t testi’nin spss ile uygulanması ve yorumlanması
t testinin SPSS programında uygulanışının nasıl olduğunu gösteren yazıyı yazının devamında okuyabilirsiniz. Yazıyı etkin şekilde okuyabilmek için istatistik.gen.tr size firefox kullanmanızı önerir. Resimlerin daha büyük ve net halleri için lütfen mouse imlecini resimlerin üzerinde bekletin.
Bağımsız gruplar için t testi, iki gruba ait olan ortalamaların birbirinden farklı olup olmadığını test etmek amacıyla kullanılan bir istatistiksel analiz yöntemidir. Temel varsayımları
1. Karşılaştırılacak olan grupların birbirinden bağımsız olmaları (örneğin kadınlar ve erkekler, sigara içenler içmeyenler gibi),
2. Bu gruplardan elde edilen ölçümlerin en az eşit aralıklı ölçek düzeyinde ölçülmüş olmaları
3. Her bir grupta ölçümlerin normal dağılım gösteriyor olmalıdır.
Bu varsayımlara ek olarak spss’in bağımsız gruplar için t testi yapılırken test ettiği varyansların homojenliği varsayımı da karşılanmış olmalıdır.ımsız gruplar için t testi, spss’te yapılmaya başlanmadan önce veriler aşağıda görüldüğü gibi girilmelidir. Aşağıda kadın ve erkeklerin iş doyumlarının birbirinden farklı olup olmadığını araştıran örnek bir çalışmanın verilerinin spss’te bağımsız gruplar için t testi ile nasıl analiz edildiği aşamaları ile gösterilmiştir. https://www.istatistik.gen.tr
Veriler şöyle girilmiş olmalıdır.
Analizlerin yapılacağı ve iş doyumunu ifade eden toplam puanın nasıl elde edildiğini Toplam Puan Alma, Hesaplama adresinden izleyebilirsiniz.
Daha sonra bağımsız gruplar için t testi için spss’te independent samples t test menüsü aşağıdaki resimde görülen yerden açılır.
independent samples t test’ e tıklandığında aşağıdaki pencere açılır
burada grouping variable (gruplama değişkeni) kısmına karşılaştırlacak grupları gösteren değişken gönderilir. burada cins gruplamayı gösteren değişkendir. test variable ise bu grupları ne bakımından karşılaştıracağımızı gösteren değişkendir. bu örnekte test variable iş doyumunu gösteren toplam isimli değişkendir. bu değişkenler aşağıdaki gibi yerleştirilirler
Gruplama değişkeni sağ taraftaki kendi bölmesine gönderildiğinde yanında iki tane soru işareti çıkar. bunun sebebi SPSS’in hangi kodlar verilmiş olan grupların karşılaştırılacağını soruyor olmasıdır. bu tanımlayı yapmak için soru işaretlerinin altındaki Define variables (değişlenleri tanımla) kısmına tıklanarak aşağıdaki pencere açılır.
burada group 1 ve group 2 kısmına karşılaştırılacak grupların spss’e girildiği kodları yazılır. Daha önce veriler girilirken kızlara 1, erkeklere ise 2 kodu verilmişti. (En üstteki veri dosyasına cinsiyet sütununa bakınız). Bu nedenle group 1 kısmına 1 ve group 2 kısmına ise 2 yazılır
daha sonra continue tıklanarak devam edilir ve artık soru işaretleri kalkmış olur.
bu pencerede options’a tıklandığında ise analizin %95 mi yoksa %99 güven aralığında mı yapılacağı belirlenebilir. options’a tıklandığında şu pencere açılır.
burada genelde %95 seçeneği geçerlidir. (Ayrıntılı bilgiyi yakında ekleyeceğim) buradan bir şey değiştirilmeye gerek olmadığından continue tıklanarak ilerlenir.
Artık OK tıklanarak bağımsız gruplar için t testi yaptırılabilir. Çıkan sonuç bağımsız gruplar için t testi sonucudur.
Burada ilk çıkan tablo betimsel istatistikler tablosudur. Yani hangi grupta kaç kişi bulunmaktadır ve her grubun ortalaması ve standart sapmasını gösteren tablodur.
