More Related Content
What's hot (20)
Similar to ձ̇Բ̇̇ (20)
Recently uploaded (8)
ձ̇Բ̇̇
- 1. Veri Analizi için Uygun Veri Analizinin Seçilmesi TuçeATAK Neslihan BİLECEN Tahir KILINÇ Duygu KONUK Buket MORKAN
- 2. VERİ ANALİZİ NEDİR ? Veri analizi çeşitli yöntemlerle elde edilen verinin içeriğini sentez etmek olarak tanımlanabilir. Burada veri, deney nesnesinin değeri (değişken) olarak kabul edilir. Değişkenin özelliği miktar olarak açıklanabiliyorsa veri nicel değişken (nitel veri); değişkenin özelliği miktar olarak açıklanamıyor ancak sınıflandırılabiliyorsa veri nitel değişken (nitel veri) olarak tanımlanır.
- 3. Tümdengelim veTümevarım Veri analizinde tümdengelim veya tümevarım yaklaşımlarından ikisi de kullanılabilir.Tümdengelim yaklaşımında önceden kurulmuş olan model veri grubundan elde edilen sonuçlar ile doğrulanmaya çalışılır.Tümevarım yönteminde ise veri grubundan elde edilen sonuçlar yardımıyla genelleme yapılır.
- 4. VERİ ANALİZİ Veri analizi aynı zamanda veriler (değişkenler) arasındaki sistematik ilişkileri açıklamak için de kullanılabilir. Burada veri analizi veri grubundan en belirgin özelliği ortaya çıkarma olarak ele alınabilir. Veriler arasındaki sistematik ilişkinin açıklanmasıyla (verilerin çözümlenmesi) bulgular veya olaylar arasındaki ilişkinin anlaşılması, yeni varsayımlarda veya önerilerde bulunulması mümkün olur.
- 5. VERİ ANALİZİ KISACA "Veri analizi, uygun araştırma yöntemleriyle (anket, yüz yüze görüşme vb.) elde edilen nitel veya nicel değişkenlerin aralarındaki ilişkiyi ortaya çıkarmak, bu değişkenlerin veya ortaya konan ilişkilerin gelecekte veya şu anda ulaşılamayan diğer benzer/ilişkili olayları açıklamaktır.”
- 7. VERİ ANALİZİ SÜRECİ • Veri analizi bir süreçtir ve aşama aşama uygulanması gerekir. Bu bölümde veri analizi aşamaları ve gerekli kavramlar açıklanmaya çalışılmıştır. Değişken türleri • Değişken, istatistikte ana kütle birimlerinin farklı değerler alabilen özellikleri olarak tanımlanabilmektedir.
- 8. VERİ ANALİZİ SÜRECİ 1- Nicel veya nitel değişkenler: Değişkenin, sayısal olarak ifade edilebiliyorsa nicel değişken; sayı ile ifade edilemiyor, sadece belirli özelliklerine göre sınıflara ayrılabiliyorsa nitel değişken olarak tanımlanır. Nicel değişkenlere yaş, ağırlık, boy; nitel değişkenlere cinsiyet, medeni durum örnek verilebilir.
- 9. VERİ ANALİZİ SÜRECİ 2- Sürekli veya süreksiz değişkenler: • Değişkenin alabileceği değer sayısına göre sürekli (kesiksiz) veya süreksiz (kesikli) değişken sınıflandırması yapılır. Değişkenin alabileceği değer sayısında sınırlama yoksa (sonsuz) sürekli (kesiksiz) değişken; sınırlı sayıda değer alabiliyorsa süreksiz (kesikli) değişken olarak tanımlanır.
- 10. VERİ ANALİZİ SÜRECİ 2- Sürekli veya süreksiz değişkenler: • Süreklilikten kasıt değişkenin iki değer arasında sonsuz değer sayısı almasıdır. Bir insanın boyunun alt ve üst değerleri belli olmakla birlikte (örneğin 5cm- 2,50m) bu değerler arasında sonsuz sayıda değer alabilir (1.453m, 1.454m, 1.455m, 1,456m .....). Bu yüzden insan boyu sürekli değişken olarak tanımlanır.
