spss testleri

SPSS’de İstatistiksel Analizler

Hazırlayan:Yrd. Doç. Dr. Mustafa Akdağ

Malatya, 2008

İÇİNDEKİLER

Sayfa

1. t TESTİ………………………………………………………………………. 2a. One-Sample t Testi.………………………………………………….. 2b. Independent-Sample t Testi………………………………………….. 3c. Pairled-Sample t Testi……………………………………………….. 5

2. ANOVA (F Testi)…………………………………………………………… 7a. One-Way ANOVA………………………………………………..…. 7b. Two-Way ANOVA………………………………………………….. 11c. One-Way ANOVA for Repeated Measures…………...…………….. 13

3. KOVARYANS ANALİZİ (ANCOVA)…………………………………….. 174. GÜVENİLİRLİK ÇALIŞMASI…………………………………………….. 21

2

t TESTİ

İki aritmetik ortalama arasındaki farkın anlamlılığını test etmede kullanılır. İki ölçüm birbirinden farklı mıdır?

a. Bir grubun bir niteliğe ait ölçümlerinin ortalaması önceden bilinen bir değerden farklı mıdır? (One-Sample t testi)

b. İki ayrı grubun aynı niteliğe ait ölçümlerinin ortalamaları farklı mıdır? (Independent-sample t testi)

c. Bir grubun iki ayrı niteliğe ait ölçümlerinin ortalamaları farklı mıdır? (Pairled-sample t testi)

Bağımlı değişken eşit aralıklı veya eşit oranlı olmalıdır.

One-Sample t Testi

İşlem yolu: Analyze / Compare means / One-Sample T testi…

Test Variable(s): kutusuna puanlar aktarılır. Test Value: kutusuna önceden bilinen değer (önceden bilinen genel kabul görmüş ortalama değer. Örneğin: 8) yazılır.

Independent-Sample t Testi

İşlem yolu: Analyze / Compare means / Independent-Sample T testi…

3

Test Variable(s): kutusuna puanlar aktarılır. Grouping Variable: kutusuna ortalamaları karşılaştırılacak grup değişkeni aktarılır.

Define Groups: kutusuna bunların adları yazılır (Group 1: Kız (1), Group 2: Erkek (2) gibi).

4

SPSS Tabloları:

Group Statistics

11 17,7273 2,86674 ,86435

10 14,1000 3,57305 1,12990

grupkýz

erkek

puanN Mean Std. Deviation

Std. ErrorMean

Independent Samples Test

,605 ,446 2,578 19 ,018 3,62727 1,40721 ,68194 6,57260

2,550 17,288 ,021 3,62727 1,42259 ,62966 6,62489

Equal variancesassumedEqual variancesnot assumed

puanF Sig.

Levene's Test forEquality of Variances

t df Sig. (2-tailed)Mean

DifferenceStd. ErrorDifference Lower Upper

95% ConfidenceInterval of the

Difference

t-test for Equality of Means

SPSS tablo yorumu nasıl yapılır? Okuduğunu anlama becerisi cinsiyete göre anlamlı bir farklılık göstermektedir. Bu konuda

kız öğrencilerin, erkek öğrencilerden daha başarılı olduğu söylenebilir. Levene’s Testi: Örneğimizde Sig. (p) : .446 bulunmuş dolayısıyla dağılım homojendir.

Bunu diyebilmemiz için p=> 0.05 olması lazım. İki ve daha fazla grup olduğunda Levene’s testine bakılıyor. Tek grupta buna gerek yok.

T testinde en az 30 kişi olmalı

Örnek tablo:Tablo 1: Okuduğunu Anlama Testi Puanlarının Cinsiyete Göre t-Testi Sonuçları

Cinsiyet N X SS Sd t p

Kız 11 17.73 2.8719 2.58 .02

Erkek 10 14.10 3.57

p<.05

Pairled-Sample t testi

İşlem yolu: Analyze / Compare means / Pairled-Sample T testi…

5

Pairled Variables: kutusuna iki veri sütununda yer alan puanlar birlikte seçilip atılır.

