2. İçindekiler
Araştırmanın Konusu ..........................................................................................................1
Araştırmanın Amacı..............................................................................................................1
Araştırmanın Önemi .............................................................................................................2
Anakütle, Örneklem (Seçimleri)...........................................................................................2
Anket Formu .........................................................................................................................3
Araştırma Yöntemi ...............................................................................................................4
Betimsel İstatistikler..........................................................................................................5-7
Çıkarımsal İstatistikler ................................................................................................…8-15
Sonuç ..................................................................................................................................16
3. Sayfa | 1
ARAŞTIRMA KONUSU:
Bilişim Teknolojileri:
Bilişim teknolojisi, bilginin toplanmasında, işlenmesinde, depolanmasında, ağlar
aracılığıyla bir yerden bir yere iletilip kullanıcıların hizmetine sunulmasında kullanılan
iletişim ve bilgisayarlar dâhil bütün teknolojileri kapsayan teknolojilerdir. Bilişim
teknolojisi iletişim ve bilgisayar sistemleriyle bağlanabilen bilgi hizmetlerinin tamamı
için kullanılan bir kavramdır. Yani bu kavramı sadece bilgisayar donanım ve
yazılımlarıyla sınırlı tutamayız. Bilişim teknolojisinin 4 temel kategorisi bulunmaktadır:
1. Yazılım
2. Hizmetler
3. Donanım
4. Ekipmanlar
Bilişim teknolojileri devrimsel nitelikli değişimlere neden olmaktadırlar. Bu teknolojiler,
ülkelerin birinci veya üçüncü sınıf olmalarını belirleyecek kadar büyük bir öneme
sahiptirler. Bilişim teknolojileri vasıtasıyla bilgiler istenilen noktalara geleneksel
yollardan milyonlarla ifade edilebilecek bir oranda daha hızlı ulaştırılabilmektedir.
Bilişim toplumunun yolunun açılması ve gerçekleşmesi, "içerik" (bilgi) ve
''teknoloji"nin (bilgi teknolojisi) bütünleşmesiyle sağlanacaktır. Bilişim teknolojisinin
altyapısı bilgisayar ve diğer iletişim araçlarına dayanır ancak bu teknolojide insani
unsuru yok sayılamaz. Bu teknolojiyi yarısı donanım, yarısı yazılımdan oluşan bir
elmaya benzetirsek; insanı da bu elmanın oluşumunu sağlayan özsuya benzetebiliriz.
Zira donanımın da yazılımın da geliştirilmesi insanın yaratıcılığına ihtiyaç
duymaktadır. Bu teknolojiler esasen insan aklının yansımasından başka bir şey
değildirler. Bilişim teknolojisi, yaşamımızın her alanında her türlü işimizin
yapılmasında bize yardımcı olmakla beraber bizi birçok angaryadan da
kurtarmaktadır. Yani bize özümüze daha fazla zaman ayırma ve yoğunlaşma imkânı
ermektedir. Buna imkân bulmuş insan zekâsının daha neler başarabileceğini hayal
etmek bile gerçekten zordur.
ARAŞTIRMANIN AMACI:
Araştırmanın genel amacı Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Birimler Fakültesi
öğrencilerinin bilişim teknolojilerine erişim yollarını, kullanım amaçlarını ve ne sıklıkla
bilişim teknolojilerini kullandıklarını analiz etmek amacıyla yapılmıştır.
4. Sayfa | 2
ARAŞTIRMANIN ÖNEMİ:
Gelişen ve küreselleşen dünyayla birlikte teknoloji tüm hayatımızda etkin bir rol
oynamaya başlamıştır. Özellikle son dönemlerde gelişen cep telefonu ve bilgisayar
teknolojileri (Akıllı telefonlar, Tablet bilgisayarlar) , sosyal arkadaşlık siteleri
(facebook, twitter, google + vb. ) gibi birçok yenilik bilişim teknolojilerinin kullanımını
arttırmıştır. Bu gelişmeler neticesinde bilişim teknolojilerinin üniversite öğrencileri
tarafından kullanımını üzerine son zamanlarda yapılan bir araştırma olmaması
sebebiyle, Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Birimler Fakültesi öğrencilerinden
seçilen 50 kişilik bir örneklemle güncel bir araştırma analizi yapmak ve kaynak
yetersizliğinin az da olsa önüne geçmek için gerçekleştirilmiştir.
ANAKÜTLE:
Araştırma kapsamına giren, aynı özellikleri taşıyan birimlerin ya da bireylerin
oluşturduğu topluluğa ana kütle denir.
ANAKÜTLE SEÇİMİ:
Uludağ Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi öğrencileri
ÖRNEKLEM:
Bir kitleden, belirli yöntemler kullanılarak seçilen aynı özellikleri taşıyan bir kısım
bireyin oluşturduğu topluluğa örneklem denir.
ÖRNEKLEM SEÇİMİ:
Uludağ Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi öğrencilerinden seçilen 50
kişilik öğrenci topluluğu
5. Sayfa | 3
ANKET FORMU:
ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ
İİBF FAKÜLTESİ ÖĞRENCİLERİNİN BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ KULLANIM ARAŞTIRMASI
Bölümünüz:.................................................................
