Verilerin Değerlendirilmesi ve Sunulması

Verilerin İşlenmesi ve Sunulması Çeşitli araştırma teknikleri ile alanda yapılan araştırma gerçekleştirildikten sonra, cevap formları uygulamanın yapıldığı yerde hemen denetlenmeli ve eksiklikler ya da hataları düzeltilmelidir. Toplanan verilerin bazı bilgisayar programları (SPSS, SAS, BMDP, STATISTICA vb.) ile değerlendirilmelidir. En sık kullanılan bilgisayar programı SPSS’dir. Bu programda anket formu bilgisayara aktarılır ve her soru ve her seçenek numaralandırılır. Programda verilen her seçenek numarası tek tek bilgisayara girilir. Formda açık uçlu sorular varsa bu sorular gruplandırılarak numaralandırılır. Bu işleme ön kodlama denir.

Verilerin İşlenmesi ve Sunulması Formların kodlanmasında bir örnekliliği sağlamak için araştırmacı tarafından bir kodlama yönergesi hazırlanır. Kodlama yönergesinde özelikle açık uçlu soruların kodlanması ve bilgilerin veri kodlama kağıdına nasıl aktarılacağı konusunda bilgi verilir. Cevap kağıdında her soru ve cevapları numaralandırıldıktan sonra yani kodlama işleminden sonra veri girişi yapılır. Veri girişi sonunda öncelikle her soruya alınan cevap toplamını değişkenlere göre veren ham veriler elde edilir. Bunlara marjinal dağılım ya da frekans dağılımı denir. Ve bu veriler tablo haline dönüştürülür.

Verilerin İşlenmesi ve Sunulması Marjinal dağılım ya da frekans dağılımını gösteren tablolar her değişkenin yüzde olarak ifadesidir. Tablo 1.1:Eğitim Düzeyi Sıklık % Okur-Yazar Değil 29 6.5 Okur-Yazar 19 4.3 İlkokul 100 22.5 Ortaokul 47 10.6 Lise ve Dengi 121 27.3 Yüksekokul 124 27.9 Köy Enstitüsü 1 0.2 Yüksek Lisans 3 0.7 Toplam 444 100.0

Verilerin İşlenmesi ve Sunulması Birlikte incelenmesi istenen değişkenlere ait dağılımlar oluşturulur ve tablo haline getirilir. Bunlara çapraz tablolar denir. Bu tablolar ile iki ya da daha çok değişkenin birbirleriyle karşılaştırmalı dökümleri sergilenir. Yani iki değişken arasındaki ilişki belirlenir. Örneğin yaşla cinsiyetin ya da öğrenim durumu ile oy verilen partinin karşılaştırıldığı tablolar çapraz tablolardır. Kadın % Erkek Okur-Yazar Değil 29 6.5 Okur-Yazar 19 4.3 İlkokul 15 22.5 Ortaokul 7 10.6 Lise ve Dengi 12 27.3 Yüksekokul 24 27.9 Köy Enstitüsü 1 0.2 Yüksek Lisans 3 0.7 Toplam 100.0

Verilerin İşlenmesi ve Sunulması Frekans dağılımları ya da çapraz tablolar oluşturulurken şunlara dikkat edilmelidir. Her tabloya, tabloyu tanımlayan bir başlık verilmeli ve numaralandırılmalıdır. Tablolarda her seçeneğin toplan sayısı verilmeli ancak daha da önemlisi her seçeneğin yüzdesi verilmelidir. Tablolarda toplam kolonu bulunmalıdır Tablo ilk bakışta verilerin konuşturulmasını sağlayacak şekilde verilmelidir. Tablodaki veriler yazılı açıklamaya gerek duyulmaksızın anlaşılabilmelidir. Karmaşıklığı önlemek için tek bir tabloda bir çok veriyi sunmak yerine birkaç tabloda veriler sunulabilir. Gerektiğinde sadece % vererek tablolar hazırlanabilir.

