SPSS’de İstatistiksel Analizler Hazırlayan: Yrd. Doç. Dr. Mustafa Akdağ
SPSS’de İstatistiksel Analizler
Hazırlayan:Yrd. Doç. Dr. Mustafa Akdağ
Malatya, 2008
İÇİNDEKİLER
Sayfa
1. t TESTİ………………………………………………………………………. 2a. One-Sample t Testi.………………………………………………….. 2b. Independent-Sample t Testi………………………………………….. 3c. Pairled-Sample t Testi……………………………………………….. 5
2. ANOVA (F Testi)…………………………………………………………… 7a. One-Way ANOVA………………………………………………..…. 7b. Two-Way ANOVA………………………………………………….. 11c. One-Way ANOVA for Repeated Measures…………...…………….. 13
3. KOVARYANS ANALİZİ (ANCOVA)…………………………………….. 174. GÜVENİLİRLİK ÇALIŞMASI…………………………………………….. 21
2
t TESTİ
İki aritmetik ortalama arasındaki farkın anlamlılığını test etmede kullanılır. İki ölçüm birbirinden farklı mıdır?
a. Bir grubun bir niteliğe ait ölçümlerinin ortalaması önceden bilinen bir değerden farklı mıdır? (One-Sample t testi)
b. İki ayrı grubun aynı niteliğe ait ölçümlerinin ortalamaları farklı mıdır? (Independent-sample t testi)
c. Bir grubun iki ayrı niteliğe ait ölçümlerinin ortalamaları farklı mıdır? (Pairled-sample t testi)
Bağımlı değişken eşit aralıklı veya eşit oranlı olmalıdır.
One-Sample t Testi
İşlem yolu: Analyze / Compare means / One-Sample T testi…
Test Variable(s): kutusuna puanlar aktarılır. Test Value: kutusuna önceden bilinen değer (önceden bilinen genel kabul görmüş ortalama değer. Örneğin: 8) yazılır.
Independent-Sample t Testi
İşlem yolu: Analyze / Compare means / Independent-Sample T testi…
3
Test Variable(s): kutusuna puanlar aktarılır. Grouping Variable: kutusuna ortalamaları karşılaştırılacak grup değişkeni aktarılır.
Define Groups: kutusuna bunların adları yazılır (Group 1: Kız (1), Group 2: Erkek (2) gibi).
4
SPSS Tabloları:
Group Statistics
11 17,7273 2,86674 ,86435
10 14,1000 3,57305 1,12990
grupkýz
erkek
puanN Mean Std. Deviation
Std. ErrorMean
Independent Samples Test
,605 ,446 2,578 19 ,018 3,62727 1,40721 ,68194 6,57260
2,550 17,288 ,021 3,62727 1,42259 ,62966 6,62489
Equal variancesassumedEqual variancesnot assumed
puanF Sig.
Levene's Test forEquality of Variances
t df Sig. (2-tailed)Mean
DifferenceStd. ErrorDifference Lower Upper
95% ConfidenceInterval of the
Difference
t-test for Equality of Means
SPSS tablo yorumu nasıl yapılır? Okuduğunu anlama becerisi cinsiyete göre anlamlı bir farklılık göstermektedir. Bu konuda
kız öğrencilerin, erkek öğrencilerden daha başarılı olduğu söylenebilir. Levene’s Testi: Örneğimizde Sig. (p) : .446 bulunmuş dolayısıyla dağılım homojendir.
Bunu diyebilmemiz için p=> 0.05 olması lazım. İki ve daha fazla grup olduğunda Levene’s testine bakılıyor. Tek grupta buna gerek yok.
T testinde en az 30 kişi olmalı
Örnek tablo:Tablo 1: Okuduğunu Anlama Testi Puanlarının Cinsiyete Göre t-Testi Sonuçları
Cinsiyet N X SS Sd t p
Kız 11 17.73 2.8719 2.58 .02
Erkek 10 14.10 3.57
p<.05
Pairled-Sample t testi
İşlem yolu: Analyze / Compare means / Pairled-Sample T testi…
5
Pairled Variables: kutusuna iki veri sütununda yer alan puanlar birlikte seçilip atılır.
