Rastgelelik (Runs) Testi

Rastgelelik testi, değerlerin büyüklüğüne değil SIRASINA bakar. Panel her sütunu kendi ortancasında ikiye ayırır: ortancanın üzerindeki değerler bir işaret, altındaki değerler öteki işaret sayılır. Ardından aynı işaretin kesintisiz tekrarlandığı her öbek bir dizi olarak sayılır. Değerler gerçekten rastgele sıralanmışsa dizi sayısının ne kadar olması gerektiği, ortanca üstü ve altı gözlem sayısından hesaplanabilir. Gözlenen dizi sayısı beklenenden belirgin biçimde azsa aynı yönlü değerler kümelenmiş demektir; belirgin biçimde fazlaysa işaretler sıradan beklenenden daha düzenli biçimde dönüşümlüdür. Sonuç bu karşılaştırmayı standart normal yaklaşımla bir z değerine ve p değerine çevirir. Anket araştırmasında yöntemin başlıca işi veri toplama sürecini denetlemektir: toplanma sırasına göre kayan yanıtlar, saha ekibine ya da veri girişi biçimine bağlı bir düzeni ortaya çıkarabilir.

• Yanıtlar kayıt sırasına göre sistematik biçimde kayıyor mu, yoksa sıra rastgele mi?
• Sahada gün gün toplanan veride sonradan gelen katılımcılar öncekilerden yapısal olarak ayrışıyor mu?
• Aynı anketörün üst üste girdiği kayıtlar birbirine benzeyerek kümeleniyor mu?
• Ölçüm cihazından gelen ardışık okumalarda zamana bağlı bir kayma var mı?

• Satırların sırası anlamlı olduğunda: toplanma zamanı, kayıt numarası ya da ölçüm sırası korunmuşken.
• Sütun başına en az 10 gözlem bulunduğunda; motor daha az gözlemde sınamayı yürütmez ve nedenini yazar.
• Bağımsızlık varsayımına dayanan bir analizden önce sıraya bağlı bir örüntü olup olmadığını görmek istediğinizde.
• Veri kalitesi denetiminde, aynı yanıt örüntüsünün bloklar hâlinde tekrarlanıp tekrarlanmadığını araştırırken.
• Ardışık okumaların ya da günlük toplanan ölçümlerin zamana bağlı kayma gösterip göstermediği sorulduğunda.

• Sınanacak sütunlar sayısal olmalıdır; ortanca hesaplanabilecek bir ölçek gerekir.
• Gruplama ya da zaman değişkeni seçilmez. Sıra olarak kullanılan şey dosyadaki satır sırasıdır, dolayısıyla dosyayı yüklemeden önce istediğiniz ölçüte göre sıralamanız gerekir.
• İki kategorili bir sütun da sınanabilir, ancak kesme noktası yine ortanca olduğu için iki kategori dengesiz dağılmışsa bir taraf boş kalabilir.
• Her satır bir gözlemdir ve satırların yeri değiştirildiğinde sonuç da değişir; bu, sıraya duyarlı olmanın doğal sonucudur.

Sıranın anlamlı olması

Sınama satırların verili sırasını ciddiye alır. Dosya alfabetik ad sırasına ya da bir puana göre sıralanmışsa sonuç veri toplama sürecini değil sıralama ölçütünü yansıtır.

Ortancanın iki yanına yeterli gözlem düşmesi

Dizi sayısının beklentisi, ortancanın üstünde ve altında kaç gözlem bulunduğundan hesaplanır. Bir taraf çok azsa beklenti kararsız kalır ve normal yaklaşım zayıflar.

Normal yaklaşım için yeterli gözlem

Dizi sayısının dağılımı yalnız yeterli gözlemle normale yaklaşır. Küçük örneklemlerde yaklaşımdan gelen p değeri kesin değildir ve gerçeğinden sapar.

Bağlı değerlerin ortancayı bastırmaması

Ortancaya tam olarak eşit değerlerin çokluğu ikiye ayırmayı belirsizleştirir. Az sayıda farklı değer alan sütunlarda, örneğin beşli bir Likert maddesinde, gözlemlerin büyük bölümü ortanca değerini paylaşabilir.

