Veri Düzenleme Grafiksel Gösterimler ve Merkezi Eğilim Ölçüleri

... konulu sunumlar: "Veri Düzenleme Grafiksel Gösterimler ve Merkezi Eğilim Ölçüleri"— Sunum transkripti:

1 Veri Düzenleme Grafiksel Gösterimler ve Merkezi Eğilim Ölçüleri
Verilerin İşlenmesi Yapılan bir araştırmada elde edilen veriler dağınık, düzensiz ve karmaşık bir hal içerir. Bu şekliyle veriden anlamlı bir sonuca ulaşmak mümkün değildir. İstatistik analizin hammaddesi niteliğinde olan bu ham verinin işlenerek düzenli ve anlaşılır hale getirilmesi gerekir. Çeşitli kaynaklardan derlenmiş ya da bizim tarafımızdan anket, deney ya da gözlem gibi tekniklerle toplanmış olan ham verilerin anlaşılır ve düzenli hale getirilebilmesi için istatistik seriler, tablolar ve grafiklerden faydalanılır.

2 Veri Düzenleme Grafiksel Gösterimler ve Merkezi Eğilim Ölçüleri

3 Veri Düzenleme Zaman Serileri
Bir değişkenin değerlerinin zamanın şıklarına göre (gün, ay, mevsim, yıl vb.) değişimini gösteren serilere zaman serisi denir. Zaman serisi verileri eşit zaman aralıkları ile derlenmiş verilerden oluşur. Yıllar X malı fiyatı 2000 12 2001 18 2002 15 2003 20 2004 27 2005 24

4 Veri Düzenleme Kalitatif (niteliksel) Veriler ve Dağılışları
Kalitatif (Niteliksel) verileri basit tasnif ya da bileşik tasnif işlemine tabi tutabiliriz. Basit tasnif işlemi sadece bir değişkenin şıklarına göre yapılan tasniftir. Yanda öğrencilerin mezun oldukları lise değişkeninin şıklarına göre dağılışı basit tasnif işlemine örnek gösterilebilir. MYO öğrencilerinin mezun olduğu Lise türüne göre dağılımı Lise türü Frekansı Yüzdesi Kümülatif yüzde Düz lise 143 43,7 End Meslek 123 37,6 81,3 Ticaret 23 7,1 88,4 Anadolu Fen 5 1,5 88,9 Diğer 33 10,1 100 Toplam 327

5 Veri Düzenleme Niceliksel (Kantitatif- Ölçülebilen) Verilerin İstatistik Bölünme Serileriyle Gösterilmesi Aşağıdaki tabloda öğrencinin mezun olduğu lise değişkeni ile cinsiyet değişkeninin birlikte değişimi bileşik tasnif işlemi ile gösterilmiştir. MYO öğrencilerinin mezun olduğu Lise ve cinsiyet değişkeninin şıklarına göre dağılışı Lise türü Erkek Kız Toplam Yüzde Düz lise 88 55 143 43,7 End Meslek 95 28 123 81,3 Ticaret 10 13 23 88,4 Anadolu Fen 2 3 5 89,9 Diğer 19 14 33 100,0 214 113 327

6 Veri Düzenleme Niceliksel (Kantitatif- Ölçülebilen) Verilerin İstatistik Bölünme Serileriyle Gösterilmesi Niceliksel olarak ifade edilen sayısal olarak ifade edilen ya da ölçülebilir özellik taşıyan değişkenlere ait verilerin istatistik bölünme serileri ile gösterilmesinde basit, tasnif edilmiş ve gruplanmış seriler kullanılır. Basit Seri: Derlenmiş olan sayısal verilerin küçükten büyüğe doğru sıralanması ile elde edilen serilerdir. Tasnif edilmiş seri: Tasnif edilmiş serilerde tekrarlayan elemanlar bir araya getirilerek frekanslar şeklinde ifade edilen seridir. Gruplanmış seri: Belli değer aralıklarına düşen birimler bir araya getirilerek oluşturulan frekanslı serilere gruplanmış seri adı verilir.

7 Veri Düzenleme Niceliksel (Kantitatif- Ölçülebilen) Verilerin İstatistik Bölünme Serileriyle Gösterilmesi Basit seri örnekleri Notlar Uzunluklar Satışlar 10 143 3 22 147 4 30 155 6 43 160 7 50 167 55 170 63 176 8 70 185 90 191 9

8 Veri Düzenleme Niceliksel (Kantitatif- Ölçülebilen) Verilerin İstatistik Bölünme Serileriyle Gösterilmesi Tasnif edilmiş seri örnekleri Notlar (Xi) Öğr.say (fi) Uzunluk Fert say Satışlar Gün say 1 3 160 4 2 5 165 8 170 6 180 7 190 Toplam 21 15 16

9 Veri Düzenleme Niceliksel (Kantitatif- Ölçülebilen) Verilerin İstatistik Bölünme Serileriyle Gösterilmesi Gruplanmış seri örnekleri Notlar Öğrenci sayısı Uzunluk Fert Satışlar Gün 4 140 – 150 2 10 – 30 1 20 – 40 10 150 – 160 5 30 – 40 40 – 60 20 160 – 170 12 40 – 50 7 60 – 80 13 170 – 180 50 – 70 6 80 –100 3 180 – 190 70 – 100

