^Yukarı Cık
  
  
  
Get Adobe Flash player

Auzef Çocuk Gelişimi Lisans Ders Notları ve Sınavları

Bilimsel Araştırma Teknikleri 12.Ünite Veri Hazırlama Ve Veri Analizi

VERİ HAZIRLAMA VE VERİ ANALİZİ
Veri Hazırlama
Veriler toplandıktan sonra, gözden geçirilmesi ve işlenmesi sonrasında da analize hazır hale getirilmesi gerekir. Bunun için Düzenleme, Kodlama ve Veri girişi işlemleri yapılmaktadır
Veri hazırlama işlemi verilerin kaydı, verilerin doğruluğunun kontrolü, gerektiğinde düzenleme, verileri dönüştürme ve bir veri tabanı yapısı geliştirme ve belgelemeyi içermektedir.
Düzenleme
Düzenleme işlemi ile doldurulan her bir anket formu (gözlem ve diğer formlar için de geçerli) ayrı ayrı incelenerek her bir görüşmenin doğruluğu ve tam olma durumu gözden geçirildikten sonra, veriler kodlamaya hazır hale getirilir. Bu işlem veriler toplandıktan hemen sonra, uygulama aşamasının sonunda yapılır.
Elde edilen verinin kalitesinin yükseltilmesi için tamamlanmış anketlerin incelenmesi ve gerekli düzeltmelerin yapılmasına gereksinim vardır. Veri toplamada karşılaşılabilecek problemlerin fark edilmesi ve çok geç olmadan düzeltilmesi için bu aşama çok önemli ve gereklidir.
Veri toplamada karşılaşılabilecek problemlerin fark edilmesi ve çok geç olmadan düzeltilmesi için bu aşama çok önemli ve gereklidir. İki aşamada gerçekleştirilir:
Ön (ya da alan/saha) düzenleme henüz sahadayken tamamlanmış anketlerin hızlı bir biçimde incelenmesidir.
Uygun olmayan cevaplayıcılar
Tamamlanmamış görüşmeler
Net olmayan / belirsiz cevaplar
Verinin kalanında ortaya çıkacak hatanın düzeltilmesi için hız önemlidir.
Son (ya da ofis) düzenleme cevapların tutarlılığının ve geçerliğinin doğrulanması, gerekli düzeltmelerin yapılması ve bazı anketlerin değerlendirme dışı bırakılmasına karar verilmesini içerir.
Cevaplayıcılar bazen bazı bölümleri veya belirli soruları yanıtlamada kasıtsız olarak veya kasten başarısız olabilmektedirler.
Kodlama
Kod işlemi, anket formundaki cevapları harf veya sayı şeklindeki sembollerle tanımlamayı ve sınıflandırmayı gerektiren bir süreçtir. Kod aşamasında oluşabilecek hatalar, kodlamayı yapan kişiden kaynaklanan hatalardır.
Kantitatif verilerde, açık uçlu cevapları ya da diğer ise lütfen belirtiniz, kısımları kodlamada büyük önem taşımaktadır. Bunlara istatistiksel analizler/karşılaştırmalar yapabilmek için kodlama işlemlerinin düzenli ve sistemli şekilde yapılması gereklidir.
Kodlamanın Aşamaları
Cevapların anlamlı kategorilere dönüştürülmesi: Eğer anket yapısal olarak gerçekleştirilmişse dönüştürülmesi kolaydır. Cevap kategorileri birbirleriyle bağdaşık olmamalı ve ayrıntılı olmalıdır.
Sayısal kod atanması
Dönüştürülmüş değişkenlerin oluşturulması: Dönüştürülmüş değişkenler yeni değişkenler üzerinden oluşturulabilir. (Gelir, eğitim, meslek vb. temelli sosyo-ekonomik grupların yaratılması)
Verinin kodlama sayfalarına aktarılması
Veri setinin ya da veri dosyasının oluşturulması
Açık Uçlu Soruları Kodlama
