Spss-Anket Analizi- Veri analizi
- Konbuyu başlatan dino82
- Başlangıç tarihi
Merhaba, sizden bir makale çalışmam için bilgi almak istiyorum. Pek çok kitaba ve çalışmaya baktım ama çelişkili durumlar var. Sorum şu:
Nonparametrik dağılımlar için kullanılan mann whitney u ve kruskal wallis testlerinin kullanılabilmesi için değişkenlerden birinin muhakkak sürekli mi olması gerekir. Daha açık olarak şöyle söyleyeyim: mesleki kıdem, ders kitabında kullanılan yayınevi, mezun olunan okul gibi değişkenler var. bu değişkenlere göre katılımcıların bir yöntemi bilme ve kullanma durumu (biliyorum, kullanıyorum vb. şeklinde sıralandı) araştırılıyor. Bu madde seçenekleri ve değişkenlerle bu testler kullanılır mı? Bir makalede buna benzer süreksiz değişkenlerle kullanıldığını gördüm. ancak spss kitapları farklı şeyler söylüyor. Bu konuda fikrinizi paylaşırsanız çok sevinirim. Yoksa sadece ki-kare mi kullanabilirim?
aktan
Doçent
Forumdaki diğer kullanıcıların da hatırlaması adına birkaç şey belirmekte fayda var:
Mann Whitney (Tek Yönlü Anova'nın non parametrik versiyonu) ve Kruskal Wallis (Çok Yönlü Anova'nın non parametrik versiyonu) testleri medyanların eşitliğini sınayan fark testleridir.
Bu testlerde temel olarak bağımsız değişkenler kesikli (cinsiyet gibi), bağımlı değişkenler ise sürekli değişkenlerden (maaş vb gibi: kiminin geliri hiç yoktur; kimi de ultra zengindir) oluşmaktadır.
Bu arada sürekli değişken konusu üzerinde tartışma götüren bir konudur. Maaş örneği gibi "sıfır" değeri olan örnekler zaten sürekli değişkenlerdir. Ama ilginç durumlarda vardır. Örneğin, sizin araştırmanınız bağımlı değişkenini oluşturan "katılımcıların bir yöntemi bilme ve kullanma durumu", şayet 5'li likert ile ölçülmüşse bu bazi istatitikçilere göre kesikli olarak değerlendirilmektedir. Halbuki, SSCI 'lı dergilerde çıkan makalelerde örneklem sayısı belirli bir rakamın üstündeyse, 5'li likert ölçümü sürekli değişken gibi değerlendirilmektedir. Dolayısı ile Mann-whitney ile kruskal wallis uygulanabilir.
Ki-kare ise mantık olarak aynıdır ve bağımsız değişkene göre bağımlı değişkende bir fark olup olmadığını inceler. Ancak, burada hem bağımsız değişken hem de bağımlı değişken kategoriktir. Yani sizin de belirtmiş olduğunuz gibi sürekli değildir.
Örn: İki değişkenimiz olsun: 1- Cinsiyet, 2- Şirket pozisyonu.
Cinsiyet erkek, kadın; şirket pozisyonu ise müdür ve çalışan olarak ikili sınıflandırılsın.
Cinsiyete göre şirket pozisyonu arasında fark vardır sorusunun cevabı ki-kare ile belirlenir. Çünkü 1 ve 2 nolu değişkenler kategorik ölçülmüş sürekli olmayan değişkenlerdir.
