SPSS İle Ki-Kare (Chi-Square) Analizi | Amacı, İzlediği Yol ve Yorumları İle
- 11 Haz 2022
- 2 dakikada okunur
Güncelleme tarihi: 29 Eyl 2024
İstatistiksel analizler, özellikle sosyal bilimler ve sağlık araştırmalarında oldukça önemli bir yer tutar. Bu yazıda, SPSS kullanarak Ki-Kare (Chi-Square) Analizi yapmanın amacını, izlenen adımları ve sonuçların nasıl yorumlanacağını ele alacağız. Ki-Kare testi, verilerdeki ilişkileri test etmek için güçlü bir araçtır ve verilerinizi daha iyi anlamlandırmanıza yardımcı olabilir.
Bu analizin nasıl yapıldığını daha iyi kavramak için şu videoyu da izleyebilirsiniz: SPSS Chi-Square Testi.
Ki-Kare (Chi-Square) Testi Nedir?
Ki-Kare testi, iki veya daha fazla kategorik değişken arasında bir ilişki olup olmadığını anlamaya yarayan bir testtir. Örneğin, bir araştırmacı cinsiyet ile belirli bir ürün tercihinin ilişkisini incelemek isteyebilir. Ki-Kare testi, bu gibi durumlarda iki değişkenin birbirinden bağımsız olup olmadığını test eder.
Bu test, gözlemlenen veriler ile beklenen veriler arasında bir fark olup olmadığını test eder. Eğer gözlemlenen veriler ile beklenen veriler arasında büyük bir fark varsa, Ki-Kare değeri yüksek çıkar ve bu durumda iki değişken arasında bir ilişki olduğunu düşünebiliriz.
SPSS ile Ki-Kare Testi Nasıl Yapılır?
SPSS’te Ki-Kare testi yapmak oldukça basittir ve şu adımları takip ederek kolayca gerçekleştirebilirsiniz:
Verilerinizi Hazırlayın: İlk olarak, analiz edeceğiniz verileri SPSS’e yükleyin. Her bir kategorik değişkenin doğru şekilde kodlandığından emin olun. Örneğin, cinsiyet için 1 = Kadın, 2 = Erkek gibi kodlar kullanabilirsiniz.
Analyze > Descriptive Statistics > Crosstabs: SPSS ana menüsünde Analyze sekmesine tıklayın. Ardından Descriptive Statistics alt menüsünden Crosstabs seçeneğini seçin. Bu kısımda, bağımsız değişkeni satırlara, bağımlı değişkeni ise sütunlara yerleştirin.
Statistics Seçeneği: Crosstabs penceresinde Statistics butonuna tıklayın ve açılan menüden Chi-Square kutucuğunu işaretleyin.
Sonuçları Alın: Analizi çalıştırın ve SPSS sonuç ekranında Ki-Kare testi sonuçlarını inceleyin. Burada özellikle Pearson Chi-Square değeri ve p değeri (significance) dikkat etmeniz gereken iki önemli sonuçtur.
Ki-Kare Testi Sonuçlarının Yorumlanması
Analiz sonucunda elde edilen Pearson Chi-Square değeri, iki değişken arasında bir ilişki olup olmadığını belirler. Ancak asıl önemli olan, p değeridir. P değeri, genellikle 0.05’ten küçükse, bu iki değişken arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki olduğunu gösterir.
Örneğin, cinsiyet ile ürün tercihi arasında bir ilişki olup olmadığını test ettiğinizi düşünelim. Eğer p değeri 0.05’ten küçük çıkarsa, cinsiyet ile ürün tercihi arasında anlamlı bir ilişki olduğunu söyleyebiliriz. Yani, cinsiyet ürün tercihlerini etkiliyor olabilir. Ancak, p değeri 0.05’ten büyükse, bu iki değişken arasında anlamlı bir ilişki olmadığı sonucuna varabiliriz.
Ki-Kare Testi Ne Zaman Kullanılır?
Ki-Kare testi, özellikle şu durumlarda kullanılır:
Kategorik Veriler: Test, iki veya daha fazla kategorik değişkenin bağımsız olup olmadığını belirlemek için kullanılır. Örneğin, bir anket çalışmasında katılımcıların yaş gruplarına göre farklı bir hizmeti tercih edip etmediklerini incelemek için kullanılabilir.
Büyük Örneklem Büyüklüğü: Ki-Kare testi, büyük örneklemlerle en iyi şekilde çalışır. Küçük örneklemler için test güvenilir sonuçlar vermeyebilir.
Sonuç
SPSS ile Ki-Kare (Chi-Square) testi, kategorik veriler arasındaki ilişkileri anlamak için güçlü bir araçtır. İstatistiksel analiz yaparken bu testi kullanarak iki değişkenin birbirinden bağımsız olup olmadığını test edebilir, verilerinizden daha fazla anlam çıkarabilirsiniz.
SPSS'te analizi nasıl yapacağınızı öğrenmek ve uygulamalı bir örnek görmek isterseniz, bu videoyu izleyerek süreci adım adım takip edebilirsiniz.