SPSS’te Hangi Test Kullanılır? Analiz Seçim Rehberi

SPSS’te hangi testin kullanılacağına program karar vermez. Test seçimi araştırma sorusuna, değişkenlerin ölçüm düzeyine, grup sayısına, grupların bağımlı veya bağımsız olmasına ve verinin dağılım özelliklerine göre yapılır.

Bir araştırmada “iki grup var, t-testi yapalım” demek yeterli değildir. Grupların farklı kişilerden mi oluştuğu, aynı kişilerin iki kez mi ölçüldüğü, incelenen değişkenin sayısal mı kategorik mi olduğu bilinmelidir. Normal dağılım, aykırı değerler, varyans homojenliği ve örneklem yapısı da test seçimini etkiler.

Bu rehberde en sık karşılaşılan araştırma soruları üzerinden hangi SPSS analizinin kullanılabileceği açıklanmaktadır.

Test seçmeden önce hangi bilgilere bakılır?

Analize geçmeden önce beş soruya cevap verilmelidir:

Araştırmanın amacı nedir?

Araştırma gruplar arasında fark mı arıyor, değişkenler arasındaki ilişkiyi mi inceliyor, bir sonucu yordamayı mı amaçlıyor?

Bağımlı değişkenin türü nedir?

Yaş, ölçek puanı, gelir ve kan basıncı gibi değişkenler sayısal yapıdadır. Cinsiyet, tanı durumu, medeni durum ve tedaviye yanıt gibi değişkenler kategoriktir.

Kaç grup veya ölçüm vardır?

İki grup ile üç veya daha fazla grup için kullanılan analizler aynı değildir. Bir kişinin iki kez ölçülmesi ile üç kez ölçülmesi de farklı yöntemler gerektirir.

Gruplar bağımsız mı, bağımlı mı?

Kadınlarla erkeklerin karşılaştırıldığı bir çalışmada gruplar bağımsızdır. Aynı katılımcıların eğitim öncesi ve eğitim sonrası ölçümleri bağımlıdır.

Parametrik analizlerin varsayımları karşılanıyor mu?

Normal dağılım, aykırı değerler, bağımsız gözlemler ve varyans homojenliği gibi koşullar araştırma tasarımına uygun biçimde değerlendirilmelidir. Klasik t-testleri ve varyans analizleri belirli dağılım ve model varsayımlarına dayanır. Varsayım incelemesinde yalnızca normallik testinin p değerine bakılması yeterli değildir; grafikler ve model artıkları da değerlendirilmelidir.

İki bağımsız grup karşılaştırılacaksa hangi test kullanılır?

İki farklı grubun sayısal puanları karşılaştırılacaksa en sık kullanılan yöntem bağımsız örneklem t-testidir.

Örnek araştırma soruları:

Kadın ve erkek öğrencilerin akademik motivasyon puanları farklı mıdır?

Tedavi ve kontrol gruplarının yaşam kalitesi puanları arasında fark var mıdır?

Evli ve bekâr katılımcıların tükenmişlik düzeyleri farklı mıdır?

Bu örneklerde her katılımcı yalnızca bir grupta yer alır. Bağımlı değişken sayısal bir puandır. Uygun koşullar sağlanıyorsa bağımsız örneklem t-testi kullanılır.

SPSS menü yolu:

Analyze → Compare Means → Independent-Samples T Test

IBM SPSS, bağımsız örneklem t-testini farklı katılımcılardan oluşan iki grubun ortalamalarını karşılaştırmak için kullanır. Çıktıda grup ortalamaları, standart sapmalar, t değeri, serbestlik derecesi, anlamlılık değeri ve varyans homojenliği bilgileri bulunur.

Parametrik koşullar uygun değilse Mann-Whitney U testi düşünülebilir. Bu test iki bağımsız grubun sıralamalarını karşılaştırır. “Normal dağılım sağlanmadı, doğrudan Mann-Whitney U yapılır” biçiminde otomatik karar verilmemelidir. Değişkenin yapısı, aykırı değerler, grup büyüklükleri ve karşılaştırılmak istenen özellik birlikte ele alınmalıdır.

