Akademik Projelerde Verilerin SPSS’e Aktarılması

Bir akademik projenin kaderi çoğu zaman bir düğmeye basıldığında değil, o düğmeye basılmadan önce alınan kararlarla belirlenir. SPSS’e veri aktarmak da böyledir: “Dosyayı açtım ve çalıştı” cümlesi kulağa hoş gelir; fakat bilimsel kalite, hangi dosya biçiminin seçildiği, değişken ve değer etiketlerinin nasıl planlandığı, eksik verinin nasıl kodlandığı, çoktan seçmeli soruların hangi mantıkla sütunlara dönüştürüldüğü, kimliklenebilir bilgilerin nasıl korunduğu, ağırlık değişkenlerinin nasıl taşındığı, tarih–saat alanlarının nasıl okunur hâle getirildiği gibi sayısız küçük ama kritik tercihle inşa edilir.

1) Yolculuğa Doğru Başlamak: “Aktarım”dan Önce Strateji

SPSS’e aktarım, teknik bir hamleden ziyade bir tasarım kararıdır. Araştırma sorunuz, örneklem yapınız, ölçüm düzeyleriniz ve planladığınız analiz ailesi (karşılaştırmalar, modelleme, faktör, güvenilirlik, ağırlıklandırma vb.) hangi sütunların nasıl inşa edileceğini belirler. İlk yapılacak şey, bir sayfalık veri sözlüğü taslağıdır: değişken adları, etiketleri, değer etiketleri, tür (sayısal/metin), ölçüm düzeyi (nominal/sıralı/sayısal), eksik kodları, olası dönüştürmeler ve notlar. Bu taslak, aktarım anında “hız” kazandırır; aktarım sonrası “düzeltme kaosu”nu engeller.

Uygulamalı sahne: Eğitim projesinde öğrencilerin haftalık etkinlik günlükleri, danışman görüşmeleri ve dönem sonu performansı bir araya gelecektir. Veri sözlüğü taslağında, “etkinlik_sayısı” (sayısal), “danışman_görüşmesi” (0/1; nominal), “başarı_derecesi” (sıralı) ve “program_türü” (nominal) gibi alanlar hem adlandırılır hem etiketlenir; eksik değerlerin 97/98/99 gibi ayrı anlamlara sahip kodlarla (yanıt vermedi/uygulanmadı/bilinmiyor) ayrıştırılacağı önceden yazılır.

2) Dosya Biçimi Seçimi: CSV, Excel, SAV ve Diğerleri

SPSS, doğrudan .sav (yerel SPSS biçimi), .csv (ayraçlı düz dosya), .xls/.xlsx (Excel) ve pek çok başka kaynaktan içeri alabilir. Seçim, kodlama, bölgesel ayırıcılar ve alan tipleri açısından risk–getiri dengesiyle yapılır:

• CSV (veya TSV): Şeffaf ve hafif; fakat ondalık ayırıcı (virgül/nokta), binlik ayırıcı ve karakter kodlaması (UTF-8/Windows-1254) net belirlenmelidir.

• Excel: İnsan dostu, ama gizli biçimlendirme ve tarihlerin seri numaraya dönüşmesi gibi sürprizler barındırır; sütun türleri kullanıcı tıklamalarından etkilenir.

• SAV: SPSS sözlüğünü (etiketler, değer etiketleri, ölçüm düzeyi) birlikte taşır; ancak bu dosyayı başka yazılımlarla paylaşma esnekliği sınırlıdır.

Uygulamalı sahne: Çok merkezli bir sağlık projesi, veri girişini sahada Excel ile yapar; merkez ofise gelir gelmez, Excel sayfası temiz bir CSV’ye aktarılır (UTF-8, başlık satırı, nokta ondalık), ardından SPSS’e çağrılır. Böylece Excel’in “otomatik tarih/numara” sürprizleri daha SPSS’e gelmeden nötralize edilir.

