232-301-2136
kursat.arslan@deu.edu.tr
Buca Eğitim Fakültesi
Sosyal Bina, 2.Kat 207, İzmir
  • Ana Sayfa
  • Hakkımda
  • Blog
  • İletişim
  • Ders Kayit
  • Giriş
    E-mail Adresi:
    Şifre:
Peygamber çiçeğinin aydınlığında ara, sana doğru uzanan çaresiz ellerimi... Sezai Karakoç
Kürşat ArslanDokuz Eylül Üniversitesinde Dr. Öğretim Üyesi olarak çalışıyorum.
SPSS ve Arduino özel ilgi alanım.

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

Yayınlanma: 21 Nisan, 2018 Güncellenme: 30 Nisan, 2020

Tanım

Bağımsız örneklem t testi, iki bağımsız grup arasında ortalamalara bakarak istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını test etmek için kullanılır. Daha öncede söylediğim gibi bu test parametrik bir testtir ve bu testin sonuçlarının raporlanabilmesi için bazı varsayımların (ön-şartların) yerine getirilmesi gerekir. Bu durum gözünüzü korkutmasın testin varsayımlarıyla birlikte SPSS'de uygulanması ve yorumlanması oldukça kolaydır. 

Varsayımlar (Assumptions)

Şimdi gelin bu varsayımlara bakalım ve sonra detaylıca bir örnek üzerinde her bir varsayımı açıklamaya çalışalım. Bu arada bazı ingilizce terimleri özellikle kullanıdığımı belirtmek isterim, böylece internette bu terimler üzerine de arama yapabilirsiniz.

  1. Bağımlı değişken sürekli olmalıdır (örneğin, bağımlı değişken -öğrencilerin bir dersten aldığı ders notları gibi- aralıklı sayısal değerler olmalı)
  2. Bağımsız değişken kategorik olmalıdır (örneğin, bağımsız değişken -kadın ve erkek gibi- iki ya da daha fazla grup içermeli)
  3. Her bir grupda bağımlı değişken normal dağılım göstermelidir (Normality) (örneğin, kadın grubunda yer alan notların normal dağılım göstermesi ve erkek grubunda yer alan notlarında normal dağılım göstermesi) Genel bir kural olarak bu varsayım eğer gruplardan birinin sayısı 25'ten küçük ise kontrol edilir ancak ben her durumda kontrol edilmesinden yana olduğumu söylemeliyim.
  4. Varyanslar homojen olmalıdır (Homogeneity) (örneğin, kadın ve erkek grubu için varyanslar birbirine yakın olması)
  5. Aykırı değerler barındırmamalıdır (veri seti içerisinde, diğer değerlerden oldukça farklı olan verilerin belirlenmesi ve bunların ya çıkarılması yada standardize edilmesi).

Çalışan Bir örnek

Veri Seti

İhtiyacınız olan veri setini indirmek için tıklayın. Lütfen dikkat bu veri seti SPSS 25 programında oluşturulmuştur ve gerçek verilere dayanmamaktadır. Etik olarak çalışmalar için toplanan veri setlerini burda paylaşmamız doğru olmayacağından verileri kendim oluşturdum. 

Örnek Durum

Bir öğretmen, programlama dersine yönelik geliştirdiği tutum anketini öğrencilerine uygulamış ve elde ettiği verilere göre kız ve erkek öğrenciler arasında derse yönelik tutum açısından bir farklılık olup olmadığını test etmek istemektedir. Buna göre verilerini bir ölçek ya da anket yardımıyla toplamış ve excel programına yüklemiştir. 

Araştırma Sorusu: "Kız ve erkek öğrencilerin programlama tutum puanları arasında anlamlı bir fark var mı?"
Neye ihtiyacım var: İki Değişken: Bir kategorik, bağımsız değişken (cinsiyet); bir sürekli, bağımlı değişken (tutum puanları)
Non-Parametrik Karşılığı: Mann-Whitney U Test

Varsayımların Kontrolu

Verileri doğru bir şekilde SPSS programına yüklediğinizi varsayarak devam ediyorum (ki bu yazı içerisinde ihtiyacınız olan veri seti size hazır olarak verildi, böylece sonuçları kontrol etme şansınız olabilir). Eğer verileriniz Not defterinde, Exdel'de ya da Google Formlar'da ise ve bunlardan SPSS'e veri yükleme konusunda bir tecrübeniz olmadıysa, buradan konu hakkında bilgi alabilirsiniz. Bu örnek için indirdiğiniz veri setini SPSS'de açtığınızda görüntü aşağıdaki gibi olmalıdır. Şimdi bu örnek için varsayımları tek tek kontrol edelim. 

