SPSS Veri Analizi Nasıl Yapılır? Tez Verisi İçin Adım Adım Rehber

SPSS veri analizi, veri dosyasını kurup temizledikten sonra her araştırma sorusuna ölçüm düzeyine ve desene uygun testi seçerek ve çıktıyı APA biçiminde raporlayarak yapılır. Sıralama şudur: soruları listeleyin, dosyayı hazırlayın, ölçek puanlarını hesaplayın, varsayımları sınayın, testi yürütün ve sonucu yazın.

Veriler toplandı, dosya önünüzde duruyor ama hangi analizin yapılacağı belirsizse aşağıdaki adımları sırayla izleyebilirsiniz. Sürecin bir bölümünü birlikte yürütmek isterseniz kapsamı SPSS desteği sayfamızda görebilirsiniz.

SPSS veri analizi hangi sırayla yapılır?

Programı açmadan önce yapılacak ilk iş, her araştırma sorusunun karşısına hangi değişkenlerin ve hangi testin geleceğini yazmaktır. Bu plan, güç analizi ve yöntem bölümü ile tutarlı olmalıdır. Sonraki sıra şöyledir:

1. Dosyayı kurun: Değişkenleri tanımlayın ve değer etiketlerini girin.
2. Veriyi temizleyin: Hatalı girişleri, kayıp veriyi ve uç değerleri inceleyin.
3. Puanları hesaplayın: Ters maddeleri çevirin, toplam puanları oluşturun, güvenirliğe bakın.
4. Örneklemi betimleyin: Frekans, ortalama ve standart sapmaları çıkarın.
5. Varsayımları sınayın: Normallik ve varyans homojenliğine bakın.
6. Testi yürütün: Her soruyu planladığınız testle yanıtlayın.
7. Raporlayın: Sonuçları tablo ve metne dönüştürün.

Aşağıda varsayımsal bir örnek kullanıyoruz: 120 hemşireye (60 gündüz, 60 vardiyalı) beşli Likert tipi bir iş doyumu ölçeği uygulandı. Araştırma sorusu, iş doyumunun çalışma düzenine göre farklılaşıp farklılaşmadığıdır.

SPSS veri analizi öncesinde dosya nasıl hazırlanır?

Her satır bir katılımcı, her sütun bir değişkendir. Anket, ölçek ya da dosya taraması verisi için bu düzen aynıdır. Değişken adlarında Türkçe karakter ve boşluk kullanmayın (madde1, calisma_duzeni). Variable View sekmesinde ölçüm düzeyini nominal, ordinal ya da scale olarak seçin ve değer etiketlerini girin (1 = Gündüz, 2 = Vardiyalı).

Ham dosyanın üzerine asla kaydetmeyin; temizlenmiş veriyi ayrı bir dosyada tutun. Menülerdeki Paste düğmesiyle işlemleri syntax olarak saklarsanız analizi aylar sonra da tekrarlayabilirsiniz. Katılımcıların ad, telefon ya da dosya numarası gibi bilgilerini analiz dosyasına almayın; kod numarası kullanmak araştırma etiği açısından da daha güvenlidir.

Hatalı giriş, kayıp veri ve uç değerler nasıl kontrol edilir?

Hatalı giriş: Analyze → Descriptive Statistics → Frequencies ile her değişkene bakın. Beşli ölçekte 7 değeri görüyorsanız kaynağa dönüp düzeltin. Aynı kişinin iki kez girilip girilmediğini Data → Identify Duplicate Cases ile denetleyin.

Kayıp veri: Hücreyi boş bırakın ya da 99 gibi bir kodu Variable View’da kayıp olarak tanımlayın. Kaybın oranına ve belirli maddelerde yoğunlaşıp yoğunlaşmadığına bakın. Eksik satırları sessizce silmek sonuçları yanlı kılabilir; kaybın türüne göre çoklu atama gibi yöntemler daha sağlıklı olabilir (Schafer ve Graham, 2002). Hangi yolu seçtiğinizi tezde yazın.

Uç değer: Puanları Analyze → Descriptive Statistics → Descriptives içindeki “Save standardized values” seçeneğiyle z değerine çevirin. Sık kullanılan ölçüt, mutlak z değerinin 3,29’u aşmasıdır (Tabachnick ve Fidell, 2019). Hızlı bir ön kontrol için normallik ve aykırı değer kontrolü aracımızı da kullanabilirsiniz. Uç değeri otomatik silmeyin: önce giriş hatası mı, gerçek bir gözlem mi olduğunu anlayın, çıkardığınız her gözlemin sayısını ve gerekçesini kaydedin.

Ters maddeler ve ölçek puanı nasıl hesaplanır?

