Elif
Yeni Üye
SPSS’de SIG Ne Demek? İstatistiğin Gizemli Kısaltmasının Arkasındaki Hikâye
Selam sevgili forumdaşlar!
Geçen gün bir arkadaş “SPSS’te sonuçlar çıktı ama bu ‘Sig.’ ne anlama geliyor?” diye sordu. O an içimden “Yine bilimle duyguların karıştığı bir an!” dedim. Çünkü SPSS’teki o küçük “Sig.” sütunu, aslında koca bir istatistiksel dünyayı temsil ediyor. Kimileri onu “bilimsel büyü” zanneder, kimileri “baş belası sayı” olarak görür.
Ama aslında o küçük kelime, bize verilerin ne kadar anlamlı olduğunu fısıldar.
Bu yazıda gelin birlikte, SPSS’teki “Sig.” (Significance) kavramının ne olduğunu; hem verilerle hem de hayatın içinden örneklerle, biraz mizah biraz da insan hikâyeleriyle keşfedelim.
---
Önce Temel Bilgi: “Sig.” Ne Demek?
SPSS’te Sig., İngilizce “Significance” kelimesinin kısaltmasıdır ve istatistikte “anlamlılık değeri” anlamına gelir.
Bir test yaptığınızda (örneğin t-testi, ANOVA, korelasyon vs.), sonuç tablosunda genellikle şöyle bir sütun görürsünüz:
> Sig. (2-tailed) ya da sadece Sig.
Bu sütundaki değer, size şunu söyler:
> “Bulduğun sonuçlar şansa mı oldu, yoksa gerçekten anlamlı bir fark mı var?”
Bilim insanları genellikle şu sınırı kabul eder:
- p < 0.05 → Sonuç anlamlıdır (istatistiksel olarak fark vardır).
- p > 0.05 → Sonuç anlamlı değildir (fark rastlantısal olabilir).
Yani o tabloya baktığınızda 0.032 görüyorsanız, SPSS size aslında diyor ki:
> “Hey! Bu fark önemli. Verin gerçekten bir şey anlatıyor.”
Ama 0.512 gibi bir sayı varsa, o zaman SPSS usulca fısıldıyor:
> “Kusura bakma dostum, bu sonuç tesadüf olabilir.”
---
İstatistiğin Duygusal Tarafı: Kadınların Bakışı
Kadın kullanıcılar genelde verilerdeki “insani anlamı” arıyor.
Bir kadın forumdaş şöyle demişti:
> “Sig. 0.03 çıktı ama bu ne demek biliyor musunuz? Demek ki insanlar gerçekten reklamlara duygusal olarak tepki veriyor!”
Kadınlar, sadece sayının düşük olmasına değil, o sayının ardındaki hikâyeye bakıyorlar.
Onlar için SPSS’teki “anlamlılık”, insan davranışlarının anlam bulduğu bir aynadır.
Psikoloji, sosyoloji ve eğitim araştırmalarında kadın araştırmacıların oranı %62’ye ulaştı. Bu alanlarda “Sig.” değeri sadece bir rakam değil, insanların neden güldüğü, ağladığı ya da karar verdiğini açıklayan bir ipucudur.
---
Erkeklerin Bakışı: Netlik, Hız ve Çözüm
Erkekler için “Sig.” değeri, bir sonuç kutusudur.
Ya çalışır ya çalışmaz.
Ya anlamlıdır ya değildir.
Bir erkek forum üyesi şöyle yazmıştı:
> “0.049 ise tamamdır, 0.051 ise çöp. Aradaki 0.002 için tartışmaya gerek yok.”
Erkek araştırmacılar genellikle sonucu hızlı yorumlamayı tercih eder.
Veri varsa konuşurlar, yoksa bir sonraki teste geçerler.
Bir nevi SPSS’teki “Sig.”, onlar için maçın skor tabelası gibidir:
Kazandın mı, kaybettin mi?
Ancak bu pratik yaklaşımın avantajı da var.
Çünkü erkek araştırmacılar genellikle analiz süresini %30 daha kısa tutuyor.
Yani “Sig.” sütununa bakıp karar vermekte tereddüt etmiyorlar.
---
Sig. Değeri ve Hayatın Kendisi: Her Şey Anlamlı Olmak Zorunda mı?
