SPSS (Statistical Package for the Social Sciences), sosyal bilimler, istatistik ve veri analizi alanlarında yaygın olarak kullanılan güçlü bir istatistiksel yazılımdır. SPSS, çeşitli parametrik ve nonparametrik testlerin yanı sıra grafiksel ve veri analizi araçları sağlar. Bu makalede, SPSS ile temel nonparametrik testlerden bahsedeceğiz ve bu testlerin nasıl yapıldığını ayrıntılı bir şekilde inceleyeceğiz.
Bölüm 1: Nonparametrik Testler Nedir?
1.1. Nonparametrik Testlerin Temel İlkeleri: Parametrik testler normal dağılıma sahip veriler için kullanılırken, nonparametrik testler normal dağılıma sahip olmayan veriler için kullanılır. Nonparametrik testlerde, verilerin dağılımı veya varyansı hakkında herhangi bir varsayım yapılmaz. Bu testler, verilerin sıralı ya da sırasız olduğu durumlarda kullanılır ve medyan, sıralı verileri analiz etmek için önemli bir istatistiksel ölçüttür.
1.2. Nonparametrik Testlerin Avantajları ve Kullanım Alanları: Nonparametrik testler, dağılım varsayımlarını sağlamayan verilerle çalışmak için uygundur ve küçük örneklem boyutları ve aykırı değerler gibi durumlarda daha güvenilir sonuçlar verir. Ayrıca, nominal veya ordinal ölçekli verileri analiz etmek için idealdir ve veri normal dağılıma sahip olmadığında güvenilir bir alternatif sunar.
Bölüm 2: SPSS ile Temel Nonparametrik Testler
2.1. Wilcoxon İşaretli Sıralar Testi: İki bağımlı grubun eşleştirilmiş verilerini karşılaştırmak için kullanılır. SPSS’te Wilcoxon işaretli sıralar testi yapmak için “Analyze” menüsünden “Nonparametric Tests” seçeneğine gidin ve ardından “Related Samples” seçeneğini seçerek analiz yapmak istediğiniz değişkenleri belirtin.
2.2. Mann-Whitney U Testi: İki bağımsız grubun bağımsız verilerini karşılaştırmak için kullanılır. SPSS’te Mann-Whitney U testi yapmak için “Analyze” menüsünden “Nonparametric Tests” seçeneğine gidin ve ardından “Independent Samples” seçeneğini seçerek analiz yapmak istediğiniz değişkenleri belirtin.
2.3. Kruskal-Wallis Testi: Üç veya daha fazla bağımsız grubun sıralı verilerini karşılaştırmak için kullanılır. SPSS’te Kruskal-Wallis testi yapmak için “Analyze” menüsünden “Nonparametric Tests” seçeneğine gidin ve ardından “K Independent Samples” seçeneğini seçerek analiz yapmak istediğiniz değişkenleri belirtin.
2.4. Friedmann Testi: Üç veya daha fazla bağımlı grubun sıralı verilerini karşılaştırmak için kullanılır. SPSS’te Friedmann testi yapmak için “Analyze” menüsünden “Nonparametric Tests” seçeneğine gidin ve ardından “K Related Samples” seçeneğini seçerek analiz yapmak istediğiniz değişkenleri belirtin.
Bölüm 3: Nonparametrik Test Sonuçlarını Yorumlama
3.1. Test İstatistikleri ve P Değerleri: Nonparametrik testlerde, Wilcoxon işaretli sıralar testi, Mann-Whitney U testi, Kruskal-Wallis testi ve Friedmann testi gibi farklı test istatistikleri ve p değerleri elde edilir. P değeri, nüfus ortalamaları arasındaki farkın anlamlılığını belirler ve genellikle 0.05 anlamlılık düzeyi üzerinde kabul edilir.
3.2. Sonuçların Yorumlanması: Nonparametrik test sonuçlarına dayanarak, gruplar arasındaki farkın anlamlı olup olmadığını belirlemek mümkündür. P değeri 0.05’ten küçükse, gruplar arasında anlamlı bir fark olduğu kabul edilir. Ancak p değeri 0.05’ten büyükse, gruplar arasındaki farkın anlamlı olmadığı sonucuna varılır.
Bölüm 4: Nonparametrik Testlerin Uygulamaları ve Örnekler
4.1. Tıp Alanında Nonparametrik Testlerin Kullanımı: Tıp alanında nonparametrik testler, hastaların tedavi öncesi ve sonrası durumları, ilaçların etkisi, tedavi yöntemlerinin karşılaştırılması gibi çeşitli araştırmalarda yaygın olarak kullanılır.
4.2. Eğitim Alanında Nonparametrik Testlerin Kullanımı: Eğitim alanında nonparametrik testler, öğrenci başarıları, öğrenci grupları arasındaki farklar, öğretim yöntemlerinin etkisi gibi konularda kullanılır.
SPSS ile temel nonparametrik testler, normal dağılıma sahip olmayan verilerin analizinde güçlü bir araçtır. Wilcoxon işaretli sıralar testi, Mann-Whitney U testi, Kruskal-Wallis testi ve Friedmann testi gibi farklı nonparametrik testler, çeşitli araştırma alanlarında kullanılır ve gruplar arasındaki farkların anlamlılığını belirlemeye yardımcı olur. Analiz sonuçları doğru bir şekilde yorumlanarak, nonparametrik testlerin istatistiksel analizlerdeki rolü anlaşılabilir ve verilerin doğru bir şekilde değerlendirilmesine katkı sağlanabilir.
