Araştırmalarda Gruplar Arası Farkın Belirlenmesine Yönelik Çoklu Karşılaştırma (Post-Hoc) Teknikleri

Tek ya da çok değişkenli varyans analizinden sonra, bilimsel dayanağı sağlam olabilecek post-hoc test türünün seçimi oldukça önemli görülmektedir. Varyans ve örneklem büyüklüklerinin eşit olup-olmama durumu, post-hoc istatistik türünün seçiminde oldukça etkili olabilmektedir. Bundan dolayı, araştırmacıların ilgili araştırma desenlerine uygulayacağı post-hoc istatistikleri, tutarlı ve uygun bir yaklaşım gerektirmektedir. Uygun olmayan post-hoc istatistik seçimi, araştırmada bir yanlılık oluşturarak, hipotez kararları için I. ve II. tip hata risklerine yol açabilmektedirler. Bu çalışmada, post-hoc istatistik türlerinin güçlü ve zayıf yönleri detaylıca ele alınmıştır. Örnek olması açısından, yaygın olarak kullanılan post-hoc istatistikleri bir veri seti üzerinden karşılaştırmalı olarak açıklanmıştır. Ayrıca, araştırmacılara kolaylık olması açısından, hangi durumlarda post-hoc türlerinin kullanılabileceği bir özet tablo halinde verilmiştir.

The Multiple Comparison (Post-Hoc) Techniques to Determine the Difference Between Groups in Researches

After analyzing univariate or multivariate analysis’, selection of post-hoc type is too crucial that the selection of post-hoc statistics must rely on scientific basis. Whether variance and sample size are equal or not between groups may effect on post-hoc statistics selection. So, researchers must consider type of post-hoc statistics which will apply on experiment design in a suitable approach. Having inappropriate post-hoc statistics will increase type I and II errors of hypothesis and then conclusion of research may be bias. In this study, the weakness and strength sides (in terms of type I and II errors) of post-hoc statistics were pointed out in detail. For having a sample, post-hoc statistics which are most preferable were explained on a data set and the results of post-hoc techniques were compared to each other. Also, post-hoc statistics were summarized as a table that researchers may benefit from the table because of presenting a practice guide.

PDF

___

Bancroft., T.A. (1968). Topics in intermediate statistical method. Ames, IOWA:The Iowa University Press.
Bechhofer, R.E. & Dunnett, C.W. (1988). Percentage points of multivariate student t distributions. Selected Tables in Mathematical Studies, Vol.11. American Mathematical Society, Providence, R.I.
Duncan, D.B. (1955). Multiple range and multiple F-tests. Biometrics, 11, 1-42.
Duncan, D.B. (1957). Multiple range tests for correlated and heteroscedastic means. Biometrics, 13, 164-174.
Dunnet, C.W. (1955). A multiple comparison procedure for comparing several treatments with a control. Journal of the American Statistical Association, 50, 1096-1121.
Efe, E., Bek & Y., Şahin, M. (2000). Spss’te çözümleri ile istatistik yöntemler ii. Kahramanmaraş: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Rektörlüğü, Yayın No:10.
Erkuş, A. (2003). Psikometri üzerine yazılar. Ankara: Türk Psikologlar Derneği Yayınları.
Ferguson, G. A. (1981). Statistical analysis in psychology and education. New York: McGraw-Hill Book Company.
Games, P.A. (1971). Multiple comparisons of means. American Educational Research Journal, 8, 531-564.
Hochberg Y.& Tamhane, A.C. (1987). Multiple comparison procedures. New York: John Wiley & Sons press.
Kirk, R., E. (1968). Experimental design procedures for the behavioral sciences. Belmont: Brooks/Cole.
Köklü, N., Büyüköztürk Ş. & Bökeoğlu, Ç.Ö. (2006). Sosyal bilimler için istatistik. Ankara: PegemA Yayıncılık.
Miller, R. G. (1969). Simultaneous statistical inference. New York: McGraw-Hill.
Nelson, P.R. (1983). A comparison of sample sizes for the analysis of means and the analysis of variance. Journal of Quality Technology, 15, 33-39.
Ramig, P.R. (1983). Applications of the analysis of means. Journal of Quality Technology, 15, 19-25.
Roscoe, J. T. (1975). Fundemental research statistics for the behavioral sciences. New York: Holt, Rinehart and Winston, Inc.
Ryan, T. A. (1962). Multiple comparisons in psychological research. Psychological Bulletin, 59, 26-47.
Scheffe, H. (1953). A method of judging all contrasts in the analysis of variance. Biometrika, 40, 87-104.
Scheffe, H. (1959). The analysis of variance. New York: John Wiley press.
Sincich, MC. (2003). Statistics. USA: Prentice Hall.
Sparks, J.N. (1963). Expository notes on the problem of making multiple comparisons in a completely randomized design. Journal of Experimental Education, 31, 343-349.
SPSS for Windows Paket Programı, 2002.
Tavşancıl, E. (2006). Tutumların ölçülmesi ve spss ile veri analizi. Ankara: Nobel Yayınevi.
Tukey, J. W. (1949). Comparing ındividual means in the analyses of variance. Biometrics, 5, 99-114.
Yıldırım, A. & Şimşek, H. (2006). Sosyal bilimlerde nitel araştırma yöntemleri. Ankara: Seçkin Yayıncılık.
Yıldız, N., Akbulut Ö. & Bircan, H. (2002). İstatistiğe giriş. İstanbul: Aktif Yayınevi.
Urdan, T.C. (2005). Statistics in plain English. Routledge: Routledge Press.
Weinberg, S.L. & Abramowitz, S.K. (2002). Data analysis for the behavioral sciences using SPSS. Cambridge: Cambridge University Press.
Winer, B. J. (1971). Statistical principles in experimental design. New York: McGraw-Hill Book Company.