NON-PARAMETRIC COCHRAN Q TEST WITH CONNECTED K SAMPLES: APLICATION ON BİST 100

Öz

It makes possible to perform parametric tests to the data set which should have a normal distribution of the distribution of main mass. If there are situations where the normal distribution assumption is not provided, or where measurements are of classifier or sequencer scale, for analysis of data sets can, therefore, be used non-parametric tests. In addition, some observation values can be made by assigning numerical values according to categories. In such cases, non-parametric tests may be used. Nonparametric tests; Single Sample Tests, Two Sample Tests and K Sample Tests. The purpose of this study is to determine the environmental performance of the enterprises by applying Cochran test to Corporate Governance Principles Compliance Reports and Annual Reports in BIST 100. As a result of the study, it was determined that the environmental performance of these enterprises increased compared to the compulsory start year.

Anahtar Kelimeler

• Non-parametric tests,Cochran’s Q test

BAĞLANTILI K ÖRNEKLEM İLE PARAMETRİK OLMAYAN COCHRAN Q TESTİ: BİST 100 UYGULAMASI

Öz

Anakütlenin dağılımının normal dağılıma sahip olması ilgilendiğimiz veri setine parametrik testlerin yapılabilmesini olanaklı hale getirebilmektedir. Eğer, normal dağılım varsayımının sağlanmadığı durumlar varsa veya ölçümlemelerin sınıflayıcı veya sıralayıcı ölçek kullanılarak oluşturulan veri setlerinin analizi söz konusu ise parametrik olmayan testlerden (non-parametrik testler) yararlanılabilmektedir. Bunun yanı sıra bazı gözlem değerleri de kategorilere göre sayısal değerler atanarak yapılabilmektedir. Bu tip durumlarda da parametrik olmayan testler kullanılabilmektedir. Parametrik olmayan testler Tek Örneklem Testleri, İki Örneklem Testleri ve K Örneklem Testleri olarak incelenebilmektedir. Çalışmanın amacı, Parametrik olmayan k örneklem testlerin den Cochran testinin BİST 100 endeksinde yer alan işletmelerin Kurumsal Yönetim İlkeleri Uyum Raporlarına ve Faaliyet Raporlarına uygulanarak çevresel performanslarının belirlenmesidir. Çalışma sonucunda Cochran Q testinin uygulanabilirliği ile birlikte söz konusu işletmelerin çevresel performanslarının zorunluluk başlangıç yıllarına göre artış gösterdiği belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Parametrik olmayan testler,Cochran Q testi

Kaynakça

1. BAYRAM, N. (2017). Sosyal Bilimlerde SPSS İle Veri Analizi, Altıncı Baskı, Ezgi Kitabevi, Bursa.
2. BEST, D.,J., ve RAYNER, J.,C.,W., (2017). “ANote On An Unconditional Alternative To Cochran’sQ” Mathematical Scientist, 42:101-103.
3. CANKÜYER, E. ve AŞAN, Z. (2005). Parametrik Olmayan İstatistiksel Teknikler, Anadolu Üniversitesi Fen Fakültesi Yayınları No:28, Eskişehir.
4. GAMGAM, H. ve ALTUNKAYNAK, B. (2013). Parametrik Olmayan Yöntemler, Gözden Geçirilmiş Beşinci Baskı, Seçkin Kitabevi, Ankara.
5. KALAYCI, Ş. (Ed) v.d. (2006), SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri, Asil Yayın Dağıtım Ltd. Şti, Ankara.
6. KARAGÖZ, Y., (2010). “Nonparametrik Tekniklerin Güç ve Etkinlikleri”, Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 9(33):18-40.
7. KARTAL, M. (1998). Bilimsel Araştırmalarda Hipotez Testleri: Parametrik ve Nonparametrik Teknikler, İkinci Baskı, Şafak Yayın Evi, Erzurum.
8. MCCRUM-GARDNER, E. (2008). “Which is the correct statistical test to use?”. British Journal of Oral and Maxillofacial Surgery, 46:38–41.

9. OKEH U., OYEKA I, ve IGWENAGU C., (2016). “An Alternative Approach to Cochran Q Test for Dichotomous Data”, MOJ Public Health, 4(4):1-4.
10. ÖZDAMAR, K. (2013). Paket Programlar ile İstatistiksel Veri Analizi I, Dokuzuncu Baskı, Nisan Kitabevi, Eskişehir.
11. TATE, W., M., ve BROWN, M., S., (1970). “Note on the Cochran Q Test” Journal of the American Statistical Association, 65(329):155-160.
12. UZGÖREN, N. (2012). Bilimsel araştırmalarda Kullanılan Temel İstatistiksel Yöntemler ve SPSS Uygulamaları, Genişletilmiş 2. Baskı, Ekin Basın Yayın Dağıtım, Bursa.
13. VEHİD, H., E., ve ERAL, G.,(2014). “Nitel Verilerin Değerlendirilmesinde Uygulanan İstatistiksel Yöntemler”, Çocuk Dergisi, 14(2):60-61.
14. YARNOLD R.,P. (2015). “UniODA vs. Cochran’s Q Test: Evaluating Success Rate in Web Usability Testing”, Optimal Data Analysis, 4:118-119.