Telefon Anketleri

Anket yapmaya karar veren kişiler telefon yöntemini kullanmada genellikle kararsızlardır. Bu kişiler kendilerinin benzer görüşme taleplerine olan tepkilerini hatırlarlar ve insanların da benzer şekilde cevap vereceğini düşünürler. 

Gerçekte de ulusal ve genel kapsamlı kamuoyu yoklamalarında ankete cevap vermeme oranı oldukça düşük olabilmektedir. Bununla birlikte daha küçük çaplı anketlerde bu durum ciddi bir problem değildir. Örneğin bölgesel bir kütüphanenin üyeleri hakkında kütüphane aidatları konusunda yapılacak bir anketin ret oranı muhtemelen düşük olacaktır. Yine çocukları yerel bir eğitim programına devam eden ailelere, programın etkinliği hakkında yapılacak bir anket de cevap vermeme oranının yüksek olması beklenemez. Bu nedenle özellikle hedef kitlenin anket konusuna yabancı olmadığı durumlarda telefon yönteminin gerçek bir avantaj sağladığı söylenebilir. 

Bu yöntemin en güçlü yönü ise, sonuçların çok hızlı bir şekilde alınabilmesidir. GALLUP gibi şirketler anket sonuçlarını telefon yöntemi sayesinde bir iki gün içersinde yayınlayabilmektedirler. Telefonun sağladığı bu avantaj daha küçük şirketler tarafından da yaygın olarak kullanılmaktadır. 

Telefon yöntemi ile diğer yöntemlere göre daha hızlı sonuç alınabilmesinin birkaç nedeni bulunmaktadır. Öncelikle görüşme için telefon kullanan anketörler, belirli bir zaman diliminde yüz yüze görüşebilmek için kapı kapı dolaşmak zorunda olanlara göre daha fazla görüşme yapabilmektedirler. İyi bir anketör 3 saatlik bir sürede 3 ila 30 telefon anketi doldurabilir. Fakat aynı anketörün aynı süre içersinde en fazla 1-2 yüz yüze görüşme yapması olasıdır. 

Ayrıca anket uygulamasının tüm anketörlerin ve anket yöneticisinin bulunduğu, bu amaç için hazırlanmış bir odada yapılması durumunda ortaya çıkan ve anketörlerin yetersiz kaldığı problemlerin anket yöneticisi tarafından çözülmesi mümkündür. Bu tür problemler yüz yüze ve posta aracılığıyla yapılan anketlerde sürecin günlerce hatta haftalarca uzamasına yol açabilmektedir. Özellikle posta anketlerinde anket formları gönderildikten sonra ortaya çıkan bir problemin çözümü imkansız olduğundan sorunun büyüklüğüne göre tüm çabaların boşa gitmesi dahi mümkündür. 

Sonuçların çabuk alınmasına ek olarak, telefon anketleri daha fazla anketör kontrolünün getirdiği avantajlara da sahiptir. Posta anketlerinden farklı olarak telefon anketlerinde anketörler soruları cevaplamasını istediği kişileri telefona isteyebilir, insanları tüm soruları cevaplamaya teşvik edebilir ve diğer insanların soruları cevaplayan kişiyi etkilemesini kısmen de olsa önleyebilir. 

Telefon anketlerini maliyeti genellikle posta anketleri ve yüz yüze yapılan anketler arasındadır. Anket uygulamalarında en önemli maliyet unsuru olan personel maliyetleri yüz yüze yapılan anketlerde telefon anketlerine göre daha yüksektir (Birim zamanda daha fazla anketin telefon aracılığıyla doldurulabilmesi nedeniyle). Posta anketlerinde ise bu maliyet en alt düzeydedir (anketler bizzat anketin gönderildiği kişiler tarafından dolduruluyor). Telefon anketlerinin önemli maliyet kalemlerinden bir diğeri ise şehirler arası telefon görüşmeleridir. 

Telefon anketlerinin de zayıf yönleri bulunmaktadır. Bunlardan en önemlisi herkesin telefonunun olmamasıdır. Bu nedenle belirli bir grup otomatikman tüm telefon anketlerinin kapsamı dışında tutulmaktadır. Bununla birlikte Türkiye’de halkın %84’ü telefon sahibi olduğu için bu durum pek çok araştırma için önemli bir problem oluşturmamaktadır. Ancak telefonu olmayanların düşük gelirli, evsiz ya da kırsal kesimde yaşayan kişiler olduğu düşünüldüğünde gelir düzeyi, eğitim durumu gibi konuların telefon anketleri ile ölçülmesi hatalı sonuçlar vermesi mümkündür. 

