SPSS Uygulaması: Haftalık Çalışma Süresi ile Pratik Sınav Skoru Arasındaki Pearson Korelasyon Analizi

SPSS’te Pearson Korelasyon Testi ile yapılacak uygulamalı veri analizine geçmeden önce, testin temel teorik kavramlarını bir kez daha gözden geçirelim.

Pearson Korelasyon Analizi Nedir?

• İki nicel (aralık/oran ölçekli) değişken arasındaki doğrusal ilişkinin yönünü ve gücünü ölçen istatistiksel bir testtir.

• Sonuç olarak elde edilen r katsayısı −1 ile +1 arasında hareket eder; işareti ilişkinin yönünü, mutlak değeri ise gücünü gösterir.

Test Ne Zaman Uygulanır?

• Aynı denek ya da birim üzerinden ölçülmüş, eşleştirilmiş iki değişkenin arasındaki ilişkiyi incelemek istediğinizde

• Ölçümlerin normal dağılım göstermesi ve aralık/oran ölçeğinde olması koşuluyla

• Örneklem boyutunuz yeterince büyükse (genelde n ≥ 30 önerilir)

Uygulama Koşulları ve Gereklilikler

1. Ölçek Türü

   • Her iki değişken de en az aralık ölçeğinde olmalıdır.

2. Normal Dağılım

   • Değişkenlerin dağılımı yaklaşık normal olmalı; aksi hâlde non-parametrik Spearman testi tercih edilir.

3. Bağımlı Ölçümler

   • Veriler aynı denekten/aynı gruptan gelmeli ve eşleştirilmeli.

4. Aykırı Değer Yok

   • Aykırı değerler hem r hem de p değerini olumsuz etkiler; öncelikle kontrol edilmelidir.

5. Bağımsızlık

   • Ölçümler birbirinden etkilenmemeli; her çift (X,Y) bağımsız olmalıdır.

Önemli Bilgiler

• Hipotezler:

  • H₀: Değişkenler arasında doğrusal ilişki yoktur (r = 0)

  • H₁: Değişkenler arasında doğrusal ilişki vardır (r ≠ 0)

• p Değeri Yorumu:

  • p < 0,05 → anlamlı ilişki; p > 0,05 → ilişki yok

• r Kategorileri (Cohen, 1988):

  • 0,10–0,29: küçük; 0,30–0,49: orta; ≥ 0,50: büyük etki

• Determinasyon Katsayısı (r²):

  • İki değişkenin paylaşılan varyans yüzdesi (ör. r = 0,60 ise r² = 0,36 → %36)

• Dikkat Edilmesi Gerekenler:

  • Korelasyon ≠ Nedensellik: Üçüncü değişken sorunu göz önünde bulundurulmalı.

  • Çok Değişkenli Etki: Başka etkenler kontrol altına alınmak istendiğinde kısmi korelasyon kullanılmalıdır.

Uygulamalı "Pearson Korelasyon Analizi" çalışmamızda kullanılan veri setine aşağıdaki dosya indirme bağlantısından erişebilir ve inceleyebilirsiniz.

Pearson Korelasyon Testi Uygulamalı Veri Analizi Veri Seti.csv

CSV dosyasını indir • 894B

SPSS Değişken Tanımlama Tablosu (Variable View)

Name	Type	Width	Decimals	Label	Values	Missing	Columns	Align	Measure	Role
Haftalik_Calisma_Suresi	Numeric	8	1	Haftalık Çalışma Süresi (saat)	–	–	10	Right	Scale	Input
Pratik_Sinav_Skoru	Numeric	8	0	Pratik Sınav Skoru (0–100 puan)	–	–	10	Right	Scale	Input

Aşağıdaki görsel, veri setindeki değişkenlerin SPSS Variable View ekranında nasıl tanımlandığını göstermektedir.

Aşağıdaki görsel, veri setindeki kayıtların Data View sekmesinde nasıl görüntülendiğini gösteriyor.

SPSS yazılımında Pearson Korelasyon Analizi uygulanış adımları:

1- Analyze, Correlate, Bivarete seçilir.

2- Bivarete Correlations penceresinde Sol taraftaki değişken listesinden karşılaştırılacak nicel değişkenler Variables’e taşınır.

3- Correlations Coefficients kısmından Pearson seçilir. OK Tıklanır.

Gerekli ayarlamaları yaptıktan sonra elimizdeki veri seti ile analiz işlemi gerçekleştirip birlikte yorumlayalım.

Tablo: Correlations

• Korelasyon katsayısı (r) = 0,368

  Haftalık çalışma süresi ile pratik sınav skoru arasında pozitif yönde, orta düzeyde bir doğrusal ilişki olduğunu gösterir.

• p < 0,001 

  (p=0,000)İlişkinin 0,01 anlamlılık düzeyinde istatistiksel olarak anlamlı olduğunu işaret eder.

• r² ≃ 0,368² = 0,136

  Haftalık çalışma süresindeki değişimin yaklaşık %13,6’sı pratik sınav skorundaki değişimi açıklıyor.

Yorum: Katılımcıların haftalık çalışma süreleri arttıkça sınav puanları da orta düzeyde yükselme eğilimi göstermektedir. Ancak bu korelasyon analizi nedensellik kanıtlamaz; arada üçüncü değişkenler (motivasyon, çalışma kalitesi vb.) rol oynayabilir.

Tüm analiz sonuçlarını içeren SPSS çıktı dosyasını aşağıdaki linkten indirerek inceleyebilirsiniz.

Pearson Korelasyon Testi Uygulamalı Veri Analizi SPSS Çıktısı.pdf

PDF dosyasını indir • 48KB