Psikolojik Araştırmalarda Parametrik Testleri Anlamak

Psikolojik araştırmalarda, verilerin normal bir dağılımı takip etmesi varsayımı birçok geleneksel istatistik analizlerine temeldir. Ancak, Ampirik kanıtlar, psikolojik ve zihinsel sağlık verileri genellikle normalliği varsayımlarını ihlal ettiğini, skewness, loosis veyadinal ölçeklendirmeyi ve outliers'i gösterir. Araştırmacılar bu parametrik varsayımlarla karşılaşmadığında, doğru olmayan testler geçerli sonuçlar için sağlam ve güvenilir bir alternatif sağlar.

Normal olmayan verilerin zorluğu özellikle psikolojide yaygındır. Stres, kaygı ve madde gibi ortak yapılar sıklıkla sıfır şişirme veya asimetrik dağıtımlar sergilemektedir, parametrik yöntemler uygunsuz ve potansiyel olarak yanlış anlamayı sağlar.

Normallik Asmiyalizin İstatistiksel Testte Önemi

Parametrik Asimler Nedir?

Parametrik istatistikler, analiz edilen veriler hakkında belirli varsayımlar altında çalışan yöntemlerdir, verilerinizin tanımlanmış bir dağıtım takip ettiğini varsayar (en hemen her zaman normal bir dağıtım). psikolojideki en yaygın parametrik testler, bağımsız örnekler t-tests, çiftleştirilmiş örnekler t-tests, değişkenlik analizi (ANOVA), ve Pearson'ın korelasyon katsayısı.

Çoğu parametrik testlerin çoğunun bulunduğu üç temel varsayımlar: Normallik: Veriler bir zil şeklinde takip etmeli, normal dağıtım. Ek varsayımlar, varyans (gruplarda eşitlenebilirlik) ve gözlemlerin bağımsızlığı.Bu koşullar memnun olduğunda, parametrik testler genellikle daha büyük bir istatistiksel güç sunar, yani var olduklarında gerçek etkileri tespit etmeleri daha olasıdır.

Normallik Nedenleri Neden Önemlidir

Normallik varsayımlarının sonuçları ciddi olabilir.Normallik riskini arttırırken (gerçek etkiler ve II hataları, önyargı etkisi tahminleri ve inferatif geçerliliği zayıflatır. Tip I hataları meydana geldiğinde meydana gelir). Tip II gerçek etkiler olduğunda meydana gelir (fazsız etkiler).

Bu varsayımların ihlalleri, istatistiksel hataları ve önyargılı tahminler gibi çeşitli sorunlara neden olabilir, bu sorunların ciddiyetle sıralanabilir. Bu sorunların ciddiyetleri, normal olmayanlık derecesi, örnek büyüklüğü ve belirli testin kullanılması dahil olmak üzere birden fazla faktöre bağlıdır.

Normallik Hakkında Ortak Yanlışlar

Birçok araştırmacı, normallik için nasıl test edileceği konusunda yanlış bir yanlış algılar taşır. Bir bibliometri inceleme, ekoloji kağıtlarının %70'inden fazlasının ve biyoloji kağıtlarının %90'ının, model ikamet edenlerin yerine verileri çiğnediğini tespit etti. Bu yaygın hata, normal olarak istatistiksel modellerde dağıtılması gereken yanlış bir yanlış anlaşılma gösteriyor.

Aslında önemli olan, modelinizi verilere uygun hale getirmeden sonra ikamet edenlerin normalde dağıtıldığıdır.Evrenseller, gözlemlenen değerler ile istatistiksel model tarafından tahmin edilen değerler arasındaki farklılıkları temsil eder.Bu ayrım doğru istatistiksel çıkarım için önemlidir.

Psikolojide Normal olmayan Verinin Gerçek Dünya Örnekleri

Anksiyete ve Depresyon Belirtileri

Bir diğer sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık normalliği ihlal eden zemin etkiler ile ortaya çıkıyor.Toplum örneklerinde çoğu katılımcı, düşük semptom ölçeklerinin sonunda kümesleniyor, parametrik testlerin uygun şekilde ele alınamayacağı konusunda.

Altta kullanım Davranışı

Benzer bir model, madde kullanımı davranışında gözlemlenir. Toplum örneklerinde, birçok katılımcı, nüfusun içindeki farklı alt grupların varlığını gösterirken, bu sadece sıfır-inflasyon ve skewness yaratır, ancak bazen Gaussian tabanlı modeller tarafından yakalanamayan çok yönlü dağıtımlar oluşturur.

İş Sağlığı Stresi

İş stresi psikolojik verilerde normal olmayan dağıtımların başka bir çekici örneği sunar. Çağrı merkezleri gibi yüksek basınçlı çalışma ortamlarında, stres seviyelerini genellikle ölçüm ölçeklerinin üst sonuna doğru ayarlar, bu ayarlarda işçiler yoğun baskı, sıkı izleme ve duygusal olarak talep eden etkileşimlerin, normallik varsayımlarla uyumlu olan dağıtımları yaratır.

Likert Scale Data

Psikolojide klasik bir örnek, psikiyatri çalışmalarında kullanılan derecelendirme ölçeklerinin parametrik testlerden daha fazla parametrik olmayan ölçümlerle gerçekleştirilmesini talep eden ortak bir araçtır.Bu tavsiyeye rağmen, parametrik testlerin veya testlerin yaygın olarak kötüye kullanılması yerine, parametrik testlerin yapılması gerektiği gibi, istatistiksel değerlendirmeleri ile gerçekleştirilmelidir.

Parametrik olmayan İstatistik Yöntemlerine Giriş

Parametrik olmayan Testler Nedir?

Parametrik olmayan istatistikler, genellikle " dağıtımsız" yöntemler olarak adlandırılır, hangi verilerin çekildiğinden gelen olasılık dağılımı hakkında hiçbir varsayımlar yapmaz.Kimyasal değerleri analiz etmek yerine, genellikle sıralama verileri puanları ile en düşük kategorilerde çalışır - veya kategorilerle.Bu onları idare edebilecekleri verilerdeki daha esnek hale getirir.

Parametrik testler işaretler ve rütbelere dayanan istatistiksel yöntemlerdir. hesaplamalarda gerçek sayısal değerleri kullanmak yerine, bu testler verileri sıralamaya veya farklılıkların yönünü kullanmaya veya kullanmaya dönüştürür (pozitif veya negatif işaretler). Bu dönüşüm, aşırı değerlere ve dağıtım ihlallerine karşı testleri yapar.

Parametrik olmayan Testleri Ne Zaman Kullanılır

Parametrik testler önemli varsayım gerektirir; örneklemenin dağılımının normal olarak dağıtılması anlamına gelir. Ancak, parametrik test bu varsayımın memnun olmadığı durumlarda yanıltıcı olabilir.Bu durumda, parametrik olmayan testler mevcut alternatif yöntemlerdir, çünkü normal varsayımı gerekli değildir.

Parametrik olmayan testler özellikle uygun olduğunda:

  • Örnek boyutlarda küçük, normalliği varsayımlarını doğrulamak zorlaşır
  • Veriler, aralığı veya oranı ölçekleri yerine bir veyadinal ölçek üzerinde ölçülmektedir.
  • Dağıtımlar ağır bir şekilde skewed veya önemli outliers içerir
  • Data sergi sıfır-inflation veya multimodal desenleri
  • Variances gruplar arasında eşitsizdir (heteroscedasticity)
  • Araştırma sorusu, medyanlara daha ziyade odaklanır

Örnek boyutlarda küçük olduğunda, verilerin normalliği varsayımını yerine getirdiğini doğrulamak zordur - ve bu varsayımın ihlalleri parametrik testlerde yanıltıcı sonuçlar üretebilir. Parametrik olmayan testler, örnek olarak çok küçükken bile anlamlı bilgiler sağlayabilir, onları özellikle de pilot çalışmalarda değerli hale getirir, klinik vaka serisi veya nadir popülasyonları içeren araştırma.

