VERİLERİN ANALİZİ

Birey ya da objelerin belli bir özelliğe sahip olma miktarlarını açıklayan değişkenler nicel değişkenler olarak adlandırılmaktadır.

Dağılım, bir değişken içerisinde her bir birimin veya birim kümesinin ne sıklıkta gerçekleştiğinin yani frekanslarının bir özetini verir.

Bir dağılımda değerlerin dağılımının merkezinin ölçülmesi sonucu merkezi eğilime
ulaşılır.

Merkezi eğilimi betimlemek amacıyla en sık kullanılan ölçüm türleri tepedeğer (mod), ortanca (medyan) ve aritmetik ortalamadır.

Bir veri grubunda en çok tekrar eden ölçme sonucudur.

Bir veri grubunu tam ortadan ikiye ayıran noktaya rastlayan ölçme sonucudur.

Bir serideki tüm değerlerin toplamının serideki birey sayısına bölünmesiyle elde edilen değer.

Bir dağılımda notların yüzde 65-70’lik bir bölümü ortalamanın etrafında toplanmışsa ve artı-eksi uçlara doğru simetrik ve dereceli bir azalma varsa bu dağılım normal dağılım olarak adlandırılır.

Değerlerin merkezi eğilim çevresindeki saçılmasıdır.

Saçınıklığı ölçmek için en çok kullanılan ölçüm türleri yaygınlık (ranj, değişim aralığı) ve standart sapmadır.

Yaygınlık, bir dizideki en yüksek değerle en düşük değer arasındaki farktır.

Standart sapma, bir dizideki tüm bireylerin ortalamaya olan uzaklıklarının ortalamasıdır.

Bireylerin ortalamadan uzaklaştıkları, yani standart sapma değerinin yüksek olduğu dağılımdır.

Bireylerin ortalamaya yaklaştıkları, yani standart sapma değerinin düşük olduğu dağılımdır.

Bir dizilimdeki bireylerin ortalamaya olan uzaklıklarının standart sapma cinsinden
verilmesi ile Z skoru elde edilir.

Değişkenler aldıkları değerlerin sınırlı ya da sınırsız sayıda olmasına göre sürekli ve süreksiz değişken olarak ikiye ayrılabilir. Cinsiyet, memleket, saç rengi gibi sınırlı sayıda değer alabilen değişkenler, süreksiz değişkenlerdir.

Değişkenler aldıkları değerlerin sınırlı ya da sınırsız sayıda olmasına göre sürekli ve süreksiz değişken olarak ikiye ayrılabilir. Dağılım aralığında birçok farklı değer alabilen yaş, boy, ağırlık gibi değişkenler sürekli değişkenlerdir.

Yüzde, bir değişken seti içerisinde her yüz kişiden kaç tanesinin belirli bir özelliğe sahip olduğunu ya da belli bir kategoriye dâhil olduğunu belirtmek için kullanılır.

Bir araştırmacı, iki isimsel değişken arasındaki ilişkiyi merak ettiği zaman iki yönlü olasılık tablolarından yararlanabilir. Bu tablolara çapraz tablolar denir.

İsimsel iki değişken arasındaki ilişkinin anlamlı olup olmadığının tespit edilmesi için yapılan teste ki kare veya kay kare adı verilmektedir.

Sosyal bilimlerde bir istatistiki test uygulandığında genel olarak yüzde 5 anlamlılık değerinden bahsedilir. Bu değere alfa düzeyi, anlamlılık düzeyi, olasılık düzeyi gibi farklı isimler veren kaynaklar da bulunmaktadır. Bu değerle kastedilen, elde ettiğimiz sonucun şans eseri gerçekleşme ihtimalinin yüzde 5’ten fazla olmamasıdır. Alfa düzeyi istatistik programlarında genellikle p harfiyle (probability=olasılık) veya sig. (significance=anlamlılık) ile gösterilmektedir.

Araştırmalarda en çok kullanılanlar t testi, varyans analizi (ANOVA) ve korelasyon gibi tekniklerdir.

t testinin tek örneklem t testi, bağımsız örneklemler için t testi ve eşleştirilmiş örneklemler için t testi olmak üzere üç türü vardır.

