SPSS İstatistiki Veri Analizi ve Metodoloji
Statistical Package for the Social Sciences (SPSS), sosyal bilimler başta olmak üzere pek çok farklı disiplinde nicel verilerin çözümlenmesi noktasında referans kabul edilen bir yazılımdır. Veri madenciliğinden karmaşık istatistiksel modellemelere, veri yönetiminden kapsamlı raporlama süreçlerine kadar geniş bir spektrumda fonksiyonellik sunan bu platform, akademik ve profesyonel araştırmaların temel taşıdır. Kullanıcı dostu arayüzü ile sofistike analiz araçlarını birleştiren SPSS; heterojen veri setlerini anlamlandırmak, değişkenler arasındaki korelasyonel ilişkileri deşifre etmek ve elde edilen bulguları stratejik karar alma mekanizmalarına entegre etmek amacıyla kullanılır.
Akademik camiadan pazar analistlerine, tıp profesyonellerinden sosyologlara kadar uzanan geniş bir kullanıcı kitlesine hitap eden yazılım; ham veriyi işleyerek bilimsel bir kanıta dönüştürme sürecinde güvenilir bir metodolojik rehberlik sağlar.
SPSS Analizinde Veri Toplama ve Ön Hazırlık Safhaları
İstatistiki analiz süreçlerinin başarısı, büyük ölçüde veri toplama ve hazırlık aşamalarının niteliğine ndekslidir. SPSS’in sunduğu analitik güçten azami düzeyde yararlanabilmek için toplanan verilerin validite (geçerlilik) ve güvenilirlik kriterlerini karşılaması elzemdir. Profesyonel bir analiz desteği arayışında olan araştırmacılar için veri azırlık süreci, analizin en kritik virajı olarak değerlendirilir.
Dikkat edilmesi gereken önemli hususlar
SPSS analizleri yapılırken en büyük hata geleneksel yaklaşımlar kullanmaktır. Kaba bir deyişle “benim hocam böyle yapmış, o yüzden ben de böyle yapmalıyım” ifadesi geleneksel bir yaklaşımdır. Analizlerde önemli olan kimin ne şekilde analiz yaptığı değil, kriterlerin sağlanıp sağlanamadığıdır. SPSS programında hangi analizlerin yapılacağı çalışmaya (anket uygulaması, laboratuvar ya da saha testleri) başlamadan önce planlanmalı ve çalışma sırasında bu doğrultuda hareket edilmelidir. Çalışma sonrasında hangi analizlerin yapılacağını kararlaştırmaya çalışmak oldukça riskli bir durumdur ve yapılan bütün ölçümlerin boşa gitmesine neden olabilir. Bu nedenle SPSS ya da bir başka analiz programı kullanılacaksa çalışmaya başlamadan önce bir uzmana danışılması araştırmacının yararına olacaktır.
Kullanılacak Ölçek Türünün Belirlenmesi
SPSS ile yapılacak analiz öncesinde, kullanacak verilerin türünü belirlenmesi ve analiz yöntemlerini bu veri türüne uygun olarak seçilmesi büyük önem taşır. SPSS programında, Scale (Ölçek), Nominal (Sınıflama) ve Ordinal (Sıralama) olmak üzere üç farklı ölçek türü bulunmaktadır. Literatürde yer alan Interval (Aralık) ve Ratio (Oran) ölçekleri SPSS programında Scale ölçeği altında toplanmıştır. Şimdi kısaca bu ölçek türlerini inceleyelim. Oran (Ratio) Ölçeği: Aylık gelir, ağırlık, uzunluk, hız gibi değişkenleri ölçmek için kullanılır. Bu ölçekte başlangıç “0” noktasıdır. Aralık (Interval) Ölçeği: Sıcaklık, başarı, performans gibi nicel değişkenleri ölçmek için kullanılır. Aralık ölçeğinin oran ölçeğinden temel farkı bir başlangıç noktasının bulunmamasıdır. Diğer bir ifade ile “0” değeri aralık ölçeğinde yokluk ifade etmez. Örneğin termometrede görülen “0 oC” belirli bir anlam taşır. Oysa oran ölçeğinde yer alan “0 Kg” bir yokluk ifadesidir. SPSS programında yapılan analizlerde iki ölçek türü arasındaki söz konusu farklılık sonuca etki etmediğinden bu ölçekler, “Scale”olarak tanımlanmıştır. Sınıflama Ölçeği (Nominal): Sınıflama ölçeğinde değişkenlerin aldığı değerler sayısal bir büyüklük ifade etmezler. Bu değerler değişkenlere ait bazı özellikleri tanımlarlar. Örneğin Cinsiyet değişkeni için “1” değeri “Kadın”ları, “2” değeri “Erkek”leri temsil edebilir. Bu çerçevede Medeni Durum, Meslek, Doğum Yeri gibi değişkenlere ait ölçümler için sınıflama ölçeğinin kullanımı uygun olacaktır. Sıralama Ölçeği (Ordinal): Sınıflama ölçeğinde değişkenlerin aldığı değerler önem derecesi ya da üstünlükleri baz alınarak sıralanır. Katılım Düzeyi (Kesinlikle Katılıyorum, Katılıyorum, Karasızım, Katılmıyorum, Kesinlikle Katılmıyorum), Sıklık Düzeyi (Hiç, Nadiren, Genellikle, Her Zaman) Öğrenim Durumu (İlköğretim, Lise, Lisans, Yüksek Lisans), Yönetim Kademesi (Alt, Orta, Üst) vb. değişkenler için Sıralama (Ordinal) Ölçeğinin kullanımı uygun olacaktır.
