SPSS For Windows V15.0 MENÜLERİNİN TANITIMI VE KULLANIMI

2010 SPSS For Windows V15.0 MENÜLERİNİN TANITIMI VE KULLANIMI

SPSS V15.0 MENÜLERİNİN TANITIMI VE KULLANIMI SPSS (Statistical Package Social Sciences) SPSS programını çalıştırmak için iki yol kullanılabilir. Bunlardan birincisi spsswin.exe dosyası spss paket programın yüklendiği dizinden tıklanarak çalıştırılmasıdır. (C:\ programfiles\spss\spsswin.exe). İkinci yol ise yandaki kısayol ikonunun tıklanmasıdır. Program çalıştırılınca aşağıda verilen açılış menüsü ile karşılaşılır. SPSS PROGRAMI PENCERE VE MENÜLERİ SPSS paket programında iki farklı pencere bulunur. Bunlar; 1) Data Editor (veri düzenleme) penceresi: Veri girişi, değişken tanımlama gibi işlemlerin yapıldığı penceredir. 2) Output (sonuç) penceresi: Analiz sonuçlarının kullanıcıya verildiği penceredir. DATA EDİTOR PENCERESİ MENÜLERİ VE SİMGELERİ Başlık Çubuğu Menü Çubuğu Araç Çubuğu Veri Giriş Alanı Data editör penceresi 4 bölümdür. Bunlar sırası ile başlık çubuğu (konumu belirtir), menü çubuğu (ana menüleri içerir), araç çubuğu ve sıra ve sütunlardan oluşan veri girişinin yapılacağı bölümdür. FİLE (DOSYA) MENÜSÜ Açılış ekranında Open an existing data source (önceden kaydedilmiş var olan dosyayı aç) seçili olarak gelir. Open an existing data source nun altındaki pencerede daha önceden çalışılan dosya isimleri yer alır. Eğer daha önceden çalıştırılan dosya açılmak istenirse dosya adı işaretlenir ve onaylanır. Yeni bir veri giriş alanı isteniyor ise Cancel tuşu tıklanır. Bu diyalog penceresinin daha sonraki açılışlarda bir daha görülmesi istenmiyorsa Don t show this dialog in the future nin (gelecekte bu diyalogu gösterme) seçeneği işaretlenir ve işlem onaylanır. File menüsü, yeni dosya açma, daha önceden açılmış dosyayı çağırma, kaydetme gibi işlemlerin yapıldığı menüdür. Bu menü altındaki alt menülerin bazıları aşağıda açıklanmıştır. a) New (yeni): Yeni boş bir dosya açmak için kullanılır. Açılacak yeni dosya Data (veri), Syntax (dizim kuralı, komutlar), Output (çıkış), Draft Output (müsvette çıkış) tiplerinden biri olabilir. b) Open (aç): Daha önceden oluşturulmuş dosyayı açar. c) Open Database (veri tabanı): Çeşitli veri tabanı programlarında hazırlanmış olan verileri çağırmak için kullanılır (Örneğin, Excel, Access veri tabanları dosyaları gibi). 1

d) Read Text Data (ASCII kodlu veri okuma): ASCII kodunda kaydedilmiş serbest stilde ya da sabit sütunlar şeklindeki verileri okumak için kullanılır. e) Save (kaydet): Çalışılan dosyadaki değişiklikleri kaydetmek için kullanılır. f) Save As (adı ile kaydet): Çalışılan dosyayı farklı isimle kaydetmek için kullanılır. g) Display Data Info (veri bilgileri göster): Herhangi bir dosyaya ait özet bilgileri iletir. h) Print (yazdır): Çalışılan dosyayı yazıcıya göndermek için kullanılır. i) Recently used data (geçerli kullanılan veri): Bilgisayarda daha önceden çalışılmış ve kaydedilmiş son veri dosyalarının listesini gösterir. j) Recently used files (geçerli kullanılan dosya): Bilgisayarda daha önceden çalışılmış ve kaydedilmiş son sonuç dosyalarının listesini gösterir. EDİT (DÜZEN) MENÜSÜ Edit menüsü, yapılan işlemi geri alma, kesme, yapıştırma gibi düzenleme işlemlerinin yapıldığı menüdür. Bu menü altındaki alt menülerin bazıları aşağıda açıklanmıştır. a) Undo (geri al): Son yapılan işlemi geri alır. b) Redo (yinele) : Son yapılan işlemi yineler. c) Cut (kes): Seçilen kısmı siler. d) Copy (kopyala): Seçilen kısmı kopyalar. d) Paste (yapıştır): Kesme ya da kopyalama işlemi ile panoya alınmış olan bilgiyi imlecin bulunduğu yerden itibaren yapıştırır. e) Clear (temizle): Seçilen kısmı siler. f) Insert Variable (değişken ekle): Değişken yani sütun ekleme işlemi yapılır. Bu işlemi gerçekleştirirken imlecin bulunduğu sütunu sağa kaydırarak kaydırılan sütunun yerine yeni bir sütun oluşturur. g) Insert Cases (gözlem ekle): Gözlem ekleme işlemi yapılır. Bu işlemi gerçekleştirirken imlecin bulunduğu satırı aşağıya kaydırarak kaydırılan sütunun yerine yeni bir satır oluşturur. h) Find (bul): Belli bir karakter dizisini çalışılan dosya içerisinde arayıp bulmak için kullanılır. i) Go to Case (gözleme git): İmlecin bulunduğu sütunda verdiğimiz numaradaki gözleme (satıra) gider. j) Options (seçenekler): Genel veri ve sonuç gösterici ile ilgili çeşitli ayarları yapmak için kullanılır. VİEW (GÖRÜNÜM) MENÜSÜ Çeşitli görünüm ayarlarının yapıldığı view menüsünün alt menüleri aşağıda açıklanmıştır. a) Status Bar (durum çubuğu): SPSS paket programının en alt kısmında yer alan durum çubuğunun ekranda gösterilmesi veya gizlenmesini sağlar. b) Toolbars.. (araç çubuğu): Araç çubuklarının gizlenmesi, görünmesi, yeni araç çubuklarının oluşturulması, güncellenmesi işlemlerinin yapılmasını sağlar. c) Fonts (yazı tipi): Yazı tipi, biçimi, boyutu, dili için seçenekler sunar. d) Grid Lines (ekran çizgileri): Ekran çizgisini gösterme ya da gizleme işlemini gerçekleştirir. e) Value Labels (değer etiketleri): Değişkenlere atanmış etiket bilgilerinin gösterilmesi veya gizlenmesi işlemini yapar. f) Variables (değişkenler): Değişkenlerin tanımlanmasının yapıldığı menüye gider. 2

