VERİ ÇÖZÜMLEME TEKNİKLERİ 7. ÜNİTE ÖZETİ

SOSYAL BİLİMLERDE ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ
VERİ ÇÖZÜMLEME TEKNİKLERİ 7. ÜNİTE ÖZETİ

Değişken: Araştırmalarda birey, nesne ya da olgular ile ilgili ölçebildiğimiz özelliklerin her biridir.
Nicel değişkenler: Birey ya da nesnede sayısal olarak hangi miktarda olduğunu betimlemekte kullanılır .
Nitel Değişken: Çoğunlukla sahip olunan bir özelliğe göre birey ya da nesneleri sınıflandırmaktır. Değişkenler sınırlı sayıda değer alabildikleri zaman süreksiz değişken olarak adlandırılır.
Sürekli değişkenler: Mümkün olan en yüksek ve en düşük puan aralığında sınırsız sayıda değer alabilirler.
* Araştırmalarda ölçek türleri sınıflama (adlandırma), sıralama (dereceleme), eşit aralıklı ve oranlı olmak üzere dörde ayrılmaktadır.
Sınıflama= Sadece isimlendirme ve gruplandırma mümkündür. Miktar ifade etmez. örnek: Cinsiyet: Erkekler ve kadınlar.
Sıralama= Veriler sıralanabilir, ancak sayılar bir değer değil sıra ifade eder. Örnek: Ali sınıf birincisi, Olcay sınıf ikincisi, Fatma ise sınıf üçüncüsüdür.
Eşit aralıklı Sayılar= bir değer ifade eder. Miktar ölçülebilir, ancak sıfır noktası görecelidir. Örnek: Sıcaklık Eskişehir’de 5 derece, istanbul’da 10 derece, izmir’de ise 15 derecedir.
Oranlı= Yukarıdakilerin tümüne ek olarak mutlak sıfır noktası vardır. Oransal karşılaştırmalar yapılabilir. Örnek: Ebru’nun saçlar› 20 cm., Ayşegül’ün saçları 40 cm. dir. Ayşegül’ün saçları Ebru’nun saçlarından iki kat daha uzundur.
NİCEL VERİ ÇÖZÜMLEME TEKNİKLERİ
1.Betimsel İstatistikler
Betimsel istatistikler, bir değişken içerisinde her bir değerin ya da değer kümesinin kaç kez tekrar ettiği, değerlerin merkez olarak seçilen bir nokta etrafında nasıl bir dağılım gösterdiği, orta noktaya ya da birbirlerine göreceli olarak nasıl bir uzaklıkta oldukları gibi özet bilgileri kapsamaktadır.
*Frekans Dağılımları
Toplanan verilerin özetlenmesinde kullanılan en basit yol frekans dağılımlarını özetleyen tablolardır. Bu tablolar bir değişken içerisinde her bir değerin ya da değer kümesinin kaç kez tekrar ettiğini görmeye yarayan araçlardır.
*Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Merkezi eğilime ulaşmak için bir değişkeni oluşturan değerlerin merkez noktası belirlenir ve değerlerin bu nokta etrafındaki dağılımları betimlenir. Merkezi eğilimi betimlemek için yaygın olarak kullanılan ölçümler tepedeğer (mod), ortanca (medyan) ve aritmetik ortalamadır.
* Bir veri diziliminde en sık yinelenen değer tepedeğer olarak adlandırılır. Örneğin 3, 1, 3, 4, 6 ve 3 şeklinden verilen puanlar arasında tepedeğer 3’tür. Tepedeğer süreksiz değişkenleri özetlemek için oldukça iyi bir ölçüt olabilir.
* Ortanca küçükten büyüğe doğru sıralanmış bir veri dizilimini tam ortadan ikiye ayıran noktaya denk düşen puandır. Örneğin 1, 3, 3, 4, 6, 7, 8 şeklindeki bir dizlimin ortancası 4’tür.
* Aritmetik Ortalama ya da ortalama, bir veri dizilimindeki değerlerin toplamının o dizilimdeki değer sayısına bölünmesi ile hesaplanır. Örneğin 2, 3, 3, 4, 7, 8, 8 dizilimde yer alan 7 puanın toplanması ile bulunan 35 sayısının ye7ye bölünmesi ile dizilimin ortalamasının 5 olduğu görülecektir.
