Spss De Birden Fazla Seçenek

DEĞİŞKEN TANIMLAMA

Her bir değişkenin;

• Name: Adı
• Type: Tipi (Numeric, dot, date, string&#;),
• Witdh: Uzunluğu,
• Decimals: Değişken sayısal ise kesirli kısmı,
• Labels: Etiketi, ve Value: Etiket değeri , Missing Values: Hatalı verilerin tanımı,
• Columns: Kolon genişliği, Align: Sağa-sola bitişik yada ortalı olması,
• Measure: Ölçüm düzeyi. ( String ise nominal [adsal] yada ordinal [sıralı], numeric ise bunlara ek olarak scale [ölçekli] )

Yalnızca değişken adı yazılırsa spss otomatik olarak değişkenle ilgili varsayılan bazı özellikleri ekler.

Değişken tipi

Numeric yazılı kutucuğun sağındaki buton üzerine tıklanırsa variable type diyalog penceresi açılır. Kullanıcı değişken tipini belirtmez ise, spss bunu numeric olarak kabul eder, uzunluk (width) olarakda 8 basamaklı ve kesirli (decimals) kısmını da 2 basamak olarak atar.

Sık kullanılan değişken tipleri &#;numeric&#;,&#;string&#; ve &#;date&#;tir. Yalnızca sayısal değerler girilecek bir değişkenlerin tipi numeric olarak tanımlanmalı, rakam dışında karakterle de varsa string olarak tanımlanmalıdır.

HATALI DEĞİŞKEN TANIMLAMA

Hatalı değerlerin tanımlanması

Hangi değişkenlerin hatalı olacağını kullanıcı tarafından tanımlanabilir. Hatalı veriler için;

1. &#;Discrete missing values&#; altında 3 kutucuk bulunmaktadır. Buraya hatalı olarak kabul edilecek 3 ayrı değer girilebilir.
2. &#; Range plus &#;..&#; altında bulunan &#;Low&#; alt sınır, &#;High&#; üst sınır olmak üzere bu iki değer arası hatalı olarak tanımlanabilir, ayrıca bir de ayrı bir değer girilebilir. &#;Range plus &#;&#; altındaki kutucuklar sayısal değişkenler için kullanılır, string değişkenlerde kullanılmaz.

ETİKET YAZMA

Değişkenlere etiket yazmak gereksiz bir iş değildir. Tüm değişkenlerin etiketi yazılmasında yarar vardır.

Values yazan kolon ise özellikle sıralı (ordinal) ve isimsel (nominal) değişkenler için önem taşımaktadır. Burada her bir değere karşılık gelen etiket yazılmalıdır.

Değer etiketi (value labels) oluşturmak için;

1. İlgili değişkenin satırı ile &#;Values&#; kolonunun kesiştiği kutucuğa tıklayınız
2. &#;Value labels&#; diyalog penceresinde değeri ve değerin etiketini yazınız
3. &#;Add&#; düğmesine basınız

Tanımlanmış bir değişkeni geri almak için;

1. Fare ile değer ve etiketi üzerine tıklayınız
2. &#;Remove&#; tuşuna basınız

Değişiklik için;

1. Fare ile değer ve etiketi üzerine tıklayınız
2. &#;Change&#; tuşuna basınız

SPSS FİLE MENÜSÜ

1. New sekmesi ile, yeni veri, çıktı, makro ve program dosyası oluşturulabilir.
2. Open sekmesi ile, daha önce kayıt edilmiş veri, çıktı, makro ve program dosyaları açılabilir.
3. Open Database ile, veritabanı sürücüleri eklenebilir
4. Read Text Data sekmesi ile, metin dosyası biçeminde girilen veri dosyaları aktarılabilir
5. Save sekmesi ile, kayıt yapılır
6. Save as sekmesi ile, farklı isimde ya da yere dosya kayıt yapılabilir
7. Display Data Info.. sekmesi ile veri dosyası hakkında bilgiler elde edilir.
8. Apply Data Dictionary.. ile herhangi bir veri sözlüğü aktif veri dosyasına uygulanabilir
9. Cache data ile, veri dosyasının geçici bir kopyası oluşturulur
10. Print sekmesi yazdırmak amacı ile kullanılır
11. Print preview ile baskı önizleme yapılabilir
12. Switch server, ağ altında çalışan bilgisayrlarda kullanılılır
13. Recently used data sekmesi, son kullanılan veri dosyalarını gösterir
14. Recently used files sekmesi, son kullanılan dosyaları gösterir

METİN BİÇİMİNDEKİ VERİ DOSYASINI OKUMA

Bir çok kelime işlem yazılımı ile asci biçeminde veri dosyası oluşturulabilir. Oluşturulan bu veri dosyalarını spss&#;e aktarmak için;

1. File menüsünden Read ASCI Data sekmesi seçilmelidir.
2. Dosyanın bulunduğu dizin ve dosya seçimi yapılarak açılmalıdır ( Şekil 1).
3. Altı adımda metin dosyasını yükleyen bir sihirbaz çalışacaktır. ( Şekil 2)
4. İlk adımda &#;Daha önceden tanımlanmış biçemli bir dosya ile eşleştirme yapılmasını istiyor musunuz&#; sorusu yanıtlanmalıdır.
5. İleri adımlarda metin biçemli veri dosyası ve oluşturulmak istenen dosyaya ilişkin sorular sorulmaktadır.

SPSS VERİ EDİTÖRÜ

SPSS veri editörü ızgara şeklinde olup, her bir satırda bir kişiye ilişkin değişkenler seafoodplus.infoşiye ilişkin değişkenlerin ismi soluk olarak gösterilen &#;var&#; düğmelerine çift tıklatılarak tanımlanabilir.

