Student’s T-Testi Hakkında Bilmeniz Gerekenler: Türler, Varsayımlar ve Analiz Mantığı
- Nominal Analiz
- 4 Ağu
- 4 dakikada okunur
İki Grup Arasındaki Farkın Bilimsel Gücü – Student’s T-Testi
Bilimsel araştırmalarda en çok ihtiyaç duyulan analizlerden biri, iki grup arasındaki ortalama farkın anlamlı olup olmadığının incelenmesidir. Sosyal bilimlerden psikolojiye, eğitimden sağlığa kadar geniş bir yelpazede uygulanan Student’s T-Testi, bu ihtiyacı karşılayan, güvenilir ve klasikleşmiş bir istatistiksel yöntemdir.
Bu blog yazısında, Student’s T-Testinin teorik temellerini, çeşitlerini, varsayımlarını ve SPSS üzerinde adım adım nasıl uygulandığını kendi örneğimizle bütün yönleriyle öğreneceksiniz.
Student’s T-Testi Nedir?
Student’s T-Testi, iki grup ya da iki ölçüm arasında ortalamaların istatistiksel olarak farklı olup olmadığını anlamak için kullanılan parametrik bir testtir.
“T-Testi” adını, bu yöntemi ilk geliştiren William Sealy Gosset’in takma adı “Student”dan alır. Günümüzde, özellikle deneysel ve karşılaştırmalı çalışmalarda, bir değişkenin iki farklı koşulda veya grupta ortalamasının değişip değişmediği T-Testi ile analiz edilir.
Hangi Durumlarda Student’s T-Testi Kullanılır?
İki grup arasında ortalama karşılaştırması yapılmak isteniyorsa
Bir grubun belirli bir değerden farklı olup olmadığı sorgulanıyorsa
Aynı grubun iki farklı zamandaki ya da iki farklı koşuldaki ölçümleri karşılaştırılıyorsa
Örneğin: Yeni bir eğitim programının öğrenci başarısını artırıp artırmadığı, iki farklı diyetin kilo verme üzerindeki etkisi, ilaç öncesi ve sonrası kan değerleri gibi…
T-Testi Varsayımları Nelerdir?
Bir T-Testi uygulamadan önce aşağıdaki şartların sağlanıp sağlanmadığı mutlaka kontrol edilmelidir:
Normal Dağılım Varsayımı:
Karşılaştırılan grupların/ölçümlerin dağılımı normal olmalıdır. Büyük örneklemlerde (n>30) bu varsayım esnetilebilir.
Varyans Homojenliği:
Bağımsız gruplarda iki grubun varyanslarının birbirine eşit olması gerekir (Levene’s Test ile kontrol edilir).
Ölçüm Düzeyi:
Karşılaştırılan değişkenler sürekli (aritmetik ortalaması alınabilir, en az aralık ölçekli) olmalıdır.
Bağımsızlık:
Bağımsız T-Testinde gruplar birbirinden tamamen bağımsız olmalıdır. Bağımlı T-Testinde ölçümler eşleştirilmiş olmalıdır.
Varsayımlar karşılanmıyorsa, parametrik olmayan alternatifler (Mann-Whitney U, Wilcoxon vb.) tercih edilmelidir.
Student’s T-Testi Türleri ve Uygulama Alanları
1. Tek Örneklem T-Testi (One Sample T-Test)
Bir grup ortalamasının, belirli bir sabit değerden anlamlı şekilde farklı olup olmadığını test etmek için kullanılır.
Güncel ve Gerçekçi Örnek:
Bir şirketin çalışanlarının haftalık ortalama çalışma süresinin, yasal sınır olan 45 saatten farklı olup olmadığı incelenmek isteniyor.
2. Bağımsız Örneklem T-Testi (Independent Samples T-Test)
İki bağımsız grup arasında bir sürekli değişkenin ortalamasını karşılaştırır.
Güncel ve Gerçekçi Örnek:
Online eğitim alan ve yüz yüze eğitim alan öğrencilerin sınavdan aldıkları puanlar arasında anlamlı bir fark var mı?
3. Bağımlı Örneklem T-Testi (Paired Samples T-Test)
Aynı grubun iki farklı zaman, durum ya da koşuldaki ölçümleri karşılaştırılır.
Güncel ve Gerçekçi Örnek:
Sigara bırakma programına katılan bireylerin program öncesi ve sonrası günlük sigara tüketim sayıları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir azalma olmuş mudur?
SPSS’te T-Testi Uygulama Adımları
A. Tek Örneklem T-Testi SPSS’te Nasıl Yapılır?
Veri Seti Hazırlığı:
Her katılımcının çalışma saatleri bir değişkende yer alır.
