Student’s T-Testi Nedir? SPSS İle Adım Adım Uygulama Rehberi ve Örnek Analizler
İstatistiksel analizlerde sıklıkla kullanılan Student’s T-test, iki grup arasındaki ortalama farkın anlamlılığını belirlemek için kullanılan bir istatistiksel analiz yöntemidir. Özellikle sosyal bilimler ve sağlık bilimleri gibi disiplinlerde yaygın olarak tercih edilir. Bu makalemizde Student’s T-testinin ne olduğu, hangi durumlarda kullanıldığı ve SPSS istatistik programı üzerinde nasıl uygulandığı adım adım anlatılmıştır.
T-Testi Nedir?
T-testi, iki grup ortalaması arasındaki farkın tesadüfi olup olmadığını belirlemek için kullanılan bir istatistiksel anlamlılık testidir. Tek Örneklem T-Testi (One Sample T-Test), Bağımlı Örneklem T-Testi (Paired Samples T-Test) ve Bağımsız Örneklem T-Testi (Independent Samples T-Test) olarak farklı teknikleri bulunmaktadır. T-Testi, veri setinin normal dağılıma uygun olduğu varsayımı ile çalıştığından dolayı parametrik bir testtir.
T-Test Varsayımları Nelerdir?
Herhangi bir T-Test analizini uygulayabilmemiz için veri setinde çeşitli varsayımların karşılanması gerekmektedir.
- Veri setinin normal dağılıma uygun olması,
- Varyansların homojen olması.
Yukarıdaki varsayımların karşılanması, T-Test analizi için uygun koşulların sağlandığına işaret etmektedir.
T-Test Türleri
T-Test, karşılaştırılacak olan grupların veya değişkenlerin yapısına göre farklı analiz türlerine ayrılmaktadır. Bağımsız örneklem T-Test (Independent Samples T-Test), Bağımlı Örneklem T-Test (Paired Samples T-Test) ve Tek Örneklem T-Test (One Sample T-Test), Student’s T-Test türleri olarak değerlendirilmektedir.
Bağımsız Örneklem T-Test (Independent Samples T-Test)
SPSS’te Bağımsız Örneklem T-Test Nasıl Yapılır?
SPSS üzerinde Bağımsız Örneklem T-Test için, SPSS arayüzünden Analyze > Compare Means > Independent Samples T-Test adımları izlenir.
Karşımıza çıkan ekranda Test Variable(s) kısmına ortalamalarını karşılaştırmak istediğimiz değişken (burda GDuzey-Sosyal medya haberlerine güven düzeyi olarak alındı), Grouping Variable: kısmına ise ortalamalarını karşılaştırmak istediğimiz bağımsız grupları içeren değişken (burda Cinsiyet- 1 için erkek, 2 için kadın) atanmalıdır. Options bölümünden araştırmanızın güven aralığını (Confidence Interval) %90 olarak ayarlayabilirsiniz. Varsayılan ayar %95’tir.
Tüm bu aşamaları tamamladıktan sonra karşımıza çıkan output ekranı aşağıdaki gibi olmalıdır;
Bağımsız Örneklem T-Test analizi uygulandıktan sonra output ekranında 2 adet tablo görünmektedir. Bunlar Group Statistics ve Independent Samples Test tablosudur.
Group Statistics tablosu, incelenen değişkenin bağımsız iki grup arasındaki ortalamasını, standart sapmasını ve standar hata ortalamasını göstermektedir. Bu tabloda ayrıca iki grubun örneklem büyüklüğü (N) de yer almaktadır. Bu tablodan elde edilen bulgulara göre erkeklerin (n=13) Sosyal Medyadaki Haberlere Güven Düzeyi ortalaması 3,73 (ss=,84), kadınların (n=17) ise 3,13’tür (ss=,51). İki grup arasındaki bu ortalama farkının istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığı Independent Samples Test tablosundan incelenmelidir.
Independent Samples Test tablosunda ilk bakılması gereken metrik, Levene’s Test for Equality of Variances sütünudur. Bu sütun, iki grup varyansının, incelenen değişken içerisinde homojen dağılıp dağılmadığının bir ölçütüdür. Bu sütundaki Sig değeri p>,05 olmalıdır. Tabloya göre p=,074 (F=3,437) olarak tespit edilmiştir. Dolayısıyla veri setinin varyanslarının homojen dağıldığı söylenebilir. Varyansların homojen dağılması, “Equal variances assumed” satırının takip edilmesini gerektirmektedir. İncelenen satırdaki t-test for Equality of Means sütununa ilişkin Sig. (2-tailed) metriği incelendiğinde, p=,021 (t=2,443, df=28) olduğu görülmektedir. Elde edilen değerin %95 güven aralığında p<,05 olmasından dolayı, erkeklerin sosyal medyadaki haberlere güven düzeyinin kadınlara göre istatistiksel olarak anlamlı bir şekilde daha yüksek olduğu sonucuna ulaşılır.