10 Veri Düzenleme Niceliksel (Kantitatif- Ölçülebilen) Verilerin İstatistik Bölünme Serileriyle Gösterilmesi Kesikli karakterdeki niceliksel verileri gruplarken sınıf aralıklarında boşluklar oluşur. Yandaki seride KOBİ’lerde çalışan işçi sayısı değişkeni kesikli bir özelliğe sahiptir. Bu değişken tamsayı dışında değerler almaz. Bu sebeple sınıflar arası boşluklar oluşur. Çalışan İşçi Sayısı KOBİ Sayısı 5 – 14 10 15 – 24 20 25 – 34 25 35 – 44 15 45 – 54 5

11 Veri Düzenleme Niceliksel (Kantitatif- Ölçülebilen) Verilerin İstatistik Bölünme Serileriyle Gösterilmesi Niceliksel olarak ifade edilen sayısal olarak ifade edilen ya da ölçülebilir özellik taşıyan değişkenlere ait verilerin istatistik bölünme serileri ile gösterilmesinde basit, tasnif edilmiş ve gruplanmış seriler kullanılır. Basit Seri: Derlenmiş olan sayısal verilerin küçükten büyüğe doğru sıralanması ile elde edilen serilerdir. Tasnif edilmiş seri: Tasnif edilmiş serilerde tekrarlayan elemanlar bir araya getirilerek frekanslar şeklinde ifade edilen seridir. Gruplanmış seri: Belli değer aralıklarına düşen birimler bir araya getirilerek oluşturulan frekanslı serilere gruplanmış seri adı verilir.

12 Basit ve tasnif edilmiş serinin Gruplanmış seriye dönüştürülmesi
Basit ve tasnif edilmiş serilerle verinin anlaşılır hale gelmesi mümkün olmuyorsa böyle durumlarda veriyi sınıflara ayırarak gruplanmış seriye dönüştürmek gerekebilir. Veriyi gruplamak için aşağıdaki Sturges sınıf aralığı formülü kullanılabilir. S: Sınıf aralığı Xmax: Verinin en büyük değeri Xmin: Verinin en küçük değeri N: Veri sayısı

13 Bir verinin gruplanmış seriye dönüştürülmesi
Xmin: Xmax: 95 Serinin sınıf aralıkları 11 birim olacak şekilde gruplanması uygun olacaktır. Öğrencilerin notları 37 67 79 58 51 33 53 95 60 64 43 66 81 65 50 70 46 59 57 77 25 40 56 89 63 80 73

14 Bir verinin gruplanmış seriye dönüştürülmesi
Notlar Öğrenci sayısı dan az 2 “ “ 4 “ “ 9 “ “ 12 “ “ 5 “ “ 3 “ “ 1

15 Çapraz Tablolar Bazı durumlarda değişkenin iki farklı özelliğinin aynı tabloda eşleştirilmiş olarak gösterilmesi istenebilir. Böyle durumlarda çapraz tablo kullanılır. Tabloda satıra istatistik birimlerin bir özelliği, sütuna diğer özelliği yazılarak ortak eleman sayıları hücrelere yazılmak suretiyle çapraz tablolar oluşturulur. Çapraz tablolar hem niteliksel, hem de niceliksel veriler için oluşturulabilir. Aşağıda MYO öğrencilerinin mezun oldukları lise türü ve öğrenim gördükleri bölümlere göre dağılışı verilmiştir. Bu tablo niteliksel veriler için düzenlenmiş bir tablodur.

16 Çapraz Tablo Örneği Lise Lise Türü Bölümler Çevre Bilgisayar
Kalıpçılık Lojistik Makine Mekatronik Düz lise 27 11 16 8 17 9 Anadolu Fen 2 1 Ticaret 3 5 End. Meslek Diğer 6 Toplam 32 23 29

17 Verilerin Grafiklerle Gösterilmesi
Niteliksel seriler ve Tasnif edilmiş seriler için çubuk diyagramı Notlar Öğrenci sayısı 1 3 2 7 10 4 6 5

18 Gruplanmış serinin Histogram grafiği
Bu grafiğin diğer bir ismi sütun grafiğidir. Grafiğin özelliği sürekli karakterde verilerin grafiği olması sebebiyle histogram sütunların birbirine bitişik olmasıdır Not sınıfları Öğrenci sayısı 25 – 36 den az 2 36 – 47 “ “ 4 47 – 58 “ “ 9 58 – 69 “ “ 12 69 – 80 “ “ 5 80 – 91 “ “ 3 91 – 100 “ “ 1

19 Gruplanmış serinin Histogram grafiği
Bu grafiğin diğer bir ismi sütun grafiğidir. Grafiğin özelliği sürekli karakterde verilerin grafiği olması sebebiyle histogram sütunların birbirine bitişik olmasıdır Not sınıfları Öğrenci sayısı 25 – 36 den az 2 36 – 47 “ “ 4 47 – 58 “ “ 9 58 – 69 “ “ 12 69 – 80 “ “ 5 80 – 91 “ “ 3 91 – 100 “ “ 1

