Yazılar

SPSS ile veri analizi nedir?

/in , , /tarafından

SPSS ile veri analizi günümüz araştırmalarında en sık kullanılan veri analiz etme yöntemidir. Burada kullanılan istatistiksel analiz programı SPSS yazılımdır. İstatistik ile uzaktan yakından ilişkisi olan herkes mutlaka bu programı sunmuştur. Yaygın kullanıma sahip olma özelliği ile SPSS araştırmacıların da en sık tercih ettiği istatistiksel analiz programıdır.

SPSS ile veri analizi, bir istatistiksel analiz tekniği değildir. SPSS ile veri analizi, veri analizinin yapıldığı en sık kullanıma sahip SPSS programıdır. Çoğu araştırmacı veya araştırmacı adayı, analiz denildiğinde sadece SPSS ile karşılaşmaktadır. Bunun sonucunda ise SPSS ile veri analizi bir teknik gibi görülmektedir. Ancak her araştırmacının kullansa da kullanmasa da SPSS ile veri analizi yapmayı bilmesi gereklidir. Çünkü SPSS veri analizi yazılımları arasında kullanımı en kolay ve en sık olanıdır. Yazılımın içinde kullanılan korelasyon analizi, regresyon analizi, faktör analizi, varyans analizi gibi teknikler ise istatistiksel analiz yöntemleridir.

SPSS ile veri analizi yaparken bilinmesi gerekenler?

/in , /tarafından

SPSS ile veri analizi için SPSS programını tanımak gereklidir. Yazılımın çalışma şeklinde hâkim olmak istatistiksel analiz işlemleri şarttır. SPSS programındaki özellikleri bilmezsek ham veriyi işlenebilecek veriye çeviremeyiz. Bilinmesi gereken en temel SPSS özellikleri; SPSS veri girişi, istatistiksel analizler ve testlerdir. Programa yüklenen veriler SPSS programının içinde bulunan analiz özellikleri kullanılarak çıktılara dönüştürülür. Bu çıktılar ise araştırmacıların yorumlamaları ile anlamlı veriler haline gelmektedir. Genellikle akademik çalışmalar ve sektörel araştırmalarda kullanılmaktadır. Akademik araştırmalarda araştırmacıların tez çalışması için araştırdığı konu fikrini ispatlamak için veri analizi yapılmaktadır. Firma araştırmalarında ise firmanın eksiklerinin belirlenmesi için toplanan veriler ile raporlamalar hazırlanmaktadır. Her ikisinde de kullanım bulan SPSS ile veri analizi kaynağı bol, ara yüzü basit ve kullanımı kolay bir yazılımdır.

SPSS programı ve istatistiksel analiz yöntemleri bilimsel araştırmalarda kullanım bulan istatistiksel analiz yöntemlerine sahiptir. Hipotez testleri, regresyon analizi, veri madenciliği ve zaman serisine dek pek çok analizi SPSS ile veri analizi sayesinde yapabiliriz.

SPSS ile veri analizi en sık kullanımı nedir?

/in /tarafından

SPSS ile veri analizi en sık kullanımı anket analizidir. Anket analizi tek başına var olan bir kavram değildir. Anket analizinin içinde hipotez testleri, ölçekler arası korelasyon, regresyon analizi, faktör analizi, ortalama ve standart sapma, t- testi gibi konular gelmektedir. Yani aslında anket analizi, SPSS ile veri analizi kullanılarak yapılan analizlerin sonucunda ortaya çıkmaktadır. İçinde birden fazla analiz işlemi gerektirmektedir. “SPSS programı ile istatistiksel veri analizi” temsili olarak “anket analizi” alışılmış bir kavramdır.Yüksek Lisans Tezi Anket Analizi, Doktora Tezi Anket Analizi örnek verilebilir.

Anket analizlerinden sonra gelen bir diğer analiz ise ekonometrik analizdir. Ekonometrik analiz, SPSS ile veri analizinin iktisadi bakış açısı ile yapılması anlamına gelmektedir.Yine anket analizi gibi aslında bir analiz metodu olmayan “ekonometrik analiz” kavramı mevcuttur. SPSS ile veri analizi yaparken kullanılan analiz teknikleri ekonomik verilerin analiz edilmesinde kullanılmaktadır. Panel veri analizi, yatay kesit veri analizi, zaman serisi analizleri, ileri ekonometrik analiz, ekonomi analizi, anova analizi, kovaryans analizi. Bu analizler SPSS ile veri analizi sayesinde ekonometrik analizde kullanılmaktadır.

Ekonometrik analiz yapılırken;

  • Ekonometrik analiz belirleme.
  • Araştırma modelinin kurulumu.
  • Model tahmini ve hipotez testleri.

İktisadi bakış açısı ile hazırlanır ve yorumlanır. İktisadi veri analizi için özel tekniklerin yanı sıra detaylı veri setine de gereksinim vardır.

