Araştırma Yöntemleri

Araştırma yöntemleri, bilimsel çalışmaların temel taşıdır ve doğru sonuçlar elde etmek için dikkatle seçilmelidir. İşte bazı temel araştırma yöntemleri:

1. Gözlem:

Gözlem, araştırmacının fenomeni dikkatlice incelediği ve kayıtlarının tutulduğu bir yöntemdir. Bu yöntem, gözlemlenen olayların anlaşılması ve betimlenmesi için kullanılır.

2. Deney:

Deney, bir değişkenin diğerine nasıl etki ettiğini incelemek için kontrol edilen koşullar altında yapılan kontrollü bir çalışmadır. Deneyler, nedensel ilişkileri belirlemek için kullanılır.

3. Anket:

Anketler, katılımcılara belirli soruları yanıtlamaları için verildiği yapılandırılmış bir yöntemdir. Bu yöntem, geniş veri toplamak ve insanların düşünce ve görüşlerini anlamak için kullanılır.

4. Röportaj:

Röportajlar, katılımcılarla yüz yüze veya uzaktan yapılan görüşmelerdir. Bu yöntem, derinlemesine anlayış elde etmek ve kişisel deneyimleri keşfetmek için kullanılır.

5. Literatür İncelemesi:

Literatür incelemesi, mevcut araştırmaların, makalelerin ve kaynakların incelenmesi ve analiz edilmesiyle yapılır. Bu yöntem, mevcut bilgiye dayalı olarak yeni bilgilere ulaşmak için kullanılır.

Veri Analizi Yazılımları

Veri analizi yazılımları, araştırmacıların büyük veri setlerini analiz etmelerine ve sonuçları çıkarmalarına yardımcı olan güçlü araçlardır. İşte bazı yaygın veri analizi yazılımları:

1. SPSS:

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences), istatistiksel analizler için yaygın olarak kullanılan bir yazılımdır. Anket verilerini analiz etmek, hipotez testleri yapmak ve grafikler oluşturmak için kullanılır.

2. R:

R, açık kaynaklı bir istatistiksel programlama dili ve yazılım ortamıdır. İstatistiksel analizler, veri madenciliği, veri görselleştirme ve makine öğrenimi gibi birçok alan için kullanılır.

3. Python:

Python, çok yönlü bir programlama dili olmasının yanı sıra veri analizi için birçok kütüphane sunar. Pandas, NumPy ve Matplotlib gibi kütüphaneler, veri analizini kolaylaştırır.

4. Excel:

Microsoft Excel, temel veri analizi işlevleri için yaygın olarak kullanılan bir elektronik tablo programıdır. Grafikler oluşturmak, veriyi düzenlemek ve temel istatistiksel analizler yapmak için kullanılır.

5. SAS:

SAS (Statistical Analysis System), büyük veri analizi ve istatistiksel analizler için bir yazılım paketidir. Özellikle iş dünyasında ve sağlık sektöründe kullanılır.

Araştırma yöntemleri ve veri analizi yazılımları, bilimsel çalışmaların temel unsurlarını oluşturur ve araştırmacılara büyük avantajlar sunar. Doğru araştırma yöntemlerini seçmek, verileri toplamak ve analiz etmek için uygun yazılımları kullanmak, bilim dünyasında güçlü ve güvenilir sonuçlar elde etmek için gereklidir.

Gözlem, deney, anket, röportaj ve literatür incelemesi gibi farklı araştırma yöntemleri, farklı soruları yanıtlamak için kullanılabilir. Hangi yöntemin seçildiği, araştırmanın amacına ve veri toplama koşullarına bağlıdır.

Veri analizi yazılımları da araştırmacılara veri madenciliği, istatistiksel analizler, veri görselleştirmesi ve model oluşturma gibi bir dizi araç sunar. SPSS, R, Python, Excel ve SAS gibi yazılımlar, farklı analiz ihtiyaçlarına cevap verir.