DATA (VERİ) MENÜSÜ Data menüsü, verilere ait düzenleme işlemlerinin yapıldığı menüdür. Bu menü altındaki alt menülerin bazıları aşağıda açıklanmıştır. a) Define Variable Properties (değişken tanımlama): Değişken ismi, değişken tipi tanımlaması, değişken etiketlemesi gibi işlemler yapılır. b) Define Dates (tarih tanımlama): Tarih bilgilerinin tanımlaması için kullanılır. c) Sort Cases (gözlemleri sırala): Belli bir kritere göre sıralama işlemi yapar. d) Transpose (devriğini al): Değişken setinin transpozunu (devriğini) alır. Gözlemler değişken, değişkenler gözlem olur. e) Merge File (birleştir): İki ayrı dosyada ortak değişken ismi ile belirtilen verileri çalışılan dosyada birleştirmek ya da iki ayrı dosyada farklı değişkenlerle ifade edilen verileri tek bir dosyada toplamak için kullanılır. Merge Files alt menusunde Add Cases ve Add Variables olmak üzere iki seçeneği vardır. f) Split File (böl): Split File alt menusu bir ya da daha fazla grup değişkenine göre, veri dosyasını gruplara ayırır. Böylece analizlerin her grup için ayrı ayrı yapılmasını sağlar. g) Select Cases (gözlemleri seç): Belli verileri veya gözlemleri (satırları) seçme işlemi yapar. h) Weight Cases (ağılıklı gözlemler): Frekanslı serilerde veri sayfasına girilmiş değerlerin ilgili değişkene ait ağırlıkları temsil ettiğini tanımlamak için kullanılır. TRANSFORM (DÖNÜŞÜM) MENÜSÜ Transform menüsünün alt menüleri verilerin çeşitli dönüşümleri için kullanılır. a) Compute (hesaplama): Tarih bilgilerinin tanımlaması için kullanılır. b) Count Values within Cases: Bir veya daha fazla değişkene ait veriler arasından kullanıcının belirleyeceği bir değer(ler)e eşit olanları yeni bir değişkende tespit etmek için kullanılır. c) Recode (yeniden kodlama): Recode alt menüsundeki Into Same Variables alt menusu, bir değişkenin belirlenen aralıktaki değerlerinin yeni kod değerlerine dönüştürülmesini ve bu kod değerlerinin aynı değişken üzerine yazdırılmasını sağlar. Into Different Variables alt menüsü, bir değişkenin belirlenen aralıktaki değerlerinin yeni kod değerlerine dönüştürülmesini ve bu kod değerlerinin farklı bir değişken olarak yazdırılmasını sağlar. d) Automatic Recode (otomatik kodlama): Yazı (string) ile tanımlanan değerler 1, 2, 3,... şeklinde sırayla otomatik olarak kodlanır. e) Rank Cases (gözlemleri sırala): Gözlem değerlerine büyüklüklerine göre sıra numarası verilir. g) Categorize Variables (değişkenleri katagorize etmek): Metrik değişkenleri sınıflanmış seri haline getirir. h) Replace Missing Values (kayıp gözlem): Herhangi bir değişkene ilişkin sütunda yer alan veriler bazı birimler için eksik ya da cevapsız ise hücreleri değişkene ait verilerin ortalaması ile veya verileri kullanıcının belirleyeceği daha farklı bir fonksiyonla işleyerek doldurmak için kullanılır. 3

ANALYZE (ANALİZ) MENÜSÜ Analiz menüsü ile özetleme istatistikleri, frekans - tanımsal istatistikler, ortalama karşılaştırmaları, çapraz tablolar, t-testleri, ANOVA, parametrik olmayan testler, çok yanıtlı analizler, doğrusal regresyon analizi, lojistik regresyon, doğrusal olmayan regresyon, kısıtlı doğrusal regresyon, kısıtlı doğrusal olmayan regresyon probit regresyon, ağırlıklandırılmış en küçük kareler ve iki aşamalı en küçük kareler, korelasyon Analizi, sınıflama ve ayırma analizleri, faktör, kümeleme analizleri, güvenilirlik, çok boyutlu ölçekleme analizleri gibi temel ve ileri istatistiksel teknikleri içerir. Reports menüsünün alt menüleri tüm değişken setine, sadece sıra veya sütunlara ait istatistikî bilgiler, tanımlayıcı istatistikler (n, min, max, ortalama, standart sapma... vb) gibi işlemleri yapar. Descriptive Statistics alt menüsü, frekans tabloları, çapraz tablolar, satır ve sütunlarla ilgili istatistikî bilgiler, tanımlayıcı istatistikler (n, min, max, ortalama, standart sapma... vb) gibi işlemleri yapar. Compare Means alt menüleri, ortalamaların bulunması, tek, çift ve n tane değişkenin aynı anda ikili olarak karşılaştırılabildiği örnek T testleri, tek yönlü varyans analizi gibi analizler yapar. General Linear Model alt menüleri, faktöriyel, çok değişkenli, tekrarlanan ölçümlü analizler ile varyans unsurlarının hesaplanması işlemlerini yapar. Correlate alt menüleri, değişkenler arasındaki korelâsyonları hesaplama işlemini yapar. Regression alt menüleri, basit (doğrusal) regresyon, lojistik regresyon, probit analizi ve nonlinear regresyon analizleri yapar. Loglinear alt menüleri, logaritmik doğrusal analizleri yapar. Classify alt menüleri, kümeleme (cluster) ve ayrım (diskriminant) analizleri yapar. Nonparametric Tests alt menüleri, tek örnek testleri ki-kare (Chi-Square), binom (Binomial), tek örnek diziliş testi (Runs), Kolmogorov Smirnov, bağımsız iki örnek testleri (Mann-Whitney U, Kolmogorov Smirnov Z, Moses'in Aşırı Tepkiler Testi, Wald Wolfowitz Diziliş Testi), K tane bağımsız örnek durumu testleri (Kruskal Wallis H, Genişletilmiş Median Testi), bağımlı iki örnek testleri (Wilcoxon Uyumlu Çiftler Testi, İşaret Testi, McNemar Testi), K tane bağımlı örnek için (Friedman, Kendall's W, Cochran's Q) testlerini yapar. Time Series (Zaman Serileri) menüsü zaman serileri ile ilgili analizleri, Survival menüsü ise (özellikle tıptaki) yaşamsal istatistiklerle ilgili analizlerde kullanılır. GRAPHS (GRAFİK) MENÜSÜ Graphs alt menüleri ile, zaman serisi analizleri, bar (çubuk), line (çizgi), area (alan), pie (dilim), scatter (serpilme), histogram,...vb bir çok grafik çizimleri yapılabilir. Utilies menüsü ile, daha önce tanımlanan değişkenlere ait özellikleri görüntüleme, bu özellikleri output penceresine yazdırma, değişken veya değişken setlerine ait özelliklerin tanımlanması gibi işlemler yapılabilir. Window menüsü ile o anda açık olan pencerelere ulaşmak mümkündür. Help menüsü ise SPSS ile ilgili yardım alt menülerini içerir. Alt menülerde herhangi bir isim veya dizin araması yaptırılabilir. 4

DATA EDİTOR PENCERESİ SİMGELERİ OUTPUT (ÇIKTI) EDİTOR PENCERESİ MENÜLERİ VE SİMGELERİ Başlık Çubuğu Open (Aç): Daha önce oluşturulan bir dosyayı açmaya yarar. Save (Kaydet): Dosya kayıt işlemi yapar. Print (Yazdır): Yazdırma işlemi yapar. Dialog Recall: En son yapılan istatistiksel işlemleri listeler. Undo (Geri al): Yapılan işlemi geri alır. Go To Case (Satıra Git): İmlecin bulunduğu sütunda verdiğimiz numaradaki satıra gider. Variables (Değişkenler): Değişkenlere ait tanımlanan özellikleri listeler. Find (Bul): İşaretli sütunda tarif edilen değeri bulur. Insert Case (Gözlem ekle): İşaretli hücrenin altına boş gözlem (satır) ilave eder. Insert Variable (Değişken ekle): İşaretli hücrenin sağına boş değişken (sütun) ilave eder. Split File (Dosya böl): Bir ya da daha fazla grup değişkenine göre, veri dosyasını gruplara ayırır. Weight Cases (Ağırlıklandır): Frekanslı serilerde veri sayfasına girilmiş değerlerin ilgili değişkene ait ağırlıkları temsil ettiğini tanımlamak için kullanılır. Value Labels (Etiket göster): Değişken etiketlerini gösterir. Use Variable Sets (Değişken ayarları): Tanımlanmış değişken ayarlarını gösterir. Ağaç Yapısı Menü Çubuğu Araç Çubuğu Analiz Sonuç Penceresi FİLE MENÜSÜ Output penceresinin sol kısmındaki ağaç yapısı, araştırıcıya yapılan analizleri ana başlıkları ile özetlemektedir. Araştırıcı herhangi bir analiz veya analizin herhangi bir aşamasına farenin sol tuşu ile ağaç yapısı üzerinde bir defa tıklayarak ulaşabilir. Yine aynı şekilde analizlere ait bazı kısımların silinmesi veya gizlenmesi işlemlerini buradan yapabilir. Data Editör penceresindeki File ana menüsünden farklı olarak aşağıdaki alt menüleri içerir. a) Close (kapat): Açık olan dosyayı kapatmak için kullanılır. b) Save With Pasword (şifreli kaydet): Mevcut doyayı şifreli kaydetmek için kullanılır. c) Export: Mevcut dosyayı değişik uzantılarla (jpeg, html, htm, txt gibi) kaydetmeye yarar. d) Page Setup: Sayfa yapısı ve yazıcı ile ilgili ayarları yapmaya yarar. e) Print Preview: Sayfa ön izlemeye geçişi sağlar. f) Send Mail: Kaydedilen analiz sonuçlarını elektronik posta ile göndermeye yarar. 5

EDİT MENÜSÜ Data Editör penceresindeki Edit ana menüsünden farklı olarak aşağıdaki alt menüleri içerir. a) Copy object (nesne kopyalama): İmleç ile seçilen kısmı kopyalar. b) Paste After (sonrasına yapıştır): Kopyalanan nesneyi imleçle seçilen nesnin altına yapıştırır. c) Paste Special (özel yapıştır): Simge veya resim olarak yapıştırmada kullanılır. d) Delete (sil): İmleç ile seçilen kısmı siler. e) Select All (tümünü seç): Dosya içeriğinin tamamını seçer. f) Select (seç): Dosya içeriğinin belirli kısımlarını seçmek için kullanılır. VİEW MENÜSÜ a) Collapse (katla): Ağaç yapısında simgesi ile gösterilen (ana dalları) kısımları katlayarak gizlemeye yarar. b) Expand (uzat): Collaps ile gizlenen kısımları tekrar çağırmaya yarar. c) Hide (gizle): simgesinin alt dallarını gizlemeye yarar. d) Show (göster): Hide ile gizlenen kısımları tekrar çağırmaya yarar. e) Outline Size: Ağaç yapısındaki karakterlerin yazı boyutlarını small (küçük), medium (orta), large (büyük) olarak ayarlamaya yarar. f) Outline Font: Ağaç yapısındaki karakterlerin yazı tipi ile ilgili ayarları yapmaya yarar. INSERT MENÜSÜ Insert menüsünün alt menüleri aşağıdaki gibidir. a) Page Break (sayfa sonu): Ağaç yapısındaki her bir ögeyi ayrı bir sayfaya atar. b) Clear Page Break (sayfa sonu sil): Ayrı sayfalarda olan öğe veya öğeleri aynı sayfaya alır. c) New Heading (yeni dallandırma): Ağaç yapısına yeni bir ana dal ekler. d) New Title (yeni konu başlığı): Konu başlığı oluşturmak için kullanılır. e) New Page Title (yeni sayfa başlığı): Konu başlığını yeni bir sayfada oluşturmak için kullanılır (başlıktan sonraki kısım yeni sayfaya atılır). f) New Text (yeni metin): Analiz sayfasında yeni bir metin alanı açar. g) Interactive 2-D Graph ve 3-D Graph (etkileşimli iki ve üç boyutlu grafik): Grafiklerin düzenlenebileceği bir alt pencere açarlar. h) Old Graph (var olan grafiği aç): Daha önceden oluşturulan grafiği açmaya yarar. ı) Text File (metin dosyası): Text dosyalarını açar. i) Object: Sonuç dosyasına denklem, resim, word belgesi, Excel grafiği, görüntü belgesi,... vb belgeleri ekler. FORMAT MENÜSÜ Format menüsünün alt menüleri, seçili metni sağa, ortalı ve sola dayalı olarak yazmada kullanılır. 6

