NORMALLİK

Hangi tür istatistiği kullanacağımızı belirler.

·       İstatistiksel testler, kabaca "parametrik testler" ve "parametrik olmayan testler" olmak üzere ikiye ayrılabilir. Eldeki bir veri setine, bu testlerden hangisinin uygun olduğunu belirlemek için normallik testi yapılmalıdır. Eğer veriler normal dağılıma sahip ise parametrik testler, veriler normal dağılıma sahip değil ise parametrik olmayan testler uygun olacaktır.

• Parametrik (Normal Dağılım Gösteren) Testi Güvenirlik (10) – Non-Paremetrik (Normal Dağılmayan) Testi Güvenirlik (1) 
• Parametrik testler indekse girmiş dergilerde yayınlanır. 
• 30 rakamı yanıltıcıdır. Bilimselliği yoktur. 
• 15 kişide olabilir ve koşulları sağlayabilir.

Link: http://volkaniset.blogspot.com/p/spsstest-of-normality-normallik-testi.html

http://mustafaotrar.net/istatistik/dagilimlarin-normalligi-ve-normalligin-test-edilmesi/

Parametrik Testler

Veri setinin normal dağılım gösterdiğini nasıl anlarız?

1.     Normallik Testi (AO, Mod, Medyan)

• Aritmetik ortalaması, mod ve medyanı birbirine eşit ya da çok yakın ise o veri seti normal dağılmaktadır.
• Çok yakınlıktan kasıt +1, -1
• Sadece bu yaklaşım da yeterli olmayabilir. Farklı istatistik teknikler uygulanmalıdır.
• Rakamları değil (<30), analizleri (normallik testleri) ortaya koyun.
• Normallikle verimizin kalitesini, iç geçerliği sağlamaya çalışıyoruz.. Sağlıklı veri setini doğruluyoruz.

SPSS’de YAPILACAK İŞLEMLER

• Veri Setinde Normallik Analizleri Veri Seti aç
•  Descriptive Istatistics--- Frequencies

1.

2.

·        

3.

4.

• AO, Mod ve Medyan değerleri kendi içerisinde karşılaştırılır. 
• Normal dağılım göstermiyor olabilir. Ancak uç değerler çıkartılarak normallik sağlanabilir. 
• Veriyi normalleştirmek etik boyutudur. Normalleştirme yapmamak hatadır. Bu nedenle hatayı temizlemek ve normalleştirmek gerekir.

o   Aşırı derecede fark varsa örneklem sayısı artırılarak normalleştirilmelidir. (En kötü ihtimal +3,-3)

o   Ham, uç değerler atılmış halleri ile veriler saklanmalıdır.

o   Bilimsel çalışmada uygun olmayan çıkartılan veriler ile ilgili bilgi verilmelidir.

o   20 maddelik ölçekte %2 lik boşluk kabul edilebilirdir. Bunu elimizle doldurmayacağız. Boş kalacak SPSS’de dolduracağız. Boşluklar SPSS’de komutla (A.O.) ile doldurulacak.

o   Aşağıdaki farklar kabul edilebilirdir.

• Yeşil olan normal dağılım gösterse bile farklı analizlerle normallik testi yapılmalıdır. Sadece AO, Mod ve Medyan ile kalınmamalıdır. 
• Başka analizlerle de normallik testi yapılmalı 
• Bir başka örnek

2. Ölçeğin Alt Boyutları

·         Herhangi bir sorun yok.

2. Normallik Testi (Histogram)

·         Histogram çizilir grafik normallik gösterirse kabul edilir. En güzel yolu histogramı analize koyulmalıdır.

     

·        

·         Normal dağılım gösteriyor.

                        Başlangıç ya da bitiş setinin grafiğe oturması gerekir.

Sosyal Risk Alma

•  Bu histogramların hepsi normal dağılım gösteriyor.
• Eğrinin yatayda bitmesi önemli. Dikeyde iken biterse normal değildir.

3.Normallik Testi (Skewness – Kurtosis (Basıklık-Çarpıklık)

• 3. Yoldur. AO, Mod, Medyan baktık, histograma da baktık ve en son buna da bakarak normal dağılım gösterdiği söylenebilir denir ve kapatılır.