Sonuç olarak, araştırma yöntemleri ve veri analizi yazılımları, bilimsel keşiflerin ve bilgi üretiminin temel taşlarıdır. Bu araçlar sayesinde, karmaşık soruları yanıtlamak ve derinlemesine anlayışlar elde etmek mümkün hale gelir. Araştırma dünyasındaki teknolojik ilerlemeler, gelecekte daha fazla keşif ve inovasyonu mümkün kılacak ve bilim dünyasını daha da ileri taşıyacaktır.

Ödevcim, üniversite öğrencilerinin akademik başarılarına katkıda bulunmayı amaçlayan bir platform olarak öne çıkıyor. Ücretli Soru Çözdürme hizmetimizle, öğrencilere derslerindeki zorlu sorunları çözmelerine yardımcı oluyoruz. Ayrıca, farklı üniversiteler hakkında detaylı bilgiler sunarak öğrencilerin eğitimlerine odaklanmalarını sağlıyoruz. Üniversite seçiminden ders notlarına kadar geniş bir yelpazede öğrenci odaklı içerik sunuyoruz. Ödevcim, öğrencilerin başarılarını artırmalarına yardımcı olmak için güvenilir bir kaynak olarak ön plana çıkıyor ve onlara eğitim hayatlarında rehberlik etmeye devam ediyor.

Bizimle çalıştığınızda, deneyimli ve uzman bir ekip tarafından hazırlanan çözümlerle öğrenme deneyiminizi geliştireceksiniz. Üniversite hayatının zorluğunu hafifletmek ve başarıya giden yolda size eşlik etmek için buradayız. Ödevcim, öğrencilerin hedeflerine ulaşmalarına yardımcı olmak için güvenilir bir destek kaynağıdır ve her adımda yanınızda olmaktan gurur duyar.

Üniversite yaşamının karmaşıklığını daha anlaşılır ve yönetilebilir hale getiren Ödevcim, öğrencilerin akademik yolculuklarını desteklemek için burada. Eğitimde başarıya giden yolda sizinle birlikte ilerlemek için sabırsızlanıyoruz.

The post Araştırma Yöntemleri ve Veri Analizi Yazılımları first appeared on Ödevcim (Ücretli Ödev Yaptırma).

Bu bölüm, ilk veri analizinin (IDA) önemli ancak genellikle gözden kaçan konusunu tanıtmaktadır. IDA’nın amacı, daha fazla analiz yapılmadan önce kalitesinin değerlendirilebilmesi için verileri işlemektir. IDA’da üç temel adım vardır: veri işleme, veri inceleme ve ‘temizleme’ ve veri tanımlama.

Veri işleme, sonraki keşif analizi için uygun bir formata sahip bir veri setine verilerin kodlanmasını ve girilmesini içerir. Veri inceleme ve temizleme, verilerin kalitesinin ve yapısının kontrol edilmesi ve kayıt ve işlemeden kaynaklanan hataların düzeltilmesi anlamına gelir. Veri açıklaması, veri dağılımlarının ana özelliklerinin özetini ve gösterimini içerir.

Verilerinizin bütünlüğünü bilmek ve herhangi bir veri kaydı ve işleme hatasının belirlenip düzeltildiğinden emin olmak çok önemlidir. Değişkenler ve aralık istatistikleri, minimum ve maksimum değerler için puan sayıları olan basit frekanslar, herhangi bir tek veri değerini ortaya çıkaracaktır.

Vakaların bir listesi, tek değerlere sahip vakaların, anketlere veya kodlama sayfalarına kaydedilen ham verilere göre kontrol edilmesini sağlayacaktır. Veri işleme ve temizleme işleminden sonra, veri görselleştirme teknikleri kullanılarak değişkenlerin altında yatan dağılımlar incelenebilir. Verilerin ana özellikleri daha sonra uygun tanımlayıcı istatistikler ve belirlenen olası istatistiksel modeller kullanılarak özetlenebilir.

