Akademide SPSS Kullanımı: Sıkça Sorulan Sorular
SPSS, onlarca yıldır akademide hızlı keşif, güvenilir raporlama ve standart çıktılar için tercih edilen araçlardan biri. Ancak “kolay” görünen arayüzünün ardında; veri modelleme mantığı, önyargıları azaltan iş akışları, çıktıları doğru yorumlama, otomasyon (Syntax/OMS/ML/ Python/R eklentileri) ve yeniden üretilebilirlik gibi derin temalar gizlidir. Bu yazı, SPSS’e dair en çok sorulan soruları; kısa değil, akademik derinlikte ve uygulamalı örneklerle yanıtlıyor. Amacımız, “Hangi menüye tıklayayım?”ın ötesine geçip, neden o menüye tıklanması gerektiğini ve çıktının nasıl raporlanacağını göstermek.
1) SPSS’te veri modeli: Değişken görünümü, ölçüm düzeyleri ve etiketleme
Soru: “SPSS’te ölçüm düzeyi niye önemli? Sadece sayıları girdim, çalışmıyor.”
Yanıt: SPSS’te Değişken Görünümünde (Variable View) her değişkene Ad, Etiket, Değer Etiketleri, Kayıp Değer ve Ölçüm Düzeyi (Nominal, Ordinal, Scale) atarsınız. Bu seçimler, menülerde hangi testlerin önerileceğini, tabloların nasıl üretileceğini belirler.
Uygulama:
-
cinsiyet: Nominal (1=Kadın, 2=Erkek), Değer Etiketleri tanımlı. -
sinif: Ordinal (Hazırlık<1<2<3<4). -
puan: Scale (0–100).
Rapor cümlesi: “Analizde ölçek düzeyleri SPSS’te tanımlanmış; nominal ve ordinal değişkenlerde değer etiketleri kullanılmıştır.”
2) Kayıp veri politikası: Sistem kayıp vs kullanıcı tanımlı kayıp
Soru: “Boş hücre ile 99 aynı mı? SPSS bunları nasıl ayırıyor?”
Yanıt: Sistem kayıp (.) ve Kullanıcı tanımlı kayıp (ör. 9, 99, −9) ayrıdır. SPSS istatistikleri hesaplarken kullanıcı tanımlı kayıpları da dışlar, ancak bazı model modüllerinde (Regresyon, GLM) kullanıcı kayıplarını liste dışı bırakma (listwise) davranışı farklı etkileyebilir.
İpucu: “Kayıp değer” sütununda bir–çok aralığı (ör. 97–99) tanımlayın.
Rapor: “Kayıp değerler 97–99 aralığında kullanıcı tanımlı olarak işaretlendi; betimsel ve model analizlerinde listwise çıkarım uygulandı.”
3) Kodlama ve dönüştürme: Recode/Compute ile temiz veri
Soru: “Likert 1–5 verisini nasıl ters çeviririm? ‘Evet/Hayır’ı 1/0 yapabilir miyim?”
Yanıt: Transform > Recode (Into Same/Different Variables) ile kategori eşleştirmesi; Transform > Compute ile aritmetik oluşturma yapılır.
Örnek: madde3_rev = 6 - madde3.
Mini vaka: “Evet=1, Hayır=0, Kararsız=.” (kayıp) recode; sonra toplam_puan = mean(m1,m2,m3_rev,m4) hesaplayın.
Rapor: “Likert maddelerinin ters kodları Compute ile oluşturuldu; ölçek toplam puanı, en az 3 madde mevcut koşuluyla MEAN() fonksiyonu kullanılarak hesaplandı.”
4) Uzun–geniş veri: Restructure ve çok dalgalı anketler
Soru: “Öğrenciler üç dalgada ölçüldü. Uzun formata nasıl geçerim?”
Yanıt: Data > Restructure ile puan_t1, puan_t2, puan_t3 → zaman ve puan (long) dönüşümü. Karma modeller, tekrarlı ölçüm ANOVA ve büyüme eğrileri için uzun format çoğu zaman zorunludur.
Uygulama: Kimlik değişkeni id, tekrarlama zaman (1–3), ölçüm puan.
Rapor: “Çok dalgalı ölçümler uzun formata dönüştürülmüş; id ve zaman anahtar değişkenleri tanımlanmıştır.”
5) Betimsel istatistikler: Explore, Frequencies ve güvenirlik
Soru: “Ortalama/medyan/çarpıklık/kuyrukluluk nereden?”
