İstatistiksel Test Seçimi: Hangi Testi Kullanmalıyım?

İstatistiksel test seçimi, araştırma sorusuna ve verinin yapısına göre yapılır: soru bir fark mı yoksa bir ilişki mi araştırıyor, bağımlı değişken sürekli mi kategorik mi, kaç grup karşılaştırılıyor ve gruplar farklı kişilerden mi yoksa aynı kişilerin tekrarlı ölçümlerinden mi oluşuyor. Bu dört sorunun yanıtı çoğu zaman tek bir teste ve onun parametrik olmayan karşılığına götürür.

Hangi test? Dört soru

1. Araştırma sorusu ne? Gruplar arasında fark mı (yöntem A ile B’nin puanları farklı mı?), değişkenler arasında ilişki mi (çalışma süresi ile not ilişkili mi?), yoksa bir sonucun yordanması mı (yaş ve BKİ kan basıncını yordar mı?)
2. Bağımlı değişken hangi türde? Sürekli (puan, süre, kan basıncı), sıralı (Likert maddesi, ağrı düzeyi) ya da sınıflayıcı (evet / hayır, kan grubu). Ayrıntı: ölçek türleri ve nicel ve nitel değişkenler.
3. Kaç grup ya da ölçüm var? Bir, iki ya da üç ve daha fazla.
4. Gruplar bağımsız mı? Farklı kişilerden oluşan gruplar bağımsızdır; aynı kişilerin önce-sonra ölçümleri ya da eşleştirilmiş çiftler bağımlıdır (bağımlı ve bağımsız değişkenler yazısındaki “bağımlı değişken” kavramından farklı bir anlamdır).

Bu sorular yanıtlandıktan sonra varsayımlara bakılır ve parametrik test ile parametrik olmayan karşılığı arasında seçim yapılır.

Karar tabloları

Sürekli sonuçta grup karşılaştırması

Grup yapısı	Parametrik test	Parametrik olmayan karşılığı
Tek grup, bilinen bir değerle	Tek örneklem t-testi	Wilcoxon işaretli sıralar testi (tek örneklem)
İki bağımsız grup	Bağımsız örneklem t-testi	Mann-Whitney U testi
İki eşleştirilmiş ölçüm	Bağımlı örneklem t-testi	Wilcoxon işaretli sıralar testi
Üç ya da daha fazla bağımsız grup	Tek yönlü varyans analizi	Kruskal-Wallis H testi
Üç ya da daha fazla tekrarlı ölçüm	Tekrarlı ölçümler varyans analizi	Friedman testi

Sıralı bir bağımlı değişkende (ör. tek bir Likert maddesi) genellikle doğrudan sağ sütundaki testler kullanılır.

Kategorik sonuç

Soru	Test
Bir kategorik değişkenin dağılımı beklenen oranlara uyuyor mu?	Ki-kare uygunluk testi
İki kategorik değişken ilişkili mi?	Ki-kare bağımsızlık testi; beklenen frekanslar küçükse Fisher kesin testi
Farklı gruplar bir kategorik değişkende aynı dağılımı mı gösteriyor?	Ki-kare homojenlik testi
Aynı kişilerin iki ikili ölçümü (önce / sonra evet-hayır)	McNemar testi

İlişki ve yordama

Soru	Yöntem
İki sürekli değişken arasında doğrusal ilişki	Pearson korelasyon
Sıralı değişkenler ya da doğrusal olmayan ama tek yönlü ilişki	Spearman korelasyon
Bir sürekli ve bir ikili değişken	Nokta çift serili korelasyon
Sürekli bir sonucu tek yordayıcıyla açıklamak	Basit doğrusal regresyon
Sürekli bir sonucu birden çok yordayıcıyla açıklamak	Çoklu doğrusal regresyon
İkili bir sonucu (hasta / sağlıklı) yordamak	Lojistik regresyon

Ölçek ve araştırma planı

Soru	Yöntem
Maddeler kaç boyutta toplanıyor?	Açıklayıcı faktör analizi
Bir ölçeğin maddeleri tutarlı mı?	Güvenirlik analizi
Kaç kişiyle çalışmalıyım?	Güç analizi (G*Power)

Parametrik mi, parametrik olmayan mı?

