SPSS Analiz Menüsü 1- Reports: a) OLAP Cubes: Seçilen değişkenlerin istatistiksel işlemlerini yapar. b) Case summaries: Verilerin frekans ve çapraz tablolarının oluşturulması, belirtici istatistiklerin hesaplanması, grafik çizimi ve raporlanmasını sağlar. c) Report Summaries in Row: Sıralara ilişkin özet istatistikler hesaplar. d) Report Summaries in Column: Değişkenlerle ilgili özet istatistikler hesaplar. 2- Descriptive Statistics: a) Frequencies: Verilerin frekans tablosunu, belirtici istatistikleri, dağılım ölçülerini hesaplar ve grafiklerini çizer. b) Descriptives: Verilerin belirtici istatistiklerini ve asimetrik dağılım ölçüleri olan çarpıklık (kurtosis), basıklık (skewnes) ölçülerini hesaplar. c) Explore: Tüm birimlerin yada her bir gruptaki birimlerin belirtici istatistiklerini hesaplar ve yayılım grafiklerini çizer. Bir değişkenin diğer değişkene göre istatistiklerini bulur. d) Crosstabs: İki yada daha fazla değişkenin ikili çapraz tablolarını düzenler. Hazırlanan tablolara testler yapılır ve özet istatistikler bulunur. Sayısal değişkenler kodlama ile az sayıdaki gruba bölünerek çapraz tablolar düzenlenir. 3- Compare Means: Gruplara göre verilerin belirtici istatistiklerini hesaplayan, bağımlı ve bağımsız örneklerde iki yada daha fazla ortalama arasındaki farkları test eden yöntemleri içerir. a) Means: Değişkenlerin tek başına ya da diğer bağımsız değişkenlere göre alt grupların istatistiklerini hesaplar. b) One Sample T test: Tek örnek T testi yapar. c) Independent Samples T Test: Bağımsız iki örneklem T testi yapar. d) Paired Samples T Test: Bağımlı iki örneklem T Testi yapar. e) One Way ANOVA: Bağımsız iki örneklemin ortalamalarının önemliliğini test etmek için tek yönlü varyans analizi uygular. 4- General Lineer Model: Genelleştirilmiş lineer modellerle ilgili işlemleri yapar. a) Univariate: Tek değişkenli b) Multivariate: Çok değişkenli c) Repeated Measures: Tekrarlı ölçümlü denemelerde kullanılır. 1
5- Correlate: İki yada daha fazla değişkenin arasındaki ikili (Bivariate) ilişkinin; yönünü, büyüklüğünü ve önemliliğini belirler. Ayrıca kısmi (partial) korelasyon analizi de yapılır. En az bir değişkene göre birimlerin birbiriyle olan benzerlik uzaklıkları (similarity) yada farklılıklarını gösteren uzaklıklar (dissimilarity) hesaplanır. Çeşitli uzaklık ve benzerlik ölçülerine (öklid, karesel öklid, minkowski) göre birimlerin yada değişkenlerin benzerlik/farklılık matrisleri bulunur. 6- Regression: a) Linear: Verilere basit doğrusal ve çoklu doğrusal regresyon analizi uygular. b) Curve Estimation: Verilere uygun eğri uydurulması için model denenmesi sağlar. Model seçimi için çoklu regresyon katsayısından yararlanılır. c) Logistic: İkili (Binary) ve çoklu (Multinominal) lojistik regresyon analizi yapılmasını sağlar. d) Probit: Probit regresyon analizi yapar. e) Nonlineer: Doğrusal olmayan regresyon analizi uygulaması yapar. f) Loglinear: Kategorik verilere genel ve aşamalı loglinear ve lojit loglinear analiz uygular. 