1- Cinsiyetiniz?
( ) 1. Bay ( ) 2. Bayan
2- Yaşınız?
( ) 1. 18
( ) 2. 19
( ) 3. 20
( ) 4. 21
( ) 5. 22
( ) 6. 23
3- Gelir düzeyiniz nedir?
( ) 1. 600 tl altı
( ) 2. 600-800 tl
( ) 3. 800- 1.000 tl
( ) 4. 1000 tl üstü
4- İnternet erşimine sahipmisiniz?
( ) 1. Evet ( ) 2. Hayır
5- İnternet erişiminde kullandığınız bağlantı türü nedir?
( ) 1. Adsl ( ) 4. Fiber ve Mobil
( ) 2. Fiber ( ) 5. Adsl ve Mobil
( ) 3. Mobil( 2G ,3G)
6 -İnternet’e erişiminizi daha çok hangi teknolojik cihazdan sağlıyorsunuz?
( ) 1. Bilgisayar (masaüstü, notebook)
( ) 2. Tablet bilgisayar
( ) 3. Akıllı telefonlar ( android, ios ,symbian)
( ) 4. Diğer................................
7- İnternete ulaştığınız cihazınızda bir güvenlik yazılımı varmı?
( ) 1. Evet ( ) 2. Hayır
8- Bir günde internet kullanımında harcadığınız süre nedir ?
( ) 1. 1 saatten az
( ) 2. 1-3 saat
( ) 3. 3-5 saat
( ) 4. 5-7 saat
( ) 5. 7 saatten fazala
9- İnternet’i daha çok hangi amaçla kullanıyorsunuz?
( ) 1. Araştırma yapmak
( ) 2. E-posta göndermek ve almak
( ) 3. Sosyalleşmek ( Sosyal ağlar facebook,twitter vb.)
( ) 4. Haber grupları veya çevrimiçi tartışma forumları
( ) 5. Online alışveriş (e-ticaret )
10- İnternette üzerinden en çok indirdiğiniz dosya türü nedir?
( ) 1. Pdf-docx (makele , roman vs)
( ) 2. Mp3-wav(müzik , ses kayıtları vs)
( ) 3. Mpeg-mkv (film, fragman ,tanıtım videoları)
11- Lisans eğitiminiz bitince bilişim üzerine yüksek lisans yapmayı planlıyormusunuz?
( ) 1.Evet ( ) 2. Hayır
12- Teknolojiyle ilginizi değerlendiriniz ?
( ) 1. Çok ilgiliyim sürekli yeni gelişmeleri takip ederim
( ) 2. Çok hızlı gelişiyor ve yenileniyor takip edemiyorum
( ) 3. Teknoloji benim ilgi alanıma girmiyor
13- Oyunlarla aranız nasıldır ? (internet üzerinden , mobil , pc , konsol , portable)
( ) 1.Her gün düzenli oyun oynarım
( ) 2. Boş zamanları değerlendirmek adına oyun oynuyorum
( ) 3. Oyun oynamam
6. Sayfa | 4
ARAŞTIRMA YÖNTEMİ:
Ki Kare Analiz Yöntemi:
“Ki-kare” analiz yöntemi özellikle sosyal bilimler alanındaki çalışmalarda yaygın
olarak kullanılan bir analiz yöntemidir.
Ki-kare” analiz yöntemi frekans dağılımları üzerinden işlem yapan bir analiz
yöntemidir. İki değişkenin birbirlerinden bağımsız olması aralarında bir ilişkinin
bulunmadığı anlamına gelir. “Ki-kare” testi değişkenlerin bağımsızlığını ölçmede
yaygın olarak kullanılır. Öte yandan “Ki-kare” analiz yöntemi iki değişken arasındaki
ilişkinin şiddeti konusunda oldukça sınırlı bilgi verir. Gözlenen “Ki-kare” değerinin
büyüklüğü sadece modelin veriye uyumunun bir göstergesi değildir. Bu değer örnek
hacminden de etkilenmektedir. Bu nedenle “Ki-kare” analiz yöntemiyle ilgili olarak
bilinmesi gereken en önemli özellikle serbestlik derecesidir. Serbestlik derecesi
arttıkça “Ki-kare” testi normal dağılıma benzemeye başlar. Ayrıca “Ki-kare” değeri
serbestlik derecesine bağlı olduğundan, analizde yer alan gözlem sayısı arttıkça “Ki-
kare” değeri de artar. Sonuçta anlamlı farklılıkların varlığına ilişkin işaretler elde etme
olasılığı da artar. “Ki-kare” analiz yönteminde Ho (sıfır hipotezi) olarak değişkenler
arasında ilişki yoktur varsayımı öne sürülür. Aslında “Ki-kare” analiz yöntemi iki
değişken arasında sistematik bir ilişkinin var olup olmadığını belirlemeye yardım
eder. Yani “Ki-kare” analiz yöntemi bir çapraz tabloda yer alan değişkenler arasındaki
gözlenen ilişkinin istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını test etmek amacıyla
kullanılır.
