İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›İstatistik›Dunn'nin Çoklu Karşılaştırma Testi
Hypothesis test

Dunn'nin Çoklu Karşılaştırma Testi

Dunn's Multiple Comparison Test · Ayrıca şöyle bilinir: Dunn's post-hoc test, Kruskal-Wallis post-hoc, Dunn Testi — Kruskal-Wallis Post-Hoc

Dunn testi, 1964 yılında Olive Jean Dunn tarafından tanıtılan, Kruskal-Wallis testi anlamlı bir genel sonuç döndürdükten sonra hangi spesifik grup çiftlerinin anlamlı farklılık gösterdiğini belirlemek için kullanılan parametrik olmayan bir post-hoc prosedürdür. Sıra toplamlarını kullanarak grupları çiftler halinde karşılaştırır ve aile bazında hata oranını kontrol etmek için çoklu karşılaştırma düzeltmesi – en yaygın olarak Bonferroni veya Holm – uygular.

ScholarGate
  1. Hypothesis test
  2. v1
  3. 1 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Dunn'nin Çoklu Karşılaştırma Testi
Bonferroni DüzeltmesiKruskal-Wallis H testiMann-Whitney U testiFriedman testi için Neme…Tek yönlü Varyans AnaliziConover-Iman Post-Hoc Te…

Ne zaman kullanılır

Üç veya daha fazla bağımsız grubun sürekli veya sıralı bir sonuç üzerinde ölçüldüğü ve tek yönlü ANOVA için normallik varsayımının karşılanamadığı durumlarda istatistiksel olarak anlamlı bir Kruskal-Wallis testinin takibinde Dunn testini uygulayın. Ön koşullar şunlardır: (1) genel Kruskal-Wallis testi anlamlıdır (p < 0.05), (2) gruplar bağımsızdır ve (3) her grup en az beş gözlem içerir. Anlamlı olmayan bir Kruskal-Wallis sonucu sonrasında Dunn testini çalıştırmayın, çünkü genel test bir fark olduğunu ortaya koymadan önce post-hoc karşılaştırmalar haklı gösterilemez.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Dağılımdan bağımsız: normallik varsayımı gerektirmez, bu da onu çarpık veya sıralı veriler için güvenli kılar.
  • Kruskal-Wallis sıra çerçevesini doğrudan genişletir, bu nedenle çift bazında karşılaştırmalar genel testle tutarlıdır.
  • Bonferroni veya Holm aracılığıyla çoklu karşılaştırma kontrolü, aile bazında Tip I hatayı nominal düzeyde tutar.
  • Hesaplanması basittir ve yaygın olarak uygulanmıştır; etki büyüklüğü r = z / √N'nin yorumlanması kolaydır.
Sınırlılıklar
  • Yalnızca anlamlı bir Kruskal-Wallis testinden sonra kullanılabilir; tek başına bir karşılaştırma prosedürü değildir.
  • Veriler gerçekten normal bir dağılım izlediğinde parametrik post-hoc testlerden (örneğin, Tukey'nin HSD'si) daha az güçlüdür.
  • Bonferroni düzeltmesi çok sayıda grupla muhafazakar hale gelir, gücü azaltır; bu durumlarda Holm yöntemi tercih edilir.
  • Doğrudan medyanları test etmez – sıra toplamı eşitliğini test eder, bu da dağılımların farklı şekilleri olduğunda medyan eşitliğinden farklı olabilir.

SSS

Kruskal-Wallis'i çalıştırmam gerekir mi?

Evet. Dunn testi bir post-hoc prosedürdür ve yalnızca istatistiksel olarak anlamlı bir Kruskal-Wallis sonucu sonrasında çalıştırılmalıdır. Anlamlı bir genel test olmadan çalıştırmak, asılsız bulguların olasılığını artırır.

Bonferroni veya Holm – hangi düzeltmeyi kullanmalıyım?

Holm'un adım aşağı yöntemi genellikle tercih edilir çünkü aile bazında hata oranını aynı nominal düzeyde kontrol ederken Bonferroni'den daha güçlüdür. Bonferroni daha basittir ve yaygın olarak kabul edilir, ancak çok sayıda grupla giderek daha muhafazakar hale gelir. Hangisini kullanırsanız kullanın raporlayın ve tutarlı olun.

Etki büyüklüğünü nasıl raporlarım?

Her anlamlı çift için, z çift bazındaki z istatistiği ve N karşılaştırmadaki iki grup arasındaki toplam örneklem büyüklüğü olmak üzere r = z / √N hesaplayın. 0.1, 0.3 ve 0.5 civarındaki değerler geleneksel olarak sırasıyla küçük, orta ve büyük etkiler olarak yorumlanır.

Neden bunun yerine birden fazla Mann-Whitney U testi çalıştırmıyorsunuz?

Birden fazla Mann-Whitney testi düzeltme olmaksızın çalıştırmak aile bazında Tip I hatayı artırır. Dunn testi, Kruskal-Wallis ile aynı havuzlanmış sıralamayı kullanır ve uygun bir çoklu karşılaştırma düzeltmesi uygular, bu da onu hem kavramsal olarak tutarlı hem de istatistiksel olarak titiz hale getirir.

Kaynaklar

  1. Dunn, O.J. (1964). Multiple Comparisons Using Rank Sums. Technometrics, 6(3), 241–252. DOI: 10.1080/00401706.1964.10490181 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 1). Dunn's Multiple Comparison Test. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/statistics/dunn-test

İlişkili yöntemler

Bonferroni DüzeltmesiKruskal-Wallis H testiMann-Whitney U testiFriedman testi için Nemenyi Post-Hoc TestiTek yönlü Varyans Analizi

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Bonferroni Düzeltmesiİstatistik↔ karşılaştır
  • Kruskal-Wallis H testiİstatistik↔ karşılaştır
  • Mann-Whitney U testiİstatistik↔ karşılaştır
  • Friedman testi için Nemenyi Post-Hoc Testiİstatistik↔ karşılaştır
  • Tek yönlü Varyans Analiziİstatistik↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Conover-Iman Post-Hoc TestiKruskal-Wallis H testi

Benzer yöntemler

Kruskal-Wallis H testiConover-Iman Post-Hoc TestiSağlam Kruskal-Wallis TestiFriedman testi için Nemenyi Post-Hoc TestiFriedman testiBrunner-Munzel TestiMood'un Medyan TestiSıralı Alternatifler için Jonckheere-Terpstra Testi

İlgili referans kavramlar

Sıra Tabanlı YöntemlerÇoklu Hipotez TestiNonparametrik İstatistikÇok Değişkenli Varyans AnaliziPermütasyon TestleriKaplan-Meier Sağkalım Eğrileri

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — Dunn Test (Dunn's Multiple Comparison Test). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/statistics/dunn-test · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Olive Jean Dunn
Year
1964
Family
Nonparametric post-hoc test
Type
Nonparametric pairwise comparison
Groups
k ≥ 3
Outcome
continuous or ordinal
Parametric
Hayır
Prerequisite
Significant Kruskal-Wallis test
Correction
Bonferroni or Holm
EffectSize
r = Z / √N
İlişkili yöntemler
Bonferroni DüzeltmesiKruskal-Wallis H testiMann-Whitney U testiFriedman testi için Nemenyi Post-Hoc TestiTek yönlü Varyans Analizi
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil