Ders Detayı

Temel SPSS ile Nicel Veri Analizi
18 Video, Ders Süresi: 45 gün

Dersler

Ders 1: Temel Kavramlar

Ders 2: SPSS'de Veri Girişi

Ders 3: SPSS Data Menüsü

Ders 4: SPSS Transform Menüsü

Ders 5: SPSS İle Tanımlayıcı İstatistikler

Ders 6: SPSS İle Normallik Testi

Ders 7: SPSS İle Güvenirlik Analizi

Ders 8: SPSS İle Ki-Kare Analizi

Ders 9: SPSS İle T Testleri

Ders 10: SPSS İle Tek Yönlü Varyans Analizi(ANOVA)

Ders 11: SPSS İle Çoklu Varyans Analizi(MANOVA)

Ders 12: SPSS İLE Korelasyon Analizi

Ders 13: SPSS İle Basit Doğrusal Regresyon Analizi

Ders 14: SPSS İle Çoklu Regresyon Analizi

Ders 15: SPSS İle Faktör Analizi

Ders 16: SPSS İle Parametrik Olmayan Testler

Ders 17: SPSS İle Kümeleme Analizi

 

Toplamda 375 Dk'dır.

 

Eğitmen: Doç.Dr.Ejder AYÇİN

Katılım Belgesi: Evet

Durum:Tüm Dersler Yüklendi

Garanti: % 100  Memnuniyet ve İade Garantisi

Özellikleri:  İnteraktif, Online Sınav, Eğitmene soru sorma imkanı

Fiyat:
249,90 TL
Ders İzleme Süresi: 45 Gün
Erişim Zamanı: 7/24
Video Sayısı: 18
Durum: Satın Alınabilir
Favoriye Ekle


Tanıtım Videosunu İzle



Örnek Dersi İzle

Puanlar 0 Kişi Oyladı (0/100)

0 Kişi
0 Kişi
0 Kişi
0 Kişi
0 Kişi

Yorumlar

İ.Ö.

MERHABA, 18. KONU OLARAK ÖĞRETİLECEK LOGİSTİC REGRESİON ANALİZİ DERS KAYITLARINDA YOK. EKLENECEK Mİ?


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Merhabalar, ilk başta eğitim içeriğinde olmasını planlamıştık ancak sonradan Temel SPSS eğitimi olarak kurguladığımız için o videoyu eklemedik. 17 video olarak bu eğitimi oluşturduk. Eğer Lojistik regresyon ya da başka bir konu ile ilgili herhangi bir sorunuz olursa bana mail yoluyla ulaşınız lütfen, seve seve yardımcı olmaya çalışırım. İyi çalışmalar dilerim.


L.A.

HOCAM MERHABA, SOSYAL BİLİMLERDE NORMALLİK TESTİ İLE VERİ SETİNİN NORMAL DAĞILMADIĞINI GÖRÜLMÜŞ OLSA BİLE BASIKLIK VE ÇARPIKLIK KATSAYILARINA BAKARAK DAĞILIMIN NORMAL KABUL EDİLEBİLECEĞİNİ SÖYLEDİNİZ. SAĞLIK BİLİMLERİ İÇİN DE BU ŞEKİLDE Mİ? YANİ VERİ SETİNDE SHAPİRO-WİLK TESTİ SONUCU P < 0,05 İSE ANCAK BASIKLIK VE ÇARPIKLIK DEĞERLERİ -1,5 İLE +1,5 ARASINDA İSE DAĞILIMI NORMAL KABUL EDEBİLİR MİYİZ? ŞİMDİDEN TEŞEKKÜR EDERİM.


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Merhabalar, Öncelikle şunu söylemeliyim. Sosyal bilimlerde çalışmalarda çoğunlukla likert tipi ölçekler kullanılmaktadır. 5'li, 7'li likert ölçeği ile elde edilen verisetinin normal dağılım testleri sonucunda, normal dağılımlı çıkma ihtimali oldukça düşüktür. Dolayısıyla videoda sadece Shapiro wilk gibi test sonuçlarına bakarak karar vermemek gerektiğini vurgulamaya çalıştım. Sizin çalışmanızda kullandığınız ölçek tipi eğer likert gibi bir ölçek ise, videoda belirttiğim diğer hususları da dikkate alarak kararınızı verebilirsiniz. Literatürde çarpıklık ve basıklık katsayılarına yönelik kaynakları da kaynak göstererek, veri setinizin normal dağıldığı varsayımı ile parametrik testler uygulayabilirsiniz. Veri sayısı çok az ise normallik testleri sonuçlarına bakarak, eğer veriniz normal dağılmıyorsa parametrik olmayan testler tercih edebilirsiniz.


M.S.C.

SAYIN HOCAM; AĞZINIZA SAĞLIK. SAYIN HOCAM; KAYIP VERİ ATAMASINDA ÖRNEĞİN 3,84 GİBİ BİR DEĞER ATANMIŞ OLSUN.(YANİ ONDALIK DEĞERLİ BİR SAYI ATANMIŞ OLSUN). BU DURUMDA BU DEĞER TAMSAYIYA MI YUVARLANMALI YOKSA ONDALIK DEĞER OLARAK MI BIRAKIL MI? ÇÜNKÜ ONDALIK DEĞER BIRAKTIĞIMIZDA FREKANS TABLOSUNDA AYRI BİR DEĞER OLARAK GÖRÜLÜYOR? SAYGILARIMLA...


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Merhabalar, Kayıp verinin olduğu verisetlerinde, bazı zaman serisi ölçümleri hesaplanamamaktadır ya da AMOS gibi programlarda düzeltici indislerle ilgili analizlerde sorun çıkabilmektedir. Dolayısıyla bu tarz analizlerde kayıp veri yerine değer atamak zorunlu bir hal almaktadır. Sizin bahsettiğiniz ise bir frekans analizidir. Dolayısıyla kayıp veriye değer atadığınızda bahsettiğiniz küsüratlı veri ile karşılaşırsınız. Bu durumu da frekans analizi tablosunda göstermek çok mantıklı olmaz. Sadece frekans analizine yönelik bir bulgu ortaya koyduğunuz bu gibi durumlarda kayıp veri analizi yapmayabilirsiniz. Frekans analizi için zorunlu bir durum değildir kısacası. Eğitimin faydalı olması ve çalışmalarınızda başarı dileklerimle...


M.S.C.

SAYIN HOCAM; GÜVENİRLİKTE 2 MADDE İÇİN ZERO ORDER CORRELATİONU SPSS TE NASIL HESAPLANIR? İŞMEL SÜRECİNİ YAZAR MINIZ? SAYGILARIMLA...


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Analyze- Correlate- Partial menüsüne tıklanmalıdır. Ardından "Options" işlevine tıklanarak, Zero order correlation seçilmelidir.


M.S.C.