Bu nedenle “Ki-kare” analiz yöntemi daha çok düşük ölçüm düzeylerindeki
değişkenler arasındaki ilişkilerin incelenmesinde kullanılır. “Ki-kare” analiz yöntemi
gözlenen frekans değerleri ile teorik olarak beklenen frekans değerlerinin
karşılaştırmasını yapar. Bir çapraz tabloda yer alan her bir hücre için bu iki değer
arasındaki farkın kareleri alınır. Beklenen değere olan oranı bulunur. Bu oranların
toplamı ise “Ki-kare” değerini verir. Bulunan bu değer kritik tablo değerinden büyük
ise anlamlı bir ilişkinin varlığından söz edilebilir.
Ki-kare Uygunluk Testi K sınıflı bir frekans dağılımının teorik olarak varsayılan
normal, binom, poission gibi herhangi bir dağılıma ya da probability density function,
cumulative density function gibi herhangi bir olasılık dağılımına uygunluğunu
belirlemek için uygulanan “Ki-kare” testlerine “Ki-kare” uygunluk testi adı verilir. “Ki-
kare” uygunluk testine k sınıflı frekans dağılımında her bir sınıfta gözlenen frekansları
ile varsayılan k sınıflı bir teorik dağılım fonksiyonuna göre hesaplanan beklenen
frekanslar arasındaki farkların belirli sınırlar içerisinde kalıp kalmadığı test edilir. “Ki-
kare” uygunluk testi modeline pearson; “Ki-kare” uygunluk testi modeli adı da
verilmekte ve sıfır hipotezi varsayılan dağılıma uygunluk vardır şeklinde
kurulmaktadır.
7. Sayfa | 5
BETİMSEL İSTATİSTİKLER:
Aşağıdaki grafik 1’ de ankete katılan 50 kişinin cinsiyet dağılımı görülmektedir.
Grafik 1. Cinsiyet değişkeninin pasta grafiği
Ankete katılan 50 kişinin 20 ‘si erkektir. 30 ‘u ise kadındır. Katılımcıların %40 ‘ını erkekler
%60 ‘ını ise kadınlar oluşturmuştur.
Aşağıdaki grafik 2’ de ankete katılan 50 kişinin yaş değişkenine ait dağılımı görülmektedir.
Grafik 2. Yaş değişkeninin pasta grafiği
__
Ankete katılan 50 kişinin 12‘si 20 yaşında, 10’u 21 yaşında, 10’u 19 yaşına, 7’si 18
yaşında, 4’ü 23 yaşında, 7’si de 22 yaşındadır. Katılımcıların %24 ‘ünü 20 yaşındakiler ,
30
60,0%
20
40,0%
kadin
erkek
4
8,0%
7
14,0%
10
20,0%
12
24,0%
10
20,0%
7
14,0%
23
22
21
20
19
18
yas
8. Sayfa | 6
%20’sini 21 yaşındakiler , %20’sini 19 yaşındakiler, % 14’ünü 22 yaşındakiler %8’ini 23
yaşındakiler , %14’ünü 18 yaşındakiler, oluşturmuştur.
Aşağıdaki grafik 3’de ankete katılan 50 kişinin gelir değişkenine ait dağılımı görülmektedir.
Grafik 3. Gelir değişkeninin pasta grafiği
Ankete katılan 50 kişinin 18‘i 600 ile 800 TL arasında bir gelire, 17’si 800 ile 1000 TL
arasında bir gelire, 9’u 600 TL altında bir gelire, 6’sı 1000 TL üstünde bir gelire sahiptir.
Katılımcıların %36 ‘sını 600 ile 800 TL arasında geliri olan , %34’ünü 800 ile 1000 arasında
geliri olan, %18’ini 600 TL altında geliri olan , % 12’sini 1000 TL üstünde geliri olan
öğrenciler, oluşturmuştur.
Grafik 4. Bölüm değişkeninin çubuk grafiği
Yukarıdaki grafik 4’de ankete katılan 50 kişinin bölüm değişkenine ait dağılımı görülmektedir.
6
12,0%
17
34,0%
18
36,0%
9
18,0%
1000 ustu
800-1000
600-800
600 alti
gelir
iktisatmaliyeistletmecekoekonometrikamuuluslararasi
bolumu
14
12
10
8
6
4
2
0
Count
5
10,0%
5
10,0%
8
16,0%
6
12,0%
13
26,0%
4
8,0%
9
18,0%
9. Sayfa | 7
Ankete katılan 50 kişinin 13 ‘ü ekonometri bölümünden, 4’ü kamu yönetiminden, 6’sı
çalışma ekonomesiden, 8’i işletme bölümünden, 5 ‘i maliye bölümünden 5, ‘i iktisat
bölümünden 9’ u da ulusalar arası ilişkiler bölümündendir. Bu öğrencilerin %18’ i uluslar arası
ilişkiler, %8 ‘ i kamu yönetimi , %26 ‘sı ekonometri , % 12 ‘si çalışma ekonomisi, %16 ‘sı
işletme, %10 ‘u maliye , %10 ‘u iktisat bölümündendir.