3) Karakter Kodlaması ve Türkçe Harfler: UTF-8’in Sessiz Kurtarıcılığı

“Öğrenci_Adı” ya da “Gösterge Açıklaması” gibi alanlarda ğ, ş, ı, İ, ç, ö, ü karakterleri bozuluyorsa, köken dosyanız ile SPSS’in “beklediği” kodlama eşleşmemiş demektir. CSV için UTF-8 güvenli limandır. Excel’de dosyayı “CSV UTF-8 (Virgülle Ayrılmış)” biçiminde kaydetmek, Türkçe karakterlerin SPSS’e bozulmadan gelmesini sağlar. SPSS’e çağırırken bölgesel ayarların ondalık ayırıcıyı değiştirmediğinden emin olun; aksi durumda 3,14 → “314” gibi hatalar doğabilir.

Örnek olay: Bölgesel ayarlarda ondalık virgül, CSV’de ise ondalık nokta kullanıldı. Aktarım sonrası 2.50 “iki yüz elli” gibi görünür. Çözüm: Ya CSV’de ondalığı virgül yapın ya da SPSS’te bölgesel ayırıcıyı dosyayla uyumlu hâle getirin. Bir satırlık ayarsızlık, tüm veriyi çarpıtabilir.

4) Değişken Adları, Etiketler ve Ölçüm Düzeyi: Okunabilirliği Bilimle Bütünlemek

SPSS’te değişken adları kısa ve teknik olabilir; fakat Variable Label (değişken etiketi) ile okur dostu, bağlamsal açıklama verirsiniz. Value Labels (değer etiketleri) ise kodları insan diline çevirir (1=Kadın, 2=Erkek, 9=Yanıt yok gibi). Ayrıca Measure alanında her değişkeni Nominal–Ordinal–Scale olarak işaretlemek, raporlama ve bazı menülerde sezgisel yönergeler sağlar.

Uygulamalı sahne: “aidiyet_toplam” sayısal bir puandır (Scale). “bölüm” nominaldir (sıralı değil). “memnuniyet” beşli Likert ise çoğu zaman Ordinal olarak işaretlenir; toplam puana dönüşecekse bu tercih metinde gerekçelendirilir.

5) Eksik Veri Mimarisi: Sistem Eksik vs. Kullanıcı Tanımlı Eksik

SPSS, dolu/boş hücreleri Sistem Eksik olarak görür (ekranda “.”). Fakat araştırmalar, farklı tür eksiklik üretir: “Yanıt Vermedi”, “Uygulanmadı”, “Bilmiyor” gibi. Bu anlam ayrımını Kullanıcı Tanımlı Eksik kodlarıyla görünür kılmak, analizde dürüstlük sağlar. 97/98/99 gibi ayrımlar, daha sonra “kim konuşmuyor?” sorusuna cevap verir.

Örnek olay: “Gelir” sorusunda üst dilimde eksik yoğun. 98=“Yanıt Vermedi” ile 99=“Bilmiyor” ayrımı, hem etik şeffaflık hem de duyarlılık analizleri için altın değerindedir.

6) Likert Ölçekleri ve Ters Maddeler: Erken Dönem Düzgünlük

Likert maddelerini aktarırken iki noktaya dikkat: (1) Tüm maddelerin aynı yönde artması, (2) ters maddelerin aktarım anında çevrilmesi. Aksi hâlde AFA/Güvenirlik analizinde çapraz okuma ve anlamsız yüklemeler oluşur. Ters maddeleri dönüştürdüğünüzü değişken etiketine kısa bir notla ekleyin; yarın biri dosyayı açtığında “neden böyle?” sorusuna yanıt bulabilsin.

Uygulamalı sahne: “Destek almadan ilerlemekte zorlanırım” maddesi Likert’te “yüksek=olumsuz” anlam taşır. Aktarım sırasında “olumlu artış” yönüne çevrilir; “(Ters çevrildi)” notu etikete eklenir.

