Bir yandan, iki gruplu deneyler için tasarlanmış eşleştirilmiş örnekleri kullanabiliriz (örneğin, tedavi etkilerini test etmek). Öte yandan, bağımsız değişken mekansal olarak yapılandırılmışsa bunları daha karmaşık yapılarla kullanabiliriz. Böylece tedaviler, uzay veya zaman içinde ilerlerken farklı özne veya nesne çiftlerine uygulanabilir.
Böylece, her veri noktasının benzersiz bir denek tanımlayıcısı ve farklı bir denekten gelen başka bir gözlemle ilişkisi vardır.
Eşleştirilmiş örnekler nedir?
Eşleştirilmiş örnekler, bir tedavinin iki davranış üzerindeki etkisi gibi iki eşleştirilmiş değişken arasındaki farklılıklar hakkında çıkarımlar yapmak için kullanılan örneklerdir. Ayrıca araştırmacıların bir değişkendeki varyasyonun başka bir değişkendeki varyasyondan kaynaklanan miktarını tahmin etmelerine yardımcı olabilirler.
Eşleştirilmiş örneklem tasarımında, her katılımcı örneklemdeki her bir veri noktasına (veya çiftine) birden fazla ölçümle katkıda bulunur.
Şimdi eşleştirilmiş t-testinin rolünü anlamanın öneminin üzerinden geçelim. Bu istatistiksel test, “önce ve sonra” veya “tedavi ve kontrol” gibi bir şekilde eşleştirilmiş iki değişkeni karşılaştırır.
Eşleştirilmiş t-testi için sıfır hipotezi, eşleştirilmiş farkların ortalamasının popülasyonda sıfıra eşit olduğunu belirtir.
Yani, bu testi popülasyonunuzdan çok sayıda örnek üzerinde uygulayacak olsaydınız, bunların çoğunun ortalama eşleştirilmiş farklarının sıfıra yakın olmasını beklerdiniz. Başka bir deyişle, çoğu örneklemin değerleri arasında küçük pozitif veya negatif farklar olacaktır.
Eşleştirilmiş t-testi için alternatif hipotez, eşleştirilmiş farkların ortalamasının popülasyonda sıfıra eşit olmadığını belirtir. Bu, bir etkinin gözlemlendiği anlamına gelir – bir örneklem kümesinden diğerine veya bir gruptan diğerine bir şey değişmiştir.
Eğer p-değeriniz anlamlılık düzeyinizden (örneğin 0,05) küçükse, sıfır hipotezini reddedebilir ve örnekleminizin ortalama eşleştirilmiş farkın popülasyonda sıfıra eşit olmadığı sonucuna varmak için yeterince güçlü kanıt sağladığı sonucuna varabilirsiniz.
Eşleştirilmiş ve bağımsız örnekler arasındaki fark nedir?
Eşleştirilmiş örneklemlerin aksine, Bağımsız örneklemler, her bireyin yalnızca bir gruba ait olduğu iki ayrı popülasyonu ilişkisiz olarak değerlendirir. Örneğin, yüksek kolesterol seviyeleri ile sağlık sonuçları arasındaki ilişkiyi incelemek isteyen araştırmacılar, kardiyovasküler hastalığı olan hastaları bir tedavi grubuna atayabilir ve kardiyovasküler hastalığı olmayan ancak yüksek kolesterol seviyelerine sahip olanlarla karşılaştırabilir.
Her iki durumda da, her bir denek rastgele bir çalışma grubuna ya da kontrol grubuna atanır ve ardından verileri toplanır; bu tür bir araştırma tasarımına “bağımsız örneklemler t-testi” denir.
DAHA FAZLA BİLGİ EDİNİN: Popülasyon vs Örneklem
Bir örneğin eşleştirilmiş olup olmadığını nasıl anlarsınız?
Örneğin, öğrencilerinizin çalışma arası vermeden önceki ve çalışma arası verdikten sonraki ortalama sınav puanlarını karşılaştırmak istediğinizi varsayalım. Bu durumda, iki koşulu olan bir grubunuz olacaktır: mola vermeden önce ve mola verdikten sonra. Eşleştirilmiş t-testi, bu iki puan grubunu karşılaştırmak için tasarlanmıştır.
Eşleştirilmemiş bir t-testi ise iki bağımsız grubun veya öğenin ortalamalarını karşılaştırır. Örneğin, erkek ve kız öğrenciler arasında ortalama sınav puanlarında herhangi bir fark olup olmadığını görmek istediğinizi varsayalım. Bu durumda, cinsiyetler arasında herhangi bir varyans farkı olduğunu varsaymadan puanlarını karşılaştırmak için eşleştirilmemiş bir t-testi kullanabilirsiniz.
Varyansın koşullar arasında eşit olduğu varsayılmayan eşleştirilmemiş bir t-testinin aksine, eşleştirilmiş bir t-testinde varyansın koşullar arasında eşit olduğu kabul edilir.
Eşleştirilmiş/bağımsız bir örneklemin ne zaman gerekli olduğunu anlamak için aşağıdaki örneği kullanalım.
Sonuç
Araştırmada eşleştirilmiş örnekler toplamak, birçok pazar araştırması türünde altı sigma iyileştirmeleri sağlayabilecek, yeterince kullanılmayan bir tekniktir. Ayrıca daha iyi iş kararları alınmasını sağlayacak değerli içgörüler de toplayabilir. Ayrıca, daha yüksek düzeyde istatistiksel verimlilik, daha karşılaştırılabilir yanıtlar ve üstün veri kalitesi üretecektir.
QuestionPro’da, tüm araştırma ihtiyaçlarınız için doğru örnekleme tekniğinin değerini anlıyoruz, bırakın zor işi biz yapalım. Şimdi Ücretsiz Teklif İsteyin!