Nicel Veri Analizinde Kullanılan Testler: Hangi Durumda Hangi Test?

Nicel veri analizi, sayısal veriler üzerinden hipotez test etmeyi amaçlar.
Ancak en sık yapılan hata, yanlış istatistiksel test seçimidir.
Yanlış test, doğru veriyi bile anlamsız hale getirir ve danışman tarafından doğrudan revizyona gönderilir.

Bu yazı, nicel analizde kullanılan testleri hangi durumda hangisinin seçileceğini netleştirerek açıklar.

Önce Temel Ayrım: Ne Test Edeceksin?

Bir istatistiksel test seçmeden önce şu soruya cevap verilmelidir:

“Ben fark mı, ilişki mi, etki mi test ediyorum?”

Bu üç amaç, kullanılacak testi belirler.

1) Gruplar Arası Fark Testleri

Bağımsız İki Grup Karşılaştırması

Amaç: İki farklı grubun ortalamaları arasında fark var mı?

Kullanılan test:

• Independent Samples t-Test

Örnek:
Kadın ve erkek öğrencilerin başarı puanları farklı mı?

Bağımlı (Eşleştirilmiş) İki Grup Karşılaştırması

Amaç: Aynı grubun iki farklı ölçümü arasında fark var mı?

Kullanılan test:

• Paired Samples t-Test

Örnek:
Eğitim öncesi ve sonrası başarı puanları farklı mı?

İkiden Fazla Grup Karşılaştırması

Amaç: Üç veya daha fazla grubun ortalamaları karşılaştırılır.

Kullanılan test:

• ANOVA

Örnek:
Farklı fakültelerde okuyan öğrencilerin motivasyon düzeyleri farklı mı?

⚠ ANOVA anlamlı çıkarsa mutlaka Post-Hoc test gerekir.

2) İlişki Testleri

İki Değişken Arasındaki İlişki

Amaç: Değişkenler birlikte artıyor mu, azalıyor mu?

Kullanılan testler:

• Pearson Korelasyon (normal dağılım)

• Spearman Korelasyon (normal dağılım yoksa)

Örnek:
Çalışma süresi ile başarı arasında ilişki var mı?

3) Etki ve Yordama Testleri

Bir Değişken Diğerini Etkiliyor mu?

Amaç: Bir değişken diğerini ne kadar açıklar?

Kullanılan test:

• Regresyon Analizi

Örnek:
Motivasyon düzeyi akademik başarıyı yorduyor mu?

Birden fazla bağımsız değişken varsa:

• Çoklu Regresyon kullanılır.

4) Ölçek Güvenilirliği Testi

Anket Güvenilir mi?

Amaç: Ölçekteki maddeler tutarlı mı?

Kullanılan test:

• Cronbach’s Alpha

Genel kabul:

• 0.70 ve üzeri → güvenilir

• 0.80+ → yüksek güvenilirlik

5) Veri Dağılımını Kontrol Eden Testler

Analize başlamadan önce mutlaka dağılım kontrol edilir.

Kullanılan testler:

• Kolmogorov–Smirnov

• Shapiro–Wilk

Dağılım normalse → parametrik test
Normal değilse → non-parametrik test seçilir.

6) Non-Parametrik Testler (Normal Dağılım Yoksa)

Bu testler küçük örneklemlerde çok kullanılır.

Nicel analizde doğru test seçimi, hipotezlerin kabul veya reddedilmesini doğrudan etkiler. Özellikle SPSS tabanlı çalışmalarda test uyumsuzluğu ciddi revizyonlara yol açabilir. Analiz türüne göre planlama yapmak ve çalışma kapsamını net görmek isteyenler, genel çerçevenin yer aldığı Tez Yazdırma Fiyatları sayfasını inceleyebilir.

7) En Sık Yapılan Test Hataları

• Normal dağılımı kontrol etmeden test seçmek

• ANOVA sonrası Post-Hoc yapmamak

• Likert ölçeğini yanlış analiz etmek

• Güvenilirliği test etmeden hipotez kurmak

• Sonuçları tabloyla açıklamamak

Bu hatalar analiz bölümünün reddedilmesine neden olur.

Kısa Akademik Not

İstatistiksel testler “program bilgisi” değil, yorum bilgisi ister.
SPSS bilmek yetmez; hangi test neden kullanıldı açıklanmalıdır.