SPSS Tabloları:
Paired Samples Statistics
11,5669 16 2,90049 ,72512
14,6244 16 5,00496 1,25124
ön deneme testindematematik neti
son deneme testindematematik neti
Pair1
Mean N Std. DeviationStd. Error
Mean
6
Paired Samples Test
-3,05750 2,74255 ,68564 -4,51890 -1,59610 -4,459 15 ,000
ön deneme testindematematik neti - sondeneme testindematematik neti
Pair1
Mean Std. DeviationStd. Error
Mean Lower Upper
95% ConfidenceInterval of the
Difference
Paired Differences
t df Sig. (2-tailed)
Örnek tablo:Tablo 1: Öntest ve Sontest Ortalama Puanlarının t-Testi Sonuçları
Ölçüm N X SS Sd t p
Öntest 16 11.57 2.9015 4.46 .000
Sontest 16 14.62 5.00
p<.05
SPSS tablo yorumu nasıl yapılır? Sontest lehine anlamlı bir farklılık bulunmuştur. Etkisi araştırılan değişkenin (Örneğin:
Yöntem) öğrenci başarısına olumlu etki yaptığı söylenebilir.
ANOVA (F testi)
- Tek nitelik, grupların tek nitelikteki ortalamaları farklı mı? (One-way ANOVA). İkiden fazla grup var; grupların ortalamaları birbirinden farklı mıdır? İlişkisiz örneklemler için tek yönlü varyans.
- Tek grup, kişilerin değişik niteliklerdeki ortalaması farklı mı? (Two-way ANOVA). Birden fazla niteliklerin tektek veya birlikte ortalamalara etkisi var mıdır? İlişkisiz örneklemler için iki yönlü varyans.
- Tek grup söz konusudur. Bir kişinin üç ayrı puanı türü arasında fark varmı? Tekrarlı ölçümler var (One-Way ANOVA for Repeated Measures). İlişkili örneklemler için tek yönlü varyans.
One-Way ANOVA (İlişkisiz örneklemler için tek yönlü (faktörlü) varyans analizi):
Örnek Durum: Bir dikkat testinden önce öğrencilerin bir hafta boyunca uyguladıkları dört farklı beslenme
tarzlarının ((1) et yiyenler, (2) hamur işleri yiyenler, (3) sebze yiyenler, (4) et ve sebze yiyenler) dikkat testinden alacakları puanlara etkisinin olup olmadığı araştırılıyor.
İşlem yolu: Analyze / Compare means / One-Way ANOVA…
7
Dependent List: Kutusuna bağımlı değişken olan puan, Factor: kutusuna bağımsız değişken olan grup atılır.
Options…: Descriptive + Homogeneity of variance test işaretlenir
8
Post-Hoc…: Tukey işaretlenir.
SPSS Tabloları:
Descriptives
testte alýnan puan
10 66,7000 5,33437 1,68688 62,8840 70,5160 58,00 75,00
10 55,7000 3,80205 1,20231 52,9802 58,4198 48,00 61,00
10 57,7000 5,41705 1,71302 53,8249 61,5751 51,00 68,00
10 67,2000 4,58984 1,45144 63,9166 70,4834 58,00 74,00
40 61,8250 7,00142 1,10702 59,5858 64,0642 48,00 75,00
et yiyenler
hamur iþleri yiyenler
sebze yiyenler
et ve sebze yiyenler
Total
N Mean Std. Deviation Std. Error Lower Bound Upper Bound
95% Confidence Interval forMean
Minimum Maximum
9
ANOVA
testte alýnan puan
1071,875 3 357,292 15,314 ,000
839,900 36 23,331
1911,775 39
Between Groups
Within Groups
Total
Sum ofSquares df Mean Square F Sig.
