Bağımsız Örneklemler T Testi: İki Grubun Ortalamalarını Karşılaştırmanın Bilimsel Yolu

İstatistiksel analizlerde sıkça karşılaştığımız bir soru vardır: "İki farklı grup arasında gerçekten anlamlı bir fark var mı?" İşte tam bu noktada Bağımsız Örneklemler T Testi devreye giriyor. Bu yazıda, bu testin ne olduğunu, nasıl kullanıldığını ve nelere dikkat etmeniz gerektiğini detaylıca ele alacağız.

Bağımsız Örneklemler T Testi Nedir?

• Bağımsız Örneklemler T Testi, iki farklı gruptaki vakaların ortalamalarını karşılaştırmak için kullanılan bir istatistiksel prosedürdür.

• Bu testin ideal kullanımında, denekler iki gruba rastgele atanır. Böylece ortaya çıkan herhangi bir fark, tedaviye (veya tedavi eksikliğine) bağlanabilir ve başka faktörlerden kaynaklanmaz.

• Ancak gerçek hayatta her zaman bu ideal durumla karşılaşmayız. Örneğin, erkekler ve kadınlar için ortalama geliri karşılaştırdığınızda, bir kişi rastgele erkek veya kadın olmak üzere atanmaz.

• Bu tür durumlarda, diğer faktörlerdeki farklılıkların anlamlı bir ortalama farkını maskelemediğinden veya artırmadığından emin olmanız gerekir.

• Ortalama gelirdeki farklılıklar, eğitim gibi faktörlerden etkilenebilir (ve sadece cinsiyetten değil).

Pratik Bir Örnek: Kan Basıncı Çalışması

Bu testi daha iyi anlamak için somut bir örnekle ilerleyelim. Yüksek kan basıncı olan hastalar, rastgele bir şekilde plasebo grubu ve tedavi grubu olmak üzere iki gruba ayrılıyor.

Plasebo grubundaki denekler etkisiz bir hap alırken, tedavi grubundaki denekler kan basıncını düşürmesi beklenen yeni bir ilaç alıyor.

İki aylık tedavi süresinin ardından, plasebo grubu ve tedavi grubu için ortalama kan basınçlarını karşılaştırmak üzere iki örneklem t testi kullanılıyor. Her hasta bir kez ölçülüyor ve bir gruba ait oluyor. İşte bu, bağımsız örneklemler t testinin mükemmel bir uygulamasıdır.

Test Sonuçlarında Neler Görürsünüz?

Bu testi uyguladığınızda, karşınıza çeşitli istatistiksel bilgiler çıkacak.

Her değişken için şunları göreceksiniz:

• Örneklem büyüklüğü

• Ortalama

• Standart sapma

• Ortalamanın standart hatası

Ortalamalar arasındaki fark için ise:

• Ortalama fark

• Standart hata

• Güven aralığı (istediğiniz güven seviyesini belirleyebilirsiniz)

Ayrıca testler bölümünde, varyansların eşitliği için Levene testi ve ortalamaların eşitliği için hem birleştirilmiş varyanslı hem de ayrı varyanslı t testlerini göreceksiniz.

SPSS Analizi & Görselleştirilmiş Rapor

TRY 1,699.00

Hizmeti Satın Al

Verileriniz Nasıl Olmalı?

• Bağımsız örneklemler t testini uygularken verilerinizin doğru formatta olması çok önemli.

• İlgilendiğiniz nicel değişkenin değerleri, veri dosyasında tek bir sütunda olmalıdır.

• Prosedür, vakaları iki gruba ayırmak için iki değere sahip bir gruplama değişkeni kullanır.

• Gruplama değişkeni sayısal olabilir (1 ve 2 veya 6.25 ve 12.5 gibi değerler) ya da kısa metin olabilir (evet ve hayır gibi).

• Alternatif olarak, vakaları iki gruba ayırmak için yaş gibi nicel bir değişken kullanabilir ve bir kesim noktası belirleyebilirsiniz.

