Veri Analizi

Verilerinizi analiz etmek için kullanacağınız yöntem araştırmanızın nitel yada nicel olmasına göre değişecektir. Araştırma yaklaşımınızı kişisel ve metodolojik tercihleriniz ve eğitim geçmişiniz belirler. Araştırma Yöntemleri dersini veren kişinin tercihlerinin bile veri analiz teknikleriniz üzerinde etkisi olacaktır.

Hangi Tekniğin Kullanılacağına Karar Verme

Nicel (Quantitative) veri analizi objektif bir metodolojinin ve objektif veri toplama metodlarının bir uzantısıdır. Ölçümlerin kararlı ve tutarlı olması hedeflenir. Araştırmacı ve Katılımcılardan kaynaklanan kısıtlar, hatalar ve önyargılar azaltılmaya çalışılır. Bu yüzden "geçerlilik” ve “güvenilirlik” değerlendirmeleri önem kazanır.

Nitel (Qualitative) veri analizi sübjektive metodoloji ve veri toplama metodları kullanılan çalışmalarda uygulanır. Katılımcılardan gelen veriler ve araştırmacıların nokta i nazarlarındaki öznellikler ve yanlılıklar belirtilir. Farklı katılımcılar ve araştırmacılar ile farklı sonuçlara ulaşılabileceği belirtilir. Ancak bu önemli değildir. Çünkü nitel araştırmalarda genellemeye gitme kaygısı yoktur.

Veri Analizi

Nicel veri analizi veri toplama sürecinin sonuna bırakılabilir. Büyük çalışmalarda veri analizi için SPSS gibi paket programların kullanılması çok etkin olacaktır. Bu programları öğrenmek ve verileri programa girmek için harcayacağınız zamanı analiz etme, raporları ve sonuç grafikleri çıkartma gibi işlerde kazanacağınız zaman ile fazlasıyla çıkaracaksınız.

Nitel veri analizi veri toplama esnasında progresif olarak sürekli iyileşirme ve revize etme ile gerçekleştirilir.

Nitel Veri Analizi

Her mülakat veya tartışma grubu oturumundan sonra bir özet formu kullanın. Bu formlarda olaylar, yerler, katılımcılar, süre, içerik ve önemli ayrıntılar hakkında önemli bilgileri kaydedin. Formu oturumlardan sonra en kısa sürede doldurarak transkriptlerinize ekleyin. Bu formlar katılımcıları hatırlamakta ve veri analizinde çok yardımcı olur.

Mülakat Özet Formu

Katılımcı:

Mülakat Tarihi:

Mülakat Zamanı:

Yer:

Mülakat süresi:

SORULAR:

Mülakat nerede yapıldı? Yer seçimi uygun muydu? İleride nelerin değiştirilmesi gerekir?

İletişim kurmak zor oldu mu? İletişimi geliştirmek için ileride neler yapılabilir?

Mülakat planı iyi işledi mi? Değiştirilmesi yada geliştirilmesi gerekir mi?

Mülakatta ortaya çıkan genel tablo neydi? Bir daha ki mülakata katılması gereken yeni konular ortaya atıldı mı?

Katılımcı yeniden görüşülmeye istekli mi? Sonuçların kendisine bildirilmesi için söz verildi mi?

Tartışma Grubu Özet Formu

Tarih:

Zaman:

Yer:

Süre:

Grup:

Tartışma oturumu nerede yapıldı? Mekan uygun muydu? Gelecekte değiştirilmesi gereken şeyler var mı? Kaç kişi katıldı ve kimlerdi? Grup uyumu nasıldı? Bir sonraki grup oturumu için alınan kararlar?

Tartışma planı iyi işledi mi? Değiştirilmesi ya da geliştirilmesi gerekir mi?

Tartışma grubunda ortaya çıkan ana temalar nelerdi? Gelecek tartışma grubunda eklenmesi gereken noktalar var mıdır?

Herhangi bir katılımcı ile tekrar görüşme kararı alındı mı? Herhangi bir katılımcıya daha sonra tartışma sonuçlarını gönderme sözü verildimi?

Çok değişik türde veri analiz yöntemlerinden hangisini kullanacağınızı araştırma konunuz, kişisel tercihleriniz, zamanınız, bütçe ve mevcut gereçleriniz belirler.

Nitel veri analizi çok kişisel bir süreçtir ve belirli prosedürler ve katı kurallar ile çerçeve içerisine almak çok zordur. Bu yüzden en iyi somut örnekler ile açıklanabilir.