Umarim yardimi olmustur. Kolay gelsin
Son düzenleme:
ilk olarak mesleki kıdem, ders kitabında kullanılan yayınevi, mezun olunan okul gibi değişkenlerin bir birleri ile arasında etkileşimin olup olamdığının araştırılması için en iyi test sonucunu (nxr) ki kare verir uyum iyiliği testi verir. diğer non-parametrik testler için ölçüm değerleri olması gerekir ve genelde parametrik olmama durumu yani ortalama std sapması olmama durumunda kullanılır. ayrıca son yıllarda yapılan bir hatada anket gibi çalışmalarda genelde non parametrik çalışmalara çok fazla yer verilmesidir. anket analizleri zaten minimum 100 anket üzerinden değerlendireleceği için normalleşme varsayımı gerçekleşmelidir. eğer gerçekleşmişyorsa ya yanıtlayıcılar salamaasyon yanıtlar vermiştir ya da başka bir ölçüm hatası vardır. sadece demografik veya diğer kesikli değişkenler arası uyum iyiliği bakılmalıdır. non parametrik testler genelde tıp alınında deneklerin 10 civarlrında olduğu deneylerde kullanılır örneğin sıçanlar üstünde yapılan çalışmalarda ya da 5'şer hasta gruplarında bunda da çalışma mantığı sıralama olarak işler yani en büyükten en küçüğe sıralar ve öyle çıkarsama yapar bu da pek güvenilir bir sonuç değildir. ancak parametrik testler ortalama ve std sapma üzerinden işler olasılık vardır ve oldukça güveilirdir. zaten sosyal bilimler alanında çalışma yapıyorsanız ve anket çalışıp tezinizde paso non parametrik testler varsa mutlaka savunmada kalırsınız benden size söylemesi çünkü geçersiz işlemler yapmışınız demektir.
aktan
Doçent
Hocam soylediginiz herseye katiliyorum ancak tek bir istisna ile..
Gozlem sayisi 100 den fazla olsa bile normallesme varsayimi olmayabilir..orn iphone kullanicilarina iphone tasarimini nasil buluyorsunuz diye sorsaniz ve 5 li likert kullansaniz buyuk bir ihtimalle sola carpik bir dagilim elde etmis olursunuz..cunku cogunluk begendigi yonunde cevap verecektir..
Bu durumda dagilim normal degil diye dusunerek non-parametrik test yapmak atiyorum, mann-whitney u uygulamak mantikli olmaz..parametrikten devam etmekte fayda vardir..cunku belirtmis oldugunuz gibi parametrik testler daha guclu olan testlerdir
GT-I9300 cihazımdan Tapatalk kullanılarak gönderildi
aktan
Doçent
Hocam, Iphone kullanıcılarına Iphone'u seviyor musunuz diye sorsanız..Adam zaten ürünü almış, ististnalar olsa da çoğunluk evet Iphone'u seviyoruz diyecek...İsterseniz değil 100, 1000 kişiye ulaşalım yine de normal dağılma olmayacak..
Çünkü bu aslında fenomenin ta kendisi, analiz öncesi sizin için demiyorum ama, mis gibi veriler olduğu halde normal dağılmıyor diye non-parametrik yapmayı veya logaritmik fonksiyonunu alarak veriyi normalleştirmeye çalışmayı anlamıyorum...
Aslında normal dağılan bir veri sıkıcı bir veridir..Zaten normaldir...Önemli olan, farklılıkları ve değişiklikleri irdelemek değil mi istatistikte..
Beyin fırtınası yapmak adına yazıyorum.
Hocam her ikinize de cevaplar için teşekkürler. Yani kategorik verilerde tek yol ki-kare. Ancak ki-karede de şöyle bir sorun olabiliyor. mesela analizde hücreler için %20 uyarısı çıkıyor. bunu gidermenin iki yolu var: Ya bazı madde seçenekleri analiz dışıo bırakılacak ya da hücre birleştirme yoluna gidilecek. bu ikisi de çözüm olmuyorsa sadece frekans ve yüzdelik verilir deniyor. Bu problemi aşmanın başka yolu yok mu?
- - - Güncellendi - - -
Bir de dağılımlar konusunda eklemek istediğim bir şey var: Mann whitney u, krıskal wallis, wilcoxon gibi testler normal dağılımda kullanılan testlerin karşılığı olarak üretilmiş. o zaman neden güvenirlik sorunu yaşıyoruz?
