SPSS 15.0 Kullanma Kılavuzu

Uygun Analiz Türünün Belirlenmesi

İçindekiler

Uygun Analiz Türünün Belirlenmesi

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 Korelasyonu.

(2) Parametrik olmayan veriler için kullanılan analiz yöntemleri; Ki-Kare Testleri, Spearman Korelasyonu.

Dolayısıyla uygun analiz türünü seçebilmek için öncelikle verilerin özelliklerinin belirlenmesi gerekecektir. Şimdi bunu nasıl yapacağımız görelim.

İstatistiksel analiz yapmanın ilk şartı verilerin tesadüfi (yansız) olarak seçilmiş olmasıdır. Veriler ister parametrik ister parametrik olmayan özellikte olsun mutlaka tesadüfi olarak seçilmelidir.

Verilerin seçiminde (örneklemin oluşturulması) 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.

Şimdi bu iki şartın sağlanıp sağlanmadığını SPSS’de nasıl ölçeceğimizi bir örnek üzerinde inceleyelim.

Örnek: Beşiktaş ilçesindeki ilköğretim okullarında görev yapan öğretmenlerin “eleştirel öğrenme”, “çoklu öğrenme”, “yapılandırmacı öğrenme” ve “duygusal zeka” hakkındaki görüşleri cinsiyetlerine göre farklılık göstermekte midir?

Verilerin normal dağılıma uygunluğunu Tek Örneklem Kolmogorov Smirnov Testi kullanarak belirliyoruz. Bu teste başlamak için aşağıdaki mönüleri kullanınız.

ANALYZE » NONPARAMETRIC TESTS » SAMPLE K-S

Karşınıza aşağıdaki iletişim kutusu çıkacaktır. Burada dağılımlarını test edeceğiniz faktörleri aradaki oku kullanarak Test Variable List kutucuğuna gönderin. Daha sonra OK tuşunu tıklayın. Karşınıza aşağıdakilerin benzeri bir tablo gelecektir.

Tablonun Assymp.Sig. (Anlamlılık) satırındaki değerlerin istatistiksel anlamlılık hesaplamalarında sınır değeri kabul edilen 0,05’den büyük olması incelenen faktörlerin dağılımlarının normal olduğunu göstermektedir. Eğer bu değerler 0,05’den küçük olsa idi parametrik olmayan test yöntemlerini kullanmak durumunda kalacaktık.

Şimdi aynı verilerin homojenliğini inceleyelim. Bunun için öncelikle aşağıdaki mönüleri kullanınız.

ANALYZE » COMPARE MEANS » ONEWAY ANOVA

Karşınıza aşağıdaki iletişim kutusu çıkacaktır. Burada dağılımlarını test edeceğiniz faktörleri aradaki oku kullanarak Dependent List kutucuğuna gönderin. Daha sonra bu değişkenleri gruplamada kullanacağınız değişkeni yine aradaki oku kullanarak Factor satırına yerleştirin.

Daha sonra Options tuşuna basın . Kaşınıza çıkacak aşağıdaki iletişim kutusundan Homogeneity of variance test seçeneğini işaretleyin. Sırasıyla Continue ve OK tuşlarını tıklayın.

Karşınıza aşağıdaki Test of Homogenity of Variances tablosu gelecektir. Bu tablonun da Sig. (Anlamlılık) sütunundaki değerlerin 0,05’den büyük olması incelenen faktörlerin dağılımlarının homojen olduğunu göstermektedir. Dolayısıyla bu soru için parametrik test yöntemlerini kullanabiliriz.

Bundan sonraki bölümlerde parametrik ve parametrik olmayan test yöntemlerini ayrıntılı olarak inceleyeceğiz.

You may also like...

Bir yanıt yazın