Veri Analizi için Uygun Veri Analizi Secilmesi

... konulu sunumlar: "Veri Analizi için Uygun Veri Analizi Secilmesi"— Sunum transkripti:

1 Veri Analizi için Uygun Veri Analizi Secilmesi
1 Hazırlayanlar: Talip töre Kamran ibiyev Arzu demirtaş Dursun aktürk

2 Hakkında bilgi verilecektir.
Doç. Dr. Alper AYTEKİN 2 Bu bölümde; veri hazırlama süreci, Kodlama, düzeltme ve veri temizleme işlemleri, Eksik doldurulmuş anketler için çözüm yolları, Nicel analiz tekniklerinin sınıflandırılması, Parametrik testler için ön şartlar, çarpıklık ve basıklık, Uygun analiz tekniğinin seçimi, Veri analiz programları, Hakkında bilgi verilecektir.

3 Giriş Doç. Dr. Alper AYTEKİN 3 Anket, gözlem, mülakat, literatür taraması vb. gibi yollarla toplanan verilere “ham veri” denilir. Ham verilerin işlenerek, onlara bir anlam yüklenmesine ise “veri analizi” denir. Bir diğer ifadeyle, veri analizi yardımıyla toplanan verilerin araştırma sorusu bağlamında ne ifade ettiği ortaya konmaya çalışılmaktadır.

4 Doç. Dr. Alper AYTEKİN 4 Ham veriler, belirli kontrollere tabi tutulmadan ve üzerlerinde gerekli düzenlemeler yapılmadan analiz için uygun olmayabilir. Kontrol ve düzetme yapılmadan işleme tabi tutulan verilerden elde edilen sonuçların hatalı olma ihtimali çok yüksektir ve telafisi mümkün olmayan sonuçlar doğurma ihtimali yüksektir.

5 Veri hazırlama süreci Doç. Dr. Alper AYTEKİN 5 Saha çalışmasında toplanan ham verilerin analize hazır hale getirilmesi amacıyla yapılan işlemler dizisine veri hazırlama süreci adı verilir. Bu süreçte; Anketlerin kontrol edilmesi Düzenleme /edit etme Kodlama Verilerin bilgisayar ortamına aktarılması Veri temizleme İstatiksel düzenlemeler Uygun analiz stratejisinin seçimi

6 1-Anketlerin kontrol edilmesi
Doç. Dr. Alper AYTEKİN 6 Bu işlem esnasında anketlerin tam olarak doldurulup doldurulmadığı, cevapların belirli bir şekil takip edip etmediği (tüm şıkların aynı şekilde işaretlenmesi gibi), cevaplayıcının anket doldurmadaki ciddiyeti veya ciddiyetsizliği, soruların anlaşılıp anlaşılmadığı kontrol edilir. Geri dönen anket sayısının yeterli olup-olmaması (yeterli değilse, yeniden yapılması gibi)

7 2- Düzenleme (Edit etme)
Doç. Dr. Alper AYTEKİN 7 Düzenleme işlemi geri dönen anketlerin doğruluk ve hassasiyetlerini artırmak amacıyla yapılmaktadır. Şıkların doğru kodlanıp- kodlanmadığı, Açık uçlu soruların bir kodlama sistematiği tabi tutulması, Cevaplandırılmayan sorularla ilgili hususlar; Doldurulmak üzere geri göndermek Eksik olan cevabın yerine uygun bir şık işaretlemek Eksik cevaplı anketlerin iptal edilmesi

8 3- Kodlama Doç. Dr. Alper AYTEKİN 8 Verilerin anlamlı bir şekle dönüştürülmesi için bilgisayar programlarının diline (sayısal hale) dönüştürülmesi işlemidir. Bilgisayarların anladığı dil sayılardan ibarettir. Kodlama örnekleri; nominal, aralık,ordinal

9 4- Verilerin bilgisayar ortamına aktarılması
Doç. Dr. Alper AYTEKİN 9 Eğer düzelme işlemi varsa yapıldıktan sonra, kodlar yardımıyla veriler ilgili programa girilmelidir. Veri girişi esnasında hatalı durumlara karşı uyanık olunmalıdır.

