SPSS ile Tek Örneklem T-Testi (Resimli)

Bu blog yazısında, SPSS ile Tek Örneklem T-Testi’nin nasıl yapıldığını ve sonuçlarının nasıl yorumlanması gerektiğini anlatacağım. İlk olarak, Tek Örneklem T-Testi’nin ne olduğu ve hangi varsayımların gerektiği hakkında bilgi vereceğim. Ardından, SPSS Tek Örneklem T-Testi’nin nasıl yapıldığını resimlerle göstereceğim. Son olarak, elde edilen sonuçların nasıl yorumlanması gerektiğini anlatacağım.

DOĞRUDAN T-Testi Yapma Adımlarına Geçmek İçin TIKLAYIN

Tek Örneklem T-Testi Nedir?

Tek Örneklem T-Testi, bir örneklemin ortalama skorunun belirlenen herhangi bir sayısal değerle karşılaştırılmasında kullanılır. Örneklemin ortalama skorunun belirlenen herhangi bir değerden anlamlı olarak yüksek (veya düşük) olup olmadığını öğrenmemizi sağlar.

Örneğin, bir sınıftaki 50 öğrencinin ortalama sınav skoru 74 olabilir. Bu sınıfın ortalama sınav skoru olan 74’ün, örneğin 70’ten anlamlı olarak daha yüksek bir skor olup olmadığını test etmek için tek örneklem t-testini kullanabiliriz. T-testi sonucu anlamsız çıkarsa “ortalama sınav skorunun 74 olması 70’ten anlamlı şekilde farklı değil yani rastgele 74 olmuş” diye yorumlarken; t-testi sonucu anlamlı çıkarsa “ortalama sınav skorunun 74 olması 70’ten gerçekten de daha yüksek” şeklinde yorumlarız.

Tek Örneklem T-Testi Varsayımları Nelerdir?

Tek örneklem t-testi yapıp sonuçlarına güvenebilmemiz için bazı varsayımların test edilip doğrulanması gerekmektedir. Eğer bu varsayımların hepsi doğrulanırsa, t-testimizin sonuçları yeterince güvenilir olacaktır. Tek örneklem t-testinin başlıca varsayımları şunlardır:

• Her veri, farklı bir kişiye ait olmalıdır. Yani 1 kişi 2 defa ölçülmemiş olmalıdır.
• Ölçülen değişken, devamlı veri tipi şeklinde olmalıdır. Nominal ya da ordinal veri olamaz. Veri tipleri hakkında detaylı bilgi için diğer yazımı okuyabilirsiniz.
• Ölçülen değişken normal dağılım göstermelidir. Normal dağılım hakkında detaylı bilgi için diğer yazımı okuyabilirsiniz.

Eğer tek örneklem t-testinin normal dağılım varsayımı sağlanmıyorsa ya da veri sayısal değil de ordinal veri tipinde ise o zaman Tek Örneklem T-Testi yerine Tek Örneklem Wilcoxon Testi yapmak gerekecektir.

SPSS ile Tek Örneklem T-Testi Nasıl Yapılır?

Bu örnekte, elimizde bir anksiyete ölçeğinden aldıkları puanlar 20 ile 60 arasında değişen 60 kişilik bir grup var. Bu gruptaki kişilerin aldıkları ortalama puanın 30 puan’dan anlamlı bir şekilde farklı olup olmadığını inceleyeceğiz.

Önce, Analyze -> Compare Means -> One Sample T Test butonlarına basarak Tek Örneklem T-Testi penceresini açıyoruz.

One-Sample T Test (Tek Örneklem T-Testi) penceresinde, test edeceğimiz değişken olan Anksiyete’yi sağdaki Test Variables kutusuna atıyoruz. Daha sonra, kutunun aşağısındaki Test Value bölümüne, grubunun ortalama değerinin hangi sayıdan anlamlı olarak farklı olup olmadığını merak ediyorsak, o sayıyı yazıyoruz. Demin dediğim gibi ortalama Anksiyete puanının 30’dan farklı olup olmadığını inceleyeceğiz. O yüzden buraya 30 yazıyoruz. Sonra OK butonun basarak analizi başlatıyoruz.

Tek Örneklem T-Testi Yorumlama

One-Sample Statistics tablosundaki Mean değerine bakarak katılımcıların ortalama anksiyete puanını (41.17) ve Std. Deviation değerine bakarak standart sapmayı (12.00) görebiliriz. N değeri olarak 60 yazması, verimizde 60 katılımcı olduğunu ifade etmektedir.

One-Sample Test tablosundaki “Significance Two-Sided p” değeri, bize, tek örneklem t-testimizin p değerini verir. Bu örnekte bu değer 0.001’den küçük görünüyor, yani 0.05’ten küçük olduğu için istatistiksel olarak anlamlı bir sonuç demek.

Demek ki, incelediğimiz örneklemdeki kişilerin ortalama anksiyete puanı olan 41.17 puan, 30 puandan anlamlı bir şekilde farklı (daha yüksek) bir puandır.

Son olarak, One-Sample Effect Sizes tablosunda, tek örneklem t-testinin etki büyüklüğünü görebiliriz. Cohen’s d satırı Point Estimate sütunundaki 0.930 değeri, bize yaptığımız tek örneklem t-testi sonucunun etki büyüklüğünü verecektir. Bu değer büyük bir etki büyüklüğü değeridir. Yani “grubumuzun ortalama anksiyete puanı olan 41.17 değeri, 30 puandan çok daha yüksek” olarak yorumlayabiliriz bu sonucu.

(Cohen’s d değeri 0.200 ise küçük etki, 0.500 ise orta büyüklükte etki, 0.800 veya üzeriyse büyük etki olarak yorumlanır. Negatif ya da pozitif olması fark etmez, değerin 0’dan uzaklığı önemlidir.)

Cohen’s d etki büyüklüğü hakkındaki detaylı yazımı okumak için tıklayın.

SPSS ile tek örneklem t-testi bu kadardı. Önce varsayımları kontrol edip t-testini yapıyoruz ve sonra tabloları yorumluyoruz. Son olarak, tek örneklem t-testinde ulaştığımız sonuçları raporlamamız gerekiyor ve işimiz bitiyor.