top of page
Ara

SPSS’te Codebook (Analyze > Reports > Codebook) Nedir ve Nasıl Kullanılır?

SPSS yazılımında Analyze > Reports > Codebook seçeneği, veri setinizdeki değişkenlerin tanımlarını, değer etiketlerini, dağılımlarını ve eksik veri bilgilerini derli toplu bir biçimde raporlamayı sağlar. Codebook çıktısı, özellikle araştırma dokümantasyonu ve veri paylaşımı süreçlerinde oldukça kullanışlıdır. Aşağıda, Codebook özelliğinin ne işe yaradığını ve örnek bir veri setiyle nasıl uygulanacağını adım adım açıklıyoruz.

SPSS codebook çıktısı

1. Codebook Nedir, Neden Kullanılır?

  1. Değişken Özeti:

    • Her bir değişkenin adını, etiketini, ölçüm düzeyini (Measure), kodlama sistemini (Values) ve olası eksik veri tanımlamalarını (Missing) gösterir.

  2. Değer Dağılımı (Frekanslar):

    • Nominal veya ordinal değişkenlerde hangi değerlerin kaç kez görüldüğünü, yüzde dağılımlarını raporlar.

  3. Eksik Veri Bilgisi:

    • Değişkenin kaç adet geçerli (valid) ve eksik (missing) veri içerdiğini gösterir.

  4. Dokümantasyon ve Paylaşım:

    • Büyük veri setlerini paylaşırken veya arşivlerken, Codebook çıktısı veriye dair kapsamlı bir “sözlük” görevi görür. Başkaları (veya siz) veri setini incelemek istediğinizde, değişkenlerin tanımlarına hızlıca ulaşabilirsiniz.


2. Örnek Veri Seti: “Katılımcı, Cinsiyet, Yaş, Memnuniyet”

Aşağıda, 10 katılımcı için kurgusal bir veri seti oluşturuyoruz. Her bir değişkenin “Name, Type, Label, Values, Measure” gibi tanımlamalarını ekleyeceğiz. Ardından Codebook komutunu nasıl uygulayacağımızı göstereceğiz.

codebook çıktısı için uygulamalı veri seti örneği ve sonuçlar

Açıklamalar:

  • ID: Her katılımcının benzersiz kimlik numarası.

  • Cinsiyet (1=Kadın, 2=Erkek): Kategorik (Nominal).

  • Yas: Sayısal bir değişken (Scale).

  • Memnuniyet: 5’li bir ölçek gibi düşünelim (1=Hiç memnun değil, 5=Çok memnun). Bu ordinal bir değişken olabilir.


Verilerin SPSS Variable View Sekmesinde Tanımlanması

Codebook Çıktısı için oluşturulan örneğin SPSS'e girilmesi

Verilerin SPSS Data View Sekmesine Girilmesi

Codebook çıktısı örneği için Verilerin SPSS Data View Sekmesine Girilmesi

3. Codebook Komutunun Uygulanması

  1. Analyze > Reports > Codebook

    • SPSS ana menüsünden “Analyze”a tıklayın, “Reports” sekmesine gelin ve “Codebook” seçeneğini seçin.

  2. Variables Seçimi:

    • Açılan pencerede, Codebook oluşturmak istediğiniz değişkenleri sağ tarafa aktarın (ör. ID, Cinsiyet, Yas, Memnuniyet).

  3. Statistics Butonu (İsteğe Bağlı):

    • Codebook raporunda görmek istediğiniz ek istatistikleri (frekans, yüzdelik vb.) seçebilirsiniz.

  4. OK Butonuna Tıklayın:**

    • SPSS, her bir değişken için “Label, Values, Missing Values, Measure, vb.” bilgileri ve gerektiğinde frekans tablolarını içeren bir rapor oluşturur.


4. Codebook Çıktısının İçeriği


4.1. Değişken Bilgisi (Variable Information)

4.1.1. Cinsiyet

  • Position (Pozisyon): 2

    SPSS’te değişken sırası, raporda hangi sırada yer alacağını belirler.

  • Label (Etiket): "Katılımcı Cinsiyeti"

    Değişkenin neyi ölçtüğünü açıklar.

  • Type (Tür): Numeric

    Sayısal değerlerle ifade edilmiştir.

  • Format: F8

    8 hane genişliğinde biçimlendirilmiştir.

  • Measurement (Ölçüm Düzeyi): Nominal

    Değişken, sadece kategorik sınıflandırmayı temsil eder; cinsiyet arasında sıralama yapılmaz.

  • Role (Rol): Input

    Analiz süreçlerinde girdi değişkeni olarak kullanılır.

  • Value Labels (Değer Etiketleri):

    • 1 = "Kadın" (6 gözlem, %60)

    • 2 = "Erkek" (4 gözlem, %40)

      Bu bilgiler, cinsiyet değişkeninin hangi kodun hangi kategoriyi temsil ettiğini gösterir.


4.1.2. Memnuniyet

  • Position: 4

    Sıralamada dördüncü sırada yer almaktadır.

  • Label: "Memnuniyet Düzeyi"

    Katılımcıların memnuniyet düzeyini ölçer.

  • Type: Numeric

    Kodlanmış sayısal değerler içerir.

  • Format: F8

    Belirlenen genişlikte görüntülenir.

