T-Testi Nedir? T-Testi Türleri Nelerdir?

T-Testi, istatistik öğrenmeye başlayanların ilk öğrendiği testlerden biridir. Genelde “t-testi” olarak tek bir ifade kullanılır ancak aslında tek bir çeşit t-testi yoktur. Toplamda 3 farklı t-testi türü bulunmaktadır.

• Bağımsız Örneklem T-Testi
• Bağımlı Örneklem T-Testi
• Tek Örneklem T-Testi

Bu yazıda, bu 3 farklı t-testi türünü tanıtacağım. Bu yazıyı, hangi amaç için hangi tür t-testini seçmeniz gerektiği konusunda bir fikir edinmenizi sağlamak amacıyla yazdım. Bütün t-testi türlerini tanıdıktan sonra, her t-testi türüne özel olarak detaylıca yazdığım diğer yazılardan ihtiyacınız olan t-testi türüne ait olan yazımı okuyarak konuya iyice hakim olabilirsiniz. Hazırsanız başlayalım.

T-Testi Nedir ve Ne Zaman Kullanılır?

T-testi, iki farklı grubun skor ortalamalarının karşılaştırılmasında, bir grubun iki farklı zamandaki skor ortalamalarının karşılaştırılmasında ve/veya bir grubun skor ortalamasının belli bir sayıdan anlamlı olarak farklı olup olmadığının tespitinde kullanılan bir test ailesidir. Bu saydığım 3 farklı amaç için de farklı bir tür t-testi uygulamak gerekmektedir.

T-Testi türleri ve amaçları aşağıdaki gibidir:

• Bağımsız Örneklem T-Testi => 2 farklı grubun ortalamalarını karşılaştırmak için kullanılır.
• Bağımlı Örneklem T-Testi => 1 grubun 2 farklı ölçüm zamanındaki ortalama skorlarını karşılaştırmak için kullanılır.
• Tek Örneklem T-Testi => 1 grubun ortalama skorunun belli bir sayıyla farkının anlamlı olup olmadığını tespit etmek için kullanılır.

İstatistiksel analizlerimizi doğru şekilde gerçekleştirmek için t-testi türleri arasındaki ayrımı ve her t-testi türünün ne işe yaradığını bilmemiz hayati önem taşımaktadır. Yazının devamında bütün t-testi türlerini size tanıtıp hepsine hakim olmanız konusunda yol göstermeye çalışacağım.

T-Testi Varsayımları

T-Testi yaptığımızda, testin doğru ve güvenilir sonuçlar veriyor olması için belirli varsayımların sağlanması gerekmektedir. T-Testi’nin başlıca 2 varsayımı vardır:

• Normallik
• Varyans Homojenliği

Şimdi bunlara hızlıca göz atalım.

• Normallik Varsayımı: Bir verinin t-testi yapmaya uygun olması için verinin normal dağılım gösteriyor olması şarttır. Çünkü t-testi parametrik bir testtir. Eğer veri normal dağılım göstermiyorsa o zaman alternatif olarak parametrik olmayan (non-parametrik) testler uygulamak gerekir.

T-testi yerine uygulanabilecek parametrik olmayan testler arasında Mann-Whitney U Testi (bağımsız t-testi yerine), Wilcoxon İşaretli Sıralar Testi (bağımlı t-testi yerine), Tek Örneklem Wilcoxon Testi (tek örneklem t-testi yerine) bulunmaktadır.

• Varyans Homojenliği: Karşılaştırılan grupların varyansları eşit değilse, t-testi sonucu yanıltıcı olabilmektedir. Varyansların homojen olup olmadığı Levene Testi ile kontrol edilir.

Eğer varyans homojenliği varsayımı sağlanmazsa, Welch’in T-Testi gibi, varyansların eşit olmadığı durumlar için uyarlanmış t-testi versiyonları kullanılarak sorun çözülebilir.