10. Sayfa | 8
ÇIKARIMSAL İSTATİSTİKLER:
Gelir ile internet erişimi sahipliği arasında ilişkili olup olmadığını araştırmak için
aşağıdaki analiziler yapılmıştır. Bunun için test edilecek hipotezler şöyledir:
H0 : Gelir ile internet erişimi sahipliği arasında ilişki yoktur.
H1: Gelir ile internet erişimi sahipliği arasında ilişki vardır.
Gelir ile internet erişimi sahipliği değişkenlerine ilişkin çapraz tablo aşağıdaki gibidir.
Tablo 1. gelir ile internet erişim sahipliği değişkenlerinin çapraz tablosu
İnternet erişimine sahip olanların 9 ‘u 600 TL ve altı gelir düzeyine, 18’i 600 ile 800 TL
arasında bir gelir düzeyine, 16’sı 800 ile 1000 TL arasında gelir düzeyine, 6’sı 1000 TL ve
üstü bir gelir düzeyine sahiptir. İnternet erişimine sahip olmayan 1 tane gelir düzeyi vardır o
da 800 ile 1000 TL arasında gelir düzeyine sahiptir.
Tablo 2. Gelir ile internet erişim sahipliği değişkenlerine ilişkin Ki-kare istatistikleri
Perason ki-kare istatistiği 1,981 olarak hesaplanmıştır. Bu istatistiğin gözlenen anlamlık
düzeyi 0,576 dır. Bu değer anlamlılık düzeyi olan 0,05 ten büyük olduğu için H0 Red
edilemez. Dolayısıysa H0 : Gelir ile internet erişimi sahipliği arasında ilişki yoktur. Sonucuna
varılır.
gelir * s3 Crosstabulation
9 0 9
18,4% ,0% 18,0%
18 0 18
36,7% ,0% 36,0%
16 1 17
32,7% 100,0% 34,0%
6 0 6
12,2% ,0% 12,0%
49 1 50
100,0% 100,0% 100,0%
Count
% within s3
Count
% within s3
Count
% within s3
Count
% within s3
Count
% within s3
600 alti
600-800
800-1000
1000 ustu
gelir
Total
1 2
s3
Total
Chi-Square Tests
1,981a
3 ,576
2,197 3 ,532
,429 1 ,513
50
Pearson Chi-Square
Likelihood Ratio
Linear-by-Linear
Association
N of Valid Cases
Value df
Asy mp. Sig.
(2-sided)
4 cells (50,0%) have expected count less than 5. The
minimum expected count is ,12.
a.
11. Sayfa | 9
Cinsiyet ile internet kullanımında harcanan sürenin ilişkili olup olmadığını araştırmak
için aşağıdaki analiziler yapılmıştır. Bunun için test edilecek hipotezler şöyledir:
H0 : Cinsiyet ile internet kullanımında harcanan süre arasında ilişki yoktur.
H1: Cinsiyet ile internet kullanımında harcanan süre arasında ilişki vardır.
Cinsiyet ile internet kullanımında harcanan süre değişkenlerine ilişkin çapraz tablo
aşağıdaki gibidir.
Tablo 3. Cinsiyet ile internet kullanımında harcanan süre değişkenlerinin çapraz tablosu
İnternet günde 1 saatten az kullanan kullanıcıların 3’ü bay 3’ü bayan, günde 1 ile 3
saat arasında kullanan kullanıcıların 8’i bay 11’i bayan, günde 3 ile 5 saat arasında kullanan
kullanıcıların 5’i bay 14’ü bayan, günde 5 ile 7 saat arasında kullanan kullanıcıların 3’ü bay
1’i bayan, günde 7 saatten fazla kullanan kullanıcıların 1’i bay 1’i bayandır.
Tablo 4. Cinsiyet ile internet kullanımında harcanan süre değişkenlerine ilişkin Ki Kare
istatistikleri
Perason ki-kare istatistiği 3,893 olarak hesaplanmıştır. Bu istatistiğin gözlenen anlamlık
düzeyi 0,421 dir. Bu değer anlamlılık düzeyi olan 0,05 ten büyük olduğu için H0 Red
edilemez. Dolayısıysa H0 : Cinsiyet ile internet kullanımında harcanan süre arasında ilişki
yoktur. Sonucuna varılır.
s7 * cinsiyet Crosstabulation
3 3 6
15,0% 10,0% 12,0%
8 11 19
40,0% 36,7% 38,0%
5 14 19
25,0% 46,7% 38,0%
3 1 4
15,0% 3,3% 8,0%
1 1 2
5,0% 3,3% 4,0%
20 30 50
100,0% 100,0% 100,0%
Count
% within cinsiyet
Count
% within cinsiyet
Count
% within cinsiyet
Count
% within cinsiyet
Count
% within cinsiyet
Count
% within cinsiyet
1
2
3
4
5
s7
Total
erkek kadin
cinsiy et
Total
Chi-Square Tests
3,893a
4 ,421
3,948 4 ,413
,004 1 ,952
50
Pearson Chi-Square
Likelihood Ratio
Linear-by-Linear
Association
N of Valid Cases
Value df
Asy mp. Sig.
(2-sided)
6 cells (60,0%) have expected count less than 5. The
minimum expected count is ,80.
a.
