Kategorik Veri ile Çalışabilme ve Veriye Dayalı Karar Verebilme
Kategorik Veri ile Çalışabilme ve Veriye Dayalı Karar Verebilme
a) Kategorik Veriye Dayanan İstatistiksel Araştırma Gerektiren Durumları Fark Etme
Kategorik veri, gruplandırılabilir, sıralanamaz ve sayılabilir nitelikteki verilerdir. Bu tür verilerle yapılan araştırmalar, farklı kategoriler arasındaki farkları, benzerlikleri veya dağılımı anlamaya yönelik olur. Kategorik veri, belirli bir özellik veya kategoriye göre gruplanan bireyleri ifade eder. Örneğin:
- Meslek: Öğrencilerin hangi meslekleri tercih ettiği (doktor, mühendis, öğretmen, vs.)
- Göz Rengi: İnsanların göz renklerine göre gruplandırılması (kahverengi, mavi, yeşil, vs.)
- Kitap Türü: Okunan kitap türlerinin analizi (roman, bilim kurgu, tarih, vs.)
Örnek Durum
Bir okulda, öğrencilerin hangi sosyal medya platformlarını daha çok kullandıkları hakkında bir araştırma yapılabilir. Bu tür bir araştırma, “Instagram, TikTok, Facebook” gibi sosyal medya platformlarını kategorik veriler olarak kullanarak öğrencilerin tercihlerine dair sonuçlar elde etmenize yardımcı olur.
b) Kategorik Veriye Dayanan Betimleme veya Karşılaştırma Gerektirebilecek Araştırma Soruları Oluşturma
Araştırma soruları, verilerin hangi kategorilerde toplanacağını ve bu kategoriler arasında nasıl bir ilişki kurulacağını belirler. Kategorik verilerle yapılan araştırmalarda sorular genellikle kategoriler arası farkları incelemeyi hedefler.
Örnek Sorular
- Hangi renklerin daha popüler olduğunu nasıl öğrenebiliriz? Bu soru, farklı renklerin popülerlik oranını incelemeye yöneliktir (mavi, kırmızı, yeşil, sarı, vs.).
- Öğrenciler hangi tatları daha çok seviyor? Bu soruya “çikolata, vanilya, çilek” gibi tatlar kategorik veriler olarak eklenebilir.
- İnsanlar hangi haber kaynaklarını daha fazla takip ediyor? Bu araştırma için kategorik veriler: Gazeteler, televizyon kanalları, dijital platformlar.
c) Kategorik Veriye Ulaşmak İçin Plan Yapma
Kategorik veriye ulaşmak için planlama yapmak çok önemlidir. Hangi kategorilerin analiz edileceği, bu kategorilerin nasıl belirleneceği ve hangi yöntemlerin kullanılacağı karar verilmelidir. Veri toplamak için genellikle anketler, gözlemler veya dijital analiz araçları kullanılır.
Örnek Plan
Bir okulda öğrencilerin hangi yemekleri tercih ettikleriyle ilgili bir araştırma yapılacağını varsayalım. Plan şu şekilde olabilir:
- Hedef Kategori: Yemekler (etli yemekler, sebze yemekleri, tatlılar, vs.)
- Veri Toplama Yöntemi: Anket uygulamak.
- Sorular:
- Hangi yemeği tercih edersiniz? (Etli yemekler, sebze yemekleri, tatlılar, vs.)
- Katılımcı Grubu: 7. sınıf öğrencileri.
- Zaman: 1 hafta boyunca anket yapılacak.
ç) Kategorik Veriye ve Araştırma Sorusuna Uygun Anket Soruları Hazırlama
Kategorik veriye ulaşmak için açık, anlaşılır ve odaklanmış anket soruları hazırlamak gereklidir. Bu sorular, veriyi kategorilere ayırmayı sağlayacak şekilde belirlenmelidir.
Örnek Anket Soruları
- Hangi tatları tercih ediyorsunuz? (Çikolata, Vanilya, Çilek)
- En çok hangi renkleri seviyorsunuz? (Mavi, kırmızı, yeşil, sarı)
- Hangi sporları yapmaktan hoşlanırsınız? (Futbol, basketbol, voleybol, yüzme)
- En sevdiğiniz meyve nedir? (Elma, muz, çilek, portakal)
d) Anketi Kullanarak Veri Toplama veya Hazır Veriye Ulaşma
Veri toplamak için en yaygın yöntem anket kullanmaktır. Öğrencilerin veya katılımcıların tercihlerine yönelik sorulara verilen yanıtlar kategorik veri oluşturur. Ayrıca, bazı durumlarda daha önce toplanmış ve kamuya açık verilere de ulaşılabilir.
Örnek
Eğer bir okulda öğrencilerin hangi tatları tercih ettiğiyle ilgili veri toplamak istiyorsak, okuldaki her öğrenciye aşağıdaki soruyu içeren bir anket dağıtabiliriz:
- “Hangi tatları tercih edersiniz?”