Yapısal soruların kodlanması, önceden belirlenmiş cevap seçeneklerinden oluşan tekli/çoklu tercihlerden dolayı kolaydır. Araştırmacı her sorunun her cevabı için bir kod belirler, her satır ve sütunda görüneceğini ve kod numaraları hazırlar.
Yapısal olmayan ve açık uçlu sorular daha karmaşıktır. Ankete cevaplayıcıların verdiği cevapların aynıları kaydedilir.
Veri Girişi
Veri girişi, kodlama işleminin tamamlanması sonunda verilerin bilgisayar ortamına aktarılarak analizi yapılacak hale getirilmesi aşamasıdır.
Analiz ortamına aktarılan verilerin bir yandan sürekli kontrol edilmesini ve düzenlenmesini de kapsamaktadır. Burada iki farklı durum karşımıza çıkmaktadır. Bunlar Kayıp Gözlemler ve Aykırı Değerlerdir.
Eksik Cevapların Düzeltilmesi (Kayıp Gözlemler)
Eksik cevaplar, değişkenlerin değerinin bilinmediği durumlardır. Cevapların belirsiz olması ya da kaydedilmemiş olmasından kaynaklanır. Eksik cevaplar yüzde 10’dan fazla olursa problem oluşturmaktadır. Bununla ilgili farklı yöntemler söz konusudur.
Nötr değer verme
Eksik cevapların yerine değişkenin ortak cevabı verilir. Böylece değişkenin ortalaması değişmez. korelasyon gibi diğer değerleri çok etkilemeyecektir.
Emsal cevap verme
Cevaplayıcının değer cevapları incelenerek, eksik cevabı için uygun bir cevap hesaplanır, verilir. Cevaplayıcının verdiği cevaplardan anlam çıkartılmaya çalışılır. Keyfilik durumu söz konusu olduğundan hata seviyesini arttırabilecektir.
Örneği silme
Eksik cevapları olan olay ya da cevaplayıcıyı analiz dışı bırakmaktır. Hangi durumda eksik cevapların atılacağı konusu araştırmacının takdirindedir. Ancak ideal olan kayıp gözlem sayısının %10 ve üzeri olması durumunda örneğin silinmesidir.
Birçok kişi eksik cevap verebilir, bu durumda örneklem çok az kalır. Büyük miktarda verinin atılması istenen bir durum değildir. Çünkü veri toplamak maliyetli ve zaman alıcıdır. Ayrıca eksik cevap verenler, tamamen cevaplayanlardan sistematik olarak farklılık gösterebilirler. Bu yöntem sonuçları, ciddi şekilde etkiler.
İkili silme
Eksik cevabı olanların hepsini silmek yerine hesaplamada sadece tam cevap verenler kullanılır. Sonuç olarak analizde bir farklı örnek büyüklüklerinde, farklı hesaplamalar kullanılır.
Bu yöntem,
1-Örnek büyüklüğü çok
2-Eksik cevaplar az
3-Değişkenlerin ilişkilerinin çok sıkı olmadığı  durumlarda kullanılabilir.
Aykırı Gözlemler
Kapsam dışı veriler ya da akla uygun tutarsızlıklar ya da aykırı değerleri tanımlamaktadır. Kapsam dışı veriler, kabil edilemez ve düzeltilmesi gereklidir.
Veriler 1-5 arasında kodlandığı durumlarda, 5 cevapsız seçeneklerin kodlaması için ayrıldığı düşünülürse, 0, 6, 7 ve 8 gibi değerler kapsam dışı olarak tanımlanacaktır.
Cevaplar çeşitli açılardan mantıklı tutarsızlıklar içerebilir. Bu cevaplayıcıya ulaşmak için gerekli bilgiler alınır ve düzeltilmeye çalışılır. Aykırı değerler, yakından incelenmelidir. Her aykırı değer hatadan kaynaklanmaz, ama verilerle ilgili bir problem olduğunu gösterir.
Veri Analizi
