SPSS ile ANOVA Analizi

spss ile anova testi

ANOVA analizi, istatistiksel bir yöntemdir ve birden fazla grup arasındaki varyans farklılıklarını incelemek için kullanılır. Bu analiz, gruplar arasında istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık olup olmadığını belirlemek için kullanılır. Bu blog yazısında, ANOVA analizinin ne olduğunu, kullanım alanlarını ve nasıl yapıldığını öğreneceksiniz. Ayrıca, SPSS ile ANOVA analizinde kullanılan varsayımların test edilmesi ve sonuçların nasıl yorumlandığı hakkında bilgi edineceksiniz.

spss analizi ücretli danışmanlık tanışma indirimi veri tablo rapor iletişim

spss tez analizi istatistik ödev yaptırma ücretli spss veri analizi danışmanlık

ANOVA Analizi Nedir?

ANOVA (Analysis of Variance) analizi, istatistiksel bir yöntemdir ve çeşitli gruplar arasındaki ortalamalar arasındaki farkı değerlendirmek için kullanılır. Bu analiz, verilerdeki değişkenliği ve gruplar arasındaki farkları belirlemek amacıyla kullanılır. ANOVA analizi, bir bağımsız değişkenin bir veya daha fazla bağımlı değişken üzerindeki etkisini değerlendirmek için kullanılan bir yöntemdir. İki veya daha fazla grup arasındaki farkları olan çoklu karşılaştırmalar yapılmasına olanak sağlar.

ANOVA analizi, grup arasındaki varyansın toplam varyansa oranını değerlendirir. Bir hipotez testi olarak kullanılan ANOVA, gruplar arasında anlamlı bir fark olup olmadığını belirlemek için p-değeri kullanır. Eğer p-değeri anlamlı bir şekilde düşük ise, gruplar arasında anlamlı bir fark olduğunu söyleyebiliriz. Böylece istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar elde edilebilir.

ANOVA analizi, çeşitli alanlarda uygulanabilir. Örneğin psikoloji, tıp, sosyal bilimler, ekonomi ve pazarlama gibi alanlarda kullanılabilir. Araştırmacılar ve istatistikçiler, ANOVA analizini verilerini karşılaştırmak, gruplar arasında fark var mı yok mu bulmak ve sonuçları yorumlamak için sıklıkla kullanırlar.

ANOVA Analizi Varsayımları Nedir?

ANOVA analizi yapmadan önce, bağımlı değişkenin devamlı veri tipinde olması ve her bir grup için bağımsız değişkenin değerlerinin normal bir dağılım göstermesi gerekmektedir. Bu varsayımların test edilmesi ve sağlanması, doğru sonuçlar elde etmek için önemlidir. Bu paragraftaki linke tıklayarak normal dağılımı nasıl test edeceğinizi detaylı bir biçimde öğrenebilirsiniz.

Eğer ANOVA analizi varsayımları sağlanmıyorsa, gruplar arası farkları belirlemek için Kruskal-Wallis testi, aynı grupların farklı zamandaki ölçümleri arasındaki farkları belirlemek için ise Friedman’s test gibi non-parametrik (parametrik olmayan) bir test yapmamız gerekecektir.

spss tez analizi istatistik ödev yaptırma ücretli spss veri analizi danışmanlık

ANOVA Türleri Nedir?

SPSS’te yapılabilecek başlıca ANOVA analizi türleri şunlardır:

