SPSS ile bağımsız (ilişkisiz) örneklem t testi nasıl yapılır?

Bu makalemde SPSS kullanarak bağımsız örneklem t testinin nasıl yapıldığını örnek bir uygulama ile anlatmaya çalışacağım. Bağımsız örneklem t testi, ilişkisiz örneklem t testi olarak da karşımıza çıkabilmektedir.
Araştırmamızda bir gruba (cinsiyet, medeni durum vb.) ait ölçümleri (puanları) karşılaştırmak isteyebiliriz. Bu durumda hipotez testlerini kullanarak, gruplar arasında gözlenen farkların istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını belirleyebiliriz. Sonuç olarak, bağımsız örneklem t tesi, iki ilişkisiz grubun puan ortalamaları arasındaki farkın manidar olup olmadığını test etmek için kullanılır.
Örneğin, cinsiyete göre, katılımcıların mesleki tükenmişlik düzeyleri arasında manidar bir farklılık olup olmadığını bağımsız örneklem t testi kullanarak inceleyebiliriz. Bir başka örnek; Deneysel bir uygulama yaptığınızı düşünün. Çalışmanızda yer alan kontrol ve deney gruplarının deneysel işlem öncesinde ve sonrasında uygulamış olduğunuz ölçme araçlarından almış oldukları puanları karşılaştırmak istiyorsunuz. Bu durumda bağımsız örneklem t testi kullanmanız gerekmektedir.

Bağımsız örneklem t testini gerçekleştirebilmek için veri setimizin bazı varsayımları karşılaması gerekmektedir. Bunlar;

1- Araştırmadaki bağımlı değişkene ait puanlar (ölçümler) en az aralık ölçeğinde olmalıdır.
2- Bağımlı değişkene ait puanların dağılımı gruplara göre normal dağılım göstermelidir.
3- Puan ortalamaları karşılaştırılacak örneklemler ilişkisiz olmalıdır.

Şimdi SPSS kullanarak bir örnek üzerinde bağımsız örneklem t testini uygulamaya çalışalım. Örnek veri dosyasını buradan indirebilirsiniz.

Örneğimizde cinsiyete göre katılımcıların "matematiğe yönelik içsel motivasyonlarını" ve "matematiğe yönelik görev zorluğu algılarını" karşılaştırılmak istenmektedir. Dolayısı ile araştırmanın alt problemleri şu şekilde olabilir?

1-Katılımcıların "matematiğe yönelik içsel motivasyonları" cinsiyete göre farklılaşmakta mıdır?
2-Katılımcıların "matematiğe yönelik görev zorluğu algıları" cinsiyete göre farklılaşmakta mıdır?

Bu problemlere cevap bulmak için araştırmacı bağımsız (ilişkisiz) örneklem t testini kullanmıştır. Aşağıdaki şekilde görüldüğü gibi veri setinde cinsiyet bağımsız değişken, içsel motivasyon ve görev zorluğu algısı ise bağımlı değişken olarak yer almaktadır. Değişken kavramı ve değişken türlerine ilişkin bilgileri blogumda arama yaparak bulabilirsiniz.

Analize başlamak için SPSS'de Analysis menusünden, Compare Means, buradan da Independent Samples T Testini seçiyoruz.

Bir sonraki adımda Independent Samples T Test için bir pencere açılıyor. Bu pencerede Test Variable(s) ve Grouping Variable olmak üzere iki gözenek yer alıyor. 

Test Variable(s) gözeneğine araştırmamızın bağımlı değişkenleri olan "İçselMotivasyon" ve "GörevZorluğuAlgısı" değişkenlerini; Grouping Variable gözeneğine ise araştırmamızın bağımsız değişkeni olan cinsiyet değişkenini ok butonu yardımı ile gönderiyoruz. 
Bir sonraki adımda, Define Groups butonuna tıklayarak, veri girişi sırasında cinsiyet değişkenini hangi rakamlarla kodlanmış ise o rakamları gruplara atıyoruz. Örneğimizde kızlar 1, erkekler ise 2 ile kodlanmıştır. Bu işlemi de bitirdikten sonra Continue butonuna tıklıyoruz ve son olarak OK butonuna tıklayarak analizimizi gerçekleştiriyoruz.