7) Çoktan Seçmeli (Birden Fazla İşaretlenebilir) Sorular: Sütun Tasarımı

Anketlerde “Birden fazla işaretleyebilirsiniz” türü sorular tek sütunda taşınamaz; çoklu sütun veya ikili gösterim gerekir. En sağlam yaklaşım: Her seçenek için bir 0/1 sütunu (“seçenek seçildi mi?”) ve gerekirse toplam kaç seçenek işaretlendiğini veren bir sayım sütunu. Bu tasarım, hem çaprazlamayı hem de modellemeyi kolaylaştırır.

Örnek olay: “Hangi kaynakları kullanıyorsunuz?” (Video, PDF, Soru–Cevap, Forum…) her biri “0/1” sütunu olarak aktarılır. “toplam_kaynak” sayımı ayrıca tutulur. Böylece hem seçenek bazında hem yoğunluk bazında analiz mümkün olur.

8) Tarih–Saat Alanları, Zaman Dilimi ve Seri Kayıtlar

Tarih/saat verisi Excel’de seri sayılarla, metinle veya karışık biçimlerle gelebilir. SPSS’e aktarırken tek biçime çekin ve gerektiğinde tarih–saatten türetilmiş değişkenler oluşturun: gün, hafta, ay, dönem, “teslim öncesi son 48 saat” gibi. Çok oturumlu verilerde “oturum_süresi”, “ilk_oturum_tarihi”, “son_oturum_tarihi”, “gece_oturumu” (0/1) gibi sahici davranış göstergeleri, ham tarih–saatten çok daha açıklayıcıdır.

Uygulamalı sahne: “Teslimden önceki son 24 saat”te etkinlik artışı, proje başarısını öngörmekte tek başına süre toplamından daha etkilidir. Bu işaretleyici aktarım aşamasında tasarlandığında, analiz hızlanır.

9) Metin Alanları: Kodlama, Uzun Metin ve Türkçe İmlâ

Açık uçlu yanıtlar değerlidir; SPSS’in kısa “string” ve uzun “text” alanları vardır. Uzun metni tek sütunda saklarken, analiz için tematik kodlar (0/1 sütunlar) üretmek gerekir: “erişim sorunu”, “geri bildirim gecikmesi”, “motivasyon düşüşü” gibi. Kod kitabının kısa tanımları veri sözlüğüne eklenir; iki kodlayıcı varsa uzlaşı süreci not edilir.

Örnek olay: “Geri bildirim gecikmesi” kodu ile başarı sürekliliği arasında beklenen birliktelik aktarım sonrasında hızla test edilebilir; çünkü kodlar zaten sütun hâline getirilmiştir.

10) Bölgesel Ayırıcılar ve Parasal Alanlar: Nokta–Virgül–Boşluk Dansı

Bazı kurumlar binlik ayırıcı olarak nokta, ondalık olarak virgül; bazıları tam tersini kullanır. Parasal alanlar Excel’de “₺1.250,50” gibi biçimlerle taşınabilir. Aktarım öncesi bu alanları düz sayıya çevirin; sembolleri kaldırın. SPSS’te ondalık ayraç ile dosyanın ayıracını eşleyin. Yanlış eşleme “1250,50”yi “125050”a çevirebilir.

Uygulamalı sahne: Sağlık maliyeti değişkeni aktarılırken “₺” işareti temizlenir, ondalık noktaya standardize edilir; sonra SPSS’e çağrılır. Böylece maliyet analizinde saçma büyüklükler görülmez.

11) Örneklem Tasarımı ve Ağırlık Değişkeni: Temsilin SPSS’e Taşınması

Tabakalı/kümeli örneklemlerde ham ortalamalar evreni yanıltabilir. Anketten gelen “ağırlık” sütununu SPSS’e birlikte taşıyın ve veri sözlüğünde “neye karşılık geldiğini” kısa notlayın. Ağırlık değişkeni raporda kullanılacağı zaman “Neden ve nasıl?” soruları net yanıt bulur.

