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