Korelasyon, değişkenler arasındaki ilişkinin gücünü veya şiddetini ölçmek için yaygın olarak kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. Bu yöntem, Pearson, Kendall’s Tau-b ve Spearman korelasyonları gibi çeşitli türlerde hesaplanabilir. Pearson korelasyonu, parametrik testler için kullanılır ve en azından aralık seviyesinde ölçümlere ihtiyaç duyar. Öte yandan, Spearman korelasyonu sıralama (rank) seviyesindeki ölçümlere uygulanır.

Burada, Pearson Korelasyonu istatistiği gibi, yaygın olarak kullanılan bir yöntemle, iki değişken arasındaki ilişki incelenmektedir. SSPS programı üzerinde, Analyze, Correlations ve Bivariate seçeneklerini takip ederek (Bivariate: Correlations) adı verilen diyalog kutusu kullanılarak korelasyon analizi yapılabilir.

Kaynak: Altunişik, R., Coşkun, R., Bayraktaroğlu, S., & Yildirim, E. (2007). Sosyal bilimlerde araştırma yöntemleri. Sakarya Yayıncılık, Sakarya, 226, 103-118.

Korelasyon analizi için kullanılan diyalog kutusu üzerinde adımlar atılabilir. Değişkenler, sol taraftaki listeden orta kısımdaki aktarma butonuyla sağ taraftaki “Variables” bölümüne aktarılır. Daha sonra, korelasyon katsayısı için “Correlation Coefficients” bölümünde Pearson seçeneği seçilebilir ve hipoteze bağlı olarak “Test of Significance” bölümünden Two-tailed (iki kuyruklu veya yönsüz) veya One-tailed (tek kuyruklu veya yönlü) seçeneklerinden biri seçilir. İşlemler tamamlandıktan sonra OK butonuna basılarak analiz gerçekleştirilir. Eğer istatistiksel olarak anlamlı olan korelasyon katsayılarının * işaretiyle işaretlenmesi isteniyorsa, diyalog kutusunun sol alt kısmındaki “Flag Significant Correlations” seçeneği işaretlenmelidir.

Korelasyon analizi sonuçları yukarıda görüldüğü gibi sunulmaktadır. Analizde dahil edilen denek sayısı (N), değişkenler arasındaki korelasyon değerleri ve ilişkinin istatistiksel açıdan anlamlılık derecesi (Sig (2-tailed)) verilmektedir. Korelasyon katsayısı +1 ile -1 arasında değiştiğinden, atletin eğitim sonrası kilosu ile eğitim sonrası koşma süresi arasında ters bir ilişki olduğu görülmektedir (r=-0.268). Aynı şekilde, atletin eğitim öncesi koşu süresi ile eğitim sonrası koşu süresi arasında pozitif bir ilişki olduğu ve bu ilişkinin istatistiksel olarak anlamlı olduğu belirlenmiştir (r=0.635).

Kaynak: Altunişik, R., Coşkun, R., Bayraktaroğlu, S., & Yildirim, E. (2007). Sosyal bilimlerde araştırma yöntemleri. Sakarya Yayıncılık, Sakarya, 226, 103-118.

Verilerinizin analizi ve yorumlanması konusunda, akademik alanda her konuda yardıma ihtiyacınız varsa, uzman ekibimizle birlikte size yardımcı olmaktan mutluluk duyarız. Projelerinizin gereksinimlerini değerlendirebilir, size en uygun hizmetleri sunabiliriz. İletişime geçmek ve daha fazla bilgi almak için bize ulaşabilirsiniz.