SPSS’te Kategorik Değişken Gruplarını Birleştirme ve Yeniden Kodlama (Recode into Different Variables) – Sıfırdan SPSS Ders 5

Herkese merhaba. Sıfırdan SPSS serimizin 5. dersinde analizler öncesindeki önemli hazırlık adımlarından birini ele alıyoruz: kategorik değişkenin gruplarını yeniden düzenleme. Bir önceki derste ölçek toplam ve alt boyut puanlarını hesaplamıştık. Veri setimiz artık analiz aşamasına yaklaşmış durumda. Ancak çoğu araştırmada ham veriyi olduğu gibi kullanmak yeterli olmaz. Özellikle kategorik değişkenlerde grupları birleştirme, azaltma veya yeniden tanımlama ihtiyacı sıkça ortaya çıkar.

Bu yazıda hem numerik (sayısal kodlu) hem de string (metinsel) kategorik değişkenlerde yeniden kodlama işlemini adım adım öğreneceksiniz. Eğer önceki dersle birlikte ilerlemediyseniz, bir önceki dersin sonunda paylaşılan “Ders 5” veri dosyası üzerinden çalışmanız önerilir.

Kategorik Değişkenin Gruplarını Yeniden Düzenleme Nedir?

SPSS’te Kategorik Değişken Gruplarını Birleştirme ve Yeniden Kodlama

Bir kategorik değişken belirli sayıda gruba sahiptir. Örneğin öğrenim düzeyi sorusu şu şekilde olabilir:

1 = Okuryazar değil

2 = İlkokul mezunu

3 = Ortaokul mezunu

4 = Lise mezunu

5 = Üniversite mezunu

Ancak analiz aşamasında bu 5 gruba değil, 3 gruba ihtiyaç duyabilirsiniz. Örneğin:

1 = Okul bitirmemiş

2 = İlk-Orta-Lise mezunu

3 = Üniversite mezunu

İşte bu işleme SPSS’te yeniden kodlama (recode) denir.

SPSS’te Grupları Birleştirme: Recode into Different Variables

SPSS’te Kategorik Değişken Gruplarını Birleştirme ve Yeniden Kodlama içn öncelikle şu yolu izliyoruz:

Transform → Recode into Different Variables

Burada özellikle “Different Variables” seçeneğini kullanmanızı öneririm. Çünkü:

• Orijinal değişken korunur

• Hata yaparsanız geri dönebilirsiniz

• Akademik çalışmalarda şeffaflık sağlar

“Recode into Same Variables” seçeneği eski değişkenin üzerine yazar. Bu genellikle önerilmez.

Adım 1: Değişkeni Seçme

Öğrenim düzeyi değişkenini seçip sağ tarafa aktarıyoruz.

Yeni değişken adı olarak örneğin:

ogrenim_dz_yeni

yazabiliriz. Daha açıklayıcı olması için:

ogrenim_3grp

gibi bir isim de tercih edilebilir.

Ardından Change butonuna basıyoruz.

Adım 2: Old and New Values

Şimdi eski ve yeni değerleri eşleştireceğiz.

Old and New Values butonuna tıklıyoruz.

Burada iki yöntem vardır.

Yöntem 1: Tek Tek Kodlama

1 → 12 → 23 → 24 → 25 → 3

Yani:

• 1 yine 1 olacak

• 2, 3 ve 4 artık 2 olacak

• 5 ise 3 olacak

Her girişten sonra Add butonuna basmayı unutmayın.

Yöntem 2: All Other Values Kullanımı (Daha Pratik)

Daha profesyonel bir yöntem ise şudur:

1 → 15 → 3All Other Values → 2

Bu şekilde 2, 3 ve 4 otomatik olarak 2’ye atanır.

Bu yöntem özellikle çok kategorili değişkenlerde büyük kolaylık sağlar.

Continue ve ardından OK dediğinizde yeni değişken veri setine eklenir.

Value Labels Güncelleme

Yeni değişkenin etiketlerini (Value Labels) mutlaka düzenlemelisiniz.

Örneğin:

1 = Okul bitirmemiş

2 = İlk-Orta-Lise mezunu

3 = Üniversite mezunu

Bu adım atlanırsa analiz çıktılarında karışıklık yaşanabilir.

String (Metinsel) Değişkenlerde Grupları Birleştirme

Şimdi daha zor görünen ama aslında benzer mantıkla ilerleyen ikinci senaryoya geçelim.

Diyelim ki “Yaşadığı Yer” değişkeni string formatında kaydedilmiş. Yani ilçeler açık açık yazılmış:

Avcılar Küçükçekmece Şile Arnavutköy vb.

Bu ilçeleri şu şekilde iki gruba ayırmak isteyelim:

• Avcılar-Küçükçekmece

• Diğer

Yine aynı yolu izliyoruz:

Transform → Recode into Different Variables

Değişkeni sağ tarafa aktarıyoruz.

Yeni değişken adı:

yasadigi_yer_yeni

Change diyoruz.

Önemli Nokta: String Seçeneği

Old and New Values ekranında bu kez şunu işaretlememiz gerekir:

Output variables are strings

Aksi halde SPSS hata verir.

Karakter uzunluğunu (Width) örneğin 50 yapabilirsiniz.

Kodlama Mantığı

Old Value: Avcılar

New Value: Avcılar-Küçükçekmece Add

Old Value: Küçükçekmece

New Value: Avcılar-Küçükçekmece Add

All Other Values

New Value: Diğer Add

OK dediğinizde yeni string değişken veri setine eklenir.

Veri görünümünde artık:

Avcılar → Avcılar-Küçükçekmece

Küçükçekmece → Avcılar-Küçükçekmece

Diğer ilçeler → Diğer

şeklinde gruplandırılmış olduğunu görürsünüz.

Bu İşlem Neden Önemlidir?

Kategorik değişkenleri yeniden düzenleme işlemi özellikle şu analizlerde önemlidir:

• Ki-kare analizi

• Bağımsız örneklem t testi

• ANOVA

• Lojistik regresyon

Bazen hücre frekansları çok düşük olabilir. Bu durumda grupları birleştirmek istatistiksel olarak daha sağlıklı sonuçlar üretir.

Ayrıca araştırma sorunuz zamanla değişebilir ve daha sade bir sınıflandırmaya ihtiyaç duyabilirsiniz.

En Sık Yapılan Hatalar

• Recode into Same Variables kullanıp orijinal değişkeni kaybetmek

• Value Labels güncellememek

• String değişkende output type’ı işaretlememek

• All Other Values seçeneğini yanlış kullanmak

Bu hatalar analiz aşamasında ciddi karışıklık yaratabilir.

Sonuç

Bu derste SPSS’te:

• Kategorik değişken gruplarını birleştirmeyi

• Numerik değişkenlerde yeniden kodlama yapmayı

• String değişkenleri gruplandırmayı

• All Other Values kullanımını

öğrendik.

Artık veri setinizi analiz amacınıza göre yeniden organize edebilirsiniz. Bir sonraki derste veri hazırlama sürecine devam ederek analiz aşamasına biraz daha yaklaşacağız. SPSS’i sıfırdan, sistematik ve akademik bir şekilde öğrenmek istiyorsanız seriyi takip etmeyi unutmayın. Çalışmalarınızda başarılar diliyorum. Bir sonraki derste görüşmek üzere.