Alttaki independent samples test tablosu ise analiz tablosudur. bu tablonun ilk kısmındaki F değeri varyansların homojen olup olmadığını test etmek için kullanılır. Hemen yanındaki Sig. değeri 0,05’ten küçükse varyansların homojen olduğunu kabul eden H0 hipotezini reddetmek için yeterli kanıt bulunmuyor demektir. Bu durumda Equal variances not assumed satırı yani alttaki satır kullanılır üstteki satırdaki değerler hiç dikkat alınmaz. Fakat bu örnekte olduğu gibi F’nin yanındaki Sig. değeri 0,05’ten büyükse varyansların homojen olduğuna karar verilir.
Bu tabloda Sig. (2-tailed) değeri grupların ortalamaları arasında sıfırdan farklı kabul edilebilir bir fark olmadığını iddia eden boşluk hipotezinin reddedilebilip reddedilemeyeceğini gösterir. Bu değer 0,05’ten küçükse grupların ortalamaları arasında fark olduğunu kabul eden H1 hipotezi kabul edilir. Eğer bu değer 0,05’ten büyükse karşılaştırılan grupların ortalamaları arasında anlamlı fark olmadığını iddia eden H0 hipotezi kabul edilir. Eğer fark olduğu kararı verilierse hangi grubun ortalaması büyükse o grubun daha diğer gruptan daha yüksek ortalamaya sahip olduğu söylenir. Fark çıkmazsa grupların ortalamaları birbirinden farklı bile onların aslında aynı (birbirine denk) oldukları söylenir.
Yukarıdaki Bağımsız gruplar için t testi tablosu şu şekilde raporlaştırılır.
Soru ve önerilerinizi aşağıdaki yorum bölümüne yazabilirsiniz
Merhaba ben size tablomu atsam siz de bana yorumlayabilir misiniz
Tablonuzu istatistik@istatistik.gen.tr adresine gönderebilirsiniz.
Merhaba,
Tabloların yorumlanması aşamasında bana da yardımcı olabilir misiniz?
Tablonuzu istatistik@istatistik.gen.tr adresine gönderebilirsiniz.
iyi akşamlar
tablolarımı yorumlama imkanınız varmı acaba
iyi akşamlar
tablolarımı yorumlama imkanınız varmı acaba
iyi günler ben taplomu oluşturamıyorum variable kısmına bütün kısımları dolduruyorum fakat data kısmında bütün satırlar ? işareti oluyor ve veri giremiyorum.
Merhaba, tabloların yorumlanması aşamasında bana da yardımcı olabilir misiniz?
iki farklı sayıdaki bireyin karsılastırmasını hangi yöntemle yapabilirim teşekkürler
Chi Square (Ki kare) ile yapabilirsiniz
tezimi yazmam gerek istatistiksel farkı bulamıyorum lutfen bana yardım edın
merhaba bana tablo yorumlamamda yardımcı olur musunuz
Iyi gunler.
Anne baba tutum envanterinde ornegin 1, 4 ,8,12 gibi sorulara olumlu cevap verenleri Otoriter grup,
9,14 , 19 gibi sorulara olumlu cevap verenleri baskici grup olarak gostermek istiyoeum.
Bunun yolu nedir spss de acil yardim hocam
merhaba, kıyaslamayı 2 değil de 4 grup için yapabilir miyiz? mesela kadın erkek değil de sınıf düzeyine göre ?
Evet yaoabilirsiniz.Fakat değişkenleri numaralandırmanız gerekir.Örneğin: Sınıf 1’e 1 numara 2’ye 2 numara şeklinde.
tablomu yolladım bende rica etsem yorumlayabilir misiniz
acaba yorumlama yaptılar mı,veriler gönderildikten sonra herhangi başka yerde paylaşma oldu mu tez yazıyorum bir problem yaşar mıyım merak ediyorum
Merhabalar bende sosyal medyanın üniversite öğrencilerin kullanım amaçlarını öğrenmek için bir anket yaptım ama hangi spss uygulamasını kullansam daha iyi olur. Tskker
Merhaba bit t test örneklerini apa kurallarına göre nasıl uygulayabiliriiyi aksamlar
Merhaba bit t test örneklerini apa kurallarına göre nasıl uygulayIP nasıl yorumlanabilir yardimci olur musunuz iyi akşamlar.