SPSS menü yolu:

Analyze → Nonparametric Tests → Independent Samples

IBM SPSS’in bağımsız örneklemler için parametrik olmayan test prosedürü, iki grup bulunduğunda Mann-Whitney U testini kullanabilir.

Aynı kişilerin iki ölçümü karşılaştırılacaksa hangi test kullanılır?

Aynı katılımcıların iki farklı zamandaki ölçümleri karşılaştırılacaksa bağımlı örneklem t-testi kullanılır.

Örnek araştırma soruları:

Eğitim öncesi ve sonrası bilgi puanları farklı mıdır?

Tedavi öncesi ve sonrası kaygı düzeyi değişmiş midir?

Aynı kişilerin birinci ve ikinci ölçüm sonuçları arasında fark var mıdır?

Burada iki ayrı grup yoktur. Aynı kişilerden elde edilen iki bağlantılı ölçüm vardır.

SPSS menü yolu:

Analyze → Compare Means → Paired-Samples T Test

Bağımlı örneklem t-testinde asıl incelenen nokta iki ölçümün ayrı ayrı normal dağılım göstermesi değil, ölçümler arasındaki fark puanlarının dağılımıdır. IBM SPSS de bu yöntemi aynı katılımcıların iki ölçümü veya eşleştirilmiş çiftler arasındaki ortalama farkı test etmek için tanımlar.

Fark puanlarının yapısı parametrik yöntem için uygun değilse Wilcoxon işaretli sıralar testi kullanılabilir.

SPSS menü yolu:

Analyze → Nonparametric Tests → Related Samples

IBM SPSS, iki bağlantılı sayısal ölçüm için Wilcoxon testini; ikiden fazla bağlantılı ölçüm için Friedman testini sunar.

Üç veya daha fazla bağımsız grup karşılaştırılacaksa hangi test kullanılır?

Üç veya daha fazla bağımsız grubun sayısal puanları karşılaştırılacaksa tek yönlü varyans analizi, kısa adıyla One-Way ANOVA, kullanılır.

Örnek araştırma soruları:

Eğitim düzeyine göre sağlık okuryazarlığı puanı farklı mıdır?

Üç tedavi grubunun ağrı puanları arasında fark var mıdır?

Dört farklı meslek grubunun iş doyumu düzeyleri farklı mıdır?

SPSS menü yolu:

Analyze → Compare Means → One-Way ANOVA

Tek yönlü ANOVA, sayısal bir bağımlı değişkenin tek bir kategorik bağımsız değişkenin gruplarına göre karşılaştırılmasını sağlar. ANOVA sonucunun anlamlı çıkması en az iki grup arasında fark bulunduğunu gösterir. Farkın hangi gruplar arasında olduğunu belirlemek için uygun post-hoc karşılaştırmalar yapılır. IBM SPSS; Tukey, Bonferroni, Games-Howell ve Tamhane gibi çok sayıda post-hoc seçenek sunar.

Varyanslar homojense Tukey veya Bonferroni gibi yöntemler kullanılabilir. Varyans homojenliği ciddi biçimde bozulmuşsa Welch ANOVA ve Games-Howell gibi daha dayanıklı seçenekler değerlendirilir. Tek yönlü ANOVA, iki grup için kullanılan t-testinin üç veya daha fazla gruba genişletilmiş biçimi olarak düşünülebilir.

Parametrik koşullar uygun değilse Kruskal-Wallis testi kullanılabilir.

SPSS menü yolu:

Analyze → Nonparametric Tests → Independent Samples

IBM SPSS, üç veya daha fazla bağımsız grup için Kruskal-Wallis testini Mann-Whitney U testinin genişletilmiş biçimi olarak tanımlar.

