SPSS Analizi Yaptırma

By istatistikavm.com
In İstatistik Analiz
0
Share

SPSS analizi yaptırma (Statistical Package for the Social Sciences), IBM’in geliştirdiği çeşitli istatistiksel analiz yazılım paketlerini içeren bir programdır. Sosyal bilimlerde pazar ve anket araştırmalarında; ayrıca tıp, eğitim ve mühendislik alanlarında da sıklıkla kullanılan bir programdır. Ayrıca, SPSS, başta Ankara ve İstanbul olmak üzere, Türkiye’nin çeşitli yerlerindeki üniversitelerde yüksek lisans ve doktora yapan insanların tez çalışmalarında sıkça kullandıkları da bir uygulamadır.

SPSS programında birçok istatistiksel analiz (tanımlayıcı istatistikler, regresyon, hipotez testleri, kalite kontrol testleri, güvenilirlik testleri, v.s.) rahatlıkla yapılabilmekte; verininin veya veriden elde edilen istatistiksel sonuçların grafiksel çıktıları, SPSS’deki chart builder, sekmesi (Şekil 1) kullanılarak oluşturulabilmektedir.

SPSS’de veri analizi, bir kullanıcı arayüzü (Şekil 2) üzerinden açılır menüler yardımıyla kolaylıkla yapılabilir. Ayrıca SYNTAX adlı proglama arayüzü (Şekil 3) veya gömülü PYTHON derleyici (Şekil 4) yardımıyla makro biçiminde ayrı istatistiksel analizler yapılabilir. Böylece, SPSS’de bir çok veri analizinin yapılabilmesine olanak sağlanmaktadır.

SPSS; Windows, Mac OS X ve Linux işletim sistemlerinde çalıştırılabilirse de Windows sürümü diğerlerine göre daha kullanışlıdır.

SPSS programıyla başarılı bir analiz için kullanıcıların

(a) Python dili hakkında bilgi sahibi olması,

(b) SPSS’e veri girişi ve biçimlendirmesi (Şekil 5) 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 Analizi Yaptırma

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences), birçok karmaşık istatistiksel analizi uygulayabilen sofistike bir program olduğu için istatistiksel analizlerin bu yazılımda uzman ve istatistik bilen kişiler tarafından yapılması verinin daha başarılı analiz edilmesine yol açacaktır. Bu yüzden SPSS programı hakkında uzman olmayanların, SPSS analizlerini bu programda uzman ve istatistik bilen kişi ya da kurumlara yaptırması daha faydalı olur. Başarılı ve nitelikli veriler elde etmek için bu tercih oldukça önemlidir.

spss analizi yaptırma
Şekil 1. SPSS içersinde grafik oluşturmanızı sağlayan chart builder sekmesi

 

spss analizi yaptırma
Şekil 2. SPSS genel arayüzü

 

spss analizi yaptırma
Şekil 3. Syntax Arayüzü

 

Şekil 4. SPSS Python Programlama Kabuğu

 

Şekil 5. SPSS Veri Biçimlendirme Sayfası
Related Posts
hipotez testleri

SPSS Hipotez Testleri

By istatistikavm.com
In İstatistik Analiz
0

Hipotez testleri herhangi bir hipotezin doğruluğunun istatistiksel olarak saptanabilmesi için kullanılan bir istatistiksel çıkarım yöntemleridir. Bu metotta temel olarak önce test edilecek hipoteze karşı alternatif bir hipotez belirtilir. Daha sonra hipotezin sınanmasında kullanılacak verilerin, tayin edilen bir güvenlilirlik aralığında alternatif hipotezi doğrulayıp doğrulamadığına bakılır. Eğer alternatif hipotez doğrulanırsa, belirli bir güvenilirlik aralığında, hipotez reddedilir. Aksi halde, hipotezin reddedilmesine dair hiç bir kanıt bulunamadığı belirlenir.

Doğru Analiz ve Hatalar

Bu analizde Tablo 1’de de gösterildiği üzere Tip 1 ve Tip 2 hataları oluşmaktadır. Testin güvenilirlik aralıkları bahsedilen hatalar dikkate alınarak hesaplanır. Ancak Tip 1 hatasını belirlemek mümkün iken, Tip 2 hatasını belirleyebilmek mümkün olmayabilir. Bu yüzden, hipotez testlerinde güvenilirlik aralıkları kullanılarak alternatif hipotezin doğruluğu test edilir. Ancak, testlerde alternatif hipotezin yanlış olduğu kanıtlansa bile, Tip 2 hatası belirlenemediği için, esas hipotezin doğruluğu kesin olarak kanıtlanamamaktadır.

Tablo 1. Hipotez testlerinde ortaya çıkan senaryolar

  Hipotez Doğru ise Alternatif Hipotez Doğru ise
Hipotez Doğru Kabul Edilir. Doğru Analiz Tip 2 Hata
Hipotez Yanlış Kabul Edilir. Tip 1 Hata Doğru Analiz

Hipotez Testleri ve Aşamaları

Test genel olarak aşağıdaki şekilde yapılır:

1. Esas (Null) Hipotez ve Alternatif Hipotez Belirlenir.
2. Kullanılacak testin ve bu testte değerlendirilecek verinin teste uygunluğunun belirlenmesi
3. Test istatistiğinin ve test istatistiğinin takip edeceği istatistiksel dağılımların belirlenmesi
4. Güvenilirlik aralığının belirlenmesi
5. Güvenilirlik aralığının dışındaki olasıkları sağlayan kritik test statistiklerinin belirlenmesi
6. Testin yapılarak elde edilen test istatistiğinin kritik bölge veya dışındaki test istatistikleri ile karşılaştırılması.

