Veri toplama

50 %
50 %
Information about Veri toplama
Education

Published on April 27, 2014

Author: yeliztunga

Source: slideshare.net

VERİ TOPLAMA Yeliz TUNGA, 2013 Bilimsel Araştırma Yöntemleri

İÇERİK • Araştırma Katılımcıları • Evren vs. Örneklem • Örnekleme Yöntemleri • Örnekleme Boyutu • Araştırma Prosedürleri (İşlemleri) • Veri Toplama da Internet Kullanımı

Araştırma Katılımcıları

Araştırmacıların karşılaştığı üç önemli soru vardır? • Hangi evreni kullanmalıyım? • O evren içinden örneklemimi nasıl seçmeliyim? • Kaç tane katılımcıya ihtiyacım var?

Evren ve Örneklem (Population and Sample) Nedir? • Evren: Araştırma sonuçlarının geçerli olacağı, genelleneceği büyük grup. Örneğin, tüm USA vatandaşları ya da EÜ BÖTE 1. Sınıf öğrencileri gibi. Örneklerden de anlaşılacağı gibi, evrenimiz oldukça büyük bir topluluğu kapsayabileceği gibi, daha dar bir kapsama da sahip olabilir.

Evren ve Örneklem (Population and Sample) Nedir? • Örneklem: Özellikleri hakkında bilgi toplamak için çalışılan ve evrenden seçilen onun sınırlı bir parçasıdır. Örneklemin belirlenmesi, araştırmanın geçerliliğini doğrudan etkiler. Bu sebeple, örneklem belirlenirken dikkatli olunması gerekmektedir.

Evren ve Örneklem (Population and Sample) Nedir? • Hedef Evren: Araştırmacının ulaşmak istediği ideal seçimi. Davranışsal bilimlerde hedef evren sıklıkla varsayımsal yapılarla belirlenir, örneğin depresyon. Bu durumlarda, hedef evreni belirlemek için belirli değişkenlere(manifest variable) ihtiyacımız vardır. Yine depresyon örneği üzerinden gidecek olursak, depresyon tanısının psikiyatrik olarak tanımlanması gerekir.

Evren ve Örneklem (Population and Sample) Nedir? • Bu şartları taşıyan insanlar topluluğuna da çalışma evreni (study population) denir. Birçok araştırma için, çalışma evreni oldukça geniştir, bu sebeple evrenin bütün elemanlarına ulaşmak mümkün olmayabilir. Bu durum da, araştırma örneklemi (research sample) kavramı devreye girer.

Evren ve Örneklem (Population and Sample) Nedir?

Örnekleme (Sampling) Nedir? Örneklemin belirlenmesi sürecine denir. Literatürde örnekleme işlemini gerçekleştirebilmek için bir çok teknik vardır. Genel olarak bu teknikler şöyle gruplandırılabilir: • Olasılıklı ve Olasılıksız Örnekleme • Basit ve Katmanlı Örnekleme • Amaçlı ve Kartopu Örnekleme

Örnekleme Çeşitleri Nelerdir? • Olasılıklı Örnekleme: Çalışma evrenindeki her kişi araştırma örneklemine girebilmek için bilinen bir olasılığa sahiptir. (N kişi seçilecekse olasılık 1/N) • Olasılıksız Örnekleme: Kişinin seçilme olasılığı bilinmez. • Katmanlı Olasılık: Örneklemin önemli karakteristiklerden eşit oranlarda barındırmasını sağlamak için kullanılan metot. • Kartopu Örnekleme: Araştırmacı bir katılımcı bulur daha sonra katılımcılar arkadaşlarını tavsiye ederler ve böylece örneklem oluşturulur.

Olasılıklı Örnekleme 1. Bu örnekleme yönteminde, çalışma evrenine dahil olanların listesi hazırlanılarak başlanılır. Örneğin, EÜ BÖTE’deki öğrencilerin listesi alınır. Bu listeye örnekleme çerçevesi (sampling frame) denir. 2. Daha sonra araştırmacı kaç kişi seçilmesi gerektiğini belirler (N) ve listeden o kadar kişi seçer. Seçme esnasında iki farklı yöntem kullanabilir.

