İki grubun ortalamasını karşılaştırmak, öğrenci araştırmalarında en sık karşılaşılan analizlerden biridir: kız ve erkek öğrencilerin sınav puanları, deney ve kontrol grubunun kaygı düzeyi, iki şubenin memnuniyet skoru gibi. Bu tür sorular için kullanılan yöntem bağımsız örneklem t testidir. Bu rehberde SPSS bağımsız örneklem t testi analizini veri hazırlığından çıktı yorumuna ve APA biçiminde raporlamaya kadar adım adım anlatıyoruz.
Menü adları IBM SPSS Statistics’in Türkçe ve İngilizce arayüzüne göre birlikte verilmiştir. Sürümler arasında küçük farklılıklar olabilir. SPSS’e yeniyseniz önce SPSS nedir yazısına ve veri girişini anlatan SPSS veri görünümü ve değişkenler bölümüne göz atmanız işinizi kolaylaştırır.
Bağımsız Örneklem t Testi Ne Zaman Kullanılır?
Bu test, birbirinden bağımsız iki grubun bir sürekli değişkendeki ortalamalarının anlamlı biçimde farklı olup olmadığını sınar. Kullanmak için şu koşulların sağlanması beklenir:
- Bağımlı değişken sürekli (aralık veya oran ölçekli) olmalıdır: puan, süre, yaş, ölçek toplam puanı gibi.
- Bağımsız değişken iki kategorili olmalıdır: cinsiyet, grup (deney/kontrol), okul türü gibi.
- Gruplar bağımsız olmalıdır; bir katılımcı yalnızca bir grupta yer alır.
- Normallik: Her grupta bağımlı değişkenin dağılımı normale yakın olmalıdır.
- Varyansların homojenliği: SPSS bunu Levene testiyle kontrol eder ve ihlal durumunda düzeltilmiş sonucu da verir.
Aynı kişilerin öncesi-sonrası ölçümünü karşılaştırıyorsanız doğru test eşleştirilmiş (paired) örneklem t testidir. İkiden fazla grup varsa tek yönlü ANOVA kullanılır. Test seçimi konusunda emin değilseniz SPSS’te temel istatistiksel testler rehberine ve ders hocanızın yönlendirmesine başvurun.
Örnek Senaryo
Anlatımı somutlaştırmak için varsayımsal bir örnek kullanacağız: Bir öğrenci, yeni bir çalışma tekniği uygulanan deney grubu ile uygulanmayan kontrol grubunun final puanlarını karşılaştırmak istiyor. Veri setinde iki değişken var:
- grup: 1 = Deney, 2 = Kontrol
- puan: 0–100 arası final puanı
Aşağıdaki sayısal değerler yalnızca çıktının nasıl okunacağını göstermek için uydurulmuş örnek değerlerdir; gerçek bir araştırmanın bulgusu değildir.
Adım 1: Veriyi ve Değişkenleri Hazırlayın
Değişken Görünümü (Variable View) sekmesinde şu ayarları yapın:
- grup değişkeninin Ölçü (Measure) alanını “Nominal” yapın.
- Değerler (Values) hücresine tıklayıp 1 = Deney, 2 = Kontrol etiketlerini girin.
- puan değişkenini “Ölçek (Scale)” olarak işaretleyin.
Veriyi Excel’de topladıysanız SPSS’e aktarırken ilk satırın değişken adı olarak okunduğundan emin olun. Eksik veya hatalı girilmiş değerleri (ör. 0–100 aralığı dışında puanlar) analizden önce kontrol edin. Hızlı bir kontrol için Analiz > Betimsel İstatistikler > Frekanslar ile en küçük ve en büyük değerlere bakabilirsiniz.
Adım 2: Normallik Varsayımını Kontrol Edin
- Analiz > Betimsel İstatistikler > Keşfet (Analyze > Descriptive Statistics > Explore) yolunu izleyin.
- puan değişkenini “Bağımlı Liste (Dependent List)” kutusuna, grup değişkenini “Faktör Listesi (Factor List)” kutusuna taşıyın.
- Grafikler (Plots) düğmesinde “Normallik grafikleri ve testleri (Normality plots with tests)” seçeneğini işaretleyin.
- Tamam’a basın.
