SPSS ile Spearman Korelasyon Analizi (Resimli)

Spearman Korelasyon Analizi, iki değişken arasındaki bağıntının doğrusal olmadığı durumlarda kullanılan istatistiksel bir analiz yöntemidir. Bu analiz, veri setindeki sıralı değerler üzerinden yapıldığı için veri setindeki ölçek türleri farketmeksizin kullanılabilir. SPSS programı ile Spearman Korelasyon Analizi yapmak oldukça kolaydır. Bu blog yazısında, Spearman Korelasyon Analizi’nin ne olduğunu ve SPSS programı kullanarak nasıl yapıldığını adım adım öğreneceksiniz.

DOĞRUDAN Korelasyon Analizi Adımlarına Geçmek İçin TIKLAYIN

Spearman Korelasyon Analizi Nedir?

Spearman korelasyon analizi, istatistiksel bir yöntemdir ve iki değişken arasındaki ilişkiyi ölçmeye yardımcı olur. Bu yöntem, değişkenler arasındaki ilişkinin doğrusal olmadığı durumlarda kullanılır. Spearman korelasyon analizi, aynı Kendall’s Tau korelasyon analizi gibi, non-parametrik (parametrik olmayan) bir yaklaşım kullanır ve verileri sıralayarak ilişkiyi ölçer.

Spearman korelasyon analizi, aynı Pearson korelasyon analizi gibi korelasyon katsayısını kullanır. Ancak, Pearson korelasyonu doğrusal ilişkileri ölçmek için kullanılırken, Spearman korelasyonu doğrusal olmayan ilişkileri ölçmek için kullanılır.

Örneğin, bir araştırmacı, bir grup insanın yaşları ile eğitim düzeyleri arasındaki ilişkiyi değerlendirmek isteyebilir. Yaş, devamlı bir veridir; ancak eğitim düzeyi, sıralı bir veridir. Sıralı veri olduğu zaman Pearson korelasyon yöntemi kullanılamaz. Bu durumda, Spearman korelasyon analizi kullanılabilir.

Değişkenlerin en az bir tanesinin sıralı değişken olması durumunda Pearson yerine Spearman korelasyon yöntemi kullanılmalıdır.

Spearman Korelasyon Katsayısı Değeri Yorumlama

Spearman Korelasyon Katsayısı, rho olarak belirtilir. Genellikle Spearman’s rho olarak kullanılır.

Spearman korelasyon katsayısının değeri, -1 ile 1 arasında değişir.

• 1 değeri mükemmel bir pozitif ilişkiyi gösterir; yani bir değişken arttıkça, diğer değişken de sıra düzeyinde artar.
• -1 değeri mükemmel bir negatif ilişkiyi gösterir; yani bir değişken sıra düzeyinde arttıkça, diğeri azalır.
• 0 değeri ise hiçbir korelasyon olmadığını, yani değişkenler arasında sistemli bir ilişki olmadığını belirtir.

Korelasyonun gücü, katsayının mutlak değerine dayanarak yorumlanabilir:

• 1’e daha yakın değerler (pozitif veya negatif) güçlü bir korelasyonu gösterir.
• 0’a daha yakın değerler zayıf bir korelasyonu gösterir.

Katsayı değeri yanı sıra, katsayıyla ilişkilendirilen anlamlılık düzeyini (p-değeri) de dikkate almak önemlidir. Anlamlı bir p-değeri (genellikle 0.05’ten küçük) gözlenen korelasyonun yalnızca tesadüfen oluşmadığını sinyal verir.

Genel olarak, Spearman korelasyonunu yorumlamak, incelenen değişkenler arasındaki ilişkinin gücünü ve anlamlılığını belirlemek için hem katsayı değerini hem de anlamlılık düzeyini dikkate almayı gerektirir.

Açılan korelasyon penceresinde, test edeceğimiz değişkenlerimizin ikisini de soldaki kutudan alıp “Variables” kutucuğuna yerleştiriyoruz.

Correlation Coefficients bölümünde, Spearman seçeneğini işaretliyoruz.

Başka bir ayarlama yapmamıza gerek yok. OK’a basıp analizimizi başlatıyoruz.

Spearman Korelasyon Analizi SPSS Tablo Yorumlama

SPSS bize 1 adet korelasyon tablosu verecek. Örnek tabloyu aşağıda görebilirsiniz.

Bu tabloda, iki değişken arasındaki korelasyonun büyüklüğünü, Correlation Coefficient satırında bulabiliriz.

Bu korelasyonun istatistiksel olarak anlamlılık seviyesini de, Sig. (2-tailed) satırında bulabiliriz.

Mesela bu sayfada yaptığımız örnekte, Spearman korelasyon testi sonucuna göre, haftalık iş günü sayısı ile haftalık spor saati arasında, istatistiksel olarak anlamlı bir şekilde (çünkü p = 0.042 yani 0.05’ten küçük), -0.288 büyüklüğünde bir korelasyon bulunmuş. Korelasyon negatif, yani haftalık iş günü sayısı arttıkça haftalık spor saati azalıyor demektir. Korelasyonun büyüklüğünün 0.288 olması da zayıf bir korelasyon olduğunu gösteriyor.

Spearman’s rho korelasyon katsayısını kullanarak SPSS’te yaptığımız Spearman korelasyon analizi bu kadardı. Artık korelasyon sonucunu raporlama aşamasına geçebiliriz.