Veri̇anali̇zi̇

Veri Analizi için Uygun
Veri Analizinin
Seçilmesi
TuçeATAK
Neslihan BİLECEN
Tahir KILINÇ
Duygu KONUK
Buket MORKAN

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.

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.

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.

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.”

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

1- Sınıflandırma ölçeği (sınıflayıcı-nominal ölçek):
• Nominal ölçekten elde edilen puanlar miktar veya oran göstermezler. Bu
ölçekten elde edilen puanların ortalaması alınamaz.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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

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.

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.

YÖNTEM SEÇİMİ
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.

YÖNTEM SEÇİMİ
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

YÖNTEM SEÇİMİ
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.

YÖNTEM SEÇİMİ
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.

YÖNTEM SEÇİMİ
Bağımlı değişkenin ölçme düzeyi: Sınıflama ve sıralama ölçeğindeki veriler için
non-parametrik testler eşit aralıklı ve oran ölçeğindeki veriler için parametrik
testler uygulanabilmektedir.

YÖNTEM SEÇİMİ
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.

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

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.

VERİ ANALİZİ HİZMETLERİ
-Anket ve deneysel çalışmalarınız için hipotez/alt problemlerin kurulması,
-Anket hazırlama, geliştirme
-Anketleri uygulama,
-Veri girişi,

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.

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.

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.

NİTELVERİ ANALİZİ İÇİN STRATEJİLER
a. Sürekli karşılaştırmalı analiz
b. Negatif durum ve farklı veri bulma yöntemleri
c.Analitik tümevarım

SÜREKLİ KARŞILAŞTIRMALI ANALİZ
Yeni bulgular ve kanıtları önceki bulgularla gözlemler arasındaki farklı ve benzer
yönleri açısından karşılaştırır.

SÜREKLİ KARŞILAŞTIRMALI ANALİZ
• Kodla ve yeniden gözden geçir!
• Benzerlikler ve farklılıkları incele!

NEGATİF DURUMVE FARKLIVERİ
METODLARI
Toplanmış veriler içindeki doğrulanmamış, farklılık veya zıtlık içeren verilerin
araştırılması kategori ya da örgünün oluşturulması işidir.

ANALİTİKTÜMEVARIM
Bu süreç bir çalışmanın bulgularını genelleyebilmek için bir teoriyi test etme ve
geliştirmeyle ilgilidir.

DİNLEDİĞİNİZ İÇİN
TEŞEKKÜR EDERİZ.:)

Veri̇anali̇zi̇

Recommended

Recommended

More Related Content

What's hot

What's hot (20)

Similar to Veri̇anali̇zi̇

Similar to Veri̇anali̇zi̇ (20)

Veri̇anali̇zi̇