SPSS'te OLAP Cubes Differences penceresi, analiz edilen değişkenler veya gruplar arasında aritmetik ve yüzde farklar (arithmetic and percentage differences) hesaplamak için kullanılır. Bu özellik, verideki anlamlı karşılaştırmaları doğrudan aynı tablo içinde görmek isteyen kullanıcılar için büyük kolaylık sağlar. Değişkenler Arasındaki Farklar (Differences Between Variables) Bu seçenek, özet istatistiklerin iki sürekli değişken arasında karşılaştırılmasını sağlar. En az iki ö

OLAP Cubes analizi, SPSS kullanıcılarına çok boyutlu veri setlerini çaprazlayarak inceleme ve her bir kategori kombinasyonu için özet istatistikler üretme imkânı sunar. Bu özet istatistikler sayesinde, sadece sayısal sonuçlar değil, aynı zamanda verinin dağılımı, yapısı ve simetrisi hakkında da fikir edinilebilir. Temel ölçülerle başlamak Her analizde ilk bakılan ölçütlerden biri toplam değerdir. OLAP Cube tablolarında bu genellikle sum (toplam)  olarak gösterilir. Değerlerin

Analizin Amacı SPSS’te OLAP Cubes (Online Analytical Processing)  yöntemi, sayısal (sürekli) değişkenlerin ortalama, toplam, varyans gibi istatistiksel değerlerini; bir veya birden fazla kategorik gruplama değişkenine göre  çok boyutlu biçimde özetlemek için kullanılır. Bu yöntem, klasik tablo analizlerinden farklı olarak çok katmanlı (multi-layered)  yapı oluşturur ve her kategori kombinasyonu için özet istatistikleri ayrı ayrı gösterir. OLAP Cubes Özellikleri Çok boyutlu an

Analizin Amacı SPSS’te Means (Ortalama) Analizi , bir veya birden fazla sayısal değişkenin ortalamasını , farklı kategori grupları  arasında karşılaştırmak için kullanılır. Amaç, gruplar arasındaki farkların büyüklüğünü, dağılım özelliklerini ve normal dağılıma uygunluğunu istatistiksel ölçütler üzerinden değerlendirmektir. Bu analiz yöntemi, tıp ve sağlık araştırmalarında yaş, laboratuvar değeri, kalış süresi veya maliyet gibi değişkenlerin farklı hasta grupları arasındaki o

Means Nedir? SPSS’te Means (Ortalama Karşılaştırma)  analizi, bir veya daha fazla bağımlı nicel değişkenin  ortalamasını, bir veya birden fazla kategorik bağımsız değişkenin  grupları arasında karşılaştırmak için kullanılır. Bu analiz, gruplar arasındaki farkların istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını  incelemede temel araçlardan biridir. ⚙️ SPSS’te Means Analizi Nasıl Yapılır? 1️⃣ Menü yolu: Analyze → Compare Means → Means... 2️⃣ Açılan pencerede: Dependent List (Bağı

🔬 Crosstabs Nedir? Crosstabs (Çapraz Tablo) analizi, iki veya daha fazla kategorik değişken arasındaki ilişkiyi test etmek için kullanılan en temel ama en güçlü yöntemlerden biridir. Örneğin bir hastane verisinde “ beta bloker kullanımı ” ile “ komplikasyon gelişimi ” arasındaki bağlantıyı Crosstabs yöntemiyle inceleyebiliriz. Bu analiz, her bir değişkenin kategorilerini karşılaştırarak hangi gruplarda beklenenden fazla ya da az vaka olduğunu gösterir. Ayrıca istatistiksel a

Özetleme İşleminin Amacı SPSS’te Summarize (Özetleme)  prosedürü, bir veya birden fazla gruplama değişkeni  kullanarak diğer değişkenlerin alt grup istatistiklerini hesaplamak için kullanılır. Bu yöntemle, her kategori için ortalama, toplam, medyan, varyans, standart hata ve çarpıklık  gibi ölçüler elde edilir. Büyük veri kümelerinde alt gruplar arasında anlamlı farkların saptanması için idealdir. Gruplama Mantığı Gruplama değişkenleri genellikle kategorik  (örneğin cinsiyet,

