Ödev Nasıl Yapılır? – Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri – Tez Yaptırma – Ödev Yaptırma Fiyatları – Ücretli Ödev Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri – Sunum Hazırlığı Yaptırma – Dergi Makalesi Yaptırma – Dergi Makalesi Yazdırma

VERİLERİ ANALİZ ETMEK

Öncelikle, kullanmayı planladığınız yöntemi açıklayan ve gösteren birkaç farklı araştırma raporunu okuyun ve inceleyin. Bu yöntemin altında yatan felsefi yaklaşım hakkında net olun (örneğin, katılımcıların kendi durumlarını birlikte yaratmaları veya konuşmaların katılımcıları yalnızca bazı yanıtların mümkün olduğu konumlara yerleştirmesi).

Kullanacağınız temel yöntemlerin adını belirtin ve yapmayı planladığınız varyasyonları açıklayın. Bu açıklamaları kendi kelimelerinizle yazdığınızdan emin olun. Sadece diğer yazarların yöntem bölümlerini kopyalarsanız, analizinize başladığınızda kafanız karışabilir.

Analizinize devam ederken ve şu veya bu adımda neyin söz konusu olduğunun daha fazla farkına vardıkça, yaptığınız şeyle ilgili öğrendiklerinizi bir araştırma günlüğünde açıklayın.

Örneğin, tez önerinizdeki yöntem bölümünün söylediğinin aksine, birden fazla katılımcının raporları üzerinde tek tek çalışmak yerine aynı anda çalıştığınızı fark edebilirsiniz. Analizinizin yalnızca katılımcı raporlarına (veya diğer metinlere) bakarken değil, araba sürerken, roman okurken veya uykuya dalarken de yapıldığını fark edebilirsiniz.

Katılımcıların açıklamalarına aşina olmak amacıyla metni okurken bile kendinizi olası genel bulgular hakkında notlar alırken bulduğunuzu fark edebilirsiniz.

Daha sonra, araştırma raporunuz bu olayların bulgular için gerekli olmadığını açıklamalıdır, ancak anlayışlar yalnızca metin çalışılarak ortaya çıkmaz. Yöntem bölümünüzü, aslında resmi adımlarla ilgili olarak yaptıklarınıza uyacak şekilde gözden geçirin. Bu gözden geçirilmiş yöntem bölümleri, diğer araştırmacılara önemli ölçüde yardımcı olacaktır.

Metinlere yaklaşmaya geri dönelim. Öncelikle, tamamen aşina olmak için tüm katılımcı raporlarını veya kayıtlarını birkaç kez okuyun. Tez öğrencilerim, transkripsiyonları kendileri yazdıklarında, bir hesabın nüanslarına ve akışına çok daha fazla uyum sağladıklarını söylüyorlar.

Vaka gösterileriyle ilgili bu çalışma, hepsi işe yaramış olan bir dizi veri yaklaşımını göstermektedir. Niteliksel araştırmacıların çoğu önce metni, genellikle olay örgüsünde vardiyalarla tanımlanan uygulanabilir birimler halinde işaretler.

Bu birimler numaralandırılabilir ve daha sonra katılımcının takma adı ve birim numarası ile tanımlanabilir. Birimde beklediğimden daha fazlasının olduğunu fark ettiğimde, birimi alt bölümlere ayırırım. Sadece işe yarayan şeyi yapın, ne yaptığınızı takip edin ve bunu tutarlı bir şekilde yapın.

İkincisi, ampirik fenomenolojik araştırma geçmişim nedeniyle, her birime katılımcının olayı nasıl yaşadığı hakkında orada söylenenleri sormayı tercih ederiz (örneğin, sinirlenmek, teşhis beklemek).