SAYIN HOCAM; VERİLER NORMAL DAĞILIM GÖSTERMİŞ OLMASINA RAĞMEN KARŞILAŞTIRACAĞIMIZ ALT GRUPLARIN SAYISI DÜŞÜK İSE NON PARAMETİRK TEST Mİ KULLANMALIYIZ? (ÖRNEĞİN; İLKOKUL MEZUNU:25, ORTAOKUL MEZUNU; 185; LİSE MEZUNU; 128; LİSANSÜTÜ; 7...GİBİ İSE) (YANİ PARAMETRİK TEST İÇİN ALT GRUPTAKİ KATILIMCI SAYISI EN AZ KAÇ OLMALI)SAYGILARIMLA....


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Parametrik test için alt grupların sayısı şu kadar olmalıdır diye net bir şey söylemem doğru olmaz. Çünkü her çalışmada anakitle büyüklüğü ve ona göre hesaplanan örnek büyüklüğü farklı olmaktadır. Bu da alt grupların büyüklüğünü değiştirecektir. Ancak verdiğiniz örnekteki gibi bir grubun 185 diğer grubun 7 olduğu bir dağılım sağlıklı değildir. Bu durumda yapacağınız ANOVA analizi sağlıklı sonuç vermeyecektir. Bu problemle karşılaşmamak için veri toplarken anakitledeki grupların büyüklüğünü dikkate alarak, örneğe eleman seçmek gerekir. Ancak araştırmalarda genellikle kolayda örneklem yöntemi tercih edildiğinden böyle sorunlar sıklıkla karşımıza çıkmaktadır. Araştırmalarınızda örneklem yöntemine özellikle dikkat etmenizi öneririm. Şu anki haliyle bir çözüm yaratmak için grupları birleştirmeyi deneyebilirsiniz. Örneğin 25 ilkokul mezunu ile 185 orta okul mezununu birleştirip, ilköğretim gibi bir kategori oluşturulabilir. Ya da araştırmanız için çok önemli bir grup değilse, çok küçük sayıdaki o grubu göz ardı ederek analizlerinizi yapınız. Araştırmanızın kısıtlılıklarında bu durumu belirtiniz. (Örneğin yeterli kişiye ulaşılamadığından lisans üstü grup analizlerin dışında bırakılmıştır gibi..) Son olarak ise ANOVA testinin koşullarının sağlayamadığınız durumlar için parametrik olmayan karşılığı olan Kruskal Wallis testini kullanabileceğinizi söyleyebilirim.


M.S.C.

SAYIN HOCAM; VARYANS HOMOJEN DEĞİL; ANCAK VERİLER BASIKLIK VE ÇARPIKLIĞA GÖRE NORMAL İSE YİNE PARAMETRİK TEST Mİ KULLANACAĞIZ?YANİ VARYANS HOMOJEN DEĞİLSE AMA DİĞER NORMALLİK VARSAYIMLARI SAĞLANIYORSA PARAMETRİK TEST Mİ KULLANILMALI? SAYGILARIMLA...


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Videoda vurguladığım üzere birden fazla husus var normallikle ilgili. Normallik testi sonuçları, histogram ve plotlar, çarpıklık ve basıklık değerleri başta olmak üzere tanımlayıcı istatistikler gibi. Bunların tümünü dikkate alarak bir karar vermenizi öneririm. Örneğin sosyal bilimler gibi alanlarda genellikle 5'li likert tipi ölçek kullanılıyor. Böyle bir verinin KS ve Shapiro wilk normallik testi sonuçlarına göre normal dağılması çok çok düşük ihtimallidir. Dolayısıyla diğer hususları dikkate alarak karar verilmesi gerektiğini vurgulamıştım. Ayrıca yine genellikle sosyal bilimlerde örneklem büyüklüğünü yüksek tutarak verilerin normal dağıldığı varsayımı ile parametrik testlerin yapıldığı birçok çalışma olduğunu görüyoruz. Öte yandan bu konuda daha katı davranıp sadece normallik testi sonuçlarını dikkate alarak karar verilen uygulamalar da görüyoruz. Uzun lafın kısası, özellikle 5'li 7'li likert gibi bir ölçekle veri topluyorsanız sadece normallik testi sonuçları ile değil, belirttiğim diğer hususların tümünü dikkate alarak bir karar vermenizi öneriyorum. Sorunuz özelinde de konuşursak, çarpıklık basıklık katsayıları videoda belirttiğim aralıkta ise parametrik testleri kullanabilirsiniz. Literatürde bu konu ile ilgili kaynaklar mevcut. Referans gösterilebilir. Bahsettiğimiz hususların hiçbiri sağlanmıyorsa, o zaman parametrik testleri düşünebilirsiniz.


B.K.

ÖNERDİĞİNİZ KİTAP YENİ BAŞLAYANLAR İÇİN UYGUN VE BASİT ANLATIMLI MIDIR?


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Uygun olduğunu düşünüyorum. Gerek araştırma yöntemlerinin temel kavramlarının, gerekse de SPSS ile temel analizlerin anlaşılır ve sade bir şekilde anlatıldığı bir kaynaktır.


B.K.

FAKTÖRLERDEN 1 VEYA 2'Sİ NORMAL İKEN DİĞERLERİ NORMAL ÇIKMAZSA, ÇARPIKLIK VE BASIKLIK DA İSTENEN DEĞERLERDE ÇIKMAZSA NE YAPILMALI VE NASIL YORUMLANMALI? YİNE NORMAL DİYE KABUL EDEBİLİR MİYİZ?


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Öncelikle Normal dağılmayan faktörlerde yer alan sorularda uç değerler olup olmadığını kontrol ediniz. Hatalı veri girişi olmamasına dikkat ediniz. Ardından normalliğin belirlenmesinde dikkat ettiğimiz hususlardan hiçbiri sağlanmıyorsa, parametrik olmayan testleri uygulamanız en doğrusu olacaktır.


B.K.

SPSS'E EXCEL'DEN VERİ İNDİRDİĞİMDE, VERİLERİ BELİRTİLEN ŞEKİLDE NUMERİC, NOMİNAL YAPTIĞIM HALDE DATA VİEW'DE NOKTA İŞARETİ ÇIKIYOR VE VERİLER KAYBOLUYOR. 1A DÖNÜŞTÜRMEYİ YAPMIYOR VE YAPSA DA GÖSTERMİYOR. FAKAT VERİLERİ TEK TEK EL İLE GİRDİĞİMDE SIKINTI YAŞAMIYORUM. EXCEL'DEN AKTARMALARDA SIKINTI YAŞIYORUM. ACABA, NEREDE YANLIŞ YAPIYORUM? SİSTEMDE TANIMLANMASI GEREKEN BİR YER Mİ VAR?


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

File menüsü-Import Data- Excel işlevine tıklayıp, Excel dosyasını seçtiğinizde, Excel'deki verileriniz SPSS'e aktarılır. En kolay yolun bu olduğunu söyleyebilirim. İkinci bir yol olarak ise Excel'deki tüm verileri seçip, kopyaladıktan sonra, SPSS dosyanıza yapıştırabilirsiniz. Bu işlem sonucunda değişken isimlerini VAR0001 ile başlayacak şekilde isimlendirir. Bunları düzenlemeniz gerekir.


