SPSS'te Korelasyon Analizi ? Pearson ve Spearman Karşılaştırması

Korelasyon Ne Zaman Kullanılır?

İki sürekli değişken arasında ilişki olup olmadığını ve ilişkinin yönünü/gücünü test eder. "Motivasyon ile başarı arasında ilişki var mı?" sorusuna cevap verir. DİKKAT: Korelasyon nedensellik göstermez ? "X arttığında Y de artıyor" demek "X Y'ye neden oluyor" demek DEĞİLDİR.

Pearson vs Spearman

Pearson (r): Her iki değişken sürekli + normal dağılım + doğrusal ilişki. Parametrik test.

Spearman (?): Normal dağılım yoksa VEYA değişkenlerden biri sıralama (ordinal) düzeyindeyse. Non-parametrik alternatif.

Karar: Normallik testi yapın ? normal ise Pearson, değilse Spearman.

SPSS Adımları

1. Analyze ? Correlate ? Bivariate.

2. İlişkisini test edeceğiniz değişkenleri "Variables" kutusuna sürükleyin.

3. Correlation Coefficients: Pearson ve/veya Spearman işaretleyin.

4. Test of Significance: Two-tailed (yön belirtmiyorsanız) veya One-tailed (yön belirtiyorsanız).

5. "Flag significant correlations" işaretli kalsın.

6. OK.

r Değerini Yorumlama

r = +1.00: Mükemmel pozitif ilişki. r = -1.00: Mükemmel negatif ilişki. r = 0: İlişki yok.

|r| < .10: Önemsiz. .10 ? .30: Zayıf. .30 ? .50: Orta. .50 ? .70: Güçlü. > .70: Çok güçlü. (Cohen, 1988 sınıflaması)

p değeri: p < .05 ? ilişki istatistiksel olarak anlamlı. p > .05 ? anlamlı değil.

Korelasyon Matrisi Tablosu

Birden fazla değişken arasındaki korelasyonlar matris formatında sunulur. Köşegen 1.00 (değişkenin kendisiyle korelasyonu). Üst veya alt üçgen raporlanır. Anlamlı değerler yıldızlı: * p < .05, ** p < .01.

APA Raporlama

"Değişkenler arası ilişkiler Pearson korelasyon analizi ile incelenmiştir. Motivasyon ile akademik başarı arasında orta düzeyde pozitif anlamlı ilişki bulunmuştur (r = .42, p < .01). Kaygı ile başarı arasında zayıf düzeyde negatif anlamlı ilişki saptanmıştır (r = -.28, p < .05). Korelasyon matrisi Tablo 3'te sunulmuştur."