t-Testi Hesaplama

İstatistikSon güncelleme: 17 Ağustos 2026

t-testi (Student t-testi), ortalamalar arasındaki farkın istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını sınayan parametrik bir hipotez testidir. Test istatistiği, gözlenen farkın standart hataya oranıdır: Fark, şans eseri beklenecek dalgalanmadan ne kadar büyükse t değeri o kadar büyür ve p değeri o kadar küçülür. Ön test–son test karşılaştırmaları, deney–kontrol desenleri ve bir ortalamanın ölçüt değerle karşılaştırılması tipik kullanım alanlarıdır.

Bu araç, ham veri gerektirmeden özet istatistiklerle (ortalama, standart sapma, n) çalışır: Tek örneklem modunda bir grubun ortalamasını sabit bir test değeriyle, bağımsız iki örneklem modunda iki ayrı grubun ortalamalarını karşılaştırır. Varyanslar eşit değilse Welch düzeltmesi uygulanabilir. Sonuçta t istatistiği, serbestlik derecesi, p değeri, Cohen d etki büyüklüğü ve teziniz için hazır APA biçiminde bulgular cümlesi üretilir.

Aynı kişilerin iki ölçümü (ön test–son test) için fark puanlarını tek örneklem modunda μ₀ = 0 ile test edin.
Örneklem standart sapması (n−1 paydalı).
Ortalamanın karşılaştırılacağı sabit ya da kuramsal değer.

t-Testinde Kabul Edilen Eşik Değerler

t-testi sonucu iki ölçüte göre değerlendirilir: p değeri farkın şansa bağlı olup olmadığını, Cohen d ise farkın pratik büyüklüğünü gösterir. Aşağıdaki sınırlar bu aracın karar ve yorum cümlelerinde kullandığı eşiklerdir.

Anlamlılık düzeyi (α)
0,05
Sosyal bilimlerdeki standart eşik; p < 0,05 ise fark istatistiksel olarak anlamlı kabul edilir. Araç kararını bu düzeye göre verir.
Cohen d — ihmal edilebilir etki
|d| < 0,20
Fark anlamlı çıksa bile pratik karşılığı yok denecek kadar küçüktür
Cohen d — küçük etki
0,20 – 0,50
Ortalamalar arasındaki fark standart sapmanın beşte biri ile yarısı arasındadır
Cohen d — orta etki
0,50 – 0,80
Uygulamalı çalışmalarda anlamlı görülen tipik etki aralığı
Cohen d — büyük etki
|d| ≥ 0,80
Fark standart sapmanın en az yüzde sekseni kadardır; gruplar belirgin biçimde ayrışır
Welch düzeltmesi eşiği
Levene p < 0,05
Varyans homojenliği varsayımı reddedildiğinde ya da grup büyüklükleri eşit olmadığında Welch–Satterthwaite düzeltmeli sonuç raporlanır

Cohen (1988) sınıflaması ve APA 7 (2020) raporlama kurallarına göre geçerli sınırlarKaynak: Cohen, J. (1988) — Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences; APA Yayım Kılavuzu (7. baskı)

Formül

Tek örneklem: t = (x̄ − μ₀) / (s / √n),   sd = n − 1
Bağımsız (eşit varyans): t = (x̄₁ − x̄₂) / √( s²p · (1/n₁ + 1/n₂) ),   sd = n₁ + n₂ − 2
s²p = [ (n₁−1)s₁² + (n₂−1)s₂² ] / (n₁ + n₂ − 2)
Welch: t = (x̄₁ − x̄₂) / √( s₁²/n₁ + s₂²/n₂ ),   sd = Welch–Satterthwaite
Cohen d = fark / (birleştirilmiş) standart sapma

Varyanslar belirgin biçimde farklıyken (SPSS'te Levene testi p < 0,05) klasik birleştirilmiş formülü kullanmak yaygın bir hatadır; bu durumda Welch düzeltmeli sonuç raporlanmalıdır.

Nasıl Hesaplanır?

  1. Test türünü seçin: tek örneklem mi, bağımsız iki örneklem mi? (Ön test–son test için fark puanlarıyla tek örneklem, μ₀ = 0.)
  2. Özet istatistikleri girin: ortalama, standart sapma ve örneklem büyüklüğü (bağımsız testte her iki grup için).
  3. Bağımsız testte varyans varsayımını seçin; Levene testi p < 0,05 ise Welch düzeltmesini işaretleyin.
  4. Sonuç bölümünde t, serbestlik derecesi, p değeri ve Cohen d etki büyüklüğünü inceleyin.
  5. Yorum satırındaki APA biçimindeki bulgular cümlesini (ör. t(29) = 3,65; p = 0,001; d = 0,67) raporunuza aktarın.

