Use of Multidimensional Scaling Analysis Together With Multivariate Analysis of Variance in Determining Differences Between Groups

Rabia Albayrak Delialioğlu; Zahide Kocabas

doi:10.18016/ksutarimdoga.vi.984229

TR EN

Gruplar Arası Farklılıkların Belirlenmesinde Çok Boyutlu Ölçekleme Analizinin Çok Değişkenli Varyans Analizi ile Birlikte Kullanımı

Öz

Çok Boyutlu Ölçekleme (ÇBÖ) analizi ve Çok değişkenli varyans analizi (MANOVA) yaygın olarak kullanılan çok değişkenli istatistik yöntemler arasında yer almaktadır. MANOVA, birden fazla bağımsız değişken bakımından deney gruplarının ortalama vektörleri arasında istatistik olarak önemli farklılıklar olup olmadığını değerlendirmede kullanılırken; ÇBÖ analizi, hem boyut indirgeme hem de bireyleri/değişkenleri farklılıklarına göre sınıflandırmak için kullanılır. ÇBÖ analizi, bireyler/değişkenler arasındaki ilişkilerin bilinmediği fakat aralarındaki uzaklıkların hesaplanabildiği durumlarda, bu uzaklıklardan yararlanarak bireyler arasındaki ilişkilerin ortaya koyulmasına olanak tanır ve MANOVA’nın aksine herhangi bir varsayım gerektirmez. Bu çalışmada girdi verisi olarak 13 yağ asidi bakımından 5 çeşit antepfıstığına ilişkin gerçek veriler referans alınarak simülasyon tekniği ile üretilen sayısal değerler kullanılmış ve bu veriler hem ÇBÖ analizi hem de MANOVA testi ile değerlendirilmiştir. Her iki test sonucunda da elde edilen bulguların benzer olduğu ve verilerin analizi, yorumlanması ve sonuçların değerlendirilmesindeki kolaylıklar göz önünde bulundurulduğunda, MANOVA testi ve sonrasında yapılacak olan çoklu karşılaştırma testlerini destekleyici olarak ÇBÖ analizinin kullanılabilirliği değerlendirilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Use of Multidimensional Scaling Analysis Together With Multivariate Analysis of Variance in Determining Differences Between Groups

Abstract

Multidimensional Scaling analysis (MDS) and Multivariate analysis of variance (MANOVA) are among the commonly used multivariate statistical methods. While MANOVA is used to evaluate whether there are statistically significant differences between the mean vectors of the experimental groups in terms of more than one independent variable; MDS analysis is used both for dimension reduction and to classify individuals/variables according to their differences. In cases where the relationships between individuals/variables are not known, but the distances between them can be calculated, MDS analysis allows to reveal the relationships between individuals by using these distances, and unlike MANOVA, it does not require any assumptions. In this study, the numerical values produced by the simulation technique were used as the input data, with reference to the real data regarding 5 kinds of pistachios in terms of 13 fatty acids. These data were evaluated with both the MDS analysis and the MANOVA test and the results were interpreted. Considering the convenience in the evaluation of the data, the usability of the MDS analysis as supportive to the MANOVA test and subsequent multiple comparison tests was evaluated.

Keywords

Kaynakça

Al-Abdullatif F 2020. Discriminant Function Analysis Versus Univariate ANOVA as Post Hoc Procedures Following Significant MANOVA Test: A Monte Carlo Study. Ohio University, 289 pp.
Al-Abdullatif F, Al-Abdullatif M, Brooks G 2019. MANOVA Post Hoc Techniques Used in Published Articles: A Systematic Review. General Linear Model Journal 45(1), 4-11
Alpar R 2013. Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler. 4. Baskı. Detay Anatolia Akademik Yayıncılık, Ankara, 886 sy.
Borg I, Groenen PJF 2005. Modern Multidimensional Scaling: Theory and Application. 2nd Ed., Springer-Verlag, New York, 614 pp.
Borg I, Groenen PJF, Mair P 2013. Applied Multidimensional Scaling. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 113 pp.
Buja A, Swayne DF, Littman ML, Dean N, Hofmann H, Chen L 2008. Data visualization with multidimensional scaling. Journal of Computational and Graphical Statistics, 17(2), 444-472.
Can H, Ozyigit II, Can M, Hocaoglu Ozyigit A, Yalcin IE 2021. Multidimensional Scaling of the Mineral Nutrient Status and Health Risk Assessment of Commonly Consumed Fruity Vegetables Marketed in Kyrgyzstan. Biol Trace Elem Research 1-15.
Cox TF, Cox MAA 2001. Multidimensional Scaling. 2nd Ed., Chapman and Hall/CRC, 328 pp.