Psikolojide Kullanılan Yaygın Parametrik Testler

Mann-Whitney U Test

Mann-Whitney U testi (ayrıca Mann-Whitney-Wilcoxon (MWWWWWU), Wilcoxon sıralama testi veya Wilcoxon-Mann-Whitney testi) rastgele seçilmiş değerlerin X ve Y'nin aynı dağılımına sahip olduğu bir kromozomal hipotez testidir.

Parametrik meslektaşının aksine, iki örnek için t-testi, bu test, örneklerin arasındaki farkı normal olarak dağıtıldığını veya iki nüfusun varlığını eşit olduğu varsaymıyor. Böylece, testin geçerliliği kesin değildir, Mann-Whitney U-Test bunun yerine kullanılabilirliği daha geniş ölçüde kullanılabilir.

Mann-Whitney U testi, her iki gruptaki gözlemleri bir arada sıralayarak çalışır, sonra gruplar arasındaki rütbe miktarını karşılaştırır. Mann-Whitney U ( Wilcoxon Sum Test / Wilcoxon 2sample t-test) test, her değerin hangi gruba ait olduğuna dikkat etmez.

Mann-Whitney U testi ne zaman kullanılır:

  • İki bağımsız grupla karşılaştırılmak
  • Veriler ölçüm seviyesinde en az veyadinaldir
  • Normallik varsayımları ihlal edilir
  • Örnek boyutlarda eşit veya küçük
  • İlgi dağıtımları veya medyanları kıyaslamak, demek yerine

Örnek uygulama: Bir araştırmacı, bu iki tedavi grubuyla karşılaştırmak için bilişsel davranış terapisi alan hastalar arasındaki depresyon puanlarını karşılaştırmak istiyor.

Wilcoxon İmzalandı-

Wilcoxon Signed Rank Test, çift arasındaki farkların normal dağılımı gibi özellikle iki ilgili örneği veya eşleştirilmiş gözlemlerin anlamını karşılaştırmak için tasarlanmış bir örnek sunar. Parametrik testler için gerekli varsayımlar, çiftler arasındaki normal dağılımı gibi özellikle de yararlıdır.

Wilcoxon imzalanmış test, ölçümlerin en az veya en az olduğu verileri tekrarlanan veya ilişkili iki teste uygulanır. null hipotezi, iki çift puanda fark olmadığıdır.Bu test genellikle test öncesi / test tasarımları, önlemler tekrarlanan araştırmalarda kullanılır ve eşleştirilmiş araştırmalarda kullanılır.

Prosedür birkaç adım içerir: Birincisi, her bir gözlem çifti arasındaki farkı hesaplayın. İkincisi, bu farklılıkları mutlak değerlerin sıralayın, olumlu veya olumsuz olup olmadığını görmezden gelin. Üçüncüsü, uygun işareti (+ veya -) her bir rütbeye göre, her bir sıralamaya göre, olumlu rütbelerin toplamına kıyasla, sistematik bir fark olup olmadığını belirlemek için karşılaştırmak.

Bağımlı örnekler, iki gözlem arasındaki ortalama farkı değerlendirirken, testin sağlamlığı, özellikle de dış dağıtımların dağılımına bağlı olarak testlerin veya ağır basılmış dağıtımların (örneğin imzalanmış sıralamalar yoluyla) sıfır olduğunu belirlemek amaçlanır.

Wilcoxon'un imzaladığı zaman:

  • İlgili iki örnekle karşılaştırmak veya eşleştirilmiş örneklerle karşılaştırmak
  • Aynı katılımcılarla birlikte test / post-test tasarımları
  • Paired gözlemler (örneğin ikizler, maçlanmış kontroller)
  • Çiftler arasındaki farklar normalde dağıtılmaz
  • Veriler en az bir ordinal ölçek üzerinde ölçülmektedir

Örnek uygulama: Klinik psikologlar, daha önce ve bir dikkatli müdahaleden önce hastalarda kaygı seviyelerini ölçerler. kaygı puanları ordinal (110) ve ön-sonrama puanları arasındaki farklar normal olmayan bir dağıtım gösterir. Wilcoxon imzalanmış-rank testi, endişe seviyelerinde önemli bir değişiklik olup olmadığını belirlemek için uygun olacaktır.

Kruskal-Wallis H Test

Kruskal-Wallis H testi, iki bağımsız gruptan daha fazla içeren durumlarda Mann-Whitney U testinin mantığını genişletmektedir.

Mann-Whitney U testi gibi, Kruskal-Wallis testi tüm gruplardaki tüm gözlemleri sıralamaktadır, sonra gruplar arasında sıralananların dağılımının önemli ölçüde farklılık gösterip, H, yaklaşık bir chi-square dağılımını takip eder, araştırmacıların istatistiksel önemini belirlemesine izin verir.

Kruskal-Wallis H testi ne zaman kullanılır:

  • Üç veya daha bağımsız gruplarla kıyaslanmak
  • Veriler ANOVA için gerekli normalliği varsayımlarını ihlal ediyor
  • Bağımlı değişken bir ordinal ölçek üzerinde ölçülmektedir
  • Grup variances eşit değildir (heteroscedasticity)
  • Örnek boyutlarda gruplar gruplar arasında önemli ölçüde farklılık gösterir

Örnek uygulama: Bir araştırmacı, iş memnuniyetinin dört farklı bölümden farklı olup olmadığını araştırıyor (satış, pazarlama, operasyon ve insan kaynakları). İş memnuniyeti, 5 noktalı Likert ölçeği kullanılarak ölçülüyor, veri veyadinal. Kruskal-Wallis H testi bu dört bölümdeki memnuniyet seviyelerini karşılaştırmak için uygun olacaktır.

Friedman Test Friedman

Friedman testi, tekrarlanan önlemlerin Parametrik olmayan eşdeğerdir ANOVA. Araştırmacıların aynı katılımcılardan veya maçlanmış gruplardan üç veya daha ilgili ölçümler olduğu zaman kullanılır ve veriler parametrik tekrarlanan önlemler analizi için gerekli varsayımlarla karşılaşmaz.

Bu test özellikle uzun süredir çok sayıda zaman noktasında aynı bireylerin ölçüldüğü veya katılımcıların eşleştirilmiş setlerini kullanarak yapılan çalışmalarla değerlidir. Friedman testi, her katılımcının içindeki gözlemleri veya eşleştirilmiş settekileri sıralayın, sonra bu rütbelerin koşullar veya zaman noktalarında farklı olarak farklı olup olmadığını inceler.

Friedman testi ne zaman kullanılır:

  • Üç veya daha fazla ilgili ölçümlerle kıyaslanmak
  • Normal olmayan verilerle tasarımları tekrar tekrarla
  • Katılımcı grupları veya katılımcıların blokları
  • Ordinal bağımlı değişkenler
  • sphericity veya diğer tekrarlanan önlemler ANOVA varsayımları

Örnek uygulama: Bir gelişimsel psikolog, çocukların duygusal düzenleme becerilerini 3, 5, 7 ve 9 yıl boyunca bir ordinal derecelendirme ölçeği kullanarak ölçer. Çünkü aynı çocuklar her yaşta ölçülmektedir ve veriler ya dadinal, Friedman testi bu gelişim aşamalarında önemli ölçüde değişiklik olup olmadığını incelemek için uygun olacaktır.

