Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı (PISA), Yetişkin Becerileri Araştırması (PIAAC), Uluslararası Matematik ve Fen Bilimleri Eğilimi Araştırması (TIMSS) gibi geniş ölçekli testler, birincil amacı olan ölçme, değerlendirme ve gelişimi izlemenin yanı sıra, ülkelerin eğitim politikalarını belirleyici anahtar bir rol de üstlenmektedir. Makro boyutta politika değişikleriyle milyonlarca paydaşı etkileme potansiyeline sahip olan geniş ölçekli test verilerinin bilimsel olarak doğru istatistiksel yöntem ve tekniklerle analiz edilmesi büyük önem arz etmektedir. Çok sayıda değişken içeren ve kendine has özellikleri olan bu verilerin analizi uzmanlık gerektirmektedir. Bu araştırma geniş ölçekli test verilerinin analizinde dikkat edilmesi gereken noktaları açıklayarak ilgili analiz kodlarına yer vermektedir. Türkiye'de bu verilerin nasıl analiz edileceği konusunda sistematik olarak açılan ders neredeyse yoktur. Sınırlı sayıda yapılan çalıştayların da ulaşabildiği araştırmacı sayısı azdır. Bu sınırlılıkları aşabilmek için bu çalışmanın amacı hem olası değerler ve örneklem ağırlıkları hakkında farkındalık yaratarak araştırmacıları doğru analiz yöntemlerini araştırmaya ve kullanmaya yönlendirmek, hem de temel analizleri örneklendirerek araştırmacılara yol göstermektir. Elde edilen sonuçlar göstermektedir ki, örneklem ağırlıkları ve olası değerler doğru yöntemlerle kullanılmadığında hatalı sonuçlar elde edilebilmektedir. Standart hataların farklı kestirilmesinden kaynaklı olarak anlamlılık değerleri etkilenmektedir. Bu çalışmada IDB Analyzer kullanılarak t-testi ve çoklu regresyon, Mplus kullanılarak çok düzeyli regresyon analizi yapılmıştır.