20 Gruplanmış serinin Histogram grafiği
Sınıf aralıkları eşit olmadığı zaman histogramı orijinal seri üzerinden çizmek uygun olmaz. Eğer orijinal seriden hareketle histogram çizilirse olayın dağılışı doğru bir şekilde gösterilemez. Dağılışı daha doğru bir şekilde ortaya koymak için histogram sütunlarının alanını frekansa eşit yapacak şekilde frekansların yeniden ayarlanması yapılır. Yanda öğrenci notları serisi farklı sınıf aralıkları ile verilmiştir Notlar Öğrenci sayısı 0 – 5 den az 10 5 – 7 den az 20 7 – 9 dan az 14 9 - 10 5

21 Gruplanmış serinin Histogram grafiği
Notlar Öğrenci sayısı Sınıf Genişliği Ayarlan mış frek ans 0 – 5 10 5 10/5 = 2 5 – 7 20 2 20/2 = 10 7 – 9 14 14/2 = 7 9 - 10 1 5/1 = 5

22 Frekans Eğrisi (Poligonu)
Histogram sütunlarının üst orta noktalarından geçen grafiktir. Bu grafik dağılımın şeklini ortaya koymada kullanılan bir grafiktir. Not sınıfları Öğrenci sayısı 25 – 36 den az 2 36 – 47 “ “ 4 47 – 58 “ “ 9 58 – 69 “ “ 12 69 – 80 “ “ 5 80 – 91 “ “ 3 91 – 100 “ “ 1

23 Dairesel Grafikler Özellikle niteliksel (sayısal olmayan) değişken değerlerinin grafikle gösterilmesinde kullanılırlar. Dairenin frekanslara açısal olarak paylaştırılması ile elde edilir. Bir birimin açısal karşılığı şöyle bulunur. Açısal değer Her kategorinin frekansı bu 3 ile çarpılarak dairedeki açısal değeri bulunur.

24 Dairesel Grafikler Mezun old. Lise Öğr. sayısı Açısal değer
End. Meslek Lis. 50 150 Düz Lise 40 120 Ticaret Lisesi 20 60 Diğer Liseler 10 30 Toplam 360

25 Zaman Serisi Grafiği (Çizgi Grafiği)
Zamana bağlı olarak sabit aralıklarla toplanmış olan verilerin eğilimini ve değişimini izleyebilmek için çizgi grafiklerinden faydalanılır. Grafikte yatay eksen zamanı, dikey eksen ise zaman serisi değerlerini göstermektedir. Zaman serileri artan, azalan, durağan ya da periyodik değişen veya bu özelliklerin bir kısmını içeren verilerden oluşur. Nüfus, gelir, enerji tüketimi, konut sayısı vs. artan zaman serilerine örnek gösterilebilir. Modası geçen, teknolojisi eskiyen ürünlerin satışı azalan zaman serisi niteliğindedir. Konutlarda tüketilen doğalgaz miktarı, meşrubat tüketimi vb. hem eğilimli hem de periyodik değişim gösteren bir özelliğe sahiptir.

26 Artan bir zaman serisi ve grafiği
Yıllar X malı fiyatı 2000 12 2001 18 2002 15 2003 20 2004 27 2005 24

27 Dağılım Grafiği Aralarında ilişki olduğu düşünülen iki değişkenin birbirine göre nasıl bir değişim gösterdiğini, nasıl bir ilişki içinde olduğunu gösteren grafiklerdir. Genellikle bu değişkenlerden bir etkileyen (bağımsız, açıklayan), diğeri etkilenen (bağımlı, açıklanan) değişken olarak ortaya çıkar. Bir malın fiyatı ile onun talebi arasında ters bir ilişki olduğu düşünülür. Kişilerin gelirleri ile tüketim harcamaları arasında pozitif bir ilişkinin olduğu kabul edilir. Aşağıda öğrencilerin matematik notları ile istatistik notları arasındaki ilişki dağılım grafiği ile gösterilmiştir.

28 Dağılım Grafiği İstatistik notu Matematik notu 60 70 30 25 50 40 55 80
90 20 15

29 Üç boyutlu grafikler Çapraz tablo şeklindeki verilerin grafikle gösteriminde kullanılır. Bu grafikte dikey eksen frekansları, yatay eksenler ise değişkenin iki özelliğini gösterecek şekilde dizayn edilir. Lise Çevre Bilgisa yar Kalıp çılık Lojis tik Düz lise 17 11 6 8 Ticaret 2 Anadolu 3 5 13 EML 9 15 Diğer

30 SPSS’te veri girişi Bu kısımda otomobilverisi.sav dosyadaki verileri analiz edeceğiz. Ancak bu dosyaya girmeden önce veri girişinin nasıl yapılacağına kısaca değinmekte fayda var. Aşağıda SPSS giriş sayfası görülmektedir