Verilerin İşlenmesi ve Sunulması Veriler, tablolar yanında geometrik şekil ve grafiklerle de gösterilebilir. Grafik ya da şekiller verilerin bir bakışta kavranmasını sağlar ve yorumlamayı kolaylaştırır. Geometrik şekil ve grafikler verilerin sunulduğu tabloların yerine kullanılmaz, tablolara ek olarak kullanılır. Verilerin daha iyi anlaşılmasını sağlar. Grafikle göstermenin çeşitli olları vardır. Uygulamada en çok çizgi, sütun ve daire grafikleri kullanılır.

Çizgi grafikler belirli bir süredeki değişmeyi göstermek için kullanılır.

Sütun grafikler değişik durumları karşılaştırmak için kullanılır.

Daire dilimleri ise bütünün parçalarını göstermek için kullanılır.

Verilerin İşlenmesi ve Sunulması Grafikle göstermede önemli nokta, kullanılan ölçek ve işaretler hakkında açıklayıcı bilgi verilmesidir. Genellikle değişkenler “x” ekseniyle, oranlar ve dağılımlar ise “y” ekseniyle gösterilir.

Verilerin Değerlendirilmesi Uygulama sonucu elde edilen verilerin sınıflandırılarak incelenmesi ve yorumlanabilmesi için çeşitli ölçülerden yararlanılır. Dağılımların tanımlanmasında: Ortalama, dağılımı temsil eden bir ölçüdür. Dağılımın orta noktasını belirler. Ancak dağılımın yaygınlığını göstermez. Dağılımın yaygınlığını ölçmede kullanılan bir ölçü, standart sapmadır. Standart sapma, dağılımdaki her değerin ortalamaya göre uzaklığını belirler. Dağılımın yaygınlık derecesini belirler. Dağılımın yaygınlığını ölçmede kullanılan bir diğer ölçü varyans analizidir. Varyans analizi, standart sapmanın ortalamaya göre yüzde olarak ifade edilmesidir. Böylece standart sapmanın büyüklük ve küçüklüğü konusunda bir fikir elde edilir. Standart hata, ise örneklem hatasını gösterir, varsayılan bir dağılımın ölçülmesidir. Standart sapma ise gerçek bir dağılımın ölçüsüdür.

Verilerin Değerlendirilmesi Uygulama sonunda elde edilen değişkenler arası ilişkilerin saptanmasında da çeşitli istatistiki tekniklerden yararlanılır. Ölçüm düzeyleri:yaşamı kolaylaştırmanın bir yolu nesnelere belirli kurallar çerçevesinde numaralar verilmesidir. Örneğin, öğrenci no, sicil no, ağırlık, sıcaklık göstergeleri vb. Acaba bu numaralar arasında anlam farkı var mıdır? 2Kg şeker, 1 kg şekerin iki katıdır diyebiliriz ancak öğrenci numarası 2 olan öğrenci ile 1 olan öğrenci arasında benzer bir ilişki kuramayız. Bu farklılık ölçüm düzeyleri kavramını gündeme getirir. Kullanılan değişkenlerin ölçüm düzeylerinin farklı olması o değişkeni değerlendirmek için kullanacağımız istatistik tekniklerini de etkiler. İki değişken arasındaki ilişki test edilirken farklı istatistiksel çözümleme teknikleri kullanılır.

Verilerin Değerlendirilmesi Yaygın olarak kullanılan 4 ölçüm düzeyi vardır: Sınıflandırma ölçekleri: Bu düzeyde kullanılan rakamlar sadece ölçülen özellikleri sınıflandırmak içindir. Kadınlara 1, erkeklere 2 rakamının verilmesi gibi. Sıralama ölçekleri: Bu düzeyde kullanılan rakamlar sadece ölçülen özelliklerin birbirinden farklı olduğunu değil, büyüklük bakımından birbirine göre sıralarını da gösterir. Örneğin, ilkokul mezununun bilgisi lise mezunundan azdır. Ancak kullanılan rakamın büyüklüğü fazlalık miktarını belirlemez. Eşit aralık ölçekleri: Bu düzeyde rakamlar değişkenler arasındaki farklılığı da verir. Sıcaklığın 10 dereceden 15 dereceye çıkması 5 derece bir sıcaklık farkının olduğunu gösterir. Oranlı ölçekler: Bu düzeyde kullanılan rakamlar, ölçümler arasındaki farklılığın ne oranda olduğunu gösterir. Rakamların farklı ölçüm düzeylerinde farklı anlam taşımaları araştırmacıları bu rakamları kullanırken dikkatli olmaya iter.