Telefon anketlerinin bir diğer dezavantajı ise bu anket türünde çerçeve olarak en sık baş vurulan araç olan telefon rehberlerinin güncel olmamasıdır. Türkiye de her beş aileden biri her yıl adres değiştirmektedir. Bu nedenle rehberlerin güncelliğini yitirmesi kaçınılmazdır. Ayrıca bazı evlerde farklı aile fertlerine kayıtlı birden fazla telefon bulunmaktadır. Bu durumlarda her biri eşit ya da bilinen olasılıkta seçilme şansına sahip insanlara anket uygulamak isteyen araştırmacı için önemli bir problemdir. Bununla birlikte telefon rehberlerinden kaynaklanan problemleri geliştirilmiş, “rasgele arama” ve “rasgele eklemeli arama” gibi teknikler bulunmaktadır. 

Telefon anketleri ile ilgili diğer problemlerin ise çözümü bu kadar kolay değildir. Bunlardan ilki uzman bir süpervizöre olan ihtiyaçtır. Özellikle anket yapılacak kişilerle daha önce irtibat kurulmadığı durumlarda uygulamanın tecrübeli bir süpervizör tarafından yönetilmesi şarttır. İlk telefon görüşmesi ile birlikte anketörlerden “şimdi ne yapacağım?” sorusunu gelmesi kaçınılmaz olduğundan tüm bu sorulara derhal cevap verilmesi ve çok iyi bir koordinasyon sağlanması gerekmektedir. Örneğin; 

“Telefon ettiğim yerde yeni bir aile yaşıyor, orijinal ailenin telefonunu alayım mı?” 

“Telefondaki kişi yarın sabah saat 8:30 da konuşabileceğini söylüyor. Bu saate onu arayabilecek biri var mı?” 

“Bu ankette kiracılarla ilgilenilmesini rağmen, aradığım kişi kira vermek yerine evin tamir ve bakımını üstlenmiş, kiracı olarak kabul edebilir miyiz?” 

Bu tür sorulara derhal cevap verebilecek tecrübeli bir süpervizörün bulunmadığı durumlarda yapılan anketlerden doğru sonuçlar almak çok güç olacaktır. 

Telefon anketlerinde karşılaşılan problemler yöntemin ölçüm hatasına olan hassaslığından kaynaklanmaktadır. Telefon görüşmeleri bütünüyle sözel iletişime dayandığından anketi cevaplayan kişinin ne sorulduğunu anlayabilmek için anketörün her bir kelimesine konsantre olması gerekmektedir. Bu nedenle uzun ve karmaşık sorular telefon anketleri için uygun değildir. Aynı durum harita ve diyagramlar dayanan sorular için de geçerlidir. Ayrıca telefon anketlerinde birden çok maddenin önem derecesine göre sıralanması da istenmemelidir. 

Son olarak anketörün ses tonu ve yaptığı vurgular kişileri belli cevap seçeneklerine yönlendirebilir. Ayrıca bir çok insan toplum tarafından kabul gören cevaplar verme eğilimi içerisindedir. 

Özetle telefon anketleri; 

- Hedef kitlenin büyük çoğunluğu telefon sahibi ise; 

- Sorular kolay anlaşılır türden ise; 

- Uzman yardım sağlanabiliyor ise; 

- Sonuçların hemen alınması gerekiyorsa en uygun yöntemdir. 

Veri ve Veri Çeşitleri

Araştırma yapmadaki öncelikli amaç bir konuyla ilgili veri (data) toplamaktır. Türkçe sözlükte “veri”, “Bir araştırmanın, bir tartışmanın, bir muhakemenin temeli olan ana öge, muta, done” olarak tanımlanmaktadır. 

Verilerimizi elde ettiğimiz kaynağın tamamına “toplum” veya “evren” denir. Toplumun hakkında veri topladığımız özelliklerine ise “değişken” adı verilir.