ARAÇ ÇUBUĞU GELİŞTİRME SPSS programında araç çubuğunu özelleştirmek mümkündür. Bunun için view menüsünden Toolbars tıklanır. Items penceresindeki ikonlardan tercih edilenler Customizing Toolbar: Grafik'in alt kısmına yerleştirilir. Bunun için Items penceresinden herhangi bir ikon üzerine gelinir (el simgesi çıkacaktır) ve farenin sol tuşuna basılarak ikon Customizing Toolbar: Grafik'in alt kısmına sürüklenir. Bu aşamada farenin sol tuşu serbest bırakıldığında sürüklenen ikon bu kutucuğa atanacaktır. Daha sonra işlemler onaylandığında yeni toolbar güncellenecektir. Açılan Show Toolbars penceresindeki New Toolbar.. (yeni araç çubuğu düğmesi) ile yeni bir araç çubuğunun ismi (örneğin grafik) Toolbar Name kutucuğuna yazılır. Sonuç olarak, araştırıcı araç çubuğu geliştirirken veya mevcut araç çubuklarını kullanırken, ihtiyacına göre sıklıkla kullandığı simgeleri yerleştirip, kullanmadığı simgeleri ise araç çubuğundan kaldırabilir. Daha sonra Customize seçeneğini ile yeni Toolbar'taki ikonların (simgelerin) belirleneceği bir pencere açılır. 7

SPSS E GİRİŞ SPSS programının özelliğinden dolayı verilerin kodlaması mutlaka sayısal değerler kullanılmalıdır. Yeni açılan bir SPSS sayfasının altında veri giriş yapmaya yarayan Data View ve değişken tanımlamaya yarayan Variable View sekmesi bulunur. Data View kısmına veriler girilirken bu verilerin özelliklerini ve tanımlamaları Variable View sekmesini tıklayarak girebilirsiniz. Bu kısma girdiğinizde karşınıza çıkan ekranda sıra ile Name, Type, With, Decimals, Label, Values, Missing, Columns, Align, Measure isimli sütunların özellikleri şu şekildedir: Name ---- değişkenin ismi buraya yazılır, versiyon 11.5 dan önceki versiyonların Türkçe karakter problemi vardır. Type kısmına tıkladığınızda değişenler, anlam ve kullanımları şu şekildedir. Değişken Tipi Anlamı Numeric Sayısal Değerler Comma Virgül Rakamları üçer olarak virgülle ayırmak istenilirse Dot Nokta Rakamları üçer olarak nokta ile ayırmak istenilirse Secientific Notation Bilimsel Bilimsel olarak gösterilmek istenirse-onun üssü şeklinde gösterim gösterimler-- Date Tarih Değişken tarih olarak gösterilmek istenirse kullanılır Dolar Dolar Değişken dolar olarak tanımlanıp gösterilmek istenilirse Custom currency Diğer paralar Dolar dışında para biri için mesela TL gibi String Değişken Sayısal değerler olmadığı zaman 8 karaktere kadar bir değişken tanımlanır With değişkene ait değerlerin kaç hane girilebileceğini gösterir, mesela öğrenci numarası 10 rakamdan oluşuyorsa buradaki değeri en az 10 olmalıdır. Decimal places hücresi ile virgülden sonraki hane sayısını-ondalık- ayarlanır. Varsayılan 2dir ama virgülden sonraki değerler önemli değilse bunu sıfır yapabilirsiniz. Label 120 karaktere kadar bilgiler yazılırken name sütununa sadece 8 karakter girilebiliniyordu. eğer name kısmına kod isim yazılırsa buraya gerekli açıklamalar rahatlıkla yazılabilir. Values değişkenin alabileceği değerler listesi tanımlanabilir. Bu hücreye tıklanıldığında bu değerler listesini girmeye yarayan pencere açılır. Mesela değişkenimiz cinsiyet ve 1- kız, 2- erkek olarak girilecekse, önce value yerine 1 yazılır ve value label yerine kız yazılıp add yani ekle butonuna basılıp bu sefer value : 2 ve label ise : erkek yazılır ve Ok tuşuna basılarak tanınlar bitirilmiş olur. Missing kayıp değer sütunudur. Yine bu sütunda da sağdaki üç noktalı kısma tıklandığında yeni bir pencere açılır ve veri girişi sırasında ankete cevap alınamadığı için boş bırakılan değerlerin gösterilmesine olanak sağlar. Program varsayım olarak hiçbir değerin eksik değer olmadığını kabul ederek bu sütunu none olarak işaretlemektedir. Bu pencerenin alt kısmında discrete missing values seçeneği bulunmaktadır. Bu seçenek seçilirse eksik değerleri temsil edecek üç farklı tam sayı seçilebilmektedir. Geleneksel olarak bu 9 99 999 gibi rakamlar eksik değerleri ifade eder ama üç farklı sayıyı seçmek zorunda değilsiniz. Bu penceredeki Üçüncü seçenek ise range plus one optinal discrite missing value bir sayı aralığı ve ayrıca bunun dışında kullanıcıya bir de tam sayı seçme olanağı tanınmaktadır. Program bu sayı aralığındaki sayıları eksik değer olarak kabul etmektedir. Align hizalamada verilerin sağ, orta veya sola dayalı olması buradan ayarlanılır. Measure ölçü başlığında üç seçenek vardır. Nominal, Ordinal ve Scale. nominal sadece nesneyi temsil eden kimliktir bir sıralama söz konusu değildir. Bu tür veriler için sadece frekans 8

