Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri Dersi 7. Ünite Sorularla Öğrenelim

Veri ne demektir?

Veri, araştırmanın merkezindeki nesne, olgu ya da bireylerden gözlem, görüşme, anket, ölçek ya da deney gibi yöntemler yardımıyla toplanan her türlü bilgiye verilen genel bir addır.

Değişken nedir ve kaça ayrılır?

Değişken, araştırmalarda birey, nesne ya da olgular ile ilgili ölçebildiğimiz özelliklerin her biridir. Değişkenler: • Nicel • Nitel olarak ikiye ayrılır.

Nicel değişkenler nerede kullanılır?

Nicel değişkenler herhangi bir özelliğin bir birey ya da nesnede sayısal olarak hangi miktarda olduğunu betimlemekte kullanılır.

Nitel değişkenlerle yapılan ölçümün amacı nedir?

Nitel değişkenler ile yapılan ölçümün amacı çoğunlukla sahip olunan bir özelliğe göre birey ya da nesneleri sınırlandırmaktır.

Sürekli ve süreksiz değişken nedir?

Değişkenler aldıkları değerler sınırlı sayıda olduğu zaman süreksiz, sınırsız sayıda olduğu zaman ise sürekli değişken olarak adlandırılır.

Cinsiyet değişkeni ne tür bir değişkendir?

Süreksiz değişkendir, çünkü sadece erkek ve kadın olmak üzere yalnızca iki değer alabilir.

Sürekli değişkenlere ne gibi örnekler verilebilir?

Başarı testlerinden alınan puanlar, tutum ve kişilik ölçekleri ya da yaş.

Araştırmalarda ölçek türleri kaça ayrılır?

• Sınıflama (adlandırma), • Sıralama (dereceleme), • Eşit aralıklı, • Oranlı olmak üzere dörde ayrılmaktadır.

Bu ölçek türleri arasındaki farklar nelerdir?

Ölçülen özelliğe bir isim verilebiliyorsa sınıflama ölçeği kullanımı söz konusudur. Birey ya da nesneler belli bir ölçüte göre sıralanabildiği zaman kullanılan ölçek sıralama ölçeğidir. Değişkenin gerçek miktarını yansıtan tek ölçek oranlı ölçektir. Oranlı ölçekte mutlak sıfır noktası vardır. Yani sıfır değeri ölçülen özelliğin miktar olarak var olmadığını gösterir. Eşit aralıklı ölçekte sıfır noktası vardır. Ancak bu sıfır noktası keyfi ve görecelidir, yani mutlak yokluk ifade etmez.

Sıralama ölçeği nedir?

Birey ya da nesneler belli bir ölçüte göre sıralanabildiği zaman kullanılan ölçek sıralama ölçeğidir. Sıralama ölçeğinde hangi birey ya da nesnenin önde olduğu bilinir; ancak tam olarak ne kadar daha önde ya da geride olduğu bilinmez.

Aralık ölçeğinde sıfır noktası neyi ifade eder?

Aralık ölçeğinde sıfır noktası vardır; ancak termometrede olduğu gibi mutlak yokluk anlamına gelmez.

Değişkenin gerçek miktarını yansıtan tek ölçek hangisidir?

Oranlı ölçektir ve mutlak (gerçek) sıfır noktasına da sahiptir.

Ölçek çeşitleri arasındaki farklar nelerdir?

• Sınıflma ölçeği; isimlendirme ve gruplandırma, miktar ifadesi yoktur. • Sıralama ölçeği; veriler değer değil sıra ifade edecek şekilde sıralanır. • Eşit aralıklı ölçek; sayılar değer ifade eder, miktar ölçülebilir, sıfır noktası görecelidir. • Oranlı ölçek; mutlak sıfır noktası vardır, oransal karşılaştırma yapılabilir.

Dilek sınıf birincisi, Seda ikinci, Enver üçüncü nasıl bir ölçektir?

Sıralama ölçeğidir. Veriler değer değil sıra ifade edecek şekilde sıralanmıştır.

Erkek ve kadınlar nasıl bir ölçektir?

Sınıflama ölçeğidir çünkü isimlendirme, gruplandırma, miktar ifadesi yoktur.

Sıcaklık Eskişehir’de 10, Ankara’da 20 derece nasıl bir ölçektir?

Eşit aralıklıdır. Sayılar değer ifade eder, miktar ölçülebilir, sıfır noktası görecelidir.

Başarı testleri ile Likert maddelerin bulunduğu verilerin girilmesinde nasıl bir fark vardır?