*Bir dağılımda değerlerin büyük bir bölümü ortalamanın etrafında toplanmışsa, düşük ve yüksek puanların olduğu uçlara doğru simetrik ve düzenli bir azalma varsa bu dağılım normal dağılım olarak adlandırılır.
* Puanların büyük bir bölümü düşük değerlerde yığılmışsa sağa çarpık (pozitif kayışlı) puanların büyük bir bölümü yüksek değerlerde yığılmışsa sola çarpık(negatif kayışlı) dağılım olarak adlandırılır.
*Merkezi Değişkenlik (Yayılma) Ölçüleri Merkezi değişim ölçüleri çoğunlukla merkezi eğilim ölçüleri ile birlikte verilmekte ve yorumlanmaktadır.
* Dizi genişliği ya da dağılım aralığı bir veri dizisindeki en yüksek değer ile en düşük değer arasındaki farktır. Bir sınavdan alınan en yüksek not 82, en düşük not 60 ise dizi genişliği 22’dir.
* Araştırmalarda örneklemin standart sapması “S” sembolü ile gösterilir.
Standart Puanlar
Standart puanlar yardımıyla bir katılımcının içinde bulunduğu grubun puanları bağlamında grubun tam olarak neresinde olduğunu rahatlıkla görebiliriz. Özetle, ham puanlar bireyin grup içerisindeki yeri ile ilgili bilgi vermezken, standart puanlar tam olarak grup içerisindeki yerini görmemizi sağlar. Bireylerin ortalamaya olan uzaklıklarının standart sapma cinsinden verilmesi ile z puanı adı verilen standart puan elde edilir. Başka bir standart puan ise yüzdelik sıradır (percentile rank). Bu değer, belli bir puan ya da o puanın altında değerlere sahip olan katılımcı sayısının toplam sayının yüzde kaçı olduğunu söyler.
2.Yordamsal İstatistikler
Yordamsal istatistikler yardımıyla evren hakkında yorum yaparken önce örneklemler üzerinden bir model üretir, sonra bu model üzerinden evren hakkında açıklamalarda bulunmaya çalışırız. Hata payı anlamlılık düzeyi, olasılık düzeyi ya da alfa düzeyi gibi isimler de verilen bu değer, araştırmada elde edilen sonucun şans eseri gerçekleşme olasılığının yüzde 5’in altında olduğu şeklinde yorumlanabilir.
*Hipotez Testi
** Yordamsal istatistiğin en sık kullanılan türü hipotez testidir.
** Öncelikle bir sıfır hipotezi ya da yokluk hipotezi (null hypothesis) oluşturulur. Sıfır ya da yokluk hipotezi, bulunan farkın şans eseri gerçekleşmiş olduğu, gerçekte önemli bir fark olmadığı varsayımıdır.
** Alternatif hipotez adı da verilen karşı hipotez, bulunan farkın şans eseri gerçekleşmediği, gerçekte önemli bir fark olduğu yargısıdır. standart bir hipotez testi gerçekleştirmenin 6 aşaması bulunmaktadır
1. Sıfır hipotezini belirtme
2. Karşı hipotezi belirtme
3. Anlamlılık düzeyini seçme
4. Örneklemden veri toplama ve verileri özetleme
5. Örneklemden elde edilen test istatistiğini, anlamlı fark olup olmadığını görmek amacıyla ölçüt olarak kabul edilen değerle karşılaştırma
6. Sıfır hipotezinin kabul ya da reddine karar verme
Üç tür t-testi vardır:
1. Tek örneklem için t-testi, tek bir örnekleme ait ortalamanın tahmin edilen ya da bilinen evren ortalaması ile karşılaştırılması amacıyla gerçekleştirilir.
2. Bağımsız örneklemler için t-testi, birbirinden bağımsız iki grubun tek bir sürekli değişken bağlamında karşılaştırılması için gerçekleştirilir.
3. Bağımlı örneklemler için t-testi, tek bir grubun iki farklı değişkenden aldığı puanları ya da bir testin iki farklı zamanda uygulanmasından aldığı puanları karşılaştırmak için kullanılır.
Varyans analizi (ANOVA): t-testi, yalnızca iki grubu ya da bir gruba ait iki değeri karşılaştırırken oldukça verimli ve kullanışlı bir testtir.
* t-testinde t değerinin hesaplanması gibi ANOVA sonucunda F değeri adı verilen bir değer hesaplanmaktadır.