dağılımı yapılabilir diğer sayısal istatistik sonuçlar yapılamaz. Okula göre, sınıflara göre, cinsiyete göre, doğum yerlerine göre, vs. bilgiler nominal gruplandırılmış verilerdir. Ancak bunlara value kısmında 1, 2, 3 gibi değer verilirse o zaman karşılaştırmalar yapılabilir, gruplara göre istatistiksel sonuçlar bulunabilir. Ordinal ölçek ise sıralı ölçektir. Göreceli konumları verir. 1. 2. 3.üncü gibi. Ama bunlar arasındaki farkın boyutu hakkında bir şey bilinemez. Scale ölçeği ise Interval -aralık- ve ratio -oran ölçümlerini temsil eder. interval sayısal olarak eşit mesafelerin temsil edildiği ölçektir. Boy, kilo zaman, değerleri gibi. Ama sadece sıfır noktasının yeri belli değildir. ratio oranlı ölçek ise sıfır dâhil olmak üzere bütün hepsini kapsar. SPSS ile yapılacak analiz öncesinde, kullanacak verilerin türünü belirlenmesi ve analiz yöntemlerini bu veri türüne uygun olarak seçilmesi büyük önem taşır. SPSS programında, Scale (Ölçek), Nominal (Sınıflama) ve Ordinal (Sıralama) olmak üzere üç farklı ölçek türü bulunmaktadır. Literatürde yer alan Interval (Aralık) ve Ratio (Oran) ölçekleri SPSS programında Scale ölçeği altında toplanmıştır. Şimdi kısaca bu ölçek türlerini inceleyelim. Oran (Ratio) Ölçeği: Aylık gelir, ağırlık, uzunluk, hız gibi değişkenleri ölçmek için kullanılır. Bu ölçekte başlangıç 0 noktasıdır. Aralık (Interval) Ölçeği: Sıcaklık, başarı, performans gibi nicel değişkenleri ölçmek için kullanılır. Aralık ölçeğinin oran ölçeğinden temel farkı bir başlangıç noktasının bulunmamasıdır. Diğer bir ifade ile 0 değeri aralık ölçeğinde yokluk ifade etmez. Örneğin termometrede görülen 0 oc belirli bir anlam taşır. Oysa oran ölçeğinde yer alan 0 Kg bir yokluk ifadesidir. SPSS programında yapılan analizlerde iki ölçek türü arasındaki söz konusu farklılık sonuca etki etmediğinden bu ölçekler, Scale olarak tanımlanmıştır. Sınıflama Ölçeği (Nominal): Sınıflama ölçeğinde değişkenlerin aldığı değerler sayısal bir büyüklük ifade etmezler. Bu değerler değişkenlere ait bazı özellikleri tanımlarlar. Örneğin Cinsiyet değişkeni için 1 değeri Kadın ları, 2 değeri Erkek leri temsil edebilir. Bu çerçevede Medeni Durum, Meslek, Doğum Yeri gibi değişkenlere ait ölçümler için sınıflama ölçeğinin kullanımı uygun olacaktır. Sıralama Ölçeği (Ordinal): Sınıflama ölçeğinde değişkenlerin aldığı değerler önem derecesi ya da üstünlükleri baz alınarak sıralanır. Katılım Düzeyi (Kesinlikle Katılıyorum, Katılıyorum, Karasızım, Katılmıyorum, Kesinlikle Katılmıyorum), Sıklık Düzeyi (Hiç, Nadiren, Genellikle, Her Zaman) Öğrenim Durumu (İlköğretim, Lise, Lisans, Yüksek Lisans), Yönetim Kademesi (Alt, Orta, Üst) vb. değişkenler için Sıralama (Ordinal) Ölçeğinin kullanımı uygun olacaktır. Veri analiz yöntemleri değişken sayısına göre (bağımlı, bağımsız değişken), veri özelliklerine göre (parametrik ve parametrik olmayan analiz tekniklerine göre), analiz amacına göre değişik şekilde sınıflandırılabilir. Farklılık sınıflamaya esas olan kriterlerdedir. Mesela, değişken sayısına göre, sınıflamada kullanılan kriter analizin kaç değişken üzerinde yapıldığı ile ilgilidir. Bu gruptaki analizi tek değişkenli ve çok değişkenli analiz olarak gruplandırmak mümkündür. Yaygın olarak bilinen tek değişkenli analiz teknikleri: t-testi, z-testi, oneway ANOVA, Mann-whitney U testi ve ki-kare testini saymak mümkündür. Bu tür testlerin amacı söz konusu değişken ne ise gruplar arasında istatistiksel manada anlamlı bir farkın olup olmadığını araştırmaktır. Çok değişkenli testler ise daha çok iki ya da daha fazla değişken arasındaki ilişkilerin incelendiği tekniklerdir. Burada bağımsız değişkenlerin ne oranda bağımlı değişkenleri etkilediği açıklanmaya çalışılır. Mesela devamlılığı bağımsız değişken geçme notunu bağımlı değişken olarak alırsak, devamsızlığın geçme notu üzerindeki etkisini araştırabiliriz. 9