Başarı testlerinde bir katılımcının yanlış yanıtladığı her bir soru için ilgili soru ile katılımcının kesiştiği hücreye sıfır yazılırken, Likert tipi maddelerin bulunduğu tutum ölçeklerinde en düşük puan olarak bir yazılır. Yani maddeye olası en olumsuz yanıt verilmiş olsa bile katılımcı ilgili soruyu doğru bir biçimde yanıtlamakta başarısız olmuş gibi sıfır vermek doğru değildir. Programda her satır bir denek ya da katılımcı, her sütun ise bir değişken için kullanılır. Daha sonra her katılımcının ilgili değişkenlerden aldığı değerler sayısal olarak girilir.

Veri toplama araçlarında güvenirliğin artırılması için neler yapılabilir?

Güvenirliğin arttırılması için veri toplama araçlarında aralara ters biçimde yazılmış maddeler de serpiştirilir. Ters sorulmuş olan maddelerin tersten kodlanması, daha sonra maddelerin ortalamalarının alınması gerekir. Veri girişi yapılırken hangi değişkenin nasıl kodlandığına ilişkin bir kodlama rehberi hazırlamakta yarar vardır.

Veriler ile ilgili çözümlemeleri gerçekleştirmeden önce neler yapılmalıdır?

Öncelikle hatalı girilmiş veri olup olmadığını incelemek gerekir. Yani bir değişkende önceden belirlenen değer aralığının dışında değerlerin yer almaması gerekir. Süreksiz değişkenlerde boş ya da hatalı veri varsa doğru veri bilinmediği sürece bu veriler ilgili analizlerin dışında tutulurlar. Sürekli değişkenlerde de hatalı verilerin analiz dışında tutulması en doğrusudur. Hatalı verilerin bulunduğu hücrelere değişkenin aritmetik ortalamasının yazılması da önerilebilir. Üzerinde çalışılacak veri seti ve kodlama rehberi hazırlanıp hatalı veriler ile ilgili önlemler alındıktan sonra çözümleme aşamasına geçilebilir.

Sayısal verilerin çözümlenmesinde izlenen istatistik türleri nelerdir?

• Betimsel istatistikler, • Yordamsal istatistikler olmak üzere iki başlık altında incelemek olanaklıdır.

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 kapsayan istatistik türü nedir?

Betimsel istatistiklerdir.

Frekans Dağılımı ne demektir?

Frekans Dağılımları, bir değişken içerisinde her bir değerin ya da değer kümesinin kaç kez tekrar ettiğini görmeye yarayan araçlardır.

Başlıca Frekans Dağılımı gösterme biçimleri nelerdir?

• Sütun grafiği, • Gövde yaprak grafikleri, • Histogram, • Çizgi ve daire grafiği gibi pek çok görsel yöntem vardır.

Histogram ve sütun grafiği arasında ne fark vardır?

Histogramın sütun grafiği ile biçim ve amacı aynıdır. Aradaki tek fark histogramın sürekli değişkenler için, sütun grafiğinin ise süreksiz değişkenler için kullanılmasıdır.

Frekans dağılımını göstermede kullanılan betimsel istatistikler nelerdir?

Merkezi eğilim, Merkezi değişim(yayılma) ve Standart puanlar olmak üzere üç ana başlıkta inceleyebiliriz.

Merkezi Eğilim (Yığılma) nasıl ölçülür ve yaygın ölçüm çeşitleri nelerdir?

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.

Merkezi Değişim nedir ve yaygın ölçüm çeşitleri nelerdir?

Ölçme sonuçlarının merkezi eğilim etrafında nasıl bir yayılım/saçılım gösterdiğine yönelik bilgi verir. Merkezi değişimi betimlemek için en sık kullanılan değerler: dizi genişliği ve standart sapmadır.

Standart sapma (S), nedir?

Standart sapma (S), bir dizilimdeki tüm katılımcıların ortalamaya olan uzaklıklarının ortalamasını görmeye yarayan, grubun ne kadar homojen ya da heterojen olduğunu betimleyebilen bir değerdir.

Normal dağılımda standart sapma nasıl olur?

1. Normal bir dağılımda puanların yüzde 68.26’sı ortalamanın bir standart sapma altı ile bir standart sapma üstü arasında yer alır. 2. Aynı dağılımda tüm notların yüzde 95.44’ü ortalamanın iki standart sapma altı ile iki standart sapma üstü arasında yer alır. 3. Öğrencilerin yüzde 99.74’ü ortalamanın üç standart sapma üstü ile üç standart sapma altı arasında yer alır.

Standart puan ve ham puan farkı nedir?

Ham puanlar bireyin grup içerisindeki yeri ile ilgili bilgi vermezken standart puanlar tam olarak grup içerisindeki yerini görmemizi sağlar.

z puanı adı verilen standart sapma nasıl elde edilir?

