Spearman Korelasyon Analizi Spss

Spearman Korelasyon Analizi: İlişkileri Anlamak İçin Güçlü Bir Araç

Spearman korelasyon analizi, iki değişken arasındaki ilişkiyi ölçmek için kullanılan bir istatistiksel yöntemdir. Adını İngiliz psikolog Charles Spearman’dan alan bu analiz, Pearson korelasyon analizi ile benzerdir, ancak daha az kısıtlayıcı varsayımlara sahiptir. Bu nedenle, Pearson korelasyon analizi için uygun olmayan durumlarda bile kullanılabilir.

Spearman Korelasyon Analizinin Kullanım Alanları

Spearman korelasyon analizi, çeşitli alanlarda kullanılır. Bunlardan bazıları şunlardır:

Psikoloji: İki kişilik özelliği arasındaki ilişkiyi ölçmek için kullanılır. Örneğin, zeka ile yaratıcılık arasındaki ilişkiyi ölçmek için Spearman korelasyon analizi kullanılabilir.
Eğitim: İki eğitim yöntemi arasındaki ilişkiyi ölçmek için kullanılır. Örneğin, geleneksel eğitim yöntemi ile uzaktan eğitim yöntemi arasındaki ilişkiyi ölçmek için Spearman korelasyon analizi kullanılabilir.
Tıp: İki tıbbi tedavi yöntemi arasındaki ilişkiyi ölçmek için kullanılır. Örneğin, yeni bir ilaç ile mevcut bir ilaç arasındaki ilişkiyi ölçmek için Spearman korelasyon analizi kullanılabilir.
Ekonomi: İki ekonomik değişken arasındaki ilişkiyi ölçmek için kullanılır. Örneğin, enflasyon ile işsizlik arasındaki ilişkiyi ölçmek için Spearman korelasyon analizi kullanılabilir.

Spearman Korelasyon Analizinin Avantajları

Spearman korelasyon analizi, Pearson korelasyon analizine göre birkaç avantaja sahiptir. Bunlardan bazıları şunlardır:

Daha az kısıtlayıcı varsayımlara sahiptir. Pearson korelasyon analizi, iki değişkenin normal dağılım gösterdiğini varsayar. Ancak, Spearman korelasyon analizi bu varsayımı gerektirmez.
Daha sağlamdır. Pearson korelasyon analizi, uç değerlere karşı hassastır. Ancak, Spearman korelasyon analizi uç değerlere karşı daha dayanıklıdır.
Daha kolay yorumlanır. Pearson korelasyon analizi, iki değişken arasındaki ilişkinin gücünü ve yönünü ölçer. Ancak, Spearman korelasyon analizi sadece iki değişken arasındaki ilişkinin yönünü ölçer. Bu nedenle, Spearman korelasyon analizi daha kolay yorumlanır.

Spearman Korelasyon Analizinin Dezavantajları

Spearman korelasyon analizi, Pearson korelasyon analizine göre birkaç dezavantaja sahiptir. Bunlardan bazıları şunlardır:

İki değişken arasındaki ilişkinin gücünü ölçmez. Pearson korelasyon analizi, iki değişken arasındaki ilişkinin gücünü ve yönünü ölçer. Ancak, Spearman korelasyon analizi sadece iki değişken arasındaki ilişkinin yönünü ölçer.
Uç değerlere karşı daha dayanıklıdır, ancak yine de uç değerlerden etkilenebilir.
Pearson korelasyon analizi kadar yaygın olarak kullanılmaz. Bu nedenle, Spearman korelasyon analizi hakkında bilgi bulmak daha zor olabilir.

Spearman Korelasyon Analizi Nasıl Yapılır?

Spearman korelasyon analizi, SPSS gibi istatistiksel yazılımlar kullanılarak yapılabilir. Aşağıdaki adımlar, SPSS’te Spearman korelasyon analizi yapma adımlarını göstermektedir:

SPSS’i açın ve veri dosyanızı yükleyin.
“Analyze” menüsünden “Correlate” seçeneğini seçin.
“Bivariate” sekmesini seçin.
“Variables” kutusuna, ilişkisini ölçmek istediğiniz iki değişkeni seçin.
“Options” düğmesine tıklayın ve “Spearman” seçeneğini seçin.
“OK” düğmesine tıklayın.

SPSS, iki değişken arasındaki Spearman korelasyon katsayısını ve p-değerini hesaplayacaktır. Spearman korelasyon katsayısı, -1 ile 1 arasında bir değer alır. -1, iki değişken arasında mükemmel bir negatif ilişki olduğunu gösterir. 0, iki değişken arasında hiçbir ilişki olmadığını gösterir. 1, iki değişken arasında mükemmel bir pozitif ilişki olduğunu gösterir. P-değeri, Spearman korelasyon katsayısının istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını gösterir. P-değeri 0,05’ten küçükse, Spearman korelasyon katsayısı istatistiksel olarak anlamlıdır.

Spearman Korelasyon Analizi Hakkında Faydalı Siteler ve Dosyalar