Veri Girişi ve Yönetimi
“Veri Girişi ve Yönetimi” ile SPSS yazılımına çeşitli kaynaklardan elde edilen veri setlerinin aktarımı, düzenlenmesi ve analiz öncesi hazır hâle getirilmesi sağlanmaktadır. Sosyal bilimlerden doğa bilimlerine, işletme ve finans çalışmalarından mühendislik projelerine kadar geniş bir yelpazede anket sonuçları, deney verileri veya gözlem kayıtları üzerinde kapsamlı veri yönetimi işlemleri uygulanmaktadır. Bu kapsamda yapılan işlemler, verilerin doğruluğunu ve bütünlüğünü güvence altına alarak sonraki analiz adımlarının sağlıklı şekilde yürütülmesine katkı sunmaktadır.
1. Veri Kaynaklarının SPSS’e Aktarımı
-
Excel, CSV ve Veri Tabanı Dosyaları: SPSS, en yaygın kullanılan elektronik tablo biçimlerinden (Excel, CSV) ve SQL veri tabanı sistemlerinden veri alma özelliğine sahiptir. Büyük ölçekli anket verileri ya da saha çalışmalarından elde edilen ölçümler tek bir arayüzde toplanmaktadır.
-
Doğrudan Veri Girişi: Anket formları gibi kâğıt tabanlı veya çevrimdışı yöntemlerle elde edilen bilgiler, SPSS’e doğrudan manuel olarak girilebilmektedir. Kodlama ve etiketleme aşamalarında değişken isimleri ve kategoriler net biçimde tanımlanarak olası karışıklıkların önüne geçilmektedir.
 |  |
|---|---|
 |
2. Veri Setinin Düzenlenmesi ve Temizlenmesi
-
Eksik (Missing) Verilerin Yönetimi: Anket veya deney verilerinde rastlanan boş cevaplar, yanlış işaretlemeler ya da eksik ölçümler, analizin güvenilirliğini olumsuz etkileyebilmektedir. Bu nedenle, eksik veri oranları belirlenerek uygun yöntemlerle (silinebilir, ortalama ile doldurulabilir vb.) işlenmektedir.
-
Aykırı (Outlier) Değerlerin Tespiti: Örneklemde ekstrem düzeyde yüksek veya düşük olduğu saptanan gözlem değerleri, veri setinin dağılımını bozabilmektedir. Bu tür aykırı değerler, boxplot, z-skoru veya diğer istatistiksel yöntemlerle tespit edilerek karar sürecine dâhil edilmektedir (veri setinden çıkarma, Winsorizing gibi yöntemler).
-
Kodlama ve Etiketleme (Value Labels): Özellikle kategorik değişkenlerde (örneğin cinsiyet, eğitim durumu, gelir grubu) sayı kodları kullanılarak etiketleme sağlanmaktadır. Bu uygulama, tabloların ve grafiklerin okunmasını kolaylaştırmakta, analiz sonrası raporlama sürecini daha anlaşılır kılmaktadır.
3. Değişken Türleri ve Ölçüm Düzeyleri
-
Nominal, Ordinal ve Scale Ayrımı: SPSS, değişkenlerin ölçüm düzeylerine göre (Nominal, Ordinal, Scale) tasnif edilmesine izin vermektedir. Anketlerdeki çoktan seçmeli sorular Nominal, memnuniyet düzeyi gibi derecelendirmeler Ordinal, gelir veya yaş gibi sayısal büyüklükler ise Scale olarak tanımlanmaktadır. Böylece hangi istatistiksel testlerin uygulanacağı daha doğru bir biçimde belirlenmektedir.
-
Doğruluk Kontrolü: Anket formunda 1–5 arasında olması beklenen puanlama alanında 9 gibi geçersiz bir değer olduğunda, veri girişindeki muhtemel hatalar gözlenerek düzeltilmektedir. Bu aşamada değişkenlerin veri türüne ve ölçek özelliklerine uygun değerler içerdiği kontrol edilmektedir.
4. Veri Dönüşümleri ve Gelişmiş İşlemler
-
Veri Birleştirme (Merge) ve Bölme (Split): Farklı anket dönemlerinden elde edilmiş veri dosyaları tek bir ana veri setinde toplanmakta (örneğin “Merge Files” özelliği), ya da bir veri seti içindeki belirli gruplar (örneğin farklı bölümler, fakülteler, deney grupları) ayrı analizler için kolayca ayrılmaktadır.
-
Yeni Değişken Türetme: Analizde ihtiyaç duyulan örneklem ağırlıkları, toplam veya ortalama skorlar gibi yardımcı değişkenlerin hesaplanması, SPSS veri dönüştürme (Transform) menüsüyle yapılmaktadır. Örneğin, beş sorudan oluşan bir tutum ölçeğinin “toplam puanı” veya “ortalama puanı” tek bir değişken hâline getirilmektedir.
-
Filtreleme (Select Cases): Belirli bir kritere (örneğin sadece kadın katılımcılar veya belirli bir deney grubunda yer alan kişiler) dayalı olarak analiz yürütüleceği zaman, söz konusu katılımcılar filtrelenmekte ve elde edilen sonuçlar ilgili alt gruba dair bilgi sunmaktadır.
5. Raporlama ve Sonraki Analiz Adımları
-
Analize Hazır Veri Seti: Tüm bu veri girişi ve düzenleme işlemlerinin sonunda, istatistiksel testler, regresyon modelleri veya grafiksel gösterimler için tam anlamıyla tutarlı ve temiz bir veri seti elde edilmektedir.
-
Görselleştirme ve Tablo Düzenlemeleri: Veriler, SPSS üzerinden özet tablolar (Frequencies, Crosstabs) veya grafikler (Histogram, Bar, Pie) şeklinde sunularak raporlama aşamasında kullanılmaktadır.
-
Uyumluluk ve Esneklik: Sosyal bilimler (psikoloji, sosyoloji, eğitim bilimleri, işletme vb.), sağlık bilimleri (hemşirelik, tıp) ve mühendislik alanlarında geliştirilen çalışmaların gerekliliklerine yönelik esnek veri yönetimi uygulanmaktadır.
“Veri Girişi ve Yönetimi” kapsamındaki bu adımlar, SPSS üzerinde veri setlerinin sağlıklı şekilde oluşturulması, eksiklik ve hataların düzeltilmesi, değişkenlerin doğru ölçeklerde tanımlanması ve sonuçta güvenilir bir analiz altyapısı elde edilmesi süreçlerini içermektedir. Bu yaklaşım sayesinde, lisans, yüksek lisans ve doktora düzeyinde yürütülen bitirme projesi, tez veya araştırma çalışmalarında daha doğru ve geçerli sonuçlar ortaya çıkmaktadır.
Her disiplinde farklı veri türleriyle karşılaşılsa da, eksiksiz veri girişinden ve etkin veri yönetiminden geçen araştırmaların, istatistiksel testlerde daha net ve tutarlı bulgular elde ettiği gözlemlenmektedir. Bu nedenle, veri analiz sürecinin ilk ve en önemli aşaması olan “Veri Girişi ve Yönetimi”nin, projenin bütününü doğrudan etkileyen kritik bir adım olduğu unutulmamalıdır.