19 KiB
Araştırma Yöntemleri
Temel Kavramlar
Dr. Bahadır Fatih YILDIRIM
bahadirf.yildirim@istanbul.edu.tr
Araştırma Yöntemlerinde Kullanılan Temel Kavramlar
İstatistik
İki tanımından birincisinde istatistik (Statistics) belirli bir ölçüte (kritere) göre düzenlenmiş rakamlar topluluğudur ve bir isim tamlaması şeklinde kullanılmaktadır.
- Hayati istatistikler (doğum, ölüm, evlilik, boşanma istatistikleri)
- Eğitim istatistikleri (okuryazarlık durumu, ilk, orta, yüksek ve lisans üstü öğretim istatistikleri)
- Ekonomik istatistikler (milli gelir, üretim, ithalat, ihracat, işsizlik ve fiyat istatistikleri) gibi
İstatistik
ikinci anlamında istatistik çeşitli bilim dallarında yapılan araştırmaların bilgi toplama, düzenleme, sunma, analiz ve yorumlama aşamalarında kullanılan araştırma yöntemleri topluluğudur.
Birim
Çeşitli bilim dallarında yapılan araştırmaların konusu olan insan, diğer canlılar, kurum, kuruluş ve nesnelere birim (unit, element) adı verilmektedir
Araştırma konusu ülke nüfusunun yaş, cinsiyet, eğitim durumu ve gelir düzeyi ise birim insan, bir işletmede emek prodüktivitesi ise ilgili işletmedeki işçiler, bir sektörde karlılık ise işletmeler, bir dersten başarı ise öğrencilerdir.
Anakütle
Araştırma konusu olan birimler topluluğuna anakütle (population) adı verilmekte ve anakütle birim sayısı N harfiyle gösterilmektedir.
Değişken
istatistikte araştırmanın konusu olan özelliklere değişken (variable) adı verilmektedir.
Her birim nitel (kalitatif) ve nicel (kantitatif) olmak üzere çok sayıda özellik taşımaktadır.
İnsan cinsiyet (kadın ve erkek), medeni durum (bekar, evli, boşanmış ve dul) gibi nitel özellikler yanında yaş, eğitim düzeyi (eğitim gördüğü yıl sayısı), gelir düzeyi ve çocuk sayısı gibi birçok nicel özellik taşımaktadır.
Araştırmanın konusu bu özelliklerden sadece biri olacağı gibi hepsi de olabilir.
Veri
Birimlerin çeşitli özellikleri hakkında toplanan bilgilere veri (done, data), veriler topluluğuna da veri seti veya data seti denilmektedir.
Veri seti tek değişkenli olabileceği gibi iki veya daha çok değişkenli de olabilir.
Birimlerin birden çok özelliği bir arada inceleniyorsa çok değişkenli veri seti söz konusu olmaktadır.
Veri
Veriler elde edilme şekillerine göre sayım (count), ölçüm (measurement), sıralama (rank) ve sınıflama (classification) verileri olmak üzere de dört grupta toplanmaktadır.
genellikle nicel değişkenlerde sayım ve ölçüm, nitel özelliklerde sıralama ve sınıflama yöntemi uygulanmaktadır.
Ölçek Türleri
Birimlerin çeşitli özelliklerine ait farklı yapıdaki verilerin değerlendirilmesinde dört farklı Ölçek (Scale) kullanılmaktadır.
Nominal Ölçek
Bu ölçeklerde kullanılan rakamlar veya isimler birimleri sınıflara veya kategorilere ayırmaktadır.
Örneğin nüfusu cinsiyet özelliğine göre sınıflandırırken kadın ve erkek gibi şıklar kullanılabileceği gibi kadınlara, 1, erkeklere 0, veya tam tersi rakamlar da kullanılabilir.
Ordinal Ölçek
Bu ölçeklerde de rakamlar, büyüklük, tercih gibi çeşitli özelliklerin sıralamalarında kullanılır. İşletmelerin küçükten büyüğe doğru, markaların en çok beğenileninden en az beğenilene doğru 1'den başlayarak (2, 3, 4, ... vs. gibi) sıralanmasında ordinal ölçek kullanılmaktadır.
Rakamlar arasındaki farkların hiç bir anlamı olmadığı gibi oranları da bir anlam taşımaz.
Aralık Ölçek
Aralık ölçeği ordinal ve nominal ölçeklerin aksine nümerik olarak ifade edilebilen, toplama ve çıkarma gibi matematik işlemlere elverişli ve farkların önemli olduğu bilgiler için kullanılan ölçeklerdir.