• Örneğin, kesim noktası 21 olarak belirlenirse, yaş 21 yaş altı bir grup ve 21 yaş ve üzeri bir grup olarak ikiye ayrılır.

Dikkat Edilmesi Gereken Varsayımlar

Eşit varyanslı t testi için, gözlemlerin bağımsız olması, aynı popülasyon varyansına sahip normal dağılımlardan rastgele örnekler olması gerekir. Eşit olmayan varyanslı t testi için ise gözlemlerin bağımsız olması ve normal dağılımlardan rastgele örnekler olması yeterlidir.

İyi haber şu ki, iki örneklem t testi normallikten sapmalara karşı oldukça dayanıklıdır. Dağılımları grafiksel olarak kontrol ederken, simetrik olduklarını ve aykırı değerlerin olmadığını görmek için bakmak yeterlidir.

Testi Nasıl Uygularsınız?

Uygulamaya geçtiğinizde izlemeniz gereken adımlar şöyle:

1. Adım: Menülerden Analyze > Compare Means > Independent-Samples T Test yolunu izleyin.

2. Adım: Bir veya daha fazla nicel test değişkeni seçin. Her değişken için ayrı bir t testi hesaplanır.

3. Adım: Tek bir gruplama değişkeni seçin ve ardından karşılaştırmak istediğiniz gruplar için iki kod belirtmek üzere Define Groups'a tıklayın.

4. Adım: İsteğe bağlı olarak, eksik verilerin ele alınmasını ve güven aralığının seviyesini kontrol etmek için Options'a tıklayabilirsiniz.

Grupları Tanımlama: İki Seçenek

Sayısal gruplama değişkenleri için, t testi için iki grubu iki değer veya bir kesim noktası belirterek tanımlarsınız:

Belirtilen Değerleri Kullanma: Grup 1 için bir değer ve Grup 2 için başka bir değer girin. Başka değerlere sahip vakalar analizden hariç tutulur. Sayıların tam sayı olması gerekmez (örneğin, 6.25 ve 12.5 geçerlidir).

Kesim Noktası: Gruplama değişkeninin değerlerini iki kümeye ayıran bir sayı girin. Kesim noktasından küçük değerlere sahip tüm vakalar bir grubu oluştururken, kesim noktasına eşit veya daha büyük değerlere sahip vakalar diğer grubu oluşturur.

Metin gruplama değişkenleri için ise Grup 1 için bir metin ve Grup 2 için başka bir değer girin (evet ve hayır gibi). Diğer metinlere sahip vakalar analizden hariç tutulur.

Güven Aralığı ve Eksik Veriler

• Varsayılan olarak, ortalamalar arasındaki fark için %95'lik bir güven aralığı gösterilir.

• Farklı bir güven seviyesi talep etmek için 1 ile 99 arasında bir değer girebilirsiniz.

• Birkaç değişkeni test ettiğinizde ve bir veya daha fazla değişken için veri eksikse, hangi vakaların dahil edileceğini (veya hariç tutulacağını) prosedüre söyleyebilirsiniz:

Analiz bazında vakaları hariç tutma: Her t testi, test edilen değişkenler için geçerli verilere sahip tüm vakaları kullanır. Örneklem büyüklükleri testten teste değişebilir.

Liste bazında vakaları hariç tutma: Her t testi, yalnızca talep edilen t testlerinde kullanılan tüm değişkenler için geçerli verilere sahip vakaları kullanır. Örneklem büyüklüğü testler arasında sabittir.

Bağımsız Örneklemler T Testi, iki grup arasındaki farkları anlamak için güçlü ve yaygın olarak kullanılan bir araçtır. Ancak bu testin gücünden tam anlamıyla yararlanmak için verilerinizin doğru yapıda olduğundan, varsayımların karşılandığından ve sonuçların doğru yorumlandığından emin olmanız gerekir.

Bu test, tıbbi araştırmalardan sosyal bilimlere, pazarlama analizlerinden eğitim çalışmalarına kadar geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir. Doğru kullanıldığında, verilerinizin arkasındaki gerçek hikayeyi ortaya çıkarmanıza yardımcı olabilir.