Çıktıda “Normallik Testleri” tablosunda Kolmogorov-Smirnov ve Shapiro-Wilk sonuçları her grup için ayrı verilir. Küçük örneklemlerde Shapiro-Wilk sık tercih edilir. Anlamlılık değeri .05’ten büyükse normallikten anlamlı bir sapma olmadığı yorumu yapılır. Bunun yanında Q-Q grafikleri, histogram ve çarpıklık-basıklık değerlerine de bakmak iyi bir uygulamadır; çok büyük örneklemlerde testler küçük sapmaları bile anlamlı bulabilir.
Normallik ciddi biçimde bozuluyorsa parametrik olmayan alternatif olan Mann-Whitney U testini düşünebilirsiniz.
Adım 3: t Testini Çalıştırın
- Analiz > Ortalamaları Karşılaştır > Bağımsız Örneklemler T Testi (Analyze > Compare Means > Independent-Samples T Test) yolunu açın.
- puan değişkenini “Test Değişken(ler)i (Test Variable(s))” kutusuna taşıyın.
- grup değişkenini “Gruplama Değişkeni (Grouping Variable)” kutusuna taşıyın.
- Grupları Tanımla (Define Groups) düğmesine basıp Grup 1 için 1, Grup 2 için 2 yazın. Değerleri kodladığınız sayılarla aynı girdiğinizden emin olun.
- Güncel sürümlerde “Etki büyüklüklerini tahmin et (Estimate effect sizes)” seçeneği varsa işaretli bırakın.
- Tamam’a basın.
Grupları Tanımla adımında soru işareti (?) görüyorsanız grup kodları henüz girilmemiştir; bu adım atlanırsa analiz çalışmaz.
Adım 4: Grup İstatistikleri Tablosunu Okuyun
Çıktıdaki ilk tablo Grup İstatistikleri (Group Statistics) tablosudur. Her grup için N, ortalama, standart sapma ve ortalamanın standart hatasını gösterir. Varsayımsal örneğimizde şöyle bir tablo görüldüğünü düşünelim:
- Deney: N = 30, Ortalama = 72.40, SS = 8.15
- Kontrol: N = 30, Ortalama = 66.10, SS = 9.02
Bu tablo, farkın yönünü gösterir: Deney grubunun ortalaması daha yüksektir. Farkın istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını ise bir sonraki tablo söyler.
Adım 5: Levene Testini ve t Sonucunu Yorumlayın
Bağımsız Örneklemler Testi (Independent Samples Test) tablosu iki satırdan oluşur: “Varyanslar eşit varsayıldığında (Equal variances assumed)” ve “Varyanslar eşit varsayılmadığında (Equal variances not assumed)”. Hangi satırı okuyacağınızı Levene testi belirler:
- Levene testinin anlamlılık değeri (Sig.) .05’ten büyükse varyanslar homojen kabul edilir; üst satırı okuyun.
- Levene değeri .05 veya daha küçükse varyanslar homojen değildir; alt satırı (Welch düzeltmesi) okuyun.
Seçtiğiniz satırda t değeri, serbestlik derecesi (sd/df) ve “Sig. (2-tailed)” sütununa bakın. Çift yönlü anlamlılık değeri .05’ten küçükse iki grup ortalaması arasındaki fark istatistiksel olarak anlamlıdır. Aynı satırdaki ortalama farkı ve %95 güven aralığı da raporlanabilir; güven aralığı sıfırı içermiyorsa bu da anlamlı farka işaret eder.
Adım 6: Etki Büyüklüğünü Ekleyin
p değeri yalnızca farkın rastlantı olup olmadığını söyler; farkın ne kadar büyük olduğunu söylemez. Bu nedenle etki büyüklüğü raporlamak önerilir. Güncel SPSS sürümleri Bağımsız Örneklemler Etki Büyüklükleri tablosunda Cohen’s d değerini verir. Eski sürümlerde d değerini iki ortalama farkını birleştirilmiş standart sapmaya bölerek elle hesaplayabilirsiniz.
Cohen’in yaygın kullanılan kaba ölçütlerine göre 0.2 küçük, 0.5 orta, 0.8 büyük etki olarak yorumlanır. Bu sınırlar alan ve bağlama göre değişebilir; alanınızdaki çalışmaların yorum biçimine de bakın.