Yanıt: Analyze > Descriptive Statistics > Explore: Ortalama, Medyan, IQR, çarpıklık/kurtosis, kutu–bıyık grafikleri. Frequencies: Kategorik özetler ve yüzdeler.
Güvenirlik: Analyze > Scale > Reliability Analysis ile Cronbach α, madde–toplam korelasyonları.
Rapor: “Betimsel istatistiklerde medyan (IQR) ve ortalama±sd birlikte raporlanmış; ölçek α=0,84 (madde-toplam r=0,38–0,62).”
6) Varsayım kontrolleri: Normallik, varyans homojenliği, bağımsızlık
Soru: “t-test/ANOVA yapacağım, normal dağılım şart mı?”
Yanıt: Büyük örneklemler için Merkezi Limit Teoremi destek olur; yine de Shapiro–Wilk, Q–Q grafikleri ve Levene testi ile varyans homojenliği kontrol edilmelidir. İhlalde Welch t/ANOVA veya Games–Howell post-hoc tercih edilir.
Rapor: “Normallik Q–Q ile görsel; Levene p<0,05 → Welch raporlandı; post-hoc Games–Howell uygulanmıştır.”
7) t-Testleri ve ANOVA: Hangi menü, hangi not?
Soru: “Bağımsız/bağımlı t ve tek yönlü ANOVA farkları ne?”
Yanıt:
-
Bağımsız t: İki grup, homojenlik yoksa Equal variances not assumed satırını raporlayın.
-
Eşleştirilmiş t: Ön test–son test gibi eşli ölçümler.
-
Tek yönlü ANOVA: Bir faktör, çok grup; homojenlik ihlali varsa Welch ANOVA ve Games–Howell.
Etki büyüklüğü: SPSS menülerinde sınırlı; MEANS /EMMEANS ve raporda Hedges g / partial η² ekleyin (Syntax veya OMS ile çıkarılabilir).
Rapor: “Welch ANOVA F(…)=…, p=…, GH karşılaştırmalarında Grup A > Grup B (∆=…; q-düzeltilmiş p<0,05).”
8) Çoklu karşılaştırmalar: Bonferroni mi, FDR mi?
Soru: “Post-hoc’ta Bonferroni çok katı, alternatif?”
Yanıt: SPSS’te Bonferroni, Tukey, Sidak, Scheffé, GH seçenekleri var. FDR (Benjamini–Hochberg) yerleşik değil; sonuçları dışa alıp FDR ayarlamasını Excel/R ile yapabilir veya OMS ile tabloyu çekip yeniden hesaplayabilirsiniz.
Rapor: “Post-hoc p-değerleri FDR (BH) ile düzeltilmiş; q<0,10 anlamlılık eşiği benimsenmiştir.”
9) Kategorik veriler: Ki-kare, Fisher, Cramér’s V ve %95 GA
Soru: “Çapraz tabloda yalnız p mi raporlanır?”
Yanıt: Hayır. Analyze > Descriptive > Crosstabs içinde Statistics kısmında Chi-square, Risk, Phi/Cramér’s V işaretleyin; Cells’te satır/sütun % ve beklenen frekansları açın. Beklenen<5 yüksekse Fisher veya Monte Carlo kullanın.
Rapor: “Gruplar bağımsızlık testinde χ²(2)=…, p=…, Cramér’s V=0,18 (%95 GA [0,10; 0,26]). Beklenen<5 hücre oranı %12; Fisher doğrulaması yapıldı.”
10) Regresyonlar: OLS, Lojistik, Poisson/NB ve robust seçenekler
Soru: “SPSS’te robust SE var mı?”
Yanıt: Klasik menülerde sınırlı; Generalized Linear Models (GENLIN) modülü ile Poisson/NB, logit ve robust (sandwich) seçenekleri mevcuttur. OLS’te robust SE için R eklentisi veya Python Extension üzerinden çözümler kullanılabilir.
Uygulama: OLS artıklarıyla heteroskedastisite saptanırsa GLM/GENLIN ile uygun aile/seçenek kullanın.
Rapor: “Negatif binom modeli aşırı saçılmaya uyum sağladı (θ>0, p<0,001); IRR ve %95 GA raporlandı.”
11) Tekrarlı ölçüm ve karma modeller: GLM Repeated Measures vs MIXED
Soru: “Ölçümler tekrarlı, hangisini kullanmalıyım?”
