Analiz yaptırmak bir çok bilimsel çalışmada, araştırmanın en önemli basamağını oluşturmaktadır. Araştırmalarda çok sık görülen bir hata vardır: Araştırmacılar yanlış analiz yöntemi seçimi nedeniyle sonuçlarını hatalı hesaplar ya da herhangi bir sonuca ulaşamazlar. Verilerin sağlıklı bir şekilde analiz edilebilmesi için hangi şartlarda hangi analiz yöntemlerinin kullanılıyor olduğunu bilmek çok önemlidir. Uygun olmayan bir yöntem seçimi verilerin hatalı yorumlanmasına neden olacaktır.
İstatistiksel analiz sistemli bir şekilde sayısal veriler toplamaktır. Belirli bir amaç için çeşitli veriler toplanır. Bu veriler tablo ve grafik haline getirilir. Sonuçlar sınıflandırılır ve çözümlenir. Son olarak ortaya çıkan bu sonuçlar yorumlanarak veriler arası ilişkilere ve genellemelere ulaşılır. Elde edilen sonuçlar gözlem yapmaya ve geleceğe yönelik varsayımlarda bulunmaya yardımcı olur.
Analiz Yaptırmak
İstatistik, iş dünyasından ekonomi platformuna, kamu araştırmalarından vergi sistemlerine kadar pek çok alanda uygulanabilir bir bilim dalıdır. İstatistiğin temel amacı, detaylı araştırmalar sonucu elde edilen verilerin istatistiksel analiz yöntemleriyle en doğru şekilde ve amaca uygun olarak yorumlanabilmesidir.
SPSS Analizi ise genellikle sosyal bilimler alanında çeşitli uygulamalarda, örneğin pazar ve anket araştırmaları, kullanılsa da tıp, eğitim ve mühendislik alanlarında da sıklıkla kullanılan bir programdır. Ayrıca, SPSS, yüksek lisans ve doktora öğrencilerinin tez çalışmalarında, tezlerindeki verilerin analizi için sıkça kullandıkları bir uygulamadır. SPSS programında aşağıdaki istatistiksel analizler (Şekil 1) rahatlıkla yapılabilmektedir:
a) Raporlar
b) Tanımlayıcı istatistikler: Cross tabulation (çapraz tabulasyon); frequencies (frekanslar); descriptives (tanımlayıcılar), P-P ya da Q-Q grafikleri, v.s.
c) Bayesian İstatistikleri: Tek yön-Anova testi, Pearson korelasyonu, Tek Örnek Normal ya da Binomial Analizi, v.s.
d) Tablolar: Çoklu cevap setleri
e) Ortalama karşılaştırma: eşleştirilmiş t-testi, tek örnekli t-testi, bağımsız örnekli t-testi, v.s.
f) Genel lineer modelleme ya da genelleştirilmiş lineer modelleme: Tek değişkenli, çok değişkenli, v.s.
g) Karışık modeller: Lineer, genelleştirilmiş lineer modeller
h) Korelasyon: İki degiskenli, kısımsal, uzaklıklar, kanonik uzaklıklar…
ı) Regresyon analizleri: Lineer regresyon, non-lineer regresyon, v.s.
i) Parametrik olmayan testler
j) Diğer analizler (Mekansal ve zamansal modelleme, kalite kontrol analizi, güvenilirlik analizi, sınıflandırma, tahmin, kurtulma analizleri, boyut küçültme, çoklu cevap ve tahmin analizleri v.s.
Ayrıca verininin veya veriden elde edilen istatistiksel sonuçların grafiksel çıktılarını, SPSS’deki chart builder, sekmesi (Şekil 2) kullanılarak oluşturulabilir. Elde edilen bu grafikler, veriyi niteliksel veya niceliksel olarak keşfetmek amacıyla kullanılabilir.
SPSS’de veri analizi, grafiksel bir kullanıcı arayüzü (Şekil 3) üzerinden açılır menüler yardımıyla kolaylıkla yapabilir. Ayrıca SYNTAX adlı kendi proglama arayüzü (Şekil 4) veya kendinde gömülü PYTHON derleyici (Şekil 5) yardımıyla kullanıcılar kendi amaçları doğrultusunda programda makro uygulamalar çalıştırabilir. Böylece, SPSS’de veri analizi çok daha geniş bir kapsamda yapılabilir. SPSS; Windows, Mac OS X ve Linux işletim sistemlerinde çalıştırılabilir. Ancak, programın genelde Windows sürümü diğerlerine göre daha kullanışlıdır.
SPSS programıyla başarılı bir analiz yapmak için kullanıcıların (a) Python dili programlaması hakkında bilgi sahibi olması, (b) SPSS’e veri girişi ve biçimlendirmesi (Şekil 6) yapabilmesi, (c) veriye uygulanacak doğru analizin seçilmesi ve verinin bu analize uygunluğunun belirlenmesi, (d) analizin veriye doğru olarak uygulanması ve (e) kullanıcının istediği analiz çıktılarının alınması gerekmektedir. SPSS, üstte de bahsedildiği gibi birçok karmaşık istatistiksel analizi uygulayabilen sofistike bir program olduğu için SPSS analizlerinin bu yazılımda uzman kişiler tarafından yapılması verinin daha başarılı analiz edilmesine yol açacaktır.