- 11. VERİ ANALİZİ SÜRECİ 3- Bağımlı veya bağımsız değişkenler: • Değişkenler aralarındaki neden sonuç ilişkisine göre de sınıflandırılabilmektedir. Veri analizinde (hipotez testlerinde) başka değişkenlere (bağımsız) bağlı olarak farklılaşan, yeni değerler alan değişkenlere bağımlı değişken; diğer değişkenler üzerinde etkisi olan, onların değişiminden sorumlu olan değişkenlere de bağımsız değişken adı verilmektedir.
- 12. VERİ ANALİZİ SÜRECİ 3- Bağımlı veya bağımsız değişkenler: • Örneğin depresif davranışların üzerinde cinsiyetin etkisinin incelendiği bir istatistiksel analizde kadın ve erkek değişkenleri bağımsız değişken, depresif davranışlar da bağımlı değişken olarak tanımlanır.Yine örgütsel iletişimin örgütsel bağlılık üzerindeki etkisinin incelendiği bir çalışmada örgütsel iletişim bağımsız değişken, örgütsel bağlılık ise bağımlı değişken olarak tanımlanır.
- 13. VERİ ANALİZİ SÜRECİ 4- Mediator (karıştırıcı) değişken: • Bağımsız ve bağımlı değişkenler arasındaki ilişki her zaman yukarıda verilen örneklerdeki gibi basit olmayabilir. Örneğin depresif davranışlar üzerinde cinsiyet değişkeninin etkisi incelenirken aslında gözden kaçan başka bir değişkenin (işyerinde geçirilen süre) etkisi de olabilir.
- 14. VERİ ANALİZİ SÜRECİ 4- Mediator (karıştırıcı) değişken: • Örneği genişletmek gerekirse erkek personelin ortalama 14 saatini, kadın personelin 9 saatini işyerinde geçiriyor olması erkek personelin depresif davranışlarının daha yüksek olmasına neden olabilir. Fakat sadece cinsiyet değişkenine göre karşılaştırma yapıldığında hatalı sonuç doğacaktır. Bu durumda "işyerinde geçirilen süre" değişkeni moderator (karıştırıcı) değişken olur.
- 15. VERİ ANALİZİ SÜRECİ 5- Moderator (düzenleyici) değişken: • Bağımsız değişken ile bağımlı değişken arasındaki ilişkinin yönünü ve şiddetini değiştiren üçüncü değişkene moderator (düzenleyici) değişken olarak tanımlanmaktadır. Burada mediator değişkenden farklı olarak moderator değişken diğer bağımsız değişken ile uyum içerisindedir. Bu uyum sonucu bağımlı değişken ile olan ilişki ya zayıflar ya da güçlenir.
- 16. VERİ ANALİZİ SÜRECİ 5- Moderator (düzenleyici) değişken: • Zayıflama ile olumlu etkinin olumsuz etkiye dönüşmesi de dahildir. İlişkinin güçlenmesinde de olumsuz etkinin olumluya dönmesi de mümkündür. Örneğin örgütsel iletişim örgütsel bağlılığı olumlu yönde etkilemekteyken örgüt yapısının (örneğin güçlü bir hiyerarşik yapı) örgütsel iletişimin örgütsel bağlılık üzerindeki olumlu etkisini azaltmakta ise "örgüt yapısı" moderator değişken olarak kabul edilebilir.
- 17. ÖLÇEK ÇEŞİTLERİ
- 18. ÖLÇEK ÇEŞİTLERİ Veri analizinde uygulanacak olan istatistiksel analiz yöntemi nesnelerin ölçme düzeylerine göre belirlenmektedir. Ölçme, gözlenen olaya belli kurallara göre sayısal değer verme işlemi olarak tanımlanabilir. Gözlem sonucunda elde edilen değişkenler dört farklı ölçme düzeyinde ele alınabilir.
- 19. ÖLÇEK ÇEŞİTLERİ 1- Sınıflandırma ölçeği (sınıflayıcı-nominal ölçek): • Nominal ölçekten elde edilen puanlar miktar veya oran göstermezler. Bu ölçekten elde edilen puanların ortalaması alınamaz.
- 20. ÖLÇEK ÇEŞİTLERİ 1- Sınıflandırma ölçeği (sınıflayıcı-nominal ölçek): • Örneğin bireylerin cinsiyeti kadın (1), erkek (2) şeklinde değerler alabilir ancak bu değerlerin sayısal olarak bir değeri yoktur.Yani 1 ve 2 toplanmaz, ortalaması alınmaz, bölme yapılmaz. Aynı zamanda bu ölçekteki 2, 1'in iki katı olarak da düşünülemez. Bu ölçek türündeki değişkenler için frekans, yüzde ve ki-kare istatistikleri hesaplanabilir.
