Cilt 2 Fen Bilimleri

KADINLARDA FG SKORLARI İÇİN KATEGORİK VARYANS ANALİZİ

Nuri ÇELİK

ÖZ

İstatistik   uygulamalarında   birçok   analiz   ve   yöntem   verilerin   sürekliliği   varsayımına   dayanır.   Bununla  birlikte   varyans   analizinin   de   en   önemli   varsayımlarından   biri   de   verilerin   sürekliliğidir. Ancak   günlük  hayatta  verilerin  daha  çok  kategorik,  isimsel  ya  da  sıralı  olduğu  gözlenmiştir.  Bu  çalışmada  kategorik  veri  setleri  için  tek  yönlü  varyans  analizi  (CATANOVA)  metodu  tanıtılacak,  kareler toplamının  parçalanışı  ve  dağılımı  verilecek  ve  gerçek  veri  seti  ile  uygulaması  yapılacaktır.

ABSTRACT

In  statistical  analysis,  lots  of  application  and  methods  are  about  on  normality  assumption.  In  the  same  way,  in  the  analysis  of  variance  method  too,  the  most  important  assumption  is  normality. However,  It  is  observed  that  there  are  more  categorical,  nominal  or  sequential  data  than  continious  data  in  everday  life.   In   this   work,   one   way   analysis   of   variance   method   for   categorical   data (CATANOVA)   will   be  determined,  components  of  variation  and  their  distributional  behaviour  will  be  constructed  and  numerical  example  will  be  applied  to  real  data  set.


 

  • Gini, C. (1936) On the measure of Concentration with special reference to incomme and statistics, Colorado College Publication, Generel Series no: 208, 73-79.
  • Light, J.R. and Margolin, B.H.,(1971) An Analysis of Variance for Categorical Data,Journal of American Stastical Assosication, 66, pp:329-335.
  • Lindman H.R, (1974), Analysis of Variance in complex experimental designs, San Fransisco: W. H. Friman and J.O.
  • Ferriman, D. and Gallwey, J.D. (1961), Clinical Assesment of Body Hair Growth in Women, J. Clin. Endocrinology, 21, pp: 1440-1447
  • Onukogu, I.B. (1985), An analysis of variance of nominal data, Biom. J., 27(4), pp: 375-384
  • Powers, D.A., Xie, Y. (2000), Statistical methods for Categorical data Analysis, John Emerald Group Publishin Ltd, England
  • Singh, B. (1992), A comparison of catanova and chi-square tests for nominal data, Ind, J. Appl. Statistics, 1,pp: 1-11.
  • Singh, B. (1995), On catanova method for analysis of two-way classified nominal data, Indian Journal of Statistics, Series B (1960-2002), 58(3), pp: 379-388.
Konular
Diğer ID JA36AG32SJ
Dergi Bölümü Makaleler
Yazarlar

Yazar: Nuri ÇELİK
E-posta: ncelik@bartin.edu.tr
Kurum: Bartın Üniversitesi, Fen Fakültesi, İstatistik Bölümü, Bartın, Türkiye