Permütasyon (Rastgeleleştirme) Testi
Permutation (Randomization) Test · Ayrıca şöyle bilinir: randomization test, exact permutation test, re-randomization test, Permütasyon Testi
Permütasyon testi, grup etiketlerini tekrarlı olarak karıştırarak bir test istatistiğinin örneklem dağılımını doğrudan veriden oluşturan parametrik olmayan bir yeniden örnekleme prosedürüdür. Yeniden örnekleme geleneğinde geliştirilmiş ve Good (2005) ile Edgington & Onghena (2007) tarafından sistematik olarak ele alınmış olup, parametrik dağılım varsayımı gerektirmez ve kesin bir p-değeri verir.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
+17 tane daha
Ne zaman kullanılır
Parametrik varsayımların (normallik gibi) şüpheli olduğu, örneklemin orta büyüklükte olduğu veya dağılım yaklaşımından uzak kesin bir p-değeri istediğinizde, grupları karşılaştırmak veya bir ilişkiyi değerlendirmek için bir permütasyon testi kullanın. Sürekli, kategorik ve sıralı verilere ve çok çeşitli tasarımlara uygulanır. Anahtar gereksinim, gözlemlerin sıfır hipotezi altında değiş tokuş edilebilir olmasıdır ve kararlı bir sonuç için yeterli sayıda permütasyon (en az yaklaşık 1000) çalıştırmalısınız. Çok küçük örneklemler (yaklaşık 10'un altında ve özellikle 5'in altında) için kaçının, çünkü farklı permütasyonların sayısı anlamlı bir çözünürlük vermek için çok sınırlıdır.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Dağılımdan bağımsız: normallik veya başka bir parametrik varsayım gerektirmez, yalnızca sıfır hipotezi altındaki değiş tokuş edilebilirliğe dayanır.
- Doğrudan verilerden oluşturulan kesin (veya keyfi olarak hassas) bir p-değeri sunar.
- Esnek — sürekli, kategorik veya sıralı verilerle ve hesaplayabileceğiniz hemen hemen her test istatistiğiyle çalışır.
- Yaklaşık 10'dan az gözlemle, farklı permütasyonların sayısı sınırlıdır, bu nedenle kesin bir sayım testi tercih edilir.
- 5'ten az gözlemle, permütasyon dağılımı o kadar kısıtlıdır ki sonuçlar anlamsız hale gelir.
- Geçerlilik değiş tokuş edilebilirliğe bağlıdır; yapısal bağımlılık (kümeleme, zaman sırası) bu varsayımı bozabilir.
- İstatistiğin birçok yeniden örneklem üzerinde yeniden hesaplanması gerektiğinden hesaplama açısından ağır olabilir.
SSS
Kaç permütasyon gereklidir?
Kararlı bir sonuç için en az yaklaşık 1000 rastgele permütasyon çalıştırın; daha fazla permütasyon, p-değerinin çözünürlüğünü keskinleştirir. Çok küçük örneklemler için, her olası yeniden etiketlemeyi saymak, gerçekten kesin bir test veren, uygulanabilir olabilir.
Değiş tokuş edilebilirlik nedir ve neden önemlidir?
Değiş tokuş edilebilirlik, sıfır hipotezi altında gözlemlerin gruplara herhangi bir yeniden atanmasının eşit derecede olası olduğu anlamına gelir. Permütasyon testinin dayandığı tek varsayımdır; veriler kümelenmiş veya zaman içinde sıralanmışsa ve etiketler serbestçe değiştirilemiyorsa, test geçersiz olabilir.
Permütasyon testi bir bootstrap'ten nasıl farklıdır?
Permütasyon testi, sıfır grup farkı hipotezini test etmek için etiketleri yerine koymadan karıştırır ve kesin bir p-değeri üretir. Bootstrap, bir istatistiğin değişkenliğini tahmin etmek için gözlemleri yerine koyarak yeniden örnekler; kesin bir sıfır testinden ziyade güven aralıkları ve standart hatalar hedefler.
Örneklem çok küçük olduğunda ne yapmalıyım?
Yaklaşık 10 gözlemin altında permütasyon dağılımı sınırlıdır ve 5'in altında temelde anlamsızdır. Bu durumlarda kesin bir sayım testi tercih edin veya bir jackknife veya bootstrap çıkarım prosedürüne geri dönün.
Kaynaklar
- Good, P. (2005). Permutation, Parametric and Bootstrap Tests of Hypotheses (3rd ed.). Springer. ISBN: 978-0387202792
- Edgington, E. S., & Onghena, P. (2007). Randomization Tests (4th ed.). CRC Press. ISBN: 978-1584885894
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 1). Permutation (Randomization) Test. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/statistics/permutation-test
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Bootstrap Çıkarımıİstatistik↔ karşılaştır
- Jackknife Yeniden Örneklemesiİstatistik↔ karşılaştır
- Sağlam Korelasyon (Spearman, Kendall ve Biweight)İstatistik↔ karşılaştır
- Trimmed Mean Test (Yuen Testi)İstatistik↔ karşılaştır
- Winsorlu Tahminİstatistik↔ karşılaştır