7- Classify: Verilere kümeleme analizi uygular. a) Two-Step Cluster Analysis: İki adımlı kümeleme analizi b) K-Means Cluster: Kümelenecek birim yada değişkenlerin kaç kümeye ayrılacağı belirlenerek guruplamalar yapılır. c) Hierarchical Cluster: Değişkenlere aşamalı kümeleme analizi uygular. d) Discriminant: Grupları önceden belirli birimleri rasyonel biçimde birbirinden ayırmaya yarayan fonksiyonlar türetmeyi sağlar ve verilerin sınıflandırır. e) Nearest Neighbor Analysis: Birbirine yakın örneklere küme analizi uygular. 8- Dimension Reduction: Veilere faktör analizi ve uyum (Correspendance) analizi uygular. 9- Scale: İsimsel fakat kodlanmış sıralı yada aralıklı ölçekle elde edilmiş verilere güvenilirlik ve çok boyutlu ölçekleme analizi uygular. 10- Nonparametrics Tests: Tek örneklem, bağımlı/bağımsız iki ve k örneklem verilerine parametrik olmayan test yöntemlerinin uygulanmasının sağlar. 2
11- Forecasts: 12- Multiple Response: Çoklu cevap yada çoklu ikili setlerin belirlenmesi ve analizi işlemlerini yapar. 13- Quality Control: 14- ROC Curve: Test Türünü Belirleme (Parametrik Non-parametrik) 1. Değişken Türü Kesikli (Ordinal) Kategorik (Nominal) Sürekli (Scale) PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER 2. Örneklem Seçimi Diğer Yansız (Seçkisiz, Rastgele) 3. Örneklem Büyüklüğü < 30 30 4. Dağılımın Türü Çarpık Normal PARAMETRİK TESTLER Test türünü belirlemede kullanabileğiniz yardımcı web sayfası. http://www.whichtest.info/index.htm 3
Sık Kullanılan Test ve İstatistikler 1- Descriptive (Tanımlayıcı) İstatistik: Araştırmada kullanılan örneklemin okuyucuya açıklanması ve elde edilen sonuçlar hakkında basit tanımlayıcı istatistikler (aritmetik ortalama, mod, medyan, standart sapma gibi) vermek için kullanılır. Analyse Descriptive Statistics Frequencies Statistics 2- Aşırı değerlerin (Outliers) tespiti: Analyse Descriptive Statistics Explore Statistics Outliers Bu işlem en düşük ve en yüksek 5 değeri göstererek aşırı değerleri saptamamızı sağlar. 3- Çapraz Tablo (Crosstabs): Değişkenler arasında basit karşılaştırmalar ve parametrik olmayan testler yapmamızı sağlar. Analyse Descriptive Statistics Crosstabs 4
4- Parametrik Olmayan Testler: a) Pearson Chi-square (Ki-kare): İki veya daha fazla ordinal (sıralı) veya nominal (kategorik) ölçekle ölçülmüş değişkenler arasında bağımlılık olup olmadığını tespit etmek için kullanılır. Analyse Nonparametric Tests Legacy Dialogs Chi-square sig < 0.05 değeri değişkenlerin bağımlı olduğunu 0 cells have expected count less than 5 ifadesi ise bu analizin kullanılmasında her hangi bir sakınca olmadığını gösterir. b) Mann Whitney U Testi: Bağımsız gruplar t testinin sürekli (scale) değişkenler için kullanılan, parametrik olmayan alternatifidir. Örneklem sayısı veya normal dağılım ön şartını yerine getiremeyen sürekli değişkenler için t test yerine Mann-Whitney U testi kullanılır. Analyse Nonparametric Tests Legacy Dialogs 2 Independent Samples sig < 0.05 değeri iki grubun ortancalarının eşit olmadığını aralarında anlamlı bir fark olduğunu gösterir. c) Wilcoxon Testi: Bağımlı gruplar t testinin parametrik olmayan alternatifidir. Analyse Nonparametric Tests Legacy Dialogs 2 Related Samples sig < 0.05 değeri iki grubun eşit olmadığını aralarında anlamlı bir fark olduğunu gösterir. Ranks tablosundaki a, b, c, satırları (Pozitif, negatif, eşit) farkın ne