Multiple Comparisons
Dependent Variable: testte alýnan puan
Tukey HSD
11,00000* 2,16012 ,000 5,1823 16,8177
9,00000* 2,16012 ,001 3,1823 14,8177
-,50000 2,16012 ,996 -6,3177 5,3177
-11,00000* 2,16012 ,000 -16,8177 -5,1823
-2,00000 2,16012 ,791 -7,8177 3,8177
-11,50000* 2,16012 ,000 -17,3177 -5,6823
-9,00000* 2,16012 ,001 -14,8177 -3,1823
2,00000 2,16012 ,791 -3,8177 7,8177
-9,50000* 2,16012 ,001 -15,3177 -3,6823
,50000 2,16012 ,996 -5,3177 6,3177
11,50000* 2,16012 ,000 5,6823 17,3177
9,50000* 2,16012 ,001 3,6823 15,3177
(J) bir dikkat testindenönce 1 hafta boyuncabeslenme tarzýhamur iþleri yiyenler
sebze yiyenler
et ve sebze yiyenler
et yiyenler
sebze yiyenler
et ve sebze yiyenler
et yiyenler
hamur iþleri yiyenler
et ve sebze yiyenler
et yiyenler
hamur iþleri yiyenler
sebze yiyenler
(I) bir dikkat testindenönce 1 hafta boyuncabeslenme tarzýet yiyenler
hamur iþleri yiyenler
sebze yiyenler
et ve sebze yiyenler
MeanDifference
(I-J) Std. Error Sig. Lower Bound Upper Bound
95% Confidence Interval
The mean difference is significant at the .05 level.*.
SPSS tablo yorumu nasıl yapılır? Anova tablosundan beslenme tarzlarının dikkat testinden alınan puanlara etki ettiği
görülmüştür. Dolayısıyla, grupların dikkat testi puanları arasında anlamlı bir farklılık olduğu bulunmuştur (F=15.31, p<.001).
Bu farklılığın hangi gruplar arasında olduğunu belirlemek için gruplar birbirleriyle karşılaştırılmıştır. Multiple Comparisons tablosunda Tukey testi sonuçları görülmektedir. Bu testin sonucunda:
et yiyenler (X= 66.7) ile habur işleri yiyenler (X=55.7) arasında et yiyenlerin lehine;et yiyenler ile sebze yiyenler (X=57.7) arsasında et yiyenlerin lehine;et ve sebze yiyenler (X=67.2) ile habur işleri yiyenler arasında et ve sebze yiyenlerin lehine;et ve sebze yiyenler ile sebze yiyenler arasında et ve sebze yiyenlerin lehine anlamlı
farklılıklar görülmüştür.Örnek tablo:Tablo 1: Beslenme Tarzlarına Göre Dikkat Testi Puanlarının ANOVA Sonuçları
Varyansın Kaynağı
Kareler Toplamı sd
Kareler Ortalaması F p
Anlamlı fark
Gruplararası 1071,875 3 357,292 15,314 ,000 1-2, 1-3,Gruplariçi
839,900 36 23,331 4-2, 4-
3Toplam 1911,775 39
10
Two-Way ANOVA(İlişkisiz örneklemler için iki yönlü (faktörlü) varyans analizi):
Örnek Durum: Öğrencilerin cinsiyet ve yerleşim yerine göre OKS fen netleri (puanları) değişiyor mu?
İşlem yolu: Analyze / General Linear Model / Univariate…
Dependent Variable: kutusuna alınan puanlar (bağımlı değişken) atıldı. Fixed Factor(s): kutusuna cinsiyet ve yerleşim yeri (bağımsız değişkenler) atıldı. Covariate(s): kutusuna etkisi sabit tutulacak değişken atılır (Babanın maaşı değişkeni
gibi).
Options…: Descriptive + Homogeneity of variance test işaretlenir.
11
Plots…: Horizantal Axis:’e cinsiyet, Seperate Lines:’e yerleşim atılıp, Add yapılır.
SPSS tablo yorumu nasıl yapılır? Test of Between-Subjects tablosundan: cinsiyetin –tek başına- fen puanına etki yapmadığı;
yerleşim yerinin –tek başına- fen puanına etki yaptığı; cinsiyet*yerleşim’in birlikte fen puanına etki yapmadığı görülmüştür.
