SPSS İLE NORMALLİK TESTLERİ: SHAPIRO-WILK VE KOLMOGOROV-SMIRNOV

📌 Test İşleyişi ve Hipotezler

Null Hipotez (H₀): Veri seti normal dağılıma sahiptir.
Alternatif Hipotez (H₁): Veri seti normal dağılıma sahip değildir.
Test sonucunda p değeri elde edilir ve belirlenen anlamlılık düzeyi (genellikle α = 0.05) ile karşılaştırılır.
p < 0.05 ise H₀ reddedilir → Veriler normal dağılıma uymaz.
p ≥ 0.05 ise H₀ reddedilemez → Veriler normal dağılıma uyar (varsayım sağlanır).

⚡ Shapiro-Wilk Testi Ne Zaman Kullanılır?

• Örneklem boyutu 3 ile 50 arasında olduğunda (en güvenilir aralık)
• Küçük örneklemlerde (n < 50) en güçlü normallik testidir
• Parametrik testler (t-testi, ANOVA) öncesinde normallik varsayımını kontrol etmek için
• Regresyon analizi öncesinde hata terimlerinin normal dağılıp dağılmadığını test etmek için

📌 Test İşleyişi ve Hipotezler

Null Hipotez (H₀): Veri seti normal dağılıma uyar.
Alternatif Hipotez (H₁): Veri seti normal dağılıma uymaz.
Test sonucunda elde edilen p değeri, anlamlılık düzeyi ile karşılaştırılır.
p < 0.05 ise H₀ reddedilir → Normal dağılım varsayımı sağlanmaz.
p ≥ 0.05 ise H₀ reddedilemez → Normal dağılım varsayımı sağlanır.

⚡ Kolmogorov-Smirnov Testi Ne Zaman Kullanılır?

• Örneklem boyutu 50 ve üzerinde olduğunda
• Büyük örneklemlerde (n ≥ 50) tercih edilir
• Shapiro-Wilk’e göre büyük örneklemlerde daha kararlı sonuçlar verir
• Tezlerde ve büyük ölçekli araştırmalarda sıkça kullanılır

📌 SPSS’te Çıktılar Nasıl Okunur?

• Shapiro-Wilk ve Kolmogorov-Smirnov test sonuçları “Tests of Normality” tablosunda verilir
• Kolmogorov-Smirnov büyük örneklemler için (n ≥ 50)
• Shapiro-Wilk küçük örneklemler için (n < 50) daha güvenilirdir
• Q-Q Plot (Normal Q-Q Plot) da normalliği görsel olarak değerlendirmek için kullanılır

Hangi normallik testini kullanmalıyım?

Örneklem büyüklüğü 50’den küçükse (n < 50) Shapiro-Wilk testi, 50 ve üzerinde ise Kolmogorov-Smirnov testi tercih edilmelidir. Her iki testi de raporlamak en güvenilir yaklaşımdır.

p değeri nasıl yorumlanır?

p ≥ 0.05: Normal dağılım varsayımı SAĞLANIR (parametrik testler kullanılabilir). p < 0.05: Normal dağılım varsayımı SAĞLANMAZ (non-parametrik testler kullanılmalıdır).

Normal dağılmayan veriler için ne yapmalıyım?

1) Non-parametrik testler kullanın (Mann-Whitney U, Kruskal-Wallis, Spearman). 2) Veri dönüşümü uygulayın (logaritmik, karekök, Box-Cox). 3) Merkezi limit teoremine göre büyük örneklemlerde (n ≥ 30) normallik varsayımı esnetilebilir.

Q-Q Plot nedir ve nasıl yorumlanır?

Q-Q Plot (Quantile-Quantile Plot), verilerin teorik normal dağılıma ne kadar yakın olduğunu gösteren görsel bir grafiktir. Noktaların çizgiye yakın olması normal dağılımı gösterir. Sapmalar normallikten uzaklaşmayı ifade eder.

Bill Gates Web Danışmanlık normallik testlerinde nasıl yardımcı olabilir?

20.108 başarılı yayın deneyimimizle, SPSS’te normallik testlerinin uygulanması, sonuçların yorumlanması ve raporlanması konusunda profesyonel destek sağlıyoruz. Ayrıca, normallik varsayımı sağlanmadığında hangi non-parametrik testlerin kullanılacağı konusunda danışmanlık yapıyoruz. Hizmetlerimiz ücretlidir.