SPSS Veri Girişi Nasıl Yapılır? Excel ve Anket Rehberi
Hakan Demir · 27.09.2026
SPSS veri girişi, araştırmada toplanan ham verilerin analiz edilebilir bir veri setine dönüştürülmesinin ilk aşamalarından biridir. Anket, ölçek, başarı testi veya demografik bilgilerden elde edilen veriler SPSS'e doğrudan girilebildiği gibi Excel'den de aktarılabilir. Ancak analizlerin doğru sonuç vermesi için yalnızca değerlerin programa yazılması yeterli değildir. Değişkenlerin doğru tanımlanması, kategorilerin kodlanması ve ölçüm düzeylerinin uygun şekilde belirlenmesi gerekir.
Örneğin bir araştırmada yaş, cinsiyet, medeni durum, eğitim düzeyi, algılanan aylık gelir düzeyi, 10 maddelik bir İş Doyumu Ölçeği ve 5 soruluk bir Matematik Testi bulunabilir. Bu değişkenlerin tamamı SPSS'e aynı şekilde girilmez. Yaş gibi bir değişken doğrudan sayısal olarak kaydedilirken cinsiyet veya medeni durum gibi kategorik değişkenlerde sayısal kodlar ve değer etiketleri kullanılır. Likert tipi ölçek maddeleri ile doğru-yanlış biçimindeki başarı testi sorularının tanımlanması da farklıdır.
1. SPSS Veri Girişi Nasıl Yapılır?
SPSS veri girişi, araştırmada elde edilen verilerin analiz edilebilmesi için değişkenlerin programa tanımlanması ve katılımcılara ait değerlerin uygun biçimde girilmesi sürecidir. SPSS'te veri girişi temel olarak iki ekran üzerinden gerçekleştirilir: Değişken Görünümü (Variable View) ve Veri Görünümü (Data View).
SPSS'in veri düzenleme ve değişken tanımlama yapısına ilişkin resmi açıklamalar için IBM SPSS Statistics dokümantasyonu incelenebilir.
Değişken Görünümü'nde yaş, cinsiyet, eğitim düzeyi veya ölçek maddeleri gibi araştırma değişkenlerinin özellikleri tanımlanır. Veri Görünümü'nde ise katılımcılardan elde edilen gerçek değerler ilgili değişkenlerin altına girilir.
Örneğin bir araştırmada ID, yaş, cinsiyet, medeni durum, eğitim düzeyi, algılanan aylık gelir düzeyi, 10 maddelik İş Doyumu Ölçeği ve 5 soruluk Matematik Testi bulunabilir. Bu değişkenlerin tamamı SPSS'e aynı biçimde tanımlanmaz. Yaş sayısal olarak doğrudan girilebilirken cinsiyet veya medeni durum gibi kategorik değişkenlerde sayısal kodlar ve değer etiketleri kullanılır.
SPSS veri girişindeki temel amaç yalnızca değerleri programa yazmak değil, her değişkenin ne anlama geldiğini, hangi veri türünde olduğunu ve hangi ölçüm düzeyine sahip olduğunu doğru biçimde tanımlamaktır.
1.1. SPSS'te Satır ve Sütunlar Neyi İfade Eder?
Standart bir araştırma veri setinde her satır bir katılımcıyı veya gözlemi, her sütun ise bir değişkeni temsil eder.
Örneğin veri tablosunun ilk bölümü şu şekilde olabilir:
ID | Yaş | Cinsiyet | Medeni Durum | Eğitim | Gelir | İş Doyumu 1 | İş Doyumu 2 |
1 | 35 | 1 | 2 | 3 | 1 | 3 | 4 |
2 | 42 | 2 | 2 | 4 | 2 | 4 | 5 |
3 | 29 | 1 | 1 | 3 | 2 | 2 | 3 |
Bu tabloda birinci satır birinci katılımcıyı, ikinci satır ikinci katılımcıyı temsil eder. Yaş sütununda katılımcıların yaşları, Cinsiyet sütununda cinsiyet kategorileri, İş Doyumu 1 sütununda ise ölçeğin birinci maddesine verilen yanıtlar bulunur.
Buradaki 1, 2 veya 3 gibi değerlerin her zaman matematiksel bir büyüklüğü ifade etmediğine dikkat edilmelidir.
Örneğin cinsiyet değişkeni şu şekilde kodlanabilir:
1 = Kadın
2 = Erkek
3 = Belirtmek istemiyorum
Cinsiyetin 1, 2 ve 3 gibi sayılarla gösterilmesi, değişkeni sürekli bir değişkene dönüştürmez. Cinsiyet yine nominal (nominal) ölçüm düzeyindedir.
Benzer şekilde eğitim düzeyi şu şekilde kodlanabilir:
1 = Lise
2 = Ön Lisans
3 = Lisans
4 = Yüksek Lisans
5 = Doktora
Eğitim düzeyinde kategoriler arasında doğal bir sıralama bulunduğu için bu değişken ordinal (ordinal) olarak tanımlanabilir.
Algılanan aylık gelir düzeyi de örneğin şu şekilde kodlanabilir:
1 = Düşük
2 = Orta
3 = Yüksek
Bu değişkende de kategoriler sıralı olduğu için ölçüm düzeyi Ordinal olarak belirlenebilir.
Yaş ise doğrudan sayısal olarak ölçüldüğü için Scale düzeyinde tanımlanabilir.
Bu nedenle SPSS veri girişinde yalnızca hangi sayının yazıldığı değil, o sayının neyi temsil ettiği de önemlidir.
1.2. Variable View Alanları Nasıl Doldurulur?
Değişken Görünümü (Variable View), SPSS veri girişinde değişkenlerin teknik özelliklerinin tanımlandığı ekrandır. Burada her satır bir değişkeni temsil eder.
Variable View ekranında başlıca şu alanlar bulunur:
Name: Değişkenin SPSS içerisinde kullanılacak kısa adıdır.
Type: Değişkenin sayısal (Numeric), metinsel (String) veya başka bir veri türünde olup olmadığını belirler.
Width: Değişken için ayrılacak karakter veya sayı genişliğini gösterir.
Decimals: Sayısal değişkenlerde görüntülenecek ondalık basamak sayısını belirler.
Label: Değişkenin daha ayrıntılı ve okunabilir açıklamasıdır.
Values: Kategorik değişkenlerde kullanılan sayısal kodların ne anlama geldiğini tanımlar.
Missing: Kullanıcı tarafından eksik değer olarak kabul edilecek özel değerlerin tanımlanmasını sağlar.