Tests of Between-Subjects Effects
12
Dependent Variable: puan
SourceType III Sum of Squares df
Mean Square F Sig.
Corrected Model 446,883(a) 5 89,377 12,915 ,000Intercept 6510,417 1 6510,417 940,761 ,000cinsiyet ,017 1 ,017 ,002 ,961yerlesim 435,833 2 217,917 31,489 ,000cinsiyet * yerlesim
11,033 2 5,517 ,797 ,456
Error 373,700 54 6,920Total 7331,000 60Corrected Total 820,583 59
a R Squared = ,545 (Adjusted R Squared = ,502)
Örnek tablo:Tablo 1: Cinsiyet ve Yerleşim Yerine Göre OKS fen Testi Puanlarının ANOVA Sonuçları
VaryansınKaynağı
Kareler Toplamı
sdKareler
OrtalamasıF p
Cinsiyet 0.017 1 0.017 0.002 .961Yerleşim 435.833 2 217.917 31.489 .000C*Y 11.033 2 5.517 0.797 .456Hata 373.700 54 6.920Toplam 820.583 59
One-Way ANOVA for Repeated Measures(İlişkili Örneklemler İçin Tek Yönlü ANOVA)
Bu teknik aynı gruba ait üç ya da daha fazla puanların farklılaşıp farklılaşmadığını test eder.
Örnek Durum:Öğrencilerin öntest, sontest ve izleme testi puan ortalamaları arasında anlamlı bir farklılık var
mıdır?
İşlem yolu: Analyze / General Linear Model / Repeated Measures…
13
Repeated Measures Define Factor(s) penceresinde Number of Levels:’e tekrarlı ölçüm sayısı olan 3 yazalım ve Add yapalım.
Within-Subjects Variables: kutusuna öntest, sontest ve izleme değişkenlerini atalım.
14
Options penceresinde Display Means for: kutusuna factor1’i atalım. Compare main effects’i işaretleyelim. Confidence internal adjustment: kutusunda Bonferroni’yi seçelim. Display kutusunda decscriptive statistics’i işaretleyelim.
15
SPSS Tabloları:
Descriptive Statistics
14,4000 1,50555 10
11,1000 1,19722 10
8,9000 ,73786 10
ontest
sontest
izleme
Mean Std. Deviation N
Tests of Within-Subjects Effects
Measure: MEASURE_1
153,267 2 76,633 68,741 ,000
153,267 1,805 84,906 68,741 ,000
153,267 2,000 76,633 68,741 ,000
153,267 1,000 153,267 68,741 ,000
20,067 18 1,115
20,067 16,246 1,235
20,067 18,000 1,115
20,067 9,000 2,230
Sphericity Assumed
Greenhouse-Geisser
Huynh-Feldt
Lower-bound
Sphericity Assumed
Greenhouse-Geisser
Huynh-Feldt
Lower-bound
Sourcefactor1
Error(factor1)
Type III Sumof Squares df Mean Square F Sig.
Tests of Between-Subjects Effects
Measure: MEASURE_1 Transformed Variable: Average
SourceType III Sum of Squares df
Mean Square F Sig.
Intercept
3944,533 1 3944,533 1957,765 ,000
Error 18,133 9 2,015
Pairwise Comparisons
Measure: MEASURE_1
3,300* ,448 ,000 1,985 4,615
5,500* ,543 ,000 3,908 7,092
-3,300* ,448 ,000 -4,615 -1,985
2,200* ,416 ,002 ,979 3,421
-5,500* ,543 ,000 -7,092 -3,908
-2,200* ,416 ,002 -3,421 -,979
(J) factor12
3
1
3
1
2
(I) factor11
2
3
MeanDifference
(I-J) Std. Error Sig.a Lower Bound Upper Bound
95% Confidence Interval forDifferencea
Based on estimated marginal means
The mean difference is significant at the ,05 level.*.
Adjustment for multiple comparisons: Bonferroni.a.