Bir de Mann whitney u, kruskal wallis testlerini kategorik verilerde kullanan çalışmaların açıklaması ne? Aktan hocam, "SSCI 'lı dergilerde çıkan makalelerde örneklem sayısı belirli bir rakamın üstündeyse, 5'li likert ölçümü sürekli değişken gibi değerlendirilmektedir. Dolayısı ile Mann-whitney ile kruskal wallis uygulanabilir." demişsiniz ya örneklemdeki belli sayıdan kastınız ne? Likert tipi olmayan kategorik ölçeklerde bu testleri kullanmanın sakıncası nedir?
- - - Güncellendi - - -
Bir de dağılımlar konusunda eklemek istediğim bir şey var: Mann whitney u, krıskal wallis, wilcoxon gibi testler normal dağılımda kullanılan testlerin karşılığı olarak üretilmiş. o zaman neden güvenirlik sorunu yaşıyoruz?
Bir de Mann whitney u, kruskal wallis testlerini kategorik verilerde kullanan çalışmaların açıklaması ne? Aktan hocam, "SSCI 'lı dergilerde çıkan makalelerde örneklem sayısı belirli bir rakamın üstündeyse, 5'li likert ölçümü sürekli değişken gibi değerlendirilmektedir. Dolayısı ile Mann-whitney ile kruskal wallis uygulanabilir." demişsiniz ya örneklemdeki belli sayıdan kastınız ne? Likert tipi olmayan kategorik ölçeklerde bu testleri kullanmanın sakıncası nedir?
aktan
Doçent
Hocam hemen hatamı düzelteyim kusura bakmayın gözümden kaçmış çok pardon..
"SSCI 'lı dergilerde çıkan makalelerde örneklem sayısı belirli bir rakamın üstündeyse, 5'li likert ölçümü sürekli değişken gibi değerlendirilmektedir. Dolayısı ile Mann-whitney ile kruskal wallis uygulanabilir".
* Doğru olan SSCI'lı dergilerde...............Dolayısı ile t-test ve varyans analizi kullanılabilir * olacaktı..
Hocam 30'dan fazla örneklem olması aslında parametrik test uygulayabileceğimizi gösteren bir durum..Benim asıl vermek istediğim mesaj şu: Sırf aralıklı ölçek kullanıldığı için örneğin 300 adet gözlem olsa da non-parametrik test yapılması. Yapacağınız analize göre değişmekle birlikte, 30'dan fazla gözleme ulaşmanız istatistiksel açıdan yeterli.
Hocam Mann-Whitney u ile Kruskal Wallis'in iki nominal değişkeni dahil ettiği bir çalışma doğru bir çalışma değildir..Örn: Cinsiyet ve Yaşanılan Coğrafi Bölge..Ancak, içerisinde sıralama olan bir kategorik değişkense (ordinal değişkende) durum değişir ve Mann-Whitney u kullanılabilir.
Örn: Cinsiyet ile Eğitim Durumu (Lise, Üniversite, Doktora)
Şayet, doktora sıralamada liseden daha iyiyse ki evet öyle, o zaman bu sırf kategorik bir değişken olmaktan çıkar..Bu durumda Mann-Whitney u kullanılabilir. Tabi bizim araştırma kurgumuzda, eğitim öylesine sorulmuş olmamalı ve iyi eğitime sahip olmak önemli olmalı..
Non-parametrik testlerin güvenilirlik problemi de şuradan kaynaklanır:
Güvenilirlik hesaplamasında veriler arası korelasyonlardan yola çıkılır. Ancak, non-parametrik testlerde korelasyon matrixi bildiğim kadarıyla hesaplanamıyor. Galiba problemin kaynağı burası..
Ki-kare sorunuzu bu arada tam anlamadım hocam
Hocam hemen hatamı düzelteyim kusura bakmayın gözümden kaçmış çok pardon..
"SSCI 'lı dergilerde çıkan makalelerde örneklem sayısı belirli bir rakamın üstündeyse, 5'li likert ölçümü sürekli değişken gibi değerlendirilmektedir. Dolayısı ile Mann-whitney ile kruskal wallis uygulanabilir".
