Sosyal bilimler, eğitim bilimleri, psikoloji ve sağlık bilimleri gibi alanlarda yürütülen nicel araştırma tezlerinde, gruplar arası ortalamaların karşılaştırılması en temel analiz ihtiyaçlarından biridir. Bu noktada, ANOVA (Varyans Analizi) ve onun çok değişkenli uzantısı MANOVA (Çok Değişkenli Varyans Analizi), araştırmacıların en güçlü silahları arasında yer alır. Ancak, lisansüstü öğrencileri için bu analizlerin ticari yazılımlar (SPSS) ile yapılması maliyetli olabilir. İşte burada, özgür ve açık kaynaklı bir istatistik yazılımı olan PSPP devreye girer. Bu kapsamlı rehber, PSPP yazılımını kullanarak tez çalışmanızda nasıl ANOVA ve MANOVA analizleri gerçekleştireceğinizi, sonuçları nasıl yorumlayacağınızı ve bu süreçte dikkat etmeniz gereken kritik noktaları adım adım açıklamayı amaçlamaktadır.
PSPP Nedir ve Neden Tez Analizleri İçin Uygundur?
PSPP, GNU Projesi kapsamında geliştirilen, menü tabanlı arayüzü ve komut dosyası desteğiyle, özellikle SPSS’e aşina olan kullanıcılar için oldukça kolay bir geçiş imkanı sunan ücretsiz bir istatistik programıdır. Temel betimsel istatistikler, t-testleri, korelasyon, regresyon, parametrik ve non-parametrik testler ile birlikte ANOVA ve MANOVA gibi ileri analizleri destekler. Tez çalışmaları için uygun olmasının başlıca sebepleri şunlardır:
- Ücretsiz ve Açık Kaynaklıdır: Lisans maliyeti olmadan, laboratuvar veya kişisel bilgisayarınıza gönül rahatlığıyla yükleyebilirsiniz.
- SPSS Benzeri Arayüz: SPSS’teki “Variables View” ve “Data View” ekranlarını andıran bir yapıya sahiptir, bu da öğrenme eğrisini minimize eder.
- Temel ve İleri Analizleri Kapsar: Bir lisansüstü proje veya tezin gerektirebileceği çoğu istatistiksel testi yürütebilir.
- Güvenilir Çıktılar Sunar: Hesaplamaları doğru ve tutarlı bir şekilde yapar, akademik raporlamaya uygun sonuç tabloları üretir.
ANOVA ve MANOVA Analizlerine Teorik Bakış
Hangi analizin ne zaman kullanılacağını anlamak, metodoloji bölümünüzün sağlamlığı için kritiktir.
| Analiz | Amacı (Ne zaman kullanılır?) | Bağımlı Değişken (DV) | Bağımsız Değişken (IV/Grup) | PSPP’deki Karşılığı |
|---|---|---|---|---|
| Tek Yönlü ANOVA | İkiden fazla bağımsız grubun (örn: 3 farklı öğretim yöntemi) ortalamalarını bir bağımlı değişkende (örn: başarı puanı) karşılaştırmak. | 1 adet (Nicel) | 1 adet (Kategorik, 3+ seviye) | ANOVA menüsü |
| Faktöriyel ANOVA | İki veya daha fazla bağımsız değişkenin (faktörün) (örn: Cinsiyet x Öğretim Yöntemi) ve bunların etkileşimlerinin bir bağımlı değişkene etkisini test etmek. | 1 adet (Nicel) | 2+ adet (Kategorik) | GENEL LINEER MODEL (GLM) menüsü |
| Tek Yönlü MANOVA | İkiden fazla bağımsız grubun ortalamalarını iki veya daha fazla ilgili bağımlı değişkende (örn: matematik puanı, fen puanı, okuma puanı) aynı anda karşılaştırmak. | 2+ adet (Nicel, birbiriyle ilişkili) | 1 adet (Kategorik, 3+ seviye) | GENEL LINEER MODEL (GLM) menüsü |
Önkoşullara Dikkat! ANOVA ve MANOVA parametrik testlerdir. Güvenilir sonuçlar için verilerinizin bu analizlerin varsayımlarını karşıladığından emin olmalısınız: 1) Normallik (her grup için bağımlı değişkenlerin dağılımı normal olmalı), 2) Varyansların Homojenliği (grupların varyansları birbirine yakın olmalı), 3) Gözlemlerin Bağımsızlığı. Bu varsayımları PSPP’deki betimsel istatistikler ve Levene testi ile kontrol etmeyi unutmayın.
PSPP’de Tek Yönlü ANOVA Analizi: Adım Adım Uygulama
Bir eğitim araştırmasında, A, B ve C olmak üzere üç farklı öğretim yönteminin öğrenci başarısı üzerindeki etkisini karşılaştırdığınızı varsayalım.
Veri Girişi ve Yapılandırma
PSPP’yi açın. “Data View” sekmesinde, iki sütun oluşturun. İlk sütun (örneğin, “Grup”) kategorik bağımsız değişkeninizi (1=A, 2=B, 3=C) içerecek. “Values” alanından bu sayısal değerlere etiket atayın. İkinci sütun (“Basari”) nicel bağımlı değişkeninizi (başarı puanları) içerecek. Tüm katılımcıların verilerini satır satır girin.
Analizi Çalıştırma
Menü çubuğundan Analyze > Compare Means > One-Way ANOVA seçeneğine gidin. “Dependent List” kutusuna “Basari” değişkeninizi, “Factor” kutusuna ise “Grup” değişkeninizi taşıyın. “Options” butonuna tıklayıp “Descriptive statistics” (betimsel istatistikler) ve “Homogeneity of variance test” (varyans homojenliği testi – Levene) seçeneklerini işaretleyin. “Continue” ve ardından “OK” butonuna basın.
