Normallik Testi Sağlanmazsa Hangi Test Kullanılır?
PhD
Normallik Testi Sağlanmazsa Hangi Test Kullanılır?
Bağımsız örneklem t-testi veya ANOVA yapmadan önce SPSS'te Shapiro-Wilk veya Kolmogorov-Smirnov testlerini çalıştırdınız. Ekranda "Sig. (p)" sütununun altında 0.05'ten küçük bir değer (örneğin p=0.01) gördünüz. Bu, verilerinizin normal dağılıma uymadığı anlamına gelir. Panik yapmanıza gerek yok; parametrik testlerin her zaman "kurtarıcı" bir karşılığı olan non-parametrik (parametrik olmayan) testler mevcuttur.
Kısa Tanım: Parametrik Olmayan Testler Nedir?
Parametrik olmayan (Non-parametric) testler, verinin çan eğrisi şeklinde (normal) dağılmasını gerektirmeyen, ortalamalar yerine verilerin sıralama (rank) değerlerini kullanan daha esnek istatistiksel analiz yöntemleridir. Aykırı değerlerin fazla olduğu, örneklem büyüklüğünün çok küçük olduğu (genellikle N < 30) veya anketlerin ordinal (sıralı) ölçekle elde edildiği durumlarda veri setinin kurtarıcısı olurlar.
Nasıl Karar Verilir ve Ne Zaman Kullanılır?
Normallik testi sağlanmadığında hemen non-parametrik testlere kaçmak her zaman ilk çözüm olmamalıdır. Eğer örnekleminiz yeterince büyükse (N > 30 veya N > 50), Merkezi Limit Teoremi'ne göre çarpıklık (skewness) ve basıklık (kurtosis) değerlerine bakılmalıdır. Eğer bu değerler -1.5 ile +1.5 arasındaysa normallik testi p < 0.05 çıksa bile parametrik teste devam edebilirsiniz.
Ancak, hem normallik p değeri 0.05'ten küçük, hem çarpıklık-basıklık değerleri sınırların dışında, hem de örnekleminiz küçükse kesinlikle non-parametrik alternatiflere geçiş yapmalısınız.
Parametrik ve Non-Parametrik Test Dönüşüm Tablosu
| Parametrik Test | Karşılaştırma Türü | Non-Parametrik Alternatif |
|---|---|---|
| Bağımsız Örneklem T-Testi | İki bağımsız grup | Mann-Whitney U Testi |
| Bağımlı Örneklem T-Testi | Aynı grubun iki ölçümü | Wilcoxon İşaretli Sıralar Testi |
| Tek Yönlü ANOVA | 3+ bağımsız grup | Kruskal-Wallis H Testi |
| Pearson Korelasyonu | İki sürekli değişken | Spearman's Rho |
Tezde Nasıl Yazılır (APA Formatı)
"Araştırmada veri setinin normal dağılıma sahip olup olmadığı Shapiro-Wilk testi ile incelenmiştir. Yapılan analiz sonucunda verilerin normal dağılım göstermediği tespit edilmiştir (p < .05). Ek olarak çarpıklık ve basıklık değerlerinin de -1.5 ve +1.5 sınırları dışında olduğu görülmüştür. Bu nedenle, iki bağımsız grup arasındaki farkın incelenmesinde parametrik olmayan Mann-Whitney U testi tercih edilmiştir."
Değişkenlerinizin normal dağılıp dağılmadığını hesaplamak için → Analizus Normallik Testi aracını kullanın.
Kaynakça:
Field, A. (2018). Discovering statistics using IBM SPSS statistics (5th ed.). Sage.
Pallant, J. (2020). SPSS survival manual. Routledge.