Kruskal-Wallis sonucunun anlamlı çıkması hangi grupların farklı olduğunu tek başına göstermez. İkili karşılaştırmalar yapılmalı, çoklu testlerden kaynaklanan hata oranı kontrol edilmelidir.

Aynı kişilerin üç veya daha fazla ölçümü karşılaştırılacaksa hangi test kullanılır?

Aynı katılımcılar üç veya daha fazla zamanda ölçülmüşse tekrarlı ölçümler ANOVA kullanılabilir.

Örnek araştırma soruları:

Katılımcıların tedavi öncesi, tedavi sonrası ve izlem puanları değişmiş midir?

Üç farklı zamanda ölçülen stres düzeyleri arasında fark var mıdır?

Aynı kişilerin üç farklı koşuldaki performansları farklı mıdır?

SPSS menü yolu:

Analyze → General Linear Model → Repeated Measures

Bu analizde ölçümler aynı kişilerden geldiği için gözlemler bağımsız değildir. Ölçümler arası ilişki modelin parçasıdır. Küresellik varsayımı değerlendirilir. Varsayım sağlanmadığında Greenhouse-Geisser veya Huynh-Feldt düzeltmeleri kullanılabilir.

Parametrik koşullar uygun değilse Friedman testi düşünülebilir.

SPSS menü yolu:

Analyze → Nonparametric Tests → Related Samples

IBM SPSS, ikiden fazla bağlantılı sayısal ölçüm için Friedman sıralamalı varyans analizini kullanır.

İki sayısal değişken arasındaki ilişki için hangi test kullanılır?

İki sayısal değişken arasındaki ilişkinin yönü ve gücü incelenecekse korelasyon analizi yapılır.

Örnek araştırma soruları:

Yaş ile yaşam kalitesi arasında ilişki var mıdır?

Sağlık anksiyetesi ile tamamlayıcı tıp tutumu ilişkili midir?

Sosyal destek arttıkça depresyon puanı azalmakta mıdır?

Değişkenler sürekli, ilişki yaklaşık doğrusal ve gerekli koşullar uygunsa Pearson korelasyon katsayısı kullanılır.

SPSS menü yolu:

Analyze → Correlate → Bivariate

Sıralı verilerde, belirgin aykırı değerlerin bulunduğu durumlarda veya ilişkinin doğrusal olmamasına rağmen monoton yapı gösterdiği araştırmalarda Spearman sıra korelasyonu daha uygun olabilir.

Korelasyon katsayısının anlamlı olması ilişkinin güçlü olduğu anlamına gelmez. Büyük örneklemlerde zayıf ilişkiler de anlamlı çıkabilir. Katsayının büyüklüğü, yönü, güven aralığı ve araştırma bağlamı birlikte yorumlanmalıdır.

Korelasyon nedensellik göstermez. İki değişkenin ilişkili bulunması, birinin diğerine neden olduğunu kanıtlamaz.

Bir değişken başka bir değişkeni yorduyorsa hangi analiz kullanılır?

Bir veya daha fazla bağımsız değişkenin sayısal bir sonucu ne ölçüde açıkladığı incelenecekse doğrusal regresyon analizi kullanılır.

Örnek araştırma soruları:

Sosyal destek depresyon puanını yordar mı?

Yaş, gelir ve eğitim düzeyi yaşam kalitesini açıklar mı?

Sağlık anksiyetesi tamamlayıcı tıp tutumunun anlamlı bir yordayıcısı mıdır?

SPSS menü yolu:

Analyze → Regression → Linear

Tek bağımsız değişken bulunuyorsa basit doğrusal regresyon, birden fazla bağımsız değişken bulunuyorsa çoklu doğrusal regresyon uygulanabilir.

Regresyon analizinde yalnızca katsayıların p değerlerine bakılmaz. Modelin genel anlamlılığı, açıklanan varyans, artıkların dağılımı, doğrusallık, çoklu bağlantı, etkili gözlemler ve hata yapısı incelenir. NIST, klasik regresyon ve ANOVA modellerinin varsayımlarının artıklar üzerinden kontrol edilmesini önerir.

