Değişim Katsayılarının Eşitliğinin Testi İçin Kullanılan Bazı Yöntemlerin I.Tip Hata Oranları ve Güçleri Bakımından Kıyaslanmaları

Değişim katsayısı, bir rastgele değişkenin gözlemlerinin tutarlılığını ya da tekdüzeliğini ölçer. Değişim katsayısı, ortalama başına standart sapma olduğundan göreceli değişkenliğin bir ölçüsüdür. Bu sebepten dolayı guruplar arasındaki değişkenliği karşılaştırmak için kullanılmaktadır. Literatürde k sayıda normal yığının DK'larını karşılaştırmak için bazı testler önerilmiştir. Bu çalışmada k normal yığının değişim katsayılarının eşitliğinin test edilmesinde kullanılan düzenlenmiş Bennett testi, skor testi, merkezi olmayan t testi, olabilirlik oran testi, genelleştirilmiş p yaklaşımı incelenmiştir. Ayrıca bu testler, farklı örnek çapı ve gurup sayısı durumları altında deneysel I.tip hata oranları ve güçleri bakımından simülasyon yoluyla karşılaştırılmış ve sonuçları yorumlanmıştır. Simülasyon çalışmasından elde edilen sonuçlara göre, özellikle örnek çapları eşit ve grup sayısı küçük iken düzenlenmiş Bennett testi, grup sayısı arttıkça ise skor testi diğer testlere göre daha iyi olduğu gözlenmiştir.

Comparison of Some Tests for the Equality of the Coefficient of Variations in Terms of Type One Error and Power of Test

Coefficient of variation measures the uniformity or the consistency of the observations of a random variable. Since coefficient of variation is standard deviance per mean, it is a measurement of relative variability. For this reason coefficient of variation is used to determine the variability of the groups. In literature, some tests are given to compare the coefficients of variations k groups. In this study, the modified Bennett’s test, Score test, Non-central t test, Likelihood ratio test, Generalized p value are investigated. Also, these test statistics are compared according to their type I-error rates and powers under different of sample sizes and different number of groups. From the results obtained from simulation studies, the power of the Modified Bennett test is greater than the other tests when sample size are equal and group size is small. The power of the Score test is greater than the other tests when sample size are equal and group size is getting larger

___

  • Ananthakrishnan, R. and Soman, M.K., 1989. The dates of onset of the southwest monsoon over Kerala for the period 1870-1900. Int. J. Climatol., 9, 321-322.
  • Forkman, J. 2009. Estimator and tests for common coefficients of variation in normal distributions. Communications in Statistics: Theory and Methods 38, 233-251.
  • Gupta R. C. and Ma. S., 1996. "Testing the equality of the coefficients of varition in k normal populations", Comm. Stat. Theory Methods 25(1), pp.115-132.
  • Hillier FS and So KC., 1991. The effect of the coefficient of variation of operation times on the allocation of storage space in production line systems. IIE Transactions 23: 198-206.
  • Iglewicz, B., Myers, R. H., 1970. "Comparison of approximations to the percentage points of the sample
  • variation",Thechnometrics,12:166-169. coefficient
  • of Liu, X., Xu, X., Zhao, J., 2011. "A new generalized p- value approach for testing equality of coefficients of variation in k normal populations", Journal of Statistical Computation and Simulation, 81(9), 1121-1130.
  • McKay, A. T., 1932. "Distribution of the coefficient of variation and the extended ‘t’ distribution ", J. Roy9 Statist. Soc. 95:695-698.
  • Miller E.G., Karson M.J., 1977. "Testing equality of two coefficients of variation, Amer", Statistical Association: Proceedings of the Business and Economic Statistics Section, Part. I,pp. 278–283.
  • Rao, K. A.,Vidya, R., 1992. "On the performance of a test for coefficient of variatoin",Calcutta Statistical Association Bulletin , 42:87-95.
  • Shafer N. G. and Sullivan J. A., 1986. "A simulation study of a test for the equality of the coefficient of variation ", Stat. Simulation Comput. 15(3), pp. 681- 695.
  • Silvey, S. D., 1970."Statistical Inference", Harmonds Worth:Penguin.
  • Lawless, J.K. 1982. "Statical Models and Methods for Lifetime Data, John Wiley & Sons, Inc., New York.
  • Tsui, K. and Weerahandi, S., 1989. Generalized p- Values in Significance Testing of Hypotheses in the Presence of Nuisance Parametres, Journal of the American Statistical Assocation, 84:602-607.