α Güvenilirlik Analizi
Güvenilirlik değeri bir ölçme aracının tekrarlanan ölçümlerde aynı sonucu verme derecesinin göstergesidir. Biraz karışık mı? Aslında değil. Şimdi evinizde bir tartı aleti olduğunu düşünün. Üzerine ilk çıktığınızda sizi 75 Kg göstersin. Şimdi 30 saniye aralıklarla aynı işlemi tekrarlayın. Tartının her defasında sizi 75 Kg göstermesini beklersiniz. Eğer tartı her defasında farklı bir ağırlık gösterirse (2 nci Ölçüm: 85kg, 3 ncü Ölçüm: 60 kg, 4 ncü Ölçüm: 70 kg) ne yaparsınız? Evet tartıyı çöpe atmak ya da kalibre etmek zorundasınız. Aksi takdirde tartı bu haliyle işlevsizdir. Aynı durum sosyal olguları ölçmek için kullanılan anketler için de söz konusudur. Anketin aynı düşüncede olan kişilerin görüşlerini tartı gibi eşit göstermesi beklenir. Bunun için soruların ifade ediliş şekli çok önemlidir. Farklı kişiler tarafından farklı şekillerde yorumlanabilecek ifadeler ölçüm sonuçlarının güvenilirliα 7 www.istatistikmerkezi.com 75 ğini düşürür. Bu yüzden öncelikle soruları herkes tarafından aynı anlam yüklenecek şekilde tasarlamalısınız. Bu da soruların kısa ve öz ifadeler içermesini gerekli kılar. Sorular insanların kafasını karıştırmamalıdır. Örneğin; Madde: Mustafa Özer akıllı ve çalışkan bir öğretmendir. ( ) Kesinlikle Katılıyorum ( ) Katılıyorum ( ) Karasızım ( ) Katılmıyorum ( ) Kesinlikle Katılmıyorum İfadesine cevap verecek insanları düşünün. Burada Mustafa Özer’in akıllı fakat çalışkan olmadığını düşünenler hangi seçeneği işaretleyecekler. Ya da az çalışkan, orta derecede akıllı olduğunu düşünenler? Tartışmalı değil mi. Burada soruya verilen cevaplar Mustafa Özer’e ait düşüncenin ötesinde sorunun ifade ediliş şeklinden kaynaklanan yorumlara göre farklılaşacaktır. Bu problemi bu soruyu ikiye bölerek çözebiliriz. Ancak durum her zaman bu denli açık değildir. Örneğin; Soru: Düzenli olarak spor yapar mısınız? ( ) Evet ( ) Hayır Çok basit ve güvenilir gözüküyor değil mi? Aslında değil. Çünkü ayda 1 gün (30 gün arayla) spor yapan bir kişi bu soruya evet 76 www.istatistikmerkezi.com cevabı verirken, genelde her gün spor yapan fakat zaman zaman programını aksatan bir kişi aynı soruya hayır cevabı verebilir. Diğer bir ifade ile kişilerin bu soruya verdikleri cevapları spor yayıp yapmamalarının yanında “düzenli” kavramına ilişkin yorumları etkileyecektir. Anket sorularını her ne kadar dikkatli hazırlarsanız hazırlayın bu gibi durumları gözden kaçırmanız mümkündür. Ayrıca yabancı bir dilden çevrilmiş bir anket kullanıyorsanız yine aynı durum söz konusu olacaktır. Belli bir kültürde herkes için aynı anlam ifade eden olgular, diğer bir kültürde farklı şekilde yorumlanabilir. İşte bu yüzden anket araştırması tamamlandıktan sonra elde ettiğimiz verileri güvenilirlik