Bağımsız Örneklem t-testi
Bağımsız Örneklem t-testi, MerQur’da otomatik uygulanan istatistiksel analizlerden biridir. Bu sayfada Ziraat, Orman ve Su Ürünleri 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?
- Ziraat, Orman ve Su Ürünleri 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:
baki - Değer Sütunu:
boy_m - 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 — Ziraat, Orman ve Su Ürünleri
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, Ziraat, Orman ve Su Ürünleri alanına ait aşağıdaki örnek veri seti üzerinden gösterilmiştir:
Ziraat_Orman_Su/04_independent_t_north_south_height.xlsx
🎬 Senaryo
Bir dağ yamacında bakının (aspect) ağaç boyuna etkisini merak ediyoruz. Kuzey (north) ve güney (south) bakılı iki ayrı grupta yetişen ağaçların boylarını (height_m) karşılaştırıyoruz. İki bağımsız grup ve sürekli bir sonuç değişkeni olduğu için bağımsız örneklem t-testi uygun: kuzey bakının daha nemli ve serin mikrokliması boy gelişimini güney bakıdan anlamlı ölçüde farklılaştırıyor mu?
⚙️ Değişken Seçimi
- Bağımlı (sürekli) değişken: height_m
- Gruplama (2 kategori): aspect (north/south)
- >> 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)
| tree_id | aspect | height_m | age_year |
|---|---|---|---|
| 17 | north | 15.1 | 38 |
| 3 | north | 19.5 | 43 |
| 25 | north | 13.7 | 20 |
| 94 | south | 16.1 | 79 |
| 27 | north | 16.9 | 31 |
n = 110 · Sütunlar: tree_id, aspect, height_m, age_year
📈 MerQur Çıktısı
💬 MerQur Yorumu
Dağ yamacında bakının ağaç boyuna etkisini merak etmiştik. Sonuçlar hipotezimizi destekliyor: kuzey bakılı ağaçların ortalama boyu 17.5 metre, güney bakılı ağaçlarınki ise 16 metre. Aradaki yaklaşık bir buçuk metrelik fark istatistiksel olarak anlamlı: t(108) = 2.52, p = 0.013. Cohen d = 0.48 ile etki küçük-orta düzeyde. Ormancılık açısından bu mantıklı: kuzey bakılar daha serin ve nemli bir mikroklima sunar, su stresi azdır, bu da boy gelişimini destekler. Güven aralığı 0.31 ile 2.57 metre arasında, yani fark sıfırın tamamen uzağında. Kısacası bakı, bu sahada boy büyümesini gerçekten farklılaştıran bir etken.
⚠ 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 Ziraat, Orman ve Su Ürünleri 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 (13 analiz, tek video). Aşağıdaki bağlantı doğrudan 7:09 dakikasından, bu analizin anlatıldığı yerden başlar.
🎓 Eğitim Bilimleri · 🧪 Fen Bilimleri ve Matematik · 🏛 Mimarlık, Planlama ve Tasarım · ⚙ Mühendislik · 🏥 Sağlık Bilimleri · 📊 Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler · 🏃 Spor Bilimleri
📚 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.