Hipotez testi aşamaları detaylı olarak anlatılmaktadır.

1. Hipotez Testinde 5 Aşamalı Model
Başak Pınar BAYRAK

2. Hipotez Testinde 5 Aşamalı Model
1. Varsayımlarda bulunma ve test gerekliliklerinin
yerine getirilmesi
2. H0 Hipotezinin kurulması
3. Örneklem dağılımının seçilmesi ve kritik bölgenin
belirlenmesi
4. Test istatistiğinin hesaplanması
5. Karar alınması ve diğer sonuçların değerlendirilmesi

3. 1) Varsayımlarda Bulunma ve Test
Gerekliliklerinin Yerine Getirilmesi
İstatistiki her uygulama bir varsayım gerektirir. Hipotez testi söz
konusu ise 3 varsayımda bulunmamız gerekmektedir.
1. Örnek rastsal olarak seçilmiştir,
2. Değişkenler interval veya ratio ölçme düzeyindedir,
3. Tüm olası örneklemlerin örneklem dağılımı normal dağılır.
Yani standart normal dağılımın altında kalan alandan olasılık
hesabı yapılabilir.

4. 2) H0 Hipotezinin Kurulması
H0, iki değişen arasında fark bulunmadığını gösteren hipotezdir.
Ancak yapılan teste göre formasyonundan farklılaşma olabilir.
Tek örneklemde H0, örneğin belirli özelliklere sahip bir kitleden
geldiğini söyler.
ÖRNEK: Xort=6,8 hesaplanmış olsun. Anakütlenin de
ortalamasının 7,2 olduğunu bildiğimizi varsayalım. Kuracağımız
hipotez aşağıdaki şekilde olacaktır:
H0 : 6,8 = 7,2
H1 : 6,8 ≠7,2

5. 3) Örneklem Dağılımının Seçilmesi ve Kritik
Bölgenin Belirlenmesi
Örneklem dağılımı, örneklem ile anakitleye dair tahmin
yapabilmemiz için gereklidir. Böylece elde edeceğimiz örneklem
dağılımının altındaki alandan olasılık hesabı yapabiliriz.
Kritik bölge, dağılımın altında H0 hipotezini reddedeceğimiz alan
olarak düşünülebilir. Kısacası olması pek mümkün görünmeyen
sonuçların bulunduğu alan olarak da adlandırılabilir. Bu nedenle
ret bölgesi olarak da adlandırılabilir.
Ancak burada dikkat etmemiz ve karar vermemiz gereken önemli
bir nokta vardır. Bu da testimizin çift kuyruk testi mi yoksa tek
kuyruk testi mi olacağına karar vermektir.

7. 4) Test İstatistiğinin Hesaplanması
Olasılık hesaplarının yapılabilmesi için örnek skorlarının Z
skorlarına dönüştürülmesi gerekmektedir. Bu dönüştürme
işlemine test istatistiğinin hesaplanması adı verilmektedir.

8. 5) Karar Alınması ve Diğer Sonuçların
Değerlendirilmesi
Son olarak test istatistiğinin değeri ile, kritik bölgeye denk gelen
değer karşılaştırılır. Test istatistiği kritik bölgeye düşerse H0
reddedilir. Ancak test istatistiği kritik bölge dışında kalırsa H0
kabul edilir.
Bu değerlendirmeler testin tek kuyruk veya çift kuyruk olmasına
bağlı olarak değişmektedir.
Durum Karar Yorum
Test istatistiği kritik bölge
içerisinde
H0 ‘ı reddet Farklılık istatistiksel olarak
anlamlı
Test istatistiği kritik bölge
içerisinde değil
H0 ‘ı kabul et Farklılık istatistiksel olarak
anlamlı değil

9. Tek Kuyruk vs. Çift Kuyruk Testi
5 aşamalı model, katı bir şekilde yol haritası çizse de araştırmacı
yine de belirli seçimler yapmak durumundadır.
1. Tek kuyruk testi vs. Çift kuyruk testi
2. Alfa düzeyi ne olacak

10. Tek Kuyruk vs. Çift Kuyruk Testi
Araştırmacının, örneğin seçildiği kitleye ait beklentileri hangi
testin tercih edileceği konusunda oldukça belirleyicidir.
Araştırmacı bu beklentileri H1 hipotezinde formüle eder.
ÇİFT KUYRUK TESTİ
Araştırmacı, araştırmanın yönü ile ilgili emin olamıyorsa kullanılır.
H1 : ≠ kullanılarak kurulur.
TEK KUYRUK TESTİ
Araştırmacı, beklentilerine göre farklı hipotezler kurulur.
H1 : > veya < kullanılarak kurulur.

11. Tek Kuyruk vs. Çift Kuyruk Testi
H1 Test Yöntemi Kuyruk Z kritik
≠ Çift kuyruk 2 kuyruk +-1,96
> Tek kuyruk Üst kuyruk +1,96
< Tek kuyruk Alt kuyruk -1,96

12. Tek Kuyruk Testi

13. Çift Kuyruk Testi

14. Anlamlılık Düzeyinin Belirlenmesi
Anlamlılık düzeyinin belirlenmesi, hipotez testi için önemli bir
aşamadır. Çünkü kurulan hipotezlerin kabul veya reddedilmesi
alfa düzeyi ile Z kritik değerlerinin karşılaştırılması yolu ile
mümkün olacaktır.
Buna dayanarak; yanlış belirlenen alfa düzeylerinin yanlış
hipotezlerin kabulüne veya doğru hipotezlerin reddine neden
olabileceğini söyleyebiliriz.
Bu konuda yapılabilecek tüm yanlışlıkları aşağıdaki tablo ile
gösterebiliriz:

15. Alfa Düzeyinin Belirlenmesi
H0 Doğru H0 Yanlış
H0’ı Reddet Tip 1 Hata (False Positive)  True Positive
H0’ı Kabul et  (True Negative) Tip 2 Hata (False Negative)
TİP 1 HATA:
Gerçekte var olmayan bir ilişkinin kabul edilmesi durumudur.
Bu tip hatalar septisizmin konusunu oluşturur.
Alfa hatası olarak da adlandırılabilir.
TİP 1 HATA:
Var olan bir ilişkinin reddedilmesi durumudur.
Bu tip hatalar septisizmin konusunu oluşturur.
Beta hatası olarak da adlandırılabilir.

16. Alfa Düzeyinin Belirlenmesi
Sosyal bilimlerde, bizim için önemli olan Tip 1 hatadır. Yani,
gerçekte olmayan bir ilişkinin kabul edilmesi sorunudur. Bu
nedenle düşük anlamlılık düzeyleri ile çalışır, alfayı olabildiğince
küçük tutarız.
Bu da sosyal bilimler için genellikle 0,95 anlamlılık düzeyinde
çalışmayı beraberinde getirir. %95 anlamlılık düzeyinde hata
payımız yani alfa değerimiz de 0,05 olacaktır.