Kısmi Korelasyon (Partial Correlation) Seçenekleri: SPSS’te Analiz Ayarlarının Anlamı

Kısmi korelasyon analizi, iki değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi bir veya daha fazla değişkenin etkisini kontrol ederek inceler.

SPSS’te bu analizi çalıştırırken “Options (Seçenekler)” sekmesinde bazı istatistiksel göstergeleri dahil edip hariç bırakma şansın vardır.

Bu ayarlar, rapor çıktısının hem bilgilendirici hem de anlamlı olmasını sağlar.

SPSS’te “Statistics” bölümünde iki önemli seçenek vardır:

Her bir değişkenin ortalaması, standart sapması ve geçerli (eksiksiz) gözlem sayısı raporda gösterilir.
Bu bilgiler, değişkenlerin dağılımını ve varyans düzeylerini görsel olarak kontrol etmene yardımcı olur.
Örneğin, yaş, kan basıncı veya laboratuvar değerlerinin benzer ölçeklerde değişip değişmediğini bu tabloyla gözlemleyebilirsin.

Tüm değişkenlerin (kontrol değişkenleri dahil) basit korelasyon matrisi görüntülenir.
Bu tablo, kontrol değişkeni eklenmeden önceki doğal ilişkileri gösterir.
Böylece, kontrol sonrası kısmi korelasyonla etkinin ne kadar azaldığını veya yön değiştirdiğini kolayca kıyaslayabilirsin.

Eksik verilerin nasıl değerlendirileceği, sonuçların doğruluğu açısından çok kritiktir.

SPSS burada iki farklı yöntem sunar:

Herhangi bir değişkende eksik değer bulunan gözlemler tamamen analiz dışı bırakılır.
Bu, örneklem sayısını azaltabilir ancak sonuçların tutarlılığını ve karşılaştırılabilirliğini artırır.
Tüm korelasyon katsayıları aynı gözlem sayısına (N) dayanır.

Her bir değişken çifti için eksik gözlemler sadece o çiftteki hesaplamadan çıkarılır.
Böylece daha fazla veri kullanılır (özellikle büyük veri setlerinde avantajlıdır).
Ancak bu yöntemde her korelasyon katsayısının dayandığı örneklem sayısı farklı olabilir.
Bu yüzden, analizde serbestlik dereceleri (df) her bir katsayı için değişkenlik gösterebilir.

Eğer veri setin küçükse veya eksik değer oranı yüksekse, Pairwise (çift bazlı) yöntem daha fazla bilgi korur.
Ancak akademik çalışmalar ve makale raporlamalarında genellikle Listwise (liste bazlı) yöntem tercih edilir çünkü sonuçları daha tutarlı ve standartlaştırılmış hale getirir.

Son Yazılar