B.K.

ALFA İÇİN KAÇ SORU YÜKSEK İFADE SAYISI OLARAK DÜŞÜNÜLEBİLİR. BUNUN İÇİN BİR ÖLÇÜT VAR MIDIR?


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Keskin bir ölçüt yok. Cronbach alfa yapısı gereği, ifade sayısı arttığında daha yüksek çıkabiliyor. Siz çalışmanızda güvenilirlik analizi ile ilgili Cronbach alfa değerlerini veriniz. %70'den yüksek çıkması arzu edilen bir durumdur.


B.K.

MANOVA'YI CİNSİYET GİBİ İKİ DEĞİŞKENLİ VERİLERE DE UYGULAMAMIZIN BİR SAKINCASI VAR MI, YAPILABİLİR Mİ?


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Yapabilirsiniz. Analiz sonucunda anlamlı farklılık çıkıyorsa, tanımlayıcı istatistiklere bakarak hangi grubun (erkek ya da kadın) lehine anlamlı farklılık olduğunu belirleyiniz.


B.K.

1.LSD VE BONFERRONİ TESTLERİNİ NE ZAMAN KULLANIYORUZ. 2. BİRDEN FAZLA TEST YAPTIĞIMIZDA LSD , BONFERRRONİ VE TUKEY TESLERİNDE FARKLILIK OLDUĞUNDA BİRİNDE BULUNAN ANLAMLILIK DİĞERİNDE BULUNMADIĞINDA HANGİ TESTİ TEMEL ALMAMIZ GEREKİR?


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Post hoc testleri, varyans homojenliği varsayımının sağlandığı durumlar ve varyans homojenliğini sağlanmadığı durumlar olmak üzere iki grupta incelenebilir. Varyans homojenliği varsayımı altında kullandığımız testler LSD, Bonferroni, Tukey, Scheffe, Gabriel vb testler. Varyans homojenliğinin sağlanmadığı durumlarda kullandığımız testler Games-Howell, Tamhane's vb testler. One Way ANOVA videosunun 8.dksından itibaren bu testlerin bazılarına kısaca değindim. Hangi durumlarda kullanılabilir gibi. Bu testlerin hangi durumlarda kullanılması gerektiğine dair detaylı bilgi için özellikle yabancı kaynakları okumanızı öneririm. Sizin de vurguladığınız gibi farklı sonuçlar verebiliyorlar. Kullandığınız testin varsayımlarını ihlal etmediğiniz sürece, varyans homojenliği durumlarına göre, ilgili gruptaki testleri kullanabilirsiniz.


B.K.

KOVARYANS MATRİSİ HOMOJEN DEĞİLSE NE YAPIYORUZ?


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

MANOVA varsayımlarından biri Kovaryans matrisinin homojen olmasıdır. Dolayısıyla bu varsayımın sağlanmaması durumunda analiz sonuçlarınız sağlıklı olmayabilir. Bunu tüm analizler için de söyleyebiliriz. Analizlerle ilgili varsayımların sağlanmaması durumları, sağlıklı sonuç elde edememeniz gibi durumlarla sonuçlanabilir.


B.K.

MANOVA'DA ÇOKLU NORMALLİK YERİNE ; HER ZAMAN YAPILAN NORMALLİK TESTİ YAPMAMIZ DOĞRU OLUR MU?


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Çok değişkenli normallik varsayımını SPSS’te doğrudan test etmemiz mümkün değildir. Her bir bağımlı değişkenin her grup için normal dağıldığını göstererek çok değişkenli normalliğin sağlandığına dair kanıt olarak sunmaya çalışabilirsiniz. Ancak tek değişkenli normallik her zaman çok değişkenli normalliği garanti etmeyecektir.


B.K.

BAĞIMSIZ ÖRNEKLEM T TESTİ İÇİN ANALİZLERDE ETKİ BÜYÜKLÜĞÜNÜ DE HESAPLAMAK ŞART MIDIR?


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Şart değildir. Aldığınız eğitim temel düzeyde bir SPSS eğitimi olduğu için, anlamlı farklılık tespit edilen durumlarda, bu farklılığın hangi grup lehine olduğunu belirlerken tanımlayıcı istatistiklerden yararlanılabileceğini vurguladım. Ancak anlamlı farklılık çıktığı durumlarda etki büyüklüğü hesaplamaları yapmak da mümkündür. SPSS programı ile bağımsız örneklem t testi yaptığınızda, analiz çıktılarında doğrudan etki büyüklüğü ile ilgili test istatistikleri yer almamaktadır. Etki büyüklüğünü belirlerken Cohen's d, Hedges'G-,Gates' delta gibi bazı testlerden yararlanılır. Bu istatistiklerin hesaplamaları için internette bazı web siteleri mevcuttur. Ayrıca test istatistiklerinin yorumu için ilgili kaynakları okumanızı öneririm.


B.K.

ANOVA'DA VARYANSLAR EŞİT ÇIKMADIĞINDA ÖN ŞART SAĞLANMAMIŞ OLUYOR. ANOVA TESTİ BUNA RAĞMEN YAPILABİLİR Mİ? VERMİŞ OLDUĞUNUZ ÖRNEKTE DE EŞİT ÇIKMAMIŞTI AMA YİNE DE POST HOC YAPILDI. BAKTIĞIM BAŞKA BİR KAYNAKTA ALTERNATİF OLARAK WELCH VE BROWN-FORSYTHE KULLANILIR ŞEKLİNDE İFADE EDİLMİŞ?


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Yapılabilir. Şöyle açıklayayım. Analiz tamamlanmadan önce varyansın eşit ya da eşit dağılmayacağını bilinmediğinden dolayı "homogenity of variances" öncelilkle işaretlenmelidir. Videoyu inceledim tekrardan. Orada ilk etapta varyans homojenliği durumunu bilmediğim için öncelikle onu test etmişim. Bu testin ardından analizi tekrarlamayı atlamışım. Şöyle toparlayalım. Eğer varyans homojen çıkmıyor ise options'tan Welch testine tıklayarak analizi tekrarlamak gerekir. Bu tablodaki anlamlılık değerine göre gruplar arasında fark olup olmadığının kararı verilmelidir. Eğer varyanslar homojen ise Welch'e tıklamaya gerek yoktur, Anova tablosundaki anlamlılık değerine göre karar verilmelidir. Post hoc analizleri gruplar arasında anlamlı farklılık tespit edildiği durumda yapılır. Hangi gruplar arasında anlamlı farklılık olduğunu bize gösterir. İlk etapta yaptığınız varyasn homojenliği durumuna göre; Eşit varyans durumu varsa üst gruptaki testler, eşit olmayan varyans durumu var ise alt gruptaki testler seçilir.


B.K.