Merhaba,
15 ögrenciye öntest anketi uyguladım. Süreç sonunda yine aynı ögrencilere aynı anketi son test olarak uyguladım. Anlamli fark olup olmadığını hangi test ile yapabilirim. T testi bunun icin yeterli midir? Orada dikkat etmem gereken değerler nelerdir?
Sadece bir grubunuz varsa tekrarlı ölçümler için t testi (burada anlatılmayan bir analiz) uygulamanız yeterli olur.
İndependent samples testinin tablosunu yorumlamam da yardımcı olur musunuz?
idari kadro çalışanlarında iş doyumunu hesaplayabilmek için hangi analizi kullanmam gerekiyor? yardımcı olabilir misiniz?
30 calisma 20 kontrol grubu hastasi. 30 hastali calisma grubuna ayni test 5 kez yapildi.bu 5 testi kendi arasinda ve kontrol grubuyla kiyaslamam lazim.hangi testi kullanmak gerek
İyi geceler hocam demografık soruların frekans tablosunda yüzdelerı toplarken 101 ya da eksik çıkıyor ama 100 olarak yer alıyor. Verilere tekrar tekrar baktım bir yanlışlık göremedim. Acaba yuvarlama mı söz konusu bu konuda yardımcı olur musunuz?
T testinde t harfi neden küçük yazılır ? Acil lütfen yardımcı olur musunuz
Birisi T puanını ifade eder, diğeri ise t testini ifade eder. Büyüğü puan demektir, küçüğü ise analiz.
rica etsem analiz yorumumu yapar mısnız mail attım
ödev raporumu yazmama çok yardımcı oldu teşekkürler.
merhaba tablomu size mail atsam yorumlayabilir misiniz. 8 tablo var
Elimde bir anket var hangi testleri uygulayacagimi bilmiyorum. Bildigim kadariyla her analiz her soruya uygulanamiyor yardimci olursaniz sevinirim
Merhaba,
Tabloların yorumlanması aşamasında bana da yardımcı olabilir misiniz?
tablomuzun yorumlanmasını istiyorum
kaçıncı sınıftasiniz? 3. sınıf 4. sınıf ve artık yıl cevapları olan bir soruya verilen cevapları faktör oboyutlarıyla ilişkilendirmek için t testi mi anova mı yapıyorum? anova ise hangi anova ?
evet hayır cevabı olan sorularda t testi oluyor mu?
Merhaba ben 40 deney 40 kontrol grubuna ön test son test ölçek uyguladım.Deney ve kontrol gruplarını 2 şerli gruplar halinde uygulamaya aldım.Her iki kişi için bir tane 25 maddelik beceri uygulama formu doldurdum.Bu formun maddelerini spss te veri tabanında tek tek yazdım.Verileri girerken iki kişi için tek uygulama formu girmem lazım grup sonuçlarına bakmam lazım.Ama iki kişi için tek form sonucunu ayni veri tabanında nasıl girebilirim.
Merhaba Tablomu yorumlama konusunda bana yardımcı olabilir misiniz?
Tablo yorumlamak için bana yardımcı olur musunuz?
Öğrencilerimle bir çalışma yapıp aynı sebze ve meyveleri kullandığımız kontrol grup ve bir bitki özütünü sürdüğümüz grup arasında tüketim miadi konusunda bir fark olup olmadığına baktık. Fark var ancak bu fark anlamlı mi değil mi saptamak için hangi testleri uygulamaliyiz? Şimdiden teşekkürler.
Verilerinizi t testi ile analiz edebilirsiniz. Verilerinizin yapısının şöyle olduğunu varsayıyorum: Kontrol grubu özüt sürülmemiş meyve sebzeler; deney grubu özüt sürülmüş meyve sebzeler. Bu iki grupta en az 30’ar meyve sebze olduğunu düşünüyorum. İki grupta da her bir meyve ve sebzenin tüketim miadının ölçüldüğünü ve verilerin birinci grup için ayrı, ikinci grup için ayrı olacak şekilde bu yazının örneğinde olduğu gibi spss’e girildiğini varsayıyorum. t testi yapıp bu yazıdaki gibi yorumlayabilirsiniz.
8 tane tablo var benım için yorumlayabilirmisiniz yarına tezimi yetiştirmem gerekiyor.
