Jamovi ile Hipotez Testleri ve P-değerleri Anlamak

Hipotez testi, örneklem verileri kullanılarak bir genelleme yapma veya iddiayı test etme sürecidir. Araştırmalarda sıkça karşılaşılan “gruplar arasında fark var mı?”, “iki değişken ilişkili mi?” gibi soruların yanıtları, hipotez testleriyle bulunur. Bu testlerin temelinde, bir sıfır hipotezi (H₀) ve alternatif hipotez (H₁) vardır. Jamovi, kullanıcıya kodlama bilgisi olmadan, kolayca hipotez testleri yapma ve sonuçları istatistiksel olarak değerlendirme imkânı sunar.

Sıfır Hipotezi (H₀) ve Alternatif Hipotez (H₁)

• H₀ (Null Hypothesis): Arada fark, ilişki ya da etki yoktur.

• H₁ (Alternative Hypothesis): Arada fark, ilişki ya da etki vardır.

Hipotez testi sonucunda elde edilen p-değeri, H₀’ın reddedilip reddedilemeyeceğine karar vermemizi sağlar.

P-Değeri (p-value) Nedir ve Nasıl Yorumlanır?

P-değeri, gözlemlenen sonuçların, H₀ doğruysa ne kadar olasılıkla ortaya çıkabileceğini gösteren bir ölçüdür.

• p < 0.05: İstatistiksel olarak anlamlı. H₀ reddedilir.

• p ≥ 0.05: Anlamlı değil. H₀ reddedilemez.

Jamovi analiz modülleri bu p-değerini otomatik olarak üretir ve sonuç tablolarında vurgular.

Jamovi ile Hipotez Testlerine Giriş

Jamovi’de en sık kullanılan hipotez testleri:

• T-Tests (Bağımsız, Eşleştirilmiş, Tek Örneklem)

• ANOVA (Tek yönlü, iki yönlü varyans analizleri)

• Ki-Kare Testi (Categorical değişken ilişkisi)

• Korelasyon (Pearson, Spearman)

• Regresyon (Doğrusal ve Lojistik)

• Nonparametrik Testler (Mann-Whitney U, Wilcoxon)

Bu testler, analiz menüsünden kolayca erişilerek kullanılabilir.

---

Jamovi ile T-Testleri: Gruplar Arası Fark Analizi

Jamovi’de “T-Tests” sekmesinde üç temel test vardır:

1. Independent Samples T-Test (Bağımsız örneklem):

   • İki ayrı grubun ortalamaları karşılaştırılır.

   • Örnek: Kadın ve erkeklerin sınav puanları.

2. Paired Samples T-Test (Eşleştirilmiş örneklem):

   • Aynı bireylerin iki ölçümü karşılaştırılır.

   • Örnek: Tedavi öncesi ve sonrası değerler.

3. One Sample T-Test (Tek örneklem):

   • Bir grubun ortalaması, belirli bir değerle karşılaştırılır.

   • Örnek: Öğrencilerin not ortalaması 60’tan farklı mı?

P-değeri Jamovi’de otomatik olarak hesaplanır. Ayrıca Cohen’s d gibi etki büyüklüğü de görüntülenebilir.

---

Jamovi ile ANOVA: Birden Fazla Grup Karşılaştırması

ANOVA (Analysis of Variance), ikiden fazla grubun ortalamalarını karşılaştırmak için kullanılır.

• One-Way ANOVA: Tek faktörlü varyans analizi

• Two-Way ANOVA: İki bağımsız değişkenin etkisi test edilir

• Repeated Measures ANOVA: Aynı bireyler üzerinde farklı zamanlardaki ölçümler

P < 0.05 çıkarsa gruplar arasında anlamlı fark vardır. Bu durumda post-hoc testleri (Tukey, Bonferroni) ile hangi gruplar arasında fark olduğu belirlenir.

---

Jamovi ile Ki-Kare Testi: Kategorik Değişken Analizi

Jamovi’de “Frequencies > Contingency Tables” altında yer alır.

• İki kategorik değişkenin ilişkili olup olmadığını test eder.

• Örnek: Cinsiyet ile meslek tercihi arasında ilişki var mı?

Çıktıdaki “Chi-Square” değeri ve p-değeri, ilişkinin anlamlılığını gösterir. P < 0.05 ise değişkenler arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki vardır.

---

Jamovi ile Korelasyon Testi: Değişkenler Arası İlişki

Jamovi’de “Regression > Correlation Matrix” modülü ile yapılır.

