Etkileşimleri Test Etmek İçin Hizalanmış Sıra Sayıları Dönüşüm Yöntemleri

Abstract

Amaç: Bu makalenin amacı, normallik varsayımının sağlanmadığı faktöriyel deneme desenlerinde etkileşim teriminin önemlilik testi için uygulaması kolay ve etkili olan hizalanmış sıra sayıları dönüşümü işlemini tanıtmaktır. Gereç ve Yöntemler: Birçok istatistiksel testin geçerliliği, gözlemlerin normal dağıldığı varsayımına bağlıdır. Ancak incelenen birçok karmaşık özellik, normal olmayan dağılımlara sahiptir. Dağılımın normal olmadığı durumlarda kullanılan çeşitli yaklaşımlar mevcuttur. Normallik veya varyansların homojenliğini ihlal eden verilerin söz konusu olduğu durumlarda, başlangıçta sıra sayısı dönüşümleri alternatif olarak önerilmiştir. Sıra sayıları dönüşüm işleminin dikkate alındığı çalışmalarda önce orijinal gözlemler sıra sayılarına dönüştürülmekte, ardından da sıra sayıları üzerinde parametrik bir istatistik hesaplanmaktadır. Bulgular: Hem en küçük kareler tekniğine hem de sıra dönüşüm işlemine alternatif bir yöntem, hizalanmış sıra sayıları dönüşüm işlemidir. Hizalanmış sıralama dönüşümü, hem normallik gibi varsayım ihlallerinin etkisini en aza indirmekte hem de sıralama dönüşümü için bir sorun olan etkileşim terimlerinin önemlilik testine olanak sağlamaktadır. Hizalanmış sıra sayıları işlemine dayalı testler sağlam ve güçlü testlerdir. Bu işlem, varsayım ihlallerine ve aykırı değerlere karşı duyarlı değildir. Sonuç: Hizalanmış sıra sayıları dönüşüm işlemlerinin klasik varyans analizi işlemlerine karşı bilinen en iyi alternatifler olduğu ve normallik varsayımlarının şüpheli olduğu durumlarda kullanılması gerektiği sonucuna varılmıştır.Objective: The purpose of this article is to introduce aligned rank transform which is easy and effective to apply for the significance test of interaction term in factorial experimental design where normality assumption is not provided. Material and Methods: The validity of many statistical tests depends on the assumption that observations are normally distributed. But, many complex traits studied have non-normal distributions. Several approaches exist to respond to non-normality. Rank transformations were initially proposed as an alternative when dealing with data that violated normality or homogeneity of variances. In studies where the rank transformation is taken into consideration, the original observations are first converted into ranks, and then a parametric statistics is calculated on the ranks. Results: An alternative method to both the least squares technique and the rank transform process is the aligned rank transform procedure. The aligned rank transform minimizes the effect of violations of assumptions such as normality, but does not suffer some of the same problems of the rank transform, such as introducing interactions when they are not present or removing interactions when they are present. The aligned rank transform is a robust and powerful technique. This method is not sensitive to outliers and violations of assumptions on error distribution. Conclusion: It concluded that the aligned rank transform procedures appear to be the best known alternatives to the classical analysis of variance procedures, and should be used in situations where the assumptions of normality is suspect.