SPSS Tabloları:

Paired Samples Statistics

11,5669 16 2,90049 ,72512

14,6244 16 5,00496 1,25124

ön deneme testindematematik neti

son deneme testindematematik neti

Pair1

Mean N Std. DeviationStd. Error

Mean

6

Paired Samples Test

-3,05750 2,74255 ,68564 -4,51890 -1,59610 -4,459 15 ,000

ön deneme testindematematik neti - sondeneme testindematematik neti

Pair1

Mean Std. DeviationStd. Error

Mean Lower Upper

95% ConfidenceInterval of the

Difference

Paired Differences

t df Sig. (2-tailed)

Örnek tablo:Tablo 1: Öntest ve Sontest Ortalama Puanlarının t-Testi Sonuçları

Ölçüm N X SS Sd t p

Öntest 16 11.57 2.9015 4.46 .000

Sontest 16 14.62 5.00

p<.05

SPSS tablo yorumu nasıl yapılır? Sontest lehine anlamlı bir farklılık bulunmuştur. Etkisi araştırılan değişkenin (Örneğin:

Yöntem) öğrenci başarısına olumlu etki yaptığı söylenebilir.

ANOVA (F testi)

- Tek nitelik, grupların tek nitelikteki ortalamaları farklı mı? (One-way ANOVA). İkiden fazla grup var; grupların ortalamaları birbirinden farklı mıdır? İlişkisiz örneklemler için tek yönlü varyans.

- Tek grup, kişilerin değişik niteliklerdeki ortalaması farklı mı? (Two-way ANOVA). Birden fazla niteliklerin tektek veya birlikte ortalamalara etkisi var mıdır? İlişkisiz örneklemler için iki yönlü varyans.

- Tek grup söz konusudur. Bir kişinin üç ayrı puanı türü arasında fark varmı? Tekrarlı ölçümler var (One-Way ANOVA for Repeated Measures). İlişkili örneklemler için tek yönlü varyans.

One-Way ANOVA (İlişkisiz örneklemler için tek yönlü (faktörlü) varyans analizi):

Örnek Durum: Bir dikkat testinden önce öğrencilerin bir hafta boyunca uyguladıkları dört farklı beslenme

tarzlarının ((1) et yiyenler, (2) hamur işleri yiyenler, (3) sebze yiyenler, (4) et ve sebze yiyenler) dikkat testinden alacakları puanlara etkisinin olup olmadığı araştırılıyor.

İşlem yolu: Analyze / Compare means / One-Way ANOVA…

7

Dependent List: Kutusuna bağımlı değişken olan puan, Factor: kutusuna bağımsız değişken olan grup atılır.

Options…: Descriptive + Homogeneity of variance test işaretlenir

8

Post-Hoc…: Tukey işaretlenir.

SPSS Tabloları:

Descriptives

testte alýnan puan

10 66,7000 5,33437 1,68688 62,8840 70,5160 58,00 75,00

10 55,7000 3,80205 1,20231 52,9802 58,4198 48,00 61,00

10 57,7000 5,41705 1,71302 53,8249 61,5751 51,00 68,00

10 67,2000 4,58984 1,45144 63,9166 70,4834 58,00 74,00

40 61,8250 7,00142 1,10702 59,5858 64,0642 48,00 75,00

et yiyenler

hamur iþleri yiyenler

sebze yiyenler

et ve sebze yiyenler

Total

N Mean Std. Deviation Std. Error Lower Bound Upper Bound

95% Confidence Interval forMean

Minimum Maximum

9

ANOVA

testte alýnan puan

1071,875 3 357,292 15,314 ,000

839,900 36 23,331

1911,775 39

Between Groups

Within Groups

Total

Sum ofSquares df Mean Square F Sig.