Measure: Değişkenin Nominal, Ordinal veya Scale ölçüm düzeyini belirtir.
Örneğin cinsiyet değişkeni şu şekilde tanımlanabilir:
Name: Cinsiyet
Type: Numeric
Label: Cinsiyet
Values: 1 = Kadın, 2 = Erkek, 3 = Belirtmek istemiyorum
Measure: Nominal
Eğitim düzeyi için:
Name: Egitim
Type: Numeric
Label: Eğitim Düzeyi
Values: 1 = Lise, 2 = Ön Lisans, 3 = Lisans, 4 = Yüksek Lisans, 5 = Doktora
Measure: Ordinal
Yaş değişkeninde ise kategori kodlamasına ihtiyaç yoktur:
Name: Yas
Type: Numeric
Label: Yaş
Values: Tanımlanmaz
Measure: Scale
İş Doyumu Ölçeği'nin bir maddesi şu şekilde tanımlanabilir:
Name: IsDoy1
Type: Numeric
Label: İş Doyumu Ölçeği Madde 1
Values:
1 = Kesinlikle Katılmıyorum
2 = Katılmıyorum
3 = Kararsızım
4 = Katılıyorum
5 = Kesinlikle Katılıyorum
Measure: Ordinal
Matematik Testi'nin bir sorusu ise şu şekilde tanımlanabilir:
Name: Mat1
Type: Numeric
Label: Matematik Testi Soru 1
Values:
0 = Yanlış
1 = Doğru
Measure: Nominal
Variable View ekranında yapılan bu tanımlamalar, analiz aşamasında değişkenlerin daha düzenli ve anlaşılır kullanılmasını sağlar.
1.3. Data View Ekranına Veriler Nasıl Girilir?
Değişkenler Variable View ekranında tanımlandıktan sonra Veri Görünümü (Data View) ekranına geçilerek katılımcılara ait değerler girilir.
Buradaki temel kural şöyledir:
Her katılımcı ayr ı bir satırda, her değişken ayrı bir sütunda yer almalıdır.
Örneğin bir katılımcının bilgileri şu şekilde olabilir:
ID: 1
Yaş: 35
Cinsiyet: 1
Medeni Durum: 2
Eğitim Düzeyi: 3
Algılanan Aylık Gelir Düzeyi: 1
Bu değerlerin tamamı Data View ekranında aynı satırdaki ilgili sütunlara girilir. İkinci katılımcı bir sonraki satıra, üçüncü katılımcı ise onun altındaki satıra eklenir.
Ölçek çalışmalarında her ölçek maddesi ayrı bir değişken olarak tanımlanmalıdır.
Örneğin 10 maddelik İş Doyumu Ölçeği için:
IsDoy1
IsDoy2
IsDoy3
IsDoy4
IsDoy5
IsDoy6
IsDoy7
IsDoy8
IsDoy9
IsDoy10
şeklinde 10 ayrı sütun oluşturulabilir.
Katılımcının her maddeye verdiği 1-5 arasındaki Likert yanıtı ilgili sütuna girilir.
Benzer şekilde 5 soruluk Matematik Testi için:
Mat1
Mat2
Mat3
Mat4
Mat5
şeklinde beş ayrı değişken oluşturulabilir.
Sorular şu şekilde kodlanabilir:
0 = Yanlış
1 = Doğru
Burada dikkat edilmesi gereken önemli noktalardan biri, ölçek toplam veya ortalama puanının ham maddelerin yerine girilmemesidir. Öncelikle bütün maddeler ayrı değişkenler halinde veri setinde korunmalıdır.
Daha sonra yeni değişkenler oluşturularak 10 İş Doyumu maddesinden İş Doyumu Ölçeği Ortalama Puanı, 5 Matematik Testi sorusundan ise Matematik Testi Puanı hesaplanabilir.
Bu yaklaşım ham verinin korunmasını sağlar ve gerektiğinde her maddenin ayrı ayrı kontrol edilmesine imkan verir.
1.4. SPSS'te Değişken Adı ve Değişken Etiketi Arasındaki Fark Nedir?
SPSS veri girişinde sık karıştırılan kavramlardan biri değişken adı (Variable Name) ile değişken etiketi (Variable Label) arasındaki farktır.
Değişken adı, SPSS'in analizlerde ve Syntax komutlarında değişkeni tanımak için kullandığı teknik isimdir.
Örneğin:
Yas
Cinsiyet
Egitim
IsDoy1
Mat1
gibi kısa ve düzenli değişken adları kullanılabilir.
Değişken etiketi ise değişkenin neyi ifade ettiğini daha ayrıntılı biçimde açıklamak için kullanılır.
Örneğin:
Variable Name: IsDoy1
Variable Label: İş Doyumu Ölçeği Madde 1
Başka bir örnek:
Variable Name: MatPuan
Variable Label: Matematik Testi Puanı
Bu ayrım özellikle çok sayıda değişken bulunan veri setlerinde önemlidir. Kısa değişken adları analiz yapmayı ve Syntax kullanımını kolaylaştırırken, açıklayıcı etiketler değişkenlerin daha kolay anlaşılmasını sağlar.
Ayrıca Variable Label ile Value Labels aynı şey değildir.
Variable Label, değişkenin tamamını açıklar.
Value Labels ise değişken içerisindeki sayısal kodların anlamını gösterir.
Örneğin cinsiyet değişkeninde:
Variable Name: Cinsiyet
Variable Label: Cinsiyet
Value Labels:
1 = Kadın
2 = Erkek
3 = Belirtmek istemiyorum
Benzer şekilde algılanan aylık gelir düzeyi için:
1 = Düşük
2 = Orta
3 = Yüksek
şeklinde değer etiketleri tanımlanabilir ve Measure alanında Ordinal seçilebilir.
Bu nedenle SPSS'te veri tanımlarken yalnızca değişken adlarını oluşturmak yeterli değildir. Özellikle kategorik değişkenlerde Label, Values ve Measure alanlarının doğru şekilde tanımlanması, veri setinin düzenli olmasını ve sonraki analizlerin daha kolay yürütülmesini sağlar.
2. Anket Verileri SPSS'e Nasıl Girilir?
Anket verilerini SPSS'e girmek için öncelikle anketteki her sorunun hangi değişkeni temsil ettiği belirlenmeli, ardından bu değişkenler uygun biçimde kodlanmalıdır. Demografik bilgiler, Likert tipi ölçek maddeleri, çoklu yanıt soruları ve başarı testi soruları aynı yapıda olmadığı için SPSS veri girişi sırasında her soru türünün ayrı değerlendirilmesi gerekir.
