Korelasyon Analizi Dr. Ertuğrul ÇOLAK Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Korelasyon Analizi Korelasyon analizi, değişkenler arasındaki ilişkinin yönünü, derecesini istatistiksel ve önemini ortaya koyan 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 uygulanabilir. Spearman korelasyon analizi SPSS’de Pearson 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. FEV1 Boy FEV1 Boy 4.32 4.80 4.68 5.43 3.09 3.78 3.75 4.05 3.54 2.98 174.0 180.7 183.7 177.0 177.0 172.0 176.0 177.0 164.0 178.0 3.54 3.42 3.60 3.20 4.56 4.78 3.60 3.96 3.19 2.85 167.0 171.2 177.4 171.3 183.6 183.1 172.0 181.0 170.4 171.2 SPSS’de Pearson Korelasyon Analizi 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 bulunmuştur. Pearson korelasyon katsayısı r=0.581 olarak 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 Spearman 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 katsayısı korelasyon 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.
© Copyright 2024 Paperzz