Bireylerin ortalamaya olan uzaklıklarının standart sapma cinsinden verilmesi ile z puanı adı verilen standart puan elde edilir. z puanlarında ortalama değer sıfır olarak hesaplanır. Bu puanlar yardımıyla bireylerin ortalama değerin kaç standart sapma altında ya da üstünde oldukları görülür.

Başka bir standart puan olan yüzdelik sıra (percentile rank) ne ifade eder?

Bu değer, belli bir puan ya da o puanın altında değerlere sahip olan katılımcı sayısının toplam sa- yının yüzde kaçı olduğunu söyler.

Süreksiz değişkenlerde boş ya da hatalı veri varsa ne yapılmalıdır?

Doğru veri bilinmediği sürece bu veriler ilgili analizlerin dışında tutulurlar. Hatalı değişken miktarı toplam katılımcıların yüzde 15’ine ulaşmadığı sürece hatalı verilerin bulunduğu hücrelere değişkenin aritmetik ortalamasının yazılması da önerilebilir.

Mükemmel bir normal dağılımın özellikleri nelerdir?

Bir çanı andıran mükemmel bir normal dağılım eğrisinde verilerin yüzde 50’si ortalamanın sağında, yüzde 50’si ise ortalamanın solunda yer alır ve aritmetik ortalama, ortanca ve tepedeğer birbirine eşittir.

Çarpık dağılım nedir ve kaça ayrılır?

Puanların büyük bir kısmı düşük ya da yüksek uçlarda toplanmışsa dağılım çarpık- tır. Böyle bir dağılım, 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.

Normal dağılım karşısındaki bir başka tehdit unsuru basıklık nedir?

Basıklık sorunu normal dağılımı temsil eden çanın dik bir kule gibi çok sivri (sivri dağılım) ya da hız tümsekleri gibi yayvan (basık dağılım) olduğu durumlarda yaşanır.

Mükemmel bir normal dağılımın çarpıklık ve basıklık değerleri kaç olmalıdır?

Mükemmel bir normal dağılımın çarpıklık ve basıklık değerleri sıfırdır. Bu değerler -1.0 ile +1.0 arasında olduğu sürece normal dağılım bağlamında sorun yaşanmadığı söylenebilir.

Dizi genişliği ya da dağılım aralığı ne demektir?

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 kaçtır?

22’dir.

Eğer gruplandırılmış frekans dağılımı tablosu kullanılmışsa ve bu nedenle bireysel puanlar bilinmiyorsa, dizi genişliği nasıl hesaplanır?

En düşük ve en yüksek değere sahip olan grupların orta noktaları belirlenir ve bu noktalar arasındaki fark bulunur.

Yordamsal İstatistiklerin işlevi nedir?

Yordamsal istatistikler istatistiklerden yola çıkılarak evren hakkında genellemeler yapabilme olanağı sağlar, çünkü sosyal bilimlerde yapılan araştırmalarda evrenin tamamına erişmek çoğu zaman olanaklı değildir. Evreni yeterince iyi temsil eden bir örneklem seçilir ve bu örneklemden alınan betimsel istatistiklerden yola çıkılarak evren parametreleri hakkında genellemeler yapılmaktadır. Ayrıca iki ya da daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi görmek veya grupları birbirleriyle karşılaştırmak için de kullanılır.

Hipotez Testi nedir?

Hipotez testinde araştırma başında birtakım hipotezler (denenceler) geliştirilir ve yapılan istatistiksel testler yardımı ile bu hipotezler denenir. Yordamsal istatistiğin en sık kullanılan türüdür.

Standart bir hipotez testi gerçekleştirmenin kaç aşaması vardır?

6 aşaması bulunmaktadır: 1. Sıfır hipotezini belirtme 2. Karşı hipotezi belirtme 3. Anlamlılık düzeyini seçme (Sosyal bilimlerde genellikle 0.05 olarak belirlenir) 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

Hipotez Testlerinde hangi iki tür istatistiksel hatadan bahsedilebilir?

• Alfa hatası (gerçekten doğru olan bir sıfır hipotezini reddetmek), • Beta hatası (gerçekte yanlış olan bir sıfır hipotezini reddetmemek).

t- testi nedir, ne için yapılır?

t-testi eşit aralıklı ya da oranlı ölçüm düzeyinde olan ve normal dağılım gösteren iki değeri karşılaştırırken kullanılan yaygın bir test türüdür: 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) ve t-test farkı nedir?

t-testi, yalnızca iki grubu ya da bir gruba ait iki değeri karşılaştırırken oldukça verimli ve kullanışlı bir testtir. Ancak daha çok grup ya da değişkeni istatistiksel hata yapmadan karşılaştırmak için varyans analizine gereksinim duyulmaktadır.

Bir çok türü olan ANOVA’nın en sık kullanılan çeşitleri hangileridir?

