SPSS PROGRAMINDA T TESTİ NASIL UYGULANIR VE YORUMLANIR

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.

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 yanından Sig. değeri 0,05’ten küçükse varyanslar homojen değil 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 gruplar arasında fark olup olmadığını gösteren değerdir. Bu değer 0,05’ten küçükse gruplar arasında fark olduğuna karar verilir. Eğer bu değer 0,05’ten büyükse karşılaştırılan gruplar arasında anlamlı fark olmadığına karar verilir. 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.

http://istatistik.gen.tr

……………………………………………….

t-testi

t-testi iki örneklemin ortalamaları arasında farklılık olup olmadığını inceleyen parametrik bir test tekniğidir. İki örneklem arasında matematiksel bir farklılık olması asla istatistiksel olarak farklılık olacağı anlamına gelmez ki çoğu durumda matematiksel farklılık anlamlı değildir.
Veriler normal dağılıma uymalıdır, bu yüzden önce verilerin normal dağılım testleri yapılır eğer normal dağılıyorsa t-testi yapılabilir. t-Testi herhangi bir değişkenin iki örneklemin ortalamaları alındığında bunların arasındaki farkın “O”a eşit olup olmadığını inceler.  Burada iki örneklemden kastedilen ikinci örneklemin türüne göre t-testi üç farklı şekilde incelenebilir:
Elimizde bir vaka olsun, buna göre ülkenin farklı yerlerinden rassal seçilen kadın ve erkeklerin kilo, boy, yaş gibi verileri elimizde bulunsun. Araştırma konumuz da ülkede yaşayan insanların kilolarının ne gibi farklılıklar gösterdiğinin incelenmesi olsun. Araştırma konusuna göre de temel hipotezlerimiz de bu vakadan çıkarılabilecek üç soru olarak belirlensin.
Ancak böyle bir araştırma sadece kilo değerleri üzerinden yapılırsa vaka incelemesi başından büyük bir hata ile başlar. Çünkü örneğin örneklemde yer alan bir erkek 160cm olabilir ancak 100 kilo ağırlığında olabilir veya 185 cm bir kadın 60 kilo olabilir. Dolayısıyla burada bireylerin kiloları yaş ve boy ile ağırlıklandırılarak bir ara değer bulunarak hareket edilir, bu ara değer BMI (Body Mass Index) yani Vücut Kütle İndeksi olarak belirlenebilir. BMI bir insanın boyu ile ağırlıklandırılmış kilosudur.
1. Bağımsız Örneklem t-Testi(Independent Samples t-test) :
Burada iki örneklem birbiriyle ilişkisiz iki gruptur.
* Örneğimize göre temel hipotezimiz şu olsun: Kadın ve Erkek BMI değerleri arasında anlamlı bir farklılık var mıdır?
Cinsiyet ayrımına göre yapılan BMI ortalama kilo değerleri arasında istatistiksel bir farklılık olup olmadığı incelenebilir. Esasen sadece kilo bazında cinsiyet yapılarında beklenen ortalamalar gerçekten farklı olabilir, ancak BMI değerleri, yani boy ile ağırlıklandırılmış kilo değerlerinin ortalamaları arasında bir farklılık bulunmayabilir, çünkü genel eğilim erkeklerin boyu ve kilolarının yüksek, kadınların boyu ve kilolarının ise düşük değerlerde olması beklenir ancak BMI bu asimetriyi kaldırır.
Eğer kadın ve erkeklerin BMI değerleri ortalamaları birbirinden istatistiksel olarak farklı ise, bu ülkenin kadın ve erkek BMI değerleri arasında belirgin bir farklılık vardır denilebilir.
2. Bağımlı Örneklem t-Testi (Paired Samples t-test) :
Bu örneklemler en kolay tabiriyle önce-sonra gruplarıdır. Aynı grubun belirli bir dönemden, olaydan önceki ve sonraki verileri arasında farklılık olup olmadığını inceler.
*Örneğimize göre kadınların 1 haftalık ulusal egzersiz günlerine katılmadan önceki ve sonraki BMI değerleri elimizde olsun.  Kadınların ulusal egzersiz programına katılmadan önceki ve sonraki BMI  değerleri arasında farklılık var mıdır?
Bu kısa dönemde boy değeri değişmeyeceğine göre, kadınların BMI değerleri ya büyür ya da küçülür, düşük bir olasılıkla da aynı kalması beklenir. Eğer ulusal egzersiz programından önceki ve sonraki dönemde BMI ortalamaları farklılık gösteriyorsa ulusal egzersiz programı işe yarıyor demektir. Hatta bir adım ileri giderek ulusal egzersiz programından önceki ve sonraki ortalamaların istatistiksel olarak anlamlı olan arasındaki farkın negatif veya pozitif olmasını da test edebiliriz. Eğer bu fark negatif ise kadınlar egzersizlerden sonra kaybolan enerji ihtiyaçları için daha fazla yiyecek tüketmişler ve beklenenin aksine kilo almışlardır, eğer pozitif ise kadınlar gerçekten belli bir oranda kalori yakmayı başarmışlar demektir.
3. Bağımsız Tek örneklem t-testi (Independent One Sample t-test) :
Bu örneklem testi de daha öncedenbelirli bir ortalama değer ile örneklem ortalamasının arasında farklılık olup olmadığını inceler.
*Ülkenin bireylerinin BMI değerlerinin ortalaması, dünya BMI ortalamasından istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık içermekte midir?
İşte bu örnekte dünya BMI ortalaması, örneğin 23.3 gibi bir değer bize önceden verilmektedir. Bu değere göre bizim örneklemimizde yer alan tüm bireylerin BMI değerleri de 24.8 olsun. Aradaki bu matematiksel 1.5 BMI fark, istatistiksel olarak anlamlı değil ise ülkenin BMI ortalaması dünya BMI ortalaması ile hemene hemen yakındır denilir, ancak anlamlı bir farklılık var ise ülkeninn ciddi bir ulusal egzersiz programına ve diyet kontrolüne ihtiyacı olabilir.
http://spsskullanimi.blogspot.com.tr/2015/02/t-testi.html

 

adminPsikoloji Ders NotlarıSPSS T TESTİ NASIL YAPILIR,SPSS T TESTİ NEDİR,T TESTİ İÇİN ÖRNEK UYGULAMA,T TESTİ’NİN SPSS İLE UYGULANMASI VE YORUMLANMASI
SPSS PROGRAMINDA T TESTİ NASIL UYGULANIR VE YORUMLANIR 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...