Ana sayfa
Analiz kataloğu
Hangi istatistiksel testi kullanmalıyım?
Test listesini ezberlemek zorunda değilsiniz. Analiz kataloğu, platformda çalışan 37 akademik testi araştırma sorusuna ve veri yapısına göre gruplar; her testin hangi durumda kullanıldığını da yazar.
Analiz seçici mantığı
- 1Araştırma sorusu
- 2Değişken tipi
- 3Varsayım kontrolü
- 4Test önerisi
Analiz kataloğu
Araştırma sorusuna göre gruplanmış 37 test
Her grup bir soruya karşılık gelir. Sorunu seç, altındaki testlerden hangisinin senin tasarımına uyduğunu kısa açıklamalardan gör.
Gruplar arasında fark var mı?
Ortalama, sıra veya kategori farklarını karşılaştırmak isteyen kullanıcılar.
8 test
- Bağımsız Örneklem t-TestiRehber →İki bağımsız grup arasında fark var mı?İki ayrı grubun (deney–kontrol, kadın–erkek) sürekli bir ölçümdeki ortalamalarını karşılaştırırken kullanılır. Her katılımcı yalnızca bir grupta yer almalı, ölçüm yaklaşık normal dağılmalıdır; varyanslar eşit değilse Welch düzeltmesi raporlanır.
- Eşleştirilmiş Örneklem t-TestiRehber →Aynı grubun iki ölçümü farklı mı?Aynı katılımcıların iki farklı zamandaki ya da iki farklı koşuldaki ölçümünü karşılaştırır — ön test–son test tasarımının standart testidir. Normallik varsayımı ölçümlerin kendisi için değil, ikisi arasındaki farklar için aranır.
- Tek Yönlü ANOVARehber →Üç veya daha fazla grup farklı mı?Üç veya daha fazla bağımsız grubun ortalamalarını tek bir testte karşılaştırır; ikişerli t-testleri yapmak yerine bunu kullanmak I. tip hata birikimini önler. Anlamlı sonuçta farkın hangi gruplar arasında olduğu post-hoc karşılaştırmalarla belirlenir.
- Tekrarlı Ölçümler ANOVARehber →Aynı grubun çoklu ölçümleri farklı mı?Aynı katılımcıların üç veya daha fazla ölçümünü (ön test–son test–izleme) karşılaştırır. Küresellik varsayımı karşılanmadığında serbestlik dereceleri düzeltilerek raporlanır.
- Mann-Whitney U TestiRehber →İki bağımsız grupta parametrik olmayan fark var mı?İki bağımsız grubu karşılaştırırken veri sıralı ölçekliyse ya da normallik varsayımı karşılanmıyorsa bağımsız örneklem t-testinin yerine geçer. Ortalamaları değil sıra dağılımlarını karşılaştırdığı için aykırı değerlerden az etkilenir.
- Kruskal-Wallis H TestiRehber →Üç veya daha fazla grupta parametrik olmayan fark var mı?Üç veya daha fazla bağımsız grup için tek yönlü ANOVA'nın parametrik olmayan karşılığıdır; sıralı ölçekli ya da normal dağılmayan bağımlı değişkenlerde kullanılır. Anlamlı sonuçta ikili karşılaştırmalar Dunn post-hoc testiyle yapılır.
- Wilcoxon İşaretli Sıralar TestiRehber →Eşleştirilmiş ölçümlerde parametrik olmayan fark var mı?Aynı katılımcıların iki ölçümünü karşılaştırırken farklar normal dağılmıyorsa ya da veri sıralıysa eşleştirilmiş t-testinin yerine geçer. Küçük örneklemli ön test–son test tasarımlarında sık tercih edilir.
- Friedman TestiRehber →Tekrarlı ölçümlerde parametrik olmayan fark var mı?Aynı katılımcıların üç veya daha fazla tekrarlı ölçümünü sıralara dayanarak karşılaştırır; tekrarlı ölçümler ANOVA'sının parametrik olmayan karşılığıdır ve küresellik varsayımı aramaz.