Spearman'ın Rank Correlation

Spearman'ın sıralama katsayısı (örneğin ⁇ veya rs) Pearson'ın korelasyonuna doğru olmayan bir alternatiftir. Bu, ham değerleri yerine, arasındaki ilişkiyi inceleyerek iki değişken arasındaki ilişkiyi değerlendirmektedir.

Bu korelasyon yöntemi, ordinal verilerle uğraşırken, doğrusal olmayan monotonluk ilişkileri veya dışarıdakiler Pearson korelasyonunu kesinlikle etkileyebilir. Spearman'ın korelasyonu herhangi bir monoton ilişkiyi tespit edebilir, lineer veya olmasın, Pearson'ın birçok psikolojik araştırma bağlamdaki ilişkisini daha esnek hale getirebilir.

Spearman'ın sıralama korelasyonu ne zaman kullanılır:

  • En azından bir değişken bir ordinal ölçek üzerinde ölçülmektedir
  • Değişkenler arasındaki ilişki monotondur ama zorunlu olarak lineer değil
  • Data, Pearson'ın korelasyonunu bozacak olan aşırılayıcıları içerir
  • Dağıtımlar skewed veya normal olmayan
  • Örnek boyutlarda küçük küçük boyutlardadır

Örnek uygulama: Bir araştırmacı sınıf rütbesi (an ordinal değişken) ve öz-saygı puanları (örneğin bir asrt ölçeğinde sigortalanır). Çünkü sınıf sıralaması doğal olarak veyadinal ve ilişki mükemmel bir lineer olmayabilir, Spearman'ın korelasyon sıralaması Pearson'ın korelasyon sıralamasından daha uygun olacaktır.

Normalliği değerlendirmek: Yöntemler ve En İyi Uygulamalar

Görsel Değerlendirme Yöntemleri Yöntemleri

Frekans dağılımı (histogram), kök-ve-leaf arsa, boxplot, P-P arsa (probability-probability arsa), ve Q-Q arsa (kuntile-quantile arsa) normalliği kontrol etmek için kullanılır.Bu görselleştirme yöntemlerinin her biri verilerin dağılımına eşsiz bilgiler sunar.

Histogramlar veri dağılımının sezgisel bir bakışını sağlar, veri kümelerinin normal bir dağıtımdan beklendiğini veya düzelmeler sergileyeceğini gösterir.Q-Q arsalar (kuntile-quantile arsalar) özellikle yararlıdır, çünkü verileri normal bir dağıtımdan beklenen ölçümlere karşı gözlemlenen verilerin niceliğini arsalar.

Boxplotlar, dağıtımın varlığını ve simetrisini ortaya koyarlar. Medyaları, kurtileleri ve aşırı değerleri gösterir, normal varsayımları ihlal edebilecek skewness ve olağandışı gözlemleri tanımlamak kolaylaşırlar.

Dağıtımın görsel inceleme normalliği değerlendirmek için kullanılabilir, ancak bu yaklaşım genellikle güvenilmez ve dağıtım normal olduğunu garanti etmez. Ancak, veriler görsel olarak sunulduğunda, bir makalenin okuyucuları dağıtım varsayımını kendileri yargılayabilir.Bu şeffaflık bilimsel iletişim için değerli olsa da, normallik hakkında kesin sonuçlar doğurmaktadır.

Normallik için İstatistiksel Testler

Bir örnek normal dağıtımdan çekildiği hipotezini tek standart test yoktur. Bunun yerine, her biri kendi güçlü ve zayıf yönlerine sahip. İşte en yaygın testlerden iki tartışacağız, Lilliefors testi ve Shapiro-Wilk testi.

Shapiro-Wilk Test: Normalliğin hem görsel hem de normallik testleri ile değerlendirileceği tercih edilir, Shapiro-Wilk testi, SPSS yazılımı tarafından sağlanan, son derece önerilir. Shapiro-Wilk testi, çoğu zaman normallik testini doğru bir şekilde algılar.

Kolmogorov-Smirnov Test: Kolmogorov-Smirnov testi, normalliği değerlendirmek için kullanılan daha genel, genellikle parametrik olmayan bir yöntemdir, çünkü birçok istatistiki şimdi normalliği değerlendirmek için Kolmogorov-Smirnov testine karşı tavsiye eder.

Normalliği Test ederken Önemli Düşünmeler

Burada, ilk olarak tanıya yönelik yaygın ama sorunlu bir yaklaşım sunuyoruz - null hipotez önemini test eden varsayımlar (örneğin, Shapiro-Wilk normallik testi). Sonra, yanlış ve açıklamalı (örneğin, bu yaklaşımla ilgili olarak, simülasyonlar) ve özellikle de büyük örneklerle yanlış pozitifler, özellikle de yanlış varsayımlar içeren, yanlış varsayımlar.

Küçük örneklerle, normallik testleri genellikle normallikten anlamlı sapmaları tespit etmek için yeterli güce sahip değildir, potansiyel olarak yanlış negatiflere yol açabilir. Tersine, çok büyük örneklerle, bu testler, parametrik testlerin geçerliliği üzerinde pratik bir etki algılayabilir, daha az güçlü olmayan alternatifleri kullanmaya yol açabilir.

Büyük yeterli örnek boyutları (> 30 veya 40), normalliğin ihlali büyük sorunlara neden olmamalıdır; bu, verilerin normal olarak dağıtılmadığı durumlarda parametrik prosedürleri kullanmalıyız.Eğer örneklerimiz yüzlerce gözlemden oluşursa, verilerin dağılımını göz ardı edebiliriz.

Bu ilke önemli bir nuance vurgulamaktadır: Merkez Sınırı Teorem, temel verilerin normal olmadığı kadar büyük örneklerle yaklaşık normal hale gelmelerini sağlar. Ancak, bu tüm istatistiksel prosedürlere uygulanmaz ve araştırmacılar bu mülkten özel analiz faydalarının ne kadar iyi bir şekilde değerlendirilmelidir.

Parametrik Testleri Uygulamak için Adım-by-Step Guide

Adım 1: Araştırma Tasarım ve Veri Yapınızı Sınav

Herhangi bir istatistiksel test seçmeden önce, araştırma tasarımını dikkatlice düşünün. Kendinize sorun:

  • Grupları karşılaştırır veya değişkenler arasındaki ilişkileri inceler misiniz?
  • Kaç grup veya koşul karşılaştırıyorsunuz?
  • Gruplarınız bağımsız veya ilgili ( ⁇ edilen önlemler, eşleştirilmiş çiftler) mi?
  • Bağımlı değişkeninizin ölçüm seviyesi nedir (nominal, ordinal, aralık, oran)?
  • Her grupta örnek büyüklüğü nedir?

Bu temel sorular, istatistiksel test seçiminize rehberlik edecek ve parametrik olmayan bir yaklaşımın gerekli olup olmadığını belirlemenize yardımcı olacaktır.