1) Bağımsız Örneklem T-Testi

Bağımsız Örneklem T-Testi, iki farklı grubun (mesela kadın ve erkek) ortalama skorlarını karşılaştırmak için kullanılan parametrik bir testtir. Bu test, bir grubun ortalama skorunun diğer gruptan istatistiksel olarak anlamlı şekilde daha yüksek olup olmadığını belirlemekte kullanılır. Örneğin, tedavi uygulanan bir deney grubu ile tedavi uygulanmayan bir kontrol grubunun kanındaki demir seviyelerini karşılaştırmak istediğinizde de bağımsız örneklem t-testi kullanılır.

Bağımsız Örneklem T-Testi’nin İngilizce karşılığı “Independent Samples T-Test” şeklindedir. Türkçe olarak “Bağımsız Gruplar T-Testi” olarak da geçmektedir.

SPSS ile bağımsız örneklem t-testi gerçekleştirmek oldukça kolaydır. Aşağıdaki SPSS programı ekran görüntülerini takip ederek SPSS’te bağımsız örneklem t-testinin nasıl yapıldığına dair bir fikir edinebilirsiniz. SPSS ile bağımsız örneklem t-testi yapmanın tüm detaylarına hakim olmak istiyorsanız, bu yazıdan sonra SPSS ile bağımsız örneklem t-testi için özel olarak yazdığım örnekli ekran görüntülü detaylı konu anlatımı yazısını da okumanızı tavsiye ederim.

1. SPSS’te bağımsız örneklem t testi yapma penceresini açıyoruz.
2. Bağımsız ve bağımlı değişkenlerimizi yerlerine yerleştiriyoruz.
3. SPSS’in bağımsız t-testini gerçekleştirdikten sonra oluşturduğu sonuç tablolarını okuyoruz. Eğer two-sided p değeri 0.05’ten küçük ise anlamlı bir fark var demektir. Grupların ortalama skorlarını da Mean sütunundan görebiliriz.
4. Bağımsız örneklem t-testi ile karşılaştırdığımız iki grubun (erkek ve kadın) ortalama skorlarını ve çizgi çubuklar ile gösterilen %95 hata paylarını grafik ile görselleştirince aşağıdaki gibi oluyor.

Dediğim gibi, bu yazının amacı size t-testi türlerini tanıtmak ve her biri hakkında bir fikir sahibi olmanızı sağlamak. Test detayları ve SPSS ile nasıl yapılacağı hakkında çok kapsamlı bilgi edinmek istiyorsanız SPSS ile Bağımsız Örneklem T-Testi başlıklı yazımı okumanızı şiddetle tavsiye ederim.

2) Bağımlı Örneklem T-Testi

Bağımlı Örneklem T-Testi, aynı bireylerin 2 kere farklı zamanda ölçülmeleri ve bu ölçümlerde ölçülen ortalama skorları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını belirlemek için kullanılır. Örneğin, bir tedavi programı öncesi ve sonrası ölçümleri karşılaştırırken sonuçlar bu test ile istatistiksel olarak analiz edilir.

Bağımlı Örneklem T-Testi’nin İngilizce karşılığı “Paired Samples T-Test” şeklindedir. Türkçe olarak “Bağımlı Gruplar T-Testi”, “İlişkili Gruplar T-Testi”, “Eşleştirilmiş Gruplar T-Testi” olarak geçmektedir. Bunların hepsi aynı anlama gelir.

SPSS’te bağımlı örneklem t-testinin nasıl yapıldığını görmek için aşağıdaki SPSS programı ekran görüntülerine bakabilirsiniz. SPSS ile bağımlı örneklem t-testi yapmanın tüm detaylarına hakim olmak istiyorsanız, bu yazıdan sonra SPSS ile bağımlı örneklem t-testi için özel olarak yazdığım örnekli ekran görüntülü detaylı konu anlatımı yazısını da okumanızı tavsiye ederim.