ÇOKLU REGRESYONDA DURBİN WATSON SEÇENEĞİNE İLİŞKİN BAŞKA KAYNAKLARDA ŞÖYLE DENİYOR: "DEĞİŞKENLERDE ZAMAN SERİSİ OLMADIĞI İÇİN İŞARETLENMEZ. "BU DURUMDA İŞARETLEMELİ MİYİZ, İŞARETLETLEMEME MİYİZ? AYRICA DİĞER KAYNAKLARDA PLOTS KISMINDA ZRESID VE ZPRED İŞARETLENİYOR? BURDA GÖREMEDM, ŞART DEĞİL Mİ? ÇOKLU REGRESYONUN ALTERNATİFİ VAR MI?


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Bu konuda farklı görüşler elbetteki mümkündür. Videoyu çekerken temel düzeydeki bilgileri aktarmaya çalışıyorum. Farklı disiplinlerden katılımcılar elbette çok farklı veri setleri ile analiz yapabilirler. Dolayısıyla yorumlamalarda bazı farklılıklar olabilir. Genel hatlarıyla bakıldığında, DW istatistiğine de göz atarak analize devam etmek varsayımlardan birini kontrol edeceğiniz anlamına gelecektir. Yapmanızı öneririm. Videoda plots kısmına hiç değinmemişim. ZRESID ve ZPRED sırasıyla X ve Y kutucuklarına aktardıktan sonra "histogram ve normal probablity plot"a tıklayarak, hataların normal dağılımı ile ilgili grafiklere ulaşabilirsiniz. Bakılsa daha iyi olacağını söyleyebilirim. Konu ile ilgili geribildiriminizi dikkate alacağım. Çoklu doğrusal regresyon, birden fazla bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki doğrusal etkisini gösteren bir model. Değişkenleriniz uygunsa ve böyle bir etkiyi ölçmeyi amaçlıyorsanız, bu analizi tercih edebilirsiniz. Birebir alternatif bir analiz olarak bir önerim olmayacaktır. Daha farklı amaçlara yönelik ve farklı istatistiksel alt yapısı olan analizler elbetteki mümkündür. Önemli olan neyi ölçmek istediğiniz ve bu amacınıza yönelik en doğru yöntemi uygulamaktır.


B.K.

HOCAM ÇOK TEŞEKKÜRLER, GÖSTERMİŞ OLDUĞUNUZ ÖZEN VE DUYARLILIK İÇİN, SANAL EĞİTİMİN ETKİNLİĞİ SAYENİZDE ARTIYOR. BİRKAÇ SORUM DAHA OLACAK SİZE, 1)KORELASYON VE REGRESYON KATSAYILARININ (R VE R KARE) AYRICA MANOVA'DAKİ ETA KARE DEĞERİNİN DÜŞÜK ÇIKMASI NELERE BAĞLIDIR? 2) "ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜ" AZALIRSA KATSAYILAR AZALIR MI? 3) ÖLÇEKLERDEKİ İFADE(MADDE) SAYILARI AZALIRSA KATSAYILAR AZALIR MI? 4) FAKTÖR ANALİZİNDEKİ FAKTÖR SAYILARI AZALIRSA KATSAYILAR AZALIR MI? 5) ANKET UYGULANAN KİŞİLER KARARSIZ KALDIĞINDA KATSAYILAR AZALIR MI? 6)BUNLARIN DIŞINDA NEDEN KATSAYILAR(R, R KARE VE ETA KARE) DÜŞÜK ÇIKMAKTADIR? SEBEBİ NE OLABİLİR


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Rica ederim, faydalı olması için elimden geleni yapmaya çalışıyorum. Bildiğiniz üzere, korelasyon iki değişken arasındaki ilişkinin yönünü ve gücünü gösteren bir katsayı. Belirlilik katsayısı ise bağımsız değişkenlerin bağımlı değişkeni açıklama derecesini gösteren bir katsayı. Belirlilik katsayısı üzerinden örnek verecek olursam, bu katsayının düşük çıkması bağımsız değişkenlerin bağımlı değişkendeki değişkenliği düşük düzeyde açıkladığı anlamı taşır. Regresyon modeline dahil etmediğimiz başka değişkenlerin, bağımlı değişkeni açıklama nezdinde var olduğu ilk olarak düşünülmelidir. Sonuçta bir bağımlı değişken üzerindeki değişkenliğin tümünü ya da çoğunu açıklayabilecek bağımsız değişkenleriniz araştırma kapsamında yer almayabilir. Örneklem büyüklüğünün, faktör sayısının ya da ifade sayısının bu katsayı üzerinde doğrudan etkisi olduğunu düşünmüyorum. Bağımsız değişkeniniz bir tane de olabilir, ya da anket formundaki bazı soruların birleşiminden oluşan bir faktörler de olabilir. Temel mesele bağımlı değişken üzerindeki değişkenliğin ne kadarını açıklayabileceğidir. Dolayısıyla, örnek büyüklüğü, faktör sayısı ya da ifade sayısı şu kadar olursa, açıklama derecesi bu kadar artar ya da azalır şeklinde bir genelleme yapabilmenin mümkün olacağını sanmıyorum. Örneğin bir A bağımlı değişkeni üzerinde B ve C bağımsız değişkenlerinin etkisinin ölçüldüğü bir model ile yine A bağımlı değişkeni üzerinde B,C,D,E,F değişkenlerinin etkisinin ölçüldüğü bir model olduğunu düşünelim. Bağımsız değişken sayısında artış olmasının, bağımlı değişken üzerindeki değişkenliği açıklama derecesini artırmasını bekleyebilirsiniz. Ancak D,E,F değişkenlerinin model üzerinde anlamlı etkileri olmayabilir. Analiz sonucuna göre karar verebiliriz. Katsayıların düşük çıkması durumu ile ilgili korelasyon katsayısı üzerinden başka bir yorum yapayım. Örneğin A ve B değişkenleri arasındaki korelasyon 0,20 olarak hesaplansın. Burada iki değişken arasında pozitif yönlü düşük korelasyon yorumu var yaparız. Katsayının neden düşük çıktığını ve bununla ilgili yorumu ise araştırmanıza göre karar verirsiniz. Örneğin ürüne olan talep ile ürünün servis olanakları arasında düşük korelasyon var ise, bahsettiğim bu değişkenler arasındaki ilişkinin yorumunu araştırmacı olarak sizin yorumlamanız gerekir. Katsayı olarak nasıl 0,20 çıktığı ile değil, 0,20 çıkmasının ardındaki ilişkiyi düşünüp, yorumunu yapmalıyız.


N.G.Ö.

HOCAM MERHABALAR. PEARSON CHİ SQUARE TESTİ İÇİN HEM ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNE DUYARLI HEM DE BÜYÜK ÖRNEKLEMLERDE KULLANILMASI ELVERİŞLİ DENİYOR VİDEODA. BU İKİSİ BİRBİRİYLE ÇELİŞEN İFADELER DEĞİL Mİ? TEŞEKKÜRLER.


