X
Menu
Verilerin Analiz Edilmesi

Verilerin Analiz Edilmesi

Toplanmış verilerin analiz yöntemi araştırma sorusuna cevap bulmanın en önemli aşamalarından biridir. Veri analizi farklı yöntemlerle gerçekleştirilebilir. Önemli olan konuyla ilgili toplanan veriye uygun yöntemle çözümlemek, özetlemek ve araştırma ile ilgili sağlıklı çıkarımlarda bulunabilmektir. Toplanan veriler araştırma tasarımının türüne ve araştırmanın amaçlarına göre farklı veri analiz yöntemi gerektirir. Bu yöntemleri nicel veri ve nitel veri analiz yöntemleri şeklinde sımflandırabiliriz07.

Nicel Veri Analiz Yöntemleri: Nicel veri, herhangi bir özelliğin sayısal olarak hangi miktarda olduğunu betimler. Genellikle anketler, ölçekler ve testler gibi veri toplama araçları ile elde edilen nicel veriler istatistiksel ve matematiksel yöntemler kullanılarak çözümlenir.

Betimsel İstatistikler: Araştırmacı, ömeklemden elde ettiği sayısal veriyi özetlemek amacıyla betimsel istatistiklerden yararlanır. Betimsel istatistikler, bir değişken içerisinde her bir değerin kaç kez tekrar ettiği, değerlerin merkez olarak seçilen bir nokta etrafında nasıl bir dağılım gösterdiği gibi özet bilgileri kapsar. Örneğin, her araştırmada, araştırmacı ömeklemi betimlemek durumundadır. Ömeklemde yer alan katılımcıların demografik bilgilerine (cinsiyet, yaş, eğitim düzeyi, statüsü, çalışma süresi gibi) ait yüzde oranları veya frekansları ortaya çıkarılmalıdır. Ayrıca, araştırma konusuyla ilgili değişkenlere ait ortalama, standart sapma gibi istatistikler çıkarılarak örneklemin kimlerden oluştuğu ve özelliklerinin neler olduğu konusunda çözümlemeler yapılır.

Frekans dağılımı, bir değişken içerisinde her bir değerin veya değerler kümesinin hangi sıklıkla, kaç kez tekrarlandığını gösterir. Örneğin, verilerin toplandığı ömeklemi cinsiyet değişkenine göre betimlemede, katılımcıların 102’si kadın 88’i erkek şeklinde ifade kullanılabilir. Ayrıca, frekans dağılımını özetlemek için çizgilerden ve grafiklerden yararlanılarak görsel sunum yapılabilir.

Merkezi eğilim ölçüleri, bir değişkeni oluşturan değerlerin merkez nokta etrafında dağılımlarım betimler. Yaygın olarak kullanılan ölçümler mod, medyan ve aritmetik ortalamadır. Mod, bir veri diziliminde en sık yinelenen değerdir. Medyan, değişkene ait değerlerin küçükten büyüğe doğru sıralanışında ortada bulunan değeri ifade eder. Aritmetik ortalama ise, değişkene ait değerlerin toplamının o değişkendeki değer sayısına bölünmesi ile hesaplanır. Merkezi değişkenlik veya yayılma ölçüleri ise, değişkene ait değerlerin merkezi eğilim etrafında nasıl yayıldıklarını gösterir. Yaygın olarak kullanılan merkezi değişkenlik ölçüleri dizi genişliği ve standart sapmadır. Dağılım aralığı olarak da nitelendirilen dizi genişliği değişkene ait en yüksek değer ile en düşük değer arasındaki farktır. Standart sapma ise merkezi değişkenlik hakkında daha sağlıklı bilgi verir. Standart sapma, değişkene ait değerlerin ortalamaya göre yayılmasını gösteren bir istatiksel ölçüdür. Eğer birçok değer ortalamaya yakın ise, standart sapma değeri küçüktür; eğer birçok değer ortalamadan uzakta yayılmışlarsa standart sapma değeri büyük olur. Bilimsel araştırmalarda, merkezi değişkenlik ölçüleri çoğunlukla merkezi eğilim ölçüleri ile birlikte verilmekte ve yorumlanmaktadır. Örneğin, verilerin toplandığı ömeklemi örgütte çalışma süresi değişkenine göre betimlemede, katılımcıların örgütte çalışma süresinin ortalaması 5.4 yıldır (standart sapma =1.2 yıl) şeklinde ifade kullanılabilir.

Yordamsal İstatistikler: Yordamsal istatistikler, örneklemden elde edilen verilerden yola çıkarak evren hakkında genellemeler yapılmasında kullanılır. Ayrıca, araştırma konusuyla ilgili değişkenler arasındaki ilişkiyi incelemek veya grupları karşılaştırmak için yordamsal istatistiklerden yararlanılır.