Kısa ve basit veri sunumu, araştırma bulgularının iletilmesi için esastır. Örnekler şunları içerir: çubuk grafikler, gövde ve yaprak ve kutu ve bıyık çizimleri, histogramlar ve frekans tabloları. Bunlar, çoğu bu bölümün sonraki kısımlarında örneklendirilen mevcut birçok olası veri görselleştirme ve sunum tekniğinden birkaçını temsil etmektedir.

Veri İşleme

Bazı veriler toplandıktan veya verildikten sonra ön değerlendirmeler şunları içermelidir:

• Tam olarak neyin ölçüldüğünün, yani gözlem sayısı ve değişken sayısının yakından incelenmesi. İstatistiksel değişkenler için kullanılan sayıların nominal, sıra, aralık veya oran ölçüm seviyelerini temsil edip etmediğini de göz önünde bulundurmalısınız. Verilerin nasıl elde edildiği dikkate alınmadan rakamların göründüğü gibi alınmasının, veri işlemede zaman kaybına ve en kötü ihtimalle yanıltıcı sonuçlara yol açabileceği vurgulanmalıdır.

Ayrıca ölçülen değişkenin ilgilenilen yapı için uygun olup olmadığını kontrol edin. Örneğin, ‘sosyal sınıf’ yapısı, katılımcılara düzenli olarak hangi gazeteleri okudukları sorularak ölçülebilir. Bazı gazetelere, daha yüksek veya daha düşük sosyal sınıflarla eşit puanlar verilir. Kendinize bu sosyal sınıf ölçüsünün herhangi bir yapı geçerliliği olup olmadığını sormalısınız.

Ham verilerin bu ilk incelemesi, toplanan tüm verilerin sonraki istatistiksel analiz için gerekli olup olmadığını değerlendirmek için ilki tasarım aşamasında olmak üzere ikinci bir fırsat sağlar. Araştırmacıların, bir araştırmanın amacı açısından merkezi olmayan bilgileri ne sıklıkla topladıkları dikkat çekicidir. Eksik veya okunaksız olan büyük miktarda ‘kirli’ veriden daha az miktarda yüksek kaliteli veriye sahip olmak tercih edilir.

• Fayda ve uygunluk kriterleri belirlendikten sonra, verilerin tam olarak nasıl kaydedildiğinin dikkate alınması tavsiye edilir. Kendinize sorun, yanıtlayanlar tarafından sorular işaretlendi mi veya daire içine alındı mı? Sayısal değerler araştırmacı tarafından mı girildi? Tutarlılık önemlidir.

Örneğin, tam sayılar (tam sayılar) baştan sona kullanılmalı (durumdan duruma değişmeyin) veya değerler aynı ondalık basamak sayısına kaydedilmelidir. Kaydedilmemiş değerler, aralık dışı değerler kaydedilen ancak imkansız olduğu bilinen bir değer ve anket verileri için “bilmiyorum” ve “uygulanamaz” yanıtları arasındaki farkı ayırt edebildiğinizden emin olun.

Veri analizi örnekleri
Veri analizi Nedir
Veri analizi nasıl yapılır
Tezde veri Analizi Nasıl Yapılır
Veri analizi Nedir Matematik
Veri analizi Nedir nasıl yapılır
Veri analizi Programları
Veri analizi günlük hayatta nerelerde kullanılır

Farklı kaynaklardan gelen veriler tek bir veri setinde birleştirildiğinde sorunlardan sakının. Aynı değişken, farklı şekillerde, örneğin biraz farklı sorular sorarak veya farklı sayıda ondalık basamak kaydederek ölçülebilir.

• Genel çalışma tasarımında değişkenlerin sahip olduğu rollerin dikkate alınması önemlidir. Örneğin, bir örneklem tasarımında tabakalandırma faktörü olarak nominal bir değişkenin kullanılıp kullanılmadığı veya sürekli bir değişkenin kategorik bir değişkene dönüştürülüp tabakalandırma için kullanılıp kullanılmayacağı önemlidir.