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Şöyle açıklayayım. Pearson ki-kare testini yapabilmek için videoda bahsettiğim bazı koşullara dikkat etmemiz gerekiyor. Beklenen frekans değeri 5'ten düşük hücre sayısının %20'yi geçmemesi gerekiyor. Bu bağlamda bakıldığında düşük örnekli grupların olması durumunun, bu şartı sağlamaya engel olabileceğini düşünebiliriz. Videodaki son örnekte de buna örnek teşkil eden bir örnek dağılımı vardı ve pearson ki-kare yerine fisher testi sonuçlarını dikkate alarak yorum yapmıştık. Dolayısıyla gruplarda yer alan frekansların yüksek olması durumunun bu şartı sağlamaya zemin hazırlayacağını söyleyebilirim. Örneklem büyüklüğüne duyarlı kısmı ile ilgili şöyle bir parantez açayım. Örneğin çalışmanızda p değeriniz 0,07 çıktı ve 0,05'ten büyük olduğundan sıfır hipotezini reddedemediğinizi varsayalım. Böyle durumlarda örnek büyüklüğü artırmanız durumunda, muhtemelen p değeri 0,05'in altına düşebilir ve alternatif hipotezinizi destekleyecek bir istatistik kanıt elde etmiş olursunuz. Analizin duyarlı olmasından kasıt budur. Ancak şunu da belirtmeliyim, örneğin p değerinizin 0,350 çıktığını varsayalım. Bu durumda örneklem büyüklüğünü arttırsanız bile çok çok büyük ihtimalle anlamlı farklılık elde etmeniz mümkün olmayacaktır.


R.D.

HOCAM Kİ KARE ANALİZİNDE 2X2 DEN FAZLA DEĞİŞKEN OLDUĞU DURUMDA ANLAMLI FARK OLDUĞU DURUMLARDA FARKIN HANGİ PARAMETRELERDEN KAYNAKLANDIĞINI NASIL ANLAYABİLİRİZ.? ÖR; SİZİN YAPTIĞINIZ TABLODAKİ 2X5 CROSS TAB SİG DEĞERİ 0.05 TEN KÜÇÜK OLSAYDI FARK HANGİDEĞERLER ARASINDA NASIL DEĞERLENDİRECEKTİK? TEŞEKKÜR EDERİM.


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Anlamlı farklılık tespit edilen durumlar, kategorik değişkenlerin birbirlerine göre dağılımlarının farklı olduğu ya da bu değişkenler arasında bir bağlantının olduğu durumlardır. Bu farklılıkları tespit edebilmek için frekansların dağılımına bakmak gerekir. "Cells"e tıklayarak, "row" ya da "column" opsiyonlarını işaretleyerek satıra ya da sütuna göre yüzdesel olarak dağılımlara da bakabilirsiniz. Bahsettiğiniz üzere matris büyüdüğünde bu farklılıkları tespit etmek biraz daha zorlaşabilmektedir. Ancak dağılımın farklılık gösterip göstermediğinin tespiti bu şekilde yapılabilmektedir. Örneğin 2 kategoriden (A ve B olsun) oluşan değişkeni öncelikle baz alarak göz atabilirsiniz. A kategorisinde yüzdesel olarak daha yüksek frekansa sahip bir grup olabilecekken, B kategorisinde bu dağılım daha farklı olabilir.


E.Y.

SAYIN HOCAM, YARI DENEYSEL BİR ÇALIŞMADA KULLANİLAN İKİ BOYUTLU BİR ÖLÇEKTE GRUPLAR ARASINDA ON TESTTE BOYUTLARIN BİRİSİNDE ANLAMLI FARKLILIK ÇIKMASINA RAĞMEN DİĞERİNDE ÇIKMADI.SON TESTTE ANLAMLI FARKLILIK ÇIKANA ANCOVA, ÇIKMAYANA ÖRNEKLEM SAYISI 30'ÜN ALTINDA OLDUĞU İÇİN KRUSKALL WALLİS KULLANILABİLİR Mİ? BİR DE ANCOVA İÇİN VARYANSLARİN HOMOJENLİĞİ VARSAYIMI SAĞLANAMAZSA HER GRUBA AYRI AYRI WİLCOXON TESTİNİN YAPILMASI UYGUN OLUR MU? TEŞEKKÜR EDERİM.


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Merhaba, ANOVA (tek yönlü varyans analizi) mı demek istediniz acaba? ANCOVA (kovaryans) analizi başka bir mantıkta işliyor çünkü.


E.Ş.

HOCAM, DİYELİM Kİ BİR ÇALIŞMA YAPTIK MESELA KAN ŞEKERİ VE LDL DÜZEYİ YAPTIĞIMIZ ÇALIŞMA SONUCUNDA DEĞİŞTİ. YANİ Kİ DEĞİŞKENDE DEĞİŞTİ. LDL DEKİ DEĞİŞİMİN KAN ŞEKERİNDEN Mİ KAYNAKLANDIĞINI BULMAK İÇİN HANGİ TEST YAPACAĞIZ, YİNE KORELASYON MU? YANİ LDL DEĞİŞMİŞYİR VE BU DEĞİŞİMLE KAN GLUKOZU ARASINDA BİR İLİŞKİ BULUNMUŞTUR, DOLAYISI İLE BU BUNUN NEDENİ OLABİLİR DEMEK İÇİN ?


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Korelasyon analizi ile iki değişken arasındaki ilişkinin büyüklüğünü ve yönünü tespit edebilirsiniz. Kan şekerinin LDL'ye etkisini ölçmek isterseniz regresyon analizi yapmalısınız. Regresyon analizi sonucunda, bağımsız değişkendeki bir birimlik değişmenin, bağımlı değişken üzerinde kaç birimlik değişime neden olacağını görebilirsiniz. SPSS'de Regresyon analizi çıktılarından biri de korelasyon katsayısıdır. Dolayısıyla regresyon yaparsanız korelasyon değerlerini de görebilirsiniz. Birbirlerini tamamlayacak analizler olarak düşünülebilir.


M.S.C.

SAYIN HOCAM; BİR ÖLÇEK ORİJİNALİNDE 4'LÜ LİKERT İKEN BİZ ARAŞTIRMAMIZDA 5'Lİ, 6'LI VEYA 7'Lİ LİKERT OLARAK KULLANABİLİR MİYİZ VEYA HANGİ ŞARTLAR ALTINDA ORİJİNALİNDEN FARKLI LİKERT TİPİNDE KULLANILABİLİR? SAYGILARIMLA....


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Orijinal ölçeğin hangi konu ilgili olduğunu bilmiyorum ancak 4'lü likert tercih ettiklerine göre, orta derecede katılma durumu göz ardı etmek istemişlerdir. Dolayısıyla farklı bir seviyeye taşımanız, oradaki tutum ve ya davranış ile ilgili değerlendirmeleri farklılaştırabilir. Bu bakış açısıyla orijinal ölçeği ve kendi çalışmanızı değerlendirin. Orijinalinden farklı bir likert tipi kullanmanız durumunda, ilgili değişikliği neden yaptığınızı bilimsel olarak açıklamanız da önemlidir.


