SPSS Veri Analizi Nedir?

0
Share

SPSS Veri Analizi Nedir? – Örnek Yol Haritası

Ruben Geert van den Bergunder tarafından yazılmıştır.

  1. Proje Klasörünü Kurma ve Verileri Açma;
  2. SPSS Veri Dosyası Denetimi;
  3. SPSS Kategorik Değişken Denetimi;
  4. SPSS Metrik Değişken Denetimi;
  5. İsteğe bağlı olarak: Verileri Düzenleme;
  6. Tabloları / Grafikleri / Testleri Seçme ve Çalıştırma.

 

SPSS Veri Analizi Nedir?

  1. Proje Klasörünü Kurma ve Verileri Açma

SPSS’teki en büyük zaman ve efor kaybı projeleri düzenli tutmamaktan kaynaklanıyor. Tüm projenin düzenli olarak kopyalarını yapmamak bununla ilgili bir sorundur. Bunu önlemek için öncelikle tüm verileri -orijinal veya düzenlenmiş, sözdizimi ve çıktı dosyalarını içeren bir dosya oluşturulur.

Orijinal datanızı editlememenizi ve güvenli bir ortamda tutmamanızı öneririz. Bence, “orijinal veri” için oluşturulmuş “ori” adlı bir alt klasör bunun için uygundur. Projenin yedeklemek istediğiniz bütün dosyaları içerdiğinden ve bunların dışında bir dosya içermediğinden emin olun. Proje klasörü kurulumu tamamlandıysa sırada verileri açmak var.

spss veri analizi nedir

Projeyi bu şekilde organize etmek zaman kazandırır.

 

  1. SPSS Veri Dosyası Denetimi

Bu noktada verilerimizdeki hangi değişkenleri -büyük ihtimalle hepsini kullanacağımızı biliyoruz. Bu noktada görsellerden yararlanarak ilerlemek daha sağlıklı olacaktır. Bilmemiz gereken bazı şeyleri şu şekilde sıralayabiliriz:

  • Benzersiz bir durum tanımlayıcısı var mı?
  • Aşırı uzun değişken isimleri var mı?
  • İstenmeyen dizi değişkenleri var mı?
  • Tüm değişkenler ve değerler açıkça sınıflandırılmış mı? Her şeyin ne anlama geldiği açık mı? Değilse, tahmin yürütme. Bunun yerine, bu bilgiyi size doğru ve eksiksiz sunmakla görevli olan kişiden bu bilgiyi alın. -tercihen e-posta yoluyla-

Bu tür sorunlarla karşılaştığınızda derhal düzeltin. Bu tür sorunları ne kadar erken çözerseniz, o kadar az zaman ve çaba harcarsınız.

spss veri analizi nedir

 

Değişken isimlerinin kısaltmak ve sınıflandırılmak daha az çaba harcamanıza yardımcı olur.

Bu noktada verilerimiz teknik olarak sıralı olmalıdır. Peki değişkenlerimizin içeriği ne olacak? Kategorik Değişken Denetimi ve Metrik Değişken Denetimi kategorilerini ayrı ayrı dikkatlice kontrol etmenizi öneririm.

 

  1. SPSS Kategorik Değişken Denetimi

Kategorik değişkenleri şu şekilde inceliyoruz:

  • Sıklık tablolarını çalıştırarak hem değerleri hem de değer sınıflarını göstererek ve
  • İlgili sütun grafiklerini inceleyerek.

Tek seferde birçok değişken için tek satırlık FREQUENCIES komutu yeterlidir. Aradığımız sorunlar genellikle şunlardır:

  • Ters kodlanmış (Daha düşük değerlerin yüksek değerleri belirttiği) herhangi bir sıralı değişken var mı? Öyleyse, bu sayfayı ziyaret ediniz. SPSS – What’s the Best Way to Reverse Code Variables?
  • Herhangi bir kullanıcı eksik değeri belirtmeli mi?
  • Tüm frekans dağılımları mantıklı mı? Tüm değişkenler mantıklı mı?

spss veri analizi nedir

Reverse coded variable – not really wrong but inconvenient nevertheless.

Eğer böyle bir sorunla karşılaşırsanız deneyin ve düzeltin. Eğer düzeltilmezse daha sonra kötü bir sürprizle karşılaşmamak için not alın.