analizine tabi tutuyoruz. Güvenilirlik analizi sonuçları bize bu tür yorum hatasına neden olan soruları gösteriyor. Bundan sonra yapılması gereken farklı alternatifler söz konusu… Eğer güvenirlilik analizini bir ön testten elde ettiğiniz verilere dayalı olarak yaptıysanız soruları tekrar ve daha güvenilir şekilde ifade ederek uygulamayı revize edilmiş sorularla yapabilirsiniz. Ancak araştırmanız tamamlandıysa güvenirliliği düşük soruları anketten çıkartarak, değerlendirmeyi kalan sorularla yapmaktan başka çareniz yok. Şimdi gelelim bu işin SPSS’de nasıl yapılacağına… Güvenilirlik analizi için öncelikle aşağıdaki menüleri kullanın.
Factor Analizi
Şimdi lisede girdiğiniz sınavları düşünün. Öğretmeniniz fen bilgisi ya da matematik dersinde bilgi düzeyinizi tek bir soru ile mi ölçerdi. Nadir durumlar (kötü öğretmenler) dışında tabii ki hayır. Benzer durum anketler için de geçerlidir. İnsanların belli bir olguya ilişkin düşüncelerini tek bir soruyla ölçemezsiniz. Olguyu farklı birbirini destekleyen yönleriyle ölçebildiğiniz taktirde başarılı bir sonuç alabilirsiniz. Şimdi matematik dersinin final sınavında soruların ünite bazında gruplandırılmadan karışık olarak size yöneltildiğini düşünün. İlk başta sorun olmadığını düşünebilirsiniz. Genel puanınız nasıl olsa bellidir. Ancak ünite bazında başarı düzeyinizi öğrenmek 8 82 www.istatistikmerkezi.com isterseniz… İşte o zaman soruların gruplanması gerekir. Tabii matematik gibi somut bir disiplinde geometri soruları ile trigonometri sorularını ayırmak son derece kolaydır. Ancak iş sosyal olguları ölçen anketlere geldiğinde bu işlem için bazı tekniklerin kullanımı zorunlu olur. Örneğin okul müdürlerinin faklı liderlik davranışlarının öğretmenlerin iş tatminine etkilerinin ölçüldüğü bir araştırma yaptığınızı düşünün. Bu araştırmada müdürlerin farklı liderlik davranışlarını (Örnek, Otokritik, Katılımcı, Destekleyici vb.) ayrı ayrı değerlendirmeniz gerekecektir. Belki anket öncesi bu tür bir gruplandırma yapmış da olabilirsiniz. Bu durumda dahi yaptığınız gruplandırmanın ne derecede doğru olduğunu Faktör Analizi ile sayısal olarak doğrulamanız yararlı olacaktır. Çünkü sizin katılımcı liderlik davranışı olarak tanımladığınız bir davranış öğretmenler tarafından destekleyici liderlik davranışı olarak yorumlanmış olabilir. Bu durumda bu soru ya anketten çıkartılmalı ya da destekleyici liderlik kategorisinde değerlendirmeye alınmalıdır. Anket öncesi hiçbir kategorizasyon yapılmadığı durumlarda ise Faktör Analizi eşsiz bir araçtır. Soruları sizin için gruplandırır. Bundan sonra size kalan sadece her bir gruba isim vermektir. Şimdi gelelim bu muhteşem tekniğin SPSS’de nasıl uygulanacağına… Faktör analizi için öncelikle aşağıdaki menüleri kullanın.