Multiple Comparisons

Dependent Variable: testte alýnan puan

Tukey HSD

11,00000* 2,16012 ,000 5,1823 16,8177

9,00000* 2,16012 ,001 3,1823 14,8177

-,50000 2,16012 ,996 -6,3177 5,3177

-11,00000* 2,16012 ,000 -16,8177 -5,1823

-2,00000 2,16012 ,791 -7,8177 3,8177

-11,50000* 2,16012 ,000 -17,3177 -5,6823

-9,00000* 2,16012 ,001 -14,8177 -3,1823

2,00000 2,16012 ,791 -3,8177 7,8177

-9,50000* 2,16012 ,001 -15,3177 -3,6823

,50000 2,16012 ,996 -5,3177 6,3177

11,50000* 2,16012 ,000 5,6823 17,3177

9,50000* 2,16012 ,001 3,6823 15,3177

(J) bir dikkat testindenönce 1 hafta boyuncabeslenme tarzýhamur iþleri yiyenler

sebze yiyenler


et yiyenler

sebze yiyenler


et yiyenler



et yiyenler


sebze yiyenler

(I) bir dikkat testindenönce 1 hafta boyuncabeslenme tarzýet yiyenler


sebze yiyenler


MeanDifference

(I-J) Std. Error Sig. Lower Bound Upper Bound

95% Confidence Interval

The mean difference is significant at the .05 level.*.

SPSS tablo yorumu nasıl yapılır? Anova tablosundan beslenme tarzlarının dikkat testinden alınan puanlara etki ettiği

görülmüştür. Dolayısıyla, grupların dikkat testi puanları arasında anlamlı bir farklılık olduğu bulunmuştur (F=15.31, p<.001).

Bu farklılığın hangi gruplar arasında olduğunu belirlemek için gruplar birbirleriyle karşılaştırılmıştır. Multiple Comparisons tablosunda Tukey testi sonuçları görülmektedir. Bu testin sonucunda:

et yiyenler (X= 66.7) ile habur işleri yiyenler (X=55.7) arasında et yiyenlerin lehine;et yiyenler ile sebze yiyenler (X=57.7) arsasında et yiyenlerin lehine;et ve sebze yiyenler (X=67.2) ile habur işleri yiyenler arasında et ve sebze yiyenlerin lehine;et ve sebze yiyenler ile sebze yiyenler arasında et ve sebze yiyenlerin lehine anlamlı

farklılıklar görülmüştür.Örnek tablo:Tablo 1: Beslenme Tarzlarına Göre Dikkat Testi Puanlarının ANOVA Sonuçları

Varyansın Kaynağı

Kareler Toplamı sd

Kareler Ortalaması F p

Anlamlı fark

Gruplararası 1071,875 3 357,292 15,314 ,000 1-2, 1-3,Gruplariçi

839,900 36 23,331 4-2, 4-

3Toplam 1911,775 39

10

Two-Way ANOVA(İlişkisiz örneklemler için iki yönlü (faktörlü) varyans analizi):

Örnek Durum: Öğrencilerin cinsiyet ve yerleşim yerine göre OKS fen netleri (puanları) değişiyor mu?

İşlem yolu: Analyze / General Linear Model / Univariate…

Dependent Variable: kutusuna alınan puanlar (bağımlı değişken) atıldı. Fixed Factor(s): kutusuna cinsiyet ve yerleşim yeri (bağımsız değişkenler) atıldı. Covariate(s): kutusuna etkisi sabit tutulacak değişken atılır (Babanın maaşı değişkeni

gibi).

Options…: Descriptive + Homogeneity of variance test işaretlenir.

11

Plots…: Horizantal Axis:’e cinsiyet, Seperate Lines:’e yerleşim atılıp, Add yapılır.

SPSS tablo yorumu nasıl yapılır? Test of Between-Subjects tablosundan: cinsiyetin –tek başına- fen puanına etki yapmadığı;

yerleşim yerinin –tek başına- fen puanına etki yaptığı; cinsiyet*yerleşim’in birlikte fen puanına etki yapmadığı görülmüştür.