Bağımlı Örneklem T-Test (Paired Samples T-Test)
Bağımlı Örneklem T-Test (Paired Samples T-Test), aynı bireylerden veya birbirine bağımlı olan iki veri setinden elde edilen ortalamaların karşılaştırılması için kullanılan bir istatistiksel testtir. Bu test, genellikle bir grubun iki farklı zamanda ölçülen performanslarını ya da aynı bireylerin farklı koşullardaki sonuçlarını değerlendirmek için tercih edilmektedir.
SPSS'te Bağımlı Örneklem T-Test Analizi Nasıl Yapılır?
SPSS üzerinde Bağımlı Örneklem T-Test için, SPSS arayüzünden Analyze > Compare Means > Paired-Samples T Test adımları izlenir.
Karşımıza çıkan Paired-Samples T Test ekranında, Variable1 sütununa ön-test sonuçları, Variable2 sütununa ise son-test sonuçları atanır. SPSS’in varsayılan ayarları %95 güven aralığında test yapmaya uygun olduğu için Options menüsünden araştırmanın amacına göre %90 olarak ayarlanabilir.
Bu adımlar izlendikten sonra karşımıza çıkan output ekranı aşağıdaki gibi olmalıdır;
Bağımlı örneklem T-Test uygulandıktan sonra output ekranında toplam 3 adet tablo oluşturulmaktadır.
Paired Samples Statistics tablosu, ön-test ve son-test verilerine ait aritmetik ortalama (mean), N (örneklem), standart sapma (Std. Deviation) ve standart hataların ortalaması (Std. Error Mean) metriklerini içermektedir. Bu tabloya göre öğrencilere eğitim programı uygulanmadan önceki ön-test ortalamalarının 48,20 (ss=,12,01), eğitim programı uygulandıktan sonraki son-test ortalamalarının ise 73,33 (ss=18,91) olduğu görülmektedir. Her iki veri seti de N=30 büyüklüğünde bir örnekleme sahiptir.
Paired Samples Correlations tablosu, bağımlı örneklem t-testine konu olan iki ölçüm arasındaki korelasyon katsayısını göstermektedir. Bu korelasyon katsayısı ise iki ölçüm (ön-test ve son-test skorları) arasında doğrusal bir ilişki olup olmadığını ve ne kadar güçlü olduğunu anlamaya yardımcı olmaktadır. Yukarıdaki örneğe göre ön-test ve son-test korelasyon metrikleri r = -,029 ve p = ,879 olarak tespit edilmiştir. Bu sonuç, ön-test ve son-test verilerinin arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişkinin olmadığını, dolayısıyla bağımlı örneklem t-test sonuçlarının anlamlı çıksa bile dikkatli bir şekilde yorumlanması gerektiğini, bu anlamlılığın ilişkisel bir nedeni olmadığını, diğer faktörlerin de etkisinin olabileceğini göstermektedir.
Paired Samples Test tablosu ise bağımlı örneklem t-test sonuçlarının yer aldığı esas tablodur. Bu tablo, aynı birey veya eşleştirilmiş gruplardan elde edilen iki farklı ölçüm (ön-test, son-test) arasındaki farkın istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını belirlemek için kullanılmaktadır. Sunulan tabloda, ön-test ve son-test arasındaki farkın ortalaması -25,13333 olarak bulunmuştur. Bu, ön-test sonuçlarının son-test sonuçlarından ortalama 25,13 puan daha düşük olduğu anlamına gelmektedir. 95% güven aralığına göre bu farkın (-33,60910, -16,65757) arasında olduğu tahmin edilmektedir. p değeri ise <.001 olarak verilmiştir. Bu sonuç, istatistiksel anlamlılık değerinin 0.001’den daha küçük olduğu anlamına gelir. Genel kabul gören anlamlılık düzeyi 0.05 olduğundan, bu sonuç istatistiksel olarak oldukça anlamlıdır. Yani, gözlemlenen farkın sadece şansa bağlı olma olasılığı çok düşüktür.