Bağımlı değişken iki kategoriden oluşuyorsa doğrusal regresyon yerine ikili lojistik regresyon kullanılabilir.

Örnek:

Hastalık var veya yok.

Tedaviye yanıt verdi veya vermedi.

Okulu bıraktı veya bırakmadı.

SPSS menü yolu:

Analyze → Regression → Binary Logistic

İki kategorik değişken arasındaki ilişki için hangi test kullanılır?

İki kategorik değişken arasındaki ilişki araştırılıyorsa ki-kare bağımsızlık testi kullanılır.

Örnek araştırma soruları:

Cinsiyet ile sigara kullanımı ilişkili midir?

Eğitim düzeyi ile aşı olma durumu arasında ilişki var mıdır?

Tedavi grubu ile iyileşme durumu bağlantılı mıdır?

SPSS menü yolu:

Analyze → Descriptive Statistics → Crosstabs

Satır ve sütun değişkenleri seçildikten sonra Statistics bölümünden Chi-square işaretlenir. Hücrelerde gözlenen ve beklenen frekanslar kontrol edilir.

Ki-kare testi kategoriler arasında ilişki bulunup bulunmadığını gösterir. İlişkinin büyüklüğü için Phi veya Cramer’s V gibi etki büyüklükleri raporlanabilir. Beklenen hücre frekanslarının düşük olduğu küçük örneklemlerde Fisher’ın kesin testi gibi seçenekler değerlendirilir.

IBM SPSS, ki-kare bağımsızlık testini iki kategorik değişken arasında anlamlı ilişki bulunup bulunmadığını değerlendiren bir yöntem olarak tanımlar.

Normal dağılım yoksa hangi test kullanılır?

“Normal dağılım yoksa parametrik olmayan test yapılır” kuralı tek başına doğru değildir.

Önce şu noktalar incelenmelidir:

Veri giriş hatası var mı?

Ters maddeler doğru kodlandı mı?

Aykırı değerler gerçek gözlem mi?

Gruplar ayrı ayrı incelendi mi?

Örneklem büyüklüğü ne kadar?

Dağılımdaki sapma hafif mi, ciddi mi?

Kullanılacak analiz aykırı değerlere ne kadar duyarlı?

İncelenmesi gereken dağılım ham değişkenin mi, fark puanının mı, model artıklarının mı dağılımıdır?

Parametrik olmayan testler normal dağılım varsayımını gerektirmez. Her araştırma sorusunun doğrudan aynı anlama gelen parametrik olmayan bir karşılığı bulunmayabilir. Bu testler çoğunlukla ham değerler yerine sıralamalar üzerinden çalışır. IBM SPSS, parametrik olmayan yöntemleri bağımsız örneklemler, bağlantılı örneklemler ve tek örneklem testleri olarak sınıflandırır.

Sık kullanılan eşleştirmeler şöyledir:

Bağımsız örneklem t-testi yerine Mann-Whitney U testi.

Bağımlı örneklem t-testi yerine Wilcoxon testi.

Tek yönlü ANOVA yerine Kruskal-Wallis testi.

Tekrarlı ölçümler ANOVA yerine Friedman testi.

Bu eşleştirmeler otomatik reçete değildir. Her yöntemin test ettiği hipotez ve kullandığı bilgi farklı olabilir.

Likert ölçeklerde hangi test kullanılır?

Tek bir Likert maddesi sıralı veri üretir. “Kesinlikle katılmıyorum” ile “Kesinlikle katılıyorum” arasındaki seçeneklerin sırası bellidir. Seçenekler arasındaki uzaklıkların eşit olduğu kesin olarak bilinmez.

Birden fazla maddeden oluşturulan toplam veya ortalama ölçek puanı uygulamalı araştırmalarda çoğu zaman sayısal puan olarak analiz edilir. Bu karar ölçeğin yapısına, madde sayısına, puan dağılımına ve araştırmanın yöntemsel yaklaşımına göre verilmelidir.

