SPSS'te Veri Giriş ve Kodlama ? Temelden İleri Düzeye

SPSS'e Başlarken

SPSS iki görünümden oluşur: Data View (veriler) ve Variable View (değişken tanımları). Analiz yapmadan ÖNCE değişkenlerinizi doğru tanımlamanız kritik ? yanlış tanımlama yanlış sonuç demektir.

Variable View ? Değişken Tanımlama

Name: Kısa kod ismi. "mot1", "kaygi2", "cinsiyet". Boşluk ve Türkçe karakter KULLANMAYIN.

Type: Numeric (sayı ? çoğu değişken) veya String (metin ? nadiren).

Label: Açıklayıcı isim. "Motivasyon Madde 1", "Katılımcı Kaygı Düzeyi". Çıktılarda bu isim görünür.

Values: Kategorik değişkenlerin kodları. Cinsiyet: 1=Kadın, 2=Erkek. Eğitim: 1=Lisans, 2=YL, 3=Doktora.

Measure: Nominal (kategorik ? cinsiyet), Ordinal (sıralama ? eğitim düzeyi), Scale (sürekli ? puan).

Veri Giriş

Her satır = 1 katılımcı. Her sütun = 1 değişken. İlk sütun: katılımcı numarası (ID). Demografikler, sonra ölçek maddeleri sırayla.

Excel'den Veri Aktarma

1. Excel'de ilk satır = değişken adları (kısa, boşluksuz).

2. SPSS ? File ? Open ? Data ? dosya türü "Excel" ? dosyayı seçin.

3. "Read variable names from the first row" işaretleyin.

4. SPSS'te Variable View'dan Label, Values ve Measure'ı ayarlayın.

Ters Kodlama (Reverse Coding)

Ölçekteki olumsuz maddelerin puanını tersine çevirme. 5'li Likert: 1?5, 2?4, 3?3, 4?2, 5?1.

SPSS: Transform ? Recode into Different Variables ? Old and New Values ? 1?5, 2?4... Orijinal değişkeni koruyun, yeni değişken oluşturun (mot5_ters).

Toplam/Ortalama Puan Hesaplama

SPSS: Transform ? Compute Variable ? Target: "motivasyon_ort" ? Function: MEAN(mot1, mot2, mot3, mot4, mot5). SUM yerine MEAN kullanın ? eksik veri varsa MEAN daha güvenli.

Eksik Veri Kontrolü

Analyze ? Descriptive Statistics ? Frequencies ? tüm değişkenleri seçin ? Missing sütununa bakın. %5'ten fazla eksik varsa ? eksik veri analizi yapın (Little's MCAR test). Silme veya atama (imputation) kararı.