Bir düşünün, hayatımızda da her şeyin anlamlı olmasını isteriz.
Ama bazen, tıpkı verilerde olduğu gibi, bazı şeyler “istatistiksel olarak anlamsız”dır ama duygusal olarak çok anlamlıdır.
Bir forumdaşın hikâyesi çok güzeldi:
> “Araştırmamda p değeri 0.09 çıktı, yani anlamsız. Ama o çalışmayı yaparken öğrendiklerim, verilerden çok daha anlamlıydı.”
İşte SPSS’in bize öğrettiği en güzel ders bu olabilir:
Her anlamlı sonuç doğruyu göstermez, her ‘anlamsız’ sonuç da değersiz değildir.
---
Verilerle Konuşmak: Gerçek Dünya Örnekleri
Bir üniversitede yapılan araştırmada, öğrencilerin kahve tüketimi ile sınav başarısı arasındaki ilişki incelendi.
Sonuç: Sig. = 0.041
Yani istatistiksel olarak anlamlı!
Araştırmacılar dedi ki: “Kahve içenlerin notları daha yüksek.”
Ama sonra biri çıkıp sordu:
> “Ya kahve içmek değil de, uykusuz kalmadan çalışanlar mı daha başarılı?”
İşte “Sig.” bize bunu söylemez.
Sadece “bir ilişki var” der, ama “neden” olduğunu açıklamak bize kalır.
Bu yüzden verileri okurken, “Sig.” değerine bakmak kadar, onun arka planını anlamak da önemlidir.
---
Kadın-Erkek Bakış Açısı: Aynı Sonuç, Farklı Yorum
Diyelim ki SPSS’te bir analiz yaptınız ve Sig. = 0.02 çıktı.
Erkek araştırmacı der ki:
> “Harika, hipotez kabul edildi, makaleye geçelim.”
Kadın araştırmacı ise şöyle düşünür:
> “Bu sonucun insanlar için ne anlama geldiğini tartışalım. Belki bir fark yaratabiliriz.”
İşte bu fark, istatistiğin en güzel yanıdır:
Aynı sayıya bakıp, farklı anlamlar çıkarabilmek.
Bir taraf için sonuç, diğer taraf için başlangıçtır.
---
Sig. Değerini Yorumlarken Yapılan Yaygın Hatalar
1. “0.06 çıktı, o zaman anlamlı değil.”
Aslında öyle değil. Bilimsel olarak “0.05 sınırdır” ama bu keskin bir çizgi değildir. 0.06 da bazen dikkat çekici olabilir.
2. “Sig. küçükse, sonuç doğrudur.”
Hayır. Sig. sadece “tesadüfi olasılığı” gösterir, doğrunun garantisi değildir.
3. “Sig. = 0.000 olamaz!”
SPSS bazen yuvarlar, aslında o 0.000 değil, 0.0001 veya daha küçük bir değerdir.
4. “Sig. yüksekse çalışma boşa gitmiştir.”
Hayır! Bilim “boşuna yapılan” hiçbir çalışmayı sevmez. O sonuç da ileride başka araştırmalara ışık tutabilir.
---
SPSS ve İnsan Doğası: İstatistik Bize Ne Öğretiyor?
SPSS’teki o küçük Sig. sütunu, aslında insan doğasının minyatür bir aynası gibidir.
Bir şeyin gerçekten “anlamlı” olup olmadığını anlamak, bazen sabır ister.
Hayatta da ilişkilerde de öyledir:
Her veri, her söz, her olay anlamlı değildir.
Ama anlamlı olanlar, dünyayı değiştirir.
---
Sonuç: Sig., Sayıdan Fazlasıdır
“Sig.” kelimesi küçük ama etkisi büyük.
Kimi için bir tez sonucu, kimi için bir başarının kanıtıdır.
Ama en önemlisi, bize düşünmeyi, sorgulamayı ve farklı bakış açılarını anlamayı öğretir.
---
Söz Sizde, Sevgili Forumdaşlar!
Siz hiç SPSS’te “Sig.” değeriyle kavga ettiniz mi?
p=0.051 çıktığında içten içe “belki kabul edilir” diye umutlandınız mı?
Sizce anlamlılık sadece verilerde mi olur, yoksa bazen kalpte de mi saklıdır?