VERİLERİN ORGANİZE EDİLİP ÖZETLENMESİ Descriptive (tanımlama) Statistics dağılım hakkındaki özet bilgileri, çeşitliliği ve bu çeşitliliğin merkezden yönelimlerini verir. Bu özet istatistksel olarak çeşitli değişkenleri tek bir tabloda gösterip standard edilmiş değerleri(z scores) hesaplar. NASIL YAPILIR? Descriptive Statistics elde etmek için: (herhangi bir sonuç elde etmeden önce önce sayısal değerler girilmelidir, mesela 1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 8, 8, 9, 9, 9, 9, 10, 10, 10, 10, 11, 12, 13, 14, 14, 15, 15, 16, 17, 18, 18, 19, 19, 20) Üst menüden Analyze i tıkladıktan sonra: Descriptive Statistics Descriptives seçtikten sonra çıkan ekrandan özetini istediğiniz variable(s) i seçip sağ ekrana geçirin. Sonra Save standardized values as variables ı z değerlerini göstermesi için seçin. Z değerleri kaydedilince dataların olduğu kısma bu değerler eklenir. (Bu ekranda options i seçerek bazı özet çıktı seçenekleri değiştirmek mümkün) Grafik oluşturmak için: Üst menüden Graphs ı seçip Histogram grafiği için; Histogram Polygon için ; Select Line Simple Select N of cases, Ogive (kemer) için; Select Line Simple Select cum. N of cases, Diğer grafikleri siz deneyin (Bar, Area, Pie, vs). Ayrıca Menü den Analyze ı tıklayıp Descriptive Statistics ten Stem (kök) ve Leaf (yaprak); Select Explore Plots u seçip değişiklikleri inceleyebiliriz. SPSS te data view kısmındaki yukarıdaki standart menüler kısmında Graphs kısmının altında bir çok grafik seçenekleri bulunmakla birlikte ilk seçenek olan Gallery yi seçtiğinizde SPSS te kullanabileceğiniz bütün grafikleri, özellikleri ve nasıl kullanılacağı---eğer how to seçeneğini tıklarsanız anlatılmaktadır. Burada bazı grafiklerin bazı özelliklerini özetleyelim: Çıkan grafiklerin üzerine çift tıklanıldığında grafikler üzerinde değişiklikler yapmak için başka bir pencere açılır oradaki komutlara göre değişiklikler yapılabilir. Bar çubuk grafiğinin simple -basit-, clustered -tabakalı- ve stacked -istiflenmiş üç çeşidi vardır. Pasta grafiğinde bazı vurgu veya önemli bir noktayı göstermek için, pastadan bir dilim çıkarmak istiyorsanız, önce çift tıklayarak chart editor penceresi açılır, oradan ayırmak istediğiniz bölümü seçtikten sonra format menüsünden explode slice i seçin, sonra bu pencereyi kapatınız. Pareto grafiği: sınıflamada frekans grafiği olarak bilinir. Bunun için spss te yeni bir sayfa açalım. Oraya sırayla 20, 30, 40, 25, 10 sayısını girelim. Bu değerler normal olarak frekans ifade etmez. Bu değerlerin frekans olduğunu belirmemiz gerekir. Bunun için: Data menüsünden weight cases seçilir. Çıkan pencereden frekans olarak kullanmak istediğiniz değişkeni weight cases by seçeneğini işaretleyerek altındaki boşluğa getirilir ve OK tuşuna basılır. Şu an bu değişkendeki bütün sayılar artık normal sayı değil frekans olarak algılanır. Sonra Graphs pareto ve sonra Simple seçilip define tuşu tıklanır. Çıkan pencerede değişkenimiz. Category Axis kısmına geçirilir. Ayrıca bu pencerenin alt kısmında display cumulative line seçeneği mevcuttur. Eğer toplam frekansı bu grafiklerle birlikte görmek istiyorsanız bu seçeneği de tıklamalısınız. UYGUN ANALİZ TÜRÜNÜN BELİRLENMESİ Uygun analiz türünün belirlenmesinde ilk kriter verilerin türüdür. Analiz yöntemleri verilerin özelliklerine göre iki temel gruba ayrılır. Bu gruplarda yer alan temel analiz yöntemleri aşağıdaki gibidir. (1) Parametrik veriler için kullanılan analiz yöntemleri; Varyans Analizi, T-Testi, Pearson Korelâsyonu. (2) Parametrik olmayan veriler için kullanılan analiz yöntemleri Ki-Kare Testleri, Spearman Korelâsyonu. Dolayısıyla uygun analiz türünü seçebilmek için öncelikle verilerin özelliklerinin belirlenmesi gerekecektir. Şimdi bunu nasıl yapacağımız görelim. İstatistiksel analiz yapmanın ilk şartı verilerin tesadüfî (yansız) olarak seçilmiş olmasıdır. Veriler ister parametrik ister parametrik olmayan özellikte olsun mutlaka tesadüfî olarak seçilmelidir. Verilerin seçiminde (örneklemin oluşturulması) 10

yapılacak bir hata hangi analiz yöntemi kullanılırsa kullanılsın sonuçların yanlı ve değersiz olmasına yol açacaktır. Bu şart sağlandıktan sonra ilk bakacağımız kriter örneklem büyüklüğü olacaktır. Eğer örneklem büyüklüğünüz 30 dan az ise parametrik olmayan yöntemleri kullanmanız gerek. Bu durumda veri setinizin diğer kriterleri karşılayıp karşılamadığını incelemenize gerek kalmaz. Eğer veri seti 30 dan büyük ise her bir faktörün normal dağılıma sahip olup olmadığını ve verilerin homojen dağılıp dağılmadığını incelemelisiniz. Parametrik testlerde bu kadar ısrar etmemizin nedeni; hesaplamalarda veri setinin tümünü kullanmaları ve bu nedenle parametrik olmayan testlere göre daha üstün olmalarıdır. Ancak parametrik testlerin kullanabilmesi için verilerin normal dağılması ve homojen olması gerekmektedir. İki Grup Arasındaki Farklılıkları İnceleyen Testler t - testi Parametrik bir testtir. t dağılımı özellikle örnek hacmi 30 un altında olduğunda simetrik yapıda çan ağrısı şeklindedir. Örnek büyüdükçe normal dağılıma daha çok yaklaşım olur. t testi örnek boyutunun küçük olduğu ve ana kütleye ilişkin standart sapmaların bilinmediği durumlarda t dağılımından yararlanarak; İncelenen bir değişken açısından bir gruba ait ortalama değerin inceden belirlenen değerden farklı olup olmadığını, İncelenen bir değişken açısından bağımsız iki grup arasında fark olup olmadığını, İncelenen bir değişken açısından herhangi bir grubun farklı koşullar altında tepkilerinde farklılıkların olup olmadığının incelenmesine yönelik hipotezleri test etmeye yönelik olarak geliştirilmiş bir analiz yöntemidir. Bu nedenle üç tür t testi bulunmaktadır. 