Birden fazla faktör ya da kontrol değişkeni mi var?
İki faktörün etkileşimini incelemek ya da bir kontrol değişkeninin etkisini ayıklamak isteyen kullanıcılar.
3 test
- İki Yönlü ANOVA (Faktöryel)Rehber →İki faktörün etkisi birbirine bağlı mı, yoksa bağımsız mı?İki kategorik faktörün bir sonuç üzerindeki etkisini aynı anda inceler; asıl sorusu etkileşimdir — bir faktörün etkisi diğerinin düzeyine göre değişiyor mu? Dengesiz tasarımlarda kareler toplamı tipi (I/II/III) sonucu değiştirdiği için hangi ayrışımın kullanıldığı raporda belirtilir.
- MANOVA (Çok Değişkenli Varyans Analizi)Rehber →Gruplar birden çok ölçüde birlikte farklılaşıyor mu?Birden çok bağımlı değişkeni tek tek değil birlikte inceler. Ayrı ayrı ANOVA koşmaktan farkı iki yönlü: hata oranını bir arada tutar, ve grupların hiçbir ölçüde tek başına ayrılmadığı ama ölçülerin oluşturduğu profilde ayrıldığı durumu görebilir. Anlamlı sonucun ardından her bağımlı değişken için düzeltilmiş tek değişkenli testler raporlanır.
- ANCOVA (Kovaryans Analizi)Rehber →Gruplar arasındaki fark, bir başlangıç farkı düzeltildikten sonra da sürüyor mu?Grupları karşılaştırırken sonucu etkileyen sürekli bir değişkeni (ön test puanı, yaş, süre) istatistiksel olarak kontrol eder ve düzeltilmiş ortalamaları verir. Kullanılabilmesi için regresyon eğimlerinin gruplar arasında homojen olması gerekir; bu ön kontrol ayrı bir modelle yapılır.
Değişkenler ilişkili mi?
İki veya daha fazla değişken arasındaki ilişki gücünü ve yönünü incelemek isteyen kullanıcılar.
4 test
- Pearson KorelasyonuRehber →İki sürekli değişken ilişkili mi?İki sürekli değişken arasındaki doğrusal ilişkinin yönünü ve gücünü ölçer. Değişkenlerin yaklaşık normal dağılması ve ilişkinin doğrusal olması beklenir; anlamlı bir korelasyon nedensellik kanıtı değildir.
- Spearman KorelasyonuRehber →Sıralı veya normal dağılmayan değişkenler ilişkili mi?Sıralı ölçekli (Likert, sıralama) ya da normal dağılmayan değişkenler arasındaki ilişkiyi sıralara dayanarak ölçer. Doğrusal olmayan ama tek yönlü artan/azalan ilişkileri de yakalar ve aykırı değerlerden az etkilenir.
- Point-Biserial KorelasyonRehber →İkili ve sürekli değişken ilişkili mi?İkili bir değişken (cinsiyet, geçti/kaldı) ile sürekli bir değişken arasındaki ilişkiyi ölçer. Bağımsız örneklem t-testiyle aynı bilgiyi hipotez testi yerine etki büyüklüğü biçiminde verir.
- Tetrachoric KorelasyonRehber →İki ikili değişkenin örtük ilişkisi var mı?İkili olarak kodlanmış iki maddenin arkasında sürekli ve normal dağıldığı varsayılan örtük değişkenler arasındaki korelasyonu kestirir. Doğru/yanlış maddeli başarı testlerinde madde analizinin ve faktör analizinin temelidir.
Bir sonucu yordayabilir miyim?
Bir sonucu açıklamak, yordamak ya da her yordayıcının bağımsız katkısını ayırmak isteyen kullanıcılar.
