• Editor
• 28. Ağustos 202628. Ağustos 2026

Anket çalışmaları, sosyal bilimler, pazarlama araştırmaları, insan kaynakları ve sağlık yönetimi gibi alanlarda veri toplamak amacıyla en sık başvurulan yöntemdir. Sahadan, dijital formlardan veya ölçeklerden toplanan ham verilerin anlamlı bilgiye dönüştürülmesi ise sistematik bir SPSS Anket Analizi süreci gerektirir. Bir anket analizinin başarısı, veri toplama aracının yapısından SPSS üzerindeki veri kodlama doğruluğuna kadar her adıma bağlıdır.

Adım 1: Anket Kodlama ve SPSS Veri Setinin Oluşturulması

Saha çalışması tamamlandıktan sonra ilk işlem, her bir anket formuna benzersiz bir “Kimlik/ID” numarası verilmesidir. Ardından SPSS programında Variable View (Değişken Görünümü) sekmesine geçilerek anket soruları değişken olarak tanımlanır.

Değişken tanımlama sürecindeki kritik sütunlar şunlardır:

• Name (Ad): Değişkenin kısa kodudur. Türkçe karakter, boşluk veya özel simge içermemelidir (Örn: Soru_1, Cinsiyet, Yas).
• Type (Tür): Genellikle sayısal analiz yapılacağı için Numeric seçilir.
• Label (Etiket): Sorunun anket formundaki tam metni yazılır (Örn: “Şirketimizin sunduğu yan haklardan memnunum.”).
• Values (Değerler): Kategorik değişkenlerin kodlandığı yerdir. Likert ölçekleri veya demografik seçenekler buraya tanımlanır (Örn: $1 = \text{Kesinlikle Katılmıyorum}$, $5 = \text{Kesinlikle Katılıyorum}$ veya $1 = \text{Kadın}$, $2 = \text{Erkek}$).
• Measure (Ölçek Türü): İstatistiksel analiz seçiminin temeli buradaki doğru eşleştirmedir:
  • Nominal: Cinsiyet, medeni durum, departman gibi sıralama amacı gütmeyen kategoriler.
  • Ordinal: Eğitim durumu (İlkokul, Lisans, Doktora), Unvan gibi hiyerarşik kategoriler.
  • Scale: Yaş, gelir gibi sürekli değişkenler ile 5’li/7’li Likert ölçek puanları.

Adım 2: Veri Temizleme ve Dönüştürme (Data Cleaning & Transformation)

Veri girişi tamamlandıktan sonra veri setindeki hatalı kayıtların ve mantıksız yanıtların temizlenmesi gerekir.

Ters Kodlama (Reverse Coding)

Anketlerde çelişkili yanıtları engellemek amacıyla olumsuz ifadeli sorular yer alabilir. Bu soruların puanlaması analiz öncesinde ters çevrilmelidir.

• İşlem: Transform > Recode into Different Variables menüsü kullanılır. 5’li Likert için 1 -> 5, 2 -> 4, 3 -> 3, 4 -> 2, 5 -> 1 şeklinde dönüşüm yapılarak yeni değişken (Soru_3_Ters) oluşturulur.

Alt Boyut ve Toplam Puan Oluşturma (Compute Variable)

Ölçeklerde yer alan soruları birleştirerek genel bir tutum puanı elde etmek gerekir.

• İşlem: Transform > Compute Variable menüsüne gidilir. Target Variable alanına boyut adı (örn: Is_Doyumu_Toplam) yazılır. Numeric Expression alanına MEAN(S1, S2, S3, S4) formülü yazılarak boyutun ortalama puanı hesaplanır.

Adım 3: Güvenirlik ve Geçerlik Analizleri

Anket analizinde hipotez testlerine geçmeden önce, kullanılan ölçeğin verileri ne derece tutarlı ve doğru ölçtüğü kanıtlanmalıdır.