Bu örneğe göre bağımlı örneklem t-test sonuçları p < ,001 noktasında istatistiksel olarak anlamlı tespit edilmiştir. Dolayısıyla ön-test ve son-test skorları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark mevcuttur. Elde edilen sonuca göre öğrencilere uygulanan eğitim programı, öğrencilerin not ortalamasını yükselterek başarılı bulunmuştur.
Tek Örneklem T-Test (One Sample T-Test)
Tek Örneklem T-Test (One Sample T-Test), bir grubun ortalamasının belirli bir değerden anlamlı bir şekilde farklı olup olmadığını test etmek için kullanılır.
SPSS'te Tek Örneklem T-Test Analizi Nasıl Yapılır?
SPSS üzerinde Tek Örneklem T-Test için, SPSS arayüzünden Analyze > Compare Means > One-Sample T-Test adımları izlenir.
Karşımıza çıkan One Sample T-Test ekranında, Test Variable(s) kısmına incelenmesi istenen değişken (GunlukKaloriTuketimi), Test Value kısmına ise tercih edilen ortalama değer (2000) girilmelidir.
Bu adımlar izlendikten sonra karşımıza çıkan output ekranı aşağıdaki gibi olmalıdır;
Tek Örneklem T-Test (One Sample T-Test) uygulandıktan sonra SPSS Output ekranında toplam 2 adet tablo oluşturulmaktadır.
One Sample Statistics tablosu, incelenen değişkenin (Günlük Kalori Tüketimi) örneklem büyüklüğünü (N), aritmetik ortalamasını (Mean), standart sapmasını (Std. Deviation) ve standart hatalarının ortalamasını (Std. Error Mean) göstermektedir. Bu tabloya göre restoran zinciri müşterilerinin günlük kalori tüketimi ortalaması 1812,40 (ss= 578,99) olarak tespit edilmiştir. Bu ortalamanın, 2000’den farklı olup olmadığını istatistiksel olarak incelemek adına One-Sample Test tablosu takip edilmelidir.
One-Sample Test tablosunda t, df, p (Sig.), ortalama farkı (Mean Difference) ve %95 güven aralığına göre alt ve üst limit değerleri yer almaktadır. Yapılan tek örneklem t testi sonucunda bu tabloya göre günlük kalori tüketiminin ortalaması ile 2000 kalori arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark bulunamamıştır (t = -1.775, df = 29, p = 0.086). Bu sonuç, incelenen örneklemdeki bireylerin ortalama olarak günde yaklaşık 2000 kalori tükettiğini göstermektedir.
SIKÇA SORULAN SORULAR (S.S.S.)
Student's T-Test Nedir?
Student’s T-Test, iki grup arasındaki ortalamaların farkını karşılaştırmak için kullanılan bir istatistiksel analiz türüdür.
Student's T-Test Ne Zaman Kullanılır?
Student’s T-Test, varyansların eşit ve dağılımın normal olduğu iki bağımsız grup arasında ortalama farklarını incelemek için kullanılmaktadır.
Student's T-Test Türleri Nelerdir?
Student’s T-Test türleri Bağımlı (Paired), Bağımsız (Independent) ve Tek Örneklem (One Sample T-Test) olarak üçe ayrılmaktadır.
Student's T-Test Hangi Varsayımları Karşılamalıdır?
Veriler normal dağılım göstermeli, varyanslar homojen olmalı ve gruplar bağımsız olmalıdır.
Student's T-Test İçin Hangi İstatistiksel Yazılımlar Kullanılır?
Student’s T-Testi yapmak için en yaygın kullanılan yazılım SPSS’tir. Bunun yanında R, Python, Jamovi, JASP ve Excell gibi alternatifler de kullanılmaktadır.
Student's T-Test Nasıl Yorumlanır?
Eğer p-değeri (Sig.) seçilen anlamlılık düzeyinden (genellikle 0.05) küçükse, iki grubun ortalamaları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olduğu sonucuna varılır.
Student's T-Test İçin Varsayımlar Karşılanmıyorsa Ne Yapılmalıdır?
Tek örneklem t-test için One Sample Wilcoxon, Bağımlı örneklem t-testi için Wilcoxon Test, Bağımsız örneklem t-test için Mann-Whitney U testi tercih edilmelidir. Daha fazla bilgi için; Parametrik Testlerin Non-Parametrik Karşılıkları
