Bilişsel ve Fizyolojik Parametreler Üzerinde Normallik Analizi: 85 Kişilik Örneklem Veri Seti
- Nominal Analiz
- 10 Tem
- 4 dakikada okunur
Normallik Analizi Nedir? Bir nicel değişkenin dağılımının, normal (çan eğrisi şeklinde) olup olmadığını belirlemek için yapılan istatistiksel ve görsel incelemedir.
Neden Önemlidir? Parametrik testlerin (t-testi, ANOVA vb.) uygulanabilmesi için veri dağılımının normal olması gerekir.
Nasıl Yapılır?
Tanımlayıcı İstatistikler: Ortalama, ortanca ve modun birbirine yakınlığı kontrol edilir.
Görsel Yöntemler: Histogram, Q-Q Plot gibi grafiklere bakılır.
İstatistiksel Testler: Shapiro-Wilk (n<30), Kolmogorov-Smirnov (n≥30) testi yapılır.
Nasıl Yorumlanır?
Test sonucu p > 0,05 ise: Veri normal dağılıma uygundur.
p < 0,05 ise: Veri normal dağılmamaktadır.
Skewness ve Kurtosis (Çarpıklık ve Basıklık) değerleri -1 ile +1 arasında ise: Normal dağılım için kabul edilebilir.
Q-Q Plot’ta noktalar 45 derece çizgiye yakınsa: Normal dağılım varsayımı desteklenir.
Aşağıdaki görsel, uygulamalı normallik veri analizine ait toplanmış verilere aittir.
Aşağıdaki dosya bağlantısından veri setini indirebilir, inceleyebilir ve çalışmalarınızda kullanabilirsiniz.
Aşağıdaki görsel ise veri setindeki değişkenlerinin SPSS yazılımında Variable View ekranında tanımlanmış halidir.
Normallik Analizinde Dikkat Edilmesi Gereken Kriterler
Ortalama, Ortanca ve Mod Değerlerinin Yakınlığı:
Bu üç ölçü birbirine yakınsa, dağılım genellikle normale yakındır.
Histogramın Şekli:
Dağılım çan eğrisi (simetrik) şeklinde olmalıdır.
Q-Q Plot (Normal Olasılık Grafiği):
Veriler, 45 derece çizgiye yakın diziliyorsa normalliği destekler.
Çarpıklık (Skewness) ve Basıklık (Kurtosis) Katsayıları:
Her ikisi de genellikle -1 ile +1 aralığında ise dağılım normal kabul edilir.
Normallik Testleri (Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov):
Test sonucu p > 0,05 ise normal dağılım varsayılır.
SPSS’te Normallik Analizi Nasıl Yapılır? (Adım Adım Kılavuz)
1. Veri Setini Aç
SPSS’i başlat ve veri setini yükle.
2. Explore Menüsüne Gir
Menüden sırasıyla şu adımları izle:Analyze → Descriptive Statistics → Explore...
3. Değişkenleri Seç
Açılan pencerede normallik analizini yapmak istediğin değişkenleri (örneğin: dikkatsure, reaksiyon, uykusaati, kalpati) Dependent List kutusuna aktar.
4. Grafik Seçeneklerini Ayarla
Sağ altta bulunan Plots... butonuna tıkla.
Açılan pencerede:
Histogram kutucuğunu işaretle.
Normality plots with tests kutucuğunu işaretle.
“Continue” ile ana menüye dön.
5. Analizi Başlat
Tüm ayarları yaptıktan sonra ana pencerede OK butonuna bas.
6. Çıktıyı İncele
Analiz tamamlandığında:
Descriptives tablosunda tanımlayıcı istatistikler,
Tests of Normality tablosunda Shapiro-Wilk ve Kolmogorov-Smirnov test sonuçları,
Histogram ve Q-Q Plot grafiklerinde dağılımı görebilirsin.
Bilişsel ve Fizyolojik Parametreler Üzerinde Normallik Analizi (SPSS Kapsamlı Değerlendirme)
1. Genel Bakış ve Amaç
Bu çalışma, 85 kişilik bir örneklemde dört farklı nicel değişkenin (Dikkat Test Süresi, Reaksiyon Zamanı, Günlük Uyku Süresi, Dinlenik Kalp Atım Hızı) dağılımının normal olup olmadığını SPSS ile analiz etmeyi ve sonuçların nasıl yorumlanacağını öğretici bir dille aktarmayı amaçlar.
2. Analizde Kullanılan Yöntemler ve Kriterler
Tanımlayıcı İstatistikler (Descriptives)
Normallik Testleri (Kolmogorov-Smirnov ve Shapiro-Wilk)
Histogram, Q-Q Plot, Boxplot ve Stem-and-Leaf grafiksel analizleri
Çarpıklık (Skewness) ve Basıklık (Kurtosis) değerleri
3. Değişkenlere Göre SPSS Analiz Sonuçları ve Yorumları
A. Dikkat Test Süresi
Tanımlayıcı İstatistikler:
Ortalama: 50,34
Ortanca: 50,00
Standart Sapma: 2,53
Minimum – Maksimum: 46 – 55
Skewness: -0,035
Kurtosis: -1,130
Normallik Testleri:
Kolmogorov-Smirnov p: 0,010
Shapiro-Wilk p: 0,001
Grafiksel Bulgular:
Histogram: Merkezde yoğunlaşmış, simetriye yakın ama uçlarda hafif seyrekleşme var.
