Öz:Amaç: Bu çalışmada parametrik test koşulları varsayımlarını sağlamayan veri setlerini çeşitli matematiksel dönüşümler uygulayarak bu varsayımları sağlayabilen veri setlerine dönüştürebilmek için yeni kullanıcı dostu bir web tabanlı yazılım geliştirmek amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntem: Bu web tabanlı yazılımı geliştirmek için açık kaynaklı bir R paketi olan Shiny, kullanıldı. Geliştirilen web tabanlı yazılımda arcsinh(x), Box-Cox, Üstel, Lambert W (h tipi), Lambert W (s tipi), Logaritmik, Karekök, Yeo-Johnson veri dönüşüm yöntemleri kullanılmıştır. Ayrıca yazılım dönüşüme tabi tutulacak veri seti için kullanılan yöntemler içinde en iyi yönteme karar vermemizi sağlayacak olan Pearson P test istatistiğini hesaplayarak en iyi dönüşüme karar vermemizi sağlar. Bu işlemi en küçük Pearson P istatistiğine sahip dönüşümü seçerek yapmaktadır. Bulgular: Yazılımın çıktılarını değerlendirebilmek adına üç değişkenden oluşan her bir değişkenin sırasıyla üstel, gamma ve Cauchy dağılımları ile elde edildiği ve değişkenlerin 1000 gözlem içerdiği bir veri seti kullanılmıştır. Sonuç: Geliştirilen yazılım kullanıcıların yapacakları çalışmalarında daha doğru sonuçlar elde etmesini sağlayan ve daha güçlü testler olarak bilinen parametrik test varsayımlarını elde etmeyi sağlayan veri dönüşümü yöntemlerini içeren yeni kullanıcı dostu bir web tabanlı yazılımdır.
Abstract:Objective: In this study, it is aimed to develop a new user-friendly web-based software in order to transform data sets that do not meet the assumptions of parametric test conditions by applying various mathematical transformations into data sets that can provide these assumptions. Materials and Methods: It was used to develop the web based software Shiny, which is an open source R package. In web-based software, arcsinh (x), Box-Cox, Exponential, Lambert W (h type), Lambert W (s type), Logarithmic, Square root, Yeo-Johnson data transformation methods were used. The software also allows us to decide on the best conversion for the data set to be transformed by calculating the Pearson P test statistic, which will allow us to decide on the best method in the methods used. This is done by selecting the conversion with the smallest Pearson P statistic Results: In order to evaluate the printouts of the software, a data set consisting of three variables obtained by the contribution of Üstel, Gamma and Cauchy including 1000 observations was used. Conclusion: The developed software is a new user-friendly web-based software that enables users to get more accurate results in their work and to obtain data transformation methods that provide parametric test assumptions known as more powerful tests.