Adım 2: Assess Data Dağıtım

Veri dağıtımınızın hem görsel hem de istatistiksel değerlendirmelerini yapın:

Görsel değerlendirme:

  • Dağıtımın genel şeklini incelemek için histogramlar oluşturun
  • Genrate Q-Q, verileri normal bir dağıtıma nasıl takip ettiğini değerlendirmek için arsalar
  • Kutuları, dışarıları tanımlamak ve simetriyi değerlendirmek için üretin
  • Zemin veya tavan etkileri için verileri kontrol edin, sıfır-inflasyon veya multimodalite

İstatistiksel değerlendirme:

  • Shapiro-Wilk testi normallik için (çoğu durumda önceden)
  • Hesaplama ve loosis istatistikler
  • Normallik testi sonuçları yorumlamada örnek boyut göz önünde bulundurun
  • Oturmalıları test etmeyi unutmayın, ham veriler değil, regresyon modelleriyle çalışırken

Görsel ve istatistiksel yöntemleri tek başına yaklaşımın güvenmek yerine birleştirmek önemlidir. Görsel denetim bağlam sağlar ve dağıtım ihlallerinin doğasını tanımlamaya yardımcı olur, istatistiksel testler karar verme için objektif kriterler sunar.

3. Adım: Appropriate Nonparametrik Test

Araştırma tasarımı ve veri özelliklerinize dayanarak, uygun nonparametrik testi seçin:

İki bağımsız grubu karşılaştırmak için:

  • Mann-Whitney U testi kullanın
  • Bu, bağımsız örnekler t-testi alternatiftir
  • Gruplar bağımsız ve veriler en az veyadinal olduğunda uygun

İki ilgili grubu karşılaştırmak için:

  • Wilcoxon imzalanmış testini kullanın
  • Bu, çiftleştirilmiş örnekler için parametrik olmayan alternatiftir
  • Tekrarlanan önlemler için uygun, çiftlerle eşleştirilmiş veya test öncesi / post-test tasarımları

Üç veya daha bağımsız gruplarla karşılaştırmak için:

  • Kruskal-Wallis H testi kullanın
  • Bu, bir yönlü ANOVA alternatifi
  • Genel test önemliyse post-hoc çiftif karşılaştırmalar ile takip edin.

Üç veya daha fazla ilgili grubu karşılaştırmak için:

  • Friedman testi kullanın
  • Bu, ANOVA önlemleri tekrarlamak için parametrik olmayan alternatiftir
  • Uzun tasarımlar için uygun veya katılımcıların eşleştirilmiş setleri için uygun

Değişkenler arasındaki ilişkileri incelemek için:

  • Spearman'ın sıralama korelasyonunu kullanın
  • Bu, Pearson'ın korelasyonelasyona karşı olmayan alternatiftir.
  • ordinal veriler veya lineer olmayan monotonluk ilişkileri için uygun

Adım 4: İstatistiksel Yazılım Kullanımının Analizini Yap

Çoğu modern istatistik yazılım paketleri, parametrik olmayan testler için kapsamlı bir destek içerir: Popüler seçenekler şunlardır:

SPSS: Kullanıcı dostu menüler tüm yaygın olmayan testler için sağlar.Analyze'ye transfer edin → Çeşitli seçeneklere erişmek için parametrik olmayan testler. SPSS otomatik olarak test istatistikleri, p değerliler ve etki boyutları dahil olmak üzere ilgili çıktı sağlar.

R: R: Baz işlevleri ve ek paketler aracılığıyla geniş nonparametrik test yetenekleri sunar. Örneğin, wilcox.test() hem Mann-Whitney U hem de Wilcoxon imzalanmış testlerini gerçekleştirir, kruskal.test() Kruskal-Wallis testleri yapar ve kızar.

Python: SciPy kütüphanesi, ortak olmayan testlerin uygulamaları içerir. scipy.stats.mannwhitneyu(), scipy.stats.kruskal() ve scipy.stats.

Stata: Çeşitli komutlar aracılığıyla parametrik olmayan testler uygulanır.Üzerbaşı komut Mann-Whitney U testleri gerçekleştirir, işaretli testler Wilcoxon imzalanmış-rank testleri yapar ve kwallis Kruskal-Wallis testleri gerçekleştirir.

Analizinizi yaparken, emin olun:

  • Doğru olarak bağımsız ve bağımlı değişkenleri belirt
  • İki ayarlı testlere karşı uygun seçenekler set appropriate options for two-tailed against one-tailed tests
  • Mevcut durumda mevcut olduğunda etki boyutunun ölçütlerini talep edin
  • Analizinizin tam dokümanı için Kaydet çıktı

Adım 5: Yorum Sonuçlar Tamamlayıcı

Parametrik olmayan test sonuçları yorumlamak birkaç anahtar elemente dikkat gerektirir:

İstatistiksel ve değer testi: Parametrik testten birincil çıktı, test statistic (U, W, H veya ⁇ 2 teste bağlı olarak) ve ilişkili p-değer ile ilgili olarak, önceden belirlenmiş alfa seviyesine (tipli olarak 0.05) göre istatistiksel olarak önemli bir sonuç, gözlemlenen farkı veya ilişkinin tek başına şansla gerçekleşmeyeceğini gösterir.

Etkisi büyüklüğü: İstatistiksel önem pratik öneme işaret etmiyor. Her zaman rapor ve etki boyutlarıyla p değerli olan yorumlar. Testin değeri, ABD'nin en yüksek değerine göre, en düşük gruptan rastgele bir gözlemin değeri olması olasılığı yüksektir.

Parametrik olmayan testler için ortak etki boyutu önlemleri içerir:

  • Mann-Whitney U ve Wilcoxon için Rank-biserial korelasyon imzaladı-rank testleri
  • Epsilon-squared veya eta-squared için Kruskal-Wallis ve Friedman testleri
  • Spearman'ın rho'nun kendisi korel analizler için bir etki büyüklüğü olarak hizmet ediyor

Medyalar karşıtlık anlamına gelir: Parametrik testlerin aksine, parametrik olmayan testler genellikle kontrol grubuna kıyasla daha yüksekti (Mdn = 32), U = 234, p = .003.

Güven aralıkları: Parametrik olmayan testler geleneksel olarak hipotez testlerine odaklanırken, modern yaklaşımlar giderek artan güven aralıklarını vurgular. Bazı yazılım paketleri medya farklılıkları veya diğer ilgili parametreler için güven aralıkları sağlar.Bu aralıklar tahminlerin ve platoible değerlerin hassaslığı hakkında değerli bilgiler sunar.

Adım 6: Rapor Sonuçları Açık ve Tamamen Tamamen

Saydam raporlama bilimsel iletişim için gereklidir. Parametrik olmayan test sonuçlarını raporlarken şunları içerir:

  • Parametrik olmayan bir yaklaşım seçmek için kullanılan ve gerekçe
  • Descriptive istatistikler (ortalamalar, interquartile aralıklar veya aralıklar)
  • Test istatistiki ve değeri
  • P-değer ( mümkün olduğunda, sadece "p < .05")
  • Etki boyut ölçüleri ile yorum
  • Her grup için örnek boyut
  • Test bir ya da iki ayarlı olup olmadığı

Tam raporlama örneği: “Bir Mann-Whitney U testi, hem de parametrik olmayan bir testin kullanımını haklı çıkarmak için yapıldı (n = 45) ve ilaç grubu (n = 42) Depresyon puanları normalde gruptaki dağıtılmış değildi (Shapiro-Wilk p < .001 for both groups), CBT grubu anlamlı olarak daha düşük depresyon puanlarını gösterdi (Mdn = 12, IQR = 816)

Psikolojik Araştırmalarda Parametrik Testlerin Avantajları

Robustness to Dağıtımal Violations

Parametrik olmayan testlerin en önemli gücü, normal olarak dağıtılmaları için veri gerektirmez. Bu temel avantaj, skewed, sıfır-inflated, veya aksi takdirde psikolojik araştırmalarda karşılaşılan parasal olmayan testlerin en önemli gücüdür.

