SPSS’e Veri Girişi Bitti: Analize Başlamadan Önce Yapmanız Gereken 8 Kontrol
Verilerinizi topladınız, SPSS’e girdiniz ve artık analizlere başlamaya hazırsınız. Peki veri dosyanız da hazır mı?
Yanlış girilmiş bir yaş, beklenmeyen bir grup kodu veya eksik yanıt için kullanılan 999 değeri sonuçlarınızı değiştirebilir. Bu yüzden hangi istatistiksel testi kullanacak olursanız olun, önce veri dosyanızı kontrol etmeniz gerekir.
Bu yazıda, SPSS’te analize geçmeden önce yapılabilecek sekiz temel kontrolü örneklerle ele alıyoruz. İşlemleri veri dosyası üzerinde görmek isterseniz videomuzu izleyebilirsiniz.
1. Her satır ve değişken neyi temsil ediyor?
İlk iş, dosyanızın yapısını anlamak. Her satır bir katılımcıya mı ait, yoksa aynı katılımcının farklı zamanlardaki ölçümleri ayrı satırlarda mı tutuluyor? Değişkenlerinizin adları ve kodları ne anlama geliyor?
Örneğin bir dosyada ID katılımcı numarasını, YAS yaşı, GRUP araştırma grubunu gösterebilir. Her satır farklı bir kişiye aitse aynı ID’nin iki kez görünmesi araştırılması gereken bir durumdur. Ön test ve son test ayrı satırlardaysa aynı ID’nin tekrarlanması beklenebilir.
Kontrol sonunda: Dosyadaki bir satırın neyi temsil ettiğini, değişkenlerin anlamını ve beklediğiniz kayıt sayısını biliyor olmalısınız.
2. Aynı katılımcı yanlışlıkla iki kez yer alıyor mu?
Katılımcı numaralarının tekrar edip etmediğini SPSS’te Data > Identify Duplicate Cases yoluyla inceleyebilirsiniz. Ancak tekrarlanan bir ID bulduğunuzda satırlardan birini hemen silmeyin.
Videodaki örnekte 1018 numarası iki satırda görünüyor. Kaynak kayıt kontrol edildiğinde bunların iki farklı kişiye ait olduğu, ikinci kişinin numarasının yanlış girildiği anlaşılıyor. Doğru işlem, gerçek bir katılımcının bütün satırını silmek değil, kaynağa göre hatalı ID’yi düzeltmek.
Kontrol sonunda: Tekrarlanan kayıtların nedenini belirleyin. Bir kaydı düzeltme veya çıkarma kararını kaynak bilgiye dayanarak verin.
3. Kategorik değişkenlerde beklenmeyen kodlar var mı?
Bir değişken yalnızca 1 ve 2 olarak kodlandıysa frekans tablosunda 9 görünmesi dikkat gerektirir. SPSS’te Frequencies ile kategorik değişkenlerde hangi kodların bulunduğunu hızlıca görebilirsiniz.
Beklenmeyen kodu doğrudan 1 ya da 2 yapmayın. Önce anketi, veri giriş formunu veya kodlama anahtarını kontrol edin. Videodaki örnekte 9 olarak girilmiş grup kodunun, kaynak kayda göre 2 olması gerektiği belirleniyor ve düzeltiliyor.
Aynı kontrolde anketini tamamlamamış bir katılımcı da görülebilir. Bu kişinin analize alınıp alınmayacağı, araştırmanın katılım koşullarına ve kaynak kayda göre değerlendirilmelidir.
Kontrol sonunda: Her kategorik değişkende yalnızca beklenen kodların kaldığını ve katılımcıların çalışmaya alınma koşullarını karşıladığını doğrulayın.
4. Sayısal değerler ve katılımcılar araştırma koşullarına uygun mu?
Yaş, süre veya gelir gibi sayısal değişkenlerin en küçük ve en büyük değerlerine bakın. Böylece gözden kaçmış giriş hatalarını ve araştırmanın koşullarına uymayan kayıtları bulabilirsiniz.
Videodaki örnekte en yüksek yaş 230. Bunun hatalı olduğu açık; fakat doğru değeri tahmin ederek 23 yapamayız. Kaynak kayıtta yaş 20 olduğu için değer 20 olarak düzeltiliyor.
Öte yandan 17 yaşındaki katılımcının yaşı doğru girilmiş olabilir. Araştırmaya yalnızca 18 yaş ve üzeri kişiler alınacaksa sorun veri girişi değil, katılım koşuludur. Bu iki duruma aynı işlemi uygulamamak gerekir.
Kontrol sonunda: Şüpheli değerlerin giriş hatası mı, doğru fakat araştırmaya uygun olmayan bir kayıt mı olduğunu ayırt edin.
