1. Power comparisons of parametric and nonparametric tests
- Author
-
Ceylan, Nazik Özge, Sezer, Demet, İstatistik Anabilim Dalı, and Enstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik Ana Bilim Dalı
- Subjects
testin gücü ,Statistics ,Hipotez testleri ,two sample tests ,power of test ,single sample tests ,parametrik olmayan testler ,iki örneklem testleri ,İstatistik ,k örneklem testleri ,nonparametric tests ,parametrik testler ,Hypothesis tests ,tek örneklem testleri ,k sample tests ,parametric tests - Abstract
Hipotez testleri, sağlık bilimleri, sosyal bilimler, mühendislik gibi bir çok alanda sıkça kullanılmaktadır. Bu çalışmada, kitle ortalaması, kitle medyanı ve kitle oranı hakkında önerilen hipotez testlerinden tek örneklem için Z testi, t testi, işaret testi ve Wilcoxon işaretli sıra sayıları testi; iki örneklem için Z testi, t testi, Mann Whitney U testi, Kolmogorov Smirnov testi, Wald-Wolfowitz diziler testi, Moods-Medyan testi, ki kare testi, Wilcoxon t testi, işaret testi ve Mc-Nemar testi; k örneklem için ise Tek yönlü varyans analizi, Kruskal-Wallis H testi, Medyan testi, İki yönlü varyans analizi ve Friedman'ın S testi gibi parametrik ve parametrik olmayan testlerin simülasyon çalışması ile güçleri karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırmalar, farklı kitle parametreleri, farklı kitle dağılımları ve farklı örneklem büyüklükleri dikkate alınarak gerçekleştirilmiştir ve elde edilen sonuçlar tablolar ve grafikler halinde verilerek yorumlanmıştır., Hypothesis testing is widely used in health sciences, social sciences and engineering. In this study, parametric and non-parametric hypothesis tests suggested about the mean, median and ratio such as Z test, t test, Wilcoxon signed rank test and sign test for one sample; Z test, t test, Mann Whitney U test, Kolmogorov Smirnov test, Wald-Wolfowitz series test, Moods-Median test, chi-square test, Wilcoxon t test, sign test and Mc-Nemar test for two samples; one-way analysis of variance, Kruskal-Wallis H test, Median test, two-way analysis of variance and Friedman's S test for k samples tests are handled and their powers are compared with the simulation study. These comparisons are made by considering different mass parameters, different mass distributions and different sample sizes and the results are interpreted by giving tables and graphs.
- Published
- 2019