İstatistiksel test seçimi, tez ve makale sürecinin en kritik kararıdır: yanlış test, doğru veriyle bile yanlış sonuç üretir ve hakem sürecinde ilk yakalanan hata genellikle budur. İyi haber şu ki test seçimi bir ezber işi değil, üç soruluk bir karar sürecidir.
Soru 1: Bağımlı değişkeniniz hangi türde?
Önce neyi ölçtüğünüzü netleştirin. Sürekli değişkenler (puan, süre, yaş) ortalamaya dayalı testlere; kategorik değişkenler (cinsiyet, evet/hayır, tercih) frekansa dayalı testlere götürür. Likert tipi toplam puanlar uygulamada genellikle sürekli kabul edilir; tek bir Likert maddesi ise ordinal düzeydedir.
Soru 2: Kaç grubu ya da ölçümü karşılaştırıyorsunuz?
- Tek grup, tek ölçüm: betimleyici istatistik veya tek örneklem testleri.
- İki bağımsız grup: bağımsız örneklem t-testi ailesinden bir test.
- Aynı kişilerin tekrarlı ölçümü: eşleştirilmiş (bağımlı) testler.
- Üç ve daha fazla grup: ANOVA ailesi; anlamlı sonuçta post-hoc karşılaştırma şarttır.
- İlişki/yordama sorusu: korelasyon ve regresyon ailesi.
Soru 3: Parametrik varsayımlar sağlanıyor mu?
Normallik, varyans homojenliği ve gözlemlerin bağımsızlığı sağlanıyorsa parametrik test kullanılır; çünkü parametrik testlerin istatistiksel gücü daha yüksektir. Varsayımlar ciddi biçimde ihlal ediliyorsa nonparametrik karşılığa geçilir — bu bir 'kalite düşüşü' değil, doğru yöntem tercihidir.
Karar tablosu: Tek bakışta doğru test
| Desen | Parametrik | Nonparametrik | Etki büyüklüğü |
|---|---|---|---|
| 2 bağımsız grup | Bağımsız t-testi | Mann-Whitney U | Cohen d / r |
| 2 bağımlı ölçüm | Eşleştirilmiş t-testi | Wilcoxon | Cohen d |
| 3+ bağımsız grup | Tek yönlü ANOVA | Kruskal-Wallis | η² / ε² |
| 3+ tekrarlı ölçüm | Tekrarlı ölçümler ANOVA | Friedman | Kısmi η² |
| İki sürekli değişken | Pearson r | Spearman rho | r |
| Yordama (çok değişken) | Çoklu regresyon | — | R², f² |
| 2 kategorik değişken | — | Ki-kare / Fisher | Cramér V / φ |
Karşılaştırmanın ötesi: İlişki desenleri
Aracılık (mediation) ve düzenleyicilik (moderation) soruları için PROCESS makrosu veya yapısal eşitlik modellemesi (AMOS, SmartPLS, Mplus) devreye girer. Ölçek geliştirme çalışmalarında açımlayıcı faktör analizi (AFA) ve doğrulayıcı faktör analizi (DFA) ayrı örneklemlerde yürütülmelidir. Bu modeller test seçiminden öte bir model kurma işidir ve desen aşamasında planlanması gerekir.
Test, araştırma sorusuna hizmet eder; araştırma sorusu teste uydurulmaz.
Sık Sorulan Sorular
Likert ölçeği verisiyle t-testi yapılabilir mi?
Çok maddeli bir ölçeğin toplam veya ortalama puanı uygulamada sürekli kabul edilir ve dağılım uygunsa t-testi kullanılabilir. Tek bir Likert maddesi içinse nonparametrik testler daha savunulabilirdir.
ANOVA anlamlı çıktı; hangi gruplar farklı, nasıl bulurum?
Post-hoc testlerle: varyanslar homojense Tukey HSD veya Bonferroni, homojen değilse Games-Howell yaygın tercihtir.
Normallik testlerim anlamlı çıkıyor ama örneklemim büyük; ne yapmalıyım?
Büyük örneklemlerde (n > 200) Kolmogorov-Smirnov ve Shapiro-Wilk küçük sapmalara bile duyarlıdır. Çarpıklık-basıklık katsayıları ve grafiklerle birlikte karar verin; merkezi limit teoremi büyük örneklemlerde parametrik testleri genellikle savunulabilir kılar.
Test seçimini Celsus'a danışabilir miyim?
Evet. Veri toplamadan önce desen incelemesi yapıyor, araştırma sorularınıza uygun analiz planını yazılı olarak sunuyoruz; böylece veri toplandıktan sonra 'yanlış veri' sorunu yaşanmıyor.