SPSS'de Bağımsız Örneklem T-Testi (Independent Sample T-Test)

Ahmet merhaba,  eğer nufusun suç oranına etkisine bakıyorsan, burada belirlemen gereken bir kaç şey var: Bunlardan birincisi, değişkenlerin tipleri nasıl? yani nufus değişkeni kategorik mi yoksa sürekli bir değişken mi? benzer şekilde suç oranı değişkeninin tipini de bilmek gerekiyor. Ayrıca, bu iki değişken arasında ilişkiye mi bakmak istiyorsan yoksa bir değişkene baplı farka mı? Bunlara bağlı olarak yapmak gereken analiz değişiklik gösterir. 

Gülay merhaba, 

Yıllık izinde olduğum için soruna ancak cevap verebildim. ölçek madde sayılarının farklı olması senin durumunda önemli değil her iki ölçek içinde ortalamaları alıp bunlar arasında ilişkiye bivariate korelasyon analizi ile bakabilirsin. Eğer sorunu doğru anladıysan bence cevabı bu olacaktır. Çalışmalarında başarılar. 

Hale Merhaba, çalışmanda başarılar. doğrusu t-test için grup sayılarının aynı olması gerekmez, hatta grup sayıları oldukça düşük ya da birbirinden farklı olabilir. varsayımların sağlanması durumuda da t-test içerisinde ilgili satırı raporlaman yeterlidir. Ancak bazı kaynaklarda varyansların eşit olmama durumunun dikkate alınması gerektiği ifade edilmiştir. Buna göre, iki örneklemin eşit varyanslara sahip olmadığı durumlarda, ki bu da t-testinde önemli varsayımlardan biridir, bunun yerine eşit varyans varsayımı gerektirmeyen Welch t-testini kullanabilirsin. Kolaylıklar. 

Teşekkürler Kürşat hocam. Çok fazla istifade ediyoruz.
hocam iki sorum daha var:)
* 3gruptan oluşan bir bağımsız değişkenimde iki grubun çarpıklık ve basıklık değerleri hesaplanırken diğer grupta 1 kişi olduğu için bu değerleri hesaplanamıyor. böyle bir durumda testin varsayımının karşılanamadığını mı söylemek gerekir. (diğer varsayımlar sağlanıyor, varyanslar eşit.) One Way Anova testi yapacağım.

* Anket formumda sorduğum betimsel sorulara hangi testleri yapabileceğimi bilmiyorum. hem bağımsız hem de bağımlı değişkenlerim için. betimleyici sorunun grup sayısı 3'ten fazla olduğu için bağımlı değişkenim ile one way anova testi yapmam yanlış mı? betimleyici soruyla bağımsız değişkenim arasında ki-kare mi yapmalıyım?

Hale, tabiki tek kişilik bir grupla analizi yürütmek doğru sonuçlar vermeyebilir. Aslında teorik olarak problem olmasa da analiz doğru şekilde çalışmayabilir. Bu tür durumlarda genellikle ya o bir kişi diğer gruplardan yakın olana katılır ya da, eğer kritik değilse, çalışmadan çıkarılır. 

ikinci sorunu anlamadım, betimsel sorulardan kastın nedir? bir örnek verebilirsen bir kaç şey söyleyebilirim. Kolaylıklar :)

Anketteki Betimleyici sorularım: 
*Zihinsel engelliye bakım sürecinde dini inancınızda nasıl bir değişim oldu?
Değişmedi/ Dinden soğudum/ Dine yaklaştım 
* Bir insanın zihinsel engelli doğmasını daha çok neyle ilişkilendirirsiniz?
Tıbbı hatalar ya da çevresel etkenlerle/ Anne-babanın günahlarıyla/ Kaderle/ İmtihanla

Bu soruları demografik değişkenlerle ve ölçek ortalama puanları ile arasındaki farklılık/ilişki açısından inceleyeceğim. Hangi testleri yapmam gerekir?
Teşekkürler:)

Hale, yazdığın üzere iki değişken var ve bunlardan biri betimsel soruların diğeri ise demografik verilerin. Bunların ikiside farklı kategorileri olan değişkenler. Burada yapman gereken kategorik değişkenler arasındaki ilişkiyi belirlemek. ki-kare testi bence burada uygun. 

