Research Article
BibTex RIS Cite

Nonparametric Statistical Methods Used In Biological Experiments

Year 2018, Volume: 1 Issue: 1, 1 - 6, 01.01.2018

Abstract

In this study, it was aimed to introduce the nonparametric statistical methods often used in biological experiments. In this review, advantages and disadvantages of nonparametric tests were indicated. Some of one sample tests, dependent two sample tests, independent two sample tests, dependent k sample tests, independent k sample tests were presented and intended purposes were explained.

In this study, it was aimed to introduce the nonparametric statistical methods often used in biological experiments. In this review, advantages and disadvantages of nonparametric tests were indicated. Some of one sample tests, dependent two sample tests, independent two sample tests, dependent k sample tests, independent k sample tests were presented and intended purposes were explained.

References

  • Albert J, Rizoo M. 2012. Basic Inference Methods: R by Example. Springer, New York, NY, doi: 10.1007/978-1-4614-1365-3_6.
  • Algers B, Blokhuis H J, Bøtner A, Broom DM, Costa P, Domingo M, Greiner M, Hartung J, Koenen F, Müller-Graf C, Mohan R, Morton DB, Osterhaus A, Pfeiffer DU, Roberts R, Sanaa M, Salman M, Sharp JM, Vannier P, Wierup M. 2009. Porcinebrucellosis (Brucellasuis) Scientific Opinion of the Panel on Animal Health and Welfare. The EFSA Journal, 1144: 1 – 111.
  • Bengtsson J, Ahnström J, Weibull A. 2005. The effects of organic agriculture on biodiversity and abundance: a meta-analysis. J Appl Eco, 42(2): 261 – 269.
  • Daryoush M, Yousef D, Mehrdad N. 2011. Histopathological Study on Poultry Enteritis in Azerbaijan Province of Iran. Int J Poult Sci, 10(11): 886 – 890.
  • Koutroulou A, Tsourgianniis L. 2011. Factors affecting consumers’ purchasing behavior towards local foods in Greece: thecase of the prefecture of Xanthi. Scient Bull Econ Sci, 10(2): 34 – 47.
  • Ohara Y, Takafuji A, Takabayashi J. 2003. Response to host infested plants in females of Diadegma semiclausum Hellen Hymenoptera: Ichneumonidae). Appl Ento Zoo, 38(1): 157 – 162.
  • Önder H, Cebeci Z. 2017. A Review on the permutation tests. Biostat Biomet Open Acc J, 3(3): 1-3.
  • Salminen E. Rintala J, Harkönen J, Kuitunen M, Högmander H, Oikari A. 2001. Anaerobically digested poultry slaughterhouse wastes as fertiliser in agriculture. Bioresour Technol, 78(1): 81 – 88.
  • Sekse C, Sunde M, Lindstedt BA, Hopp P, Bruheim T, Cudjoe KS, Kvitle B, Urdahl AM. 2011. Potentially Human-Pathogenic Escherichia coli O26 in Norwegian Sheep Flocks. Appl Environ Microbiol, 77(14): 4949–4958.
  • Siegel S, Castellan NJ. 1988. Nonparametric Statistics for The Behavioral Sciences. McGraw-Hill.

BİYOLOJİK ARAŞTIRMALARDA KULLANILAN PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİK YÖNTEMLER

Year 2018, Volume: 1 Issue: 1, 1 - 6, 01.01.2018

Abstract

Bu çalışmada, biyolojik alanlarda sıklıkla kullanılan parametrik olmayan istatistik yöntemlerin tanıtılması amaçlanmıştır. Bu derlemede; parametrik olmayan testlerin üstünlükleri ve zayıflıkları belirtilmiş, tek örnek testleri, bağımlı iki örnek testleri, bağımsız iki örnek testleri, bağımlı k örnek testleri ve bağımsız k örnek testlerinden bazıları tanıtılmış ve kullanım amaçları açıklanmıştır.

Tarım bilimlerinin de içinde yer aldığı biyolojik alanlarda yapılan çalışmalardan elde edilen verilerin analizinde kullanılacak yöntemin seçimi, verinin yapısına bağlı olarak değişiklik arz etmektedir. Veriler rakamla ifade edilemeyen (kalitatif) ve rakamla ifade edilebilen (kantitatif) olmak üzere iki başlık altında incelenebilmektedir. Rakamla ifade edilebilen veriler ise kendi arasında kesikli ve sürekli olmak üzere ikiye ayrılmaktadır. Sayım sonucu elde edilen veriler kesikli durumda iken tartım veya ölçüm sonucu elde edilen veriler sürekli olarak nitelenmektedir. Sürekli verilerin analizinde parametrik yöntemler başarı ile kullanılabilmekte olup, kesikli ya da rakamla ifade edilemeyen verilerin analizinde parametrik yöntemler, ihtiyaç duyduğu normallik ve varyansların homojenliği gibi varsayımların sağlanamamasından dolayı etkinliğini yitirmektedir.