- 21. ÖLÇEK ÇEŞİTLERİ 2- Sıralama ölçeği (sıralayıcı-ordinal ölçek): • Ordinal ölçekten elde edilen puanlar değişkenlerin bulunduğu dizindeki sırasını gösterir. Değişkenler miktar veya güçlerine göre kategorilere ayrılır ve kategoriler küçükten büyüğe veya büyükten küçüğe doğru sıralanır.
- 22. ÖLÇEK ÇEŞİTLERİ 2- Sıralama ölçeği (sıralayıcı-ordinal ölçek): • Örneğin bireyler 10-55 yaş aralığında olduğunda veri analizinde kolaylık olması amacıyla 10-20 (1), 21-30 (2), 31-40(3), 41-50 (4), 51-55(5) şeklinde küçükten büyüğe doğru kategorilere ayrılır ve örnekteki gibi sıra numarası verilir. Bu ölçekte yer alan değişkenlere medyan, frekans ve yüzde, çeyrekler aralığı , Spearmen korelasyon analizi, işaret testleri, MannWhitney U testi gibi parametrik olmayan istatistiksel analizler uygulanabilir. Likert ölçeği de sıralama ölçeğinin bir örneğidir. "az/çok az katılıyorum"(1) seçeneğinden "çok katılıyorum"(5 veya 7) seçeneğine kadar puan sıralaması yapılmaktadır.
- 23. ÖLÇEK ÇEŞİTLERİ 3- Aralık ölçeği (eşit aralıklı-interval ölçek): • Sıralama ölçeğinin daha gelişmiş türüdür.Aralık ölçeğinde sıralama ölçeğinde olduğu gibi kategoriler sıralanmakta aynı zamanda kategoriler arasındaki farklar karşılaştırılabilmektedir.
- 24. ÖLÇEK ÇEŞİTLERİ 3- Aralık ölçeği (eşit aralıklı-interval ölçek): • Örneğin termometredeki sıcaklık (-) değerlerden (örneğin -30) başlayıp (+) değerlere (örneğin +40) doğru küçükten büyüğe doğru sıralanmakta aynı zamanda birimler arasındaki farklılık da eşit (örneğin 0.1 derece) olmaktadır. Yalnız aralık ölçeğinde de başlangıç kabul edilen bir nokta (örneğin -30) vardır, ancak bu nokta gerçek anlamda (0) noktası değildir. Diğer bir ifade ile "yokluk" anlamındaki "0" değildir. Aralık ölçeği nicel değişkenler için uygun bir ölçek türüdür. Likert ölçeği kullanılarak hazırlanan değişkenler de aralık ölçeğinde kabul edilip araştırmalarda aralık ölçeğinde kabul edilmektedir.
- 25. ÖLÇEK ÇEŞİTLERİ 4- Oran ölçeği (oranlı-ratio ölçek): • Oran ölçeği gerçek anlamda yokluğu tanımlayan "0" noktasına sahip ve değişkenin gerçek miktarını ifade eden puanlardan oluşur. Bu puanlar arasında aralık ölçeğinden farklı olarak oransal karşılaştırmalar yapılabilir.
- 26. ÖLÇEK ÇEŞİTLERİ 4- Oran ölçeği (oranlı-ratio ölçek): • Örneğin 20 km/s hızla giden bir araç 10 km/s hızla giden bir araçtan iki kat daha hızlıdır. İstatistiksel analizler için en uygun oran ölçeğinde ve aralık ölçeğinde elde edilen değişkenlerdir.
- 27. VERİ ANALİZİ ÖNCESİ HATA KONTROLÜ • Veri analizinde uygun programa (excel, spss, mathlab, vb.) giriş yapıldıktan sonra ilk yapılması gereken veri girişinin ve verilerin hatalarının incelenmesidir.Verilerden veya veri girişinden kaynaklanan hatalar analiz sonuçlarının hatalı olmasına dolaylı olarak da hatalı yorumlara neden olacaktır.
