Kruskal-Wallis testi, ortalama karşılaştırmaları sürecinde başvurabileceğimiz bir istatistiksel analiz tekniğidir. Peki bu tekniği ne zaman kullanmalıyız? Hangi amaçlarımız doğrultusunda Kruskal-Wallis testine başvurmalıyız?
Sorularımızın cevabını örnek üzerinden almaya çalışalım ve hipotez testleri bağlamında değerlendirelim.
Bir araştırmada en az üç gruba sahip bir kategorik değişkenin grupları arasında nicel bir değişkenin ortalamalarına göre anlamlı bir farklılığın olup olmadığını test etmek istediğimizi düşünelim.
Örneğin; bekar, evli ve dul şeklinde tanımlı medeni durum grupları arasında bireylerin haftalık ortalama spor yapma sürelerine (dakika cinsinden) göre istatistiksel olarak anlamlı bir farklılığın olup olmadığını araştıralım.
Normallik testi sonucunda bekar, evli veya dul grubun herhangi birinde spor yapma sürelerinin normal dağılmadığını tespit etmiş olalım. Bu durumda, gruplar arası ortalamaları test etmek için parametrik olmayan bir teste başvurmamız gerekiyor.
İşte, en az üç bağımsız grup arasında normallik koşulu sağlanmadığında ortalama karşılaştırma testlerinden Kruskal-Wallis testini kullanıyoruz. Kimi araştırmacılar testin isminin sonuna H ekleyebiliyor.
Kısaca k>2 bağımsız grup arasında ortalamalar arası farklılıkları test etmek için doğru istatistik testi: Kruskal-Wallis.
Peki yalnızca normal dağılıma uygun olmayan sayısal ölçümler için mi gerekiyor? Hayır.
Eğer verilerimiz sıralayıcı ölçeğe sahip ise, yine Kruskal-Wallis testini kullanabiliyoruz.
Örneğin Samsun’da yer alan Piazza AVM’nin hizmet kalitesi algısının bireylerin eğitim durumlarına göre değişip değişmediğini test etmek istiyoruz. Hizmet kalitesine yönelik likert tipli bir soru oluşturduğumuzu düşünelim.
Bu durumda normallik sınaması yapmadan, doğrudan uygulayabiliriz.
Yani sıralayıcı (ordinal) ölçeğe sahip skor puanı türünden verilerin ortalama karşılaştırmaları için normalliğe bakılmaksızın Kruskal-Wallis testine başvurabiliriz.
Bu testin hipotezlerini kurarken, sıfır hipotezini bağımsız gruplar arası ortalamalar açısından istatistiksel olarak farklılık bulunmamaktadır şeklinde bir tanımlama gerçekleştiriyoruz. Ancak parametrik olmayan bir test kullandığımız için, karşılaştırdığımız tanımlayıcı istatistik aritmetik ortalama değildir.
Formülasyon gereği, sıra ortalamalarını karşılaştırıyoruz. Raporlarda medyan değerlerini de ek olarak sunabiliriz.
Normallik varsayımının sağlanmamasının yanı sıra herhangi bir grupta gözlem sayısı çok düşük olduğu durumlarda da doğrudan kullanabiliriz. Özellikle gözlem sayısının 5’ten düşük olduğu grupların var olduğu veri setleri için parametrik testler önerilmemektedir.
Kruskal-Wallis testini uygulayabilmek için birçok farklı istatistiksel analiz programını kullanabiliriz. R-Project, SPSS, Minitab, STATA, JMP gibi çok sayıda farklı yazılım ile bu testi uygulama şansına sahibiz.
Gerek kod tabanlı, gerek menü tabanlı yazılımlardan yararlanabiliriz; ancak çoklu karşılaştırma testleri anlamında menü tabanlı yazılımların zayıf yönlerinin olduğunu söyleyebiliriz.
Hem teorik hem uygulama bağlamında, bu teste dair üzerinde durulması gereken farklı konular var. Uygulamada çoklu karşılaştırma testlerine dair yaşanan problemler ve alternatif karşılaştırma testlerini araştırabiliriz.
Ayrıca söz konusu istatistiksel analiz programları aracılığı ile Kruskal-Wallis testinin adımlarının nasıl uygulanabileceğini de inceleyebiliriz. Gelecek yazılarımızda bu önemli non-parametrik testi incelemeye devam edeceğiz.