Hipotez Testleri: Parametrik ve Non-Parametrik Testler

1. Hipotez Testlerinin Temel Amacı

Bilimsel araştırmalarda değişkenler arasında anlamlı bir ilişki, farklılık ya da etki olup olmadığını test etmek için istatistiksel tekniklere başvurulur. Bu teknikler genellikle “hipotez testi” olarak adlandırılır ve araştırmada ortaya konan iddiaların veriler ışığında doğrulanıp doğrulanmadığını belirler.

2. Parametrik ve Non-Parametrik Testler: Temel Ayrım

Hipotez testleri genel olarak parametrik ve non-parametrik olmak üzere ikiye ayrılır. Bu ayrım, testin hangi veri türlerine ve hangi koşullara uygun olduğuna dayanır.

A. Parametrik Testler

• Tanım: “Parametrik” terimi, istatistikte popülasyonun (evrenin) belirli parametrelerine (ör: ortalama, standart sapma) yönelik varsayımlara dayanan testlerdir.

• Kullanım Şartları:

  1. Veri Türü: Aralık (interval) veya oran (ratio) ölçekli, yani nicel (sayısal) ve sürekli veriler olmalı.

  2. Dağılım: Veriler normal dağılım göstermeli.

  3. Örneklem: Tercihen rastgele seçilmiş olmalı.

  4. (Testten teste değişen) Diğer bazı ek varsayımlar da olabilir (varyansların homojenliği gibi).

• Avantajları: Duyarlılığı (statistical power) yüksektir; küçük farklılıkları tespit edebilir.

• Kullanım Durumu: Tüm koşullar sağlandığında her zaman ilk tercih edilir.

Örnek Parametrik Testler:

• Bağımsız örneklem t-testi

• Eşleştirilmiş örneklem t-testi

• Tek yönlü ANOVA

• Pearson Korelasyon Analizi

B. Non-Parametrik Testler

• Tanım: Parametrik testler gibi katı varsayımlara sahip olmayan, daha esnek istatistiksel testlerdir.

• Kullanım Şartları:

  1. Veri Türü: Nominal (sınıflama) veya ordinal (sıralama) ölçekli veriler için idealdir.

  2. Dağılım: Verilerin normal dağılım göstermesi gerekmez.

  3. Örneklem Büyüklüğü: Küçük örneklemler için uygundur.

  4. Aralık/Oran verileri normal dağılmıyorsa da kullanılabilir.

• Avantajları: Varsayım gereksinimleri azdır, neredeyse her tür veriye uygulanabilir.

• Dezavantajları: Genellikle duyarlılığı parametrik testlere göre daha düşüktür. Gerçekte var olan küçük farklılıkları tespit etmede daha az başarılı olabilir.

• Kullanım Durumu: Veri türü uygun değilse veya parametrik testlerin gerektirdiği varsayımlar sağlanamıyorsa kullanılır.

Örnek Non-Parametrik Testler:

• Mann-Whitney U testi

• Wilcoxon işaretli sıra testi

• Kruskal-Wallis testi

• Ki-kare testi (χ²)

• Spearman Sıra Korelasyonu

3. Hangi Testi Ne Zaman Kullanmalı?

• Eğer verileriniz aralık/oran ölçeğinde ve normal dağılım varsayımını sağlıyorsa, parametrik testleri kullanmak daha doğru ve güçlü sonuçlar verir.

• Eğer veri ölçeğiniz nominal/ordinal ise veya normal dağılım koşulu sağlanmıyorsa, non-parametrik testlere başvurmak gerekir.

• Örneklem büyüklüğünüz küçükse ve veri normal dağılmıyorsa non-parametrik testler daha güvenli tercihtir.

Parametrik testler; doğru veri türü ve varsayımlar sağlandığında güçlü, hassas ve güvenilir sonuçlar sunar. Ancak, bu varsayımlar yerine getirilemiyorsa non-parametrik testler daha esnek ve kullanışlıdır. Bilimsel çalışmalarda analiz seçiminde verinin türü, dağılımı ve örneklem özellikleri mutlaka göz önünde bulundurulmalıdır.