* Yaygın olarak kullanılan türleri ikiden çok grubu tek bir sürekli değişken açısından karşılaştırma (bağımsız örneklemler için tek faktörlü ANOVA) ya da aynı grubun ikiden çok ölçümünü karşılaştırma (bağımlı örneklemler için tek faktörlü ANOVA) amacıyla gerçekleştirilir.
Örneğin 7 farklı coğrafi bölgede yaşayan ilköğretim öğrencilerinin günlük süt tüketimlerini karşılaştırmak amacıyla bağımsız örneklemler için tek faktörlü ANOVA yapmak gerekir. Öte yandan fabrika işçilerinin Ocak, şubat ve Mart aylarındaki motivasyon puanlarını karşılaştırmak için bağımlı örneklemler için tek faktörlü ANOVA yapılmalıdır. Birbirinden bağımsız grupların birden fazla sayıda ölçüldüğü karma desenli varyans analizleri, birden çok bağımlı değişkenin aynı anda incelendiği çoklu varyans analizleri (MANOVA) ya da bağımlı değişken üzerinde etkisi olabilecek ön bilgi ve becerilerin kontrol edildiği kovaryans analizi (ANCOVA) türleri bulunmaktadır.
* Korelasyon (Bağıntı) Korelasyon değişkenler arasında bir ilişki olup olmadığını varsa bu ilişkinin yönünü ve gücünü göstermekte kullanılır. Küçük r harfi ile sembolize edilen korelasyon değeri +1 ile -1 arasında bir katsayıdır. Mükemmel pozitif korelasyon katsayısı +1’dir. Eğer değerlerden biri artarken öteki azalıyor ise r değeri eksi yöndedir ve değişkenler arasında negatif bir korelasyon vardır. Mükemmel negatif korelasyon katsayısı -1’dir. Bir öğrenci günlük ne kadar çok ders çalışıyorsa o kadar başarılı olması beklenir. Günlük ders çalıma saatleri arttıkça notlar da yükselir, ders çalışma saatleri azaldıkça notlar da düşer. Dolayısıyla ders çalışma miktarı ile notlar arasında pozitif korelasyon vardır. Öte yandan alkol aldıkça odaklanma gücü azalır. Yani tüketilen alkol miktarı arttıkça odaklanma düzeyi azalacağı için bu iki değişken arasında negatif korelasyon söz konusudur.
Pratik Anlamlılık ve Etki Büyüklüğü
Örneklem büyüdükçe gerçekte önemsiz olan farklar istatistiksel olarak anlamlı çıkmaya başlayabilir.Bu bağlamda anlamlı çıkan istatistiksel testlerden sonra etki büyüklüğü adı verilen bir değer hesaplanır. Eta-kare ya da Cohen’in d indeksi gibi türler başta olmak üzere birçok etki büyüklüğü hesaplama yöntemi vardır.
Parametrik ve Parametrik Olmayan Testlerin Ayrımı
Yukarıda söz edilen testlerin hepsi parametrik testlerdir. Parametrik testler istatistiksel olarak daha güçlü ve evrene daha genellenebilir sonuçlar verir. Ancak bu testlerin gerçekleştirilebilmesi için verilerin türü, merkezi eğilimi, merkezi yayılımı ve evreni temsil edebilme gücü ile ilgili birtakım ön koşulların yerine getirilmiş olması gerekir. Ölçümlerin en az aralık düzeyinde olması verilerin normal dağılım göstermesi ve karşılaştırılan grupların varyanslarının benzer olması bu şartların başlıcalarıdır. Parametrik olmayan testler ise bu tür ön koşulların yerine getirilemediği durumlarda kullanılır. Zaten evren parametreleri ile ilgili genelleme yapma amacıyla da geliştirilmemişlerdir.
PARAMETRİK
Bağımsız örneklemler için t-testi Bağımlı (ilişkili) örneklemler için t-testi, Bağımsız örneklemler için tek faktörlü ANOVA, Yinelenen ölçümler için tek faktörlü ANOVA, Pearson korelasyonu (r)
PARAMETRIK OLMAYAN Mann-Whitney U Testi, Wilcoxon işaretli Sıralar Testi, Kruskal Wallis Testi, Friedman Testi, Spearman’ın sıralı korelasyonu (rho), Ki Kare
NİTEL VERİ ÇÖZÜMLEME TEKNİKLERİ
1-Veri toplarken araştırmacı bir takım kısa notlar tutar
2- Araştırmacı toplamakta olduğu veriler üzerinde yansıtma yapar.
