Bu bölümde neler var?
İlişkileri
araştırılan değişkenlerin sürekli oldukları ancak normal dağılım göstermediği
durumlarda veya değişkenlerin sıralı (ordinal) ölçeğe sahip olduğu durumlarda iki
değişken arasındaki ilişki Spearman sıra korelasyonu yöntemi ile ortaya
çıkartılabilir (Güriş ve Astar, 2015, s. 292; Howell, 2008, s. 183; Kalaycı,
2010, s. 117; Kilmen, 2015, s. 99). Pearson Korelasyon katsayısının parametrik
olmayan versiyonu olarak da düşünülebilir (Field, 2009, s. 179-180; Kalaycı,
2010, s. 117) ve Pearson korelasyonundan farklı olarak ham puanları değil sıra
sayılarını kullanarak hesaplama yapılmaktadır (Alpar, 2016, s. 431; Howell,
2008, s. 183). Sıralamalı veriler için kullanılan tek korelasyon katsayısı
olmamasına rağmen en çok kullanılanı ve en basit olanıdır (Howell, 2008, s.
183). Spearman korelasyon analizinin
varsayımları arasında iki değişkenin doğrusal bir ilişki olma şartı yoktur
(Kilmen, 2015, s. 99). Bu sebepten, Spearman korelasyon katsayısı
doğrusallıktan hafif sapma durumlarının olduğu monotonik ilişkiler için de
tercih edilebilir (Alpar, 2016, s 431; Howell, 2008, s 184). Monotonik ilişki
doğrusal olmayan ve sürekli artan veya azalan bir eğri ile temsil edilebilir
(Howell, 2008, s. 184). Monotonik ilişkiler hakkında daha ayrıntılı bilgi için
tıklayınız. Spearman korelasyon katsayısı ρs (rs) ile
ifade edilir. Spearman Sıra korelasyonu katsayısı Pearson katsayısı gibi
değerlendirilir. -1 ile +1 arasında yer alan bu katsayı 0 değerini aldığında
iki değişken arasında bir ilişki olmadığını gösterir (Kalaycı, 2010, s. 117).
Örnek:
Bir Fen bilgisi öğretmeni 7. Sınıf öğrencilerinin öğrenme stilleri ile akademik
başarıları arasındaki ilişkiyi test etmek istiyor. Ancak varsayım testlerini
yaptığında değişkenlerin normal dağılmadığını tespit etmiştir. Bu durumda
Spearman katsayısını hesaplaması gerekmektedir.
Veri setine
ulaşmak için tıklayınız.
Pearson
korelasyon katsayısı gibi Spearman katsayısının anlamlılığı da SPSS gibi paket
programlar yardımıyla test edilebilir
(Güriş ve Astar, 2015, s. 294). SPSS programındaki Analyze sekmesine gelindiğinde açılan listeden Correlate kısmına gelinir. Yan tarafında açılan pencereden Bivariate tercih edilir. İlişkisi
incelenmek istenen değişkenler sol kutudan sağ kutuya atıldıktan sonra correlation coefficient bölmesindeki Spearman seçeneği tıklanır. Sonrasında OK tuşuna basılarak korelasyon
katsayısı elde edilir.
Sonuçların Yorumlanması
Spearman korelasyon katsayısı -0,64 bulunmuştur. Sonuç olarak, 7. Sınıf öğrencilerinin öğrenme stilleri ile akademik başarıları arasında negatif yönde ve orta düzeyde bir ilişki ortaya çıkmıştır. Öğrencilerin öğrenme stilleri arttıkça akademik başarıları azalmaktadır sonucu çıkartılabilir.
Sonuçların Raporlanması
Tablo A
Öğrencilerin Öğrenme Stilleri ve
Akademik Başarıları Arasındaki Korelasyon Matrisi
Değişkenler
|
1
|
2
|
1.
Öğrenme
stilleri
|
-
|
-0,64*
|
2.
Akademik
başarı
|
-0,64*
|
-
|
Not. *p<,05.
Not: Yukarıdaki tablo APA 6 stiline göre hazırlanmıştır. Bu tablonun word haline ulaşmak için tıklayınız.
Alpar, R.
(2016). Uygulamalı çok değişkenli istatistiksel yöntemler. Ankara:
Detay Yayıncılık.
Field, A.
(2009). Discovering statistics using SPSS. Thousand Oaks, CA: Sage.
Güriş, S., &
Astar, M. (2015). Bilimsel araştırmalarda
SPSS ile istatistik. İstanbul: Der Yayınları.
Howell, D. C. (2008). Fundamental
statistics for the behavioral sciences. Boston: Nelson Education.
Kalaycı, Ş.
(2010). SPSS uygulamalı çok değişkenli istatistik teknikleri.
Ankara: Asil Yayın Dağıtım.
Kilmen, S. (2015). Eğitim araştırmacıları için SPSS uygulamalı
istatistik. Ankara: Edge
Akademi.