Yorumlarda buluşalım; belki bu sefer “istatistiksel olarak anlamlı” bir sohbet çıkar!
Selam sevgili forumdaşlar!
Geçen gün bir arkadaş “SPSS’te sonuçlar çıktı ama bu ‘Sig.’ ne anlama geliyor?” diye sordu. O an içimden “Yine bilimle duyguların karıştığı bir an!” dedim. Çünkü SPSS’teki o küçük “Sig.” sütunu, aslında koca bir istatistiksel dünyayı temsil ediyor. Kimileri onu “bilimsel büyü” zanneder, kimileri “baş belası sayı” olarak görür.
Ama aslında o küçük kelime, bize verilerin ne kadar anlamlı olduğunu fısıldar.
Bu yazıda gelin birlikte, SPSS’teki “Sig.” (Significance) kavramının ne olduğunu; hem verilerle hem de hayatın içinden örneklerle, biraz mizah biraz da insan hikâyeleriyle keşfedelim.
---
Önce Temel Bilgi: “Sig.” Ne Demek?
SPSS’te Sig., İngilizce “Significance” kelimesinin kısaltmasıdır ve istatistikte “anlamlılık değeri” anlamına gelir.
Bir test yaptığınızda (örneğin t-testi, ANOVA, korelasyon vs.), sonuç tablosunda genellikle şöyle bir sütun görürsünüz:
> Sig. (2-tailed) ya da sadece Sig.
Bu sütundaki değer, size şunu söyler:
> “Bulduğun sonuçlar şansa mı oldu, yoksa gerçekten anlamlı bir fark mı var?”
Bilim insanları genellikle şu sınırı kabul eder:
- p < 0.05 → Sonuç anlamlıdır (istatistiksel olarak fark vardır).
- p > 0.05 → Sonuç anlamlı değildir (fark rastlantısal olabilir).
Yani o tabloya baktığınızda 0.032 görüyorsanız, SPSS size aslında diyor ki:
> “Hey! Bu fark önemli. Verin gerçekten bir şey anlatıyor.”
Ama 0.512 gibi bir sayı varsa, o zaman SPSS usulca fısıldıyor:
> “Kusura bakma dostum, bu sonuç tesadüf olabilir.”
---
İstatistiğin Duygusal Tarafı: Kadınların Bakışı
Kadın kullanıcılar genelde verilerdeki “insani anlamı” arıyor.
Bir kadın forumdaş şöyle demişti:
> “Sig. 0.03 çıktı ama bu ne demek biliyor musunuz? Demek ki insanlar gerçekten reklamlara duygusal olarak tepki veriyor!”
Kadınlar, sadece sayının düşük olmasına değil, o sayının ardındaki hikâyeye bakıyorlar.
Onlar için SPSS’teki “anlamlılık”, insan davranışlarının anlam bulduğu bir aynadır.
Psikoloji, sosyoloji ve eğitim araştırmalarında kadın araştırmacıların oranı %62’ye ulaştı. Bu alanlarda “Sig.” değeri sadece bir rakam değil, insanların neden güldüğü, ağladığı ya da karar verdiğini açıklayan bir ipucudur.
---
Erkeklerin Bakışı: Netlik, Hız ve Çözüm
Erkekler için “Sig.” değeri, bir sonuç kutusudur.
Ya çalışır ya çalışmaz.
Ya anlamlıdır ya değildir.
Bir erkek forum üyesi şöyle yazmıştı:
> “0.049 ise tamamdır, 0.051 ise çöp. Aradaki 0.002 için tartışmaya gerek yok.”
Erkek araştırmacılar genellikle sonucu hızlı yorumlamayı tercih eder.
Veri varsa konuşurlar, yoksa bir sonraki teste geçerler.
Bir nevi SPSS’teki “Sig.”, onlar için maçın skor tabelası gibidir:
Kazandın mı, kaybettin mi?
Ancak bu pratik yaklaşımın avantajı da var.
Çünkü erkek araştırmacılar genellikle analiz süresini %30 daha kısa tutuyor.
Yani “Sig.” sütununa bakıp karar vermekte tereddüt etmiyorlar.
---
Sig. Değeri ve Hayatın Kendisi: Her Şey Anlamlı Olmak Zorunda mı?
Bir düşünün, hayatımızda da her şeyin anlamlı olmasını isteriz.
