KORELASYON ANALİZİ

1. KORELASYON ANALİZİ Yrd. Doç. Dr. Kemal DOYMUŞ K.K.E.F İlköğretim Bölümü

2. Korelasyon analizi, iki değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi veya bir değişkenin iki yada daha çok değişken ile olan ilişkisini test etmek, varsa bu ilişkinin derecesini ölçmek için kullanılan istatistiksel bir yöntemdir.

3. Korelasyon analizinde amaç; bağımsız değişken (X) değiştiğinde, bağımlı değişkenin (Y) ne yönde değişeceğini görmektir. Korelasyon analizi yapabilmek için, her iki değişkenin de sürekli olmaları ve normal dağılım göstermeleri gereklidir.

4. Korelasyon analizi sonucunda, doğrusal ilişki olup olmadığı ve varsa bu ilişkinin derecesi korelasyon katsayısı ile hesaplanır. Korelasyon katsayısı “r” ile gösterilir ve -1 ile +1 arasında değerler alır.

6. Pozitif bir ilişkinin olması X değişkeninin değerlerinin artması durumunda Y değişkeninin değerlerinin de artması, yada X değişkeninin değerlerinin düşmesi durumunda Y değişkenine ait değerlerin de düşme eğiliminde olduğunu gösterir (Şekil1. a.)

7. Negatif korelasyon (negatif ilişki) olması değişkenlerin birine ait değerlerin artması durumunda diğer değişkene ait değerlerin düşmesi demektir (Şekil1. b.). • Korelasyon katsayısının “0” olması değişkenler arasında doğrusal bir ilişkinin söz konusu olmadığını gösterir (Şekil 1. c.). Korelasyon, neden sonuç ilişkisi anlamına gelmemektedir.

8. PEARSON KORELASYON KATSAYISI • Pearson Korelasyon Katsayısı, iki sürekli değişkenin doğrusal ilişkisinin derecesinin ölçümünde kullanılır. İki değişken arasında anlamlı bir ilişki var mıdır sorusunun cevabı aranır. Korelasyon katsayısı hesaplanmadan önce mutlaka serpilme grafiği yapılarak doğrusal ilişki olup olmadığı kontrol edilmelidir.

9. Korelasyon katsayısı -1 ile +1 arasında değerler alır. Eğer; • r=-1 ise Tam negatif doğrusal bir ilişki vardır. • r=+1 ise, Tam pozitif doğrusal bir ilişki vardır. • r=0 ise, iki değişken arasında ilişki yoktur.

10. Pearson Korelasyon Katsayısının yorumu; • r İlişki • 0,00-0,25 Çok Zayıf • 0,26-0,49 Zayıf • 0,50-0,69 Orta • 0,70-0,89 Yüksek • 0,90-1,00 Çok Yüksek

11. ÖRNEK UYGULAMA • Fen bilgisi laboratuar dersini alan bir grup öğrencinin bilimsel süreç becerisi (BSB) puanları ile ders başarı puanları arasında anlamlı bir ilişki var mıdır? Şeklindeki bir araştırma sorusunun cevabını araştıralım.

13. Örneğimize ait veriler SPSS te girildikten sonra verileri özelliklerine bakılır. Verilerin sürekli olduğu görülmektedir. Normal dağılıma bakılır; • Veriler normal dağılıma uygunsa Pearson Korelasyon Katsayısı, • Normal dağılım göstermiyorsa Sperman Sıra Korelasyonu hesaplanır. Ayrıca doğrusal ilişki olup olmadığını görmek için serpilme diyagramı çizilir.

17. Saçılma grafiği incelendiğinde değişkenler arasında pozitif bir doğrusal ilişki olduğu görülmektedir. Veriler kontrol edildikten sonra korelasyon analizine geçilir. Analiz için aşağıdaki şekilde gösterilen komutlar takip edilir.

19. Yukarıdaki komutlar verildiğinde aşağıdaki pencere açılır.

21. Değişkenler aktarıldıktan sonra Correlation Coefficients kısmından Pearson (eğer veriler normal dağılmıyorsa Sperman) işaretlenir. Burada biz karşılaştırma için her ikisini de seçtik. Diğer seçenekler işaretlidir. Aynen kalacaktır. OK işaretlenerek analiz tamamlanır ve çıktılar alınır.

22. Korelasyon Analizi Çıktılarının Yorumu

23. Yukarıdaki tablolardan birincisi Pearson Korelasyonuna ikincisi Sperman korelasyonuna aittir. tablolar incelendiğinde, Öğrencilerin bilimsel süreç becerileri ile ders başarıları arasında çok yüksek, pozitif yönlü ve anlamlı bir ilişki olduğu görülmektedir [r(20)=0,992; p<0,01].

24. Buna göre, bilimsel süreç becerisi yüksek olan öğrencilerin laboratuar başarısı da yüksektir. Aynı şekilde bilimsel süreç becerileri düşük olan öğrencilerin ders başarısı da düşüktür şeklinde ifade edilebilir.