımlı değişkene ayrı ayrı tek yönlü ANOVA uygulanması genel Tip I hata oranının (deney bazında hata payı) belirlenen alfa düzeyinin (örneğin 0.05) üzerine çıkmasına (şişmesine) neden olur. MANOVA, bağımlı değişkenlerin birbiriyle olan korelasyonunu hesaba katarak bu hatayı kontrol altında tutar. MANOVA'da test edilen yapı çok boyutlu olduğundan, grupların yokluk hipotezi () skaler ortalamalar değil, kitle ortalama vektörleri () üzerinden eşittir şeklinde kurgulanır.
Adım Adım Çözüm
Anahtar Kavram
MANOVA'da Tip I Hata Kontrolü ve Vektörel Hipotez Kurulumu