12. Sayfa | 10
Cinsiyet ile oyun oynama alışkanlıklarının ilişkili olup olmadığını araştırmak için
aşağıdaki analiziler yapılmıştır. Bunun için test edilecek hipotezler şöyledir:
H0 : Cinsiyet ile oyun oynama alışkanlıkları arasında ilişki yoktur.
H1: Cinsiyet ile oyun oynama alışkanlıkları arasında ilişki vardır.
Cinsiyet ile oyun oynama alışkanlıkları değişkenlerine ilişkin çapraz tablo aşağıdaki
gibidir.
Tablo 5. Cinsiyet ile oyun oynama alışkanlıkları değişkenlerinin çapraz tablosu
Her gün düzenli oyun oynayan 0 bay 2 Bayan, Boş zamanlarımı değerlendirmek adına oyun
oynayan 12 bay 14 bayan, oyun oynamayan 8 bay 14 bayan vardır.
Tablo 6. Cinsiyet ile oyun oynama alışkanlıkları değişkenlerine ilişkin Ki Kare istatistikleri
Perason ki-kare istatistiği 1,865 olarak hesaplanmıştır. Bu istatistiğin gözlenen anlamlık
düzeyi 0,394 dir. Bu değer anlamlılık düzeyi olan 0,05 ten büyük olduğu için H0 Red
edilemez. Dolayısıysa H0 : Cinsiyet ile oyun oynama alışkanlıkları arasında ilişki yoktur.
Sonucuna varılır.
s12 * cinsiyet Crosstabulation
0 2 2
,0% 6,7% 4,0%
12 14 26
60,0% 46,7% 52,0%
8 14 22
40,0% 46,7% 44,0%
20 30 50
100,0% 100,0% 100,0%
Count
% within cinsiyet
Count
% within cinsiyet
Count
% within cinsiyet
Count
% within cinsiyet
1
2
3
s12
Total
erkek kadin
cinsiy et
Total
Chi-Square Tests
1,865a
2 ,394
2,570 2 ,277
,000 1 1,000
50
Pearson Chi-Square
Likelihood Ratio
Linear-by-Linear
Association
N of Valid Cases
Value df
Asy mp. Sig.
(2-sided)
2 cells (33,3%) have expected count less than 5. The
minimum expected count is ,80.
a.
13. Sayfa | 11
Bağlantı türü ile internet kullanım amacının ilişkili olup olmadığını araştırmak için
aşağıdaki analiziler yapılmıştır. Bunun için test edilecek hipotezler şöyledir:
H0 : Bağlantı türü ile internet kullanım amacı arasında ilişki yoktur.
H1: Bağlantı türü ile internet kullanım amacı arasında ilişki vardır.
Bağlantı türü ile internet kullanım amacı değişkenlerine ilişkin çapraz tablo aşağıdaki
gibidir.
Tablo 7. Bağlantı türü ile internet kullanım amacı değişkenlerinin çapraz tablosu
Adsl bağlantısı kullanıp interneti araştırma yapmak için kullananların sayısı 10, E-posta
gönderip almak için kullananların sayısı 3, Sosyalleşmek için kullananların sayısı 12, Haber
ve forumları okumak için kullananların sayısı 3, Online alışveriş yapmak için kullananların
sayısı 0 dır. Fiber bağlantısı kullanıp interneti araştırma yapmak için kullananların sayısı 0, E-
posta gönderip almak için kullananların sayısı 0, Sosyalleşmek için kullananların sayısı 0,
Haber ve forumları okumak için kullananların sayısı 1, Online alışveriş yapmak için
kullananların sayısı 0 dır. Mobil bağlantısı kullanıp interneti araştırma yapmak için
kullananların sayısı 0 , E-posta gönderip almak için kullananların sayısı 0 , Sosyalleşmek için
kullananların sayısı 1 , Haber ve forumları okumak için kullananların sayısı 0 , Online
alışveriş yapmak için kullananların sayısı 1 dır. Fiber ve Mobil bağlantısı kullanıp interneti
araştırma yapmak için kullananların sayısı 0 , E-posta gönderip almak için kullananların
sayısı 0 , Sosyalleşmek için kullananların sayısı 3 , Haber ve forumları okumak için
kullananların sayısı 2 , Online alışveriş yapmak için kullananların sayısı 1 dir. Adsl ve Mobil
bağlantısı kullanıp interneti araştırma yapmak için kullananların sayısı 3, E-posta gönderip
almak için kullananların sayısı 1, Sosyalleşmek için kullananların sayısı 6, Haber ve forumları
okumak için kullananların sayısı 2, Online alışveriş yapmak için kullananların sayısı 1 dir.
