Akademik projelerde veri toplama ve kodlama süreci, araştırmanın doğasına, yöntemine ve kullanılan ölçme araçlarına bağlı olarak değişiklik gösterebilir. Ancak hangi alanda olursa olsun, bu sürecin bilimsel standartlara uygun yürütülmesi gerekir. Bu yazıda, akademik projelerde veri toplama yöntemlerinden kodlama aşamalarına, karşılaşılan zorluklardan çözüm önerilerine kadar tüm adımlar uzun ve detaylı bir şekilde ele alınacaktır.

1. Veri Toplama Sürecinin Akademik Araştırmalardaki Önemi

Veri toplama, araştırmanın temel yapı taşını oluşturur. Toplanan verilerin doğruluğu, analiz sonuçlarının güvenilirliğini belirler. Eksik, yanlış ya da önyargılı veri toplama, araştırmanın bilimselliğini tehlikeye sokar.

2. Veri Toplama Yöntemleri

Akademik projelerde veri toplama yöntemleri iki ana gruba ayrılır:

• Nicel yöntemler: Anket, test, deney, ölçüm cihazları.

• Nitel yöntemler: Görüşme, odak grup çalışmaları, gözlem, doküman analizi.

Her yöntemin avantajları ve sınırlılıkları vardır. Örneğin, anketler geniş kitlelere ulaşmayı sağlarken, görüşmeler daha derinlemesine bilgi sunar.

3. Veri Toplamada Ölçme Araçlarının Seçimi

Ölçme araçları, araştırmanın amacına ve hipotezlerine uygun olmalıdır.

• Standart testler (ör. Beck Depresyon Ölçeği).

• Araştırmacı tarafından geliştirilen ölçekler.

• Açık uçlu veya kapalı uçlu anket formları.

4. Etik Kurallara Uygun Veri Toplama

Akademik projelerde veri toplama süreci etik kurallara uygun yürütülmelidir:

• Katılımcıların bilgilendirilmiş onamı alınmalı.

• Gizlilik ve anonimlik korunmalı.

• Katılımcılar üzerinde baskı kurulmamalı.

5. Örneklem Seçimi ve Veri Temsiliyeti

Araştırmanın geçerliliği, seçilen örneklemin evreni temsil etme gücüyle doğrudan ilişkilidir. Yanlış örneklem seçimleri, istatistiksel sonuçların genellenebilirliğini engeller.

6. Veri Toplamada Dijital Araçların Kullanımı

Son yıllarda anket ve veri toplama süreçleri dijitalleşmiştir.

• Google Forms, Qualtrics, SurveyMonkey gibi platformlar.

• Mobil uygulamalarla saha araştırmaları.

• Büyük veri setlerine sosyal medya üzerinden ulaşım.

7. Veri Kodlama Nedir ve Neden Gereklidir?

Veri kodlama, toplanan verilerin analiz için düzenlenmesi ve sayısal forma dönüştürülmesi işlemidir. Özellikle anket ve görüşme verilerinin SPSS, R veya Python gibi yazılımlarda işlenebilmesi için kodlanması şarttır.

8. Anket Verilerinde Kodlama Süreci

• Kapalı uçlu sorular: “Evet = 1, Hayır = 0” gibi basit kodlamalar.

• Likert ölçekleri: 1 = Kesinlikle Katılmıyorum, 5 = Kesinlikle Katılıyorum.

• Çoktan seçmeli sorular: Her seçenek ayrı bir değişken olarak kodlanabilir.

9. Açık Uçlu Verilerin Kodlanması

Nitel verilerde kodlama, daha karmaşık bir süreçtir. Açık uçlu yanıtlar kategorilere ayrılır ve bu kategoriler sayısal değerlere dönüştürülür. Örneğin, “En sevdiğiniz sosyal medya platformu?” sorusunda cevaplar “Instagram = 1, Twitter = 2, TikTok = 3” şeklinde kodlanabilir.

10. Görüşme ve Nitel Veri Kodlaması

Nitel araştırmalarda verilerin kodlanması içerik analizi ile yapılır.

• Açık kodlama: Katılımcı ifadeleri parçalara ayrılır.

• Eksenel kodlama: Kodlar temalar altında birleştirilir.

• Seçici kodlama: Araştırma sorusunu yanıtlayan ana kategoriler belirlenir.

11. Kodlama Sürecinde Karşılaşılan Sorunlar

• Aynı ifadenin farklı araştırmacılar tarafından farklı kodlanması.

• Belirsiz kategoriler nedeniyle hatalı sınıflandırmalar.

• Büyük veri setlerinde zaman kaybı.

12. Kodlama Sürecinde Güvenilirliği Sağlama

Kodlama sürecinde güvenilirlik için şu yöntemler kullanılır:

• Kodlayıcılar arası uyum (inter-rater reliability).

• Kodlama kılavuzlarının hazırlanması.

• Pilot kodlama çalışmaları.

13. Veri Kodlamada Yazılım Kullanımı

• SPSS: Özellikle anket verilerinde yaygın.

• NVivo: Nitel verilerin kodlanması için.

• Atlas.ti: Görüşme ve doküman analizlerinde.

• R/Python: Esnek ve açık kaynaklı çözümler.

14. Veri Temizleme ve Kodlama İlişkisi

Kodlama sürecinde yanlış değerler, eksik kodlamalar ve aykırı veriler tespit edilmelidir. Kodlama yalnızca veriyi düzenlemek değil, aynı zamanda temizlemek için de bir fırsattır.

15. SPSS’te Kodlama Örneği

Bir anket sorusu: “Cinsiyetiniz nedir?”

• Kadın = 1

• Erkek = 2
  SPSS’te “Variable View” ekranında bu tanımlama yapılır. Analizlerde artık cinsiyet kategorik bir değişken olarak işlenebilir.

16. Veri Kodlamada Kategorilerin Netliği

Kategoriler açıkça tanımlanmazsa kodlama süreci sorunlu olur. Örneğin, “meslek” sorusunda “öğrenci” ayrı mı sayılacak yoksa “çalışmıyor” kategorisine mi girecek? Bu gibi durumlar araştırmadan önce netleştirilmelidir.

