Kısa Cevap
Ki-kare testi, iki veya daha fazla kategorik değişken arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki olup olmadığını, gözlemlenen frekanslarla beklenen frekansları karşılaştırarak test eder. Sürekli sayılarla değil; cinsiyet, tanı, tedavi yanıtı gibi kategorik verilerle çalıştığınızda, t-testi ve ANOVA yerine bunu kullanırsınız. Tüm hücrelerde beklenen frekans 5 ve üzeriyse ki-kare, herhangi bir hücrede 5'in altına düşüyorsa Fisher's exact test tercih edilir. En sık yapılan hata, minimum beklenen frekansı kontrol etmeden ki-kareyi raporlamak ve aynı hastanın öncesi/sonrası gibi eşleştirilmiş veride bağımsızlık varsayan ki-kareyi kullanmaktır; bu durumda McNemar testi gerekir. Ayrıca anlamlı bir sonuç çıktığında ilişkinin gücünü göstermek için p değerinin yanında Cramér's V gibi bir etki büyüklüğü raporlanması beklenir.
Serteser Danışmanlık, hakemli yayını ve PROSPERO kayıtlı sistematik derlemeleri olan bir biyomedikal mühendis (BME MSc) tarafından yürütülür; kategorik veri analizi ve ki-kare/Fisher seçiminin de içinde olduğu tez, makale ve klinik araştırma istatistiğini SPSS, R ve Python ile makaleye hazır ve jüri/hakem önünde savunulabilir biçimde tasarlar ve yürütür.
Araştırmanızda iki grubu karşılaştırıyorsunuz ama ölçtüğünüz şey sürekli bir sayı değil, cinsiyet, tanı, tedavi yanıtı gibi kategorik bir değişken. Bu durumda t-testi veya ANOVA kullanılamaz. Ki-kare testi tam da bu boşluğu doldurur.
Ki-Kare Testi Ne Yapar?
Ki-kare testi, iki veya daha fazla kategorik değişken arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki olup olmadığını test eder.
Temel mantık: Gözlemlenen frekanslar, gruplar arasında hiçbir ilişki olmadığında beklenen frekanslarla karşılaştırılır. Bu iki değer arasındaki fark büyükse ilişki vardır.
Null hipotez: İki değişken arasında ilişki yoktur (bağımsızdır).
Ne Zaman Ki-Kare, Ne Zaman Fisher?
Bu soruyu sormak önemlidir, birini diğeri yerine kullanmak reviewer eleştirisine yol açar.
Ki-kare testi: Beklenen hücre frekanslarının tamamı 5 veya üzerindeyse kullanılır. Büyük örneklemler için standarttır.
Fisher's exact test: Herhangi bir hücrede beklenen frekans 5'in altındaysa kullanılır. Küçük örneklemlerde, 2x2 tablolarda ve nadir olaylar içeren verilerde tercih edilir.
SPSS çıktısında her iki testin sonucu birlikte görünür. "Minimum expected count" değeri 5'in altındaysa Fisher'ı raporlayın. Bu bilgiyi tablonun altındaki notta açıklamanız gerekir.
Ki-Kare Testinin Varsayımları
-
Gözlemler birbirinden bağımsız olmalıdır.
-
Her gözlem yalnızca bir hücreye düşmelidir.
-
Örneklem büyüklüğü yeterli olmalıdır (beklenen frekans kuralı).
-
Veriler kategorik veya ordinal olmalıdır.
Bağımlı (matched/paired) kategorik verilerde ki-kare değil McNemar testi kullanılır. Örneğin aynı hastanın tedavi öncesi ve sonrası durum karşılaştırması.
Cramér's V: Etki Büyüklüğü
Ki-kare anlamlı çıktığında "ne kadar güçlü bir ilişki var?" sorusu için etki büyüklüğü hesaplanır. Cramér's V bu iş için kullanılır:
0.10 = küçük etki
0.30 = orta etki
0.50 = büyük etki
Yüksek etkili dergilerde p değerinin yanında Cramér's V raporlanması beklenmektedir.
SPSS ile Ki-Kare
Çıktıda "Pearson Chi-Square" satırını raporlayın. Asimetrik çapraz tablolarda "Likelihood Ratio" alternatif olarak kullanılabilir.
Sık Yapılan Hatalar
Beklenen frekans kontrolü atlamak: Her analizden önce minimum expected count'u kontrol edin. SPSS bunu otomatik uyarır ama bu uyarıyı atlamak yaygın bir hatadır.
Bağımlı veride ki-kare kullanmak: Aynı hastadan alınan iki ölçüm bağımsız değildir. McNemar testi kullanılmalıdır.
Yüzde yerine sayı koyarak karşılaştırmak: Tabloda yalnızca sayılar varsa yorumlama güçleşir. Satır veya sütun yüzdelerini ekleyin.
Ki-kare analizi ve kategorik veri yorumlaması için ücretsiz görüşme talep edin.
Bu Analizde En Çok Nerede Takılınır?
- Beklenen frekanslar 5'in altında ama Fisher's exact test mi yoksa ki-kare mi kullanmanız gerektiği belirsiz.
- 2x2 tablodan büyük (3x4) tablolarda ki-kare anlamlı çıktı ama hangi hücreler farkı yarattığını bilmiyorsunuz.
- Eşleştirilmiş veride McNemar testi mi yoksa standart ki-kare mi kullanılacağı karışıyor.