Simge merhaba, çalışmanda başarılar. Anladığım kadarıyla iki değişkenli ön-test son-test bir çalışma deseni ile çalışmanızı yaptınız. Ve bu dğeişkenlerin uyguladığınız yönteme bağlı olarak nasıl değiştiğini ölçmek istiyorsunuz. Burada, örneklemde bir kaç kişi değişse bile,repeated-measure ölçem yapılmış. Yani tekrarlayan ölçümler var. sizde iki durumdan iki değişken etkilendiğinden Burada repeated-meause ANCOVA ya da MANCOVA analizlerini yapmanız gerekir. Ya da spesifik olarak bir değişken üzerinden bakmak istiyorsanız tekrarlayan t-testleri de yapalabilir. Umarım yardımcı olabilmişimdir. Kolaylıklar. 

Mert merhaba, 

iki sorun için bir eşit değer belirtmelisin, ya da her iki soruya "sence" rasyonel cevap verenlere 1 vermeyenlere 0 şeklinde kodlayıp bunların belirlediğin gruplar arasında nasıl değiştiğini t test ile belirleyebilirsin. Umarım yardımcı olabilmişimdir. Çalışmanda başarılar.

Merhaba Tufan, doğrusu t-test için belirli bir örneklem sayısı yoktur. Ya da en az bu kadar olmalı diye bir referanslada karşılaşmadım. Öncelikle Paired sample t-test yapmanı öneririm. Ancak bunun için gerekli varsayımları yapmalı ve bunların sağlandığından emin olmalısın.  Aksi durumda senin denediğin gibi Wilcoxon işretli sıralar testi yapman gerekir. Sonuçlar anlamlı çıkmayabilir. Senin gördüğün farklar istatistiksel olarak anlamlı çıkacağını göstermez. Buna takılmaman gerekir. Çalışmanda başarılar. 

Hocam dediğiniz gibi Paired sample t-test yaptım ve sig. ",008" çıktı. Nasıl yorumlamalıyım?

Tufan,bunun anlamı on-test ve son-test arasında anlamlı bir farklılık oluşmuş. Bunun detaylarına internetten bakmanı oneriririm. Böylece yazım ve yorumlama şekilleri konusunda daha fazla bilgi edinebilirsin.

Elmakurdu merhaba, dosyayı kontrol ettim. İndirdim ve açtım sorun görünmüyor. Bahsettiğin durum o anlık olabilir. Teşekkür ilgin için :)

Esra merhaba, öncelikle çalışmalarında başarılar. Soruna gelince, ön-test son-test yarı deneysel çalışmalarda neden bağımsız örneklem t-test kullanmak istiyorsun anlamadım. Senin örneğinde uygulayabileceğin analizler öncelikle, paired sample t-test  ya da repeated measure ANOVA olmalıdır. Bu analizlerden sonra belki bağımsız örneklem t-testine bakmak isteyebilirsin ancak bunu ANOVA içerisinde zaten ayrıca bakılır. Son olarak, bütün analizlerin ve değerlerin normal dağılıma uyuyorken, sadece örneklem sayısına bakarap non-parametrik bir test uygulaman doğru olmaz. 

Sayın hocam çok teşekkür ederim çalışmamda deney ve kontrol grubu var iki bağımsız grup olduğundan ötürü t testi kullanmak istiyorum eksik yazmışım çok teşekkür ederim yardımınız için 🙏🏻

Ahmet Merhaba, eğer tek gruplu bir örneklemden bahsediyorsan, paired sample t-test yapmalısın. Türkçe ismi ise bağımlı örneklemler t-testidir. Analizlerini bu yönteme göre yapmalısın. Başarılar. 

Suu merhaba, dediğin gibi örneklem aynı olduğu için independent sample t-test yapılamaz. Bunun yerine Paired sample t test yapmak gerekir. Yalnız sonucun anlamlı çıkıp çıkmayacağını söyleyemezsin. En azından verileri görmeden bir tahminde bulunmak zor. Verilerin homojen dağılması sonucun anlamlı çıkacağına deli olmaz. Umarım cevap işine yarar. Kolaylıklar.