1. Tek grup t-testi (one sample t-test) 2. Bağımsız iki grup arası farklaın t-testi (independent t-testi) 3. Eşleştirilmiş iki grup t-testi (paired samples t-testi) Tek grup t-testi (One sample t-testi) Bu test genellikle herhangi bir konuda belirli öngörüler bulunulduğunda bu öngörülerin doğruluk derecesini test etmek için kullanılır. Mesela bir kafeterya yöneticisi günde 300 adet tost sattığını iddia etmektedir. Veya yeni bir kola içeceği çıkaran bir firma!! Bir ay içinde kola piyasasının %30 nu ele geçireceğini iddia etmektedir. Bunların doğruluk derecesi tek grup t-testi ile analiz edilir. Bundan önceki çalışmada kaydettiğiniz (lab3 verilerindeki) değerlere bu testi öğrencilerin yaş grubu verisine uygulayalım. Bu değerler 1:17-19, 2: 20 22. vs şeklinde idi. Bunun için: Analyze ----Compare means----one sample t-test seçilir. Çıkan ekrandan soldaki yaş değişkeni ok yardımıyla test variables diyalog kutusuna geçirilir. Bu pencerenin alt kısmındaki Test value: olarak 2 yazılır. (Biz burada 2. grupla diğer değerler arasında fark olup olmadığına bakmış oluyoruz), Options seçeneğine tıkladığınızda ise confidence interval yani güven aralığının %95 olduğunu kontrol edip sonra continue butonuna tıklayıp önceki pencereye döndükten sonra OK tıklayın. Ve çıkan sonucu inceleyiniz. İki tane tablo göreceksiniz. Birincisi yaş ile ilgili istatistiksel bilgiler diğeri ise one-sample test sonuçlarıdır. Bağımsız iki grup arası farkların t-testi (Independent samples t-test) Farklı ana kütleden elde edilen gruplar arasında karşılaştırmalar yapmak gerektiğinde bu test kullanılır. Bu gruplar normal dağılım sergilemeli, farklı ana kütleden tesadüfü olarak çekilmeli ve gözlemler birbirinden bağımsız olmalıdır. Her iki grubun varyanslarının eşit olmasına gerek yoktur ama SPSS programı varyansların eşit olup olmama durumlarına göre iki farklı t-testi hesaplar. Sonuçların yorumlanmasında bu farklılıklar dikkate alınır. Verileri girerken bütün değerler alt alta yazılır. (İki tane veri sütunu vardır. Biri puan sütunu diğeri ise grup sütunu, 1 veya 2 olmak) Basitten zora değerlerinin karşısına mesela 1, zordan basite değerlerinin karşısına ise mesela 2 yazılır. Bu ikinci değişen sütunudur. 11

Analyze mönüsünden: Compare Means Independent-Samples t test i seçin. Test Variable ve Grouping Variable i seçin. Buradaki grouping variable yerinede? işareti vardır. Buradan define groups penceresinden group 1 e 1 ve group 2 ye de 2 yazılır. Options, dan Confidence Interval değerini %95 seçilir. Eşleştirilmiş iki grup arasındaki farkların testi (Paired sample t-testi): Üst menüden: Analyze Compare Means Paired-Samples t test i seçin. variable pairs için Paired Variables i seçin. Options, Confidence Interval değeri %95 olmalıdır. Tek Yönlü Varyans Analizi - ANOVA İkiden fazla gruplar arasındaki farkları karşılaştırmak için kullanılan test, varyansların analizlerini karşılaştıran ANOVA (Analysis of Variance) testidir. Bu testin kullanılması için her bir grup normal dağılım gösteren bir kitleden rastgele seçilmeli, ayrıca her bir grup eşit varyansa sahip olmalıdır. ANOVA gruplar arası farkın olup olmadığını ortaya çıkarır ama hangi grubun diğerinden farklı olduğunu anlamak için post hoc testi seçeneği de işaretlenmelidir (en çok kullanılan ise Tukey in HSD testi ile, Scheffe testidir). Varyansların eşit olmadığı durumlarda ise post hoc testi butonunda karşınız gelen ekranın alt kısmındaki testlerden birisi seçilmelidir. Genellikle Tamhane s T2 testini kullanabilirsiniz. Gruplar arası varyansın eşit olup olmadığını test etmek için analyze one way Anova tıklayınca çıkan ekranın altındaki Options seçeneği tıklanıldığında homogenity of variance test seçilince ok basılır ve sonuç (output) sayfasında ilk çıkan tabloda levene testinin anlamlı olup olmadığı sonucuna göre yorum yapılır. Sonuç anlamlı ise varyanslar eşit değil (0.05 > p), anlamsız ise varyanslar eşittir. Analyze Compare Means One-Way ANOVA yi seçin dependent ve factor değişkenlerini belirleyin. Post Hoc butonuna basın Tukey test ini seçip anlam seviyesini belirleyin. Ok. Sonra Options tıklayın oradan homegeneity of variance test tıkla, Ok den sonra sonucu inceleyip yorumlayınız. Bu sonuca göre hipotez kurup yorumlayabilir misiniz? Bağımsız değişkenleri seç (Select variables for Fixed Factor (s), - Post hoc testi gerekiyorsa seçeneği tıkla oradan çıkan ekranda değişkeni sağdaki kututa geçir ve bir post hoc testi seçip ok ile önceki ekrana dön. - isteniyorsa options seçeneğinden yine homogeneity of variance testini seçmek mümkün bunu seçtikten sonra ok yaparak sonuçları yorumlanır. KORELÂSYON Korelâsyon analizi, iki değişken arasında bir bağımlılık/ilişkinin olup olmadığını, eğer var ise bu ilişkinin yönü ve şiddetini belirlemek için kullanılan analiz metodudur. Pearson korelâsyonu