SPSS ile bagimsiz örneklem t testi -galloglu.com

Bağımlı değişken sürekli?: Tutum değerleri sıfırdan altıya aralıklı değerler olduğu için bu değişken süreklidir yani ihlal yok :)
Bağımsız değişken kategorik mi?: Kız ve erkek grubu olduğu için bağımsız değişkenimiz kategoriktir yani ihlal yok :)

Gruplar normal dağılım gösteriyor mu (Normality)?

Bağımlı değişkenin gruplarda normal dağılım gösterip göstermediğini test etmek için birden fazla yöntem olmasına rağmen ben burada en sık kullanılanı ve işinize en çok yarayanı anlatmaya çalışacağım.  Bu testi yapabilmek için SPSS'de  Analyze menüsünden Descriptive Statistics seçeneğini seçin, Dependent List kısmına bağımlı değişkenimizi Factor List bölümüne ise bağımsız değişkenimizi atıyoruz. Daha sonra Plots  butonuna tıklayıp açılan pencereden Normality plots with tests seçeneğini seçiyoruz. Bütün bu aşamaları aşağıdaki resimde görebilirsiniz. 

! isterseniz Explore Plots penceresinden Histogram seçeneğini seçerek sonuç ekranından grafikleri de yorumlayarak normality hakkında yorum yapabilirsiniz. 

Bağımsız örneklem t testi normality check

Daha sonra sırasıyla Continue ve OK butonlarına basın ve sonuçları yorumlayalım. Eğer aynı veri seti üserinde çalışıyorsanız aşağıdaki gibi bir sonuç elde etmelisiniz. 

Bağımsız örneklem t testi normality check sonuc

Bu sonuca göre, Shapiro-Wilk testinin (Sig.) değeri yani Significance/Anlamlılık değeri 0.05 in altında olduğu için gruplar normal dağılım göstermemektedir diyoruz yani bu varsayımı ihlal ediyoruz :(. Bu sonuca rağmen SPSS'de analizime devam etmek istiyorum böylece diğer basamaklarıda görebilirsiniz. Ancak eğer sizin gerçek verilerinizde böyle bir sonuca ulaşırsanız daha önce de belirttiğim gibi analize devam etmeden non-parametrik karşılığı olan  Mann-Whitney U  testini kullanabilirsiniz. ! Burade neden Shapiro-Wilk testini seçtik diye soranlar için cevabı şöyle açıklamaya çalışayım: genel geçer bir kural olarak örneklem sayısı her bir grupta 30'den büyük olduğunda Kolmogrov-Simigrov testi, küçükse Shapiro-Wilk testi tercih edilir, buna gerekçe olarak Shapiro ve Wilk tarafından yapılan analizlerin tamamında örneklem sayısı 30'den hep küçük tercih edilmesi gösterilebilir (Shapiro & Wilk, 1965). Bazı kaynaklarda 30 yerine 50 sayısını da görebilirsiniz.

Varyanslar homojen dağılım gösteriyor mu (Homogeneity of Variance)?

Bağımsız örneklem t testinde varsyan analizi sonuçlarını görmek için independent sample t test'i gerçekleştirmemiz gerekiyoz. Bunun için menüden sırasıyla analyze, compare means sonra independent sample t-test' i seçiyoruz. Daha sonra tutum_puanlari Test Variables kısmına, cinsiyet ise grouping variable kısmına atıyoruz. bu aşamalardan sonra, define groups butonuna tıklayın. Sonuç olarak aşağıdaki gibi bir ekrana ulaşmalısınız:

bağımsız örneklem t test variance analizi galloglu.com

Define Groups ekranında group 1 için 0 (burada 0 kızları yada erkekleri temsilen yazılıyor ve sayı olması gerekmiyor, veri setinde direkt erkek yada kızda yazabilirsiniz), group 2 için ise 1 yazmalısınız. Sırasıyla continue ve OK butonlarına basarak sonuçları görelim. aşağıdaki gibi bir sonuç eldemelisniz. Bu sonuca göre Levene's test  sonuçların anlamlılık değeri 0.05'den büyük olduğu için bu varsayım için ihlal yok :)

bağımsız örneklem t testi variance analize sonuç - galloglu.com

Sonuçların Yorumlanması

Bağımsız örneklem t testi sonuçları

Şimdi öncelikle Groups Statistics kısmına bakmalıyız, bu bölüm bize sonuçlar hakkında ipucu verecektir. Ayrıca çıkan sonuçların kimin lehine kimin alehine olduğunu buradan ortalamalara(mean) bakarak rahatlıkla söyleyebiliriz. Tabloya göre, tutum puanlarının erkekler lehine kızlara göre daha yüksek olduğu sonucu ortaya çıkıyor.