16
SPSS tablo yorumu nasıl yapılır?
Test of Within-Subjects Effects tablosundan test puanları arasında anlamlı bir farklılık olduğu bulunmuştur (F=68.741, p<.001)
Örnek tablo:
Tablo 1: Öntest, Sontest ve İzleme Testi Puanlarının ANOVA Sonuçları
VaryansınKaynağı
Kareler Toplamı
sdKareler
OrtalamasıF p
Anlamlı fark
Deneklerarası 18.133 9 2.015Ölçüm 153.267 2 76.633 68.741 .000 1-2, 1-3Hata 20.067 18 1.115 2-3Toplam 191.467 29
Testlerin ikişerli karşılaştırmalarında ortalamalar arasında anlamlı farklılıklar bulunmuştur. Betimsel istatistikler (Descriptive Statistics) incelendiğinde 1. ölçmeden (öntest) sonraki 2. ölçme (sontest) ve 3. ölçme (izleme) testi ortalamalarında bir düşüş olmuştur.
KOVARYANS ANALİZİ (ANCOVA)
- İki olay arası ilişkinin etkisi araştırılıyor. Bağımlı değişken üzerinde etkisi olduğu düşünülen (işin başında fiziksel olarak kontrol altına alınamayan) bir ya da birkaç değişkenin kontrol (istatistiksel kontrol) edilerek ortalamaların karşılaştırılması söz konusudur.
- Örnek Durum: Yöntemin son test üzerine etkisi var mı?Örnek Durum:
Yöntemin (teknoloji kullanım derecesinin öğrenci başarısına etkisi) son test üzerine etkisi var mı? Burada gruplar/elemanlar rastgele seçilir. Öntest yapmaya gerek yok. Öntestte grupları eşitleme mümkün değilse; öntest; covariant olarak kullanılır. Raporda da, “Covariate: “Öntest sonuçları istatistiksel olarak kontrol altına alınmıştır” denir.
Yöntem; için 3 grup seçilir (subject) (örneklem).
1. Herhangi bir grup (1) (kontrol grubu)2. Teknoloji kullanılmayan bir sınıf (2)3. Teknoloji kullanılan bir sınıf (3)
Subject: araştırmaya katılan öğrencilerin (örneklem) seçiminde değişkenleri; eşit sayıda seçerek kontrol altına alabilirim işin başında.
İşlem yolu: Analyze / General Linear Model / Univariate…
17
Dependent Variable: kutusuna sontest atılır. Fixed Factor(s): kutusuna yöntem atılır. Covariate: kutusuna öntest atılır (etkisi sıfırlanıyor. Etkisi istatistiksel olarak kontrol altına alınmış deriz).
18
Options…: penceresinde Display means for: kutusuna yöntem atılır. Display kutusunda; descriptive istatistics, estimates of size, observed power, homogeneity tests seçilir
Descriptive Statistics
Dependent Variable: sontest
52,3958 8,55415 24
52,4783 8,46581 23
45,5667 9,03075 24
50,1141 9,16927 71
yöntemherhangi bir sýnýf(control grubu)
teknoloji hiç kullanýlmadi
teknolojiye dayalýmateryallerin yoðunolarak kullanýldý
Total
Mean Std. Deviation N
Levene's Test of Equality of Error Variancesa
Dependent Variable: sontest
,677 2 68 ,512F df1 df2 Sig.
Tests the null hypothesis that the error variance ofthe dependent variable is equal across groups.
Design: Intercept+öntest+yöntema.
19
Tests of Between-Subjects Effects
Dependent Variable: sontest
3311,547b 3 1103,849 28,736 ,000 ,563 86,207 1,000
114,640 1 114,640 2,984 ,089 ,043 2,984 ,399
2561,743 1 2561,743 66,688 ,000 ,499 66,688 1,000
1039,219 2 519,609 13,527 ,000 ,288 27,053 ,997
2573,739 67 38,414
184196,210 71
5885,286 70
SourceCorrected Model
Intercept
öntest
yöntem
Error
Total
Corrected Total
Type III Sumof Squares df Mean Square F Sig.