Tests of Between-Subjects Effects

12

Dependent Variable: puan

SourceType III Sum of Squares df

Mean Square F Sig.

Corrected Model 446,883(a) 5 89,377 12,915 ,000Intercept 6510,417 1 6510,417 940,761 ,000cinsiyet ,017 1 ,017 ,002 ,961yerlesim 435,833 2 217,917 31,489 ,000cinsiyet * yerlesim

11,033 2 5,517 ,797 ,456

Error 373,700 54 6,920Total 7331,000 60Corrected Total 820,583 59

a R Squared = ,545 (Adjusted R Squared = ,502)

Örnek tablo:Tablo 1: Cinsiyet ve Yerleşim Yerine Göre OKS fen Testi Puanlarının ANOVA Sonuçları

VaryansınKaynağı

Kareler Toplamı

sdKareler

OrtalamasıF p

Cinsiyet 0.017 1 0.017 0.002 .961Yerleşim 435.833 2 217.917 31.489 .000C*Y 11.033 2 5.517 0.797 .456Hata 373.700 54 6.920Toplam 820.583 59

One-Way ANOVA for Repeated Measures(İlişkili Örneklemler İçin Tek Yönlü ANOVA)

Bu teknik aynı gruba ait üç ya da daha fazla puanların farklılaşıp farklılaşmadığını test eder.

Örnek Durum:Öğrencilerin öntest, sontest ve izleme testi puan ortalamaları arasında anlamlı bir farklılık var

mıdır?

İşlem yolu: Analyze / General Linear Model / Repeated Measures…

13

Repeated Measures Define Factor(s) penceresinde Number of Levels:’e tekrarlı ölçüm sayısı olan 3 yazalım ve Add yapalım.

Within-Subjects Variables: kutusuna öntest, sontest ve izleme değişkenlerini atalım.

14

Options penceresinde Display Means for: kutusuna factor1’i atalım. Compare main effects’i işaretleyelim. Confidence internal adjustment: kutusunda Bonferroni’yi seçelim. Display kutusunda decscriptive statistics’i işaretleyelim.

15

SPSS Tabloları:

Descriptive Statistics

14,4000 1,50555 10

11,1000 1,19722 10

8,9000 ,73786 10

ontest

sontest

izleme

Mean Std. Deviation N

Tests of Within-Subjects Effects

Measure: MEASURE_1

153,267 2 76,633 68,741 ,000

153,267 1,805 84,906 68,741 ,000

153,267 2,000 76,633 68,741 ,000

153,267 1,000 153,267 68,741 ,000

20,067 18 1,115

20,067 16,246 1,235

20,067 18,000 1,115

20,067 9,000 2,230

Sphericity Assumed

Greenhouse-Geisser

Huynh-Feldt

Lower-bound

Sphericity Assumed

Greenhouse-Geisser

Huynh-Feldt

Lower-bound

Sourcefactor1

Error(factor1)

Type III Sumof Squares df Mean Square F Sig.


Measure: MEASURE_1 Transformed Variable: Average

SourceType III Sum of Squares df

Mean Square F Sig.

Intercept

3944,533 1 3944,533 1957,765 ,000

Error 18,133 9 2,015

Pairwise Comparisons

Measure: MEASURE_1

3,300* ,448 ,000 1,985 4,615

5,500* ,543 ,000 3,908 7,092

-3,300* ,448 ,000 -4,615 -1,985

2,200* ,416 ,002 ,979 3,421

-5,500* ,543 ,000 -7,092 -3,908

-2,200* ,416 ,002 -3,421 -,979

(J) factor12

3

1

3

1

2

(I) factor11

2

3

MeanDifference

(I-J) Std. Error Sig.a Lower Bound Upper Bound

95% Confidence Interval forDifferencea

Based on estimated marginal means

The mean difference is significant at the ,05 level.*.

Adjustment for multiple comparisons: Bonferroni.a.

16

SPSS tablo yorumu nasıl yapılır?

Test of Within-Subjects Effects tablosundan test puanları arasında anlamlı bir farklılık olduğu bulunmuştur (F=68.741, p<.001)

Örnek tablo:

Tablo 1: Öntest, Sontest ve İzleme Testi Puanlarının ANOVA Sonuçları

VaryansınKaynağı

Kareler Toplamı

sdKareler

OrtalamasıF p

Anlamlı fark

Deneklerarası 18.133 9 2.015Ölçüm 153.267 2 76.633 68.741 .000 1-2, 1-3Hata 20.067 18 1.115 2-3Toplam 191.467 29

Testlerin ikişerli karşılaştırmalarında ortalamalar arasında anlamlı farklılıklar bulunmuştur. Betimsel istatistikler (Descriptive Statistics) incelendiğinde 1. ölçmeden (öntest) sonraki 2. ölçme (sontest) ve 3. ölçme (izleme) testi ortalamalarında bir düşüş olmuştur.

KOVARYANS ANALİZİ (ANCOVA)

- İki olay arası ilişkinin etkisi araştırılıyor. Bağımlı değişken üzerinde etkisi olduğu düşünülen (işin başında fiziksel olarak kontrol altına alınamayan) bir ya da birkaç değişkenin kontrol (istatistiksel kontrol) edilerek ortalamaların karşılaştırılması söz konusudur.

- Örnek Durum: Yöntemin son test üzerine etkisi var mı?Örnek Durum:

Yöntemin (teknoloji kullanım derecesinin öğrenci başarısına etkisi) son test üzerine etkisi var mı? Burada gruplar/elemanlar rastgele seçilir. Öntest yapmaya gerek yok. Öntestte grupları eşitleme mümkün değilse; öntest; covariant olarak kullanılır. Raporda da, “Covariate: “Öntest sonuçları istatistiksel olarak kontrol altına alınmıştır” denir.

Yöntem; için 3 grup seçilir (subject) (örneklem).

1. Herhangi bir grup (1) (kontrol grubu)2. Teknoloji kullanılmayan bir sınıf (2)3. Teknoloji kullanılan bir sınıf (3)

Subject: araştırmaya katılan öğrencilerin (örneklem) seçiminde değişkenleri; eşit sayıda seçerek kontrol altına alabilirim işin başında.

İşlem yolu: Analyze / General Linear Model / Univariate…

17

Dependent Variable: kutusuna sontest atılır. Fixed Factor(s): kutusuna yöntem atılır. Covariate: kutusuna öntest atılır (etkisi sıfırlanıyor. Etkisi istatistiksel olarak kontrol altına alınmış deriz).

18

Options…: penceresinde Display means for: kutusuna yöntem atılır. Display kutusunda; descriptive istatistics, estimates of size, observed power, homogeneity tests seçilir

Descriptive Statistics

Dependent Variable: sontest

52,3958 8,55415 24

52,4783 8,46581 23

45,5667 9,03075 24

50,1141 9,16927 71

yöntemherhangi bir sýnýf(control grubu)

teknoloji hiç kullanýlmadi

teknolojiye dayalýmateryallerin yoðunolarak kullanýldý

Total

Mean Std. Deviation N

Levene's Test of Equality of Error Variancesa


,677 2 68 ,512F df1 df2 Sig.

Tests the null hypothesis that the error variance ofthe dependent variable is equal across groups.

Design: Intercept+öntest+yöntema.

19



3311,547b 3 1103,849 28,736 ,000 ,563 86,207 1,000

114,640 1 114,640 2,984 ,089 ,043 2,984 ,399

2561,743 1 2561,743 66,688 ,000 ,499 66,688 1,000

1039,219 2 519,609 13,527 ,000 ,288 27,053 ,997

2573,739 67 38,414

184196,210 71

5885,286 70

SourceCorrected Model

Intercept

öntest

yöntem

Error

Total

Corrected Total

Type III Sumof Squares df Mean Square F Sig.

