Test seçimi yalnız verinin normal dağılıp dağılmadığına göre yapılmaz. Önce araştırma sorusu, sonuç değişkeninin türü, grupların bağımsızlığı, ölçüm zamanları, analiz birimi ve ayarlama gerektiren karıştırıcılar belirlenir. Dağılım ve model varsayımları bundan sonra değerlendirilir.
Kararı belirleyen altı temel soru
- Amaç farkı, ilişkiyi, değişimi, zamanı veya tahmini mi değerlendirmek?
- Sonuç değişkeni sürekli, ikili, sayım, ordinal ya da zamana bağlı mı?
- Gözlemler bağımsız mı; aynı kişi, hekim, aile veya merkez içinde kümeleniyor mu?
- Kaç grup ve kaç ölçüm zamanı var?
- Karıştırıcı değişkenler veya bazal dengesizlikler için ayarlama gerekli mi?
- Ana analiz birimi hasta mı, gözlem mi, göz/ekstremite mi, yoksa merkez mi?
Basit karşılaştırmadan modele geçiş
İki bağımsız grubun tek bir sürekli sonuç açısından karşılaştırılması için t testi veya uygun koşullarda parametrik olmayan bir yöntem düşünülebilir. Ancak yaş, başlangıç değeri ve hastalık süresi gibi karıştırıcılar hesaba katılacaksa soru artık basit bir iki grup testi değil, regresyon/ANCOVA çerçevesinde bir modelleme sorusudur.
Benzer biçimde aynı hastaların üç zaman noktasındaki ölçümlerini bağımsız gözlemler gibi analiz etmek standart hataları bozar. Tekrarlı ölçüm ANOVA, genelleştirilmiş tahmin denklemleri veya karma etkili modeller; veri yapısı, takip kaybı ve hedeflenen etkiye göre değerlendirilir.
“Normal dağılım yoksa nonparametrik test” neden eksik bir kuraldır?
Normallik çoğu yöntemde ham değişkenin değil, model artıklarının ve belirli varsayımların bir özelliğidir. Büyük örneklemde önemsiz sapmalar normallik testini anlamlı çıkarabilir; küçük örneklemde ise ciddi sapmalar gözden kaçabilir. Grafikler, uç değerler, varyans yapısı, örneklem büyüklüğü ve tahmin hedefi birlikte değerlendirilmelidir.
Parametrik olmayan testler de varsayımsız değildir ve çoğu zaman ortalama farkını test etmez. Bu nedenle test adı değiştirmek yerine estimandın—yani hangi etkinin tahmin edilmek istendiğinin—netleştirilmesi gerekir.
Yaygın araştırma soruları ve uygun analiz aileleri
- İkili sonuç: lojistik veya uygun genelleştirilmiş doğrusal modeller
- Sayım sonucu: Poisson/negatif binom ve aşırı saçılma değerlendirmesi
- Zamana kadar olay: Kaplan–Meier, Cox veya alternatif sağkalım modelleri
- Tekrarlı/çok düzeyli veri: karma etkili modeller veya GEE
- Tanı performansı: duyarlılık–özgüllük, ROC/AUC ve kalibrasyon
- Ölçek yapısı: faktör analizi, güvenirlik ve ölçüm değişmezliği
- Tahmin: iç doğrulama, kalibrasyon ve klinik yarar değerlendirmesi
Test seçiminden önce yazılması gereken analiz cümlesi
“X grubunda Y daha yüksek mi?” yerine, “12. haftadaki Y skorunun gruplar arası ortalama farkı, başlangıç Y skoru ve yaş için ayarlanarak tahmin edilecektir” gibi bir ifade yazılmalıdır. Bu cümle sonuç değişkenini, karşılaştırmayı, zaman noktasını, etki ölçüsünü ve ayarlamayı belirginleştirir; doğru model ailesini seçmek kolaylaşır.
Sık sorulan sorular
SPSS otomatik olarak doğru testi seçer mi?
Hayır. Yazılım seçilen komutu çalıştırır; araştırma sorusunun, veri bağımlılığının ve model varsayımlarının doğru tanımlandığını garanti etmez.
p>0,05 ise parametrik test kullanılabilir mi?
Bir normallik testinin anlamsız çıkması dağılımın normal olduğunu kanıtlamaz. Karar yalnız bu p değerine bağlanmamalıdır.
Her anlamlı değişken regresyona alınmalı mı?
Hayır. Kovaryat seçimi yalnız tek değişkenli p değerleriyle yapılmamalıdır. Nedensel yapı, ön bilgi, ölçüm kalitesi, örneklem ve model amacı dikkate alınmalıdır.
Temel kaynaklar
- ICMJE Recommendations — İstatistiksel yöntemlerin raporlanması
- EQUATOR Network — Sağlık araştırmaları raporlama kılavuzları
- Wasserstein & Lazar. ASA Statement on p-Values
Bu içerik genel bilimsel bilgilendirme amacı taşır; tek başına çalışma özelinde istatistiksel karar veya etik/hukuki görüş oluşturmaz.
Bu yöntemin sizin tasarımınıza uygun olup olmadığını birlikte değerlendirelim.
Araştırma sorusu, değişken listesi ve mevcut aşamanızı kısaca paylaşın; ihtiyaç duyulan desteğin kapsamını netleştirelim.