Parametrik istatistiksel teknikler kullanarak analiz yapabilmek için eldeki veri setinin normal dağılım göstermesi gerekmektedir. Aşağıdaki alt problemi inceleyelim.
1- Katılımcıların "akademik motivasyonları" cinsiyetlerine göre farklılaşmakta mıdır?
Bu araştırma probleminde parametrik bir test olan bağımsız örneklem t testi kullanılarak katılımcıların akademik motivasyon puan ortalamaları cinsiyetlerine göre karşılaştırılacaktır. Fakat bu testin kullanılabilmesi için veri setinin her iki gruba göre (kız ve erkeklere göre) normal dağılım göstermesi gerekmektedir. Bu örnek üzerinden tek değişkenli normal dağılımın nasıl incelendiğini açıkladıktan sonra başka bir dersimizde yine bir örnek ile çok değişkenli normal dağılımı açıklayacağız ve inceleyeceğiz.
Şimdi örneğimiz üzerinden tek değişkenli normal dağılımı SPSS ile incelemeye devam edelim. Örnek veri dosyasını buradan indirebilirsiniz. Örneğimizdeki veri dosyasının görünümü aşağıdaki resimde yer almaktadır. Veri dosyasında cinsiyet bağımsız değişken, akademik motivasyon ise bağımlı değişken olarak yer almaktadır.
Şimdi veri setimizde bulunan akademik motivasyon puan ortalamalarının cinsiyete göre normal dağılım gösterip göstermediğini inceleyelim. Bunun için Analysze menüsünden, Desciriptive Statistics, buradan da Explore sekmesine tıklıyoruz.
Sonraki aşamada Explore penceresi açılıyor. Bu pencerede Dependent List gözeneğine bağımlı değişkenimiz olan akademikMotivasyon değişkeni atıyoruz. Factor List gözeneğine ise bağımsız değişkenimiz olan cinsiyet değişkenini atıyoruz. Daha sonra Plots sekmesine tıklıyoruz ve Explore:Plots sekmesi açılıyor. Bu sekmede de Normality plots with tests'i işaretliyoruz. Continue butonuna ve son olarak OK butonuna tıklıyoruz ve analizi gerçekleştiriyoruz.
SPSS çıktı olarak bize birçok tablo oluşturuyor. SPSS çıktısında odaklanacağımız bir kaç tablo var. Bunlardan ilki Test of Norality tablosudur. Bu tabloda iki test yer almaktadır. Bunlar; Kolmagorov-Smirnov ve Shapiro-Wilk testleridir. Bu testlerdeki Sig. yazan başlığın altındaki p anlamlılık değerlerine odaklanıyoruz. Bu değerin 0,05 den büyük olması durumunda akademikMotivasyon puanlarının kız ve erkeklere göre normal dağılım gösterdiğini anlayacağız. Eğer p anlamlılık değeri 0,05 den küçük ise, akademikMotivasyon puanlarının cinsiyetete göre normal dağılım göstermediğini anlıyoruz. Örneğimizde de her iki teste göre puanların cinsiyete göre normal dağılım göstermediğini anlıyoruz.
Şimdi bu testler hakkında biraz daha bilgi verelim. Bu testler küçük örneklemlerde daha iyi çalışan testlerdir. Büyük veri setlerinde bu testler iyi sonuç vermemektedir. Dolayısı ile örneklem sayısı küçük ise (30'a kadar) bu testlere göre normal dağılımı incelememiz daha uygun olacaktır. Örneklem sayımız büyük ise veri setimizin dağılımını çarpıklık ve basıklık değerlerine bakarak incelememiz daha uygun olacaktır. Bir sonraki tabloda çarpıklık ve basıklık değerlerini inceleyeceğiz.
Descriptives tablosundaki Skewness ve Kurtosis değerlerine odaklanıyoruz (Bunlar çarpıklık ve basıklık değerleridir). Bu değerler ne kadar sıfıra yakınsa verilerimiz normal dağılıma o dakar yaklaşmıştır demektir. Ayrıca, bu değerlerin ±1 aralığında bulunması durumunda verilerin normale yakın dağıldığını söyleyebiliriz (George ve Mallery, 2003). Örneğimizdeki verileri incelediğimizde, akademikMotivasyon puanlarının kız ve erkeklere göre normale yakın dağıldığını söylemek mümkündür. Bu durumda tek değişkenli normallik varsayımının büyük ölçüde karşılandığı yorumunu yapabiliriz.