Hücre Değerlerinin İncelenme Amacı SPSS’te Crosstabs (Çapraz Tablo) analizinde hücre içeriği, istatistiksel anlamlılığa neden olan örüntüleri belirlemede büyük önem taşır. Beklenen değerler (expected counts)  ve artık değerler (residuals) , hangi kategorilerin beklenenden fazla veya az gözlemlendiğini gösterir. Bu sayede Ki-Kare testinde anlamlı çıkan farkların hangi hücrelerden kaynaklandığı  belirlenir. Hücre İçeriği (Counts, Percentages, Residuals) SPSS’te her hücreye fark

Analizin Amacı SPSS’te Crosstabs (Çapraz Tablo)  analizi, iki kategorik değişken arasındaki ilişkiyi test etmek ve ilişkinin yönünü veya gücünü belirlemek için kullanılır. Bu yöntem, tıbbi verilerde sıkça karşılaşılan “risk”, “ilişki” veya “bağımsızlık” sorularına yanıt vermek için uygundur. Bu uygulamada, veri yapısı örnek alınarak cerrahi sonuç , diyabet durumu  ve cinsiyet  gibi değişkenler üzerinden ilişki testi anlatılmıştır. Kullanılabilecek Test Türleri 1️⃣ Ki-Kare Tes

Katmanlı Çapraz Tablo Nedir? SPSS’te Katmanlı Çapraz Tablo (Crosstabs Layers)  işlemi, bir satır değişkeni ile sütun değişkeni arasındaki ilişkiyi, bir veya birden fazla kontrol (katman) değişkeni  düzeyine göre ayrı ayrı incelemeye olanak tanır.Bu yöntem, veriyi farklı alt gruplara ayırarak daha ayrıntılı ve çok boyutlu karşılaştırmalar yapılmasını sağlar. Eğer bir veya birden fazla katman değişkeni (layer variable)  seçilirse, her katman değişkeninin kategorileri için ayrı

Çapraz Tablo Analizinin Amacı SPSS’te Crosstabs (Çapraz Tablolar)  komutu, iki veya daha fazla kategorik değişken arasındaki ilişkiyi tablo biçiminde incelemeye yarar. Bu yöntemle iki yönlü veya çok yönlü tablolar  oluşturulabilir; satır ve sütun değişkenleri arasındaki ilişkiyi gösteren istatistiksel testler ve ilişki ölçüleri  hesaplanır. Tablonun yapısı ve değişkenlerin sıralı (ordinal)  veya sırasız (nominal)  olması, hangi testlerin uygun olacağını belirler. SPSS bu test

Tanımlayıcı İstatistikler (Descriptives) Explore  komutu çalıştırıldığında, SPSS varsayılan olarak merkezi eğilim ve yayılım ölçülerini görüntüler. Merkezi Eğilim (Central Tendency): Dağılımın merkezini gösterir. Hesaplanan ölçüler: Ortalama (Mean), Ortanca (Median)  ve %5 kırpılmış ortalama (Trimmed Mean) . Yayılım (Dispersion): Değerler arasındaki farklılıkları gösterir. Hesaplanan ölçüler: Standart hata, varyans, standart sapma, minimum, maksimum, aralık (range)  ve çeyrek

Explore Komutunun Amacı Veri Keşfi (Explore)  komutu, verilerin özet istatistiklerini ve grafiksel gösterimlerini üretir. Bu işlem tüm gözlemler için tek seferde yapılabileceği gibi, gruplara ayrılmış veriler  için de gerçekleştirilebilir. Bu komutun temel amacı, veri taraması (data screening)  yaparak uç değerleri tanımlamak, normal dağılıma uygunluğu kontrol etmek ve alt gruplar arasındaki farklılıkları tanımlamaktır. Veri keşfi sırasında gözlenebilecek durumlar şunlardır:

Ortalama ve Toplam SPSS’te tanımlayıcı istatistikler komutu varsayılan olarak aritmetik ortalama (mean)  değerini görüntüler. İsteğe bağlı olarak toplam (sum)  değeri de tabloda gösterilebilir. Bu iki ölçü, verinin merkezini tanımlamak ve genel eğilimi görmek açısından temel göstergelerdir. Yayılım (Dağılım Genişliği) Ölçüleri Yayılım ölçüleri, verinin ortalama etrafında ne kadar değiştiğini gösterir. SPSS’te bu kapsamda aşağıdaki istatistikler yer alır: Standart sapma (Std.

