Bir control grubu bir deney grubu ve bir treatment varsa hangi quantitative
Elimde post ve delayed testler var.
Treatment kontrol grubuna verilmedi. Başka değişken yok.
Deney grubu 6 kişi kontrol grubu 8 kişiydi. Elimde 1 - 5 arasında puan veren daha önce denenmiş reliable ve valid bir scale var.
Bu treatment deney grubunda neden başarılı oldu quantative olarak nasıl ölçülür?
test sonucun 120 150 gibi sürekli bir şey mi + - gibi kategorik bir şey mi?
Karışık Desenler için ANOVA olarak geçiyor.
İki ölçme sonucunu karşılaştırırken, aynı anda gruplar arası da karşılaştırma yapmak istiyorsunuz. Bu durumda faktöriyel ANOVA türleri devreye giriyor.
statistics.laerd.com
Düzeltme: Tabi ki benim söylediğim sürekli değişken için geçerli. @niye ama'nın söylediği gibi test sonuçlarınız kategorikse benim yanıtım anlamını yitiriyor.
@niye ama
Bu konuda henüz ders almadım. Test sonucum 1 ile 5 arasında puan veren bir scale. Bu muydu sorunun yanıtı acaba?
hipotezin nedir?
eldeki verilerin nedir?
Yarı deneysel t testi sanırım ama notlarima bakmam lazım. Yanlış hatırlıyor olabilirim.
“Neden” başarılı olduğunu eldeki verilerle ölçemezsin. Öntest yoksa başarılı olup olmadığını da ölçemezsin zaten. Ayrıca veri sayından dolayı parametrik test yapman da uygun olmaz.
Bu sorunun cevabını duyurudan almaman gerekir, bu tip şeyleri iyice öğrenene kadar araştırmalarını bir bilen (danışman vs) eşliğinde yapmalısın ve o yol göstermeli. Onun gösterdiği yolu da bilimsel bi kaynaktan doğrulayabilmelisin.
Neden basarili oldugu olculemez ama iki grup arasi ortalamalarin farkli olup olmadigi test edilebilir ancak.
Elinde birden fazla grup varsa ANOVA, iki grup varsa t testi uygun olabilir. (Iki grupta ANOVA yine olur ama bira bakkala limuzinle gitmek gibi olur) Ayni zamanda deney ve kontrol grubunun sayilarinin kucuk olmasi nedeniyle de t-testi uygun ama aralarinda bariz bir fark yoksa alacagin sonuc o kdar da guvenilir olmayabilir. Orneklemin biraz daha buyuk olmasi gerekiyor.
1-5 arasi surekli bir olcek olmadigindan, ayni sekilde sonuc cok guvenli olmayacaktir. Bu durumda Wilcoxon'in testi daha iyi sonuc verir.
Herhangi bir Deney Tasarimi / Design of Experiments kitabinin muhtemelen ilk, tas catlasa ikinci bolumunde bulunabilir bu bilgi.