• Bağımsız örneklemler için tek faktörlü ANOV A • Bağımlı örneklemler için tek faktörlü ANOV A • Birden çok bağımlı değişkenin aynı anda incelendiği çoklu varyans analizleri (MANOVA) • Bağımlı değişken üzerinde etkisi olabilecek ön bilgi ve becerilerin kontrol edildiği kovaryans analizi (ANCOVA).

Korelasyon nedir?

Korelasyon (Bağıntı), değişkenler arasında bir ilişki olup olmadığını, varsa bu ilişkinin yönünü ve gücünü göstermekte kullanılır.

Araştırmalarda en yaygın kullanılan Korelasyon (Bağıntı) türü hangisidir, ne için kullanılır?

En yaygın kullanılan türü Pearson korelasyonu olup, eşit aralıklı ya da oranlı ölçülmüş değişkenler arasındaki ilişkinin yönünü ve gücünü belirlemek amacıyla kullanılır.

Korelasyon hangi şekilde sembolize edilir?

Küçük r harfi ile sembolize edilen korelasyon değeri +1 ile -1 arasında bir katsayıdır. Korelasyon katsayıları örneklem büyüklüğünden etkilenmektedir.

Etki büyüklüğü değeri neden hesaplanır?

Pratik Anlamlılık ve Etki Büyüklüğünde 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. Böylece bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki etkisinin büyüklüğünün ne kadar olduğu belirlenir.

Başlıca etki büyüklüğü hesaplama türleri nelerdir?

Eta-kare ya da Cohen’in d indeksi gibi türler başta olmak üzere birçok etki büyüklüğü hesaplama yöntemi vardır. Örneğin, eta kare değeri (_2) 0.01-0.06 arasında çıktığı zaman bağımsız değişkenin etkisi küçük; 0.06-0.14 arası olduğu zaman etki orta, 0.14 ve üzerindeyse geniş etki olarak yorumlanabilir.

Parametrik ve parametrik olmayan testler arasındaki farklar nelerdir?

• Parametrik testler istatistiksel olarak daha güçlü ve evrene daha genellenebilir sonuçlar verir. Ölçümlerin en az aralık düzeyinde olması, verilerin normal dağılım göstermesi ve karşılaştırılan grupların varyanslarının benzer olması gerekir. Parametrik olmayan testler ise bu tür ön koşulların yerine getirilemediği durumlarda kullanılır çünkü evren parametreleri ile ilgili genelleme yapma amacıyla da geliştirilmemişlerdir. • Parametrik testlerde bulgu ve yorumlar, ortalamalar üzerinden yapılırken parametrik olmayan testlerde sıralamalar üzerinden konuşulur. Eşit aralıklı ve oranlı ölçeklerde parametrik testler, sıralı ölçeklerde ise parametrik olmayan testler uygundur. • Parametrik testler için değişkenlerin normal dağılım göstermesi şartı aranmaktadır. Özellikle kalabalık örneklemlerde bu ön şartın sağlanması daha kolay olduğu için çoğunlukla parametrik testler uygulanmaktadır.

Parametrik karşılığı bulunmayan ve parametric testler içinde en yaygını olan Ki Kare testi hangi amaçla yapılır?

Ki Kare, süreksiz değişkenler arasındaki ilişkiyi görmek amacıyla gerçekleştirilir. Sık kullanılan parametrik testlerin parametrik olmayan karşılıkları sayfa 185, Çizelge7.5’te özetlenmiştir.

Nicel ve Nitel veri toplama teknikleri arasında ne fark vardır ve nitel veri toplama yöntemleri nelerdir?

Nicel verilerle gerçekleştirilen çözümlemeler veri toplama süreci bittikten sonra gerçekleştirilmektedir. Nitel veri çözümlemesinde ise çözümleme ve veri toplama süreci birlikte devam eder. Nitel araştırmalarda veri çözümleme işlemi, bol miktarda cümle, ses ya da görseli anlamlı biçimde özetleyebilmek için sürekli bir karşılaştırma ve tekrar gerektiren yorucu bir süreçtir. Çoğunlukla gözlem, görüşme, odak grup ya da yazılı belgeden elde edilen veriler, kodlama yöntemi ile anlamlı parçalara ayrılır, kavramsallaştırılır ve bir ana fikir oluşturulmaya çalışılır. Nitel çözümlemeler, farklı ve ayrıntılı veri yığınlarının tekrar tekrar ve dikkatli bir biçimde incelenmesi sonucunda genel kavram ve temalara ulaşılan tümevarımcı bir yaklaşım içermektedir.

Doyum noktası ne demektir?

Yeni verilerin daha önce toplanmış verilere hiçbir şey katmamaya başladığı noktaya doyum noktası adı verilir.