s8 * s4 Crosstabulation
10 0 0 0 3 13
35,7% ,0% ,0% ,0% 23,1% 26,0%
3 0 0 0 1 4
10,7% ,0% ,0% ,0% 7,7% 8,0%
12 0 1 3 6 22
42,9% ,0% 50,0% 50,0% 46,2% 44,0%
3 1 0 2 2 8
10,7% 100,0% ,0% 33,3% 15,4% 16,0%
0 0 1 1 1 3
,0% ,0% 50,0% 16,7% 7,7% 6,0%
28 1 2 6 13 50
100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%
Count
% within s4
Count
% within s4
Count
% within s4
Count
% within s4
Count
% within s4
Count
% within s4
1
2
3
4
5
s8
Total
1 2 3 4 5
s4
Total
14. Sayfa | 12
Tablo 8. Bağlantı türü ile internet kullanım amacı değişkenlerine ilişkin Ki Kare istatistikleri
Perason ki-kare istatistiği 20,648 olarak hesaplanmıştır. Bu istatistiğin gözlenen anlamlık
düzeyi 0,192 dir. Bu değer anlamlılık düzeyi olan 0,05 ten büyük olduğu için H0 Red
edilemez. Dolayısıysa H0 : Bağlantı türü ile internet kullanım amacı arasında ilişki yoktur.
Sonucuna varılır.
Teknolojiyle ilgi ile bilişim üzerine yüksek lisans yapmanın ilişkili olup olmadığını
araştırmak için aşağıdaki analiziler yapılmıştır. Bunun için test edilecek hipotezler
şöyledir:
H0 : Teknolojiye ilgi ile bilişim üzerine yüksek lisans yapma arasında ilişki yoktur.
H1: Teknolojiye ilgi ile bilişim üzerine yüksek lisans yapma arasında ilişki vardır.
Teknolojiye ilgi ile bilişim üzerine yüksek lisans yapma değişkenlerine ilişkin çapraz
tablo aşağıdaki gibidir.
Tablo 9. Teknolojiye ilgi ile bilişim üzerine yüksek lisans yapma değişkenlerinin çapraz tablosu
Teknolojiye ilgili olup sürekli yeni gelişmeleri takip eden katılımcıların 7’si lisans eğitimi
bitince bilişim üzerine yüksek lisans yapmayı düşünmekte, Teknolojiye ilgileri çok hızlı
gelişiyor ve yenileniyor takip edemiyorum görüşünü bildiren kullanıcıların 3’ü lisans eğitimi
bitince bilişim üzerine yüksek lisans yapmayı düşünmekte, Teknoloji benim ilgi alanıma
girmiyor görüşünü bildiren katılımcıların 0’ ı lisans eğitimi bitince bilişim üzerine yüksek lisans
yapmayı düşünmektedir. Teknolojiye ilgili olup sürekli yeni gelişmeleri takip eden
katılımcıların 13’ü lisans eğitimi bitince bilişim üzerine yüksek lisans yapmayı
düşünmemekte, Teknolojiye ilgileri çok hızlı gelişiyor ve yenileniyor takip edemiyorum
Chi-Square Tests
20,648a
16 ,192
19,091 16 ,264
3,668 1 ,055
50
Pearson Chi-Square
Likelihood Ratio
Linear-by-Linear
Association
N of Valid Cases
Value df
Asy mp. Sig.
(2-sided)
22 cells (88,0%) have expected count less than 5. The
minimum expected count is ,06.
a.
s10 * s11 Crosstabulation
7 3 0 10
35,0% 11,1% ,0% 20,0%
13 24 3 40
65,0% 88,9% 100,0% 80,0%
20 27 3 50
100,0% 100,0% 100,0% 100,0%
Count
% within s11
Count
% within s11
Count
% within s11
1
2
s10
Total
1 2 3
s11
Total
15. Sayfa | 13
görüşünü bildiren kullanıcıların 24’ü lisans eğitimi bitince bilişim üzerine yüksek lisans
yapmayı düşünmemekte, Teknoloji benim ilgi alanıma girmiyor görüşünü bildiren
katılımcıların 3’ü lisans eğitimi bitince bilişim üzerine yüksek lisans yapmayı
düşünmemektedir.
Tablo 10. Teknolojiye ilgi ile bilişim üzerine yüksek lisans yapma değişkenlerine ilişkin Ki Kare
istatistikleri
Perason ki-kare istatistiği 4,896 olarak hesaplanmıştır. Bu istatistiğin gözlenen anlamlık
düzeyi 0,086 dir. Bu değer anlamlılık düzeyi olan 0,05 ten büyük olduğu için H0 Red
edilemez. Dolayısıysa H0 : Teknolojiye ilgi ile bilişim üzerine yüksek lisans yapma arasında
ilişki yoktur. Sonucuna varılır.
Bölüm ile internet kullanım amacının ilişkili olup olmadığını araştırmak için aşağıdaki
analiziler yapılmıştır. Bunun için test edilecek hipotezler şöyledir:
H0 : Bölüm ile internet kullanım amacı arasında ilişki yoktur.
H1: : Bölüm ile internet kullanım amacı arasında ilişki vardır.
Bölüm ile internet kullanım amacı ilişkin çapraz tablo aşağıdaki gibidir.
Tablo 11. Bölüm ile internet kullanım amacı değişkenlerinin çapraz tablosu
Chi-Square Tests
4,896a
2 ,086
5,305 2 ,070
4,610 1 ,032
50
Pearson Chi-Square
Likelihood Ratio
Linear-by-Linear
Association
N of Valid Cases
Value df
Asy mp. Sig.