Veri analizi örneği
Makalede veri analizi Nasıl Yapılır
Analiz Yöntemleri
Veri analizi Programları
Öngörücü analiz
Nitel veri analizi
Veri analiz yöntemleri
Veri analizi nasıl Yapılır

Metinle empatik olarak uğraşmak zahmetli ama ödüllendiricidir. Periyodik olarak kişiye geçmiş ve geleceğin yanı sıra şimdinin nasıl göründüğüne dair herhangi bir şeyi kaçırıp kaçırmadığımı sorarım ve onun kendisiyle, dünyayla ve başkalarıyla ilişkisi hakkında söylenenleri kaçırıp kaçırmadığını kontrol ederiz.

O kişinin yaşadığı anlam olarak gördüğüm şeye sadık kalarak, katılımcının söylediklerine çok yakın duruyorum. Muhtemelen başka birinin benimle aynı fikirde olacağı bir düzeyde yazıyorum; yorumlayıcı sıçramalar yoktur.

Bazı araştırmacılar bu düzeyde tüm katılımcıların metinlerini okumaya devam eder ve ardından her katılımcı için ünite ifadelerinden bir özet yazar. Belki yarım düzine hesap için de bunu yapmayı tercih ederiz.

Ardından, analiz ettiğim anlatımlar için temaları karakterize edebilirim ve kalan açıklamaların bu temalara uygun olup olmadığını kontrol edebilirim, daha önce belirlenen temaları yeni örnekler ışığında tekrar tekrar gözden geçirebiliriz. Bu yaklaşımın beni psikolojik fenomene daha yakın tuttuğunu ve içerik analizine benzer bir şeye koşmamı engellediğini düşünüyoruz.

Diğer fenomenolojik araştırmacılar gibi ben de son analizimi fenomenin tanımlanmış yönleri arasındaki ilişkileri koruyan tek bir anlatıya entegre edilmiş temalarla sunmayı tercih ediyorum. Diğer araştırmacılar, bulgular olarak bir temalar listesi sunmayı tercih ederler.

Bazen daha az karmaşık veriler, anlam analizi ve anlatılardan ziyade tema belirleme ve listelemeye uygundur. Bazı araştırmacılar, bağlama, zaten tanımlanmış temalara ve diğer metne bağlı olarak, “erken güven kırılması” veya “diğerlerinin yeterince önemsemediği” gibi tanımladıkları temaları daha erken adlandırmaya başlamayı tercih ederler.

Prosedürüm, temaların daha az gözden geçirilmesini ve verilere yakın kalma konusunda daha fazla güvence gerektiriyor. Temaları ilerledikçe adlandırmak ve gözden geçirmek, satır satır daha az çaba gerektirir ve genel, soyut ve kavramsal düzeylere daha hızlı geçmenizi sağlar. Her iki durumda da, nihayetinde her tema için metne geri dönebilmelisiniz. Bu titiz, zorlu bir süreçtir, ancak genellikle, en azından bazen, heyecan vericidir.

Araştırmacı etkileşim analizi yaparken söylem analizinde olduğu gibi anlatı birimlerinden çok etkileşim birimlerine bakılsa da benzer stratejiler izlenebilir. Yaşanmış dünyalara dikkatin etkileşimsel çalışmalara da yardımcı olduğunu düşünüyoruz.

Evet, farklı araştırmacılar gördüklerini farklı tarif edeceklerdir ve okuyucular neye atıfta bulunulduğunu görebildikleri ve açıklamalar raporlara sadık kaldığı sürece bunda bir sorun yoktur. Doğa bilimleri de adlandırmayla uğraşır. Zeka testi maddelerinin faktör analizlerinin orijinal raporlarını okurken şaşırdığımı ve bazı faktörleri oldukça farklı adlandırmış olabileceğimi fark ettiğimi hatırlıyoruz.

Sürprizden bahsetmişken, pek çok araştırmacı ister nitel ister deneysel olsun ilk projelerini yürütürken, çalışmalar dikkatlice tasarlanıp dikkatli bir şekilde yürütüldüğünde yöntemlerin işe yaradığını görünce şaşırıyor.

