SPSS Veri Girişi Sürecinde Nelere Dikkat Etmeliyiz?

spss veri girişi

SPSS Veri Girişi İçin Ne Ölçüde Uygun?

SPSS veri girişi için doğrudan kullanılabilecek bir istatistiksel analiz programıdır. Anket çalışmalarımız sonucunda toplamış olduğumuz formları bilgisayar ortamına aktarmak için SPSS programı oldukça uygun bir yazılım. Anket formları dışında da başka form türleri üzerinden de elde ettiğimiz tüm verileri SPSS programına aktarabiliyoruz.

SPSS veri girişi aşamasında hem kategorik, hem de nicel verileri istenilen ölçme düzeyine göre tanımlamamıza olanak sağlıyor. İster oransal veya aralıklı, ister adlandırma (nominal), ister sıralayıcı (ordinal) ölçekli maddeler elimizde bulunsun; tüm verilerimizi SPSS’e girebiliriz.

Klasik verilerin yanı sıra tarihsel, bilimsel vb. farklı formatlara sahip verileri de SPSS’e aktarabiliyoruz. Tüm bu açılardan bakıldığında, verilerimizi güven içerisinde SPSS’e girebiliriz. Ancak arzu edersek verilerimizi doğrudan Excel, Csv, Txt biçimindeki hali ile de SPSS’e çağırabiliriz.

SPSS Veri Girişi Noktasında Hata Kabul Etmiyor!

Binbir zahmet sonucunda topladığımız verileri analiz etmek istiyor ve anlamlı sonuçlar elde etmeyi umuyoruz. Bu doğal arzumuzu gerçekleştirmek için verilerimizi SPSS’e doğru şekilde girmemiz gerekiyor. Bu noktada söz konusu hataların yapıldığına sıkça rastlıyoruz:

  • Kategorik ve sayısal verileri bir arada tanımlamak
  • String formatındaki veriler üzerinden çalışmak
  • Ondalık verileri “,” ile tanımlamamak
  • Yanlış ölçme düzeyleri belirlemek

Birinci ve ikinci maddede tanımladığımız hatalar esas olarak birbirine çok benziyor. Bu hata tüm istatistiksel analiz programları için de geçerli; ancak SPSS analiz aşamasında hatalı çıktılar oluşturduğu için bu noktalara çok daha büyük ölçüde dikkat etmemiz gerekiyor.

Bir değişken hayal edelim: 1 milyon adet kan şekeri değerlerimizden oluşan bir sütunu hatasız SPSS’e tanımladık. 1 milyon 1. satırı eklerken yanlışlıkla “121,4” yazdığımız anda “numeric” olan değişken türü (type) “string” türüne dönüşecektir. Benzer şekilde bu son satıra “Yüz yirmi” yazdığımız anda yine aynı problem ile karşılaşıyoruz. Tam da bu noktada verilerimiz analiz edilebilir olmaktan çıkıyor.

Ölçme düzeyleri noktasında da son derece dikkatli olmamızda fayda var. Örneğin; adlandırma ölçekli bir demografik faktörü “scale” şeklinde tanımlarsak, bazı parametrik olmayan hipotez testlerinde problemler ile karşılaşıyoruz. SPSS programı, bu tür durumlarda analizin yapılmasına izin vermeyecektir.

İstatistiksel analiz aşamasında hatasız uygulamalar yapabilmek adına, SPSS veri girişi sürecine ait noktaları dikkatle değerlendirmemiz büyük önem taşıyor. SPSS’e doğru veri girişi, doğru analizin gerekli bir koşulu olarak karşımıza çıkıyor.