Parametrik olmayan istatistiksel teknikler aşağıdaki avantajları vardır: - Hatalı sonuçlara ulaşma olasılığı daha azdır, çünkü nüfusun varsayımları gereksizdir. Başka bir deyişle, bu muhafazakar bir yöntemdir.Bu muhafazakar doğa, parametrik varsayımlar ihlal edildiğinde meydana gelebilecek yanlış Tip I hata oranlarına karşı koruma sağlar.

Outliers'e Direniş

Bu orijinal verilerin bilgi kaybıyla sonuçlanabilir olsa da, parametrik analiz, verilerin normalde dağıtılmadığı zaman parametrik analizden daha fazla istatistiksel güce sahiptir. Aslında, yukarıdaki örnekte gösterilen gibi, belirli bir parametre analizinin özelliği, en düşük değerlerden etkilenmesidir (99) sıralama boyutunu veya 99'dan daha büyük olsa bile işareti etkilemez.

Bu aşırılıkçılara karşı direniş özellikle psikolojik araştırmalarda değerlidir, aşırı puanların ölçüm hataları yerine gerçek bireysel farklılıkları temsil edebilir. Parametrik olmayan testler, araştırmacıların bu aşırı gözlemleri genel analizleri bozmadan korumalarına izin verir.

Ordinal Data için uygulanabilirlik

Birçok psikolojik yapı, asrt ölçekleri, sıralama görevleri ve kategorik ciddiyet notları dahil olmak üzere veya ölçümler kullanılarak ölçülür. Parametrik testler teknik olarak aralık veya oran seviyesi verileri gerektirir, uygulamalarını veya testlerini yapılabilir hale getirir, aksine, tam olarak veya doğru olmayan testler için tasarlanmıştır ve ölçekler arasında eşit aralıklar hakkında uygun olmayan varsayımlar sağlar. Parametrik testler. Parametrik testler. Parametrik testler.

Küçük Örneklerle birlikte

Küçük örnek boyutları, parametrik test için özel zorluklar sunar. Sınırlı verilerle, normalliği doğrulamanın zor hale gelmesi ve bu varsayımların ihlal edilmesi, test geçerliliği üzerinde önemli etkilere sahip olabilir. Parametrik olmayan testler bu durumlarda daha güvenilir bir alternatif sunar, Merkezi Limit Theorem'e büyük örnekleri gerektirmeden geçerli hale getirir.

Kavramsal Siky

Daha sezgiseldir ve çok istatistiksel bilgi gerektirmez. sıralama verilerinin mantığı ve sıralama sıralama sıralama sıralama özetleri genellikle parametrik testlerin matematiksel temellerinden daha kolay değildir. Bu erişilebilirlik, araştırma bulgularının farklı paydaşlarına iletişimini kolaylaştırabilir.

Limitler ve Parametrik Testleri Ne Zaman Kullanılır

As Effectss Are Metodal İstatistiksel Güç Azaltıldığında

Parametrik varsayımlar memnun olduğunda - veriler normalde dağıtılır, değişkenlikler eşit ve ölçüm ölçek aralığı veya oran - parametrik testler genellikle parametrik olmayan eşdeğerlerden daha güçlüdür. Wikipedia'nın aynı seviyedeki güvenliğe ulaşmak için genel olarak gerekli olabilir.

Ancak, bu güç kaybı genellikle mütevazıdır. Veriler normalde dağıtıldığında, Wilcoxon ve Spearman testleri gibi parametrik olmayan testler, nispeten küçük bir maliyet olarak% 95'dir. Bu yüksek verimlilik, normal verilerle parametrik olmayan testlerin pratik dezavantajının minimum olduğu anlamına gelir.

Sıralama yoluyla Bilgi kaybı

Parametrik olmayan testleri kullanarak en önemli ticaretten biri, hipotez testlerinde kesin olarak gerçekleşen bilgilerin potansiyel kaybıdır. ScienceDirect'un Parametrik olmayan testlerin genel bakışı, bu net hale getirir: aralık veya oran değerlerinin veri noktaları arasında ne kadar fark olduğu hakkında bilgi kaybetmesi, hangi tipik olarak hipotez testlerinde istatistiksel olarak azalır.

Veriler sıralara dönüştürüldüğünde, 100 puanın bir farkı, bitişik rütbeleri işgal ederse aynı tedaviyi alır. Bu bilgi sıkıştırması gerçek etkileri tespit etme yeteneğini azaltabilir, özellikle farklılıkların büyüklüğü önemli bir anlam taşırken.

Güven Intervals ile Mücadele

Parametrik analiz yöntemleri açıkça normallik varsayımının açıkça ihlal edildiği zaman doğru seçimdir; ancak her zaman küçük örnek boyutlardaki vakalar için en iyi seçim değildir, çünkü okuyucuların anlayışına yardımcı olan “95 güven aralığı” hesaplamalarında daha az istatistiksel güce sahipler.

Modern istatistik yazılımı giderek parametrik olmayan testler için güven aralıkları sağlarken, bu aralıklar parametrik testlerden gelenlerden hesaplanarak yorumlanması ve yorumlanması daha az basittir. Bu, özellikle de parametrik yaklaşımlara alışkın olan izleyiciler için raporlama ve yorumlamayı zorlayabilir.

Kompleks Modellerinin Sınırlı Özellikleri

Parametrik istatistikler, birçok tahminci, etkileşim, kovariatlar ve hierarşik veri yapıları içeren karmaşık araştırma tasarımlarını işlemek için genişletildi. Bu karmaşık tasarımlar için parametrik olmayan alternatifler standart istatistiksel yazılımlarda daha az gelişmiş ve daha az yaygın olarak kullanılabilir. karmaşık tasarımlarla çalışan araştırmacılar, sağlam parametrik yöntemler, veri dönüşümleri veya modern reampling teknikleri gibi alternatif yaklaşımlar dikkate almalıdır.

Yorumlama Challenges

Parametrik olmayan testler genellikle parametrik meslektaşlarından biraz farklı hipotezleri test eder. Mann-Whitney U testi, parametrik olmayan bir testtir; genellikle t-test için parametrik olmayan bir alternatif olarak kullanılır, ancak teknik olarak iki örneği aynı dağıtımdan çekildiğini test eder, aynı şekilde popülasyonlardan çekildiğini değil.

Bu ayrım sonuçları yorumlarken karışıklık yaratabilir. Parametrik testler doğrudan karşılaştırılırken, parametrik olmayan testler dağıtımları, medyanları veya sıralamaları karşılaştırır. Araştırmacılar bulguları doğru şekilde tanımlamak ve parametrik olmayan test sonuçlarından kaçınmaya dikkat etmelidir.

Modern Alternatifler ve Geleneksel Parametrik Testlere Hazırlar

Kıvrık ve Permutasyon Yöntemleri

Bugün, yaygın hesaplama gücü ile araştırmacılar, yeniden toplanma ve Monte Carlo simülasyonları gibi esnek yöntemleri benimsemek için eski varsayılan varsayılan varsayılan varsayılan dağıtımların ötesine geçebilirler.Bu yaklaşımlar, gözlemlenen biri olarak algılanan istatistik oranına göre daha doğru inferans veya homojeniteye güvenmezler.

