Bilimsel araştırmalarda, özellikle sosyal bilimler, eğitim ve sağlık alanlarında, iki bağımsız grubun belirli bir değişken açısından karşılaştırılması sıkça karşılaşılan bir durumdur. Araştırmacılar bu tür karşılaştırmalarda uygun istatistiksel analizleri seçmek zorundadır; aksi halde sonuçların geçerliliği ve güvenirliği tehlikeye girer (Urdan, 2017). Verilerin dağılım biçimi, ölçüm düzeyi ve örneklem büyüklüğü, hangi testin tercih edilmesi gerektiğinde belirleyici rol oynar. Bu bağlamda en yaygın kullanılan iki yöntem, bağımsız örneklem t-testi ve Mann-Whitney U testidir. Bu makale, her iki testin hangi koşullarda kullanılacağını tartışarak, araştırmalarda istatistiksel kararların doğruluğuna katkı sunmayı amaçlamaktadır.

Bağımsız Örneklem t-Testi

Bağımsız örneklem t-testi, iki bağımsız grubun ortalamalarını karşılaştırmak için kullanılan bir parametrik testtir. Bu test, örneklemin normal dağıldığı ve gruplar arası varyansların homojen olduğu durumlarda en iyi sonuçları verir (Kim, 2015). Özellikle eğitim, psikoloji ve sağlık araştırmalarında geniş örneklemlerle yürütülen çalışmalarda sıkça tercih edilmektedir (Pallant, 2020). Ancak testin uygulanabilmesi için bazı istatistiksel varsayımların sağlanması gerekmektedir. Bunlar arasında normal dağılım, varyans homojenliği ve gözlemler arası bağımsızlık yer alır (De Winter, 2013).

Bu test, ölçülen değişkenin sürekli ve oranlı olması durumunda yüksek duyarlılık gösterir. Örneğin, bir okulda iki farklı öğretim yönteminin öğrenci başarısına etkisini değerlendiren bir çalışmada, öğrencilerin notları üzerinden bir karşılaştırma yapılacaksa ve veriler normal dağılıyorsa bağımsız örneklem t-testi uygundur. Ancak bu testin en büyük sınırlılığı, aykırı değerlere karşı oldukça hassas olmasıdır (Altman, 1991).

Mann-Whitney U Testi: Esneklik ve Dağılımdan Bağımsızlık

Veri dağılımının normal olmaması, küçük örneklem büyüklüğü ya da sıralı ölçüm düzeyi gibi durumlarda bağımsız örneklem t-testinin koşulları bozulur. Bu durumda nonparametrik bir alternatif olan Mann-Whitney U testi devreye girer (Nachar, 2008). Bu test, iki bağımsız grubun medyanları arasında anlamlı fark olup olmadığını değerlendirmek için kullanılır. Parametrik olmayan yapısı sayesinde sıklıkla sosyal bilimlerde, özellikle anket verilerinde kullanılmaktadır (Siegel & Castellan, 1988).

Mann-Whitney U testi, örneklem dağılımı hakkında herhangi bir varsayımda bulunmaz. Bu nedenle, veri setinde normallik koşulunun sağlanmadığı veya çok sayıda aykırı gözlem bulunduğu durumlarda avantaj sağlar (Gibbons & Chakraborti, 2011). Bununla birlikte, testin medyana odaklanması, değişkenin dağılımının daha genel yapısı hakkında bilgi vermemesine neden olabilir.

Örneğin, psikolojik bir ölçek üzerinden erkek ve kadın bireylerin kaygı düzeyleri karşılaştırılacaksa ve veriler normal dağılmıyorsa, Mann-Whitney U testi tercih edilebilir. Bu esneklik, araştırmacıya istatistiksel geçerlilik kazandırırken aynı zamanda analitik özgürlük de sağlar.

Test Seçiminde Dikkat Edilmesi Gereken Noktalar

Test seçimi yalnızca istatistiksel gerekçelere değil, aynı zamanda araştırma sorusunun doğasına ve verinin özelliklerine bağlı olarak yapılmalıdır. Bağımsız örneklem t-testi daha yüksek istatistiksel güce sahiptir, ancak varsayımlar ihlal edildiğinde yanıltıcı olabilir (Sullivan & Artino, 2013). Öte yandan Mann-Whitney U testi, varsayımlar konusunda esnektir ancak genellikle daha düşük güç üretir (Nachar, 2008).

Her iki testin de geçerli olduğu durumlarda, araştırmacı veri tipine, örneklem büyüklüğüne ve dağılımına göre seçim yapmalıdır. Ayrıca, raporlamalarda testin neden seçildiği, hangi varsayımların kontrol edildiği ve sonuçların nasıl yorumlandığı mutlaka belirtilmelidir. Bu, yalnızca analiz kalitesini değil, aynı zamanda çalışmanın bilimsel etik açısından şeffaflığını da artırır (Pallant, 2020).

Sonuç

İki bağımsız grup arasında karşılaştırma yapılması gereken birçok araştırmada, bağımsız örneklem t-testi ve Mann-Whitney U testi en sık başvurulan istatistiksel yöntemler arasında yer alır. Ancak bu testler sadece istatistiksel prosedürler değildir; doğru test seçimi, elde edilen sonuçların bilimsel anlamlılığını ve güvenilirliğini doğrudan etkiler. Bu nedenle, araştırmacıların yalnızca testlerin adlarını değil, uygulama koşullarını ve sınırlılıklarını da bilmesi gerekmektedir. Test seçimi konusunda yapılan bilinçli tercihler, araştırmanın kalitesini yükseltmekle kalmaz, aynı zamanda alandaki bilgi üretimini de daha sağlam temellere oturtur.

Kaynakça

• Altman, D. G. (1991). Practical Statistics for Medical Research. Chapman and Hall.

• De Winter, J. C. F. (2013). Using the Student’s t-test with extremely small sample sizes. Practical Assessment, Research, and Evaluation, 18(10), 1–12. https://doi.org/10.7275/e4r6-dj05

• Gibbons, J. D., & Chakraborti, S. (2011). Nonparametric Statistical Inference (5th ed.). Chapman and Hall/CRC.

• Kim, T. K. (2015). T test as a parametric statistic. Korean Journal of Anesthesiology, 68(6), 540–546. https://doi.org/10.4097/kjae.2015.68.6.540

• Nachar, N. (2008). The Mann-Whitney U: A test for assessing whether two independent samples come from the same distribution. Tutorials in Quantitative Methods for Psychology, 4(1), 13–20. https://doi.org/10.20982/tqmp.04.1.p013

• Pallant, J. (2020). SPSS Survival Manual: A Step by Step Guide to Data Analysis Using IBM SPSS (7th ed.). McGraw-Hill Education.

• Siegel, S., & Castellan, N. J. (1988). Nonparametric Statistics for the Behavioral Sciences (2nd ed.). McGraw-Hill.

• Sullivan, G. M., & Artino, A. R. (2013). Analyzing and interpreting data from Likert-type scales. Journal of Graduate Medical Education, 5(4), 541–542. https://doi.org/10.4300/JGME-5-4-18

• Urdan, T. C. (2017). Statistics in Plain English (4th ed.). Routledge.