korelasyon analizi - anadolu Ünİversİtesİ … 12... · spss’de pearson korelasyon analizi ....
TRANSCRIPT
Korelasyon
Analizi
Dr. Ertuğrul ÇOLAK
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
Tıp Fakültesi
Biyoistatistik Anabilim Dalı
Korelasyon analizi, değişkenler arasındaki ilişkinin
yönünü, derecesini ve önemini ortaya koyan
istatistiksel yöntemdir. İlişkinin yönünü ve
derecesini belirten katsayıya korelasyon katsayısı
denir.
Korelasyon Analizi
Korelasyon katsayısı küçük r harfi ile gösterilir ve r
değeri -1 ile +1 arasında değerler alır. Eğer r
değeri -1’e yakın değerler alıyor ise değişkenler
arasında negatif yönde, +1’e yakın değerler alıyor
ise pozitif yönde bir ilişki olduğu belirlenir. Eğer r
değeri sıfıra yakın değerler alıyor ise iki değişken
arasında bir ilişki olmadığı sonucuna varılır.
Korelasyon Analizi
Çok sayıda korelasyon analizi mevcuttur. Ancak en
yaygın kullanılan korelasyon analizleri;
• Pearson
• Spearman
korelasyon analizleridir.
Korelasyon Analizi
Değişkenler oransal ya da aralıklı ölçek ile elde
edilmiş ve normal dağılıma uygunluk gösteriyorsa
bu durumda Pearson korelasyon analizi yapılır.
Değişkenler oransal ya da aralıklı ölçek ile elde
edilmiş ancak normal dağılıma uygunluk
göstermiyorsa Spearman korelasyon analizi yapılır.
Korelasyon Analizi
Değişkenler sıralı ölçekle elde edilmiş ise bu
durumda da Spearman korelasyon analizi
uygulanabilir.
Korelasyon Analizi
Örnek: FEV1(litre) değerleri ile boy arasındaki
ilişkiyi belirlemek üzere 20 erkek üniversite
öğrencisi çalışmaya dahil edilmiştir.
SPSS’de Pearson Korelasyon Analizi
Öğrencilerden elde edilen veriler aşağıdaki gibidir.
SPSS’de Pearson Korelasyon Analizi
FEV1 Boy FEV1 Boy
4.32 174.0 3.54 167.0
4.80 180.7 3.42 171.2
4.68 183.7 3.60 177.4
5.43 177.0 3.20 171.3
3.09 177.0 4.56 183.6
3.78 172.0 4.78 183.1
3.75 176.0 3.60 172.0
4.05 177.0 3.96 181.0
3.54 164.0 3.19 170.4
2.98 178.0 2.85 171.2
Veriler SPSS veri sayfasına iki
sütun halinde yandaki gibi
girilir. Öncelikle değişkenlerin
normal dağılıma uygunluk testi
yapılmalıdır.
SPSS’de Pearson Korelasyon Analizi
Yapılan normalite testi sonuçları aşağıda verilmiştir. Bu
sonuçlara göre FEV1 ve BOY değişkenleri normal dağılıma
uygunluk göstermektedir. Bu durumda Pearson korelasyon
analizi uygulanabilir.
SPSS’de Pearson Korelasyon Analizi
Analyze -> Correlate -> Bivariate seçeneği tıklanır.
SPSS’de Pearson Korelasyon Analizi
Açılan pencerede FEV1 ve
BOY değişkenleri Variables
alanına taşınır. Korelasyon
katsayısı alanından
Pearson seçeneği
işaretlenir. OK tıklanır ve
sonuçlar elde edilir.
SPSS’de Pearson Korelasyon Analizi
Analiz sonuçları aşağıda verilmiştir. Burada FEV1 ile BOY
arasındaki Pearson korelasyon katsayısı r=0.581 olarak
bulunmuştur.
SPSS’de Pearson Korelasyon Analizi
Elde edilen katsayının anlamlılık testinde kullanılacak p
değeri de 0.007 olarak elde edilmiştir. Bu p değeri
korelasyon katsayısının anlamlı olduğunu yani sıfırdan
farklı olduğunu göstermektedir.
SPSS’de Pearson Korelasyon Analizi
Eğer p değeri 0.05’den büyük çıksaydı bu
durumda korelasyon katsayısının anlamsız yani
sıfıra eşit olduğunu söyleyebilirdik. Bu sonuçlara
göre FEV1 ve BOY arasında orta düzeyde pozitif
yönde bir ilişki vardır diyebiliriz.
SPSS’de Pearson Korelasyon Analizi
Eğer normalite testinde FEV1 ya da BOY
değişkenlerinden biri ya da her ikisi de normal
dağılıma uygunluk göstermeseydi bu durumda
Spearman korelasyon analizi yapılırdı.
SPSS’de
Spearman Korelasyon Analizi
Pearson korelasyon
analizine benzer şekilde
aşağıdaki pencerede de
görüldüğü gibi bu sefer
Spearman korelasyon
katsayısı seçeneği
işaretlenir ve OK tıklanarak
sonuçlar elde edilir.
SPSS’de
Spearman Korelasyon Analizi
Elde edilen sonuçlar aşağıdaki gibidir. Spearman korelasyon
katsayısı r=0.599 ve anlamlılık düzeyi p=0.005 olarak
hesaplanmıştır. Yorumu ise Pearson korelasyon katsayısı ile aynıdır.
SPSS’de
Spearman Korelasyon Analizi