Parametrik testler (t-testi, varyans analizi, Pearson korelasyonu, regresyon) ortalamalar ve varyanslar üzerinden çalışır ve verinin dağılımı hakkında varsayımlar yapar: yaklaşık normallik ve çoğu zaman eşit varyans. Parametrik olmayan testler (Mann-Whitney U, Wilcoxon, Kruskal-Wallis, Friedman, Spearman) çoğunlukla sıralar üzerinden çalışır ve daha az varsayım yapar. Seçerken:

• Örneklem büyükse t-testi ve varyans analizi normallikten sapmaya dayanıklıdır (Lumley vd., 2002). Büyük örneklemlerde ortalamalar karşılaştırılmak isteniyorsa çarpık veride bile t-testi uygun olabilir (Fagerland, 2012).
• Örneklem küçük ve dağılım belirgin biçimde çarpıksa ya da belirgin aykırı değerler varsa parametrik olmayan test daha güvenilirdir.
• Veri sıralıysa parametrik olmayan test doğal seçimdir.
• Varyanslar eşit olmayabilir: iki grupta Welch t-testi, üç ve daha fazla grupta Welch ANOVA varyansların eşit olmasını gerektirmez. Varyanslar eşitken de çok az güç kaybettirdikleri için birçok yazar onları varsayılan seçim olarak önerir: iki grupta Welch t-testini (Delacre vd., 2017), üç ve daha fazla grupta Welch ANOVA’yı (Delacre vd., 2019). Önce Levene testine bakıp sonucuna göre klasik test ile Welch arasında seçmek de önerilmez.

İki test türü aynı soruyu sormaz: t-testi ortalamaları karşılaştırır, Mann-Whitney U ise bir gruptaki değerlerin ötekinden büyük olma eğilimini. Hangisinin araştırma sorusuna uyduğu da seçimi belirler.

Normallik testinin sonucuna göre testi otomatik değiştirmek de tartışmalıdır: küçük örneklemde normallik testinin gücü düşüktür, büyük örneklemde ise önemsiz sapmaları bile anlamlı bulur (Rochon vd., 2012). Bu yüzden normallik testi histogram, Q-Q grafiği ve örneklem büyüklüğüyle birlikte değerlendirilir.

Adım adım seçim

1. Araştırma sorusunu ve hipotezleri yazın. Hangi değişkenin bağımlı, hangisinin bağımsız olduğu buradan çıkar.
2. Değişken türlerini belirleyin. Sayıyla kodlanmış kategorilere dikkat edin (1 = kadın, 2 = erkek).
3. Desenden grup yapısını çıkarın: kaç grup, bağımsız mı tekrarlı mı.
4. Yukarıdaki tablodan aday testi ve karşılığını seçin.
5. Varsayımları inceleyin (dağılım, varyans, aykırı değer) ve seçimi gerekçesiyle kaydedin.
6. Etki büyüklüğünü ve güven aralığını testle birlikte raporlayın.

Bu plan veri toplanmadan önce yazılmalıdır. Önce birkaç test deneyip anlamlı çıkanı raporlamak, birinci tür hata oranını şişirir.

Basira testi nasıl seçer?

Basira’nın Analiz Stüdyosu’ndaki karşılaştırma modüllerinde Akıllı Mod varsayımları kendisi kontrol eder: gruplardan birinde (eşleştirilmiş desende farklarda) Shapiro-Wilk normallikten sapma gösterirse parametrik olmayan karşılığı seçer; normallik sağlanıyorsa Levene testinin sonucuna göre klasik testi ya da Welch sürümünü kullanır. Seçimin gerekçesini sonuçların başında yazar. Bu, yukarıda tartışılan ön testlere dayalı yaklaşımdır: normallik için Shapiro-Wilk, varyanslar için Levene. Welch sürümünü her durumda raporlamak ya da örneklem büyükken Shapiro-Wilk sapma gösterse de ortalamaları karşılaştırmak istiyorsanız testi Manuel Mod’da kendiniz seçebilirsiniz. Hangi modülü açacağınızdan emin değilseniz Grup Karşılaştırmaları sayfasındaki Analiz Asistanı’nı Başlat düğmesi, bağımlı değişkeni, grup sayısını ve grup yapısını adım adım sorar ve verinize bakarak bir Analiz Önerisi verir. Seçimin son sözü yine araştırmacıdadır.

Sık sorulan sorular

Örneklem 30’dan küçükse parametrik olmayan test mi kullanmalıyım?

Tek başına hayır. 30 sihirli bir sınır değildir. Küçük örneklemde normallik daha çok önem kazanır, ama veri yaklaşık normal ve aykırı değersizse küçük örneklemde de t-testi kullanılabilir.

Hem t-testi hem Mann-Whitney U yapıp anlamlı olanı raporlayabilir miyim?

Hayır. Hangi testin kullanılacağı önceden, gerekçesiyle belirlenmelidir. İkisini birden raporlamak gerekiyorsa (ör. duyarlılık analizi olarak) bu açıkça yazılır.

Likert verisinde hangi test kullanılır?

Tek bir madde sıralıdır ve genellikle parametrik olmayan testlerle incelenir. Çok maddenin toplamı olan ölçek puanları ise çoğu zaman sürekli kabul edilip parametrik testlerle analiz edilir.

Birden fazla bağımlı değişkenim var, ne yapmalıyım?

Her bağımlı değişken için ayrı test yapılabilir; ama çok sayıda test yapılıyorsa çoklu karşılaştırma düzeltmesi düşünülür. Bağımlı değişkenler birlikte incelenecekse MANOVA gibi çok değişkenli yöntemler kullanılır.