tt – Testi
t – testi iki ortalamanın karşılaştırılmasında kullanılan bir analiz yöntemidir. Eğer karşılaştıracağınız ortalama sayısı ikinin üzerinde ise bundan sonraki bölümde açıklayacağımız Varyans Analizi yöntemini kullanmanız gerekecektir. Bu bölümde Tek Örneklem İçin t – Testi, Bağımsız Örneklemler İçin t – Testi, İlişkili Ölçümler İçin t – Testi analizleri incelenecektir. Ayrıca Tek Örneklem İçin t – Testi bölümünde istatistiğin bazı temel kavramlarını açıkladık. Pek çok istatistik kitabında sayfalarca anlatılan bu kavramları mümkün olduğunca basite indirmeye çalıştık. Bundan sonraki analizler için de ihtiyaç duyacağınız “örnekleme hatası”, “güven aralığı” gibi kavramları mutlaka incelemenizi tavsiye ediyoruz. Tek Örneklem t – Testi Tek Örneklem t – Testinde, aynı örneklemin ölçülen ortalaması ile tahmin edilen ya da bilinen ortalaması karşılaştırılır. Biraz karışık mı? Aslında değil. Şimdi Ziraat Bankası gibi 24.000 kişinin çalıştığı büyük bir kuruluşta anket çalışması yapmak istediğinizi düşünün. Herkese anket uygulamanız maliyetli olacaktır. Bunun için kaçınılmaz olarak örnekleme yaptınız ve rastgele 400 kişi seçtiniz. Ancak içinize bir kurt düştü ve bu seçtiğiniz örneklemin ana kütlenin özelliklerini yansıtıp yansıtmadığını test etmek istiyorsunuz. İşte Tek Örneklem t – Testi burada yardımınıza yetişiyor. Bunun yanında bir konuya ilişkin tahminlerinizin doğru olup olmadığını da Tek Örneklem t – Testini kullanarak test edebilirsiniz. Örneğin bir şehirdeki insanların yaş ortalamasının 40 olarak tahmin ediyorsunuz. Daha sonra rastgele 100 kişi seçtiniz ve bunların yaş ortalamasını hesapladınız. Fakat örnekleminizin ortalaması 42 çıktı. Tahmininiz hatalı mıydı? Tek Örneklem t – Testini kullanmadan böyle bir sonuca gidemezsiniz. Çünkü hata örneklemden de kaynaklanabilir. Diğer bir ifade ile başka bir 100’lük grup seçseniz bu grubun yaş ortalaması 38 çıkabilir. En sağlamı herkesi hesaplamaya dahi ederek bu tartışmayı bitirmek gibi gözüküyor. Ancak buna ne zaman ne kaynak yetmez. Ayrıca pratikte herkese de ulaşamazsınız. İşte bu yüzden istatistik hesaplamaları yapıyoruz. Tek Örneklem t – Testi size yaptığınız tahminin belirli bir anlamlılık düzeyinde doğru olup olmadığı gösterir. “Anlamlılık düzeyi” diyoruz çünkü ana kitledeki tüm bireyler hesaba katılmadığından ulaşılan sonuçta yanılma ihtimali her zaman olacaktır. Bu yanılma olasılığı; “0,05” anlamlılık düzeyi için % 5, “0,01” anlamlılık düzeyi içinse % 1 düzeyindedir. Ama ben sıfır hata isterim diyorsanız oturup herkesi hesaba katmanız gerekir. Burada dikkat çekmek istediğimiz nokta hangi istatistik yöntemi ve hangi programı kullanırsanız kullanın eğer işin içinde “istatistik” geçiyorsa her zaman bir yanılma payı olacağının unutulmaması gerektiğidir. Bağımsız Örneklem t – Testi Bağımsız örneklem t-testinde ise tek örneklem t-testinden farklı olarak iki ayrı grubun ortalamaları karşılaştırılır. Öreğin feminizm konusunda hakkında erkek ve kadınların görüşleri arasında fark olup olmadığını test etmek isterseniz bağımsız örneklem t-testini kullanabilirsiniz. Benzer şekilde evli ve bekar kadınların kozmetik harcamaları arasında fark olup olmadığını bulmak için kullanılabilecek yöntem yine bağımsız örneklem t-testidir. Eşleştirilmiş Örnekle t – Testi Özellikle deneme modelli araştırmalarda deney öncesi ve sonrası değerlerin karşılaştırılmasına ihtiyaç duyulabilir. Bunun dışında belli bir grubun ilişkili fakat farklı iki konu ya da uygulamaya ilişkin görüşlerini karşılaştırmak isteyebilirsiniz. Biraz karmaşık mı oldu? Aslında değil. Örneğin bir işletmenin ISO 9001:2000 öncesi ve sonrası performansını karşılaştırmak istiyorsunuz. Ya da öğretmenlerin “eleştirel öğrenme” ile “çoklu öğrenme” yöntemlerinin etkinliklerine ilişkin görüşlerini karşılaştırmanız gerek. Son olarak demokratik liderlik modelinin uygulandığı proje takımı ile geleneksel liderlik yaklaşımlarının uygulandığı bir başka proje takımının performanslarını karşılaştıracaksınız. Eşleştirilmiş Örneklem t – Testi tüm bu durumlar için uygun bir yöntemdir.
