Likert ölçeği, tezlerde en sık kullanılan veri toplama araçlarından biridir — ama bu verilerin SPSS’e doğru şekilde girilmesi, sonradan yapılacak tüm analizlerin sağlığı açısından kritik bir adımdır. Bu rehberde Likert ölçeği verilerini SPSS’e adım adım nasıl gireceğinizi ele alıyoruz.
Likert Ölçeği Nedir?
Likert ölçeği, katılımcıların bir ifadeye ne ölçüde katıldığını (genellikle “Kesinlikle Katılmıyorum”dan “Kesinlikle Katılıyorum”a kadar) derecelendirerek belirttiği bir ölçme aracıdır. En yaygın kullanılan biçimleri 5’li (1-5) ve 7’li (1-7) ölçeklerdir; bazı çalışmalarda “kararsızım” seçeneğini dışarıda bırakan 4’lü veya 6’lı ölçekler de tercih edilir. Ölçek kaç dereceli olursa olsun, SPSS’e veri girişinin mantığı aynıdır.
SPSS’te Değişken Görünümü (Variable View) Ayarlama
Veri girmeden önce, SPSS’in alt sekmesindeki Değişken Görünümü (Variable View)‘nde her ölçek maddesi için bir satır oluşturulur:
- Name sütununa her madde için kısa bir kod yazılır (örn. M1, M2, M3…).
- Type sütunu “Numeric” olarak bırakılır.
- Decimals genellikle 0 yapılır (Likert verisi tam sayıdır).
- Label sütununa maddenin tam metni yazılır (örn. “Derse düzenli katılırım”) — bu, çıktılarda okunabilirliği artırır.
- Values sütununda her sayısal değerin karşılığı tanımlanır: 1 = Kesinlikle Katılmıyorum, 2 = Katılmıyorum, … 5 = Kesinlikle Katılıyorum.
- Measure sütunu genellikle “Ordinal” olarak işaretlenir (bazı araştırmacılar puanlanmış Likert toplamlarını “Scale/Interval” olarak da ele alabilir, bu tercih analiz yöntemine göre değişir).
Veri Girişi Adımları
- Veri Görünümü (Data View) sekmesine geçin; her satır bir katılımcıyı, her sütun bir ölçek maddesini temsil eder.
- Anket formlarındaki cevapları, ilgili katılımcı satırına ve madde sütununa sayısal değer olarak girin (örn. “Katılıyorum” işaretlenmişse 4 yazılır).
- Büyük veri setlerinde elle giriş yerine, Excel’de hazırlanmış veri Word/CSV formatından SPSS’e Dosya > İçe Aktar > Veri yoluyla aktarılabilir — bu, elle girişte oluşabilecek yazım hatalarını azaltır.
- Veri girişi tamamlandıktan sonra, her sütunun minimum-maksimum değerlerinin ölçek aralığının dışına çıkmadığını (örn. 5’li ölçekte 6 veya 0 gibi bir değer olmaması) Analyze > Descriptive Statistics > Frequencies ile kontrol etmek önemlidir — aralık dışı bir değer, veri girişinde yapılmış bir yazım hatasına işaret eder.
Ters Puanlanan Maddelerin Yeniden Kodlanması (Recode)
Ölçeklerde bazı maddeler kasıtlı olarak “ters” ifade edilir (örn. “Derslere katılmak bence gereksizdir”) — bu maddelerin analiz öncesi ters kodlanması gerekir, aksi halde ölçeğin toplam puanı ve güvenirlik analizi hatalı çıkar. SPSS’te bu işlem Transform > Recode into Different Variables yoluyla yapılır: örneğin 5’li bir ölçekte 1↔5 ve 2↔4 değerleri karşılıklı değiştirilir, 3 aynı kalır. Yeni değişkene farklı bir isim verilmesi (örn. M3_ters) önerilir — orijinal veri sütununun üzerine yazmak, hatalı bir kodlama yapıldığında geri dönüşü zorlaştırır.
Sık Yapılan Hatalar
| Hata | Doğru Yaklaşım |
|---|---|
| Ters maddeler yeniden kodlanmadan doğrudan analiz edilmiş | Ters maddeler mutlaka Recode ile düzeltilmeli, ardından analiz yapılmalı |
| “Values” etiketleri tanımlanmadan veri girilmiş, çıktılar sayı olarak kalmış | Values sütunu doldurulmalı ki çıktı tablolarında “Katılıyorum” gibi anlamlı etiketler görünsün |
| Eksik veri (boş bırakılan sorular) sıfır olarak girilmiş | Eksik veri, sıfır değil SPSS’in “Missing Values” ayarıyla (örn. 99 gibi bir kod veya boş hücre) işaretlenmeli |
| Farklı boyutların maddeleri aynı sütun grubunda karışık sıralanmış | Ölçeğin alt boyutlarına göre madde sütunları gruplu ve tutarlı sırayla düzenlenmeli, analiz kolaylığı sağlar |
Sıkça Sorulan Sorular
Likert verisi ordinal mi yoksa interval mi kabul edilmeli?
Bu, istatistikte tartışmalı bir konudur. Katı yaklaşım tek bir maddeyi ordinal kabul eder; ancak birden fazla maddenin toplanmasıyla oluşan bir ölçek puanı (örn. 10 maddenin toplamı) çoğu araştırmacı tarafından pratikte interval/scale olarak ele alınıp parametrik testlerle analiz edilir. Tercihinizi metodoloji bölümünde gerekçelendirmeniz önerilir.
Eksik veri (missing data) çok fazlaysa ne yapmalıyım?
Az sayıda eksik veri genellikle listwise/pairwise deletion veya ortalama ile doldurma (mean imputation) ile ele alınabilir; eksik veri oranı yüksekse (örn. %10’un üzerinde) bu durumun sınırlılıklar bölümünde belirtilmesi ve/veya daha gelişmiş bir eksik veri yöntemi (örn. çoklu imputasyon) değerlendirilmesi önerilir.
Ölçek toplam puanı nasıl hesaplanır?
Ters kodlama tamamlandıktan sonra, Transform > Compute Variable ile ilgili maddelerin toplamı veya ortalaması alınarak yeni bir “toplam puan” değişkeni oluşturulur; bu değişken sonraki analizlerde (korelasyon, regresyon vb.) kullanılır.
İlgili Yazılar
- Tez Metodolojisi ve Veri Analizi Rehberi: Yöntem Bölümünü Doğru Kurgulamak
- SPSS Konu Anlatımı
- Evren ve Örneklem Nedir? Nasıl Belirlenir? Tez Araştırmalarında Doğru Örnekleme
- Ölçek Geçerlik ve Güvenirlik Analizi Nasıl Yapılır?
- Nicel ve Nitel Araştırma Yöntemleri Arasındaki Farklar
- SPSS’te Frekans Analizi Nasıl Yapılır? Adım Adım Rehber
- Hangi İstatistik Testi Kullanılmalı? Karar Rehberi
- Nitel İçerik Analizi Nasıl Yapılır? Adım Adım Kodlama Süreci
- Anket Sorusu Nasıl Hazırlanır? Tez Araştırmaları İçin Rehber
- Nitel Araştırmada Görüşme (Mülakat) Soruları Nasıl Hazırlanır?
- Korelasyon ve Regresyon Analizi Nedir? SPSS’te Nasıl Yorumlanır?