• Sıranın anlamlı olması: Panel bu varsayımı otomatik denetlemez; değerlendirme araştırmacıya aittir.
• Ortancanın iki yanına yeterli gözlem düşmesi: Tüm değerleri ortancanın aynı tarafında kalan sütunlarda sınama çalışmaz ve durum sonuçta mesaj olarak görünür. Dizi hesabında varyansın sıfır çıktığı sütunlar için de sonuç yerine açıklama yazılır.
• Normal yaklaşım için yeterli gözlem: Motor 10 gözlemin altındaki sütunu sınamaz ve gözlem sayısının yetersiz olduğunu bildirir. Bu alt sınır yaklaşımın güvenilir olduğu anlamına gelmez, yalnız hesabın yürüdüğü en küçük veridir.
• Bağlı değerlerin ortancayı bastırmaması: Panel kaç gözlemin ortancaya eşit olduğunu ayrıca raporlamaz. Ortanca üstü ve altı sayıları sonuçta yazdığı için toplamın gözlem sayısını tutup tutmadığını oradan görebilirsiniz.

1. 1Veriyi, sırasının korunmasını istediğiniz ölçüte göre sıralayıp CSV ya da XLSX olarak kaydedin; panel satır sırasını yüklediğiniz gibi kullanır.
2. 2Dosyayı panele sürükleyip bırakın ve Veri sekmesindeki tabloda sıranın beklediğiniz gibi durduğunu gözden geçirin.
3. 3Değişken sekmesinde sınanacak sütunların sayısal olduğunu doğrulayın ve kayıp değer kodlarını kayıp olarak tanımlayın.
4. 4Analiz sekmesinde yöntem seçiciyi açın ve Rastgelelik kategorisinden bu yöntemi seçin; uymayan yöntemler soluklaştırılır ve nedeni sade bir dille yazılır.
5. 5Parametre formunda sütunları işaretleyin ve gerekirse alfa düzeyini değiştirin; kesme noktası her sütunun kendi ortancasıdır ve seçilemez.
6. 6Koşuyu başlatın. Sonuçta sütun başına gözlem sayısı, dizi sayısı, beklenen dizi sayısı, ortanca ve z ile p değerleri açılır kapanır bölümler hâlinde listelenir.
7. 7Tabloları Excel olarak indirin. Bu yöntem için grafik çizilmez; hesaplama künyesi kartı kullanılan kütüphane çağrısını ve sürümünü yazar.

Gözlem sayısı ve ortanca

Sütunda kullanılan eksiksiz gözlem sayısı ve ikiye ayırmada kesme noktası olarak alınan ortanca değeri.

Ortanca üstü ve altı gözlem sayısı

Kesme noktasının üzerinde ve altında kalan gözlem sayıları. Beklenen dizi sayısı bu iki sayıdan hesaplanır.

Gözlenen dizi sayısı

Aynı işaretin kesintisiz tekrarlandığı öbeklerin sayısı. İşaretin her değişimi yeni bir dizi başlatır.

Beklenen dizi sayısı

Sıra rastgele olsaydı ortalama olarak kaç dizi görülmesi gerektiği. Gözlenenle arasındaki uzaklık sınamanın dayanağıdır.

z değeri ve p değeri

Gözlenen ile beklenen dizi sayısı arasındaki farkın standart normal yaklaşımla elde edilen karşılığı ve iki yönlü p değeri.

Rastgelelik kararı

Seçilen alfa düzeyinde sıranın rastgele sayılıp sayılmadığını söyleyen etiket. Sınanamayan sütunlar için bunun yerine gerekçeli bir mesaj yazılır.

Gözlenen dizi sayısının beklenene oranı

Bire yakın bir oran sıranın beklentiye uyduğunu gösterir. Birin belirgin biçimde altındaki oranlar aynı yönlü değerlerin bloklar hâlinde toplandığını, üstündeki oranlar işaretlerin sırayla dönüştüğü düzenli bir örüntüyü anlatır.

z değerinin büyüklüğü

Sapmanın standart hata cinsinden uzaklığı. Mutlak değeri 2'yi aşan z değerleri alışılmış anlamlılık düzeyinde dikkat çeker, ancak burada okunması gereken şey sapmanın yönüdür: eksi değer kümelenmeye, artı değer aşırı dönüşümlülüğe işaret eder.