F Varyans Analizi
Varyans Analizi İki farklı grup arasında karşılaştırma yapmamız gerektiğinde ttestini kullandık. Eğer grup sayısı ikiden fazla ise… Bu durumda varyans analizini kullanacağız. Varyans analizi de t-testinde olduğu İki Yönlü Varyans Analizi, İlişkili Örneklem Tek Yönlü Varyans Analizi, İlişki Örneklem İki Yönlü Varyans Analizi ve Çok Faktörlü Varyans Analizi yöntemlerini inceleyeceğiz. Bağımsız Örneklem Tek Yönlü Varyans Analizi Bağımsız örneklem tek yönlü varyans analizinde ikiden fazla grubun ortalamaları karşılaştırılır. Öreğin evlilik hakkındaki görüşlerin medeni duruma (evli, bekar, dul) göre farklılık gösterip göstermediğini test etmek isterseniz tek yönlü varyans analizini F 12 118 www.istatistikmerkezi.com kullanabilirsiniz. Benzer şekilde farklı eğitim düzeylerindeki kadınların kozmetik harcamaları arasında fark olup olmadığını bulmak için kullanılabilecek yöntem yine bağımsız örneklem tek yönlü varyans analizidir. Bağımsız Örneklem İki Yönlü Varyans Analizi Bağımsız örneklem iki yönlü varyans analizi, belli bir bağımlı değişken üzerinde (Örneğimizde, Öğretmenlerin performansı), birden fazla bağımsız değişkenin (Örneğimizde, Öğretmenlerin cinsiyeti ve kıdemi) ortak etkisini ölçmek için kullanılır. İlişkili Örneklem Tek Yönlü Varyans Analizi Eşleştirilmiş örneklem t-testini kullanarak; belirli bir değişkene ait deney öncesi ve sonrası değerlerini karşılaştırılmıştık. Ayrıca yine bu yöntemi, bir grubun ilişkili fakat farklı iki konuya ilişkin görüşlerini karşılaştırmak için kullanmıştık. Ölçüm sayısının ikiden fazla olduğu durumlar ile ikiden fazla konuya ilişkin görüşlerin karşılaştırılmasında ise bu bölümde açıklayacağımız İlişkili Örneklem Tek Yönlü Varyans Analizi yöntemini kullanabiliriz. Örneğin bir ilacın etkilerini ölçmek için ikişer hafta arayla yapılan dört farklı testin sonuçlarının ya da öğretmenlerin A, B, C eğitim yöntemlerine ilişkin görüşlerini İlişkili Örneklem Tek Yönlü Varyans Analizi yöntemini kullanarak karşılaştırabiliriz. İlişkili Örneklem İki Yönlü Varyans Analizi Bir ilacın etkilerini ölçmek için ikişer ay arayla yapılan dört farklı testin sonuçlarını ya da öğretmenlerin A, B, C eğitim yöntemlerine ilişkin görüşlerini İlişkili Örneklem Tek Yönlü Varyans Analizi yöntemini kullanarak karşılaştırdık. Peki bu ilaçların etkilerinin deneklerin cinsiyetlerine göre farklılık gösterip göstermediğini ya da öğretmenlerin farklı eğitim yöntemlerine ilişkin görüşlerinin kıdemlerine göre farklılık gösterip göstermediğini bulmak isterseniz… Bu durumda İlişkili Örneklem İki Yönlü Varyans Analizi yöntemini kullanmak mümkün. Çok Faktörlü Varyans Analizi Eğer birden fazla bağımlı değişkenin (performans, tatmin düzeyi, başarı notu vb.), birden fazla bağımsız değişken (cinsiyet, gelir düzeyi, mezun olunan okul vb.) göre farklılaşma durumunu aynı anda incelemeniz gerekiyorsa çok faktörlü varyans analizi yöntemini kullanabilirsiniz.