SPSS ile Analiz ve Bulguları Yorumlama · Ders 2/15
Bağımsız Örneklem t-Testi ve Levene Testini Okuma
İki bağımsız grubun ortalamasını karşılaştırmayı, Levene testine göre doğru satırı okumayı, Cohen d hesaplamayı ve sonucu APA 7 biçiminde teze yazmayı öğrenirsin.
Bağımsız örneklem t-testi, tezlerde en çok kullanılan analizlerden biridir: kadın–erkek, devlet–vakıf üniversitesi, deney–kontrol grubu gibi iki ayrı grubun bir sürekli değişkendeki ortalamalarını karşılaştırır. Basit görünür ama çıktısında iki ayrı satır vardır ve öğrencilerin önemli bir kısmı yanlış satırdan okur. Bu derste o satırı bir daha karıştırmayacaksın.
1. Ne zaman kullanılır?
- Bağımsız değişken: İki kategorili ve grupları birbirinden bağımsız (bir kişi yalnızca bir grupta). Ör. cinsiyet (kadın/erkek).
- Bağımlı değişken: Sürekli (eşit aralıklı ya da oranlı). Ör. akademik öz yeterlik toplam puanı.
- Araştırma sorusu: “Üniversite öğrencilerinin akademik öz yeterlik puanları cinsiyete göre anlamlı farklılık göstermekte midir?”
- Bağımsız örneklem t-testi (Independent-Samples T Test)
- İki bağımsız grubun ortalamaları arasındaki farkın, örneklem hatasıyla açıklanamayacak kadar büyük olup olmadığını sınayan parametrik test. Sıfır hipotezi: iki evren ortalaması eşittir (H₀: μ₁ = μ₂).
2. Varsayımlar ve nasıl kontrol edilir?
| Varsayım | Nasıl kontrol edilir? | Karşılanmazsa |
|---|---|---|
| Gözlemlerin bağımsızlığı | Araştırma deseni: her katılımcı tek grupta, tek kez ölçülmüş mü? | Ölçümler aynı kişilerden ya da eşleştirilmiş çiftlerden geliyorsa eşleştirilmiş t-testi |
| Bağımlı değişken sürekli | Ölçme düzeyi: toplam puan, not, süre vb. | Sıralama verisi için Mann-Whitney U |
| Her grupta normallik | Her grup için ayrı ayrı çarpıklık–basıklık, Shapiro-Wilk / Kolmogorov-Smirnov, histogram ve Q-Q grafiği (Analyze > Descriptive Statistics > Explore, Factor List’e grup değişkeni) | Gruplar büyükse (yaklaşık n ≥ 30) t-testi normallik ihlaline oldukça dayanıklıdır; küçük ve çarpık gruplarda Mann-Whitney U |
| Varyansların homojenliği | Levene testi (t-testi çıktısında otomatik gelir) | Welch düzeltmeli satırı oku (“Equal variances not assumed”) |
| Belirgin uç değer olmaması | Kutu grafiği (Explore > Plots) | Uç değeri incele; veri girişi hatası mı, gerçek değer mi? |
3. SPSS menü yolu
Bağımsız örneklem t-testi adım adım
- 1
Menüyü aç
Analyze > Compare Means > Independent-Samples T Test (Analiz > Ortalamaları Karşılaştır > Bağımsız Örneklemler T Testi). SPSS 29 ve sonrasında menü adı Compare Means and Proportions olabilir.
- 2
Bağımlı değişkeni yerleştir
“aoy_top” değişkenini Test Variable(s) (Test Değişkenleri) kutusuna at. Birden çok bağımlı değişkeni aynı anda atabilirsin; her biri için ayrı satır üretilir.
- 3
Grup değişkenini yerleştir
“cinsiyet” değişkenini Grouping Variable (Gruplama Değişkeni) kutusuna at. Kutuda “cinsiyet(? ?)” yazısı görünür.