Olumsuz ifadeli maddeleri Transform → Recode into Different Variables ile çevirin; beşli ölçekte yeni değer 6 − eski değerdir. Ardından Cronbach alfa katsayısını Analyze → Scale → Reliability Analysis ile hesaplayın. Madde-toplam korelasyonu negatif çıkan bir madde genellikle çevrilmemiş bir maddeye işaret eder. Puanı Transform → Compute Variable ile MEAN ya da SUM işlevinden oluşturun ve ölçeğin özgün puanlama yönergesine uyun. Uyarlanmış ölçek kullanıyorsanız alt boyutların nasıl puanlandığını kaynak çalışmadan doğrulayın.

Örneklem ve değişkenler nasıl betimlenir?

Analize geçmeden önce okura kiminle çalıştığınızı gösterin. Kategorik değişkenler (cinsiyet, birim, çalışma düzeni) için Frequencies ile sayı ve yüzde, sürekli değişkenler (yaş, ölçek puanı) için Descriptives ile ortalama ve standart sapma alın. Tarama deseninde bu tablo çoğu zaman bulguların ilk sayfasıdır. Yüzdeleri hesaplarken paydanın toplam katılımcı mı, soruyu yanıtlayan kişi mi olduğunu belirtin. Yanıt sayınız planladığınız sayının altında kaldıysa bunu da kaydedin; çünkü test gücünü ve yorumunuzu etkiler.

Hangi test seçilir?

SPSS veri analizi sırasında test, çıkan sonuca göre değil; sorunun türüne, bağımlı değişkenin ölçüm düzeyine ve grupların bağımsız olup olmadığına göre seçilir. Likert toplam puanlarının parametrik testlerle çözümlenebileceğini gösteren çalışmalar vardır (Norman, 2010), ancak tek bir madde için karar farklı olabilir. Parametrik ve non-parametrik seçenekler aşağıdaki tabloda yan yanadır.

Menü adları sürüme göre küçük farklar gösterebilir. Örneğimizde iki bağımsız grup ve sürekli kabul edilen bir ölçek puanı olduğundan aday test bağımsız örneklem t-testidir. İlişkisel tarama yaptıysanız korelasyon ve regresyon satırlarına bakın. Karma yöntem çalışmalarında nicel kolun analizi de aynı adımları izler. Ek test denemeden önce planınıza dönün: çok sayıda karşılaştırma, rastlantısal olarak anlamlı sonuç bulma olasılığını artırır.

Varsayımlar nasıl sınanır ve çıktı nasıl okunur?

Normallik sınamasını her grup için ayrı yapın: Analyze → Descriptive Statistics → Explore menüsünde bağımlı değişkeni seçin, grubu Factor List alanına alın, Plots bölümünde normallik grafiklerini işaretleyin. Tek bir testin p değerine değil; grafiklere, çarpıklık ve basıklığa birlikte bakın. Büyük örneklemde küçük sapmalar bile anlamlı çıkabilir.

t-testi çıktısında iki satır görürsünüz. Levene testi anlamlı değilse “Equal variances assumed”, anlamlıysa “Equal variances not assumed” (Welch) satırını okuyun. Sonra farkın yönünü Group Statistics tablosundan görün ve etki büyüklüğünü ekleyin. p değerinin .05’in altında olması, farkın pratikte önemli olduğunu tek başına göstermez. Sürüm 27 ve sonrasında t-testi için Cohen’s d çıktıda hazır gelir; ANOVA’da ise raporladığınız değerin eta kare mi kısmi eta kare mi olduğunu belirtin. Sonuçlarınızı t-testi hesaplama ya da tek yönlü ANOVA hesaplama araçlarımızla karşılaştırabilirsiniz.
ANOVA anlamlı çıktığında farkın hangi gruplar arasında olduğunu post hoc testle gösterin: varyanslar homojense Tukey, değilse Games-Howell yaygın tercihtir. Regresyonda çoklu bağlantıyı VIF değeriyle, artıkların dağılımını grafikle denetleyin. Varsayım ihlalinde hemen başka teste geçmek yerine önce nedeni anlayın; uç değer ya da çarpık dağılım çoğu zaman açıklanabilir. Kararınızı ve gerekçesini not edin, çünkü bu not doğrudan yöntem ve bulgular metnine dönüşür.

SPSS veri analizi sonuçları APA 7’ye göre nasıl raporlanır?

SPSS çıktısı teze olduğu gibi yapıştırılmaz. Gerekli değerler seçilip kılavuza uygun tabloya taşınır. Betimsel istatistikleri verdikten sonra her soruyu ayrı ayrı yanıtlayın. Örneğimizin tablosu şöyle olabilir (veriler varsayımsaldır):

Metindeki karşılığı şöyle yazılır:

Gündüz çalışan hemşirelerin iş doyumu puanı (M = 3.72, SD = 0.61), vardiyalı çalışanlardan (M = 3.41, SD = 0.72) anlamlı düzeyde yüksektir, t(118) = 2.54, p = .012, %95 GA [0.07, 0.55], d = 0.46.