Örnekler için bkz. Practical Research Methods, Dr Catherine DAWSON, sayfa 116-124

Nitel veri analizini bir çerçeve içerisine alamasak bile toplanan verilerin kolayca analiz edilebilir bir formata sokulmasına çalışabiliriz. Bu bir transkript şeklinde olabileceği gibi, açık uçlu bir anketten alınan bir dizi not, alan notları yada günlük notları şeklinde olabilir. Nitel veri analizi bir tarafından verilerin tamamen nicel yaklaşımla değerlendirilerek kodlandığı ve ölçüldüğü bir uçtan, tamamen öznel yoruma dayalı bir uca kadar bir kontinyumda(sürem) yer alır.

NİTEL VERİ ANALİZ KONTİNYUMU

AŞIRI NİTEL :örn. Tema Analizi veya Karşılaştırmalı Analiz

Veriler toplanırken yürütülür, yoruma dayalı ve sezgiseldir.

ORTA örn. Söylev veya Konuşma Analizi

NİCEL BENZERİ : örn. İçerik Analizi

Veri toplandıktan sonra yapılabilir, Kodlama ve Saymaya dayanır, mekaniktir

Tema Analizi

Verilerin temalara ayrılmasıdır ya da temalara göre analiz edilmesidir. Başlangıç hipotezleri yoktur temalar verilerden ortaya çıkar. Veri toplama ve analiz birlikte yürütülür. Ortaya çıkan temaları aydınlatmak için arkaplan okuması yapılabilir.

Karşılaştırmalı Analiz

Farklı katılımcılardan alınan veriler karşılaştırılır. Bu süreç doyum noktasına ulaşıncaya kadar sürdürülür. Tema Analizi ile birlikte aynı projede kullanılabilir.

Söylem yada Konuşma Analizi

Nitel araştırma kontinyum’unun ortasına düşer. Konuşma paternlerini inceler. Yani katılımcıların belirli bir konuya ilişkin nasıl konuştuklarını, hangi metaforları kullandıklarını, nasıl sıra aldıklarını vb davranışları çözümlemeye çalışır. Bu yöntemin savunucusu olan analistler konuşmayı bir zihnin belirli bir durumunun ifadesi olarak değil bir performans yada aksiyon olarak görürler. Bu analiz ağırlıklı olarak muhakemeye ve sezgiye dayalı olmakla birlikte söz alma sayısı konuşma oranı gibi niceliklerin sayımını da ölçebilir.

İçerik Analizi

Nitel analiz kontinyumunda nicel uçta bulunan bu yöntemde toplanan veriler mekanik yollarla çözümlenmeye çalışılır. Analiz süreci veri toplama işleminin sonuna bırakılabilir. Bu yöntemin en yaygın türü içeriğin kodlanması ile yapılır. Araştırmacının elinde veri toplamadan önce bir ön kategori listesi olabileceği gibi veri toplama esnasında ortaya çıkan kategorilerde kullanılabilir. Bu iki tutumdan ikisi birlikte de kullanılabilir. Bu tür analiz büyük nicel anketlerin sonuna eklenen açık uçlu sorular için de kullanılarak yanıtlar nicel kodlara dönüştürülebilir.

VERİLERİN İŞLENMESİ

  • Verileri elde eder etmez o veriler hakkında düşünmeye başlanmalıdır.
  • Tüm verilerin özellikle de şüpheli kaynaklardan gelen verilerin güvenilirliğini yargılayın.
  • Araştırma ilerledikçe eldeki verileri yorumlamaya başlayarak ne olup bittiğini anlamaya çalışın.
  • Son olarakta verileri paket programlarla mekanik olarak analiz edin. Paket programlar verilerle direk temasını azaltıyor gibi görünsede bu yazılımlar belirli deyimler veya sözcüklerin kullanım sıklığını hesaplayabilir, bunları belirli şekillerde sıralayabilir. Bazı yazılımlar metinleri tamamlamaya bazıları metinleri analiz etmeye ve bir kısmıda teori geliştirmeye yarar. Bir bilgisayar bu mekanik ve zahmetli işleri üstlenebilir ancak nitel verileri düşünmek, yargılamak ve yorumlamak araştırmacının görevidir.

NİTEL VERİ ANALİZİ İÇİN YAZILIM KULLANMANIN ARTILARI VE EKSİLERİ

Avantajları

  • Çok zaman alıcı ve monoton işler olan kopyalama, yapıştırma, alan notlarının derlenmesi ve mülakat transkriptlerinin incelemesi işlerini hızlandırır ve kolaylaştırır.
  • Zaman sınırlarına uymayı kolaylaştırır.
  • Çoklu kodları ve çakışan kodları incelemekte elle yapıma karşı büyük kolaylık ve netlik sağlar.
  • Aynı anda birden fazla arama yapmaya olanak sağlar.
  • Gelişmiş arama ile karmaşık ve kombine kodların bulunmasına olanak sağlar.
  • Araştırmacı tarafından önceden belirlenen ve analiz esnasında gözden kaçabilen kategorilerin bulunmasına yardım eder.
  • Araştırmacının “analiz engelini” aşmasına yardım eder.