17. Kodlama Sürecinde Etkinlik İçin Stratejiler

• Önceden hazırlanmış kod kitapları kullanmak.

• Kodlamayı iki araştırmacının bağımsız yapması.

• Kodlama sırasında sürekli kontrol noktaları oluşturmak.

18. Veri Kodlamada Geçerlilik Sorunları

Kodlama süreci sadece güvenilir değil, aynı zamanda geçerli olmalıdır. Kodlanan veriler gerçekten araştırma sorusunu yansıtıyor mu? Bu noktada içerik geçerliliği önem taşır.

19. Uygulamalı Senaryo: Akademik Tezde Veri Kodlama

Bir tezde 300 kişilik bir anket yapılmış olsun.

• İlk adım: Tüm katılımcı cevapları Excel’e aktarılır.

• İkinci adım: Excel verileri SPSS’e yüklenir.

• Üçüncü adım: Değişkenler kategorilere göre kodlanır.

• Dördüncü adım: Eksik veriler “-99” ile işaretlenir.

• Beşinci adım: Analize hazır hale getirilir.

20. Gelecekte Veri Toplama ve Kodlama Eğilimleri

• Yapay zekâ destekli kodlama: Açık uçlu yanıtların otomatik kategorize edilmesi.

• Büyük veri analitiği: Sosyal medya ve çevrim içi platformlardan veri toplama.

• Blockchain tabanlı veri güvenliği: Araştırma verilerinin manipülasyondan korunması.

Sonuç

Akademik projelerde veri toplama ve kodlama süreci, araştırmanın temelini oluşturur. Etik kurallara uygun biçimde toplanan, doğru kategorilerle kodlanan ve analiz için düzenlenen veriler, araştırmanın güvenilirliğini artırır. Yanlış ya da eksik kodlama, en güçlü analizlerin bile anlamını yitirmesine neden olur.

Veri toplama ve kodlama, yalnızca teknik bir süreç değil, aynı zamanda metodolojik bir sorumluluktur. Akademik dünyada güvenilir ve geçerli sonuçlara ulaşmak için araştırmacıların bu süreci titizlikle yürütmeleri gerekir.

Akademi Delisi, eğitim ve akademik destek alanında kapsamlı hizmetler sunan öncü bir platformdur. Öğrencilerin akademik başarılarına yön verirken, onları bilgiyle buluşturmayı ve potansiyellerini en üst düzeye çıkarmayı amaç edinmiş bir ekibiz. Sitemiz bünyesinde ödevlerden projelere, tezlerden makalelere kadar geniş bir yelpazede destek sağlıyoruz. Alanında uzman yazarlarımız, öğrencilere özgün içerikler sunarken, aynı zamanda onlara araştırma, analiz ve yazım konularında rehberlik ederek kendilerini geliştirmelerine yardımcı oluyor.

Akademik hayatın zorluklarıyla başa çıkmak artık daha kolay. Akademi Delisi olarak, öğrencilere sadece ödevlerinde değil, aynı zamanda araştırma projelerinde, tez çalışmalarında ve diğer akademik gereksinimlerinde de destek sağlıyoruz. Sunduğumuz kaliteli hizmetler sayesinde öğrenciler zamanlarını daha verimli bir şekilde kullanabilirler. Uzman ekibimiz, her bir öğrencinin ihtiyaçlarına özel çözümler üreterek, onların akademik hedeflerine ulaşmalarına katkı sağlar.

Gelişmiş kaynaklara erişimden akademik yazım kurallarına, araştırma yöntemlerinden kaynakça oluşturmaya kadar her aşamada öğrencilere destek sunan Akademi Delisi, eğitimde yeni bir perspektif sunuyor. Amacımız, öğrencilere sadece geçici çözümler değil, aynı zamanda uzun vadeli öğrenme ve başarıya giden yolda rehberlik etmektir.

The post Akademik Projelerde Veri Toplama ve Kodlama Süreci first appeared on Akademi Delisi (Tez Yaptırma).

Ancak SPSS’in etkili kullanılabilmesi için ilk adım, verilerin doğru şekilde kodlanmasıdır. Kodlama süreci, araştırma sorularına uygun değişkenlerin tanımlanması, ölçüm düzeylerinin belirlenmesi, kategorik verilerin numerik hale getirilmesi ve eksik değerlerin yönetilmesi gibi aşamaları kapsar. Yanlış kodlama, tüm analiz sürecini hatalı kılabileceğinden, bu adım araştırmanın en kritik noktalarından biridir.

Bu yazıda, akademik projelerde SPSS ile veri kodlama süreci baştan sona ele alınacak; değişken tanımlamadan, etiketleme ve eksik değerlerin yönetimine kadar tüm adımlar ayrıntılı biçimde incelenecektir. Ayrıca örnek senaryolar ve uygulamalar üzerinden kodlama sürecinin akademik çalışmalarda nasıl raporlanması gerektiği gösterilecektir.

1. SPSS’te Kodlamanın Önemi

Kodlama, verilerin bilgisayar tarafından işlenebilir hale getirilmesidir. Anketlerde kullanılan “Evet/Hayır” gibi kategorik cevaplar sayısal kodlarla temsil edilmezse analiz yapılamaz. Kodlama aynı zamanda verilerin tutarlılığını, anlamlılığını ve tekrar kullanılabilirliğini sağlar.

2. SPSS Veri Dosyası Yapısı

SPSS’te iki temel görünüm vardır:

• Variable View (Değişken Görünümü): Değişkenlerin tanımlandığı, isimlendirildiği ve ölçüm düzeylerinin belirlendiği alan.

• Data View (Veri Görünümü): Katılımcılara ait yanıtların satırlar halinde girildiği alan.

Bu iki görünüm arasındaki ilişki doğru kurulmazsa analizler hatalı olur.

3. Değişken İsimlendirme Kuralları

• İsimler boşluk içeremez.

