SPSS’te Değişken Sınıflandırması: Nominal, Ordinal ve Scale

Araştırma verilerimizi düzenlerken ve analiz ederken, ölçüm düzeyinin doğru belirlenmesi her zaman kritik bir adımdır. SPSS, verilerinizi girebileceğiniz ve analiz edebileceğiniz yaygın olarak kullanılan bir istatistik yazılımıdır.

Bu yazılımda, değişkenleri Nominal (Sınıflama), Ordinal (Sıralama) ve Scale (Ölçümsel) olmak üzere üç ana kategori altında tanımlayabilirsiniz. Peki, bu kategoriler ne anlama gelir ve nasıl örneklenir? İşte detaylar!

1. Nominal (Sınıflama) Değişkenler

Nominal değişkenler, herhangi bir sıralamaya veya derecelendirmeye tabi olmayan, sadece sınıflandırma amacı taşıyan nitel veri tipleridir. Bu değişkenlerdeki değerler arasında “daha büyük” veya “daha küçük” şeklinde bir ilişki söz konusu olmaz; sadece farklı gruplar veya kategoriler vardır.

Örnekler:

1. Kedi Türleri:

   • Scottish Fold, British Shorthair, Van Kedisi, Siyam

     Burada kedilerin türleri arasında “en iyi” veya “en üstün” gibi bir sıralama yoktur; sadece tür isimleri söz konusudur.

2. Kahve Tercihi:

   • Filtre kahve, espresso, latte, Türk kahvesi, diğer

     Kategoriler, bir sıralamayı değil farklı tat/tercih gruplarını temsil eder. Kategorilerin birbirine karşı “daha fazla” ya da “daha az” gibi bir nicel üstünlüğü yoktur.

3. Takım Renkleri:

   • Kırmızı, mavi, yeşil, sarı

     Kırmızı, maviden “daha büyük” veya “daha küçük” değildir; sadece farklı bir kategoriyi simgeler.

SPSS’te Nominal Değişken Ayarı Nasıl Yapılır?

• Variable View ekranında, “Measure” sütunundan Nominal seçeneğini tıklarsınız.

• “Values” kısmında kategorilerinizi (ör. 1 = Kırmızı, 2 = Mavi, 3 = Yeşil vb.) tanımlayabilirsiniz.

Önemli Not: Nominal değişkenlerde sayısal kodlar kullanılsa bile, bu kodlar sıralama ifadesi taşımaz; sadece kategorileri etiketlemek içindir.

2. Ordinal (Sıralama) Değişkenler

Ordinal değişkenler, kategoriler arasında bir sıralama veya hiyerarşi bulunan veri tipleridir. Ancak bu sıralama arasında eşit aralık veya mutlak mesafe yoktur. Bir kategori, diğerinden “daha fazla” ya da “daha az”dır; ama aradaki farkın tam olarak ne kadar olduğu bilinmez.

Örnekler:

1. Müşteri Memnuniyeti Seviyesi:

   • 1 = Hiç memnun değilim

   • 2 = Memnun değilim

   • 3 = Kararsızım

   • 4 = Memnunum

   • 5 = Çok memnunum

     Bu kategoriler sıralanabilir (1 < 2 < 3 < 4 < 5). Ama 1 ile 2 arasındaki farkın, 4 ile 5 arasındaki farkla aynı olduğunu söyleyemeyiz.

2. Acı Biber Derecesi (Restoran Menüsünde):

   • Tek biber (az acı)

   • İki biber (orta acı)

   • Üç biber (çok acı)

     Derece sayısı arttıkça acılık seviyesi yükselir; ancak acı “birimlerinin” tam olarak ne kadar büyüdüğünü ölçemeyiz.

     

     
     

3. Eğitim Düzeyi:

   • İlkokul, ortaokul, lise, üniversite, yüksek lisans, doktora

     Burada da bir sıralama vardır; ancak ilkokul ile ortaokul arasındaki “zaman/fark” ile yüksek lisans ile doktora arasındaki “zaman/fark” nesnel olarak aynı değildir.

SPSS’te Ordinal Değişken Ayarı Nasıl Yapılır?

• Variable View ekranında, “Measure” sütunundan Ordinal seçeneğini tıklarsınız.

• Values kısmında her bir kategoriye karşılık gelen kodları (1, 2, 3, vb.) tanımlarsınız.

• Ordinal veriyle çalışırken, verileri sıklıkla “ranks” (sıra değerleri) üzerinden analiz eden non-parametrik testler de kullanabilirsiniz.