Permutasyon testleri, sürekli olarak grup etiketleri veya veri noktalarıyla çalışır ve her bir permutasyon için test istatistikini yeniden hesaplayın. gözlemlenen istatistik olarak permuted test istatistiklerinin oranı dağıtım varsayımlarına güven vermeden tam bir değer sunar.Cintrap yöntemleri benzer şekilde örnekleme dağıtımları tahmin etmek ve güven aralıkları oluşturmak için yeniden yapılandırılır.

Bu modern hesaplama yaklaşımları, geleneksel nonparametrik olmayan testlerin birkaç avantajı sunar:

  • Geleneksel testler tarafından ele alınmadığı karmaşık önlemler dahil olmak üzere neredeyse herhangi bir test istatistikine uygulanabilirler.
  • Asymptotic imations güvenmek yerine tam değer sağlarlar.
  • Karmaşık araştırma tasarımlarını geleneksel olmayan testlerden daha kolay karşılayabilirler
  • Normallik varsayımlarından kaçınmaya devam ederken daha fazla bilgi koruyorlar.

Robust Parametric Yöntem

Robust parametrik yöntemler, parametrik olmayan testlere karşı başka bir modern alternatif temsil eder. Bu yöntemler parametrik testlerin birçok avantajlarını korurken, parametrik yaklaşımların birçok avantajlarını azaltmak için parametrik testleri değiştirir.

  • Welch'in t-testi, eşit değişkenleri varsaymıyor
  • Trimmed, ve Winsorized istatistikler, bu da dışlayıcıların etkisini azaltır
  • Heteroscedasticity-consistent standard hataları regresyon modelleri için
  • M-estimators ve diğer sağlam regresyon teknikleri

Bu sağlam yöntemler genellikle geleneksel parametrik ve nonparametrik yaklaşımlar arasında orta bir zemin sağlar, standart parametrik testlerden daha geniş bir yelpazede geçerliliği korumak için iyi bir güç sunar.

Generalized Linear Modelleri

Bazı normal olmayan veriler için, genelleştirilmiş lineer modeller (GLM) normal olmayan dağıtımları açık bir şekilde modeller sağlayan parametrik çerçeve sağlar. Örneğin:

  • İkili sonuçlar için Logistic regresyon
  • Poisson, veri saymak için regresyon
  • kategorik sonuçlar için Ordinal regresyon
  • Aşırı veri verileri için olumsuz binomial regresyon

Bu modeller, veri yapısı model varsayımlarını toplarken parametrik olmayan testlerden daha güçlü ve bilgilendirici olabilir. Ayrıca, birçok tahminci ve kovariates dahil edilmesine izin verir, geleneksel olmayan testlerin yeteneklerinin ötesine uzatılabilir.

Psikolojik Araştırmalardan Pratik Örnekler

Örnek 1: Klinik Psikolojide Etkili Tedavi Etkililiği Karşılaştırma

Klinik psikolog, sosyal kaygı için iki müdahaleyi karşılaştırarak rastgele kontrollü bir deneme yapar: bilişsel davranış terapisi (CBT) ve kabul ve bağlılık terapisi (ACT) birincil sonuç 0 ila 100 arasında değişen puanlarla standartlaştırılmış bir anket kullanılarak ölçülmüş sosyal kaygıdır.

Her grupta 35 katılımcıdan verileri toplamadan sonra, araştırmacı endişe puanlarının dağılımını inceler. Histogramlar her iki grupta da önemli olumlu bir skew ortaya koyar, çoğu katılımcının orta kaygı gösterir ancak çok ciddi semptomlar gösterir.The Shapiro-Wilk test normaliteden önemli kalkışlar onaylar (p < .001 for both groups).

Bu dağıtım ihlallerine dayanarak, araştırmacı ACT grubuna göre anlamlı olarak düşük kaygıyı seçer (Mdn = 51, IQR = 44-67), U = 423, p = .018, bir sıralamada 0,1,0,0,8,00 arası bir etki boyutunu gösteren bir sıralama ile.

Bu nonparametrik yaklaşım, normal olmayan dağıtımlara rağmen geçerli bir çıkarım sağlar, araştırmacının tedaviye etkinliği hakkında güvenilir sonuçlar almalarına izin verir.

Örnek 2: Tekrarlanan Önlemlerle Zihinsel Bir Müdahaleyi Tekrarlayan

Bir sağlık psikologu 12 haftalık bir dikkat temelli stres azaltma programını uygular ve katılımcıların temel olarak algıladıkları stresi, 6 hafta ve 12 hafta boyunca uygular. Stres, 5 nokta Likert ölçeğinde yanıtlarla 10item anketi kullanılarak ölçülür, üret veyadinal veriler.

Tüm üç değerlendirmeyi tamamlayan 28 katılımcı ile, araştırmacı, stres seviyelerinin üç kez önemli ölçüde değişip değişmeyeceğini belirlemeli. Çünkü veriler ordinal (Beğenk ölçek cevapları) ve aynı bireylerden tekrarlanan ölçümler içerir, Friedman testi uygun.

Friedman testi, zaman önemli bir etkisini ortaya çıkarır, ⁇ 2(2) = 24.6, p < .001. Takip eden çiftyüzlü karşılaştırmalar Wilcoxon ile imzalanmış-rank testleri Bonferroni düzeltmesi ile, 6. haftadan 12 haftaya kadar önemli ölçüde azaldı (Mdn = 38).

Bu analiz, hem verilerin hem de tekrarlanan önlemlerin doğasını uygun şekilde ele alır, müdahalenin etkinliğinin zaman içinde açık kanıt sağlar.

Örnek 3: Ordinal Değişkenler Arasında İlişkileri İncele

Bir gelişimsel psikolog, çocukların kendi kendine ait mutluluğu arasındaki ilişkiyi araştırıyor (çok mutlu olan 7 noktalı yüz ölçeğinde 7 puan değerinden çok üzgün) ve sosyal yetkinlikleri (her iki değişkenin de açıkça veyadinal) Pearson'ın korelasyonunu uygunsuz hale getiriyor.

82 çocuktan gelen verilerle, araştırmacı Spearman'ın sıralama korelasyon katını hesaplar. Analiz, mutluluk ve sosyal yetkinlik arasında önemli bir olumlu ilişki ortaya çıkarır, rs = .47, p < .001. Bu, daha yüksek sosyal yeterlilik puanlarını öğretmenlerden alan çocukların, büyük bir etki boyutuna sahip olduklarını gösterir.

Spearman'ın korelasyonunun kullanımı, hem değişkenlerin ordinal doğasını uygun şekilde ele alır ve ilişkinin lineerliğini hakkında varsayımlar yapmaz, bu yapılar arasındaki monotonluk birliğinin geçerli bir değerlendirmesini sağlar.

Parametrik olmayan Testleri Ne Zaman Kullanırken Yardım Etmek için Yaygın Hatalar

Hata 1: Parametrik olmayan Testleri Kullanımı

Bazı araştırmacılar "tehditten güvenli" bir yaklaşım benimsemekte ve parametrik varsayımlar makul derecede iyi karşılandığında bile parametrik olmayan testler kullanmaktadır.Bu muhafazakar strateji, varsayım ihlallerinden kaçınırsa, gereksiz yere fedakarlıklar istatistiksel güçten yoksundur. Veriler memnun olduğunda, parametrik testler tercih edilebilirdir, çünkü daha güçlü ve daha fazla bilgilendirici sonuçlar sağlamaktadır.

