SPSS (Statistical Package for Social Sciences)

Transkript

1

2

3 SPSS (Statistical Package for Social Sciences)

4 SPSS Data Editor: Microsoft Excel formatına benzer satır ve sütunlardan oluşan çalışma sayfası (*sav) SPSS Data Editör iki arayüzden oluşur. 1. Data View (Veri Ekranı) 2. Variable View (Değişken Ekranı)

5 Variable View: Değişkenlerin isimlerinin ve özelliklerinin girildiği sayfa

6 Data View: Veri değerlerinin girildiği sayfadır. * Bir bireye ait puanlar aynı satıra girilir. * Aynı değişkene ait puanlar aynı sütun altında girilir.

7 Output : Analiz sonuçlarının yer aldığı ekran

8 Syntax: SPSS analizi için komutların yazıldığı ortam

9 SPSS e Veri Girişi Öncelikle her katılımcıya bir numara veriniz.

10 SPSS e Veri Girişi

11 SPSS e Veri Girişi Değişkenlerin her kategorisine bir sayısal değer atayınız.

12 SPSS e Veri Girişi Etkinlik 1. Aşağıdaki ölçme araçlarına verilen cevapları SPSS programında oluşturacağınız veri dosyasına giriniz.

13 SPSS e Veri Girişi: Variable View Ekranı Name: Değişkenin ismi (Data View de sütun ismi) En fazla 8 karakter Type: Değişkenin türü (Nümerik veya sözel [string]) Width: Sayısal verilerde toplam basamak sayısı (Ondalık sayılar için virgül, negatif sayılar için - işareti basamak olarak hesaba katılır) Decimals: Ondalık basamak sayısı

14 SPSS e Veri Girişi: Variable View Ekranı Label: Değişkenin uzun ismi (etiketi) Bir değişkene verilen Label, çıktı(output) ekranında değişken adı yerine kullanılır. (Değişken adı için geçerli olan 8 karakterlik sınır sorununu aşmak için tercih edilebilir) Values: Sınıflama türü veriler için her sayının neyi ifade ettiği sözel olarak belirtilir. (Örnek: 1: Kız, 2: Erkek)

15 SPSS e Veri Girişi: Variable View Ekranı Missing: Eksik verileri tanımlama Hangi özel değerleri kayıp veri olarak işlem göreceğini tanımlar. Columns: Sütun genişliği ayarı Align: Hizalama yönü ayarı

16 SPSS e Veri Girişi: Variable View Ekranı Measure: Ölçek türü (Değişkenin ölçüldüğü ölçek türü belirtilir) SPSS de 3 ölçek türü tanımlıdır. Sınıflama (Nominal), Sıralama (Ordinal), Aralık (Scale) SPSS de oran ölçeği verileri de Aralık (Scale) ölçeği olarak girilir. Likert tipi seçeneklere sahip sorular hangi ölçek türü sınıfına girer?

17 SPSS e Veri Girişi: Etkinlik 1 Value Labels: Variable View sayfasında değişken kategorileri için tanımlanan ifadelerin Data View ekranında görülmesini sağlar.

18 SPSS de Tercihleri Düzenleme (Options)

19 SPSS de Tercihleri Düzenleme (Options) Eklenecek yeni değişkenler için otomatik tanımlanan ondalık basamak sayısı Ondalık sayı ayracı (0.0 veya 0,0)

20

21 Verilerin Ön İncelemesi: Etkinlik 1 (Minimum ve Maksimum Değerleri Kontrol)

24 Verilerin Ön İncelemesi Etkinlik 2. Size verilen veri dosyalarından Dosya 1 deki (Hatalı ve Eksik Veri Girişlerini Belirleme) verileri inceleyerek, varsa eksik/hatalı kodlanmış verileri belirleyiniz.

25 SPSS Veri Dönüştürme (Transform) Komutları Recode: Verilerin yeniden kodlanmasını sağlar Into Same Variables: Kodlama aynı değişken üzerinde yapılır. Into Different Variables: Yeni bir değişken oluşturulup, kodlama bu yeni değişken üzerinde yapılır.

26 SPSS Veri Dönüştürme (Transform) Komutları: Recode Etkinlik 3. Etkinlik 1 de veri girişi yaptığınız dosyadaki olumsuz anket maddelerini ters kodlayınız.

