Test Ayarları

Veri Tablosu

* Verilerinizi Excel'den kopyalayıp tabloya yapıştırabilirsiniz (Ctrl+V). Sütun başlıklarını değiştirmek için üzerlerine tıklayın.

Henüz analiz yapılmadı. Lütfen veri girişi yapıp "Analiz Et" butonuna tıklayın.

Hipotez Testi Nedir?

Hipotez testi, bir popülasyon parametresi hakkında ortaya atılan bir iddianın (hipotezin) örneklem verileri kullanılarak istatistiksel olarak değerlendirilmesidir. İki temel hipotez vardır:

  • Sıfır Hipotezi (H₀): Genellikle "fark yoktur", "etki yoktur" veya "değer eşittir" şeklindeki mevcut durumu temsil eder.
  • Alternatif Hipotez (H₁): Araştırmacının kanıtlamaya çalıştığı "fark vardır", "büyüktür" veya "küçüktür" şeklindeki iddiadır.

Test sonucunda hesaplanan P-değeri (p-value), H₀ doğruyken elde edilen verilerin veya daha aşırıların gözlenme olasılığıdır. Eğer p-değeri, seçilen Alpha (α) anlamlılık düzeyinden (genellikle 0.05) küçükse, H₀ reddedilir.

Tip 1 ve Tip 2 Hatalar (Karar Matrisi)

Karar / Gerçek Gerçekte H₀ DOĞRU Gerçekte H₀ YANLIŞ
Karar: H₀ Reddedilemedi Doğru Karar Tip 2 Hata (Beta - β)
Fırsatı Kaçırma
Karar: H₀ Reddedildi Tip 1 Hata (Alpha - α)
Yanlış Alarm 		Doğru Karar

Test Türleri

1-Örneklem T-Testi

Tek bir grubun ortalamasının, bilinen veya varsayılan bir popülasyon ortalamasına (μ₀) eşit olup olmadığını test eder.

2-Örneklem T-Testi

Birbirinden bağımsız iki grubun (örn. Kontrol ve Deney) ortalamaları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını test eder.

Tek Yönlü ANOVA

Üç veya daha fazla bağımsız grubun ortalamalarını karşılaştırmak için kullanılır. H₀ "tüm grup ortalamaları eşittir" şeklindedir.

Ki-Kare Bağımsızlık Testi

İki kategorik değişken arasında anlamlı bir ilişki olup olmadığını test eder.

Örnek Senaryolar

Senaryo 1: Ampul Ömrü (1-Örneklem)

H₀: Gerçek ömür 1000 saattir.
H₁: Gerçek ömür 1000 saatten küçüktür.
Alpha (α): 0.05

Bir fabrika ürettiği ampullerin ortalama 1000 saat yandığını iddia ediyor. Rastgele 20 ampul test ediliyor. Gerçek ömür 1000'den küçük müdür?

Senaryo 2: İlaç Etkisi (2-Örneklem)

H₀: İki ilacın etki süresi eşittir.
H₁: İki ilacın etki süresi farklıdır.
Alpha (α): 0.05

Yeni bir ağrı kesicinin etki süresi (dk) eski ilaçla kıyaslanıyor. İki gruptan da 20'şer hasta inceleniyor. Etki süreleri farklı mıdır?

Senaryo 3: Makine Üretimleri (ANOVA)

H₀: Üç makinenin üretim ortalamaları eşittir.
H₁: En az bir makinenin üretimi farklıdır.
Alpha (α): 0.05

A, B ve C makinelerinin saatlik üretim adetleri 20 saat boyunca kaydedildi. Makineler arasında anlamlı bir fark var mıdır?

Senaryo 4: Oy Tercihleri (Ki-Kare)

H₀: Cinsiyet ile oy verilen parti bağımsızdır.
H₁: Cinsiyet ile oy verilen parti bağımlıdır.
Alpha (α): 0.05

Erkek ve kadınların A, B ve C partilerine verdikleri oy sayıları çapraz tablo olarak toplanmıştır. Cinsiyet ile parti tercihi arasında bir ilişki var mıdır?

Test Seçim Asistanı

Soruları yanıtlayarak veriniz için en uygun testi bulalım.

Ne analiz etmek istiyorsunuz?