The ANOVA-F test is the most known procedure for comparing at least three population means. However, this conventional test might give misleading results when it’s underlying assumptions are violated. In this study, Welch’s test with trimmed mean, Welch’s test with trimmed mean and a bootstrap-t, newly proposed Btk2 test and ANOVA-F test were compared in terms of actual Type I error rates under not only non-normality and heteroscedasticity, but also with non-identical distribution shapes. The newly proposed method outperformed ANOVA-F and other alternatives under various situations.
ANOVA-F testi, en az üç kitle ortalamasının karşılaştırılması için en çok bilinen yöntemdir. Ancak, bu geleneksel yöntem varsayımları ihlal edildiğinde yanıltıcı sonuçlar verebilir. Bu çalışmada budanmış ortalama ile Welch testi, budanmış ortalama ve bootstrap-t ile Welch testi, yeni önerilen Btk2 testi ve ANOVA-F testi gerçekleşen 1. Tip hata oranlarına göre, sadece normalliğin ve homojen varyanslılığın sağlanmadığı durumlarda değil, aynı zamanda aynı olmayan dağılım şekilleri altında da karşılaştırılmıştır. Yeni önerilen yöntem, ANOVA-F ve diğer alternatiflere göre farklı durumlar altında daha iyi sonuçlar vermiştir.
Primary Language | English |
---|---|
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | December 4, 2017 |
Acceptance Date | June 2, 2017 |
Published in Issue | Year 2017 Volume: 32 Issue: 2 |