Q-Q Plot: Noktalar büyük oranda 45 dereceye yakın, ancak uçlarda küçük sapmalar mevcut.
Boxplot: Belirgin uç değer (outlier) yok.
Yorum: Ortalama ve ortanca birbirine çok yakın. Skewness ve kurtosis normal aralıkta. Ancak normallik testlerinde p<0,05 çıktığı için teknik olarak normal dağılımdan küçük bir sapma var. Fakat örneklem genişliği ve diğer bulgular dikkate alındığında “yaklaşık normal” diyebiliriz. Analizde parametrik testler kullanılabilir, ancak sınırda bir durumdur.
B. Reaksiyon Zamanı
Tanımlayıcı İstatistikler:
Ortalama: 304,36
Ortanca: 304,00
Standart Sapma: 6,33
Minimum – Maksimum: 290 – 318
Skewness: +0,064
Kurtosis: -0,930
Normallik Testleri:
Kolmogorov-Smirnov p: 0,017
Shapiro-Wilk p: 0,067
Grafiksel Bulgular:
Histogram: Simetrik ve merkezde yoğun, uçlarda hafif seyrekleşme.
Q-Q Plot: Noktalar genel olarak 45 derece çizgisine çok yakın.
Boxplot: Belirgin uç değer yok.
Yorum: Ortalama, ortanca ve mod oldukça yakın. Skewness ve kurtosis normal sınırlarda. Shapiro-Wilk p>0,05 çıktığı için normallik kabul edilebilir. Grafiksel olarak da güçlü şekilde normal dağılıma yakın. Parametrik testler rahatlıkla uygulanabilir.
C. Günlük Uyku Süresi
Tanımlayıcı İstatistikler:
Ortalama: 7,25
Ortanca: 7,20
Standart Sapma: 0,46
Minimum – Maksimum: 6,3 – 8,2
Skewness: -0,039
Kurtosis: -0,817
Normallik Testleri:
Kolmogorov-Smirnov p: 0,200
Shapiro-Wilk p: 0,180
Grafiksel Bulgular:
Histogram: Simetrik ve düzgün çan eğrisi.
Q-Q Plot: Noktalar 45 derece çizgisi üzerinde veya çok yakın.
Boxplot: Uç değer yok.
Yorum: Tüm göstergeler güçlü bir şekilde normal dağılıma işaret ediyor. p>0,05 ve grafiksel bulgular tamamen normal dağılım ile uyumlu. Parametrik analiz için ideal bir değişken.
D. Dinlenik Kalp Atım Hızı
Tanımlayıcı İstatistikler:
Ortalama: 72,78
Ortanca: 73,00
Standart Sapma: 1,82
Minimum – Maksimum: 68 – 76
Skewness: -0,441
Kurtosis: -0,646
Normallik Testleri:
Kolmogorov-Smirnov p: 0,000
Shapiro-Wilk p: 0,000
Grafiksel Bulgular:
Histogram: Simetrik, ancak merkezden hafif kayma.
Q-Q Plot: Uçlarda bazı sapmalar var.
Boxplot: Çok belirgin olmasa da, birkaç potansiyel uç değer olabilir.
Yorum: Ortalama ve ortanca yakın. Skewness ve kurtosis normal sınırda. Ancak p<0,05 olduğu için istatistiksel olarak normal dağılım yok denir. Fakat, büyük örneklemde testler aşırı duyarlı olabileceğinden, parametrik test kullanımı yine de düşünülebilir; uç değerler ve dağılım grafikleri dikkatlice incelenmeli.
4. Genel Değerlendirme ve Tavsiyeler
Test sonuçları ile grafiksel bulgular ve tanımlayıcı istatistikler birlikte değerlendirilmelidir.
Özellikle büyük örneklemlerde küçük sapmalar istatistiksel olarak anlamlı çıksa da, dağılımın genel yapısı ve çarpıklık/basıklık değerleri önemlidir.
Dikkat Test Süresi ve Dinlenik Kalp Atım Hızı için sınırda/istisnai bir durum var; non-parametrik testler alternatif olarak düşünülebilir.
Reaksiyon Zamanı ve Günlük Uyku Süresi değişkenleri ise rahatlıkla normal dağılıma uygundur ve parametrik testlerle analiz edilebilir.
Normallik Analizinde Sonuçları Yorumlarken:
p > 0,05 → Normal dağılım varsayılır.
p < 0,05 → Normal dağılım yok (ancak grafik ve diğer bulgular da dikkate alınmalı).
Çarpıklık ve basıklık -1 ile +1 arasında ise, dağılım genellikle normaldir.
Histogram ve Q-Q Plot ile mutlaka görsel inceleme yapılmalıdır.
Aşağıdaki dosya indirme bağlantısına tıklayarak, indirebilir ve inceleyebilirsiniz.
Yorumlar