Tez araştırmalarında değişkenler arasındaki ilişkilerin incelenmesi, yalnızca betimleyici analizlerle yetinmeyip daha derin bir anlayış geliştirmek için kritik bir aşamadır. Özellikle sosyal bilimler, sağlık bilimleri, eğitim ve işletme alanlarında araştırmacılar sık sık şu soruyla karşılaşır: “Değişkenlerim arasındaki ilişkiyi test etmek için Pearson korelasyonunu mu, yoksa Spearman korelasyonunu mu kullanmalıyım?”
Pearson korelasyonu, parametrik bir testtir ve değişkenler arasındaki doğrusal ilişkiyi ölçer. Ancak bu yöntemin kullanılabilmesi için verilerin normal dağılıma sahip olması, ölçüm ölçeğinin aralık veya oran düzeyinde olması ve değişkenler arasındaki ilişkinin doğrusal olması gerekir. Bu koşullar sağlandığında Pearson korelasyonu güçlü, güvenilir ve hassas sonuçlar sunar.
Spearman korelasyonu ise nonparametrik bir alternatiftir. Veriler ordinal ölçekle ölçülmüşse, normal dağılım varsayımı sağlanmıyorsa veya ilişki doğrusal değilse Spearman korelasyonu tercih edilir. Spearman, sıralamalar üzerinden ilişkiyi hesapladığı için uç değerlerden (outlier) Pearson’a göre daha az etkilenir.
Bu nedenle, tez yaptırma sürecinde araştırmacıların “hangi korelasyon yöntemini seçmeliyim?” sorusunu yanıtlayabilmesi, yalnızca metodolojik doğruluk açısından değil, aynı zamanda bulguların geçerliliği açısından da kritik öneme sahiptir.
Bu yazıda, tez yaptırma sürecinde Pearson ve Spearman korelasyon testleri, kullanım koşulları, farkları, avantaj–dezavantajları, uygulama örnekleri, karar kriterleri ve stratejik ipuçları ayrıntılı biçimde incelenecektir.
1. Pearson Korelasyonunun Tanımı
Pearson korelasyonu, iki sürekli değişken arasındaki doğrusal ilişkinin yönünü ve gücünü ölçen parametrik bir yöntemdir. Korelasyon katsayısı (r), -1 ile +1 arasında değer alır.
2. Spearman Korelasyonunun Tanımı
Spearman korelasyonu, değişkenlerin sıralamalarına dayanarak ilişkiyi ölçen nonparametrik bir yöntemdir. Katsayısı (ρ), yine -1 ile +1 arasında değer alır.
3. Pearson Korelasyonu Kullanım Koşulları
-
Veri sürekli olmalı (aralık veya oran ölçeği).
-
Normal dağılım sağlanmalı.
-
İlişki doğrusal olmalı.
-
Aykırı değerlerin etkisi kontrol edilmeli.
4. Spearman Korelasyonu Kullanım Koşulları
-
Veri ordinal olabilir.
-
Normal dağılım varsayımı gerekmez.
-
İlişki doğrusal olmak zorunda değildir (monoton ilişki yeterlidir).
-
Aykırı değerlere karşı daha dayanıklıdır.
5. Karar Kriterleri
-
Sürekli ve normal dağılan veriler → Pearson.
-
Ordinal veriler veya normal dağılmayan veriler → Spearman.
-
İlişkinin doğrusal olmadığı ama monoton olduğu durumlar → Spearman.
6. Korelasyon Katsayısının Yorumu
-
0.00–0.19 → Çok zayıf.
-
0.20–0.39 → Zayıf.
-
0.40–0.59 → Orta.
-
0.60–0.79 → Güçlü.
-
0.80–1.00 → Çok güçlü.
7. Avantajları – Pearson
-
Doğrusal ilişkiler için güçlüdür.
-
Daha hassas sonuçlar üretir.
-
Büyük örneklemlerde güvenilirdir.
8. Avantajları – Spearman
-
Varsayım gerektirmez.
-
Ordinal verilerde kullanılabilir.
-
Aykırı değerlere karşı daha dayanıklıdır.
9. Dezavantajları – Pearson
-
Normal dağılım varsayımı ihlal edilirse yanıltıcıdır.
-
Aykırı değerlere çok duyarlıdır.
10. Dezavantajları – Spearman
-
Pearson’a göre daha az güçlüdür.
-
İlişkileri yalnızca sıralamalar üzerinden ölçer.
11. Uygulamalı Örnek 1: Eğitim
Araştırma: “Öğrencilerin ders çalışma saatleri ile sınav başarı puanları arasındaki ilişki.”
-
Normal dağılım sağlandı → Pearson.
-
Normal dağılım sağlanmadı → Spearman.
12. Uygulamalı Örnek 2: Psikoloji
Araştırma: “Kaygı düzeyi ile depresyon puanı arasındaki ilişki.”
-
Veri sürekli ve normal → Pearson.
-
Veri ordinal veya normal değil → Spearman.
13. Uygulamalı Örnek 3: Sağlık
Araştırma: “Yaş ile tedaviye yanıt süresi arasındaki ilişki.”
-
Veri sürekli ve normal → Pearson.
-
Veri normal değil → Spearman.
14. Uygulamalı Örnek 4: Sosyoloji
Araştırma: “Toplumsal statü ile yaşam memnuniyeti arasındaki ilişki.”
-
Ordinal veri → Spearman.
15. Uygulamalı Örnek 5: İşletme
Araştırma: “Çalışanların maaş düzeyi ile iş tatmin puanları arasındaki ilişki.”
-
Normal dağılım → Pearson.
-
Normal dağılım yok → Spearman.
16. Türkiye’de Tezlerde Kullanımı
Türkiye’de özellikle eğitim ve psikoloji tezlerinde Pearson korelasyonu yaygın kullanılmaktadır. Ancak örneklem küçükse, dağılım normal değilse veya ölçek ordinal ise Spearman korelasyonu tercih edilmektedir.
17. Etik Boyutlar
-
Doğru test seçimi bilimsel güvenilirlik için kritiktir.
-
Varsayımlar dürüstçe raporlanmalıdır.
-
Yanlış test seçimi bulguları yanıltır.
18. Yaygın Hatalar
-
Normal dağılım kontrolü yapılmadan Pearson kullanmak.
-
Ordinal veriler için Pearson’a yönelmek.
-
Spearman sonuçlarını Pearson gibi yorumlamak.
19. Kontrol Listesi
-
Veri tipim sürekli mi, ordinal mi?
-
Dağılım normal mi?
-
İlişki doğrusal mı, monoton mu?
-
Aykırı değerler var mı?
20. Stratejik İpuçları
-
Önce dağılım testlerini yapın (Shapiro–Wilk).
-
İlişkinin türünü grafiklerle inceleyin.
-
Pearson ve Spearman sonuçlarını birlikte raporlayarak tartışmayı güçlendirin.
-
Etki büyüklüğünü mutlaka belirtin.
Sonuç
Tez yaptırma sürecinde Pearson mu, Spearman mı sorusu, korelasyon analizi yapacak araştırmacılar için kritik bir metodolojik karardır. Eğer veriler sürekli ve normal dağılıyorsa, Pearson korelasyonu güçlü ve güvenilir bir seçimdir. Ancak veriler ordinal, normal dağılmayan veya ilişki doğrusal değilse, Spearman korelasyonu daha uygun olacaktır.
Doğru test seçimi, yalnızca metodolojik doğruluk değil, aynı zamanda akademik etik açısından da önemlidir. Bulguların geçerliliği, araştırmacının test seçimini nasıl gerekçelendirdiğine bağlıdır.