7 test
- Doğrusal RegresyonRehber →Bir veya daha fazla değişken sürekli bir sonucu ne kadar yorduyor?Bir veya daha fazla yordayıcının sürekli bir sonucu ne kadar açıkladığını ve her birinin diğerleri kontrol edildiğinde kalan katkısını verir. Katsayılarla birlikte çoklu bağlantı (VIF), hata bağımsızlığı (Durbin-Watson) ve varyans homojenliği (Breusch-Pagan) tanıları da raporlanır.
- Karma Etkiler Modeli (Çok Düzeyli)Rehber →Gözlemler gruplar içinde toplanmış mı, ve bu cevabı değiştiriyor mu?Gözlemler gruplar içinde toplanmışsa — aynı sınıftan öğrenciler, aynı kişiden tekrarlı ölçümler, aynı klinikten hastalar — sıradan regresyon standart hataları olduğundan küçük gösterir ve bunu hiçbir çıktısında söylemez. Karma model varyansı gruplar arası ve grup içi olarak ayırır; grup düzeyindeki bir yordayıcı katılımcı sayısına değil grup sayısına karşı sınanır.
- Hiyerarşik RegresyonRehber →Yeni bir değişken grubu, öncekilerin üstüne ne kadar açıklayıcılık katıyor?Yordayıcıları kuramsal olarak sıralanmış bloklar hâlinde modele ekler ve her bloğun açıklanan varyansa kattığı artışı (ΔR²) sınar. Demografik değişkenler kontrol edildikten sonra asıl değişkenin katkısını göstermenin standart yoludur.
- İkili Lojistik RegresyonRehber →Değişkenler iki sonuçlu bir olayın olma olasılığını nasıl değiştiriyor?Sonuç iki kategoriliyken (başarılı/başarısız, var/yok) yordayıcıların olayın olma olasılığını nasıl değiştirdiğini odds oranlarıyla verir. Doğrusal regresyonun aksine sonucun sürekli ve normal dağılıyor olması gerekmez.
- Basit Aracılık Analizi (PROCESS Model 4)Rehber →Bir değişken sonucu doğrudan mı etkiliyor, yoksa üçüncü bir değişken üzerinden mi?Bir değişkenin sonuç üzerindeki etkisinin ne kadarının üçüncü bir değişken (aracı) üzerinden geçtiğini ayırır; Hayes'in PROCESS Model 4'ünün karşılığıdır. Dolaylı etki iki katsayının çarpımı olduğu için güven aralığı 5000 yeniden örneklemeli bootstrap ile kurulur — Sobel testi yanında raporlanır ama asıl sonuç bootstrap aralığıdır. Aracılığın nedensel okunuşu istatistikten değil desenden gelir: aracının bağımsız değişkenden sonra, sonuçtan önce ölçülmüş olması gerekir.
- Düzenlenmiş Aracılık Analizi (PROCESS Model 7, 14, 58, 59)Rehber →Aracı üzerinden geçen etki herkes için aynı büyüklükte mi?Aracılık ile düzenleyiciliği tek modelde birleştirir: dolaylı etkinin gücünün bir düzenleyici değişkene göre değişip değişmediğini sınar; PROCESS Model 7, 14, 58 ve 59'un karşılığıdır ve hangisinin kurulacağı bir parametredir. Asıl sonuç koşullu dolaylı etkiler değil, aralarındaki **farktır** — dolaylı etkinin bir düzeyde anlamlı, diğerinde anlamsız çıkması iki testin karşılaştırılmasıdır, farkın testi değil. Tek yol modere edildiğinde bu fark tek bir sayıya iner (düzenlenmiş aracılık indeksi); iki yol birden modere edildiğinde koşullu dolaylı etki kuadratiktir ve indeks yoktur.