Yol:
Analyze > Compare Means > One-Sample T Test
Test Variable(s):
Ortalama karşılaştırması yapılacak değişken seçilir.
Test Value:
Karşılaştırmak istenen referans değer (örneğin 45 saat) yazılır.
OK tıklanır, sonuçlar raporlanır.
B. Bağımsız Örneklem T-Testi SPSS’te Nasıl Yapılır?
Veri Seti Hazırlığı:
Bir sütunda grup değişkeni (1=Online, 2=Yüz yüze), diğer sütunda puanlar.
Yol:
Analyze > Compare Means > Independent-Samples T Test
Grouping Variable:
Grup değişkeni seçilir ve gruplar tanımlanır.
Test Variable(s):
Karşılaştırılacak sürekli değişken (örneğin sınav puanı) seçilir.
OK tıklanır.
Levene's Test ile varyans homojenliği kontrol edilir.
Sonuçlar, Sig. (2-tailed) p-değerine göre yorumlanır.
C. Bağımlı Örneklem T-Testi SPSS’te Nasıl Yapılır?
Veri Seti Hazırlığı:
İki sütun: biri ön-test, diğeri son-test ölçümlerini içerir.
Yol:
Analyze > Compare Means > Paired-Samples T Test
Pair:
İlgili iki değişken eşleştirilir.
OK tıklanır.
Sonuçta, Mean Difference, t, df ve p (Sig.) değerleri yorumlanır.
SPSS Çıktısı ve Sonuçların Yorumlanması
Group Statistics Tablosu: Grupların ortalama, standart sapma ve örneklem büyüklüğünü verir.
Independent Samples Test Tablosu: Levene's Test ile varyans homojenliğini, ardından T-Test sonuçlarını gösterir.
Sig. (2-tailed) < 0,05 ise, ortalamalar arasında istatistiksel olarak anlamlı fark vardır.
Paired Samples Statistics ve Paired Samples Test Tablosu: Ön-test ve son-test ortalamalarını ve farkın anlamlılığını sunar.
p < 0,05: Zamanlar/koşullar arası fark anlamlı.
Kısa Yorum:
Eğer p<0,05 ise, ortalamalar arasında anlamlı fark var demektir.
p>0,05 ise, istatistiksel olarak anlamlı fark yoktur.
T-Testi Sonuçlarını Raporlama ve Yorumlama Örneği
Bağımsız Örneklem T-Testi için örnek rapor:
Yapılan bağımsız örneklem t-testi sonucunda, online eğitim alan öğrencilerin sınav puan ortalaması (X̄=77,3, ss=8,5) ile yüz yüze eğitim alan öğrencilerin puan ortalaması (X̄=73,1, ss=7,9) arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark bulunmuştur (t=2,47, df=58, p=0,017).
Bağımlı Örneklem T-Testi için örnek rapor:
Sigara bırakma programı öncesi günlük ortalama sigara tüketimi (X̄=16,2) ile program sonrası ortalaması (X̄=9,8) arasında anlamlı bir azalma olduğu tespit edilmiştir (t=4,31, df=29, p<0,001).
T-Testi Varsayımları Sağlanmazsa Ne Yapılır?
Normal dağılım yoksa:
Nonparametrik alternatifler: Bağımsız örneklem için Mann-Whitney U Testi, bağımlı örneklem için Wilcoxon İşaretli Sıralar Testi.
Varyanslar homojen değilse:
SPSS’te “Equal variances not assumed” satırı yorumlanır (Welch’s T-Test).
Sıkça Sorulan Sorular (S.S.S.)
Student’s T-Testi ile ANOVA arasındaki fark nedir?
T-Test iki grup arasında ortalama karşılaştırır. ANOVA ise ikiden fazla grup arasında karşılaştırma yapar.
SPSS’te T-Testi yapmak için minimum örneklem nedir?
Parametrik testler için genellikle her grup için n≥30 önerilir.
Veri normal dağılmıyorsa ne yapılır?
Non-parametrik testler (Mann-Whitney U, Wilcoxon) kullanılır.
p değeri nasıl yorumlanır?
p<0,05 ise sonuç anlamlıdır. p>0,05 ise anlamlılık yoktur.
Student’s T-Testi, bilimsel çalışmalarda iki grup ya da iki ölçüm arasındaki farkı değerlendirmek için vazgeçilmez bir analiz yöntemidir. Doğru varsayımlar sağlandığında güvenilir sonuçlar sunar. SPSS ile uygulama adımlarını doğru takip ederek, bulgularınızı istatistiksel olarak destekleyebilir ve araştırmanıza güç katabilirsiniz.
Farklı T-Test türlerini, hangi durumda hangi testi seçeceğinizi ve yorumlamayı kavradığınızda, analizleriniz daha profesyonel bir düzeye taşınacaktır.
Yorumlar