(2-sided)
3 cells (50,0%) have expected count less than 5. The
minimum expected count is ,60.
a.
s8 * bolumu Crosstabulation
2 1 2 3 1 1 3 13
22,2% 25,0% 15,4% 50,0% 12,5% 20,0% 60,0% 26,0%
1 0 1 1 1 0 0 4
11,1% ,0% 7,7% 16,7% 12,5% ,0% ,0% 8,0%
3 1 7 2 5 3 1 22
33,3% 25,0% 53,8% 33,3% 62,5% 60,0% 20,0% 44,0%
3 1 3 0 0 0 1 8
33,3% 25,0% 23,1% ,0% ,0% ,0% 20,0% 16,0%
0 1 0 0 1 1 0 3
,0% 25,0% ,0% ,0% 12,5% 20,0% ,0% 6,0%
9 4 13 6 8 5 5 50
100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%
Count
% within bolumu
Count
% within bolumu
Count
% within bolumu
Count
% within bolumu
Count
% within bolumu
Count
% within bolumu
1
2
3
4
5
s8
Total
uluslararasi kamu ekonometri ceko istletme maliye iktisat
bolumu
Total
16. Sayfa | 14
Uluslararası ilişkiler bölümünde okuyan katılımcıların 2’si interneti araştırma yapmak , 1’i
E-posta gönderip almak , 3’ü sosyalleşmek , 3’ü haber grupları ve forumları okumak, 0’ı
online alışveriş yapmak için interneti kullanmaktadır. Kamu yönetimi bölümünde okuyan
katılımcıların 1’i interneti araştırma yapmak , 0’ı E-posta gönderip almak , 1’i sosyalleşmek ,
1’i haber grupları ve forumları okumak, 1’i de online alışveriş yapmak için interneti
kullanmaktadır. Ekonometri bölümünde okuyan katılımcıların 2’si interneti araştırma yapmak
, 1’i E-posta gönderip almak , 7’si sosyalleşmek , 3’ü haber grupları ve forumları okumak, 0’ı
da online alışveriş yapmak için interneti kullanmaktadır. Çalışma ekonomisi bölümünde
okuyan katılımcıların 3’ü interneti araştırma yapmak , 1’i E-posta gönderip almak , 2’si
sosyalleşmek , 0’ı haber grupları ve forumları okumak, 0’ı da online alışveriş yapmak için
interneti kullanmaktadır.İşletme bölümünde okuyan katılımcıların 1’i interneti araştırma
yapmak , 1’i E-posta gönderip almak , 5’i sosyalleşmek , 0’ı haber grupları ve forumları
okumak, 1’i de online alışveriş yapmak için interneti kullanmaktadır.Maliye bölümünde
okuyan katılımcıların 1’i interneti araştırma yapmak , 0’ı E-posta gönderip almak , 3’ü
sosyalleşmek , 0’ı haber grupları ve forumları okumak, 1’i de online alışveriş yapmak için
interneti kullanmaktadır.İktisat bölümünde okuyan katılımcıların 3’ü interneti araştırma
yapmak , 0’ı E-posta gönderip almak , 1’i sosyalleşmek , 1’i haber grupları ve forumları
okumak, 0’ı da online alışveriş yapmak için interneti kullanmaktadır.
Tablo 12. Bölüm ile internet kullanım amacı değişkenlerine ilişkin Ki Kare istatistikleri
Perason ki-kare istatistiği 21,336 olarak hesaplanmıştır. Bu istatistiğin gözlenen anlamlık
düzeyi 0,619 dir. Bu değer anlamlılık düzeyi olan 0,05 ten büyük olduğu için H0 Red
edilemez. Dolayısıysa H0 : Bölüm ile internet kullanım amacı arasında ilişki yoktur.
Sonucuna varılır.
Bölüm ile güvenlik yazılımına sahipliğinin ilişkili olup olmadığını araştırmak için
aşağıdaki analiziler yapılmıştır. Bunun için test edilecek hipotezler şöyledir:
H0 : Bölüm ile güvenlik yazılımına sahipliğin arasında ilişki yoktur.
H1: : Bölüm ile güvenlik yazılımına sahipliğin arasında ilişki vardır.
Bölüm ile güvenlik yazılımına sahipliğe ilişkin çapraz tablo aşağıdaki gibidir.
Chi-Square Tests
21,336a
24 ,619
24,470 24 ,435
,848 1 ,357
50
Pearson Chi-Square
Likelihood Ratio
Linear-by-Linear
Association
N of Valid Cases
Value df
Asy mp. Sig.
(2-sided)
34 cells (97,1%) have expected count less than 5. The
minimum expected count is ,24.
a.