Elif merhaba, ön-test deney ve ön-test kontrol grubu diyorsan burada paired sample t-test uygulayamazsın çünkü iki ayrı gruptan bahsediyorsun. Örneğin, hem deney hem konotrol grubununun ön test başarı skorlarına bakmak ve bunlar arasında fark olup olmadığını belirlemek istiyorsan iki ayrı gruba bakıyorsun demektir.  Buna göre independet sample t test olmalı ve onun alternatifini biliyorsun zaten. Diğer soruna gelince eğer veriler grularda normal dağılım göstermiyorsa, öncelikle örneklem sayını kontrol etmeni örneklem sayın büyükse sadece normality test sonuçlarına değil diğer testlere de bakmanı öneriririm.    

Çok teşekkür ederim hocam, deney ve kontrol grubu ifadem yanlış olmuş; yanıtınızı okuduğumda fark ettim. Tek bir grubun ön test ve son test puanları olacak yani bağımlı gruplar için t tesi ya da Wilcoxon İşaretli Sıralar kullanılacak. Fakat ilk aşamada normallik analizleri fark puanlarına mı yapılmalı yoksa tek tek ön test ayrı son test ayrı normalliğe bakılıp ikisi de normal dağılımışsa parametrik; en az biri normal dağılmyorsa non-parametrik olan test mi kullanılmalı bunu sormak istemiştim esasında. 

Elif tekrar merhaba, paired sample t test (bağımlı gruplar testi) için puan farklarının normal dağılım göstermesi gerekir. Yani ayrı ayrı ön-test son-test puanların normalliğine bakılmaz. Ve bu normallik değerine bağlı olarak non-parametrik karşılığını uygulayabilirsin.  

Merhaba sorunuz tam olarak anlaşılmıyor ayrıca bu tip sorulara cevap vermeyi doğru bulmuyorum bunun sebebi genelde bu soruların sınav sorusu olması. Oysa bu sitenin amacı bu analizleri yapmaya çalışanlara yardımcı olmak. Diğer tarfatan sorunu net olarak anlasaydım, bir cevap verebilirdim. 

Merhaba, "varyanslar" dan kastın varsayımları ise ve hespi sağlanmıi ise dediğin gibi "sig (2-tailed)değeri" ne bakmalıyız. Eğer o değer 0,05 den büyük ise fark anlamlı değil demektir. Eğer 0,05 ise bir sonraki sayıyı okumak gerekir. Yani 0,053 ise o zaman fark anlamlı değildir. Umarım yardımcı olmuştur. 

Değerli hocam, ben de bu güzel yorumlarınız için teşekkür ederim. İyi çalışmalar.

Emin merhaba, sorunun anladığım kısmına "merhaba hocam ben one semple t test uygulaması ile 3 sınıfın sınav puanlarını tek tek türkiye ortalaması ile anlamlı bir fark var mı diye bakacağım" cevap vereyim. Bence evren ortalama ve standart sapma değerleirini biliyorsan, ben ttest yerine z-test'i kullanmanı öneririm. Çünkü o daha güçlü bir test. 

Merhaba, öntest sonrest tasarımlarda belirttiğin değişkenlere bağlı olarak paired smaple t test kullanabilirsin. Örneklem sayısı biraz küçük gibi görünüyor bu yüzden test için gerekli varsayımlara dikkat etmelisin. 

Merhaba Gülşen, şimdi bence birden fazla şekilde verilerini analiz edebilirsin. Öncelikle iki değişkeni sürekli olarak ele alırsan, bunlar arasındaki ilişkiye bivariate korelasyon analiz ile bakabilirsin. Diğer bir yol olarak, her iki değişkeni kategori olarak ele alabilirsin. Anksiyete ve obeziteyi kategorik olarak değerlendirip, ki-kare testi ile gruplar arasındaki ilişkiye bakabilirsin. ya da son olarak Obeziteyi gruplandırıp, Anksiyeteye göre değişimini bağımsız örneklem t testi ile bakabilirsin, veya bunun tam tersi de olabilir. Bunlar senin araştırma sorularına ya da değişkenler arasında hangisini bağımlı hangisi bağımsız almak istediğine göre değişir. Umarım yardımcı olabildim. Araştırmalarında başarılar dilerim.  

Tekrar merhaba Mağdur :),

Piared sample t test için normality, dediğin gibi, sontest öntest puan farkına ile bakılır. Bu konuda kaynak meselesine gelince, doğrusu bende birkaç kitap var onların hepsine birden bakıyorum, herhangi bir konuda ihtiyaç duyduğumda. Kitapların isimlerine buradan bakabilirsin. 