bagimsiz örneklem t test sonucları

-1- numaralı bölümde gördüğünüz gibi sonuçları yorumlamak için iki farklı bölüm bulunmaktadır. Bunlardan birincisi, gruplar arasında eşit varyansların olduğu, ikincisi ise eşit varyanların olmadığı bölüm. bu durumda hangi sonucu raporlayacağımız Levene's Test sonuçlarına bağlıdır. Eğer -2- umaralı bölümden elde edilen sig. yani anlamlılık değeri 0.05'ten yüksekse, daha öncede söylediğim gibi varyanslar eşit olduğu kabül edilir (Yani varysayım ihlal edilmez) ve birinci bölümdeki sonuçlar rapor edilir. Bizim örneğimizde de 0.118 olduğu için equal variances assumed satırını rapor ediyoruz.

-3- numaralı bölüm şimdiye kadar yaptığıımız analizlerin sonucunu aldığımız noktadır. Buarada eğer Sig. (2-tailed)>0.05 ise örneklem gruplarından elde edilen ortalamların eşit olduğu kabül edilir. Yani istatistiksel olarak gruplar arasında anlamlı bir fark yoktur. -4- ve -5- numaralı bölümler bizim yorumlamadığımız ancak raporladığımız noktalardır.

Effect Size Hesaplama

SPSS'de effect size'ı hesaplamak için eta squared ve Cohen's d istatistikleri kullanılabilir. Ancak SPSS, t-test'ler için bu istatistikleri otomatik olarak vermez. Diğer taraftan, SPSS'in bize sağladığı çıktılara bakarak, eta squared değeri hesaplanabilir. Bunun hesaplama şekli ve yorumlanmasına buradan bakılabilir.  

Sonuçların Uygun Formatta Yazılması

"Bağımsız örneklem t testi, erkek ve kadın öğrencilerin programlamaya karşı tutum farklarını ortaya koymak için kullanılmıştır. Analiz sonucunda, Kadın (1.78, SS=1.12) ve Erkek (X=2.06, SS=1.32) grupları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark bulunamamıştır (t(59)=0.08, p=0.38). Bu sonuçlata göre, Kadın katılımcıların programlamaya karşı tutumlarının Erkek öğrencilere göre daha pozitif olmasına rağmen fark, istatistiksel olarak anlamlı değildir."

Hepsi bu kadar, gördüğünüz gibi yapılan bütün analizler şu son bir kaç cümleyi yazmak içindi. Umarım sizin için faydalı olur. Eğer konuyla ilgili yorum yada önerileriniz varsa aşağıda yorum bırakmayı unutmayın. Analizler konusunda yardım gerekirse benimle iletişime geçebilirsiniz. Bir grup öğrencimle birlikte her türlü istatistiksel analizde size yardımcı olabiliriz.

Kaynakça

Shapiro, S. S., & Wilk, M. B. (1965). An analysis of variance test for normality (complete samples). Biometrika52(3/4), 591-611.

APA stiline göre bu makaleyi referans verin

Arslan, K. (2018, 21 Nisan). SPSS'de Bağımsız Örneklem T-Testi (Independent Sample T-Test) [Web Günlük Postası]. 15 Temmuz 2020 tarihinde https://www.galloglu.com/blog/bagimsiz-orneklem-t-test-SPSS-independent-sample-t-test adresinden ulaşıldı.

Bir Yorum Bırak

! Bu gibi yazıların çoğalması için site içerisinde yer alan bir reklama tıklayın, ve bu site ile ilgilenen arkadaşlara destek olun :)
    Bu yazıya şimdiye dek yapıldı.
  • Avatar
    Filiz 12 saat önce
    Merhaba hocam. Yaş değişkeni ile origamiye yönelik inançları arasında anlamlı düzeyde bir fark olup olmadığına bakmak istiyorum. Normallik testini uyguladığımda 21-25 ve 26-30 yaş arası normal değil, diğer yaş aralıklar ise normal olarak çıktı. Bu durumda non parametrik bir test mi kullanmalıyım?
  • Avatar
    Kürşat Arslan 7 saat önce

    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. 

