Veri Analizi Okulu 4. Hafta Ders Notları

SPPS’e Giriş

E) Values (Değer Etiketleri)

Sayısal olarak (Numeric) girilen kategorik değişkenlerdeki sayıların gerçekte neyi temsil ettiğini tanımladığımız kütüphanedir.

• Örnek Cinsiyet: Value: 1 -> Label: Kadın, Value: 2 -> Label: Erkek.

• Örnek Bölüm: 1: Sosyoloji, 2: Tarih, 3: Tıp, 4: Hukuk, 5: Kimya.

• Örnek Bilgisayar: 1: PC, 2: MAC, 3: Diğer

• Örnek Likert Ölçeği: 1: Çok Mutsuz, 2: Mutsuz, 3: Ne Mutlu Ne Mutsuz, 4: Mutlu, 5: Çok Mutlu.

Data View kısmında girilen 1, 2, 3 gibi sayıların metinsel karşılıklarını görmek için ekrandaki ‘Value Labels’ A ve Ok sembolüne tıklanarak sayılar ve metinler arasında geçiş yapılabilir.

F) Missing (Kayıp Değerler)

Veri setinde “cevap vermek istemiyorum”, “bilmiyorum” veya “uygun değil” gibi skalanın ve istatistiksel analizin dışında kalması gereken yanıtları tanımladığımız bölümdür. Örneğin, 6, 7, 8 gibi değerler Discrete missing values olarak sisteme tanıtıldığında analizlerde hesaplamaya dahil edilmezler.

Not: SPSS, otomatik bir şekilde en fazla 3 tane ayrık (discrete) değeri kayıp değer olarak kaydetmenize fırsat verir.

Örnekte 6 : Cevap Vermek istemiyorum gibi birşey var ise aşağıdaki gibi bu kısım doldurulur ve OK’e basılır. Bu sayede bu analize dahil edilmez. Analiz 5’li likert ölçek türü ile yapılmış olur.

G) Measure (Ölçüm Seviyesi)

• Nominal: Aritmetik artış/azalış ifade etmeyen, aritmetik işlem yapılamayan tamamen kategorik değişkenlerdir (Ad, Cinsiyet, Bölüm, Bilgisayar Türü vb.).

• Ordinal: Sıralı olan ancak aritmetik aralıkları sabit ve net ölçümlenemeyen, artış/azalış gösteren değişkenlerdir (Likert ölçekleri, Mutluluk Seviyesi, Stres Seviyesi vb.).

• Scale: Oran (Ratio) ve Aralık (Interval) ölçüm seviyelerinin SPSS’teki birleşimidir. Gerçek aritmetik değer ifade eden, hesaplama yapılabilen sayısal değişkenlerdir (Yaş, GPA, Boy, Kilo, Ders Çalışma Saati vb.).

SPSS’de bu tipleri aşağıdaki şekilde görürüz.

ANLATIM ÖRNEĞİNDEKİ DEĞİŞKEN TANIMLAMALARININ BAZILARI AŞAĞIDAKİ GİBİDİR.