Tek bir Likert maddesine uygulanan analiz ile 20 maddelik doğrulanmış bir ölçeğin toplam puanına uygulanan analiz aynı biçimde değerlendirilmemelidir.

“Likert kullanıldıysa yalnızca parametrik olmayan test yapılır” ifadesi fazla geneldir. Ölçümün tek madde mi toplam puan mı olduğu açıklanmalıdır.

Kontrol grubu ve deney grubu bulunan ön test-son test çalışmasında hangi analiz kullanılır?

Bu tasarımda yalnızca iki ayrı t-testi yapmak çoğu zaman yeterli değildir.

Araştırmada iki grup ve iki zaman noktası vardır:

Deney grubu ön test.

Deney grubu son test.

Kontrol grubu ön test.

Kontrol grubu son test.

Asıl soru çoğu zaman şudur:

Puanlardaki değişim gruplara göre farklı mıdır?

Bu soru grup ve zaman etkisinin birlikte değerlendirilmesini gerektirir. Karma desen ANOVA, tekrarlı ölçümler modeli, genelleştirilmiş tahmin denklemleri veya karma etkili modeller araştırmanın yapısına göre kullanılabilir.

Sadece deney grubunda ön test-son test farkını anlamlı, kontrol grubunda anlamsız bulmak; iki grubun değişimlerinin birbirinden anlamlı biçimde farklı olduğunu kanıtlamaz. Doğrudan grup × zaman etkileşimi incelenmelidir.

Aracılık analizi için hangi yöntem kullanılır?

Bir bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki etkisinin üçüncü bir değişken üzerinden gerçekleşip gerçekleşmediği inceleniyorsa aracılık analizi uygulanır.

Örnek:

Sosyal destek, psikolojik dayanıklılık üzerinden yaşam doyumunu etkiliyor mu?

Sağlık anksiyetesi, risk algısı üzerinden sağlık davranışını etkiliyor mu?

SPSS’te aracılık analizleri PROCESS Macro veya regresyon temelli modellerle yürütülebilir. Dolaylı etkinin değerlendirilmesinde bootstrap güven aralıkları yaygın biçimde kullanılır.

Aracılık analizi yapılmadan önce kuramsal model kurulmalıdır. Değişkenlerin korelasyon göstermesi tek başına aracılık modeli kurmak için yeterli değildir. Kesitsel verilerle bulunan dolaylı etki de zaman sıralamasını ve nedenselliği kendiliğinden kanıtlamaz.

Düzenleyicilik analizi için hangi yöntem kullanılır?

Bir değişkenin iki değişken arasındaki ilişkinin yönünü veya gücünü değiştirip değiştirmediği inceleniyorsa düzenleyicilik analizi yapılır.

Örnek:

Sosyal destek, stres ile depresyon arasındaki ilişkinin gücünü değiştiriyor mu?

Cinsiyet, eğitim ile iş doyumu arasındaki ilişkiyi düzenliyor mu?

Düzenleyicilik analizinin temelinde etkileşim terimi bulunur. Etkileşim anlamlıysa ilişkinin düzenleyici değişkenin farklı düzeylerinde nasıl değiştiği basit eğimler veya koşullu etkiler üzerinden incelenir.

Aracılık ve düzenleyicilik aynı şey değildir. Aracılık “etki hangi mekanizma üzerinden oluşuyor?” sorusuna, düzenleyicilik “ilişki hangi koşulda değişiyor?” sorusuna cevap verir.

SPSS’te test seçerken en sık yapılan hatalar

Yalnızca p değerine göre test seçmek

Normallik testinin anlamlı çıkması otomatik olarak parametrik olmayan teste geçilmesini gerektirmez.

Bağımlı ve bağımsız grupları karıştırmak

Aynı kişilerin iki ölçümüne bağımsız örneklem t-testi uygulanamaz. Farklı kişilerden oluşan iki gruba bağımlı örneklem t-testi uygulanamaz.