Genel olarak anketlerde her katılımcı bir satırı, her soru veya madde ise bir sütunu temsil eder. Örneğin 200 kişinin yanıtladığı ve 25 sorudan oluşan bir ankette Data View ekranında yaklaşık 200 satır ve 25 değişken bulunur. Katılımcı kimliği veya sonradan hesaplanan toplam puanlar eklenirse sütun sayısı artabilir.
Anket verilerini SPSS'e girerken soru metinlerinin tamamını doğrudan değişken adı olarak kullanmak yerine kısa değişken adları oluşturmak daha kullanışlıdır. Sorunun tam açıklaması ise Label alanına yazılabilir.
Örneğin:
Variable Name: Cinsiyet
Variable Label: Katılımcının cinsiyeti
veya:
Variable Name: IsDoy1
Variable Label: İş Doyumu Ölçeği Madde 1
şeklinde tanımlama yapılabilir.
2.1. Demografik Bilgiler SPSS'e Nasıl Girilir?
Demografik değişkenlerin SPSS'e nasıl girileceği, değişkenin yapısına göre belirlenir. Yaş gibi doğrudan sayısal olarak ölçülen değişkenlerle cinsiyet veya medeni durum gibi kategorik değişkenler aynı şekilde kodlanmaz.
Örneğin ID değişkeni her katılımcıyı birbirinden ayırmak amacıyla kullanılabilir:
ID: 1, 2, 3, 4, 5...
ID sayısal görünmesine rağmen katılımcılar arasında büyüklük veya sıralama ifade etmediği için Nominal olarak tanımlanabilir.
Yaş değişkeninde ise katılımcının gerçek yaşı doğrudan girilir:
Yaş: 35
Yaş: 42
Yaş: 29
Bu değişken Scale olarak tanımlanabilir.
Cinsiyet gibi kategorik bir değişkende sayısal kodlama kullanılabilir:
1 = Kadın
2 = Erkek
3 = Belirtmek istemiyorum
Bu durumda Measure alanı Nominal olarak belirlenir.
Medeni durum değişkeni de örneğin şu şekilde kodlanabilir:
1 = Bekar
2 = Evli
Medeni durum kategorileri arasında niceliksel bir sıralama bulunmadığı için bu değişken de Nominal olarak tanımlanır.
Eğitim düzeyinde ise kategorilerin doğal bir sırası vardır:
1 = Lise
2 = Ön Lisans
3 = Lisans
4 = Yüksek Lisans
5 = Doktora
Bu nedenle eğitim düzeyi Ordinal olarak tanımlanabilir.
Benzer biçimde katılımcının kendi gelir durumunu nasıl değerlendirdiğini ölçen algılanan aylık gelir düzeyi:
1 = Düşük
2 = Orta
3 = Yüksek
şeklinde kodlanabilir. Düşük, orta ve yüksek kategorileri sıralı olduğu için Measure alanında Ordinal kullanılabilir.
Burada önemli nokta, kategorilere verilen 1, 2 ve 3 kodlarının doğrudan matematiksel değer olarak yorumlanmamasıdır. Örneğin gelir düzeyinde 3 = Yüksek olması, yüksek gelir grubunun düşük gelir grubunun üç katı gelire sahip olduğu anlamına gelmez. Sayılar burada yalnızca kategorileri temsil eden kodlardır.
2.2. Likert Ölçek Verileri SPSS'e Nasıl Girilir?
Likert veri girişi yapılırken ölçekteki her madde SPSS'te ayrı bir değişken olarak oluşturulmalıdır. Örneğin 10 maddeden oluşan bir İş Doyumu Ölçeği için 10 ayrı değişken tanımlanabilir:
IsDoy1
IsDoy2
IsDoy3
IsDoy4
IsDoy5
IsDoy6
IsDoy7
IsDoy8
IsDoy9
IsDoy10
Beşli Likert tipi yanıt seçenekleri ise örneğin şu şekilde kodlanabilir:
1 = Kesinlikle Katılmıyorum
2 = Katılmıyorum
3 = Kararsızım
4 = Katılıyorum
5 = Kesinlikle Katılıyorum
Her katılımcının verdiği yanıt, ilgili madde sütununa sayısal kod olarak girilir.
Örneğin bir katılımcı ilk üç maddeye sırasıyla Katılıyorum, Kararsızım ve Kesinlikle Katılıyorum yanıtlarını vermişse Data View ekranındaki değerler:
4
3
5
şeklinde görünür.
Tek tek Likert maddeleri sıralı kategorilerden oluştuğu için Ordinal olarak tanımlanabilir. Ancak birden fazla maddenin uygun biçimde birleştirilmesiyle oluşturulan toplam veya ortalama ölçek puanı araştırma uygulamalarında çoğunlukla Scale olarak kullanılmaktadır. Bunun yapılabilmesi için ölçeğin puanlama yönergesine uyulması ve varsa ters maddelerin önceden doğru biçimde kodlanması gerekir.
Örneğin 10 maddelik İş Doyumu Ölçeği için katılımcının ortalama puanı hesaplanacaksa ham maddeler korunur ve ayrıca yeni bir değişken oluşturulur:
Variable Name: IsDoyOrt
Variable Label: İş Doyumu Ölçeği Ortalama Puanı
Measure: Scale
SPSS'te ortalama puan hesaplamak için:
Transform > Compute Variable
menü yolu kullanılabilir.
Target Variable alanına:
IsDoyOrt
yazıldıktan sonra Numeric Expression alanında:
MEAN(IsDoy1, IsDoy2, IsDoy3, IsDoy4, IsDoy5, IsDoy6, IsDoy7, IsDoy8, IsDoy9, IsDoy10)
ifadesi kullanılabilir.
Bu şekilde ham madde yanıtları korunurken analizlerde kullanılabilecek ayrı bir ortalama puan değişkeni oluşturulur.
2.3. Ters Maddeler SPSS'te Nasıl Kodlanır?
Bazı ölçeklerde maddelerin tamamı aynı yönde puanlanmaz. Örneğin yüksek puan çoğu maddede yüksek iş doyumunu gösterirken, olumsuz ifadeyle yazılmış bir maddede yüksek puan düşük iş doyumunu gösterebilir. Bu tür maddelere ters madde (reverse-coded item) denir.
Ters maddeler ölçek toplam veya ortalama puanı hesaplanmadan önce yeniden kodlanmalıdır.