Merhaba hocam,
yaptığım bir müdahale çalışmasında ilaç kullanım durumu ile (düzenli – düzensiz) yaşam kalitesini karşılaştırmak istiyorum. Ancak ilaç kullanımı iki kategoriden oluşuyor. Yaşam kalitesi toplam puanı ise ortalama ve standart sapmadan oluşuyor. İlaç kullanımı ile yaşam kalitesini arasındaki istatistiksel farka hangi test ile bakabilirim?
Çok teşekkür ederim.
Saygılar
yazı için teşekkürler.. çok yardımcı oldunuz 🙂
t testi sonucunda t değeri negatif çıkarsa bunun anlamı nedir? Yanlış mı yapıldığını göstermektedir?
hayır. t değerinin eksi çıkmasının sebebi 2. değişkenin değerinin 1. değişkenden daha yüksek olduğudur.
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.
Gerçekten Allah razı olsun şu mübarek ayda tezim için gerekli bilgileri sizden öğreniyorum.. Allah işlerinizi rast getirsin çoğu hocanın yapamadığını yapıyorsunuz ..
merhaba. t test sonucum çıkmıyor. hem faktör sorularıyla hem diğer sorularla test yaptım sonuç vermiyor. verdiğim değerleri de kontrol edip uyguladım. sorun ne olabilir ?
Merhaba,
Benim tezimin yöntemi için t test tekniği yapmam gerektiği söylendi fakat bunu nasıl yapacağımı bilemiyorum. Elimde kontrol grubu ve deney grubunun verileri var. Bana bu konuda yardımcı olma imkanınız var mı? Yabancı dil sınıflarında dinleme etkinliklerinin görsel materyaller yardımı ile arttırılmasına yönelik bir çalışma yaptım. Burada iki grup var. Biri, kontrol diğeri ise deney grubu. Anaokulunda düzeyinde 20 örenci ile bir çalışma yapıldı. Bunların 10 tanesi görseller yolu ile okuma etkinlikleri yaparken, 10 tanesi de görselsiz okuma etkinlikleri yapıldı. 6 hafta yapılan gözlemde ön test- son test tekniği de kullandım. Ön testte kontrol grubu öğrencileri ve deney grubu öğrencileri arasında kelimelere cevap vermekte bir sıkıntı yaşanmamıştı fakat son testte deney grubu öğrencileri daha başarılı oldular. Bu iki farkı veriler yardımı ile nasıl ortaya koyabilirim ve hangi test tekniğini kullanabilirim. Yardımcı olma imkanınız var mı? Şimdiden çok teşekkür ederim.
Merhaba tablolarımı yorumlama da bana da yardımcı olabilir misiniz ?
Emeğinize sağlık çok açıklayıcı ve anlaşılır bir örnek olmuş teşekkürler.
Merhaba, EViews programında birim kök test yaparken prob değerim1.000 çıkarken tablo değerlerim hesaplanan değerlerden küçük çıkmaktadır. Yani prob değerine göre durağan olmazken tablo değerlerime göre durağan çıkmaktadır. Hangisini baz almalıyım?
hocam en son tablodaki t değerinin anlamı nedir ?
Merhabalar. Çok yararlı bir yazı olmuş elinize sağlık. Bir durum var içinden çıkamadığım.Sig <.05 durumu söz konusu. Anlamlı bir fark var. Fakat Post hoc testine baktığımızda normalde bölümler arasında farklılaşma görmemiz gerekirken(x<.05 gibi) bölümlerin tamamının sig değeri .05 ten yüksek. Bunun çıkma ihtimali var mı ? varsa nasıl bir yorumlama yapmamız lazım.
Hangi post-hoc testini uyguladığınızı, kaç grubunuz olduğunu ve gruplarda kaçar kişi olduğunu yazabilir misiniz?
Tukey uyguladım. 8 grup var (öğretmen adayı 8 bölüm).
BÖTE
Fen
Matematik
Sinif
Okul Öncesi
PDR
Turkce
Yabancı Dil
42
174
150
176
158
196
134
125
toplam 1155 kişi.
Mrb 🙂 tablolarımı göndersem yorumlayabilir misiniz acaba
Kimi zaman Anova’da fark bulunduğu halde post-hoc testlerde anlamlı fark bulunamaybiliyor. Bu durumda daha geçrgen bir post-hoc testi uygulayabilirsiniz. örneğin Bonferonni ya da LSD deneyebilirsiniz.