- 28. VERİ ANALİZİ ÖNCESİ HATA KONTROLÜ Veri analizinden önce frekans, ortalama ve standart sapma gibi betimsel istatistikler ile aşağıdaki hatalar incelenmelidir: 1-Çok sayıda kayıp değer 2-Uç değerler (Özellikle likert tipi anket sorularında başlangıç, bitiş ve sekme değerlerinin dışındaki değerler) 3-Normallik sayıltısının bozulması 4-Doğrusallık sayıltısının bozulması 5-Homojenlik sayıltısının bozulması
- 29. VERİ ANALİZİ İÇİN UYGUN İSTATİSTİKSEL YÖNTEM SEÇİMİ Veri analizi süreci, gözleme dayalı olarak uygun veri toplama araçları ile veya daha önceden elde edilmiş verilerden uygun istatistiksel yöntemlerle çıkarımlarda bulunma süreci olarak tanımlanabilir. Bu sürecin doğal bir aşaması olan uygun istatistiksel yöntem seçimi sağlıklı çıkarımlarda bulunmanın bir gereğidir.
- 30. VERİ ANALİZİ İÇİN UYGUN İSTATİSTİKSEL YÖNTEM SEÇİMİ Bu süreçte aşağıdaki hususlar dikkate alınmaktadır: Gruplar arası ilişki: Analize dahil edilecek grupların öncelikle ilişkili olup olmadıkları dikkate alınır. Örneğin aynı gruba bir testin iki veya daha fazla uygulanıp sonuçlarının değerlendirilmesi veya aynı anakütleden geldikleri varsayılan aynı özelliklere sahip iki ya da daha fazla grubun kontrol ve deney grupları olarak belirlendiği durumlarda ilişkili ölçme teknikleri uygulanır.
- 31. VERİ ANALİZİ İÇİN UYGUN İSTATİSTİKSEL YÖNTEM SEÇİMİ Bu süreçte aşağıdaki hususlar dikkate alınmaktadır: Gruplar arası ilişki: İlişkili gruplarda eşleştirilmiş t testi, tekrarlı ölçümler için ANOVA,Wilcoxon testleri, Firedman testi; ilişkisiz gruplar için student t, tek yönlü varyans analizi, MannWhitney U, KruskalWallis H testleri örnek verilebilir.
- 32. VERİ ANALİZİ İÇİN UYGUN İSTATİSTİKSEL YÖNTEM SEÇİMİ Bu süreçte aşağıdaki hususlar dikkate alınmaktadır: Grup veya grup içi kategori sayıları: Analize dahil edilecek grupların veya grup içindeki kategorilerin sayılarına bakılır. Analizde bir bağımlı ve bir bağımsız değişken olabileceği gibi birden fazla bağımsız değişken veya birden fazla bağımlı değişken de olabilir. Farklı gruplar için belirtilen bu duruma benzer olarak aynı grubun kategorileri 2 veya daha fazla da olabilir
- 33. VERİ ANALİZİ İÇİN UYGUN İSTATİSTİKSEL YÖNTEM SEÇİMİ Bu süreçte aşağıdaki hususlar dikkate alınmaktadır: Grup veya grup içi kategori sayıları: Grup sayıları veya grup içi kategori sayısı 2 olduğunda iki örneklem testleri, grup sayıları veya grup içi kategori sayıları 2'den fazla olduğunda k örneklem testleri uygulanır. İki örneklem testlerine student t testi, eşleştirilmiş t testi, Wilcoxon testleri, MannWhitney U testi; K örneklem testlerine iseVaryans analizleri, KrusklWallis H testi, Friedman testi örnek verilebilir.
- 34. VERİ ANALİZİ İÇİN UYGUN İSTATİSTİKSEL YÖNTEM SEÇİMİ Bu süreçte aşağıdaki hususlar dikkate alınmaktadır: Bağımlı değişkenin ölçme düzeyi: Bağımlı değişkene ait değerlerin hangi ölçekte hazırlandığı da istatistiksel yöntem türünü belirlemektedir. Çünkü istatistiksel testlerin tümü her ölçek türü için uygun değildir. Burada parametrik ve non-parametrik testler kavramı ortaya çıkmaktadır.
- 35. VERİ ANALİZİ İÇİN UYGUN İSTATİSTİKSEL YÖNTEM SEÇİMİ Bu süreçte aşağıdaki hususlar dikkate alınmaktadır: Bağımlı değişkenin ölçme düzeyi: Sınıflama ve sıralama ölçeğindeki veriler için non-parametrik testler eşit aralıklı ve oran ölçeğindeki veriler için parametrik testler uygulanabilmektedir.
