SPSS'te Normallik Testi: Shapiro-Wilk, K-S Testi ve Q-Q Plot Yorumu

Kullanıcı niyeti ve güvenli hizmet kapsamı

Bu sayfa kimin için? SPSS'te Normallik Testi: Shapiro-Wilk, K-S Testi ve Q-Q Plot Yorumu aramasıyla gelen ve genel tanıtım cümleleri yerine net, güvenilir ve uygulanabilir bir açıklama isteyen kullanıcılar için hazırlandı. Amaç; hangi desteğin etik sınırlar içinde verilebileceğini, hangi dosyaların gerekli olduğunu ve teklif almadan önce kapsamın nasıl netleştirileceğini görünür kılmaktır.

Doğrudan cevapBu rehberi hizmet kapsamını, süreci ve teslim çıktısını anlamak için kullanabilirsiniz.

Güven unsuruDanışmanlık; akademik çalışmanın sahipliğini devralmaz, yöntem, analiz, editörlük, format ve raporlamayı güçlendirir.

Sonraki adımMevcut dosyanızı, teslim tarihinizi ve temel sorununuzu hazırladığınızda ön değerlendirme daha net yapılır.

etik akademik danışmanlık hizmetiistatistik analizi ve raporlamaücretsiz ön değerlendirme formu

Neden Normallik Testi Yapılır?

Parametrik testlerin (t-testi, ANOVA, Pearson korelasyon, regresyon) temel varsayımı, verilerin normal dağılıma uymasıdır. Bu varsayım karşılanmadan yapılan parametrik testler yanıltıcı sonuçlar verebilir. Bu nedenle analizlere başlamadan önce normallik testi zorunludur.

SPSS'te Normallik Testi Nasıl Yapılır?

Analyze → Descriptive Academy → Explore menüsünü izleyin.

1. Test etmek istediğiniz değişkeni "Dependent List"e ekleyin.
2. Gruplara göre test etmek istiyorsanız grubu "Factor List"e ekleyin.
3. "Plots" butonundan "Normality plots with tests" seçeneğini işaretleyin.
4. OK tuşuna basın.

Shapiro-Wilk mı, Kolmogorov-Smirnov mı?

• Shapiro-Wilk testi: Küçük örneklemler için (n≤50) daha güçlüdür ve tercih edilmesi önerilir.
• Kolmogorov-Smirnov (K-S) testi: Büyük örneklemlerde (n>50) kullanılır; ancak büyük örneklemlerde aşırı güçlü olup küçük sapmaları da anlamlı gösterebilir.

Yorumlama: p>0.05 → normallik varsayımı reddedilemiyor (normal dağılım kabul edilir). p<0.05 → normallik varsayımı reddediliyor.

Q-Q Plot ile Görsel Değerlendirme

Normal Q-Q plot'ta veri noktaları köşegen (referans) çizgisine yakın seyrediyorsa veri normal dağılıma uygundur. Büyük sapmalar normallikten uzaklaşmayı gösterir. Büyük örneklemlerde Akademisel testlerin yanında Q-Q plot da mutlaka değerlendirilmelidir.

Çarpıklık (Skewness) ve Basıklık (Kurtosis)

Tanımlayıcı Akademiler tablosundaki çarpıklık değeri ±2.0 ve basıklık değeri ±7.0 arasında kalıyorsa dağılım yeterince normal kabul edilebilir (Hair et al., 2019). Bu kural özellikle büyük örneklemlerde testlerin yanında kullanılır.

Normallik Sağlanmıyorsa Ne Yapılır?

• Veri dönüşümleri deneyin: logaritmik (log10), karekök veya karekök-tersine çevirme dönüşümleri.
• Parametrik olmayan testlere geçin: Mann-Whitney U, Kruskal-Wallis, Spearman rho.
• Büyük örneklemlerde (n>30) Merkezi Limit Teoremi gereği parametrik testler uygulanabilir.

Tezde Raporlama

Verilerin normal dağılımına ilişkin Shapiro-Wilk testi uygulanmış; elde edilen bulgular verilerin normal dağılım sergilediğine işaret etmiştir (p>.05). Bu nedenle analizlerde parametrik testler kullanılmıştır.

Güvenilirlik, etik sınır ve kalite kontrol

SPSS'te Normallik Testi: Shapiro-Wilk, K-S Testi ve Q-Q Plot Yorumu konusunda kalite ölçütü yalnızca anahtar kelime kullanımı değildir; okuyucunun daha güvenli ve doğru karar verebilmesidir. Boss Akademi yaklaşımında akademik sorumluluk araştırmacıda kalır; danışmanlık süreci şeffaf kapsam, yöntem netliği ve savunulabilir teslim çıktıları üzerine kurulur.

• Araştırma sorusu, analiz seçimi, tablo düzeni ve yorumlama birbiriyle tutarlı olacak şekilde kontrol edilir.
• Kişisel veya klinik veri içeren dosyalarda anonimleştirme ve minimum veri paylaşımı esastır.
• Teslim çıktısı; yol haritası, revizyon planı, analiz raporu, formatlanmış belge veya yayına hazırlık desteği olarak net tanımlanır.