İstatistik simgeleri italik yazılır; p için baştaki sıfır kullanılmaz ve anlamlı çıkmayan sonuçlar da raporlanır (American Psychological Association, 2020). Ondalık ayracı için enstitü kılavuzunuza bakın. Tıpta uzmanlık tezi gibi klinik çalışmalarda güven aralığı raporu çoğu kez ayrıca beklenir. Yöntemde kullanılan program sürümünü ve seçtiğiniz testlerin gerekçesini belirtin. Bölümün tamamını kurarken bulgular bölümü rehberimizi, yorumlar için tartışma bölümünü kullanabilirsiniz.

En çok nerede takılınıyor?

• Veri hazırlığını atlamak: Ters madde çevrilmeden ya da 99 kodu kayıp tanımlanmadan hesaplanan puanlar bütün tabloları bozar ve analiz baştan yapılır.
• Testi sonuca göre değiştirmek: Anlamlı çıkan testi aramak, hipotezle yöntemin ayrışmasına yol açar; bu durum savunmada zor bir soruya dönüşür.
• Yanlış satırı okumak: Levene sonucuna bakılmadan alınan t değeri tabloya yanlış geçer.
• Yalnızca p değeri vermek: Etki büyüklüğü eksik olduğunda danışman ya da hakem tabloyu geri gönderebilir.
• Çıktıyı yorumsuz bırakmak: Tablo var, cümle yoksa jüri düzeltmeleri aşamasında aynı bölüme dönülür.

Hangi durumda destek almak işinizi kolaylaştırır?

Destek en çok, veriler toplandığı hâlde hangi analizin yapılacağı belirsizken işe yarar. Şu durumlardan biri size tanıdık geliyorsa birlikte bakabiliriz:

• Veriler dosyada duruyor ama hangi soruya hangi testin uyduğundan emin değilsiniz.
• Normallik sonuçları çelişiyor, parametrik mi non-parametrik mi gideceğinize karar veremiyorsunuz.
• Güvenirlik beklenenden düşük çıktı, sorunun nerede olduğunu bulamıyorsunuz.
• Danışmanınız tabloları ya da test seçimini geri çevirdi.

Birlikte çalışma süreci şöyle ilerler:

1. Ücretsiz ön görüşme: Veri setinizi ve araştırma sorularınızı birlikte inceleriz.
2. Kapsam ve yol haritası: Veri seti, ölçek listesi, hipotezler ve enstitü kılavuzu üzerinden analiz planını netleştiririz.
3. Adım adım birlikte çalışma: Veriyi analize hazırlar, varsayımları sınar, testleri gerekçesiyle yürütür ve tabloları kılavuza göre düzenleriz.
4. Zoom’da birlikte değerlendirme: Sonuçları birlikte okur, her kararın nedenini konuşuruz; tez savunmasında tercihlerinizi kendi cümlelerinizle anlatabilirsiniz.

SPSS veri analizi hizmetimizin kapsamını bu sayfada, daha geniş istatistik ihtiyaçlarını İstatistiksel Analiz sayfasında, çalışma ilkelerimizi Etik Çerçevemiz sayfasında bulabilirsiniz. Analizleri tezden makaleye taşımayı düşünüyorsanız planı baştan buna göre kurabiliriz.

WhatsApp’tan ön görüşme isteyin

Sık sorulan sorular

Ücret ve süre neye göre belirlenir?

Veri setinin büyüklüğüne, ölçek ve araştırma sorusu sayısına ve analizin türüne göre belirlenir. Ön görüşmeden sonra size özel kapsam çıkarılır.

Verilerim gizli kalır mı?

Evet. Paylaştığınız dosyalar ve kişisel veriler KVKK aydınlatma metnimiz kapsamında korunur. Mümkünse veri setini kimlik bilgilerinden arındırılmış hâliyle paylaşmanızı öneririz.

Süreç tamamen online yürür mü?

Evet. Görüşmeler Zoom üzerinden, dosya paylaşımları dijital ortamda yapılır.

Danışman ya da hakem analizleri geri çevirirse ne yapılır?

Danışman notlarını ya da hakem yorumlarını birlikte okur, hangi testin ya da tablonun gözden geçirileceğini belirler ve değişiklikleri gerekçeleriyle planlarız.

Kaynaklar

• American Psychological Association. (2020). Publication manual of the American Psychological Association (7th ed.). https://doi.org/10.1037/0000165-000
• Field, A. (2024). Discovering statistics using IBM SPSS Statistics (6th ed.). SAGE.
• Norman, G. (2010). Likert scales, levels of measurement and the “laws” of statistics. Advances in Health Sciences Education, 15(5), 625–632. https://doi.org/10.1007/s10459-010-9222-y
• Pallant, J. (2020). SPSS survival manual (7th ed.). Routledge.
• Schafer, J. L., & Graham, J. W. (2002). Missing data: Our view of the state of the art. Psychological Methods, 7(2), 147–177. https://doi.org/10.1037/1082-989X.7.2.147
• Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2019). Using multivariate statistics (7th ed.). Pearson.