Beşli Likert ölçeğinde ters kodlama şu şekildedir:
1 → 5
2 → 4
3 → 3
4 → 2
5 → 1
Örneğin IsDoy4 ters maddeyse, ham değişkenin üzerine yazmak yerine yeni bir değişken oluşturmak daha güvenlidir.
SPSS'te:
Transform > Recode into Different Variables
menü yolu kullanılabilir.
Yeni değişken örneğin:
IsDoy4_T
şeklinde adlandırılabilir.
Old and New Values bölümünde:
Old Value 1 → New Value 5
Old Value 2 → New Value 4
Old Value 3 → New Value 3
Old Value 4 → New Value 2
Old Value 5 → New Value 1
şeklinde dönüşüm yapılır.
Beşli Likert tipi bir madde için aynı işlem matematiksel olarak 6 - eski puan biçiminde de düşünülebilir. Ancak özellikle başlangıç düzeyindeki kullanıcılar için Recode into Different Variables seçeneği, yapılan dönüşümün daha kolay kontrol edilmesini sağlar.
Ters kodlama tamamlandıktan sonra ölçek toplamı veya ortalaması hesaplanırken ham ters madde yerine ters kodlanmış yeni değişken kullanılmalıdır.
2.4. Çoklu Yanıt Soruları SPSS'e Nasıl Girilir?
Bir katılımcının aynı soruda birden fazla seçeneği işaretleyebildiği soruların veri girişi, tek seçenekli sorulardan farklıdır.
Örneğin:
"Araştırmalarınızda hangi programları kullanıyorsunuz?"
sorusunda katılımcı aynı anda Excel, SPSS ve MAXQDA seçeneklerini işaretleyebilir.
Bu tür bir soruyu tek bir değişkene:
Excel, SPSS, MAXQDA
şeklinde metin olarak girmek, daha sonraki frekans analizlerini zorlaştırabilir.
Bunun yerine her seçenek için ayrı bir ikili değişken oluşturulabilir.
Örneğin:
AracExcel
AracSPSS
AracMAXQDA
Her değişkende:
0 = Seçilmedi
1 = Seçildi
kodlaması kullanılabilir.
Örneğin yalnızca Excel ve SPSS kullanan bir katılımcının verisi:
AracExcel = 1
AracSPSS = 1
AracMAXQDA = 0
şeklinde girilebilir.
Bu yöntemle her seçenek ayrı bir değişkende tutulur. Daha sonra SPSS içerisinde Multiple Response Sets kullanılarak seçeneklerin birlikte değerlendirilmesi mümkündür.
Çoklu yanıt sorularında temel nokta, aynı katılımcının birden fazla seçeneği işaretleyebilmesini veri yapısında kaybetmemektir.
2.5. Açık Uçlu Sorular SPSS'e Nasıl Girilir?
Açık uçlu sorularda katılımcılar önceden belirlenmiş seçeneklerden birini işaretlemek yerine kendi yanıtlarını yazarlar.
Örneğin:
"İşinizde sizi en fazla zorlayan durum nedir?"
sorusuna katılımcılar farklı uzunluklarda metin yanıtları verebilir.
Bu yanıtlar SPSS'e doğrudan aktarılacaksa değişken türü String olarak tanımlanabilir.
Örneğin:
Name: Acik1
Type: String
Label: İşinizde sizi en fazla zorlayan durum nedir?
Ancak açık uçlu yanıtların istatistiksel analizde kullanılabilmesi için çoğu zaman daha sonra belirli kategorilere kodlanması gerekir.
Örneğin yanıtlar incelendikten sonra:
1 = İş yükü
2 = Yönetim sorunları
3 = Çalışma saatleri
4 = Ücret
5 = Diğer
şeklinde bir kodlama sistemi oluşturulabilir.
Bu durumda orijinal metin yanıtını silmek yerine hem ham yanıtı hem de sonradan oluşturulan kodlanmış değişkeni ayrı ayrı saklamak daha doğru olur.
Örneğin:
Acik1_Metin
ve:
Acik1_Kod
şeklinde iki farklı değişken kullanılabilir.
Böylece araştırmacı hem katılımcının özgün yanıtını korur hem de nicel analizlerde kullanılabilecek kategorik bir değişkene sahip olur.
2.6. Başarı Testi Verileri SPSS'e Nasıl Girilir?
Başarı testi veri girişi yapılırken her soru ayrı bir değişken olarak tanımlanabilir ve katılımcının cevabı doğru veya yanlış olmasına göre kodlanabilir.
Örneğin 5 soruluk bir Matematik Testi için:
Mat1
Mat2
Mat3
Mat4
Mat5
değişkenleri oluşturulabilir.
Her soru için:
0 = Yanlış
1 = Doğru
kodlaması kullanılabilir.
Bu maddeler doğru ve yanlış olmak üzere kategorik iki sonuç içerdiğinden tek tek test maddeleri Nominal olarak tanımlanabilir.
Örneğin bir katılımcı beş sorudan sırasıyla doğru, yanlış, doğru, doğru ve yanlış yanıt vermişse veri girişi:
Mat1 = 1
Mat2 = 0
Mat3 = 1
Mat4 = 1
Mat5 = 0
şeklinde yapılır.
Katılımcının toplam Matematik Testi puanı ise bu beş maddenin toplanmasıyla ayrıca hesaplanabilir.
SPSS'te:
Transform > Compute Variable
menü yolu kullanılabilir.
Target Variable alanına:
MatPuan
yazılabilir.
Numeric Expression alanında ise:
SUM(Mat1, Mat2, Mat3, Mat4, Mat5)
ifadesi kullanılabilir.
Bu örnekte Matematik Testi Puanı 0 ile 5 arasında değer alır. Beş sorunun tamamını doğru yanıtlayan bir katılımcı 5, üç soruyu doğru yanıtlayan katılımcı ise 3 puan alır.
Böylece tek tek başarı testi maddeleri Nominal olarak korunurken, testten elde edilen toplam puan ayrı bir değişken olarak kullanılabilir.
3. Excel'den SPSS'e Veri Aktarma Nasıl Yapılır?
Excel'den SPSS'e veri aktarma, verileri SPSS Data View ekranına tek tek girmek yerine hazır bir Excel dosyasındaki satır ve sütunların doğrudan SPSS'e alınmasını sağlar. Özellikle anket, ölçek ve başarı testi gibi çok sayıda katılımcının bulunduğu araştırmalarda veri girişini önemli ölçüde hızlandırır.
SPSS'in güncel Excel içe aktarma seçenekleri için IBM SPSS Statistics - Reading Excel files sayfası incelenebilir.