1. SPSS’te bağımlı örneklem t testi yapma penceresini açıyoruz.
2. İlk ölçümde elde ettiğimiz skorları ve ikinci ölçümde elde ettiğimiz skorları yerlerine yerleştiriyoruz.
3. SPSS’in bağımlı t-testini gerçekleştirdikten sonra oluşturduğu sonuç tablolarına bakıyoruz. Eğer two-sided p değeri 0.05’ten küçük ise iki ölçüm ortalama skorları arasında anlamlı bir fark var demektir. Ölçümlerde elde edilen ortalama skorları ilk tabloda Mean sütunundan okuyabiliriz.

Dediğim gibi, bu yazının amacı size t-testi türlerini tanıtmak ve her biri hakkında bir fikir sahibi olmanızı sağlamak olduğu için SPSS ile analiz yapma kısmını sadece ana hatlarıyla geçiyorum. Test detayları ve SPSS ile nasıl yapılacağı hakkında çok kapsamlı bilgi edinmek istiyorsanız SPSS ile Bağımlı Örneklem T-Testi başlıklı yazımı okumanızı şiddetle tavsiye ediyorum.

3) Tek Örneklem T-Testi

Son olarak, Tek Örneklem T-Testi’ni de tanıtacağım ve yazıyı bitireceğim.

Tek Örneklem T-Testi, tek bir örneklemin ortalamasının bilinen veya varsayılan bir popülasyon ortalama değerinden istatistiksel olarak anlamlı bir şekilde farklı olup olmadığını belirlemek için kullanılan parametrik bir testtir. Test, örneklem ortalaması ile popülasyon ortalaması arasındaki farkın, örneklemin standart hatası dikkate alınarak anlamlı olup olmadığını değerlendirir. Böylece, örneklemde elde ettiğimiz verilere dayanarak, ortalama skorumuzun belirlediğimiz bir sayısal değerden anlamlı şekilde farklı olup olmadığını test edebiliriz.

Tek Örneklem T-Testi’nin İngilizce karşılığı “One Sample T-Test” şeklindedir.

Aşağıda SPSS ile tek örneklem t-testinin nasıl yapıldığına dair ekran görüntüleri ekledim. SPSS ile tek örneklem t-testi yapmanın tüm detaylarına hakim olmak istiyorsanız, bu yazıdan sonra SPSS ile tek örneklem t-testi için özel olarak yazdığım örnekli ekran görüntülü detaylı konu anlatımı yazısını da okumanızı tavsiye ediyorum.

1. SPSS’te tek örneklem t testi yapma penceresini açıyoruz.
2. Ortalamasını test etmek istediğimiz değişkeni büyük kutuya taşıyoruz. Ortalamasının hangi sayıdan anlamlı olarak farklı olup olmadığını test etmek için o sayıyı (mesela 70) aşağısındaki kutucuğa yazıyoruz.
3. SPSS’in tek örneklem t-testini gerçekleştirdikten sonra oluşturduğu sonuç tablolarını okuyoruz. Eğer two-sided p değeri 0.05’ten küçük ise anlamlı bir fark var demektir. Grupların ortalama skorunu Mean sütunundan görebiliriz.
   Mesela bu örnekte bizim örneğimizin ortalama skoru 78.88’miş. p değeri de 0.001’den küçük olduğu için “grubumuzun ortalaması 70’ten anlamlı olarak farklıdır” sonucuna ulaşabiliyoruz.

Tek Örneklem T-Testi detayları ve SPSS ile nasıl yapılacağı hakkında çok kapsamlı bilgi edinmek istiyorsanız SPSS ile Tek Örneklem T-Testi başlıklı diğer yazımı okumanızı tavsiye ediyorum. Okuyunca Tek Örneklem T-Testi hakkında ihtiyacınız olan her şeyi öğrenmiş olacaksınız.

T-Testi’nin ne olduğundan, t-testi türlerinden ve ne amaçla kullanıldıklarından bahsettiğim yazımın sonuna geldik. Bu yazıyı T-Testi türlerine aşina olmanız için yazmıştım, her birini ana hatlarıyla anlatıp SPSS programıyla nasıl analiz yapılacağı hakkında bir demo gösterdim. Umuyorum ki artık t-testi konusunda eskisinden daha bilgilisiniz.

İstatistik öğrenme yolculuğunuzda başarılar.