Yanıt:
-
GLM Repeated Measures: Sphericity varsayımı ve düzeltmeleri (GG/HF).
-
MIXED (Linear Mixed Models): Rastgele kesişim/eğim, esnek kovaryans yapıları; eksik veriye daha dayanıklı (MAR).
-
GENLINMIXED: İkili/sayım sonuçlar için karma GLM.
Rapor: “Sphericity ihlali (Mauchly p<0,05) → GG düzeltmesi; duyarlılık için MIXED ile rastgele kesişim modeli de raporlandı.”
12) Etki büyüklüğü ve güven aralığı: p’nin ötesi
Soru: “SPSS p veriyor; etki büyüklüğünü nereden alırım?”
Yanıt: Bazı menülerde partial η², R² verilir; Hedges g, OR/RR ve %95 GA için OMS ile çıktıyı alıp Compute veya Python ile türetebilirsiniz.
Kalıp: g = (mean1 - mean2) / sd_pooled; sd_pooled = sqrt(((n1-1)sd1²+(n2-1)sd2²)/(n1+n2-2)); küçük örneklemde J düzeltmesi.
Rapor: “Hedges g=0,42; %95 GA [0,18; 0,66]; pratikte orta düzey etki.”
13) SPSS Syntax: Neden menülerden daha güçlü?
Soru: “Menüler yetiyor, neden Syntax öğreneyim?”
Yanıt:
-
Tekrarlanabilirlik: Aynı analizi tekrar üretirsiniz.
-
Belgeleme: Her adım kayıtlıdır.
-
Toplu işlemler: 50 dosyayı otomatik bağlayabilirsiniz.
Örnek Syntax:
Akademi Delisi, eğitim ve akademik destek alanında kapsamlı hizmetler sunan öncü bir platformdur. Öğrencilerin akademik başarılarına yön verirken, onları bilgiyle buluşturmayı ve potansiyellerini en üst düzeye çıkarmayı amaç edinmiş bir ekibiz. Sitemiz bünyesinde ödevlerden projelere, tezlerden makalelere kadar geniş bir yelpazede destek sağlıyoruz. Alanında uzman yazarlarımız, öğrencilere özgün içerikler sunarken, aynı zamanda onlara araştırma, analiz ve yazım konularında rehberlik ederek kendilerini geliştirmelerine yardımcı oluyor.
Akademik hayatın zorluklarıyla başa çıkmak artık daha kolay. Akademi Delisi olarak, öğrencilere sadece ödevlerinde değil, aynı zamanda araştırma projelerinde, tez çalışmalarında ve diğer akademik gereksinimlerinde de destek sağlıyoruz. Sunduğumuz kaliteli hizmetler sayesinde öğrenciler zamanlarını daha verimli bir şekilde kullanabilirler. Uzman ekibimiz, her bir öğrencinin ihtiyaçlarına özel çözümler üreterek, onların akademik hedeflerine ulaşmalarına katkı sağlar.
Gelişmiş kaynaklara erişimden akademik yazım kurallarına, araştırma yöntemlerinden kaynakça oluşturmaya kadar her aşamada öğrencilere destek sunan Akademi Delisi, eğitimde yeni bir perspektif sunuyor. Amacımız, öğrencilere sadece geçici çözümler değil, aynı zamanda uzun vadeli öğrenme ve başarıya giden yolda rehberlik etmektir.
anket ağırlık ANOVA SPSS APA raporlama SPSS ARIMA SPSS Boxplot SPSS Complex Samples SPSS Cramér’s V Cronbach alfa SPSS etki büyüklüğü SPSS etki ve pratik önem Explore betimsel faktör analizi EFA Friedman Games–Howell post-hoc GENLIN SPSS GLM SPSS güven aralığı SPSS Hosmer–Lemeshow ki-kare SPSS Kruskal-Wallis Levene testi lojistik regresyon SPSS Mann–Whitney Mixed modeller Multiple Imputation SPSS nonparametrik SPSS OMS export PCA SPSS Python eklentisi SPSS R entegrasyonu SPSS recode compute SPSS Reliability Analysis Restructure SPSS ROC AUC SPSS Shapiro–Wilk sphericity GG HF SPSS grafik SPSS kullanım rehberi SPSS OMS SPSS Syntax t testi SPSS tekrarlı ölçüm SPSS uzun geniş veri SPSS veri kodlama SPSS violin chart Welch ANOVA Wilcoxon zaman serisi SPSS