Bu işlemleri gerçekleştirdikten sonra SPSS, Output çıktısı ile gerçekleştirdiğimiz bağımsız örneklem t testi sonuçlarını tablolar halinde bize özetliyor. Şimdi bu tabloları açıklamaya çalışacağım.

Birinci tablo katılımcıların "İçselMotivasyon" ve "GörevZorluğuAlgısı" ölçeklerinden almış oldukları

 puanların ortalamalarını (Mean), standart sapmasını (Std. Deviation), ortalama standart hatasını (Std. Error Mean) ve uygulamadaki kişi sayısını (N) göstermektedir. Bu tabloda odaklanacağımız nokta kız ve erkek katılımcıların ölçeklerden almış oldukları puan ortalamalarıdır. Görüldüğü gibi "İçselMotivasyon" ölçeğinden elde edilen puan ortalamaları arasında ciddi bir fark bulunmamaktadır. Diğer yandan "GörevZorluğuAlgısı" ölçeğinden elde edilen puanlar arasında belirli bir farkın olduğu görülmektedir. Bu farkın istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını ikinci tabloya bakarak anlamaya çalışacağız. 

İkinci tabloda odaklanacağımız değer Sig (2-tailed) olarak belirtilen p anlamlılık değeridir. Bu değer 0,05'den küçük ise puan ortalamaları arasındaki farkın manidar olduğu, büyük ise puan ortalamaları arasındaki farkın manidar olmadığı ortaya çıkacaktır. Bu bilgiye göre, "İçselMotivasyon" puan ortalamaları arasındaki farkın manidar olmadığı (p=0,921>0,05) yani kız ve erkek katılımcıların benzer içsel motivasyona sahip oldukları söylenebilir. Diğer yandan cinsiyete göre "GörevZorluğuAlgısı"nın farklılaştığı (p=0,02<0,05) görülmektedir. Farklılığın kimin lehine olduğunu belirlemek için birinci tablodaki ortalamalar dikkate alınmalıdır. Buna göre kızlar (13,55) erkeklere (12,26) göre daha yüksek görev zorluğu algısına sahiptir denebilir.

SPSS ile bağımlı (ilişkili) örneklem t testi nasıl yapılır?

Bu makalemde SPSS ile bağımlı  örneklem t testinin nasıl yapıldığını adım adım anlatmaya çalışacağım. Bağımlı örneklem t testi, ilişkili örneklemler için t testi olarak da bilinmektedir.

Bağımlı örneklem t testi, ilişkili iki örneklem ortalaması arasındaki farkın birbirinden anlamlı bir şekilde farklı olup olmadığını test etmek için kullanılır. Örneğin bir gruba farklı zamanlarda uygulanan bir testten elde edilen puanları karşılaştırmak için bağımlı örneklem t testi kullanılabilir. Deneysel bir çalışma yaptığınızı düşünün. Deney grubuna bir testi deneysel işlem öncesinde (öntest) ve sonrasında (sontest) uyguladınız. Daha sonra bu uygulamalardan elde edilen puan ortalamalarını karşılaştırmak istiyorsunuz. Bu durumda bağımlı (ilişkili) örneklem t testini kullanmanız gerekir.

Bağımlı örnkelem t testini kullanmak isteyen araştırmacılar özellikle şu hususa dikkat etmelidir. Verileri excell veya spss'e girerken katılımcıların her birinin uygulamalardan (ölçme araçlarından) almış oldukları puanlar aynı satırda yer almalıdır.

