Hangi istatistiksel testi kullanmalıyım?
Doğru test üç soruyla bulunur: Ne yapmak istiyorsun? Kaç grubun var ve bunlar aynı kişiler mi? Değişkenlerin nasıl ölçüldü? Bu rehber her durumu parametrik testi, parametrik olmayan karşılığı ve SPSS menüsüyle birlikte tek yerde topluyor.
Son güncelleme: 24 Eylül 2026
1. Adım: Amacın ne?
Testi seçmeden önce araştırma sorunun hangi türden olduğunu belirle:
- Fark: Grupları ya da ölçümleri karşılaştırmak. Kadın ve erkek öğretmenlerin iş doyumu farklı mı?
- İlişki: İki değişkenin birlikte değişip değişmediğine bakmak. Uyku süresi ile sınav kaygısı ilişkili mi?
- Yordama: Bir ya da birden çok değişkenle bir sonucu açıklamak. Algılanan stres ve sosyal destek tükenmişliği yordar mı?
- Ölçek: Bir ölçeğin güvenirliğini ya da yapısını incelemek. Ölçeğin iç tutarlılığı yeterli mi, maddeler kaç boyutta toplanıyor?
2. Adım: Değişkenlerin nasıl ölçüldü?
- Nominal (kategorik): Kategoriler arasında sıra yoktur. Cinsiyet, bölüm, evet–hayır.
- Sıralı (ordinal): Sıra vardır ama aralıklar eşit değildir. Eğitim düzeyi, tek bir Likert maddesi.
- Aralık ve oran (SPSS'te Scale): Sayısal ölçümlerdir. Yaş, sınav puanı, ölçek toplam puanı.
Birden çok Likert maddesinden hesaplanan toplam ya da ortalama puan genellikle sürekli (Scale) kabul edilir. Tek bir madde ise sıralıdır. SPSS'te Variable View sekmesindeki Measure sütununun doğru ayarlandığından emin ol.
3. Adım: Parametrik mi, parametrik olmayan mı?
Parametrik testler (t testleri, ANOVA, Pearson korelasyonu, regresyon) bağımlı değişkenin sürekli olduğunu ve bazı varsayımları sağladığını kabul eder:
- Normallik: Bağımsız grup karşılaştırmasında her grupta, eşleştirilmiş testte iki ölçümün farkında, regresyonda artıklarda aranır. Nasıl kontrol edileceği SPSS'te normallik testi rehberinde anlatılıyor. Örneklem büyüdükçe (30–40'ın üzerinde) t testi ve ANOVA normallikten orta düzey sapmalara karşı dayanıklı hale gelir (Ghasemi ve Zahediasl, 2012).
- Varyansların homojenliği: Bağımsız grupları karşılaştırırken Levene testiyle bakılır. Sağlanmazsa t testinde Equal variances not assumed satırı, ANOVA'da ise Welch testi ve Games-Howell karşılaştırmaları kullanılır. SPSS 31'de t testi penceresinde Levene testi ayrı bir kutuyla (Homogeneity of variance test) istenir.
- Bağımsız gözlemler: Her kişi analizde bir kez yer alır (tekrarlı ölçüm tasarımları hariç).
Parametrik olmayan testler (Mann-Whitney U, Wilcoxon, Kruskal-Wallis, Friedman, Spearman) puanları sıralara çevirir ve daha az varsayım ister. Normallik belirgin biçimde bozuluyorsa ya da bağımlı değişken sıralıysa doğru seçim bunlardır. Yalnız varyanslar eşit değilse parametrik olmayan teste geçmek çözüm değildir, çünkü sıra testleri de farklı yayılımdan etkilenir; yukarıdaki Welch düzeltmesini kullan. Varsayımlar sağlandığında ise parametrik testler biraz daha güçlüdür, yani gerçek bir farkı bulma olasılıkları daha yüksektir (Field, 2018; Pallant, 2020). Hangi testi seçersen seç, p değerinin yanında etki büyüklüğünü de raporla; küçük, orta ve büyük etki için yaygın ölçütler Cohen'e (1988) dayanır.