En uzun dizinin uzunluğu

Panel bu değeri ayrıca döndürmez, ancak işaretlenen sütunun ham verisine bakarak hesaplanabilir ve kümelenmenin nerede yoğunlaştığını gösterir. Sıra sorunlarının çoğu veri setinin belirli bir bölümünde toplanır.

Bu yöntemde güven aralığı döndürülmez. Dizi sayısı, beklenen dizi sayısı, z ve p değerleri nokta tahmini olarak raporlanır; dizi sayısı için bir aralık ya da standart hatanın kendisi ayrıca yazılmaz. Sınama yalnız büyük örneklem yaklaşımıyla kurulmuştur: küçük örneklemler için tam p değeri hesaplanmaz ve süreklilik düzeltmesi uygulanmaz. Bu nedenle gözlem sayısı onlu rakamlarda kaldığında p değeri gerçeğinden sapabilir ve sınır değerler alışılmış eşiğin hemen iki yanında dolaşan durumlarda karar tek başına p değerine bırakılmamalıdır. Etki büyüklüğü de üretilmez; sapmanın büyüklüğü gözlenen ve beklenen dizi sayısının karşılaştırılmasıyla okunur.

Aşağıdaki sayılar temsili bir örnektir; gerçek bir araştırmanın ya da gerçek bir kullanıcının verisi değildir.

Araştırma sorusu

Üç hafta süren bir saha çalışmasında yanıtlayıcıların memnuniyet puanı toplanma sırasına göre kayıyor mu? (Temsili örnek, gerçek veri değildir.)

Değişkenler

Memnuniyet puanı: 0 ile 100 arası sürekli, 240 yanıt · Satırlar anket tamamlanma zamanına göre sıralı, alfa 0,05

Örnek sonuç

Ortanca 68,0; ortancanın üzerinde 120, altında 120 gözlem var. Beklenen dizi sayısı 121,0 iken gözlenen dizi sayısı 84. z = -4,79, p < 0,001 ve sıra rastgele sayılmadı.

Yorum

Gözlenen dizi sayısı beklenenin belirgin biçimde altında, yani yüksek puanlar ve düşük puanlar kayıt sırasında bloklar hâlinde toplanmış. Bu, memnuniyetin zamanla kaydığına ya da aynı bölgede veya aynı anketörle toplanan kayıtların üst üste girilmiş olduğuna işaret eder. Sonuç bir veri hatası değil bir ipucudur: bundan sonraki adım haftaya ya da anketöre göre ortalamaları karşılaştırmak ve kümelenmenin kaynağını bulmaktır. Bulgu ayrıca gözlemlerin bağımsız olduğu varsayımını zayıflatır, çünkü aynı blokta yer alan yanıtlar birbirine benziyor; bu durumda grup karşılaştırmalarının standart hataları olduğundan küçük çıkabilir.

Araştırma sorusu: Yanıtlar veri dosyasındaki sıraya göre rastgele mi, yoksa toplama sırası bir örüntü bırakmış mı?

Çözümlenen sütunlar

memnuniyet,gelir

Anlamlılık düzeyi (alfa)

0.05

Hesaplama künyesi: scipy 1.18.0 · statsmodels 0.14.6 · scikit-learn 1.9.0 · numpy 2.5.1 · pandas 3.0.5 · semopy 2.3.11 · 89fc29a · Veri tohumu: 20260914

Memnuniyet puanlarının toplanma sırası rastgele değildi: 240 gözlemde beklenen 121,0 diziye karşılık 84 dizi gözlendi, z = -4,79, p < 0,001.

APA düzenine yakın örnek cümle; sayılar temsilidir.

• Sınama satırların verili sırasına bağlıdır ve panelde sıra ölçütü seçilemez; dosyayı yüklemeden önce doğru sıraya getirmek araştırmacının işidir.
• Kesme noktası her zaman sütunun kendi ortancasıdır. Ortalamaya, sabit bir eşiğe ya da önceden belirlenmiş bir sınıra göre ikiye ayırma seçeneği yoktur.
• Yalnız büyük örneklem yaklaşımı uygulanır. Tam p değeri hesaplanmadığı ve süreklilik düzeltmesi kullanılmadığı için küçük örneklemlerde sonuç yaklaşıktır.
• Rastgelelikten ayrılmanın nedenini söylemez. Kümelenmenin zamandan, anketörden ya da veri girişi biçiminden geldiğini ayırt etmek ek analiz gerektirir.
• Ortancaya eşit çok sayıda bağlı değer taşıyan sütunlarda ikiye ayırma belirsizleşir; az sayıda farklı değer alan Likert maddeleri bu yönden elverişsizdir.
• Dizileri görselleştiren bir grafik üretilmez, dolayısıyla kümelenmenin veri setinin hangi bölümünde yoğunlaştığı panelden okunamaz.

