SPSS ile Spearman Korelasyon Analizi

[@OfisLab]

Bu videoda anlattıklarımı beğendiysen, *SPSS Dersleri* isimli video serimi de izlemeni tavsiye ederim kzbin.info/aero/PL9dwBqqedrdzg5Ord9MA7kiR0B7eyhecp Gelecekteki videolarımı kaçırmamak için kanalıma abone olmayı unutma 😊kzbin.info Ayrıca, bu videoyu beğendiysen BEĞEN tuşuna da basarsan daha fazla kişinin bu videoyu görmesini sağlayıp onların da faydalanmasını sağlayabilirsin!

[@Pelin5534]

çok güzel anlattınız tebrik ederim

[@OfisLab]

Rica ederim

Merhabalar, normal dağılım göstermeyen verilerle regresyon analizi yapmak mümkün müdür?

[@bugraak6409]

Merhaba p

[@OfisLab]

Merhabalar. Bu değer SPSS tarafından yuvarlanıp .01 haline getiriliyor mesela .00984 oluyor SPSS onu .01 olarak gösteriyor. Bu durumdaysanız o zaman

[@hakanusta167]

İller bazında nüfus sayıları ile araç sayıları arasında spearman kullanılabilir mi.

[@OfisLab]

Merhaba! İller bazında nüfus sayıları ve araç sayıları arasındaki ilişkiyi incelemek için Spearman Korelasyon Analizi kullanabilirsiniz, özellikle verileriniz normal dağılıma uymuyorsa veya sıralı bir yapıya sahipse bu uygun bir seçenek olacaktır.

[@fatihcelik7537]

Bilgilendirme için teşekkürler hocam. 1. Eğer verilerimiz oransal veya eşit aralıklı ise Sperarman kullanabilir miyiz? ( Verilerimiz normal dağılmıyor) 2. Ölçüt geçerliği testi için bazı değişkenlerimiz normal dağılıyor bazıları dağılmıyor. Bu durumda nasıl bir yol izlemeliyiz?

[@OfisLab]

Merhabalar hocam. Bence birinci ve ikinci soru için de spearman korelasyon analizini kullanabilirsiniz

[@emresarikaya_md]

Merhabalar. Emeğinize sağlık. Sorum şu olacak: korelasyon yaptığımız her iki değişkenin de normal dağılım olması gerekir mi parametrik olarak değerlendirip pearson yapabilmek için. Biri normal biri anormal dağılan değişken için pearson mı spearman mı kullanmak gerekir. Teşekkür ederim

[@OfisLab]

Merhaba. Evet ikisi de normal dağılması gerekiyor parametrik testlerin varsayımlarını karşılamak için. Spearman kullanmanız daha iyi olur sizin durumda.

[@emresarikaya_md]

@@OfisLab çok teşekkür ederim

[@OfisLab]

Rica ederim

[@ezgikaratas3764]

Merhaba spearman ve pearson korelasyon analizleri arasındaki fark nedir? Normallik varsayımı gibi uygulamadaki farkları kast etmiyorum. Şöyle ki ikisi de iki değişken arasındaki ilişkiyi veriyor. Birbirlerine bir üstünlükleri var mı ? Parametrik testlerin nonparametrik testlere ne üstünlüğü var? Pearson kullanınca daha geçerli diyebilir miyiz? Değişkenler arasındaki ilişkiyi spearmanla açıklasam ne olur pearsonla açıklasam ne olur ?? Yanıtınız için şimdiden teşekkürler.

[@OfisLab]

Merhaba! İki analiz de iki değişken arasındaki ilişkiyi ölçer, ancak farklı yönleri ve özellikleri vardır. Pearson korelasyon analizi, iki değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi ölçer. Bu analiz, değişkenlerin sürekli ve normal dağılıma sahip olduğu durumlarda kullanılır. Pearson korelasyonu, değişkenler arasındaki doğrusal ilişkinin gücünü ve yönünü belirler. Spearman korelasyon analizi ise iki değişken arasındaki monoton ilişkiyi ölçer. Bu, doğrusal olmayan ilişkileri de kapsar ve veriler ordinal (sıralı) olduğunda veya normal dağılım göstermediğinde kullanılır. Spearman, değişkenlerin sıralamasına göre ilişkiyi değerlendirir. Pearson ve Spearman'ın birbirine üstünlüğü, analiz edilen verilerin özelliklerine bağlıdır. Pearson, doğrusal ilişkileri ve sürekli, normal dağılım gösteren verileri analiz etmede daha uygunken, Spearman ordinal veriler veya normal dağılım göstermeyen veriler için daha uygun olabilir. Parametrik testler (Pearson gibi) genellikle non-parametrik testlere (Spearman gibi) göre daha hassas sonuçlar verir ve daha güçlü istatistiksel çıkarımlar sağlar. Ancak, bu, verilerin parametrik testlerin varsayımlarını karşılaması durumunda geçerlidir. Değişkenler arasındaki ilişkiyi Spearman ile açıklarsanız, bu, değişkenlerin sıralamasına göre bir ilişki olduğunu gösterir. Pearson ile açıklarsanız, bu, doğrusal bir ilişkinin var olduğunu gösterir. Her iki analiz yöntemi de, verilerinizin yapısına ve araştırmanızın amacına uygun olarak kullanılmalıdır. Başka yardımcı olabileceğim bir konu varsa lütfen sormaktan çekinmeyin!