10 5- Veri temizleme Doç. Dr. Alper AYTEKİN 10 Bu kademede incelenen konular arasında aşırı uç değerlerin tespiti, cevaplar arasındaki mantıki çelişkilerin saptanması, cevap aralığı dışında kalan cevapların bulunması ve temizlenmesi ile eksik cevaplara çözüm bulma yer almaktadır. Kontrol soruları deneklerin cevap tutarlılıklarını ortaya koymak açısından dikkate alınmalıdır. Uç değerlere dikkat edilmelidir (Tümü çok iyi veya kötü gibi)

11 Doç. Dr. Alper AYTEKİN 11 Eksik değerlerin yeni değerlerle değiştirilmesinde kullanılan alternatifler; Söz konusu değişkenlere ait ortalama değerlerle değiştirme Mevcut verilerle oluşturulacak model ile tahmin sonucu elde edilen değerlerle değiştirme Özellikle zaman serisi türü verilerde eksik değişken için eksik gözlemden bir önceki ve sonraki gözlemlerin ortalamasını kullanma Araştırmacı tarafından subjektif olarak tespit edilen bir değerle değiştirme

12 6-İstatiksel düzenlemeler
Doç. Dr. Alper AYTEKİN 12 Verilerin istatiksel olarak düzenlenmesi işlemi; değişkenlere ağırlık atama; değişkenlerin yeniden tanımlanması (kategori sayısının 5’ten 3’e indirilmesi) ve ölçek transformasyonlarını içermektedir.

13 7- Uygun analiz stratejisinin seçimi
Doç. Dr. Alper AYTEKİN 13 Yanlış tekniklerin kullanılması hatalı sonuçların çıkmasına ve yanlış yorumlara neden olabilir. Uygun olmayan analiz tekniğinin seçimi sosyal bilimlerde sıklıkla yapılan bir hatadır.

14 ANALİZ TEKNİKLERİNİN SINIFLANDIRILMASI
Doç. Dr. Alper AYTEKİN 14 Değişken Sayısına Göre Sınıflandırma Veri özelliklerine göre sınıflandırma Parametrik analiz teknikleri Parametrik olmayan analiz teknikleri Amaçlara göre sınıflandırma Farklılıkların tespitine yönelik analiz teknikleri İlişkilerin analizine yönelik testler

15 1- DEĞİŞKEN SAYISINA GÖRE SINIFLANDIRMA
Doç. Dr. Alper AYTEKİN 15 Bu grupta yer alan analiz tekniklerinin sınıflandırmasında kullanılan kriter, analizin kaç değişken üzerinde yapıldığıdır. Bu grupta yer alan analizler; Tek değişkenli analizler ve Çok değişkenli analizler, olmak üzere iki gruba yarılmaktadırlar. (Bazı kaynaklarda, tek, iki ve çok değişkenli analizler şeklinde de sınıflandırılmaktadır)

16 Doç. Dr. Alper AYTEKİN 16 Tek değişkenli analizlerde, analiz sadece tek bir değişken üzerinde yapılmaktadır. Bu analizlerin amacı, genellikle söz konusu değişkenle ilgili olarak değişik gruplar arasında (denek grupları arasında) istatiksel anlamda herhangi bir farkın olup olmadığının veya farklı denek gruplarına ilişkin cevapların dağılımları arasında farkın olup olmadığının araştırılmasıdır.

17 Buradaki (tek) değişken, MAAŞ’tır.
Doç. Dr. Alper AYTEKİN 17 Örnek; aldıkları maaş açısından, bir işletmede çalışan bay ve bayan işçiler arasında anlamlı bir fark var mıdır? Buradaki (tek) değişken, MAAŞ’tır. Tek değişkenli analiz teknikleri arasında; T-testi, z-testi, one way ANOVA, Mann Whitney U testi, ki-kare testi sayılabilir.

18 Doç. Dr. Alper AYTEKİN 18 Çok değişkenli testler ise, daha çok iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkilerin incelendiği tekniklerdir. Bu tekniklerde belirli değişken(ler)deki değişim, (bağımlı değişken), diğer değişkenler (bağımsız değişkenler) yardımıyla açıklanmaya çalışılmaktadır.

19 Doç. Dr. Alper AYTEKİN 19 Bağımlı değişken; bir veya birden fazla değişken tarafından açıklanmaya veya tahmin edilmeye çalışılan değişkendir. Bağımsız değişken ise, her hangi bir bağımlı değişkenin açıklanmasında veya tahmin edilmesinde kullanılan açıklayıcı değişkendir.

