Sayısal yetenekler

İstatistiksel Analiz: Veri Türleri

Gözlemsel Araştırma ve İkincil Veriler sayfamız iki ana veri kaynağını (kendi araştırmanız ve daha önce yayınlanmış veriler) tanımladı. Bununla birlikte, birçok farklı veri türü de vardır ve veriler birkaç farklı şekilde sınıflandırılabilir. Veri türü, onu kullanma yollarınızı ve hangi istatistiksel analizin mümkün olduğunu etkileyecektir. Ayrıca çıkarabileceğiniz sonuçları ve çıkarımları da etkileyecektir.

Bu nedenle veri türü seçimi çok önemlidir. Bu sayfa, veri türlerindeki bazı farklılıkları ve araştırma yöntemleri ve bulguları için çıkarımları açıklamaktadır.

Nicel ve Nitel Veriler

İlk ve en belirgin ayrım, nicel ve nitel veriler arasındadır:

  • Nicel veriler sayısaldır: toplanabilir ve sayı olarak sunulabilir; ve

  • Nitel veriler sayısal değildir.

Nitel ve nicel araştırma sayfamız bu ayrımı daha ayrıntılı olarak açıklamakta ve her ikisinin de avantaj ve dezavantajlarını ortaya koymaktadır.

Nesnel ve Öznel Veriler

Veriler ayrıca nesnel ve öznel olarak bölünebilir.

  • Nesnel veriler gözlemlenebilir ve ölçülebilirdir. Boy, ağırlık veya eleman sayısı gibi şeyleri içerirler. Genellikle gözlemler veya doğrudan ölçümler yoluyla toplanırlar.

  • Öznel veriler, bireylerin kişisel iletişimlerinden toplanır. Bu sözlü veya yazılı olabilir, ancak başka şekillerde de olabilir. Örneğin, beden dili öznel bilgi sağlayabilir (“Gözleri kapalı ve ağzı sıkı, hareketsiz yatıyordu. [objective]sanki acı çekiyormuş gibi [subjective]”).

Hem nesnel hem de öznel veriler hem nitel hem de nicel olabilir. Örneğin, bir renk değişimini (niteliksel) gözlemleyebilir (nesnel) ve sayısal bir ölçek (nicel) kullanarak insanlardan bir konu (öznel) hakkındaki fikirlerini ifade etmelerini isteyebilirsiniz.

Her iki türün de avantajları ve dezavantajları vardır. Örneğin, öznel veriler çok daha geniş bir bilgi yelpazesi sağlayabilir, çünkü birçok şey ölçülemez. Bunlar, herkesin kendi yorumuna sahip olduğu ağrı düzeyi gibi değişkenleri içerir. Verileri nicel hale getiren 1’den 10’a kadar bir ölçek kullanmak bile, bireyler arasında doğrudan karşılaştırılabilir olacağı anlamına gelmez.

Bununla birlikte, öznel veriler aynı zamanda insanların olayları doğru bir şekilde hatırlamasına ve değerlendirmesine de bağlıdır. Bu nedenle, insanların daha uzun süre önceki olayları hatırlamaları gerektiğinde, öznel veriler muhtemelen daha güvenilmez olacaktır.

Bu nedenle, mümkün olduğunda nesnel veriler tercih edilir, ancak bazen yalnızca öznel verilerin mevcut olduğu konusunda genel bir anlayış vardır.

Boylamsal ve Kesitsel Veriler

Uzunlamasına ve kesitsel veriler arasındaki ayrım, aslında çalışma tasarımında veri türünden çok bir ayrımdır.

  • Boylamsal çalışmalar zamanla aynı grupla çalışır. Bu nedenle, zaman içindeki değişiklikleri gösterebilir ve nedenselliği belirleyebilirler.

  • Kesitsel çalışmalar, zaman içinde farklı noktalarda, ancak farklı gruplardan veri toplayabilir. Bu nedenle, yalnızca bir anlık görüntüyü veya bir dizi anlık görüntüyü zamanında gösterebilirler.

İki çalışma türü ve dolayısıyla veriler arasındaki en önemli ayrım, uzunlamasına verilerin nedensellik gösterebilmesidir.

Kesitsel verilerden nedensellik göstermenin genellikle imkansız olduğu düşünülmektedir, çünkü sadece zamanın bir anı hakkında bilgiye sahipsiniz. Bu nedenle, bir şeyi değiştirmek ve onun nasıl bir etkiye sahip olduğunu görmek (yani, nedensel bir ilişki varsa) mümkün değildir.

Bununla birlikte, kesitsel çalışmalar çok daha uygundur. Zaman içinde bir grubu takip etmek yerine yalnızca tek bir anket veya araştırma yürütmeniz gerekir. Boylamsal çalışmalar çok yüksek kaliteli veriler verebilir ve nedenleri gösterebilir, ancak kohortun ayrılması gibi sorunlardan muzdariptir. Uzun vadeli, yüksek kaliteli boylamsal çalışmalar için fon bulmak da zordur.

Örnek: Kesitsel ve Boylamsal Araştırmayı Birleştirme

Surrey İletişim ve Eğitimde Dil Çalışması (SCALES), bazı kesitsel unsurları da içeren uzun vadeli uzun vadeli bir çalışmanın iyi bir örneğidir.

