Şunun için etiket arşivi: Ölçekler nerelerde kullanılabilir

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.

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.

FAKTÖR ANALİZİ

/0 Yorumlar/in /tarafından

Faktör analizi, açıklayıcı ve doğrulayıcı faktör analizi olmak üzere ikiye ayrılmaktadır.

Açıklayıcı faktör analizi, değişkenlerin aralarında yer alan karşılıklı ilişkileri inceler ve değişkenlerin daha anlamlı ve özet şekilde sunulmasında kullanılmaktadır. Veri analiz grubu içinde bulunan değişkenler aralarındaki ilişkinin temelinde yer alan ortak özellikleri kurmaya yardımcı olur. Ayrıca analiz boyutlarını indirgeme ve bağımlılık yapısını yok etme yöntemi ismi ile de bilinmektedir.

Doğrulayıcı faktör analizi önceden oluşturulmuş olan bir model ile gözlenen değişkenler üzerinden gizil değişken yani faktör oluşturmaya yardımcı olmaktadır. Ölçek geliştirme ve geçerlilik analizlerinde kullanılmaktadır.

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.

ÖLÇEK TÜRLERİ

/0 Yorumlar/in /tarafından

Yapılacak istatistiksel analiz, nesnelerin ölçme düzeylerine bağlıdır. Bu yüzden ölçüm düzeyleri önem taşır. Ölçme ise belirli kurallar çerçevesinde gözlemlere sayısal değerler verilmesidir. Ölçekler dörtfarklı düzeyde incelenmektedir:

  • Sınıflayıcı Ölçek: Sadece tanımlama için kullanılan bu ölçek türünde değişkenler, sıralanmamış kategorik değişkenlerdir. İş süreçlerindeki statüler, cinsiyet, yaş, medeni durum, eğitim durumu gibi sınıflayıcı ölçekler mevcuttur. Birim veya bireylere sayısal değerler verilerek ölçme yapılır. Yalnızca sınıflama için kullanılır ve buradan elde edilen sayılar üzerinde dört işlem yapılamaz.
  • Sıralayıcı Ölçek:Burada farklı kategoriler anlamlı sıralama içinde “daha fazla” veya “daha az” şekilde sıralanabilir. Ölçülen ölçeğin değişkenleri sınıflandırmanın yanında sıralayıcı özelliğe sahiptir. Sıralayıcı ölçekte sıralama esas alındığından kategori büyüklüklerinin sırası önemli, aralarındaki uzaklık önemsizdir. Örneğin, tez için anket analizi yapılan bir çalışmada katılıyorum cevabı ile kesinlikle katılıyorum cevabı arasında iki katı fazla katılıyorum anlamı ifade edilmez.
  • Eşit Aralıklı Ölçek:Sıralayıcı ölçek düzeyine kıyasla daha yüksek ölçme düzeyine sahip olan eşit aralıklı ölçek ile ölçülen değişkenlerin kategorileri, sıralamaları ve kategoriler arası farkları karşılaştırılabilir. Bu ölçek türündeki değişkenler sıralayıcı ve sınıflayıcı ölçeğin tüm özelliklerini taşırken aralarındaki tam uzaklığı da ölçmektedir. Örneğin, 5°C ve 10°Cdereceleri arasındaki fark 15 °C ve 20°C arasındaki fark ile aynıdır. Eşit sıralamada mutlak sınıf noktası olmadığından bir değerin steroids for sinus infection diğerinden daha büyük olduğu söylenemez. Bu yüzden, 20 °C’nin 10 °C’den daha büyük olduğu söylenebilir ancak 10-5=5°C ‘in 20-15=5°C ten daha soğuk olduğu söylenemez.
  • Oranlı Ölçek:Oranlı ölçek, eşit aralıklı ölçeğe ilaveten mutlak sıfır noktası içermektedir. Oranlı ölçek tipinde elde edilen veri en yüksek ölçek düzeyindedir. Bu ölçek ile ölçülen değerler aralarında karşılaştırma ve kıyaslama yapılabilmektedir. Değerlerin aralarındaki farklar önemlidir. Hız ölçümleri, uzaklık, yaş, gelir düzeyi ve parasal ölçümler oranlı ölçek düzeyindedir.