parametrik bir test iken Spearman korelâsyonu-parametrik olmayan- sıralama düzeyinde bir ilişki testidir. REGRESYON Bir bağımsız değişken ile, bir bağımlı değişkenin ilişkisini inceleyen regresyon tek değişkenli regresyon analizi, birden fazla bağımsız değişkenin, bir bağımlı değişken üzerindeki ilişkiyi araştıran regresyon ise çoklu regresyon analizdir. Genellikle bu ilişkiler lineer kabul edilir, ama daha farklı bir ilişki olduğu biliniyor ise o fonksiyon bağıntısı kullanılmalıdır. GÜVENİLİRLİK ANALİZİ Güvenilirlik değeri bir ölçme aracının tekrarlanan ölçümlerde aynı sonucu verme derecesinin göstergesidir. Biraz karışık mı? Aslında değil. Şimdi evinizde bir tartı aleti olduğunu düşünün. Üzerine ilk çıktığınızda sizi 75 Kg göstersin. Şimdi 30 saniye aralıklarla aynı işlemi tekrarlayın. Tartının her defasında sizi 75 Kg göstermesini beklersiniz. Eğer tartı her defasında farklı bir ağırlık gösterirse (2 nci Ölçüm: 85kg, 3 ncü Ölçüm: 60 kg, 4 ncü Ölçüm: 70 kg) ne yaparsınız? Evet tartıyı çöpe atmak ya da kalibre etmek zorundasınız. Aksi takdirde tartı bu haliyle işlevsizdir. Aynı durum sosyal olguları ölçmek için kullanılan anketler için de söz konusudur. Anketin aynı düşüncede olan kişilerin görüşlerini tartı gibi eşit göstermesi beklenir. Bunun için soruların ifade 12

ediliş şekli çok önemlidir. Farklı kişiler tarafından farklı şekillerde yorumlanabilecek ifadeler ölçüm sonuçlarının güvenilirliğini düşürür. Bu yüzden öncelikle soruları herkes tarafından aynı anlam yüklenecek şekilde tasarlamalısınız. Bu da soruların kısa ve öz ifadeler içermesini gerekli kılar. Sorular insanların kafasını karıştırmamalıdır. Örneğin; Madde: akıllı ve çalışkan bir öğretmendir. ( ) Kesinlikle Katılıyorum ( ) Katılıyorum ( ) Katılmıyorum ( ) Kesinlikle Katılmıyorum İfadesine cevap verecek insanları düşünün. Burada. in akıllı fakat çalışkan olmadığını düşünenler hangi seçeneği işaretleyecekler. Ya da az çalışkan, orta derecede akıllı olduğunu düşünenler? Tartışmalı değil mi. Burada soruya verilen cevaplar e ait düşüncenin ötesinde sorunun ifade ediliş şeklinden kaynaklanan yorumlara göre farklılaşacaktır. Bu problemi bu soruyu ikiye bölerek çözebiliriz. Ancak durum her zaman bu denli açık değildir. Örneğin; Soru: Düzenli olarak spor yapar mısınız? ( ) Evet ( ) Hayır Çok basit ve güvenilir gözüküyor değil mi? Aslında değil. Çünkü ayda 1 gün (30 gün arayla) spor yapan bir kişi bu soruya evet cevabı verirken, genelde her gün spor yapan fakat zaman zaman programını aksatan bir kişi aynı soruya hayır cevabı verebilir. Diğer bir ifade ile kişilerin bu soruya verdikleri cevapları spor yayıp yapmamalarının yanında düzenli kavramına ilişkin yorumları etkileyecektir. Anket sorularını her ne kadar dikkatli hazırlarsanız hazırlayın bu gibi durumları gözden kaçırmanız mümkündür. Ayrıca yabancı bir dilden çevrilmiş bir anket kullanıyorsanız yine aynı durum söz konusu olacaktır. Belli bir kültürde herkes için aynı anlam ifade eden olgular, diğer bir kültürde farklı şekilde yorumlanabilir. İşte bu yüzden anket araştırması tamamlandıktan sonra elde ettiğimiz verileri güvenilirlik analizine tabi tutuyoruz. Güvenilirlik analizi sonuçları bize bu tür yorum hatasına neden olan soruları gösteriyor. Bundan sonra yapılması gereken farklı alternatifler söz konusu Eğer güvenirlilik analizini bir ön testten elde ettiğiniz verilere dayalı olarak yaptıysanız soruları tekrar ve daha güvenilir şekilde ifade ederek uygulamayı revize edilmiş sorularla yapabilirsiniz. Ancak araştırmanız tamamlandıysa güvenirliliği düşük soruları anketten çıkartarak, değerlendirmeyi kalan sorularla yapmaktan başka çareniz yok. Şimdi gelelim bu işin SPSS de nasıl yapılacağına Güvenilirlik analizi için öncelikle aşağıdaki menüleri kullanın. ANALYZE» SCALE» RELIABILITY ANALYSIS Karşınıza çıkan Reliability Analysis iletişim kutusunda güvenilirlik analizine tabi tutacağınız maddeleri aradaki oku kullanarak Items kutucuğuna gönderin (eğer güvenilirlik analizini faktör bazında yapıyorsanız ilgili faktörde yer alan maddeler, ölçek bazında yapıyorsanız tüm maddeler). Daha sonra Statistics tuşunu tıklayın karşınıza Reliability Analysis: Statistics iletişim kutusu çıkacaktır. Bu iletişim kutusundaki Scale If Item Delated seçeneğini işaretleyin ve sırasıyla Continue, OK tuşlarını tıklayın. Karşınıza aşağıdakilere benzer tablolar gelecektir. Reliability Statistics tablosundan faktörün güvenilirliğinin α = 0,923 yüksek bir değer olduğu görülmektedir. Bununla birlikte alfa katsayısı yalnız başına yeterli değildir. Sağlıklı bir değerlendirme yapabilmek için faktördeki her bir sorunun bu katsayıya katkısının incelenmesi gerekir. Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items 0,923 26 Bunun için Item Total Statistics tablosunun Cronbach s 13 Alpha if Item Delated (Madde Silindiğinde Cronbach Alfa) sütununda ki değerlere bakacağız.