- Basit Düzenleyicilik Analizi (PROCESS Model 1)Rehber →Bir değişkenin etkisi, ikinci bir değişkenin düzeyine göre değişiyor mu?Bir değişkenin etkisinin ikinci bir değişkenin düzeyine göre değişip değişmediğini sınar; Hayes'in PROCESS Model 1'inin karşılığıdır. Etkileşim teriminin yanında koşullu etkileri (basit eğimler) ve etkinin anlamlı olmaktan çıktığı düzenleyici değerini veren Johnson-Neyman bölgesini de raporlar. Yordayıcılar varsayılan olarak ortalamadan merkezlenir; bu etkileşimi değiştirmez, ana etkileri yorumlanabilir kılar.
Kategorik değişkenler arasında ilişki var mı?
Çapraz tablo, beklenen frekans ve 2x2 tablo senaryolarını değerlendirmek isteyen kullanıcılar.
3 test
- Pearson Ki-Kare TestiRehber →Kategorik değişkenler bağımsız mı?İki kategorik değişkenin çapraz tabloda birbirinden bağımsız olup olmadığını sınar. Beklenen frekansların büyük çoğunluğunun 5'in üzerinde olması gerekir; ilişkinin gücü Cramér's V ile raporlanır.
- Yates Düzeltmeli Ki-Kare TestiRehber →2x2 tabloda düzeltilmiş ki-kare gerekli mi?2x2 tablolarda ki-kare istatistiğine süreklilik düzeltmesi uygular; sürekli ki-kare dağılımının kesikli veriye uydurulmasından doğan yanlılığı azaltır.
- Fisher'ın Kesin TestiRehber →Küçük örneklemli 2x2 tabloda ilişki var mı?2x2 tabloda beklenen frekanslar 5'in altına düştüğünde ki-kare yerine kullanılır; olasılığı yaklaşık değil kesin olarak hesaplar. Küçük örneklemli klinik ve deneysel çalışmaların standart çözümüdür.
Ölçeğim güvenilir mi?
Ölçek uyarlama ya da geliştirme çalışmasında güvenilirlik kanıtı sunmak isteyen kullanıcılar.
4 test
- Cronbach Alfa (Güvenilirlik Analizi)Rehber →Ölçeğimin maddeleri birbiriyle tutarlı mı?Bir ölçeğin maddelerinin aynı yapıyı ne kadar tutarlı ölçtüğünü verir; ölçek uyarlama ve geliştirme çalışmalarında ilk raporlanan katsayıdır. Madde silindiğinde alfa sütunu hangi maddenin ölçeği zayıflattığını gösterir, ters maddeler analizden önce yansıtılmalıdır.
- Hiyerarşik Omega (Schmid-Leiman)Rehber →Bu ölçeğin maddelerini tek bir toplam puana indirmek savunulabilir mi?Maddeleri toplayıp tek bir puan vermenin savunulabilir olup olmadığını sınar. Alfa bu soruyu yanıtlamaz: maddeler herhangi bir sebeple birlikte hareket ettiğinde yükselir, üç sıkı alt boyutu olan ve genel faktörü hiç olmayan bir ölçekte bile. ω hiyerarşik toplam puanın ne kadarının gerçekten tek bir genel faktörden geldiğini verir; alt boyut sayısı ve döndürme araştırmacının bildirdiği şeydir.
- McDonald OmegaRehber →Maddeler eşit ağırlıkta değilken ölçeğimin güvenilirliği nedir?Maddeler yapıyı eşit ağırlıkta ölçmediğinde — yani tau-eşdeğerlik sağlanmadığında — alfa yerine önerilen güvenilirlik katsayısıdır. Tek faktörlü bir ölçüm modelinin yüklerinden hesaplandığı için ölçeğin tek boyutlu olması gerekir.
- Madde Ayırt Ediciliği (Alt-Üst %27)Rehber →Hangi maddeler güçlü ve zayıf katılımcıları birbirinden ayırıyor?Her maddenin toplam puanı yüksek ve düşük katılımcıları ne kadar iyi ayırdığını alt-üst %27 gruplarını karşılaştırarak ölçer. Başarı testi ve madde havuzu geliştirmede zayıf maddeleri ayıklamak için kullanılır.
