SPSS (Statistical Package for the Social Sciences), sosyal bilimlerde ve diğer disiplinlerde kullanılan popüler bir veri analiz yazılımıdır. Veri analizinde normallik önemli bir konudur. Birçok istatistiksel analiz yöntemi, verilerin normal dağılıma sahip olduğunu varsayar. Normallik testleri, veri setinin normal dağılıma uygun olup olmadığını belirlemek için kullanılır. SPSS, araştırmacılara iki yaygın normallik testi olan Shapiro-Wilk ve Kolmogorov-Smirnov’u uygulama imkanı sunar. Bu makalede, SPSS ile Shapiro-Wilk ve Kolmogorov-Smirnov normallik testlerini nasıl kullanacağımızı ve bu testlerin önemini ayrıntılı bir şekilde ele alacağız.
Bölüm 1: Normallik Testleri Nedir?
1.1. Normallik ve Normal Dağılım: Normallik, bir veri setinin normal dağılıma sahip olup olmadığını ifade eder. Normal dağılım, verilerin çan eğrisine benzeyen simetrik bir dağılım şeklinde olduğu durumu ifade eder. Normal dağılıma sahip veriler, ortalaması, medianı ve modu aynı olan verilerdir. Normallik, birçok istatistiksel analiz yönteminin temel ön şartıdır.
1.2. Normallik Testleri: Normallik testleri, verilerin normal dağılıma uygun olup olmadığını belirlemek için kullanılan istatistiksel testlerdir. Bu testler, verilerin dağılımını kontrol etmek ve analiz yöntemlerini seçmek için önemli bir araçtır. Normallik testleri, normal dağılımı varsayan parametrik istatistiksel analizlerde kullanılır.
Bölüm 2: Shapiro-Wilk Normallik Testi
2.1. Shapiro-Wilk Testi: Shapiro-Wilk testi, verilerin normal dağılıma uygun olup olmadığını belirlemek için kullanılan istatistiksel bir testtir. Bu test, küçük örneklem boyutları için özellikle etkilidir ve SPSS tarafından yaygın olarak kullanılır.
2.2. Test İşleyişi: Shapiro-Wilk testi, null hipotez ve alternatif hipotezler üzerine kuruludur. Null hipoteze göre, veri seti normal dağılıma sahiptir. Alternatif hipoteze göre, veri seti normal dağılıma sahip değildir. Test sonucunda p değeri elde edilir ve belirlenen anlamlılık düzeyi ile karşılaştırılır. Eğer p değeri anlamlılık düzeyinden küçükse (genellikle 0.05), null hipotez reddedilir ve veri setinin normal dağılıma uymadığı kabul edilir.
2.3. SPSS’te Shapiro-Wilk Testi: SPSS’te Shapiro-Wilk testini uygulamak oldukça basittir. “Analyze” menüsünden “Nonparametric Tests” seçeneğini seçin ve ardından “Legacy Dialogs” altında yer alan “Explore” seçeneğine tıklayın. “Explore” penceresinde, analiz yapmak istediğiniz değişkeni “Dependent List” kutusuna sürükleyin. Daha sonra “Plots” düğmesine tıklayın ve “Normality plots with tests” seçeneğini işaretleyin. Son olarak, “Continue” düğmesine tıklayın ve “OK” düğmesine tıklayarak analizi başlatın. SPSS, Shapiro-Wilk testinin sonuçlarını analiz etmek için bir tablo ve grafik sağlayacaktır.
Bölüm 3: Kolmogorov-Smirnov Normallik Testi
3.1. Kolmogorov-Smirnov Testi: Kolmogorov-Smirnov testi, verilerin normal dağılıma uygun olup olmadığını belirlemek için kullanılan diğer bir normallik testidir. Shapiro-Wilk testine benzer şekilde, SPSS tarafından sıklıkla kullanılır.
3.2. Test İşleyişi: Kolmogorov-Smirnov testi, veri seti ile normal dağılım arasındaki farkı ölçen bir testtir. Bu testte de null hipotez ve alternatif hipotezler belirlenir. Null hipoteze göre, veri seti normal dağılıma uyar. Alternatif hipoteze göre ise, veri seti normal dağılıma uymaz. Test sonucunda elde edilen p değeri, belirlenen anlamlılık düzeyi ile karşılaştırılır ve normallik durumu hakkında sonuç çıkarılır.