Katmanlaştırma değişkeni veya katmanlaştırma faktörü, hedef kitleyi birkaç grup veya katmana ayırmak için kullanılan bir değişkendir; burada her bir katmanın üyeleri ortak bir özelliğe sahiptir; örneğin, lisansüstü öğrencilerin ücret ödeme durumuna göre katmanlaştırılması, katman i) Birleşik Krallık ücret ödeme durumu; ve tabaka ii) yurtdışı harç ödeme durumu vb.

Benzer şekilde, bir değişken, deneysel bir tasarımda kontrol edici bir faktör olarak, ortak değişken olarak veya faktöriyel bir tasarımda engelleyici bir değişken olarak kullanılabilir. Ortak değişken olarak hareket eden değişkenin sürekli bir ölçü olması ve engelleyici değişkenin kategorik bir değişken olması gerekir. Bazı tasarımlarda yanıt (sonuç) değişkenleri ile açıklayıcı (bağımsız) değişkenler arasında ayrım yapmak önemlidir.

Bir regresyon tasarımında, “A düzeyi puan puanı” açıklayıcı bir değişken ve “derece performansı” yanıt değişkeni olabilir (bazen regresyon analizinde kriter değişkeni olarak adlandırılır). Tekrarlanan ölçümler ve iç içe tasarımlar gibi daha karmaşık deneysel tasarımlar, verilerin belirli bir formatta girilmesini gerektirebilir. Kullanmakta olduğunuz istatistiksel analiz prosedürü için SAS veya SPSS Prosedür Kılavuzları gibi uygun kılavuzlara başvurmalısınız.

Veri Kodlama

Ön değerlendirmelerden sonra, verilerin analiz edilebilmesi için nasıl kodlanacağına karar vermelisiniz. İlk veri analizleri, açık hataların, eksikliklerin veya hata olabilecek tek değerlerin veya geçerli dış değerlerin tanımlanmasını sağlamalıdır. Değişken format seçimine dikkat edilmelidir. Bu, bir değişkenin değerinin sayısal mı yoksa karakter mi olduğu ve her değişkenin kapladığı sütun sayısıdır.

Her veri seti için, şu özet bilgileri içeren bir veri kodlama sayfası oluşturmak faydalıdır: araştırmacının adı, veri seti adı, toplanma tarihi ve toplam vaka/birey sayısı vb.

Her değişken için aşağıdaki bilgiler gereklidir:

• tam değişken tanımı;
• kısa değişken adı (istatistiksel programlarda kullanım için en fazla 7 karakter);
• değişken için sütun formatı (gerekirse ondalık nokta için bir sütun da dahil olmak üzere gereken sütun sayısı);
• olası değişken aralığı (minimum ve maksimum değerler);
• eksik veri değerleri (eksik sayısal değerler için nokta (.) ve eksik karakter değişkenleri için boşluk—bunlar SAS sistemi varsayılan değerleridir);
• Nominal değişkenler için ‘etiketlerin’ olması da yararlı olabilir.

The post İlk Veri Analizi first appeared on Ödevcim (Ücretli Ödev Yaptırma).

Ödev, Proje, Makale, Tez, Çeviri, Niyet mektubu, Veri analizi yapma konusunda uzmanlaşmış bir ekibe sahip olan Ödevcim, size tüm alanlarda destek olmak için burada. Dilerseniz tüm ödevinizi biz hazırlayalım, dilerseniz size dilediğiniz konuda özel ders verelim. Ödevcim ekibine ulaşmak çok kolay. Hemen Whatsapp destek hattımızdan veya akademikodevcim@gmail.com mail adresimizden bizlere talebinizi iletebilir, ücretlerimiz hakkında fikir edinebilirsiniz.

İlk önce konumuzu daha iyi anlamak için veri analizi nedir bunu cevaplayalım.

Veri Analizi İngilizcesi Data Analysis; Bir ham verinin ilk önce toplanıp, ayıklanıp ve sonrasında belirli analiz yöntemleriyle işlenip ortaya koyulması ve yeni varsayım veya öngörüler ile bunların sonuçlarını ortaya koyan süreci ifade eder. Bir başka deyişle yararlı bilgiler bulma konusunda, elde edilecek olan sonuçlara varmayı ve karar almayı destekleme de verilerin incelenmesi, elenmesi, dönüştürülmesi ve modellemesi sürecidir diyebiliriz veri analizine.

