Biochemia Medica· 2025Q2
Parametrik Olmayan Testler İçin Etki Büyüklükleri
Effect sizes for nonparametric tests
- 173atıf
- Q2SCImago
- 2025yıl
Kısa özet
Bu makale, dört yaygın parametrik olmayan test (Mann-Whitney, Wilcoxon işaretli sıralar, Kruskal-Wallis, Friedman) için standartlaştırılmış etki büyüklüğü ölçümlerini gözden geçirerek raporlanmalarını ve yorumlanmalarını iyileştirmeyi amaçlamaktadır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Etki büyüklükleri, araştırmaların büyüklüğünü ölçerek P değerlerini tamamlar.
- Mann-Whitney, Wilcoxon işaretli sıralar, Kruskal-Wallis ve Friedman testleri için standartlaştırılmış etki büyüklüğü ölçümleri incelenmiştir.
- Bu etki büyüklüklerini yorumlamak için yaygın sınıflandırmalar tartışılmaktadır.
- Makale, araştırmacıların parametrik olmayan bağlamlarda etki büyüklüklerini raporlamalarına ve yorumlamalarına destek olmayı amaçlamaktadır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Effect size measures are important complements to P values, providing information about the magnitude and practical relevance of research findings. While widely discussed in the context of parametric tests, effect size estimation for nonparametric tests remains less explored. This article reviews standardized effect size measures applicable to four common nonparametric tests: Mann-Whitney, Wilcoxon signed-rank, Kruskal-Wallis, and Friedman. Commonly suggested classifications for these effect sizes are also discussed. This article aims to support researchers in reporting and interpreting effect sizes more effectively in nonparametric contexts.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Biochemia Medica, 2025 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Statistics, Probability and UncertaintyDecision Sciences