27 SPSS Veri Dönüştürme (Transform) Komutları: Recode Etkinlik 3. Etkinlik 1 de veri girişi yaptığınız dosyadaki olumsuz anket maddelerini ters kodlayınız.

28 SPSS Veri Dönüştürme (Transform) Komutları: Recode Etkinlik 4. Dosya 1 deki verileri kullanarak katılımcıları puan aralıklarına göre aşağıdaki şekilde yeniden gruplandırınız Puan: Başarısız 21-29: Orta Seviye 30 ve üstü: Başarılı

29 SPSS Veri Dönüştürme (Transform) Komutları: Recode Etkinlik 4. Dosya 1 deki verileri kullanarak katılımcıları puan aralıklarına göre aşağıdaki şekilde yeniden gruplandırınız Puan: Başarısız 21-29: Orta Seviye 30 ve üstü: Başarılı

30 SPSS Veri Dönüştürme (Transform) Komutları Compute: Eldeki verilerle matematiksel işlemler yaparak türetilmiş veri oluşturmayı sağlar. Transform Compute Target Variable (İsim Ver) Numeric Expression (Tanımla) OK

31 SPSS Veri Dönüştürme (Transform) Komutları: Compute Etkinlik 5. Etkinlik 3 te ters kodlama yaptığınız veri dosyasındaki tüm anket maddelerine ait toplam ve ortalama puan değerlerini hesaplayınız

32 SPSS Veri Dönüştürme (Transform) Komutları: Compute Etkinlik 5. Etkinlik 3 te ters kodlama yaptığınız veri dosyasındaki tüm anket maddelerine ait toplam ve ortalama puan değerlerini hesaplayınız

33 SPSS Veri Dönüştürme (Transform) Komutları: Compute Etkinlik 5. Etkinlik 3 te ters kodlama yaptığınız veri dosyasındaki tüm anket maddelerine ait toplam ve ortalama puan değerlerini hesaplayınız NOT: COMPUTE menüsündeki MEAN ve SUM komutları, eksik verisi olan bir katılımcı için mevcut verilerini kullanarak işlem yapar ve eksik verileri hesaplamalara dahil etmez. Aynı işlemler araştırmacı tarafından tanımlandığında ise SPSS, eksik verisi olan kişiler için toplam puan veya ortalama değer hesaplayıp sadece verileri tam olan kişiler için hesaplamaları yapar.

34 Verilerin Ön İncelemesi: Normallik ve Uç Değer Kontrolü Etkinlik 6. Etkinlik 2. de size verilen ve hatalı veri girişini incelediğiniz Dosya 1 deki «Puan» verilerinin dağılımının normal olup olmadığını kontrol ederek varsa uçdeğerleri tespit ediniz. Veri dağılımlarının normallik analizi hangi yollarla yapılabilir? i) Normallik Testleri (Kolmogorov-Smirnov ve Shapiro-Wilks Testleri) ii) Çarpıklık Katsayısı Analizi

35 Verilerin Ön İncelemesi: Normallik ve Uç Değer Kontrolü Etkinlik 6. Etkinlik 2. de size verilen ve hatalı veri girişini incelediğiniz Dosya 1 deki «Puan» verilerinin dağılımının normal olup olmadığını kontrol ederek varsa uçdeğerleri tespit ediniz.

36 Verilerin Ön İncelemesi: Normallik ve Uç Değer Kontrolü Etkinlik 6. Etkinlik 2. de size verilen ve hatalı veri girişini incelediğiniz Dosya 1 deki «Puan» verilerinin dağılımının normal olup olmadığını kontrol ederek varsa uçdeğerleri tespit ediniz. Çarpıklık Katsayısı (Skewness) Analizi Dağılımın normal olma koşulu α=,05 için (Çarpıklık Kat. / Stan. Hata) < 1,96 α=,01 için (Çarpıklık Kat. / Stan. Hata) < 2,58

37 Verilerin Ön İncelemesi: Normallik ve Uç Değer Kontrolü Etkinlik 6. Etkinlik 2. de size verilen ve hatalı veri girişini incelediğiniz Dosya 1 deki «Puan» verilerinin dağılımının normal olup olmadığını kontrol ederek varsa uçdeğerleri tespit ediniz. Uç Değer (Outlier) 3. Çeyrek (%75) Medyan (%50) 1. Çeyrek (%25)

38 Verilerin Ön İncelemesi: Normallik ve Uç Değer Kontrolü Etkinlik 7. Etkinlik 2. de size verilen ve hatalı veri girişini incelediğiniz Dosya 1 deki «Puan» verilerinin cinsiyet değişkeni kategorilerinde (kız ve erkek gruplarında) dağılımlarının normal olup olmadığını kontrol ederek varsa uçdeğerleri tespit ediniz.