* Doğru olan SSCI'lı dergilerde...............Dolayısı ile t-test ve varyans analizi kullanılabilir * olacaktı..
Hocam 30'dan fazla örneklem olması aslında parametrik test uygulayabileceğimizi gösteren bir durum..Benim asıl vermek istediğim mesaj şu: Sırf aralıklı ölçek kullanıldığı için örneğin 300 adet gözlem olsa da non-parametrik test yapılması. Yapacağınız analize göre değişmekle birlikte, 30'dan fazla gözleme ulaşmanız istatistiksel açıdan yeterli.
Hocam Mann-Whitney u ile Kruskal Wallis'in iki nominal değişkeni dahil ettiği bir çalışma doğru bir çalışma değildir..Örn: Cinsiyet ve Yaşanılan Coğrafi Bölge..Ancak, içerisinde sıralama olan bir kategorik değişkense (ordinal değişkende) durum değişir ve Mann-Whitney u kullanılabilir.
Örn: Cinsiyet ile Eğitim Durumu (Lise, Üniversite, Doktora)
Şayet, doktora sıralamada liseden daha iyiyse ki evet öyle, o zaman bu sırf kategorik bir değişken olmaktan çıkar..Bu durumda Mann-Whitney u kullanılabilir. Tabi bizim araştırma kurgumuzda, eğitim öylesine sorulmuş olmamalı ve iyi eğitime sahip olmak önemli olmalı..
Non-parametrik testlerin güvenilirlik problemi de şuradan kaynaklanır:
Güvenilirlik hesaplamasında veriler arası korelasyonlardan yola çıkılır. Ancak, non-parametrik testlerde korelasyon matrixi bildiğim kadarıyla hesaplanamıyor. Galiba problemin kaynağı burası..
Ki-kare sorunuzu bu arada tam anlamadım hocam
Hocam gerçekten çok yadımcı oldunuz, teşekkürler. Haklısınız, Ki-kare sorunumu daha açık anlatmam lazım
: Ki-karede analizler sonucunda ortaya çıkan tablonun hemen altında "2 cells (50,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 1,98. gibi bir uyarı çıkıyor. anlamlılık yorumu yapılabilmesi için parantez içindeki uyarının %20 yi aşmaması gerektiğini okuyorum. aşma durumunda da daha önce bahsettiğim gibi ya hücreler birleştiriliyor ya da bazı seçenekler spss te analiz dışı bırakılıp madde üzerinde yeniden ki-kare yapılıyor. bu iki seçenek de çözüm vermezse , sadece frekans ve yüzdelikler verilir deniyor. Bunun için başka bir çözüm yolu yok mu?
aktan
Doçent
Hocam gerçekten çok yadımcı oldunuz, teşekkürler. Haklısınız, Ki-kare sorunumu daha açık anlatmam lazım
Hocam bu çok normal bir durum. Eğer Crosstab'de bulunan hücrelerden herhangi biri eğer 5'ten daha az bir frekansa sahipse bu uyarıyı her zaman alırsınız. Çünkü Pearson Chi-Square her hücrede en az beş frekans olduğu varsayımıyla yapılan bir test.
Bu durumda yapmanız gereken Chi-Square değil, Fisher exact test sonucuna bakmak..Fisher testi, hücre sayısındaki rakam 5'den az olsa da uygulanabilir. Zaten SPSS çıktısında, Pearson iki satır altında Fisher Exact test sonucunu göreceksiniz. Aynı şekilde, p< 0.05 ise H1 hipotezini kabul edeceksiniz.
Yani, hücre birleştirmek vb. bahsettiğiniz diğer uygulamalara gerek yok..
Hocam çok teşekkür ederim. İşte bunu merak ediyordum. İyi çalışmalar
Bir de şunu soryaım pearson'dan sınra şunlar var:Likelihood Ratio
Linear-by-Linear Association
N of Valid Cases
Bunlardan hangileri sizin dediğinize işaret ediyor. Ben ilk kullanıyorum, anlamadım.
