Grup karşılaştırma (parametrik)

Kovaryans Analizi (ANCOVA) nedir?

Onur Can · Son güncelleme: 24 Eylül 2026

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.

Ne zaman kullanılır?

• Deney ve kontrol gruplarının son test puanları, ön test farkları kontrol edilerek karşılaştırılacak
• Gruplar arasında sonucu etkileyebilecek sürekli bir değişkende (yaş, ön bilgi) başlangıç farkı var
• Bağımlı değişken ve ortak değişken sürekli

Varsayımlar

• ANOVA varsayımları: normallik, varyansların homojenliği (Levene), gözlemlerin bağımsızlığı
• Ortak değişken ile bağımlı değişken arasında doğrusal ilişki
• Regresyon eğimlerinin homojenliği: grup × ortak değişken etkileşimi anlamlı olmamalı
• Ortak değişken, müdahaleden etkilenmeden (müdahale öncesi) ölçülmüş olmalı

Hipotezler

Örnek araştırma

Oyunlaştırma ile ders işleyen deney grubu (n = 30) ile kontrol grubunun (n = 30) son test başarı puanları, ön test puanları ortak değişken alınarak karşılaştırılıyor.

SPSS'te nasıl yapılır?

Önce regresyon eğimlerinin homojenliğini sınayın: Analyze → General Linear Model → Univariate, Model altında Custom seçip grup, ön test ve grup × ön test terimlerini ekleyin; etkileşim anlamsız olmalı. Ardından aynı menüde Model'i Full factorial'a döndürün, ön testi Covariate(s) alanına taşıyın; Options altında Estimates of effect size ve düzeltilmiş ortalamalar için EM Means seçin.

APA 7'ye göre raporlama

Ön test puanları kontrol edildiğinde deney grubunun son test başarı puanları (düzeltilmiş M = 74.1) kontrol grubundan (düzeltilmiş M = 68.9) anlamlı düzeyde yüksektir, F(1, 57) = 5.84, p = .019, kısmi η² = .09.

Örnekteki değerler açıklama amaçlıdır ve kendi içinde tutarlıdır. APA 7'de p değeri üç ondalıkla ve baştaki sıfır olmadan yazılır; Türkçe dergilerde ondalık ayracı için derginin yazım kuralına bakın.

Etki büyüklüğü

Kısmi eta kare (ηp²) = (F × sd₁) / (F × sd₁ + sd₂). Yorum eşikleri: .01 küçük, .06 orta, .14 büyük.

Sık yapılan hatalar

• Regresyon eğimlerinin homojenliğini kontrol etmemek
• Müdahaleden sonra ölçülen bir değişkeni ortak değişken olarak kullanmak
• Ham ortalamaları raporlayıp düzeltilmiş ortalamaları vermemek
• ANCOVA'yı rastgele atama yapılmamış gruplardaki tüm farkları "düzelten" bir yöntem sanmak