BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ

Bir dağılımda değerlerin dağılımının merkezinin ölçülmesi sonucu merkezi eğilime ulaşılır (Geray, 2004). Merkezi eğilimi betimlemek amacıyla en sık kullanılan ölçüm türleri tepedeğer (mod), ortanca (medyan) ve aritmetik ortalamadır.

Tek örneklem t testi, bir grubun ortalamasını bilinen bir değer ile karşılaştırmak amacıyla kullanılır.

Üç ya da daha fazla grubu bir sürekli değişken açısından birbiriyle karşılaştırabilmek için bağımsız örneklemler için tek faktörlü ANOVA yapılır. Yani kuzey, güney ve orta kesimde yaşayan bireylerin günlük süt tüketimlerini karşılaştırmak için bu ANOVA türüne başvurulmalıdır.

Aralarında ilişki aranan iki değişken de ham puan olduğu zaman Pearson katsayısından yararlanılır. Ancak aralarında ilişki aranan değişkenlerin ikisi de sıralı ölçüm düzeyindeyse Spearman ya da Kendall’s tau-b gibi diğer bazı yöntemlere başvurmak gerekmektedir. Korelasyon ile ilgili bilinmesi gereken bir başka kavram ise kısmi korelasyon kavramıdır. İki değişken arasındaki ilişkinin üçüncü bir değişken tarafından açıklanması durumunda kısmi korelasyona başvurulmalıdır (Akbulut, 2010).

Değişkenler aldıkları değerlerin sınırlı ya da sınırsız sayıda olmasına göre sürekli ve süreksiz değişken olarak ikiye ayrılabilir. Süreksiz değişkenler sınırlı sayıda değer alabilirler (Örn: Cinsiyet, memleket, saç rengi,eğitim durumu). Sürekli değişkenler ise dağılım aralığında birçok farklı değer alabilirler (Örn: Yaş, boy, ağırlık,ısı).

Levene Testi (Levene’s Test for Equality of Variance) kitle varyanslarının eşteş olup olmadığını test eder. Gruplar arası karşılaştırmalarda kitle varyanslarının eşteş olması bir ön şart olarak karşımıza çıkmaktadır. Tabloda Levene sütununda görülen Sig. değeri .05’in altında olduğu zaman bu ön şart sağlanamamış demektir. Yani tabloda alt sıradaki değerlerin dikkate alınması daha uygundur.

Orcher (2005), nitel araştırmada veriler henüz toplanırken analizin başladığını şu üç gerçekle açıklamaktadır. Birincisi, veri toplarken araştırmacının tuttuğu kısa notlardır. Araştırmacı, verileri toplarken toplanan veriye yönelik bireysel tutumlarını, yorumlarını ve tepkilerini kısa notlar halinde kaydeder. Yani araştırmacının veri ile ilişkisi de başlı başına bir veri oluşturur. İkincisi, araştırmacının veri üzerinde yansıtma yapmasıdır. Şöyle ki, nitel veri toplayan araştırmacı, verileri toplarken onlar üzerinde ayrıntılı olarak düşünür, duruma göre eklemesi ya da değişiklik yapması gereken soru ya da süreçlere karar verir, hatta daha sağlıklı veriler elde edebilmek için bazen kullandığı soru, veri toplama tekniği ya da uygulamaların sırasını ve şeklini değiştirebilir. Üçüncüsü ise nitel veri analizinde veri doyumu gerçekleşene kadar veri toplama işlemine devam edilmesidir.

Nitel veri analizi ile ilgili alanyazındaki çeşitli sınıflamalar dikkate alındığında, her nitel araştırmacı için önemli olan üç temel kavramın betimleme, analiz ve yorumlama olduğu görülmektedir.

Betimsel analiz, analiz için bir çerçeve oluşturma, tematik çerçeveye göre verileri işleme, bulguları tanımlama ve yorumlama olmak üzere dört aşamadan oluşur.

İçerik analizi: Toplanan verileri açıklayabilecek kavram ve ilişkilere ulaşabilmek amacıyla gerçekleştirilen analiz türüdür.

Yapısal Eşitlik Modellemesi (Structural Equation Modeling): Gözlenen ve gözlenemeyen değişkenler arasındaki nedensel ilişkilerin sınanmasını daha az hata ile gerçekleştiren kapsamlı bir istatistik tekniğidir.

Tepedeğer bir verideki en fazla kullanılan sayı demektir. Burada en çok kullanılan sayı 10'dur.

Ortanca, tümsayıların ortasında kalan sayıdır. Burada ortanca 7'dir.

Ortalama sayısıtüm sayıların toplanıp katılımsı sayısına bölündüğü sayıdır. Burada sayılar bölündüğünde sonuç 75 çıkmaktadır.