Son düzenleme:
aktan
Doçent
Hocam çok teşekkür ederim. İşte bunu merak ediyordum. İyi çalışmalar
Likelihood Ratio
Linear-by-Linear Association
N of Valid Cases
Bunlardan hangileri sizin dediğinize işaret ediyor. Ben ilk kullanıyorum, anlamadım.
Hocam o sırada Fisher exact test'inde olması lazım.
Analyze > Crosstabs yapın şu sayfa açılacak.
Ben bilerek Exact'e de tıkladım. Gösterilen değerler seçili olsun.
Sonra;
aynı şekilde gözüken kutucukları tıklayalım..
Analizi OK'e basarak çalıştırdığımızda ise şu sonuç gelir:
Benim uydurmuş olduğum verilerde, Fisher Exact Testi çıktı..Sizde aynı yöntemi deneyin derim..Kolaylıklar.
Ayrıca görseli çok iyi olmasa da gayet anlaşılır bir Youtube videosu. Bunu da seyredebilirsiniz.
Son düzenleme:
Hocam o sırada Fisher exact test'inde olması lazım.
Analyze > Crosstabs yapın şu sayfa açılacak.
Ben bilerek Exact'e de tıkladım. Gösterilen değerler seçili olsun.
Sonra;
aynı şekilde gözüken kutucukları tıklayalım..
Analizi OK'e basarak çalıştırdığımızda ise şu sonuç gelir:
Benim uydurmuş olduğum verilerde, Fisher Exact Testi çıktı..Sizde aynı yöntemi deneyin derim..Kolaylıklar.
Ayrıca görseli çok iyi olmasa da gayet anlaşılır bir Youtube videosu. Bunu da seyredebilirsiniz.
Hocam Gösterdiğiniz işlemleri yaptığımda sonuç çıkıyor. ancak mesela cinsiyet değişkeniyle yöntemi bilme ve kullanma duerumuyla ilgili madde karşılaştırmasında sonuç alamıyorum. Her koşulda ben ki-kareye kaldım galiba.
İlginize sonsuz teşekkürler...
aktan
Doçent
Hocam Gösterdiğiniz işlemleri yaptığımda sonuç çıkıyor. ancak mesela cinsiyet değişkeniyle yöntemi bilme ve kullanma duerumuyla ilgili madde karşılaştırmasında sonuç alamıyorum. Her koşulda ben ki-kareye kaldım galiba.
Hocam ki-kare hipotezi şöyle olur: "Cinsiyet ile yöntemi bilme arasında bir ilişki vardır"...Mann-Whitney u ise şöyle olur: "erkekler ile kadınlar arasında yöntem bilme açısından farklılıklar bulunmaktadır"
Her ne kadar bu iki ifade yakın gözükse de ki-kare aslında iki kategorik değişken arasındaki farkı bulmak için kullanılmaz...Biliyorum konu biraz karışıyor gibi ama istatistik takıntılı birisini tez savunmasında ki-kare ile fark buldum derseniz sizi güzel bir şekilde eleştirir..
Ayrıca bir hocamla da konuştum. Emerald Insight'ta ödüllü makalesi bile var
) CV'si gerçekten de CV Kendisi prestijli dergilerde Kruskal Wallis&Mann Whitney U ile kategorik değişkenler arası farkın test edildiğini, gördüğünü söylüyor...Konunun başına gibi gelmiş olduk yine
Yani sizin durumunuzda, erkekler ile kadınlar arasında yöntem bilme arasında fark vardır veya yoktur sorusunun cevabı bu şekilde bulunabilir.
