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›Sağlam ANOVA (Welch ve Kırpılmış Ortalama)
Regression model

Sağlam ANOVA (Welch ve Kırpılmış Ortalama)

Robust Analysis of Variance (Welch & Trimmed Mean) · Ayrıca şöyle bilinir: Welch ANOVA, trimmed-mean ANOVA, heteroscedastic one-way ANOVA, Robust ANOVA (Welch & Trimmed Mean), robust ANOVA

Sağlam ANOVA, klasik normallik ve eşit varyans varsayımlarının başarısız olduğu durumlarda üç veya daha fazla grubun merkezi eğilimini karşılaştırır. Welch tarafından 1951'de tanıtılan Welch'in heteroskedastisiteye göre ayarlanmış istatistiğini, Wilcox tarafından geliştirilen kırpılmış ortalama testleriyle birleştirerek, aykırı değerler ve eşit olmayan grup yayılımları varlığında güvenilir karşılaştırmalar sağlar.

ScholarGate
  1. Regression model
  2. v1
  3. 2 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.

Sağlam ANOVA (Welch ve Kırpılmış Ortalama)
Bootstrap ÇıkarımıEn Küçük Kareler (EK) Re…Permütasyon (Rastgeleleş…Theil-Sen TahmincisiWinsorlu TahminHizalanmış Sıra Dönüşümü…Sağlam Kovaryans Tahmini…Sağlam Mahalanobis Mesaf…

Ne zaman kullanılır

Normallik veya varyans homojenliği şüpheli olduğunda, aykırı değerler bulunduğunda veya grup yayılımları açıkça farklılık gösterdiğinde, sürekli bir sonuca göre üç veya daha fazla bağımsız grubu karşılaştırmak için Sağlam ANOVA'yı kullanın. Bağımsız gözlemleri ve en az yaklaşık 20'lik bir örneklemi varsayar. Bir Levene veya normallik kontrolü başarısız olduğunda klasik ANOVA'ya tercih edin. Çok küçük örneklemler (grup başına yaklaşık 10'un altında) için kaçının, çünkü permütasyon testi daha güvenlidir ve gözlemlerin dörtte birinden fazlası aykırı değer olduğunda kırpma oranını artırın veya medyan tabanlı bir yönteme geçin.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Grup varyansları eşit olmadığında (heteroskedastisite) geçerliliğini korur, klasik ANOVA'nın aksine.
  • Kırpılmış ortalama versiyonu, karşılaştırmadan önce her kuyruğun sabit bir kesrini atarak aykırı değerlere direnç gösterir.
  • Orta derecede zorluk ve yaygın olarak bulunabilir olması, ANOVA varsayımları ihlal edildiğinde pratik bir geçiş yöntemi olmasını sağlar.
Sınırlılıklar
  • Çok küçük örneklemler için güvenilmez hale gelir; grup başına yaklaşık 10'dan az gözlem olduğunda permütasyon testi tercih edilir.
  • Aykırı değer oranı yaklaşık %25'i aştığında, sabit bir kırpma oranı artık yeterli değildir ve daha yüksek bir kırpma oranı veya medyan tabanlı bir yöntem gereklidir.
  • Bağımsız gözlemler gerektirir; tekrarlanan ölçümler veya kümelenmiş veriler için tasarlanmamıştır.

SSS

Bu, sıradan tek yönlü ANOVA'dan nasıl farklıdır?

Sıradan ANOVA, eşit grup varyanslarını ve yaklaşık olarak normal verileri varsayar. Sağlam ANOVA her ikisini de gevşetir: Welch istatistiği eşit olmayan varyanslara izin verir ve kırpılmış ortalama versiyonu, aykırı değerlerin karşılaştırmayı bozmasını önlemek için aşırı gözlemleri kaldırır.

Kırpma aslında ne yapar?

Kırpma, ortalamayı hesaplamadan önce her gruptaki en küçük ve en büyük değerlerin sabit bir oranını (genellikle %20) atar. Bu kırpılmış ortalama, sıradan ortalamadan aykırı değerlere ve ağır kuyruklara çok daha az duyarlıdır, bu nedenle test karmaşık verilerde güvenilir kalır.

Ne zaman Sağlam ANOVA kullanmamalıyım?

Çok küçük örneklemlerden kaçının — grup başına yaklaşık 10'dan az gözlem olduğunda permütasyon testi daha güvenilirdir — ve aykırı değerler verilerin kabaca %25'ini aştığında, kırpma oranını artırmalı veya bunun yerine medyan tabanlı bir yöntem kullanmalısınız.

Ne kadar örneklem büyüklüğüne ihtiyacım var?

Yöntem, en az yaklaşık 20 genel örneklem için tasarlanmıştır ve grup başına, kırpmadan sonra hala karşılaştırılacak anlamlı sayıda değer bırakan yeterli gözlem sayısına sahiptir.

Kaynaklar

  1. Welch, B. L. (1951). On the comparison of several mean values: an alternative approach. Biometrika, 38(3/4), 330-336. DOI: 10.1093/biomet/38.3-4.330 ↗
  2. Wilcox, R. R. (2012). Introduction to Robust Estimation and Hypothesis Testing (3rd ed.). Academic Press. ISBN: 978-0123869838

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 1). Robust Analysis of Variance (Welch & Trimmed Mean). ScholarGate. https://scholargate.app/tr/statistics/robust-anova

İlişkili yöntemler

Bootstrap ÇıkarımıEn Küçük Kareler (EK) RegresyonuPermütasyon (Rastgeleleştirme) TestiTheil-Sen TahmincisiWinsorlu Tahmin

Hangi yöntem?

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

  • Bootstrap Çıkarımıİstatistik↔ karşılaştır
  • En Küçük Kareler (EK) RegresyonuEkonometri↔ karşılaştır
  • Permütasyon (Rastgeleleştirme) Testiİstatistik↔ karşılaştır
  • Theil-Sen Tahmincisiİstatistik↔ karşılaştır
  • Winsorlu Tahminİstatistik↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Hizalanmış Sıra Dönüşümü ANOVA (ART-ANOVA)Sağlam Kovaryans Tahmini (MCD)Sağlam Mahalanobis Mesafesi

Benzer yöntemler

Sağlam Tek Yönlü ANOVAWelch Varyans AnaliziSağlam Kruskal-Wallis TestiSağlam ANCOVASağlam İki Yönlü ANOVASağlam Tekrarlı Ölçümler ANOVA'sıTek yönlü Varyans AnaliziVaryans Eşitliği için Levene ve Brown-Forsythe Testi

İlgili referans kavramlar

Çok Değişkenli Varyans AnaliziRobustness (Statistics)Veri Dağılımı ve NormallikSıra Tabanlı YöntemlerDuyarlılık AnaliziPermütasyon Testleri

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

ScholarGate — Robust ANOVA (Robust Analysis of Variance (Welch & Trimmed Mean)). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/statistics/robust-anova · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Welch (1951); robust trimmed-mean approach popularised by Wilcox
Year
1951
Type
Robust one-way analysis of variance
Estimator
Welch heteroscedastic statistic; trimmed-mean (e.g. 20%) test
Outcome
continuous
Comparison
group means / trimmed means
MinSample
20
İlişkili yöntemler
Bootstrap ÇıkarımıEn Küçük Kareler (EK) RegresyonuPermütasyon (Rastgeleleştirme) TestiTheil-Sen TahmincisiWinsorlu Tahmin
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