Verilerin Değerlendirilmesi Tabloların İstatistiksel Değerlendirilmesi: Tablolarda verileri değerlendirmek için frekans dağılımları ve çapraz tablolardan yararlanılır. Değişkenlerin oranlarının azalış ve artışları yorumlanır. Örneğin çapraz tablolarda, gelir düzeyi arttıkça okuldaki başarı düzeyinin arttığı gözlemlenebilir. Veriler yorumlanırken mutlaka, daha önce yapılmış benzer araştırma verileri de karşılaştırmalı olarak verilmelidir.

İstatistiksel Önemlilik Testleri “Önemlilik testleri” bir araştırmada belirli değişkenler arasındaki ilişkileri test etmek için başvurulan tekniklerdir. 1-Ki kare testi: Uygulama ile elde edilen sonuçların (gözlenen frekans) teorik sonuçlarla (beklenen frekans) ne kadar uyum sağladığı araştırılır. Uygulama sonuçları teorik sonuçlara yakın olduğu oranda değişkenler arasında bir ilişkinin olmadığından yani iki değişkenin birbirinden bağımsız olduğundan bahsedilebilir. Aradaki fark arttığında ise değişkenler arasındaki bağımlılıktan yani iki değişken arasındaki bir ilişkiden söz edilebilir. Ki kare testi yalnızca değişkenler arasındaki ilişkinin anlamlı olup olmadığını verir. Araştırmacı bu ilişkinin ne oranda güçlü olduğunu öğrenmek isterse Phi, Crmer’s V, ve Contingengy katsayısı gibi istatistikler kullanır. Bu istatistikler ki karenin türevidirler.

Ki kare testi Phi: İki kolon ve iki satırdan oluşan tablolar için ilişkinin derecesini hesaplamada kullanılan bir istatistiktir. Phi 0 ile 1 arasında bir değerdir. Değer 1’e yaklaştıkça değişkenler arasında ilişki artar, 0’a yaklaştıkça bu ilişki azalır. Crmer’s V: Phi’nin daha büyük tablolar için geliştirilmiş halidir yani oluşturulan tablo 2 satır, iki sütundan büyükse kullanılır. Crmer’s V, Phi sayısı gibi 0 ile 1 arasında bir değerdir. Değer 1’e yaklaştıkça değişkenler arasında ilişki artar, 0’a yaklaştıkça bu ilişki azalır.

Ki kare testi Contingengy katsayısı: İlişkinin derecesini ölçen ve Ki kare testi ile bağlantılı diğer bir istatistiktir. Her boyuttaki tablo için kullanılabilir. Bu katsayının alabileceği en küçük değer sıfır iken alabileceği en yüksek değer tablonun boyutu ile ilgilidir. Bu katsayıyı kullanırken satır ve sütün sayısının birbirine eşit olması gerekir.

Ki kare testi Varyans analizi: İkiden çok grupta, gruplar arası farklılığı test etmek için kullanılır. Tek yönlü ya da çok yönlü uygulanabilir. Örneğin üç ayrı öğrenci grubunda başarıya anne eğitiminin etkisinin incelenmesi tek yönlü varyans analizidir. Üç ayrı öğrenci grubunda, başarıya anne eğitiminin yanında sosyo-ekonomik düzeyin etkisi de eklendiğinde çok yönlü varyans analizi söz konusudur.