Yöneticiler ve araştırmacılar genellikle çeşitli tahminlerde bulunabilirler. Örneğin, “yeni bir ürünün pazar payının %15’i geçeceği”, “tüketicilerin en az %65’inin yeni paketlemeyi seveceği”, “bayilerin %80’inin yeni fiyatlandırma politikasını kabul edeceği” veya “ABC şirketinin ortalama günlük hatalı üretiminin 20 olduğu” gibi tahminler, tek örneklem t-testi için tipik örneklere dönüştürülebilir.
Aynı şekilde, bir araştırma yöntemleri öğretim görevlisi, geçmiş deneyimlere dayanarak, belirli bir dersin not ortalamasının %5 hata payı ile 55’in altında olduğunu iddia edebilir veya bir kafe sahibi günlük ortalama 650 çay satışı yaptığını iddia edebilir. Bu tür iddiaların (veya hipotezlerin) doğruluğunu test etmek için tek örneklem t-testi ideal bir analiz yöntemi olacaktır. Bu tahminler, null hipotezi formatına (örneğin, Ho = 0.15) dönüştürülerek ve belirli bir güven aralığı (anlamlılık seviyesi) için tek örneklem t-testine tabi tutulabilir.
Tek Grup t-Testi Örnekleri
- Bir otomobil parçaları üreten şirkette, 25 günlük gözlemler sonucunda, hatalı parça sayısının günlük dağılımı belirlenmiştir. Üretim yöneticisi, ortalama hatalı parça sayısının günde 20 olduğunu belirtiyor. Acaba bu iddia, %95 güven aralığı dahilinde ne kadar geçerlidir?
- Bir tarım uzmanı, son iki yıl boyunca aylık ortalama yağış miktarının 8 kg/m2 olduğunu iddia ediyor. İddianın doğruluğunu kontrol etmek amacıyla, son iki yılın yağış kayıtlarını incelediniz ve iddianın %99 güven aralığındaki hata payı içerisinde geçerli olmadığını belirlediniz. Bu sonucu belgelemek için hangi adımları atardınız?
- Bir akademisyen, kendi dersinin son derece zor olduğunu belirtiyor ve dersi geçme oranının %45 olduğunu ifade ediyor. Geçmiş yılın ders geçme oranları verildiğinde, bu öğretim görevlisinin iddiasını hangi yöntemlerle test edebiliriz?
- Bir siyasetçi, kendi seçim bölgesinde %75 oranında destek bulduğunu belirtiyor. Bu iddianın %99 güven aralığındaki geçerliliğini nasıl değerlendirebiliriz?
Tablo 8.1, tek grup t-testinin bir SPSS çıktısını göstermektedir. Bu tablodaki analizleri değerlendirirken, t değeri, serbestlik derecesi (df) ve iki yönlü anlamlılık (Significance (2-tailed)) bilgilerini içeren sağ alt bölümü incelememiz gerekiyor. Eğer iki yönlü anlamlılık sütunundaki değer %5 anlamlılık düzeyi için 0.05’ten, veya %1 anlamlılık düzeyi için 0.01’den daha küçükse, null değeri ile gözlemlenen değer arasında istatistiksel anlamda belirgin bir fark vardır diyebiliriz. Eğer bu durum söz konusu değilse, bu iki değer arasında anlamlı bir farkın olmadığı sonucuna varırız.
Tablo 8.1’deki örnekte, araştırmacı atletlerin %95 güven düzeyinde 400 metreyi 120 saniyede koşabileceklerini iddia ediyor. Analiz sonuçlarına bakıldığında, t değerinin 3.338 olduğunu ve iki yönlü anlamlılık değerinin
Kaynak: Altunişik, R., Coşkun, R., Bayraktaroğlu, S., & Yildirim, E. (2007). Sosyal bilimlerde araştırma yöntemleri. Sakarya Yayıncılık, Sakarya, 226, 103-118.
(Sig. 2-tailed) kritik değer olan 0.05’ten daha düşük olduğunu görüyoruz. Bu durum, öngörülen süreden anlamlı bir farkın olduğunu göstermektedir. Ancak bu sonuç, gerçek ortalama koşu süresinin ne olduğu konusunda net bir bilgi vermez. Ortalama süreyi belirlemek için, bu değişkenin ortalama değerine bakmamız gerekmektedir (ki bu örnekte ölçülen ortalama değer 132.46 olarak bulunmuştur).
Verilerinizin analizi ve yorumlanması konusunda, akademik alanda her konuda yardıma ihtiyacınız varsa, uzman ekibimizle birlikte size yardımcı olmaktan mutluluk duyarız. Projelerinizin gereksinimlerini değerlendirebilir, size en uygun hizmetleri sunabiliriz. İletişime geçmek ve daha fazla bilgi almak için bize ulaşabilirsiniz.