SPSS Veri Analizi Uygulamalarında Vazgeçilmez mi? – İSTMER

SPSS Veri Analizi Uygulamalarında Vazgeçilmez mi?

spss veri analizi

 

SPSS Veri Analizi Uygulamalarında Vazgeçilebilir mi?

SPSS, istatistiksel analiz süreçlerimizde yoğun olarak başvurduğumuz bir veri analizi aracı. Gerek hipotez testleri, gerek regresyon modellemeleri, gerek çok değişkenli istatistiksel analiz teknikleri gibi çok sayıda farklı veri analizi uygulamasını SPSS programı ile gerçekleştirebiliyoruz. Peki SPSS veri analizi uygulamalarında vazgeçilmez mi? Alternatifi yok mu?

Bu yazımızda bu soruları cevaplandırmaya çalışacağız.

SPSS hiç kuşkusuz ülkemizde en çok kullanılan veri analizi yazılımlarının başında geliyor. Hatta bazı araştırmacılar için istatistik=SPSS denklemini bile kurmak mümkün; çünkü onlar için istatistik için dünyada başka bir araç hayal bile edilemiyor.

Gerçekten de SPSS’in kendini hayran bıracak tarafları da yok değil. Veri girişi kolay, menüleri sade, çıktıları hoş, tasarımı da son derece şık. Birkaç basit tıklama ile sonuçları hemen bize sunabiliyor. Bunlar kuşkusuz muhteşem şeyler.

Peki kendimize hemen şu soruyu soralım: Bilimin baş döndürücü bir hızla ilerlediği günümüz dünyasında yeni istatistiksel analiz tekniklerini SPSS takip edebiliyor mu?

Hatta daha basit bir soru soralım: SPSS’in içerisinde kaç istatistiksel analiz tekniği var? Rakiplerinde kaç veri analizi tekniği bulunuyor? Bir başka yazılım öğrenmemiz gerekiyor mu?

Bu soruların yanıtını aşağıdaki görsel bize kısaca verebilir.

spss veri analizi

Görseli yorumlamayı şimdilik tamamen size bırakıyoruz. Araçların kapasiteleri, hangi yazılımın hangi işlevi görebileceğini bize adeta fısıldıyor!

SPSS veri analizi uygulamalarında bizim için çok değerli olmasına karşın, bazı istatistiksel analiz tekniklerini içermediği için zayıf yönlere sahip. Mesela SPSS ile meta analizi yapamıyoruz, post-hoc testlerinde anlamsız sonuçlar ile karşılaşıyoruz, yüksek boyutlu verileri analiz edemiyoruz.

spss veri analizi

Yeni sürümlerinde SPSS veri analizi uygulamalarını genişletmeye çalışıyor. Ancak bu yeterli değil. Örneğin, kantil regresyon analizini bir sürüm öncesinde görebildik. Halbuki R-Project’in içerisinde senelerdir çeşit çeşit kantil regresyon modelleri zaten vardı!

Bayesci istatistik de SPSS’in içerisinde yeni yeni filizleniyor. Halbuki SAS ve R-Project’in içerisinde envai çeşit Bayesci analiz tekniği var.

Zaman serisi analizinde de SPSS’in harikalar yarattığı söylenemez. Stata, R-Project, Matlab gibi yazılımlarda zaman serisine yönelik onlarca farklı istatistiksel analiz yöntemi var.

Bir de SPSS’te her analiz için tabloları ayrı ayrı incelemek zorundayız. Örneğin; 2×2’lik çapraz tablo analizlerinde ki-kare mi, Yates mi, Fisher mı? Hangisine bakarak sonuçları yorumlamalıyız? Çapraz tablo analizlerini kod tabanlı teknikler ile kolaylaştırmak da mümkün.  Mesela R-Project ile 1000 adet ki-kare analizini tek hamlede yapıp sonuçları alabiliyoruz.

Yine R-Project ile verilerin normalliklerine göre t-testi veya Mann-Whitney testi seçimini de otomatik olarak gerçekleştirebiliriz. Sadece iki gruplu veriler için değil, en az üç gruba sahip karşılaştırmalarda da ANOVA mı, Kruskal-Wallis mi uygulayacağımızı birkaç basit kod ile doğrudan seçebiliriz.

Benzer şekilde açıklayıcı faktör analizinde de SPSS’in zayıf yönleri var. Faktör sayısının seçiminde bize SPSS tek bir teknik sunarken, R-Project bize tek bir pakette 12 farklı seçim yöntemi sunuyor!

Örnekleri genişletmek mümkün. Biz bu yazımızda sadece SPSS’in alternatifsiz olmadığını, ondan çok daha güçlü yazılımların da var olduğunu göstermeye çalıştık. Söz konusu yazılımların bazılarının hem ücretsiz hem de daha güçlü olduğuna değindik.

SPSS veri analizi uygulamalarında, evet, çok kullanışlı, ama tek değil. Hatta birçok açıdan son derece zayıf. Gelecek yazılarımızda bu konuyu derinleştireceğiz.