B.K.D.

EJDER HOCAM MERHABA , BEN 2. PSİKOLOJİ ÖĞRENCİSİYİM VE MÜFREDATIMIZDA İSTATİSTİK DERSİMİZ VAR İÇERİĞİNDE SPSS UYGULAMALARI OLDUĞUNU GÖRDÜM AMA BEN DAHA BAŞLANGIÇ SEVİYESİNDEYİM. DERSLERİNİZ DİNLİYORUM FAKAT ANLAMAKTA ÇOK ZORLANIYORUM . İLERİDE KENDİ ALANIMDA HER YIL EN AZ 2 SSCI YAYIN YAPABİLECEK SEVİYEDE BİR MEZUN OLMAK İSTİYORUM. BANA VEREBİLECEĞİNİZ TAVSİYELERİNİZ OLURSA ÇOK MUTLU OLURUM ÇOK SEVİNİRİM.


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Merhabalar. Aldığınız eğitimin SPSS ile ilgili temel düzeyde analizleri içerdiğini söyleyebilirim. Eğer bazı şeyleri anlamakta zorlanıyorsanız, temel düzeyde istatistik bilginizi arttıracak hamleler yapmalısınız. Ardından bu kurstaki analizler sizin için daha anlamlı hale gelecektir. SSCI yayın ile ilgili ise bir çok durumu dikkate almanız gerekecektir. Özgün ve araştırılmaya değer bir konu bulmanız önemlidir. Konu ile ilgili detaylı bir literatür taraması yapmanız önemlidir (Bu durum çalışmanızın literatürdeki dolduracağı boşluğu işaret etmesi açısından önemlidir). Konunuz ile ilgili doğru dergiyi bulmanız önemlidir. Doğru istatistiksel analizleri uygulayıp, sonuçları doğru bir şekilde raporlayıp yorumlamanız önemlidir. İngilizce seviyenizin akademik yazım kurallarına uygun seviyede olması önemlidir. Aklıma ilk gelen tavsiyeler bunlar olacaktır. AYEUM'da da yer alan SCI, SSCI dergilerde yayın yapmanız için gerekli bilgileri aktaran eğitimler olduğunu da biliyorum. Öyle bir destek de alabilirsiniz. Kolaylıklar dilerim


F.Z.İ.

HOCAM MERHABA, NORMALLİK TESTİ YAPARKEN ÖLÇEĞİMDE 4 BOYUT OLDUĞU İÇİN BU BOYUTLARIN ALTINDA YER ALAN İFADELERİ TRANSFORM- COMPUTE VARİABLE KISMINDAN "MEAN" İLE ORTALAMASINI ALIP YENİ OLUŞAN İFADELERLE NORMALLİK TESTİNİ UYGULADIM. BÖYLE YAPILMASI DOĞRU DEĞİL Mİ? DAHA SONRA NORMALLİK TESTİ SONUÇLARIMDA DAĞILIMIN NORMAL OLMADIĞI ORTAYA ÇIKTI. ALT BOYUTLARA AİT ORTALAMALAR İLE (DAHA ÖNCE COMPUTE VARİABLE DA OLUŞTURDUĞUM) İLE CİNSİYET, MEDENİ DURUM GİBİ İKİLİ DEĞİŞKENLERİN ANALİZİNDE MANN WHİTNEY U VE ÖĞRENİM DURUMU GİBİ ÜÇLÜ DEĞİŞKENLERİN ANALİZİNDE İSE KRUSKAL WALLİS TESTİ TESTİNİ KULLANDIM. BURADA COMPUTE VARİABLE DA OLUŞTURDUĞUM ALT BOYUTLARIN ORTALAMALARININ KULLANILMASI SORUN OLUŞTURUR MU?


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

4 boyut için compute variable işlevini kullanarak boyutlar altındaki ifadelerin ortalamasını alarak doğru bir işlem yapmışsınız. Ardından oluşturduğunuz bu boyutlar için normallik testi uygulamanız da doğrudur. Normallik testine göre normal dağılmadığını belirledikten sonra, iki değer alan gruplar için Mann Whitney, 3 ve daha fazla değer alan gruplar için ise Kruskal Wallis testi uygulamanız da doğrudur. Compute variable ile oluşturduğunuz boyutları burada kullanmanız da doğrudur. Herhangi bir sorun yok. Kolaylıklar dilerim.


F.Z.İ.

HOCAM MERHABA, SPSS' E VERİ GİRİŞİ KISMINDA SORMAK İSTEDİĞİM BİR SORU VAR. BENİM FAKTÖRLERİM ARASINDA "GELİR", "GÜNDE KAÇ KEZ SOSYAL MEDYA HESABINIZI KONTROL EDİYORSUNUZ? ...KEZ " VE "GÜNDE KAÇ SAATİNİZİ SOSYAL MEDYADA GEÇİRİYORSUNUZ? ... SAAT" GİBİ FAKTÖRLER VAR BU ALANLARI KATILIMCILARIN KİŞİSEL TERCİHLERİNE GÖRE YAZMASI İÇİN BIRAKTIK BU VERİLERİ SPSS'E İŞLERKEN MEASURE KISMINDA NEYİ SEÇMEM GEREKİYOR? ÇALIŞMAM NORMAL DAĞILIM GÖSTERMİYORSA BU FAKTÖRLERE VERİLEN CEVAPLARIN ORTALAMALARINI ALIP KRUSKAL WALLİS TESTİ UYGULAYABİLİR MİYİM? TEŞEKKÜR EDERİM


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Bahsettiğiniz değişkenler ucu açık sorular olarak sorulmuş. Gelir ve zamanla ilgili olduğundan sayısal cevaplar verilmiştir. Dolayısıyla Scale olarak ölçüm seviyesi seçilmelidir. Cevapların ortalamasını alabilirsiniz. Veriler normal dağılmıyorsa, Ortalama gelir değişkeninin kategorik gruplara göre farklılığını test ederken Kruskal Wallis testini kullanabilirsiniz. Tüm analizleriniz için genel bir yorum yapmış olayım. Normal dağılımlı veriler için parametrik testleri, normal dağılımlı olmayan veriler için parametrik olmayan testleri kullanmanız gereklidir.


B.Ö.

HOCAM MERHABA, ÖRNEKLEM SAYISI İÇİN 385 KİŞİNİN LİTERATÜRDE UYGUN OLDUĞUNU SÖYLEDİNİZ. PEKİ BU 385 KİŞİ KAÇ KİŞİLİK BİR POPULASYON İÇİN İDEALDİR?