Bilimsel araştırma sürecinin en önemli basamaklarından biri; toplanmış eksiksiz, güvenilir ve geçerli verilerin çözümlenmesi aşamasıdır. Verilerin analizi uygun olarak yapılmazsa yapılan araştırma doğru sonuçları göstermez.
Veri toplama yöntemlerinden herhangi biri veya birkaçı ile elde dilen veriler çeşitli istatistikî yöntemler veya verilerin özelliğine göre uzman kişiler ya da işletme yöneticileri tarafından analiz edilir. Verilerin analiz edilmesindeki amaç, elde edilmek istenen bilginin daha etkin kullanılabilecek duruma getirilmesidir.
Uygun İstatistiksel Tekniklerin Seçimi
Araştırmanın tasarımı ve ölçeklerin belirlenmesi sürecinden sonra hangi istatistik tekniğinin kullanılacağına karar verilmektedir.
Ekonomi, işletme, kamu yönetimi, eğitim, sosyoloji, psikoloji ve hukuk gibi sosyal bilimler içerisinde yer alan çoğu bilim dalında yapılan çalışmalarda istatistiğe başvurmadan geçerli ve güvenilir sonuçlar elde edilmesi mümkün olamamaktadır.
Bir araştırma sonucunda elde edilen verilere dayanarak hangi istatistiksel analizlerin kullanılacağı aşağıdaki koşullara bağlıdır:
Araştırma soruları ve hipotezlerine
Araştırma soru veya hipotezleri, araştırma probleminin incelenebilir, somut düzeye indirgenmesinin ilk ve en önemli adımıdır.
Araştırma soruları genellikle bulunacak “sonucun yönü” hakkında bir öngörüde bulunmadığından çift yönlü; araştırma hipotezleri ise genelde tek yönlü, bazen de çift yönlü istatistiksel hipotezlere karşılık gelirler.
Araştırmada kullanılan bağımlı ve bağımsız değişken sayısı ile bu değişkenlerin düzey sıralarına
Elde edilen bağımlı değişken ölçümlerinin hangi ölçme düzeyinde olduğu da önemlidir. Verilerin ölçme düzeyi yapılacak olan testin parametrik mi yoksa parametrik olmayan bir test mi olacağını belirler.
Elde edilen verilerin ölçme düzeylerine
Kimi değişkenler sadece frekans sayımına elverişli iken, kimileri de minimum derecede farklılıkları yansıtmaya uygundur; dolayısıyla kimileri nitel, kimleri de nicel yapıdadır. Doğadaki değişkenleri dört temel düzeyde ölçebiliriz: sınıflama, sıralama, eşit aralıklı, oranlı. Tüm bu ölçek tiplerine göre yapılacak analizler de farklılık gösterecektir.
Gözlem sayısına
Hangi analizin yapılacağını belirleyen bir diğer koşul da gözlem sayısıdır. Parametrik bir test yapabilmek için n≥30 koşulu gerekli görülür; ancak kuramsal olarak bu yeterli değildir. Pek çok test bağımlı değişkenin gruplarda normal dağıldığı ve varyansların eşitliği (homojenliği) ilkelerinin karşılanmasını gerektirir. Aslında olanaklar ölçüsünde ulaşılabilecek maksimum sayıda bireye ulaşmak ve yine olabildiğince gruplardaki n sayısını eşitlemeye çalışmak bu ilkelerin karşılanmasını büyük ölçüde güvence altına alır.
Görüldüğü gibi toplanan verilere hangi istatistiksel analizlerin yapılacağı çeşitli koşullara bağlıdır. Bu koşulları bilmek yine de yeterli olmaz; asıl önemlisi “hangi analizin nerede, niçin kullanılacağının ve sonuçların nasıl yorumlanacağının” bilinmesidir.
Uygun istatistik tekniğin seçilmesinden önce dikkat edilmesi gereken bir diğer konu değişkenlerin türünün belirlenmesidir.