Uygulamalı sahne: Gündüz programı öğrencileri fazla temsil edildi. Ağırlık uygulandığında memnuniyet puanlarının merkezî eğilimi hafif aşağı kaydı; yayılım genişledi. Bu hareket, raporda dürüst bir evren resmi sunar.

12) Dosya Birleştirme: MATCH FILES / ADD FILES Mantığı

Akademik projelerde veriler çoğu zaman birden fazla kaynaktan gelir: anket, idari kayıt, öğrenim yönetimi sistemi, klinik dosyalar… SPSS’te dikey birleştirme (aynı sütunlar, yeni satırlar) için ADD FILES; yatay birleştirme (aynı birey, yeni sütunlar) için MATCH FILES gerekir. İkincisinde tekil anahtar (örn. “öğrenci_id”) kritiktir; eşleşme başarısızsa kaybolan satırlar doğar.

Uygulamalı sahne: Anket dosyasındaki 1200 öğrencinin 73’ü idari kayıtta eşleşmiyor. Bu boşluklar veri sözlüğünde “eşleşme dışı” olarak etiketlenir; raporda “kim konuşmuyor?” sorusu dürüstçe cevaplanır.

13) Yeniden Şekillendirme: GENİŞ ↔ UZUN (VarsToCases / CasesToVars)

Zaman serileri veya tekrar eden blok sorular genelde geniş formda gelir: “hafta1, hafta2, hafta3…”. Analizin doğasına göre uzun forma (satır=ölçüm, kimlik=öğrenci, zaman=hafta) geçmek gerekir. SPSS’in yeniden yapılandırma araçları aktarım aşamasında planlandığında, ileride karmaşa önlenir.

Uygulamalı sahne: Öğrencilerin 12 haftalık oturum sayıları “hafta1–hafta12” sütunlarındadır. “Uzun form”a geçince “hafta” faktörüyle etkileşim tartışması mümkün olur; “geniş form”da bu desen görünmez kalır.

14) Kimlik Güvenliği ve Anonimleştirme: Etik Çizgi

E-posta, telefon, açık kimlik, küçük alt gruplarda kimliklenebilir kombinasyonlar aktarım sırasında maskelenmeli veya projeden ayrılmalıdır. Analizde gerekliyse pseudonym (takma kimlik) alanları oluşturun; ayrı bir “eşleme listesi” güvenli bir ortamda saklansın. SPSS dosyası paylaşılabilir hâle ancak bu adım doğru atıldığında gelir.

Uygulamalı sahne: Klinik notlardan türeyen “risk işareti” sütunu, doğrudan ad–soyad ile aynı tabloda tutulmaz; ayrı bir güvenli anahtar listesi vardır. Analiz dosyası yalnız takma kimlik taşır.

15) SPSS Syntax ile Yeniden Üretilebilirlik: Tıklamadan Metne

GUI (menüler) öğreticidir; fakat tez ve makale için yeniden üretilebilirlik elzemdir. SPSS’te her aktarım adımını Syntax ile kayıt altına almak, çalışmanızı “yarın aynı sonuç” güvencesine kavuşturur. İçe alma, etiket atama, eksik değer tanımlama, yeniden kodlama, birleştirme ve yeniden şekillendirme gibi adımlar bir komut senaryosunda yaşar.

Uygulamalı sahne: “data alma + etiket + eksik tanımı + ters madde dönüşümü + uzun forma geçiş + eşleştirme” adımlarını taşıyan bir betik, tez ekine kısa açıklamalarla konur. Jüri/okur, hangi adımda ne yapıldığını görebilir.

16) Sürüm Kontrolü, Veri Günlükleri ve Değişim İzleme

Aktarım “bir kere” değildir; saha akarken yeni satırlar, yeni sütunlar gelir. Sürüm numarası verin (v0.9 pilot, v1.0 ilk tam veri, v1.1 temizlik sonrası, v1.2 ağırlık eklendi…). Her sürümde ne değiştiğini satır satır anlatan bir veri günlüğü tutun. Böylece üç ay sonra “neden bu sayı değişti?” sorusuna somut cevap verirsiniz.