Bağımlı örneklem t tsti parametrik bir test olduğundan, bu testi kullanarak analiz yapabilmek için veri setinin bazı varsayımları karşılaması gerekmektedir. Veri setinizin bu varsayımları karşılayıp karşılamadığını kontrol ettikten sonra bağımlı örneklem t testini kullanarak analiz yapabilirsiniz. Eğer veri setinin gerekli varsayımları karşılamıyor ise bağımsız örneklem t testinin karşılığı olan ve none-parametirk bir test olan Mann-Whitney U testini kullanmanızı tavsiye ediyorum. Bu teste ilişkin örnek bir uygulamayı bloğumda bulabilirsiniz.

Şimdi bağımlı örneklem t testinin kullanılabilmesi için karşılanması gereke varsayımları belirtelim;
1. Araştırmada yer alan bağımlı değişkene ait puanlar, aralık ya da oran ölçeğinde olmalıdır.
2. Bağımlı değişkenlere ait puanların her biri normal dağılım göstermelidir.

Şimdi somut bir örnek ile SPSS'de bağımlı örneklem t testinin nasıl yapıldığını adım adım açıklayalım. Örnek veri setimizi buradan indirebilirsiniz. Bu örneğimizde yer alan veri seti bağımlı örneklem t testinin yapılabilmesi için gerekli varsayımları karşılamaktadır.

Verilerin SPSS'deki görünümü aşağıdaki gibidir. Toplam 26 katılımcının bulunduğu araştırmada deneysel bir işlem gerçekleştirilmiştir. Deneysel işlem öncesinde gruba öntest olarak "uzamsal beceri testi" uygulanmış. deneysel işlemden sonra aynı beceri testi gruba sontest olarak uygulanmıştır. Deneysel işlemin katılımcıların "uzamsal becerileri" üzerindeki etkisi incelenmek istenmektedir.

Verileri ve araştırmanın amaçlarını açıkladıktan sonra bağımsız örneklem t testini yapmaya başlayabiliriz. SPSS'de Analysis menusünden, Compare Means, buradan da Pared Samples T Testini seçiyoruz.

Daha sonra Pared Samples T Test için bir pencere açılıyor. Bu pencerede Variable 1 ve Variable 2 yazan iki seçenek gözüküyor. Bu seçeneklere uygulama_1 ve uygulama_2 verilerini sırasıyla ve ok butonu yardımı ile atıyoruz. Daha sonra OK butonunu tıklıyoruz.

Bu işlemleri gerçekleştirdikten sonra SPSS Output çıktısı ile gerçekleştirdiğimiz bağımlı örneklem t testi sonuçlarını tablolar halinde bize veriyor. Şimdi bu tabloları açıklamaya çalışacağım.

Birinci tablo katılımcıların uygulama_1(öntest) ve uygulama 2'den (sontest) almış olduğu puanların ortalamalarını (Mean), standart sapmasını (Std. Deviation), ortalama standart hatasını (Std. Error Mean) ve uygulamadaki kişi sayısını (N) göstermektedir. Bu tabloda odaklanacağımız nokta uygulamalardan elde edilen yani öntest ve sontstten elde edilen puanların ortalamalarıdır. Sontest puan ortalaması (9,8846) öntest puan ortalamasına (6,5769) göre belli bir miktar artmış gözükmektedir. Şimdi bu artışın istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını üçüncü tabloya bakarak anlamaya çalışacağız. 

Üçüncü tabloda uygulama_1 ve uygulama_'den elde edilen puan ortalamaları arasındaki farkı (Mean) görebiliriz (-3,30769). Bu tabloda da odaklanacağımız değer p anlamlılık değeridir. Bu değer de tablonun en sonundaki değerdir (Sig. (2-tailed)). Bu değerin ,000 olduğunu görüyoruz. Bu değer0,001'den küçük, yani istatistiksel olarak anlamlıdır. Elde edilen bu sonuç, uygulama_1 ve uygulama_2'den elde edilen puan ortalamaları arasındaki farkın istatistiksel olarak anlamlı olduğunu göstermektedir. Buda yapılan deneysel uygulamanın etkili olduğunu, katılımcıların "uzamsal becerilerini" geliştirdiğini göstermektedir.