Merhaba Mağdur :), 

aslında başarı testleri ile likert tipi ölçeklerin spss'e giriş şekileri hemen hemen aynı, dikkat etmen gereken şey, ölçek sorularının ortalamalarını alman, yada varsa alt faktörlerin ortalamalarını alman ve onlara ayrı ayrı bakman. before ve after test oldğu için verilerin yan yana yani farklı değişkenler olarak girmelisin. Örneğin beforeSoru1 ve afterSoru1 gibi. 

Merhaba, normalde bu tarz test şeklindeki sorulara cevap vermiyorum ancak yüksek lisans öğrencisi olduğunu belirttiğin için kendime göre sorularına açıklayıcı şekilde cevap vermeye çalışayım. Ancak cevaplarımı öncelikle araştırmanı ve kaynaklara bağlı olarak doğrulamanı öneririm.  

1 - Cinsiyet iki gruplu, zeka ise sürekli bir değişkendir. Bu değişkenler arasındaki ilişki (daha doğrusu cinsiyetin etkisi) Bağımsız Örneklem t testi ile bakılır ancak eğer veriler normal dağılım göstermiyorsa Mann-Whitney U testi kullanman gerekir.  

2. sorunda ise, zeka ve yaş sürekli değişkenlerdir. Eğer iki sürekli dğeişken arasındaki ilişkiye bakılıyorsa, Bivariate Pearson Correlation bunun için uygun analiz olabilir. Ancak eğer yaş kategorik bir değişken olarak alınırsa durum ve analiz farklı olabilir.

Şeyda merhaba, bağımsız örneklem t-testi yapabilmek için verilerin normal dağılması gerekir, aksi taktirde non-parametrik bir test uygulamalısın. Soruna gelince, verilerin normal dağılması farkın anlamlı olacağı anlamına gelmez. 

İrem meraba, 

doğrusu net oalrak anladım mı bilmiyorum, ancak iki farklı ölçek üzerinden cinsiyet değerlendirmesi yapamazsın. konu aynı olsa bile sorular ve soru sayısı farklı olduğu için iki farklı ölçek demektir bu nedenle bu şekilde bir değerlendirme bence olmaz. farklı ölçekler üzerinden farklı iki değişkeni ölçmenin anlamı ne? Zaten iki ölçek aynı şeyi ölçüyorsa neden sorular farklı? 

konuyu tam olarak anlamadığım için yukarıdaki sorular aklıma geldi. diğer taraftan eğer durum benim anladığımdan farklı ise, iki dosyayı birleştirmen ve tek bir değişken oluşturman gerekir, erkek grubunda bütün katılımcılar erkek olduğu için o değeri 1 , kadın grubundaki bütün katılımcıları da 0 olarak belirle.  ve anket sorularını değil anket ortalamalarını kullan diğer türlü bu analizleri yapman mümkün olmaz. 

İrfan merhaba,

ben öncelikle Welch yerine Brown-Forsythe tercih etmeni öneririm. Çünkü o daha güçlü bir test ve Type I error'dan kaçınmak için bence daha iyi bir yöntem sunuyor. Onun dışında, Welch testi için effect size hesaplamanın bir formülü ben kendi derslerimde gösterirken aşağıdaki formülü gösteriyorum ancak bunun için iyi bir referans veremem.  

Umarım işine yarar. Ayrıca istersen şu adresten Cohen's d hesaplayabilirsin. Sanırım Cohen's d de kullanılabilir. Selamlar.

Merhaba Nuray,

doğrusu SPSS'de bunu hiç denemedim. zaten SPSS'deki tabloları olduğu şekilde kullanman doğru değil, yani akademik çalışmaların ve ödevlerin için. Tablolar APA stilinde olmalı.  Ancak istersen, SPSS'de olduğu şekilde resim olarak kopyalaman mümkün. 

Merhaba, sorularına cevap vermeye çalışayım.

1. Bu sorunun cevabi biraz senin çalışmana bağlı, eğer alanyazın taramasini ölçek alt faktörler üzerinden yaptiysan tabiki analizleride alt faktörler üzerinden yapmalısın. Çünkü tartışmada bunlardan bahsedeceksin. Örneğin bir tutum çalışmasında tutumu belirleyici alt faktörler açısından değerlendirmek önemli olabilir. Ölçek bir bütün olarak tutuma bakar ancak alt faktörler ayrı ayrı şeyi söylediğinden onlara bakmakta faydalı olacaktır.

