Bağımsız Gruplarda t-Testi Uygulamalı Analiz: Fiziksel Aktivite, Beslenme ve Yaşam Kalitesi Arasındaki Farklılıkların İncelenmesi (150 Kişilik Örneklem Üzerinde Uygulamalı SPSS Analizi)
- Nominal Analiz
- 20 Tem
- 3 dakikada okunur
Bağımsız Gruplarda t-Testi Nedir?
Bağımsız gruplarda t-testi (Independent Samples T Test), iki bağımsız grubun (örneğin kadın/erkek, sigara kullanan/kullanmayan gibi) belirli bir nicel (sayısal) değişkenin ortalamaları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını sınamak için kullanılır.
Temel amaç, gruplar arası farkın rastlantı eseri mi yoksa istatistiksel olarak anlamlı mı olduğunu belirlemektir.
Kullanım Şartları (Varsayımlar)
Gruplar birbirinden bağımsız olmalı (aynı kişi iki grupta yer almamalı).
Bağımlı değişken (örneğin kilo, boy, yaşam kalitesi puanı) en az aralık ölçeğinde olmalı.
Gruplardaki veriler normal dağılım göstermeli (özellikle örneklem sayısı küçükse).
Grupların varyansları birbirine yakın olmalı (Levene’s Test ile kontrol edilir).
Aşağıdaki bağlantıdan 150 kişilik örneklem büyüklüğüne sahip veri setini güvenle indirebilirsiniz.
Aşağıdaki görsel ise 10 farklı değişkenin SPSS yazılımında variable view sekmesinde değişken tanımlamasına aittir.
SPSS Yazılımında Nasıl Uygulanır?
Analyze, Compare Means, Independent Samples T Test seçilir.
Independent Samples T Test penceresinde sol taraftaki değişkenler listesinden bağımlı nicel değişken seçilerek sağ taraftaki Test Variable(s) penceresine aktarılır.
Sol taraftaki değişkenler listesinden bağımsız kategorik değişken seçilerek sağ taraftaki Grouping Variable kısmına aktarılır.
Define Groups tıklanır ve bağımsız değişken kategorilerinin ne olarak kodlandığı yazılır ve Continue tıklanır.
Independent Samples T Test penceresinde OK tıklanır.
SPSS çıktısı:
Yorum: Cinsiyetlere Göre Değişkenlerin İstatistiksel Özellikleri
Boy (cm):
Kadınların boy ortalaması: 168,82 cm (Std. Sapma: 6,85)
Erkeklerin boy ortalaması: 166,88 cm (Std. Sapma: 7,93)
Kadın grubunun boy ortalaması erkeklerden biraz daha yüksektir; standart sapma değerleri iki grupta da benzer düzeyde.
Kilo (kg):
Kadınların kilo ortalaması: 69,40 kg (Std. Sapma: 12,88)
Erkeklerin kilo ortalaması: 69,02 kg (Std. Sapma: 12,96)
İki grubun kilo ortalaması birbirine oldukça yakındır. Dağılımlar da benzer.
Yaşam Kalitesi Puanı (1-10):
Kadınlar: 5,01 (Std. Sapma: 2,82)
Erkekler: 5,53 (Std. Sapma: 2,90)
Erkek grubunda yaşam kalitesi puanı ortalama olarak kadınlardan biraz daha yüksek. Standart sapmalar birbirine yakın.
Günlük Sebze/Meyve Porsiyonu:
Kadınlar: 5,83 (Std. Sapma: 2,55)
Erkekler: 4,07 (Std. Sapma: 2,67)
Kadınlar, erkeklere göre günlük olarak daha fazla sebze/meyve tüketmektedir. Buradaki fark, dikkat çekicidir.
Genel Değerlendirme
Boy ve kilo açısından kadınlar ve erkekler arasında ortalama değerler birbirine oldukça yakın, ciddi bir farklılık gözlenmemekte.
Yaşam kalitesi puanında ise erkeklerin ortalaması biraz daha yüksek.
Günlük sebze/meyve porsiyonu açısından ise kadınlar erkeklere göre belirgin şekilde daha fazla porsiyon tüketmektedir.
Tablodaki standart sapma ve standart hata değerleri, her iki gruptaki dağılımın (veri yayılımının) makul seviyede olduğunu göstermektedir.
Bağımsız Gruplar için t Testi SPSS Çıktısı
T-Test - Independent Samples Test Yorumları
1. Levene’s Test for Equality of Variances
Sig. (p) değeri, grupların varyanslarının eşit olup olmadığını test eder.
p > 0,05 ise: Varyanslar eşit kabul edilir, “Equal variances assumed” satırı dikkate alınır.
p < 0,05 ise: Varyanslar eşit değildir, “Equal variances not assumed” satırı dikkate alınır.
Tabloda, tüm değişkenler için p > 0,05 olduğu için yorumda Equal variances assumed satırları kullanılacaktır.
2. t-test for Equality of Means
Sig. (2-tailed) değeri, gruplar arasındaki ortalama farkın istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını gösterir.
p < 0,05 ise: Gruplar arasında anlamlı fark vardır.
p > 0,05 ise: Gruplar arasında anlamlı fark yoktur.
Değişkenlere Göre Sonuçlar:
Boy (cm)
t(148) = 1,602, p = 0,111
p değeri 0,05’ten büyük. Kadınlar ve erkekler arasında boy ortalamaları açısından istatistiksel olarak anlamlı bir fark yoktur.
Ortalama fark: 1,94 cm (Kadınlar daha uzun, ama fark anlamsız.)
Kilo (kg)
t(148) = 0,183, p = 0,855
p > 0,05. Kadınlar ve erkekler arasında kilo ortalaması açısından anlamlı bir fark yoktur.
Ortalama fark: 0,39 kg (Çok küçük ve anlamsız bir fark.)
Yaşam Kalitesi Puanı (1-10)
t(148) = -1,113, p = 0,268
p > 0,05. Cinsiyetler arasında yaşam kalitesi puanı açısından anlamlı bir fark yoktur.
Ortalama fark: -0,52 (Erkeklerin puanı biraz daha yüksek, ancak bu fark istatistiksel olarak anlamlı değil.)
Günlük Sebze/Meyve Porsiyonu
t(148) = -0,437, p = 0,662
p > 0,05. Cinsiyetler arasında günlük sebze/meyve porsiyonu açısından anlamlı bir fark yoktur.
Ortalama fark: -0,19 porsiyon (Kadınlar biraz daha fazla tüketiyor, ancak bu fark da anlamsız.)
Sonuç:
Bu analizde, cinsiyet grupları arasında boy, kilo, yaşam kalitesi puanı ve günlük sebze/meyve porsiyonu ortalamalarında istatistiksel olarak anlamlı bir fark bulunmamıştır. Yani, kadın ve erkek grupları bu dört değişken açısından birbirine benzemekte, aradaki farklar istatistiksel açıdan tesadüfi kabul edilmektedir.
Ek bilgi: Tablodaki "95% Confidence Interval of the Difference" sütunu, ortalama farkların güven aralığını gösterir; bu aralıkların sıfırı içermesi, farkın istatistiksel olarak anlamsız olduğunu destekler.
Her dört değişkende de cinsiyete göre anlamlı bir farklılık tespit edilmemiştir. Araştırma örnekleminizde kadın ve erkekler; boy, kilo, yaşam kalitesi ve sebze-meyve tüketimi bakımından benzer özellikler göstermektedir.
Aşağıdaki dosya bağlantısından bu çalışmaya ait SPSS çıktısını indirebilir, inceleyebilir ve gerçek verilerle pratik yapabilirsiniz.
Comments