Partial EtaSquared
Noncent.Parameter
ObservedPowera
Computed using alpha = ,05a.
R Squared = ,563 (Adjusted R Squared = ,543)b.
Estimated Marginal Means
yöntem
Dependent Variable: sontest
yöntem Mean Std. Error
95% Confidence Interval
Lower Bound Upper Boundherhangi bir sýnýf (control grubu) 52,919(a) 1,267 50,390 55,447
teknoloji hiç kullanýlmadi
52,801(a) 1,293 50,220 55,382
teknolojiye dayalý materyallerin yoðun olarak kullanýldý
44,734(a) 1,269 42,201 47,268
a Covariates appearing in the model are evaluated at the following values: öntest = 63,6268.
SPSS tablo yorumu nasıl yapılır?
Descriptive Statistics tablosunda sontestin düzeltilmemiş (öntest kontrol altına alınmadan) ortalama değerleri vardır.
Test of Between-Subjects Effects tablosunda Eta Squared’ler; yüzde kaç etki ediyor? Sorusuna cevap veriyor. Örneğimizde yöntem; 0.288 etki ediyor. Örneğimizde yöntemin son test sonuçlarına anlamlı olarak etki ettiği söylenebilir. (F=13.527, p<.001).
Estimate Marginal Means: Düzeltilmiş (öntest kontrol altına alınmış) ortalamalar demektir.
Örnek tablo:
Tablo 1: Sontest Puanlarının Sınıflara Göre Betimsel İstatistikleri
Sınıflar N Ortalama Düzeltilmiş Ortalama
Herhangi bir sınıf 24 52.40 52.92Teknoloji kullanılmayan sınıf 23 52.48 52.80Teknoloji kullanılan sınıf 24 45.57 44.73
20
Örnek tablo:
Tablo 2: Önteste göre düzeltilmiş Sontest Puanlarının Yönteme göre ANCOVA Sonuçları
VaryansınKaynağı
Kareler Toplamı sdKareler
OrtalamasıF p
Öntest 2561.743 1 2561.743 66.688 .000Yöntem 1039.219 2 519.609 13.527 .000Hata 2573.739 67 38.414Toplam 5885.286 70
Örneğimizde yöntemin sontest sonuçlarına anlamlı olarak etki ettiği söylenebilir. F değeri p< .001 düzeyinde manidar (Not: p<.000 yerine raporda p<.001 deriz).
GÜVENİLİRLİK ÇALIŞMASI
İşlem yolu: Analyze / Scale / Reliability Analysis…
Reliability Analysis: penceresinde Analize tabi tutulacak maddeler İtems: kutusuna atılır. Model: kutusunda analiz türü seçilir. Derecelemeli ölçeklerde (seçeneklerin 1, 2, 3, 4, 5 şeklinde puanlandığı) Alpha seçilir. Başarı testi (Seçeneklerin 1, 0 şeklinde puanlandığı) türü ölçeklerde Split-half (testi yarılama) seçilir. Başarı testi (Seçeneklerin 1, 0 şeklinde puanlandığı) türü ölçeklerde Alpha değeri; KR-20 ile hesaplanan güvenilirlik katsayısına denk gelmektedir. Hesaplanan değer; çok küçük küsüratlarda farklılaşabilmektedir. Aşağıdaki başarı testi örneği Alpha seçilerek yapılmıştır.
21
Statistics: penceresinde Scale if item deleted içinde madde test korelasyonları var.