Önemli Not: Ordinal veri ile yapılan analizlerde, bu değerlerin aritmetik ortalamasını alıp doğrudan kullanmak teorik olarak hatalı olabilir. Çünkü 1 ile 2 arasındaki “fark”, 4 ile 5 arasındaki “fark”la aynı anlamda olmayabilir.

3. Scale (Ölçümsel) Değişkenler

SPSS’te Scale ifadesi, Aralık (Interval) ve Oran (Ratio) ölçeklerini bir arada kapsayan bir kategoridir. Kısaca, bu değişkenler sayısal olup aritmetik işlemlere (toplama, çıkarma, çarpma, bölme vb.) uygun verilerdir.

• Aralık (Interval) Ölçeği: Sıfır noktası göreceli olup, ölçülen özelliğin yokluğunu göstermez. (Örnek: Derece cinsinden sıcaklık, tarih ölçümleri)

• Oran (Ratio) Ölçeği: Sıfır noktası mutlak yokluğu ifade eder. (Örnek: Ağırlık, uzunluk, miktar, süre, gelir vb.)

SPSS, bu iki farklı ölçeği “Scale” adı altında tek bir kategoride toplar. Yani nicel (sayısal) veri türü sizin için “Aralık” veya “Oran” olsun, SPSS’te “Scale” olarak tanımlarsınız.

Örnekler:

1. Yaş (Yıl):

   • 18, 20, 25, 40 … (Oran ölçeği)

     Yaş 0 iken, insanın henüz doğmadığı veya yaşamadığı kabul edilir (gerçek 0 noktası).

2. Aylık Gelir (TL):

   • 2500, 4000, 8000 … (Oran ölçeği)

     0 TL, gelirin hiç olmadığını ifade eder. Gelir 8000 TL, 4000 TL’nin iki katıdır. Tüm aritmetik işlemler mantıklıdır.

3. Sıcaklık (°C):

   • 0°C, 10°C, 25°C … (Aralık ölçeği)

     0°C, sıcaklığın yokluğu anlamına gelmez; sadece suyun donma noktası olarak tanımladığımız göreceli bir başlangıç noktasıdır.

SPSS’te Scale Değişken Ayarı Nasıl Yapılır?

• Variable View ekranında, “Measure” sütunundan Scale seçeneğini tıklarsınız.

• “Values” kısmında herhangi bir kodlama yapmaya gerek yoktur (genelde bu tip veriler zaten numerik girilir).

• Bu değişkenlerle aritmetik ortalama, standart sapma, vb. tüm parametrik istatistiksel analizler yapabilirsiniz.

Önemli Not: Scale veri tipinde, genellikle parametrik testler (t-testi, ANOVA, korelasyon, regresyon vb.) yaygın şekilde kullanılır. Ancak verilerin normal dağılıma uygun olup olmadığı da test seçimini etkileyebilir.

Özet ve Sonuç

• Nominal (Sınıflama): Kategoriler arası sıralama yok. Örnek: Hayvan türleri, şehir isimleri, renkler.

• Ordinal (Sıralama): Kategoriler arasında bir hiyerarşi veya derecelendirme var, ancak aralıklar eşit değil. Örnek: Müşteri memnuniyeti seviyeleri, eğitim düzeyi, acı biber derecesi.

• Scale (Ölçümsel): Nicel değişkenlerin tamamı için kullanılan SPSS sınıfı. Aralık veya Oran ölçeğini temsil eder. Örnek: Yaş, ağırlık, gelir, sıcaklık.

SPSS, veri türlerini doğru tanımlamanız için size bu üç kategoriyi sunar. Yapacağınız analizin türü; nominal, ordinal veya scale verilerle çalışıp çalışmadığınıza göre değişir. Eğer bu aşamayı doğru tanımlarsanız, istatistiksel analizleri daha kolay yürütür, elde ettiğiniz sonuçları daha doğru ve geçerli şekilde yorumlayabilirsiniz.

Son söz: Araştırmanızda hangi veri tipini kullandığınız, hangi testleri uygulayabileceğinizi ve sonuçları nasıl yorumlamanız gerektiğini doğrudan etkiler. Bu nedenle, SPSS’te verilerinizi tanımlarken Nominal, Ordinal ve Scale ayrımını iyi kavramak, hem zaman kazandırır hem de analizinizi bilimsel açıdan sağlam temellere oturtur.