Sonuçları Yorumlama
PSPP, bir çıktı penceresi açacaktır. Öncelikle Levene Testi sonucuna bakın. p değeri (Sig.) .05’ten büyükse (örn: .123), varyanslar homojendir ve ANOVA varsayımı sağlanmıştır. Ardından ANOVA Tablosuna odaklanın:
Basari
Sum of Squares | df | Mean Square | F | Sig.
Between Groups | 250.500 | 2 | 125.250 | 8.642 | .001
Within Groups | 391.000 | 27 | 14.481 |
Total | 641.500 | 29 |
Burada kritik değer F istatistiği ve ona karşılık gelen p değeri (Sig.)dir. Örnekte p = .001 (< .05) olduğundan, grupların başarı ortalamaları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark vardır. Ancak bu farkın hangi grup çiftleri (A-B, A-C, B-C) arasında olduğunu görmek için post-hoc testleri (Tukey HSD, Scheffe gibi) yapmalısınız. PSPP’de ANOVA diyaloğunda “Post-Hoc” butonundan bu testleri seçebilirsiniz.
PSPP’de MANOVA Analizi: Çok Değişkenli Karşılaştırma
Yukarıdaki aynı grupların, Matematik, Fen ve Okuma puanları üzerinde aynı anda fark yaratıp yaratmadığını test etmek istediğinizi düşünelim.
- Veri Yapısı: “Data View”de, “Grup” sütununa ek olarak “Matematik”, “Fen”, “Okuma” adında üç nicel sütun oluşturun ve verileri girin.
- Analiz Yolu: Menüden Analyze > General Linear Model > Multivariate seçeneğine gidin. “Dependent Variables” kutusuna üç puan değişkeninizi (“Matematik”, “Fen”, “Okuma”) taşıyın. “Fixed Factor(s)” kutusuna “Grup” değişkeninizi taşıyın.
- Model ve Çıktı Seçenekleri: “Model” butonuna tıklayıp “Full factorial” (tüm faktörler ve etkileşimler) seçeneğinin seçili olduğundan emin olun. “Options” kutusundan “Descriptive statistics”, “Homogeneity tests” (Box’s M testi) ve “Estimates of effect size” (Örn: Partial Eta Squared) seçeneklerini işaretleyebilirsiniz.
- Sonuç Yorumu: Çıktıda ilk bakacağınız tablo, Çok Değişkenli Testler (Multivariate Tests) tablosudur. Burada Pillai’s Trace, Wilks’ Lambda gibi test istatistiklerinin “Grup” etkisi için p değerlerine bakın. Eğer p < .05 ise, grupların bu üç bağımlı değişken kombinasyonu üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkisi vardır. Daha sonra, hangi bağımlı değişkende fark olduğunu görmek için Faktörler Arası Etkiler Testleri (Tests of Between-Subjects Effects) tablosunu inceleyin. Bu tablo, her bir bağımlı değişken (Matematik, Fen, Okuma) için ayrı ayrı ANOVA sonuçlarını verir.
Profesyonel İpuçları: Karmaşık bir veri analizi sürecinde, PSPP’nin komut dosyası (syntax) özelliğini kullanmayı öğrenin. Tüm analiz adımlarınızı bir syntax dosyasına kaydederseniz, verilerde değişiklik yapmanız veya analizi tekrarlamanız gerektiğinde sadece bu dosyayı çalıştırmanız yeterli olur. Ayrıca, sonuçlarınızı raporlarken ve sunum hazırlarken, PSPP çıktılarını olduğu gibi kopyalamak yerine, APA formatına uygun şekilde düzenlenmiş tablolar oluşturmaya özen gösterin.
Tezinizde Analiz Bölümünü Yazarken Dikkat Edilecekler
PSPP ile yaptığınız analizleri tezinizin “Bulgular” veya “Veri Analizi” bölümünde sunarken şu noktalara dikkat edin:
- Hangi analizin neden seçildiğini (ANOVA vs. MANOVA) ve verilerin varsayımları nasıl karşıladığını açıklayın.
- PSPP çıktılarını olduğu gibi değil, özetlenmiş ve düzenlenmiş bir tablo halinde sunun (Örn: Grup ortalamaları, standart sapmalar, F değeri, serbestlik dereceleri (df), p değeri ve etki büyüklüğü).
- p değerini raporlarken, “.000” yerine “< .001” şeklinde yazın.
- Anlamlı bir fark bulduysanız, bu farkın pratik anlamını (etki büyüklüğü – Effect Size, örn: Eta-kare) mutlaka yorumlayın.
Sonuç olarak, PSPP, lisansüstü öğrencileri için maliyetsiz, güçlü ve güvenilir bir istatistiksel analiz çözümüdür. ANOVA ve MANOVA gibi temel grup karşılaştırma tekniklerini PSPP ile öğrenmek ve uygulamak, hem tezinizin metodolojik kalitesini artıracak hem de size önemli bir teknik beceri kazandıracaktır. Karmaşık analiz planlarınızda zaman zaman bir akademik danışmanlık veya istatistiksel danışmanlık almak, süreci daha verimli hale getirebilir, ancak bu araçların temel kullanımını öğrenmek araştırmacı kimliğinizin ayrılmaz bir parçası olmalıdır.
📊 Unutmayın, tezinizdeki her bir istatistiksel analiz, araştırma sorularınıza verdiğiniz somut ve bilimsel yanıtlardır. PSPP gibi güçlü ve erişilebilir bir araçla bu yanıtları keşfetmek, akademik yolculuğunuzda özgüvenle ilerlemenizi sağlayacaktır. Verileriniz konuşsun, PSPP onları tercüme etsin, siz de bilime katkınızı sunun.