31 SPSS’te veri girişi SPSS te sütunlar araştırma konusuna ait değişkenleri ifade etmektedir. Sütunlar ise araştırma yapılan her bir birimi göstermektedir. Otomobilverisi.sav dosyasındaki değişkenlerimiz şunlardır. Gidilenyol: Bir galon yakıtla alınan yol (mil) Motorhacmi: Motor hacmi Motorgücü: Motor gücü (Beygir gücü) Agırlık: Otomobilin ağırlığı Hızlanma: hızın 60 km/saat’e ulaşana kadar geçen zaman Modeli: Üretim yılı Orijini: Otomobilin menşei Silindirsayısı: silindir sayısı

32 SPSS’te veri girişi SPSS veri giriş sayfasının altında Data View ve Veriable view seçenekleri mevcuttur. Data view değişkenlerin değerlerini, Veriable view ise değişkenlerin özelliklerini gösteren sayfadır. Aşağıdaki sayfa değişken değerlerinin girildiği veri giriş sayfasıdır.

33 SPSS’te veri girişi Değişken özelliklerinin girildiği diğer sayfa da aşağıdaki gibidir. Name: Değişken ismi Type: Değişken tipi ( sayısal, kesir kısmı virgülle ayrılmış, kesir kısmı noktayla ayrılmış, bilimsel (üslü sayı şeklinde) Tarih, Dolar cinsinden vs.)

34 SPSS’te veri girişi Width: Girilecek değerin hane sayısını gösterir.
Decimals: Kesir kısmının hane sayısını gösterir. Label: Değişken için açıklayıcı bilgi yazılır. Value: Özellikle kategorik değişken değerlerinin anlamlarını yazmak için kullanılır (Mesela Orjin değişkeni için 1- Amerikan, 2- Avrupa 3- Japon) Missing: İşleme alınmasını istemediğimiz eksik değerler

35 SPSS’te veri girişi Aşağıda veri tanımlama ekranında otomobilverisi.sav dosyasına ait verilerin özellikleri tanımlanmıştır.

36 SPSS verilerinin kaydedilmesi
SPSS sayfasına veri girişi Excel gibi yapılmaktadır. Veriler girildikten sonra kaydedilir. Bunun için SPSS giriş sayfasındaki File penceresi açılır Save seçeneği tıklanır ve gelen ekranda kayıt yeri (look in) seçilir. File name kısmına dosyanın ismi yazılır yazıldıktan sonra save tıklanarak veriler istenen yere kaydedilir.

37 SPSS verilerinin kaydedilmesi

38 SPSS Veri dosyasının açılışı
Bunun için File Menüsü tıklanır, gelen ekrandan Open seçeneği tıklandıktan sonra Data seçeneği tıklanır.

39 SPSS Veri dosyasının açılışı
Gelen ekranda look in kısmında açacağımız veri setinin içinde bulunduğu dosya seçilir. Bu dosya içinden açmak istediğimiz veri seti File name kısmına yazılır ve Open tıklanarak veri seti ekrana aktarılır.

40 SPSS Veri dosyasının açılışı
Veri seti aşağıdaki şekilde ekranda görülür.

41 SPSS’te Örnek Seçimi Örnek seçimi için 4 yöntem kullanılır. Bunun için rassal yöntem kullanılır, veya belli bir kural kullanılarak seçim yapılır (mantıksal karşılaştırma yapılır), ya da belli bir aralıktaki veri örnek olarak seçilir veya belli bir değişkene göre seçim yapılır. 1- Belli bir özelliğe sahip bir örnek seçmek Bunun için Data menüsünden Select cases seçilir. Gelen ekranda if condition is satisfied seçilir ve if üzerine tıklanır.

42 SPSS’te Örnek Seçimi (if condition is satisfied)
Gelen ekranda belli bir değişkenin belli özelliklerine sahip olan değerlerini içeren veriler örnek olarak seçilir. Bunun için motor hacmi 350’den büyük olan araçlar örnek olarak seçilecektir. Bunun için gelen ekranda Motorhacmi < 250 yazılır continue tıklanır.

43 SPSS’te Örnek Seçimi (if condition is satisfied)
Gelen ekranda Output kısmında filter out unselected cases işaretlenip OK tıklanırsa örneğe girmeyen verilerin üzeri çizilir ve veri ekranında filter_$ değişkeni tanımlanarak seçilen değerler 1, seçilmeyenler 0 olarak gösterilir.

44 SPSS’te Örnek Seçimi (if condition is satisfied)
Seçilen örneği yeni bir veri seti olarak ekranda görüntülenmesini istiyorsak Output kısmında Copy selected cases to a new dataset işaretlenir ve yeni veri seti örnek1 olarak yazılıp OK tıklanır.

45 SPSS’te Örnek Seçimi (Random sample of cases)
2- Rassal Örnek Seçimi (Random sample of cases): Veri seti içinden belli sayıda bir örneğin rassal olarak seçimi için Data menüsünden Select cases seçildikten sonra Random sample of cases işaretlenip Sample tıklanır.

46 SPSS’te Örnek Seçimi (Random sample of cases)
Gelen ekranda ya yaklaşık olarak verinin belli bir yüzdesi (Approximately …. % of all cases- yaklaşık verinin %30 u gibi) örnek olarak seçilir, ya da verinin tam olarak belli bir miktarı (Exactly…. Cases from the first….cases – Tam 30 veri ilk 100 veri içinden gibi) seçilir.