yönde olduğunu gösterir. d) Kruskal Wallis Testi: Tek yönlü varyans analizinin parametrik olmayan alternatifidir. Analyse Nonparametric Tests Legacy Dialogs K Independent Samples sig < 0.05 değeri iki grubun eşit olmadığını aralarında anlamlı bir fark olduğunu gösterir. e) Kendall ve Spearman Testleri: Parametrik Pearson Korelasyon testinin alternatifleridir. Analyse Correlate Bivariate Gelen pencerede Pearson seçeneği silinip yerine Kendall s tau-b ve Spearman seçenekleri işaretlenir. sig < 0.05 değeri iki değişken arasında anlamlı bir ilişki olduğunu gösterir. Kendall s tau-b ve Spearman testlerinde Pearson testinde olduğu gibi korelasyon katsayısı -1 ile +1 aralığında yer alır. 5
5- Normallik Testi (Test of Normality): Parametrik testlerin yapılabilmesi için gereklidir. Analyse Descriptive Statistics Explore Plots Normality plots with tests a) Kolmogorov Smirnov: 51 ve üzeri örnek sayısında kullanılır. sig > 0.05 değeri dağılımın normal olduğunu gösterir Shapiro Wilk: 50 ve altı örnek sayısında kullanılır. sig > 0.05 dağılımın normal olduğunu gösterir. b) Normal Q Q Plot: Örneklerin çizgi üzerinde veya çizgiye çok yakın olması normal bir dağılım olduğunu gösterir. 6- Korelasyon (İlişki, bağıntı): Değişkenler arasında + veya yönde bir ilişki olup olmadığını ortaya koymak için Pearson Korelasyon Katsayısı testi kullanılır. Bu testin uygulanabilmesi için; a) Örneklem sayısı 30 un üzerinde olmalıdır. b) Örnekte aşırı değerler bulunmamalıdır (Bkz. Madde 2) c) İki değişken arasında doğrusal ilişki olup olmadığı serpilme diyagramına (scatter plot) bakılarak tespit edilmelidir. Graphs Legacy Dialogs Scatter/Dot Simple Scatter (Yukarı yöne serpilme pozitif, aşağı yöne serpilme negatif korelasyonu gösterir) Yukarıdaki şartlar karşılanıyorsa; Analyse Correlate Bivariate yoluyla korelasyon testi gerçekleştirilir. Flag significant correlations seçeneği anlamlı korelasyonları yıldız ile işaretleyerek gösterecek ve anlamlılık seviyesini tablonun altında belirtecektir. Korelasyon katsayısı -1 ile +1 aralığında yer alır. Seviyeler: 0 -.3 aralığı düşük,.4 -.6 aralığı orta,.7 1 aralığı yüksek seviyedir. 7- Regresyon (Regression): Bağımsız değişkenlerin bağımlı değişkenleri ne şekilde etkilediği (açıkladığını) bulmak için kullanılır. Bu testin kullanılabilmesi için; a) Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasında doğrusal bir ilişki olmalıdır (Bkz. Madde 5 c) b) Bağımsız değişkenlerin birbiriyle ilişkili (çoklu bağıntı Multicollinearity) olmaması c) Hata terimlerinin normal dağılması (Normallik Normality) d) Hata terimlerinin varyansının sabit olması (eşvaryanslılık Homoscedasticity) e) Hata terimleri arasında ilişki olmaması (Otokorelasyon Autocorrelation) f) Bağımlı değişkede oranlı veya aralıklı ölçek kullanılması Bağımsız değişkende kullanılan ölçek oranlı, aralıklı veya sınıflı olabilir. Ancak sınıflı ise doğrudan (linear) regresyon modeli uygulanamaz. 6