Tek örneklem t testi, bir grubun ortalamasını bilinen bir değer ile karşılaştırmak
amacıyla kullanılır. Bilinen değerden kastedilen genellikle evrenin ortalamasıdır.

Bağımsız örneklemler için t testi, iki grubun bir sürekli değişken üzerinden aldıkları değerlerin karşılaştırılması amacıyla kullanılmaktadır.

Eşleştirilmiş örneklemler için t testi, genellikle aynı grubun iki farklı ölçümdeki skorlarını karşılaştırmak amacıyla kullanılmaktadır.

Serbestlik derecesi anlamına gelir. Araştırmacının bir istatistiksel değeri hesaplamak için ne boyutta bir örneklem kullandığı hakkında bilgi verir. Özellikle elde hesaplama yaparken kullanılan istatistiksel tablolarda hangi satır ve sütuna
bakılacağını belirlemekte büyük önem taşımaktadır. t testlerinde serbestlik derecesi, toplam katılımcı/denek sayısından üzerinde çalışılan grup sayısının çıkartılması ile bulunur.

Levene Testi (Levene’s Test for Equality of Variance) kitle varyanslarının eşteş olup olmadığını test eder. Gruplar arası karşılaştırmalarda kitle varyanslarının eşteş olması bir ön şart olarak karşımıza çıkmaktadır. Tabloda Levene sütununda görülen Sig. değeri .05’in altında olduğu zaman bu ön şart sağlanamamış demektir. Yani tabloda alt sıradaki değerlerin dikkate alınması daha uygundur.

ANOVA, varyans analizinin İngilizce yazılışının (ANalysis Of VAriance) kısaltmasıdır. Bir diğer ismi ise F testidir. t testinde hesaplanan t değeri gibi varyans analizinde F değeri hesaplanmaktadır. F testi, bu nedenle kullanılan bir isimdir. t testi, iki grubu ya da iki değeri karşılaştırırken etkin olabilmekte; ancak daha fazla grup ya da değişkeni istatistiksel hata yapmadan karşılaştırmak için varyans analizine ihtiyaç duyulmaktadır.

Üç ya da daha fazla grubu bir sürekli değişken açısından birbiriyle karşılaştırabilmek için bağımsız örneklemler için tek faktörlü ANOVA yapılır.

Bir grubun üç ya da daha fazla sayıda ölçümünün karşılaştırılması gerektiğinde ise ilişkili örneklemler için tek faktörlü ANOVA yapılır. Bu ANOVA türünün bir diğer ismi ise yineleyen ölçümler için tek faktörlü ANOVAdır

Korelasyon, aralıklı ve orantılı düzeyde ölçülmüş iki ya da daha fazla değişken arasında ilişki olup olmadığını, varsa yönünü ve gücünü göstermek amacıyla kullanılan analiz türüdür.

Korelasyonu göstermek için kullanılan sembol küçük r harfidir. Bu değer +1 ila -1
arasında bir sayı olabilir. Eğer aralarında ilişki aranan iki değişken, aynı anda artıyor ya da azalıyor ise r değeri artı yöndedir, yani pozitif korelasyon vardır.

Korelasyonu göstermek için kullanılan sembol küçük r harfidir. Bu değer +1 ila -1
arasında bir sayı olabilir. Eğer değerlerden biri artarken diğeri azalıyorsa r değeri eksi yönde olacaktır, yani negatif korelasyon vardır.

En çok yararlanılan nitel analiz yaklaşımları betimsel analiz ve içerik analizidir.

Doyum noktası, yeni katılımcıların ya da katılımcılardan gelen yeni verilerin o ana kadar toplanmış olan verilere hiçbir şey katmamaya başladığı noktadır.

Betimleme, araştırmada toplanan verilerin araştırma problemi ile ilgili olarak neleri söylediğini ve hangi sonuçları ortaya koyduğunu belirleme sürecidir.

Analiz, veri setinde açıkça görülemeyen temaların kavramsal kodlama ve sınıflamalar yardımıyla ortaya çıkarılması ve bu temalar arasındaki ilişkilerin açıklanması sürecidir. Kısaca betimleme yaklaşımı ile “ne” sorusuna yanıt bulunurken analiz yaklaşımı ile “neden” ve “nasıl” sorularına yanıt bulunmaktadır.