Gerçek bir sıfır ı yoktur.
Ölçüm farkları ve düzenlemelerinin önem kazandığı ölçeklerdir.
Oran Ölçek
Aralık ölçeklerinin özelliklerini taşıdığı gibi belirli bir sıfır değerine de sahip olan ölçeklerdir.
Ölçümler arasında düzen ve uzaklık önemli olduğu gibi ölçümlerin arasındaki oran da önemlidir. 20m2'lik bir alan 10m2'lik bir alanın iki katı olduğu gibi 5m2'lik bir alanın da 4 katıdır. Oran kelimesi bu anlamda kullanılmaktadır. Ücretler, yaş, uzaklık, ağırlık, uzunluk, üretim, satış, gibi birçok değişken oran ölçeğiyle değerlendirilmektedir.
!
Tüm parametrik tekniklerin uygulanabildiği ölçek oran ölçeği dir.
Bu nedenle istatistikçiler oran ölçeğini aralık ölçeğine, aralık ölçeğini ordinal, ordinal ölçeğini de nominal ölçeğe tercih etmektedirler.
Amaçlarına göre istatistik yöntemler
Çeşitli alanlarda yapılan araştırmalarda kullanılan istatistik yöntemler amaçlarına göre altı ana grupta toplanmaktadır.
Tanımsal istatistikler
Araştırma konusu olan olayın durumunun saptanması.
Bilgilerin toplanması, düzenlenmesi, grafiklerin çizilmesi ve Tanımsal istatistikler (Descriptive Statistics) hesaplanarak (oran, ortalama, dağılma, asimetri ve basıklık ölçüleri olmak üzere beş ölçü) elde edilen bilgilerin karşılaştırılabilir ve yorumlanabilir duruma getirilmesi.
Olasılık Teorisi
Mevcut durumu saptarkan bilgi toplanacak birim sayısı çok olduğunda tesadüfi olarak seçilen belirli sayıda birime ait bilgilerden hareketle tahmin-tümevarım.
Olasılık Teorisine (Theory of Probability) dayanan ve hepsinin gözlenmesi, zaman ve maddi kısıtlamalar gibi çeşitli nedenlerle mümkün olmayan birimlere ait bilgilerin tahmin edilmesinde kullanılan Örnekleme Yöntemleri (Sampling Techniques).
istatistik Testler veya Hipotez Testleri
Birimlerin çeşitli tanımsal ölçülerinde herhangi bir nedenle değişme olup olmadığının araştırılmasında kullanılan istatistik Testler veya Hipotez Testleri (Hypothesis Testing).
İlişki Analizi
İncelenen birimlerin çeşitli özellikleri arasında veya çeşitli olaylar arasında ilişki (bağımlılık-relationships) olup olmadığının araştırılmasında kullanılan ilişki Analizi (Relationships Analysis)
Tahmin Teknikleri ve Regresyon
İncelenen olayların gelecekte hangi değerlere ulaşacağının bugünden (önceden) tahmin edilerek planlamanın yapılmasına, politikaların saptanmasına ve önlemlerin alınmasına imkan veren Tahmin Teknikleri (Forecasting Techniques). Regresyon Analizi (Regression Analysis) ve Zaman Serileri Analizi (Time Series Analysis) ana başlıkları altında geliştirilmiş bilinmeyenin rehberi olan çok sayıda tahmin teknikleri.
Belirsizlik Altında Karar Verme
Karar verme işlevi üstlenen yöneticilere olasılık teorisine dayanan Belirsizlik Altında Karar Verme (Decision Making Under Uncertainty" konusunda yardımcı olan çeşitli yöntemler.
Veri türlerine göre istatistik yöntemler
istatistik yöntemler uygulanacakları veri türlerine göre ise iki ana grupta toplanmaktadır.
Parametrik istatistik yöntemler
Parametrik istatistik yöntemler (Parametric techniques), Anakütle dağılımları hakkında belirli varsayımlara dayanan ve kantitatif (nicel) değişkenlere uygun yöntemlerdir.
Parametrik olmayan istatistik yöntemler
Parametrik olmayan istatistik yöntemler (Nonparametric techniques), Anakütle dağılımları hakkında varsayımlara dayanmayan ve özellikle kalitatif (nitel) değişkenlere uygun yöntemlerdir.
