Hangi İstatistik Testi Kullanılır?
Doğru istatistik testi üç soruyla belirlenir: (1) Bağımlı değişkeniniz hangi tipte — sürekli mi, kategorik mi? (2) Kaç grup veya ölçüm karşılaştırıyorsunuz ve bunlar bağımsız mı, bağımlı mı? (3) Parametrik test varsayımları (özellikle normallik) sağlanıyor mu? Bu üç sorunun cevabını verdiğinizde test neredeyse kendiliğinden seçilir — aşağıdaki karar tabloları bu süreci adım adım gösterir.
Bu rehber en sık kullanılan senaryoları kapsar. Verinize hangi testin uygun olduğundan emin olamıyorsanız, araştırma sorunuzu ve veri yapınızı bize gönderin — ücretsiz ön değerlendirmede doğru yöntemi gerekçesiyle söyleyelim.
Bu rehber kimler için?
Analiz aşamasına gelmiş, hangi testi seçeceğinden emin olmayan tez öğrencileri
Danışmanı 'yöntem bölümüne test gerekçesi yaz' diyen araştırmacılar
SPSS çıktısı elinde ama doğru testi kullanıp kullanmadığından emin olmayanlar
Hakemden 'test seçimi gerekçelendirilmeli' notu alan yazarlar
Test seçiminin üç adımı
- 01
Değişken tiplerini belirleyin
Bağımlı değişken sürekli mi (yaş, puan, ölçek toplamı), kategorik mi (evet/hayır, gruplar)? Bağımsız değişken kaç düzeyli?
- 02
Tasarımı netleştirin
Gruplar bağımsız mı (deney-kontrol), bağımlı mı (öncesi-sonrası, eşleştirilmiş)? Kaç grup/ölçüm var?
- 03
Varsayımları test edin
Normallik (Shapiro-Wilk; n>50 ise Kolmogorov-Smirnov), varyans homojenliği (Levene). Sağlanıyorsa parametrik, sağlanmıyorsa nonparametrik test.
Karar tablosu: grup karşılaştırmaları
Bağımlı değişken sürekli olduğunda (puan, ölçüm, ölçek toplamı):
| Senaryo | Parametrik test | Nonparametrik karşılığı |
|---|---|---|
| 2 bağımsız grup (deney-kontrol) | Bağımsız örneklem t-testi | Mann-Whitney U |
| 2 bağımlı ölçüm (ön test-son test) | Eşleştirilmiş t-testi | Wilcoxon işaretli sıra |
| 3+ bağımsız grup | Tek yönlü ANOVA | Kruskal-Wallis H |
| 3+ tekrarlı ölçüm | Tekrarlı ölçümler ANOVA | Friedman testi |
| 2+ faktörün birlikte etkisi | Faktöriyel (iki yönlü) ANOVA | — |
| Grup farkı + kovaryat kontrolü | ANCOVA | — |
Karar tablosu: ilişki ve yordama
| Senaryo | Uygun yöntem |
|---|---|
| İki sürekli değişken arasında ilişki (normal dağılım) | Pearson korelasyonu |
| İki sürekli/sıralı değişken (normallik yok) | Spearman korelasyonu |
| İki kategorik değişken arasında ilişki | Ki-kare testi (beklenen değer <5 ise Fisher'ın kesin testi) |
| Sürekli bir sonucu birden çok değişkenle yordama | Çoklu doğrusal regresyon |
| İkili (var/yok) sonucu yordama | Lojistik regresyon |
| Ölçeğin faktör yapısını inceleme | Açımlayıcı / doğrulayıcı faktör analizi |
| Ölçeğin iç tutarlılığı | Cronbach alfa |
En sık yapılan 5 test seçimi hatası
Normallik hiç test edilmeden t-testi/ANOVA kullanmak — jüri ve hakemlerin ilk baktığı nokta budur
Bağımlı tasarımda bağımsız test kullanmak (ön test-son test verisine bağımsız t-testi uygulamak gibi)
3+ grubu ikişer ikişer t-testiyle karşılaştırmak — Tip I hata şişer; ANOVA + post-hoc gerekir
Likert tipi tek maddeyi sürekli değişken gibi analiz etmek (ölçek toplamı sürekli kabul edilir, tek madde tartışmalıdır)
Korelasyonu nedensellik gibi yorumlamak — regresyon bile tek başına nedensellik kanıtlamaz
Varsayımlar sağlanmazsa ne yapılır?
Normallik bozulduğunda ilk seçenek nonparametrik karşılığa geçmektir (tablodaki eşleşmeler). Örneklem yeterince büyükse (grup başına ~30+) merkezi limit teoremi nedeniyle parametrik testler sapmalara görece dayanıklıdır; bu durumda parametrik test raporlanabilir ama gerekçesi yazılmalıdır. Aşırı çarpık dağılımlarda logaritmik dönüşüm bir alternatiftir. Hangi yolun sizin veriniz için savunulabilir olduğu, dağılımın şekline ve alan geleneğine bağlıdır — raporlarımızda bu kararı her zaman gerekçesiyle yazarız.
Sıkça sorulan sorular
Normallik testi olarak Shapiro-Wilk mi Kolmogorov-Smirnov mu kullanmalıyım?
Küçük ve orta örneklemlerde (n<50) Shapiro-Wilk daha güçlüdür; büyük örneklemlerde Kolmogorov-Smirnov (Lilliefors düzeltmeli) yaygındır. Büyük örneklemlerde testler küçük sapmalarda bile anlamlı çıkabildiğinden çarpıklık-basıklık değerlerine (±1 veya ±2 ölçütü) ve histograma birlikte bakmak en sağlıklısıdır.
Likert ölçeği verisi parametrik testle analiz edilebilir mi?
Çok maddeli bir ölçeğin toplam veya ortalama puanı yaygın kabulle sürekli sayılır ve normallik sağlanıyorsa parametrik test kullanılabilir. Tek bir Likert maddesi ise sıralı veridir; nonparametrik test daha savunulabilirdir.
ANOVA anlamlı çıktı — hangi gruplar arasında fark var?
ANOVA yalnızca 'en az bir grup farklı' der. Hangi grupların farklılaştığını post-hoc testler gösterir: varyanslar homojense Tukey HSD veya Bonferroni, değilse Games-Howell yaygın seçimlerdir.
Ki-kare testinin varsayımı nedir?
Beklenen frekansların yeterliliği: hücrelerin %20'sinden fazlasında beklenen değer 5'in altındaysa ki-kare güvenilmez olur. 2x2 tablolarda Fisher'ın kesin testi, daha büyük tablolarda kategori birleştirme çözümdür.
Testi yine de seçemedim — ne yapmalıyım?
Araştırma sorunuzu, değişkenlerinizi ve verinizi bize gönderin. Ücretsiz ön değerlendirmede hangi testin uygun olduğunu gerekçesiyle bildirelim; dilerseniz analizi 15 dakikada tamamlayıp yayına hazır raporu aynı gün, çoğu zaman saatler hatta dakikalar içinde teslim edelim.
Test seçimini ve analizi bize bırakın
Verinizi ve araştırma sorunuzu gönderin; doğru yöntemi gerekçesiyle belirleyip yayına hazır raporu teslim edelim.
Son güncelleme: 8 Temmuz 2026