Korelasyon Analizi SPSS Korelasyon analizi değişkenler arasında bir ilişkinin var olup olmadığını test etmek için kullandığımız önemli analizlerden biridir. Değişkenler arasında bir ilişkinin var olup olmadığını tespit etmemizi sağlar. Eğer bir ilişki söz konusu ise bunun yönü ve büyüklüğü konusunda bilgi verir. Örneğin, boy ve kilo verileri için korelasyon testi yürüterek bu iki değişkenin aralarındaki ilişkiyi yorumlayabiliriz. SPSS bu analizleri gerçekleştirmek için oldukça faydalı bir araçtır. Ancak SPSS korelasyon analizi gerçekleştirmeden önce bazı unsurlara dikkat etmemiz gerekir. SPSS Korelasyon Analizinde Dikkat Edilmesi Gerekenler Bütün diğer analizlerde olduğu gibi, SPSS korelasyon analizinde de öncelikle verilerin SPSS yazılımına aktarılması gerekmektedir. Bu amaçla excel formatındaki verileri yükleyebileceğimiz gibi, doğrudan SPSS yazılımına da veri girişi yapabiliriz. SPSS Korelasyon analizinde diğer önemli bir unsur, verilerin normal dağılıma uygunluk gösterip göstermemesidir. Verilerin dağılımı seçilecek olan testleri doğrudan etkileyen bir unsurdur. Normal dağılım gösteren veri setleri için parametrik testler kullanırız. Ancak veriler normal dağılım koşulunu sağlamıyorsa parametrik olmayan testleri tercih etmemiz gerekebilir. Veriler normal dağılım gösteriyorsa Pearson Korelasyon testi, göstermiyorsa çoğunlukla Spearman testini tercih ederiz. Pearson testinde korelasyon katsayısı r olarak tanımlanırken, Spearman testinde bu katsayı rho’dur. Test seçimi yapılırken dikkat edilmesi gereken önemli bir unsur vardır. Eğer korelasyon testi yapılacak iki veriden biri normal dağılım gösterirken diğeri göstermiyorsa parametrik olmayan testi tercih etmemiz gerekir. SPSS Korelasyon Analizi Nasıl Yapılır? SPSS korelasyon analizi, SPSS yazılımında yapılabilen en kolay analizlerden biridir. Kolay olarak tanımlamamızın temel sebebi yorumlamasının daha kolay olmasıdır. Örnek olarak, bir işletmede iş tatmini ve örgütsel bağlılık arasında ilişki olup olmadığını test etmek istediğimizi varsayalım. Öncelikle bu iki değişken için de normal dağılıma uygunluğu test etmemiz gerekir. Ardında hipotezimizi kurabiliriz. H0yokluk hipotezimizi şu şekilde kurabiliriz: H0: İş tatmini ve örgütsel bağlılık arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki yoktur. Bazı kaynaklarda bu hipotezin şu şekilde kurulduğunu da görebiliriz: H0: İş tatmini ve örgütsel bağlılık ilişkisinin korelasyon katsayısı “0”dan anlamlı ölçüde farklı değildir. Bu iki hipotez de aynı şeyi ifade eder. Sıfır hipotezi ilişkinin olmadığı varsayımıdır. SPSS’ Korelasyon analizi için Analyze>Correlate>Bivariate seçeneğini seçerek korelasyon testi seçeneklerine ulaşabiliriz. Buradan öncelikle test etmek istediğimiz değişkenleri “variables” ekranına taşımamız gerekir. Ardından verilerimiz normal dağılım gösteriyorsa “Correlation Coefficients” altında Pearson seçeneğini işaretleriz. Eğer veriler normal dağılım göstermiyorsa “Spearman” seçeneğini işaretlememiz gerekir. Eğer aynı anda 2’den fazla değişkenin korelasyon testini yapacaksak ve yalnızca bir tanesi normal dağılım göstermiyorsa iki seçeneği de işaretlememiz mümkündür. Böylece normal dağılım göstermeyen değişken için Spearman rho katsayısını okurken diğerleri için Pearson okuması yapabiliriz. “Ok” diyerek pencereyi kapattığımızda output ekranında korelasyon tablosunu görürüz. Bu tabloda korelasyon katsayısını, p değerini ve analizin kaç örnek üzerinden yürütüldüğünü görebiliriz. Bu tabloda öncelikle anlamlılık (sig. 2-tailed) değerini okumamız gerekir. Eğer %95 güven düzeyinde çalışıyorsak 0,05’den küçük değerler arada bir ilişki olduğunu ifade eder. Eğer %99 güven düzeyinde çalışıyorsak ilişki varlığı için bu değer 0,01’den küçük olmalıdır. Arada bir ilişki var ise korelasyon katsayısını okuyabiliriz. Korelasyon katsayısı 0-1 arasında yer alır ve belirli aralıklara göre yorumlanır. Genellikle 0-0,25 arasında ise çok zayıf bir ilişkiden söz edebiliriz. 0,26-0,49 arasındaki korelasyon katsayıları zayıf bir ilişkiyi ifade eder. 0,50-0-69 arası orta, 0,70-0-89 arası yüksek bir ilişkiyi ifade ederken 0,90 üzeri değerler yüksek bir ilişkiyi ifade eder. Korelasyon Nedensellik Demek Değildir SPSS korelasyon testi yaparken bir noktayı her zaman aklımızda tutmamız gerekir. İki değişken arasında istatistiksel bir ilişki bulabiliriz. Ancak bu, bu iki değişken arasında mutlak bir ilişkinin olduğunu göstermez. Birbirinden tamamen ilgisiz iki değişkenin korelasyon göstermesi mümkündür. Örneğin, bir ilde meydana gelen günlük trafik kazaları ile bulaşık makinesinin arıza sıklığı arasında bir korelasyon gözleyebiliriz. Ancak, mantık çerçevesinde bu iki değişkenin birbiriyle bir sebep-sonuç ilişkisinde olması mümkün değildir. Bu tarz absürt örneklerdeki mantıksızlığı çok kolay saptayabilirken bazı örneklerde o kadar kolay tespit edemeyebiliriz. Bu nedenle mutlaka değişkenler arası ilişkiyi mantık çerçevesinde değerlendirmemiz gerekir. Hatta nitel analizlerle desteklememiz faydalı olacaktır.
Comments