Karar, parametrik yöntemlerden refleksive kaçınmaları yerine varsayımların dikkatli bir şekilde değerlendirilmesine dayanıyor olmalıdır. Parametrik testlerin normallik ihlallerine, özellikle daha büyük örneklerle karşı sık sık sık sağlam olduğunu unutmayın.

Hata 2: Sadece Etkisi Boyutları olmadan P-Values Raporlama

İstatistiksel önem, bulguların pratik önemi hakkında sınırlı bilgi sağlar. Her zaman değerlerin yanı sıra etki boyutlarını rapor eder ve yorumlayın. Etkisi boyutları farklılıkların veya ilişkilerin boyutunu gösterir, okuyucuların istatistiksel olarak önemli bulguların da pratik olarak anlamlı olup olmadığını anlamalarına yardımcı olur.

Parametrik olmayan testler için, uygun etki büyüklüğü ölçüleri sıra dışı korelasyon, epsilon-squared veya standart medyan farklılıkları içerir. Bu önlemler yorumlayıcı kılavuzlarla (küçük, orta, büyük etkiler) bildirilmesi gerekir.

Hata 3: Medyaları yorumlamadaki araçlarla karıştırmak

Parametrik olmayan testler genellikle medyanları veya dağıtımları anlamadan ziyade karşılaştırır. Araştırmacılar bazen rapor, noter olmayan ve inferatif istatistiklerle karşılaştırıldığında, parametrik olmayan testlerden dolayı karışıklık yaratır.

Hata 4: Bağımsız Asimleri görmezden gelmek

Parametrik olmayan testler normalliği gerektirmezken, her gruptaki katılımcıların her bir gruptan daha fazla çalışma projesine sahip olmaları gerekir, ancak her gruptaki gözlemler veya gruplar arasında kendileri arasında önemli bir varsayım yoktur. Örneğin, her gruptaki farklı katılımcılara bir grup içinde bir gruptan daha fazla bir grup yoktur.Bu, test edebileceğinizden daha fazla çalışma tasarımı projesidir, ancak Mann-Whitney U testinin önemli bir varsayımı yoktur.

Bağımsızlığın ihlalleri kümelenmiş örnekleme, tekrarlanan ölçümler veya veri yapısındaki diğer bağımlılıklar yoluyla gerçekleşebilir. Bu ihlaller parametrik testler için yaptıkları gibi parametrik olmayan testlerin geçerliliğini ciddi şekilde tehlikeye atabilir.

Hata 5: Birden Çok Karşılaştırma için Hesabı Başarısız

Birden fazla parametresiz test (örneğin, önemli bir Kruskal-Wallis testi sonrasında birden çok eşanlamlı karşılaştırmalar) yürütürken, araştırmacılar ailesel hata oranını kontrol etmek için birden fazla karşılaştırmaya uyum sağlamalı. Common yaklaşımlar Bonferroni düzeltmesi, Holm'in öznel prosedürü veya yanlış keşif oranı kontrolü içerir.

Hata 6: Yöntemlerin ve Sonuçların Belirlenmesi

Tamam ve şeffaf raporlama bilimsel iletişim için gereklidir. Ortak raporlama eksiklikleri şunları içerir:

  • Parametrik olmayan testlerin seçimini haklı çıkarmak için başarısız olmak
  • Olia descriptive istatistikler (ortalamalar, aralıklar veya aquartile aralıklar)
  • Tam test istatistikleri ve p-değerleri rapor etme
  • Testlerin tek bir ya da iki ayarlı olup olmadığını söylemekten neglecting to speak if test were one-tailed or two-tailed
  • Etki boyutlarını rapor etmeye başarısız olmak
  • Ne tür alanlardan nasıl ilişki ele alındıklarını açıklamamak

Kapsamlı raporlama, okuyucuların analizin uygunluğunu değerlendirmelerini ve bulguları doğru bir şekilde yorumlamalarını sağlar.

Yazılım Kaynakları ve Standart olmayan Analiz için Araçlar

SPSS

SPSS (Sosyal Bilimler için İstatistiksel Paket) kullanıcı dostu menüler aracılığıyla parametrik olmayan test için kapsamlı bir destek sağlar. Analyze → Parametrik Testler menüsü hem de yeni örnekler ve ilgili örneklerle ilgili prosedürler sunar.

SPSS otomatik olarak bağlı rütbeleri ele alır, uygun olduğunda tam değer sağlar ve yayın hazır masalar üretir. Yazılım ayrıca, parametrik olmayan yaklaşımlar garanti olup olmadığını değerlendirmelerine yardımcı olmak için görsel dağıtım ekranlarını sunar.

R ve RStudio

R, temel işlevleri ve özel paketler aracılığıyla parametrik olmayan analiz için geniş yetenekler sağlar. Anahtar işlevleri şunları içerir:

  • wilcox.test() Mann-Whitney U ve Wilcoxon imzalanmış testler için
  • kruskal.test() için Kruskal-Wallis testleri
  • friedman.test() için Friedman testleri
  • Kor.test (method = Spearman'ın korelasyonu için "spearman"

Ek paketler bu yetenekleri genişletir. Para paketi permutasyon testleri uygular ve daha esnek olmayan test seçenekleri sunar. rcompanion paketi, etki boyutunu hesaplamaları ve post-hoc testleri sunar. ggplot2 paketi, veri dağıtımlarını araştırmak için yayın kalitesi görselleştirmelerini kolaylaştırır.

Python Python Python Python

Python'un SciPy kütüphanesi, ipy.stats modülü aracılığıyla ortak olmayan testlerin uygulanmasına olanak sağlar. Fonksiyonlar, mannwhitneyu(), wilcoxon(), kruskal(), kızartmanchisquare(), ve famanr().Bu fonksiyonlar geri ödeme istatistikleri ve p değerlileri hesaplayabilir, ancak kullanıcılar etki boyutunu ayrı ayrı ayrı hesaplamaları gerekir.

Pandas kütüphanesi veri manipülasyonu ve hazırlığı kolaylaştırır, matplotlib ve denizborn dağıtımların ve sonuçların görselleştirilmesini sağlar.For araştırmacılar programlama ile rahat, Python, parametrik olmayan analiz için esnek ve güçlü bir ortam sunar.

Online Hesaplar ve Kaynaklar

İstatistiksel yazılımlara veya hızlı hesaplamalara erişmeksizin araştırmacılar için, birkaç online kaynak, kullanıcıların veri girişine izin verir ve yazılım yüklemeden test sonuçları alırlar. Ancak, genellikle belirli istatistiksel paketlerden daha az esneklik ve daha az seçenek sunar.

Online kaynaklar, üniversite istatistik bölümlerinden hesaplayıcılar ve kurulmuş istatistiksel web siteleri içerir. Online hesaplayıcılar kullanırken, test istatistikleri, p değerliler ve ideal olarak etki boyutları dahil olmak üzere tam bir çıktı sağlamalarını doğrulamayı sağlar.

Psikolojik Yöntemler için Gelecekteki Yollar

Makine Öğrenme Yaklaşımları ile entegrasyon

Psikolojik araştırmalar giderek makine öğrenimi ve tahmin edici modellemeyi içerir, standart olmayan yöntemler yeni uygulamalar bulur. Rank tabanlı yaklaşımlar ve dağıtımsız yöntemler minimum dağıtım varsayımları oluşturan makine öğrenme algoritmaları ile iyi uyum sağlar.Bu yakınlık, modern makine öğrenmenin tahmin edici gücünü birleştiren yeni hibrit yaklaşımlara yol açabilir.