Peki nerede gereklidir veri analizi? Özellikle işletmeler için veri analizi oldukça önemlidir. Elbette ki sadece işletmeler için değil, başka çalışmalar içinde veri analizleri yapılmaktadır. Peki işletmelerde veri analizi ne için gereklidir? Bu konuyu biraz açarsak veri analizini daha iyi anlayacağımızı umuyorum. İşletmeler, özellikle yapılacak yatırımlarda, yeni projelerde karar almada, büyüme ya da küçülme gibi pek çok karar verme sürecinde veri analizi yaptırma veya yapma gereksinimi duyuyorlar. Peki veri analizine nasıl başlanmalı nasıl bir süreç izlenmeli bunlardan bahsedelim birazda.

İlk önce veri analizi sürecinin nasıl işlediğine bakalım.

Veri analiz süreci başlamadan önce bu süreci başlatabilmek için her şeyde yaptığımız gibi bir ön araştırma yapmamız gerekmektedir. Yani gereksinimleri saptayıp doğru biçimde nasıl ilerleyeceğiz bunu belirlememiz gerekmektedir. Bu demek oluyor ki hedefler net bir şekilde ortaya koyulmalı. Aksi takdirde niçin ve nasıl, hangi yöntemle ilerleyeceğimizi ve analizimizi yapacağımızı saptayıp belirleyemeyiz. Bu süreci yönetmek analizin daha hızlı ve sağlıklı ilerlemesine katkıda bulunmuş olacaktır. İlk başta problemi tespit etmemiz gerekmektedir. Bu tespit bizim veri ölçüm altyapımızın oluşturulmasına, verinin toplanmasına, verinin analizine, daha sonrasında uygulama ve testlere yardımcı olacaktır.

Peki problemin tespiti nedir. Problemin Tespiti; ön analizler sayesinde ele alınan problemin tanımlanmasını olarakta ifade edebiliriz. Problem analizi sonucunda aslında neyin hedeflendiği konusunda net bir sonuç ortaya çıkmış olacaktır.

Veri Ölçüm altyapısına gelince bu yapının oluşturulması için ilk önce veri ölçüm yöntemlerini belirlememiz gereklidir. Bunun dışında ek veri kaynaklarını tespit edip sisteme işlememiz gerekir.

Veri Analizi ise en temel veri analizlerinin tüm bu süreçler sonucunda gerçekleştirilmesi sürecidir.

Son olarak uygulama ve testler ise tüm bu sürecin sonucunda yani problemin tespiti, veri ölçüm altyapısının oluşturulması, veri ölçüm yöntemlerinin belirlenmesi ve veri analizi sonucunda elde edilen bilgilerin uygulanarak test edilmesi sürecidir.

Peki bu kadar uğraşacağız ama bizim için bunun faydası nedir diye soracak olursanız bir işletme açısından değerlendirerek faydalarını örneklendirmek isterim.

Veri Analizinin İşletmeler için Faydaları başlığıyla başlayalım.

En temel faydalar şunlardır;

• İsabetli kararlar verme en birincil faydadır.
• Müşterilerden alınan geri dönüşleri doğru okuma ve ona göre hareket etme birinci faydayı izler.
• Verimlilik konusunda yardımcı olur ki verimlilik işletmeler için vazgeçilmez bir unsurdur.
• Gelirlerde artış sağlar.

Gelir artışından kastınız nedir diye soracak olursanız, aslında en belirgin unsurdur bu. Tüm bu sürecin sonucunda özellikle veri analizinin sonucunda örneğin müşterilerden geri dönüşleri sayesinde ve sonucunda sağlıklı kararlar verilebilir ve örneğin etkili pazarlama yöntemleri belirlenebilir. Bu sayede her anlamda ilerleme kaydedilir. Yani veri analizinin zararı olmaz faydası olur.

