Jamovi ile T-testi ve İki Örneklem Oranı Testi Uygulamaları

İstatistiksel analizde, iki grup arasındaki farkı test etmek sık karşılaşılan bir durumdur. Jamovi, bu amaçla t-testi ve iki örneklem oranı testi gibi yöntemleri kolayca uygulayabileceğiniz bir arayüz sunar. Bu testler; eğitim, sağlık, psikoloji, işletme ve daha pek çok alanda karar destek amacıyla kullanılır.

---

T-testi Nedir?

T-testi, iki grup ortalaması arasındaki farkın anlamlı olup olmadığını ölçen parametrik bir testtir.

T-testi Türleri:

1. Bağımsız Örneklem T-testi (Independent Samples T-test): İki farklı grubun ortalamaları karşılaştırılır (örneğin: kadın vs erkek).

2. Bağımlı Örneklem T-testi (Paired Samples T-test): Aynı bireylerin iki farklı zamandaki ölçümleri karşılaştırılır (örneğin: ön test ve son test).

3. Tek Örneklem T-testi (One Sample T-test): Bir grup ortalaması belirli bir sabit değere kıyaslanır.

---

Jamovi’de T-testi Uygulaması

Bağımsız Örneklem T-testi

1. Menüden: Analyses > T-Tests > Independent Samples T-Test

2. Dependent Variable (Sürekli değişken): Teste tabi olan ölçüm (örnek: sınav puanı)

3. Grouping Variable (Gruplar): Karşılaştırılacak gruplar (örnek: cinsiyet)

4. “Student” seçeneği ile klasik t-testi uygulanır. Varsayımlar sağlanmıyorsa “Welch” seçilebilir.

5. “Descriptives” kutucuğuyla grup ortalamaları ve standart sapmalar görüntülenebilir.

Paired Samples T-testi

1. Menüden: Analyses > T-Tests > Paired Samples T-Test

2. Aynı kişilere ait iki ölçüm (örnek: ön_test, son_test) eşleştirilir.

3. Aralarındaki fark analiz edilir.

Tek Örneklem T-testi

1. Menüden: Analyses > T-Tests > One Sample T-Test

2. Sadece bir sürekli değişken seçilir.

3. Varsayılan karşılaştırma değeri girilir (örneğin: beklenen ortalama = 50)

---

Test Varsayımları

• Normal dağılım: Veri normal dağılmalı (özellikle n < 30 ise)

• Varyans homojenliği: İki grubun varyansları birbirine yakın olmalı (Levene testi ile kontrol edilir)

Jamovi’de bu varsayımlar grafiklerle ve p-değerleriyle kolayca test edilir.

---

Sonuçların Yorumlanması

• p < 0.05: Gruplar arası fark istatistiksel olarak anlamlıdır.

• p > 0.05: Anlamlı fark yoktur.

Ek Göstergeler:

• Mean Difference: Ortalama fark

• 95% Confidence Interval: Güven aralığı

• Cohen’s d: Etki büyüklüğü (0.2 küçük, 0.5 orta, 0.8 büyük etki)

---

İki Örneklem Oranı Testi (Proportion Test)

Bu test, iki grubun oranlarının farklı olup olmadığını test eder. Örneğin:

• Aşı grubunda iyileşme oranı %80

• Plasebo grubunda iyileşme oranı %60

Bu oranlar arasındaki fark anlamlı mı?

---

Jamovi’de Oran Testi Nasıl Yapılır?

Şu an itibariyle, Jamovi doğrudan “Proportion Test” arayüzü sunmamaktadır. Ancak şu yollarla dolaylı olarak yapılabilir:

1. R syntax modülü aktif edilerek “prop.test()” fonksiyonu kullanılabilir.

2. Veya ilgili veriler Jamovi’den RStudio’ya veya JASP gibi başka platformlara aktarılabilir.

3. Alternatif olarak oran verileri, categorical variable olarak tanımlanıp Analyses > Frequencies > Contingency Tables üzerinden ki-kare testiyle analiz yapılabilir.

---

Etki Büyüklüğü ve Güç Analizi

Jamovi’de t-testi sonrasında Cohen’s d otomatik verilir. Bu, testin pratik anlamda ne kadar önemli olduğunu gösterir.

Güç analizi (Power Analysis) için:

• Şu an yerleşik olarak Jamovi’de yoktur.

• Ancak G*Power yazılımı ile t-testi için örneklem büyüklüğü hesaplaması yapılabilir.

---

Grafiklerle Anlatım

T-testi ve oran testlerinin daha anlaşılır hale gelmesi için:

• Histogram

• Boxplot

• Bar Chart (Proportion Test için)

gibi görselleştirmeler Jamovi ile kolayca oluşturulabilir.

---

Uygulama Alanları

• Sağlık: Tedavi yöntemlerinin etkisi

• Psikoloji: Müdahale öncesi-sonrası karşılaştırmalar

• Eğitim: Farklı öğretim yöntemlerinin etkisi

• İşletme: İki mağaza satış oranı farkı

• Pazarlama: Kampanya öncesi ve sonrası müşteri ilgisi

---

Yaygın Hatalar ve Uyarılar

1. Normal dağılım varsayımı yapılmadan test uygulamak

2. Anlamlı farkı, pratikte de önemliymiş gibi yorumlamak (p ≠ etki)

3. Küçük örneklemle test yapıp sonuçları genellemek

4. Varyans homojenliği sağlanmadığında Student testi yerine Welch tercih etmemek

---

Sonuç

Jamovi ile t-testi ve oran testleri, istatistiksel analiz sürecini sadeleştiren ve güvenilir sonuçlar sunan yöntemlerdir. Özellikle eğitim, sağlık ve sosyal bilimlerde sık kullanılan bu testler, kullanıcı dostu arayüzü sayesinde herkesin erişebileceği hale gelir.

Basit karşılaştırmalardan ileri analizlere kadar, Jamovi ile güvenilir kararlar vermek mümkündür.

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.