39 Verilerin Ön İncelemesi: Normallik ve Uç Değer Kontrolü Etkinlik 7. Etkinlik 2. de size verilen ve hatalı veri girişini incelediğiniz Dosya 1 deki «Puan» verilerinin cinsiyet değişkeni kategorilerinde (kız ve erkek gruplarında) dağılımlarının normal olup olmadığını kontrol ederek varsa uçdeğerleri tespit ediniz. Çarpıklık Katsayısı (Skewness) Analizi Dağılımın normal olma koşulu α=,05 için (Çarpıklık Kat. / Stan. Hata) < 1,96 α=,01 için (Çarpıklık Kat. / Stan. Hata) < 2,58

40 Verilerin Ön İncelemesi: Normallik ve Uç Değer Kontrolü Etkinlik 7. Etkinlik 2. de size verilen ve hatalı veri girişini incelediğiniz Dosya 1 deki «Puan» verilerinin cinsiyet değişkeni kategorilerinde (kız ve erkek gruplarında) dağılımlarının normal olup olmadığını kontrol ederek varsa uçdeğerleri tespit ediniz. Aşırı Uç Değer (Extreme Point) Uç Değer (Outlier) Uç Değer (Outlier)

41 Verilerin Ön İncelemesi: Normallik ve Uç Değer Kontrolü Veri dağılımı normal değil ve uç değerlere sahipse ne yapılmalı? Öncelikle aşırı uçdeğer (sonra ise sırası ile diğer uçdeğerler) veri dosyasında kontrol edilerek hatalı veri girişi varsa düzeltilir yoksa bu değerler veri dosyasından çıkarılır.

42 Verilerin Ön İncelemesi: Normallik ve Uç Değer Kontrolü Etkinlik 8. Etkinlik 6 ve Etkinlik 7 de tespit ettiğiniz uçdeğerleri veri dosyasından çıkararak aynı değişkenler için normallik ve uçdeğer kontrollerini tekrarlayınız. Etkinlik 6 sonuçlarına göre 10 ve 11 nolu deneklerin puanları analiz dışında tutulursa genel grup için puan değişkeni dağılımının son hali Maksimum Değer Minimum Değer

43 Verilerin Ön İncelemesi: Normallik ve Uç Değer Kontrolü Etkinlik 8. Etkinlik 6 ve Etkinlik 7 de tespit ettiğiniz uçdeğerleri veri dosyasından çıkararak aynı değişkenler için normallik ve uçdeğer kontrollerini tekrarlayınız. Etkinlik 7 sonuçlarına göre 10,11 ve 12 nolu denekler analiz dışında tutulursa, cinsiyet grupları için puan değişkeni dağılımlarının son hali

44 Verilerin Ön İncelemesi: Normallik ve Uç Değer Kontrolü Etkinlik 8. Etkinlik 6 ve Etkinlik 7 de tespit ettiğiniz uçdeğerleri veri dosyasından çıkararak aynı değişkenler için normallik ve uçdeğer kontrollerini tekrarlayınız. NOT: Bazı durumlarda veri dağılımı normal çıkmasına rağmen bazı değerler uçdeğer olarak ortaya çıkabilir. Bu durumlarda normallik sorunu olmaması nedeniyle uçdeğerler veri dosyası içinde kullanılmaya devam edilebilir. Etkinlik 8. kapsamında düzenlediğiniz Dosya 1 (Hatalı ve Eksik Veri Girişlerini Belirleme_İLK) nin son halini farklı bir dosya ismiyle kaydediniz.

45

46 Hangi Grafik Türü ve Betimleyiciler? Sınıflama/Sıralama ölçeği düzeyindeki süreksiz veriler için Aralık/oran ölçeği düzeyindeki sürekli veriler için SPSS programı grafik kalitesi bakımından uzmanlarca çoğu kez yetersiz bulunduğu için betimsel gösterimler için grafik çizimlerini excel vb. programlarda yapmanız önerilir.

