Bayesian t-Test (BEST)
v1.0.2
Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler bağlamı — klasik t-testin posterior odaklı versiyonu. BF₁₀ ile “veri H₁’in lehine kaç kat daha fazla kanıt sunuyor?” sorusuna doğrudan cevap. Tek/bağımsız/eşleştirilmiş 3 mod. Rouder et al. (2009) JZS Cauchy prior.
BF₁₀ + Jeffreys yorumuJZS prior r=0.707Cohen’s d + %95 CrIPyMC GEREKMEZ
🎯 Ne işe yarar?
Bayesian t-Test, klasik p-değeri ikileminden kurtarır. BF₁₀ > 3: orta-güçlü H₁ kanıtı; BF₁₀ < 1/3: orta-güçlü H₀ kanıtı. Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler’nde Alt ve Üst gruplarının aylik_harcama_bin_TL açısından farklı olup olmadığını sınar.
📌 Ne zaman kullanılır?
- Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler’nde iki grubu (Alt vs Üst) kıyaslarken H₀’ı da doğrudan test etmek istediğinizde
- Küçük örneklem (N<30) — JZS prior tahminleri stabilize eder
- Replikasyon çalışmalarında — “etki yok” sonucu için kanıt aramak
- Eşik (referans) değerden farklılık testi (tek örneklem modu)
⚙ Varsayımlar
- DV sürekli (aylik_harcama_bin_TL).
- Bağımsızlık (bağımsız mod): iki grup gözlemleri bağımsız.
- Normallik CLT ile gevşek; küçük N’de Bayesian daha sağlam.
- JZS scale r ∈ {0.5, 0.707, 1.0} ile hassasiyet testi önerilir.
📊 MerQur’da Nasıl Çalıştırılır?
Panel atamaları (programdaki form alanları):
- Sütunlar:
{'mode': 'independent', 'group_col': 'grup', 'val_col': 'birim_id'} - Parametreler:
{'prior_scale': 0.707}
📊 Örnek Veri Seti — Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler
ℹ Not: Aşağıdaki senaryo, MerQur çıktısı ve yorum, gerçek örnek veri seti MerQur’da çalıştırılarak elde edilmiştir. Kendi verinizdeki sayısal sonuçlar farklılık gösterecektir; buradaki amaç analizin uçtan uca nasıl kurgulandığını ve yorumlandığını göstermektir.
🎬 Örnek Dosya
Bu analiz, Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler alanına ait aşağıdaki örnek veri seti üzerinden gösterilmiştir:
Sosyal_Beseri/101_bayesian_t_test_new_old.xlsx
🎬 Senaryo
İki grubun ölçüm farkını Bayesçi t-testiyle, kanıt gücünü de Bayes faktörü olarak inceliyoruz. Sezgisel kanıt oranı için bu yöntem uygundur.
⚙️ Değişken Seçimi
- Bağımlı değişken: value
- Gruplama (kategorik): group
Veri Önizleme (İlk 5 Satır)
| unit_id | group | value |
|---|---|---|
| 1 | old | 60.02 |
| 2 | old | 54.28 |
| 3 | old | 67.56 |
| 4 | old | 35.73 |
| 5 | old | 42.32 |
n = 80 · Sütunlar: unit_id, group, value
📈 MerQur Çıktısı
─────────────────────────────────────────────
BF10 = 3.36e+46 Cohen’s d = 3.939 (H1 lehine ezici kanıt) sonuç: value, grup: group
💬 MerQur Yorumu
İki grubun (yeni ve eski yöntem) ölçüm farkını Bayesçi t-testiyle inceledik: Bayes faktörü ezici düzeyde (BF10 ~ 3.4e46) ve etki çok büyük (d = 3.94) çıktı; veri, fark olduğu hipotezini fark olmadığı hipotezine karşı astronomik bir oranda destekliyor. Bayes faktörü, p-değerinden farklı olarak iki hipotezin göreli kanıt gücünü verir ve “kanıt yok” durumunu “fark yok” durumundan ayırt edebilir. Eğitimde bir kararın kanıt gücünü sezgisel bir oranla ifade etmek istendiğinde tercih edilir.
⚠ Sık Hatalar
- Tek örneklem modunda μ₀’ı sıfır bırakmak Likert/skor karşılaştırmaları için astronomik BF üretir; doğru referans noktasını girin.
- BF₁₀ > 3 ile p < .05 her zaman örtüşmez — küçük N’de p anlamlı, BF zayıf olabilir.
- Prior hassasiyet raporlamayı atlamayın (r = 0.5/0.707/1.0).
📚 MerQur’a Atıf
Örücü, Ö. K. (2026). MerQur: Bütünleşik Akademik Veri Analizi ve Raporlama Platformu [Bilgisayar Yazılımı] (Sürüm 1.0.0). https://doi.org/10.53463/merqur.2026001
📝 Üretim Notu — Bu sayfadaki örnek veri sentetik olarak üretilmiştir (sabit SEED=42, generator: samples/Ileri_Duzey_v102/_generate_v102_datasets.py). Sayfa içeriği Anthropic Claude desteği ile hazırlanmış, akademik doğruluk yazar tarafından kontrol edilmiştir.