[@ezgikaratas3764]

cevabınız için çok teşekkür ederim. Peki normal dağılmayan değerleri silip parametrik test yapabilir miyiz? Ama bu değerler her iki ölçekte de var. Sanıyorum literatürde bu konu ile ilgili iki farklı görüş varmış.. Bir: Ölçek olduğu için normal dağılmayan değerler silinemez, non-pararmetrik test yapmak gerekir. İki: Normal dağılmayan değerleri silip parametrik test yapılabilir. Bu konuyla ilgili referans verebileceğim bir kaynak biliyor musun?@@OfisLab

[@OfisLab]

@@ezgikaratas3764 Merhabalar. O görüşleri bilmiyorum ancak bu isleri uzun zamandır yapan biri olarak size tavsiyem kesinlikle veri temizleme harici veri silerek analiz yapmayın. Veri temizleme de uc degerlerin bulunmasi ile kayıp verilerin tamamlanması olarak özetlenebilir. Bunun haricinde normalliği düzeltmek icin veri silinmesi diye bir şey hiç duymadım. Size tavsiyem non parametrik testleri yapın ;)

[@ezgikaratas3764]

Çok teşekkürler yanıtınız için. Veri kontrolü ve veri temizleme ile ilgili bir videonuz var mıydı? @@OfisLab

[@OfisLab]

@@ezgikaratas3764 Merhabalar. Kayıp verilerin tamamlanması ile ilgili bir videom yok henüz ama uç değerleri bulmak için bu linkteki videoları izleyebilirsiniz: kzbin.info/aero/PL9dwBqqedrdyj7LNDviGCYuw0TJZHkMz9&feature=shared

[@hovyoudoin]

spss linki bulamadım yardımcı olur musunuz

[@OfisLab]

tam olarak nasıl bir linkten bahsediyoruz?

[@besteilekemanogreniyorum9056]

hocam merhaba 'p' hangi değerler arasında anlamlı ya da anlamısız kabul ediliyor ?

[@besteilekemanogreniyorum9056]

ve p'nin verilmediği durumlarda 0 mı kabul ediliyor ? Şimdiden teşekkürler

[@OfisLab]

Merhaba hocam. P'nin verilmediği durumlara örnek gösterebilirmisiniz çünkü normalde olmaması gerekiyor. P değeri .05'den küçükse analizimizin istatistiksel olarak anlamlı olduğunu yani elde ettiğimiz sonucun yokluk hipotezinin doğru olduğu durumda ortaya çıkma ihtimalini buluyoruz. Buihtimal de ne kadar küçükse yokluk hipotezimizin o kadar garip olduğunu düşünüp yokluk hipotezini reddetmeye doğru gidiyoruz ve alternatif hipoteze yönleniyoruz.

[@besteilekemanogreniyorum9056]

Hocam tabloyu burdan paylaşamadığjm için Twitter hesabınıza attım. İlginiz için teşekkürler

[@besteilekemanogreniyorum9056]

​@@OfisLab rspearman = 1,000** sig = . N = 40 Hocam çıkan bir tablom bu şekilde P değeri sadece nokta. Nasıl bir yorum yapacağımı bilemedim, iki yıldız olduğundan korealasyonun oldukça yüksek olduğunu yazdım. Diğer tabloda ise rspearman= ,248 P = ,123 N= 40 bu tabloda p değeri 0,05'ten büyük olduğu için anlamsız mı diyeceğim ?

[@OfisLab]

Merhabalar hocam. Twitter hesabımda taqbloyu göremedim. Bu adrese mi gönderdiniz: twitter.com/OfisLab rspearman'ın 1.000 olduğu analizde büyük ihtimal hata var. O tabloya iki kere hızlıca sol mouse ile tıklayıp sig yazan yere tıkladığınızda hala rakam göstermiyor mu? Değişkenleri manuel olarak tekrar kontrol edin derim sig.'in boş çıktığı analizde, zaten 40 tane katılımcı var o yüzden manuel olarak kontrol edilebilir. Yine de yapamazsanız [e-mail] adresine açıklamaları yazıp veri setini gönderirseniz ben de kendi bilgisayarımda yapayım bakayım hata neymiş

[@sinifmuallimesi]