8- Faktör Analizi: a) Kavramların açıklandığı alt boyutları belirlemek b) Değişken gruplarını saptayarak değişkenleri gruplandırmak böylece değişken sayısını azaltmak için kullanılır. Analyse Data Reduction Factor Yapılması gereken seçimler: a) Descriptive menüsünde: 1- Initial solution, 2- Anti-image, 3- KMO and Barlett s test of sphericity b) Extraction menüsünde: Unrotated factor solution seçeneği kaldırılır. c) Rotation menüsünde: Varimax yöntemi seçilir. d) Options menüsünde: 1- Exclude cases litwise, 2- Sorted by size Sonuçların okunması: 1- Değişkenlerin faktör analizine uygun olması için; a) KMO değeri.50 nin üzerinde bir değer olmalıdır (.80 ve üzeri mükemmel) b) Barlett s Test of Spericity (sig < 0.05) olmalıdır. 2- Anti-Image Correlation matrisinde yer alan MSA değerleri en az.50 olmalıdır. Bu değerin.50 nin altında olduğu değişkenler çıkarılarak analiz tekrarlanır. 3- Total Varience Explained tablosunda Total sütununun altında yer alan 1 den büyük değerler ölçeğimizin kaç alt boyuttan (faktör) oluştuğunu gösterir. 4- Rotated Comopent Matrix i hangi sorunun hangi alt boyutta yer aldığını gösterir. Bu matriste; a) Her bir alt boyut (faktör) en az iki sorudan oluşmalıdır. Tek sorudan oluşan faktörler (faktörü oluşturan soru) analizden çıkarılarak işlem tekrarlanmalıdır. b) Birden fazla alt boyutta (faktör) birbirine yakın değerler alan sorular analizden çıkarılarak analiz tekrarlanmalıdır. c).50 değerinin altında bir değere sahip sorular mutlaka,.70 değerinin altında bir değere sahip sorular ise isteğe bağlı olarak analizden çıkarılarak analiz tekrarlanmalıdır. d) değere sahip sorular diğer sorularla ters ilişkili demektir. Bu durumda kodlama kontrol edilmelidir. Yanlış kodlama yapılmışsa Transform Recode into same variables (veya Recode into different variables) komutu ile kodlama düzeltilmelidir. 7
9- Güvenilirlik Analizi (Reliabilitiy Analysis): Faktör analizi ile belirlenen faktörlerin veya önceden belirlenen faktörlerin iç güvenilirliğini ölçmek için kullanılır. Analyse Scale Reliability Analysis Yapılması gereken seçimler: Statistics menüsünde: Scale if item deleted seçilir. Sonuçların okunması: a) Cronbach s Alpha değeri.70 in üzerinde olmalıdır (.90 mükemmel) b) Cronbach s Alpha if item deleted sütunu o soru silindiğinde faktör güvenilirlik katsayısının ne olacağını gösterir. Böylece güvenilirlik katsayısını düşüren sorular bulunabilir. Bu sorular analizden çıkarılarak işlem tekrar edilmelidir. 10- Fark Testleri: a) Bağımsız Gruplar t Testi: İki bağımsız grubun ortalamalarının birbirinden farklı olup olmadığını ortaya koymak için kullanılır. Bu testin kullanılabilmesi için; 1- Sürekli değişken olması 2- Örneklem sayısının en az 30 (bazılarına göre 20) olması, 3- Dağılımın normal olması 4- Grupların birbirinden bağımsız olması, gerekir. Analyse Compare Means Independent-Samples T Test Sonuçların Okunması: Önce Independent Samples Test tablosunda Levene s Test for Equality of Variances bölümüne bakılır. - Levene testinin p değeri (sig) < 0.05 ise iki grubun varyansları eşit değil demektir. Bu durumda t-test sütunun ikinci satırına bakılır. Aksi halde birinci satır kullanılacaktı. t-testin p değeri (sig) < 0.05 ise iki grubun ortalamaları farklı demektir. Group Statistics tablosundaki mean sütunu grupların ortalama değerlerini ve farklılığın yönünü gösterir. 8