Karar tablosu
| Amacın | Tasarım | Parametrik test | Parametrik olmayan karşılığı | Etki büyüklüğü |
|---|---|---|---|---|
| İki grubu karşılaştırmak | İki bağımsız grup | Bağımsız örneklem t testi | Mann-Whitney U | Cohen d · r |
| İki ölçümü karşılaştırmak | Aynı kişiler, iki ölçüm (ön test–son test) | Eşleştirilmiş örneklem t testi | Wilcoxon işaretli sıralar | Cohen d · r |
| Üç ve daha fazla grubu karşılaştırmak | Üç ve daha fazla bağımsız grup | Tek yönlü ANOVA ve post hoc | Kruskal-Wallis H | η² · ε² |
| Üç ve daha fazla ölçümü karşılaştırmak | Aynı kişiler, üç ve daha fazla ölçüm | Tekrarlı ölçümler ANOVA | Friedman | kısmi η² · Kendall W |
| İki bağımsız değişkenin etkisini birlikte incelemek | İki faktör, bir bağımlı değişken | Faktöriyel (iki yönlü) ANOVA | SPSS'te hazır karşılığı yok | kısmi η² |
| Bir grubu belirli bir değerle karşılaştırmak | Tek grup | Tek örneklem t testi (ortalama) | Tek örneklem Wilcoxon (medyan) | Cohen d · r |
| İki kategorik değişkenin ilişkisi | Çapraz tablo | Yok | Ki-kare bağımsızlık testi | phi · Cramér V |
| İki sürekli değişkenin ilişkisi | İki değişken, aynı kişiler | Pearson korelasyonu | Spearman sıra korelasyonu | r · rₛ |
| Sürekli bir sonucu yordamak | Bir ya da daha çok yordayıcı | Doğrusal (çoklu) regresyon; bloklar halinde hiyerarşik regresyon | Yok | R² · ΔR² |
| İki kategorili bir sonucu yordamak | Evet–hayır gibi bir sonuç | İkili lojistik regresyon | Yok | Exp(B) (odds oranı) |
Ki-kare testinde beklenen frekansı 5'in altında olan hücreler %20'yi aşıyorsa (SPSS bu oranı tablonun altındaki dipnotta verir), 2×2 tablolarda Chi-Square Tests tablosundaki Fisher's Exact Test satırını raporla. Daha büyük tablolarda kesin test için Exact düğmesi gerekir (lisansına bağlıdır) ya da birbirine yakın kategoriler birleştirilir.
Ölçek analizleri bu tablodaki anlamda test değildir. Ölçeğin güvenirliği için Cronbach alfa katsayısını, yapısını keşfetmek için açımlayıcı faktör analizinde KMO, Bartlett testi, açıklanan varyans ve faktör yüklerini raporlarsın.
SPSS'te nerede?
Menü adları İngilizce arayüzdeki gibidir. SPSS 29 ve sonrasında Compare Means menüsünün adı Compare Means and Proportions'tır. SPSS 27 ve sonrasında t testleri ve tek yönlü ANOVA etki büyüklüğünü de verir; pencerede Estimate effect size ile başlayan kutunun işaretli olduğunu kontrol et. Diğer etki büyüklükleri için gereken seçenekler parantez içinde.
- Bağımsız örneklem t testi: Analyze → Compare Means → Independent-Samples T Test
- Eşleştirilmiş örneklem t testi: Analyze → Compare Means → Paired-Samples T Test
- Tek örneklem t testi: Analyze → Compare Means → One-Sample T Test
- Tek yönlü ANOVA: Analyze → Compare Means → One-Way ANOVA
- Faktöriyel ANOVA: Analyze → General Linear Model → Univariate (kısmi η² için Options → Estimates of effect size)
- Tekrarlı ölçümler ANOVA: Analyze → General Linear Model → Repeated Measures (kısmi η² için Options → Estimates of effect size)
- Mann-Whitney U: Analyze → Nonparametric Tests → Legacy Dialogs → 2 Independent Samples
- Wilcoxon işaretli sıralar: Analyze → Nonparametric Tests → Legacy Dialogs → 2 Related Samples
- Kruskal-Wallis H: Analyze → Nonparametric Tests → Legacy Dialogs → K Independent Samples
- Friedman: Analyze → Nonparametric Tests → Legacy Dialogs → K Related Samples (Kendall W için aynı penceredeki Kendall's W kutusu)
- Tek örneklem Wilcoxon: Analyze → Nonparametric Tests → One Sample → Settings sekmesi → Customize tests → Compare median to hypothesized (Wilcoxon signed-rank test); test değerini Hypothesized median kutusuna yaz. Varsayılan ayarda SPSS sürekli değişkenlere Wilcoxon değil Kolmogorov-Smirnov uygular.
