Bölünüme bağlı olmayan varyans çözümlemesi çoklu karşılaştırmalar ve tarımda uygulamaları

Abstract

ÖZET Hamza GAMGAM DOKTORA TEZÎ Mayıs 1985 GAZÎ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ İstatistiksel teknikler, genel olarak, parametrik teknikler ve parametrik olmayan teknikler olmak üzere iki guruba ayrılır. Kuramsal temelleri XIX. yüzyılda atılan parametrik teknikler örneklerin seçildiği yığın (lar) m bölünümünün normal olmasını gerektirir. XX. yüzyıl orta larına doğru hızla gelişen parametrik olmayan teknikler tümüyle parametrik olmayanlar ve bölünüme bağlı olmayan lar olmak üzere iki guruba ayrılabilmektedir. Parametrik tekniklerle parametrik olmayan teknikler, genel olarak, 12 kritere göre karşılaştırilabilir. Bu çalışmada, henüz, ülkemizde pek yaygın olarak kullanılmayan bölünüme bağlı olmayan varyans çözümleme ve çoklu karşılaştırma teknik leri tanıtılarak gerçek verilere uygulanmalarına yer ve rilmiştir. Tek-f aktör bölünüme bağlı olmayan varyans çözümleme tekniklerinden biri olan H testi ilk olarak Kruskal-Wallis tarafından 1952 yılında önerilmiştir. H istatistiğinin ör nekleme bölünümü üç farklı durum için açıklanmıştır. Ay rıca tek-faktör bölünüme bağlı olmayan varyans çözümlemetekniği ile yokluk hipotezi red edildiğinde faktör düzey lerinden hangilerinin aynı hangilerinin farklı olduğunun ortaya çıkartılmasında kullanılabilecek çoklu karşılaştır ma tekniklerinden ikisi tanıtılmıştır. tki-faktör ve blok değişkeninin kullanıldığı tek- faktör bölünüme bağlı olmayan varyans çözümleme tekniği olan S testi ilk Friedman tarafından önerilmiştir. S is tatistiğinin örnekleme bölünümü iki farklı durum için açık- lanmxstir. S testi sonucu yokluk hipotezi red edildiğinde faktör düzeylerinden hangilerinin aynı hangilerinin farklı olduğunun ortaya çıkartılmasında kullanılabilecek çoklu karşılaştırma tekniklerinden ikisi tanıtılmıştır. Son bölümde daha önceki bölümlerde kuramsal temelle ri açıklanan bölünüme bağlı olmayan teknikler Tarım Orman ve Köyişleri Bakanlığı Orta Anadolu Zirai Araştırma Ensti tüsünden alınan verilere uygulanmıştır.

DISTIRIBUTION-FREE AiNALYSIS OF VARIANCE MULTIPLE COMPARISONS AND APPLICATIONS IN AGRICULTURE Hamza GAMGAM Ph.D. May 1985 GAZI UNIVERSITY INSTITUTE OF SCIENCES Statistical techniques are divided parametric techniques and nonparametric techniques in general. Parametric techniques which had been developed in XIX th century- require to be normal distributed population (s) that the sampling will be selected. However, after the middle of XX th century, the nonparametric techniques which has rapidly developed may be seperated into two groups such as purely nonparametric techniques and distiribution-free techniques. Parametric and nonparametric techniques may be compared on 12 criterion. In this study the distiribution-free analysis of variance and multiple comparison techniques that has not used yet in Turkey, discussed and applied to the true data.The H test which is one of the distiribution-free one-way analysis of variance techniques has been proposed by Kruskal and Wallis in 1952. The sampling distiribution of the H statistics were discussed for three cases. Additionally, when the distribution-free one-way analysis of variance is applied, if null hypothesis is rejected, two of the multiple comparison techniques that are used to identify the levels of the factor which are the same and which are not the same, are discussed. The S test proposed by Friedman is a technique of the distribution-free two-way analysis of variance or the distribution-free one-way analysis of variance with blocks. The sampling distribution of the Sstati sties were discussed for two cases. After applying the S test if null hypothesis rejected, two of the multiple compa rison techniques that are used to identify the levels of the factors which are the same and which are not the same, are discussed. The last chapter consist of the application of the distribution-free techniques discussed in the previous chapters to the data obtained from the Ministry of Agriculture, Forest and Country, Institute of Middle Anatolian Agricultural Research.