Dezavantajları

  • Tartışma gruplarındaki tema akışını bilgisayar yakalayamaz.
  • Bilgisayarlar metinlerin anlamını çözemez.
  • Yazılımlar araştırmacının entellektüel süreçlerini destekleyebilir ancak o süreçlerin yerine geçemezler.
  • Katılımcılar mülakat esnasında fikirlerini değiştirip çelişki yaşayabilirler. Bilgisayarlar bunu belirleyemez.
  • Yazılımlar araştırmacının bütçe sınırlarının üstünde olabilir.
  • Kullanıcı hataları tespit edilmesi zor yanlış sonuçlara götürebilir.
  • Bilgisayarların kullanılması ile araştırmadaki mekanik yönler gereğinden fazla vurgulanabilir.

NİCEL VERİ ANALİZİ

Eğer nicel bir araştırma yaparak nicel yöntemlerle veri topluyorsanız sonuçlarıda nicel veri analizi ile inceleyeceksiniz demektir. Bu durumda yapaacağınız en iyi şey en yaygın ve kullanıcı dostu bir program olan SPSS’in son sürümünü elde etmek ve en kısa zamanda kullanmayı öğrenmek olacaktır. Bu program verilerin girilmesi sırasında her ne kadar zaman kaybettiriyor gibi görünse bile verilerin işlenmesi ve sonuçların raporlanması aşamasında size ultra zaman kazandıracaktır.

İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER

Eğer veri analiz yazılımları temin edemiyorsanız temel istatistiksel teknikleri öğrenmeniz ve uygulamanız gerekecektir. En temel istatistiksel yöntem frekans sayımı ve tek değişkenli analizdir. Diğer tüm istatistiksel teknikler buradan gelişmiştir denilebilir.

İLİŞKİ KURMA

Bir araştırmanın sonuçlanması basitçe istatistiksel bulguları duyurmaktan fazlasını gerektirir. İki değişken arasında bivariate veya çok değişken arasında multivariate ilişkiler bulmanız ve göstermeniz gerekir. Örneğin şiddet filmleri izleme ve saldırgan davranışlar arasında ilişki kurmak gibi yada 40 – 50 yaş arasındaki, profesyonel mesleklere sahip kadınların daha genç ve profesyonel mesleklerde olmayan kadınlara göre daha fazla psikoterapi almaları gibi.

VERİLERİN ÖLÇÜMÜ

Frekans ölçümlerinden başka verilerin nasıl ölçüldüğünü anlamak gerekir. Bu ölçümler için kullanılan bazı ölçekler vardır

Nominal Ölçekler

Katılımcı soruları yalnızca bir şekilde cevaplar. Kategoriler örneklem içerisindeki herkesi kapsamalı ve hiç bir katılımcı birden fazla kategoriye düşmemeli ve her kategori aynı ağırlıkta olmalıdır. Örnekler: 1. Medeni durum, 2.Cinsiyet

Ordinal(Sıralı) Ölçekler

Soruların cevapları bir kontinyum üzerinde skala oluştururlar. Cevapların bazıları bazılarından daha değerli veya iyi olarak algılanabilir. Bu tarz skalada kategoriler arasındaki ayrımları ölçmek mümkün olmayabilir. Örnek: 1. Mesleki durumunuz? – CEVAPLAR: a) Profesyonel ...... e) Niteliksiz eleman. 2. Öğrenim durumunuz? – CEVAPLAR: a) İlköğretim... e)Lisans f) Yüksek lisans veya doktora.

Interval(Aralıklı) Ölçekler

Soruların cevapları kesin olarak tanımlanmış aralıklar şeklinde sayılardan oluşuyorsa bu bir aralık ölçeği meydana getirir. Örnekler: 1. Yaş, 2.Çocuk Sayısı, 3.Aylık Net Gelir

Mean, Mode, Median

Mean:Aritmetik Ortalama

Mode:En sık görülen değer

Median: Aralığın tam tam ortasındaki değer

Matematikte mean value(aritmetik ortalama) çok sık kullanılmakla birlikte;

Nominal Skalalarda : mode

Ordinal Skalalarda : median ve

Interval Skalalarda : mean ve median kullanılır.