Merhabalar tablo değerlerim normalde çıkan değerlere göre çok farklı oluştu. Her şeyi doğru yapmış olmama rağmen. Independent Sample T tesime yorum getirme şansınız varmı acaba.
Tablo değerlerinizi yazarsanız yorumlamaya çalışırız.
Rica etsem bana bir odevimde kritik test konusunda yardimci olur musunuz
Merhaba bir odevimde kritik tablo olsturmamda ve yorumlamamda yardimci olur musunuz
Tablonuzu istatistik@istatistik.gen.tr adresine gönderirseniz yardımcı olmaya çalışırız.
iyi günler. tablo yaparken hesaplanmayan bir değer yerine ‘NA’ şeklinde bir kısaltma çıkıyor. bunun anlamı nedir acaba?
Merhaba, SPSS gibi istatistik programlarında NA Not Available demektir. Bu durum pek çok sebeple olmakla birlikte en yaygın iki sebep şunlardır. 1) Hesaplamaya katılan değerlerin hepsi aynıdır. Örneğin 10 ölçümünüz vardır ve hepsi 75 puandır. Bu durumda program size ben hesaplama yapamıyorum anlamında NA dönebilir. Biliyorsunuz istatistiksel analizler özellikle de güven aralıkları bir dağılım beklerler. Puanların hepsinin aynı olduğu durumda dağılım olmaz program NA verir. 2) NA diye gösterilen değerin hesaplanabilmesi için gerekli varsayımların bir kısmı karşılanmıyor olabilir. Örneğin doğrusallık, normallik gibi verilerin sağlaması gereken koşullar oluşmadığında istatistik programları NA dönebilirler.
Merhaba tablo atsam yorumlayabilir mısınız?
Ders ödevlerinizi yorumlayamıyoruz maalesef. Ödevlerinizi kendiniz öğrenerek yorumlamalısınız. Araştırmanızda takıldığınız yerler için her zaman danışabilirsiniz.
Iyi gunler Regrasyon tablosunda constant ve B nedir
Regresyon analizi Y=a+bX denklemindeki a ve b değerlerini bulmak için yapılır. a constant, b ise B değeridir.
İyi günler, benim asıl merak ettiğim konu, hipotezi tek yönlü kurduğumuzda örneğin kızların iş doyumunun erkeklerinkinden yüksek olduğunu baştan tahmin ediyorsak, bu kez yokluk hipotezi kabul bölgesi değişeceği için sig(2-tailed) kullanamayız, bu durumda nereye bakmamız ve ne yapmamız gerekiyor bunun cevabını hiçbir yerde bulamadım…
SPSS veya başka bir programda elde ettiğiniz sig (2 tailed) değerini 2’ye bölün. Bu değer 0.05’ten küçükse anlamlı farklılık kararı alın. Örneğin sig (2 tailed) değeri 0.07 ise bu değeri ikiye bölün (0.035). Karşılaştırdığınız ortalamalar arasında anlamlı farklılık var demektir. Sadece t testi için geçerlidir Anova gibi çok gruplu karşılaştırmalarda a priori veya planned contrasts konularına bakabilirsiniz.
Hayırlı akşamlar bana da yardımcı olabilirmisiniz acil
Nicel ölçümlerde 2 ortalama arasındaki farkı analiz eden 2 bağımsız örneklem testleri hangileridir
Hangi durumda bunları tercih etmemiz gerekiyor
Bağımsız gruplar için t testi ve mann whitney u testi hakkında biraz araştırma yapmanızı öneririm.
Çok teşekkür ediyorum sağduyunuz içinde teşekkür ederim
Hocam iki tane mi sanki nette 4 tane yazıyor
Merhaba,spss 22 programını kapasiteleri farklı iki laptoba yükledim ancak her ikisinde de değişkenleri tanımladığım halde verileri girerken soru işareti çıkıyor, verileri bir türlü yazamadım, ne yapmam gerekir
Veri türü olarak string seçmiş olabilirsiniz. Ardından numeric veri girmeye çalışmış olabilirsiniz.
hocam bende aynı durumdayım, araştırmamada scheffe kullandım ama iki değişkende Anova anlamlı çıktığı halde scheffe de çıkmadı, sadece bu ikisinde LSD kullansam diğerleri scheffe kalsa olur mu?