20 Doç. Dr. Alper AYTEKİN 20 Örneğin; bir tüketicinin alışveriş merkezine gittiğinde yapmış olduğu harcama miktarını tespit etmek amacıyla cinsiyet ve markette kalış süresi ile harcama miktarı arasında oluşturulacak olan modelde; harcama miktarı bağımlı değişken ve harcama miktarını etkileyen cinsiyet ve merkezde kalış süresi ise bağımsız değişkenleri temsil etmektedir.

21 Çok değişkenli testler arasında;
Doç. Dr. Alper AYTEKİN 21 Çok değişkenli testler arasında; Korelasyon analizi, Regresyon analizi, Ayırma analizi, Gruplama analizi ve Faktör analizi sayılabilir.

22 Doç. Dr. Alper AYTEKİN 22 Korelasyon Analizi; İki değişken arasındaki ilişkinin şiddetini ölçmeye yönelik analiz tekniğidir. Korelasyon analizi, düşük seviyede bir ölçüm aracıdır. Daha yüksek seviyelerde ölçüm analizleri ise regresyon ve faktör analizleridir. Regresyon Analizi; bir bağımlı değişken ile bir veya birden fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi incelemektedir. Bir başka deyişle, bağımsız değişkenler yardımıyla bağımlı değişkendeki değişimleri açıklamaya çalışan bir analiz tekniğidir.

23 Doç. Dr. Alper AYTEKİN 23 Ayırma analizi (diskriminant analizi); regresyon analizine benzeyen bir analiz tekniği olup, bağımlı değişkenin kategorik (grupları temsil eden nominal değerler 0 ve 1 gibi) olduğu ve bağımsız değişkenlerin ise en az aralık ölçeğinde olması gereken bir analiz tekniği olup, amacı gruplar arasındaki ayırımı ortaya koyan değişkenleri tespit etmeye çalışmaktadır.

24 Doç. Dr. Alper AYTEKİN 24 Kümeleme analizi (cluster); denekleri, tüketicileri, insanları veya ankete katılanları çeşitli özelliklere göre kümelere ayırmaya çalışan bir analiz tekniğidir. Faktör analizinde değişkenler arasındaki benzerlikler yardımıyla değişkenler gruplandırılırken, kümeleme analizinde ortak özellikler çerçevesinde bireylerin sınıflandırılması yapılmaktadır.

25 Doç. Dr. Alper AYTEKİN 25 Faktör Analizi; birbiri ile ilişkili olduğu düşünülen çok sayıdaki değişken arasındaki ilişkinin yapısına ilişkin ipuçları sağlamak amacıyla kullanılan bir analiz türüdür.

26 2- VERİ ÖZELLİKLERİNE GÖRE SINIFLANDIRMA
Doç. Dr. Alper AYTEKİN 26 Bu grup analizlerin sınıflandırılmasında verilerin özellikleri dikkate alınmaktadır. Buna göre sınıflandırma; Parametrik Analiz teknikleri ile Parametrik Olmayan Analiz teknikleri, olmak üzere ikiye ayrılarak incelenebilir.

27 Parametrik Analiz Teknikleri;
Doç. Dr. Alper AYTEKİN 27 Parametrik Analiz Teknikleri; Bazı analiz tekniklerinin uygulanabilmesi için ön şart olarak, toplanan verilerin belirli özelliklere sahip olmaları veya belirli şartları sağlamaları beklenmektedir. Parametrik analiz tekniklerinin uygulanabilmesi için verinin en azından aralık veya rasyo seviyesinde ölçülmüş olması gerekmektedir. Nominal veya ordinal (sıralama) ölçüm seviyesindeki veriler bu test için uygun değildir.

28 Parametrik Olmayan Analiz Teknikleri;
Doç. Dr. Alper AYTEKİN 28 Parametrik Olmayan Analiz Teknikleri; İfade edildiği üzere, parametrik analiz tekniklerinin veriye uygulanabilmesi için analize tabi tutulacak verilerin belirli şartları taşıması gerekmektedir. Ancak, şartların birinin veya birkaçının ihlali durumunda parametrik analiz teknikleri uygulanmaz. Bu durumda parametrik analiz şartlarını sağlayamayan verilere uygulanabilen ve daha az sayıda şartlar öne süren analiz tekniklerine gerek duyulmaktadır. Başka bir ifade ile, verinin dağıtımsal özellikleri üzerinde pek fazla durmayan analiz teknikleri gerekli olmaktadır.

29 Doç. Dr. Alper AYTEKİN 29 Dağılımdan bağımsız testler olarak da bilinen parametrik olmayan testler, verilerin dağılımsal özellikleri ile ilgili olarak, parametrik testlerde olduğu gibi uygulanabilirlik şartı olarak çok katı şartlar ortaya koymamaktadır.