Nitel araştırmalarda Betimleme, Analiz ve Yorumlama süreçleri neyi ifade eder?

• Betimleme, toplanan verilerin araştırma sorunu ile ilgili olarak ne söylediğini ve genel olarak hangi sonuçları ortaya koyduğunu belirtme sürecidir. • Analiz, verilerde açıkça görülmeyen temaların kodlama ve sınıflamalar aracılığıyla ortaya çıkartılması, bu temalar arasındaki ilişkilerin açıklanması sürecidir. Yani betimleme “ne” sorusuna yanıt verirken, analiz “neden” ve “nasıl” sorularına açıklık getirmektedir. • Yorumlama ise araştırmada yer alan katılımcılar tarafından dile getirilen ya da katılımcılarda gözlenen durumların ne anlama geldiğini belirtme sürecidir.

Ülkemizde yaygın olarak kullanılan nitel araştırma kitaplarında da kabul gören iki yaklaşım hangileridir?

Betimsel analiz ve içerik analizidir. Betimsel analizde veriler önceden belli olan kategori ya da boyutlara göre özetlenir ve yorumlanır.

Betimsel Analiz kaç aşamadan oluşur?

1. hazırlanan tematik çerçeveye göre veriler okunur, düzenlenir ve işlenir. 2. tematik çerçeveye göre düzenlenmiş olan bulgular, kolay anlaşılır bir dille tanımlanır ve gerekirse ilginç ve vurucu alıntılarla desteklenir. 3. bulgular yorumlanır, tanımlanmış olan bulgular açıklanır, ilişkilendirilir ve anlamlandırılır.

İçerik analizi nedir?

Benzer verilerin belirli kavramlar ve temalar etrafında bir araya getirilmesi ve bunların anlaşılır biçimde düzenlenmesi sürecidir. Veriler arasında yer alan anlamlı parçaların her birine kavram adı verilir. Kavramların birbirleriyle ilişkilerinin incelenmesi ile daha üst düzey başlıklar, kategoriler (tema) oluşur.

Kodlama ve Tema Oluşturma süreçleri nelerdir?

Bu süreçte analiz birimleri parçalara ayrılır, bu parçalar anlamlandırılır, adlandırılır, birbirine çok benzeyen ya da yineleyen bu isimler dikkate alındıktan sonra da daha genel başlıklar altında toplanır. Kapsamlı bir veri seti genel kavram ve temalar altında yer alacak bir biçimde daraltılmış ve özetlenmiş olur.

Veri çözümlemeye ilişkin ipuçları farklı kaynaklarda nitel verilerin çözümleme ve yorumlanmasında yardımcı olabilecek, araştırmaya güç katacak çeşitli yöntemler nelerdir?

1. Numaralandırma 2. Alıntı yapma 3. Görüş birliği sağlama 4. Çizelge oluşturma 5. Uzman görüşüne başvurma 6. Gözlemden yararlanma 7. Katılımcı onayı 8. Duyusal ton farklarını yakalama 9. Çelişkili durum analizi

Çeşitli nicel ve nitel veri analizi yazılımları nelerdir?

• Word ve Excel • SPSS • MA TLAB • SAS • STATA • BMDP • Minitab • ADaMSoft, • Dataplot, • OpenEpi, PSSP • R Commander • ROTT • SOCR • SOFA • LISREL • AMOS • EQS • Mplus • Atlas.ti, • Ethnograph • HyperRESEARCH • MAXqda • NVivo’dur.

Süreksiz değişken ne demektir?

Değişkenler sınırlı sayıda değer alabildikleri zaman süreksiz değişken olarak adlandırılır. Örneğin cinsiyet değişkeni sadece erkek ve kadın olmak üzere yalnızca iki değer alabilir. Ya da bireylerin saç rengi esmer, sarışın ve kumral gibi sınırlı sayıda değer alabilir. Kızıl ya da beyaz saçlıların eklenmesi ile belki bu liste birazcık daha genişletilebilir; ama sonuç olarak bireylerin sahip olabilecekleri saç renkleri sınırlı sayıdadır. Bu örneklerdeki süreksiz değişkenler aynı zamanda nitel değişkenlerdir. Ancak süreksiz değişkenler bazen nicel de olabilir. Örneğin bir zar atıldığında gelebilecek altı olasılık vardır. Her zar atıldığında bir ile altı arasında bir değere ulaşılır. Zar atıldığında elde edilen sayısal değerler niceldir; öte yandan zar sonucunda elde edilebilecek değerler sınırlı olduğu için süreksizdir.

Sürekli değişken ne demektir?