Yorumlama, katılımcılar tarafından söylenenler ya da katılımcılarda gözlenenlerin ne anlama geldiğini ortaya koyma sürecidir. Yani “anlam” ön plana çıkmaktadır. Yorumlama sürecinde araştırmacının mevcut veriyi kendi öznel bakış açısıyla değerlendirmesi ve öznel sonuçlar çıkartması söz konusudur. Aynı veriden tüm araştırmacıların aynı sonucu çıkartması beklenemez. Bu bağlamda nitel veri analizinin bir özelliğinin de verilerin araştırmacının bakış açısıyla zenginleşmesi ve araştırma probleminin çözümüne yönelik yeni bir bakış açısının alanyazına kazandırılması olduğu söylenebilir. 

Nitel verilerin analiz ve yorumlanmasında kullanılan birçok teknik bulunmaktadır. Bu teknikler dokuz başlık altında toplanmaktadır. Bunlar: Numaralandırma, alıntı yapma, görüş birliği sağlama, diyagram oluşturma, uzman görüşüne başvurma, gözlemden yararlanma, katılımcı onayı, duygusal ton farklarını yakalama ve çelişkili durum analizidir.

Üzerinde çalışılan ve araştırma problemine yönelik her bir önemli yapı, kavram, duygu, davranış veya olaydan kaç kişinin söz ettiğini, ya da gözlem yapılıyorsa bu davranışların kaç kişi tarafından gerçekleştirildiğini yüzde ve frekanslar ile belirtme eylemidir.

Araştırma problemi bağlamında üzerinde çalışılan yapıyı tam anlamıyla temsil eden, analiz ve yorumlarda ortaya çıkan tema ve ana fikirleri tam anlamıyla destekleyen güçlü ve özlü alıntıların sonuçlarla bütünleşik bir biçimde sunulması sürecidir. Alıntıları seçerken en önemli ölçüt, alıntının ait olduğu tema veya kategoriyi açıkça temsil etmesidir. Aynı ana fikre hizmet eden alıntılar arasından en açık ve çarpıcı olanları seçmekte yarar vardır.

Aynı verilerin belli bir kodlama yaklaşımı belirlendikten sonra birden fazla araştırmacı tarafından bağımsız olarak incelenmesi, kodlamalar üzerinde görüş birliği oranının ve görüş ayrılığına neden olan yapıların belirlenmesi sürecidir. Eğer yüzde 70 ve üzerinde görüş birliği sağlanmışsa bulguların inandırıcılığı artmaktadır. Görüş birliğinin yeterince yüksek olmaması durumunda ise bulguların farklı yorumlara açık olabileceği anlaşılmakta, tema ve kategorilerin netleştirilmesi için daha fazla çaba gösterilmesi gerekmektedir.

Analizler gerçekleştirildikten sonra ortaya çıkan kavramların temalar altında sınıflandırılışını diyagramlar yoluyla ifade ederek ana ve alt temalar altındaki bağlantıları da bu diyagramlara yerleştirme sürecidir.

Veri toplama sürecinde ya da analizinde doğrudan rol almamış bağımsız ve yetkin bir uzman ile sonuçların tartışılarak verilerden üretilen sonuç, hipotez ve teorilerin akla ve bilime yatkınlığını tartışma sürecidir.

Veri toplama sürecinde araştırmacının veri kaynaklarını ve veri toplama ortamını tüm ayrıntıları ile gözler önüne serebilecek kayıtlar tutması veya araştırma sürecini gerçekleştirirken veri toplama, betimleme, analiz etme ve yorumlama sırasında gerçekleştirdiklerinin bağımsız ve uzman bir gözlemci tarafından düzenli olarak incelenmesini sağlaması şeklinde gerçekleştirilir.

Elde edilen verilere ilişkin ulaşılan sonuçların katılımcılar tarafından incelenmesi ile gerçekleştirilir. Böylece araştırmacının verileri yanlış yorumlamasına ya da öznel yaklaşımlardan kaynaklanan yanlış anlaşılmalara engel olunur. Katılımcı onayı almak oldukça zaman alan bir işlem olduğundan kalabalık gruplarla gerçekleştirilen araştırmalarda katılımcıların sadece bir bölümünden katılımcı onayı alınarak verilere yönelik yorumları teyit edilebilir.

