Veri analizi, ham veri olarak kabul edilen bilgilerin toplanmasını, ayıklanarak işlenmesi aşamalarını ifade eder. Analiz süreci hedef kitleye ve araştırmanın amacına göre değişkenlik gösterir. Fakat veri toplama ve veri girişi, veri analizinin değişmeyen gerçeğidir. Veri analizi için önce veriler toplanarak bunların girişinin yapılması gerekmektedir. Birçok yolla veriler toplanabilir. Araştırmanın nitel veya nicel olmasına göre veri toplama yöntemi değişmektedir. Nitel araştırmalarda genellikle gözlem ve görüşme yoluyla veriler toplanırken nicel araştırmalarda ise çoğunlukla ölçek kullanılarak veriler toplanmaktadır.

Veri Toplama

Veri hazırlama ve toplanan verilerin analiz edilmesi sürecinde birtakım işlem basamakları bulunur. Veriler katılımcıların bilgisi dahilinde toplanacaksa hedef kitleye sorulacak sorular hazırlanır. Hedef kitle gözlenerek veri toplanacaksa, gözlem formu hazırlanır. Anket ve ölçekler için soru madde havuzu oluşturma ve gözlem formu hazırlama süreci, çoğunlukla sosyal bilimlerde insanlara ait davranışları ve tutumlarını belirlemek için ölçme araçlarının oluşturulması ve değerlendirilmesi aşamalarını içeren bilimsel bir süreç olarak tanımlanır.

Gözlem formu ile veri toplamada hedef kitledeki değişim süreci gözlenir. Gözlem, belirlenmiş olan bir hedef için çıplak göz ya da bir araç kullanılarak veri toplanması işlemidir. Gözlem formu ise herhangi bir ortam ya da kurum içinde oluşan değişimleri ayrıntılı olarak tanımlayabilmek için kullanılan yöntemdir. Gözlemler doğal bir yöntemle izleme sonucunda yapılarak analiz edilir.

Sorulacak soruların belirlenmesi için öncelikle soru havuzu oluşturulur. Bunun içinde faktörler arasında öne çıkanlar belirlenir. Önceden geliştirilmiş ölçeklere bakılır. Hedef kitle ile detaylı görüşmeler, grup çalışmaları yapılır ya da açık uçlu olarak nitelenen sorular uygulanır. Bunların sonucunda ortaya çıkan soru havuzu yeniden en az iki uzman ve dil bilimci tarafından değerlendirilir. Daha sonra belirlenmiş olan soru havuzundaki soruların test edilmesi gereklidir. Yapılan ön uygulamadan (pilot uygulama) sonra asıl uygulamaya geçilebilir.

Veri Analizi Neden Önemlidir?

Veri analizi  yapmak işletmelerin kendi performanslarını gözden geçirmelerini ve optimize etmelerine olanak sağlar. Veri analizi yaptıktan sonra iş modeline uygulanırsa maliyet büyük oranda azalacaktır. Maliyeti azaltacak bir iş modeli belirlemek ise tabi ki memnun edici bir durumdur.

Hayatın her yerinde veri analizine ihtiyaç vardır. Müşterilerini memnun bırakmak için veri analizi yapan işletmeler, kendilerini geliştirmeye yönelik çalışmalara yer verecektir. Görüldüğü gibi veri analizi sadece öğrencilerin ödev amaçlı ihtiyacını karşılamaz. Bir zorunluluk olmasa bile geçmişin verilerini dikkate alan kurumlar-insanlar, geleceğe daha hazırlıklı olmaktadır.

Veri Analizi Yapmanın Zorlukları

Günümüzde veri sayısı çok fazla olduğu için veri analizi yapmak kolay olmayabilir. Dolayısıyla tüm sayısal verilerin incelenip sunulması veri analizinin zorluklarından birisidir.Tüm bu zorluklara rağmen veri yönetimi şirketlerin müşteri etkileşimleri yöntemlerini öğrenip daha akıllıca bir iş düzeni oluşturur.

Neyse ki veri yönetimi, firmalara müşteri etkileşimlerini dinleme, davranışlardan ve bağlamsal bilgilerden öğrenme, daha etkili işlem yapılabilir bilgiler oluşturma, hedefleri optimize etme ve iş uygulamalarını iyileştirmek için iç görüler hakkında daha akıllıca uygulama yapma yeteneği verir.

Veri Analizi Programları

Toplanan verilerin analizi için değişen teknoloji ile beraber farklı araçlar kullanılabilir. Spss, Lisrel ve Amos programları bilimsel araştırmalarda sıklıkla kullanılmaktadır. Yapılacak analiz türüne göre farklı veri analizi programları tercih edilmektedir.

SPSS ile İstatistiksel Analiz

Spss bir paket programdır. Toplanan verilerin analiz edilmesi için kullanılır. Öncelikle toplanan veriler ışığında bir hipotez kurulur. Hipotezler araştırılacak problemin çözülebilmesi için doğru olduğu kabul edilmeyen ifadelerdir. Bu aşamadan sonra ise toplanmış olan verilerin analiz edilebilmesi için Spss programına girilmesi gerekir. Spss veri girişi yapılmadan spss analizi yapılması mümkün değildir. Veriler hakkında bu çalışmalar yapıldıktan sonra veri analizi tamamlanarak yorumlama yapılabilir.

LISREL ile Veri Analizi & AMOS ile Veri Analizi

Günümüzde birçok istatistiksel analiz yöntemleri sıradan hale gelmiştir. Bu nedenle uluslararası düzeyde kabul gören bir yöntem olan ve ileri seviye istatistik analiz yöntemlerinden olarak kabul edilen “yapısal eşitlik modeli” uygulaması öne çıkmaktadır. Bu uygulama ile yapılabilecekler şunlardır;

  • Doğrulayıcı faktörlerin analiz edilmesi
  • Aracılık etkileri
  • İzlenecek yolun analiz edilmesi
  • Gizli değişkenlerin analiz edilmesi

Yapısal eşitlik modelinin diğer modellere kıyasla üstün tarafları bulunur. Bunun nedenlerinden biri her maddeyi analiz işlemine dahil etmesidir.

LISREL programı (Linear Structural Relations), yapısal eşitlik modelinde kullanılan istatistiksel bir programdır. Uppsala Üniversitesi profesörleri olan Dag Sorbom ve Karl Gustav Jöreskog r tarafından 1970’lerde geliştirilmiştir. LISREL, istatistiksel analiz için SPSS gibi geniş bir kullanım alanı sağlamaz. Bununla birlikte, araştırmacılar için daha spesifik olan yapısal eşitlik model, doğrulayıcı faktör analizi, yol analizi gibi analizleri gerçekleştirme fırsatı sunar.

Amos programı sosyal bilimlerdeki akademik çalışmalarda ve teknik bilimlerin çoğunda yaygın olarak kullanılan istatiksel bir analiz programıdır. Bu programın popüler olarak kullanılma nedenleri arasında hem çok sayıdaki bağımsız değişkeni hem de bağımlı değişkeni birlikte analiz edebilmesidir. Üstelik bu değişkenlerin analizleri sonucunda ayrıntılı veriler elde edilebilmektedir.  Amos, SPSS’den farklı olarak hata oranlarını da analiz sürecine dahil edebilmektedir. Bununla birlikte Amos veri girişi spss veri girişine alışkın olanlar için biraz karmaşık gelebilir.

0 cevaplar

Cevapla

Want to join the discussion?
Feel free to contribute!

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir