Ortalamaların karşılaştırılmasında kontrast kullanımı

Abstract

İkiden fazla grubun yer aldığı deneysel araştırmalarda varyans analizi yaygın olarak kullanılmaktadır. Varyans analizinde, F testi ile grupların ortalamalarının aynı olduğuna dair sıfır hipotezi test edilir. İkili olarak ortalamalar arasındaki farklılıkların ayrıntılı incelemesi ise LSD, Tukey, Duncan gibi çoklu karşılaştırma testleri (multiple comparison tests) ile yapılır. Bu testler, plansız karşılaştırmalar veya post-hoc testler olarak da adlandırılır ve ortalamalar arasındaki olası tüm ikili ortalama kombinasyonların karşılaştırılmasını gerektirir. Özellikle grup sayısı fazla olduğu zaman, elde edilen ortalama gruplarının yorumlanması karmaşık ve zor olabilmektedir. Kontrast analizleri ise planlı karşılaştırmalar olarak da bilinir ve yalnızca karşılaştırılacak hipotezlere yoğunlaşır. Dolayısı ile yorumlamada avantaj ve kolaylık sağlar. Bu çalışmanın amacı, ortalamaların karşılaştırılmasında odaklanılan sorular (hipotezler) hakkında daha kesin sonuçlar alınmasını sağlayan kontrast kullanımını detaylı olarak inceleyerek, kontrast analizinin tanıtımını ve kullanımını sağlamaktır. Bu amaçla, öncelikle kontrast kavramı tanıtılmış, kontrast tahmininin nasıl yapılacağı gösterilmiştir. Araştırıcının sorularının hipoteze dönüştürülmesi, kontrast analizi ve sonuçlarının yorumlanması anlatılmıştır. Ayrıca kontrast kodlaması yaparken göz önünde bulundurulması gereken durumlar hakkında detaylı bilgi verilmiştir.Çalışmada, kontrast kullanımı ile sınıf karşılaştırılması, alt grup tasarımı, eğilim analizi için tek yönlü ANOVA şeklinde analizlere yer verilmiştir. Daha sonra, faktöriyel tasarımlarda ana etkiler ve interaksiyon etkileri içerisinde, kontrast kullanımı anlatılmış ve etki büyüklüğünün korelasyon cinsinden ölçümü hakkında bilgiler verilmiştir. Analizlerde R programı, versiyon 3.4.4 kullanılmış, komut dizimleri ise, ek olarak verilmiştir. Sonuç olarak; araştırıcılara, kendi araştırma hipotezlerini/sorularını doğrudan test etmesini sağlayan kontrast analizleri önerilmektedir. Bu tez çalışmasının ülkemiz araştırıcılarına referans olması ve yeterince bilinmeyen kontrast analizi kullanımının yaygınlaşması beklenmektedir.

If there are more than two groups in experimental studies, variance analysis is widely used. In the analysis of variance, the null hypothesis that tests whether the group averages are same is tested by the F test. A detailed examination of the differences between the averages is done by multiple comparison tests such as LSD, Tukey, Duncan. These tests are also called unplanned-comparisons or post-hoc tests and require a comparison of all possible combinations between the averages. Especially, if there are many number of groups, the interpretation of obtained group averages can be complicated and difficult. Contrast analysis also known as planned-comparisons, deal with only on the hypotheses to be compared. Therefore, it provides easy interpretation.The aim of this study is to examine in detail the use of contrast that providing clearer results about focused questions (hypotheses) to compare the averages then to use and introduce the contrast analysis groups. For this purpose, firstly the concept of contrast and contrast estimation method were described. Then, the research hypothesis was created during the contrast analysis process and the interpretation method about information was presented. Finally, detailed information was provided about the conditions to be considered during the contrast coding process.The study contains the subgroup design, the one-way ANOVA method for the trend analysis and the class comparison dependent using contrast analysis. Also, two-factor ANOVA for the contrast use in factorial design was used in the study. In the analysis, the 3.4.4. version of the R program was used and the command sequences were presented.As a result; it is expected that the use of less used contrast will be widespread compared to known comparison tests, by accepting this thesis study as a reference. Researchers are advised to test specific questions that allow them to test their research hypothesis.