  • Tek Yönlü ANOVA (One-Way ANOVA): Tek bir bağımsız değişkenin, bağımlı değişken üzerindeki etkisini incelemek için kullanılır. Birden fazla grup arasındaki farkları belirlemek için kullanılır.
  • İki Yönlü ANOVA (Two-Way ANOVA): İki tane bağımsız değişkenin (faktör) etkisini ve bu faktörlerin etkileşimini incelemek için kullanılır. Birden fazla grup arasındaki farkları ve bu farkların, faktörlerin birleşik etkisinden mi yoksa ayrı ayrı etkilerinden mi kaynaklandığını belirlemek için kullanışlıdır.
  • Çok Yönlü ANOVA (Faktöriyel = Factorial ANOVA): İkiden fazla bağımsız değişkenin (faktör) etkisini ve bu faktörlerin etkileşimini incelemek için kullanılır. Özellikle gruplar arasındaki farkları ve bu farkların faktörlerin birleşik etkisinden mi yoksa ayrı ayrı etkilerinden mi kaynaklandığını belirlemek için kullanışlıdır.
  • Tekrarlı Ölçümler ANOVA (Repeated Measures ANOVA): Aynı katılımcılarda farklı zaman noktalarında veya koşullarda yapılan ölçümler arasındaki farkları incelemek için kullanılır. Tekrarlı ölçümler tasarımı ile ilgili bir analiz türüdür.
  • Karışık Desen ANOVA (Mixed-Design ANOVA): İki veya daha fazla bağımsız değişkenin etkilerini incelemek için kullanılır. Bu analiz, bir faktörün tekrarlı ölçümlerle ve diğer faktörlerin bağımsız örneklemlerle incelendiği karma bir deseni ele alır.

spss tez analizi istatistik ödev yaptırma ücretli spss veri analizi danışmanlık

SPSS ile ANOVA Sonucu Yorumlama

SPSS, siz ANOVA testi yaptıktan sonra size bir sürü tablo gösterir. Bu tablolarda doğru yerlere bakarak anlamlı sonuçlar çıkarabiliriz. Aşağıdaki adımları takip ederek, ANOVA sonuçlarınızı doğru bir şekilde yorumlayabilirsiniz.

  1. ANOVA Çıktısını İnceleyin:
    • Between Groups (Gruplar Arası): Bu bölüm, gruplar arasındaki farklılıkları ölçer. “Sig.” (Significance) değeri, istatistiksel p değeridir. Gruplar arasında ANOVA ile ölçülen istatistiksel farkın anlamlılığını gösterir. 0.05 veya daha küçük bir p değeri (p < 0.05), gruplar arasında anlamlı bir fark olduğunu gösterir.
    • Within Groups (Gruplar İçi): Bu bölümdeki değerler, aynı kişilerden oluşan grupların farklı zamanlarda ölçümleri arasında gözlenen farkın büyüklüğünü gösterir.
  2. Post-hoc Test (Eğer Fark Var İse):
    • Eğer ANOVA sonucunda gruplar arasında anlamlı bir fark saptanmışsa, post-hoc testlerle hangi gruplar arasındaki farkın önemli olduğunu belirleyebilirsiniz (örneğin, Tukey, Bonferroni, Scheffe gibi).
  3. Effect Size (Etki Büyüklüğü):
    • ANOVA sonuçlarına ek olarak, etki büyüklüğünü değerlendirmek de önemlidir. Bunun için eta-kare (η²) veya omega-kare (ω²) gibi etki büyüklüğü ölçütleri kullanılabilir.

Yani kısaca özetlemek gerekirse:

  1. Sonuç tablosunda eğer “Sig.” değeri 0.05 veya daha küçükse, H0 reddedilir ve en az iki grup arasında anlamlı bir fark olduğu söylenebilir.
  2. Post-hoc test sonuçlarına göre hangi gruplar arasında fark olduğunu belirleyin.
  3. Etki büyüklüğü değerleri ile bu farkın klinik veya pratik anlamda ne kadar önemli olduğunu değerlendirin.

SPSS ile ANOVA Sonrası Post-Hoc Testleri

Post-Hoc testleri, ANOVA analizi sonucunda elde edilen farkların hangi gruplar arasında olduğunu belirlemek için kullanılan istatistiksel testlerdir. ANOVA analizi, birden fazla grup arasındaki farkların istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını tespit etmek için kullanılır. Ancak, ANOVA analizi sadece gruplar arasındaki farklılıkların olduğunu gösterir, hangi grupların arasındaki farkların anlamlı olduğunu belirtmez. İşte burada devreye Post-Hoc testleri girer.