Partial EtaSquared

Noncent.Parameter

ObservedPowera

Computed using alpha = ,05a.

R Squared = ,563 (Adjusted R Squared = ,543)b.

Estimated Marginal Means

yöntem


yöntem Mean Std. Error

95% Confidence Interval

Lower Bound Upper Boundherhangi bir sýnýf (control grubu) 52,919(a) 1,267 50,390 55,447

teknoloji hiç kullanýlmadi

52,801(a) 1,293 50,220 55,382

teknolojiye dayalý materyallerin yoðun olarak kullanýldý

44,734(a) 1,269 42,201 47,268

a Covariates appearing in the model are evaluated at the following values: öntest = 63,6268.


Descriptive Statistics tablosunda sontestin düzeltilmemiş (öntest kontrol altına alınmadan) ortalama değerleri vardır.

Test of Between-Subjects Effects tablosunda Eta Squared’ler; yüzde kaç etki ediyor? Sorusuna cevap veriyor. Örneğimizde yöntem; 0.288 etki ediyor. Örneğimizde yöntemin son test sonuçlarına anlamlı olarak etki ettiği söylenebilir. (F=13.527, p<.001).

Estimate Marginal Means: Düzeltilmiş (öntest kontrol altına alınmış) ortalamalar demektir.

Örnek tablo:

Tablo 1: Sontest Puanlarının Sınıflara Göre Betimsel İstatistikleri

Sınıflar N Ortalama Düzeltilmiş Ortalama

Herhangi bir sınıf 24 52.40 52.92Teknoloji kullanılmayan sınıf 23 52.48 52.80Teknoloji kullanılan sınıf 24 45.57 44.73

20

Örnek tablo:

Tablo 2: Önteste göre düzeltilmiş Sontest Puanlarının Yönteme göre ANCOVA Sonuçları

VaryansınKaynağı

Kareler Toplamı sdKareler

OrtalamasıF p

Öntest 2561.743 1 2561.743 66.688 .000Yöntem 1039.219 2 519.609 13.527 .000Hata 2573.739 67 38.414Toplam 5885.286 70

Örneğimizde yöntemin sontest sonuçlarına anlamlı olarak etki ettiği söylenebilir. F değeri p< .001 düzeyinde manidar (Not: p<.000 yerine raporda p<.001 deriz).

GÜVENİLİRLİK ÇALIŞMASI

İşlem yolu: Analyze / Scale / Reliability Analysis…

Reliability Analysis: penceresinde Analize tabi tutulacak maddeler İtems: kutusuna atılır. Model: kutusunda analiz türü seçilir. Derecelemeli ölçeklerde (seçeneklerin 1, 2, 3, 4, 5 şeklinde puanlandığı) Alpha seçilir. Başarı testi (Seçeneklerin 1, 0 şeklinde puanlandığı) türü ölçeklerde Split-half (testi yarılama) seçilir. Başarı testi (Seçeneklerin 1, 0 şeklinde puanlandığı) türü ölçeklerde Alpha değeri; KR-20 ile hesaplanan güvenilirlik katsayısına denk gelmektedir. Hesaplanan değer; çok küçük küsüratlarda farklılaşabilmektedir. Aşağıdaki başarı testi örneği Alpha seçilerek yapılmıştır.

21

Statistics: penceresinde Scale if item deleted içinde madde test korelasyonları var.