 

Eğer gözlemlenen test istatistiği, kritik bölgede ise alternatif hipotez doğru, esas hipotez yanlış kabul edilir. Aksi halde, esas hipotezin çürütecek bir kanıt bulunmadığı sonucuna varılır.

Ayrıca test istatistiğini kritik bölgedeki test istatistiğiyle karşılaştırmak yerine, test istatistiğin takip ettiği istatistiksel dağılımdan test istatistiğinin hangi olasılığa (p-değeri) karşı geldiği belirlenir. Eğer, bu p-değeri güvenilirlik aralığına eşit veya küçük ise alternatif hipotez doğru kabul edilir. Hipotez testleri, SPSS içinde Analiz, Analyze, sekmesi altındaki sekmeler aracılığıyla yapılabilir.

Şekil 4. SPSS altında hipotez testlerini içeren Analiz, Analyze, sekmesi
tez analizi

Tez Analizi

By istatistikavm.com
In İstatistik Analiz
0

Tez analizi için çeşitli istatistiksel metotlar kullanılır. Regresyon analizi, bir bağımlı değişken (dependent variable) ve bir veya birden fazla bağımsız değişken (independent variables) arasındaki ilişkiyi anlamak için kullanılan istatistiksel metotlar bütünüdür. Çeşitli ekonomik ve mühendislik analizlerinde, ayrıca fen ve sosyal bilimlerde bağımlı ve bağımsız veri setlerinin arasında ilişkinin sebebi bilinmediği zaman, regresyon analizleri öncül olarak veri setlerinin arasındaki korelasyonu belirlemek için kullanılır. Genel olarak iki alt türe ayrılır:

1. Lineer regresyon
2. Non-lineer regresyon

regresyon analizi

Tez Analizi Regresyon ve Başarı Kriterleri

Bütün regresyon analizlerinin başarılı olabilmesi için çeşitli koşulların sağlanması gereklidir. Bu koşullar şöyle sıralanabilir:

  • Bağımsız değişkenler hatasız elde edilmelidir.
  • Bağımsız değişkenler arasında korelasyon bulunmamalıdır.
  • Bağımlı değişkenin kalıntıları ortalamasının 0 olması gerekmektedir. ( E(ei) = 0 )
  • Bağımlı değişkenin kalıntıları arasında bir ilişki olmaması gereklidir.
  • Bağımlı değişkenin kalıntılarının varyansının sabit olması gereklidir. ( var(ei) = sabit )

Regresyon Analizi ve Lineer Regresyon

Lineer regresyon’da bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasındaki ilişki lineer parametrelerin birbirine eklenmesiyle incelenir. Şu formülle ifade edilir:

yi = ß0 + ß1x1 + ß2x2 + … + ßixi          (1)

Denklem 1’de ßi  bağımsız xi değişkenlerin parametreleri, ß0 regresyon sabitini (ya da  = 0 değişkeninin parametresini) ve yi bağımsız xi’ye bağlı olan değişkeni göstermektedir. Lineer regresyon’da bağımsız değişkenlerin lineer olmasına gerek yoktur. Örneğin;

yi = ß0 + ß1x + ß2x2          (2)

Denkleminde x2 non-lineer bağımsız değişkeni x2 = z yapılarak, Denklem 2’nin bütün değişkenleri lineer yapılabilir. Ancak non-lineer regresyonda parametrelerin non-lineer olması durumda, regresyon lineere çevrilmeyebilir. Örneğin;

yi = ß0 + x1ß1 + ß1e-ß2x2          (3)

Denkleminde parametreler lineer olmadığı veya Denklem 3 parametreleri lineer olacak şekilde dönüştürülemediği için Denklem 3 non-lineer regresyon ile analiz edilmek zorundadır.

Bütün regresyonlarda amaç bağımlı değişkenin gerçek değeriyle, regresyonla tahmin edilen değeri arasındaki farkı 0’a yakın tutmaktır. Ancak, bu genelde elde edilemediği için, tahmin edilen ve gerçek bağımsız değişken arasında her zaman bir kalıntı (residual) oluşabilir:

yi – yı = ei          (4)

Lineer ve Non-Lineer Regresyonların Ortak Amacı

Dolayısıyla, lineer veya non-lineer regresyonda amaç bağımlı değişken gözlemlerine (yı) ait kalıntıların karelerinin toplamının ( Σei2 ) minimum’a çeken denklemi bulmaktır. Lineer regresyon’da kullanılan R2 ve Radjusted2, bu kalıntı karelerinin toplamından hesaplanan ve lineer denklemin istatiksel olarak verisetine uyduğunu gösteren bir indikatördür. Ancak, non-lineer denklemlerde R2 ve Radjusted2 hesaplanamadığı için non-lineer denklemin veri setine uygunluğu parametrelerin standard hataları ve güvenilirlik aralıkları (confidence intervals) üzerinden değerlendirilir.

 

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.

Call Now Button