SPSS ile Temel İstatistiksel Analizler: Başlangıç Rehberi

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences), sosyal bilimler başta olmak üzere birçok disiplinde en yaygın kullanılan istatistik yazılımlarından biridir. Bu rehberde SPSS'in temel özelliklerini, arayüzünü ve en sık kullanılan analizleri adım adım inceleyeceğiz.

SPSS Nedir ve Neden Kullanılır?

SPSS, IBM tarafından geliştirilen güçlü bir istatistik analiz yazılımıdır. Araştırmacılar için tercih edilme nedenleri arasında kullanıcı dostu arayüzü, menü tabanlı işlem yapabilme kolaylığı ve kapsamlı analiz seçenekleri sayılabilir. Programlama bilgisi gerektirmeden karmaşık analizler yapılabilmesi, onu özellikle sosyal bilimler, eğitim bilimleri ve sağlık bilimleri alanlarında vazgeçilmez kılmaktadır.

SPSS Arayüzüne Genel Bakış

SPSS açıldığında iki temel pencere ile karşılaşırsınız:

1. Data View (Veri Görünümü)

Bu pencere, verilerinizi bir elektronik tablo biçiminde gösterir. Her satır bir gözlemi (katılımcıyı), her sütun ise bir değişkeni temsil eder. Verilerinizi doğrudan bu pencereye girebilir veya dışarıdan içe aktarabilirsiniz.

2. Variable View (Değişken Görünümü)

Bu pencerede değişkenlerinizin özelliklerini tanımlarsınız. Burada ayarlayabileceğiniz temel özellikler şunlardır:

• Name: Değişkenin kısa adı (boşluk ve Türkçe karakter kullanılamaz)
• Type: Sayısal (Numeric), metin (String), tarih gibi veri türleri
• Label: Değişkenin açıklayıcı uzun adı (Türkçe karakter kullanılabilir)
• Values: Kategorik değişkenler için değer etiketleri (örn. 1=Erkek, 2=Kadın)
• Missing: Kayıp veri olarak tanımlanacak değerler
• Measure: Ölçek türü — Nominal, Ordinal veya Scale (oran/aralık)

Veri Girişi ve İçe Aktarma

SPSS'e veri girmenin birden fazla yolu vardır:

• Manuel giriş: Data View penceresine doğrudan yazma
• Excel'den içe aktarma: File → Open → Data yolunu izleyerek .xlsx dosyalarını açabilirsiniz
• CSV dosyalarından aktarma: File → Read Text Data ile virgülle ayrılmış dosyaları içe aktarabilirsiniz
• Diğer formatlar: SAS, Stata ve dBase dosyaları da desteklenir

Betimsel İstatistikler

Betimsel istatistikler, verilerinizi özetlemek için kullanılır. SPSS'te Analyze → Descriptive Statistics menüsünden erişebilirsiniz:

Frekans Tabloları

Analyze → Descriptive Statistics → Frequencies yolunu izleyerek kategorik değişkenlerinizin dağılımını görebilirsiniz. Bu analiz her kategorideki gözlem sayısını, yüzdesini ve kümülatif yüzdesini raporlar.

Merkezi Eğilim ve Yayılım Ölçüleri

Analyze → Descriptive Statistics → Descriptives komutu ile ortalama, standart sapma, minimum, maksimum değerleri elde edebilirsiniz. Explore komutu ise çarpıklık, basıklık ve normallik testlerini de sunar.

Çapraz Tablolar

Analyze → Descriptive Statistics → Crosstabs ile iki kategorik değişken arasındaki ilişkiyi inceleyebilirsiniz. Statistics butonundan Ki-kare testini, Phi ve Cramér's V katsayılarını isteyebilirsiniz.

Bağımsız Örneklemler t-Testi

İki grup ortalamasını karşılaştırmak için Analyze → Compare Means → Independent-Samples T Test yolunu izleyin. Test değişkenini (bağımlı değişken) ve gruplama değişkenini (bağımsız değişken) seçtikten sonra grupları tanımlayın (Define Groups).

SPSS çıktısında iki önemli tablo göreceksiniz:

• Levene's Test: Varyansların homojenliğini test eder. p > .05 ise varyanslar eşittir
• t-testi sonuçları: t değeri, serbestlik derecesi (df), anlamlılık düzeyi (Sig.) ve ortalama farkı raporlanır

Tek Yönlü Varyans Analizi (One-Way ANOVA)

Üç veya daha fazla grubun ortalamalarını karşılaştırmak için Analyze → Compare Means → One-Way ANOVA kullanılır. Post Hoc butonundan çoklu karşılaştırma testlerini (Tukey, Bonferroni, Scheffe) seçebilirsiniz. Options butonundan betimsel istatistikler ve homojenlik testi (Levene) istenebilir.

Korelasyon Analizi

İki sürekli değişken arasındaki ilişkiyi incelemek için Analyze → Correlate → Bivariate yolunu izleyin. Pearson korelasyonu parametrik veriler için, Spearman korelasyonu ise sıralama verileri veya normal dağılım göstermeyen veriler için tercih edilir.

Korelasyon tablosunda r değeri, anlamlılık düzeyi (p) ve gözlem sayısı (N) raporlanır. Korelasyon katsayısının büyüklüğü şu şekilde yorumlanır:

• 0.10 - 0.29: Düşük düzeyde ilişki
• 0.30 - 0.49: Orta düzeyde ilişki
• 0.50 - 1.00: Yüksek düzeyde ilişki

SPSS Çıktılarını Yorumlama ve Dışa Aktarma

SPSS sonuçları Output penceresinde görüntülenir. Bu çıktıları File → Export ile PDF, Word veya Excel formatında kaydedebilirsiniz. APA formatına uygun raporlama için tablolardaki temel değerleri (test istatistiği, serbestlik derecesi, p değeri ve etki büyüklüğü) not etmeniz önemlidir.

Sonuç olarak, SPSS araştırmacılara güçlü ve erişilebilir bir analiz ortamı sunar. Bu rehberdeki temel bilgiler, nicel araştırma verilerinin analizine sağlam bir başlangıç yapmanızı sağlayacaktır.