2. Alt faktörler için normallik dağılımına bakarken tabiki sadece bu dağılımları dikkate almalısın. Ölçek ortalama puanlariyla alt faktör dağılımina bakmazsın.

Umarim açıklayıcı olmuştur. Selamlar. 

Ferhat Merhaba

Varyanslar homojen değilse, t-testinde o sonucu raporlaman gerek. Mann-whitney U testine gerek yok. "Equal variance not assumed" satırını raporlaman yeterli. 

Emir merhaba, hayır doğrudan non-parametrik teste başlama. Öncelikle verilerin normal dağılıp dagilmadigina bak, sonra elde ettiğin verilere bağlı olarak seçimini yapabilirsin. 

merhaba biraz geç bir cevap oldu kusura bakmayın. 

sorunuza gelince iki bağımlı ve bir bağımsız değişkeniniz var bunun çin bence one-way ANOVA kullanabilirsiniz.

Merhaba Naz, araştırmak istediğin, sorduğun ve yapmaya çalıştıkların birbirinden çok farklı şeyler. Yardımcı olmam için öncelikle sorunu netleştirmelisin :) 

Merhaba Pelin,

Levene test gruplar arası varyansa bakmak için kullanılır. buna göre, Levene test sonucu p değeri 0.05 den küçükçe gruplar arasında varyansın farklı olduğu anlamına gelir. Veriler normal dağılım göstermediyse, non-parametrik bir test kullanmalısın, bunun varyans değeriyle, bildiğim kadarıyla, doğrudan bir ilişkisi yok. yani öncelikle normality değerine bakmalısın, sonra eğer ANOVA gibi bir test kullanıyorsan ve yaryans 0.05 den küçükse o zaman, Welch Test kullanman gerekir. Umarım açıklayabilmişimdir. kolaylıklar. 

Merhaba Aysel,

Normallik testi, parametrik testtlerin bir gerekliliği olarak yapılır. Yani parametrik bir test yürütmeden önce verilerin izlenen bağımsız değişkende normal dağılıp dağıldığına bakman gerekir. bu durumda hiç bir değişkene baplı olmadan verilen normal dağılılımına bakmak anlamlı değildir.  Son söz olarak, cinsiyet ya da başka bir değişken üzerine bağımlı değişkenin normal dağılımına bakmalısın. 

Erdal öncelikle tez savunma da başarılar. Soruna gelince, T değeri, örnek verilerinizdeki varyasyona göre farkın boyutu hakkında bilgi verir. 

Yakup, güzel yorumların için teşekkür ederim. 

Merhaba Filiz, bence non-parametrik testlerden önce, normality için diğer bütün seçenekleri elemelisin. Yani sadece Shapiro-wilk ya da kolmogorov-simirnov test sonucuna bakıp eğer anlamlıysa non-parametrik bir teste gitme. Bunun yerine, histogram tablolarına, skewness-kutoses değerlerine bakmanı ve eğer buralarda da büyük bir ihlal söz konuysa o zaman mann-whitney-u testini düşünmeni öneririm. 

Merhaba Neziha, bence analize doğru karar vermişsin. özellikle örneklem sayısı yüksek ise, normality testleri örnekleme oldukça duyarlı olduğu için significant çıkabilir.  Çarpıklık-basıklık değerlerine tek başına bakmaman gerekir. Yine o değerlere de bağımsız değişken üzerinden bakmalısın. Böylece gruplar içerisindeki durumu belirleyebilirsin. 

Yanıtınız için çok teşekkür ederim hocam, dediğiniz gibi bağımsız değişkenler üzerinden bakacağım yalnız bağımlı değişkenimi oluşturan ölçeğin alt faktörleri mevcut bu durumda çarpıklık basıklığa bakarken bu işlemi her alt faktöre göre  müstakil bir şekilde mi incelemeliyim? 

Eğer her alt faktör için bir analiz yapıyorsan, cevabım: evet. Yani alt faktörleri bir bağımlı değişken olarak ekliyorsan analize, ayrı ayrı bakman gerekir. Zaten SPSS'de Explore kısmında, o değerleri ayrı ayrı verecektir. 

