Bağımsız Örneklem t-testi
Bağımsız 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?
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?
- 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 Bağımsız Örneklem t-testi‘yi seç.
Panel atamaları (programdaki form alanları):
- Grup Sütunu:
konum - Değer Sütunu:
memnuniyet - 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 — 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/04_independent_t_coast_inner_satisfaction.xlsx
🎬 Senaryo
Sahil parkları ile iç kesim parklarının kullanıcı memnuniyeti arasında fark olup olmadığını araştırıyoruz. İki bağımsız grup (konum) ve sürekli bir sonuç (memnuniyet) olduğundan, iki grup ortalamasını karşılaştıran bağımsız örneklem t-testi en uygun yöntemdir.
⚙️ Değişken Seçimi
- Gruplama: location
- Ölçüm: satisfaction
- >> 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)
| park_id | location | satisfaction | area_m2 |
|---|---|---|---|
| 14 | coast | 4.79 | 12277 |
| 3 | coast | 3.79 | 5371 |
| 26 | coast | 4.25 | 4115 |
| 17 | coast | 3.31 | 8541 |
| 20 | coast | 4.49 | 3467 |
n = 115 · Sütunlar: park_id, location, satisfaction, area_m2
📈 MerQur Çıktısı
💬 MerQur Yorumu
Park memnuniyetinin konuma — sahil vs iç kesim — göre farklılaşıp farklılaşmadığını bağımsız t-testiyle inceledik. Fark çok anlamlı ve büyük (t(113) = 6.65, p < .001, d = 1.24): sahil parkları iç kesim parklarından belirgin şekilde daha yüksek memnuniyet alıyor. Bu, peyzaj tasarımda manzara/su kenarı erişiminin kullanıcı deneyimine güçlü katkısını gösterir. Bağımsız t-testi, iki bağımsız grubun (konum, park tipi) memnuniyet/deneyim skorlarını karşılaştırmanın temel yöntemidir; etki büyüklüğünün büyük olması, konumun pratik olarak da çok önemli bir tasarım değişkeni olduğunu söyler.
⚠ 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.
▶ Bağımsız t-Testi — video anlatım
Bu bölüm, Veriye İlk Bakış ve Parametrik Testler videosunun içinde yer alıyor (14 analiz, tek video). Aşağıdaki bağlantı doğrudan 6:58 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.