Uygulamalı Tek Örneklem Ki Kare Testi: Uzayda Yaşam İnancı Üzerine Likert Ölçekli Veri Analizi (n=180)
- Nominal Analiz
- 28 Tem
- 4 dakikada okunur
Uygulamalı Tek Örneklem Ki Kare Testi çalışmasına geçmeden önce test hakkındaki bilgilerimizi kısa ve öz olacak biçimde tazeleyerek başlangıç yapalım.
Tek Örneklem Ki Kare Testi Nedir?
Tek Örneklem Ki Kare Testi (İngilizce: Chi-Square Goodness of Fit Test), bir kategorik değişkenin örneklemdeki dağılımının önceden bilinen, beklenen veya evrensel bir dağılımla istatistiksel olarak uyumlu olup olmadığını sınayan bir uyum testidir.
Ne İşe Yarar?
Bir kategorik değişkenin alt kategorilerinde gözlenen frekansların (sayıların), beklenen frekanslardan anlamlı olarak farklı olup olmadığını gösterir.
Test sonucu, gözlenen ve beklenen dağılımlar arasında anlamlı bir farklılık olup olmadığını istatistiksel olarak ortaya koyar.
Hangi Durumlarda Kullanılır?
Kullanım Amaçları ve Örnekleri
Evren/başka bir çalışma ile karşılaştırma:
Örneğin, evrende (ya da daha önceki bir araştırmada) sigara içenlerin oranı %40 ise, sizin örnekleminizdeki oranla karşılaştırmak için kullanılır.
Kategorilerin eşit dağılıp dağılmadığını sınama:
Örneğin, cinsiyet dağılımının (%50 kadın, %50 erkek beklenirken) örneklemde gerçekten eşit olup olmadığını test etmek için kullanılır.
Anket yanıtlarının (Likert, tercih, görüş vs.) dağılımını belirli bir modele ya da eşitliğe göre test etmek için kullanılır.
Bir değişkenin kategori dağılımının rastgele mi yoksa belli bir yapıda mı olduğunu anlamak için kullanılır.
Kısaca Nasıl Uygulanır?
Kategorik bir değişken seçilir (ör: Evet/Hayır; Düşük/Orta/Yüksek; 1-2-3-4 gibi Likert cevapları).
Beklenen frekanslar belirlenir:
Evrensel oranlar (daha önceki araştırmalar, teorik beklenenler) veya eşitlik (her kategoriye eşit dağılım) kullanılır.
Gözlenen frekanslarla beklenenler karşılaştırılır.
Ki kare test istatistiği hesaplanır ve anlamlılık (p-değeri) yorumlanır.
Kullanım Koşulları ve Dikkat Edilmesi Gerekenler
Değişken kategorik olmalı (nominal veya ordinal/Likert).
Her kategoride beklenen değer tercihen 5 ve üzeri olmalı. Çok küçük örneklemler veya çok seyrek kategoriler için uygun değildir.
Tek örneklem Ki Kare Testi, iki veya daha fazla kategori için uygundur.
Sonuçların Yorumlanması
p > 0,05: Gözlenen ve beklenen dağılımlar arasında anlamlı bir fark yoktur (Ho hipotezi kabul edilir).
p < 0,05: Gözlenen ve beklenen dağılımlar arasında anlamlı bir fark vardır (Ho hipotezi reddedilir).
Kısa Örnekler
Sınıftaki kan grubu dağılımının genel nüfusla uyumlu olup olmadığını test etmek.
Bir şirketin çalışan departmanlarının eşit sayıda olup olmadığını görmek.
Likert ölçekli anket sonucunda, cevapların teorik dağılımla örtüşüp örtüşmediğini sınamak.
Özet
Tek Örneklem Ki Kare Testi ile, örnekleminizin dağılımı ile beklenen (ya da evrensel) dağılımlar arasında istatistiksel fark olup olmadığını test edebilirsiniz.
Sosyal bilimler, sağlık bilimleri, eğitim ve pazar araştırmalarında en çok başvurulan uyum testlerinden biridir.
Aşağıdaki dosya indirme bağlantısından bu çalışmada kullanılan veri setini indirebilir ve inceleyebilirsiniz.
SPSS Değişken Tanımlama Tablosu (Variable View)
Variable Name | Type | Width | Decimals | Label | Values (Etiketler) | Missing | Columns | Align | Measure | Role |
YasamdakiAkilliVarlik | Numeric | 8 | 0 | Uzayda akıllı yaşam varlığına inanç (Likert) | 1=Kesinlikle Katılıyorum, 2=Katılıyorum, 3=Katılmıyorum, 4=Kesinlikle Katılmıyorum | None | 8 | Right | Ordinal | Input |
MikroorganizmaOlasiligi | Numeric | 8 | 0 | Uzayda mikroskobik yaşam olasılığına inanç (Likert) | 1=Kesinlikle Katılıyorum, 2=Katılıyorum, 3=Katılmıyorum, 4=Kesinlikle Katılmıyorum | None | 8 | Right | Ordinal | Input |
GelecekteKesifBeklentisi | Numeric | 8 | 0 | Gelecekte uzayda yaşam keşfi beklentisi (Likert) | 1=Kesinlikle Katılıyorum, 2=Katılıyorum, 3=Katılmıyorum, 4=Kesinlikle Katılmıyorum | None | 8 | Right | Ordinal | Input |
DunyadisiMedeniyetEtkisi | Numeric | 8 | 0 | Dünya dışı uygarlıkların insanlığı etkileyebileceğine inanç (Likert) | 1=Kesinlikle Katılıyorum, 2=Katılıyorum, 3=Katılmıyorum, 4=Kesinlikle Katılmıyorum | None | 8 | Right | Ordinal | Input |
Aşağıdaki görsel ise veri setinin SPSS yazılımında "Variable View" sekmesinde değişkenlerin tanımlanmış halidir.