Merhaba,

Sanırım sorduğunuz soru bir yükseklisans ders ödevi. Bu testleri bir yorumun cevabı olarak belirtilen başlıklarda ele almak kesinlikle mümkün değildir ve bütüncül bir yaklaşımla incelemek gerekir. Bunu öncelikle kitaplardan bakmanızı ve takıldığınız ya da eksik kalan noktaları internet üzerinden araştırdıktan sonra danışmanızı öneririm.  

Merhaba Hep öğrenci :)

Güzel yorumların için teşekkür ederim. Bu arada ben de kendimi her zaman öğrenci hissediyorum.

Merhaba, "bulguyu ciddiye almak" ile başlayan cümleni tam anlamadım. Eğer biraz daha detaylı açıklayabilirsen sorunu cevap vermeye çalışırım.

Hocam tam olarak sorum şu diyelimki bağımsız gruplar t testi sonuçlarınız kız ve erkek öğrencilerinizin okula yönelik tutumlarında arasında  anlamlı düzeyde fark olduğuna işaret ediyor. Bu bulguyu  ciddiye almadan önce nelere bakmamız gerekir neye göre nasıl bir değerlendirme yapmalıyız. Yorumlarınız için çok teşekkür ederim. Sağlıklı ve mutlu bir gün dileğiyle :) 

Oğuzhan merhaba, şimdi bir test yaptın ve test sonucunda anlamlı bir farklılık bulduysan öncelikle bu test için gerekli varsayımları kontrol etmen gerekir. bu kontrol işleminden sonra, değerlendirme kısmı senin çalışman ve alanyazından elde ettiğin bilgilere göre değişir. yani SPSS sana sadece sonuç verir bunun yorumlanması ve değerlendirmesi araştırmacının işidir. Ve son olarak iyi dileklerin için teşekkürler :)

Merhaba, eğer anlamlı bir fark bulsaydık, şöyle bir yargıya varacaktık: "Kız ver erkek öğrencilerin programlamaya karşı tutumları erkekler lehine anlamlı derecede birbirinden farklıdır" ve son olarak bu farkın etki değerine bakmamız gerekecekti.

Büşra, bağımsız örneklem t testinde her iki gruptada verilerin normal dağılım göstermesi gerekiyor. eğer bu şart sağlanmıyorsa, non-parametrik bir test yapman gerekir. ancak şunuda unutma, normality için tek veri/tek yol Shapiro-Wilk ya da Kolmogrov-Simigrov testi değildir, alternatif olarak, Skewness and Kurtosis, normal dağılım çizgisiyle histogram, ve q-q plot grafiklerini de kullanabilirsin. Eğer bunlarda veriler sınırlara yakınsa, raporlayarak "ciddi bir ihlal söz konusu değildir" diyerek devam edebilirsin.

Elif merhaba, öncelikle güzel yorumların için teşekkürler. Soruna gelince, bağımsız örneklem t testinde, örneklim normalliğine bir bütün olarak bakılmaz yani her bir grupta verilerin normal dağılıp dağılmadığına bakmalısın. Sonuç olarak eğer bir grupta örneklem sayın 50 nin altında ise Shapiro-Wilk değilse diğerini kullanabilirsin. bununla birlikte, normality için tek veri/tek yol Shapiro-Wilk ya da Kolmogrov-Simigrov testi değildir, alternatif olarak, Skewness and Kurtosis, normal dağılım çizgisiyle histogram, ve q-q plot grafiklerininde kullanabilirsin.

Yanıtınız için çok teşekkür ederim. Yine normallik ve homojenlikle ilgili cevabını kitap kaynaklarımda ve makalelerde bulamadığım bir sorum daha vardı: Hangi analizi yağacağımızı belirlemeden önce gerçekleştirilen normallik testi ve varyans eşitliği testi, alt boyutu olan ölçeklerin kullanıldığı çalışmalarda nasıl yapılmalı? “ Cinsiyet değişkeni - ölçeğin sevgi alt boyutuna yönelik normallik testi ya da varyans eşitliği testi” ; “cinsiyet değişkeni - ölçeğin ilgi alt boyutuna göre normallik testi ya da varyans eşitliği testi” gibi ölçeğin alt boyutları tek tek mi ele alınmalı? Değişkenlerin de  kız - erkek, 1,2,3,4. sınıf gibi kendi içinde kategorileri olduğu için bu şekilde normalliğin ve varyans eşitliğinin sağlanması çok zor olmaz mı? 