30 3-AMAÇLARA GÖRE SINIFLANDIRMA
Doç. Dr. Alper AYTEKİN 30 Genel olarak tüm istatiksel analiz teknikleri iki amaca hizmet etmektedirler, bunlardan birincisi farklılıkların tespiti ve ikincisi ise ilişkilerin incelenmesidir. Farklılıkların Tespitine Yönelik Analizler; Bu amaçla kullanılan testler, T-testi (İki grup arası farklılıklarda) Ki-kare testi (İki grup arası farklılıklarda) Z-testi (İki grup arası farklılıklarda) ANOVA (İkiden fazla grup arası farklılıklarda) One way ANOVA (İkiden fazla grup arası farklılıklarda)

31 T- TESTİ 31 T testi, hipotez testlerinde en yaygın olarak kullanılan yöntemdir. İki grubun ortalamaları karşılaştırılarak, aradaki farkın rastlantısal mı, yoksa istatistiksel olarak anlamlı mı olduğuna karar verilir. 

32 Kİ KARE UYGUNLUK TESTİ 32 İki değişken arasındaki ilişkinin istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını belirlemek amacıyla kullanılır. “Gelir düzeyi ile siyasi parti seçimi”, “eğitim düzeyi ile okunan gazete”, “iş tatmini düzeyi (evet, kısmen, hayır) ile ücret” değişkenleri arasındaki ilişkiler Ki – Kare Bağımsızlık Testi ile incelenebilir.

33 VARYANS ANALİZİ (ANOVA)
33 Farklı gruplar arasında karşılaştırma yapacağımızda grup sayısı ikiden fazla ise varyans analizi kullanılır. Bağımsız Örneklem Tek Yönlü Varyans Analizi Bağımsız Örneklem İki Yönlü Varyans Analizi İlişkili Örneklem Tek Yönlü Varyans Analizi İlişkili Örneklem İki Yönlü Varyans Analizi Çok Faktörlü Varyans Analizi Varyans Analiz yöntemleri

34 Bağımsız Örneklem Tek Yönlü Varyans Analizi
34 İkiden fazla grubun ortalamaları karşılaştırılır. Örneğin; Evlilik hakkındaki görüşlerin medeni duruma (evli, bekar, dul) göre farklılık gösterip göstermediğini test etmek istersek, Farklı eğitim düzeylerindeki kadınların kozmetik harcamaları arasında fark olup olmadığını bulmak için bu yöntem kullanılır.

35 Bağımsız Örneklem İki Yönlü Varyans Analizi
35 Belli bir bağımlı değişken üzerinde, birden fazla bağımsız değişkenin ortak etkisini ölçmek için kullanılır. Örnek: Erkek ve kadın öğretmenlerin mesleki performansları yaşlarına bağlı olarak farklılık gösterir mi?

36 İlişkilerin (Bağımlılıkların) Tespitine Yönelik Analizler ;
Doç. Dr. Alper AYTEKİN 36 İlişkilerin (Bağımlılıkların) Tespitine Yönelik Analizler ; Bu anlamda; Korelasyon Analizi Regresyon Analizi Faktör Analizi

37 UYGUN ANALİZ TEKNİĞİNİN SEÇİMİ
Doç. Dr. Alper AYTEKİN 37 Analizlerin, sağlıklı güvenilir ve faydalı olabilmesi için sadece kullanılan verinin kaliteli olması yeterli olmayıp, uygun analiz tekniğinin seçimi de son derece önemlidir. Tablo 1’de farklı veri türleri için uygun analiz teknikleri gösterilmektedir.

38 Çeşitli veri türlerine uygun analiz teknikleri
Doç. Dr. Alper AYTEKİN 38 Tablo 1 Test türü Ölçüm seviyesi Farklılıkların Testleri İki değişken arası ilişki Tek Grup İki grup arası Parametrik Olmayan Nominal Ki-kare Ordinal/ Sıralama İşaret testi Run testi Mann Whithney U testi Wilcoxon Kruskal Wallis Sperman rank korelasyonu Parametrik İnterval/ Aralık ve Oransal Z-test T-testi ANOVA (3 ve daha fazla grup) Regresyon Korelasyon

39 Veri toplama ve test istatistiğinin hesaplanması
Doç. Dr. Alper AYTEKİN 39 Bu kademede saha çalışmalarında elde edilen veriler üzerinde daha önce belirlenen uygun istatiksel analizler uygulanarak, test sonuçları belirlenmektedir. Bu süreçte örnek boyutu önem arz etmektedir. Çünkü örnek boyutu artıkça sonuçların güvenirlik ve doğruluk derecesi de artmaktadır.

