Hipotez Testi Hesaplayıcı
1-örneklem ve 2-örneklem t-testi, tek yönlü ANOVA ve ki-kare bağımsızlık testlerini tarayıcıda yapar; sonucu sade bir dille yorumlar.
This content is currently available in Turkish only.
Opens full screen.▶ Open toolFree · no install · your data never leaves your computer.
User guide
Sahada her gün “bu değişiklik işe yaradı mı?” sorusuyla karşılaşırsın. Yeni bir ayar, yeni bir tedarikçi, yeni bir talimat… Ortalamalardaki küçük bir fark gerçek bir iyileşme mi, yoksa rastlantısal dalgalanma mı? Bu araç en sık kullanılan dört hipotez testini tarayıcında yapar, p-değerini hesaplar ve sonucu sade bir cümleyle yorumlar.
Ne zaman kullanılır?
- Bir hattın ortalama çevrim süresinin hedef değerden (ör. 45 sn) farklı olup olmadığını görmek için: 1-Örneklem t-testi
- İki vardiya, iki makine ya da “önce/sonra” gibi iki bağımsız grubu karşılaştırmak için: 2-Örneklem t-testi
- Üç veya daha fazla makine, operatör ya da tedarikçinin ortalamalarını aynı anda karşılaştırmak için: Tek Yönlü ANOVA
- Hata tipi ile vardiya gibi iki kategorik değişkenin birbiriyle ilişkili olup olmadığını anlamak için: Ki-Kare Bağımsızlık Testi
Hangisini seçeceğinden emin değilsen Asistan sekmesindeki Test Seçim Asistanı soruları yanıtlayarak seni doğru teste yönlendirir.
Nasıl kullanılır?
- Test Ayarları bölümünden test türünü seç. 1-örneklem testte Popülasyon Ortalaması (μ₀) alanına karşılaştıracağın değeri yaz.
- Alpha düzeyini (0,10 / 0,05 / 0,01) ve Alternatif Hipotez Yönünü (Eşit Değil, Büyük, Küçük) belirle. İstersen H₀ ve H₁’i kendi cümlelerinle yaz; rapora bu metinler girer.
- Verilerini Veri Tablosuna gir ya da Excel’den kopyalayıp yapıştır (Ctrl+V). Her grup ayrı bir sütun olmalı. Gerekirse Sütun/Grup Ekle ile sütun aç.
- Analiz Et’e bas. Analiz sekmesinde tanımlayıcı istatistikler, %95 güven aralıklı interval grafiği, test istatistiği, serbestlik derecesi ve p-değeri görünür.
- Sonucu PNG ya da PDF olarak indir. Veri setini Taslak CSV İndir ile kaydedip daha sonra CSV Yükle ile geri açabilirsin.
Sonuçları nasıl okursun?
Karar kuralı tektir:
p-değeri < α → H₀ reddedilir (fark istatistiksel olarak anlamlı)
p-değeri ≥ α → H₀ reddedilemez (fark gösterecek yeterli kanıt yok)| Test | Kullanılan istatistik | Not |
|---|---|---|
| 1-Örneklem t | t = (X̄ − μ₀) / (s / √n) | df = n − 1 |
| 2-Örneklem t | Welch t-testi | Varyansların eşit olması gerekmez |
| Tek Yönlü ANOVA | F = gruplar arası / grup içi varyans | Hangi grubun farklı olduğunu söylemez |
| Ki-Kare | χ² = Σ (gözlenen − beklenen)² / beklenen | Hücrelere sayım (adet) girilir |
“H₀ reddedilemedi” demek “iki grup aynıdır” demek değildir; sadece farkı gösterecek kadar kanıt olmadığı anlamına gelir. Az veriyle yapılan testlerde bu çok sık olur.
Dikkat edilmesi gerekenler
- İstatistiksel anlamlılık, pratik önem değildir. Çok büyük örneklemlerde 0,1 saniyelik bir fark bile “anlamlı” çıkabilir. Farkın sahada bir değeri var mı, ayrıca sor.
- Normallik. t-testi ve ANOVA, özellikle küçük örneklemlerde verinin normale yakın olmasını ister. Önce Normallik Testi ile kontrol et.
- Bağımsızlık. Aynı parçaların önce ve sonra ölçümü gibi eşleştirilmiş verilerde bağımsız 2-örneklem testi doğru seçim değildir.
- Veriler kaydedilmez. Sayfayı yenilediğinde tablo sıfırlanır; işini CSV olarak indirmeyi unutma.