Kendinizi protokol açıklamalarına (araştırma katılımcıları tarafından sağlanan bir deneyim veya durumun yazılı açıklamaları veya katılımcıların etkileşimlerinin yazılı kayıtları) kaptırdıktan ve bunun katılımcılar için nasıl bir şey olduğunu tam olarak anladığınızda, muhtemelen bir süreliğine kaybolduğunu düşünebilirsiniz.

Birkaç anlam söz konusudur:

1. Tanımlama çabasıyla yazdığınız herhangi bir şeyin yanlış bir başlangıç olduğunu hissediyorsunuz. Ya bütünün karmaşıklığına uygun görünmüyor ya da doğrusal formu yapay görünüyor.
2. Güvenebileceğiniz önceden belirlenmiş bir kategoriniz olmadığından ve kendi tanımlayıcılarınızı bulmanız gerektiğinden, sanki söyleyecek şeyler uyduruyormuşsunuz gibi keyfi hissediyorsunuz.
3. Yazmaya başladığınız her şey son derece açık görünüyor ve çalışmanızın sahte olduğunu, araştırma girişiminizin bir sahtekarlık olduğunu veya protokollerinizden anlam çıkaramayacak kadar sıkıcı veya sönük olduğunuzu hissediyorsunuz.

“odev.yaptırma.com.tr“ ailesi olarak size her konuda destek sunabiliriz. Tek yapmanız gereken iletişim adreslerimizden bizlere ulaşmak!

Tüm alanlara özgü, literatür taraması yaptırma, simülasyon yaptırma, analiz yaptırma, çeviri yaptırma, makale ödevi yaptırma, dergi makalesi yaptırma, sunum ödevi yaptırma ve model oluşturma çalışmaları yapmaktayız.

Herhangi Bir Alan Bulunamadı.

The post VERİLERİ ANALİZ ETMEK first appeared on Ödev Yaptırma & Danışmanlık Merkezi.

Ödev Nasıl Yapılır? – Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri – Tez Yaptırma – Ödev Yaptırma Fiyatları – Ücretli Ödev Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri – Sunum Hazırlığı Yaptırma – Dergi Makalesi Yaptırma – Dergi Makalesi Yazdırma

Veri Analizi Teknikleri

Keşif amaçlı veri analizi tekniklerinde daha fazla düzeltme elde etmek için, kısaca üç yararlı yaklaşımı ele alıyorum: kök ve yaprak analizi (merkezi seviye ve yayılma ölçümleri dahil); kutu ve bıyık grafikleri; ve zaman aşımı grafikleri için veri yumuşatma.

Kök ve yaprak analizi, bir dizi veriye yakından bakmak için basit bir tekniktir. Yaptığınız bazı veri toplama işlemlerinin, belirli bir değişken için aşağıdaki 27 sayıyı ürettiğini varsayalım (veri kümenizdeki geliş sırasına göre).

Bu verileri analiz etmenin bir yolu, bir çubuk grafik veya frekans sayımı olacaktır. Burada bazı kategori kutuları oluşturabilir ve her birindeki vaka sayısını sayabilir ve bunun gibi bir sonuç verebiliriz.

Bu model, geleneksel tek tepeli bir modele benziyor (yanıltıcı bir şekilde ‘normal’ dağılım olarak adlandırılan, ‘çan eğrisi’ olarak popüler hale getirildi). Ancak burada orijinal verilerdeki kesin sayılar hakkında çok fazla bilgi kaybettik ve sonuç olarak bir numarayı kaçırıyor olabiliriz.

Kök-yaprak analizi biraz daha ileri gider çünkü orijinal sayılarda verilen bilgilerin çoğunu tutar. Her sayı, daha büyük olan “gövde” kısmı ve daha küçük olan “yaprak” veya birim kısım olmak üzere iki kısma ayrılır. Analiz edilen verilerin aralığına göre (yukarıdan aşağıya değişiklik) kök olarak neyin ayarlanacağını seçiyoruz.

