Crosstabs (Çapraz Tablo) Analizinde Hücre Görüntüleme Ayarlarının SPSS’te Uygulamalı Anlatımı

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 farklı türde bilgi eklenebilir:

🔹 Counts (Gözlenen ve Beklenen Frekanslar)

• Her hücrede iki değer bulunabilir:

  • Observed (Gözlenen): Gerçek gözlem sayısıdır.

  • Expected (Beklenen): Değişkenler birbirinden bağımsız olsaydı beklenen gözlem sayısıdır.

• Hide small counts seçeneği ile belirli bir değerin altındaki frekanslar gizlenebilir (ör. <5).

  • Girilen tamsayı ≥ 2 olmalıdır (0 değeri, gizleme yapılmamasını belirtir).

🔹 Compare Column Proportions (Sütun Oranlarını Karşılaştırma)

Bu özellik, sütun oranlarının (örneğin kadın/erkek veya evet/hayır oranlarının) istatistiksel olarak farklı olup olmadığını test eder.

• Anlamlı farklar tablo üzerinde APA stilinde alt simge harflerle gösterilir (örnek: a, b, c).

• Testler %5 anlamlılık düzeyinde (p < 0.05) değerlendirilir.

• Eğer bu seçenek seçilir, ancak observed counts veya column % işaretlenmemişse, SPSS gözlenen değerleri otomatik olarak dahil eder.

• Adjust p-values (Bonferroni method) kutusu işaretlenirse, çoklu karşılaştırmalarda hata olasılığı Bonferroni düzeltmesiyle kontrol edilir.

🔹 Percentages (Yüzdeler)

SPSS’te yüzdeler üç farklı şekilde hesaplanabilir:

• Row %: Satır toplamına göre hesaplanır.

• Column %: Sütun toplamına göre hesaplanır.

• Total %: Tablodaki toplam gözlem sayısına göre hesaplanır.

Not: Eğer “Hide small counts” aktifse, bu küçük frekanslara ait yüzdeler de gizlenir.

🔹 Residuals (Artık Değerler)

Artık değerler, her hücredeki farkın beklenen dağılıma göre yönünü ve büyüklüğünü gösterir.

Tür	Tanım	Yorum
Unstandardized	Gözlenen – Beklenen farkı	Pozitif → Beklenenden fazla; Negatif → Beklenenden az
Standardized	Artığın standart hataya oranı	Ortalama = 0, SS = 1
Adjusted Standardized	Artığın standart hata ile düzeltilmiş hali	Değer ±1.96’yı aşarsa hücre anlamlı sapma gösterir

Bu değerler, Ki-Kare testi anlamlı çıksa bile hangi hücrelerin katkı yaptığını anlamayı sağlar.

Ağırlıklandırılmış Verilerde Hücre Hesaplamaları

Veri seti ağırlık değişkeni (Weight) ile tanımlanmışsa, hücrelerdeki sayılar tam sayı olmayabilir. SPSS bu durumda farklı hesaplama seçenekleri sunar:

Seçenek	Açıklama
Round cell counts	Hücre toplamı hesaplandıktan sonra yuvarlanır.
Truncate cell counts	Hücre toplamı hesaplandıktan sonra kesilir.
Round case weights	Ağırlık değişkeni önceden yuvarlanır.
Truncate case weights	Ağırlık değişkeni önceden kesilir.
No adjustments	Ağırlık değişkeni olduğu gibi kullanılır (ondalık değerler korunur).

Not: Eğer “Exact Statistics” (Sampling and Testing) seçeneği etkinse, SPSS bu ağırlıkları otomatik olarak truncate veya round işlemlerine tabi tutar.

Tablo Biçimi ve Sıralama

Son aşamada, SPSS tabloları satır değişkenine göre artan veya azalan düzende sıralanabilir. Bu seçenek özellikle büyük kategorik verilerde görsel analizi kolaylaştırır.

💡 Uygulamalı Yorum

Örneğin, beta_bloker ile cerrahi_komplikasyon değişkenleri arasında yapılan Ki-Kare analizinde:

• Beklenen frekans <5 olan hücreler gizlenirse, testin güvenilirliği artar.

• Standardized residual değeri +2’nin üzerindeyse, o hücrede anlamlı pozitif sapma vardır (örneğin, “beta bloker kullanıp komplikasyon yaşamayan hastalar beklenenden fazla”).

• Adjusted standardized residual negatif ve -2’nin altındaysa, hücrede beklenenden az vaka vardır (örneğin, “cerrahi işlem uygulanmadı” kategorisinde ilaç kullananlar beklenenden az).

Bu sayede, araştırmacı yalnızca “ilişki var mı?” sorusuna değil, aynı zamanda “hangi gruplar ilişkiyi oluşturuyor?” sorusuna da yanıt bulabilir.