SPSS’te Uç Değer (Aykırı Değer) Tespiti ve Silme İşlemi

Veri analizine başlamadan önce yapılması gereken en önemli işlemlerden biri uç değer kontrolüdür. Uç değerler; ölçüm hatası, veri giriş hatası, eksik doldurulmuş anketler veya dağılımın genel yapısını bozan sıra dışı gözlemlerden oluşabilir.

Bu tür değerler:

• Dağılımın şeklini bozar

• Çarpıklık katsayısını etkiler

• Ortalama ve standart sapmayı değiştirir

• Parametrik testlerin güvenilirliğini düşürür

Bu nedenle analiz sürecinin en başında uç değerlerin tespit edilmesi ve gerekirse silinmesi gerekir.

1. Uç Değer Nedir?

Uç değer, veri setindeki diğer gözlemlere kıyasla çok küçük ya da çok büyük kalan, dağılımın genel yapısından kopuk görünen değerlerdir.

Örnek nedenler:

• Öğrencinin anketi yarım bırakması

• Yanlış veri girişi yapılması

• Ölçeğin yanlış işaretlenmesi

• Gerçekten sıra dışı ama istatistiksel olarak aykırı bir durumun varlığı

2. Histogram ile İlk Görsel Kontrol

İlk adım her zaman grafik incelemesidir.

İzlenecek yol:

Analiz → Tanımlayıcı İstatistikler → Frekans

• İlgili değişkeni seç

• Grafiklerden Histogram seç

• “Tamam” butonuna bas

Histogramda şunlara dikkat edilir:

• Dağılımın bir yerde aniden kesilmesi

• Dağılım dışında tek başına duran noktalar

• Boşluklardan sonra gelen tekil değerler

Bunlar uç değer şüphesi oluşturur, ancak kesin karar için yeterli değildir.

3. Z-Skoru Mantığı

Z-skoru, her bir değerin ortalamaya göre kaç standart sapma uzaklıkta olduğunu gösterir.

Genel kabul:

• Z-skoru –3 ile +3 arasındaysa: normal kabul edilir

• –3’ün altı ve +3’ün üstü: uç değer adayıdır

Burada amaç, verileri standart bir ölçekte değerlendirmektir.

4. SPSS’te Z-Skoru Oluşturma

İzlenecek yol:

Analiz → Tanımlayıcı İstatistikler → Betimleyici

• Değişkeni sağ tarafa aktar

• “Değişkenleri standartlaştır” seçeneğini işaretle

• “Tamam” butonuna bas

Veri setine yeni bir değişken eklenir:

Z_[Değişken Adı]

Bu sütun artık her gözlemin z-skorunu gösterir.

5. Z-Skorlarını Sıralayarak İnceleme

Veri görünümüne geç:

• Z-skor sütununa sağ tıkla

• “Artan şekilde sırala” seç

Burada:

• En küçük değerler genelde negatif uçları

• En büyük değerler pozitif uçları gösterir

Örneğin:

• En küçük değer: –3.8

• En büyük değer: +1.18

–3’ün altındaki değer açıkça uç değerdir.

6. Explore Analizi ile Kesin Tespit

Asıl güvenilir uç değer tespiti Explore analizi ile yapılır.

İzlenecek yol:

Analiz → Tanımlayıcı İstatistikler → Explore

• Değişkeni bağımlı değişken alanına taşı

• “Tamam” butonuna bas

Çıktıda:

• Kutu grafikleri oluşur

• Grafik dışında kalan noktalar otomatik olarak gösterilir

• Tablo halinde hangi satırların uç değer olduğu belirtilir

Örneğin:

1., 2., 4., 5., 6., 7. ve 8. satırlar uç değer olabilir

Bu, hangi gözlemlerin silineceğini net biçimde söyler.

7. Uç Değerlerin Silinmesi

Veri görünümüne geçilir:

• İlgili satırlar seçilir

• Sağ tık → “Sil”

• Onaylanır

Silme işlemi satır bazlıdır, yani o bireye ait tüm değişkenler kaldırılmış olur.

8. Silme Sonrası Tekrar Kontrol

Silme işlemi bittikten sonra mutlaka tekrar kontrol yapılmalıdır:

• Tekrar Explore çalıştırılır

• Histogram yeniden çizilir

Amaç:

• Yeni uç değer oluşmuş mu?

• Dağılım daha dengeli mi?

9. Çarpıklık Katsayısındaki Değişim

Uç değerler silindiğinde genellikle:

• Çarpıklık katsayısı azalır

• Dağılım daha simetrik görünür

Örneğin:

• Önce: –1.08

• Sonra: –0.65

Bu, dağılımın normale yaklaştığını gösterir.

10. Önemli Bir Gerçek: Uç Değer Silmek Normalliği Garanti Etmez

Çok kritik bir nokta:

Uç değer silmek, veriyi her zaman normal yapmaz.

Çünkü:

• Normallik sadece uç değerlere bağlı değildir

• Dağılım yapısı, örneklem büyüklüğü ve ölçüm yapısı da etkilidir

Bu nedenle:

• Histogram normal görünebilir

• Ama normallik testleri hâlâ anlamlı çıkabilir

Yani:

Görsel olarak normal ≠ İstatistiksel olarak normal

11. Analiz Sırasındaki Doğru Akış

Doğru analiz sırası şöyle olmalıdır:

1. Veri girişi

2. Uç değer kontrolü

3. Gerekirse uç değer silme

4. Normallik testi

5. Parametrik / parametrik olmayan test seçimi

6. Asıl analiz

Uç değer temizliği yapılmadan yapılan analizler, çoğu zaman yanıltıcı sonuçlar üretir.

12. Neden Explore Tercih Edilir?

Çünkü Explore:

• Hem grafik verir

• Hem tablo verir

• Hangi satırın uç değer olduğunu doğrudan söyler

• Z-skor yorumuna göre daha güvenlidir

Bu yüzden akademik çalışmalarda en çok kullanılan yöntemdir.