Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri. Bölüm 8. VERİ İŞLEMEYE HAZIRLIK, TEMEL İSTATİSTİKİ ÖLÇÜLER VE ANALİZ TÜRLERİ Sait Gürbüz - Faruk Şahin

Transkript

1 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri Bölüm 8 VERİ İŞLEMEYE HAZIRLIK, TEMEL İSTATİSTİKİ ÖLÇÜLER VE ANALİZ TÜRLERİ Sait Gürbüz - Faruk Şahin

2 Öğrenim Kazanımları Bu bölümü okuyup anladığınızda; 1. Veri analizi öncesi ne tür işlemler yapıldığını açıklayabilecek, 2. Verinin nasıl bilgisayara işlenebileceğini ve ham veriyi analiz öncesi hangi işlemlerden geçirebileceğini belirtebilecek, 3. Merkezi eğilim, değişkenlik ve biçim ölçülerinin neler olduğunu açıklayabilecek, 4.İstatistiksel analiz yöntemleri konusunda yapılan sınıflandırmayı kavrayabilecek, 5. Parametrik ve parametrik olmayan testler arasındaki ayrımı belirtebilecek ve genel olarak hangi testlerin kullanıldığını söyleyebileceksiniz. Copyright Gürbüz ve Şahin (2014), Seçkin Yayıncılık 2

3 Veri Hazırlama * Veri hazırlama, araştırmacının topladığı veriyi, analiz işlemleri öncesinde uygunluk ve kalite açısından yaptığı işlemlerdir. * Her araştırmacının gelen veriyi izlemek ve kaydetmek için tercihi farklı olabilir. Burada önemli olan husus, araştırmacının analiz yapmasına imkân sağlayabilecek bir veritabanı oluşturabilmektir. * Bu işlemler için standart bir bilgisayarda veritabanı programı (örneğin, Microsoft Access, Claris Filemaker) veya yaygın istatistik programları (örneğin, IBM SPSS, SAS, Minitab, Datadesk) kullanılarak gerçekleştirilebilir. Copyright Gürbüz ve Şahin (2014), Seçkin Yayıncılık 3

4 Veri Kontrolü * Araştırmacı katılımcılardan veriler geldikçe yapacağı gözden geçirme süresince birtakım sorular sorması gerekir. Katılımcıların verdikleri tüm yanıtlar okunaklı mı? Eksik bırakılan bir yer var mı? Veriler özenli ve dikkatli doldurulmuş mu? Soruların hepsi cevaplanmış mı? İlgili tüm bağlamsal bilgiler (örneğin zaman, yer, araştırmacı gibi) kapsanmış mı? Copyright Gürbüz ve Şahin (2014), Seçkin Yayıncılık 4

5 Veri Kontrolü * Veri toplama sürecinde dikkat edilmesi gereken ilkeler şu şekilde özetlenebilir. İlgililik: Toplanmış veriler, araştırma konusuyla ilgili olmalıdır. Basitlik: Toplanmış veriler, analiz işlemlerine uygun olacak şekilde basit olmalıdır. Doğruluk: Toplanmış veriler, araştırma konusunda yer alan olguları, olayları ve kavramları simgelemelidir. Açıklık: Toplanmış veriler muğlâk olmamalı; açık, sade ve anlaşılması kolay olmalıdır. Copyright Gürbüz ve Şahin (2014), Seçkin Yayıncılık 5

6 Veri Kodlama Rehberinin Hazırlanması * Kodlama her bir değişkenin değeri için bir sayının atanması işlemidir. (özellikle IBM SPSS aracılığıyla veri analizi yapılacaksa) Copyright Gürbüz ve Şahin (2014), Seçkin Yayıncılık 6

7 Verinin Bilgisayar Ortamına Aktarılması * IBM SPSS programı veri analizine yönelik sosyal bilimlerde çok sık kullanılan programlardan biridir. Copyright Gürbüz ve Şahin (2014), Seçkin Yayıncılık 7

8 Verinin Bilgisayar Ortamına Aktarılması değişken ismi Veri türü Karakter uzunluğu Sayısal veri için ondalık basamak uzunluğu etiket Etiket değerinin tanımlanması Hatalı veri tanımlaması Sütun genişliği hizalama Değişkene ait ölçüm düzeyi Değişken türü * IBM SPSS programında değişkenleri tanımlama işlemi. Copyright Gürbüz ve Şahin (2014), Seçkin Yayıncılık 8