SPSS ile veri analizi akademik araştırmalar şu şekilde kullanılmaktadır:

  • Sosyal bilimlerde SPSS anket analizi.
  • Klinik psikoloji SPSS anket analizi.
  • Eğitim bilimleri SPSS anket analizi.
  • Sosyal bilimlerde SPSS ile veri analizi.
  • Klinik psikoloji SPSS ile analizi.
  • Eğitim bilimleri SPSS ile analizi.
  • Yüksek lisans tezi SPSS anket analizi.
  • Doktora tezi SPSS anket analizi.
  • Lisans tezi SPSS anket analizi.
  • Yüksek lisans tez analizi.
  • Doktora tez analizi.
  • Makale analizi.
  • Lisans tez analizi.

SPSS hakkında detaylı bilgiye SPSS içeriğimizden ulaşabilirsiniz.

Veri Analiz Merkezi firmamız SPSS ile veri analizi konusunda alanında uzman kadrosu ve uygun fiyatlarıyla hizmet vermektedir. SPSS ile veri analizi için Veri Analiz Merkezi’nden ücretsiz danışmanlık ve bilgi alabilirsiniz.

Akademik araştırmalarda anket analizi yapan yerler

/in /tarafından

Anket analizi yapan yerler genellikle Sosyal bilimlerde ve Eğitim bilimlerinde analiz yapmaktadır. Anket analizinin akademik araştırmalarda sıklıkla yer bulmasının nedeni ise veri toplaması kolay ve çok kişi tarafından bilinen bir yöntem olmasıdır. Araştırmacıların çoğu lisans, yüksek lisans ve doktora eğitimlerinde SPSS ile veri analizi öğrenmektedir. Öğrenilen bu bilgiler daha sonra tezlerde ve makalelerde kullanılmak üzere veri analizi yapmak içindir. Günümüz akademik hayatında bir araştırmacı ortaya bir tez koyduğunda bu savını ispatlamalıdır. Bu ispat için tez konusuna yönelik problem durumu ve hipotezler belirlenir. Daha sonra tez konusunda yer alan değişkenlerin ölçülmesinde kullanılan ölçekler üzerinden anket soruları saptanır. Bu anket sorularından toplanan veriler işlenerek anlamlı yorumlara dönüştürülür. Bulgular ismi ile bilinen bu yorumlamalar ortaya konulan hipotezlerin geçerliliğinin sorgulandığı kısımdır. Her bir hipotezin kabulü veya reddi saptanarak en son aşamada tüm bunlar benzer alanlardaki çalışmaların bulguları ile karşılaştırılır. Bu kısım ise araştırmanın tartışma kısmıdır ve araştırmanın en önemli bölümünü oluşturur. Anket analizi yapan yerler çoğu zaman tüm bu niteliklere sahip değildir. Ancak Veri Analiz Merkezi, anket analizi yapan yerler arasın akademik çalışmaların tüm detaylarını yerine getirebilmektedir.

OLAP KÜPLER (CUBES)

/0 Yorumlar/in /tarafından

OLAP (Online AnalyticalProccessing) küpler, bir ya da daha çok kategorik değişkenin kategorileri içine sürekli özet değişkenler için toplam, ortalama ve yüzde değerler ve diğer istatistikleri hesaplamaya yardımcı olur. Aynı  zamanda her bir gruplayıcı değişken için her bir kategorisinde tabloda ayrı bir layer oluşturabilir.

DOĞRUSAL KORELASYON VE REGRESYON

/0 Yorumlar/in /tarafından

KORELASYON ANALİZİ İki değişkenin aralarındaki ilişkinin güç ve yönü saptanmak istediğinde Korelasyon Analizi yapılır. Analiz edilecek iki değişken en az eşit aralıklı ölçme düzeyine sahip olmalıdır. Korelasyon -1 ve +1 arasında değişmektedir.

0’a yakın değerlerde iki değişken arasındaki ilişki doğrusal ve zayıf, -1 ve +1 e yakın değerlerde ise doğrusal ve güçlü ilişki saptanır. Ayrıca negatif değerlerde ilişkinin yönü ters, pozitif değerlerde ise aynı yönlü olduğu saptanır.

BASİT VE ÇOKLU DOĞRUSAL REGRESYON ANALİZİ

Değişkenlerin aralarındaki ilişkinin fonksiyonel biçimi ile ilgilenildiği zaman Regresyon Analizi yapılmalıdır. Genellikle eşit aralıklı veya oranlı ölçekte ölçülen sürekli verilerin meydana getirdiği değişkenler üzerindeki etkiler araştırılırken kullanılır ve bu değişkenlere kukla (dummy) değişken ismi verilir. Kurulan regresyon modeli ile tek bir bağımsız değişken mevcutsa buna basit doğrusal regresyon modeli, birden fazla değişken varsa buna ise çoklu regresyon modeli denilmektedir.

PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER

/0 Yorumlar/in /tarafından

Bir veri grubuna parametrik testleri t, Z ve F uygularken ana kütle dağılımı normal dağılıma sahip olmalıdır. Ana kütle normal dağılıma sahip değilse “dağılımdan bağımsız” olan parametrik olmayan testler kullanılır. Parametrik olmayan testlerde “sürekli dağılım” göstermesi yeterli bir durumdur. Parametrik olmayan testler uygulanırken örneklem büyüklüğünün önemi yoktur.