• Betimsel İstatistiklerNeden: Sıraya bağlı kaymayı sınamak yerine veriyi dönemlere bölüp her dönemin ortalamasını ve yayılımını karşılaştırmak yeterliyse.
• Normallik TestleriNeden: Sorulan şey sıranın düzeni değil dağılımın biçimiyse; çarpıklık, basıklık ve normallik sınamalarını verir.
• Bağımsız Örneklem t-TestiNeden: Kaymanın kaynağı olarak belirli iki dönem ya da iki anketör düşünülüyorsa; bu iki grubun ortalamalarını doğrudan karşılaştırır.

• Betimsel İstatistikler
• Normallik Testleri

Sonuç rastgele değil çıktı, verim bozuk mu?

Bozuk olması gerekmez. Sınama yalnız sıranın rastgele olmadığını söyler, bunun nedenini söylemez. Çoğu anket araştırmasında neden masumdur: kayıtlar tamamlanma zamanına göre sıralıdır ve zaman içinde örneklem bileşimi değişmiştir, ya da aynı bölgede toplanan kayıtlar dosyada yan yana durmaktadır. Bulgunun değeri bir uyarı olmasıdır: kümelenmenin hangi değişkenle birlikte gittiğini araştırmak gerekir. Kayma anketöre bağlıysa bu bir veri kalitesi sorunudur, toplanma zamanına bağlıysa örneklemin temsiliyetine ilişkin bir nottur.

Ortanca yerine başka bir kesme noktası kullanabilir miyim?

Bu yöntemde kesme noktası sabittir ve her sütunun kendi ortancası alınır. Ortalamaya, sabit bir puana ya da kuramsal bir eşiğe göre ikiye ayırmak isterseniz, Değişken sekmesinde türetilmiş bir sütun tanımlayıp istediğiniz kuralla iki değerli yeni bir değişken üretebilirsiniz. Üretilen sütunun ortancası zaten o eşikle çakıştığından sınama istediğiniz ayrımla çalışır. Bu yol ek bir adım gerektirir ama kesme noktasını araştırma sorusuna bağlamanın tek yoludur.

Kaç gözlem yeterli?

Motor 10 gözlemin altında sınamayı yürütmez, ancak bu yalnız hesabın yapılabildiği alt sınırdır. Dizi sayısının dağılımı normale yaklaştıkça p değeri güvenilir olur ve bunun için her iki tarafta yeterli gözlem gerekir; alan yazında ortanca üstü ve altı gruplardan her birinin kabaca 10 ve üzeri olması yaygın bir öneridir. Bu yöntemde tam p değeri hesaplanmadığı ve süreklilik düzeltmesi uygulanmadığı için küçük örneklemlerde sonuç sınıra yakınsa karar dikkatli verilmelidir.

Dizi sayısının beklenenden fazla çıkması ne anlama gelir?

Beklenenin üzerinde dizi, işaretlerin sıradan umulandan daha düzenli biçimde dönüştüğünü gösterir; yani yüksek ve düşük değerler neredeyse dönüşümlü olarak gelmiştir. Anket verisinde bu örüntü genellikle veri girişi sırasına ya da kayıtların iki kaynaktan dönüşümlü birleştirilmesine bağlıdır. Ölçüm cihazından gelen serilerde ise aşırı düzeltme yapan bir süreci düşündürür. Her iki yönde de sonuç aynı kapıya çıkar: sırada, rastgelelikle açıklanmayan bir yapı vardır ve bu yapının kaynağı aranmalıdır.

• Wald, A., & Wolfowitz, J. (1940). On a Test Whether Two Samples are from the Same Population
• Hollander, M., Wolfe, D. A., & Chicken, E. (2014). Nonparametric Statistical Methods
• Field, A. (2018). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics
• scipy.stats.norm belgeleri