• Harf ile başlamalıdır.

• 64 karakteri geçmemelidir.

• Anlamlı ve kısa olmalıdır (ör. “yas”, “cinsiyet”, “gelir”).

4. Değişken Türleri

• Numeric (Sayısal): İstatistiksel analizlerde kullanılan sayılar.

• String (Metin): Açıklayıcı metin verileri.

• Date (Tarih): Zaman serisi analizleri için tarih formatı.

5. Ölçüm Düzeyleri

• Nominal: Cinsiyet, medeni durum gibi kategorik değişkenler.

• Ordinal: Likert tipi ölçekler (ör. 1=Katılmıyorum, 5=Kesinlikle Katılıyorum).

• Scale (Interval/Ratio): Yaş, gelir, başarı puanı gibi sayısal değişkenler.

6. Kategorik Verilerin Kodlanması

Örneğin cinsiyet değişkeni şu şekilde kodlanabilir:

• 1 = Kadın

• 2 = Erkek

Benzer şekilde eğitim seviyesi:

• 1 = İlkokul

• 2 = Lise

• 3 = Üniversite

• 4 = Lisansüstü

7. Değişken Etiketleri (Variable Labels)

Her değişkenin neyi temsil ettiği kısa açıklamalarla belirtilir. Örneğin “yas” değişkenine “Katılımcının yaşı” etiketi verilebilir. Bu, analiz tablolarında daha anlaşılır bir raporlama sağlar.

8. Değer Etiketleri (Value Labels)

Kategorik değişkenlerde sayısal değerlerin anlamı belirtilir. Örneğin, “1=Evet, 2=Hayır” etiketi sayesinde analiz çıktıları daha anlaşılır olur.

9. Eksik Değerlerin Yönetimi

Anketlerde bazı sorular boş bırakılabilir. SPSS’te “Missing Values” özelliğiyle bu değerler tanımlanabilir. Örneğin, “99” kodu eksik veri olarak atanabilir.

10. Likert Ölçeklerinin Kodlanması

Sosyal bilimlerde yaygın kullanılan 5’li Likert ölçekleri genellikle şu şekilde kodlanır:
1 = Kesinlikle Katılmıyorum
2 = Katılmıyorum
3 = Kararsızım
4 = Katılıyorum
5 = Kesinlikle Katılıyorum

11. Ters Yönde Kodlanan Maddeler

Bazı ölçeklerde olumsuz ifadeler bulunur. Örneğin “Bu derse ilgim yok” ifadesi 1’den 5’e kadar kodlanmışsa, analizde doğru yorum için ters kodlama yapılmalıdır (1↔5, 2↔4).

12. SPSS’te Kodlama Uygulama Adımları

• Variable View ekranında değişken adı girilir.

• Ölçüm düzeyi seçilir.

• Value Labels ile değerlerin anlamı atanır.

• Eksik değerler belirtilir.

• Data View’da veriler girilir.

13. Örnek Uygulama: Öğrenci Memnuniyeti Anketi

Bir üniversitede yapılan araştırmada öğrenci memnuniyet anketinde şu değişkenler kodlanabilir:

• cinsiyet (1=Kadın, 2=Erkek)

• sınıf (1=1. sınıf, 2=2. sınıf, 3=3. sınıf, 4=4. sınıf)

• ders_memnuniyet (1=Hiç Memnun Değil, 5=Çok Memnun)

14. SPSS’te Recode İşlemi

Bazen veriler yeniden kodlanmalıdır. Örneğin yaş değişkeni gruplandırılarak “1=Genç, 2=Orta, 3=Yaşlı” yapılabilir. Bunun için “Transform → Recode into Different Variables” komutu kullanılır.

15. Compute Variable ile Yeni Değişken Oluşturma

SPSS’te mevcut değişkenler üzerinden yeni değişkenler hesaplanabilir. Örneğin:
“toplam_puan = soru1 + soru2 + soru3”

16. Kodlama Hataları ve Çözümleri

• Yanlış etiketleme → Çıktıların yanlış yorumlanmasına yol açar.

• Eksik değerleri dikkate almamak → Ortalama ve frekansların bozulmasına sebep olur.

• Yanlış ölçüm düzeyi → Yanlış istatistiksel test uygulanmasına neden olur.

17. Akademik Tezlerde Kodlama Raporlaması

Kodlama süreci tezde ayrıntılı şekilde açıklanmalıdır. Örneğin:
“Cinsiyet değişkeni nominal ölçekte kodlanmış olup, 1=Kadın, 2=Erkek olarak tanımlanmıştır. Eksik değerler 99 koduyla gösterilmiştir.”

18. SPSS Kodlamasında Görselleştirme

Kodlanan verilerin doğruluğu frekans tabloları ve bar grafiklerle kontrol edilebilir. Bu adım, yanlış kodlamaların erken fark edilmesini sağlar.

19. Kodlama ile İleri Analizlerin İlişkisi

Doğru kodlama yapılmazsa Ki-Kare testi, ANOVA, regresyon gibi analizler güvenilir sonuç vermez. Kodlama, ileri analizler için kritik bir hazırlık aşamasıdır.

20. SPSS Kodlamasında Uluslararası Standartlar

APA ve diğer uluslararası yayın standartları, araştırmacıların veri işleme sürecini şeffaf biçimde raporlamasını önerir. Bu nedenle kodlama adımları detaylı biçimde belgelenmelidir.

Sonuç

SPSS ile veri kodlama, akademik araştırmaların en kritik aşamalarından biridir. Değişkenlerin doğru tanımlanması, ölçüm düzeylerinin belirlenmesi, kategorik verilerin sayısallaştırılması ve eksik değerlerin yönetimi, analizlerin güvenilirliğini doğrudan etkiler. Kodlama sürecinde yapılan küçük hatalar, tüm istatistiksel analizlerin yanlış sonuçlanmasına yol açabilir.