İç Tutarlılık Analizi (Cronbach’s Alpha)

• Yol: Analyze > Scale > Reliability Analysis
• Seçilen ölçek maddeleri sağ tarafa aktarılır. Statistics butonundan Scale if item deleted seçeneği işaretlenir.
• Yorumlama: Cronbach’s Alpha katsayısının $\ge .70$ olması güvenirlik için yeterli kabul edilir. Eğer bir madde silindiğinde katsayı belirgin şekilde yükseliyorsa, o madde ölçekten çıkarılabilir.

Yapı Geçerliği (Açımlayıcı Faktör Analizi – EFA)

Anketteki maddelerin tasarlanan boyutlar altında toplanıp toplanmadığını test etmek için uygulanır.

• Yol: Analyze > Dimension Reduction > Factor
• Ön Koşul: KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) değerinin $.60$’ın üzerinde olması ve Bartlett Küresellik Testinin anlamlı ($p < .05$) çıkması gerekir.

Adım 4: Anket İstatistiksel Analiz Seçim Matrisi

Anket verilerinin analizinde kullanılacak yöntem, değişkenlerin türüne (Nominal, Ordinal, Scale) ve grupların dağılım normalliğine göre belirlenir:

                          ANKET VERİSİ ANALİZ SEÇİM SÜRECİ
                                         │
                 ┌───────────────────────┴───────────────────────┐
                 ▼                                               ▼
         Parametrik Koşullar                             Parametrik Olmayan
       (Normal Dağılım Sağlanan)                       (Normal Dağılım Sağlanmayan)
                 │                                               │
   ┌─────────────┼─────────────┐                   ┌─────────────┼─────────────┐
   ▼             ▼             ▼                   ▼             ▼             ▼
2 Grup      ≥3 Grup      İlişki/Etki             2 Grup      ≥3 Grup      İlişki/Etki
   │             │             │                   │             │             │
Independent   One-Way       Pearson             Mann-Whitney   Kruskal-      Spearman
  t-Test       ANOVA      Korelasyon               U Test      Wallis H     Korelasyon

1. Demografik Karşılaştırma Analizleri

• İki Grubun Karşılaştırılması: Cinsiyete göre (Kadın/Erkek) iş doyumu puanlarının farkını incelemek için normallik varsa Independent Samples t-Test, normallik yoksa Mann-Whitney U Testi uygulanır.
• Üç ve Üzeri Grubun Karşılaştırılması: Yaş gruplarına veya eğitim durumuna göre ölçek puanlarını karşılaştırmak için normallik varsa One-Way ANOVA, yoksa Kruskal-Wallis H Testi tercih edilir.

2. İlişki ve Etki Analizleri

• İki Ölçek Arasındaki İlişki: Örgütsel bağlılık ile performans arasındaki ilişkiyi incelemek için normallik durumuna göre Pearson veya Spearman Rank Korelasyonu kullanılır.
• Etki ve Yordama Düzeyi: Bir değişkenin diğerini ne derece etkilediğini tespit etmek amacıyla Basit veya Çoklu Doğrusal Regresyon Analizi uygulanır.

3. Kategorik Değişkenler Arası İlişki

İki kategorik değişken (örneğin Cinsiyet ile Marka Tercihi) arasında bağıntı olup olmadığını test etmek için Ki-Kare (Chi-Square) Bağımsızlık Testi (Analyze > Descriptive Statistics > Crosstabs) uygulanır.

Anket Analizinde Dikkat Edilmesi Gereken Kritik Noktalar

• Örneklem Yeterliliği: Analiz türüne göre örneklem büyüklüğü doğru hesaplanmalıdır. Genel kural olarak ölçekteki madde (soru) sayısının en az 5 ila 10 katı kadar katılımcıya ulaşılması önerilir.
• Yanıt Yanlılığı (Response Bias): Tüm sorulara aynı puanı veren (örneğin hepsine 5 işaretleyen) monotone yanıtlar tespit edilip veri setinden elenmelidir.
• Normallik İhlalleri: Sosyal bilimlerde ölçek puanları genellikle hafif çarpık dağılım gösterebilir. Basıklık ve Çarpıklık (Kurtosis ve Skewness) değerlerinin +1.5 ile -1.5 (veya bazı kaynaklara göre +2.0 ile -2.0) arasında olması, parametrik testlerin uygulanabilmesi için yeterli kabul edilebilir.