Mühendislik Verilerinde Tek Örnek İçin Parametrik ve Parametrik Olmayan Testler

Veriler normal olarak dağıldığında Tek örnek T- Testi uygulanmalıdır. Aksi durumda Wilcoxon Tek Örnek İşaret Sıralaması Testi tercih edilmelidir. Wilcoxon Tek Örnek İşaret Sıralaması Testi Tek örnek T-testinin nonparametrik karşılığıdır. Parametrik testlerin uygulama koşulları çoğunlukla yerine getirilemediğinden, bu tekniklerin alternatifi olan non-parametrik testlerin kullanımı kaçınılmaz olmaktadır. Bu araştırmada normal dağılımı test etmek için kullanılan süt pH verileri 1. ve 2. gün için bir çiftlikte yetiştirilen 9 adet inekten elde edilmiştir. Mevcut çalışmadan elde edilen bulgulara göre 1. gün süt pH verileri normal dağılım göstermiştir. Bununla birlikte 2. gün verileri normal dağılım göstermemişlerdir. 2. gün verilerinden elde edilen önemli p değerinden (0.000) de görüldüğü gibi, 2. gün verilerine tek örnek t testi uygulamamız mümkün değildir. 2. gün verilerine Wilcoxon Tek Örnek İşaret Sıralaması Testi uygulanmalıdır.
Anahtar Kelimeler:

Mühendislik, Veri, Spss

Parametric and Nonparametric Tests for One Sample in Engineering Data

When data is normally distributed, one sample t-test should be applied, otherwise Wilcoxon signed ranks test should be preferred. The One-Sample Wilcoxon Signed Rank Test is a nonparametric alternative to a one-sample t-test. Since application conditions of parametric tests are most of the time not fulfilled, it is inevitable to use non-parametric tests as an alternative to the parametric tests. In this research, to test for normal distribution, the milk pH data was obtained from 9 cows raised from a farm. The findings of the present study, it was concluded that, the milk fat data comes from a normal distribution for first day. However, milk fat data were not normally distributed in second day. As shown from a significant p-value (0.000) obtained from data of second day, we may not use the one sample t test on second day data. One-Sample Wilcoxon Signed Rank Test should be applied for second day
Keywords:

Engineering, Data, Spss,