Başarılı bir akademik araştırma için araştırmacılar, SPSS kodlama sürecini yalnızca teknik bir adım olarak görmemeli, aynı zamanda metodolojik bir standart olarak ele almalıdır. Kodlama süreci doğru yürütüldüğünde, araştırmanın güvenilirliği artar, bulgular daha anlaşılır ve ikna edici bir şekilde sunulabilir.

Akademi Delisi, eğitim ve akademik destek alanında kapsamlı hizmetler sunan öncü bir platformdur. Öğrencilerin akademik başarılarına yön verirken, onları bilgiyle buluşturmayı ve potansiyellerini en üst düzeye çıkarmayı amaç edinmiş bir ekibiz. Sitemiz bünyesinde ödevlerden projelere, tezlerden makalelere kadar geniş bir yelpazede destek sağlıyoruz. Alanında uzman yazarlarımız, öğrencilere özgün içerikler sunarken, aynı zamanda onlara araştırma, analiz ve yazım konularında rehberlik ederek kendilerini geliştirmelerine yardımcı oluyor.

Akademik hayatın zorluklarıyla başa çıkmak artık daha kolay. Akademi Delisi olarak, öğrencilere sadece ödevlerinde değil, aynı zamanda araştırma projelerinde, tez çalışmalarında ve diğer akademik gereksinimlerinde de destek sağlıyoruz. Sunduğumuz kaliteli hizmetler sayesinde öğrenciler zamanlarını daha verimli bir şekilde kullanabilirler. Uzman ekibimiz, her bir öğrencinin ihtiyaçlarına özel çözümler üreterek, onların akademik hedeflerine ulaşmalarına katkı sağlar.

Gelişmiş kaynaklara erişimden akademik yazım kurallarına, araştırma yöntemlerinden kaynakça oluşturmaya kadar her aşamada öğrencilere destek sunan Akademi Delisi, eğitimde yeni bir perspektif sunuyor. Amacımız, öğrencilere sadece geçici çözümler değil, aynı zamanda uzun vadeli öğrenme ve başarıya giden yolda rehberlik etmektir.

The post Akademik Proje Verilerinin SPSS ile Kodlanması first appeared on Akademi Delisi (Tez Yaptırma).

SAYISAL ÖRNEK

Örneğimiz için kullandığımız veriler, 425 üniversite öğrencisi üzerinde yapılan bir kişilik değişkenleri çalışmasından alınmıştır. Veriler, Kişilik adlı veri dosyasında bulunur.

ANALİZ KURULUMU

Kişilik adlı veri dosyasını açıyoruz ve ana menüden Analiz ➔ Tanımlayıcı İstatistikler ➔ Tanımlayıcılar’ı seçiyoruz. Z puanlarının nasıl elde edileceğini göstermek için, neoneuro’yu Şekil 13.1’de gösterildiği gibi Değişken(ler) paneline taşırız. Değişken Listesi panelinin altında Değişkenlerin standartlaştırılmış değerlerini kaydet seçeneğini işaretledik, ancak özellikle herhangi bir tanımlayıcı istatistik istemiyoruz (varsayılan istatistikler elde edilecektir). Ardından, analizi gerçekleştirmek için Tamam’a tıklıyoruz.

ANALİZ ÇIKIŞI

Dönüşüm gerçekleştirmenin iki sonucu vardır. Bir dizi sonuç gösterilmektedir. Bazı çok sınırlı tanımlayıcı bilgiler sağlayan bir çıktı tablosudur. Minimum, Maksimum, Ortalama ve Std. Sapma, neoneuro değişkeninin özetleridir; bu, Seçenekler iletişim ekranındaki varsayılan istatistik ön ayarıdır. Bu ortalama ve standart sapma temelinde z puanları hesaplandı; yani puanlar, örneklemdeki konumlarına göre standardize edilir (herhangi bir dış normatif popülasyona göre standardize edilmezler).

Dönüşüm gerçekleştirmenin diğer sonucu,  gösterildiği gibi veri dosyasında yeni bir değişken oluşturulmasıdır. IBM SPSS®, orijinal değişken adının önüne büyük Z harfi koyarak yeni değişkenin adını oluşturmuştur; ayrıntılı olmayabilir, ancak nettir. Dolayısıyla yeni değişkene Zneoneuro adı verildi ancak dilersek Değişken Görünüm ekranında bunu kolayca değiştirebiliriz. Böylece, Vaka 1, 1.08192’lik nevrotiklik konusunda standart bir puana sahiptir; Durum 2, -1.80396; ve benzeri. Bu değişken artık daha fazla analiz için kullanılabilir ve veri dosyasının kaydedilmesi onu koruyacaktır.

ZNEONEURO ÜZERİNE AÇIKLAYICI İSTATİSTİKLER

Bir z puanı dönüşümünün etkisini, Tanımlayıcı prosedürü aracılığıyla hem orijinal neonöro hem de standartlaştırılmış Zneoneuro değişkenleri üzerinde birkaç tanımlayıcı istatistik elde ederek gösteriyoruz. Sonuçlar gösterilmektedir. Bu sonuçlardan bazı puan karşılıklarını görebiliriz:

• 50.5394 olan ham puan ortalamasının z puanı sıfırdır.
• 23.01 ham puanının z puanı −2.46953’tür.
• 84.77 ham puanın z puanı 3.07059’dur.

Bahsedilmeye değer bir diğer özellik, bir z puanı dönüşümünün dağılımın şeklini değiştirmemesidir. Böylece, orijinal değişkenin çarpıklığı ve basıklığı, z skoru dönüşümünde korunur.

SPSS Değişkenlerin yeniden kodlanması
Recode into Different Variables nedir
SPSS veri kodlama
SPSS de verileri değiştirme
SPSS anket Analizi
SPSS programına veri Girişi
SPSS cinsiyet kodlama
SPSS değişken silme

DİĞER STANDART PUANLAR

Tanımlayıcılar prosedürü z puanı dönüşümünü gerçekleştirmek için kullanılabilse de, diğer standartlaştırılmış puan sistemleri de yaygın olarak kullanılmaktadır. Yaygın standartlaştırılmış ölçek örnekleri, lineer T puanlarıdır (standartlaştırılmış ortalama 50 ve standartlaştırılmış standart sapma 10’dur) ve SAT puanları (standartlaştırılmış ortalama 500 ve standartlaştırılmış standart sapma 100). Z puanlarımızı bu diğer standartlaştırılmış sistemlerden birine dönüştürmek için, ayrıntıları Bölüm 16’da gösterilen IBM SPSS’de gerçekleştirilebilecek nispeten basit bir hesaplamaya ihtiyacımız var.

