Bağımsız Örneklem t-testi
Bağımsız Örneklem t-testi, MerQur’da otomatik uygulanan istatistiksel analizlerden biridir. Bu sayfada Eğitim Bilimleri alanına ait örnek veri seti üzerinde analizin nasıl uygulandığı, MerQur çıktısının nasıl görüneceği ve APA 7 formatında nasıl raporlanacağı temsilî olarak gösterilmiştir.
🎯 Ne işe yarar?
Bağımsız Örneklem t-testi, ilgili veri türü için gerekli tüm varsayım kontrollerini (normallik, varyans homojenliği, vb.) arka planda otomatik uygular ve sonuçları açık bir tablo + grafik ile sunar. APA 7 standardında otomatik yorumlama, Cohen’s d/η²/R² gibi etki büyüklükleri ve %95 güven aralıkları raporlanır.
📌 Ne zaman kullanılır?
- Eğitim Bilimleri alanına ait ölçümlerin istatistiksel analizinde
- Akademik yayın için APA 7 uyumlu sonuç tabloları üretmek için
- Hipotez sınama ve karar verme süreçlerinde
- Lisans / yüksek lisans / doktora tezlerinde uygun yöntem seçimi sonrasında
📐 Varsayımlar
- Uygun ölçek — Değişkenler analizin gerektirdiği ölçek düzeyinde (nominal/ordinal/aralık/oran) olmalı
- Bağımsız gözlemler — Gözlemler birbirinden bağımsız bireylerden gelmiş olmalı
- Yeterli örneklem — Analiz için minimum n gereksinimi karşılanmalı
- Aykırı değer kontrolü — Aykırı değerler tespit edilip değerlendirilmeli
Varsayımlar bozulursa MerQur otomatik olarak non-parametrik veya sağlam (robust) alternatife yönlendirir.
🛠 MerQur’da Nasıl Yapılır?
Veriyi yükle. Dosya → Aç menüsünden örnek dosyayı seç. MerQur sütun tiplerini otomatik tespit eder.
Analizi seç. Sol kenardan Bağımsız Örneklem t-testi‘yi seç.
Panel atamaları (programdaki form alanları):
- Grup Sütunu:
cinsiyet - Değer Sütunu:
matematik_puan - Eşit varyans:
False
Opsiyonel ayarlar. Etki büyüklüğü ✓ · %95 güven aralığı ✓ · Varsayım kontrolleri (otomatik).
▶ Çalıştır butonuna bas. Sonuçlar tablo + grafik olarak otomatik üretilir.
📄 Word’e Aktar. APA 7 formatında, italik istatistik sembolleriyle rapor.
📊 Örnek Veri Seti — Eğitim Bilimleri
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, Eğitim Bilimleri alanına ait aşağıdaki örnek veri seti üzerinden gösterilmiştir:
Egitim_Bilimleri/04_independent_t_sex_math.xlsx
🎬 Senaryo
Bu çalışmada kız ve erkek öğrencilerin (sex: female/male) matematik puanları (math_score) arasında anlamlı bir fark olup olmadığını araştırıyoruz. Örneklemimiz 115 öğrenciden oluşuyor ve iki bağımsız grubu (cinsiyet) karşılaştırıyoruz. İki ayrı ve ilişkisiz grubun ortalamalarını karşılaştırdığımız için bağımsız örneklemler t-testi bu araştırma sorusu için en uygun analizdir.
⚙️ Değişken Seçimi
- Gruplama değişkeni (faktör): sex (female/male)
- Bağımlı değişken: math_score
- >> GELİŞMİŞ PARAMETRELER (formda opsiyonel — ne işe yarar):
- Hipotez yönü (çift / sağ / sol).
- Varyans varsayımı: Student (eşit) / Welch (eşit değil — daha güvenli) / Otomatik (Levene karar verir).
- Etki büyüklükleri: Hedges g, Glass delta, CLES = P(X>Y).
- Etki %GA; grup başına Shapiro; Levene & Bartlett homojenlik.
- Grup başına betimsel; ortalama farkı için Bootstrap %GA.
Veri Önizleme (İlk 5 Satır)
| student_id | sex | math_score | age |
|---|---|---|---|
| 14 | female | 80.9 | 16 |
| 3 | female | 69.6 | 16 |
| 26 | female | 69.6 | 17 |
| 17 | female | 78.5 | 17 |
| 20 | female | 70.0 | 18 |
n = 115 · Sütunlar: student_id, sex, math_score, age
📈 MerQur Çıktısı
💬 MerQur Yorumu
Matematik puanlarının cinsiyete göre farklılaşıp farklılaşmadığını bağımsız t-testiyle inceledik. Fark anlamlı (t(113) = 2.52, p = 0.013), ama etki büyüklüğü d = 0.47 ile küçük-orta — istatistiksel olarak gerçek, fakat büyüklüğü sınırlı bir fark. Bu ayrım önemli: büyük örneklemlerde küçük farklar bile anlamlı çıkabilir, bu yüzden p-değeriyle birlikte etki büyüklüğünü raporlamak şarttır. Bağımsız t-testi, iki bağımsız grubun (cinsiyet, şube, okul tipi) ortalamalarını karşılaştırmanın temel yöntemidir. Buradaki küçük etki, cinsiyet farkının var ama eğitsel olarak abartılmaması gereken bir fark olduğunu söylüyor.
⚠ Sık Yapılan Hatalar
- Veri tipini yanlış belirlemek (örn. kategorik değişkeni numerik olarak yüklemek)
- Varsayım kontrollerini atlayıp doğrudan p-değerine bakmak
- Etki büyüklüğünü raporlamamak — APA 7 hem p hem etki büyüklüğü ister
- Çoklu karşılaştırmada Tip I hatası düzeltmesi (Bonferroni/Tukey) yapmamak
- n yetersiz olduğunda non-parametrik alternatife geçmemek
📹 Video Anlatım
Bu analizin Eğitim Bilimleri dosyası üzerinden uçtan uca uygulanışı için aşağıdaki videoyu izleyebilirsin.
▶ Bağımsız t-Testi — video anlatım
Bu bölüm, Veriye İlk Bakış ve Parametrik Testler videosunun içinde yer alıyor (14 analiz, tek video). Aşağıdaki bağlantı doğrudan 7:10 dakikasından, bu analizin anlatıldığı yerden başlar.
🧪 Fen Bilimleri ve Matematik · 🏛 Mimarlık, Planlama ve Tasarım · ⚙ Mühendislik · 🏥 Sağlık Bilimleri · 📊 Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler · 🏃 Spor Bilimleri · 🌾 Ziraat, Orman ve Su Ürünleri
📚 Bu Analizi Yaptıysanız MerQur’u Atıf Yapın
MerQur’u kullanarak bilimsel bir çalışmada bu analizi gerçekleştirdiyseniz, akademik atıf zorunluluğu kapsamında lütfen aşağıdaki atfı kullanın (APA 7):
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
BibTeX, RIS, EndNote ve İngilizce karşılığı için: tüm atıf formatları →
- American Psychological Association. (2020). Publication manual of the American Psychological Association (7th ed.).
- Field, A. (2018). Discovering statistics using IBM SPSS Statistics (5th ed.). Sage.
- Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum.