Hangi İstatistiksel Testi Seçmeliyim? Sayılarla Uğraşırken Kaybolmamak İçin Basit Bir Rehber

İstatistik dendiğinde çoğumuzun aklına karmaşık formüller, anlaması zor grafikler ve sayılarla dolu tablolar gelir. Hele işin içine istatistiksel test seçimi girdi mi, işler iyice karışıyor gibi görünebilir. Ama korkma! Aslında bu testlerin mantığı düşündüğün kadar karmaşık değil.

Bu yazıda, “Hangi test ne zaman kullanılır?” sorusuna basit, samimi ve anlaşılır bir şekilde cevap vereceğiz. Hadi başlayalım!

Test Seçiminde İlk Adım: Ne Sormak İstiyorsun?

Her şeyin başlangıç noktası, araştırma sorundur. Kendine şunu sor:

• Gruplar arasında fark mı arıyorum?

• İki değişken arasında ilişki mi inceleyeceğim?

• Yoksa bir şeyin başka bir şeyi tahmin edip etmediğini mi öğrenmek istiyorum?

Bunlardan hangisini yapmak istediğini bilmeden, doğru testi seçmek mümkün değil. Bu tıpkı reçetesiz ilaç almak gibi olur — işe yarar mı bilinmez!

Değişken Nedir, Ne İş Yapar?

İstatistikte “değişken” kelimesi sık sık karşına çıkar. Burada iki tür önemli:

1. Bağımlı Değişken (Sonuç):

→ Ne ölçüyorsun?

• Not ortalaması, kan şekeri, mutluluk skoru gibi…

2. Bağımsız Değişken (Etkileyen):

→ Neye göre ayırıyorsun?

• Cinsiyet, yaş grubu, tedavi yöntemi gibi...

Şimdi bir de bu değişkenlerin türleri var:

• Sürekli değişken: Ölçülebilir ve sayılarla ifade edilir. (örnek: boy, kilo, sınav puanı)

• Kategorik değişken: Gruplara ayrılır ama sayısal anlam taşımaz. (örnek: kadın/erkek, evli/bekâr)

Kaç Grup Var?

Bazen tek bir grubun bir özelliğini ölçersin, bazen iki grubun sonuçlarını karşılaştırırsın, bazen de üçten fazla grubu karşılaştırmak istersin.

Test seçimini etkileyen en temel sorulardan biri budur:

• Bir grup mu var?

• İki grup mu var?

• İkiden fazla grup mu var?

Aynı Kişiler mi, Farklı Kişiler mi?

Bir diğer önemli soru:

Veriler aynı kişilerden mi, yoksa farklı kişilerden mi geldi?

• Eğer aynı kişilerin öncesi-sonrası gibi ölçümler varsa, bu bağımlı (eşleştirilmiş) veridir.

• Eğer veriler farklı kişilerden toplanmışsa, bu bağımsız veridir.

Bu ayrım, kullanacağın testin türünü belirler.

Veriler Normal Dağılıyor mu?

İstatistikçiler bazı testlerin işe yaraması için verinin belirli kurallara uymasını bekler. Bunlardan en yaygını “normal dağılım” dediğimiz zille çalan o meşhur çan eğrisidir.

• Eğer verin bu dağılıma uyuyorsa, parametrik testler kullanabilirsin.

• Eğer uymuyorsa, non-parametrik (dağılım varsaymayan) testler tercih edilir.

Verilerin azsa, genelde normal dağılmaz. Büyük örneklemler bu konuda daha avantajlıdır.

En Yaygın Testler ve Ne İşe Yaradıkları

📌 İki grubun ölçümleri arasında fark inceleniyorsa:

• t-testi (bağımsız): Gruplar normal dağılıyorsa

• Mann-Whitney U: Dağılım normal değilse

📌 İkiden fazla grup varsa:

• ANOVA: Parametrik, yani normal dağılmış veriler için

• Kruskal-Wallis: Non-parametrik, yani normal dağılmayan veriler için

📌 İki sayısal değişken arasındaki ilişki inceleniyorsa:

• Pearson korelasyon: Her iki değişken de sürekli ve normal dağılmışsa

• Spearman korelasyon: Değişkenlerden biri ya da ikisi normal dağılmıyorsa

📌 Kategorik veriler varsa:

• Ki-kare testi: Kategorik gruplar arasında fark var mı?

• Fisher’s Exact Test: Küçük örneklemlerde ki-kare yerine kullanılır

Hangi Testi Seçeceğinden Emin Değilsen?

Bu tamamen normal! İstatistiksel test seçimi başlangıçta kafa karıştırıcı olabilir.

Ama unutma:

✅ Araştırma sorunu netleştir

✅ Değişken türlerini öğren

✅ Grup sayısını belirle

✅ Verilerin normal dağılıp dağılmadığına bak

Ve tabii ki:

🔔 Emin değilsen, bir istatistikçiye danışmaktan çekinme!

Sonuç: Test Seçimi Karmaşık Değil, Sadece Adım Adım

İstatistiksel test seçimi, tıpkı doğru anahtarla doğru kapıyı açmak gibidir.

İyi haber şu ki, doğru soruları sorduğunda o anahtarı bulmak hiç zor değil.

Sen yeter ki merak et, sor, dene ve gerekirse destek al. Her analiz, seni biraz daha istatistik okuryazarı yapacak. Ve bu yolculukta sayılar artık korkulacak değil, anlamı çözülecek dostlar olacak!