Hipotez testi, yordamsal istatistiğin en sık kullanılan türüdür. Genel olarak hipotez, araştırma konusuna ilişkin bir önermedir. İstatistiksel anlamda, hipotez, araştırma konusuna ait değişken değeri hakkında ileri sürülen ve doğruluğu, geçerliliği bu değişken hakkında bilgi üreten istatistiklerden ve bu istatistiklerin örnekleme dağılımıyla ilgili bilgilerden yararlanarak araştırılabilen önermelerdir. Hipotez testi, ömeklem istatistiklerini kullanarak, bir hipotezin doğru olup olmadığım bulmaya yönelik çalışmalardır. Yordamsal istatistikte hipotez testi, örneklem gözlem değerlerinden yararlanarak, bu ömeklemin temsil ettiği evren hakkında yorum yapmaktır. Hipotez testleri, araştırma konusuyla ilgili değişkenleri ölçmede kullanılan ölçüm aracına bağlı olarak parametrik hipotez testleri ve parametrik olmayan hipotez testleri şeklinde sınıflandırılır.

Parametrik testler değişkenlerinin ölçümünde eşit aralıklı (interval) veya oransal (ratio) ölçeklerin kullanıldığı hipotez testleridir. Bir başka ifadeyle, veri toplama aracıyla değer alınmış ve süreklilik gösteren ölçümlere denir. Ölçümlerin en az aralık düzeyinde olması, verilerin normal dağılım göstermesi ve karşılaştırılan grupların varyanslarınm benzer olması parametrik testlerin başlıca şartların dandır. Parametrik testlerin uygulanması için bazı kaynaklarda ömeklemin en az 30 veya 50 gibi katılımcıdan oluşması gerektiği belirtilse de, ideal ömeklem büyüklüğünü kesin olarak saptamak pek mümkün değildir. Çünkü örneklemden örnekleme normal dağılım ve merkezi değişkenlik farklılık gösterebilir. Parametrik testler ömeklemin sayısına, bu ömeklemlerin bağımsız veya bağımlı oluşuna bağlı olarak farklılık gösterirler. En önemli parametrik testler t testi ve ANOVA testidir. Parametrik olmayan testler, değişkenlerinin ölçümünde, sınıflama (nominal) veya sıralama (ordinal) ölçeklerinin kullanıldığı hipotez testleridir. Bu tür testler, parametrik test koşullarının yerine getirilemediği durumlarda kullanılır. Örgütsel davranış araştırmalarında sıklıkla kullanılan Likert tipi ölçekler (en az beş basamaklı), kuramsal olarak sıralama ölçeği olarak kabul edilmekle birlikte, yazında kabul gören anlayış, parametrik testlerin bu ölçeklere de uygulanabileceği yönündedir (Bu ölçeklerle toplanmış verilerin parametrik test koşullarım sağlaması koşuluyla). Parametrik testler evren parametreleri ile ilgili genelleme yapma amacına hizmet ederken, parametrik olmayan testler böyle bir amaçla geliştirilmemişlerdir. Parametrik testlerde olduğu gibi, parametrik olmayan testlerde, evrenin (örneklemin) tek ya da iki oluşuna ve iki evren (iki ömeklem) söz konusu olduğunda da ömeklemlerin bağımsız ve bağımlı oluşuna göre sınıflandırılır. Wilcoxon testi, MarnıWhitney U testi parametrik olmayan testlerden bazılarıdır.

Örneğin, araştırmacı, “yönetici ve işgörenlerin psikolojik iklim algıları arasında anlamlı bir fark var mıdır?” şeklinde oluşturduğu araştırma sorusuna yanıt bulmak için, çeşitli veri toplama araçlarıyla nicel veriyi elde etmesi ve daha sonra bu veriyi bağımsız ömeklem için t testini uygulayarak çözümlemesi gerekmektedir. Bir başka araştırma sorusu, “işletme yöneticilerinin işletme verimliliğini artırmada kullanılan demokratik, otokratik ve bırakınız yapsınlar yönetim tarzlarına ilişkin görüşleri arasındaki fark önemli midir?” şeklinde olabilir. Bu durumda araştırmacı nicel veriyi ilişkili ölçümler için tek faktör varyans analizini uygulayarak çözümlemelidir. Son örnek olarak, araştırma hipotezi, “iş doyumunun görev performansı üzerinde olumlu yönde etkisi vardır” şeklinde oluşturulduğunu varsayalım. Bu durumda, hipotez testi, nicel veri korelasyon ve basit doğrusal regresyon analiziyle çözümlenir.

Mr. Book

Mr. Book

Başvurularınız için Ücretsiz Danışma hattımızı arayınız. Veya başvuru formunu doldurarak iletiniz.
Mr. Book
www.uludagtezmerkezi.com Bir UTM akademik danismanlik hizmetidir.