Üç grubu ayrı ayrı t-testleriyle karşılaştırmak

Birden fazla t-testi yapılması Tip I hata olasılığını artırır. Genel grup farkı ANOVA veya uygun karşılığıyla incelenmelidir.

Kategorik sonuca doğrusal regresyon uygulamak

Bağımlı değişken iki kategoriliyse ikili lojistik regresyon daha uygun olabilir.

Korelasyonu nedensellik olarak yazmak

Anlamlı ilişki, bir değişkenin diğerine neden olduğunu göstermez.

Anlamlı ANOVA sonucunda post-hoc yapmamak

ANOVA yalnızca genel farkı gösterir. Farkın kaynağı uygun ikili karşılaştırmalarla belirlenir.

Etki büyüklüğünü vermemek

İstatistiksel anlamlılık bulgunun büyüklüğünü göstermez. Teste uygun etki büyüklüğü ve mümkünse güven aralığı raporlanmalıdır.

Kısa analiz seçim özeti

Araştırma sorusu iki bağımsız grubun sayısal puanlarını karşılaştırıyorsa bağımsız örneklem t-testi veya Mann-Whitney U testi düşünülür.

Aynı kişilerin iki ölçümü karşılaştırılıyorsa bağımlı örneklem t-testi veya Wilcoxon testi değerlendirilir.

Üç veya daha fazla bağımsız grup karşılaştırılıyorsa tek yönlü ANOVA veya Kruskal-Wallis testi kullanılır.

Aynı kişilerin üç veya daha fazla ölçümü karşılaştırılıyorsa tekrarlı ölçümler ANOVA veya Friedman testi kullanılabilir.

İki sayısal değişken arasındaki ilişki inceleniyorsa Pearson veya Spearman korelasyonu uygulanır.

Sayısal bir sonuç bir veya daha fazla değişkenle açıklanacaksa doğrusal regresyon kullanılır.

İki kategorik değişken arasındaki ilişki araştırılıyorsa ki-kare testi yapılır.

İki kategorili bir sonuç yordanacaksa ikili lojistik regresyon değerlendirilir.

Testin adı araştırma sorusundan sonra gelir. Önce tasarım, değişken yapısı ve hipotez belirlenir. Analiz bunlara göre seçilir.

Sonuç

SPSS’te doğru test seçimi yalnızca grup sayısına bakılarak yapılamaz. Araştırmanın amacı, değişkenlerin ölçüm düzeyi, grupların bağımlılık durumu, dağılım özellikleri ve analiz varsayımları birlikte değerlendirilmelidir.

İki bağımsız grup için kullanılan yöntemle aynı kişilerin iki ölçümü için kullanılan yöntem farklıdır. Sayısal sonuçlarla kategorik sonuçlar aynı modelle analiz edilmez. Normal dağılım sonucu da tek başına analiz kararını belirlemez.

Doğru analiz, araştırma sorusuna doğrudan cevap veren ve veri yapısına uygun olan analizdir.

Araştırmanızda kullanılacak testlerin belirlenmesi, analiz akışının oluşturulması ve varsayım kontrolleri hakkında ayrıntılı bilgi için İstatistiksel Araştırma Planlama sayfasını inceleyebilirsiniz.

SPSS uygulamaları, grup karşılaştırmaları, korelasyon, regresyon ve parametrik olmayan testler için SPSS ve Temel İstatistikler sayfasını inceleyebilirsiniz.

Kaynakça

IBM Corp. IBM SPSS Statistics Documentation: T-TEST, One-Way ANOVA and Nonparametric Tests. IBM Documentation.

NIST/SEMATECH. e-Handbook of Statistical Methods. National Institute of Standards and Technology.

Tabachnick, B. G., Fidell, L. S., & Ullman, J. B. (2019). Using Multivariate Statistics (7th ed.). Pearson.

Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2019). Multivariate Data Analysis (8th ed.). Cengage.