Hipotezinizi İspatlamanın Altın Kuralı: Araştırmanız İçin Doğru İstatistiksel Testi Nasıl Seçersiniz?

Tezinizin veya makalenizin en heyecanlı ama bir o kadar da stresli aşamasına geldiniz: Veri analizi. Elinizde değerli veriler var. Peki, bu verileri konuşturacak doğru istatistiksel testi nasıl seçeceksiniz? Yanlış test seçimi, tüm emeğinizin boşa gitmesine neden olabilir. Gelin, bu kritik kararı verirken size yol gösterecek temel adımları inceleyelim.

Adım 1: Araştırma Sorunuzu ve Amacınızı Netleştirin Kendinize sorun: "Ben neyi ölçmek istiyorum?"

• Fark mı arıyorsunuz? (Örn: A ve B grupları -> t-Testi, ANOVA)

• İlişki mi arıyorsunuz? (Örn: Boy ile kilo -> Korelasyon Analizi)

• Etki veya Yordama mı arıyorsunuz? (Örn: Çalışma saati başarıyı etkiler mi? -> Regresyon Analizi)

Adım 2: Değişkenlerinizin Türünü Tanıyın

• Kategorik Değişkenler: Cinsiyet, Eğitim Durumu gibi gruplardır.

• Sürekli (Sayısal) Değişkenler: Yaş, Boy, Puan gibi ölçülebilen değerlerdir.

Adım 3: Verilerinizin Dağılımını Kontrol Edin (Parametrik vs. Non-Parametrik) Verileriniz "normal dağılım" gösteriyorsa parametrik testleri (t-Testi, ANOVA) kullanabilirsiniz. Normal dağılmıyorsa non-parametrik testleri (Mann-Whitney U, Kruskal-Wallis) kullanmanız gerekir.

Doğru istatistiksel testi seçmek, bir şefin doğru malzemeyi seçmesi gibidir. Bu adımlar temel bir yol haritası sunsa da her araştırma kendine özgüdür. Tezinizin bu kritik aşamasında varsayımlarla hareket etmek yerine, İstatistik Atölyesi'nin uzman ekibinden destek alabilirsiniz.