Bir araştırmada görüş ya da davranışları incelenen tüm katılımcılar aynı şeyleri söylese bile söylenen ve yapılanlardaki duygusal içeriği belirleme, söylenirken sergilenen ton farkını tespit etme ve veri kodlamada bu farkları ayırt etme sürecidir. Bu ayrımı gerçekleştirmek gerek dile gerekse sözel olmayan iletişim yetilerine hâkim olmayı, aynı zamanda da iyi bir gözlemci olmayı gerektirmektedir.

İncelenen bireylerin çoğunluğu belli bir eğilim gösterirken farklı eğilim gösteren ya da grubun tersine hareket eden bireylerin mercek altına alınması sürecidir. Nitel analizde olağan dışı birey ve durumlar çok değerli bilgiler verebilmektedir. Tüm grubun tersine hareket eden bireylerin derinlemesine incelenerek genel eğilimden farklı olmalarına neden olan olguların belirlenmesi, araştırmacıya önemli veriler sağlayacaktır.

Betimsel analizde elde edilen veriler, daha önce belirlenmiş olan temalara ya da araştırma sorularının ortaya koyduğu boyutlara göre özetlenir ve yorumlanır. Betimsel analiz, analiz için bir çerçeve oluşturma, tematik çerçeveye göre verileri işleme, bulguları tanımlama ve yorumlama olmak üzere dört aşamadan oluşur.

İçerik analizi, birbirine benzeyen verilerin belirli kavramlar ve temalar etrafında
bir araya getirilmesi ve bunların anlaşılır biçimde düzenlenip yorumlanması sürecidir. Toplanan verileri açıklayabilecek kavram ve ilişkilere ulaşabilmek amacıyla gerçekleştirilen analiz türüdür. Betimsel analizde özetlenen ve yorumlanan veriler, içerik analizinde daha derin bir işleme tabi tutulur. Yani betimsel bir yaklaşımla gözden kaçmış olan bazı kavram ve temalar, içerik analizi sonucu keşfedilebilir.

İçerik analizinde kodlama yardımıyla verilerin altında yatan kavramlar ve bu kavramlar arasındaki ilişkiler ortaya çıkartılır. Bu sürece aynı zamanda tümevarımcı analiz ismi de verilmektedir.

Kodlama, veriler arasında yer alan anlamlı parçalara isim verme sürecidir.

Veriler içerisindeki anlamlı parçaların her birine ise kavram adı verilir.

Kavramların birbirleriyle ilişkilerinin incelenerek daha üst düzey gruplar altında toplanması sonucu kategoriler (tema) oluşan yapılardır.

İçerik analizinde veriler dört aşamada analiz edilir. Bunlar (1) verilerin kodlanması, (2) temaların bulunması, (3) kod ve temaların düzenlenmesi ve (4) bulguların tanımlanması ve yorumlanmasıdır.

SPSS, SAS, Stata, Minitab, BMDP, S-Plus, MATLAB,  XGobi, Xlisp-Stat, ExplorN ve MANET, LISREL, AMOS, EQS ve Mplus gibi programlar nicel verilerin analizinde araştırmacılar tarafından sıklıkla kullanılmaktadır.

NVivo, ATLAS, AccuLine, BEST, C-I-SAID, Ethnograph, EthoVision, InterClipper Professional, INTERACT, INTEXT, Kwalitan, MaxQDA, QDA Miner, Qualitative Media Analyzer, Survey Logix, TACT, WordSta, AnSWR, CDC, EZ-Text, ELAN, Ethno 2, TAMS Analyzer ve Transana nitel verilerin analizinde araştırmacılar tarafından sıklıkla kullanılan programlardır.

Gözlenen ve gözlenemeyen değişkenler arasındaki nedensel ilişkilerin sınanmasını daha az hata ile gerçekleştiren kapsamlı bir istatistik tekniğidir. Yapısal Eşitlik Modellemesi ile ilgili programları kullanabilmek için her şeyden
önce çok faktörlü analizlere, regresyon ve faktör analizi gibi bazı ileri düzey istatistiksel tekniklere hakim olmak gerekmektedir. LISREL, AMOS, EQS ve Mplus gibi programlar, yapısal eşitlik modellemesine odaklanan yazılımlardır.