Post-Hoc testleri, ANOVA analizindeki farkların hangi gruplar arasında olduğunu belirlemek için kullanılan istatistiksel testlerdir. Bu testler, gruplar arasındaki spesifik farkları tespit etmek ve istatistiksel olarak anlamlı olan grupları belirlemek için kullanılır. SPSS programında, Post-Hoc testlerini uygulamak oldukça kolaydır. Şu yönergeleri uygulayarak post-hoc analizini gerçekleştirebilirsiniz:

  1. ANOVA analizini gerçekleştirin.
  2. Sonuçlarda anlamlı bir fark olduğunu belirleyin.
  3. Analyze menüsünden ANOVA > Post Hoc seçeneğine gidin.
  4. Post-hoc testini seçin (örneğin Bonferroni veya Tukey Test).
  5. OK düğmesine tıklayarak analizi başlatın.

SPSS, bu adımları takip ederek post-hoc testlerin sonuçlarını sunar. Sonuçlara göre, hangi gruplar arasında anlamlı fark olduğunu belirleyebilirsiniz.

Gruplar p Değeri
Grup 1 – Grup 2 0.05
Grup 1 – Grup 3 0.02
Grup 2 – Grup 3 0.10

Yukarıdaki tabloyu ele aldığımızda, Grup 1 ile Grup 2 arasında farkın istatistiksel olarak anlamlı olmadığını (p=0.05), ancak Grup 1 ile Grup 3 arasında farkın istatistiksel olarak anlamlı olduğunu (p=0.02) söyleyebiliriz. Grup 2 ile Grup 3 arasındaki farkın ise istatistiksel olarak anlamlı olmadığını (p=0.10) söyleyebiliriz.

ANOVA Sonrası Eta-Kare (η²) Yorumlama

Eta-kare (η²), ANOVA sonuçlarındaki etki büyüklüğünü ölçen bir istatistiksel ölçüdür. Bu değer, toplam varyansın ne kadarının bağımsız değişken tarafından açıklandığını gösterir. Eta-kare’nin yorumlanması şu şekilde yapılabilir:

  • 0.01: Küçük etki büyüklüğü. Değişkenler arasındaki ilişki çok düşük.
  • 0.06: Orta büyüklükte etki. Değişkenler arasında orta düzeyde bir ilişki mevcut.
  • 0.14 ve üzeri: Büyük etki büyüklüğü. Değişkenler arasındaki ilişki yüksek düzeyde ve anlamlıdır.

Yorumlar özellikle bağlam ve disiplin bağlamında değişiklik gösterebilir, ancak yukarıdaki genel rehberlik etki büyüklüğünü anlamak için kullanılabilir.

Örneğin, eğer eta-kare değeri 0.05 ise, bu, bağımsız değişkenlerin toplam varyansın %5’ini açıkladığı anlamına gelir. Bu durum küçük bir etki büyüklüğüdür. Eğer eta-kare değeri 0.20 ise, bağımsız değişkenlerin toplam varyansın %20’sini açıkladığı anlamına gelir ki bu da orta büyüklükte bir etki büyüklüğüdür.

Yine de, etki büyüklüğü değerlendirmeleri genellikle disiplin içindeki normlara ve araştırmanın bağlamına bağlı olarak değişebilir, bu nedenle ilgili literatürü de göz önünde bulundurmak önemlidir.

 

spss tez analizi istatistik ödev yaptırma ücretli spss veri analizi danışmanlık

Deniz Şavkay hakkında 141 makale
Lisans eğitimimi Boğaziçi Üniversitesi Moleküler Biyoloji ve Genetik bölümünde, Yüksek Lisans eğitimimi Polonya'daki SWPS Üniversitesi Psikoloji bölümünde tamamladım. Davranış bilimlerine ilgi duyuyorum ve eğitim hayatımı bunun üzerine şekillendirdim. SPSS ile istatistik analizi yapmayı çok seviyorum. SPSS analizleriyle insan davranışındaki kalıpları keşfetmek ve insan davranışı hakkında iç görü sahibi olmak beni heyecanlandırıyor.

İlk yorum yapan olun

Bir yanıt bırakın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.


*