Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan SPSS programında veri girişi ve analiz öncesi veri temizliği konularını anlatan bir eğitim içeriğidir.
- Video, SPSS'e veri girişi yapma, Excel üzerinden veri aktarma ve veri temizleme süreçlerini adım adım göstermektedir. İçerikte eksik verilerin tespiti ve ele alınması (exclude cases listwise ve exclude cases pairwise), aralık dışı değerlerin tespiti ve aykırı uç değerlerin kutu grafiği üzerinden nasıl tespit edileceği anlatılmaktadır.
- Eğitmen, veri temizleme sürecinde eksik verilerin nasıl doldurulacağı veya analizden çıkarılacağı konusunda detaylı bilgiler sunmakta ve aykırı değerlerin analizden nasıl çıkarılacağı konusunda tavsiyelerde bulunmaktadır.
- 00:03SPSS'e Veri Girişi ve Analiz Öncesi Hazırlık
- Video, SPSS'e veri girişi ve analiz öncesi veri temizliği konularını ele alıyor.
- Excel üzerinden veri girişi, analiz öncesi veri temizliği, kayıp eksik veri işlemleri, aralık dışı değerlerin tespiti ve aykırı uç değerlerin tespiti konuları işlenecek.
- Anlatım için hazır bir Excel verisi kullanılacak ve bu veri videonun açıklama bölümünde bulunabilir.
- 01:06Veri Girişi Yöntemleri
- SPSS'e veri girişi için en kolay yol, veriyi Excel'e girmek ve Excel dosyasını SPSS'e tanıtmak.
- Alternatif olarak, SPSS üzerinden yeni bir dosya açıp verileri tek tek girebilirsiniz.
- En üst satırdaki hücreler değişkenler olarak algılanır ve SPSS otomatik olarak veri isimlerini algılar.
- 02:21Veri Girişi Dikkat Edilmesi Gerekenler
- Çoklu seçenekli değişkenlerde (örneğin teknolojik araçlar) birleşik değerler yerine tek tek kodlamalar (var/yok) kullanmak daha analiz için daha kolaydır.
- Veri girişi sırasında her bir kişinin verileri tek tek girilmelidir.
- Veri setinde kayıp veriler (cevap verilmemiş veya bilinmiyor) olabilir.
- 03:55Excel Verisini SPSS'e Aktarma
- Excel dosyasını SPSS'e aktarmak için "File" menüsünden "Open Data Document" veya "Open Data" seçeneği kullanılabilir.
- Alternatif olarak, Excel dosyasını SPSS'in üstüne sürükleyip bırakabilirsiniz.
- "Read variable names from first row of data" seçeneği işaretlendiğinde, ilk satırdaki isimler değişken isimleri olarak belirlenir.
- 05:38Veri Temizleme
- Veri temizleme, yanlış, eksik, alakasız, çoğaltılmış, aralık dışı ve yanlış biçimlendirilmiş verileri analizden çıkartarak veri setini analiz için uygun formata getirme sürecidir.
- Veri temizleme aşaması, analizlerde tutarsız sonuçlar ortaya çıkmasını önlemek için önemlidir.
- Veri temizleme üç adımdan oluşur: kayıp eksik verilerin temizlenmesi, aralık dışı değerlerin bulunması ve aykırı uç değerlerin tespit edilip analizden çıkarılması.
- 06:33Kayıp Verilerin Tespiti ve Çözümü
- Kayıp verileri tespit etmek için "Descriptive Statistics" menüsünden "Frequencies" seçeneği kullanılır.
- Kayıp verilerle başa çıkmak için iki yol vardır: doldurma (eksik verinin yerine başka bir veri atama) veya analizden çıkarma.
- Küçük veri setlerinde kayıp verileri kaybetmemek için "Transform" menüsünden "Replace Missing Values" seçeneği kullanılabilir.
- 08:27Eksik Verilerin Doldurulması
- Eksik verileri doldurmak için "Series Mean", "Approximate Mean", "Median", "Linear Interpolation" ve "Linear Trend" gibi seçenekler mevcuttur.
- En sıklıkla kullanılan yöntem, eksik verinin yerine o sütundaki tüm değerlerin ortalamasını almaktır.
- Bu yöntem standart ortalamayı değiştirmediği için standart sapma üzerinde küçük bir etki yapar.
- 10:45Eksik Verilerin Silinmesi
- Eksik verileri analizden çıkarmak için "Options" menüsünden "Exclude Cases" seçeneği kullanılabilir.
- "Exclude Cases by Listwise" seçeneği, eksik veri olan her satırdaki veriyi siler.
- "Exclude Cases by Pairwise" seçeneği, sadece o verideki eksikliği analizden çıkarıp sonuçları verir.
- 12:09Kayıp Verilerin Analizi
- Explorer'da Options'tan List seçeneği kullanıldığında, kayıp veriler analizden çıkarılır ve raporlama yapılır.
- Pair Wise List seçeneği ikili korelasyonlar yaparken, List Files seçeneği üçünde de olan kayıp verilere ait kişilerin verilerini çıkarır.
- Veri temizleme için Replacing (veriyi silme), ekleme, doldurma, seri ortalaması, minderim seri ortalaması ve beklenti maksimasyonu algoritması gibi yöntemler kullanılabilir.
- 13:58Aralık Dışı Değerlerin Tespiti
- Aralık dışı değerlerin tespiti için Frekans menüsünden minimum ve maksimum değerler seçilebilir.
- Veri girişinde hatalı girilen değerler (örneğin 2 yerine 22) aralık dışı değer olarak tespit edilebilir.
- Emin olmadığımız değerler için veriyi analizden çıkarmak, manipüle etmemek en doğru yöntemdir.
- 15:58Aykırı Uç Değerlerin Tespiti ve Kaldırılması
- Aykırı uç değerleri tespit etmek için Analiz > Descriptive Statistics > Explore seçeneği kullanılır.
- Kutu grafiğinde medyan, çeyrekler ve aykırı değerler yıldız veya daire sembolü ile gösterilir.
- Aykırı değerler genellikle çeyrekler açıklığının 1,5 katı veya 2,20 katı olarak tespit edilir ve analizden çıkarılmalıdır.