47 SPSS’te Örnek Seçimi (Based on time or cases range)
3- Belli bir aralıktaki verinin seçimi Select cases seçilir ve gelen ekranda Based on time or cases raVerinin belli bir kısmını örnek olarak seçebilmek için Data menüsünden nge işaretlenir ve Range tıklanır. Gelen ekranda seçilecek gözlemlerin aralığı (başlangıç ve bitiş sırası) yazılarak Continue ve OK tıklanır. (Observation 40….90 gibi)

48 SPSS’te Örnek Seçimi (Use Filter Variable)
4- Bir filitre değişkeni kullanarak örnek seçimi: Belli bir değişkenin eksik verileri dışında kalan verilerini dikkate alarak oluşturulan örnektir. Bunun için Data menüsünden Select cases tıklanır, gelen ekranda Use Filter Variable seçeneği işaretlenip ilgili değişken girilip OK tıklanarak örnek seçilir.

49 Verilerin Grafikle Gösterimi
SPSS’te verilerin grafikle gösterimi için önce Graphs menüsü seçilir. Seçilen menüden Legacy Dialogs seçeneği tıklanır. Böylece hazır grafik seçeneklerinden biri seçilerek istenen grafik çizilir.

50 Verilerin Grafikle Gösterimi -Çubuk Grafiği-
Çubuk grafiğini çizmek için grafik seçeneklerinden Bar Chart grafiği seçilir. Gelen ekrandan Simple seçeneği tıklanır. Define seçeneği tıklanarak gelen ekranda Category Axis kısmına grafiği çizilecek değişken atanır. Titles seçeneği tıklanarak grafiğin başlığı ve açıklamaları yazılabilir ve continue tıklanır.

51 Verilerin Grafikle Gösterimi -Çubuk Grafiği-
Yukarıda sözü edilen ekran aşağıdaki şekilde görüntülenir. OK seçeneği tıklanarak grafik görüntülenir.

52 Verilerin Grafikle Gösterimi -Çubuk Grafiği-

53 Verilerin Grafikle Gösterimi Kümelenmiş Çubuk Grafiği
Farklı kümeler içindeki kategorik değerlerin dağılışını aynı grafik üzerinde göstermek amacıyla çizilen grafiklerdir. Örneğimizde Ülke orjinine bağlı olarak araçların silindir sayılarının dağılımını gösterelim. Bunun için Graphs menüsü tıklanır ve gelen ekrandan Clustered seçeneği işaretlenip Define tıklanır.

54 Verilerin Grafikle Gösterimi Kümelenmiş Çubuk Grafiği
Gelen ekranda Category Axis kısmına Ülke orjini, define clusters by kısmına silindir sayısı değişkeni girilir ve OK tıklanır.

55 Verilerin Grafikle Gösterimi Kümelenmiş Çubuk Grafiği
Ülkelere göre otomobillerin silindir sayılarının dağılımı aşağıdaki gibi gösterilmiştir.

56 Kümülatif (Birikimli) Çubuk grafikleri
Bu grafik türünde değişkenin her bir kategorisine ait frekansların toplam frekans içerisindeki dağılışını görmek mümkün olmaktadır. Graphs seçeneğinden Legacy dialogs tıklanır gelen ekrandan Bar tıklanır. Gelen ekrandan Stacked seçeneği tıklanır.

57 Kümülatif (Birikimli) Çubuk grafikleri
Gelen ekranda Category Axis kısmına ülke orjinini, Define stacks by kısmına silindir sayısı değişkeni girilir ve OK tıklanır.

58 Kümülatif (Birikimli) Çubuk grafikleri
Kümülatif çubuk grafiği aşağıdaki gibi görüntülenir.

59 Üç Boyutlu Çubuk Grafiği
İki kategorik değişkenin bileşik dağılımını görmek amacıyla çizilen bir grafiktir. Bunun için Graphs menüsünden Legacy Dialogs seçeneği tıklanır. Gelen ekrandan 3-D Bar seçeneği tıklanır.

60 Üç Boyutlu Çubuk Grafiği
Ülke orjinine göre otomobillerin nasıl dağıldığını görmek istiyoruz. Bunun için gelen ekranda Define tıklanır. Gelen sayfada X Category Axis için Ülke orjini, Z Category Axis için Modeli değişkeni girilip OK denir.

61 Üç Boyutlu Çubuk Grafiği
Sonuç olarak çıktı ekranından aşağıdaki grafik elde edilir

62 Çizgi grafiği Bu grafik bir değişkenin değişiminin çizgisel bir grafikle gösteriminde kullanılır. Mil başına gidilen yolun veri numarasına göre dağılımı SPSS’te gösterilecektir.Bunun için SPSS Graphs menüsünden Lagacy dialogs seçilir ve Line seçeneği tıklanır. Gelen ekranda Simple seçilip values of individuals işaretlenip Define seçeneği tıklanır.

