Anova (Varyans Analizi), temel olarak anakütle ortalamaları arasında fark olup olmadığını araştıran istatistiksel bir yöntemdir. Örneğin A, B ve C gibi üç sınıfımız olsun. Bu sınıfların başarı düzeyleri arasında fark olup olmadığını araştırmak için Anova kullanabiliriz. Ayrıntılı bilgi için Vikipedi’nin Varyans Analizi başlığını inceleyebilirsiniz.
Ben bu yazıda Python programlama dilinin 2.4, 2.5 ve 2.6 versiyonlarında 30 farklı kod çalıştırdım ve çalışma sürelerini saniye cisinden kaydettim. Şimdi PSPP yardımıyla versiyonların çalışma sürelerinin ortalamaları arasında fark olup olmadığını test edeceğim. Yani versiyonlar arasında hız açısından bir değişme olup olmadığını araştıracağım.
PSPP’yi açalım ve sol alt kısımdan variable view a geçelim. Burası değişkenlerimizi tanımladığımız kısım.
Biri grup ve biri süre olmak üzere iki değişkenimiz olacak. Grup değişkeni versiyonları belirtmek üzere sırasıyla 1,2,3 değerlerini alacak. Süre değişkeni saniye cinsinden ölçtüğümüz değerleri barındıracak. Değişkenlerimizi bu şekilde girelim. İkisi de sayısal tipte olacağı için herhangi bir değişiklik yapmamıza gerek yok. Varsayılan değişken tipi zaten sayısal.

Değişken Tanımı
Versiyon değişkenimiz grupları içereceği için Values kısmından gruplama yapıyoruz :
Versiyon değişkeninin Values sütununa tıklayıp yukarıdaki gibi değerleri giriyoruz. Üç tane grubumuz var.
Variable View tarafında işimiz bitti. Data View tarafına geçip ölçümlerimizi girelim:
30 kodu 3 versiyonda da denedim. Yani version sütununda ilk 30 satıra 1.00, 31-60 satırlarına 2.00 ve 61-90 satırlarına da 3.00 giriyoruz. 1.00 Python2.4′ü ifade ettiği için, 1.00 yazan satırların karşısına Python2.4 için yaptığımız ölçümlerin sonuçlarını giriyoruz. Diğer versiyonlar için de aynı şekilde…

Veri Girişi
Verileri PSPP içine almak için türlü yollar denedim ama olmadı. Hatta kod yazarakta içeri veri alınabiliyormuş.
Dökümanlarında bişeyler var ama ben sonuç alamadım. Denediğim kod:

F numerik bir değişkeni almak istediğimizi belirtiyor. 6.3 ise alacağımız verinin toplam 6 karakter oluğunu virgülden sonra da 3 karakter isteediğimizi belirtiyor. Sondaki nokta ise GET DATA bloğunun bitişi için.
Sonunda text dosyasından verileri SPSS içine attım. Sonra o dosyayı kaydedip PSPP de açtım. Ölçümleri buradan alabilirsiniz.
Şimdi anovanın uygulanışına geçelim.

Analyze > Compare Means > Oneway Anova yolunu takip ediyoruz:
Çıkan pencerede Dependent Variable kısmına version değişkenini Factor kısmına da sure değişkenini atıyoruz.
Statistics kısmından Homogeneity seçeneğini işaretliyoruz. Bu seçenek çıktıda varyansların eşit olup olmadığını inceleyen Levene testinin sonucunu gösterecek. Anova yapabilmemiz için varyasnların homojen olması gerekiyor.
Ok a basıp çıktımızı alıyoruz:

1.1 den version değişkeni için Significance sütununa bakıyoruz: 0.108>0.05 olduğu için
Ho: Varyanslar eşittir. hipotezini kabul ediyoruz.