- 4
Grupları tanımla
Define Groups (Grupları Tanımla) düğmesine bas. Use specified values seçiliyken Group 1 = 1, Group 2 = 2 yaz (veri setindeki kodlarla aynı olmalı). Continue.
- 5
Seçenekler
Options (Seçenekler) içinde güven aralığı varsayılan %95’tir; eksik veri için “Exclude cases analysis by analysis” işaretli kalabilir.
- 6
Etki büyüklüğü
SPSS 27 ve sonrasında ana pencerede Estimate effect sizes (Etki büyüklüklerini tahmin et) kutusunu işaretle. Eski sürümlerde Cohen d’yi elle hesaplayacaksın.
- 7
Çalıştır
OK (Tamam). Çıktıda “Group Statistics”, “Independent Samples Test” ve (işaretlediysen) “Independent Samples Effect Sizes” tabloları gelir.
4. Örnek SPSS çıktısı
| cinsiyet | N | Mean | Std. Deviation | Std. Error Mean |
|---|---|---|---|---|
| Kadın | 142 | 37,84 | 6,12 | ,514 |
| Erkek | 108 | 35,91 | 6,25 | ,601 |
| Satır | Levene F | Levene Sig. | t | df | Sig. (2-tailed) | Mean Difference | Std. Error Difference | 95% CI Lower | 95% CI Upper |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Equal variances assumed | ,214 | ,644 | 2,447 | 248 | ,015 | 1,930 | ,789 | ,377 | 3,483 |
| Equal variances not assumed | 2,440 | 227,96 | ,015 | 1,930 | ,791 | ,372 | 3,488 |
| Standardizer | Point Estimate | 95% CI Lower | 95% CI Upper | |
|---|---|---|---|---|
| Cohen’s d | 6,176 | ,312 | ,061 | ,564 |
| Hedges’ correction | 6,195 | ,311 | ,061 | ,562 |
| Glass’s delta | 6,250 | ,309 | ,056 | ,561 |
5. Çıktıda nereye bakılır?
Okuma sırası
- 1
Group Statistics
N değerleri veri setindeki grup sayılarıyla uyuşuyor mu (142 + 108 = 250)? Eksik veri varsa burada fark edersin. Ortalama ve standart sapmaları tablona buradan alacaksın.
- 2
Levene testi (ilk iki sütun)
“Levene’s Test for Equality of Variances” altındaki Sig. değerine bak. Burada ,644 > ,05 → varyanslar homojen kabul edilir.
- 3
Doğru satırı seç
Levene Sig. > ,05 ise üst satırı (Equal variances assumed), Levene Sig. ≤ ,05 ise alt satırı (Equal variances not assumed, Welch düzeltmesi) oku. Örneğimizde üst satır.
- 4
t, df, Sig. (2-tailed)
Seçtiğin satırdan t = 2,447 → 2,45; df = 248; p = ,015. p < ,05 olduğu için fark anlamlıdır.
- 5
Mean Difference ve güven aralığı
Ortalama fark 1,93 puan; %95 güven aralığı [0,38, 3,48]. Aralık sıfırı içermediği için p < ,05 ile tutarlıdır.
- 6
Etki büyüklüğü
Cohen’s d satırındaki Point Estimate ,312 → d = 0,31 (küçük-orta düzey etki).
| Levene Sig. | Yorum | Okunacak satır | Teze yazım |
|---|---|---|---|
| > ,05 (ör. ,644) | Varyanslar homojen | Equal variances assumed | t(248) = 2,45 |
| ≤ ,05 (ör. ,021) | Varyanslar homojen değil | Equal variances not assumed | t(227,96) = 2,44 ya da yuvarlanmış t(228) = 2,44; Welch düzeltmesi yapıldığını belirt |
6. Yorum
Kadın öğrencilerin akademik öz yeterlik ortalaması erkeklerden yaklaşık 1,9 puan yüksektir ve bu fark istatistiksel olarak anlamlıdır. Ancak d = 0,31, iki dağılımın büyük ölçüde örtüştüğünü gösterir: küçük-orta düzey bir etki. 10–50 aralığındaki bir ölçekte 1,9 puan, pratikte “kadınlar çok daha öz yeterli” demeye yetmez; “kadınların puanları biraz daha yüksektir” demek doğrudur. Ayrıca cinsiyet bir deney değişkeni olmadığından nedensellik iddia edilemez: farkın kaynağı cinsiyetin kendisi değil, sosyalleşme, ders çalışma alışkanlıkları gibi başka değişkenler olabilir.
