Bağımsız Örneklem t-testi
Bağımsız Örneklem t-testi, MerQur’da otomatik uygulanan istatistiksel analizlerden biridir. Bu sayfada Fen Bilimleri ve Matematik 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?
- Fen Bilimleri ve Matematik 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:
katalizor - Değer Sütunu:
sicaklik_C - 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 — Fen Bilimleri ve Matematik
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, Fen Bilimleri ve Matematik alanına ait aşağıdaki örnek veri seti üzerinden gösterilmiştir:
Fen_Matematik/04_independent_t_catalyst.xlsx
🎬 Senaryo
İki katalizör grubunun ortalama verimini karşılaştırıyoruz. İki ayrı grup ve sürekli bir ölçü olduğundan bağımsız örneklem t-testi uygundur.
⚙️ Değişken Seçimi
- Gruplama (kategorik): catalyst
- Test değişkeni: yield_pct
- >> 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)
| sample_id | catalyst | yield_pct | temperature_C |
|---|---|---|---|
| 14 | A | 56.65 | 62.9 |
| 3 | A | 57.75 | 68.3 |
| 26 | A | 40.32 | 52.1 |
| 17 | A | 43.8 | 66.0 |
| 20 | A | 49.47 | 66.9 |
n = 115 · Sütunlar: sample_id, catalyst, yield_pct, temperature_C
📈 MerQur Çıktısı
💬 MerQur Yorumu
İki katalizör grubunun ortalama verim (%) değerini karşılaştırdık. Fark anlamlı ve büyük: t(113) = 6.06, p < .001, d = 1.13. Gruplar arası farkın tesadüfle açıklanamayacak kadar belirgin, ayrıca pratik olarak da kayda değer olduğunu gösteriyor. Bağımsız örneklem t-testi, iki ayrı grubun (iki katalizör, iki yöntem, iki koşul) bir sürekli ölçüdeki ortalamalarını karşılaştırmanın standart yöntemidir; laboratuvarda müdahale/koşul farklarını saptamada temel araçlardandır.
⚠ 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 Fen Bilimleri ve Matematik 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 6:48 dakikasından, bu analizin anlatıldığı yerden başlar.
🎓 Eğitim Bilimleri · 🏛 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.