Değişkenleri Yeniden Kodlama

Bir değişkeni yeniden kodlamak, bir değişkenin değerlerini, kayıt işleminin bir parçası olarak kullanıcı tarafından belirtilen bir kurala göre değiştirmektir. Hem nominal hem de nicel değişkenler, çeşitli amaçlara ulaşmak için yeniden kodlamaya tabi tutulabilir.

Kategorik değişkenler genellikle yeniden kodlanır. Veri toplama sürecinde, genellikle bireyin etnik kökeni veya yanıtlayanın ikamet ettiği eyalet veya ülkenin bölgesi gibi çok özel bilgiler isteriz. Yanıtlar çok spesifik olduğundan, belirli kategorilerdeki vaka sayısı tek başına bir grup olarak analiz edilemeyecek kadar düşük olabilir.

Ayrıca, bazı kategorilerin, tam olarak aynı olmasalar da, farklı kategoriler olarak ele alınmamaları olasılığını ortaya çıkaracak kadar yeterince benzer olabileceğini de görebiliriz. Bu sorunlarla genellikle iki veya daha fazla kategorideki vakaları daha büyük bir grupta birleştirerek ilgileniriz; yani, daha geniş vaka alt kümeleri oluşturmak için bu değişkeni yeniden kodluyoruz.

Özetleyici bir yanıt ölçeğinde (örneğin, 5 puanlık veya 7 puanlık bir ölçek) ölçülen nicel değişkenleri yeniden kodlamak da alışılmadık bir durum değildir. Bazı analizlerde, yanıt kategorilerinin her birinin minimum sayıda seçenekle temsil edilmesi önemli olabilir. Bu koşullar altında, çok düşük onaylara sahip yanıt kategorileri (genellikle en düşük veya en yüksek kategoriler) bitişik bir kategoriye yeniden kodlanabilir. Bu, toplam kategori sayısını azaltır, ancak kalan her birinin bazı analizleri desteklemek için yeterli bir örneklem büyüklüğü ile ilişkilendirilmesine izin verir.

Sürekli ölçüme yaklaşan nicel değişkenler, bazen aykırı değerleri ortadan kaldırmak için yeniden kodlanabilir. Bu durumlarda, araştırmacılar izin verilen değişkenin minimum veya maksimum değerini belirleyecek ve bu sınırın ötesindeki değerleri izin verilen minimum veya maksimum değere yeniden kodlayacaktır.

Örneğin, son 12 ay içinde farklı tıbbi problemler için doktor ziyaretlerinin sayısıyla ilgili bir soruya verilen 107 yanıt, belirli bir veri setinde aralık dışı olarak kabul edilebilir. Araştırmacılar bu değeri eksik olarak tanımlayabilir (alacakları en olası eylem) veya hastanın çok sayıda ziyaret olduğunu belirterek iyi niyetle yanıt verdiğine inanmak için nedenleri varsa, bu değeri geçerli olarak sahip oldukları keyfi bir maksimum değere yeniden kodlayabilirler. kurulmuş.

IBM SPSS®, bir değişkeni aynı değişkene yeniden kodlamamıza veya bir değişkeni farklı bir değişkene yeniden kodlamamıza olanak tanır. Önerilerimizle birlikte bunun anlamı da şudur:

• Aynı değişkene yeniden kodlama, IBM SPSS’ye, kaydedilen değerlerle orijinal değişkenin üzerine yazmasını söyler. Çoğu kullanıcıya, özellikle de IBM SPSS’yi kullanma konusunda uzman olmayanlara tavsiyemiz, bu seçeneği asla kullanmamalarıdır. Asla orijinal bir değişkenin üzerine yazmamanızı şiddetle tavsiye ederiz; bunun yerine kullanıcıları, kaydedilen değerleri içeren başka bir değişken yaratmaya teşvik ediyoruz, böylece gelecekteki bir amaç için ihtiyaç duyulmaları durumunda orijinal değerleri de koruyoruz.
• Farklı bir değişkene yeniden kodlama, IBM SPSS’ye, kullanıcı tarafından belirlenen bir ad altında kaydedilen değerleri temsil eden yeni bir değişken yaratması talimatını verir. Bu seçim orijinal değişkeni korur ve önerilen stratejimizdir.

The post Değişkenleri Yeniden Kodlama – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri first appeared on Akademi Delisi (Tez Yaptırma).

Dosyalarınızı kaydetmediğiniz sürece, SPSS oturumundan çıktığınızda tüm verileriniz ve veri bilgileriniz kaybolacaktır. Bir dosyayı kaydetmek için önce Veri Düzenleyiciyi etkin pencere yapın. O zamanlar:

(1) Menüden Dosya’ya tıklayın.
(2) Dosya açılır menüsündeki seçenekler listesinden Verileri Kaydet’i seçin.
(3) Pencerenin sol üst köşesindeki Dosya Adı kutusuna dosyanızın adını yazın. “.sav” uzantılı herhangi bir dosya adı için otomatik olarak ayarlandığına dikkat edin.
(4) Tamam’a tıklayın.

Varsayılan olarak bu, veri dosyasını bir SPSS veri dosyası olarak kaydeder. Daha önce var olan bir veri dosyasıyla çalışıyorsanız, değiştirilen veri dosyası eski dosyanın üzerine yazılacaktır.

ASCII Veri Dosyalarını Kaydetme

ASCII dosyası gibi alternatif bir veri dosyası türü kaydediyorsanız, prosedürler biraz farklıdır.