Ölçeğimin arkasında hangi yapı var?
Madde havuzunun boyut yapısını keşfetmek ya da kurulmuş bir yapıyı doğrulamak isteyen kullanıcılar.
2 test
- Açımlayıcı Faktör Analizi (AFA)Rehber →Maddelerimin arkasında kaç boyut var ve hangi madde hangi boyutu ölçüyor?Madde havuzunun arkasında kaç boyut olduğunu ve hangi maddenin hangi boyuta yüklendiğini kuramsal bir model dayatmadan ortaya çıkarır. Yeni bir ölçek geliştirirken ya da uyarlanan ölçeğin yapısını ilk kez incelerken kullanılır; örneklem uygunluğu KMO ve Bartlett testiyle önden kontrol edilir.
- Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA)Rehber →Kurduğum faktör yapısı veriyle doğrulanıyor mu?Önceden tanımlanmış bir faktör yapısının veriyle doğrulanıp doğrulanmadığını uyum indeksleriyle (χ², CFI, TLI, RMSEA, SRMR) sınar. Ölçek uyarlama çalışmalarında açımlayıcı faktör analizinden sonraki adımdır ve ayrı bir örneklem ister.
Veri dağılımı ve rastgelelik uygun mu?
Parametrik test varsayımlarını ve veri dizisinin rastgeleliğini kontrol etmek isteyen kullanıcılar.
3 test
- Shapiro-Wilk TestiRehber →Dağılım normal mi?Parametrik testlerin normallik varsayımını sınar; küçük ve orta örneklemlerde (yaklaşık n < 50) en güçlü normallik testi olduğu için ilk tercihtir.
- Kolmogorov-Smirnov TestiRehber →Dağılım normal mi?Bir değişkenin dağılımının normalliğini sınar ve büyük örneklemlerde Shapiro-Wilk'e alternatif olarak raporlanır. Çok büyük örneklemlerde küçük sapmaları bile anlamlı bulduğu için çarpıklık–basıklık ve grafiklerle birlikte yorumlanmalıdır.
- Runs TestiRehber →Gözlem sırası rastgele mi?Gözlemlerin sırasının rastgele olup olmadığını sınar; zaman içinde toplanan verilerde sistematik bir örüntü, öğrenme etkisi ya da ölçüm kayması olup olmadığını kontrol eder.
Veriyi önce anlamak mı gerekiyor?
Analize başlamadan önce ölçek, dağılım, frekans ve eksik değerleri özetlemek isteyen kullanıcılar.
2 test
- Tanımlayıcı İstatistiklerRehber →Verinin genel yapısı nedir?Ortalama, standart sapma, çarpıklık–basıklık ve eksik değer sayılarını çıkarır. Yayında istenen betimsel tabloyu üretir ve hangi testin uygun olduğuna karar vermenin ilk adımıdır.
- Frekans AnaliziRehber →Kategoriler nasıl dağılmış?Kategorik ve sıralı değişkenlerin frekans ve yüzde dağılımını verir; örneklem tanıtımı tablolarının kaynağıdır. Beklenmedik kodları, birleştirilmesi gereken az dolu kategorileri ve eksik değerleri erken yakalar.
Başka çalışmaların sonuçlarını birleştirebilir miyim?
Alanyazındaki çalışmaların bulgularını tek bir ortak etkide toplamak isteyen kullanıcılar.
1 test
Veri toplamadan önce
Kaç katılımcı gerekiyor?
Örneklem büyüklüğü hesaplayıcı; t-testi, ANOVA, korelasyon, ki-kare ve regresyon için gereken katılımcı sayısını güç eğrisiyle birlikte verir. Kayıt gerekmez.
Hesaplayıcıyı aç →