Ama bazen, tıpkı verilerde olduğu gibi, bazı şeyler “istatistiksel olarak anlamsız”dır ama duygusal olarak çok anlamlıdır.
Bir forumdaşın hikâyesi çok güzeldi:
> “Araştırmamda p değeri 0.09 çıktı, yani anlamsız. Ama o çalışmayı yaparken öğrendiklerim, verilerden çok daha anlamlıydı.”
İşte SPSS’in bize öğrettiği en güzel ders bu olabilir:
Her anlamlı sonuç doğruyu göstermez, her ‘anlamsız’ sonuç da değersiz değildir.
---
Verilerle Konuşmak: Gerçek Dünya Örnekleri
Bir üniversitede yapılan araştırmada, öğrencilerin kahve tüketimi ile sınav başarısı arasındaki ilişki incelendi.
Sonuç: Sig. = 0.041
Yani istatistiksel olarak anlamlı!
Araştırmacılar dedi ki: “Kahve içenlerin notları daha yüksek.”
Ama sonra biri çıkıp sordu:
> “Ya kahve içmek değil de, uykusuz kalmadan çalışanlar mı daha başarılı?”
İşte “Sig.” bize bunu söylemez.
Sadece “bir ilişki var” der, ama “neden” olduğunu açıklamak bize kalır.
Bu yüzden verileri okurken, “Sig.” değerine bakmak kadar, onun arka planını anlamak da önemlidir.
---
Kadın-Erkek Bakış Açısı: Aynı Sonuç, Farklı Yorum
Diyelim ki SPSS’te bir analiz yaptınız ve Sig. = 0.02 çıktı.
Erkek araştırmacı der ki:
> “Harika, hipotez kabul edildi, makaleye geçelim.”
Kadın araştırmacı ise şöyle düşünür:
> “Bu sonucun insanlar için ne anlama geldiğini tartışalım. Belki bir fark yaratabiliriz.”
İşte bu fark, istatistiğin en güzel yanıdır:
Aynı sayıya bakıp, farklı anlamlar çıkarabilmek.
Bir taraf için sonuç, diğer taraf için başlangıçtır.
---
Sig. Değerini Yorumlarken Yapılan Yaygın Hatalar
1. “0.06 çıktı, o zaman anlamlı değil.”
Aslında öyle değil. Bilimsel olarak “0.05 sınırdır” ama bu keskin bir çizgi değildir. 0.06 da bazen dikkat çekici olabilir.
2. “Sig. küçükse, sonuç doğrudur.”
Hayır. Sig. sadece “tesadüfi olasılığı” gösterir, doğrunun garantisi değildir.
3. “Sig. = 0.000 olamaz!”
SPSS bazen yuvarlar, aslında o 0.000 değil, 0.0001 veya daha küçük bir değerdir.
4. “Sig. yüksekse çalışma boşa gitmiştir.”
Hayır! Bilim “boşuna yapılan” hiçbir çalışmayı sevmez. O sonuç da ileride başka araştırmalara ışık tutabilir.
---
SPSS ve İnsan Doğası: İstatistik Bize Ne Öğretiyor?
SPSS’teki o küçük Sig. sütunu, aslında insan doğasının minyatür bir aynası gibidir.
Bir şeyin gerçekten “anlamlı” olup olmadığını anlamak, bazen sabır ister.
Hayatta da ilişkilerde de öyledir:
Her veri, her söz, her olay anlamlı değildir.
Ama anlamlı olanlar, dünyayı değiştirir.
---
Sonuç: Sig., Sayıdan Fazlasıdır
“Sig.” kelimesi küçük ama etkisi büyük.
Kimi için bir tez sonucu, kimi için bir başarının kanıtıdır.
Ama en önemlisi, bize düşünmeyi, sorgulamayı ve farklı bakış açılarını anlamayı öğretir.
---
Söz Sizde, Sevgili Forumdaşlar!
Siz hiç SPSS’te “Sig.” değeriyle kavga ettiniz mi?
p=0.051 çıktığında içten içe “belki kabul edilir” diye umutlandınız mı?
Sizce anlamlılık sadece verilerde mi olur, yoksa bazen kalpte de mi saklıdır?
Yorumlarda buluşalım; belki bu sefer “istatistiksel olarak anlamlı” bir sohbet çıkar!