Olasılıklı Örnekleme a. Basit seçkisiz örnekleme (simple random sampling) yöntemi Bu yöntemde, örneklemdeki bütün elemanlar seçilmek için eşit ve bağımsız bir şansa sahiptirler. Temsil edici ve geçerli bir örneklemin en iyi yolu bu metottur.

Olasılıklı Örnekleme b. Katmanlı Seçkisiz Örnekleme (Stratified Random Sampling): Değişken, kullanılmak istenen yapıya göre düzenlenir. Örneğin, araştırmacı bir grup katılımcıyı sınıflarına, cinsiyetlerine ve etnik kökenlerine uygun olarak sınıflandırılabilir. Şekil 12.2 de olduğu gibi bu katılımcıların listesinden bir kota matrisi (quota matrix) oluşturabilir.

Kota Matrisi

Olasılıklı Örnekleme c. Sistematik Örnekleme: Bu yönteminde de örnekleme çerçevesi oluşturularak işe başlanır. Daha sonra her n’inci isim bu çerçeveden seçilir. (n çerçevenin oranına eşit) Örneğin, örneklemin %10 ‘nu belirlemek için listede her onuncu isim örnekleme dahil edilir. Sistematik örnekleme kendi içinde ayrıca tabakalanabilir. Aynı örnek üzerinden gidecek olursak her onuncu kadın da seçilebilir.

Olasılıklı Örnekleme Bu yöntem kullanma esnasında oluşan en önemli sıkıntı ise belirli aralıklarla tekrarlanma (periodicity) durumudur. Bu durumu suiistimal edilmeye açıktır. Örneğin, bir apartmanda her sekizinci daire köşede olsun. Eğer örneklem aralığı da sekiz olarak belirlenirse, örneklemde hep köşe noktalar seçilmiş olur, seçilmezse hiç köşe nokta seçilmeyebilir. Bu da normal dağılımı önler.

Olasılıklı Örnekleme Seçkisiz (rastgele) ve sistematik örnekleme yöntemlerindeki ana problem, çalışma evrenindeki bütün kişilerin olduğu bir listeye sahip olma zorunluluğunun bulunmasıdır. Bu sebeple, bu örnekleme yöntemleri sadece küçük gruplarda uygulanabiliyor. Peki ya, daha büyük bir evrenle çalışma durumumuz olursa ne yapabiliriz?

Olasılıklı Örnekleme d. Küme Örnekleme (Cluster Sampling): Örneğin, Türkiye ‘deki bütün üniversite öğrencilerini kapsayan bir araştırma yapılacaksa, üniversiteler gruplanır. Daha sonra bu gruplar içinden rastgele bir üniversite seçilir ve seçilen üniversitenin öğrencileri örneklemi oluşturur. Bu arada grup, kümeler içinde de ayrıca alt gruplar oluşturulabilir. Bu duruma da çok-aşamalı küme örnekleme yöntemi (multi stage cluster sampling) denir.

Olasılıksız Örnekleme • Bu yöntem de diğer yönteme göre veri toplanması daha kolaydır. • Örneğin, depresyonlu insanların örneklemi oluşturacağı bir çalışmada, araştırmacı veri toplamın daha kolay olacağını düşündüğü için, öncelikle üniversite öğrencilerine bir depresyon ölçeği uygular daha sonra gerekli skoru elde öğrencileri örneklemine dahil eder. Bu durumda örneklem sadece üniversite öğrencilerinde oluşmuş olur.

Olasılıksız Örnekleme • Hedef evrenin tamamen temsil edildiği söylenemeyebilir. Bu yönteme gelişigüzel örnekleme (haphazard sampling) de denir. • Bu yöntemde de tabakalı örneklem seçimi yapılabilir.

Amaca Yönelik Örnekleme Araştırmacı örnekleme araştırmanın amacına uygun olduğuna inandığı kişi veya grupları dahil eder. Olay araştırmalarında daha çok kullanılır. Örneğin, araştırmacı bir okulun, ülkenin genelindeki okulları yansıttığını düşünüyorsa bu okulu kullanabilir. (Ortalamayı yansıtan) Ya da tam tersi çok özgün bir durum varsa, araştırmacı yine bu okulu seçebilir.

Kar Topu Örnekleme Araştırmaya katılımcı bulmanın zor olduğu durumlarda kullanılan bir metottur. Örneğin, madde bağımlılarının örneklemi oluşturacağı bir çalışma da gerek ceza alma gerek ifşa edilme korkusundan katılımcı bulmak zor olabilir. Bu durumda bulunan ilk birkaç katılımcıdan, arkadaşlarına tavsiye etmesi istenebilir.