- Ki-kare: Analyze → Descriptive Statistics → Crosstabs → Statistics → Chi-square (phi ve Cramér V için aynı penceredeki Phi and Cramer's V kutusu)
- Pearson ve Spearman: Analyze → Correlate → Bivariate
- Doğrusal ve hiyerarşik regresyon: Analyze → Regression → Linear (bloklar için Next düğmesi, ΔR² için Statistics → R squared change)
- İkili lojistik regresyon: Analyze → Regression → Binary Logistic
- Cronbach alfa: Analyze → Scale → Reliability Analysis
- Açımlayıcı faktör analizi: Analyze → Dimension Reduction → Factor
- Normallik: Analyze → Descriptive Statistics → Explore
Sık karıştırılanlar
- İki yönlü ANOVA ile MANOVA. İki yönlü (faktöriyel) ANOVA'da birden çok bağımsız değişken ve tek bir bağımlı değişken vardır. Birden çok bağımlı değişkeni birlikte inceleyen analiz MANOVA'dır.
- İkili ile çok kategorili lojistik regresyon. Sonuç iki kategoriliyse (evet–hayır) ikili lojistik regresyon kullanılır. Tek bir sonucun üç ya da daha fazla kategorisi varsa çok kategorili (multinomial) lojistik regresyon gerekir.
- Kruskal-Wallis ile faktöriyel ANOVA. Kruskal-Wallis tek bir gruplama değişkeni içindir. İki faktörün etkileşimini sınayamaz, bu yüzden faktöriyel ANOVA'nın karşılığı değildir.
- Spearman ve doğrusal olmayan ilişkiler. Spearman her ilişkiyi yakalamaz. Biri artarken diğerinin de sürekli arttığı (ya da azaldığı) tek yönlü, yani monoton ilişkileri ölçer.
- Korelasyon ile regresyon. Korelasyon ilişkinin gücünü ve yönünü verir. Bir sonucu yordamak ve birden çok değişkeni birlikte ele almak için regresyon gerekir.
- Üç grupta art arda t testi. Üç grubu ikişer ikişer t testiyle karşılaştırmak birinci tip hata olasılığını şişirir. Önce ANOVA (ya da Kruskal-Wallis) yapılır, anlamlıysa post hoc karşılaştırmalara geçilir.
Örnek senaryolar
- "Kadın ve erkek hemşirelerin tükenmişlik puanı farklı mı?" İki bağımsız grup ve sürekli bir puan var. Puan iki grupta da yaklaşık normalse bağımsız örneklem t testi, değilse Mann-Whitney U.
- "Eğitim programından sonra öğrencilerin kaygısı azaldı mı?" Aynı öğrenciler iki kez ölçülmüş. Fark puanları yaklaşık normalse eşleştirilmiş örneklem t testi, değilse Wilcoxon işaretli sıralar testi.
- "Üç fakültedeki öğrencilerin akademik erteleme puanı farklı mı?" Üç bağımsız grup var. Puan her grupta yaklaşık normalse tek yönlü ANOVA ve post hoc testler: varyanslar homojense Tukey, homojen değilse Welch testi ve Games-Howell. Normallik belirgin biçimde bozuluyorsa Kruskal-Wallis H.
- "Sosyal medya kullanım süresi ile uyku kalitesi ilişkili mi?" İki sürekli değişken var. İlişki doğrusal ve dağılımlar uygunsa Pearson, değilse Spearman korelasyonu.
- "Sigara içme durumu cinsiyete göre farklılaşıyor mu?" İki kategorik değişken var: ki-kare bağımsızlık testi.
- "Algılanan stres ve sosyal destek tükenmişliği yordar mı?" Sürekli bir sonuç ve iki yordayıcı var: çoklu doğrusal regresyon.
Sık yapılan hatalar
- Normalliğe tüm örneklemde bakmak. Grup karşılaştırmasında her grupta, eşleştirilmiş testte fark puanlarında, regresyonda artıklarda bakılır.
- Parametrik olmayan testleri "zayıf" ya da "yedek" saymak. Verin onların varsayımlarına uyuyorsa doğru test onlardır.
- Tek bir Likert maddesini gerekçe göstermeden sürekli değişken gibi analiz etmek. Konu literatürde tartışmalıdır; parametrik test seçersen gerekçeni kaynağıyla yaz.
- Yalnız p değerini raporlamak. Etki büyüklüğü, farkın ya da ilişkinin ne kadar büyük olduğunu gösterir.
- Testi sonuca göre değiştirmek. Testi, veriyi analiz etmeden önce araştırma sorusuna ve verinin yapısına göre seç.
Kaynaklar
- Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2. baskı). Lawrence Erlbaum.
- Field, A. (2018). Discovering statistics using IBM SPSS Statistics (5. baskı). SAGE.
- Ghasemi, A. ve Zahediasl, S. (2012). Normality tests for statistical analysis: A guide for non-statisticians. International Journal of Endocrinology and Metabolism, 10(2), 486–489. https://doi.org/10.5812/ijem.3505
- Pallant, J. (2020). SPSS survival manual: A step by step guide to data analysis using IBM SPSS (7. baskı). Routledge.