Tek Örneklem t-testi
Tek Örneklem t-testi, MerQur’da otomatik uygulanan istatistiksel analizlerden biridir. Bu sayfada Mimarlık, Planlama ve Tasarım 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?
Tek 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?
- Mimarlık, Planlama ve Tasarım 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 Tek Örneklem t-testi‘yi seç.
Panel atamaları (programdaki form alanları):
- Değer Sütunu:
yesil_alan_orani - Test edilen μ:
0.4
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 — Mimarlık, Planlama ve Tasarım
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, Mimarlık, Planlama ve Tasarım alanına ait aşağıdaki örnek veri seti üzerinden gösterilmiştir:
Peyzaj_Mimarligi/03_one_sample_t_green_area_ratio.xlsx
🎬 Senaryo
Parkların ortalama yeşil alan oranının, planlama standardı olarak benimsenen %30’luk referans eşikten farklı olup olmadığını araştırıyoruz. Elimizde tek bir grup ölçüm ve karşılaştıracağımız sabit bir referans değer bulunduğundan, örneklem ortalamasını bilinen bir eşikle karşılaştıran tek örneklem t-testi uygundur.
⚙️ Değişken Seçimi
- Test değişkeni: green_area_ratio
- Test edilen değer (mu): 0.30
- >> GELİŞMİŞ PARAMETRELER (formda opsiyonel — ne işe yarar):
- Hipotez yönü (çift / sağ / sol): yön önceden biliniyorsa tek yönlü daha güçlüdür.
- Hedges g: küçük örneklem için yanlı-düzeltilmiş Cohen d.
- Etki büyüklüğü %GA: d için güven aralığı.
- Shapiro-Wilk / K-S: normallik varsayım kontrolü.
- Betimsel: ortalama/SS/SH/medyan/min/maks/çarpıklık/basıklık.
- Bootstrap %GA: yeniden örneklemeyle dağılımsız ortalama GA’sı.
Veri Önizleme (İlk 5 Satır)
| park_id | park_type | green_area_ratio | area_m2 | age_year |
|---|---|---|---|---|
| 1 | neighborhood park | 0.429 | 5384 | 8 |
| 2 | neighborhood park | 0.488 | 3983 | 15 |
| 3 | neighborhood park | 0.522 | 1910 | 9 |
| 4 | neighborhood park | 0.511 | 7973 | 42 |
| 5 | neighborhood park | 0.449 | 5010 | 23 |
n = 100 · Sütunlar: park_id, park_type, green_area_ratio, area_m2, age_year
📈 MerQur Çıktısı
💬 MerQur Yorumu
Parkların ortalama yeşil alan oranını, %30’luk bir planlama referans eşiğiyle karşılaştırdık. Sonuç çok güçlü: ortalama %55.7, eşiğin çok belirgin üzerinde — t(99) = 28.18, p < .001, etki büyüklüğü d = 2.82 ile devasa. Yani bu parklar yeşil alan oranı bakımından referans hedefi tesadüfle açıklanamayacak kadar aşıyor — yeşil doku bakımından zengin bir park stoku. Tek örneklem t-testi, bir peyzaj göstergesini bilinen bir standart/norm değeriyle (yeşil alan standardı, kişi başı yeşil alan hedefi) karşılaştırmanın doğru yoludur; kentsel yeşil alan planlamasında hedeflere uygunluğu değerlendirmede sık kullanılır.
⚠ 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 Mimarlık, Planlama ve Tasarım dosyası üzerinden uçtan uca uygulanışı için aşağıdaki videoyu izleyebilirsin.
▶ Tek Örneklem t-Testi — video anlatım
Bu bölüm, Veriye İlk Bakış ve Parametrik Testler videosunun içinde yer alıyor (14 analiz, tek video). Aşağıdaki bağlantı doğrudan 4:57 dakikasından, bu analizin anlatıldığı yerden başlar.
🎓 Eğitim Bilimleri · 🧪 Fen Bilimleri ve Matematik · ⚙ 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.