- 36. VERİ ANALİZİ İÇİN UYGUN İSTATİSTİKSEL YÖNTEM SEÇİMİ Bu süreçte aşağıdaki hususlar dikkate alınmaktadır: Normal dağılım, homojenlik: Verilerin normal dağılım göstermesi parametrik testlerin bir diğer gerekliliğidir. Eğer veriler çarpıklık gösteriyorsa, yani normal dağılmıyorsa parametrik testlerin uygulanması mümkün olmayabilir. Yine grupların varyanslarının eşit olması da bazı parametrik testlerin diğer bir koşuludur.
- 37. NORMALLİK SINAMASI(PARAMETRİK TESTLERE UYGUNLUĞU SINAMA) Verilerin normal dağılım göstermesi parametrik testlerin bir diğer gerekliliğidir. Yine grupların varyanslarının eşit olması da bazı parametrik testlerin diğer bir koşuludur. Normallik sınamasının diğer bir yolu da Q-Q grafiğidir. Bu grafikte beklenen değerler ve gözlenen değerler X-Y eksenlerine yerleşir ve oluşan doğru üzerinde gözlenen değerlerin konumuna bakılır
- 38. NORMALLİK SINAMASI(PARAMETRİK TESTLERE UYGUNLUĞU SINAMA) . Normal dağılımda gözlenen değerler doğrunun etrafında yoğunlaşır. Normallik sınamasında çarpıklık ve basıklık değerleri de incelenir. Eğer veriler çarpıklık gösteriyorsa, yani normal dağılmıyorsa parametrik testlerin uygulanması mümkün olmayabilir. Normallik sınamasında hipotez testlerinden de yararlanılmaktadır. Kolmogorov-Smirnov Z testi bunlardan biridir. Normallik sınaması tek örneklem için yapıldığı gibi karşılaştırma testlerinde çok değişkenli olarak da yapılmaktadır.
- 39. VERİ ANALİZİ HİZMETLERİ -Anket ve deneysel çalışmalarınız için hipotez/alt problemlerin kurulması, -Anket hazırlama, geliştirme -Anketleri uygulama, -Veri girişi,
- 40. VERİ ANALİZİ HİZMETLERİ -Verilerin hata kontrolü, - Parametrik sınamalar, - Uygun veri analizi yönteminin belirlenmesi, - Matematiksel formüller veya uygun istatistiksel programlar ile (eviews, lisrell, spss ile) veri analizi, - Sonuçların tablolar halinde sunulması, - İstatistiksel yorumların yapılması ve verianalizi sonuçlarının raporlanması.
- 42. NİTELVERİ ANALİZİ Nitel araştırmada veri analizi çeşitlilik, yaratıcılık ve esneklik gerektirir. Her nitel araştırma farklı bir takım özellikler taşır ve veri analizinde bir takım yeni yaklaşımları gerektirir. Yani her araştırma kendine has bir üslupla analiz edilmelidir.
- 43. NİTELVERİ ANALİZİTEMEL ÖZELLİKLERİ Nitel veri analizi tümevarımsal, yenilikçi, gelişen, araştırıcı ve yaratıcıdır. • Nitel veri analizi yeniden çalışılan materyaller içerir. • Nitel veri analizi yeniden yazılmış alan notlarıyla meşgul olmayı gerektirir. • Nitel veri analizi kategoriye ayrılan kodların oluşturulmasıyla ilgilenir.
- 44. NİTELVERİ ANALİZİ İÇİN STRATEJİLER a. Sürekli karşılaştırmalı analiz b. Negatif durum ve farklı veri bulma yöntemleri c.Analitik tümevarım
- 45. SÜREKLİ KARŞILAŞTIRMALI ANALİZ Yeni bulgular ve kanıtları önceki bulgularla gözlemler arasındaki farklı ve benzer yönleri açısından karşılaştırır.
- 46. SÜREKLİ KARŞILAŞTIRMALI ANALİZ • Kodla ve yeniden gözden geçir! • Benzerlikler ve farklılıkları incele!
- 47. NEGATİF DURUMVE FARKLIVERİ METODLARI Toplanmış veriler içindeki doğrulanmamış, farklılık veya zıtlık içeren verilerin araştırılması kategori ya da örgünün oluşturulması işidir.
- 48. ANALİTİKTÜMEVARIM Bu süreç bir çalışmanın bulgularını genelleyebilmek için bir teoriyi test etme ve geliştirmeyle ilgilidir.