40 Hesaplanan test istatistiğine ilişkin olasılığın belirlenmesi
Doç. Dr. Alper AYTEKİN 40 Bu kademede yukarıda belirlenen şekilde hesaplanan ilgili test istatistiğine tekabül eden olasılık değerinin belirlenmesi gerekmektedir. Bunun için hazır halde bulunan tablolardan yararlanılabileceği gibi, günümüz modern bilgisayarları bu işlemi araştırmacının talep etmesine gerek kalmaksızın sunmaktadır. Belirlenen bu değerler, daha sonraki kademede bahsedilecek olan kritik değer ile karşılaştırılacaktır.

41 Veri Analiz Programları
Doç. Dr. Alper AYTEKİN 41 Nitel Analiz Programları Nicel Analiz Programları

42 Nitel Veri Analizi Programları
42 Nitel veri analiz programları, araştırmacılar tarafından çoğunlukla yanlış anlaşıldığı üzere sadece verileri organize etmeye yarayan bir araç değildir; kategorilerin hiyerarşik düzenlenişinden daha fazlasına olanak tanımaktadır. Nitel araştırma, nicel araştırmaların aksine, sonuca ulaşmak için veya rakam kullanmaz.

43 Nitel araştırma konunun "nasıl?" sorusunun cevabı olan kısmını değil;
görüşme kayıtları, e-postalar, notlar, geribildirim formları, resimler ve videolar gibi yapılandırılmamış veri analizlerinden oluşan ve konunun "neden?" sorusunun cevaplandığı kısmını araştırır.

44 NVivo 44 NVivo, ucu açık anket sorularından alınan metin yanıtlarını analiz etmeyi kolaylaştırır. NVivo’yu, sosyal bilimlerin tüm alt dallarında çalışan sosyologlar, psikologlar, tarihçiler, siyaset bilimciler, iktisatçılar ve eğitim bilimleri alanındaki akademisyen ve araştırmacılar kullanabilirler. 

45 Ses veya video dosyalarıyla çalışma olanağı sağlar.
45 Ses veya video dosyalarıyla çalışma olanağı sağlar. Güçlü ‘kodlama’ araçlarıyla karmaşık bilgileri düzenleme ve bütünüyle planlama imkanı sağlamaktadır. Kilit noktaları vurgular, hızlı geri çağırma ve daha sonra analiz yapmaya olanak sağlar.

46 İlişkiler aracı ile, ilişkiler hakkında analiz yapmayı sağlar.
46 İlişkiler aracı ile, ilişkiler hakkında analiz yapmayı sağlar. Kodlama çubuklarıyla proje konularını izler ve cinsiyet, yaş veya gelir gibi diğer etkenlerle karşılaştırma yapma olanağı sunar. Anketler saklanabilir ve sonuçlar karşılaştırılabilir. ‘Model’ ve ‘tablolar’ çıkararak yeni fikir, ilişki ve bulguları görsel olarak oraya koyabilmeyi sağlar.

47

48

49 Nicel Veri Analizi Programları
49 SPSS Programı Spss programı sosyal bilimlerde kullanılan ve kullanımı kolay bir istatistik programıdır. 1968 yılında ortaya çıkmıştır, şuan 20. sürümü PASW adıyla kullanılmaktadır.

50 Spss hangi alanlarda kullanılmaktadır?
50 Anket ve market araştırması, Akademik araştırmalar, Kalite artırılması, Planlama ve ileri öngörüm, İnsan kaynakları ve kaynak kullanımı, Rapor yazma ve karar verme.

51 SPSS İşlevleri Mevcut Veri Dosyalarının Açılması
51 Mevcut Veri Dosyalarının Açılması Farklı Dosya Formatlarından Veri Almak Daha Önceden Oluşturulan Çıktı (Output) Dosyalarını Açmak Dosyaları Kaydetmek

52 SPSS İşlevleri Veri Dosyaları Oluşturmak
52 Veri Dosyaları Oluşturmak Çıktı Dosyalarını Oluşturmak ve Düzenlemek Kullanılacak Ölçek Türünün Belirlenmesi

53

54

55 Kaynakça