Değişken bir niteliği belirtiyorsa nitel veya kategorik, bir nicelik belirtiyorsa nicel değişkendir.
Nicel değişkenler, herhangi bir aralıktaki bir değere sahip olabiliyorsa (ondalıklı değer alıyorsa) sürekli, tam sayı değer alıyorsa kesikli değişkendir.
Değişkenlerin birbirlerinden etkilenme durumlarına göre, diğer değişkenleri etkilediği varsayılan değişkenler bağımsız; bir veya daha fazla bağımsız değişkenden etkilendiği varsayılan değişkenler ise bağımlıdır.
Tanımlayıcı (Betimleyici) İstatistikler
Tanımlayıcı (Betimleyici) istatistik, araştırma sonuçlarının tablolar ve grafiklerle, mümkün olduğunca düzenli veya bir takım istatistiksel değerlerle yoğunlaştırarak (ortalama değerler, yayılma değerleri, korelasyon katsayıları) sunulmasını hedef alır.
Tanımlayıcı istatistikler, ele alınan örneklemin yaş, cinsiyet, gelir seviyesi, eğitim seviyesi gibi demografik özelliklerinin ya da değişkenlere ait değerlerin dağılımlarına ait özellikleri ortaya koyacaktır.
Başlıca tanımlayıcı istatistikleri aşağıdaki gibi sıralayabiliriz:
1.            Frekans ve Yüzde: Frekans ve yüzde belirli bir noktadaki sayısal yoğunluğun ifadesidir.
2.            Aritmetik Ortalama: Bir serideki gözlem değerlerinin toplamının, toplam gözlem sayısına bölümü ile hesaplanan bir değerdir. Aritmetik ortalama, elde edilen sonuçların kişi başına düşen miktarını belirler.
3.            Mod: Bir veri grubunda en çok tekrarlanan değere mod denir. Her değer yalnız bir kere elde edilmişse mod değeri yoktur.
4.            Medyan: Büyüklüklerine göre sıralanmış gözlemler grubunun merkezi değerine (ortanca) denir.
5.            Varyans ve Standart Sapma: Varyans ve onun karekökü olan standart sapma, bir gruptaki dağılımın ne kadar tutarlı olduğunu belirlemek için kullanılır. Standart Sapma büyüdükçe, veriler, ortalama değerden o kadar fazla sapma gösterir veya küçüldükçe, ortalama değere o kadar yaklaşırlar. Genel olarak, standart sapma daha çok uygulamalarda kullanılırken, varyans çıkarımsal teorilerde kullanılmaktadır.
İşletme Araştırmalarında Kullanılan İstatistiksel Yöntemler
İstatistiksel testler parametrik ve parametrik olmayan testler olmak üzere ikiye ayrılır. Her testin kullanılması için belirli varsayımlar söz konusudur. Parametrik testler, parametrik olmayan testlere göre her zaman daha güçlü ve duyarlı sonuçlar verdiği için öncelikli olarak bu testlerin kullanılması tercih edilir.
Parametrik testlerin kullanılmasında sağlanması gereken koşullar; verilerin normal dağılıma sahip olması, varyansların homojen olması, örneklemi oluşturan birimlerin anakütleden yansız olarak seçilmesi ve birbirinden bağımsız olması, örneklem büyüklüğünün 10’dan az olmamasıdır. Bu koşulların sağlanamadığı durumlarda parametrik olmayan testler seçilmelidir.
Parametrik olmayan testlerin uygulanmasında da, örneklemi oluşturan birimler anakütleden yansız olarak seçilmeli ve birbirinden bağımsız olmalıdır.

Kaynak: acikogretim.istanbul.edu.tr

 

Copyright © 2013. Anaokullu.Net Rights Reserved.