İstatiksel Güç (Testin Gücü) • İstatiksel testler bağımlı değişkenin bağımsız değişken üzerindeki etkisi olup olmadığına karar vermeye odaklanır. Ama birde hatalardan kaynaklanan etkiler vardır. • Tablo 12.1 görüldüğü gibi iki çeşit hata vardır.

İstatiksel Güç (Testin Gücü)

İstatiksel Güç (Testin Gücü) • Tip 1 (Type 1): H0 hipotezinin reddedilmesi olup genellikle 0.05 olarak kabul edilir ve alfa ile gösterilir. Eğer istatiksel test bağımsız değişkenin etkisi olmadığı gösterirse, yani alfa değeri 0.05 değerinden büyük ise, bağımsız değişkenin evren üzerinde etkisi vardır ama hatadan dolayı bu etki örneklemde gözükmez.

İstatiksel Güç (Testin Gücü) • Tip 2 Hatanın oluşma ihtimalini belirten değere denir. Beta ile gösterilir. Genellikle 0.20 ile olarak alınır. Yani araştırma sonucunda gerçekte var olan bir farkı atlama şansı 1/5 ‘ tir. • İstatiksel testin gücü; 1-beta olarak bulunur.

İstatiksel Güç (Testin Gücü) • α : Hatalı karar, Ho doğru, biz onu yanlış diye reddediyoruz. (I. Tip Hata) • β : Hatalı karar, Ho yanlış, biz onu doğru diye kabul ediyoruz. • (1-α) : Doğru bir Ho hipotezini kabul etmemiz olasılığı olup buna testin güvenilirlik düzeyi denir. • (1-β) : Yanlış bir H0 hipotezini red etmemiz olasılığı olup buna testin gücü denir. •

İstatiksel Güç (Testin Gücü) • Soru : Hipotez testi yaparken, α ve β hatalarını en aza indirmek için ne yapılmalı? Cevap : Örneklemdeki birim sayısını olabildiğince fazlalaştırmak. • Soru : α hatası yapma olasılığım azalırsa β hatası yapma olasılığı da azalır mı? Cevap : Aksine artar! Bu iki hatadan biri azalırken, diğeri artar.

İstatiksel Güç (Testin Gücü) • Önemli : Aynı testte hem α hem de β hatası beraber yapılamaz. • Önemli : Hatasız bir test yapmak mümkün değildir. %100 doğru karar verilemez. Normal dağılım asimtotik olup x- ekseni ile kesişmediği için çok küçük de olsa bir risk söz konusudur.

İstatiksel Güç (Testin Gücü) • İstatiksel testin gücü seçilen alfa seviyesine, bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki etkisinin büyüklüğüne, örneklemin büyüklüğüne gibi birçok etmene bağlıdır. Burada alfa seviyesi 0.05 den büyükse, bağımsız değişken küçük, orta ya da büyük etkiye sahip olabilir.

İstatiksel Güç (Testin Gücü) • Küçük etki: Bağımlı ve bağısız değişken arasındaki korelasyon 0.10 ise • Orta etki: Bağımlı ve bağısız değişken arasındaki korelasyon 0.30 • Geniş etki: Bağımlı ve bağısız değişken arasındaki korelasyon 0.50

ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜ (HACMİ) Örneklemin hacminin belirlenmesi esnasında cevaplanması gereken 4 soru vardır. 1. Araştırmanızda hangi etki büyüklüğünü yakalamak istiyorsunuz? 2. Hangi alfa seviyesi kullanmalıyım? 3. Tek kuyruklu (one-tailed) mu yoksa çift kuyruklu istatistiksel test mi kullanmalıyım? 4. Hangi seviyede test gücü istiyoruz?

Araştırmanızda hangi etki büyüklüğünü yakalamak istiyorsunuz? Hedeflenen etki hacmi kritik etki hacmidir. (r ile gösterilir) Bu soruyu cevaplamak için bir çok yaklaşım vardır. Bunlardan biri, araştırmanız önemli olduğu düşündüğünüz en küçük etkiye karar vermektir. Örneğin; örneğin kritik etkiyi 0.25 (r=0.25) olarak belirlerseniz, araştırmanızda 0.25 den küçük korelasyon sıfıra eşittir.