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Temel kavramlar videosunun 30. dakikasında bir tablo göstermiştim. Örneklem büyüklüğü ile ilgili bazı değerler için hesaplamalar var o tabloda. Soldaki ilk sütundaki N ile gösterilenler anakitlenin büyüklüğü. Tablo içerisindeki değerler ise anakitle büyüklüğüne karşı kaç örnek alınması gerektiğini gösteriyor. Tabloyu bu şekilde okuyabilirsiniz. 385 sayısı da bu hesaplamalar sonucunda ortaya çıkmış bir sayı. Anakitlenin 1.000.000 olması durumunda belirli örneklem hatası ve güven düzeyinde dikkate alınması gereken örnek büyüklüğü 385 olarak hesaplanmıştır. Webte "sample size calculator" vb terimlerle aratınca bazı siteler karşınıza çıkacaktır. Örneklem büyüklüğü hesaplamak için bu siteleri de kullanabilirsiniz. Ya da örneklem büyüklüğü hesaplamada kullanılan formüller ile kendiniz hesaplayabilirsiniz.


P.B.

MERHABALAR, REGRESYONDA BAĞIMLI VE BAĞIMSIZ DEĞİŞKENLER BİR ÖLÇEK İSE TOPLAM ÖLÇEK PUANINI MI ALIYORUZ İNCELEMEK İÇİN? REGRESYON YAPMAK İÇİN KORELASYONLARINDA ANLAMLILIK BULUNMA ŞARTI VAR MI? REGRESYONDAN ÖNCE NORMAL DAĞILIMA MI BAKIYORUZ? REGRESYON YAPABİLMEK İÇİN NORMAL DAĞILIM MI GÖSTERMESİ GEREKİYOR DEĞİŞKENLERİN? DEĞİŞKENLERİN HER İKİSİNİN DE AYRI AYRI NORMAL DAĞILIM GÖSTERMESİ Mİ GEREKİYOR?


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Merhabalar. Kullandığınız ölçeğe göre bu durum değişecektir. Sosyal bilimlerde genellikle ölçeklerin ortalamasının alındığı uygulamaları görüyorum. Ancak toplam mantığıyla çalışan ölçekler de var. Orijinal ölçeği kontrol ederek karar veriniz bu konuda. Regresyon için korelasyonda anlamlılık şartı yok. Korelasyon analizi değişkenler arasındaki ilişkinin yönü ve gücünü göstermektedir. Varsayımlara gelirsek, değişkenlerin değil hata değerlerinin normal dağılması gerekiyor. Hata terimleri arasında otokorelasyon olmamalı. Çoklu doğrusal bağlantı problemi olmamalı. Bağımlı değişkenin her bir değerinin birbirinden bağımsız olması gerekiyor. Ayrıca ilişkinin doğrusal olması varsayılır. Varsayımların bir çoğunu videoda test ediyoruz. Daha ayrıntılı bilgi edinmek için regresyon analizi ile ilgili kaynakları okumanızı önerebilirim. Varsayımlar hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.


P.B.

MERHABALAR, REGRESYONDA ANOVA KISMINDAKİ SİGNİFİCANT ANLAMSIZ ÇIKTIYSA ALT BÖLMELERE (CONSANT VS.) BAKMAYA GEREK KALMIYOR. BAĞIMSIZ DEĞİŞKEN BAĞIMLI DEĞİŞKENİ ETKİLEMİYOR, DİREKT OLARAK DİYEBİLİR MİYİZ?


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Evet, bahsettiğiniz gibi bir durum varsa regresyon modeli anlamsızdır. Dolayısıyla aşağıdaki modele bakmanıza gerek kalmaz. Eğer anlamlı farklılık tespit ediyorsanız, en az bir bağımsız değişkeninizin bağımlı üzerinde anlamlı etkisi olması beklenir. O zaman aşağıdaki tabloya bakarak, hangi değişken ya da değişkenlerin regresyon modeline gireceğini tespit edebilirsiniz.


P.B.

HOCAM, BİZİM İKİ BAĞIMLI DEĞİŞKENİMİZ VAR. (ÖRNEĞİN; ANKSİYETE VE YAŞAM DOYUMU ÖLÇEĞİ). BİZ BUNLARLA İLGİLİ ÇEŞİTLİ TESTLER YAPTIK (ÖRNEĞİN; CİNSİYETE GÖRE ANKSİYETEYE BAKTIK VS.) SONRA ANKSİYETENİN DE YAŞAM DOYUMU ÜZERİNE ETKİSİNE BAKMAK İÇİN REGRESYON YAPABİLİR MİYİZ HOCAM? YANİ İKİ BAĞIMLI DEĞİŞKENİN BİRİNİN DİĞERİNE ETKİSİNE BAKMAK İÇİN REGRESYON YAPABİLİR MİYİZ?


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Merhabalar. Anksiyete ve yaşam doyumunun demografik özelliklere göre farklılıklarını test ederken, test variable kısmına anksiyete ve yaşam doyumu gibi değişkenleri atmak doğrudur. Burada herhangi bir sorun yok. Anksiyetenin yaşam doyumu üzerindeki etkisinin inceleneceği bir modelde bağımsız değişken anksiyete olur. Anksiyeteden etkilenmesi beklenen yaşam doyumu değişkeni ise bağımlı değişken olacaktır. Bu modeli demografiklerle yaptığınız analizden bağımsız düşünebilirsiniz. Hangi değişkenin bir diğeri üzerindeki etkisinin belirleneceği regresyon modelinde, değişkenleri bu modele uygun olacak şekilde göre bağımsız ve bağımlı olarak düşünebilirsiniz.


B.A.

MERHABA, NEYE GÖRE HANGİ TEST YAPCAĞIMI ÇOK ANLAYAMADIM VE TESTLERE GEÇMEDEN ÖNCE MUTLAKA YAPMAMIZ VE BAKMAMIZ GEREKEN TESTLER NELERDİR?


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Merhaba. Çok genel bir soru olmuş ancak toparlamaya çalışalım. Öncelikle şunu belirteyim. Videoların ilk dakikalarında testlerin ne amaçla kullanıldığını vurguladığım kısımlara biraz daha dikkat etmenizi öneriyorum. Ardından bakılması gereken önemli bir nokta veri setinizin normal dağılıp dağılmadığına karar vermektir. Normal dağılıma uygun bir veri seti var ise parametrik testleri uygulamalısınız. Eğer veri setiniz normal dağılım göstermiyorsa parametrik olmayan testleri tercih etmelisiniz. Analizlerle ilgili daha detaylı bir karşılaştırmayı içeren dosyayı ise size mail atıyorum. Oradan incelemenizi öneririm.


F.Z.İ.

HOCAM MERHABA, KULLANDIĞIM ANKETİN ALT KISMINDA, PUAN VE BAĞIMLILIK SEVİYESİ 20= YOK 21<60 = HAFİF 61<100 = ORTA 100<140 =AŞIRI İFADELERİ VAR. DAHA ÖNCE KULLANDIĞIM ÖLÇEKLERDE BÖYLE BİR KISIM YOKTU. BAĞIMLILIĞIN GENEL OLARAK NE DÜZEYDE OLDUĞUNU GÖREBİLMEK İÇİN HANGİ TESTLERİ YAPMAM GEREKİYOR? TEŞEKKÜR EDERİM


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Merhaba. Burada bağımlılık değişkenini kategorik olarak ifade etmişsiniz. Dolayısıyla bu kategorilerin altında kaç kişinin olduğunu gösteren bir frekans analizi yapabilirsiniz. Aynı zamanda tanımlayıcı bazı istatistiklere (mod, medyan gibi) bakabilirsiniz. Eğer ortalamasını alabileceğiniz bir şekilde bu değişkeni ölçebilseydiniz, o zaman ortalamaya dayalı birtakım ortalama karşılaştırma testlerini kullanabilmeniz mümkün olabilirdi.


