Bir üniversitenin psikoloji bölümünde çalışan araştırmacılar, öğrencilerin yoğun akademik tempo nedeniyle stres düzeylerinin yükseldiğini fark etmiştir. Özellikle düzenli fiziksel egzersiz yapan öğrencilerin daha rahat göründüğü dikkat çekmiştir. Bunun üzerine araştırmacılar şu soruya yanıt aramıştır:
“Düzenli egzersiz yapan psikoloji öğrencilerinin algılanan stres düzeyleri, egzersiz yapmayan öğrencilerden farklı mıdır?”
Veriler normal dağılım varsayımını sağlamadığı için parametrik olmayan (nonparametrik) testlerden biri olan Mann–Whitney U testi kullanılmıştır.
Bağımsız değişken: Egzersiz durumu
Bağımlı değişken: Algılanan stres puanı
library(tidyverse)
## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.1.4 ✔ readr 2.1.5
## ✔ forcats 1.0.1 ✔ stringr 1.5.2
## ✔ ggplot2 4.0.0 ✔ tibble 3.3.0
## ✔ lubridate 1.9.4 ✔ tidyr 1.3.1
## ✔ purrr 1.1.0
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors
library(lsr) #Mann-Whitney etki büyüklüğü için
## Warning: package 'lsr' was built under R version 4.5.2
library(broom) #test çıktısını tabloya çevirmek için kullandık
library(ggplot2) #görselleştirme için kullandık
#egzersiz yapan ve yapmayan öğrencilerin stres puanlarının ayrı ayrı tanımlanması
egzersiz_yapan <- c(18, 20, 22, 19, 17, 21, 23, 20)
egzersiz_yapmayan <- c(25, 28, 30, 27, 26, 29, 31, 28)
# Veri çerçevesi oluşturma
stres <- c(egzersiz_yapan, egzersiz_yapmayan)
grup <- factor(c(rep("Yapan", length(egzersiz_yapan)),
rep("Yapmayan", length(egzersiz_yapmayan))))
egzersiz_veri <- data.frame(grup, stres)
egzersiz_veri
## grup stres
## 1 Yapan 18
## 2 Yapan 20
## 3 Yapan 22
## 4 Yapan 19
## 5 Yapan 17
## 6 Yapan 21
## 7 Yapan 23
## 8 Yapan 20
## 9 Yapmayan 25
## 10 Yapmayan 28
## 11 Yapmayan 30
## 12 Yapmayan 27
## 13 Yapmayan 26
## 14 Yapmayan 29
## 15 Yapmayan 31
## 16 Yapmayan 28
#Mann–Whitney U testi uygulanması(Bu test, bağımsız örneklem t-testinin parametrik olmayan alternatifidir).
sonuc_egzersiz <- wilcox.test(stres ~ grup, data = egzersiz_veri)
## Warning in wilcox.test.default(x = DATA[[1L]], y = DATA[[2L]], ...): cannot
## compute exact p-value with ties
sonuc_egzersiz
##
## Wilcoxon rank sum test with continuity correction
##
## data: stres by grup
## W = 0, p-value = 0.0009229
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
#Testin sonucu yukarıdaki kod satırından öğrenebileceği gibi aşağıdaki kod yazımı da alternatifidir.
wilcox.test(egzersiz_yapan, egzersiz_yapmayan)
## Warning in wilcox.test.default(egzersiz_yapan, egzersiz_yapmayan): cannot
## compute exact p-value with ties
##
## Wilcoxon rank sum test with continuity correction
##
## data: egzersiz_yapan and egzersiz_yapmayan
## W = 0, p-value = 0.0009229
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
wilcox.test(stres ~ grup, data = egzersiz_veri) %>%
tidy()
## Warning in wilcox.test.default(x = DATA[[1L]], y = DATA[[2L]], ...): cannot
## compute exact p-value with ties
## # A tibble: 1 × 4
## statistic p.value method alternative
## <dbl> <dbl> <chr> <chr>
## 1 0 0.000923 Wilcoxon rank sum test with continuity correct… two.sided
#görselleştirme
ggplot(egzersiz_veri, aes(x = grup, y = stres, fill = grup)) +
geom_boxplot(alpha = 0.6) +
geom_jitter(width = 0.1, alpha = 0.6) +
labs(title = "Egzersiz Durumuna Göre Stres",
x = "Grup",
y = "Stres Puanı") +
theme_minimal()
#Raporlama
Düzenli egzersiz yapan ve yapmayan öğrencilerin algılanan stres düzeyleri arasında anlamlı bir fark olup olmadığını incelemek amacıyla Mann–Whitney U testi uygulanmıştır. Analiz sonucunda gruplar arasında anlamlı farklılık bulunmuştur, W=0,p<.001. Bulgular, düzenli egzersiz yapmayan öğrencilerin daha yüksek stres düzeyine sahip olduğunu göstermektedir.