Parametrik mi Non-Parametrik mi? ? Doğru Test Seçimi Karar Rehberi
Temel Fark
Parametrik testler: Normal dağılım + sürekli (interval/ratio) veri varsayar. Daha güçlü (power yüksek) ? gerçek farkı bulma şansı daha yüksek.
Non-parametrik testler: Dağılım varsayımı YOK. Sıralama (ordinal) veya normal dağılmayan sürekli veri için. Daha az güçlü ama daha esnek.
Eşleştirme Tablosu
Bağımsız 2 grup: Parametrik ? Bağımsız t-test | Non-parametrik ? Mann-Whitney U
Bağımlı 2 ölçüm: Parametrik ? Eşleştirilmiş t-test | Non-parametrik ? Wilcoxon
Bağımsız 3+ grup: Parametrik ? Tek yönlü ANOVA | Non-parametrik ? Kruskal-Wallis
Bağımlı 3+ ölçüm: Parametrik ? Tekrarlı ölçümler ANOVA | Non-parametrik ? Friedman
İlişki (2 sürekli): Parametrik ? Pearson r | Non-parametrik ? Spearman rho
Varsayım Kontrol Sırası
1. Ölçek düzeyi: Verinin sürekli mi (interval/ratio) yoksa sıralama mı (ordinal) olduğunu kontrol edin. 5'li Likert madde = ordinal ? NON-PARAMETRİK. Likert ölçek TOPLAM PUANI = sürekli kabul edilebilir ? PARAMETRİK.
2. Normal dağılım: Shapiro-Wilk (n<50) veya çarpıklık-basıklık (n>50). İhlal varsa ? non-parametrik.
3. Varyans homojenliği: Levene testi. İhlal varsa ? Welch düzeltmesi (t-test) veya Games-Howell (ANOVA).
4. Örneklem büyüklüğü: n > 30 ise Merkezi Limit Teoremi gereği parametrik testler genellikle güvenilir ? normallik küçük ihlali tolere edilir.
Sık Tartışma: Likert Ölçek Parametrik mi?
Akademik dünyada tartışmalı konu. Muhafazakâr görüş: Tek Likert madde ordinal ? non-parametrik. Liberal görüş: 5+ maddeli Likert ölçeğin toplam/ortalama puanı sürekli kabul edilebilir ? parametrik. Pratik öneri: Toplam/ortalama puan kullanıyorsanız ve normallik sağlanıyorsa ? parametrik. Tek madde analiz ediyorsanız ? non-parametrik.
Karar Ağacı (Özet)
Veri sürekli + normal dağılım + n>30 ? Parametrik (güçlü, tercih edin).
Veri ordinal VEYA normal dağılım YOK VEYA n<15 ? Non-parametrik.
Emin değilseniz ? Her ikisini de çalıştırın; sonuçlar aynıysa ? parametrik raporlayın (daha güçlü). Farklıysa ? non-parametrik raporlayın (daha güvenli).