5. Eksik yanıtlar SPSS’e doğru tanıtılmış mı?
Boş bırakılmış sayısal bir hücreyi SPSS eksik değer olarak görür. Fakat 999 gibi bir sayı “yanıt yok” anlamında kullanıldıysa, siz bunu tanımlamadıkça SPSS sayıyı gerçek bir ölçüm olarak hesaba katabilir.
Videodaki süre değişkeninde 999, eksik yanıt kodu. Variable View > Missing alanında bu kod eksik değer olarak tanımlandığında, hesaplanan ortalama yaklaşık 57,56 dakikadan 47,95 dakikaya değişiyor. Katılımcıların gerçek süreleri değişmiyor; SPSS’in 999 değerini yorumlama biçimi düzeltiliyor.
Eksik yanıtı otomatik olarak 0 yapmayın: Sıfır, bazı değişkenlerde gerçek bir değer olabilir. Tek bir değişkende yanıtı eksik diye katılımcının bütün satırını silmek de her zaman gerekli değildir.
Kontrol sonunda: Boş hücreleri ve eksik yanıt için kullandığınız özel kodları belirleyin; analiz çıktısındaki geçerli gözlem sayısını yeniden inceleyin.
6. Birlikte okunduğunda çelişen yanıtlar var mı?
Değişkenler tek tek incelendiğinde normal görünebilir; sorun, iki yanıtı birlikte okuyunca ortaya çıkabilir. Örneğin “çalışmıyorum” diyen bir kişinin haftalık çalışma süresi 40 saat görünüyorsa kayıt incelenmelidir. Benzer şekilde “ilaç kullanmıyorum” yanıtıyla birlikte bir ilaç adı yazılmış olabilir.
Bu tür durumlarda hangi yanıtın doğru olduğunu tahmin etmek yerine kaynak kayda dönün. Çelişki veri girişinden kaynaklanıyorsa düzeltin; kaynağın kendisinde de varsa durumu kayıt altına alıp araştırmanızın kurallarına göre değerlendirin.
Kontrol sonunda: Özellikle birbirine bağlı sorular arasında mantıksal çelişki bulunup bulunmadığını inceleyin.
7. Sıra dışı gözlemler var mı?
Kutu grafiği, diğerlerinden belirgin biçimde ayrılan değerleri görmenize yardımcı olabilir. Videoda anket tamamlama süresi 180 dakika olan bir katılımcı dikkat çekiyor. İlk soru şu: Bu süre gerçekten 180 dakika mı, yoksa 18 dakika yanlışlıkla 180 olarak mı girildi?
Kaynak kayıt 180 dakikayı doğruluyorsa grafikte sıra dışı göründüğü için katılımcıyı otomatik olarak silmeyin. Bu değerin sonraki analize etkisini ayrıca değerlendirebilirsiniz. Örneğin ortalama ve medyanı gözlem dâhilken ve hariçken karşılaştırabilirsiniz.
Buradaki ön kontrol, sıra dışı gözlemi bulmak ve anlamaktır. Belirli bir analiz için etkili gözlem olup olmadığı ise seçilen yönteme göre ayrıca incelenir.
Kontrol sonunda: Sıra dışı değerleri kaynak kayıtla karşılaştırın. Doğrulanan gözlemleri gerekçesiz biçimde çıkarmayın.
8. Filtreler ve geçerli katılımcı sayısı doğru mu?
Son olarak SPSS’in hangi kayıtlarla çalıştığını kontrol edin. Önceden açılmış bir Select Cases filtresi, Split File veya Weight Cases ayarı sonraki analizlerinizin sonuçlarını etkileyebilir.
Ayrıca dosyadaki toplam satır sayısıyla her analizde kullanılan geçerli katılımcı sayısı aynı olmak zorunda değildir. Katılım koşullarına uymadığı için çıkarılan kişiler, eksik yanıtlar ve kullanılan değişkenler bu sayıyı değiştirebilir. Bu nedenle her yeni analizde çıktıdaki N değerine yeniden bakın.
Kontrol sonunda: Hangi kayıtların analize dâhil olduğunu, açık kalan ayarları ve geçerli gözlem sayısını doğrulayın.
Analize geçmeden önce son bir hatırlatma
Bu sekiz kontrolün ortak kuralı basit: Şüpheli bir değer gördüğünüzde onu hemen silmeyin veya tahmin ederek düzeltmeyin. Önce kodlama anahtarını ve kaynak kaydı inceleyin; ardından yaptığınız işlemi kaydedin.
Veri dosyasını tanımak, hataları kaynak bilgiyle düzeltmek, eksik değerleri doğru tanımlamak ve analizde kullanılan kişi sayısını kontrol etmek; sonraki istatistiksel sonuçları daha güvenle yorumlamanızı sağlar.
Sekiz kontrolün SPSS üzerinde nasıl yapıldığını görmek için videoyu buradan izleyin. Analiz ve tez çalışmalarına ilişkin diğer içeriklerimize Tez Yardım Platformu üzerinden ulaşabilirsiniz.
