İstatistik Temelleri ve SPSS’e Giriş · Ders 1/14
İstatistik Neden Gerekli? Betimsel ve Çıkarımsal İstatistik
İstatistiğin tezdeki işlevini, betimsel ile çıkarımsal istatistik ayrımını ve modül boyunca kullanacağımız örnek veri setini tanırsın.
Tez yazan öğrencilerin büyük kısmı istatistik bölümüne geldiğinde aynı duyguyu yaşar: “Ben sayısal biri değilim, bunu yapamam.” Güzel haber şu: Tez düzeyinde istatistik, karmaşık formül ezberlemekten çok doğru soruyu sormak, doğru testi seçmek ve çıktıyı doğru yorumlamak demektir. Hesabı bilgisayar yapar; senin işin ne sorduğunu ve ne bulduğunu anlamaktır.
Bu modülde matematik korkusunu bir kenara bırakıp istatistiği sezgisel olarak öğreneceğiz. Her kavramı küçük, elle hesaplanabilir örneklerle ve modül boyunca kullanacağımız tek bir veri seti üzerinden anlatacağız. Böylece dersler birbirine bağlanacak ve sonunda kendi verini SPSS’e girip temizleyip betimleyebileceksin.
İstatistik tezde ne işe yarar?
Nicel bir araştırmada topladığın veri, ham hâliyle yüzlerce satır ve sütundan oluşan bir sayı yığınıdır. 250 öğrencinin 22 maddelik ankete verdiği yanıtları düşün: 5.500 hücre. Kimse bu tabloya bakıp bir şey anlayamaz. İstatistik, bu yığını özetlemeye (ör. “öğrencilerin öz yeterlik ortalaması 3,62”) ve genellemeye (ör. “bu ilişki yalnızca bu 250 kişide değil, benzer üniversite öğrencilerinde de muhtemelen vardır”) yarar.
- Özetlemek: Çok sayıda gözlemi birkaç anlamlı sayıya ve grafiğe indirgemek.
- Karşılaştırmak: Gruplar arasında (kız–erkek, deney–kontrol) fark olup olmadığını sınamak.
- İlişki aramak: İki değişkenin birlikte değişip değişmediğini görmek (kaygı arttıkça öz yeterlik düşüyor mu?).
- Yordamak: Bir değişkenden ötekini tahmin etmek (çalışma süresi sınav puanını yordar mı?).
- Belirsizliği yönetmek: Bulgunun şans eseri ortaya çıkma olasılığını ve ne kadar güvenilir olduğunu değerlendirmek.
İki büyük aile: Betimsel ve çıkarımsal istatistik
- Betimsel (tanımlayıcı) istatistik
- Elindeki verinin ne olduğunu özetleyen istatistiklerdir: frekans, yüzde, ortalama, ortanca, standart sapma, grafikler. Yalnızca veriyi topladığın kişiler hakkında konuşur; genelleme yapmaz.
- Çıkarımsal istatistik
- Örneklemden elde edilen bulgulardan evren hakkında sonuç çıkarmaya yarayan istatistiklerdir: hipotez testleri (t-testi, ANOVA, ki-kare vb.), güven aralıkları, regresyon. “Bu fark evrende de var mı, yoksa şans eseri mi?” sorusuna yanıt arar.
| Özellik | Betimsel | Çıkarımsal |
|---|---|---|
| Temel soru | Verim neye benziyor? | Bu bulgu evrene genellenebilir mi? |
| Örnek araçlar | Frekans, yüzde, ortalama, standart sapma, histogram | t-testi, ANOVA, ki-kare, korelasyon testi, regresyon, güven aralığı |
| Kapsam | Yalnızca örneklem | Örneklemden evrene |
| Olasılık kullanır mı? | Hayır | Evet (p değeri, güven düzeyi) |
| Tezdeki yeri | Katılımcı özellikleri, ölçek puanlarının özeti | Hipotezlerin / araştırma sorularının sınanması |
| Örnek cümle | “Katılımcıların %58’i kadındır.” | “Kadın ve erkek öğrencilerin kaygı puanları arasında anlamlı fark vardır.” |
Araştırmaya katılan 40 öğrencinin %70’i uzaktan eğitimden memnun olduğuna göre Türkiye’deki üniversite öğrencileri uzaktan eğitimden memnundur.