Tanımlayıcı İstatistiklerin Amacı Tanımlayıcı istatistik komutu, birden fazla değişken için tek tabloda tek değişkenli özet istatistikler  oluşturur ve standartlaştırılmış değerleri (z değerleri)  hesaplar. Değişkenler, ortalama değerlerinin büyüklüğüne göre (artan veya azalan), alfabetik sıraya göre veya seçildiği sıraya göre (varsayılan) sıralanabilir. Z Değerlerinin Kaydedilmesi Z değerleri kaydedildiğinde, veri düzenleyicide (Data Editor) veri dosyasına eklenir ve grafikl

Frekans Tablosunun Düzenlenme Mantığı SPSS’te frekans tabloları, verideki değerlerin sıklığını farklı biçimlerde sıralayıp görüntüleme olanağı sunar. Bu sayede, özellikle kategorik değişkenlerde en yaygın değerlerin hangileri olduğunu veya sayısal değişkenlerin hangi aralıklarda yoğunlaştığını daha kolay yorumlayabilirsin. “Frequencies” penceresinde yer alan Format  düğmesi (SPSS 26 sürümünde “Frequencies” ana penceresinin alt kısmında bulunur) tablo sıralaması ve görüntüleme

Frekans Grafikleri Ne İşe Yarar? SPSS’te frekans analizi yalnızca tablo üretmekle kalmaz; verilerin dağılımını grafiksel olarak  da gösterir. Bu grafikler, değişkenlerin kategorik yapısını veya sayısal dağılımını görselleştirerek, sonuçların daha kolay yorumlanmasını sağlar. Frekans analizinde üç temel grafik türü bulunur: pasta grafiği , sütun grafiği  ve histogram . Bu grafikler, değişkenin türüne göre seçilmelidir — kategorik değişkenlerde pasta veya sütun grafikleri, süre

Frekans İstatistiklerinin Amacı SPSS’te frekans analizi yalnızca değerlerin sayımını göstermekle kalmaz; aynı zamanda değişkenlerin merkezi eğilim , yayılım (dağılım)  ve dağılım şekli  hakkında da bilgi verir. Bu istatistikler, verinin genel yapısını tanımak, uç değerleri fark etmek ve normal dağılıma uygunluk hakkında fikir edinmek için kullanılır. Yüzdelik Değerler Yüzdelik değerler, bir değişkenin sıralanmış değerlerini belirli oranlara göre gruplara ayırır. Örneğin: 25.

Frekanslar Komutunun Amacı SPSS’te Frequencies (Frekanslar)  komutu, değişkenlerin dağılımlarını özetleyen en temel ve en sık kullanılan istatistiksel araçlardan biridir. Bu komut, hem kategorik (nominal / ordinal)  hem de nicel (sürekli)  değişkenler için frekans tabloları, yüzdelikler ve grafiksel gösterimler (bar chart, pie chart, histogram) oluşturur. Frequencies; veri setini tanımaya, uç değerleri fark etmeye ve değişkenlerin temel istatistiksel özelliklerini keşfetmeye

Codebook Nedir ve Ne İşe Yarar? SPSS’te Codebook  komutu, bir veri dosyasındaki değişkenlerin tanımlayıcı bilgilerini tek bir rapor altında sunar. Bu raporda; değişken adları, etiketleri, ölçüm düzeyleri, eksik değer tanımları ve tanımlayıcı istatistikler yer alır. Analize başlamadan önce veri yapısını anlamak, değişken türlerini kontrol etmek ve hatalı tanımlamaları tespit etmek için Codebook kullanımı son derece yararlıdır. SPSS Üzerinden Codebook Erişimi Adım adım ilerleye