17. Sayfa | 15
Tablo 13. Bölüm ile güvenlik yazılımına sahiplik değişkenlerinin çapraz tablosu
Uluslararası ilişkiler bölümde okuyup güvenlik yazılımına sahip olan katılımcıların sayısı 7
, Kamu yönetimi bölümünde okuyup güvenlik yazılımına sahip olan katılımcıların sayısı 4 ,
Ekonometri bölümünde okuyup güvenlik yazılımına sahip olan katılımcıların sayısı 10 ,
Çalışma ekonomisi bölümünde okuyup güvenlik yazılımına sahip olan katılımcıların sayısı 5
, İşletme bölümünde okuyup güvenlik yazılımına sahip olan katılımcıların sayısı 7 , Maliye
bölümünde okuyup güvenlik yazılımına sahip olanların sayısı 3 , İktisat bölümünde okuyup
güvenlik yazılımına sahip olanların sayısı 4 dür. Uluslararası ilişkiler bölümde okuyup
güvenlik yazılımına sahip olmayan katılımcıların sayısı 2 , Kamu yönetimi bölümünde okuyup
güvenlik yazılımına sahip olmayan katılımcıların sayısı 0 , Ekonometri bölümünde okuyup
güvenlik yazılımına sahip olmayan katılımcıların sayısı 3 , Çalışma ekonomisi bölümünde
okuyup güvenlik yazılımına sahip olmayan katılımcıların sayısı 1 , İşletme bölümünde okuyup
güvenlik yazılımına sahip olmayan katılımcıların sayısı 1 , Maliye bölümünde okuyup
güvenlik yazılımına sahip olmayanların sayısı 2 , İktisat bölümünde okuyup güvenlik
yazılımına sahip olmayanların sayısı 1 dir.
Tablo 14. Bölüm ile internet kullanım amacı değişkenlerine ilişkin Ki Kare istatistikleri
Perason ki-kare istatistiği 2,678 olarak hesaplanmıştır. Bu istatistiğin gözlenen anlamlık
düzeyi 0,848 dir. Bu değer anlamlılık düzeyi olan 0,05 ten büyük olduğu için H0 Red
edilemez. Dolayısıysa H0 : Bölüm ile güvenlik yazılımına sahipliğin arasında ilişki yoktur.
Sonucuna varılır.
s6 * bolumu Crosstabulation
7 4 10 5 7 3 4 40
77,8% 100,0% 76,9% 83,3% 87,5% 60,0% 80,0% 80,0%
2 0 3 1 1 2 1 10
22,2% ,0% 23,1% 16,7% 12,5% 40,0% 20,0% 20,0%
9 4 13 6 8 5 5 50
100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%
Count
% within bolumu
Count
% within bolumu
Count
% within bolumu
1
2
s6
Total
uluslararasi kamu ekonometri ceko istletme maliye iktisat
bolumu
Total
Chi-Square Tests
2,678a
6 ,848
3,291 6 ,772
,137 1 ,711
50
Pearson Chi-Square
Likelihood Ratio
Linear-by-Linear
Association
N of Valid Cases
Value df
Asy mp. Sig.
(2-sided)
11 cells (78,6%) have expected count less than 5. The
minimum expected count is ,80.
a.
18. Sayfa | 16
SONUÇ:
Ankete katılan 50 katılımcının 20 ‘si Bay, 30 ‘u ise Bayan , 12‘si 20 yaşında, 10’u 21
yaşında, 10’u 19 yaşına, 7’si 18 yaşında, 4’ü 23 yaşında, 7’si de 22 yaşındadır. Katılımcıların
bölüm ve gelir dağılımları sırasıyla 13 ‘ü ekonometri bölümünden, 4’ü kamu yönetiminden,
6’sı çalışma ekonomesiden, 8’i işletme bölümünden, 5 ‘i maliye bölümünden 5, ‘i iktisat
bölümünden 9’ u da ulusalar arası ilişkiler bölümünden , 18‘i 600 ile 800 TL arasında bir
gelire, 17’si 800 ile 1000 TL arasında bir gelire, 9’u 600 TL altında bir gelire, 6’sı 1000 TL
üstünde bir gelire sahiptir.
Gelir değişkeni internete erişim sahipliği üzerinde belirleyici bir etkiye sahip değildir.
Gelir ne kadar düşük olursa olsun katılımcıların internete erişimini etkilemektedir.
Katılımcılardan 38 kişi %76 oranı ile internette ortalama olarak 3 saat zaman
geçirmektedir.
Katılımcılardan 26 kişi %52 oranı ile boş zamanları değerlendirmek adına oyun
oynamaktadır.
Katılımcıların 28’i %56’sı internet erişiminde Adsl altyapısını kullanmaktadır. Adsl
altyapısını kullanan katılımcıların interneti en çok sosyalleşmek (Sosyal ağlar
facebook , twitter vb.) üzerine kullanmaktadır.
Teknolojiyi yakından takip eden katılımcıların 7’si lisans eğitimi bitince Bilişim üzerine
yüksek lisans yapmayı planlamaktadır. Aynı zamanda 13’ü ise lisans eğitimi bitince
Bilişim üzerine yüksek lisans yapmamayı düşünmektedir.Bu Sonuçlar bize teknolojiye
olan ilginin gelecek planlamasında etkili olmadığını göstermiştir.
İnterneti en çok araştırma yapmak için kullanan bölümler çalışma ekonomisi ve iktisat
bölümü olmuştur.
Katılımcılardan 40 kişi internete ulaştığı cihazda güvenlik yazılımı kullanmaktadır. Bu
sonuç bize eğitim düzeyinin internet güvenliği bilincini arttırdığını göstermektedir.
