Ders Detayı

Eğitmenin Cevabı (HASAN BULUT)

Merhabalar, güzel dilekleriniz için teşekkür ederim. Önerinizi dikkate alarak eğitimde yer alan verilerin paylaşımını gerçekleştirmeye çalışacağım. Teşekkür ederim. Saygılarımla.

Eğitmenin Cevabı (HASAN BULUT)

Merhabalar, Müsaadenizle bu soruya biraz teorik yanıt vereceğim. Daha doğrusu teorik altyapısını anlatarak yanıtlamaya çalışacağım. Esasında sorduğunuz soru merkezi limit teoremine dayanmaktadır. Merkezi limit teoremi veriler normal dağılımdan geldiğinde ortalamanın da normal dağılacağını söyler. Veri normal dağılımdan gelmediğinde ya da dağılımı bilinmediğinde ise gözlem sayısı YETERİNCE BÜYÜK (çoğu kaynak burada 30 gözlemi yeterli kabul etmektedir) olduğunda, ortalamanın yine normal dağılacağını ifade eder. İşte sizin kafanızı karıştıran 30 gözlem değeri buradan gelmektedir. Uygulamalarda tavsiyem gözlem sayısı ne olursa olsun öncelikle verinin normallik testini yapınız ve veri normal çıktıysa parametrik (t-testi, ANOVA vb.), normal çıkmadıysa non-parametric (Mann-Whitney, Kruskall-Wallis H testi vb.) kullanınız. Yani gözlem sayısıyla kullanacağınız test arasında doğrudan bir lişki kurmadan normallik testi sonucuna göre karar verirseniz, bilimsel bir dayanağınız olmuş olur. Öte yandan gözlem sayısı 30'dan büyük olduğunda normalliğe bakmadan doğrudan parametrik testleri kullanın diyen münferit çalışmalar bulunmakta, ancak gözlem sayısı 30'dan düşük olduğunda doğrudan non-parametric yaklaşımlara yönelmek kesinlikle hatalı bir yaklaşım. Dolayısıyla gözlem sayısına bakarak parametrik-non parametrik test seçimi yapmanızı önermiyorum. Umarım faydalı olmuştur. İyi çalışmalar. Saygılarımla

Eğitmenin Cevabı (HASAN BULUT)

Merhabalar, hangi test için soruyorsunuz acaba? Soruları gördüğüm platformda soruyu hangi konu için sorduğunuz görünmüyor maalesef. Derste raporlama hakkında önerilerde bulunmuştum. Ancak burada test verisi derken test sonuçlarının raporlanmasından bahsettiğinizi düşünüyorum. Çünkü verilerinizi makalelerde paylaşmanız çoğu zaman imkansız ve gereksiz olacaktır. İyi çalışmalar dilerim. Saygılarımla.

Eğitmenin Cevabı (HASAN BULUT)

Merhaba, Yaş gibi Sayısal değişkenler için scale, cinsiyet gibi düzeyler (kadın-erkek) arasında üstünlük olmayan değişkenler için nominal, eğitim düzeyi ya da likert ölçeği maddeleri gibi belirli bir silsile ve üstünlük söz konusu olan değişkenler için ordinal seçebilirsiniz. İyi çalışmalar.

Eğitmenin Cevabı (HASAN BULUT)

İyi çalışmalar.

Eğitmenin Cevabı (HASAN BULUT)

İyi çalışmalar.

Eğitmenin Cevabı (HASAN BULUT)

Merhaba, Veri girişi her anket için farklılık gösterebilir. Ama genel olarak her bir soru için ayrı ayrı değişken girilir ve ihtiyaç halinde bu değişkenlere verilen yanıtlar toplanabilir. İyi çalışmalar.

Eğitmenin Cevabı (HASAN BULUT)

Yokluk hipotezi verilerin normal dağıldığı şeklinde kurulur. Bu yüzden p>0.05 olduğunda bu hipotez reddedilemez ve verilerin normal olduğuna karar verilir. Eğer p<0.05 ise normallik söz konusu değildir.

Eğitmenin Cevabı (HASAN BULUT)

Herhangi bir ortalamanın sabit bir sayıya eşit olduğuyla ilgileniyorsanız tek grup ortalaması için hipotez testi yapıyorsunuz. Eğer iki farklı ortalamanın eşit olup-olmadığını inceliyor ya da bu ortalamaları karşılaştırıyorsanız iki grup ortalaması için test yapıyorsunuz. Ortalamaların hesaplandığı gruplar da işlem öncesi işlem sonrası gibi bir tasarım yoksa iki bağımsız grup testi yapıyorsunuz.