9 Verinin Bilgisayar Ortamına Aktarılması * IBM SPSS programında veri görünümü. Copyright Gürbüz ve Şahin (2014), Seçkin Yayıncılık 9

10 Veri Dönüştürme * Eksik değerleri belirlemek için IBM SPSS programında Transform => Replace Missing Values komutu verilir. Copyright Gürbüz ve Şahin (2014), Seçkin Yayıncılık 10

11 Veri Dönüştürme * Veri değiştirme veya yeniden kodlama için IBM SPSS programında Transform => Recode komutuyla kolaylıkla yapılabilmektedir.. Copyright Gürbüz ve Şahin (2014), Seçkin Yayıncılık 11

12 Veri Dönüştürme * Matematiksel işlemler için de IBM SPSS programında Transform => Recode komutu uygulanabilir. Copyright Gürbüz ve Şahin (2014), Seçkin Yayıncılık 12

13 Sıklık Dağılımı Tablo 8.1: Katılımcıların Eğitim Durumu Eğitim Öğrenim Düzeyleri Sıklık Oran (%) Geçerli Oran (%) Birikimli Oran (%) İlköğretim Lise Yüksekokul Üniversite Lisansüstü Toplam 18 17,0 17,0 17, ,9 50,9 67,9 9 8,5 8,5 76, ,7 21,7 98,1 2 1,9 1,9 100, ,0 100,0 * Sıklık (frekans) dağılımı, bir değişkene ait değerlerin sıralamasıdır. Bir sıklık dağılımı verinin özel sınıflara bölündüğünü ve bir sınıfta meydana gelen tekrar sayısını gösterir. Copyright Gürbüz ve Şahin (2014), Seçkin Yayıncılık 13

14 Merkezi Eğilim Ölçüleri * Merkezi eğilim, bir değişkene ait değerlerin merkez noktası ve bu nokta etrafındaki dağılımını nitelemektedir. * Aritmetik Ortalama: Bir değişkene ait değerlerin toplamının, gözlem sayısına bölünmesi ile hesaplanır. * Mod: Bir değişkene ait değerler arasında en sık tekrarlanan değer mod (tepedeğer) olarak ifade edilir. * Medyan: Küçükten büyüğe doğru bütün veri dizilimine ait değerler sıralandığında tam ortadan ikiye ayıran değer medyandır (ortanca). Copyright Gürbüz ve Şahin (2014), Seçkin Yayıncılık 14

15 Değişkenlik Ölçüleri * Verilerin ne derecede dağıldığını (yayıldığını) ve ortalamadan uzaklıkları ne kadar olduğu, değişkenlik ya da dağılım ölçüleri ile anlaşılır. * Standart Sapma: Veri değerlerinin yayılımının özetlenmesi için kullanılan bir ölçü olan standart sapma, genel olarak, verilerin ortalamaya göre yayılmasını gösterir. * Varyans: Bir veri diziliminde değerlerin ortalamadan uzaklıklarının karelerinin ortalamasıdır. * Açıklık (Ranj): Bir veri diziliminde en büyük değer ile en küçük değer arasındaki farka açıklık (ranj) denir. Copyright Gürbüz ve Şahin (2014), Seçkin Yayıncılık 15

16 Normal Dağılım ve Biçim Ölçüleri * Normal dağılım, değişkenin dağılım ölçüleriyle ilgilidir. * Standart normal dağılımda puanların ortalaması 0 ve standart sapması 1 dir. Ortalamanın sol tarafındaki (altında) birimler negatif, sağ tarafındaki (üstünde) birimler ise pozitiftir. Copyright Gürbüz ve Şahin (2014), Seçkin Yayıncılık 16

17 Normal Dağılım ve Biçim Ölçüleri * Normal dağılımların dört temel özelliği vardır. Eğri, dikey eksene göre simetriktir. Puanların yarısı, eksenin sağ, diğer yarısı da sol taraftadır. Puanlar merkez etrafında kümelenme gösterir. Mod, ortanca ve ortalama birbirine eşittir. Dağılımın her iki ucu giderek yatay eksene yaklaşır. Copyright Gürbüz ve Şahin (2014), Seçkin Yayıncılık 17

18 Normal Dağılım ve Biçim Ölçüleri Çarpıklık (Skewness): Değişkene ait gözlemlenen değerlerin ortalama etrafında daha çok sağa mı yoksa sola mı çarpık olduğunu gösterir. Aritmetik ortalama > Medyan > Mod: dağılım sağa çarpık (negatif çarpıklık katsayısı) Aritmetik ortalama < Medyan < Mod: dağılım sola çarpık (pozitif çarpıklık katsayısı) Copyright Gürbüz ve Şahin (2014), Seçkin Yayıncılık 18

