T testi, iki grubun ortalamaları arasındaki farkı karşılaştırmak için kullanılabilir. İkiden fazla grubu karşılaştırmanız gerekiyorsa, ANOVA tipi analiz kullanmanız gerekmektedir.
T-Testi için normallik ve varyansların eşitliği varsayımlarının sağlanması gereklidir. Bu örnek için, her değişken için normallik testini nasıl yapacağımızı önceki bölümde ele aldığımızdan, normallik testini atlıyoruz.
Bu örnek için SPSS örneklerinden customer_dbase.sav veri setini kullanacağız.
customer_dbase.sav dosyasını seçin.
Üst menüden Analyze bölümüne tıklayın.
Analyze altında Compare Means bölümünü bulun. Ardından Independent Samples T-Test düğmesine tıklayın.
Tıkladığınızda aşağıdaki menüyü göreceksiniz:
Bu örnek için test edeceğimiz değişkenleri seçtik:
Log-kredi kartı borcu
Günlük geliri
İş tatmini
Bu değişkenleri Cinsiyet grupları için inceleyeceğiz. Bu yüzden sol menüden cinsiyeti seçtik ve Değişkeni Gruplandırma bölümüne koyduk. Bunu yaptıktan sonra, grupları adlandırmak için grupları tanımla'ya tıklamanız gerekir:
Bu örnekte, verilerde her cinsiyetin kukla değişkenler olarak belirtildiği için onları 0 (Erkek) ve 1 (Kadın) olarak adlandırdık. Karışıklığı önlemek için verileri bu şekilde adlandırdık. Devam etmek ve ana menüye dönmek için Continue düğmesine tıklayın.
Opsiyonel: Ana menüden analize devam etmeden önce Options düğmesine tıklayarak güven aralıklarını yeniden düzenleyebilirsiniz, ancak varsayılan güven aralığı %95 olduğundan bunu değiştirmeye gerek yoktur. Bu kısmı atlıyoruz.
Ana menüde, analize başlamak için OK düğmesine tıklayın.On the main menu, click OK button for starting to analysis.
Grup istatistikleri, her cinsiyet grubu için her değişkenin kesit birimlerinin sayısını, ortalamasını, standart sapmasını ve standart hata ortalamasını gösterir.
Bağımsız örneklem testi ana analiz sonucumuzu gösterir. Analiz için sağlanması gereken eşit varyans varsayımından bahsetmiştik. SPSS, bağımsız örneklem testinden sonuçları kontrol etmemize olanak tanır. Bunun için, Levene’nin Varyansların Eşitliği Testi sonuçlarını kontrol etmemiz gerekmektedir. Sig. (p-değeri) 0.05'ten yüksek olmalıdır, bu nedenle varyansların eşit olarak dağıldığını varsayabiliriz. Her değişken için sonuçlar 0.05'ten yüksek olduğundan, varyansların eşit olarak dağıldığını söyleyebiliriz.
İkinci adımda, iki cinsiyet grubu arasında bir fark olup olmadığını görmek için Ortalama Eşitliği için T-testi – Sig. (2-tailed) bölümünü kontrol etmemiz gerekmektedir. Gruplar arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olduğunu yorumlayabilmemiz için Sig. (p-değeri) 0.05'ten düşük olmalıdır. Gördüğümüz gibi, hiçbir değişkenin p-değeri 0.05'ten düşük değildir. Bu nedenle, H0 hipotezini reddedemeyiz ve kredi kartı borcu, gelir ve iş tatmini açısından cinsiyet grupları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olmadığını söyleyebiliriz.
Eğer varyanslar eşit olarak dağıtılmamış olsaydı, Ortalama Eşitliği için T-testi – Sig. (2-tailed) bölümünün altındaki ikinci satırı kontrol etmemiz gerekecekti. Bu örnekte, her iki satır da eşittir.
