
Bu sayfaya geldiyseniz muhtemelen McNemar Testi başlıklı diğer yazımı okuduktan sonra gelmişsinizdir, bu sayfayı bulmak için web araması yapmış olmanız çok düşük ihtimal. Bu yüzden bu sayfada McNemar Testi’nin ne olduğundan bahsetmekle zaman kaybetmeyip, direkt olarak SPSS Syntax kullanarak McNemar Testi nasıl yapılır onu anlatacağım. Diğer yazımda bahsettiğim, “çocukların 1 ve 3 yaşında yemek yiyip yememesi” örneğinden devam edeceğim bu sayfada da.
Bu sayfadaki McNemar Testi yapma yöntemi, diğer yönteme göre daha düşük bir p değeri vermektedir ve bu p değeri birçok istatistikçi tarafından diğer yöntemdekine göre daha isabetli bir p değeridir.
Fakat sosyal bilimcilerin bu sayfadaki yöntemi diğer yöntem yerine tercih etme sebebi p değerinin daha isabetli olması değil, daha düşük olmasıdır. 🤣
Syntax Kullanarak SPSS’te McNemar Testi Yapmak
Ön Analiz
SPSS Syntax kullanmaya geçmeden önce, ilk yapmamız gereken şey, Analyze -> Descriptive Statistics -> Crosstabs butonlarına basıp Crosstabs penceresini açmaktır.
Sonra, önceki ölçümümüzü Rows kutusuna, sonraki ölçümümüzü Columns kutusuna atmalıyız.
Sonra, işaretli tutmamız gereken tek ayar, “Cells”e basıp “Observed” Count seçeneğidir. Bunu işaretledikten sonra Continue ve OK’a basabiliriz.
SPSS’in bize vereceği Crosstabulation tablosunda, kırmızı kutu içine aldığım sayılar bize birazdan lazım olacak. Bunu unutmayın.
Syntax
SPSS’te üst menüden File -> New -> Syntax butonlarına basarsanız yeni bir boş SPSS Syntax penceresi açılacaktır.
Bu pencerenin için, aşağıdaki SPSS Syntax kodunu kopyalayıp yapıştırmamız gerekiyor. Bu kod, Marta Garcia-Grenaro tarafından oluşturulan bir koddur ve herkesin ücretsiz kullanımına sunulmuştur.
Aşağıdaki kodu tamamen kopyalayın.
Kodu, demin açmış olduğunuz boş Syntax penceresine olduğu gibi yapıştırın.
Şimdi, değiştirmemiz gereken tek bir şey kaldı: sayılar. Hatırlarsanız, deminki SPSS ön testimizde bir tablo elde etmiştik.
Bu tabloda, kırmızı kutu içine aldığım sayıları, kopyalayıp yapıştırdığımız Syntax’in en alttaki 4 sayısının yerine sırayla yazmalıyız. Bunu yapınca bizim örneğimizdeki kodun son şekli şu şekilde görünmeli:
Kendi sayılarımızı koyduktan sonra tek yapmamız gereken Run -> All butonlarına basmak.
SPSS, bize, diğer sayfada anlattığım diğer yöntemdeki sonuç tablosundan çok daha ayrıntılı bilgiler içeren yeni bir McNemar testi sonuç tablosu sunacak.
Diğer tabloda, sadece Yates düzeltmesi yapılmış bir p değeri gösteriliyordu. Bu tabloda ise, hem düzeltilmiş, hem de düzeltme yapılmamış p değerleri ve ayrıca McNemar Test skorları da görünmektedir.
Bu tabloya göre, alt satırda Corrected bölümündeki Yates düzeltmesi yapılmış (kimilerine göre yanlış şekilde fazla büyük) olan p değeri 0.0231’dir. Uncorrected satırındaki p değeri ise 0.0162’dir. Uncorrected p değeri her zaman Corrected’dan daha düşük çıkar.
Bu örnekte bulduğumuz iki p değeri de 0.05’ten küçük olduğu için bu örnek özelinde hangi p değerini kullandığımız çok fark etmemektedir, fakat bazı durumlarda Corrected p değeri 0.05’ten büyük, Uncorrected p değeri 0.05’ten küçük olabilir. Bu durumda hangisini kullanmalıyız?
Tablonun altında da yazdığı gibi, Corrected p değeri, çoğu durumda, yanlış şekilde gereğinden fazla büyük bir değer olabilmektedir. Bu yüzden Uncorrected p değerinin dikkate alınması daha doğru olabilir. Corrected p değeri seçilirse Tip II Hata yani “var olan bir farkın gözlenmemesi” durumu yaşanma ihtimali artar, Uncorrected p değeri seçilirse Tip I Hata yani “var olmayan bir farkın varmış gibi görünmesi” durumu yaşanma ihtimali artar. Benim tercihim yine de Uncorrected p değerini kullanmaktır çünkü bilim dünyasının günümüzde geldiği noktada Tip I hataların Tip II hatalardan çok daha yaygın ve tehlikeli olduğunu düşünüyorum. Yine de seçim size kalmış.
Son olarak, eğer merak eden varsa, SPSS bu yöntemde diğer yöntemin göstermediği aşağıdaki Summarize tablosunu da gösteriyor. Burada, çocukların 1 yaşındaki ölçümü ile 3 yaşındaki ölçümünün sonuçlarının farkının Confidence Interval’ı yani güven aralığı görünmektedir. Güven aralığı alt sınırı -25%, üst sınırı da -2% civarı. İkisinin arasında 0% değeri olmadığı için yani ikisi de negatif olduğu için (ikisi de pozitif olsa da aynı şeydi), buradan da “demek ki gerçekten çocukların 1 ve 3 yaşları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık varmış” sinyalini alıyoruz.
SPSS Syntax ile McNemar Testi yapma adımları bu kadardı. Bu sayfayı buraya kadar okuyan sınırlı sayıda kişiden biriyseniz tebrikler, istatistiksel analizlerinizde başarılar diliyorum.
Bir yanıt bırakın