3-Nitel veri çözümlemesinde doyum noktası yaşanana kadar veri toplama işlemi devam eder.
* Yeni verilerin daha önce toplanmış verilere hiçbir şey katmamaya başladığı noktaya doyum noktası adı verilir.
* Betimleme, toplanan verilerin araştırma sorunu ile ilgili olarak ne söyledi¤ini ve genel olarak hangi sonuçlar› ortaya koyduğunu belirtme sürecidir.
* Analiz, verilerde açıkça görülmeyen temaların kodlama ve sınıflamalar aracılığıyla ortaya çıkartılması bu temalar arasındaki ilişkilerin açıklanması sürecidir.
*Yorumlama ise araştırmada yer alan katılımcılar tarafından dile getirilen ya da katılımcılarda gözlenen durumların ne anlama geldiğini belirtme sürecidir.
* Betimleme ile “ne”, analiz ile “neden” ve “nasıl” sorularına yanıt bulunur. Yorumlama ise verileri “anlamlandırma” sürecidir
Veri Çözümlemeye Hazırlık Nitel analizin ilk aşamasında verilerin dosya ve klasörler halinde örgütlenmesi gerekir. Büyük miktarlarda veriyi yazıya dökme aşamasında birden çok araştırmacı görev almamışsa, araştırmacının veri çözümleme anlamında önemli bir yol kat ettiği düşünülebilir. şöyle ki veri çözümlemenin ilk aşaması veri setini tarayarak genel duruma hâkim olmaktır.
Betimsel Analiz ve içerik Analizi Betimsel analizde veriler önceden belli olan kategori ya da boyutlara göre özetlenir ve yorumlanır. Dört aşamadan oluşur. Birincisi analiz için bir çerçeve oluşturmadır. ikinci aşamada hazırlanmış olan bu tematik çerçeveye göre veriler okunur, düzenlenir ve işlenir. Üçüncü aşamada tematik çerçeveye göre düzenlenmiş olan bulgular, kolay anlaşılır bir dille tanımlanır ve gerekirse ilginç ve vurucu alıntılarla desteklenir. Dördüncü aşamada ise bulgular yorumlanır. Yani tanımlanmış olan bulgular açıklanır, ilişkilendirilir ve anlamlandırılır.
* İçerik analizi ise benzer verilerin belirli kavramlar ve temalar etrafında bir araya getirilmesi ve bunların anlaşılır biçimde düzenlenmesi sürecidir. Bu bağlamda tümevarımcı analiz olarak da adlandırılmaktadır.
Kodlama ve Tema Oluşturma
Kodlama, nitel veriyi betimleyebilmek ve veri seti içinde yer alan temaları açığa çıkarabilmek amacıyla analiz birimlerini (metin, resim, ses) anlamlı parçalara ayırma ve bu parçaları adlandırma sürecidir.
1. Öncelikle tüm analiz birimlerini dikkatlice inceleyerek bütün hakkında fikir sahibi olmak gerekir.
2. Küçük bir bölüm ya da paragraf dikkate alınarak “burada tam olarak ne anlatılıyor?” sorusuna yanıt olabilecek en fazla üç ya da dört sözcüklük etiketler (kodlar) belirlenir.
3. Tüm veri seti gözden geçirilerek analiz birimleri işaretlenir ya da parantez içine alınır.
4. Tüm veriler gözden geçirildikten sonra ortaya çıkan kodların bir listesi hazırlanır.
5. Veriler yeniden baştan sona okunarak eldeki kod ve kavram listesinin yeterince kapsayıcı olup olmadığı yeni kod ve kavramların ortaya çıkıp çıkmadığı incelenir.