Parametrik olmayan testler: Tek Örneklem, İki Örneklem, K-Örneklem Testleri olarak incelenmektedir.

Tek örneklem testleri şunlardır:

  • Binominal Test: Evet-Hayır, olumlu-olumsuz gibi iki yönlü olayların simgesel olarak 1 ve 0 şeklinde gösterimidir.
  • Ki-Kare Uygunluk Testi: Elde edilen frekans tablolarının frekanslarının uygun varsayımlara göre belirlenmiş olan teorik değerler arasındaki farklılığın önemini saptamak için kullanılmaktadır.
  • Kolmogorov-Smirnov Uygunluk Testi: Rastgele seçilen bir örneklemin belirli bir dağılıma sahip olup olmadığında kullanılır.
  • Diziler Testi (Runs): n hacimli bir örneklemde değerlerin gözlenme sıralarına göre rastgele dağılım gösterip göstermediğini test ederken kullanılır.

İki örneklem testleri şunlardır:

  1. Eşleştirilmiş İki Örneklem Testleri
  2. İşaret Testi
  3. Wilcoxon İşaret Sıralaması Testi
  4. McNemar Testi
  5. Bağımsız İki Örneklem Testleri
  6. Kolmolov – Smirnov Z Testi
  7. Mann – Witney U Testi

K- örneklem testleri şunlardır:

  1. Eşleştirilmiş K-Örneklem Testleri
    1. Cochran Q Testi
    1. Friedman Testi
  2. Bağımsız K-Örneklem Testleri
  3. Kruskal Wallis H Testi

BETİMSEL İSTATİSTİKLER

/0 Yorumlar/in /tarafından

Sayısal verilerin özet olarak tanımlandığı, özetlendiği, birimlerin yığıldığı değerleri ve bu değerlerin etraflarındaki yayılmaları, serpilmeyi ve dağılımları hesaplamaya yarayan yöntemler betimsel istatistiklerdir. Betimsel istatistikler ORTALAMA ve DEĞİŞKENLİK ölçütleri olarak ikiye ayrılmaktadır.

Ortalamalar: Merkezi eğilim ölçüleri olarak tanım bulan ortalamalar seri içindeki minimum değerden daha küçük ve maksimum değerden daha büyük olamazlar.

Xmin≤Ortalama≤Xmax

Aritmetik Ortalama, Geometrik Ortalama, Harmonik Ortalama, Kareli Ortalama, Tartılı Ortalama, Mod, Medyan ortalamalar içinde bulunur.

Değişkenlik Ölçütleri: Seride bulunan terimlerin birbirlerinden ya da ortalamadan ne kadar saptığını gösteren ölçüye değişkenlik denilir. Standart sapma, Varyans, Değişim katsayısı bu grupta incelenir.

DEĞİŞKENLER ve VERİ TİPLERİ

/0 Yorumlar/in /tarafından
  • Değişken, ana kütleyi meydana getiren birilerin farklı değerler alabildiği, sayısal ve ölçülebilen özelliklerdir. Değişkenler veri tiplerine göre kategorize edilmektedir. Nicel-Nitel değişkenler, sürekli-kesitli değişkenler, tek boyutlu-çok boyutlu değişkenler gibi
  • Nicel ve nitel değişkenler: Değerlerinin sayılarla ifade edildiği değişkenler nicel (gelir, yaş, çalışılan yıl vs.), kelimeler ile ifade edileler ise nitel (medeni durum, cinsiyet, yaşanılan il) değişkenlerdir.
  • Sürekli ve Kesikli Değişkenler: Sürekli değişkenler sonsuz sayıda değerlere sahiptir. Ölçümler, oranlar ve yüzdeler sürekli değişkendir. Sürekliliği ölçülebilir olması gerekmektedir ve iki değeri arasına düşen sayının teorik olarak sonsuz olması anlamına gelmektedir. Kilo, boy, gelir düzeyi genellikle bu değişken grubuna girmektedir.
  • Bağımlı ve Bağımsız Değişkenler: Neden sonuç ilişkisinde olan değişkenlerden “neden” konumunda olan değişkene bağımsız değişken; “sonuç” konumunda olana ise bağımlı değişken denilmektedir.
  • Karıştırıcı Değişken: Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi potansiyel olarak etkileyen değişkenlere karıştırıcı değişken denilmektedir. Okumayı öğreten öğretmenler çeşitli becerilere sahipse öğrenciler arasındaki okuma yetenekleri farklı öğrenme metotlarından değil öğretmenden kaynaklı olur. Öğretmen yetenekleri buradaki karıştırıcı değişkendir.
  • Mediatör Değişken: Bağımsız değişkenlerin üzerindeki değişimler tahmin edilen mediator değişkendeki değişimlerdeki nedenleri anlamlı şekilde açıkladığında buna mediator değişken denilmektedir.
  • Moderatör Değişken: Bağımsız bir değişken ile bağımlı değişken arasındaki ilişkinin yön ve boyutunu etkileyen değişkene moderator değişken denilmektedir.