(1) Veri Düzenleyici etkin pencere olarak, menüden Dosya’ya tıklayın. (2) Dosya açılır menüsünden Verileri Kaydet’e tıklayın.
(3) Uygun Sürücü ve Dizini seçin.
(4) Dosyayı Tür Olarak Kaydet kutusundan Sabit ASCII (*.dat) öğesini seçin.
(5) Dosyanızın adını Dosya Adı kutusuna yazın. Dosyanın, “.dat” uzantısıyla seçtiğiniz herhangi bir dosya adı için ayarlanacağını unutmayın.
(6) Tamam’a tıklayın.

Değişkenleri ve Veri Dosyalarını Dönüştürme

Zaman zaman, ihtiyacınız olan hesaplamaları yapabilmeniz için veri dosyanızdaki verileri değiştirmeniz veya dönüştürmeniz gerekebilir. Verileri dönüştürmenin birçok yolu vardır.

Bu bölümde yaygın olarak kullanılan üç teknik tartışılmaktadır: yeni değişkenlerin hesaplanması, değişkenlerin yeniden kodlanması ve durumların alt kümelerinin seçilmesi.

Yeni Değişkenleri Hesaplama

Veri dosyanızdaki mevcut değişkenleri birleştiren veya değiştiren yeni değişkenleri hesaplamanız gerekeceği durumlar olabilir. Örneğin, veri dosyanız bir grup lise son sınıf öğrencisi için SAT sözlü ve SAT matematik puanlarını içerebilir, ancak toplam SAT puanlarını incelemekle ilgileniyorsunuz.

Yeni bir değişken oluşturmak için:

(1) Menü çubuğundan Dönüştür’e tıklayın.
(2) Açılır menüden Hesapla’ya tıklayın. Bu, Hesaplama Değişkeni iletişim kutusunu açar.
3) Hedef Değişken kutusuna yeni değişkenin adını (yukarıdaki resimde toplam) girin. (Tür ve Etiket kutusuna tıklayarak yeni değişkenin yapısını ve biçimini açıklama seçeneğiniz de vardır.)
(4) Ardından, yeni değişkeninizi hesaplamak için kullanılan bir ifade oluşturmak için bir dizi adım gerçekleştirmeniz gerekecektir. SAT çiziminde, önce iletişim kutusunun sol tarafındaki Değişken Listesi kutusundan matematik değişkenini seçecek ve sağ yön okunu kullanarak Sayısal İfade kutusuna taşıyacaksınız.
(5) Ardından hesap makinesi panelinden “+” işaretine tıklayın. Matematik kelimesinden sonra Sayısal İfade kutusuna bir artı işareti konduğunu fark edeceksiniz.
(6) Daha sonra, sözel değişkeni seçip yukarıdaki adım (4)’teki talimatları izleyerek Sayısal İfade kutusuna taşıyarak ifadeyi tamamlarsınız.
(7) İfadeyi tamamladığınızda, Değişken Hesapla iletişim kutusunu kapatmak için Tamam’a tıklayın. Uygulama penceresinin alt kısmında SPSS’nin yeni değişkeni hesapladığını belirten “Running Execute” mesajını göreceksiniz. Hesaplamalar tamamlandığında, bu mesaj “SPSS Processor is Ready” ile değiştirilecek ve yeni değişkeniniz veri düzenleyici penceresindeki ilk boş sütunda görünecektir.

Hesap makinesi panelindeki (+, -, x, +-) basit cebirsel fonksiyonlara ek olarak, mutlak değer, kesme, yuvarlak, karekök gibi birçok aritmetik fonksiyon ve toplam, ortalama, minimum ve maksimum. Bunlar, hesap makinesi pedinin sağındaki işlev kutusunda görüntülenir.

SPSS Değişkenlerin yeniden kodlanması
Recode into Different Variables nedir
SPSS veri kodlama
SPSS de verileri değiştirme
SPSS anket Analizi
SPSS Compute Variable
SPSS cinsiyet kodlama
Spss programı öğrenme

Değişkenleri Yeniden Kodlama

Değişkenleri yeniden kodlamak genellikle yararlı bir tekniktir. Orijinal veri dosyanızdaki değerleri değiştirmeniz gerekebilecek birkaç durum vardır. Kategorik veya sayısal değişkenleri yeniden kodlayabilirsiniz. Örneğin, bireylerin yaşadıkları duruma göre nüfus büyüklüğü, geliri ve ev sahibi bilgilerini içeren bir veri dosyanız olabilir.

Yani, 1 ile 50 arasında bir değere sahip, deneğin ev durumunu gösteren bir durum değişkeni olacaktır. Bununla birlikte, bireylerin ülkenin Doğu veya Batı kesiminde yaşayıp yaşamadıklarına bağlı olarak gelir dağılımını analiz etmekle ilgilendiğinizi varsayalım. Bunun için durum değişkenini yeniden kodlamanız gerekir.

Veya ayrık veya sürekli bir sayısal değişkeni sınırlı sayıda grup halinde kategorize etmek isteyebilirsiniz. Örneğin, veri dosyanız 200 yaş arası bireyleri içerebilir ve bunları genç (amaçlarınız için 40 yaş altı), orta (40-64 yaş arası) ve yaşlı (64 yaş üstü) kategorilerine ayırmak istiyorsunuz.

Değişkenleri kaydetmek için iki seçeneğiniz vardır. Değerleri, orijinal değerlerin tüm kayıtlarını ortadan kaldıran aynı değişkene yeniden kodlayabilirsiniz. Ayrıca, kaydedilen değerleri içeren yeni bir değişken oluşturma seçeneğiniz de vardır. Bu, değişkenin orijinal değerlerini korur. Orijinal değerlerin kaydını tutmanızın bir nedeni olabileceğini düşünüyorsanız, ikinci seçeneği seçmelisiniz.

