top of page
Ara

Müşteri Memnuniyeti Üzerine 180 Kişilik Bir Örneklem ile Korelasyon Analizi

Korelasyon Analizi Nedir?

Korelasyon analizi, iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkinin yönünü ve gücünü ölçen istatistiksel bir yöntemdir. Pozitif korelasyon, değişkenlerin birlikte artıp azaldığını, negatif korelasyon ise bir değişken artarken diğerinin azaldığını gösterir. Korelasyon katsayısı (r), -1 ile +1 arasında değişir ve ilişkinin gücünü belirler; 0 ise ilişki olmadığını ifade eder.


Veri Seti Açıklaması

Her satır bir müşteri geri bildirimini temsil eder ve aşağıdaki değişkenleri içerir:

  • Musteri_ID: Her müşteriye atanmış benzersiz bir kimlik numarası.

  • Urun_Kalitesi (1-10): Müşterinin ürün kalitesine verdiği puan.

  • Hizmet_Kalitesi (1-10): Müşterinin hizmet kalitesine verdiği puan.

  • Fiyat_Memnuniyeti (1-10): Fiyatın uygunluğu hakkındaki memnuniyet puanı.

  • Teslimat_Hizi (1-10): Ürünün teslim edilme süresiyle ilgili memnuniyet puanı.

  • Tekrar_Satin_Alma_Niyeti (1-10): Müşterinin aynı ürünü/hizmeti tekrar satın alma olasılığı.

  • Genel_Memnuniyet (1-10): Müşterinin genel memnuniyet puanı.

müşteri memnuniyeti korelasyon analizi spss veri analizi

Veri Setinin Data View Sekmesine Yüklenmesi

Veri Setinin Variable View Sekmesinde Ayarlanması

korelasyon analizi veri düzenlemesi spss çıktıları

SPSS'te Korelasyon Analizi Yapma Adımları

A. Veri Setini Açma

  1. SPSS'i aç ve File (Dosya) → Open (Aç) → Data (Veri) yolunu izle.

  2. Dosya Türü (Files of Type) seçeneğinden uygun formatı seç (.sav veya .csv).

  3. İlgili veri setini seçerek aç.


B. Korelasyon Analizi İçin Değişkenleri Seçme

  1. Menüden Analyze (Analiz) → Correlate (Korelasyon) → Bivariate (İkili Korelasyon) seçeneğini aç.

  2. Açılan pencerede analiz etmek istediğin değişkenleri seç ve Variables (Değişkenler) kutusuna ekle.


C. Korelasyon Türünü Seçme

  • Pearson Korelasyonu: Sürekli (interval veya ratio) ölçekli veriler için kullanılır.

  • Spearman Korelasyonu: Ordinal (sıralı) ölçekli değişkenler için uygundur.

  • Kendall's Tau Korelasyonu: Küçük örneklemler veya sıralı değişkenler için kullanılır.

Not: Ordinal ölçekli değişkenler için Spearman seçilmelidir.


D. Seçenekleri Belirleme

  1. Korelasyon katsayısının anlamlılığını test etmek için 'Two-tailed' veya 'One-tailed' seçeneğini belirle.

    • Two-tailed (İki yönlü test): Değişkenler arasında her iki yönde ilişki olup olmadığını test eder.

    • One-tailed (Tek yönlü test): Sadece belirli bir yönde ilişki olup olmadığını test eder.

  2. Flag significant correlations (Anlamlı korelasyonları işaretle) seçeneğini işaretle.


E. Sonuçları Görüntüleme

  1. OK butonuna bas.

  2. Sonuçlar “Output Window” (Çıktı Penceresi) içinde gösterilecektir.

  3. Pearson veya Spearman Korelasyon Katsayısı (r) değerini incele:

    • r = 0 → İlişki yok.

    • 0.00 - 0.30 → Zayıf ilişki.

    • 0.31 - 0.60 → Orta düzeyde ilişki.

    • 0.61 - 1.00 → Güçlü ilişki.

  4. p değeri (Sig. 2-tailed), 0.05'ten küçükse korelasyon anlamlı kabul edilir.

Korelasyon Sonucu

Korelasyon Analizi Sonucu

Analiz

Spearman's rho, sıralı (ordinal) veya sürekli veriler arasındaki monotik ilişkilerin gücünü ve yönünü ölçen bir korelasyon yöntemidir. Matristeki korelasyon katsayıları ve anlamlılık düzeyleri (p-değerleri) aşağıdaki gibidir:

  1. Ürün Kalitesi Puanı ile Hizmet Kalitesi Puanı

    • Korelasyon Katsayısı: 0,031

    • Sig. (2-tailed): 0,683

  2. Ürün Kalitesi Puanı ile Genel Memnuniyet Puanı

    • Korelasyon Katsayısı: 0,045

    • Sig. (2-tailed): 0,544

  3. Hizmet Kalitesi Puanı ile Genel Memnuniyet Puanı

    • Korelasyon Katsayısı: -0,020

    • Sig. (2-tailed): 0,794

  4. Örnek Büyüklüğü (N): Tüm çiftler için 180

Yorum

  • Korelasyon katsayıları -1 ile 1 arasında değişir; 0’a yakın değerler zayıf veya hiç ilişki olmadığını gösterir. Burada tüm katsayılar (0,031, 0,045 ve -0,020) sıfıra çok yakın, bu da değişkenler arasında güçlü bir monotik ilişkinin olmadığını ifade eder.

  • P-değerleri (0,683, 0,544, 0,794) 0,05’ten büyük olduğundan, istatistiksel olarak anlamlı bir korelasyon bulunmamaktadır. Bu, null hipotezin (değişkenler arasında korelasyon yoktur) reddedilemediğini gösterir.

Sonuç

Bu veri setinde (N=180), Ürün Kalitesi Puanı, Hizmet Kalitesi Puanı ve Genel Memnuniyet Puanı arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki yoktur. Yani:

  • Ürün kalitesi ile hizmet kalitesi arasında kayda değer bir ilişki bulunmamaktadır.

  • Ürün kalitesi ve hizmet kalitesinin her biri, genel memnuniyet ile anlamlı bir şekilde ilişkili değildir.


Comments

bottom of page