19 Normal Dağılım ve Biçim Ölçüleri Basıklık (Kurtosis): Değişkene ait gözlemlenen değerlerin dağılımının grafik gösteriminden tanımlanarak ortaya çıkarılan bu kavram basıklık veya sivrilik özelliğinin ölçümüyle ilgilidir. Negatif basıklık katsayısı: basık görünüm (dağılım) Pozitif basıklık katsayısı: sivri görünüm (dağılım) Copyright Gürbüz ve Şahin (2014), Seçkin Yayıncılık 19

20 Normal Dağılım ve Biçim Ölçüleri * Merkezi eğilim, merkezi değişkenlik ve biçim ölçülerinin hesaplanmasını için IBM SPSS programında Analyze => Descriptive Statistics => Frequencies komutu uygulanabilir. Copyright Gürbüz ve Şahin (2014), Seçkin Yayıncılık 20

21 Normal Dağılım ve Biçim Ölçüleri * Bir verinin normal ve/veya normal dağılıma yakın bir dağılım gösterip göstermediği çeşitli yollarla anlaşılabilmektedir. İlk olarak veriye, Kolmogorov-Smirnov (N>30) veya Shapiro-Wilk testleri uygulanabilir. * Bir başka yol, verilerin çarpıklık ve basıklık değerlerine bakmaktır. Normal bir dağılımda bu değerlerin, +1.0 ile arasında olması gerekmektedir. * Normal dağılım özelliği olmadığında, herhangi bir değişkene dönüşüm işlemi uygulanmak istendiğinde, söz konusu değişkenin tüm verilerine aynı işlemin uygulanması gerekmektedir. Copyright Gürbüz ve Şahin (2014), Seçkin Yayıncılık 21

22 Normal Dağılım ve Biçim Ölçüleri Tablo 8.2: Normal Dağılmayan Verileri Dönüştürme Durum Dönüşüm Tipi İşlem Formülasyonu IBM SPSS Komutları Orta düzeyde sağa (pozitif) çarpıklık Karekök Dönüşümü z = y NEWX=SQRT(X) Transform=>Compute variable=>[ Target Variable alanına YENI(X), Numeric Expression alanına ise SQRT(X) yazalım]=>ok Yüksek düzeyde sağa (pozitif) çarpıklık Logaritmik Dönüşüm z = log y NEWX=LG10(X) Transform=>Compute variable=>[ Target Variable alanına YENI(X), Numeric Expression alanına ise LG10(X) yazalım]=>ok İleri düzeyde sağa (pozitif) çarpıklık Resiprok Dönüşüm z = 1/y NEWX=1/X Transform=>Compute variable=>[ Target Variable alanına YENI(X), Numeric Expression alanına ise 1/X yazalım]=>ok Orta düzeyde sola (negatif) çarpıklık Karekök Dönüşümü z = k-y NEWX=SQRT(K-X) Transform=>Compute variable=>[ Target Variable alanına YENI(X), Numeric Expression alanına ise SQRT(K-X) yazalım]=>ok Yüksek düzeyde sola (negatif) çarpıklık Logaritmik Dönüşüm z = log (k-y) NEWX=LG10(K-X) Transform=>Compute variable=>[ Target Variable alanına YENI(X), Numeric Expression alanına ise LG10(K-X) yazalım]=>ok İleri düzeyde sola (negatif) çarpıklık Resiprok Dönüşüm z = 1/(k-y) NEWX=1/(K-X) Transform=>Compute variable=>[ Target Variable alanına YENI(X), Numeric Expression alanına ise 1/(K-X) yazalım]=>ok K sonuç değerlerin en küçüğü 1 olsun diye normal değerlerden çıkarılan sabit bir sayıdır. K genellikle en fazla +1 olur. Copyright Gürbüz ve Şahin (2014), Seçkin Yayıncılık 22

23 İstatistiksel Analizlerin Sınıflandırılması * Sosyal bilimlerde yapılan araştırmalarda kullanılan istatistiksel analizler beş farklı kategoride ele alınabilir. Bunlar; Betimleyici analiz (descriptive analysis) Sonuç çıkarıcı analiz (inferential analysis) İlişkisel analiz (correlational analysis) Yordayıcı analiz (predictive analysis) Fark analizi (differences analysis) Copyright Gürbüz ve Şahin (2014), Seçkin Yayıncılık 23

