Parametrik ve parametrik olmayan testler: hangisini seçmeliyim?

Son güncelleme: 26 Ekim 2026

Problem

Normallik testi anlamlı çıktığında parametrik testten vazgeçmek gerekip gerekmediği, hangi parametrik olmayan testin hangi parametrik testin karşılığı olduğu ve bu kararın tezde nasıl yazılacağı çoğu zaman belirsiz kalır.

Kısa yanıt

Karar tek bir p değerine göre değil; ölçüm düzeyi, örneklem büyüklüğü, normallik testinin yanında çarpıklık–basıklık ve Q-Q grafiği birlikte değerlendirilerek verilir. Bağımlı değişken sıralıysa ya da küçük örneklemde dağılım belirgin biçimde normallikten sapıyorsa parametrik olmayan karşılık kullanılır ve gerekçesi rapora yazılır.

Örnek veri yapısı

Bir bağımlı değişken (sürekli ya da sıralı) ve tasarımı belirleyen değişken: iki bağımsız grup, üç ve üzeri bağımsız grup, aynı kişiden alınmış iki ya da daha fazla ölçüm veya iki sürekli değişken arasındaki ilişki.

Parametrik test ne demek?

Parametrik testler, verinin belirli bir dağılımdan (çoğunlukla normal dağılımdan) geldiğini varsayar ve bu dağılımın parametreleri — ortalama ve varyans — üzerinden çıkarım yapar. Bağımsız örneklem t-testi, eşleştirilmiş t-testi, ANOVA ve Pearson korelasyonu bu ailedendir.

Parametrik olmayan testler ise değerlerin kendisi yerine sıralarını kullanır ve dağılımın biçimi hakkında daha az varsayımda bulunur. Bunun bedeli, varsayımlar sağlandığında parametrik testlere göre biraz daha düşük istatistiksel güçtür.

Hangi parametrik testin karşılığı hangisi?

İki bağımsız grup: bağımsız örneklem t-testi ↔ Mann-Whitney U testi. Aynı kişiden iki ölçüm: eşleştirilmiş örneklem t-testi ↔ Wilcoxon işaretli sıralar testi.

Üç ve üzeri bağımsız grup: tek yönlü ANOVA ↔ Kruskal-Wallis H testi. Aynı kişiden üç ve üzeri ölçüm: tekrarlı ölçümler ANOVA ↔ Friedman testi. İki değişken arasındaki ilişki: Pearson korelasyonu ↔ Spearman sıra korelasyonu.

Normallik nasıl değerlendirilir?

Shapiro-Wilk testi küçük örneklemlerde güçlü bir normallik testidir; ancak örneklem büyüdükçe pratikte önemsiz sapmaları bile anlamlı bulur. Bu yüzden test sonucu tek başına okunmaz: çarpıklık ve basıklık değerleri ile Q-Q grafiği birlikte değerlendirilir.

Grup karşılaştırmalarında normallik her grup için ayrı kontrol edilir. Eşleştirilmiş tasarımlarda kontrol edilen şey iki ölçümün farkıdır. Grup büyüklüğü arttıkça merkezi limit teoremi gereği ortalamaların örneklem dağılımı normale yaklaşır ve t-testi ile ANOVA ılımlı sapmalara karşı dayanıklıdır.

Ne zaman parametrik olmayan teste geçilir?

Bağımlı değişken sıralı ölçekliyse (örneğin tek bir Likert maddesi ya da sıralama verisi) parametrik olmayan test doğal seçimdir. Örneklem küçükken dağılım belirgin biçimde çarpık ya da uç değerlerin etkisinde kalıyorsa da sıra temelli test daha güvenilir sonuç verir.

Varyansların eşit olmaması tek başına bir geçiş gerekçesi değildir: iki grupta Welch düzeltmeli t-testi, çok grupta Welch ANOVA bu durum için tasarlanmıştır.

Platform bu kararı nasıl destekler?

Akademik İstatistik, seçilen test için varsayım kontrollerini analizle birlikte çalıştırır: normallik için Shapiro-Wilk ve Q-Q grafiği, varyans homojenliği için Levene ve Brown-Forsythe testleri raporlanır. Bir varsayım karşılanmadığında sonuç ekranı ilgili parametrik olmayan alternatifi önerir; kararı ve gerekçesini kullanıcı verir, rapor metni seçilen testin APA biçimini yazar.

APA raporlama örneği

Son test puanları kontrol grubunda normal dağılmadığından (Shapiro-Wilk W = .91, p = .012, n = 28) gruplar Mann-Whitney U testiyle karşılaştırılmıştır, U = 254.50, p = .031, r = .29.

Sık yapılan hatalar

Büyük örneklemde Shapiro-Wilk testinin anlamlı çıkmasını, pratikte önemsiz bir sapma için bile parametrik testi terk etme gerekçesi saymak.
Normalliği yanlış birim üzerinde kontrol etmek: eşleştirilmiş tasarımda ham ölçümlere değil, fark puanlarına bakılır.
Parametrik olmayan testin sonucunu ortalama farkı gibi yorumlamak; bu testler sıralar üzerinden çalışır.
Varyanslar eşit değil diye bağımsız örneklem t-testini bırakmak; Welch düzeltmesi tam olarak bu durumun çözümüdür.