Veri analizi yaparken hangi araçları kullanacağız?

Araçları kullanmadan önce hangi kategori de analiz yapacağımızı belirlemeliyiz. Üç ana kategoride değerlendirmek gereklidir. Bunlar;

• Görsel kategori
• Sayısal kategori
• Sözel kategori

Nedir görsel kategori? Görsel kategori, görsel olarak veri analizleri sunan araçlardan bir tanesidir. Burda görsel olarak veri elde etmemiz gereken her şeyi aklımıza getirebiliriz. Mesela; Harita, fotoğraf, grafik bu türe örnek verilebilir.

Peki sayısal kategori nedir? Bize sayısal olarak veri analizleri sunan bir diğer araçtır. Özellikle sayısal veriler üzerinden sonuçlar elde etmemizde bizlere yardımcı olur ve kullanılır.

Son olarak sözel kategori nedir dersek sözel kategori, temel problemlerin belirlenmesi gibi, yöntem ve politika ayrıca uygulamalar hakkında değerlendirmeler yapan türdür.

Veri analizinde tek bir yaklaşım veya teknik yoktur. Bu analizlerde çeşitli teknikler ve yaklaşımlar mevcuttur. İstatistiklerdeki veri analizi genellikle 3 gruba ayrılmıştır. Bunlar;

• Tanımlayıcı istatistikler
• Açıklayıcı veri analizleri (EDA)
• Doğrulayıcı veri analizleri (CDA)

Bu saydığımız 3 istatistik yöntemi veri temizleme, aykırı değerleri ve diğer yanlış ve istenmeyen bilgileri düzeltme işlemleri için kullanılır.

Veri Analizi Modelleri

Her şirket kendi veri gereksinimlerini ve hedeflerini saptar. Bu saptamada yani bu veri analiz süreçlerinde yedi adım kullanılır. Bunlar;

Amaçlara karar verme adımı: Her işletmenin bir amacı vardır. Ve her işletme bu amaçlara ulaşıp ulaşmadığını, nasıl ilerlediğini takip etmek ister. Doğru yolda olup olmadığını ise ancak ölçülebilir verilerle anlayabilir. İşte bu amaçla işletmenin amaçlarına doğru ilerlemekte olup olmadığını belirlemek için geliştirilen yöntemleri, ölçümleri veya performans göstergeleri tanımlanmalıdır.

Veri toplama adımı: Bir amaç hakkında ne kadar çok veri toplarsak bizim için okadar iyidir. Çünkü doğruya ulaşma ancak çok ve işe yarar verinin elde edilmesiyle oluşur. Daha iyi modeller oluşturmak için bu verilerin çokluğu’nun önemi oldukça fazladır.

Veri temizleme/eleme/ayıklama adımı: Doğru sonuçlara varmak için verinin gereksiz bilgilerden arındılması gereklidir. Bu üretmek ve yanlış sonuçlar çıkarmamak için gereklidir.

Veri bilim ekibini yetiştirme adımı: Bilim ekibi kurulurken seçici davranmak gerekir. İşinde uzman kişilerle bir ekip kurmak işin en önemli aşamalarındandır. Bu ekip veri modelleme ve tahminler konusunda uzman altyapı mühendisleri, yazılım geliştiriciler, ETL uzmanları ve ileri düzeyde istatistik bilgi kavramına sahip uzmanlar olmalıdırlar. Bu ekip kurulduktan sonra kurulan ekibe ihtiyaç duyulan büyük ölçekli veri analiz platformları verilip yetiştirilmelidir.

Optimizasyon ve Tekrarlama adımı: Günlük hayatta her işimizde olduğu gibi, örneğin girdiğimiz sınavlarda bile sınav sonunda yaptıklarımızı gözden geçirme, kontrol etme gereksinimi duyarız. Doğru tahminler oluşturmak, hedeflere ulaşmak içinde sonrasında kontrol edilebilir raporlar oluşturmak mükemmel sonuçlara varmamızı sağlar.