Aynı Değişkene Yeniden Kodlama

Aynı değişkene yeniden kodlamak için:

(1) Ana menüden Dönüştür’e tıklayın.
(2) Açılır menüden Yeniden Kodla > öğesine tıklayın.
(3) Seçiminizi yaptıktan sonra görünen ek menüden Aynı Değişkene Gir’e tıklayın.
Yeniden kodla. Bu, Aynı Değişkene Yeniden Kodla iletişim kutusunu açar.
(4) Kaydedilecek değişkenin adını seçin ve sağ ok tuşu ile Değişkenler kutusuna taşıyın.
(5) Eski ve Yeni Değerler’e tıklayın. Bu, Eski ve Yeni Değişkenler iletişim kutusunu açar (bkz. Şekil 1.6).
(6) Yeniden kodlamak istediğiniz her değer (veya değer aralığı) için eski değeri ve yeni değerleri belirtmeniz ve Ekle’ye tıklamanız gerekir. Yeniden kodlama ifadesi Eski — > Yeni kutusunda görünecektir.

Eski değerler, orijinal veri dosyasında bulunan değerler olan kayıttan önceki değerlerdir. Aşağıda tartışılan Değer ve Aralık seçenekleri de dahil olmak üzere eski değerler için birkaç alternatif vardır.
Değer Seçeneği.

Değer seçeneğini, yukarıdaki “durum” çizimi gibi mevcut kategorik değişkenleri daraltmak istediğiniz durumlarda kullanabilirsiniz. Orijinal veri dosyanızda, her eyalet için ayrı bir kodunuz (1’den 50’ye kadar) vardır, ancak bunu 1 Doğu eyaletlerini ve 2 Batı eyaletlerini temsil eden bir değişkene yeniden kodlarsınız.

Örneğin:

(1) Durum 1’i gösteren Eski Değer bölümünün Değer kutusuna 1 yazın.
(2) Yeni Değer bölümünün Değer kutusuna bölge 1 (Doğu) olarak kodlanacağını belirten bir 1 yazın.
(3) Ekle’ye tıklayın. Eski –>Yeni kutusunda 1 — > 1 ifadesinin görüneceğini fark edeceksiniz.

Orijinal değişkenin geri kalan değerleri için aynı prosedürü izleyin. Örneğin, 2’nin eski değerini 1’in yeni değerine yeniden kodlar ve Ekle’ye tıklarsınız. NY, hem kayıttan önce hem de sonra 1 olarak kodlandığından, onu yeniden kodlama prosedürüne dahil etmenin gerekli olmadığına dikkat edin. Ancak bunu yapmak, kaydedilecek tüm değerleri dahil ettiğinizden emin olmanıza yardımcı olabilir.

The post Değişkenleri Yeniden Kodlama – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri first appeared on Akademi Delisi (Tez Yaptırma).

Değişkenleri yeniden kodlamak genellikle yararlı bir tekniktir. Orijinal veri dosyanızdaki değerleri değiştirmeniz gerekebilecek birkaç durum vardır. Kategorik veya sayısal değişkenleri yeniden kodlayabilirsiniz. Örneğin, Olimpik sporcular hakkında kazanılan madalya sayısı, eğitim yılı ve spor türü gibi bilgileri içeren bir veri dosyanız olabilir. 1 ile 100 arasında bir değere sahip bir “spor” değişkeni, etkinliğin türünü belirtir (ör. yarış kızağı, dalış, vb.).

Sporcuların yaz veya kış olimpiyatlarında yarışmış olmasına göre madalya dağılımını incelemekle ilgilendiğinizi varsayalım. Bunun için spor değişkenini 100 kategoriden ikiye yeniden kodlamanız gerekir.

Veya ayrık veya sürekli bir sayısal değişkeni sınırlı sayıda grup halinde kategorize etmek isteyebilirsiniz. Örneğin, veri dosyanız eğitim yıllarını içerebilir ve bunları üç kategoride gruplandırmak istersiniz: 1–5 yıl, 6–10 yıl ve 10 yıldan fazla.

Değişkenleri kaydetmek için iki seçeneğiniz vardır. Değerleri, orijinal değerlerin tüm kayıtlarını ortadan kaldıran aynı değişkene yeniden kodlayabilirsiniz. Bu, bariz veri hatalarını düzeltmek, yanıt vermeyen öğelerin profilini çıkarmak için sistemdeki eksik değerleri geçerli bir değere dönüştürmek veya yalnızca birkaç vaka belirli bir şekilde yanıt verdiğinde bir dizi değeri daraltmak ve bu birkaç vakanın anlamlı bir değerlendirmesi için yararlı bir işlevdir. yürütülemez.

Ayrıca, kaydedilen değerleri içeren yeni bir değişken oluşturma seçeneğiniz de vardır. Bu, orijinal değişkenin değerlerini korur. Orijinal değerlerin kaydını tutmanızın bir nedeni olabileceğini düşünüyorsanız, ikinci seçeneği seçmelisiniz.

Aynı Değişkene Yeniden Kodlama

Aynı değişkene yeniden kodlamak için:

1. Ana menüden Dönüştür’e tıklayın.
2. Açılır menüden Yeniden Kodla’ya tıklayın.
3. Aynı Değişkene Yeniden Kodla iletişim kutusunu açmak için Aynı Değişkenlere Tıklayın.
4. Kaydedilecek değişkenin adını seçin ve sağ ok tuşu ile Değişkenler kutusuna taşıyın.
5. Eski ve Yeni Değerler’e tıklayın. Bu, Eski ve Yeni Değişkenler iletişim kutusunu açar.
6. Yeniden kodlamak istediğiniz her değer (veya değer aralığı) için eski değeri ve yeni değeri belirtmeli ve Ekle’ye tıklamalısınız. Yeniden kodlama ifadesi Eski –> Yeni kutusunda görünecektir.

Eski değerler, yeniden kodlamadan önceki değerlerdir – orijinal değişkenlerde bulunan değerler. Aşağıda tartışılan Değer ve Aralık seçenekleri de dahil olmak üzere eski değerleri yeniden kodlamak için birkaç alternatif vardır.