63 Çizgi grafiği Gelen ekrandan line represents kısmına galon başına mil (gidilen yol) değişkeni girilir ve case number işaretlenerek OK tıklanarak grafik çıktı ekranında görüntülenir.

64 Çoklu Çizgi Grafiği Çizimi
Bu grafikler birden fazla değişkenin aynı grafik üzerinde nasıl bir değişim sergilediğini gösteren grafiklerdir. Bunun için SPSS Graphs menüsünden Legacy dialogs seçeneğinden Line tıklanır. Gelen ekrandan Multiple seçilir ve Values of individual cases işaretlenerek Define tıklanır.

65 Çoklu Çizgi Grafiği Çizimi
Gelen ekranda Lines Represent kısmına Gidilen yol ve Hızlanma değişkenleri girilir, Title kısmında grafik başlığı yazılır ve OK tıklanarak çıktı ekranından grafik elde edilir.

66 Çoklu Çizgi Grafiği Çizimi
Belli bir kategorik değişkene göre bir değişkenin değişimini gösteren grafiği çizmek için SPSS Graphs menüsünden Legacy Dialogs ve Line tıklanır. Gelen ekranda Multiple ve Summaries for groups of cases işaretlenir ve Define tıklanır. Category Axis alanına Model değişkeni (Kategori değişkeni), Define Lines by alanına Ülke orjini değişkeni girilerek OK tıklanır. Çıktı Ekranından ülkelere göre otomobillerin modellerinin dağılışını gösteren grafik elde edilir.

67 Çoklu Çizgi Grafiği Çizimi

68 Çoklu Çizgi Grafiği Çizimi

69 Çoklu Çizgi Grafiği Çizimi

70 Dairesel Grafikler Genellikle kategorik veya isimsel verilerin bir dairesel grafik üzerinde gösterimi için kullanılan grafiklerdir. Bizim veriler için otomobillerin modellerine göre dağılımını bir dairesel grafik üzerinde gösterelim. Bunun için graphs menüsünden legacy dialogs ve pie tıklanır. Gelen ekranda summaries for groups of cases seçeneği tıklanır.

71 Dairesel Grafikler Gelen ekranda Define Slices by kısmına Modeli değişkeni girilir ve OK tıklanır.

72 Dairesel Grafikler

73 Dağılma Grafiği (Scatter Plots)
İki değişkenin birlikte nasıl bir değişim içinde olduğunu görmek için kullanılan bir grafiktir. Motor hacmine göre galon başına gidilen yolun dağılımını görmek istiyoruz. Bunun için Graphs menüsünden Legacy dialogs ve Scatter/Dot tıklanır. Gelen ekranda Simple Scatter ve Define tıklanır.

74 Dağılma Grafiği (Scatter Plots)
Gelen ekranda Y Axis için Gidilen yol, X Axis için Motor hacmi değişenleri girilerek OK tıklanır ve Dağılma grafiği çıktı ekranında görüntülenir.

75 Dağılma Grafiği (Scatter Plots)

76 Çoklu Dağılma Grafiği Bir bağımlı değişkene bağlı olarak birden çok bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi birlikte görmek amacıyla çizilebilecek bir grafiktir. Bunun için Graph menüsünden Legacy dialogs ve overlay scatter, define tıklanır.

77 Çoklu Dağılma Grafiği Gelen ekranda ilk olarak Y Variable için önce Galon başına gidilen yol, X variable için Motor hacmi, ikinci olarak Y variable için tekrar galon başına gidilen yol, X variable için beygir gücü girilerek OK tıklanır ve grafik çıktı ekranından alınır.

78 Çoklu Dağılma Grafiği

79 Matris Şeklinde Dağılma Grafiği
Bu grafikler birden çok bağımsız değişkenin kendia aralarındaki ikişerli ilişkileri gösteren grafiklerdir. Bunun için Graph menüsünden Legacy dialogs ve ve Matrix Scatter ve Define tıklanır.

80 Matris Şeklinde Dağılma Grafiği
Gelen ekranda Matrix Variables kısmına Galon başına gidilen yol, Beygir gücü, Motor hacmi ve Aracın ağırlığı değişkenleri girilerek OK tıklanarak aralarındaki ilişki grafiksel olarak çıktı ekranında görüntülenir.

81 Matris Şeklinde Dağılma Grafiği

82 Histogram (Sütun) Grafiği
Genellikle sürekli karakterdeki bir değişkenin dağılışını göstermek amacıyla kullanılan grafiklerden biridir. Grafikte yatay eksen değişken değerlerini (sınıflar) dikey eksen frekansları gösterir. SPSS te Grahs menüsünden Legacy Dialogs ve Histogram tıklanır. Gelen ekranda Variable kısmına aracın ağırlığı değişkeni girilir ve OK tıklanır

83 Histogram (Sütun) Grafiği
SPSS sınıf aralığını otomatik seçip grafiği çizdi ancak sınıf aralıklarını değiştirmek mümkündür.