• Çıkan değerlerin -1,96 < X<+1,96 içinde olması (Örneklem büyükse özellikle)

• Bazı kaynaklarda +1, -1 ya da +3, -3 var ancak güvenilir değildir (Atıf yapılabilir)

• Skewness- Kurtosis değerlerinde problem yok. Her bir değer +1,96, -196 nın üstüne çıkamaz.
• Bu verilerde herhangi bir uç değer var ancak tolere edilebilir düzeyde
• Veri setinde uç değerleri belirledin, çıkardın buna rağmen histogram normal değil. Bu durumda non-parametrik yapılabilir. Bu kabul edilendir. Uç değer testi mutlaka yapılmalıdır.

VERİ SETİNDEKİ BOŞLUKLARIN DOLDURULMASI

• Cinsiyet boşsa demografik diğer veriler kalan veriler üzerinden hesaplanır.

• Kişisel bilgi formlarında birisi boş bırakmışsa biz dokunmayacağız. SPSS onu eksik gösterir. Sorun yok 

• Ancak ölçek kısmı boş bırakılamaz. Bunun için veri girerken o kısmı boş bırak daha sonra SPSS’e komut vererek doldururuz. Boş bırakanlara AO komutu verilir.

NOT: Ankette sallama yapılıp yapılmadığını anlamak için örneğin 42 madde için 43 madde yazılır. Örneğin 21. Maddeye bu soruyu boş bırakınız yazılır. Eğer bu soruyu boş bırakmaz işaretlerse ilgili anket/ölçeği sallama doldurmuş sayılır. Bu şekilde sallayanlar tespit edilebilir.

KAYIP VERİLERİN ANALİZİ

• Kayıp veriler için %2 referans aldım. %2 altında olanlar kayıp verileri aritmetik ortalama ile değiştirdim.     

• En son sağa yeni verileri ekler. Yerine AO ile değiştirir. Sona eklediği için bir boşluk bırakmak gerekir.

• Bunun için yukarıda boşluk olan veri grubu New Variable tarafına atılır. Daha sonra “Series Mean” seçeneği ile boşluk olan yerler o verinin kendi içindeki AO ile doldurulur.

• Aşağıdaki sarı fosforlu kalemle işaretlenen kısımlar eksik doldurulan veri kısımları idi. Görüldüğü gibi o kısımlar o veri grubunun ortalaması ile dolduruldu.

ALT BOYUTLARDAN ELDE EDİLEN PUANLARIN TOPLANMASI

• Bunun için ölçekten elde edilen puanlar kendi içerisinde toplanır.

• Anksiyete, Depresyon ve Stres Puanları toplanır.

• Bunun için “Transform” sekemesinde “Compute Variable” sekmesi kullanılır.

• Böylelikle toplam puanlar hesaplanır.

TOPLAM PUANIN NİTEL VERİYE DÖNÜŞTÜRÜLMESİ

·         Bunun için “Transform” sekmesi kullanılır. Burada iki seçenek vardır.

o   Recode into Some Variablea (İlk Verilerin Üzerine Yazılır)

o   Recode into Different  Variables (Yan Stüna ayrıca yazılır)

Daha sonra örneğin toplam depresyon Puanı “Output Variable” kısmında yeniden isimlendirilir. Label ile etiket ismi verilir. Change yapılarak DepresyonPuanı yerine değil de farklı bir sütunda yeni veri grubu oluşturulur. 

  Daha sonra “Old and New Values” sekmesi tıklanarak

o   Range Sekmesi tıklanır. Buradan Value kısmını 1 den 5’e kadar değerler girilir.

o   Range ---ilk değer, thtough --- son değer girilir.

o   0-14 arasını “1”,  15-18 arasını “2”,  18-25 arasını “3”,  26-33 arasını “4” 34 + yı ise 34-100 ile” 5” olarak değer girilir.

·      İşlem bittikten sonra Continue denilir. Aşağıdaki Şekilde görüldüğü gibi sağ sütunda toplam puanların nitel kodlamaları elde edilir.