Sürekli değişkenler mümkün olan en yüksek ve en düşük puan aralığında sınırsız sayıda değer alabilirler. Başarı testlerinden alınan puanlar, tutum ve kişilik ölçekleri ya da yaş gibi değişkenler sürekli değişkenlerdir. Sürekli değişkenler zar örneğinde olduğu gibi tam sayı olmak zorunda değildir. Bir öğrencinin not ortalaması 75.8 ya da yaşı 19.7 gibi ondalık sayılarla da gösterilebilir.

Ölçek türleri ve özellikleri nelerdir?

Sınıflama ölçekleri: sadece isimlendirme ve gruplandırma mümkündür. Miktar ifade etmez.

Sıralama ölçekleri: Veriler sıralanabilir, ancak sayılar bir değer değil sıra ifade eder.

Eşit aralıklı ölçekler: Sayılar bir değer ifade eder. Miktar ölçülebilir, ancak sıfır noktası görecelidir.

Oranlı ölçekler: Yukarıdakilerin tümüne ek olarak mutlak sıfır noktası vardır. Oransal karşılaştırmalar yapılabilir.

Betimsel istatistik nedir?

Araştırmalarda elde edilen çok miktarda sayısal veriyi birkaç basit ifade ile özetlemek için betimsel istatistiklerden yararlanılmaktadır. 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 ne demektir?

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. Bunların hazırlanabilmesi için öncelikle verilerin sıralanması, ardından aynı değere sahip katılımcı sayılarının bu verilerin karşısına yazılması gerekir.

Merkezi eğilim (yığılma) ölçüleri nelerdir?

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.

Tepedeğer ne anlama gelmektedir?

Bir veri diziliminde en sık yinelenen değer tepedeğer olarak adlandırılır. Örneğin 3, 1, 3, 4, 6 ve 3 şeklinde verilen puanlar arasında tepedeğer 3’tür. Tepedeğer süreksiz değişkenleri özetlemek için oldukça iyi bir ölçüt olabilir. Ancak eşit aralıklı ve oranlı ölçümleri betimlemede yetersiz kalmaktadır. Veri diziliminde merkezi eğilimi yeterince yansıtmayan, düşük ya da yüksek bir puan sıklıkla yinelenmiş olabilir. Ya da bir dizilimde birden fazla tepedeğer bulunabilir. Bu nedenle merkezi eğilim hakkında tepedeğere göre yapılan yorumlar yeterince güçlü olmayabilir.

Aritmetik Ortalama ne demektir?

Aritmetik Ortalamaya da ortalama, bir veri dizilimindeki değerlerin toplamının o dizilimdeki değer sayısına bölünmesi ile hesaplanır. Öteki ölçümlere göre daha tutarlıdır ve araştırma raporlarında merkezi eğilimi belirtmek için en çok kullanılan ölçüm türüdür. Örneğin 2, 3, 3, 4, 7, 8, 8 dizilimde yer alan 7 puanın toplanması ile bulunan 35 sayısının yediye bölünmesi ile dizilimin ortalamasının 5 olduğu görülecektir. Bir evrenden farklı farklı örneklemler alınıp bu örneklemlerin tepedeğer, ortanca ve ortalamaları hesaplandığında tepedeğer ve ortancanın örneklemler arasında farklılık gösterdiği; öte yandan ortalamanın benzerlik gösterdiği görülecektir. Bu nedenle ortalama merkezi eğilim hakkında en doğru bilgiyi veren göstergedir.

Normal dağılım nedir?

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. Bir çanı andıran mükemmel bir normal dağılım eğrisinde verilerin yüzde 50’si ortalamanın sağında, yüzde 50’si ise ortalamanın solunda yer alır. Yine mükemmel bir normal dağılımda aritmetik ortalama, ortanca ve tepedeğer birbirine eşittir.

Standart puanlar ne anlama gelmektedir?

Bir başarı testinde bireyin notunu ya da gruptaki not dağılımlarını bilmek, bireyin grup içerisindeki yerini net olarak görmek veya farklı derslerden aldığı notları karşılaştırmak için yeterli olmayabilir. Örneğin Olcay’ın matematik notu 65, Türkçe notu 60 ise Olcay matematikte daha başarılıdır demek her zaman doğru olmayabilir. ‹ki ders için öğrencilerin dağılımları, sınavların zorluk düzeyi, ders notlarının ortalama ve standart sapmaları çok farklı olabilir. Hatta Olcay, 65 puan ile matematikte sınıfın en iyileri, 60 puan ile Türkçede sınıfın en başarısızları arasında olabilir. Böyle durumlarla baş edebilmenin en güzel yolu standart puanları hesaplamak, yani ham puanları ortak bir paydada buluşturarak aynı türden ölçeklere çevirmektir. 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.

Yordamsal istatistikler nedir?

