Varsayım kontrolü

Normallik Testleri (Shapiro-Wilk ve Kolmogorov-Smirnov) nedir?

Onur Can · Son güncelleme: 24 Eylül 2026

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.

Ne zaman kullanılır?

• Parametrik ve parametrik olmayan test arasında karar verirken
• Shapiro-Wilk küçük ve orta örneklemlerde (ör. n < 50, SPSS 5000'e kadar hesaplar) daha güçlüdür
• Kolmogorov-Smirnov (Lilliefors düzeltmeli) büyük örneklemlerde de raporlanır

Varsayımlar

• Test her grup için ayrı ayrı yapılır (t-testi/ANOVA'da tüm örneklem için değil)
• Bağımlı örneklem t-testinde fark puanları için yapılır

Hipotezler

Örnek araştırma

40 kişilik bir grupta kaygı puanlarının normal dağılıp dağılmadığı kontrol ediliyor.

SPSS'te nasıl yapılır?

Analyze → Descriptive Statistics → Explore. Bağımlı değişkeni Dependent List'e, grup değişkenini Factor List'e taşıyın; Plots altında Normality plots with tests işaretleyin. Çıktıda Tests of Normality tablosu, Q-Q grafikleri ve Descriptives tablosunda çarpıklık-basıklık değerleri yer alır.

APA 7'ye göre raporlama

Shapiro-Wilk testi kaygı puanlarının normal dağılımdan anlamlı biçimde farklılaşmadığını göstermiştir, W(40) = .96, p = .20. Çarpıklık (0.34) ve basıklık (−0.52) değerleri de ±1 aralığındadır.

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

Normallik testinin etki büyüklüğü yoktur; karar grafik incelemesi ve çarpıklık-basıklık değerleriyle birlikte verilmelidir.

Sık yapılan hatalar

• Büyük örneklemlerde (ör. n > 300) küçük sapmalar bile p < .05 verir; yalnızca teste bakıp parametrik testi reddetmek
• Küçük örneklemlerde testin gücü düşüktür; p > .05 normalliği kanıtlamaz
• Normalliği tüm örneklemde kontrol edip gruplarda kontrol etmemek