  • Avatar
    neziha 1 ay önce
    Merhaba hocam, verilerin normalliğini her bir değişkene göre Kolmogorov Smirnov ile test ettiğimde p değeri ,05'ten küçük çıkıyor yani normallik şartını sağlamıyor fakat levene testi uyguladığımda varyans homojenliği koşulunu sağlıyor. Bu durumda non parametrik test kullanmak istemedim bir de çarpıklık basıklık kat sayılarına baktım ve bunları sırasıyla kendi standart hatalarına böldüm; çıkan sonuçlar -1,96 ,  +1,96 sınırları içinde olduğu için normallik koşulunu sağladığını kabul edip parametrik test kullanmaya karar verdim. Ancak şunu anlayamadım, Kolmogorov smirnov testinin yapısında hem bağımlı değişken olan puan var (dependent list ) hem de bağımsız değişken olan cinsiyet var (factor list ) fakat çarpıklık basıklık kat sayıları ve bunların standart hataları hesaplanırken yalnızca bağımlı değişken dikkate alınıyor peki çarpıklık basıklık kat sayısı ile normallik test edilirken bağımsız değişkenler olan cinsiyet, yaş vs'nin bir önemi yok mu bu durumda?
  • Avatar
    Kürşat Arslan 10 Haziran, 2020 14:11:45

    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. 

  • Avatar
    neziha 12 Haziran, 2020 12:25:39

    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? 

  • Avatar
    Kürşat Arslan 12 Haziran, 2020 12:42:17

    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. 

  • Avatar
    yükseklisans 1 ay önce
    Merhaba hocam, Yüksek Lisans öğrenciyim.SPSS ile ilgili bir kaç sorum oalcaktı.
    1- ındependet sample test
    2- paired sample test
    3-kruskal valls,
    4-man-whitney u testi
    hepsinin ayrı ayrı kullanım alanları,avantaj ve dezavantajlarını bulamıyorum.Yardımcı olursanız sevinir.Teşekkürler
  • Avatar
    Kürşat Arslan 9 Haziran, 2020 16:53:40

    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.  

  • Avatar
    Hep öğrenci 2 ay önce
    Merhaba Hocam, anlatımınız çok güzel. Özellikle kaynak bırakmanız harika. Önce o veri setinde yapıp sonra kendi veri setimizde yapma imkanı buluyoruz. Tüm Konuları bu şekilde anlatırsanız sevinirim. Saygılar
  • Avatar
    Kürşat Arslan 10 Mayıs, 2020 00:53:18

    Merhaba Hep öğrenci :)

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

  • Avatar
    Oğuzhan 2 ay önce
    Diyelim ki bağımsız gruplar t testi sonuçlarımız kız ve erkek öğrencilerin izin okula yönelik tutumlarında arasında anlamlı düzeyde bir fark olduğuna işaret ediyor. Bulgu uzu ciddiye almadan önce nelere bakarsınız hocam neye göre nasıl değerlendirme yaparsınız 
  • Avatar
    Kürşat Arslan 6 Mayıs, 2020 17:23:27

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

  • Avatar
    Oğuzhan 6 Mayıs, 2020 17:39:06

    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 :) 

  • Avatar
    Kürşat Arslan 7 Mayıs, 2020 11:39:48

    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 :)

  • Avatar
    Songül 2 ay önce
    Kadin ve erkekler arasinda anlamli duzeyde bir fark bulunmus olsaydi bu durumda neye dikkat etmemiz nasil bi degerlendirme yapmamiz gerekirdi?
  • Avatar
    Kürşat Arslan 6 Mayıs, 2020 17:16:56

    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.

  • Avatar
    Büşra tanıl 3 ay önce
    Hocam merhaba benim aklıma takılan normallik testini yaptım bağımsız kontrol ve deney grubum var sig değerlerine baktığımda bazı değişkenlerde deney grubu normal dağılım gösteriyor kontrol göstermiyor. Bu durumda parametrik mi uygulayacağım non parametrik mi 
  • Avatar
    Kürşat Arslan 27 Nisan, 2020 11:40:59

    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.