Bilimsel Araştırma ve Aşamaları
Bilimsel Araştırma ve Aşamaları
Tüm bilim dallarında yapılan araştırmalar ve elde edilen bulgular bu bilim dallarındaki gelişmelerin temelini oluşturmaktadır. Gelişmenin gerçekleşebilmesi için bilim adamlarının ve karar verme durumundaki yöneticilerin olayları gözlemeleri, saptamalar yapmaları, bulguların nedenlerini araştırmaları, olumlu gelişmeleri yaygınlaştırmaları, olumsuz eğilimleri ise düzeltebilmek için yeniden araştırma yapmaları gerekmektedir. Araştırma geliştirme süreci içindeki her aşamada istatistik metodolojisi yer almaktadır.
Bilimsel Araştırma ve Aşamaları
Bilimsel araştırma beş aşamada gerçekleştirilmektedir.
- Araştırma konusunun ve çerçevesinin saptanması,
- Araştırmanın konusu olan birimlerden veri (bilgi) toplama,
- Verilerin (bilgilerin) düzenlenmesi (seri ve tabloların oluşturulması) ve grafiklerin çizimi,
- İstatistik yöntemlerin uygulanması,
- Sonuçların yorumlanması, rapor yazılması ve karar.
Bilimsel Araştırma ve Aşamaları
Araştırma Konusunun Belirlenmesi ve Araştırmanın Planlanması
Öncelikle araştırılacak konunun veya bir başka ifadeyle problemin tanımlanması gerekmektedir.
Araştırmaya başlamadan önce incelenecek konunun hangi amaçla ve ne boyutta ele alınacağının düşünülmesi gerekir.
Araştırma konusunun tanımlanması, birimlerin saptanması gereken özelliklerinin tam olarak belirlenmesi ve bunların araştırmanın amacına uygun olup olmadığının kontrol edilmesiyle araştırmanın ilk aşaması tamamlanmaktadır.
Bilimsel Araştırma ve Aşamaları
Veri Toplama
Konu ve çerçeve belirlendikten sonra birimlerin çeşitli özelliklerine ait bilgilerin sağlıklı bir şekilde (hatasız) toplanmasına geçilmektedir.
Veriler ya araştırmacılar tarafından toplanır ya da çeşitli kamu kurumlarıyla meslek odaları gibi özel kuruluşlar tarafından yayınlanmış kaynaklardan alınır.
Bilimsel Araştırma ve Aşamaları
Veri Toplama
Araştırma verisi, orijinal araştırma bulgularını doğrulamak için toplanmış, üretilmiş, gözlenmiş veya yaratılmış her türlü veriye verilen addır.
Araştırma verilerinin dijital formatta olması zorunluluğu yoktur.
Laboratuar defterlerinden karalamalara, doku örneklerinden kayalara kadar bir çok şey araştırma verisi olarak değerlendirilebilse de, günümüzde araştırma verileri genel olarak dijitaldir.
Bilimsel Araştırma ve Aşamaları
Veri Toplama
Araştırma verilerini en genel olarak nicel ve nitel veri, birincil ve ikincil veri şeklinde sınıflandırmak mümkündür.
Eğer daha önce bir başka amaçla toplanmış verilerin kullanımı söz konusu olacaksa bu tür verilere ikincil veri denmektedir.
Veriler daha önce toplanmamış ve ilk defa söz konusu çalışma ile toplanacaksa ise birincil veri olmaktadır.
Nicel veriler sayısal veriler ya da sayılara çevrilebilen veriler (boy, kilo gibi),
Nitel veriler ise metin yapısındaki verilerdir (belli bir konudaki tutum, davranış ya da düşünce).
- Bilimsel Araştırma ve Aşamaları Veri Toplama
Veri Toplama Yöntemleri
Araştırmacılar bilgi toplama aşamasında iki seçeneğe sahiptir.
- Tam sayım-gözlem (census) yoluyla incelenecek birimlerin tümünden (anakütle) bilgi elde edilmesi.
- Örnekleme (sampling) yoluyla incelenecek birimler arasından seçilecek belirli sayıda birimden örnek (sample) bilgi toplanması.
- Bilimsel Araştırma ve Aşamaları
- Veri Toplama Veri Toplama Yöntemleri
Tam Sayım
Araştırma konusu olan birimlerin tümünden bilgi toplama yöntemidir.