47 SPSS ile Betimsel İstatistik Etkinlik 9. Etkinlik 8 de son halini kaydettiğiniz Dosya 1 deki her değişkenin betimsel analizlerini yaparak her değişken için en uygun grafiği çizdiriniz. Cinsiyet: Puan: Eğitim: Başarı Grup:

48 SPSS ile Betimsel İstatistik: Etkinlik 9. Frequencies (Frekanslar)

49 SPSS ile Betimselİstatistik: Etkinlik 9. Frequencies (Frekanslar)

52 SPSS ile Betimsel İstatistik: Etkinlik 9. Descriptives (Betimleyiciler)

53 SPSS ile Betimsel İstatistik: Etkinlik 9. Explore (Araştır)

54 SPSS ile Tablo Oluşturma Etkinlik 10. Son halini kaydettiğiniz Dosya 1 deki kız ve erkekleri eğitim durumu kategorilerine göre tablolaştırınız. İki sınıflama/sıralama ölçek düzeyindeki değişkeni tablolaştırmak için Çapraz Tablolar (CrossTabs) Tablonun her hücresi için frekans ve yüzdeler hesaplatılabilir.

55 SPSS ile Tablo Oluşturma: Etkinlik 10 CrossTabs (Çapraz Tablolar)

56 SPSS ile Tablo Oluşturma Etkinlik 11. Son halini kaydettiğiniz Dosya 1.2 deki kız ve erkekleri puan ortalamalarına göre tablolaştırınız. Bu amaçla kullanabileceğiniz çok sayıda seçenek mevcuttur. Explore (Araştır) Compare Means (Ortalamaları Karşılaştır) SPSS Veri Düzenleme (Data) Komutları Select Cases (Durumları Seç) Split File (Dosya Böl)

57 SPSS ile Tablo Oluşturma: Etkinlik 11 Explore (Araştır)

58 SPSS ile Tablo Oluşturma: Etkinlik 11 Compare Means (Ortalamaları Karşılaştır)

59 SPSS Veri Düzenleme (Data) Komutları Select Cases: Veri dosyasındaki verilerin sadece belli şartları taşıyanları seçmeyi sağlar. Data Select Cases If Condition is Satisfied (Seçme Durumunu Tanımla) OK Split File: Seçilen değişken kategorilerine göre dosyayı bölerek yapılacak analizleri her bir kategori için ayrı ayrı yapar. Data Split File Compare Groups (Kategorilerine Göre Dosyanın Bölünmesi İstenen Değişkeni Seç) OK Ekranın sağ alt tarafında Filter On veya Split By notu ilgili işlemin yapıldığını gösterir.

60 SPSS Veri Düzenleme (Data) Komutları: Etkinlik 11 Select Cases (Durumları Seç) Seçilmeyen Durumları Filtrele

61 SPSS Veri Düzenleme (Data) Komutları: Etkinlik 11 Select Cases (Durumları Seç) Seçme Koşulunu Tanımla Tüm veriler tekrardan hesaba katılmak istenirse Data Select Cases All Cases OK

62 SPSS Veri Düzenleme (Data) Komutları: Etkinlik 11 Split File (Dosya Böl)

63 SPSS Veri Düzenleme (Data) Komutları: Etkinlik 11 Split File (Dosya Böl)

64 SPSS Veri Düzenleme (Data) Komutları: Etkinlik 11 Split File (Dosya Böl) NOT: Split File komutu ile yapacağınız işlemler bittikten sonra dosyayı normale döndürmek için Data Split File menüsünü kullanarak yandaki işlemi yapmayı unutmayınız.

65 Ödev Daha önce merkezi eğilim ve yayılma ölçülerini hesapladığınız (0, 4, 3, 7, 1, 7, 13, 5) verilerini SPSS e giriniz. Hesapladığınız eğilim ve yayılma ölçülerinden en fazla kaç tanesini tek bir komutla SPSS e hesaplatabileceğinizi inceleyiniz. NOT: Çarpıklık katsayısı ve çeyrek dilimler için elle hesaplamalarda yaklaşık formüller kullanıldığı için SPSS in hesapladığı değerlerle farklılıklar olabilir.