  • Avatar
    Elif 3 ay önce
    Merhababalar, öncelikle kolay anlaşılır bir dil ile spss’e ilişkin verdiğiniz bilgiler için teşekkür ederim. Sorum: örneklem sayısı 50'den büyük olduğunda Kolmogrov-Simigrov testi uygulanıyor evet ancak burada örneklemdeki toplam kişi sayısı mı dikkate alınıyor yoksa her bir kategori için ayrı ayrı minimum 50 mi?(bazı kaynaklarda minimum 30 olarak da geçiyor,)  Örneğin 20 kız 60 erkeğin olduğu bir çalışmada toplam 80 kişi var ancak kızlar 20 kişi yani minimum 50 sayısını karşılamıyor ancak örneklemin toplamı 80 kişi. Bu durumda Kolmogorov mu Shapiro mu dikkate alınmalı 
  • Avatar
    Kürşat Arslan 25 Nisan, 2020 16:17:29

    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.

  • Avatar
    Elif 25 Nisan, 2020 17:21:32

    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? 

  • Avatar
    Elif 25 Nisan, 2020 17:51:30

    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. 

  • Avatar
    Kürşat Arslan 25 Nisan, 2020 17:58:55

    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.

  • Avatar
    Kürşat Arslan 25 Nisan, 2020 18:19:05

    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.

  • Avatar
    Elif 25 Nisan, 2020 22:03:32

    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. 

  • Avatar
    Kürşat Arslan 26 Nisan, 2020 22:58:39

    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.

  • Avatar
    hülya 9 ay önce
    merhaba ne güzel bilgilerinizi paylaşmanız. teşekkür ve tebrik iletmek isterim. soruma geçeyim. one-sample t testinin non parametrik karşılığ nedir acaba. daha net olarak iki farklı sayıda örneklemin arasında anlamlılık için (örneğin öz yeterliği en yüksek öğretmenin öğrencileri ile öz-yeterliği en düşük öğretmenin öğrencileri )  nonparametrik test olarak ne kullanmalıyız.
  • Avatar
    Deniz 10 ay önce
    Merhaba, normalite testlerinde normal dağılım olduğu gözlendiği halde, varyanslar eşit değil ise bu durumda parametrik mi yoksa non-parametrik testleri mi kullanmalıyız? Teşekkür ederim. 
  • Avatar
    Kürşat Arslan 28 Eylül, 2019 23:09:05

    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 :)

  • Avatar
    Merve 10 ay önce
    Hocam merhabalar. Öncelikle bilgiler çok faydalı oldu bunun için teşekkür ediyorum. Pdr mezunu olarak anket ve ölçeklerle iç içeyiz. Elimde bir likert tipi ölçek var ve bu ölçek 5 alt boyuttan oluşuyor. Alt boyutlara verilen cevapların ortalamalarını cinsiyet, mesleki kıdem, mezun  olunan okul türüne göre incelemek istiyorum. Ölçek genel olarak normal dağılım gösteriyor. Ancak 3 alt boyutundaki veriler normal dağılırken 2 alt boyuttaki veriler normal dağılmıyor. Bu karşılaştırmayı hangi testler yardımıyla yapabilirim? Şimdiden teşekkür ediyorum.
  • Avatar
    Kürşat Arslan 25 Eylül, 2019 10:29:12

    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. 

  • Avatar
    Merve 26 Eylül, 2019 21:09:17

    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?
     

  • Avatar
    Hüseyin Can Şimşek 12 ay önce
    Öncelikle bu çalışmalardan dolayı size teşekkür ediyorum.Veri bilimi ile uğraşan bir bilgisayar mühendisi olarak codecademy de Python öğretim setinde bu test ile karşılaştım.Faydalı olacağını düşündüğümden not aldım.Umarım bu konunun örnekleri de artar.
  • Avatar
    Fatih Kürşat Cansu 6/22/2019 11:18:01
    Hocam açıklamalar çok güzel. Çok teşekkürler diğer yazılarınızı da uygulamalı olarak okuyacağım.
  • Avatar
    Kürşat Arslan 22 Haziran, 2019 18:00:09

    Ben teşekkür ederim Fatih. Umarım faydalı olmuştur. 

  • Avatar
    Sema Can 5/21/2019 11:35:47
    Merhaba Hocam,
    Ben tezimde 130 online, 270 basılı anket kullandım. İki farklı yöntemde veri topladığım için ve bu veriler birbirine uyumlu mu diye kontrol etmek için hangi testi uygulamam gerekir?
    Teşekkürler.
  • Avatar
    Kürşat Arslan 27 Mayıs, 2019 17:08:13

    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. 