Excel dosyası SPSS'e aktarılmadan önce veri yapısının uygun biçimde hazırlanması önemlidir. Genel olarak her satır bir katılımcıyı veya gözlemi, her sütun ise bir değişkeni temsil etmelidir. İlk satırda değişken adlarının bulunması, aktarım sonrasında SPSS'teki değişkenlerin daha düzenli oluşmasını sağlar.
Örneğin Excel dosyasının ilk satırı şu değişkenleri içerebilir:
ID
Yas
Cinsiyet
Medeni
Egitim
Gelir
IsDoy1
IsDoy2
IsDoy3
Mat1
Mat2
Bu yapı SPSS'e aktarıldığında sütunlar değişkenlere, Excel'deki her veri satırı ise bir katılımcıya dönüştürülür.
3.1. Excel Dosyası SPSS İçin Nasıl Hazırlanır?
Excel'den SPSS'e veri aktarmadan önce dosyanın belirli bir düzende hazırlanması gerekir. Aktarım sırasında yaşanan problemlerin önemli bir bölümü SPSS'ten değil, Excel dosyasındaki düzensiz veri yapısından kaynaklanır.
İlk satırda değişken adlarının bulunması önerilir. Örneğin sütun başlıkları:
ID
Yas
Cinsiyet
Medeni
Egitim
Gelir
şeklinde oluşturulabilir.
Değişken adlarının kısa ve anlaşılır olması daha kullanışlıdır. Uzun soru cümlelerini doğrudan sütun başlığı olarak kullanmak yerine IsDoy1, IsDoy2 gibi kısa değişken adları kullanılabilir. Soruların tam metinleri daha sonra SPSS'teki Label alanına eklenebilir.
Örneğin:
Değişken adı: IsDoy1
Değişken etiketi: İş Doyumu Ölçeği Madde 1
Excel dosyasındaki her satır tek bir katılımcıyı temsil etmelidir. Aynı katılımcının bilgileri birden fazla satıra bölünmemelidir.
Örneğin:
ID | Yaş | Cinsiyet | Eğitim | İş Doyumu 1 | İş Doyumu 2 |
1 | 35 | 1 | 3 | 4 | 3 |
2 | 29 | 2 | 4 | 5 | 4 |
3 | 41 | 1 | 3 | 3 | 2 |
Kategorik değişkenler de mümkün olduğunca önceden belirlenmiş kodlama sistemiyle hazırlanabilir.
Örneğin cinsiyet:
1 = Kadın
2 = Erkek
3 = Belirtmek istemiyorum
Eğitim düzeyi:
1 = Lise
2 = Ön Lisans
3 = Lisans
4 = Yüksek Lisans
5 = Doktora
Likert tipi İş Doyumu Ölçeği maddeleri:
1 = Kesinlikle Katılmıyorum
2 = Katılmıyorum
3 = Kararsızım
4 = Katılıyorum
5 = Kesinlikle Katılıyorum
şeklinde kodlanabilir.
Excel dosyasında aynı sütunda hem sayı hem de metin kullanmaktan kaçınılması gerekir. Örneğin Cinsiyet sütununda bazı katılımcılar için 1, bazıları için Kadın yazılması veri türünün SPSS tarafından yanlış algılanmasına neden olabilir.
Benzer şekilde Yaş sütununda:
35
29
kırk iki
gibi karışık değerler bulunmamalıdır. Yaş değerlerinin tamamı aynı veri türünde tutulmalıdır.
Birleştirilmiş hücreler, ara başlıklar, boş açıklama satırları ve tablonun ortasına yerleştirilmiş notlar da SPSS'e aktarılacak veri alanından çıkarılmalıdır. Excel dosyası mümkün olduğunca düz bir veri tablosu biçiminde hazırlanmalıdır.
3.2. Excel Dosyası SPSS'e Nasıl Aktarılır?
Excel dosyası hazırlandıktan sonra SPSS üzerinden doğrudan içe aktarılabilir.
Güncel SPSS sürümlerinde menü yolu:
File > Import Data > Excel
şeklindedir. SPSS sürümüne göre menü ifadelerinde küçük farklılıklar görülebilir. IBM'in SPSS Statistics 31 dokümantasyonunda Excel dosyalarının bu yol üzerinden içe aktarılabildiği ve istenirse Excel dosyasının doğrudan açık SPSS penceresine sürüklenebildiği belirtilmektedir. IBM
Excel dosyası seçildikten sonra SPSS, dosyadaki çalışma sayfalarını görüntüler. Bir Excel dosyasında birden fazla sayfa varsa analiz için kullanılacak sayfanın doğru seçilmesi gerekir.
Örneğin Excel dosyasında:
Veri
Kodlama_Anahtari
Aciklama
gibi üç farklı çalışma sayfası bulunuyorsa yalnızca katılımcı verilerinin bulunduğu Veri sayfası SPSS'e aktarılmalıdır.
Dosyanın ilk satırında değişken adları bulunuyorsa değişken adlarının ilk satırdan okunmasını sağlayan seçenek etkinleştirilmelidir. SPSS 31'de bu seçenek değişken adlarının dosyanın üst kısmında bulunup bulunmadığını belirtmenizi sağlar. IBM
Örneğin Excel dosyasının ilk satırında:
ID | Yas | Cinsiyet | Egitim | Gelir | IsDoy1 | IsDoy2
başlıkları varsa SPSS bu değerleri değişken adları olarak kullanabilir.
Aktarım tamamlandıktan sonra Excel'deki veriler Data View ekranında görüntülenir. Ancak bu aşamada işlemin tamamen bittiği düşünülmemelidir.
Excel dosyası verileri taşır fakat SPSS'teki:
Value Labels
Measure
Missing Values
gibi bütün değişken özelliklerinin araştırmanın yapısına uygun biçimde otomatik olarak oluşması beklenmemelidir.
Örneğin Excel'deki Cinsiyet sütununda 1 ve 2 değerleri bulunabilir. SPSS bu sayıları aktarabilir ancak:
1 = Kadın
2 = Erkek
olduğunu araştırmacının Variable View ekranında tanımlaması gerekebilir.
Aynı şekilde Egitim değişkeninin Ordinal, Yas değişkeninin ise Scale olarak kontrol edilmesi gerekir.
3.3. Google Forms'tan SPSS'e Veri Nasıl Aktarılır?
Google Forms'tan SPSS'e veri aktarmanın en pratik yöntemlerinden biri, form yanıtlarını önce Google Sheets veya bir Excel dosyasına aktarmak ve ardından bu dosyayı SPSS'e almaktır.