SPSS Tabloları:
Reliability Statistics
,690 ,670 30
Cronbach'sAlpha
Cronbach'sAlpha Based
onStandardized
Items N of Items
22
Item-Total Statistics
14,2593 17,667 ,352 . ,67414,8704 19,172 -,085 . ,70215,0000 19,623 -,313 . ,70414,2778 17,374 ,424 . ,66814,4444 16,818 ,489 . ,66014,5556 16,818 ,474 . ,66114,3704 17,672 ,290 . ,67714,6667 17,660 ,274 . ,67814,4259 18,740 ,014 . ,69914,3519 17,893 ,238 . ,68114,4630 17,951 ,199 . ,68414,9259 18,410 ,175 . ,68614,2963 18,061 ,215 . ,68314,3519 17,515 ,339 . ,67414,2963 17,948 ,246 . ,68114,5556 17,082 ,407 . ,66714,7222 17,374 ,361 . ,67114,2778 18,167 ,193 . ,68414,4444 17,950 ,202 . ,68414,4444 17,686 ,267 . ,67914,7222 18,167 ,158 . ,68714,7407 18,913 -,024 . ,70114,6852 17,767 ,251 . ,68014,4074 17,303 ,374 . ,670
14,4815 17,839 ,224 . ,68214,6296 18,653 ,031 . ,69814,7593 18,299 ,133 . ,689
14,7778 18,138 ,180 . ,68514,6667 18,981 -,044 . ,70314,7407 17,667 ,291 . ,677
s1s2s3s4s5s6s7s8s9s10s11s12s13s14
s15
s16s17s18s19s20s21s22s23s24s25s26s27s28s29s30
Scale Mean ifItem Deleted
ScaleVariance if
Item Deleted
CorrectedItem-TotalCorrelation
SquaredMultiple
Correlation
Cronbach'sAlpha if Item
Deleted
SPSS tablo yorumu nasıl yapılır?
Item-Total Statistics: tablosunda item-total Correlation sütunu verileri; her bir maddenin madde-test (toplam) korelasyon katsayılarını veriyor. Burada korelasyon katsayısı .20’nin altına düşenler elenir. Bu katsayılar aynı zamanda; madde ayırıcılık indisine eşittir.
Örneğimizde: 2,3,9,11,12,18,21,22,26,27,28,29 nolu sorular; .20’nin altında kaldığı için testten çıkarılır, elenir. Bu maddeler çıkarıldıktan sonra, kalan maddeler üzerinden güvenilirlik işlemleri yeniden uygulanır. Kalan 18 madde için hesaplanan alpha katsayısı .765 bulunur (12 madde çıkarılmadan önce, 30 madde üzerinden yapılan işlemde alpha katsayısı .690 bulunmuştu). Böylece 18 maddeden oluşan nihai testimize güvenilir gözüyle bakılabilir.
23
SPSS Tablosu:
Reliability Statistics
,765 ,765 18
Cronbach'sAlpha
Cronbach'sAlpha Based
onStandardized
Items N of Items
Bir diğer güvenilirlik hesaplama yöntemi Testi Yarılama tekniğidir. Bunun için Reliability Analysis: penceresinde Analize tabi tutulacak maddeler İtems: kutusuna atılır. Model: kutusunda analiz türü Split-half seçilir. Aşağıdaki örnekte; yukarıda son şeklini verdiğimiz 18 maddelik nihai test kullanılmıştır. Madde analizi için en az 100 en fazla 400 öğrenci önerilmektedir.
SPSS Tablosu:
Reliability Statistics
,616
9a
,594
9b
18
,667
,800
,800
,800
Value
N of Items
Part 1
Value
N of Items
Part 2
Total N of Items
Cronbach's Alpha
Correlation Between Forms
Equal Length
Unequal Length
Spearman-BrownCoefficient
Guttman Split-Half Coefficient
The items are: s1, s4, s5, s6, s7, s8, s10, s13, s14.a.
The items are: s15, s16, s17, s19, s20, s23, s24, s25, s30.b.
24
SPSS tablo yorumu nasıl yapılır?
Testin bir yarısına ait güvenilirlik katsayısı: r= 0.667 bulunmuştur. Bu katsayı testin tamamının güvenilirliğine ilişkin bir fikir vermez. Bu katsayı, toplam testin (testin tamamının) güvenilirliğinin alt sınırı olarak kabul edilir. Testin tamamına ilişkin güvenilirlik katsayısı Spearman-Brown formülü ile bulunur. Örneğimizde bu değer: r=0.80 bulunmuştur.
25