Ders Detayı

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.

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.

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...

Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

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

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

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

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

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

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.

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.

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

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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

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)

Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

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

Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

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

Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Merhabalar, Anket formunuzu ve spss dosyasını mail atabilirseniz göz atabilirim. ejder.aycin@kocaeli.edu.tr.

Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Merhabalar, çoktan çok seçmeli şeklindeki sorularda her opsiyonu bir değişken gibi tanımlanıp, işaretlenenler 1 işaretlenmeyenler 2 şeklinde kodlanarak verilen cevaplar değerlendirilebilir. T testi ve ANOVA yapabilmeniz için ortalamasını alabileceğiniz değişkenler analize dahil edilmelidir. Anket formunuzdaki değişkenlerin ölçüm seviyelerine göre doğru analizi seçmeniz gerekecektir. Normal dağılım için ise normallik testleri ve birtakım tanımlayıcı istatistiklerden yararlanılarak karar verilebilir. Normallik ile ilgili videoyu izlemenizi öneririm. Anket formunuzda yer alan değişkenlerin hangi ölçüm seviyesinde olduklarını dikkate alarak, hangi ölçüm seviyesi ile hangi analizlerin yapılabileceğini gözden geçiriniz. Sanırım bu kısımda biraz kafa karışıklığı var gibi. Kolaylıklar diliyorum.

Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Merhabalar. Planlamanızın uygun olduğu kanaatindeyim. İleri SPSS eğitimi ile temel düzeyde incelemediğimiz daha farklı analizleri öğrenmiş olursunuz. Dolayısıyla aldığınız temel SPSS eğitimi üzerine ileri düzeyde analizler içeren ve daha kapsamlı olan bu eğitimleri almanız faydalı olacaktır. Yapısal eşitlik modellemesi eğitimi ise muhtemelen Doğrulayıcı Faktör Analizleri, Örtük Değişkenli Yapısal Model Analizi, Aracılık (Mediation) Etkisi, Path Analizi, Düzenleyici Model testleri gibi konuları öğrenebileceğiniz bir eğitim olacaktır. Dolayısıyla çalışmalarınızda bu tür analizleri kullanmanız gerektiğini düşünüyorsanız, AMOS ile yapısal eşitlik modellemesi eğitimini de alabilirsiniz.

Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Faydalı olmasını diliyorum.

Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

SPSS'in tüm analizleri ile doğrudan alakalı olmasa da özellikle faktör analizi, aracılık etkisi vb diğer konular düşünüldüğünde iki program birbirlerini tamamlayacaktır. Örneğin SPSS'de yapılamayan doğrulayıcı faktör analizinin AMOS ile gerçekleştirilebilmesi gibi. Dilerseniz yapısal eşitlik modellemesi ile ilgili temel düzeyde bilgi sahibi edineceğiniz kaynakları okuyunuz. Ardından konu hakkında fikir sahibi olup, AMOS ile neler yapabileceğinizi öngörebilirsiniz. Kolaylıklar dilerim

Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Olumlu geri bildiriminiz için teşekkür ederim. Eğitimlerin faydalı olduğunu görmek bizleri memnun ediyor. Videolu anlatımlarda ele alınan konunun önemli noktaları uygulamalı bir şekilde aktarılıyor ve kitaplardan okuduğunuz teorik bilgilerin pekiştirilmesini sağlayabiliyor. Dolayısıyla SPSS, AMOS vb. paket programların uygulamalarının anlatıldığı kitaplar ile uygulamalı eğitimler birleştirildiğinde daha fazla verim alınabiliyor. Sadece kitaplardan öğrenin ya da sadece videolu eğitimler izleyerek konuyu öğrenin diye bir genelleme yapamıyorum. Herkesin konuları öğrenme ile ilgili kullandığı yöntem farklı olabilmektedir. Kendinizi geliştirmek istediğiniz alanlarda, bilgiye farklı yollar ile erişim sağlanabilmektedir. İmkanlarınız el verdiğince eğitimlerden, kitaplardan, konu ile ilgili bilimsel makalelerden yararlanmanız faydalı olacaktır. Çalışmalarınızda kolaylıklar diliyorum.

Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Nezaketiniz için teşekkür ederim. Tüm eğitimlerin faydalı olmasını diliyorum. Çalışmalarınızda başarılar dilerim.

Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Merhabalar, Wilcoxon testini aynı birimlerin önce ve sonrası durumları arasındaki farklılığı test etmek için kullanabiliriz. Örneğin 10 bireyin diyet öncesi ve diyet sonrası kilolarının farklılık gösterip göstermediğinin test edilmesi gibi. Siz Anova'nın parametrik olmayan karşılığı olan Kruskal-Wallis testini kastediyor olabilirsiniz. Bu durumu netleştirdikten sonra tekrar düşününüz. Ardından yardımcı olmaya çalışırım.

Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Merhabalar, SPSS dosyasını ejder.aycin@kocaeli.edu.tr'ye mail atar mısınız. Kontrolünü yapıp mail yoluyla geri dönüş sağlarım.

Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Merhabalar, Bahsettiğiniz yüzdeler oldukça yüksek gözüküyor. Toplam varyansın açıklanma derecesi oldukça yüksek ve yeterli. Literatürde farklı görüşler olsa da sosyal bilimlerde genellikle %50'nin üzerindeki varyans açıklama derecesi kabul görüyor. Diğer bilim dallarında daha farklı değerlendirme ve yorumlar olabilir. Literatürdeki sağlam kaynaklardan tekrar okumanızı öneririm.

Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Merhabalar, Parametrelerde gruplamadan kastınız, değişkenin altındaki bazı grupları birleştirmek midir? Örneğin eğitim durumu değişkenini baz alalım. Örneklemin fazla olduğu bir yerde, yüksek lisans mezunu 10 kişi, doktora mezunu 15 kişi olduğunu varsayalım. İki grubu lisansüstü olarak birleştirip 25 kişilik bir grup yapabiliriz(Sayılar temsilidir. Beklenen değer olarak algılamayınız.) Böylelikle grupları birleştirerek bahsettiğiniz şekilde beklenen gözlem sayısı 5'in altındaki hücre sayısını azaltabilir ve ki-kare uygulayabilirsiniz. Bu gibi problemler ile karşılaşmamak için anket formu oluşturulurken dikkat etmek gerekir. Genellikle kolayda örnekleme ile veri toplama sürecini biraz baştan savma olduğundan dolayı veride sıkıntılar olabiliyor. Araştırma tasarımının iyi kurgulanması oldukça önemlidir. Kolaylıklar dilerim.

Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Merhabalar, çoktan çok seçmeli soruları mı kastediyorsunuz? Tam olarak anlayamadım. Ki-kare analizinin hangi durumlarda yapılacağı, analizde yer alacak değişkenlerin neler olabileceği videoda net bir şekilde vurgulanmış olmalıdır.

Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Merhabalar. Bahsettiğiniz durum olabilir. Birden fazla grup arasında anlamlı farklılık çıkabilir. (Zaten anlamlı farklılık çıkan grupların sig. değerinin 0,05'ten küçük olduğunu görürsünüz.) Raporlarken ilk sig. değerini kullanabilirsiniz. Bu değer zaten en az iki grup arasında farklılık olduğunu gösterir. Ayrı ayrı sig. değerlerini vermeniz çok gerekli olmayabilir.

Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Merhabalar. Ortanca bir tanımlayıcı istatistiktir. Dolayısıyla bu tarz tanımlayıcı istatistiklerini görmek istediğiniz değişkenler için Descriptive Statistics menüsünü kullanabilirsiniz. Yani tanımlayıcı istatistik kısmını Kruskal Wallisten bağımsız düşünebilirsiniz. Örneğin başka bir değişken için ortalama, çarpıklık, basıklık vb. diğer istatistikler de gerekebilir. O zaman da Descriptive kısmından yararlanabilirsiniz.

Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Merhabalar. Bu analiz ile neyi amaçladığınızı net olarak anlayamadım. Yaş grupları oluşturdunuz. Bu gruplar ile neyi kıyaslayacaksınız? Yaşların toplamını mı? Genel olarak bir öneride bulunmak isterim. Anket formunu oluştururken demografik özellikler kısmını yapmak istediğiniz analizlere göre tasarlamanız faydanıza olacaktır. Yaş ucu açık bir soru olup ortalaması ile ilgili bir hesap mı olacak yoksa kategorik olarak tasarlanıp yaş gruplarına göre farklılıklar mı incelenecek gibi soruları önceden düşünüp, anket formunuzu ona göre tasarlamanızı öneririm.

Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Merhabalar, AMOS'ta yapısal eşitlik modellemesi yapılacaksa o analizin varsayımlarını detaylı bir şekilde incelemenizi öneririm. Yapısal eşitlik modellemeleri hakkında ileri düzeyde bilgi sahibi olmadığım için sizi yanlış yönlendirmek istemem. Ancak kayıp veri ile ilgili başa çıkma hususunda Full estimation maximum likelihood (FIML) kestirim yönteminin tercih edilebileceğini görmüştüm. Konu ile ilgili kaynakları detaylı incelemenizi önerebilirim.

Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Merhabalar, varyansların homojen olmadığı durumlardaki testler genellikle örnek büyüklüklerinin eşit olmadığı durumlar için uygun. Games-Howell testi de bu gruptaki güçlü testlerden biridir. Tamhane's ve Dunnet's testleri de bu gruptaki diğer alternatifler. Eşit örnek büyüklükleri olsa da varyanslar homojen değilse bu gruptaki testlerden birini tercih etmek durumunda kalıyoruz.