84 Histogram (Sütun) Grafiği
Histogramda sınıf aralıklarını kendimiz de belirleyebiliriz. Bunun için çıktı ekranındaki grafiğe çift tıklanır ve aşağıdaki ekran gelir. Gelen ekranda işaretli şekle tıklanır. Tıklanır

85 Histogram (Sütun) Grafiği
Gelen ekranda Binning menüsünde X Axis için custom seçilir interval width (sınıf aralığı) 500 girilir ve Apply tıklanır ve ardından Close tıklanıp ekran kapatılır. Böylece 500 birimlik sınıf aralığı ile grafik çıktı ekranında görüntülenir.

86 Histogram (Sütun) Grafiği

87 Histogram (Sütun) Grafiği
İstenirse grafik üzerinde verinin ortalama ve standart sapması ile çizilen normal dağılım da gösterilebilir. Bunun için Histogram grafiği için değişken tanımlama ekranında Display normal curve işaretlenir.

88 Histogram (Sütun) Grafiği

89 Tasnif Edilmiş Serinin Oluşturulması
SPSS te tasnif edilmiş (frekanslı) seriyi oluşturmak için Analyze menüsünden Descriptive Statistics ve Frequencies tıklanır.

90 Tasnif Edilmiş Serinin Oluşturulması
Gelen ekranda frekans dağılımı araştırılan değişken Variable(s) kısmına girilir. Biz otomobillerin modellerinin dağılımını görmek istiyoruz. Bunun için variable(s) kısmına Model değişkeni girilir. Statistics ve Charts kısmından ilgili seçenekler işaretlenip OK tıklanır.

91 Tasnif Edilmiş Serinin Oluşturulması
Silindir Sayısının dağılımı aşağıdaki şekilde çıktı ekranında görüntülenir. Silindir sayısı Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 3 Cylinders 4 1,0 4 Cylinders 201 51,1 52,2 5 Cylinders 3 ,8 52,9 6 Cylinders 83 21,1 74,0 8 Cylinders 102 26,0 100,0 Total 393

92 Tasnif Edilmiş Serinin Oluşturulması
Dağılımın çubuk grafiği aşağıdaki şekilde görüntülenir

93 Sürekli Bir Verinin Gruplandırılması
Basit bir seriyi gruplandırılmış şekle dönüştürmek için sınıf aralığının tanımlanması ve her aralığa düşen eleman sayısının belirlenmesi gerekir. Bunun için SPSS te Transform menüsünden Recode seçeneğinin tıklanması gerekir. Bu kısımda motor hacmi değişkenini sınıflanmış şekle dönüştürmek istiyoruz. Bu değişkenin değerleri 68 ile 485 aralığında değişmektedir. Sınıf aralığı 80 olacak şekilde değişkeni yeniden kodlayalım. Transform menüsü açılır, oradan Recode into different variables (farklı değişken olarak tanımlar) tıklanır. Gelen ekranda gruplandıracağımız değişken (motor hacmi) Input variable kısmına taşınır yeni değişkenin ismi Output alanında name kısmına (motorhacmisınıflı) yazılır ve Old and new values tıklanır.

94 Sürekli Bir Verinin Gruplandırılması

95 Sürekli Bir Verinin Gruplandırılması
Gelen ekranda Range işaretlenir ve sınıf alt ve üst sınırları yazılarak New value kısmına kod değeri yazılır. Bunun için Range de 65 – 145 arası 1, 145 – 225 arası 2 vs. şeklinde kodlanıp her biri için Add’e tıklanır. Bu işlemin sonunda Continue tıklanır. Gelen ekranda OK tıklanır. Sonuçlar veri sayfasında motorhacmisınıflı değişkeni altında görüntülenir.

96 Sürekli Bir Verinin Gruplandırılması
Yeni kodlanmış değişken veri ekranında renkli olarak gösterilmiştir.

97 Sürekli Bir Verinin Gruplandırılması
Yeni değişkeni dikkate alarak sınıflandırılmış seriyi göstermek için Veri ekranını altındaki Variable view tıklanıp ilgili değişkenin values kısmına kod değerleri tanımlanır. Ve OK tıklanır.

98 Sürekli Bir Verinin Gruplandırılması
Yeni değişkenin gruplanmış bir seri şeklinde gösterimi için Analyze menüsünden Descriptive statistics seçeneğinden Frequencies seçeneği tıklanıp gelen ekranda Variable(s) kısmına Motorhacmisınıflı değişkeni girilir ve OK tıklanarak gruplanmış seri çıktı ekranında görüntülenir. Motorhacmisınıflı Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 194 49,4 55 14,0 63,4 68 17,3 80,7 53 13,5 94,1 23 5,9 100,0 Total 393

99 Çapraz Tabloların Oluşturulması
Çapraz tablolar bir olayı etkileyen iki değişkenin ortak dağılımını gösteren tablolardır. Bu tabloları oluşturmak için değişkenlerin niteliksel – kategorik veya kategorik – kategorik olması uygundur. Eğer değişken sürekli karakterde ise bunu sınıflamaya tabi tutarak kategorize edersek bu tür veriler için de çapraz tablolar oluşturabiliriz. Çapraz tablolar ilgili iki değişken arasında bir ilişkinin ( bağımlılık – korelasyon) olup olmadığını ortaya koymak amacıyla oluşturulan tablolardır. Tablonun hücreleri iki değişkene ait değerlerin birlikte meydana gelme durumunu gösteren frekanslardır. SPSS te çapraz tablolar ya doğrudan verilerden çıkarılır, ya da değişkenlerin aldıkları değerler ve frekansları tanımlanmak suretiyle yapılır.