Başka bir yöntem ise, kritik etkinin hacmi önceki yapılan çalışmalarda bulunan ortalama etkiye göre belirlenir. Literatürden yararlanılır. Meta-analizler kullanılır. Hali hazırda yapılmış bir meta analiz yok ise, meta analiz yapılmalıdır.

Hangi alfa seviyesi kullanmalıyım? Daha küçük alfa değeri (0.01 versus 0.05), daha küçük test gücü demek bu da daha büyük örnekleme ihtiyaç duyulması anlamına gelir. Genellikle araştırmalarda alfa değeri 0.05 olarak alınır.

Tek kuyruklu (one-tailed) mu yoksa çift kuyruklu istatistiksel test mi kullanmalıyım? Tek kuyruklu testte bağımlı ve bağımsız değişken arasında olumlu ya da olumsuz ilişki olup olmadığına bakar. Fakat ikisine aynı ayda bakmaz. Bunun için çift kuyruklu test kullanılır. Tek kuyruklu ya da çift kuyruklu test kullanmak yönlü ya da yönsüz (directional, nondirectional) hipotez kullanımına bağlıdır. Çift kuyruklu test, tek kuyruklu testten daha az güçlüdür ve daha büyük örneklem hacmine ihtiyaç duyar.

Hangi seviyede test gücü istiyoruz? Yüksek güç, daha iyidir. 0.50 den fazla olmalı ve 0.80 ideal değerdir.

Araştırma Prosedürleri

Etkili Araştırma Ortamı Etkili Araştırma Ortamı araştırmanın geçerliliğine katkıda bulunan etmenlerden biridir. Bir araştırma ortamının etkili olabilmesi için taşıması gereken özellikler: • Uyum, ahenk (Coherence) • Basitlik (Simplicity) • Psikolojik Katılım (Psychological Involment) • Tutarlılık (Consistency)

Add a comment

Related presentations

Related pages

Verimot - Veri Toplama Sistemi

Üretim Sahasından Veri Toplama Nedir? Sinir sistemi, en mükemmel veri toplama sistemi örneğidir. Üretim yapan işletmelerde veri toplama sistemi ...
Read more

veri toplama sistemi auf deutsch übersetzen | Deutsch ...

Deutsch-Tuerkisch.net: 'veri toplama sistemi' auf deutsch übersetzen. veri toplama sistemi deutsch türkische übersetzung. veri toplama sistemi in deutsch.
Read more

veri toplama örneği auf deutsch übersetzen | Deutsch ...

Deutsch-Tuerkisch.net: 'veri toplama örneği' auf deutsch übersetzen. veri toplama örneği deutsch türkische übersetzung. veri toplama örneği in ...
Read more

Neden Veri Toplama ? - Hakkımızda

Neden Veri Toplama ? Günümüz şartlarında kar marjları azalırken rekabet koşulları da giderek ağırlaşmaktadır. Firmalar kar marjlarını ...
Read more

Veri toplama

Veri Toplayıcı bileşenidir SQL Server 2012, farklı veri kümeleri toplar. Veri toplama ya da sürekli olarak veya kullanıcı tarafından tanımlanan ...
Read more

VTE Veri Toplama Enstitüsü

VTE Veri Toplama Enstitüsü, Bostancı, Istanbul, Turkey. 680 likes · 67 talking about this. Product/Service
Read more

DAS CNC Veri Toplama - YouTube

CNC Veri Toplama Andon Sistem ile www.yalin.com.tr.
Read more

Veri Toplama - BMTY | Web Sayfası

Üretim sahasına kablosuz veri toplama cihazları ile kurulacak sistem sayesinde sisteme anlık veri akışı sağlanır, üretime ...
Read more

Gül Kaya - veri toplama uzmanı - toprak | XING

veri toplama uzmanı ... Anmelden und ganzes Profil ansehen Anmelden und Profil ansehen
Read more

Veri Toplama - Akıllı Çalışma Kağıdı - YouTube

Excel #392- Ömer BAĞCI- Koşullu Biçimlendirmeler ile Simge kümelerinde tek simge gösterme - Duration: 3:05. Excel Eğitmeni-Yazar Ömer ...
Read more