Uygulamalı sahne: “v1.2 — Anketle idari veri eşleştirmesi güncellendi, 73 yeni eşleşme eklendi; eksik değer tanımı 99→98 olarak revize edildi.” Bu tek paragraf, tartışmalı bir farkı açıklamaya yeter.

17) Yaygın Hatalar ve Çözüm Sahneleri: Kısa Bir Rehber

• Ön sıfırların kaybı: “01” kodu sayısal alanda “1”e düşer; eğer anlamlıysa metin alanı kullanın.

• Karışık ondalık ayırıcı: CSV’de nokta, yerel ayarda virgül → saçma sayılar. Dosya ve SPSS ayarını eşleyin.

• Gizli boşluklar: ID alanında “123 ” ile “123” farklıdır; aktarım öncesi trimming yapın.

• Aynı adla iki anlam: “program” değişkeni hem lisans/önlisans hem program türü için kullanılmış; adları ayrıştırın.

• Çoktan seçmeli yanlış tasarım: Tek sütunda “Video;Forum” gibi zincir; analizde kabus. 0/1 sütun tasarlayın.

• Tarih-seri numara karışıklığı: Excel’in “44701”i tarihtir; SPSS’te tek biçime çevirin ve türevler yaratın.

Uygulamalı sahne: Sosyal medya çalışmasında “kullanıcı_id” yer yer metin, yer yer sayı olarak geldi. Eşleştirme hataları doğdu. Çözüm: Tümü metine çevrildi, gereksiz sıfırlar korundu, trimming yapıldı, eşleşme oranı düzeldi.

18) Nitel Veriden Nicel Sütuna Köprü: Kodların Aktarım Mantığı

Odak grup ve açık uçlu yanıtlar, SPSS’e ham metin olarak taşınır; ancak analiz için temaya dönüştürülür. Kod tanımları (ne sayılır, ne sayılmaz), örnek cümleler ve iki kodlayıcı uzlaşı notu veri sözlüğünde görünür olmalı. Kodlar 0/1 sütunlar hâlinde aktarılınca, nicel desenle nitel ses aynı tabloda buluşur.

Uygulamalı sahne: “Erişim sorunu” kodu yüksek olan öğrencilerde çevrim içi oturumlar kopuşlu görünür. Bu örüntü, aktarım aşamasındaki doğru sütun tasarımı sayesinde birkaç tıklamayla ortaya çıkar.

19) Çoklu Dil/Çoklu Kampüs Akışları: Etiket, Harita, Uyum

Çok merkezli ve çok dilli projelerde aynı sorunun farklı dillerde tam olarak aynı anlama gelmesini garanti etmek zordur. Aktarım öncesi bir “soru eşleştirme haritası” hazırlayın: Soru kimliği (QID), dil varyantları, ortak kod alanı. SPSS’e gelirken tek sütun–tek anlam kuralı korunur; dil varyantı “dil_kodu” sütununda izlenir.

Uygulamalı sahne: Üç kampüs, iki dil. “Aidiyet” maddelerinden biri bir kampüste “üyelik” çağrışımı yapıyor. Eşleştirme haritası bu pürüzü işaretliyor; analizde kampüs–dil etkileşimi daha sonra dürüstçe tartışılıyor.

20) Analize Köprü: Betimsel–Varsayım–Modelleme için Hazır Tablolar

Aktarım işini “analizin ihtiyaçlarına hazır” bitirmek, günler kazandırır. Betimsel sahne için merkez–yayılım diline uygun sayısal alanlar, varsayım düşüncesi için “zaman–grup–alt dilim” sütunları, modelleme için temiz ID, ağırlık, blok değişkenleri (okul/klinik/bölge) hazır olur. Böylece “hızlı ama eksik” yerine “sakin ama sağlam” bir analiz kapısı açılır.