Modülün örnek veri seti: 250 öğrenci, öz yeterlik ve sınav kaygısı
Bu modül boyunca kurgusal bir araştırma üzerinden ilerleyeceğiz. Bir eğitim bilimleri yüksek lisans öğrencisi olan Elif, tezinde üniversite öğrencilerinin akademik öz yeterlikleri ile sınav kaygıları arasındaki ilişkiyi inceliyor. Kullandığı ölçekler ve tüm sayılar örnek amaçlı kurgusaldır.
| Değişken | Açıklama | Olası değerler |
|---|---|---|
| katilimci_no | Katılımcı numarası | 1–250 |
| cinsiyet | Cinsiyet | 1 = Kadın, 2 = Erkek |
| sinif | Sınıf düzeyi | 1, 2, 3, 4 |
| fakulte | Fakülte | 1 = Eğitim, 2 = Mühendislik, 3 = Sağlık Bilimleri, 4 = İİBF |
| yas | Yaş (yıl) | 18–35 |
| gno | Genel not ortalaması | 0,00–4,00 |
| calisma_saat | Haftalık ders çalışma süresi (saat) | 0–40 |
| oz1–oz10 | Akademik Öz Yeterlik Ölçeği maddeleri (oz3 ve oz7 ters) | 1 = Hiç katılmıyorum … 5 = Tamamen katılıyorum |
| ka1–ka12 | Sınav Kaygısı Ölçeği maddeleri | 1 = Hiç … 5 = Her zaman |
| oz_ort, kaygi_ort | Ölçek ortalama puanları (hesaplanacak) | 1,00–5,00 |
Elif’in araştırma soruları şunlar: (1) Öğrencilerin öz yeterlik ve sınav kaygısı düzeyleri nedir? (betimsel) (2) Öz yeterlik ile sınav kaygısı arasında ilişki var mı? (çıkarımsal – ilişki) (3) Sınav kaygısı cinsiyete ve fakülteye göre farklılaşıyor mu? (çıkarımsal – fark) (4) Haftalık çalışma süresi ve öz yeterlik GNO’yu yordar mı? (çıkarımsal – yordama). İlerleyen derslerde her birinin nasıl ele alınacağını göreceğiz.
Kendini dene
Bir nicel tezde istatistiğin akışı
Veriden bulguya giden yol
- 1
Araştırma sorusunu netleştir
Fark mı, ilişki mi, yordama mı soruyorsun? Bu karar test seçimini belirler.
- 2
Değişkenleri ve ölçme düzeylerini tanımla
Her değişken nominal mi, sıralı mı, sürekli mi? (2. ders)
- 3
Veriyi gir ve kodla
Kod kitabı hazırla, veriyi SPSS ya da Jamovi’ye aktar. (10–11. dersler)
- 4
Veriyi temizle
Hatalı girişleri, eksik verileri ve uç değerleri incele; ters maddeleri çevir; toplam puanları hesapla. (12. ders)
- 5
Betimle
Demografik tabloyu ve ölçek puanlarının ortalama–standart sapmalarını çıkar. (13. ders)
- 6
Varsayımları sına
Normallik vb. varsayımlara bakıp parametrik ya da non-parametrik test kararını ver. (14. ders)
- 7
Hipotezleri sına
Uygun testi uygula; p değerini ve etki büyüklüğünü birlikte raporla. (6–8. dersler ve SPSS ile Analizler modülü)
- 8
Yorumla ve raporla
Bulguları APA biçiminde tablolaştır, tartışma bölümünde literatürle karşılaştır.
Veriler SPSS’e girilmiş, t-testi, ANOVA, korelasyon ve regresyon analizlerinin hepsi yapılmıştır. Sonuçlar aşağıdaki tablolarda sunulmuştur.
Verilerin analizinde IBM SPSS Statistics programı kullanılmıştır. Katılımcıların demografik özellikleri frekans ve yüzde ile, ölçek puanları ise ortalama ve standart sapma ile betimlenmiştir. Puanların normal dağılıma uygunluğu çarpıklık ve basıklık katsayıları, histogram ve Q-Q grafikleri ile incelenmiştir. Değişkenler arasındaki ilişkiler Pearson korelasyon katsayısı ile, gruplar arası farklar bağımsız örneklemler t-testi ve tek yönlü varyans analizi (ANOVA) ile sınanmıştır. Anlamlılık düzeyi ,05 olarak kabul edilmiş, etki büyüklükleri Cohen’in d ve eta kare (η²) değerleri ile raporlanmıştır.
Kendini dene
İstatistiğe başlamadan önce
0/5Takıldığın bir yer mi var?
Bu konuda sık sorulanlar