- (Çikolata, Vanilya, Çilek)
Anket sonucunda her öğrencinin tercihi kaydedilir ve bu tercihler kategorik veri olarak birleştirilir.
e) Veri Görselleştirme Aracını Seçme Gerekçelerini Belirtme
Veri görselleştirme, verilerin daha anlaşılır ve erişilebilir hale gelmesini sağlar. Kategorik veriler için kullanılabilecek çeşitli görselleştirme araçları vardır.
Sıklık Tablosu
Verinin hangi kategorilere ait olduğunu ve her bir kategorinin kaç kez tekrar ettiğini gösterir.
Örnek
Bir araştırmada öğrencilerin hangi kitap türlerini tercih ettiği sorulmuşsa, sıklık tablosu şu şekilde olabilir:
| Kitap Türü | Sayı |
|---|---|
| Roman | 15 |
| Bilim Kurgu | 10 |
| Biyografi | 5 |
Sütun Grafiği
Her kategorinin karşılaştırmalı olarak görselleştirilmesi için kullanılır.
Örnek
Öğrencilerin tercih ettiği kitap türleri bir sütun grafiğinde şu şekilde gösterilebilir:
Daire Grafiği
Verinin oranlarını görselleştirmek için kullanılır. Kategorilerin birbirine oranını gösterir.
Örnek
Eğer aynı kitap türlerinin oranlarını görmek istiyorsak, daire grafiği kullanılabilir:
- Roman: %50
- Bilim Kurgu: %33
- Biyografi: %17
f) Toplanan Veriyi Uygun Görselleştirme Aracı İle Analiz Etme
Veri toplandıktan sonra, veriyi analiz etmek için doğru görselleştirme aracının seçilmesi gerekmektedir. Bu, verinin daha kolay anlaşılmasını sağlar ve verilen kategoriler hakkında daha net çıkarımlar yapılmasına olanak tanır.
g) Araştırma Sonuçlarını Elde Etme
Veri toplama ve analiz etme işlemi tamamlandıktan sonra, araştırma sonuçları elde edilir. Bu sonuçlar, sorulara yanıtlar sağlayan ve kategorik verilerden elde edilen genel eğilimler hakkında bilgi verir.
ğ) Araştırma Sonuçlarına Yönelik Gerekçeler Sunma
Araştırma sonuçlarının güvenilirliği ve geçerliliği, kullanılan yöntemlerin doğru uygulanıp uygulanmadığına ve veri toplama süreçlerinin tutarlılığına bağlıdır. Sonuçlar, bu gerekçelerle desteklenmelidir.
h) Araştırma Sonuçlarının Araştırma Sorusuna Ne Düzeyde Cevap Verdiğini Değerlendirme
Sonuçların ne kadar doğru ve geçerli olduğunu değerlendirmek, araştırmanın amacına ne kadar ulaşıldığını analiz etmek önemlidir. Araştırma sorusuna ne kadar net cevap verildiği belirlenmelidir.
ı) Araştırma Süreci Adımlarını Değerlendirerek Araştırma Sürecine Uygun Olmayan Adımları Yeniden Planlama
Yapılan araştırmanın her adımı gözden geçirilmelidir. Süreçteki eksiklikler veya yanlış adımlar belirlenerek, süreç gerektiğinde yeniden planlanmalıdır.
Başkaları Tarafından Oluşturulan Kategorik Veriye Dayalı İstatistiksel Sonuç veya Yorumları Tartışabilme
a) Başkaları Tarafından Oluşturulan Kategorik Veriye Dayalı İstatistiksel Sonuç veya Yorumlara Yönelik İstatistiksel Temellendirme Yapma
Başkaları tarafından sunulan verilerin doğru ve geçerli olduğuna dair temellendirme yapmalıyız. Başka araştırmalarla karşılaştırma yaparak sonuçların doğruluğunu ve geçerliliğini sorgulamalıyız.
b) Başkaları Tarafından Oluşturulan Kategorik Veriye Dayalı İstatistiksel Sonuç veya Yorumlara Yönelik Hataları veya Yanlılıkları Tespit Etme
Başka araştırmacıların verilerini analiz ederken, örneklem büyüklüğü ve kullanılan yöntemlerin doğruluğunu sorgulamalıyız. Örneğin, sadece belirli bir şehirde yapılan anketlerin genelleme yapılması sorunlu olabilir.
c) Başkaları Tarafından Oluşturulan Kategorik Veriye Dayalı Sonuç veya Yorumları Çürütme ya da Kabul Etme
Yapılan araştırmaların sonuçlarını çürütmek veya kabul etmek için, kullanılan yöntemleri ve veri toplama süreçlerini analiz etmeliyiz. Eğer sonuçlar doğruluğunu kanıtlıyorsa, kabul edebiliriz; aksi takdirde çürütme işlemi yapılabilir.