Veri analizi türleri nelerdir?

Veri analizi temel olarak dört ana grup içerisinde incelenir. Bunlar;

Tanımlayıcı analiz türü: Zamanı net ve kesin olarak belirli olan bir sürecin bu zaman içerisinde ne şekilde ilerlediği ve işlediği konusu ile ilgilenir.

Tanısal analitik türü: Bir olayın ve durumun nedeni üzerinde duran bir türdür. Olaylar ve durumlar daha çok tahminler yürütmeyi gerektirir. Buda çeşitli veri girişleri ve biraz da varsayımlar üzerinden olacaktır.

Tahmine dayalı analitik türü: Tahmin yaparak yakın zamanda gerçekleşebilecek olan olaya ve duruma doğru hareket ettirir.

Reçeteli analitik türü: Size işlemlerde bir hareket rotası öneren türdür.

Analizler iki şekilde yapılır. Bunlar nitel analiz ve nicel analiz olarak iki grupta incelenir. İlk olarak nitel analizden başlarız.

Nitel Veri Analiz Nasıl Yapılır?

Hissedilen ve psikolojik etkileri olan duygular örneğin sevgi, saygı, hoşgörü, ilgi, tutum, korku, kayıtsızlık, yabancılaşma, aşağılama, bağlılık, bağımlılık, nefret vb. bu duygular sayılarla anlatılamaz sayılara dönüştürülemezler. Zaten bu tarz duyguları biz nitellik olarak adlandırmaktayız. Nitel veriler, genellikle sayısal olmazlar dedik. Peki nasıl analiz edilir. Bunların analizinde Nvivo, Atlas.ti. gibi yöntemler kullanılarak analizleri yapılır. Bu yöntemlerle belge, ses, resim, film vb. bu yöntemde teknik olarak kullanılıp analiz edilebilir. Sonrasında bu belgeler yeniden kullanılabilir. Gerektiği yerde bir zaman sonra karşılaştırmalar yapılabilir. Bunların üzerinden Model, tablo ve matrisler oluşturabilir, ve  oluşumların sonucunda bulguları görsel olarak ortaya koyulabilir.

Nitel veriler de kendi içinde ikiye ayrılır. Bunlar temel analiz ve derinlemesine analiz türleridir.

Temel analiz: Bu nitel analiz türünde, toplanan verilerin üzerinde hiçbir değişiklik söz konusu olmadan okuyucuya aktarılması savunulmaktadır. Burada yorum veya bir ön görü engellenmek istenmektedir. Verilerin olduğu gibi hiç bir değişime uğramadan, yorum katılmadan, açık, sade, anlaşılır şekilde sunulması gereklidir. Bu şekilde tarafsızlık sağlanmış olacaktır. Böylece bu bahsettiğimiz temel analiz de kendi içinde ikiye ayrılır. Bunlar; betimsel analiz ve betimsel-yorumlayıcı analizdir.

Betimsel Analiz: Basit bir analiz şeklidir. Yani verilerin değişime uğramadan olduğu gibi gösterildiği, betimlendiği, resmedildiği, anlatıldığı bir şekildir. Yani ayrıntılı araştırma ve kurmacaya dayalı bir ayrıştırma bu analiz türünde söz konusu değildir.

Betimsel-Yorumlayıcı Analiz: Betimsel analizin tam tersine bu tür araştırmada betimlenen veriler araştırmacı tarafından yorumlanabilmektedir. Fakat yinede bu yorumlama derinlemesine yapılmaz. Elde edilen verilerin tümü sunulmaz. Bunun yerine verilerin arasından seçilenler, ve elenenler belli bir sıraya koyularak yazılır. Ondan sonra ki aşamada da yorumlanır. Bu sayede aslında araştırmacı, gerçeğin neye benzediğini göstermek istemektedir ve ona kavramsallaştırma getirmek istemektedir.