- Anakütle birim sayısının çok büyük olmaması ve coğrafi olarak çok geniş bir alana yayılmamış olması,
- Araştırma için ayrılan bütçenin (araştırma fonu) birimlerin tümünü gözlemekte yeterli olması,
- Araştırma için ayrılması gerekli sürenin çok sınırlı olmaması,
- Bilgilerin deneylerle (sürekli gözlem) elde edilmesinin gerekmemesi,
- Bilgi elde edilirken birimlerin zarar görmesi veya yok edilmesinin söz konusu olmaması gerekmektedir.
- Bilimsel Araştırma ve Aşamaları
- Veri Toplama Veri Toplama Yöntemleri
Örnekleme
Anakütleler sonsuz (infinite) veya sonlu (finite) ama birim sayısı fazla ise, zaman ve fon kısıtlıysa veya birimlerin yok edilmesiyle sonuçlanan deneyler gerektiriyorsa birimlerin tümü gözlenemeyeceği için Kısmi Sayım (Gözlem) - Örnekleme yapılması gerekmektedir
Anakütleden (N) seçilen bu birimlere örnek (sample) adı verilmekte ve örnekteki birim sayısı (n) ile gösterilmektedir. Örnek birim sayısının anakütle içindeki önemini ise örnekleme oranı (sampling fraction) n/N göstermektedir.
SamplingFraction = \frac{n}{N}
- Bilimsel Araştırma ve Aşamaları
- Veri Toplama Veri Toplama Yöntemleri
Örnekleme
Tamamının gözlenmesi çeşitli nedenlerle olanaksız olan anakütlelerden incelenmek üzere birim saçerken iki örnekleme yönteminden biri kullanılabilir.
(1) Tesadüfi olmayan (iradi) örnekleme (judgement sample) (2) Tesadüfi örnekleme (random sampling).
- Bilimsel Araştırma ve Aşamaları
- Veri Toplama
- Veri Toplama Yöntemleri Örnekleme
Tesadüfi Olmayan Örnekleme
Örneğe girecek birimlerin tesadüfi olarak seçilmediği, araştırmacının kendi takdiri ile seçtiği birimlerden oluşan örneklere dayanan örnekleme türüdür.
Doğal olarak araştırmacının örnek çekeceği anakütle hakkındaki bilgisine ve tarafsızlığına bağımlıdır.
Anakütle iyi tanındığı ve tarafsızlığın söz konusu olduğu durumlarda tesadüfi örneklemeden daha gerçekçi sonuçlar verebilir.
Anakütle hakkında bilgi yetersizliği ve taraflılık söz konusu olduğunda anakütle değerlerinin olduğundan yüksek veya düşük tahmin edilmesine neden olduğu gibi, hatanın da hesaplanması mümkün olmadığı için, sapmanın ne yönde ve ne büyüklükte olduğunun bilinmesi de mümkün değildir.
Bu sakıncaları nedeniyle istatistik araştırmalarda tercih edilmemektedir.
- Bilimsel Araştırma ve Aşamaları
- Veri Toplama
- Veri Toplama Yöntemleri
- Örnekleme Tesadüfi Olmayan Örnekleme
İradi Örnekleme
Bu örnekleme türünde örneğe girecek birimler, araştırmacının uzman görüşlerine dayanarak anakütleyi temsil ettiğine inandığı birimlerdir.
Birimlerin seçilme olasılıkları bilinmediği gibi bu birimlere dayanan istatistik ölçülerin hatalarının da hesaplanması mümkün değildir.
Örneğin Türkiye'de işçi aileleri hakkında bir araştırma yapılacaksa, çocuk sayısı, eğitim ve gelir düzeyi, yaş, sosyal yapı gibi birçok açıdan işçi ailelerini temsil ettiğine inanılan bir kaç aile, yakın çevreden seçilir.
- Bilimsel Araştırma ve Aşamaları
- Veri Toplama
- Veri Toplama Yöntemleri
- Örnekleme Tesadüfi Olmayan Örnekleme
Kota Örneklemesi
Anakütle yapısının %5, %10 vs. oranında örneğe yansıtılarak, örneğe girecek birimleri araştırmacının iradesiyle belirlediği örnekleme türüdür.
Bir bölgede faaliyet gösteren 1000 işletme varsa, bunların 800'ü küçük 150'si orta, 50'si büyük ise %10 örneklemeyle 80'i küçük, 15'i orta, 5'i küçük işletmeden oluşan 100 işletme seçilmektedir.
Bu yönteme kota örneklemesi veya temsili örnekleme adı verilir.