3.3. SPSS’te Kolmogorov-Smirnov Testi: SPSS’te Kolmogorov-Smirnov testini uygulamak için “Analyze” menüsünden “Descriptive Statistics” seçeneğini seçin ve ardından “Explore” seçeneğine tıklayın. “Explore” penceresinde, analiz yapmak istediğiniz değişkeni “Dependent List” kutusuna sürükleyin. Daha sonra “Plots” düğmesine tıklayın ve “Normality plots with tests” seçeneğini işaretleyin. Son olarak, “Continue” düğmesine tıklayın ve “OK” düğmesine tıklayarak analizi başlatın. SPSS, Kolmogorov-Smirnov testinin sonuçlarını analiz etmek için bir tablo ve grafik sunacaktır.
Bölüm 4: Shapiro-Wilk ve Kolmogorov-Smirnov Testlerinin Karşılaştırılması
4.1. Örneklem Boyutları: Shapiro-Wilk testi, küçük örneklem boyutları için daha etkili bir testtir. Özellikle örneklem boyutu 50’nin altında olan verilerde Shapiro-Wilk testi daha güvenilir sonuçlar verir. Kolmogorov-Smirnov testi ise genellikle büyük örneklem boyutları için kullanılır.
4.2. Test Hassasiyeti: Shapiro-Wilk testi, normallik varsayımının ihlal edildiği durumlarda daha güvenilir sonuçlar verir. Kolmogorov-Smirnov testi, normal dağılıma uygun olan verilerde daha hassas sonuçlar verebilir.
4.3. Test Sonuçları: Her iki testin sonucu da p değeri olarak verilir. Eğer p değeri belirlenen anlamlılık düzeyinden küçükse, null hipotez reddedilir ve veri setinin normal dağılıma uymadığı kabul edilir.
Bölüm 5: Normallik Testlerinin Önemi ve Kullanım Alanları
5.1. Parametrik Testlerin Uygulanması: Normallik testleri, parametrik istatistiksel testlerin uygulanmasından önce verilerin normal dağılıma uygun olup olmadığını belirlemek için kullanılır. Eğer veriler normal dağılıma uygun değilse, parametrik olmayan testler veya dönüşümler kullanarak analiz yapmak daha doğru olacaktır.
5.2. Güven Aralıklarının Hesaplanması: Normallik testleri, güven aralıklarının hesaplanmasında da kullanılır. Güven aralıkları, veri analizinde elde edilen tahminlerin güvenilirliğini ölçer. Eğer veriler normal dağılıma uygunsa, güven aralıkları daha güvenilir ve kesin sonuçlar verir.
5.3. Regresyon Analizleri: Normallik testleri, regresyon analizlerinde de önemlidir. Regresyon analizleri, değişkenler arasındaki ilişkiyi incelemek için kullanılır. Eğer değişkenler normal dağılıma uygun değilse, regresyon analizleri yanıltıcı sonuçlar verebilir.
5.4. Güç Analizleri: Normallik testleri, güç analizlerinde de önemli bir role sahiptir. Güç analizleri, araştırmacıların istatistiksel testlerin gücünü belirlemesine yardımcı olur. Eğer veriler normal dağılıma uygun değilse, güç analizleri daha doğru sonuçlar verebilir.
Normallik testleri, veri analizinde önemli bir rol oynar. Shapiro-Wilk ve Kolmogorov-Smirnov normallik testleri, verilerin normal dağılıma uygun olup olmadığını belirlemek için yaygın olarak kullanılan iki testtir. SPSS, bu testleri uygulamak için kullanıcı dostu bir arayüz sağlar. Araştırmacılar, verilerin normal dağılıma uygun olup olmadığını belirleyerek doğru analiz yöntemlerini seçebilir ve güvenilir sonuçlar elde edebilir. Normallik testlerinin doğru ve etkin bir şekilde kullanılması, istatistiksel analizlerde daha güçlü ve geçerli sonuçlar elde edilmesini sağlar. Bu nedenle, araştırmacıların normallik testlerine dikkat etmeleri ve SPSS gibi güçlü araçları kullanarak verilerini analiz etmeleri önemlidir.
