Contents 7 headings · 1 min
Ne Zaman Kullanılır?
AYNI grubun İKİ farklı zamandaki ölçümlerini karşılaştırmak istediğinizde. En tipik kullanım: ön test - son test karşılaştırması. "Eğitim sonrası puanlar arttı mı?" sorusuna cevap verir. Bağımsız t-testten farkı: iki farklı grup değil, AYNI kişilerin iki ölçümü.
Varsayımlar
1. Bağımlı değişken sürekli (interval/ratio) olmalı.
2. FARK puanları (son test - ön test) normal dağılmalı. Dikkat: ön test ve son test ayrı ayrı değil, FARK puanlarının normalliği kontrol edilir.
3. Gözlemler birbirinden bağımsız olmalı (bir kişinin cevabı diğerini etkilememeli).
SPSS Adımları
1. Analyze → Compare Means → Paired-Samples T Test.
2. Variable 1: ön test, Variable 2: son test → Paired Variables kutusuna taşıyın.
3. OK.
Çıktıyı Okuma
Paired Samples Statistics: Her ölçümün ortalaması ve SD'si. Artış mı azalış mı hemen görünür.
Paired Samples Correlations: İki ölçüm arası korelasyon. r > .50 beklenir (aynı kişiler sonuçta).
Paired Samples Test: t değeri, df ve p (Sig. 2-tailed). p < .05 → anlamlı fark. Mean Difference: farkın ortalaması ve %95 güven aralığı.
Etki Büyüklüğü (Cohen's d)
SPSS otomatik vermez. Hesaplama: d = Ortalama fark / SD(fark). VEYA: d = t / √N. |d| = .20 küçük, .50 orta, .80 büyük.
APA Raporlama
"Eğitim öncesi (M = 62.4, SD = 12.3) ve eğitim sonrası (M = 74.8, SD = 10.7) başarı puanları eşleştirilmiş örneklem t-testi ile karşılaştırılmıştır. Analiz sonucunda eğitim sonrası puanların eğitim öncesine göre anlamlı düzeyde yüksek olduğu belirlenmiştir, t(49) = -5.82, p < .001, d = 0.82 (büyük etki)."
Sık Hatalar
1. Bağımsız t-test ile karıştırmak — 2 farklı grup varsa bağımsız, aynı grubun 2 ölçümü varsa eşleştirilmiş.
2. Normalliği ön test ve son testte ayrı ayrı kontrol etmek — FARK puanının normalliği kontrol edilmeli.
3. Etki büyüklüğü raporlamamak — sadece p değeri yetmez.