Anakütlenin küçük bir benzeri oluşturulmaktadır. Anakütle alt gruplarından her gruba ayrılan kotalar oranında birim seçildiği için bu adı almaktadır.
- Bilimsel Araştırma ve Aşamaları
- Veri Toplama
- Veri Toplama Yöntemleri Örnekleme
Tesadüfi Örnekleme
Anakütle birimlerinin hepsine eşit seçilme şansının verildiği örnekleme türü olan tesadüfi örnekleme beş farklı şekilde uygulanmaktadır.
- Bilimsel Araştırma ve Aşamaları
- Veri Toplama
- Veri Toplama Yöntemleri
- Örnekleme Tesadüfi Örnekleme
Basit Tesadüfi Örnekleme
Basit tesadüfi örnekleme (Simple randam sampling), N birimlik bir anakütleden, n birimlik bir örneğin, tüm n birimlik örneklere eşit seçilme şansı verilerek seçilmesidir.
- Bilimsel Araştırma ve Aşamaları
- Veri Toplama
- Veri Toplama Yöntemleri
- Örnekleme Tesadüfi Örnekleme
Sistematik Örnekleme
Çok sık kullanılan bir tesadüfi seçim yöntemidir. Anakütle birim sayısının seçilecek örnek birim sayısına bölünmesiyle k sayısı bulunur ve 1 ile k arasındaki sayılar arasından tesadüfi olarak bir sayı seçilir. Daha sonra bu sayı örneğe girecek birinci anakütle birimini oluşturur ve bu sayıya sürekli k ilave edilerek ikinci, üçüncü vs. ve son olarak n'inci birim belirlenir.
- Bilimsel Araştırma ve Aşamaları
- Veri Toplama
- Veri Toplama Yöntemleri
- Örnekleme Tesadüfi Örnekleme
Zümrelere Göre Örnekleme
Zümrelere göre örnekleme (Stratified sampling) basit tesadüfi örneklemeye oranla anakütle hakkındaki mevcut bilgileri kullanarak, anakütleyi daha iyi temsil edecek, tesadüfi örnekler oluşturmaya yarayan bir örnekleme türüdür.
Bu örneklemeyi uygulayabilmek için anakütlelerin incelenen özellikleri açısından zümrelere (grup veya sınıflara) ayrılabilir yapıda olmaları gerekmektedir.
Zümrelere göre tesadüfi örnekleme hatası en düşük örnekleme türü olmasına karşın uygulanması zor olduğu için araştırmalarda sıklıkla kullanılamamaktadır.
- Bilimsel Araştırma ve Aşamaları
- Veri Toplama
- Veri Toplama Yöntemleri
- Örnekleme Tesadüfi Örnekleme
Kademeli Örnekleme
Kademeli örnekleme (Cluster sampling) anakütledeki birimlerin listesinin olmadığı durumlarda veya coğrafi olarak geniş bir alana dağılmış birimlerin incelenmesi gerektiğinde, araştırma maliyetini düşürmek için uygulanan tesadüfi bir örnekleme türüdür.
N birimlik anakütle eşit veya farklı sayıda birimden oluşan M adet alt kümeye (birincil birim) ayrılır. M adet birincil birimden tesadüfi olarak seçilen m adet birincil birimdeki tüm birimler gözlenirse, bu örnekleme türüne Tek Kademeli Örnekleme veya Kümelere Göre Örnekleme adı verilmektedir.
m adet birincil birimdeki birimler arasından tesadüfi seçimle birimler seçilirse buna iki Kademeli Örnekleme adı verilir. Kademe sayısı arttırılarak üç kademeli, dört ... ve çok kademeli örnekleme uygulanabilir. Kaç kademe yapılırsa yapılsın sonuçta tesadüfi olarak n birimden oluşan bir örnek incelenerek anakütle tahminleri yapılmaktadır.
- Bilimsel Araştırma ve Aşamaları
- Veri Toplama
- Veri Toplama Yöntemleri
- Örnekleme Tesadüfi Örnekleme
ikili, ... Çoklu ve Aşamalı (Ardışık) Örnekleme
Tüm diğer tesadüfi örnekleme türlerinde sonuçta n birimlik tek bir örnek seçilmekte ve istatistik ölçüler elde edilmektedir. ikili... çoklu örnekleme ile aşamalı örnekleme türlerinde ise örnekteki birimlerin tümü değil bir bölümü incelenmekte ve istatistik ölçüler bunlara dayanarak hesaplanmaktadır.