    4.     Metrik Değişken Denetimi

Metrik değişkenleri şu şekilde inceliyoruz:

Creating Histograms in SPSS’te gösterilen tek satırlı FREQUENCIES komutuyla birçok histogramı çalıştırabileceğinizi unutmayın. Histogramlar temel olarak bilmeniz gereken her şeyi anlatır. Dikkat edilmesi gereken konular:

  • Tüm dağılımlar mantıklı mı? Peki, ortalamalar ve standart sapmalar?
  • Eksik kullanıcı olarak belirtilmesi gereken uç değerler- çok büyük ya da çok küçük- var mı?
  • Herhangi bir değişkenin eksik sistem değeri var mı?

Daha sonra, temel bir DESCRIPTIVES tablosu, bir değişkenler kümesinin bütünlüğünü kontrol etmek için kullanışlıdır. Ayrıca, ortalamaların ve standart sapmaların hızlı bir şekilde karşılaştırılmasına da olanak tanır.

Bu adımları tamamladıktan sonra, verilerimizin sorunsuz olduğuna emin olabiliriz. Yeni oluşturulan değişkenleri ya da test sonuçlarını, yanlış veya alışılmadık hiçbir şey etkileyemez. Şu an verilerimizi düzenlemeye ve analiz etmeye devam edebiliriz. Bonus olarak, verilerimizin aslında neye benzediğini biliyoruz.

 

  1. İsteğe bağlı olarak: Verileri Düzenleme

Araştırma konunuz oluşturulması ya da ayarlanması gereken değişkenlerle ilgili olabilir. Bunu yapmanın tam sırası. Veri ayarlamaları hakkında en çok okunan öğretici yazılarımız şunlardır:

Hesaplama yapılırken birden çok hatası olan durumlar ve sadece sözdizilimi için geçerli güzel bir hile

Umarım bunlar başlamanıza yardımcı olur. Eğer gerçekten gerekliyse verilerinizi ayarlayın. Bu sayede daha az çaba ile çok daha güzel çıktılar elde edebilirsiniz.

 

  1. Tabloları / Grafikleri / Testleri Seçme ve Çalıştırma

Öncelikle hangi tablonun, grafiğin ya da testin uygun olduğu sorusu karmaşık bir sorudur ve basit bir cevabı yoktur. Sıklıkla farklı yaklaşımlar eşit olarak savunulabilir.

Herhangi bir durum için en basit analiz tekniği verileri ayrı ayrı incelemektir. Bunlara tek değişkenli analizler denilir. Aşağıda gösterildiği gibi, verileri en azından kategorik ve metrik değişkenleri ayırt etmeliyiz.

Tek Değişkenli Analizlere Genel Bakış

LEVEL TABLE CHART TEST
Categorical FREQUENCIES Bar chart frequencies Binomial test (2 categories)
Chi-square goodness-of-fit test (3+ categories)
Metric DESCRIPTIVES Histogram One-sample t-test (mean)
Kolmogorov-Smirnov test (distribution)

 

İki değişken herhangi bir yolla birbiriyle ilişkiliyse bir sonraki adım onları incelemek olacaktır. Buna çift değişkenli analiz denilir. Kategorik ve metrik değişkenleri bir kez daha ayırt ederek aşağıdaki basitleştirilmiş genel bakışa ulaşıyoruz.

Çift Değişkenli Analizlere Genel Bakış

VARIABLE A VARIABLE B TABLE CHART TEST
Categorical Categorical CROSSTABS Stacked bar chart percentages Chi-square independence test
Metric Categorical MEANS Bar chart means by category Independent samples t-test (2 categories)
One-way ANOVA (3+ categories)
Metric Metric CORRELATIONS Scatterplot Correlation test (non directional)
Simple linear regression (directional)

Bu testleri doğru bir şekilde anlarsanız, çoğu istatistiksel testin bu büyük 5 testin varyasyonları olduğunu görmeye başlayacaksınız. Örneğin,

 

 

Hepsi bu değil. İlk olarak, biz sadece kategorik ve metrik değişkenlerden bahsettik. Şu şekilde ayırt edebiliriz:

  • ikili değişkenler;
  • nominal değişkenler;
  • sıra değişkenleri ve;
  • metrik değişkenler.

 

Bu şekilde ayırmak tamamlanmış genel bir bakış açısı sağlar, fakat bunları her zaman ayrı ayrı ele almamız gerekmez. Üzerinde çalışmaya devam ediyoruz ama zaman alacak.

 

Şimdilik aşağıda bir kısmı olan Simple Overview Statistical Comparison Tests sayfasına danışabilirsiniz. Ne yazık ki, bu genel bakış istatistiksel önem testi ile sınırlı ve hangi tabloların ve grafiklerin kullanılacağını göstermemektedir.

İstatistiksel önem testine genel bir bakış.

SPSS Veri Analizi Nedir? Okuduğunuz için teşekkürler!

Kaynak:

Home

Related Posts
Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Call Now Button