SPSS Tabloları:

Reliability Statistics

,690 ,670 30

Cronbach'sAlpha

Cronbach'sAlpha Based

onStandardized

Items N of Items

22

Item-Total Statistics

14,2593 17,667 ,352 . ,67414,8704 19,172 -,085 . ,70215,0000 19,623 -,313 . ,70414,2778 17,374 ,424 . ,66814,4444 16,818 ,489 . ,66014,5556 16,818 ,474 . ,66114,3704 17,672 ,290 . ,67714,6667 17,660 ,274 . ,67814,4259 18,740 ,014 . ,69914,3519 17,893 ,238 . ,68114,4630 17,951 ,199 . ,68414,9259 18,410 ,175 . ,68614,2963 18,061 ,215 . ,68314,3519 17,515 ,339 . ,67414,2963 17,948 ,246 . ,68114,5556 17,082 ,407 . ,66714,7222 17,374 ,361 . ,67114,2778 18,167 ,193 . ,68414,4444 17,950 ,202 . ,68414,4444 17,686 ,267 . ,67914,7222 18,167 ,158 . ,68714,7407 18,913 -,024 . ,70114,6852 17,767 ,251 . ,68014,4074 17,303 ,374 . ,670

14,4815 17,839 ,224 . ,68214,6296 18,653 ,031 . ,69814,7593 18,299 ,133 . ,689

14,7778 18,138 ,180 . ,68514,6667 18,981 -,044 . ,70314,7407 17,667 ,291 . ,677

s1s2s3s4s5s6s7s8s9s10s11s12s13s14

s15

s16s17s18s19s20s21s22s23s24s25s26s27s28s29s30

Scale Mean ifItem Deleted

ScaleVariance if

Item Deleted

CorrectedItem-TotalCorrelation

SquaredMultiple

Correlation

Cronbach'sAlpha if Item

Deleted


Item-Total Statistics: tablosunda item-total Correlation sütunu verileri; her bir maddenin madde-test (toplam) korelasyon katsayılarını veriyor. Burada korelasyon katsayısı .20’nin altına düşenler elenir. Bu katsayılar aynı zamanda; madde ayırıcılık indisine eşittir.

Örneğimizde: 2,3,9,11,12,18,21,22,26,27,28,29 nolu sorular; .20’nin altında kaldığı için testten çıkarılır, elenir. Bu maddeler çıkarıldıktan sonra, kalan maddeler üzerinden güvenilirlik işlemleri yeniden uygulanır. Kalan 18 madde için hesaplanan alpha katsayısı .765 bulunur (12 madde çıkarılmadan önce, 30 madde üzerinden yapılan işlemde alpha katsayısı .690 bulunmuştu). Böylece 18 maddeden oluşan nihai testimize güvenilir gözüyle bakılabilir.

23

SPSS Tablosu:


,765 ,765 18

Cronbach'sAlpha

Cronbach'sAlpha Based

onStandardized

Items N of Items

Bir diğer güvenilirlik hesaplama yöntemi Testi Yarılama tekniğidir. Bunun için Reliability Analysis: penceresinde Analize tabi tutulacak maddeler İtems: kutusuna atılır. Model: kutusunda analiz türü Split-half seçilir. Aşağıdaki örnekte; yukarıda son şeklini verdiğimiz 18 maddelik nihai test kullanılmıştır. Madde analizi için en az 100 en fazla 400 öğrenci önerilmektedir.

SPSS Tablosu:


,616

9a

,594

9b

18

,667

,800

,800

,800

Value

N of Items

Part 1

Value

N of Items

Part 2

Total N of Items

Cronbach's Alpha

Correlation Between Forms

Equal Length

Unequal Length

Spearman-BrownCoefficient

Guttman Split-Half Coefficient

The items are: s1, s4, s5, s6, s7, s8, s10, s13, s14.a.

The items are: s15, s16, s17, s19, s20, s23, s24, s25, s30.b.

24


Testin bir yarısına ait güvenilirlik katsayısı: r= 0.667 bulunmuştur. Bu katsayı testin tamamının güvenilirliğine ilişkin bir fikir vermez. Bu katsayı, toplam testin (testin tamamının) güvenilirliğinin alt sınırı olarak kabul edilir. Testin tamamına ilişkin güvenilirlik katsayısı Spearman-Brown formülü ile bulunur. Örneğimizde bu değer: r=0.80 bulunmuştur.

25

spss testleri

Documents