References

  • Albert J, Rizoo M. 2012. Basic Inference Methods: R by Example. Springer, New York, NY, doi: 10.1007/978-1-4614-1365-3_6.
  • Algers B, Blokhuis H J, Bøtner A, Broom DM, Costa P, Domingo M, Greiner M, Hartung J, Koenen F, Müller-Graf C, Mohan R, Morton DB, Osterhaus A, Pfeiffer DU, Roberts R, Sanaa M, Salman M, Sharp JM, Vannier P, Wierup M. 2009. Porcinebrucellosis (Brucellasuis) Scientific Opinion of the Panel on Animal Health and Welfare. The EFSA Journal, 1144: 1 – 111.
  • Bengtsson J, Ahnström J, Weibull A. 2005. The effects of organic agriculture on biodiversity and abundance: a meta-analysis. J Appl Eco, 42(2): 261 – 269.
  • Daryoush M, Yousef D, Mehrdad N. 2011. Histopathological Study on Poultry Enteritis in Azerbaijan Province of Iran. Int J Poult Sci, 10(11): 886 – 890.
  • Koutroulou A, Tsourgianniis L. 2011. Factors affecting consumers’ purchasing behavior towards local foods in Greece: thecase of the prefecture of Xanthi. Scient Bull Econ Sci, 10(2): 34 – 47.
  • Ohara Y, Takafuji A, Takabayashi J. 2003. Response to host infested plants in females of Diadegma semiclausum Hellen Hymenoptera: Ichneumonidae). Appl Ento Zoo, 38(1): 157 – 162.
  • Önder H, Cebeci Z. 2017. A Review on the permutation tests. Biostat Biomet Open Acc J, 3(3): 1-3.
  • Salminen E. Rintala J, Harkönen J, Kuitunen M, Högmander H, Oikari A. 2001. Anaerobically digested poultry slaughterhouse wastes as fertiliser in agriculture. Bioresour Technol, 78(1): 81 – 88.
  • Sekse C, Sunde M, Lindstedt BA, Hopp P, Bruheim T, Cudjoe KS, Kvitle B, Urdahl AM. 2011. Potentially Human-Pathogenic Escherichia coli O26 in Norwegian Sheep Flocks. Appl Environ Microbiol, 77(14): 4949–4958.
  • Siegel S, Castellan NJ. 1988. Nonparametric Statistics for The Behavioral Sciences. McGraw-Hill.
There are 10 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Subjects Engineering
Journal Section Reviews
Authors

Hasan Önder

Publication Date January 1, 2018
Submission Date December 10, 2017
Published in Issue Year 2018 Volume: 1 Issue: 1

Cite

APA Önder, H. (2018). BİYOLOJİK ARAŞTIRMALARDA KULLANILAN PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİK YÖNTEMLER. Black Sea Journal of Engineering and Science, 1(1), 1-6.
AMA Önder H. BİYOLOJİK ARAŞTIRMALARDA KULLANILAN PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİK YÖNTEMLER. BSJ Eng. Sci. January 2018;1(1):1-6.
Chicago Önder, Hasan. “BİYOLOJİK ARAŞTIRMALARDA KULLANILAN PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİK YÖNTEMLER”. Black Sea Journal of Engineering and Science 1, no. 1 (January 2018): 1-6.
EndNote Önder H (January 1, 2018) BİYOLOJİK ARAŞTIRMALARDA KULLANILAN PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİK YÖNTEMLER. Black Sea Journal of Engineering and Science 1 1 1–6.
IEEE H. Önder, “BİYOLOJİK ARAŞTIRMALARDA KULLANILAN PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİK YÖNTEMLER”, BSJ Eng. Sci., vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2018.
ISNAD Önder, Hasan. “BİYOLOJİK ARAŞTIRMALARDA KULLANILAN PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİK YÖNTEMLER”. Black Sea Journal of Engineering and Science 1/1 (January 2018), 1-6.
JAMA Önder H. BİYOLOJİK ARAŞTIRMALARDA KULLANILAN PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİK YÖNTEMLER. BSJ Eng. Sci. 2018;1:1–6.
MLA Önder, Hasan. “BİYOLOJİK ARAŞTIRMALARDA KULLANILAN PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİK YÖNTEMLER”. Black Sea Journal of Engineering and Science, vol. 1, no. 1, 2018, pp. 1-6.
Vancouver Önder H. BİYOLOJİK ARAŞTIRMALARDA KULLANILAN PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİK YÖNTEMLER. BSJ Eng. Sci. 2018;1(1):1-6.

                                                24890