Google Forms'ta toplanan yanıtlar doğrudan bir Google Sheets dosyasıyla ilişkilendirilebilir. Google'ın resmi yardım sayfasına göre form içerisindeki Yanıtlar bölümünden yanıtların bağlı bir Google E-Tablolar dosyasına aktarılması veya tüm yanıtların .csv olarak indirilmesi mümkündür. Google Yardım
Genel işlem sırası şu şekildedir:
Google Forms > Yanıtlar > Google E-Tablolar'a aktar
Google Sheets içerisinde form yanıtlarının her biri ayrı bir satırda görüntülenir. Sorular ise sütunlara yerleştirilir.
Örneğin:
Zaman Damgası | Yaşınız | Cinsiyetiniz | Eğitim Düzeyiniz | İş Doyumu 1 |
27.09.2026 | 35 | Kadın | Lisans | Katılıyorum |
27.09.2026 | 29 | Erkek | Yüksek Lisans | Kesinlikle Katılıyorum |
Google Forms verileri SPSS'e aktarılmadan önce bazı düzenlemeler yapılması gerekebilir.
Örneğin Google Forms'ta Likert yanıtları:
Kesinlikle Katılmıyorum
Katılmıyorum
Kararsızım
Katılıyorum
Kesinlikle Katılıyorum
şeklinde metin olarak kaydedilmiş olabilir.
SPSS'te ölçek analizi yapılacaksa bu yanıtların araştırmanın kodlama planına göre sayısal hale getirilmesi gerekebilir:
1 = Kesinlikle Katılmıyorum
2 = Katılmıyorum
3 = Kararsızım
4 = Katılıyorum
5 = Kesinlikle Katılıyorum
Benzer şekilde cinsiyet:
Kadın → 1
Erkek → 2
Belirtmek istemiyorum → 3
şeklinde kodlanabilir.
Ancak bu dönüşüm yapılırken orijinal Google Forms verisinin ayrı bir dosyada korunması önerilir. Ham veri doğrudan değiştirilmek yerine analiz için ayrı bir çalışma dosyası hazırlanması, olası kodlama hatalarının daha sonra kontrol edilebilmesini sağlar.
Google Sheets dosyası daha sonra Excel formatında indirilebilir. Ardından SPSS içerisinde:
File > Import Data > Excel
yolu kullanılarak veri içe aktarılabilir.
Google Forms'tan yanıtların doğrudan .csv olarak indirilmesi de mümkündür. Bu durumda dosya SPSS'e metin/CSV veri kaynağı olarak alınabilir. Google Yardım
Google Forms'tan gelen verilerde özellikle çoklu seçim sorularına dikkat edilmelidir. Katılımcının birden fazla seçeneği işaretleyebildiği sorular tek hücre içerisinde birden fazla yanıt içerebilir.
Örneğin:
Excel, SPSS, MAXQDA
şeklinde bir hücre oluşabilir.
Bu yapı doğrudan analiz için uygun olmayabilir. Çoklu yanıt analizi yapılacaksa seçenekler ayrı değişkenlere dönüştürülebilir:
Excel
SPSS
MAXQDA
ve her değişken için:
0 = Seçilmedi
1 = Seçildi
kodlaması kullanılabilir.
3.4. Excel'den Aktarılan Veriler SPSS'te Nasıl Kontrol Edilir?
Excel'den SPSS'e veri aktarıldıktan sonra doğrudan analize geçmek yerine veri setinin kontrol edilmesi gerekir. Aktarım başarılı görünse bile bazı değişkenler yanlış veri türünde tanımlanmış veya bazı değerler eksik aktarılmış olabilir.
İlk olarak katılımcı sayısı kontrol edilmelidir.
Excel dosyasında 200 katılımcı bulunuyorsa SPSS Data View ekranında da 200 gözlem bulunması beklenir.
Daha sonra değişken sayısı kontrol edilmelidir.
Excel'deki sütun sayısı ile SPSS'teki değişkenlerin sayısı karşılaştırılabilir.
Variable View ekranında özellikle Type alanı kontrol edilmelidir.
Yaş gibi bir değişkenin yanlışlıkla String olarak tanımlanması durumunda istatistiksel analizlerde sorun yaşanabilir. Sayısal analizlerde kullanılacak değişkenlerin uygun şekilde Numeric olması gerekir.
Daha sonra Values alanları kontrol edilir.
Örneğin:
Cinsiyet için:
1 = Kadın
2 = Erkek
3 = Belirtmek istemiyorum
Eğitim için:
1 = Lise
2 = Ön Lisans
3 = Lisans
4 = Yüksek Lisans
5 = Doktora
değer etiketleri tanımlanabilir.
Measure alanı da aktarım sonrasında mutlaka gözden geçirilmelidir.
Örneğin:
ID = Nominal
Yaş = Scale
Cinsiyet = Nominal
Medeni Durum = Nominal
Eğitim Düzeyi = Ordinal
Algılanan Aylık Gelir Düzeyi = Ordinal
İş Doyumu maddeleri = Ordinal
İş Doyumu Ortalama Puanı = Scale
Matematik Testi maddeleri = Nominal
Matematik Testi Puanı = Scale
şeklinde bir yapı oluşturulabilir.
Eksik veriler de kontrol edilmelidir. Excel'deki boş hücrelerin SPSS'e nasıl aktarıldığı incelenmeli ve gerçek bir 0 değeri ile yanıtlanmamış bir soru birbirine karıştırılmamalıdır.
Örneğin Matematik Testi'nde:
0 = Yanlış
olarak tanımlanmışsa boş bırakılan bir soru otomatik olarak 0 ile doldurulmamalıdır. Çünkü bu durumda yanıt vermemek ile yanlış cevap vermek aynı veri olarak kaydedilmiş olur.
Son olarak kategorik değişkenlerin frekansları incelenerek veri girişindeki olası hatalar hızlı biçimde tespit edilebilir.
Örneğin Cinsiyet değişkeninde yalnızca:
1
2
3
değerlerinin bulunması bekleniyorsa ancak frekans tablosunda 7 değeri görülüyorsa bu durum veri giriş veya aktarım hatasına işaret eder.
Bu nedenle Excel'den SPSS'e veri aktarma işlemi, dosyanın açılmasıyla tamamlanmış sayılmaz. Analize başlamadan önce değişken türleri, değer etiketleri, ölçüm düzeyleri, eksik veriler ve beklenmeyen kodlar mutlaka kontrol edilmelidir.