100 Çapraz Tabloların Oluşturulması
Doğrudan verileri kullanarak çapraz tablo şöyle hazırlanır. Analyze menüsünden Descriptive ve crosstabs seçeneği tıklanır. Gelen ekranda Row(s) kısmına Orjini, Column(s) kısmına Silindirsayısı değişkenleri girilir. Cell seçeneği tıklanarak gelen ekranda istenirse Percentages kısmında satırlara veya sütunlara göre frekans yüzdeleri işaretlenerek tablo üzerinde gösterilebilir. Continue tıklanarak tablo çıktı ekranında görüntülenir.

101 Çapraz Tabloların Oluşturulması

102 Çapraz Tabloların Oluşturulması
Ülke orjini * Silindir sayısı Crosstabulation Silindir sayısı Total 3 Cylinders 4 Cylinders 5 Cylinders 6 Cylinders 8 Cylinders Ülke orjini American Count 69 73 102 244 % within Ülke orjini ,0% 28,3% 29,9% 41,8% 100,0% European 63 3 4 70 90,0% 4,3% 5,7% Japanese 6 79 5,1% 87,3% 7,6% 201 83 393 1,0% 51,1% ,8% 21,1% 26,0%

103 Çapraz Tabloların Oluşturulması
Frekans tanımlamak suretiyle çapraz tablo oluşturma: Bunun için uygun şekilde verinin girilmesi gerekir. Veri girişi ekranında ilgili değişkenlerin her biri için bir sütun açılır. 1. değişkenin her bir değeri için 2. değişkenin aldığı değerler tek tek yazılır. Bunların karşısına da tekrar sayıları (Frekanslar) yazılır. Tekrar sayıları Data menüsünden Weight cases olarak tanımlanmalıdır. Örnek olarak İşletme 4. sınıf öğrencilerinin cinsiyetine göre alttan aldığı ders sayılarını gösteren bir tablo oluşturalım. Bu tablo ile cinsiyet değişkeni ile alttan alınan ders sayısı arasında bir ilişkinin var olup olmadığı araştırılacaktır. Cinsiyet değişkeni (erkek, kız) iki şıklı, alttan aldığı ders sayısı (0,1,2,3,4,5,6 ) değerlerden oluşmaktadır. Bu veriler SPSS ekranında şöyle gösterilir.

104 Çapraz Tabloların Oluşturulması
Veriler alttaki gibi girildikten sonra Data menüsünden Weight cases tıklanır. Gelen ekranda öğrencisayısı değişkeni seçili ve OK tıklanır. Analyzes menüsünden Crosstabs seçeneği tıkalnıp Row(s) için Cinsiyet ve Column(s) için ders sayısı tıklanır.

105 Çapraz Tabloların Oluşturulması

106 Çapraz Tabloların Oluşturulması
Çapraz tablo çıktısı aşağıdaki gibi görüntülenir. Cinsiyet * Alttan aldığı ders sayısı Crosstabulation Alttan aldığı ders sayısı Total 1 2 3 4 5 6 Cinsiyet E Count 10 12 15 20 16 7 90 % within Cinsiyet 11,1% 13,3% 16,7% 22,2% 17,8% 7,8% 100,0% K 18 8 79 25,3% 22,8% 19,0% 12,7% 10,1% 6,3% 3,8% 30 24 169 14,2% 8,9% 5,9%

107 SPSS’te Tasnif edilmiş Serinin Tanımlanması
SPSS’te serinin tasnif edilmiş (frekanslı) şekilde algılanabilmesi için frekans değişkeninin öncelikle Data menüsünden Weight case seçeneği kullanılarak tanımlanması gerekir. Bunun için serinin değerleri ve frekansları SPSS’e girilir. Data menüsünden Weight Cases tıklanır ve gelen ekranda weight cases by kısmına frekans olarak tanımlanan değişken taşınarak OK tıklanır.

108 SPSS’te Tasnif Edilmiş Serinin Görüntülenmesi
Serinin tasnif edilmiş şeklini görmek için Analyze menüsünden Descriptive statistics tıklanır. Gelen ekranda Frequences tıklanır. Variable(s) kısmına Notlar değişkeni girilir ve OK tıklanarak tasnif edilmiş seri görüntülenir.

109 SPSS’te Tasnif Edilmiş Serinin Görüntülenmesi
Tasnif edilmiş seri çıktı ekranında aşağıdaki gibi görüntülenir. Notlar Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 1 ,9 4 3,5 4,4 2 7 6,2 10,6 3 10 8,8 19,5 12 30,1 5 20 17,7 47,8 6 22 67,3 17 15,0 82,3 8 92,9 9 5,3 98,2 1,8 100,0 Total 113 Geçerli frekans %si Kümülatif frekans %si Notlar Frekans Frekans %si