Sunmuş olduğunuz bu örneği daha dikkatli inceledim ama yine aynı kısımda takıldım. Bu örneğe göre 34 erkek 27 kız ile örneklem toplam 61 kişiden oluşuyor diye mi kolmogorov-smirnov testinin sonuçları dikkate alındı? Tek erkekler 34 kişi ile tek kızlar da 27 kişiyle minimum 50 sınırını karşılamıyor ancak örneklemin bütünü 61 kişi olduğundan minimum 50 kişi sınırını karşılıyor. 

Elif, bahsettiğin durumda zaten yaptığın test türü değişiyor. yani her bir durum için ayrı ayrı t-test değil Anova yapman gerekiyor. böylelikle type-I error'u düşürmüş olursun.

Elif, bu testlerden ( Shapiro Wilk's veya Kolmogorov-Smirnov) her ikisinide normallik varsayımı doğrulamak için kullanabilirsin. Ancak alanyazında öncelikle Shapiro Wilk rapor edilir ve sonra Kolmogorov-Smirnov. Ancak dediğim gibi, genel geçer bir kural olarak eğer örneklem sayın gruplarda 50 nin  altındaysa genellikle Shapiro Wilk rapor edilir. Ancak bu testlerin değerleri zaten birbirine yakındır. Dolayısıyla sen herhangi birini raporlamak için seçtiğinde bir kaynak göstermen yeterli. Not: Benim sayfamdaki örneğe gelince, söylediğin doğru. yani yazdığım ikinci kısım ile birincisi çelişiyor. Uyarın için teşekkür ederim, düzeltiyorum.

Şimdi anladım hocam çok teşekkür ederim diğer sorumu da buradaki örnek üzerinden sorsaydım keşke diye düşündüm zira kendi yazdıklarımı şimdi tekrar okuyunca izah edemediğimi fark ettim izninizle buradaki örneğe göre tekrar sormak istiyorum: Dependent List kısmına bağımlı değişkenimiz olan tutum puanını attık Factor List bölümüne ise bağımsız değişkenimiz olan cinsiyeti attık. Peki bu tutum ölçeğinin alışkanlık, etki, yarar gibi alt boyutları olsaydı normallik testini nasıl yapacaktık onu öğrenmek istemiştim. 

Elif merhaba, bu sorunu şu şekilde cevaplayabilirim. Öncelikle ölçeğin alt faktörlerini oluşturmalısın yani ölçek puanı değilde ölçek alt faktör puanlarını belirleyip bunların ortalamasını ayrı ayrı alarak yeni değişkenler oluşturmalısın. Daha sonra, Explore ksımından faktör ve "dependent variable" larını atayıp normality değerlerine bakabilirisin. Bunun sonucunda "Shapiro-Wilk test of normality" ya da diğerini raporlayabilirsin. Umarım yardımcı olabilmişimdir. Ancak, söylediklerimi yapabilmen için belli düzeyde SPSS bilgin olması gerekir.

Merve Deniz

Eğer varyanslar eşit değilse, " Welch-Satterthwaite" olarak adlandırılan bir method var onu kullanıyorsun, ancak SPSS de buna gerek yok. Bunun yerine, t-test sonucu elde etitğin tabloda "Equal variances not assumed" yazan bölümün altındaki p değeri değerini raporluyorsun hepsi bu :)

Merve Merhaba

Öncelikle güzel yorumların için teşekkürler. Normallik testlerini, ilgili değişkenler üzerinden yapmalısın. Örneğin, çocuklarda cinsiyet açısından rehberlik eğitimine bakışlarını araştırmak istiyorsan, erkek ve kız grubunda verilerin normal dağılıp dağılmadığına bakman gerekir. Yani demek istediğim her test için ilgili başlıkta normallik değerlerine bakman yeterli eğer normal dağılım gösteriyorsa parametrik bir test, değilse non-parametrik birini kullanman beklenir. Bilmem anlatabildin mi? sorun olursa yine yazabilirsin. 

