JASP Rehberi 3: Parametrik Grup Karşılaştırmaları

Veri setimizi temizledik, betimsel istatistiklerimizi çıkardık ve değişkenlerimizin normal dağılım gösterdiğini tespit ettik. İstatistiksel yolculuğumuzun bu aşamasında, araştırmamızın ana hipotezlerini sınamaya yani gruplar arasındaki ortalama farklarının anlamlı olup olmadığını test etmeye sıra geldi.

Bu rehberde, JASP üzerinde en sık kullanılan üç temel parametrik karşılaştırma testini adım adım inceleyeceğiz: Bağımsız Örneklem T-Testi (Independent Samples T-Test), Bağımlı Örneklem T-Testi (Paired Samples T-Test) ve Tek Yönlü Varyans Analizi (One-Way ANOVA).

1. Parametrik Testlerin Ön Koşulları (Varsayımları)

Analiz adımlarına geçmeden önce, verilerinizin şu temel şartları sağladığından emin olmanız gerekir:

• Ölçüm Düzeyi: Bağımlı değişkeninizin sürekli (Scale / Likert Toplam Puanı) olması.
• Normallik: Verilerin her bir grupta normal dağılım göstermesi (Shapiro-Wilk $p > 0.05$).
• Varyansların Homojenliği: Grupların varyanslarının eşit olması (Levene’s Test ile ölçülür).

2. Bağımsız Örneklem T-Testi (Independent Samples T-Test)

Birbirinden bağımsız iki farklı grubun (Örn: Kadın – Erkek, Deney – Kontrol) sürekli bir değişkene ait ortalamaları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını ölçmek için kullanılır.

JASP’ta Adım Adım Uygulama:

1. Üst menüden “T-Tests” sekmesine tıklayın ve “Independent Samples T-Test” seçeneğini seçin.
2. Sürekli olan bağımlı değişkeninizi “Dependent Variables” kutusuna aktarın.
3. İki kategorili bağımsız değişkeninizi (Örn: Cinsiyet) “Grouping Variable” kutusuna sürükleyin.
4. Varsayım Kontrolü (Assumptions): Sol panelde yer alan “Homogeneity tests” (Levene testi) ve “Normality” kutucuklarını işaretleyin.
5. Ek İstatistikler: “Descriptives” ve “Effect Size” (Cohen’s d) seçeneklerini aktif hale getirin.

Sonuçların Yorumlanması:

• Levene Testi ($p > 0.05$): Varyansların homojen olduğu anlamına gelir. Standart Student’s t-test satırı okunur. Eğer $p < 0.05$ ise varyanslar eşit değildir; bu durumda panelden Welch’s t-test seçeneği işaretlenerek o satır okunmalıdır.
• Anlamlılık Değeri ($p$ / Sig.): $p < 0.05$ ise iki grup arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark vardır.
• Etki Büyüklüğü (Cohen’s d): Farkın pratik önemini gösterir ($0.2$ zayıf, $0.5$ orta, $0.8$ güçlü etki).

3. Bağımlı Örneklem T-Testi (Paired Samples T-Test)

Aynı grubun farklı zamanlarda veya farklı koşullarda ölçülen iki ortalamasını (Örn: Eğitim Öncesi Test Puanı – Eğitim Sonrası Test Puanı) karşılaştırmak için kullanılır.

JASP’ta Adım Adım Uygulama:

1. Üst menüden “T-Tests” sekmesine tıklayın ve “Paired Samples T-Test” seçeneğini seçin.
2. Karşılaştıracağınız iki değişkeni (Örn: Öntest ve Sontest) birlikte seçerek “Variable Pairs” alanına atın.
3. “Normality” (Shapiro-Wilk) kontrolünü işaretleyin.
4. Etki büyüklüğü için “Effect Size” (Cohen’s d) kutucuğunu seçin.

Sonuçların Yorumlanması:

• $p < 0.05$ ise uygulanan eğitimin veya müdahalenin katılımcıların puanlarında anlamlı bir değişim yarattığı kabul edilir.

4. Tek Yönlü Varyans Analizi (One-Way ANOVA)

Birbirinden bağımsız üç veya daha fazla grubun (Örn: Lise – Lisans – Yüksek Lisans) ortalamalarını tek seferde karşılaştırmak için kullanılır.

JASP’ta Adım Adım Uygulama:

1. Üst menüden “ANOVA” sekmesine tıklayın ve “ANOVA” (veya One-Way ANOVA) seçeneğini seçin.
2. Bağımlı değişkeninizi “Dependent Variable”, en az 3 kategorili bağımsız değişkeninizi “Fixed Factors” kutusuna sürükleyin.
3. Varsayım Kontrolü: “Homogeneity tests” seçeneğini işaretleyin.
4. Post-Hoc Testleri (Çoklu Karşılaştırmalar): Gruplar arası farkın hangi spesifik iki gruptan kaynaklandığını bulmak için “Post-Hoc Tests” sekmesini açın.
   • Varyanslar homojense ($p > 0.05$): Tukey veya Scheffe seçilir.
   • Varyanslar homojen değilse ($p < 0.05$): Games-Howell veya Tamhane’s T2 seçilir.

5. Parametrik Testler ve JASP

Aşağıdaki interaktif test ile parametrik grup karşılaştırmaları konusundaki bilginizi ölçebilirsiniz.

Sık Yapılan 3 Analiz Hatası

1. Grup Sayısına Göre Yanlış Test Seçmek: 3 ayrı grubu birbiriyle kıyaslarken peş peşe 3 kez T-Testi yapmak Tip I Hata ($\alpha$) oranını katlayarak artırır. Bunun yerine tek seferde ANOVA uygulanmalıdır.
2. Post-Hoc Seçimini Ezbere Yapmak: Varyansların homojenliği varsayımı ihlal edildiğinde Tukey yerine Games-Howell testi seçilmelidir.
3. Etki Büyüklüğünü (Effect Size) Raporlamamak: Sadece $p$ değerine bakmak yeterli değildir. Farkın ne kadar büyük ve anlamlı olduğunu Cohen’s d veya Eta-squared ($\eta^2$) ile raporlamak akademik standarttır.

Parametrik Testler ve Akademik Raporlamada Eduvita Yanınızda!

Hipotez testlerinizin doğru seçilmesi, Levene ve Post-Hoc kararlarının hatasız verilmesi ve JASP çıktılarının APA 7 standartlarında tez metninize dönüştürülmesi için Eduvita Eğitim ve Danışmanlık uzmanlığıyla yanınızdayız:

• T-Testi ve ANOVA Danışmanlığı: Araştırma kurgunuza en uygun parametrik karşılaştırma testlerinin JASP üzerinde yürütülmesi.
• APA 7 Tablo ve Bulgular Yazımı: Analiz çıktılarının tez formatına uygun olarak eksiksiz tablolaştırılması ve akademik dille yorumlanması.
• Birebir İstatistik Mentorluğu: Analiz sonuçlarını jüri ve hakem önünde kendinizden emin bir şekilde savunabilmeniz için birebir koçluk.

Grup karşılaştırmalarınızın metodolojik güvenirliğini garantiye almak için hemen bizimle iletişime geçin!

Eduvita İstatistiksel Analiz Danışmanlığı Randevusu Alın