24 İstatistiksel Analizlerin Sınıflandırılması * Betimleyici Analiz: İstatistiksel ve matematiksel işlemlere başlamadan önce, araştırma kapsamında yer alan değişkenlere ait verinin derlenmesi, toplanması ve özetlenmesi ile ilgili işlemlerdir. Betimsel analizde temel amaç, bir değişkene ait veri setinin kantitatif veya grafik şeklinde ifade edip özetlemektir. * Sonuç Çıkarıcı Analiz: Genel olarak, sonuç çıkarıcı analiz, ana kütleyi temsil eden örneklemden elde edilen sonuçlara dayanarak genellemeler yapmayı amaçlamaktadır. Copyright Gürbüz ve Şahin (2014), Seçkin Yayıncılık 24

25 İstatistiksel Analizlerin Sınıflandırılması * İlişkisel analiz: İstatistiksel anlamda bir ilişki, ölçülmüş iki değişken arasında karşılıklı bağlılığı ifade eder. * Yordayıcı Analiz: Yordayıcı analiz veya tahmin edici analiz, var olan veriden bilgi üretmeyi ve bu bilgiyi kullanarak değişkenlerin gelecekteki olası eğilimlerini ve davranış örüntülerini tahmin etmeyi kapsamaktadır. * Fark Analizi: Sosyal bilimlerde en yaygın kullanılan analizlerden biri olan fark analizinde, bir veya birden fazla değişkene ilişkin ortalamaların iki veya daha fazla grup arasında anlamlı bir fark olup olmadığı araştırılmaktadır. Copyright Gürbüz ve Şahin (2014), Seçkin Yayıncılık 25

26 İstatistiksel Yöntemlerin Sınıflandırılması * Araştırma sorunsalı, üç genel kategoriye ayırabilir. Bunlar fark, ilişkisel ve betimleyici araştırma sorunsallarıdır. Buna göre, genel ve spesifik amaçlar ile bu amaçlara yönelik genel istatistiksel yöntemler görülmektedir Copyright Gürbüz ve Şahin (2014), Seçkin Yayıncılık 26

27 İstatistiksel Yöntemlerin Sınıflandırılması * İstatistiksel yöntemler genel olarak iki kategoride ele alınabilir. Bu yöntemler parametrik ve parametrik olmayan yöntemlerdir. * 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. * Parametrik Olmayan Testler: Bu testler, değişkenlerinin ölçümünde, sınıflama (nominal) veya sıralama (ordinal) ölçeklerinin kullanıldığı hipotez testleridir. Bu tür testler, parametrik test koşullarının yerine getirilemediği durumlarda kullanılır. Copyright Gürbüz ve Şahin (2014), Seçkin Yayıncılık 27

28 İstatistiksel Yöntemlerin Sınıflandırılması Amaç Bir grubun teorik bir değerle kıyası Bağımsız iki grubun kıyası Parametrik Test Tek örneklem t testi Bağımsız örneklemler t testi Parametrik Olmayan Test Karşılığı Wilcoxon test Mann-Whitney U test Eşleştirilmiş kıyas İlişkili ölçümler t testi Wilcoxon test Üç ya da daha fazla grubun kıyası (ilişkisiz) Üç ya da daha fazla grubun kıyası (ilişkili) İki değişken arasındaki ilişki Bir Ölçümün değerini tahminleme Tek faktörlü ANOVA (ilişkisiz) Tek faktörlü ANOVA (ilişkili veya tekrarlı) Pearson korelasyon Basit doğrusal regresyon Kruskal-Wallis H test Friedman test Spearman correlation (rho) Non parametrik regression * İstatistiksel yöntemler genel olarak iki kategoride ele alınabilir. Bu yöntemler parametrik ve parametrik olmayan yöntemlerdir. Copyright Gürbüz ve Şahin (2014), Seçkin Yayıncılık 28

29 Özet * Veri hazırlama, kodlama. * Verinin kontrolü, kodlanması ve bilgisayar programına girişi. * Merkezi eğilim, aritmetik ortalama, mod (tepedeğer) ve ortanca (medyan). * Değişkenlik ölçüleri, standart sapma, varyans ve kapsama alanı. * Dağılımların biçimleri, çarpıklık (skewness) ve basıklık (kurtosis). * İstatistiksel analizler: betimleyici, sonuç çıkarıcı, ilişkisel, yordayıcı ve fark analizi. * İstatistiksel yöntemler: parametrik ve parametrik olmayan yöntemler. Copyright Gürbüz ve Şahin (2014), Seçkin Yayıncılık 29