Spearman Korelasyon Testi: Sıralama ve Normal Dağılıma Uymayan Veriler İçin Doğrusal İlişki Analizi

1. Testin Amacı

Spearman korelasyon testi, sıralama ölçeğindeki (ordinal) değişkenlerde ya da en az aralık ölçeğindeki nicel verilerin normal dağılım varsayımını karşılamadığı durumlarda iki değişken arasındaki doğrusal ilişkinin yönünü ve gücünü (ρ veya rₛ) ölçer. Parametrik karşılığı Pearson korelasyon testidir.

2. Ne Zaman Tercih Edilir?

• Likert tipi puanlar, derecelendirme listeleri gibi sıralı veriler.

• Sürekli değişkenlerden en az birinin normal dağılımı önemli ölçüde ihlal ettiği durumlar.

• Aykırı değerlerin Pearson katsayısını çarpıtma riski yüksek olduğunda.

3. Varsayımlar

1. Değişkenler en az sıralama ölçeğindedir.

2. Ölçümler aynı bireylerden (bağımlı grup) toplanmıştır.

3. İki değişken birbirinden bağımsızdır (biri diğerinin doğrudan türevi değildir).

4. Hesaplama Süreci

1. Her iki değişkendeki ham değerler küçükten büyüğe sıralanır; en küçük değere 1, sonraki değere 2… sıra numarası verilir.

2. Her katılımcı için sıra farkı (dᵢ = rᵢ(Y) – rᵢ(X)) hesaplanır.

3. Spearman katsayısı:

   

(n = katılımcı sayısı). Bağlantılı değerler (ties) varsa düzeltme yapılır (SPSS otomatik uygular).

5. Hipotezler

• H₀: ρ = 0 (ilişki yok).

• H₁: ρ ≠ 0 (ilişki var).

p < 0,05 → H₀ reddedilir; p > 0,05 → H₀ reddedilmez.

6. Sonuçların Yorumlanması

| |rₛ| aralığı | Etki büyüklüğü* |

|---|-----------|----------------|

| 0,10 – 0,29 | Küçük |

| 0,30 – 0,49 | Orta |

| 0,50 – 1,00 | Büyük |

*Cohen (1992) genel kılavuzu, alana göre esnek kullanılmalıdır.

İlişkinin yönü:

• + → Değerler birlikte artar / azalır (pozitif).

• – → Biri artarken diğeri azalır (negatif).

Determinasyon katsayısı (rₛ²): Değişkenlerin ortak varyans yüzdesini gösterir.

7. Avantajlar & Kısıtlamalar

Avantaj	Kısıtlama
Normal dağılım gerektirmez	Yine de doğrusal (monotonik) ilişki varsayar
Aykırı değerlere Pearson’dan daha dayanıklıdır	Nedensellik saptamaz
Sıralı verileri doğrudan analiz eder	Sadece iki değişkeni ele alır; çoklu kontrol için kısmi Spearman gerekir

8. Yaygın Hatalar

1. Nedensellik yorumu: Spearman yalnızca ilişkiyi ölçer.

2. Ties etkisini yok saymak: Çok sayıda bağlantılı değer kat sayıyı küçültebilir.

3. Veri setini standartlaştırmadan aykırı değer analizi yapmamak.

4. Çoklu karşılaştırmalarda düzeltme uygulamamak (Bonferroni, FDR vb.).

9. Hızlı Kontrol Listesi

•  Değişkenler en az ordinal mi?

•  Normal dağılmayan ya da sıralı veri var mı?

•  Aykırı değerler incelendi mi?

•  p ve rₛ değerleri raporlandı mı?

•  rₛ² ile açıklanan varyans verildi mi?

10. Parametrik Alternatif

Veriler normal dağılım gösteriyorsa Pearson korelasyon tercih edilmelidir.