Çalışmanın ilk unsuru, Surrey’deki 180 ilkokulda Resepsiyon yılında çocuklara yönelik geniş çaplı bir anketti. Nüfustaki tüm çocuklar, her çocuk için sınıf öğretmenleri tarafından tamamlanan bir anket aracılığıyla, okula girişte dil becerileri açısından tarandı. Davranış, dil ve sosyal beceriler hakkında sorular soruldu. Bu, okula girişte dil yeteneklerinin bir anlık görüntüsünü verdi ve araştırmacıların müfredatın yeteneklerle eşleşip eşleşmediğini değerlendirmelerini ve daha küçük çocukların dil problemleri yaşama olasılığının daha yüksek olduğunu tespit etmelerini sağladı.

Bir sonraki aşamada, tarananlardan 590 çocuktan oluşan bir örnek seçildi, bir dizi dil becerisi sağlamak için ilk aşamadaki bulgular kullanılarak katmanlara ayrıldı. 1. Yılda ve 3. Yılda bir araştırmacı tarafından görülmüş ve dil becerileri değerlendirilmiştir. Ebeveynlerden ayrıca her iki noktada da dil ve davranış hakkında bilgi vermeleri istendi.

Bir sonraki aşama, sosyal, duygusal ve zihinsel sağlık sonuçlarını değerlendirmek için 6. ve 8. Sınıflardaki orijinal SCALES kohortunu takip etti.

Araştırmacılar, erken çocuklukta dil gelişimi ile ergenlik döneminde sosyal ve duygusal gelişim arasındaki bağlantıyla ilgilendiler. Bu tür bilgiler, kesitsel bir çalışmadan veya farklı yaşlardaki iki ayrı çalışmadan elde edilemez. Katılımcılardan ve ebeveynlerden geriye dönüp düşünmelerini isteyebilirsiniz, ancak zaman aralığı o kadar ki, hatırlamanın güvenilir olma ihtimali düşüktür.

Kategorik, Sürekli, Ayrık ve Sıralamalı Veriler

Diğer bir ayrım, kategorik, sürekli, ayrık veya sıralı verilerdir:

  • Kategorik veriler, farklı gruplara veya kategorilere ayrılır.

    Bu nedenle, örneğin cinsiyeti, dondurmayı sevip sevmediğinizi ve belirli bir ülkeyi ziyaret edip etmediğinizi içerir. On veya beş yıllık parçalar halinde gruplandırılırsa yaşı da içerebilirler.

  • Sürekli veriler, herhangi iki değer arasında sonsuz sayıda değer alabilenler olarak tanımlanır.

    Bu karmaşık görünebilir, ancak aslında basittir. Bunlar ağırlık veya boy gibi verilerdir ve olası ağırlık ve yükseklikler aralığında herhangi bir değer olabilir, sabit değerler değil veya dondurmayı seven bir sınıfın yüzdesi ( %0-100 aralığında herhangi bir değer) olabilir. Her veri noktası farklı ve ayrı bir sayıdır ve bir gruba girmez. Örneğin yaş, tam yıllar yerine günler veya bir yılın kesirleri olarak çok hassas bir şekilde ölçüyorsanız dahil edilir.

  • Ayrık veriler, herhangi iki değer arasında belirli sayıda olası değere sahip olanlar olarak tanımlanır.

    Bu nedenle ayrı veriler, müşteri şikayetlerinin sayısını veya dondurmayı seven kişilerin sayısını içerir, yani yarım veya bir kişinin üçte birine sahip olamazsınız. Başka bir örnek, tüm yıllardaki yaş olabilir. Analiz amacıyla, ayrık veriler sürekli verilere çok benzer kabul edilir.

  • Dereceli veriler sıralandı ve sıralandı ve ardından sıra sırasına göre numaralandırıldı

    Örneğin, 4, 6, 3 ve 7 değerlerine sahip dört bit veriniz varsa, bunları artan sırayla 3, 4, 6 ve 7 olarak sıralayabilirsiniz. Daha sonra sıra sıralarını alırlar, yani 3 1 (1.), 4, 2 (2.) olur ve bu böyle devam eder. Veriler genellikle sizi ilgilendiren tek şey mutlak değerler değil sıra olduğunda sıralanır. Bu genellikle iki değişkenin birlikte değiştiği, ancak doğrusal bir ilişkiye sahip olmadığı durumdur (yani, farklı oranlarda değişir). Örneğin, aşağıdaki grafik bu tür bir ilişkiyi göstermektedir (bu durumda üstel).

    Uyarı!

    Verileri sıraladığınızda bilgileri kaybettiğinizi unutmamak önemlidir.

    Bu nedenle, bu yalnızca gerçekten yapmanız gerektiğinde yapılmalıdır.

Bu dört veri türü, farklı analiz türleri için uygundur ve her biri için farklı istatistiksel testler ve analiz formları kullanmanız gerekecektir.

Analiz için farklı veri türlerini kullanma hakkında daha fazla bilgi için, Korelasyonlar sayfamıza bakmak isteyebilirsiniz.

Sonuç

Araştırmanızın bir parçası olarak toplayabileceğiniz birçok farklı veri türü vardır. Veri türü seçimi genellikle araştırma yöntemleriniz tarafından yönlendirilir ve bu da araştırma sorunuz ve genel araştırma yaklaşımınız tarafından yönlendirilir. Bununla birlikte, veri türü seçiminin ayrıca analiz türü ve çıkarabileceğiniz sonuçlar için çıkarımları vardır.

İlgili Makaleler

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Başa dön tuşu