Cochran's Q Testi
Cochran's Q Test · Ayrıca şöyle bilinir: Cochran Q Testi, Cochran's Q, Q test for related proportions
Cochran's Q testi, William G. Cochran tarafından 1950'de tanıtılan, üç veya daha fazla ilişkili ikili ölçümdeki oranları karşılaştırmak için kullanılan parametrik olmayan bir hipotez testidir. McNemar testini çoklu koşul durumuna genişletir ve her katılımcının her koşul altında gözlemlendiği ve sonucun basit bir başarı/başarısızlık (1/0) olarak kaydedildiği durumlar için tercih edilen yöntemdir.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Üç veya daha fazla koşul ve ikili bir sonuç değişkeni ile bir blok (tekrarlanan ölçümler veya eşleştirilmiş) tasarımınız olduğunda Cochran'ın Q testini kullanın. İki varsayım geçerli olmalıdır: veriler, her katılımcının her koşul altında bir gözlem sağladığı gerçek bir blok yapısı oluşturmalı ve sonuç gerçekten dikotomik olmalıdır (sürekli bir değişkenden çökeltilmemiş). Minimum önerilen örneklem büyüklüğü yaklaşık 10 denektir. Yalnızca iki koşul olduğunda, McNemar testi uygun seçenektir. Sonuç ikili yerine sıralı veya sürekli olduğunda, Friedman testi doğru parametrik olmayan alternatiftir.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Temel ikili çıktılar hakkında herhangi bir dağılımsal varsayım yapmaz.
- Denekler arası değişkenliği doğal olarak ortadan kaldırır, gerçek koşul etkilerine duyarlılığı artırır.
- Tanıdık McNemar mantığını çoklu koşul durumuna doğrudan genişletir, yorumlamayı basit tutar.
- Sosyal bilimler, sağlık ve eğitim araştırmalarında yaygın olarak bulunur ve tanınır.
- Yalnızca ikili (0/1) çıktılarla sınırlıdır — ikiden fazla kategorisi olan sürekli, sıralı veya nominal çıktılar farklı bir test gerektirir.
- Tam bir blok tasarımı gerektirir; herhangi bir denek için herhangi bir koşuldaki eksik veriler analizi karmaşıklaştırır.
- Ki-kare yaklaşımı, denek sayısı az olduğunda veya başarı oranları 0 veya 1'e çok yakın olduğunda güvenilmez olabilir.
- Genel bir Q anlamlı olsa bile, hangi spesifik koşul çiftlerinin farklılaştığını göstermez; çoklu karşılaştırma düzeltmesi ile ikili takip testleri gereklidir.
SSS
Cochran'ın Q testi McNemar testinden nasıl farklıdır?
McNemar testi, tam olarak iki ilişkili ikili ölçümdeki oranları karşılaştırır. Cochran'ın Q testi, üç veya daha fazla koşul için genişletilmesidir; k = 2 olduğunda, iki test aynı sonuçları verir.
Anlamlı bir Q'dan sonra ne yapmalıyım?
Her koşul çifti için ikili McNemar testleri yapın ve aile bazlı hata oranını kontrol etmek için bir çoklu karşılaştırma düzeltmesi - Bonferroni (α'yı çift sayısına bölmek) veya daha güçlü Holm adım aşağı prosedürü - uygulayın.
Sonucum gerçekten ikili değilse ne olur?
Sonuç sıralı veya sürekli ise, bunun yerine Friedman testini kullanın. Cochran'ın Q'sunu uygulamak için sürekli bir değişkeni yapay olarak 0/1'e çökeltmek, bilgiyi boşa harcar ve önerilmez.
Ne kadar büyük bir örneğe ihtiyacım var?
Ki-kare yaklaşımı genellikle en az 10 denekle yeterince iyi çalışır. Çok küçük örnekler veya herhangi bir koşuldaki aşırı başarı oranları (0 % veya %100'e yakın) yaklaşımı güvenilmez hale getirebilir; bu durumlarda testin kesin bir permütasyon versiyonu tercih edilir.
Kaynaklar
- Cochran, W. G. (1950). The comparison of percentages in matched samples. Biometrika, 37(3–4), 256–266. DOI: 10.1093/biomet/37.3-4.256 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 1). Cochran's Q Test. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/statistics/cochran-q-test
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Bağımsızlık Ki-kare Testiİstatistik↔ karşılaştır
- Friedman testiİstatistik↔ karşılaştır
- McNemar testiİstatistik↔ karşılaştır
- Tekrarlanan ölçümler ANOVAİstatistik↔ karşılaştır