Burada, yukarıdaki frekans tablosundaki gibi, gövdeyi 10’lara eşitleyebiliriz. Ancak biraz daha derine bakmak istediğimiz için, bunun yerine gövdeyi beşli olarak ayarlayabiliriz, (örneğin) bir gövde 20’den 24’e ve başka bir gövde 25’ten 29’a uzanır.

Buna dayanarak, kümedeki ilk sayı 25’tir ve bu, 20’lik bir üst gövdeye ve 5’lik bir yaprağa ayrılacaktır. Sonraki 46 sayısı, 40’lık bir üst gövdeye ve 6’lık bir yaprağa ayrılacaktır. 50’lerin altında bir gövde ve 2’lik bir yaprak vb. Yukarıdaki sayıların tamamı üzerinde çalışmak, aşağıdaki gibi bir gövde ve yaprak analizi verecektir.

Burada sadece tek tepeli bir eğri (bir çan eğrisi) olmadığı açıktır. Bunun yerine, 15’ten 23’e (13 veri noktası dahil) puan veren bir ana gözlem çıkıntısı ve ardından 29’dan 34’e (7 veri noktası dahil) daha küçük bir çıkıntı vardır.

27 gözlem olduğundan, on dördüncü gözleme ulaşana kadar (yukarıdaki listede kalın harflerle gösterilmiştir) yukarı veya aşağı sayarak medyanı bulabiliriz.

Çeyrekleri de aynı şekilde gözlemleri medyanın üstünde ve altında ikiye bölerek bulabiliriz (çeyrekler yedinci ve sekizinci gözlemlerin yukarıdan veya aşağıdan gelen ortalamalarıdır). Gövde ve yapraktan, aşağıdaki gibi merkezi düzey ve yayılımın özet indekslerini veren bir tabloyu hızlı bir şekilde oluşturabiliriz.

Az miktarda veri ile kök ve yaprak teknikleri kalem ve kağıt kullanılarak kolayca uygulanır. Bunları bu şekilde kullanmak konusunda söylenecek çok şey var çünkü verilerinizle (sıklık sayıları veya çizelgeler gibi diğer istatistiksel paketlerin çıktıları da olabilir) yakın temas halinde olmanızı sağlar. Çok sayıda veri noktası elde ettiğinizde (yaklaşık 30’dan fazla), burada belirtilen tüm keşif amaçlı veri analizi tekniklerini yapmak için bir bilgisayar paketi kullanabilirsiniz: örneğin, SPSS’nin gövde ve yaprak tesisleri vardır.

Kutu ve bıyık grafikleri, bir dizi gövde ve yaprak analizinin istatistiksel sonuçlarını göstermenin bir yoludur. Ölçeği gösteren dikey bir eksene sahip dikey bir çubuk grafik gibidirler. Aradaki fark, bir kutu içinde yalnızca üst çeyrek noktalarından alt çeyrek noktalarına kadar çizmeniz ve sağ taraftaki çubukta gösterildiği gibi medyanın konumunu göstermek için kalın bir çizgi eklemenizdir.

Veri analiz yöntemleri PDF
Nitel veri analiz yöntemleri
Nicel veri analiz yöntemleri
Veri analizi günlük hayatta nerelerde kullanılır
Veri analizi Nedir
Makalede veri analizi Nasıl Yapılır
Veri analizi programları
Makale analiz yöntemleri

Kalan veri noktalarını, orta kütlenin üstünde ve altında uzanan şekilde görüntülemek için tek bir dikey çizgi (bıyık) ekleyin. Bir gözlem orta kütleden ne kadar uzaktaysa, o kadar sıra dışıdır. Bunun bir tesadüf veya kötü bir veri parçası olma olasılığı daha yüksek olabilir veya alternatif olarak, ayrıntılı açıklama gerektiren önemli bir uç durum olabilir.

