Eşleştirilmiş Örneklem t-testi
Eşleştirilmiş 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?
Eşleştirilmiş 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 Eşleştirilmiş Örneklem t-testi‘yi seç.
Panel atamaları (programdaki form alanları):
- 1. Sütun:
dbh_oncesi_cm - 2. Sütun:
dbh_sonrasi_cm
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/05_paired_t_dbh_gubreleme.xlsx
🎬 Senaryo
Bir gübreleme denemesinde aynı ağaçların çap artışını izliyoruz. Her ağacın gübreleme öncesi çapı (dbh_before_cm) ve bir büyüme mevsimi sonrası çapı (dbh_post_cm) ölçüldü. Ölçümler aynı bireylerden, iki farklı zamanda alındığı için gruplar bağımlı. Bu yüzden eşleştirilmiş t-testi en doğru seçim: gübreleme, ağaç başına çap artışını istatistiksel olarak anlamlı şekilde yükseltti mi?
⚙️ Değişken Seçimi
- Ölçüm 1 (önce): dbh_before_cm
- Ölçüm 2 (sonra): dbh_post_cm
- >> GELİŞMİŞ PARAMETRELER (formda opsiyonel — ne işe yarar):
- Hipotez yönü (çift / sağ / sol).
- Etki büyüklükleri: Hedges g; d_av (ortalama SS ile standardize).
- Etki %GA; iki ölçüm arası çiftler korelasyonu.
- Farklar üzerinde Shapiro / K-S; betimsel; ortalama farkı Bootstrap %GA.
Veri Önizleme (İlk 5 Satır)
| tree_id | dbh_before_cm | dbh_post_cm | type | experiment_year |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 26.5 | 29.2 | black_pine | 2 |
| 2 | 21.9 | 24.2 | black_pine | 2 |
| 3 | 22.6 | 23.5 | black_pine | 2 |
| 4 | 25.5 | 29.3 | black_pine | 2 |
| 5 | 27.8 | 29.1 | black_pine | 2 |
n = 60 · Sütunlar: tree_id, dbh_before_cm, dbh_post_cm, type, experiment_year
📈 MerQur Çıktısı
💬 MerQur Yorumu
Burada aynı ağaçların gübreleme öncesi ve sonrası çapını karşılaştırdık; yani her ağaç kendi kontrolü. Sonuç çarpıcı: t(59) = -19.54, p binde birin çok altında. Negatif işaret, sonraki ölçümün öncekinden büyük olduğunu, yani çapların arttığını gösteriyor. Asıl etkileyici olan etki büyüklüğü: Cohen d_z = -2.52. Bu, “büyük” eşiğinin (0.8) üç katından fazla — yani gübrelemenin çap artışı üzerindeki etkisi sadece anlamlı değil, devasa. Eşleştirilmiş tasarımın gücü de burada: aynı bireyleri önce-sonra karşılaştırdığımız için bireyler arası farklılıkları elimine ettik ve gübrelemenin saf etkisini çok net gördük. Pratikte bu, uygulamanın çap gelişimini güçlü şekilde hızlandırdığını 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 Ziraat, Orman ve Su Ürünleri dosyası üzerinden uçtan uca uygulanışı için aşağıdaki videoyu izleyebilirsin.
▶ Eşleştirilmiş t-Testi — video anlatım
Bu bölüm, Veriye İlk Bakış ve Parametrik Testler videosunun içinde yer alıyor (13 analiz, tek video). Aşağıdaki bağlantı doğrudan 9:09 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.