b) Bağımlı Gruplar için t- Testi: Ön test Son test araştırma deseni uygulandığında sonuçlar bağımlı gruplar t-testi ile test edilir. Bu testin kullanılabilmesi için; 1- Sürekli değişken olması 2- Örneklem sayısının en az 30 (bazılarına göre 20) olması, 3- Dağılımın normal olması 4- Grupların birbirine bağımlı olması, gerekir. Analyse Compare Means Paired-Samples T Tests Sonuçların Okunması: Paired Samples Test tablosunda p değerine bakılır. sig < 0.05 ise iki ölçüm arasında anlamlı bir fark var demektir. Dikkat: SPSS p değerini hesaplarken çift yönlü test hesabı kullanır ve bu nedenle çift kuyruklu testin sigma sonucunu gösterir (sig. 2- tailed). Bağımlı Gruplar t-testi gibi tek yönlü testlerde gerçek p değerini bulmak için Sig. (2-tailed) sütununda verilen değer ikiye bölünmelidir. c) Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA): İkiden fazla bağımsız grubun ortalamalarının birbirinden farklı olup olmadığını test etmek için kullanılır. Bu testin kullanılabilmesi için; 1- Sürekli değişken olması 2- Örneklem sayısının en az 30 olması 3- Dağılımın normal olması 4- Dağılımın homojen olması. 5- Grupların birbirinden bağımsız olması Analyse Compare Means One-Way ANOVA Yapılması gereken seçimler: Post Hoc menüsünde; Varyansların homojenliğini kontrol eden testlerden en yaygın kullanılan ikisi olan Scheffe veya Tukey testlerinden biri seçilir. - Scheffe: Grupların örnek sayısı birbirine eşit olmadığında tercih edilir. - Tukey: Grup sayısı fazla olduğunda tercih edilir. Options menüsünde; 1) Descriptive, 2) Homogenity of varience tests, 3) Brown- Forsythe, ve 4) Welch seçenekleri işaretlenir. Sonuçların Okunması: İlk olarak örneklem büyüklüğüne göre uygun normallik testi uygulanır İkinci olarak Test of Homogeneity of Variences tablosunda Levene testinin p değerine bakılır. sig > 0.05 ise grupların varyansları eşit demektir. ANOVA tablosunda p değerine bakılır. sig < 0.05 ise bağımsız değişkene seçtiğimiz göre bağımlı değişken farklılık gösterir demektir. Multiple Comparisons tablosu seçilen test veya testlere göre hangi alt grubun diğerlerinden farklı olduğunu ve anlamlılık seviyesini gösterecektir. 9
GRAPHS (Grafikler) MENÜSÜ 1- Bar: Verilerin basit çubuk, kümelenmiş çubuk ve yığılımlı çubuk grafiğini çizer. 2-3-D Bar: Üç boyutlu bar grafiği 3- Line: Verilerin basit ve çoklu çizgi grafiğini çizer. 4- Area: Verilerin basit ve yığılımlı alan grafiğini çizer. 5- Pie: Basit daire veya birleşik çubuk grafiğini çizer. 6- High Low: Verilerin ikili yada üçlü değerlerden yararlanarak yüksek ve düşük değerleri içeren grafiklerini çizer. 7- Boxplot: Verilerin ortanca değerini, dörtte birlikler arası genişlik ve aşırı değer içeren birimleri gösteren kutu grafiklerini çizer. 8- Error Bar: Ortalama ve güven aralığını gösteren kutu grafiği çizer. 9- Scatter: Verilere uyan basit ve üst üste gelen ilişki grafikleri, matrix grafiği yada üç boyutlu dağılım grafiklerini çizer. 10- Histogram: Bir değişkenin dağılım hakkında bilgi veren histogram grafiklerini çizer. 11- P P: Bir değişkenin yığılımlı ortalamalarını Normal dağılımın yığılımlı ortalamalarına karşı gösteren grafiklerini çizer. 12- Q Q: Bir değişkenin dağılımının dörtte birliklerini Normal dağılımın dörtte birliklerine karşı gösteren grafiklerini çizer. 10