Örnek Hesaplamalar

Tek örneklem: sınav ortalaması ölçütle karşılaştırma

30 öğrencinin sınav ortalaması 78, standart sapması 12; ölçüt değer 70. Sonuç: t(29) = 3,65; p = 0,001; d = 0,67. Fark anlamlıdır ve etki orta düzeydedir.

t istatistiği: 3,651 · Serbestlik derecesi (sd): 29 · p değeri (çift kuyruklu): p = 0,001

Bağımsız iki örneklem: deney–kontrol karşılaştırması

Deney grubu (n₁ = 25, x̄₁ = 82, s₁ = 8) ile kontrol grubu (n₂ = 25, x̄₂ = 76, s₂ = 9) karşılaştırıldığında t(48) = 2,49; p = 0,016; d = 0,70 bulunur: 6 puanlık fark anlamlıdır (orta etki).

t istatistiği: 2,491 · Serbestlik derecesi (sd): 48 · p değeri (çift kuyruklu): p = 0,016

Welch düzeltmeli test (varyanslar eşit değil)

Standart sapmaları belirgin farklı iki grupta (15 ve 8) Welch düzeltmesiyle t(61,07) = 2,56; p = 0,013; d = 0,57 bulunur; serbestlik derecesi ondalıklı çıkabilir.

t istatistiği: 2,564 · Serbestlik derecesi (sd): 61,07 · p değeri (çift kuyruklu): p = 0,013

Sıkça Sorulan Sorular

p değeri 0,05'ten büyük çıkarsa ne yapmalıyım?
p > 0,05 sonucu gruplar arasında fark olmadığını kanıtlamaz; yalnızca eldeki verinin anlamlı bir fark için yeterli kanıt sunmadığını gösterir. Bulguyu olduğu gibi, Cohen d ve betimleyici istatistiklerle birlikte raporlayın. Örneklem küçükse çalışmanın istatistiksel gücünün düşük olabileceğini sınırlılıklar bölümünde belirtin.
Welch düzeltmesi ne zaman kullanılır?
Bağımsız iki örneklem testinde grupların varyansları belirgin biçimde farklıysa (SPSS'te Levene testi p < 0,05) klasik testin varyans homojenliği varsayımı ihlal edilir. Bu durumda serbestlik derecesini Welch–Satterthwaite formülüyle düzelten Welch testi kullanılır. Grup büyüklükleri de eşit değilse düzeltme özellikle önemlidir; birçok istatistikçi Welch testini varsayılan olarak önerir.
Cohen d nasıl yorumlanır?
Cohen d, ortalamalar arasındaki farkın standart sapma birimi cinsinden büyüklüğüdür. Yaygın sınırlar: 0,20'nin altı ihmal edilebilir, 0,20–0,50 küçük, 0,50–0,80 orta, 0,80 ve üzeri büyük etkidir. p değeri yalnızca farkın şansa bağlı olup olmadığını söyler; pratik önemi Cohen d gösterir, bu yüzden ikisi birlikte raporlanır.
Eşleştirilmiş (bağımlı) t-testini bu araçla yapabilir miyim?
Evet. Eşleştirilmiş test, fark puanlarına uygulanan bir tek örneklem t-testidir. Her katılımcı için son ölçüm − ilk ölçüm farkını alın; fark puanlarının ortalamasını ve standart sapmasını tek örneklem moduna girip test değerini μ₀ = 0 yapın. Sonuç, SPSS'in Paired-Samples T Test çıktısıyla birebir aynıdır.
Normallik varsayımı sağlanmazsa hangi test kullanılır?
Veriler normal dağılmıyorsa ve örneklem küçükse parametrik olmayan alternatifler tercih edilir: bağımsız iki grup için Mann-Whitney U, eşleştirilmiş ölçümler için Wilcoxon işaretli sıralar testi. Grup başına yaklaşık 30 ve üzeri gözlem varsa merkezi limit teoremi sayesinde t-testi normallikten sapmalara karşı oldukça dayanıklıdır.
İkiden fazla grubu t-testiyle karşılaştırabilir miyim?
Hayır; ikiden fazla grup ortalamasını ikişerli t-testleriyle karşılaştırmak I. tür hata oranını şişirir. Üç ve daha fazla grup için tek yönlü ANOVA kullanılmalı, anlamlı sonuçta post-hoc testlerle hangi grupların farklılaştığı incelenmelidir. ANOVA hesaplayıcımızı kullanabilirsiniz.