• Pearson: Normal dağılım varsayımı

• Spearman: Sıralı, normal dağılmayan veriler için

Analiz sonucunda:

• Korelasyon katsayısı (r)

• P-değeri

• Scatterplot (dağılım grafiği)

otomatik olarak elde edilir. Örnek: Yaş ile gelir arasında ilişki var mı?

---

Jamovi ile Regresyon: Etki ve Tahmin Analizi

Jamovi’de “Regression > Linear Regression” bölümü kullanılır.

• Bağımlı değişken ile bir ya da birden fazla bağımsız değişkenin ilişkisini test eder.

• P-değeri, her bir bağımsız değişkenin etkisinin anlamlılığını gösterir.

• R² değeri modelin açıklayıcılığını verir.

P < 0.05 olan değişkenler, modele anlamlı katkı sağlar.

---

Jamovi ile Nonparametrik Testler: Varsayımlara Uymayan Veriler

Eğer veriler normal dağılmıyorsa, şu testler kullanılabilir:

• Mann-Whitney U Testi: Bağımsız iki grup

• Wilcoxon Testi: Eşleştirilmiş iki ölçüm

• Kruskal-Wallis: 3+ grup karşılaştırması (ANOVA’nın nonparametrik alternatifi)

Nonparametrik testlerde de p-değeri aynı şekilde yorumlanır.

---

Etki Büyüklüğü (Effect Size) ve Jamovi

Jamovi analizlerinde yalnızca p-değeri değil, aynı zamanda etki büyüklüğü de otomatik verilir:

• Cohen’s d (T-testi için)

• Eta Squared (ANOVA için)

• r (Korelasyonlar için)

Bu değer, bulgunun sadece anlamlı değil, ne kadar önemli olduğunu da gösterir.

---

Jamovi’de P-Değerleri ile Karar Verme Süreci

Bu tablo, analiz sonucunu yorumlarken önemli bir referanstır.

---

Uygulama Alanları

• Psikoloji: Deneysel çalışmalar, tedavi etkililiği testleri

• Sosyoloji: Cinsiyet, yaş, eğitim gibi değişkenlerle grup farkları

• Eğitim: Öğrenci performans analizleri

• Sağlık: Klinik denemeler ve hasta grupları karşılaştırmaları

• İşletme: Müşteri davranış analizi

---

Sonuç

Jamovi ile hipotez testleri ve p-değerlerini anlamak, istatistiksel düşünmenin temel yapı taşlarından biridir. Kod bilmeden, görsel ve dinamik bir arayüzle hipotez testlerini yapmak; hem analiz sürecini hızlandırır hem de hata riskini azaltır. P-değerinin anlamı ve doğru yorumlanması, istatistiksel karar verme becerisini doğrudan etkiler. Jamovi, bu süreci sadeleştirir, şeffaflaştırır ve erişilebilir kılar.

İster akademik çalışma, ister bir işletme raporu, ister bir klinik araştırma olsun; Jamovi ile yapılan hipotez testleri güvenilir, hızlı ve anlaşılır sonuçlar sunar. Çünkü veri ne söylüyorsa, Jamovi onu size gösterir.

Veri, modern dünyanın en değerli varlıklarından biri haline gelmiştir ve iş dünyasında, araştırmada ve karar verme süreçlerinde kritik bir rol oynamaktadır. Biz, veri analizi konusundaki tutkulu bir topluluk olarak, veri biliminin ve analizinin gücünü vurguluyoruz. Web sitemiz, işletmelerden akademisyenlere ve veri meraklılarına kadar herkesin veri analizi becerilerini geliştirmesine yardımcı olmayı amaçlayan bir kaynaktır. Misyonumuz, veri analizi sürecini anlaşılır ve erişilebilir hale getirmek, verilerin içinde gizlenen değeri açığa çıkarmak ve daha bilinçli kararlar almalarını desteklemektir.

Web sitemiz, geniş bir veri analizi yelpazesi sunmaktadır. Hangi sektörde olursanız olun veya hangi veri analizi aracını kullanıyorsanız kullanın, ihtiyaçlarınıza uygun hizmetler sunuyoruz. SPSS, R, Python, Excel veya diğer analiz araçlarını kullanarak veri madenciliği, hipotez testleri, regresyon analizi, zaman serisi tahmini, segmentasyon ve daha fazlasını içeren çeşitli analiz türlerini kapsarız. Ayrıca, öğrenmeyi kolaylaştırmak için zengin kaynaklar, öğreticiler ve interaktif araçlar sunuyoruz.