Çınar B 2012. Türk Antepfıstığı Çeşitlerinin Vitamin, Mineral Madde, Yağ ve Yağ Asitleri Bileşimi Üzerinde Araştırmalar. Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bahçe Bitkileri Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, 184 sy.
Dumanoglu H, Aygun A, Delialioglu RA, Erdogan V, Serdar U, Kalkisim O, Bastas K, Kocabas Z 2018. Analyses of Fruit Attributes by Multidimensional Scaling Method of Apple Genetic Resources from Coastal Zone of North Eastern Anatolia. Scientia Horticulturae 240, 147-154.
Gevrekçi Y, Ataç FE, Takma Ç, Akbaş Y, Taşkın T 2011. Koyunculuk Açısından Batı Anadolu İllerinin Sınıflandırılması. Kafkas Universitesi Veteriner Fakültesi Dergisi, 17(5), 755-760.
Gündüz S 2011. Uzaklık Fonksiyonlarının Çok Boyutlu Ölçekleme Algoritmalarındaki Etkinliğinin İncelenmesi ve Uygulamalar. Çukurova University, Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, 124 sy.
Jaworska N, Anastasova AC 2009. A Review of Multidimensional Scaling (MDS) and Its Utility in Various Psychological Domains. Tutorials in Quantitative Methods for Psychology 5(1),1-10.
Jobson JD 1992. Applied multivariate data analysis: Volume II: Categorical and Multivariate Methods. Springer-Verlag New York, Inc. pp.731.
Kızıl SH, Aydoğan M 2014. Evaluation of major cattle breeds in Turkey for slaughter and carcass traits using MANOVA and multidimensional scaling technique. Erciyes University Faculty of Veterinary Medicine 11(1),15-22.
Lopes AM, Machado JT, Ramalho E 2017. On the fractional-order modeling of wine. European Food Research and Technology 243(6),921-929.
Mair P, Borg I, Rusch T 2016. Goodness-of-fit assessment in multidimensional scaling and unfolding. Multivariate behavioral research, 51(6),772-789.
Messick SJ, Abelson RP 1956. The Additive Constant Problem in Multidimensional Scaling. Psychometrika 21(1), 1-15.
Özdamar K 2004. Paket Programlar ile İstatistiksel Veri Analizi (Çok değişkenli Analizler). Kaan Kitabevi, Eskişehir, 528 sy.
Shepard RG 1962. The Analysis of Proximities: Multidimensional Scaling with an Unknown Distance Function. Psychometrika 27, 125-140.
Sığırlı D, Ediz B, Cangür Ş, Ercan İ, Kan İ 2006. Türkiye ve Avrupa Birliği’ne Üye Ülkelerin Sağlık Düzeyi Ölçütlerinin Çok Boyutlu Ölçekleme Analizi ile İncelenmesi. İnönü Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi 13(2),81-85.
Suarez MH, Hernandez AIM, Galdon BR, Rodriguez LH, Cabrera CEM, Mesa DR, Rodriguez EMR, Romero CD 2016. Application of Multidimensional Scaling Technique to Differentiate Sweet Potato (Ipomoea batatas (L.) Lam) Cultivars According to Their Chemical Composition. Journal of Food Composition and Analysis 46, 43-49.
Tatlıdil H 2002. Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz. Ziraat Matbaacılık, Ankara 424 sy.
Torgerson WS 1952. Multidimensional Scaling: I. Theory and Method. Psychometrika 17(17), 401-419.
Yamamoto K, Ninomiya S, Kimura Y, Hashimoto A, Yoshioka Y, Kameoka T 2015. Strawberry cultivar identification and quality evaluation on the basis of multiple fruit appearance features. Computers and Electronics in Agriculture 110, 233-240.
Yiğit E 2007. Çok Boyutlu Ölçekleme Yöntemlerinin İncelenmesi ve Bir Uygulama. Ondokuz Mayıs Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, 60 sy.
Yiğit S, Mendeş M 2016. Usage of Multidimensional Scaling Technique for Evaluating Performance of Multivariate Normality Tests. British Journal of Applied Science and Technology 16(1),1-8.
Young FW, Hamer RM 1987. Multidimensional Scaling: History, Theory, and Applications. Lawrence Erlbaum Associates, Hillsdale 336 pp.
Young G, Householder AS 1938. Discussion of a Set of Points in terms of Their Mutual Distances. Psychometrika 3, 19-22.
Zech H, Echtermeyer C, Wöhlbrand L, Blasius B, Rabus R 2011. Biological versus technical variability in 2‐D DIGE experiments with environmental bacteria. Proteomics, 11(16),3380-3389

Ayrıntılar

Birincil Dil

İngilizce

Konular

Ziraat, Veterinerlik ve Gıda Bilimleri

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Rabia Albayrak Delialioğlu ^*
0000-0002-1969-4319
Türkiye

Zahide Kocabas
0000-0002-0310-4062
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

28 Şubat 2023

Gönderilme Tarihi

18 Ağustos 2021

Kabul Tarihi

31 Ocak 2022

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2023 Cilt: 26 Sayı: 1

DOI

https://doi.org/10.18016/ksutarimdoga.vi.984229

IZ

https://izlik.org/JA27KL74XN

Kaynak Göster

RIS / Bibtex

APA

Albayrak Delialioğlu, R., & Kocabas, Z. (2023). Use of Multidimensional Scaling Analysis Together With Multivariate Analysis of Variance in Determining Differences Between Groups. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Tarım ve Doğa Dergisi, 26(1), 201-209. https://doi.org/10.18016/ksutarimdoga.vi.984229

Cited By

Multicriteria Analysis Model in Sustainable Corn Farming Area Planning

The Open Agriculture Journal

https://doi.org/10.2174/0118743315358530250203051546

Gruplar Arası Farklılıkların Belirlenmesinde Çok Boyutlu Ölçekleme Analizinin Çok Değişkenli Varyans Analizi ile Birlikte Kullanımı

Öz

Anahtar Kelimeler

Use of Multidimensional Scaling Analysis Together With Multivariate Analysis of Variance in Determining Differences Between Groups

Abstract

Keywords

Kaynakça

Ayrıntılar

Birincil Dil

Konular

Bölüm

Yazarlar

Yayımlanma Tarihi

Gönderilme Tarihi

Kabul Tarihi

Yayımlandığı Sayı

DOI

IZ

Kaynak Göster

Cited By

Multicriteria Analysis Model in Sustainable Corn Farming Area Planning

e-ISSN: 2619-9149