Genel kural şöyle: Anova sonrasında amaca uygun bir post-hoc kullanılır. Amaç üç tane olabilir:
Fark çıkmasını istemek, (Örneğin Yanetki araştırmalarında yanetki az bile varsa çıksın görünsün istenebilir)
fark çıkmamasını istemek, (örneğin Parasal yatırım yapılırken gerçekten büyük fark varsa çıksın küçük farklar yüzünden fark var denip para harcanmasın diye)
durum neyse olduğu haliyle gözlemlemek. (Tukey’in HSD’si)
O nedenle Anova sonrası post-hoc yaparken yukarıdaki durum gibi durumları dikkate alarak post-hoc seçebilirsiniz.
Merhaba SPSS analizini yaptım fakat yorumlamakta güçlük çekiyorum. Tablolarımı yollasam yorumlayabilir misiniz acaba?
Merhabalar SPSS analizini yaptım fakat yorumlamakta güçlük çekiyorum. Tablolarımı yollasam yorumlayabilir misiniz acaba?
Merhaba, independent t-test uyguladığımızda SPSS 29.0’da one-sided p ve two-sided p diye 2 p değeri çıkıyor. Hangi p değerini kabul etmemiz gerekiyor?
Bu sizin t testi yaparken gruplar arasında fark bekleyip beklemediğiniz ile ilgilidir. Eğer gruplar arasında fark varsa da yoksa da beni ilgilendirmez ben duruma bakıyorum diyorsanız two sided olana bakmalısınız. Eğer bir grubun diğerinden daha iyi veya kötü olacağına dair bir önsel beklentiniz varsa (ki çoğu kez yoktur) one sided p olana bakmalısınız.
Aynı sürüm olmasına rağmen diğer bilgisayarda 2tailed çıkmasına rağmen bende de two sided p ve one sided p olarak çıkıyor.Bunun nedeni nedir ?
Yazılımlar lisanslı mı bilmiyorum. Bazen bir bilgisayara kurulanda daha çok özellik aktive ediliyor. Diğer bilgisayarda ise kimi özellikler aktive edilmediği için sadece bir sonuç verebiliyor. Böyle bir durumla karşılaşıyor olabilirsiniz. Yazılımlar lisansli değilse her bilgisayarda farklı davranması beklendik bir durumdur. Korsan yazılımlar her zaman sorun çıkarma eğilimindedir.
Merhaba, bende de paired samples testte significance da 2 değer çıkıyor
One sided p ve two-sided p diye.
Hangisini baz almam gerekiyor analiz yaparken
Bunun biraz yukarıdaki yorumlarda yanıtı bulunuyor.
merhaba ben size 2 adet tablo gönderseem yardımcı olur musunuz
Tabloların resim linklerini buraya yüklerseniz yardımcı olabiliriz.
merhaba, ben tezim için anova yaptığımda anlamlı farklılığın olduğu sonucu çıkıyor ama farkın hangi gruplar arasında olduğu post hoc bonferroni testinde çıkmadı bende LSD testini denedim ve anlamlı bir sonuç aldığım için tezde onu kullandım ek olarak. Acaba bu bir sorun olur mu ? çünkü normalde bütün analizlerde bonferroni kullandım 3 yerde ise LSD. birde değişkenim 6 gruptan oluşuyor Lsd yapmak doğru olur mu emin olamadım. ama LSD dışında hiçbir testte anlamlın farkı göstermiyor. Sizce bu durumda ne yapılmalı?