Şimdi de derinlemesine analizi açıklayalım. Bu türde temel analizin aksine veriler derinlemesine incelenir ve yorumlanır. Bu araştırmada elde ki verilerin tanımlanması, sınıflandırılması ve de kodlanması gereklidir. Burada yapılacak analizler, derinlemesine analiz olduğu için elde ki verilerle ilişkilendirilmeli, derinlemesine enine boyuna yorumlanmalı ve mutlaka soyut kavramlar oluşturulmalıdır. İçerik, söylem, konuşma, kelime-benzetme ve doküman analizi derinlemesine analizin konularıdır.

Gelelim nicel veri analizi’nin nasıl yapıldığına. Nicel veri analizinde değişkenlerimiz vardır. Bu değişkenler niteliklerine ve ölçeklerine göre de sınıflanırlar. Bu sınıflamada ölçeklere göre sınıflananla ikiye ayrılır. Bunlar, sürekli ve süreksiz sınıflandırmadır. Bu değişkenlerde kendi içlerinde ayrılırlar. Sürekli değişkenler aralıklı ve oranlı şeklinde ayrılırken; süreksiz değişkenler ise, sınıflama ve sıralama olarak ayrılır.

İlk önce süreksiz değişkenler’den bahsedelim.

Bu tür değişkenler’in küsürlü değerleri olmaz. Değerler hep tam sayılardır. Virgüllü bir sayım yoktur. Ayrıca bu tür veriler üzerinde toplama, çıkarma, çarpma ve bölme işlemleri yapılamaz. Yapılan şey çetele tutup yüzde almaktır. Süreksiz değişkenler ikiye ayrılır demiştik. İlk sınıflamadan bahsedelim.

Sürekli değişkenler konusuna gelecek olursak,

Bu tür değişkenler süreksizlerin tam tersine küsürlü değerler alırlar. Küsürlü değer kullanılabildiği için dolayı bu değişkende toplanan verilerin üzerinde, aralıklı ise toplama ve çıkarma işlemi, oranlı ise, toplama, çıkarma, çarpma ve bölme işlemi yapılabilmektedir.

Peki aralıklı işlem nedir? Aralıklı yani interval’de mutlak sıfır noktası yoktur. Ölçeklerle toplanan verilerle ortalama ve standart sapma gibi hesaplamalar yapılabilir. Bunların dışında derece, zeka, bilgi, beceri testleri, tutum, alışkanlık, yabancılaşma, özgüven vb. testlerden alınmış puanların işlemlerini yine örnek olarak verebiliriz.

Oranlı yani rational işlemde ise aralıklı işlemin tersi olarak Mutlak sıfır noktası vardır. Yaş, Metre, para, kilo, ses şiddeti, basınç, elektrik sayacı gibi verileri buna örnek olarak verebiliriz.

Diğer yazımızda nitel ve nicel analizde kullanılan bilgisayar programları hakkında bilgi alabilirsiniz. Eğer istatiksel analiz konusunda herhangi bir yardıma ihtiyacınız varsa hemen Ödevcim ekibiyle iletişime geçiniz.

Ödev, Proje, Makale, Tez, Çeviri, Niyet mektubu, Veri analizi yapma konusunda uzmanlaşmış bir ekibe sahip olan Ödevcim, size tüm alanlarda destek olmak için burada. Dilerseniz tüm ödevinizi biz hazırlayalım, dilerseniz size dilediğiniz konuda özel ders verelim. Ödevcim ekibine ulaşmak çok kolay. Hemen Whatsapp destek hattımızdan veya akademikodevcim@gmail.com mail adresimizden bizlere talebinizi iletebilir, ücretlerimiz hakkında fikir edinebilirsiniz.

The post Veri Analizleri / Nitel – Nicel Veri Analizi – İstatistik / Veri Analizi Yaptırma first appeared on Ödevcim (Ücretli Ödev Yaptırma).

The post Veri Analizi (Data Analysis) Yaptırma – Spss, Eviews, Stata, Gretl, Minitab, Gauss, R – Veri Analizi (Data Analysis) Danışmanlık first appeared on Ödevcim (Ücretli Ödev Yaptırma).