Uzaktaki gözlemler (orta kutudan çok uzakta kalanlar, özellikle üst çeyreğin üzerinde veya alt çeyreğin altında orta yayılmanın 1,5 katından fazla olanlar), bıyıklardaki lekelerle gösterilir. Aykırı değerler, size tam olarak hangi gözlemlerin son derece sıra dışı olduğunu hatırlatmak için adlarıyla ayrı ayrı etiketlenmeye değerdir.

Tek bir gövde ve yapraktan alınan istatistiklerin tek bir kutu ve bıyık grafiğine bakmak faydalı olabilir. Ancak bu çizimlerin gerçek değeri, gösterildiği gibi farklı veri noktaları kümelerindeki varyasyonu karşılaştırmanıza izin vermesidir.

Burada bir bakışta görülebilir:

◆ medyanların ve orta kutuların dikey konumlarının karşılaştırılmasıyla gösterildiği gibi, üç farklı gözlem setinin merkezi seviyesindeki değişimler; ve
◆ gölgeli orta kutuların dikey boyutu, kutuların dikey boyutu artı bıyık ve aykırı değerlerin varlığı veya yokluğu ile gösterilen, verilerinin dağılımındaki farklılıklar.

Bu, sofistike, çok göstergeli bir karşılaştırmadır, ancak çok sezgisel ve erişilebilir bir şekilde gerçekleştirilir. Verileri anlamanıza büyük ölçüde yardımcı olabilir ve ayrıca birçok bilgiyi okuyuculara etkili bir şekilde iletebilir.

Verileri yumuşatma, çizgi grafikler kullanılarak analiz edilen her türlü bilgi için, özellikle de her türlü endeksin zaman içindeki hareketleri için çok yararlı başka bir veri azaltma tekniğidir. Borsaların veya emtia piyasalarının hareketleri veya bir hükümetin popülaritesini gösteren kamuoyu yoklamaları gibi, çok fazla yukarı ve aşağı zikzaklar çizen değişken bir veri serisinde çok sayıda gözlem elde ettiğimiz birçok durum vardır.

Buradaki temel zorluk, anlamsız veya geçici dalgalanmaları, veri serisinin merkezi seviyesinde meydana gelebilecek, altta yatan, uzun vadeli değişikliklerden veya geçişlerden ayırmaya çalışmaktır. Verileri yumuşatmak, bunu yapmanın bir yoludur. Temel olarak aşağıdaki gibi çalışır.

Sahip olduğunuz gerçek veri numaralarını bir sütuna koyarsınız ve ardından onun yanında yeni bir sayı sütunu oluşturursunuz. Burada her gerçek veri numarasını, o gözlemin ve ondan hemen önceki ve sonraki gözlemlerin ortalaması olan yeni bir sayıyla değiştirirsiniz. Bunu, üç gözlemin ortalamasını alacak bir formül yazarak bir elektronik tablo üzerinde kolayca yapabilirsiniz.

Örneğin, 52, 56, 74, 60, 58 gibi bir sayı diziniz varsa, buradaki 74 için düzeltilmiş sayı 56 74 60 210, 3’e bölünerek 63 olur. Bu tekniğe denir. ortalama yumuşatma ve veri serilerindeki ‘normal’ dalgalanmaları ortadan kaldıracaktır.

Ancak bazı alışılmadık tek seferlik gözlemleriniz varsa (yüksek veya düşük), o zaman yine de ortalama düzleştirilmiş rakamı çok yukarı veya aşağı itebilirler.

“odev.yaptırma.com.tr“ ailesi olarak size her konuda destek sunabiliriz. Tek yapmanız gereken iletişim adreslerimizden bizlere ulaşmak!

Tüm alanlara özgü, literatür taraması yaptırma, simülasyon yaptırma, analiz yaptırma, çeviri yaptırma, makale ödevi yaptırma, dergi makalesi yaptırma, sunum ödevi yaptırma ve model oluşturma çalışmaları yapmaktayız.

The post Veri Analizi Teknikleri first appeared on Ödev Yaptırma & Danışmanlık Merkezi.