6. Tüm kavramlar tercihen beş ile yedi tema altında toplanabilecek şekilde gruplanır
Veri Çözümlemeye İlişkin İpuçları
1. Numaralandırma: Üzerinde çalışılan araştırma sorununa yönelik her bir önemli kavram, yapı, duygu, davranış ya da olaydan kaç kez söz edildiğini belirtme;
2. Alıntı yapma: Üzerinde çalışılan konuyu tam anlamıyla betimleyen, ortaya çıkan kavram ve temaları tam anlamıyla destekleyen güçlü, ilginç ve özlü alıntıları bulgular› desteklemek amacıyla kullanma;
3. Görüş birliği sağlama: Belli bir kodlama yaklaşımı belirlendikten sonra verilerin birden fazla bağımsız araştırmacı tarafından incelenmesi; böylece kodlar üzerindeki görüş birliği ve görüş ayrılığı oranlarını betimleme;
4. Çizelge oluşturma: Analiz sonucu ortaya ç›kan kavramların temalar altında sınıflandırılışını çizelgeler yoluyla verme, ana ve alt temalar› ve temalar arası ilişkileri bu çizelgeler yardımıyla okuyucuya aktarma;
5. Uzman görüşüne başvurma: Veri toplama ya da çözümleme aşamasında doğrudan rol almamış yetkin uzmanlar ile sonuçları tartışarak veriler ile ilgili ortaya atılan yargıların akla ve bilime yatkınlığını irdeleme;
6. Gözlemden yararlanma: Veri kaynaklarını ve veri toplanan ortamı tüm ayrıntıları ile gözler önüne serebilecek kayıtlar tutarak bu kayıtları bağımsız bir gözlemci ile paylaşma, yaşanan sürecin bilimsel bir biçimde gerçekleşip gerçekleşmediğini yetkin ve bağımsız olan bu gözlemcinin dönütleriyle onaylama;
7. Katılımcı onayı Elde edilen bulguları katılımcıların onayına sunarak verilerin araştırmacı tarafından aşırı öznel ya da yanlış yorumlanmasının önüne geçme;
8. Duyusal ton farklarını yakalama: Araştırmada katılımcıların söyledikleri ve yaptıkları benzer görünse bile sözsüz iletişim ve gözlem yetilerini işe koşarak katılımcıların sergiledikleri tavır ve duygu farklılıklarını ayırt etme;
9. Çelişkili durum analizi: Çoğunluktan farklı eğilim gösteren ya da grubun tersine hareket eden bireyleri mercek altına alarak, genel eğilimden farklı olma nedenlerini betimleme.
VERİ ANALİZİ AŞAMALARI ŞUNLARDIR:
1. Verilerin yazıya geçirilmesi;
2. Verilerin düzenlenmesi;
3. Anlamlı veri birimlerinin saptanması
4. Verilerin kodlanması
5. Taslak temaların belirlenmesi;
6. Taslak temalara göre kodların düzenlenmesi;
7. Taslak tema ve kodlara göre verinin düzenlenmesi;
8. Taslak temaların kontrol edilmesi ve kesinleştirilmesi;
9. Temalar arasındaki ilişkilerin saptanması
10. Temaların araştırma soruları altında örgütlenmesi;
11. Kod ve tema kitapçığı oluşturularak bu kitapçığa göre verilerin örgütlenmesi;
12. Kod ve temalara göre verilerin betimlenmesi, alıntılara yer verilmesi, örneklendirilmesi, açıklanması yorumlanması ve görsel hale getirilmesi;
13. Araştırma sonuçlarının yazılması
VERİ ANALİZİ PROGRAMLARI
Araştırmacıların veri analizi yaparken daha az zaman harcayıp daha verimli sonuçlara ulaşabilmesi için üretilmiş çeşitli nicel ve nitel veri analizi yazılımları bulunmaktadır.
*Word ve Excel gibi neredeyse tüm bilgisayarlarda bulunan ofis programları yardımıyla verileri sınıflandırmak, temel düzeyde nicel ve nitel çözümlemeleri gerçekleştirmek olanaklıdır. Daha ileri düzey analizler için ise özel olarak hazırlanmış çok sayıda yazılım bulunmaktadır.
* Ülkemizde ve dünyada sosyal bilimlerde en yaygın kullanılan nicel veri çözümleme programlarından biri SPSS’dir.
* SPSS’in nicel veri çözümlemede kullanımı ile ilgili Türkçe birçok kaynak bulunmaktadır. SPSS dışında BMDP, MATLAB, Minitab, SAS ve STATA gibi programlar da yaygın olarak veri çözümleme sürecinde kullanılmaktadır.

KAYNAK: NorFuLL Paylaşım Mekanı | www.norfulpaylasim.com

Bir Cevap Yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Şu HTML etiketlerini ve özelliklerini kullanabilirsiniz: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>