Veri editörünün en altında bulunan &#;variable view&#; sekmesi ile değişkenler tanımlanabilir.

Değiken tanımlarken dikkat edilmesi gereken kurallar;

1. Uzunluğu 8 karakteri geçmemeli
2. Boşluk olmamalı
3. (Yalnızca Türkçe&#;de olan karakterler kullanılmamalı; ş,ç,ö,ğ gibi),
4. Her değişkeninin ismi farklı olmalıdır.
5. Özellikle isimsel değişkenlerin etiketlenmesi önemlidir

Değişken tanımlama penceresinin her satırı yalnızca bir değişkene ilişkin özellikleri tanımlamak amacı ile kullanılır. Değişkeninin adı, tipi, etiketi, isimsel ve sıralı değişkenlerde değerlerin etiketi, hangi değerlerin hatalı veri olarak algılanacağı tanımlanmalıdır.

VERİ KONTROLÜ

Veri girişi tamamlandıktan sonra analizlere geçmeden önce, veri girişi sırasındaki olası hataların kontrolü ve gerekli düzeltmelerin yapılması gerekmektedir. Bunun için hem SPSS’in özelliklerinden hem de basit istatistiksel işlemlerden yararlanılmaktadır.

1. Veri etiketleri yardımı ile veri kontrolü: Yukarıda açıklandığı gibi gruplanmış verilerde, her bir grubun araştırmacı tarafından tanımlanmış bir “değeri” (Value) ve bir “etiketi” (Label) bulunmaktadır. Eğer Data Editor penceresindeki kontrol düğmelerinden veri etiketi (Value labels) düğmesine basılırsa ya da, menü çubuğundan “Görünüm &#; Veri etiketleri (View &#; Value Labels) komutu aktif hale getirilirse veri girişi sırasında doğrudan etiketler görülecektir. Örneğin; veri tabanında olguların cinsiyet kodları (1,2) girildiğinde, kodlar yerine etiketleri ile (erkek, kadın) olarak görülecektir.
2. Frekans tabloları ve dağılım özellikleri ve grafikler yardımı ile veri kontrolü: SPSS’in istatistiksel analiz yeteneklerini salt değişkenlerin analizi sırasında değil, aynı zamanda verinin kontrolü amacı ile de kullanmak olası. Bu amaçla “İstatistik &#; Özet” (Statistics &#; Summarize) menüsü kullanılabilir. Bu menüden, sayımla belirlenen gruplanmış veriler için frekans tabloları (Frequencies), ölçümle belirlenen veriler için ise aritmetik ortalama, standart sapma, minimum ve maksimum değer gibi tanımlayıcı ölçütler (Descriptives) alınabilir. Ya da yine aynı menüden “veri incelemesi” (Explore) yapılabilir. Böylece veri girişi sırasında gözden kaçan hatalı verileri saptayıp düzeltmek olasıdır. Örneğin; kadın olguları tanımlamak için kullanılan “2” kodu yerine 22 girilmiş olgular frekans tabloları yardımı ile, ya da g/dl cinsinde hemoglobin değeri yerine olarak girilen bir olgu ortalama ve maksimum değerleri kontrol ederek saptanabilir. Veri kotrolü için SPSS’in grafik olanaklarından da yararlanmak olasıdır.

SPSS “İstatistik &#; Özet” (Statistics &#; Summarize) menüsü yardımı ile veri kontrolü ile ilgili adımlar bu bölümün sonunda “Verinin Özetlenmesi” başlığı altında ele alınmıştır. Grafik yapımı ile ilgili bilgiler ise ayrı bir bölümde bulunmaktadır.

VERİ DÖNÜŞÜM (Transformation) İŞLEMLERİ

Araştırmanın veri toplama aşamasında elde edilen ham veriler kimi zaman yapılmak istenen analiz için yeterli olmayabilir. Örneğin; olguların boy uzunlukları ve beden ağırlıkları ile ilgili veriler toplanmış olabilir fakat beden kitle indekslerinin ayrıca hesaplanması, daha sonra da olguların beden kitle indekslerine göre zayıf, normal ve şişman diye gruplanması gerekebilir.

Bu ve benzeri küçük hesaplamaları, veri dönüşümlerini SPSS ile yapmak olasıdır. Bunun için yine menü çubuğundaki “dönüşüm” (Transform) komutunun farklı özelliklerinden yararlanılmaktadır. Sağlık alanındaki çalışmalarda en sık kullanılan “hesaplama” (Compute) ve “yeniden kodlama” (Recode) komutlarının kullanımını yine örnek veri tabanı yardımı ile özetleyelim.

Olguların beden kitle indekslerinin (BKİ) hesaplanması gerektiğini kabul edelim. Bilindiği gibi BKİ, kilogram cinsinden beden ağırlığının metre cinsinde boy uzunluğunun karesine bölünmesi ile hesaplanır (BKİ=kg/m²). Veri topama aşamasında beden ağırlığı kilogram cinsinden, fakat boy uzunluğu santimetre olarak toplanmıştır. Bu nedenle öncelikle boy uzunluğunun metreye dönüştürülmesi sonra da beden kitle indeksinin hesaplanması gerekmektedir.

Hesaplama (Compute)

“Dönüşüm &#; Hesaplama” (Transform &#; Compute) komutu ile açılan “Değişken Hesaplama” (Compute Variable) penceresi araştırmacıya veri tabanındaki değişkenler üzerinde birçok farklı hesaplama işlemini yapabilme olanağı verir. İlk bakışta karmaşık görünmekle birlikte kullanımı kolay bir penceredir. Yapılacak işlemleri özetlemeden önce pencere üzerindeki işlem düğmelerinin işlevlerine göz atmakta yarar var.