Uygulamalı sahne: Klinik bekleme süresi projesinde, “yoğun_saat” (0/1), “gün” (Pzt–Paz), “blok” (poliklinik) aktarım esnasında tanımlanır. Analizde “yoğun saat × poliklinik” etkileşimini ek veri işçiliği yapmadan tartışabilirsiniz.

---

Sonuç

SPSS’e veri aktarmak, bir dosyayı içeri almak değildir; bilimsel bir mimariyi inşa etmektir. Bu mimarinin taşıyıcı kolonları şunlardır:

1. Planlı veri sözlüğü: Değişken adları, etiketler, değer etiketleri, ölçüm düzeyleri ve eksik kodları aktarım öncesi belirlenmeli.

2. Doğru biçim–doğru kodlama: UTF-8, ayırıcıların uyumu, sembollerin temizliği; Excel’in sürprizlerini CSV’ye dönüştürerek yatıştırın.

3. Eksik veri ayrımları: “Yanıt vermedi–uygulanmadı–bilmiyor” gibi anlamlı kodlar, hem etik şeffaflık hem güçlü analiz demektir.

4. Likert ve ters maddeler: Yönü erkenden birleştirin, etikete not düşerek izlenebilirliği sağlayın.

5. Çoktan seçmeli tasarım: Seçenek başına 0/1 sütun, gerekirse toplam sayım; analizi kolaylaştırır, hatayı azaltır.

6. Tarih–saatten davranışa: Ham Zaman yerine türetilmiş göstergeler (gece, son 24 saat, yoğun saat) araştırma sorusunu güçlendirir.

7. Ağırlık ve tasarım bilinci: Örneklem tasarımını SPSS’e taşıyın; raporda neden ve nasıl uyguladığınızı anlatın.

8. Birleştirme ve anahtarlar: MATCH/ADD mantığını, ID temizliğini ve trimming’i disiplin hâline getirin.

9. Gizlilik ve etik: Pseudonym, ayrı anahtar listeleri, paylaşılan dosyada kimliklenebilir bileşen bırakmamak.

10. Syntax ve sürüm kontrolü: Tıklamayı metne dökün; değişim günlükleriyle tekrar edilebilirliği bütçe yapın.

11. Yaygın hataları erken ayıklama: Ondalık, binlik, boşluk, ön sıfır, tarih—hepsi aktarım öncesi ayıklanırsa, analizde güven artar.

12. Nitel–nicel köprü: Açık uçlulardan tema sütunları; iki dünyanın aynı tabloda konuşması.

13. Çoklu dil/kampüs eşleştirme: Tek sütun–tek anlam; dil kodu ayrı iz.

14. Analize hazır iskelet: Betimsel–varsayım–modelleme üçlüsüne uygun türev sütunlar.

Bu adımları izlediğinizde, SPSS yalnızca bir yazılım değil, yeniden üretilebilir bir araştırma ortaklığı hâline gelir. Jüri sorularına, hakem eleştirilerine, politika kararlarına karşı metninizi koruyan şey “hangi butona bastığınız” değil; neden o butona o sırada bastığınızdır. Veri aktarımını bir “yük” değil, anlatınızın giriş kapısı olarak görün: Burada kurduğunuz düzen, bulgularınızın güvenini ve etkisini katlar.

Son tahlilde, aktarım kalitesi bilimsel iknanın sessiz kahramanıdır. Okura yalnızca sonuç değil, izlenebilir bir yol sunarsınız: verinin nereden geldiği, nasıl dönüştüğü, hangi anlamları taşıdığı, kimin sesinin eksik kaldığı ve bunların hepsinin neden böyle olduğu… İşte bu şeffaflık, istatistiksel doğruluğun yanına etik saydamlığı koyar ve çalışmanızı rakamlardan çok daha fazlasına dönüştürür: inandırıcı bir bilimsel hikâyeye.

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.