Anova sonrası yapılan post-hoc testleri bir kaç şekilde gruplanabilir. Bunlardan birisi de bu testleri geçirgenliğine göre gruplamaktır. LSD testi En küçük farkları göstermek yönünde işlem yapan bir testtir. Örneğin sizde de olduğu gibi diğer post-hoc testleri anlamlı farklılık göstermese bile LSD fark gösterme eğiliminde olur. Tam tersi şekilde de Scheffe testi ise fark göstermeme eğiliminde olan bir testtir. Scheffe testinin fark vardır kararı alabilmesi için farkın çok büyük olması gerekir. Görüleceği gibi aynı miktarda farka LSD fark vardır derken Scheffe fark yoktur diyebilir. Bu tür durumlarda araştırmacının kararlı bir pozisyon belirlemesi gerekir. Siz gruplarınız arasında ölçülen konu bakımından fark çıkması veya çıkmaması yönünde mi beklenti içindesiniz bilmelisiniz ve buna göre test belirlemelisiniz. Örneğin sağlıkla ilgili bir çalışma yapıyorsanız ve ölçtüğünüz konu hastaların zararına olan bir konuysa (ilaç yan etkisi gibi) az farkların bile anlamlı farklılık olarak tespitini sağlayan post-hoc seçmelisiniz. Böylece az bile olsa yan etkinin varlığını görüp sonraki çalışmalara öneri olarak sunarsınız. Tersi yönde örnek olarak, araştırma sonucunda çok para harcanarak değişiklik yapılması önerecek bir çalışmanız varsa Scheffe gibi zorlukla fark vardır kararı alan post-hoc testleri kullanmalısınız. Örneğin deneysel bir işlem yaptınız ve dijital eğitimin geleneksel ve diğer eğitim yöntemlerinden daha başarılı olduğunu ve tüm ülkenin eğitim sisteminin dijitale taşınmasını söylemek üzeresiniz. Bu noktada Scheffe ile post-hoc yaparak dijital eğitimin diğer eğitimlerden “büyük” fark gösterdiğini ortaya sermeniz gerekir. Bu farkı LSD ile gösterirseniz şöyle bir şüphe doğar: LSD az farkları da anlamlı fark olarak gösteriyor. Sırf LSD’nin önemli bulduğu küçük fark için bütün ülkenin eğitimini değiştirmeye değer mi?
Bu doğrultuda siz de katı ya da geçirgen bir post-hoc testi mi kullanmak durumundasınız araştırma çıktılarınıza dayalı olarak karar verebilirsiniz.
Bir araştırmada neyi göstermenin önemli olduğuna karar verme bakımından birden farklı post-hoc testi kullanılabilir. Tıpkı aynı çalışmada yan etki ve iyileşme süresi değişkenleri için ayrı post-hoc yapılması gerektiği gibi. Araştırmacı olarak bu karar size düşüyor.
Anladım, yani çok küçük bir fark olduğu için aslında sadece LSD sonucunda çıkıyor bu fark. Peki ben LSD testini kullanmasam ve o şekilde bırakırsam p değeri anlamlı gözükecek tablomda ama farkın nerden olduğu yorumlama kısmında olmayacak, bu durumda nasıl bir yorumlama yazılmalı tablo açıklamasına? Veya tam tersi LSD sonuçlarına göre anlamlı fark açıklandığında ekstra bir bilgi vermek gerekli midir? Neden Bonferroni değil de LSD yapıldığı gibi.
Ayrıca bilgilendirme için çok teşekkür ederim, nasıl bir yol izleyeceğim konusunda çok kararsızdım. Çok yardımcı oldunuz
Neden bonferonni değil de LSD yaptığınızı açıklarsanız iyi olur. Bugün tekrarlanabilirlik çok önemli bir özellik. Sizin çalışmanızı doğrulamak veya yanlışlamak isteyecek birilerine sizin tam olarak nasıl yaptığınızı anlatmanız iyi olur. Anova’da fark varken post-hoc testi yapmayıp bırakmak araştırmacıya kalmış bir karardır. Gerekçesini yazarak bırakabilirsiniz.
