Ana içeriğe geç

Kaynaklar

SPSS analiz rehberleri, istatistik sözlük ve faydalı kaynaklar

SPSS İpuçları ve Rehberler

Veri analizinde faydalı ipuçları

📊

Veri Hazırlama İpuçları

  • Veri Temizleme: Eksik veriler için 999 gibi kod kullanmayın, boş bırakın
  • Değişken İsimleri: Türkçe karakter kullanmayın (yas yerine age)
  • Ters Kodlama: Likert ölçeklerinde ters maddeler için Transform > Recode işlemini kullanın
  • Etiketleme: Variable View'da değişken ve değer etiketlerini mutlaka doldurun
🔍

Analiz Öncesi Kontroller

  • Normallik Testi: Analyze > Descriptive > Explore > Plots sekmesinde Normality plots seçin
  • Outlier Tespiti: Boxplot grafiklerini inceleyin, z-score ±3'ün dışındaki değerleri kontrol edin
  • Cronbach's Alpha: Analyze > Scale > Reliability Analysis (.70'in üstü güvenilir)
  • Multicollinearity: Korelasyon matrisinde .90'ın üstü değerler problemlidir
📈

Analiz Seçimi Rehberi

  • İki Grup Karşılaştırması: Independent Samples T-Test (normal dağılım varsa)
  • İkiden Fazla Grup: One-Way ANOVA (normallik ve varyans homojenliği varsa)
  • İlişki Analizi: Pearson korelasyon (normal dağılım), Spearman (normal değil)
  • Tahmin Modeli: Linear Regression (sürekli bağımlı), Logistic (kategorik bağımlı)
📝

Sonuç Yorumlama

  • P Değeri: p < .05 anlamlı, p < .01 çok anlamlı, p < .001 son derece anlamlı
  • Etki Büyüklüğü: Cohen's d > .80 büyük, .50-.80 orta, .20-.50 küçük etki
  • Confidence Intervals: %95 güven aralığı 0'ı içermiyorsa anlamlı
  • R²: Varyansın açıklanma yüzdesi (.01 küçük, .09 orta, .25 büyük etki)

İstatistik Sözlüğü

Temel istatistik terimlerinin açıklamaları

A-F

  • ANOVA: Çoklu grup ortalaması karşılaştırması
  • Cronbach's Alpha: İç tutarlık güvenirlik katsayısı
  • Correlation: İki değişken arasındaki doğrusal ilişki
  • Effect Size: Pratik anlamlılığı gösteren etki büyüklüğü
  • Factor Analysis: Değişkenler arası gizli yapıları bulma

G-P

  • Homogeneity: Varyansların eşitliği varsayımı
  • KMO: Faktör analizine uygunluk testi
  • Multicollinearity: Bağımsız değişkenler arası yüksek korelasyon
  • Normality: Normal dağılım varsayımı
  • Outlier: Aykırı değer, dağılımdan uzak gözlem

R-Z

  • Regression: Bağımlı değişkeni tahmin etme modeli
  • Reliability: Ölçümün tutarlılığı
  • Significance: İstatistiksel anlamlılık (p < .05)
  • T-Test: İki grup ortalaması karşılaştırması
  • Validity: Ölçümün doğruluğu

Mini Vaka Notları

Anonim proje örnekleri ve çözüm yaklaşımları

🎓

Eğitim Araştırması Vakası

Problem: Öğretim yönteminin öğrenci başarısına etkisini araştıran bir çalışma.

Veri Yapısı: 2 grup (geleneksel vs. dijital), 120 öğrenci, ön-test son-test deseni.

Analiz Yaklaşımı:

  • Öncelikle normallik testleri yapıldı
  • Gruplar arası demografik eşitlik Independent t-test ile kontrol edildi
  • Ana analiz için Repeated Measures ANOVA kullanıldı
  • Etki büyüklüğü (partial eta squared) hesaplandı

Sonuç: Dijital öğretim yönteminin orta düzeyde pozitif etkisi tespit edildi (η² = .12).

💼

Örgütsel Davranış Vakası

Problem: İş tatmini, örgütsel bağlılık ve performans arasındaki ilişkiler.

Veri Yapısı: 3 ölçek, 5'li Likert, 250 çalışan, çok değişkenli analiz gereksinimi.

Analiz Yaklaşımı:

  • Ölçeklerin güvenirlik analizi (Cronbach's Alpha > .85)
  • Açımlayıcı Faktör Analizi ile yapı geçerliliği
  • Pearson korelasyon matriksi
  • Hiyerarşik regresyon analizi

Sonuç: İş tatmininin örgütsel bağlılık üzerindeki etkisinde performansın moderatör rolü bulundu.

🏥

Sağlık Araştırması Vakası

Problem: Hasta memnuniyeti ile demografik değişkenler arasındaki ilişki.

Veri Yapısı: Kategorik bağımsız değişkenler (yaş grubu, cinsiyet, eğitim), sürekli bağımlı değişken.

Analiz Yaklaşımı:

  • Tanımlayıcı istatistikler ve frekans analizleri
  • ANOVA ile grup karşılaştırmaları
  • Post-hoc testler (Tukey HSD)
  • Chi-square testler ile kategorik ilişkiler

Sonuç: Eğitim düzeyi yüksek hastaların memnuniyet puanları anlamlı şekilde daha yüksekti.

📊

Ölçek Geliştirme Vakası

Problem: Dijital okuryazarlık ölçeği geliştirme ve doğrulama.

Veri Yapısı: 45 maddelik madde havuzu, 2 farklı örneklem (n=300, n=250).

Analiz Yaklaşımı:

  • İlk örneklemde Açımlayıcı Faktör Analizi (EFA)
  • Madde-toplam korelasyonları ve güvenirlik analizi
  • İkinci örneklemde Doğrulayıcı Faktör Analizi (CFA)
  • Convergent ve discriminant validity testleri

Sonuç: 24 maddeli, 4 faktörlü yapı doğrulandı (CFI = .94, RMSEA = .06).

Faydalı Kaynaklar

İstatistik öğrenmek için tavsiye edilen kaynaklar

📚

Kitap Önerileri

  • Türkçe: İstatistiğe Giriş (Kalaycı, 2010)
  • İngilizce: Field - Discovering Statistics Using SPSS
  • İngilizce: Pallant - SPSS Survival Manual
  • İleri Düzey: Tabachnick & Fidell - Using Multivariate Statistics
🎥

Online Kaynaklar

  • IBM SPSS: Resmi dokümantasyon
  • Khan Academy: Temel istatistik dersleri
  • Coursera: Statistics specialization
  • YouTube: StatisticsHowTo kanalı
🧮

Online Hesaplayıcılar

  • G*Power: Örneklem büyüklüğü hesaplama
  • OpenEpi: Epidemiyolojik hesaplamalar
  • GraphPad: Hızlı istatistik testleri
  • Statdisk: Çevrimiçi istatistik yazılımı

Projenizcle İlgili Destek Gerekiyor mu?

Bu kaynaklara rağmen projenizde destek alabilirsiniz

İhtiyacını Anlat
📞 💬