Adım 7: Sonucu APA Biçiminde Raporlayın
APA stilinde t testi sonucu genellikle şu kalıpla yazılır: t(sd) = değer, p = değer, d = değer. Varsayımsal örneğimiz için örnek bir paragraf:
“Deney grubunun final puanları (Ort. = 72.40, SS = 8.15) kontrol grubunun puanlarından (Ort. = 66.10, SS = 9.02) daha yüksektir. Bağımsız örneklem t testi sonuçlarına göre bu fark istatistiksel olarak anlamlıdır, t(58) = 2.84, p = .006, d = 0.73.”
Raporlarken dikkat edin:
- t, p, d, Ort. ve SS gibi istatistik sembolleri italik yazılır.
- p değeri .001’den küçükse “p < .001″ yazılır; “p = .000” yazılmaz.
- Welch satırını kullandıysanız serbestlik derecesi ondalıklı çıkabilir; olduğu gibi raporlayın.
- Ayrıntılı değerleri tabloyla sunacaksanız tablo biçimini APA kurallarına uygun hazırlayın ve metinde tabloya numarasıyla atıf verin.
Grup ortalamalarını görselleştirmek isterseniz hata çubuklu bir sütun grafiği hazırlayabilirsiniz; adımlar için Excel’de grafik oluşturma rehberine bakabilirsiniz.
Çıktıyı Ödeve Aktarma İpuçları
SPSS çıktı penceresindeki tabloları doğrudan kopyalamak yerine gerekli değerleri seçip kendi tablonuzu oluşturmak daha temiz bir görünüm sağlar. Çıktı tablosuna sağ tıklayıp Dışa Aktar (Export) seçeneğiyle Word veya Excel’e aktarabilir, ardından gereksiz satır ve sütunları silebilirsiniz. Analizi yeniden çalıştırma ihtimaline karşı kullandığınız menü adımlarını veya Yapıştır (Paste) düğmesiyle oluşan sözdizimini (syntax) kaydedin. Bu, hocanız bir değişiklik istediğinde aynı analizi dakikalar içinde tekrarlamanızı sağlar. Veri dosyasını (.sav) ve çıktı dosyasını (.spv) tarihli adlarla saklamak da sürüm karışıklığını önler.
Sık Yapılan Hatalar
- Levene sonucuna bakmadan her zaman üst satırı okumak.
- Öncesi-sonrası ölçümlerde bağımsız örneklem t testi kullanmak.
- Gruplama değişkenini ölçek olarak bırakıp grup kodlarını yanlış girmek.
- Yalnızca p değerini raporlayıp ortalama, standart sapma ve etki büyüklüğünü atlamak.
- “Anlamlı fark yok” sonucunu “gruplar aynıdır” diye yorumlamak. Anlamsız sonuç, farkın bu veriyle gösterilemediği anlamına gelir.
- Çıktı tablolarını düzenlemeden ödeve yapıştırmak.
Sıkça Sorulan Sorular
SPSS’te bağımsız örneklem t testi hangi menüde?
Analiz > Ortalamaları Karşılaştır > Bağımsız Örneklemler T Testi yolundadır. İngilizce arayüzde Analyze > Compare Means > Independent-Samples T Test olarak görünür.
Levene testi anlamlı çıkarsa ne yapmalıyım?
Levene testinin anlamlılık değeri .05 veya altındaysa varyanslar homojen değildir. Bu durumda tablonun “Varyanslar eşit varsayılmadığında” satırındaki sonuçları okuyup raporlayın.
Örneklem küçükse t testi yapılabilir mi?
Yapılabilir, ancak küçük örneklemlerde normallik varsayımı daha kritik hâle gelir. Normallik bozuksa Mann-Whitney U testi daha uygun olabilir. Gerekli örneklem büyüklüğünü hocanızla veya güç analiziyle belirleyin.
Tek yönlü mü çift yönlü mü anlamlılık kullanılmalı?
Öğrenci çalışmalarında genellikle çift yönlü (2-tailed) değer raporlanır. Tek yönlü test, yalnızca yön önceden ve gerekçeli biçimde belirlendiyse tercih edilir.
İkiden fazla grubu t testiyle karşılaştırabilir miyim?
Grupları ikişer ikişer t testiyle karşılaştırmak hata riskini artırır. Üç veya daha fazla grup için tek yönlü ANOVA ve ardından uygun çoklu karşılaştırma testleri kullanılır.