4. SPSS Veri Kodlama ve Düzenleme Nasıl Yapılır?
SPSS veri kodlama, araştırmada kullanılan kategorilerin ve yanıt seçeneklerinin sayısal değerlerle temsil edilmesi ve bu değerlerin SPSS içerisinde doğru biçimde tanımlanması sürecidir. Veri kodlama tamamlandıktan sonra değişken türleri, değer etiketleri, eksik veriler ve ölçüm düzeyleri kontrol edilerek veri seti analiz için hazırlanır.
Örneğin cinsiyet değişkeninde 1, 2 ve 3 değerleri kullanılıyorsa bu sayıların hangi kategorileri temsil ettiği SPSS'e ayrıca tanımlanmalıdır. Benzer şekilde Likert maddelerinde 1-5 arasındaki değerlerin hangi yanıt seçeneklerine karşılık geldiği belirtilmelidir.
SPSS veri düzenleme sırasında temel amaç, verilerin yalnızca sayısal olarak programa girilmiş olması değil, bu sayıların anlamlarının ve değişkenlerin ölçüm özelliklerinin doğru biçimde tanımlanmış olmasıdır.
4.1. Value Labels Nasıl Tanımlanır?
Value Labels, SPSS'te kullanılan sayısal kodların hangi kategorileri temsil ettiğini belirtmek için kullanılır.
Örneğin Cinsiyet değişkeninde Data View ekranında yalnızca:
1
2
3
değerleri bulunabilir.
Variable View ekranındaki Values alanında ise bu kodların anlamları tanımlanır:
1 = Kadın
2 = Erkek
3 = Belirtmek istemiyorum
Bu tanımlama yapıldıktan sonra SPSS, analiz çıktılarında yalnızca 1 veya 2 göstermek yerine ilgili kategori etiketlerini gösterebilir.
Medeni durum için:
1 = Bekar
2 = Evli
Eğitim düzeyi için:
1 = Lise
2 = Ön Lisans
3 = Lisans
4 = Yüksek Lisans
5 = Doktora
Algılanan aylık gelir düzeyi için:
1 = Düşük
2 = Orta
3 = Yüksek
şeklinde değer etiketleri kullanılabilir.
Likert tipi bir İş Doyumu Ölçeği maddesinde ise:
1 = Kesinlikle Katılmıyorum
2 = Katılmıyorum
3 = Kararsızım
4 = Katılıyorum
5 = Kesinlikle Katılıyorum
şeklinde kodlama yapılabilir.
Matematik Testi gibi doğru-yanlış sorularında:
0 = Yanlış
1 = Doğru
değerleri kullanılabilir.
Burada önemli bir ayrım vardır. Value Labels tanımlamak verinin kendisini değiştirmez. Örneğin Data View ekranındaki değer hâlâ 1 olarak saklanır. SPSS yalnızca bu değerin kullanıcıya Kadın, Doğru veya Kesinlikle Katılmıyorum gibi bir açıklamayla gösterilmesini sağlar.
Bu nedenle SPSS veri kodlama sırasında kullanılan kodların araştırmanın başında belirlenmesi ve bütün veri setinde tutarlı biçimde uygulanması önerilir.
4.2. Eksik Veriler SPSS'te Nasıl Tanımlanır?
Anket ve araştırma verilerinde bazı katılımcılar belirli soruları yanıtlamamış olabilir. Bu durum eksik veri (missing data) olarak değerlendirilir.
SPSS'te eksik veriler genel olarak iki şekilde görülebilir: sistem tarafından eksik kabul edilen boş değerler ve araştırmacının belirli bir kodla tanımladığı kullanıcı tanımlı eksik değerler.
Örneğin bir katılımcı yaş sorusunu yanıtlamamışsa hücre boş bırakılabilir. Sayısal değişkenlerde SPSS bu durumu sistem eksik değeri olarak gösterebilir.
Bazı araştırmalarda ise eksik yanıtlar için özel bir kod kullanılabilir.
Örneğin 1-5 arasında değer alan bir Likert maddesinde:
99 = Yanıt yok
şeklinde bir kodlama yapılabilir.
Bu durumda Variable View ekranındaki Missing alanından 99 değerinin eksik veri olarak tanımlanması gerekir. Aksi halde SPSS, 99 değerini gerçek bir gözlem olarak değerlendirebilir ve ortalama gibi istatistikleri ciddi biçimde bozabilir.
Örneğin gerçek yanıtlar:
3
4
5
2
iken yanıtsız bir gözleme 99 girilmiş ancak Missing olarak tanımlanmamışsa, SPSS bu değeri diğer sayılarla birlikte hesaba katabilir.
Eksik veri kodu seçilirken değişkenin gerçek değer aralığında bulunmayan bir sayı tercih edilmelidir.
Beşli Likert maddesinde 99 kullanılabilir çünkü geçerli yanıtlar yalnızca 1-5 arasındadır.
Ancak her değişkende aynı eksik veri kodunu kullanmak doğru olmayabilir.
Örneğin Matematik Testi sorularında:
0 = Yanlış
1 = Doğru
olarak kodlama yapılmışsa 0 değeri eksik veri olarak kullanılamaz. Çünkü 0 burada gerçek ve anlamlı bir yanıtı, yani yanlış cevabı temsil etmektedir.
Yanıtlanmamış Matematik Testi sorusunun 0 olarak doldurulması, yanıt vermeyen katılımcı ile yanlış cevap veren katılımcının aynı kabul edilmesine neden olur.
Bu nedenle SPSS veri girişinde boş yanıtların nasıl kodlanacağı analiz başlamadan önce belirlenmelidir.
4.3. Nominal, Ordinal ve Scale Nasıl Seçilir?
Variable View ekranındaki Measure alanı, değişkenin ölçüm düzeyini tanımlamak için kullanılır. SPSS'te temel olarak Nominal, Ordinal ve Scale seçenekleri bulunur.
Nominal (Nominal) değişkenlerde kategoriler vardır ancak bu kategoriler arasında doğal bir büyüklük sıralaması bulunmaz.
Örneğin:
Cinsiyet = Nominal
Medeni Durum = Nominal
ID = Nominal
Matematik Testi'nin tek tek doğru-yanlış maddeleri de iki kategorili değişkenler olarak Nominal tanımlanabilir.
Örneğin:
0 = Yanlış
1 = Doğru
Burada 1, 0 değerinden matematiksel anlamda "bir birim daha yüksek başarı" anlamına gelmez. Bunlar tek soruya ait iki farklı kategoriyi temsil eder.