Bayesian Nonparametrik Yöntemler

Bayesian, parametrik olmayan analizlere yaklaşımlar psikolojik araştırmalarda yol açıyor. Bu yöntemler, Bayesian inference'ın avantajlarıyla, önceden bilgi dahil etme ve olasılık açıklamalarını sağlama yeteneği dahil olmak üzere, Bayesian nonparametrik yöntemler, küçük çaplı araştırma ve karmaşık modelleme durumlarının esnekliğini birleştirir.

Geliştirilmiş Yazılım Uygulama Uygulama

İstatistiksel yazılım, parametrik olmayan yöntemlerin giderek daha sofistike uygulamaları sunmaya devam ediyor. Future gelişmeler muhtemelen şunları içerecek:

  • Standart çıktı olarak daha kapsamlı etki boyutu raporlama
  • Karmaşık araştırma tasarımları ile parametrik olmayan yöntemlerin daha iyi entegrasyonu
  • Parametrik olmayan sonuçları araştırmak ve sunmak için gelişmiş görselleştirme araçları
  • Veri özelliklerine dayalı uygun testleri seçmek için otomatik rehberlik
  • Parametrik olmayan ortamlarda eksik verileri işlemek için geliştirilmiş yöntemler

Büyük Emphasis Etkisi Boyutları ve Estimasyon

İstatistik alanı, etki boyutları, güven aralıkları ve tahminlerine daha büyük önem vermek için özel olarak hipotez önemini test etmeye devam ediyor.Bu değişim, istatistiksel önemini belirlemek yerine, istatistiksel değer belirlemeye odaklanacak şekilde büyük ölçüde etkilenecek.

Sonuç: İstatistiksel Yöntemler Hakkında Bilgilendirilmiş Kararlar Vermek

Parametrik testler psikolojik araştırmacının istatistik aracında temel araçları temsil eder. Empirical kanıtlar, psikolojik ve zihinsel sağlık verileri genellikle normalliği ihlal eder, skewness, loosis veya daha önce ölçeklendirme yapar. Ortak yapılar stres, kaygı ve madde kullanımı gibi sık sık sık sık sık sıfır ölçümler gösterir, parametrik yöntemler uygunsuz ve potansiyel olarak yanıltıcı hale getirir.

Parametrik varsayımları ihlal eden verilerle karşı karşıya kaldığı zaman, araştırmacıların çeşitli seçeneklere sahip olmaları: verileri dönüştürmek, sağlam parametrik yöntemler kullanmak, modern resampling teknikleri kullanmak veya geleneksel nonparametrik testleri uygulamak. Bu alternatifler arasında seçim, verilerin özel özellikleri tarafından yönlendirilmelidir, araştırma sorusu, örnek boyut değerlendirmeleri ve bulguların farklı izleyicilere etkili bir şekilde iletişim kurması gerekir.

Parametrik olmayan testler, ordinal verilerle çalışırken, küçük örnekler, ağır skewed dağıtımlar veya dışlayıcılar içeren veriler, parametrik olmayan testlerin en önemli gücü, normalde dağıtılmamaları için verileri gerektirmez.Bu esneklik, dağıtım varsayımlarının yetersiz olduğu birçok psikolojik araştırma bağlamı için paha biçilmez hale getirir.

Bununla birlikte, parametrik olmayan alternatifler için evrensel olarak üstün değildir. Parametrik varsayımlar memnun olduğunda - veriler normal olarak dağıtılır, değişkenlikler eşit ve ölçüm ölçek aralığı veya orantır - parametrik olmayan eşdeğerlerden daha güçlüdür. Parametrik olmayan yöntemler kullanmak için kararın genel olarak daha güçlü olması gerekir. Parametrik olmayan yaklaşımlar parametrik yaklaşımlar, parametrik yaklaşımlara karşı dikkatli bir şekilde yorumlanması yerine parametrik yaklaşımlar.

Hangi istatistiksel yaklaşımın seçilip, birkaç ilke analize rehberlik etmelidir:

  • Her iki görsel ve istatistiksel yöntem aracılığıyla varsayımları dikkatlice değerlendirin
  • Araştırma tasarımı ve veri yapısı için uygun testleri seçin
  • Descriptive istatistikler, test istatistikleri, p-değerler ve etki boyutları dahil olmak üzere tam bilgi
  • Belirli test bağlamında yorum sonuçları (örneğin, parametrik olmayan testler için medyanlar)
  • Bulguların pratik önemini göz önünde bulundurun, sadece istatistiksel öneminin değil
  • Analitik kararlar ve onların gerekçeleri hakkında şeffaflık sağlayın

Psikolojik araştırma gelişmeye devam ettikçe, bu yüzden de istatistiksel yöntemler olacaktır. permutasyon testleri, bottrap yöntemleri ve Bayesian nonparametrik teknikler geleneksel yöntemlere umut verici alternatifler sunar. Araştırmacılar klasik nonparametrik yaklaşımlarda sağlam bir temel korurken bu gelişmeler hakkında bilgi sahibi olmalıdır.

Sonuçta, istatistiksel analiz hedefi, bu yöntemlerin ne zaman ve nasıl uygulanabileceğini anlamak için geçerli ve anlamlı sonuçlar çıkarmaktır. Parametrik varsayımlar karşılandığında bu hedefe önemli ölçüde katkıda bulunmaksızın, istatistiksel analizlerin bilimsel sonuçlarının geçerliliğini zayıflatır.

Parametrik olmayan yöntemlerin anlayışını derinleştirmek isteyen araştırmacılar için, sayısız kaynak mevcuttur. Parametrik olmayan istatistiklere yönelik kapsamlı ders kitapları teori ve uygulamalar hakkında ayrıntılı bilgi sağlar. Online dersler ve öğreticiler bu yöntemleri çeşitli yazılım paketlerinde uygulama için pratik rehberlik sunar. Amerikan Psikoloji Derneği Psikolojik araştırmada istatistiki uygulama için kaynaklar ve kurallar sağlar.

İstatistiksel danışmanlık hizmetleri, birçok üniversitede ve araştırma kurumlarında mevcut, karmaşık analitik kararlarla karşı karşıya olan araştırmacılar için kişiselleştirilmiş rehberlik sağlayabilir. Bu danışmanlıklar, olağandışı veri yapıları, karmaşık araştırma tasarımları veya uygun analitik yaklaşımın belirsiz olduğu durumlarda özellikle değerli olabilir.

Psikoloji alanı açık bilim uygulamalarını kucaklamaya devam ettikçe, istatistiksel yöntemlerin şeffaf raporlaması giderek önemli hale gelir. Araştırmacılar analizlerini mümkün olduğunda belgelemeli ve analizlerini yeniden üretebilecek kadar ayrıntılı bilgi sahibi olurlar.Bu şeffaflık sadece bireysel çalışmaların güvenilirliğini artırmakla kalmaz, aynı zamanda psikolojik bilimin birikimsel gelişimine katkıda bulunmalıdır.

Uygun olduğunda parametrik olmayan testlere göre psikolojik araştırmacılar, insan davranışını ve zihinsel süreçleri anlamamızı sağlayan daha güvenilir ve çoğaltmak için yasal olmayan araştırma bulgularına dikkat ederler.Bu, istatistiksel varsayımlara ve uygun test seçimine dikkat edin, sonuçta psikolojik bilgi birikimine dikkat edin, insan davranışını ve zihinsel süreçleri anlamamıza yardımcı olur.