SPSS yazılımında Tek Örneklem Ki Kare Testi uygulanışı:
1- Analyze, Nonparametric Tests, Legacy Dialogs, Chi-Square seçilir.
2- Chi-Square Test penceresinde Sol taraftaki değişken listesinden kategorik değişken Test Varibale List’e taşınır.
3- Expected Values kısmında Values seçeneği tıklanır. Values kutusuna sırasıyla kategorik değişkenin 1. alt kategorisinin (1 kodu olarak girdiğimiz kategorinin) Evrende görülme oranı yazılır (bu örnekte: 0,60 yani evrende görülme oranı %60).
4- Add tıklanır. Ardından kategorik değişkenin 2. alt kategorisinin (2 kodu olarak girdiğimiz kategorinin) Evrende görülme oranı yazılır (bu örnekte 0,40 yani evrende görülme oranı %40). Add tıklanır. (Eğer 2’den fazla alt kategori var ise bu şekilde evrende görülme oranları sırası ile girilmeye devam edilir.)
5- OK Tıklanır.
Gerekli veri düzenlemeleri ve değişken tanımlamaları tamamlandıktan sonra, SPSS’te gerçekleştirilen analizlerin sonuç tablolarını aşama aşama değerlendireceğiz.
Tablo 1: Frequencies - Dünya dışı uygarlıkların insanlığı etkileyebileceğine inanç
Yorum
Katılıyorum seçeneğine verilen yanıtlar, evrensel beklenen değerin çok üzerinde (Observed 126 / Expected 41,3).
Kesinlikle Katılıyorum seçeneği ise oldukça düşük (Observed 20 / Expected 99).
Katılmıyorum ve Kesinlikle Katılmıyorum kategorilerinde gözlenen ve beklenen sayılar birbirine yakın, ancak toplam yanıt sayısı zaten düşük.
Sonuç: Toplumda “katılıyorum” yanıtı, beklenenin çok üzerinde çıkmış, “kesinlikle katılıyorum” ise beklenenin çok altında kalmış. Bu, toplumda güçlü bir kesin inançtan ziyade, “ılımlı inanç” eğiliminin baskın olduğunu gösteriyor.
Tablo 2: Chi-Square Test - Test Statistics
Analiz ve Yorum:
1. Hipotezler
H0 (Null Hipotezi): Gözlenen dağılım, evrende beklenen dağımla aynıdır. (Fark yoktur.)
H1 (Alternatif Hipotez): Gözlenen dağılım, evrende beklenen dağımdan anlamlı olarak farklıdır.
2. p-değeri Yorumu
p = ,000 (p < 0,05)
Sonuç: H0 reddedilir. Yani örneklemdeki dağılım ile evrensel/beklenen dağılım arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark vardır.
Yorum: Toplumun “Dünya dışı uygarlıkların insanlığı etkileyebileceğine inancı”, evrensel kabul edilen (beklenen) oranlardan belirgin şekilde sapmaktadır.
3. Test Geçerliliği
Tüm hücrelerde beklenen frekans en az 8,3 olup, bu değer 5’in üzerinde olduğu için testin istatistiksel koşulları sağlanmıştır.
4. Etki Büyüklüğü Hesaplama
Etki Büyüklüğü = χ² / (n x (k-1))
Burada;
χ² = 243,671
n = 165 (toplam gözlem)
k = 4 (kategori sayısı, Likert ölçeği)
Etki Büyüklüğü = 243,671 / (165 x 3) = 243,671 / 495 ≈ 0,492
Bu, farkın orta-yüksek düzeyde ve istatistiksel olarak önemli olduğunu gösterir.
Verileri Toparlayacak Olursak,
Araştırma bulguları, toplumun “Dünya dışı uygarlıkların insanlığı etkileyebileceğine inancı” konusunda evrensel kabul gören oranlardan anlamlı şekilde ayrıldığını ortaya koymuştur (χ²=243,67, p<0,001). Özellikle “Katılıyorum” seçeneği beklenenin çok üzerinde, “Kesinlikle Katılıyorum” seçeneği ise çok altında kalmıştır. Sonuçlar, katılımcıların güçlü bir kesin inançtan ziyade, daha temkinli ve ılımlı bir inanç yapısına sahip olduğunu göstermektedir. Testin etki büyüklüğü de bu farklılığın orta-yüksek düzeyde olduğunu işaret etmektedir.
Bu çalışmanın SPSS veri analizi çıktı dosyasını aşağıdaki bağlantıdan indirebilir, dosya üzerinden tüm analiz sonuçlarını görebilirsiniz.
Comentarios