https://drive.google.com/file/d/1i0eWXbigOoscmFzeC38flI3-ZxgyMlFT/view?usp=drivesdk
https://drive.google.com/file/d/1Y52Tg_3Zg9ceKvVV2g-YlqZfqJSAWNLc/view?usp=drivesdk
Bu iki tabloyu yorumlayabilir misiniz acaba
İlk linkte Tablo 1’de Çocuğun tabletinin olup olmamasına göre mavi ışığa maruz kalma oranı anlamlı olarak değişiyor. SD sütununda yazan değerler ortalama ve standart sapma ise tableti olmayanların mavi ışığa maruz kalma ortalamaları daha yüksek görünüyor. Bizce mantıklı değil tablolama yapılırken bir hata yapılmış gibi görünüyor. Burada t testi analizi yapılmış t değerlerini veren sütunda t değeri T diye büyük harfle yazılmış. İstatistikte t ve T birbirinden farklı değerlere işaret eder onun da düzeltilmesi gerekiyor. Çocuk odasında mavi ışık yayan cihaz olup olmamasına göre de ışığa maruz kalma ortalamaları arasında anlamlı farklılık görünüyor. Burada da yine ortalamalar ters yazılmış gibi görünüyor. Çocuk odasında mavi ışık yayan aydınlatıcı cihaz olup olmaması bakımından da ışığa maruz kalma ortalamaları anlamlı farklılık gösteriyor. Yine ortalamalar ters yazılmış. Cihaz olmayanların ışığa maruz kalma ortalaması 9.1, cihaz olanların ortalaması 8.5 gibi okunuyor bu tablodan. Diğer kategorik değişkenler bakımından anlamlı farklılık gözlenmemiş. Örneğin Çocuğun cinsiyeti, çocuk odasının olup olmaması, bakıcısının olup olmaması gibi durumlara bağlı olarak mavi ışığa maruz kalma ortalamaları anlamlı farklılık göstermiyor. İkinci linkte Tablo 1’de p değerleriniz çıkmamış o nedenle yorumlamak mümkün değil. Tablo 2’de regresyon analizi yapılmış. Çocukların uyku süresini tahmin eden değişkenleri görmek istemişsiniz. Çocuğun emzirilme süresi, yatağının olup olmaması, babanın yaşı, babanın eğitim süresi, çocuğun tabletinin olması, çocuk odasında mavi ışık yayan cihazın olması, çocuğun yatmadan önce mavi ışık yayan cihaz kullanması çocuğun uyku süresini tahmin eden değişkenler olarak gözlenmiş. Diğer değişkenler (örneğin annenin akıllı telefonunun olup olmaması) uyku süresini tahmin etmiyor görünüyor. Tahmin edici değişkenleri kullanarak bu çocuk ne kadar uzun uyuyacak diye tahmin etmek isteseniz bunu da %16 doğrulukla yapabilirsiniz gibi görünüyor. Çok yüksek bir tahmin gücü gibi durmuyor. Analizleri başkasına para karşılığı yaptırdıysanız tablolamanın yanlış olduğunu, her yere yıldız koymanın bir standart olmadığını, analizler yapılınca usulen az da olsa altına yorum eklenmesi gerektiğini bilmelisiniz. Buna göre işlem talep etmelisiniz. Mümkünse başkasına analiz yaptırmayıp kendiniz yapabilecek kadar öğrenmelisiniz. Bu analizleri artık chatgpt de yapıp yorumlayabiliyor.
Mrb hocam cinsiyet öğrencilerin motivasyon turu düzeylerinde ( iç motivasyon, dış motivasyon, entegratif motivasyon ve entrumnetal motivasyon) ayırt edici bir faktör müdür diye bir araştırma sorusuna yönelik yapılacak analiz one way anova mıdır yoksa t testi mıdır? Çalışmada motivasyon türleri düzeyleri bir olcekle ölçülüyor mesela diyelim. Cinsiyet zaten scale değil bildiginiz gibi. Bildiğim kadarıyla One way anovada bir indepedent variable olur. Ve bu independent variable 2 ve daha fazla kategorik gruplu olabilir. Peki dependent variable da 2 ve daha fazla gruplu olabilir mi ?One way anovada dependent variable 4 gruplu olabiliyor mu?.
Independent variable’ın kategori sayısı 2 ise One Way Anova ve t testi aynı kararı vermeye yol açar. İkisinden herhangi birisi kullanılabilir.
Dependent variable birden çoksa araştırma amacınıza göre değişecek şekilde bir kaç farklı analizi deneyebilirsiniz.
1. Her bir dependent variable için tek tek one way anova (veya t testi)
2. Dependent variable’ları tek bir variable haline getirip analiz edip ardından hangi dependent variable’da farkın olduğunu bulmaya çalışma (MANOVA)
3. Dependent variable’ları tek bir variable haline getirip bu tek variable’da cinsiyete göre farklılık arama (Structral Equation Modeling)
4. Her bir dependent variable’ın genel bir dependent variable’ı oluşturması esnasında cinsiyeti moderatör değişken olarak kullanma (Hybrit moderation)
merhaba hocam size tablomu göndersem yorumlamamda yardımcı olur musunuz ?
istatistik@istatistik.gen.tr adresine yazabilirsiniz.