V.B.

MERHABA HOCAM, YENİ ÖĞRENENLER İÇİN SPSS Mİ JAMOVİYİ Mİ ÖNERİRSİNİZ?


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Merhabalar. Açıkçası Jamovi hakkında detaylı bir bilgim yok. Ancak Ayeum'da Temel Jamovi eğitimi olduğunu biliyorum. Dilerseniz o eğitimin tanıtım videosunu izleyiniz. Ona göre kararınızı verebilirsiniz.


B.Ö.

MERHABA, 13.DERSTEKİ COLLİNEARİTY DİAGNOSTİC SEÇENEĞİNİ NEDEN SEÇİP SEÇMEDİĞİMİZİ TAM ANLAMADIM. KISACA BAHSEDEBİLİR MİSİNİZ?


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Merhabalar. Regresyon analizinin varsayımlarından biri, çoklu doğrusal bağlantı problemi olmamasıdır. Bağımsız değişkenler arasında doğrusal ya da doğrusala yakın ilişki olması durumunda çoklu doğrusal bağlantı probleminden söz edilir. İktisadi değişkenlerin zaman içerisinde birlikte değişim eğiliminde olması gibi bazı durumlar çoklu doğrusal bağlantıya neden olabilir. Bu durumu test etmek için Collinearity diagnostic seçeneğini işaretledim. Oradaki değerlerin nasıl yorumlanacağı hakkında açıklamalar videoda yer almaktadır.


E.T.

HOCAM MERHABA, BENİM ANLAMADIĞIM BİR DURUM VAR. SORULARA AİT 4 FAKTÖR ÜZERİNDEN NORMALLİK TESTİ YAPTINIZ AMA O 4 FAKTÖR NEREDEN GELDİ. BENİM ANKETİMDE 4 DEĞİŞKENLİ VE (17 SORU + 8 SORU + 6 SORU + 3 SORU OLMAK ÜZERE) 34 İFADE VAR. BEN NORMALLİK TESTİ YAPARKEN 17 DEN HANGİSİ VEYA 8 DEN HANGİSİ... ŞEKLİNDE İLERLEYECEĞİM? YANİ SORUM ASLINDA ŞU; BENİM DE ÖLÇEĞİMDE SİZİNKİ GİBİ İŞ TATMİNİ, ÖRGÜTSEL BAĞLILIK VS. ÖLÇEN SORULAR VAR AMA SOLDAN SAĞA ATARKEN EN ALTTA BAŞLIK HALİNDE YOK SORU SORU VAR? BURDAKİ PROBLEM NEDİR GERÇEKTEN ÇÖZEMEDİM, TEŞEKKÜRLER.


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Merhabalar. Öncelikle ölçeğinizdeki soruları kullanarak, boyutları oluşturmanız gerekmektedir. SPSS Transform menüsü adlı videoyu öncelikle izleyebilirsiniz. Boyut yaratmak amacıyla "Compute Variable" işlevini kullanmanız gereklidir. "Compute variable" ile ölçeğinizdeki 17 sorunun ortalamasını alarak örneğin "A" boyutu adlı bir değişken yaratabilirsiniz. Ardından bu değişken işlemlerinizi yaparken soldaki pencerede yer alacaktır. Bu işlemleri diğer soru grupları (8 soru, 6 soru ve 3 soru) için de tekrarlayıp diğer boyutları da oluşturmanız gerekmektedir. Boyutları oluşturduktan sonra normallik testini yapabilirsiniz.


U.B.

KÜMELEME ANALİZİ İLE FAZLA ANALİZ YAPMAMAK İÇİN KRUSKAL WALLİS/ANOVA ANALİZİNİN BENZERİ YAPILABİLİR Mİ? YAPILIYOR İSE NASIL YAPABİLİRİZ? TEŞEKKÜRLER.


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Merhabalar. Sorunuzu net anlayamadım. Kümeleme analizi bahsettiğiniz analizlerden biraz farklı bir yapıya sahip. ANOVA/Kruskal Wallis ile fazla analiz yapmama beklentinizin bağlantısını kuramadım. Dilerseniz daha açıklayıcı bir şekilde probleminizi açıklayan bir mail atabilirsiniz. Oradan geri dönüş sağlamaya çalışırım. ejder.aycin@kocaeli.edu.tr


E.Ç.

SONUÇLARIN MAKALE VE TEZLERDE NASIL YAZILMASI GEREKTİĞİNİ DE EKLEYEBİLİR MİSİNİZ?


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Merhabalar, makale ve tezlerde ilgili birimin yazım kılavuzuna göre değişme ihtimaliyle birlikte tablolar için genellikle APA formatı kullanılıyor. Bunun için şu bağlantıyı inceleyebilirsiniz. https://apastyle.apa.org/style-grammar-guidelines/tables-figures/sample-tables Bu formatta tablolaştırdıktan sonra analiz sonuçlarını raporlarken, ilgili testin test istatistiği ile anlamlılık(significance) değerini (p-değeri) yazmak gerekiyor. Örneğin tek yönlü varyans analizi yaptıysanız, F istatistiğini ve p değerini yazıp hipoteze ilişkin kararın verilmesi gibi. (F=4,153, p=0,000<0,05 olduğundan Ho red gibi)


B.İ.

HOCAM MERHABA. OKULUM İÇİN SPSS PROGRAMINA İHTİYACIM VAR VE SİZİNLE AYNI SÜRÜMÜ İNDİRMEK İSTİYORUM. BU KAÇINCI SÜRÜM VEYA HANGİ YIL, TAM OLARAK İNDİRECEĞİM FORMUNU BANA YAZABİLİR MİSİNİZ? ŞİMDİDEN TEŞEKKÜR EDERİM, İYİ ÇALIŞMALAR.


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Kullandığım sürüm, IBM SPSS STATISTICS 25. Bu şekilde aratarak setup dosyasını bulmaya çalışınız. İyi çalışmalar diliyorum.


O.E.

HOCAM KORELASYONDA ANLAMLI İLİŞKİ OLDUĞU HALDE REGRESYONDA ETKİSİ OLMAYABİLİR Mİ YA DA TAM TERSİ KORELASYONDA İLİŞKİ ÇIKMAYIP REGRESYONDA YORDAYICI OLABİLİR Mİ ?


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

ejder.aycin@kocaeli.edu.tr adresine mail atabilirseniz, oradan bir örnek dosya göndererek cevap vereceğim.