Akademik ve bilimsel araştırmalarda değişkenler arasındaki ilişkiyi anlamak, bu ilişkinin yönünü ve düzeyini ölçmek ya da bir değişkenin diğeri üzerindeki etkisini modellenebilir hale getirmek için istatistiksel yöntemlere ihtiyaç duyulur. Regresyon ve korelasyon analizi, veri yapısını çözümlemek ve anlamlı sonuçlara ulaşmak için en sık kullanılan yöntemler arasındadır.
Bu sayfada, SPSS ortamında uygulanan regresyon ve korelasyon analizlerinin temel mantığı, hangi durumda hangi yaklaşımın tercih edilebileceği ve elde edilen çıktıların nasıl yorumlanması gerektiği kapsamlı şekilde ele alınmaktadır.
Korelasyon analizi, iki değişken arasındaki ilişkinin yönünü ve gücünü ölçmeye yarar. İlişki pozitif, negatif veya ilişkisiz olabilir. Korelasyon katsayısı, ilişkinin ne kadar güçlü olduğunu sayısal olarak gösterir.
Regresyon analizi ise bir ya da birden fazla bağımsız değişkenin, bağımlı değişken üzerindeki etkisini inceleyen bir modelleme yaklaşımıdır. Bu yöntem sayesinde değişkenler arasındaki etki yapısı hem analiz edilir hem de tahmin modelleri oluşturulabilir.
Korelasyon analizi SPSS üzerinde sıklıkla Pearson, Spearman veya Kendall yöntemleri kullanılarak yapılır. Bu analizlerde:
değerlendirilir. Korelasyon, değişkenlerin birbirine nasıl eşlik ettiğini gösterir ancak doğrudan nedensellik kanıtlamaz.
Regresyon analizi SPSS’te farklı model türleriyle uygulanabilir:
SPSS çıktılarında özellikle şu bölümler yorumlanır:
Regresyon ve korelasyon analizi, araştırma bulgularının daha anlamlı, net ve bilimsel bir şekilde yorumlanmasına katkı sağlar.
Analiz, yalnızca istatistiksel bir işlem olmanın ötesinde, çalışmanın genel amacıyla uyumlu bir yorumlama sürecini de içerir.
Çalışmanızdaki değişkenler arasındaki ilişkiyi incelemek veya SPSS üzerinden regresyon ve korelasyon analizini değerlendirmek isterseniz, WhatsApp üzerinden iletişime geçebilirsiniz.