T testi nedir?

T testi, istatistikte sıklıkla kullanılan parametrik bir testtir. Veri setinin normallik, varyans eşitliği gibi ön koşulları sağlaması gerekir. Parametrik bir test olduğu için de ortalamaları karşılaştırmaya yönelik bir testtir. SPSS’te de “compare means” yani “ ortalamaları karşılaştır” başlığı altında yer almaktadır. Eğer parametrik ve parametrik olmayan testlerle ilgili bilgi almak için buradaki yazımızı inceleyebilirsiniz.

Genelde tek bir t testi var gibi ifade ederiz ancak aslında tek bir t testi yoktur. Verilerinizin ve çalışmanızın özelliğine göre seçebileceğiniz 3 farklı test bulunmaktadır. Bunlar:

1. Tek örneklem/tek grup t testi
2. Bağımsız örneklem/bağımsız gruplar t testi
3. Bağımlı örneklem/bağımsız gruplar t testi

Bu 3 testi de farklı durumlarda kullanılırız.

Tek Örneklem t testi

Literatürde bu test için pek çok farklı ismi görmek mümkündür. Tek örneklem, tek grup ya da tek anakütle ortalamasının testi aynı testi ifade eder. Bir ortalama hakkında bir öngörü ya da bir tahminde bulunduğumuz zaman bunun doğruluğunu test etmek için kullanılır.

Örnek vermek gerekirse bir firma müşterileri tarafından bildirilen problemlerin çözüm süresinin ortalama 35 dakika olduğunu iddia ediyorsa bu iddianın doğruluğunu tek örneklem yöntemi ile test etmek mümkündür. Bu amaçla öncelikle veri toplanması gerekir. Bu veriler her bir müşteri bir sorun bildirdiğinde çözüme ulaşması için gereken süredir.  Gerekli verileri topladığımızda hipotezlerimizi oluştururuz. Bu örnek için,

H₀ : Firmanın sorunları çözüm süresi 35 dakikadır.

H₁ : Firmanın sorunları çözüm süresi 35 dakikadan farklıdır.

hipotezlerini oluştururuz.

Bu test SPSS yazılımında Analyze>Compare Means> One-Sample T test başlığı aldında yer alır. SPSS yazılımında değişken olarak veri setini gireriz ve “test value” olarak öngördüğümüz değer girilerek testi yürütebiliriz. Eğer temel ayarlarda bir değişiklik yapmadıysak SPSS %95 güven aralığında çalışır ve bu nedenle p değerimiz 0,05’in üzerinde ise H₀ hipotezini kabul ederiz ve sorunlar 35 dakikada çözüm bulur diyebiliriz.

Bağımsız Örneklem t testi

Bağımsız örneklem t testi belki de sosyal bilimlerde en sık kullanılan türdür. Bu testte farklı anakütlelerin ortalamalarının farklılığını test ederiz. Bir değişkenin farklı gruplar arasında değişip değişmediğini test ederiz. Kadın ve erkekler arasındaki fark, ilaç kullanan hastalar ve kullanmayan hastalar arası fark, evli ve bekar olanlar arasındaki fark buna örnek teşkil eder.

Bu test türü için sayısız örnke türetmek mümkündür. Örnek olarak, bir yüksek lisans testi yaptığımızı farz edelim. Tezde katılımcıların iş tatminlerini “iş tatmini ölçeği” kullanılarak ölçülsün. Kadın ve erkek çalışanlar arasında iş tatmini bakımından fark olup olmadığını bu yolla test ederiz. Burada ihtiyaç duyduğumuz veriler ölçek puanları ve katılımcıların cinsiyetleridir. Öncelikle hipotezlerimizi oluştururuz:

H₀ : Kadın ve erkek çalışanlar arasında iş tatmini bakımından fark yoktur.

H₁ : Kadın ve erkek çalışanlar arasında iş tatmini bakımından fark bulunmaktadır.

SPSS’de Analyze>Compare Means>Independent-Samples t Test altında bu testi bulabiliriz. Test variable olarak iş tatmini ölçeğini, grouping variable olarak da cinsiyeti seçerek testi yürütürüz. Bu testte, SPSS farklı olarak bir de Levene Testi yürütür. Bu test varyansların eşitliği içindir. Eğer tablolarda “Levene’s Test for Equality of Varances” altında verilen p değeri 0,05’in üzerindeyse varyanslar eşittir ve “equal variances assumed” satırındaki “t-test for equality of means” altındaki p değerini okuruz. Eğer Levene testi için p değeri 0,05’in altında ise “Equal variances not assumed” satırındaki p değerini okuruz. Analiz sonucunda, test için p değerimiz 0,05’in üzerinde ise H₀ hipotezini kabul ederiz. Değilse H₀ hipotezini reddederiz ve H₁ hipotezini kabul ederiz.

Bağımlı Örneklem t testi

T testlerinden sonuncusu bağımlı örneklem t testidir. Bağımsız örneklem t testinde birbirinden farklı iki grubun (kadın ve erkek gibi) arasındaki fark test ediliyordu. Buradaki fark ise, bağımlı örneklem testinde ise aynı kişilerdeki değişim gözlemlenir. Yani gruplar aslında aynı kişilerde meydana gelen değişikliklerin istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığının test edilmesidir. Ön-test, son-test yaklaşımı bağımlı örneklem t testine örnek teşkil eder.

Bağımlı örneklem testine bir örnek vermek gerekirse pandemi etkisini inceleyebiliriz. Örneğin daha önce verdiğimiz örnekteki iş tatminini ele alalım. Katılımcılara, pandeminin başında uyguladığımız iş tatmini ölçeğini bir de pandeminin ilerleyen döneminde uygulayabiliriz. Böylece pandeminin iş tatminine etkisini ölçmeyi hedefleyebiliriz. Yalnız unutulmamalıdır ki testin tekrar uygulamalarında kişilerin önceki ve sonraki cevaplarında kayma olmamalıdır. Çünkü bağımlı örneklem testi için aynı kişilerdeki değişimin gözlemlenmesi önemlidir. Bunu gerçekleştirmenin en kolay yolu elbette katılımcı isimlerinin alınmasıdır. Ancak genellikle katılımcılar anketlerde isim vermekten imtina eder. Elbette anket formlarında kişisel bilgilerin korunması önemlidir. Bu nedenle alternatif bir yol olarak anketler numaralandırılabilir. Böylece ikinci anket uygulamasında kişiler isimlerini vermeden kendi numaralarına ait anketleri doldurabilirler.

Veri toplama aşamasını tamamladıktan sonra hipotezleri oluştururuz:

H₀ : Pandeminin iş tatminine bir etkisi olmamıştır.

H₁ : Pandemi iş tatminini etkilemiştir.  

SPSS yazılımında test ekranına variable 1 kısmına pandemi öncesi değerleri, variable 2 kısmına ise pandeminin ileriki dönemlerinde ölçtüğümüz değerleri ekleriz. Test sonucunda p değeri 0,05’in altında ise H₀ hipotezini reddederiz ve pandemi iş tatmini düzeylerini etkilemiştir diyebiliriz.

Yüksek lisans ve doktora tezlerinizde desteğe ihtiyacınız olduğunu düşünüyorsanız bize ulaşabilir ve destek alabilirsiniz.