Sosyal bilimlerde yapılan araştırmalarda evrenin tamamına erişmek çoğu zaman olanaklı değildir. Bu bağlamda güçlü bir araştırma için önemli basamaklardan biri evreni yeterince iyi temsil eden bir örneklemin doğru bir biçimde seçilmesidir. Daha sonra bu örneklemden alınan betimsel istatistiklerden yola çıkılarak evren parametreleri hakkında genellemeler yapılmaktadır. Bu şekilde örnekleme ait istatistiklerden yola çıkılarak evren hakkında genellemeler yapabilmek için yordamsal istatistiklerden yararlanılır. Ayrıca iki ya da daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi görmek veya grupları birbirleriyle karşılaştırmak için de yordamsal istatistikler işe koşulmaktadır.

Standart bir hipotez testi gerçekleştirmenin aşamaları nelerdir?

Standart bir hipotez testi gerçekleştirmenin 6 aşaması bulunmaktadır:

1. Sıfır hipotezini belirtme
2. Karşı hipotezi belirtme
3. Anlamlılık düzeyini seçme (Sosyal bilimlerde genellikle 0.05 olarak belirlenir)
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

Tek örneklem için t-testi hangi amaçla gerçekleştirilir?

Tek örneklem için t-testi, tek bir örnekleme ait ortalamanın tahmin edilen ya da bilinen evren ortalaması ile karşılaştırılması amacıyla gerçekleştirilir. Örneğin bir dershanede YGS’ye girecek olan öğrencilere deneme sınavı olarak 2011 yılı YGS sınavı aynen uygulansın. Tek örneklem için t-testi yapılarak öğrencilerin sınav notları ortalaması, 2011 YGS Türkiye ortalaması ile karşılaştırılabilir. Böylece sınıfın genel olarak Türkiye değerlerinden farklı bir başarı grafiği gösterip göstermediği bulunabilir.

Bağımsız örneklemler için t-testi ne için uygulanmaktadır?

Bağımsız örneklemler için t-testi, birbirinden bağımsız iki grubun tek bir sürekli değişken bağlamında karşılaştırılması için gerçekleştirilir. Güçlü bir test gerçekleştirebilmek için karşılaştırılan iki grubun da incelenen puan bağlamında normal bir dağılım göstermesi ve merkezi değişim ölçümlerinin aşırı farklılık göstermemesi beklenir.

Bağımlı örneklemler için t-testi hangi amaçla kullanılır?

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. Tek bir grup üzerinde çalışıldığı için serbestlik derecesi yine toplam katılımcı sayısından bir çıkartılarak bulunur.

Varyans analizi ne amaçla kullanılır?

Varyans analizi (ANOVA): t-testi, yalnızca iki grubu ya da bir gruba ait iki değeri karşılaştırırken oldukça verimli ve kullanışlı bir testtir. Ancak daha çok grup ya da değişkeni istatistiksel hata yapmadan karşılaştırmak için varyans analizine gereksinim duyulmaktadır. Varyans analizinin ‹ngilizce karşılığı olan “Analysis of Variance” tamlamasındaki koyu harşerden yola çıkılarak kısaltma olarak ANOVA kullanılmaktadır.

Korelasyon nedir?

Korelasyon (Bağıntı): Korelasyon değişkenler arasında bir ilişki olup olmadığını, varsa bu ilişkinin yönünü ve gücünü göstermekte kullanılır. Araştırmalarda en yaygın kullanılan türü Pearson korelasyonu olup, eşit aralıklı ya da oranlı ölçülmüş değişkenler arasındaki ilişkinin yönünü ve gücünü belirlemek amacıyla kullanılır.

Betimsel analiz nasıl gerçekleştirilir?

Betimsel analizde veriler önceden belli olan kategori ya da boyutlara göre özetlenir ve yorumlanır. Dört aşamadan oluşur. Birincisi analiz için bir çerçeve oluşturmadır. Yani verilerin hangi kavram ya da temalar altında düzenleneceği başlangıçta belirlenir. İkinci aşamada hazırlanmış olan bu tematik çerçeveye göre veriler okunur, düzenlenir ve işlenir. Hatta önceden belirlenmiş olan tematik çerçevenin dışında kalan verilerin dikkate alınmaması da söz konusu olabilir. 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 nasıl gerçekleştirilir?

İçerik analizi benzer verilerin belirli kavramlar ve temalar etrafında bir araya getirilmesi ve bunların anlaşılır biçimde düzenlenmesi sürecidir. Bu bağlamda tümevarımcı analiz olarak da adlandırılmaktadır. Betimsel analize göre daha derinlemesine bir çözümleme gerektiren içerik analizi, çoğunlukla mevcut verileri açıklamak için önceden belirlenmiş kategori ya da boyutlar olmadığı zaman işe koşulur. Ayrıca betimsel analizde gözden kaçan ya da önceden belirlenen başlıklar arasında yer almayan yeni kavram ve kategoriler, içerik analizi yardımıyla ortaya çıkartılır. ‹çerik analizinde sırasıyla veriler kodlanır, temalar bulunur, kod ve temalar düzenlenir, bulgular tanımlanarak yorumlanır.