Merhaba hocam. Ben ölçeklerimin normallik testini yaptım. Skewness ve Kurtosis'e göre normal çıkarken histogram, qq- plots, sigma değerlerine göre normal dağılmadığı çıktı. Sizin dediğiniz şekilde monotonic olma durumuna baktım. Cinsiyet, sosyal faaliyet, kardeş sayısı gibi değişkenlerimin çizgisi biraz düze yakın çıkıyor. Anne eğitim, baba eğitim, anne meslek ve baba meslek ise pozitif olarak monotic çıkıyor. Bu durumda ne yapmalıyım? Emeğiniz için teşekkür ederim. :)

[@sinifmuallimesi]

Birde hocam bu değişkenler ile ölçeklerimin skorunu(ortalamasını) koyarsam değişkenlerim ve ölçeklerim (2 tane) arasında korelasyonel ilişki bulabilir miyim? Yoksa değişkenler için başka bir yol mu izlemeliyim? Çünkü siz bir videonuzda cinsiyet değişkeni için Split File sekmesinden yapmışsınız. Ben sadece ordinal olan değişkenlerimi Spearmandan yapıcam ama nominal vs. diğerlerini split file üzerinden mi yapmam gerekir? Teşekkür ederim.

[@OfisLab]

Skewness ve kurtosise göre normalse bence normal kabul edip ona göre ilerleyin. Monotoniclikte de sorun yok anladığım kadarıyla.

[@OfisLab]

nominal yani cinsiyet gibi değişkenleri de korelasyonla yapabilirsiniz. bazı kişiler korelasyon analizlerini kadın ve erkek için ayrı ayrı yapmak istiyor o nedenle öyle gösterdim bazı videolarda. Ama siz onu da korelasyona ekleyin ;)

[@sinifmuallimesi]

@@OfisLab Çok teşekkür ederim hocam. Normal kabul edersem düzeltmem gereken bir yer olacak mı? Çünkü uç değerlerim çıktı. :) Direkt değişkenlerimi ve ölçeklerimi korelasyonel tarama tabi tutsam bu haliyle hata yapmış olur muyum?

[@OfisLab]

uç değerleri silin öyle analizleri yapın :)

[@burjuvam24]

varyasyon kat sayısı nasıl hesaplayabilirim ?

[@OfisLab]

standart sapmayı ortalamaya bölerek hesaplanıyor

[@burjuvam24]

@@OfisLab teşekkür ederim cevabınız için peki bir cihaz tasarladınız onun geçerlilik ve güvenirliğini nasıl hesaplarsınız yada nasıl yol izlersiniz? acil cvp verırsenız cok sevınırım

[@OfisLab]

bir cihazın geçerlilik ve güvenilirliliğinin hesaplanmasıyla ilgili pek bir bilgim yok. ben daha çok anketlerin hesaplanmasını biliyorum.

[@meltem8063]

Merhabalar. Spearman korelasyon analizini gözlem sayısının 30 dan büyük olduğu durumlarda uygulamak doğru olur mu ?

[@OfisLab]

Merhaba. Evet uygulanabilir. Bu durumlarda uygulanamaycağını söyleyen bir kaynağınız mı var?

[@meltem8063]

@@OfisLab İnternette gördüğüm uygulamaların neredeyse tamamında bu şekildeydi. Ben tezim için bu yöntemi uygulamayı düşünüyorum 105 gözleme bu nedenle aklımda soru işareti oluşmuştu. Aydınlattığınız için teşekkür ederim. Bir sorum daha olacak. Binary Kategorik değişkenler arasında bu yöntem uygulanabilir mi ?

[@OfisLab]

iki tane binary değişkenin birbiriyle ilişkisine bakmak istiyorsanız ki kare test yapın, kanalımda var

[@meltem8063]

@@OfisLab Teşekkürler. Peki binary olan hedef değişkeni ile bağımsız olan sürekli değişken arasındaki korelasyona Spearman ile bakabilir miyim? Sizin önerdiğiniz başka bir yöntem var mı?

[@OfisLab]

bunun için de nokta çift serili korelasyon analizi yapmalısınız: kzbin.info/www/bejne/sHqXm4GwfdWbgrs

[@dilaevrimkorkmaz4947]

merhaba. eğer spearman korelasyon analizine göre verilerimizin dağılımında bir ilişki gözlemlenemediyse raporda bunu nasıl yazıyoruz? örneğin corelation signifiance: ,127 ve sig.: ,314 raporda değerleri nasıl yazmam gerekir? eşittir kullanamayacağımı düşündüm.

[@OfisLab]

Merhaba Dila. Eşittir kullanabilirsinz yani =.127 ya da =.314 gibi

[@dilaevrimkorkmaz4947]

@@OfisLab çok teşekkür ederim. sayenizde sıfırdan spss öğrendim, videolar için de emeğinize sağlık.

[@OfisLab]

rica ederim, çok güzel ;)