Eğitmenin Cevabı (HASAN BULUT)

Rica ederim, iyi çalışmalar.

Eğitmenin Cevabı (HASAN BULUT)

Normallik varsayımı için tüm grupların normal olması gerekir. Bir tanesi bile normal değilse varsayım sağlanmamış olur.

Eğitmenin Cevabı (HASAN BULUT)

Merhaba, Söz konusu uyarıda söz konusu değişken için bazı gruplarda 2'den az (yani 1 ya da 0) gözlem olduğu, bu durumda da analize devam edilemediği söylemektedir. Çünkü bu durumda standart sapma sıfır olacağından test istatistiğinin değeri hesaplanamaz ve herhangi bir karar verilemez. Burada gruplar birleştirilerek gözlem sayısı arttırılabilir. İyi çalışmalar.

Eğitmenin Cevabı (HASAN BULUT)

Merhaba, Burada anket sorularının hazırlanması esnasında destek almanız daha faydalı olabilirdi. Ancak hem 2 hem de 4 boş şeklinde kodlanacaksa ve bunlar arasında farklılık yoksa bunların birleştirilmesi faydalı olabilir. Yani; 1 yanıtı verenler 1 (Beni hiç yansıtmıyor) 2 yanıtı verenler 4( Boş) 3 yanıtı verenler 2 (Ben pek yansıtmıyor) 4 yanıtı verenler 4 (Boş) 5 yanıtı verenler 3 (Beni biraz yansıtıyor) şeklinde yeniden kodlanabilir.

Eğitmenin Cevabı (HASAN BULUT)

Merhaba, veri setleriyle ilgili bir çalışma henüz yapamadım. İlk fırsata hazırlayıp sisteme yüklemeye çalışacağım. İyi çalışmalar.

Eğitmenin Cevabı (HASAN BULUT)

Merhaba eğer verilerinizi sayısal olarak öntest sontest olarak karşılaştıracaksanız eğitimde anlayılan Paired t testi (veriler normalse) ya da wilcoxon işaretli sıra sayıları testi (veriler normal değilse) kullanabilirsiniz. Bu durumda eğitim işinize yarayacaktır. Ancak eğer verilerinizi olumsuz, kısmen olumlu ve olumlu olmak üzere öntest-sontest şeklinde incelemek isterseniz, bu durumda kullanmanız gereken yöntem maalesef temel düzey spss eğitimindeele alınmamıştır. Bu nedenle ikinci durumda eğitim size fayda sağlamayacaktır. İyi çalışmalar dilerim.

Eğitmenin Cevabı (HASAN BULUT)

Duncan çoklu karşılaştırma testi sıraya dizilmiş ortalamalar arasındaki farklılığı, ilgili ortalamanın sıralamadaki konumunu dikkate alarak karşılaştıran bir yaklaşıma sahip olup, varyansların homojenliği varsayımı sağlandığında kullanılmaktadır. İyi çalışmalar.

Eğitmenin Cevabı (HASAN BULUT)

Merhaba Filiz Hanım, Frekansları SPSS otomatik olarak hesaplayabilmektedir. Ancak doğrudan frekanslara sahip olduğumuzda ağırlıklandırma işleminin nasıl yapılacağını göstermek için böyle bir örnek uygulama yapılmıştır. İyi çalışmalar dilerim.

Eğitmenin Cevabı (HASAN BULUT)

Merhabalar, Regresyon analizini temel düzey SPSS eğitimi kapsamına dahil etmedik. Böyle bir zorunluluk ya da kural yoktur elbette. Korelasyon analizinde sayısal değişkenler arasındaki ilişkiyle ilgilenilirken, regresyon analizinde değişkenler arasında neden-sonuç ilişkisi aranır. Sayısal bir değişken üzerinde etkisi olabilecek bir (basit doğrusal regresyonda) ya da birden fazla (çoklu doğrusal regresyonda) değişken kullanarak bir model elde etmeye çalışlır. Ayrıca bağımlı değişkeniniz kategorikse lojistik regresyon adını verdiğimiz bir yaklaşım kullanılabilir. Görüldüğü gibi regresyon analizi başlı başına bir eğitimin konusu olabilecek kadar geniş bir konu olup, bu nedenden dolayı temel düzey veri analizi eğitimi kapsamında değerlendirilmemiştir. İyi çalışmalar.

Eğitmenin Cevabı (HASAN BULUT)

Merhaba Muhammed Bey, Sorduğunuz soru aldığınız eğitimde bulunmayan bir konuyu kapsadığı için yanıt vermem etik açıdan uygun değildir. İyi çalışmalar.