Kodlama ve tema oluşturma basamakları nelerdir?

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. Kodlama sürecinde analiz birimleri parçalara ayrılır, bu parçalar anlamlandırılır, adlandırılır, birbirine çok benzeyen ya da yineleyen bu isimler dikkate alındıktan sonra da daha genel başlıklar altında toplanır. Böylece kapsamlı bir veri seti genel kavram ve temalar altında yer alacak bir biçimde daraltılmış ve özetlenmiş olur. Burada anlatılan kodlama adımları içerik analizine uygun bir biçimde sıralanmaktadır. Yani önceden belirlenmiş olan tematik bir çerçeveye göre verilerin işlendiği betimsel analizi değil; hazır bir kod listesi olmadan mevcut veriler arasında yer alan anlamlı bölümlere ulaşmayı (içerik analizi) hedeşemektedir. Basamaklar betimlenirken Creswell (2008) dikkate alınmıştır:

1. Öncelikle tüm analiz birimlerini dikkatlice inceleyerek bütün hakkında fikir sahibi olmak gerekir. Bu okuma sırasında akla gelen yorum ve açıklamalar verilerin yanına not düşülebilir.
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. Yanlarına o birimi birkaç sözcükle özetleyen kodlar eklenir. Birbirine benzer ifadeler yinelenebileceği için verilerin tamamını bu biçimde tek tek kodlamak şart değildir. Önemli olan metinde yer alan tüm olası kodların sağlıklı bir biçimde ortaya çıkmış olmasıdır.
4. Tüm veriler gözden geçirildikten sonra ortaya çıkan kodların bir listesi hazırlanır. Benzer kodlar gruplanarak anlamlı bütünler, yani kavramlar ortaya çıkartılır. Gereksiz olan ya da yinelenen kodlar elenir.
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.

Nitel verilerin çözümleme ve yorumlanmasında yardımcı olabilecek yöntemler nelerdir?

Farklı kaynaklarda nitel verilerin çözümleme ve yorumlanmasında yardımcı olabilecek, araştırmaya güç katacak çeşitli yöntemlerden söz edilmektedir. Orcher (2005) bu yöntemleri dokuz başlık altında irdelemektedir:

1. Numaralandırma:Üzerinde çalışılan araştırma sorununa yönelik her bir önemli kavram, yapı, duygu, davranış ya da olaydan kaç kez söz edildiğini belirtme; gözlem yapılıyorsa ilgili davranışların kaç kişi tarafından ya da kaç defa gerçekleştirildiğini kayıt altına alma;
2. Alıntı yapma: Üzerinde çalışılan konuyu tam anlamıyla betimleyen, ortaya çıkan kavram ve temaları tam anlamıyla destekleyen güçlü, ilginç ve özlü alıntıları bulguları 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 çıkan kavramların temalar altında sınışandırılışını çizelgeler yoluyla verme, ana ve alt temaları 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.

Araştırmalarda veri analizi yapılması amacıyla kullanılabilecek veri analizi programları nelerdir?

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 sınışandırmak, 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. Lisanslı olan bu programların kullanım kolaylığı ve müşteri hizmetleri kalitesi nedeniyle tercih edilmesi söz konusu olabilir. Öte yandan hem ücretsiz hem de açık kaynak kodlu yazılım ve programlama dilleri de bulunmaktadır. Bunlardan ADaMSoft, Dataplot, OpenEpi, PSSP, R, R Commander, ROTT, SOCR ve SOFA farklı işletim sistemleriyle uyumlu sürümlere sahiptir (WinDdÜofiwÜ Ns,E LM‹ MAC, Linux, Unix).

Nitel araştırmalarda veri çözümlemesi, nicel çözümlemelere göre çok daha kapsamlı ve yorucu bir sürece dönüşebilmektedir. Nitel araştırmalardaki artışa paralel olarak son yıllarda araştırmacıların iş yükünü önemli ölçüde azaltan yazılımlar yaygınlaşmaya başlamıştır. Öte yandan nitel verilerin kavramsal ve tematik  kodlamasının hala araştırmacı tarafından gerçekleştirilmesi gerekmektedir. Yapay zekâdaki gelişimlere paralel olarak nitel veri analizi programlarının da araştırmacıların işini daha da kolaylaştıracak biçimde evrim geçirmesi beklenmektedir.