Merhaba Hocam, dönütünüz için teşekkür ediyorum. Normallik testinde sig. değeri .05'ten büyük ya da küçük olması ve diğer durumların da test edilmesiyle bir sonuca varılıyor. Peki, sig. değeri .058 olması durumunda nasıl bir sonuca ulaşılır?
 

Ben teşekkür ederim Fatih. Umarım faydalı olmuştur. 

Sema Merhaba

Geç cevap için üzgünüm, bu aralar yoğun bir iş yüküm vardı.

Soruna ilişkin yorumuma gelince:

Veri toplamada iki farklı yöntemin varsa ve bu yöntemler sonucu elde ettiğin verilerin birbiriyle istatistiksel olarak farklı ya da benzer olduğunu ortaya koymak istiyorsan t-test kullanabilirsin. Umarım soruna cevap olabilir. Kolay gelsin. 

Merhaba, öncelikle SPSS ve İstatistik konusunda size başarılar dilerim umarım kolaylıkla bütün sorunları çözersiniz. Sorunuza gelince, belirttiğiniz durumda bağımsız örneklemler testi sonucunun 2. satırı yani "Equal variances not assumed" bölümü raporlanır. Selamlar.

Fehime, belirttiğin e-mail adresine cevap yazmaya çalıştım. Bakabilirsin. 

Aynur, bağımsız iki örneklem t testi için birden çok alternatif test (Permutation test, bootstrap test, Wilcoxon test) olmasına rağmen, bunlar arasında en yaygın kullanılanı, Wilcoxon-Mann-Wihtney U testidir. Soruna cevap olarak, evet, gruplar normal dağılım göstermiyorsa t-teste alternatif olarak Mann-Wihtney U testini kullanman gerekir.

Hocam teşekkür ederim..son sorum şu ki veriler normal dağılmadı diyelim,analize geçebilmem için normallik şartını sağlanması bilimsellik için mi genel geçer? Analize geçmenin ön şartı normallik testinin yapılması mı?

Aynur, zaten "bilimselllik" oluşturmak için varsayımları kontrol ediyoruz ve bir süreç izliyoruz. Böylece elde etiğimiz veriler hakkında genellemeler yapabiliyor ya da testin gücü düşürmemiş oluyoruz. Yani bir veri kümesinin normal dağılım göstermesi, örneklemden elde edilen verilerin popülasyonu temsil ettiğini söyleyebilmek içindir. Umarım anlaşılır olmuştur. Daha fazla bilgi almak için bu makaleyi okumanı öneririm (Central Limit Theorem). Başarılar.

Merhaba Aynur,

ANOVA'da dikkat etmen gereken en önemli nokta: Varsayımların sağlanması. Aşağıda listelediğim üzere ANOVA'da önemli varsayımlar vardır analize başlamadan önce bunların sağlandığından emin olmalısın. 

• örneklem, evrenden rasgele seçilmeli
• bağımlı değişken sürekli olmalı
• bağımsız değişken kategorik olmalı
• verilerde "outlier" olmamalı
• veriler gruplarda normal dağılım göstermeli
• gruplarda varyanslar eşit olmalı

Bence bu varsayımlar ANOVA'da dikkat edilmesi gereken en önemli nokta. Umarım soruna cevap verebilmişimdir.

Yasemin Merhaba

Güzel düşüncelerin için öncelikle teşekkürler. Yorumunda belirttiğin gibi gözümden kaçan bir hata olmuş bunu düzelttim, uyardığın için tekrar teşekkürler. Soruna gelince, aslında bütün analizleri çok defalar yaptım ancak bunları sitede paylaşacak şekilde düzenlemek oldukça zaman alıyor. Ama kısa zaman içerisinde, Tek örneklem t- testini hazırlamayı düşünüyorum. Siteye kayıt olursan SPSS konusunda yeni yazılardan haberdar olabilirsin. 

Emre Merhaba

Eğer testleri her bir soru için cinsiyet ya da başka bir değişken açısından yapacaksan yani ölçekte A sorusu için bir t testi ya da B sorusu için bir t testi yapacaksan o zaman non-parametrik kullanman gerekir. Ancak, eğer sen analizleri faktörler yada ölçek üzerinden yapacaksan, ki bence böyle olmalı tabi senin neye baktığını tam olarak bilmediğim için bence böyle olmalı diyorum, o zaman eğer faktörler için normal dağılım söz konusuysa parametrik bir test kullanman gerekir.