Özet ve Tavsiye: Teziniz içinse bu analiz önce hocanızla görüşün o ne istiyorsa o yöntemi kullanın..Çünkü bunlar bildiğim kadarıyla istatistiğin kara noktaları diyebilirim
O açıdan hocayla uyumlu gidin..Sonra eleştiri yersiniz.Hocam ki-kare hipotezi şöyle olur: "Cinsiyet ile yöntemi bilme arasında bir ilişki vardır"...Mann-Whitney u ise şöyle olur: "erkekler ile kadınlar arasında yöntem bilme açısından farklılıklar bulunmaktadır"
Her ne kadar bu iki ifade yakın gözükse de ki-kare aslında iki kategorik değişken arasındaki farkı bulmak için kullanılmaz...Biliyorum konu biraz karışıyor gibi ama istatistik takıntılı birisini tez savunmasında ki-kare ile fark buldum derseniz sizi güzel bir şekilde eleştirir..
Ayrıca bir hocamla da konuştum. Emerald Insight'ta ödüllü makalesi bile var
Kendisi prestijli dergilerde Kruskal Wallis&Mann Whitney U ile kategorik değişkenler arası farkın test edildiğini, gördüğünü söylüyor...Konunun başına gibi gelmiş olduk yine
Yani sizin durumunuzda, erkekler ile kadınlar arasında yöntem bilme arasında fark vardır veya yoktur sorusunun cevabı bu şekilde bulunabilir.
Özet ve Tavsiye: Teziniz içinse bu analiz önce hocanızla görüşün o ne istiyorsa o yöntemi kullanın..Çünkü bunlar bildiğim kadarıyla istatistiğin kara noktaları diyebilirim
Tamam hocam, ben oynatmadan bu konuya bi son verelim.
O zaman ben mann whitney u yu falan görüşüyorum hocamla. Anladım ki zor olan çalışmalar değil analizler. Bundan sonraki akademik hayatımı istatistikle geçireceğim. umarım bir gün öğrenip ben de size yardım ederim. İyi çalışmalar
aktan
Doçent
Tamam hocam, ben oynatmadan bu konuya bi son verelim.
Eger sosyal bilimciyseniz fark koyacaginiz en onemli alan metot ve yontemdir..herkes laf ebeligi yapabilir ancak olay somut ciktilara ve yorumlara gelince analiz bilgisi konusur..
Ben 2,3 seneden beri istatistikle ilgileniyorum..eger size faydam olmussa da bundan gurur duyarim..ileride sorularimin cevaplarini sizden alabilme temennilerimle
GT-I9300 cihazımdan Tapatalk kullanılarak gönderildi
Son düzenleme:
Eger sosyal bilimciyseniz fark koyacaginiz en onemli alan metot ve yontemdir..herkes laf ebeligi yapabilir ancak olay somut ciktilara ve yorumlara gelince analiz bilgisi konusur..
Ben 2,3 seneden beri istatistikle ilgileniyorum..eger size faydam olmussa da bundan gurur duyarim..ileride sorularimin cevaplarini sizden alabilme temennilerimle
GT-I9300 cihazımdan Tapatalk kullanılarak gönderildi
evet, sosyal bilimciyim ve düşüncenize tamamen katılıyorum. yöntem ve analiz bizi mahvediyor. gerçekten faydanız oldu, hoş, vakit ayırmanız bile önemliydi. her neyse, ilerde siz de bana ihtiyaç duymayacak kadar geliştirirsiniz umarım.
ben de vaktimi istatistikle geçirmeye başaldım bile. bakalım ne kadar altından kalkabileceğim
aktan
Doçent
evet, sosyal bilimciyim ve düşüncenize tamamen katılıyorum. yöntem ve analiz bizi mahvediyor. gerçekten faydanız oldu, hoş, vakit ayırmanız bile önemliydi. her neyse, ilerde siz de bana ihtiyaç duymayacak kadar geliştirirsiniz umarım.
Hocam basarilar ve bol sans size. Zaten hedefi koyduktan sonra geriye kalan alin teri
sizde de o azim var tebrik ederim...iyi forumlarGT-I9300 cihazımdan Tapatalk kullanılarak gönderildi
Research Assistant
Öğrenci
yl tez veri analizini ne kadara yapıyorsunuz ?