  • Avatar
    zbnselcuk 3/28/2019 01:07:26
    Merhaba hocam benim bazı sorularım var yeni öğrenen biri olarak sig. değeri homojen değil dolayısıyla 2. satır yani Equal variances not assumed satırındaki sig2 değerine, homojen olduğunda da sig2. nin 1. satırına bakıyoruz bildiğim kadarıyla ? Böyle ise 1. satırdaki sig2. değeri 0,05 ten küçükse bunu nasıl yorumlamamız gerekir.
  • Avatar
    Kürşat Arslan 30 Mart, 2019 01:26:50

    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.

  • Avatar
    Fehime öz 3/16/2019 14:50:34
    Merhaba t testimi bir alt ölçek vecinsiyetle ilişkilendirdim ama sd degerı ve n degeri her tabloda farklı verilerimde bir sorun mu var acaba yardımcı olursanız sevinirim 
  • Avatar
    Kürşat Arslan 17 Mart, 2019 19:11:19

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

  • Avatar
    Aynur Yeşilırmak 1/11/2019 11:17:52
    Merhaba hocam
    Bir sorum vardı, verilerimizin normal dağılmadığında iki grup arasındaki ortalamaları karşılaştırmak için Mann u Whitney testini mi yapmamız gerekir?
    Teşekkür ederim.
  • Avatar
    Kürşat Arslan 11 Ocak, 2019 11:58:03

    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.

  • Avatar
    Aynur Yeşilırmak 11 Ocak, 2019 13:43:07

    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?

  • Avatar
    Kürşat Arslan 11 Ocak, 2019 21:22:49

    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.

  • Avatar
    Aynur Yeşilırmak 1/7/2019 21:23:18
    Merhaba hocam, sosyal hizmet yüksek lisans öğrencisiyim. Sizce Tek Yönlü Varyans Analizi Anova'da dikkat edilecek en önemli özellik nedir? Bilgi için çok teşekkür ederim.
  • Avatar
    Kürşat Arslan 7 Ocak, 2019 23:31:31

    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.

  • Avatar
    Yasemin 12/30/2018 18:05:42
    Hocam merhabalar , 
    Öncelikle çok yararlı bir çalışma olmuş , teşekkür ederim. Emeğinize sağlık ..
    Ama anlamadığım bir nokta oldu.Sonuç kısmında neden bu şekilde yazdık?
    " Analiz sonucunda, Kadın (X=2.06, SS=1.32) ve Erkek (1.78, SS=1.12) grupları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark bulunamamıştır ." verilerin tersi olması gerekmiyor muydu ?
    ve Bağımlı 2 örnek T testi, Tek örnek T testi , Anova gibi konularla alakalı örnekleriniz mevcut mu ?

    Tekrar teşekkür ederim . İyi çalışmalar 
  • Avatar
    Kürşat Arslan 30 Aralık, 2018 18:48:50

    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. 

  • Avatar
    Emre 12/20/2018 15:09:16
    Merhaba,

    İki ölçek, beş faktör ve 32 maddeden oluşan bir veri setim var. Veri setine normallik testi yaptığımda, tüm faktörler normal dağılırken sadece 3 soru normal dağılmamaktadır. Bu 3 sorunun bulunduğu faktör de normal dağılmaktadır. Bu durumda yapacağım testler nonparametric mi yoksa parametric testler mi olmalı?

    Sadece 3 soru normal dağılmadığı için tüm ölçeğe yapılacak testler nonparametric olmak zorunda mı?

    Teşekkürlerimle.
  • Avatar
    Kürşat Arslan 20 Aralık, 2018 18:52:14

    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. 

Bu site Galloglu.com üzerinden, öğrencilerim ve diğer ilgili herkes için online içerik geliştirme amaçlı tasarlanmıştır. Özellikle SPSS ve ARDUINO blog yazıları, sizin bu konuları örnekler üzerinden daha iyi anlamanız için basitleştirilerek anlatılmıştır. Sitede yer alan içerikler, düzenli olarak kontrol edilerek hatalardan kaçınılmaya çalışılmaktadır, diğer taraftan bilgilerin tümüyle doğruluğu garanti edilemez.
Designed and Created by Kursat Arslan. Copyrigt © 2016-2020
Bu site Kürşat Arslan tarafından tasarlanmış ve geliştirilmiştir.
Bütün hakları saklıdır.Sitede yer alan bütün içerikler galloglu.com'a aittir.