Parametrik olmayan istatistik yöntemler ve tarım alanında uygulamaları
Nonparametric statistical methods and their applications in agriculture
Yazar: MUHAMMED ZEKİ KAPLAN
Danışman: DOÇ. DR. NAZİRE MİKAİL
Siirt Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Zootekni Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Ziraat = Agriculture
Dizin: Biyoistatistik = Bioistatistics ; Parametrik olmayan regresyon = Nonparametric regression ; Tarımsal istatistik = Agricultural statistics ; Zootekni = Zootechnics ; İstatistiksel yöntemler = Statistical methods

Özet:
Parametrik olmayan istatistik yöntemlerin, parametrik olan bir testle ilgili bir veya birden daha fazla varsayım sağlanmadığı durumlarda kullanılmak üzere alternatif bir yöntem olarak geliştirildiği bilinmektedir. Varyans analizinin varsayımlarından birinin veya birkaçının sağlanamadığı durumlarda parametrik olmayan test yöntemlerinin uygulanması gerekir. 
Tarımsal veriler her zaman normal dağılım göstermeye bilirler. Böyle durumlarda veriler farklı transformasyon uygulamaları ile normalleştirilmeye çalışılır. Fakat transformasyon sonucunda da parametrik testlerin ön şartları sağlanamadığında parametrik olmayan test yöntemlerine başvurulur. Örneğin, sağa eğik veya sola eğik dağılım gösteren verilerde ortalama yerine medyan üzerinden hesaplama yapılması daha doğru sonuçlar verebilir.
Parametrik olmayan yöntemlerin istatistik paket programlarla çözümlenmesi ile ilgili fazla literatür bulunmamaktadır. Bu çalışmanın amacı tarım alanlarından elde edilen örneklerle SAS uygulamaları yapmak ve bunu geniş araştırıcı kitlesine ulaştırmaktır.
Çalışmada, parametrik olmayan testlerin uygulamalarda veri tipine göre nasıl kullanıldığı ve bazı tarımsal alanlarda uygulamaları hakkında araştırma yapılmıştır. Derlenen tüm parametrik olmayan istatistiksel yöntemler SAS onDemand Academics çevrimiçi programı kullanılarak tarımsal verilere uygulanmış, prosedürler adım adım anlatılmıştır.

Anahtar Kelimeler: Ansary-Bradley testi, Sign testi, Wilcoxon Rank-Sum testi, Wilcoxon Signed-Rank testi

Abstract:
It is known that non-parametric statistical methods were developed as an alternative method to be used in cases where one or more assumptions about a parametric test are not provided. In cases where one or more of the assumptions of the analysis of variance cannot be met, non-parametric test methods should be applied.
Agricultural data may not always show normal distribution. In such cases, the data is tried to be normalized with different transformation applications. However, when the prerequisites of parametric tests are not met as a result of the transformation, non-parametric test methods are used. For example, calculating over the median instead of the mean may give more accurate results in data showing a right skewed or left skewed distribution.
There is not much literature on the analysis of non-parametric methods with statistical package programs. The aim of this study is to make SAS applications with samples obtained from agricultural areas and to reach a large researcher mass.
In the study, research was conducted on how non-parametric tests are used in applications according to data type and their applications in some agricultural areas. All non-parametric statistical methods compiled were applied to agricultural data using the SAS onDemand Academics online program, and the procedures were explained step by step.

Keywords: Ansary-Bradley test, Sign test, Wilcoxon Rank-Sum test, Wilcoxon Signed-Rank test