  • Measurement: Ordinal

    Memnuniyet, sıralı kategorik bir değişkendir (ör. Hiç memnun değil, Memnun, Çok memnun vb.). Değerler arasında doğal bir sıralama vardır fakat aralıklar eşit değildir.

  • Role: Input

    Girdi olarak analizlerde kullanılır.

  • Value Labels:

    • 1 = "Hiç Memnun Değil" (%10)

    • 2 = "Memnun Değil" (%20)

    • 3 = "Kararsız" (%20)

    • 4 = "Memnun" (%30)

    • 5 = "Çok Memnun" (%20)


4.1.3. ID

  • Position: 1

    İlk sırada yer alan değişkendir.

  • Label: "Katılımcı ID"

    Her bir katılımcının benzersiz numarasını belirtir.

  • Type: Numeric

    Sayısal olarak girilmiştir.

  • Format: F8

    İstenilen genişlikte görüntülenir.

  • Measurement: Nominal

    ID’ler, sadece tanımlayıcı amaçla kullanılır ve aritmetik işlem yapılmaz.

  • Role: Input

    Analizlerde genellikle kullanılmaz, ancak veri yönetimi için önemlidir.

  • Değerler: Her bir ID, tek bir gözlem olarak raporlanmıştır (1’den 10’a kadar; %10 her biri).

4.1.4. Yas

  • Position: 3

    Üçüncü sırada yer almaktadır.

  • Label: "Yaş (Yıl)"

    Katılımcıların yaşlarını belirtir.

  • Type: Numeric

    Sayısal veri türündedir.

  • Format: F8

    Belirtilen genişlikte saklanır.

  • Measurement: Scale


    Yaş, sayısal bir ölçüdür ve aritmetik işlemlere uygundur.

  • Role: Input

    Analizlerde sayısal sonuçlar elde etmek için kullanılır.

  • İstatistikler (Central Tendency and Dispersion):

    • Mean (Ortalama): 23,70

    • Std. Deviation (Standart Sapma): 3,401

    • Percentile 25: 21,00

    • Median (Ortanca, %50): 23,50

    • Percentile 75: 26,00

      Bu değerler, yaş değişkeninin dağılımının merkezi eğilim ve yayılım ölçülerini sunar.


Aşağıdaki galeride çalışma sonuçlarına ait "Codebook" çıktıları yer almaktadır.


Aşağıdaki indirme bağlantısında çalışma sonuçlarına ait PDF formatında "Codebook" çıktıları yer almaktadır.


4.2. Codebook Raporunun İçeriği: Genel Yorumlar

SPSS Codebook çıktısı, veri setinizdeki her değişken için kapsamlı bilgi sunar:

  • Değişken Adı ve Etiketi: Her değişkenin neyi ölçtüğünü, ne amaçla kullanıldığını açıklar.

  • Değişken Türü ve Formatı: Numeric veya String gibi veri türlerini ve görüntüleme biçimlerini belirtir.

  • Ölçüm Düzeyi (Nominal, Ordinal, Scale): Analiz türünü belirleyen kritik bir bilgidir. Örneğin, Cinsiyet ve ID nominal; Memnuniyet ordinal; Yaş ise scale olarak tanımlanmıştır.

  • Role: Değişkenin analitik süreçteki işlevini belirtir (genelde “Input” olarak ayarlanır).

  • Değer Etiketleri: Kategorik değişkenler için hangi sayısal kodun hangi kategoriyi temsil ettiğini gösterir.

  • Eksik Veri Bilgisi: Değişkenlerde kaç geçerli ve kaç eksik gözlem bulunduğunu raporlar.

  • İstatistiksel Özetler: Özellikle scale değişkenler için, ortalama, standart sapma, çeyrek değerler gibi betimleyici istatistikler sunulur.


Bu bilgiler, veri setinizin genel yapısını anlamak, hata kontrolü yapmak ve analiz öncesinde doğru testleri seçmek için temel bir kaynaktır.


5. Codebook Neden Faydalı?

  1. Dokümantasyon:

    • Veri setini başka araştırmacılarla veya ekibinizle paylaştığınızda, değişkenlerin anlamı ve kodlama sistemi hızlıca anlaşılır.

  2. Hata Kontrolü:

    • Değer etiketlerini, ölçüm düzeylerini ve eksik veri kodlamalarını doğru ayarlayıp ayarlamadığınızı gözden geçirmenize yardımcı olur.

  3. Arşiv ve Raporlama:

    • Büyük projelerde, veri setinin “sözlük” görevini üstlenerek hangi değişkenin neyi temsil ettiğini hatırlamak kolaylaşır.


Analyze > Reports > Codebook, SPSS kullanıcılarının veri setlerini anlaşılır ve eksiksiz bir şekilde belgelemelerine yardımcı olan güçlü bir araçtır. Örnek veri seti (ID, Cinsiyet, Yaş, Memnuniyet) gibi basit bir tabloyla bile, Codebook raporu:

  • Hangi değerlerin hangi kategoriyi ifade ettiğini,

  • Hangi değişkenin hangi ölçüm düzeyine sahip olduğunu,

  • Eksik değer tanımlamalarını ve frekans dağılımlarını

otomatik olarak bir araya getirir. Bu yaklaşım, araştırma verisinin kalite kontrolünü kolaylaştırır, paylaşımını güvenli hale getirir ve analiz sürecini şeffaflaştırır.

Comments

bottom of page