Yukarıdaki “spor” illüstrasyonu gibi mevcut kategorik değişkenleri daraltmak istediğiniz durumlar için Değer seçeneğini kullanabilirsiniz. Orijinal veri dosyanızda, her spor türü için mevcut bir değeriniz (1 ila 100) vardır, ancak bu değerleri 1 ve 2 — 1 yazı temsil eden ve 2 kışı temsil eden değerlere yeniden kodlamanız gerekir. Örneğin:

1. Spor 1 (Dalış) için mevcut değeri belirterek, Eski Değer bölümünün Değer kutusuna 1 yazın.
2. Yeni Değer bölümünün Değer kutusuna sezon 1 (Yaz) olarak kaydedileceğini belirten bir 1 yazın.
3. Ekle’ye tıklayın. Eski –>Yeni kutusunda 1 –> 1 ifadesinin görüneceğini fark edeceksiniz.

SPSS Değişkenlerin Yeniden kodlanması
Recode into Different Variables nedir
SPSS anket analizi
SPSS veri kodlama
SPSS Compute variable
SPSS de verileri değiştirme
SPSS cinsiyet kodlama
SPSS değişken silme

Orijinal değişkenin geri kalan değerleri için aynı prosedürü izleyin. Örneğin, 2’nin eski değerini 1’in yeni değerine yeniden kodlar ve Ekle’ye tıklarsınız. Dalış, hem kayıttan önce hem de sonra 1 olarak kodlandığından, bunu kayıt prosedürüne dahil etmenin gerekli olmadığını unutmayın. Ancak bunu yapmak, kaydedilecek tüm değerleri dahil ettiğinizden emin olmanıza yardımcı olabilir.

Aralık Seçeneği. Aralık seçeneğini kullanarak değişkenleri de yeniden kodlayabilirsiniz. Bu en çok sayısal değişkenler için kullanışlıdır. Prosedür yukarıda tartışılana benzer. Bu örnekte eğitim yıllarını yeniden kodlamak için mevcut değerler aşağıdaki gibi yeniden kodlanacaktır.

Eski değer bölümündeki değer seçeneğini seçmek yerine, aralık seçeneğini aşağıdaki gibi kullanabilirsiniz:

1. Aralık’a 5 yazın: En düşük ile ___ kutusu ; orta menzilli seçenek kutusu.
2. Yeni Değer bölümünün altındaki Değer kutusuna 1 yazın.
3. Ekle’ye tıklayın. İfade Eski –> Yeni kutusunda görünecektir.
4. İlk aralık seçeneğinin iki kutusuna 6 ve 10 yazın: Aralık: ___ ila ___.
5. Yeni Değer bölümünün altındaki Değer kutusuna 2 yazın.
6. Ekle’ye tıklayın.
7. Aralık’a 11 yazın: ___ – en yüksek kutuya; Eski Değer bölümünün alt aralık seçeneği.
8. Yeni Değer bölümünün altındaki Değer kutusuna 3 yazın.
9. Ekle’ye tıklayın.

Değer veya Aralık yöntemini kullanarak tüm yeniden kodlama talimatlarını belirttiğinizde, Aynı Değişkenlere Yeniden Kodla: Eski ve Yeni Değerler iletişim kutusunu kapatmak için Devam’a tıklayın. Aynı Değişkenlere Yeniden Kodla iletişim kutusunu kapatmak için Tamam’a tıklayın. SPSS dönüşümü gerçekleştirirken, uygulama penceresinin alt kısmında “Running Execute” mesajı belirir. Dönüşümler tamamlandığında “SPSS Processor is Ready” mesajı görüntülenir.

Farklı Değişkenlere Yeniden Kodlama

Farklı bir değişkene yeniden kodlama prosedürü, aynı değişkene yeniden kodlama prosedürüne çok benzer:

1. Ana menüden Dönüştür’e tıklayın.
2. Açılır menüden Yeniden Kodla’ya tıklayın.
3. Farklı Değişkenlere Yeniden Kodla iletişim kutusunu açmak için Farklı Değişkenlere Tıklayın.
4. Değişkenler listesinden kodlanacak değişkenin adını seçin ve sağ ok tuşu ile Girdi Değişkeni –> Çıktı Değişkeni kutusuna taşıyın.
5. Çıktı Değişkeni kutusuna oluşturmak istediğiniz yeni değişkenin adını yazın. Dilerseniz değişken için bir etiket de yazabilirsiniz.
6. Değiştir’e tıklayın ve yeni değişken adı, Girdi Değişkeni –> Çıktı Değişkeni kutusunda orijinal değişkene bağlı olarak görünecektir.
7. Eski ve Yeni Değerler’e tıklayın. Bu, Eski ve Yeni Değişkenler iletişim kutusunu açar.
8. Eski ve yeni değerleri belirleme prosedürü, bir istisna dışında, Aynı Değişkene Yeniden Kodlama alt bölümünde tartışılanla aynıdır. Yeni bir değişken oluşturduğunuz için, değer değişmese bile eski değerlerin tümü için yeni değerler belirtmelisiniz. (Aynı değişkene yeniden kodlarken bu isteğe bağlıdır.) Bu adım zorunlu olduğundan, SPSS Yeni Değer kutusunda Eski Değer(ler)i Kopyala seçeneği sunar.
9. Tüm yeniden kodlama talimatlarını belirttiğinizde, Recode Into Different Variables: Old and New Values ​​iletişim kutusunu kapatmak için Devam’a tıklayın.
10. Farklı Değişkenlere Yeniden Kodla iletişim kutusunu kapatmak için Tamam’a tıklayın. SPSS dönüşümü gerçekleştirirken, Uygulama Penceresinin alt kısmında “Running Execute” mesajı belirir. Dönüşümler tamamlandığında “SPSS Processor is Ready” mesajı belirir ve veri düzenleyici penceresinde yeni bir değişken belirir. Yeni değişken, Veri Düzenleyici penceresinde görüntülenen son sütunda veri dosyanıza eklenir.

The post Değişkenleri Yeniden Kodlama – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri first appeared on Akademi Delisi (Tez Yaptırma).