Ordinal (Ordinal) değişkenlerde ise kategoriler arasında anlamlı bir sıralama vardır ancak kategoriler arasındaki mesafenin eşit olduğu varsayılmaz.
Örneğin eğitim düzeyi:
1 = Lise
2 = Ön Lisans
3 = Lisans
4 = Yüksek Lisans
5 = Doktora
şeklinde sıralanabilir.
Algılanan aylık gelir düzeyi de:
1 = Düşük
2 = Orta
3 = Yüksek
şeklinde sıralı kategorilerden oluşur.
Tek bir Likert maddesi de genellikle Ordinal olarak tanımlanabilir.
Scale ise SPSS içerisinde aralık ve oran düzeyindeki sayısal değişkenler için kullanılan ortak ölçüm düzeyidir.
Örneğin:
Yaş = Scale
Birden fazla Likert maddesinden uygun biçimde hesaplanan İş Doyumu Ölçeği ortalama puanı:
İş Doyumu Ortalama Puanı = Scale
Beş soruluk başarı testindeki doğru yanıtların toplamından elde edilen Matematik Testi Puanı da araştırmanın analiz planına bağlı olarak sayısal bir test puanı şeklinde Scale olarak tanımlanabilir.
Burada sık yapılan hatalardan biri, bir değişken sayılarla kodlandığı için otomatik olarak Scale kabul edilmesidir.
Örneğin:
1 = Kadın
2 = Erkek
şeklinde kodlanan Cinsiyet değişkeni Numeric veri türünde olabilir ancak ölçüm düzeyi yine Nominaldir.
Dolayısıyla Type ile Measure aynı kavram değildir. Numeric bir değişken Nominal, Ordinal veya Scale olabilir.
4.4. Sayısal ve Metin Değişkenleri Nasıl Tanımlanır?
Variable View ekranındaki Type alanı değişkenin hangi veri türünde saklanacağını belirler.
Nicel araştırmalarda kullanılan değişkenlerin büyük bölümü Numeric olarak tanımlanabilir.
Örneğin:
Yaş = Numeric
Cinsiyet = Numeric
Eğitim Düzeyi = Numeric
İş Doyumu maddeleri = Numeric
Matematik Testi maddeleri = Numeric
Burada Cinsiyet gibi kategorik bir değişkenin Numeric olması çelişki değildir. Kategoriler sayısal kodlarla temsil edilmektedir.
Örneğin:
1 = Kadın
2 = Erkek
SPSS açısından hücrede saklanan değer 1 veya 2 olduğu için veri türü Numeric'tir. Ancak değişkenin ölçüm düzeyi Nominal'dir.
Metinsel yanıtların saklanması gereken durumlarda ise String veri türü kullanılabilir.
Örneğin açık uçlu bir soruya verilen:
Çalışma saatlerinin uzun olması
şeklindeki yanıt String olarak tutulabilir.
Bu durumda:
Type = String
olarak tanımlama yapılır.
Ancak kategorik verilerin tamamını String olarak girmek çoğu zaman avantajlı değildir.
Örneğin Cinsiyet değişkenini:
Kadın
Erkek
şeklinde doğrudan metin olarak girmek teknik olarak mümkündür. Fakat nicel veri analizinde çoğunlukla:
1
2
şeklinde Numeric kodlar kullanıp bunları Value Labels ile açıklamak daha düzenli bir yapı sağlar.
Özellikle Excel'den SPSS'e veri aktarırken aynı sütunda hem metin hem sayı bulunmamasına dikkat edilmelidir.
Örneğin aynı Cinsiyet sütununda:
1
Kadın
2
Erkek
değerlerinin birlikte bulunması, aktarım sırasında veri türü sorunlarına neden olabilir.
4.5. SPSS Veri Dosyası Nasıl Kaydedilir?
SPSS veri girişi ve değişken tanımlama işlemleri tamamlandıktan sonra veri seti .sav formatında kaydedilebilir.
Bunun için:
File > Save As
menü yolu kullanılabilir.
Dosya adı araştırmanın içeriğini ve veri setinin sürümünü açıklayacak şekilde belirlenebilir.
Örneğin:
is_doyumu_veri.sav
veya:
is_doyumu_veri_v01.sav
şeklinde dosya adları kullanılabilir.
Analiz sırasında veri setinde önemli değişiklikler yapılacaksa aynı dosyanın sürekli üzerine yazılması yerine farklı sürümlerin tutulması daha güvenlidir.
Örneğin:
is_doyumu_ham_v01.sav
is_doyumu_temiz_v02.sav
is_doyumu_analiz_v03.sav
şeklinde bir yapı kullanılabilir.
Böylece veri temizleme veya kodlama sırasında yapılan bir hata fark edildiğinde önceki sürüme geri dönmek mümkün olur.
Özellikle ham veri dosyasının ayrı tutulması önemlidir. Ham veriler üzerinde doğrudan kalıcı değişiklik yapmak yerine analiz için bir çalışma kopyası oluşturulması önerilir.
.sav formatının önemli avantajlarından biri yalnızca Data View ekranındaki sayısal değerleri değil, SPSS içerisinde tanımlanan birçok değişken özelliğini de saklamasıdır.
Örneğin:
Variable Labels
Value Labels
Missing Values
Measure
gibi tanımlamalar .sav dosyasında korunabilir.
Bu durum Excel dosyası ile SPSS veri dosyası arasındaki önemli farklardan biridir. Bir Excel dosyasında 1, 2 ve 3 değerleri bulunabilir ancak SPSS'te tanımlanan:
1 = Kadın
2 = Erkek
3 = Belirtmek istemiyorum
gibi Value Labels veya değişkenin Nominal olarak tanımlandığı bilgisi standart Excel tablosunda aynı biçimde saklanmaz.
Bu nedenle Excel araştırma verilerini hazırlamak ve aktarmak için kullanışlı olsa da SPSS içerisinde değişken tanımlamaları tamamlandıktan sonra veri setinin ayrıca .sav formatında kaydedilmesi veri yönetimi açısından daha uygundur.
SPSS veri girişi tamamlandıktan sonra sıradaki aşama, verilerin araştırma sorularına uygun istatistiksel yöntemlerle analiz edilmesidir. Nominal Akademi, nicel araştırmalarda veri kontrolü, uygun testlerin belirlenmesi, SPSS uygulamaları, varsayım kontrolleri ve sonuçların teknik değerlendirilmesi konularında destek sunmaktadır. Hizmet kapsamını ayrıntılı olarak SPSS veri analizi ve nicel araştırma desteği sayfasından inceleyebilirsiniz.