7. APA 7 tez tablosu
| Cinsiyet | n | M | SD | t | sd | p | Cohen d |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Kadın | 142 | 37,84 | 6,12 | 2,45 | 248 | ,015 | 0,31 |
| Erkek | 108 | 35,91 | 6,25 |
Not. Akademik öz yeterlik puanları 10–50 arasında değişmektedir. Levene testine göre varyanslar homojendir, F = 0,21, p = ,644. Ortalama farka ilişkin %95 güven aralığı [0,38, 3,48].
8. Teze yazılacak bulgu paragrafı
Araştırmanın ikinci alt problemi kapsamında, öğrencilerin akademik öz yeterlik puanlarının cinsiyete göre farklılaşıp farklılaşmadığı bağımsız örneklem t-testi ile incelenmiştir. Analiz öncesinde her iki grupta çarpıklık (−0,42 ile −0,31) ve basıklık (−0,18 ile 0,26) değerlerinin ±1,5 aralığında olduğu görülmüş, Levene testi sonucunda varyansların homojen olduğu belirlenmiştir, F = 0,21, p = ,644. Tablo 4’te görüldüğü gibi, kadın öğrencilerin akademik öz yeterlik puanları (M = 37,84, SD = 6,12) erkek öğrencilerin puanlarından (M = 35,91, SD = 6,25) anlamlı düzeyde yüksektir, t(248) = 2,45, p = ,015, d = 0,31, %95 GA [0,38, 3,48]. Etki büyüklüğü küçük-orta düzeydedir; bu durum, iki grup arasındaki farkın istatistiksel olarak anlamlı olmakla birlikte sınırlı bir pratik öneme sahip olduğunu göstermektedir.
Yapılan t-testi sonucunda p = ,015 < ,05 bulunmuştur. Buna göre H₀ reddedilmiş, cinsiyetin öz yeterlik üzerinde etkisi olduğu kanıtlanmıştır.
Levene testi anlamlı çıktığı için (p = ,021) t-testi yapılamamış, Mann-Whitney U testine geçilmiştir.
Hemşirelik öğrencilerinin klinik uygulama kaygısı puanlarının daha önce sağlık kurumunda staj yapma durumuna göre farklılaşıp farklılaşmadığı bağımsız örneklem t-testi ile incelenmiştir. Staj yapmış öğrencilerin (n = 58, M = 42,10, SD = 8,35) ve yapmamış öğrencilerin (n = 64, M = 43,72, SD = 8,90) kaygı puanları arasında anlamlı bir fark bulunmamıştır, t(120) = −1,03, p = ,304, d = −0,19.
9. Sık hatalar
10. Jamovi’deki karşılığı
Jamovi’de Analyses > T-Tests > Independent Samples T-Test yolunu izle. aoy_top’u Dependent Variables, cinsiyet’i Grouping Variable kutusuna at. Tests altında Student’s (gerekirse Welch’s) işaretle; Additional Statistics altında Mean difference, Effect size, Descriptives ve Assumption Checks altında Homogeneity test (Levene) ile Normality test seçeneklerini işaretle. Aynı penceredeki Mann-Whitney U kutusu non-parametrik karşılığı da verir. Jamovi sonuçları anında günceller ve tablolarını APA’ya daha yakın bir görünümde sunar.
Kendini dene
Kendini dene
Kendini dene
Bağımsız örneklem t-testi raporlama kontrolü
0/8Takıldığın bir yer mi var?
Bu konuda sık sorulanlar