Ham Veriden Anlamlı Gruplara: SPSS’te Yeniden Kodlamanın Gücü
- Nominal Analiz
- 10 Eyl
- 2 dakikada okunur
Veri Analizinde Neden Gruplama Gerekir?
Araştırma verileri çoğu zaman ham biçimde toplandığında, tablo ve grafiklerde aşırı ayrıntı ortaya çıkar. Bu durum analizlerin yorumlanmasını güçleştirir. İşte burada yeniden kodlama (recode) işlemi, verileri daha anlamlı sınıflara ayırmak için kullanılan en pratik çözümlerden biridir.
Sürekli değişkenleri gruplandırarak tabloyu sadeleştirir.
Anlamlı kategoriler oluşturarak yorum gücünü artırır.
İstatistiksel testlerin gerektirdiği ikili ya da kategorik değişkenleri sağlar.
Örnek Senaryo: Öğrenci Başarı Puanlarının Gruplandırılması
Bir okulda yapılan çalışmada öğrencilerin sınav puanları 0 ile 100 arasında kaydedilmiştir. Fakat analiz sırasında her bir puanı ayrı ayrı görmek yerine öğrencileri başarı düzeylerine göre sınıflandırmak daha anlamlı olacaktır.
0 = 0–49 (Başarısız)
1 = 50–69 (Orta Düzey)
2 = 70 ve üzeri (Başarılı)
Bu şekilde oluşturulan kategoriler, hem öğretmenlerin öğrenciler arasındaki başarı dağılımını görmesini kolaylaştırır hem de çapraz tablolarla yapılan analizleri daha anlaşılır kılar.
SPSS’te Yeniden Kodlama Adımları
Menüden İşlem Seçimi
Transform » Recode » Into Different Variables
Değişken Seçimi
Örneğin “Sınav Puanı” değişkeni seçilir ve yeni bir değişken adı tanımlanır (örneğin PuanGrubu).
Eski ve Yeni Değerlerin Tanımlanması
Range, Lowest through value: 0–49 → Yeni Değer: 0
Range, value through Highest: 50–69 → Yeni Değer: 1
Range, value through Highest: 70–100 → Yeni Değer: 2
Eksik Değerlerin Korunması
“System-missing” seçenekleri tanımlanarak veri bütünlüğü korunur.
Değer Etiketleri
0 = Başarısız, 1 = Orta Düzey, 2 = Başarılı gibi etiketler atanır.
Çalışmada kullanılan örnek veri setini aşağıdaki bağlantıdan indirip inceleyebilirsiniz.
Menüden İşlem Seçimi ekranı "Recode into Different Variables" açıldığında karşınıza bu ekran çıkacaktır.
Eski ve yeni değer tanımlama ekranı olan "Recode into Different Vairables: Old and New Values" ekranında tanımlamak istenilen değerlerin veya değer aralıklarının tanımlaması yapılır. Range yani aralık kısmı ile başlangıç değerinden veri grubunun en son değerine kadar.
Output Variable kısmından tanımlanan yeni değişkenin çıkış değer ismi tanımlanır.
Tanımlanan değişken data view ekranına eklenecektir. İncelemeniz için sunulan veri setini incelerseniz, veri setine yapılan işlemden sonra farklı olarak aşağıdaki ekranda olduğu gibi "PuanGrubu" değişkeninin eklendiğini göreceksiniz.
Analizlerde Sağladığı Avantajlar
Çapraz Tablolar: Örneğin başarı gruplarına göre cinsiyet dağılımı kolayca incelenebilir.
Grafikler: Daha sade sütun veya pasta grafikler üretilebilir.
İstatistiksel Testler: Ki-kare testi gibi kategorik veri analizlerinde doğrudan kullanılabilir.
Yeniden kodlama işlemi, ham verileri daha işlevsel hâle getirerek araştırmacının elini güçlendirir. Öğrencilerin başarı grupları, çalışanların kıdem süreleri ya da tüketicilerin gelir düzeyleri gibi örnekler, verinin tek başına bir sayı olmaktan çıkıp analiz için anlamlı bir kategoriye dönüşmesini sağlar.
Yorumlar