AkademikAsistanİstatistik testleri rehberi
Tezinizde hangi testi kullanacağınızı, varsayımlarını nasıl kontrol edeceğinizi ve sonucu APA 7'ye göre nasıl yazacağınızı tek sayfada görün.
Hangi testi seçeceğinizden emin değil misiniz? Test seçiciyi deneyinGrup karşılaştırma (parametrik)
Bağımsız Örneklem t-Testi
Bağımsız örneklem t-testi, birbirinden bağımsız iki grubun sürekli bir değişkendeki ortalamalarının istatistiksel olarak farklı olup olmadığını sınayan parametrik testtir. Örneğin kadın ve erkek öğrencilerin sınav kaygısı puanlarını karşılaştırmak için kullanılır.
Bağımlı (Eşleştirilmiş) Örneklem t-Testi
Bağımlı örneklem t-testi (paired samples t-test), aynı katılımcılardan iki farklı zamanda veya iki farklı koşulda alınan ölçümlerin ortalamalarını karşılaştırır. Ön test-son test desenli deneysel çalışmaların en sık kullanılan testidir.
Tek Örneklem t-Testi
Tek örneklem t-testi, bir örneklemin ortalamasının önceden bilinen bir değerden (norm değeri, ölçek orta noktası, önceki bir araştırmanın ortalaması) anlamlı biçimde farklı olup olmadığını sınar.
Tek Yönlü Varyans Analizi (One-Way ANOVA)
Tek yönlü varyans analizi (ANOVA), üç veya daha fazla bağımsız grubun sürekli bir değişkendeki ortalamalarını tek seferde karşılaştırır. Anlamlı bir F değeri en az bir grubun diğerlerinden farklı olduğunu gösterir; hangi grupların farklı olduğu post hoc testlerle belirlenir.
Tekrarlı Ölçümler ANOVA
Tekrarlı ölçümler ANOVA, aynı katılımcılardan üç veya daha fazla zamanda (ya da koşulda) alınan ölçümlerin ortalamalarını karşılaştırır. Ön test, son test ve kalıcılık testi içeren deneysel desenlerde kullanılır.
İki Yönlü (Faktöriyel) ANOVA
İki yönlü ANOVA, iki kategorik bağımsız değişkenin sürekli bir bağımlı değişken üzerindeki ana etkilerini ve bu iki değişkenin ortak etkisini (etkileşim) aynı modelde sınar. Örneğin öğretim yöntemi ile cinsiyetin başarıya etkisinin birlikte incelenmesi.
Kovaryans Analizi (ANCOVA)
Kovaryans analizi (ANCOVA), grupların bağımlı değişkendeki ortalamalarını, bağımlı değişkenle ilişkili bir veya daha fazla sürekli değişkenin (ortak değişken, kovaryat) etkisini istatistiksel olarak kontrol ederek karşılaştırır. Ön test-son test kontrol gruplu deneysel desenlerde ön testi kontrol etmek için en sık kullanılan yöntemdir.
Post Hoc Testler (Tukey, Bonferroni, Games-Howell, Scheffe)
Post hoc (sonradan) testler, ANOVA en az bir grup ortalamasının farklı olduğunu gösterdikten sonra hangi grup çiftlerinin birbirinden farklı olduğunu belirler. Çoklu karşılaştırmalarda artan Tip I hata olasılığını farklı yöntemlerle kontrol ederler.
Grup karşılaştırma (parametrik olmayan)
Mann-Whitney U Testi
Mann-Whitney U testi, iki bağımsız grubun sıralı veya normal dağılmayan sürekli bir değişkendeki dağılımlarını karşılaştıran parametrik olmayan testtir. Ortalama yerine puanların sıralarını kullanır; bağımsız örneklem t-testinin parametrik olmayan karşılığıdır.
Wilcoxon İşaretli Sıralar Testi
Wilcoxon işaretli sıralar testi, aynı katılımcılardan alınan iki ölçüm arasındaki farkların sıfırdan anlamlı biçimde farklı olup olmadığını, farkların büyüklük sıralarını ve işaretlerini kullanarak sınar. Bağımlı örneklem t-testinin parametrik olmayan karşılığıdır.
Kruskal-Wallis H Testi
Kruskal-Wallis H testi, üç veya daha fazla bağımsız grubun sıralı veya normal dağılmayan bir değişkendeki dağılımlarını karşılaştıran parametrik olmayan testtir. Tek yönlü ANOVA'nın parametrik olmayan karşılığıdır.
Friedman Testi
Friedman testi, aynı katılımcılardan üç veya daha fazla koşulda alınan sıralı veya normal dağılmayan ölçümleri karşılaştıran parametrik olmayan testtir. Tekrarlı ölçümler ANOVA'nın karşılığıdır.
İlişki ve tahmin
Pearson Korelasyon Katsayısı
Pearson korelasyon katsayısı (r), iki sürekli değişken arasındaki doğrusal ilişkinin yönünü ve gücünü −1 ile +1 arasında bir değerle gösterir. Korelasyon ilişkiyi gösterir, neden-sonuç göstermez.
Spearman Sıra Farkları Korelasyonu
Spearman sıra farkları korelasyon katsayısı (rₛ veya ρ), iki değişkenin sıraları arasındaki monoton ilişkiyi ölçer. Pearson korelasyonunun parametrik olmayan karşılığıdır.
Çoklu Doğrusal Regresyon
Çoklu doğrusal regresyon, iki veya daha fazla bağımsız değişkenin (yordayıcı) sürekli bir bağımlı değişkeni ne ölçüde açıkladığını ve her yordayıcının diğerleri sabit tutulduğunda katkısını inceler.
İkili (Binary) Lojistik Regresyon
İkili lojistik regresyon, iki kategorili bir bağımlı değişkenin (evet/hayır, başarılı/başarısız, var/yok) bir veya daha fazla yordayıcı tarafından tahmin edilmesinde kullanılır. Sonuçlar, yordayıcıdaki bir birimlik artışın olayın gerçekleşme odds'unu kaç kat değiştirdiğini gösteren odds oranı (OR, SPSS'te Exp(B)) ile yorumlanır.
Kategorik veri
Ölçek geliştirme ve geçerlik
Açımlayıcı Faktör Analizi (AFA)
Açımlayıcı faktör analizi (AFA), çok sayıda madde arasındaki ilişkileri inceleyerek bu maddelerin altında yatan daha az sayıda yapıyı (faktörü) ortaya çıkarır. Ölçek geliştirme çalışmalarında yapı geçerliğinin ilk kanıtı olarak kullanılır.
Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA)
Doğrulayıcı faktör analizi (DFA), önceden belirlenmiş bir faktör yapısının (hangi maddenin hangi faktöre ait olduğu) toplanan veriyle uyumlu olup olmadığını sınar. Ölçek uyarlama çalışmalarında orijinal yapının Türkçe formda korunup korunmadığını göstermek için kullanılır.
Varsayım kontrolü
Normallik Testleri (Shapiro-Wilk ve Kolmogorov-Smirnov)
Normallik testleri, bir değişkenin dağılımının normal dağılımdan anlamlı biçimde farklı olup olmadığını sınar. t-testi, ANOVA ve Pearson korelasyonu gibi parametrik testleri seçmeden önce varsayım kontrolü olarak yapılır.
Levene Testi (Varyansların Homojenliği)
Levene testi, iki veya daha fazla grubun bağımlı değişkendeki varyanslarının eşit olup olmadığını sınar. Bağımsız örneklem t-testi ve ANOVA'nın varsayımlarından biri olan varyansların homojenliğini kontrol etmek için kullanılır.