İnceleyeceğimiz değişkeni toplumun tamamında araştırmak için kaynak, zaman ve imkanlarımız çoğunlukla yetersiz olacağından genelde toplumu temsil edebilecek bir grup birey yani “örneklem” hakkında veri toplarız. Eğer incelediğimiz değişken hakkında toplumun tamamından veri toplamışsak o zaman “değişken” ifadesi yerine “parametre” kullanmak daha uygun olur. Makale yazımında buna dikkat etmeliyiz. Değişken yerine uygunsuz bir şekilde parametre terimini kullanmak sık yapılan yanlışlardandır. 

Değişkenler kategorik ve numerik olarak ikiye ayrılır. 

Kategorik değişkenlerde her birey belli sınıflardan birine dahil edilebilir. Bu değişken türü de kendi içerisinde Nominal (Atanmış) ve Ordinal (Sıralı) olmak üzere ikiye ayrılır. Nominal değişkenlerde hangi kategorinin önce geleceği araştırmacının atamasına bağlıdır (1=bayan, 2=erkek olabileceği gibi 1=erkek, 2=bayan da olabilir). Sıralı değişkenlerde ise küçükten büyüğe, ya da büyükten küçüğe doğru bir sıra vardır (1=zayıf, 2=normal, 3=kilolu, 4=şişman, 5=aşırı şişman gibi).  Bir kategorik değişkenin sadece iki özelliği olması halinde ona binary (ikili) veya dichotomous (dikotom) değişken denir (evet/hayır; canlı/ölü gibi). 

Değişkenimiz, sınıflardan oluşmak yerine belli sayıları alan numerik bir değişken de olabilir. Bu durumda da alınan değer tam sayılı (discreet) (Kaç kez doktora gittiniz? [4 kez] Hastane kaç yataklı? [60 yataklı] gibi) veya sürekli (continuous) (Boy [165,5 cm], Hemoglobin değeri [14,3 mg/dl] gibi) olabilir. 

Değişken çeşitlerini ayırt edebilmek, kullanılacak istatistiksel yöntemi seçerken ve SPSS'te analiz yaparken önemli olacak. Kategorik değişkenler sayı ve yüzde olarak gösterilirken numerik değişkenler ortalama ve standart sapma gibi ölçütlerle gösterilir. 

Kategorik ve numerik verilerin ayırımı genellikle kesin olmakla birlikte bazen sıralı değişkenlerde kategori sayısı fazla olabilir. Bu durumlarda sıralı değişkenler kategorikmiş gibi muamele görebilir. Örneğin ağrı şiddetini araştırdığımız bir ankette 1‟den 7‟ye kadar bir görsel analog skala kullanmış olabiliriz. Tanım olarak bu, sıralı kategorik bir değişken olmakla birlikte çeşitli gruplar arasında ağrı Şiddetini karşılaştırmak için ortalamaları almamızda bir sakınca yoktur. 

Diğer taraftan, değişkenler SPSS tarafından ordinal, nominal ve numerik olarak ayırt edilir (tam sayılı ve sürekli numerik veriler aynı şekilde işlem görür). 

Normal Dağılım

İstatistik analiz yapılırken, dağılımın özelliği çok önemlidir. Çünkü farklı dağılım gösteren verilere uygulanacak tanımlayıcı ve analitik istatistik yöntemleri de farklıdır. Parametrik testlerin uygulanabilmesi için, dağılımın normal ya da normale yakın olması gerekir.Standart sapması değeri 1 ise, frekans eğrisi çan şeklinde olan simetrik dağılımdır. Normal dağılım simetrik olduğu için, normal dağılım gösteren değişkenlerin ortalama, ortanca ve modları eşittir.

Dağılım şekli ölçütleri :  Çarpıklık –1 ve +1 arasında yer alır. Normal dağılımın çarpıklık katsayısı sıfırdır. Denekler ortalamadan daha büyük değerlerde toplanıyorsa, negatif basık ya da soldan basık, küçük değerlerde toplanıyorsa pozitif basık ya da sağdan basık dağılımdan söz edilir.

Parametrik testlerin tümünün uygulanabilmesi için gereken varsayımların başında verilerin dağılımının normal olması gelir. Normal dağılımdan gelmeyen ölçümler kullanıldığında, gerçekte olduğundan daha küçük bir p değeri ya da daha dar bir güven aralığı hesaplanır. Bu durumda, doğru bir hipotezi reddetme olasılığı artar. Yani, iki grup arasında fark olmadığı halde fark varmış gibi sonuç elde edilebilir.

Dağılımın normal olup olmadığı grafik ve istatistik analiz yöntemleri ile anlaşılır. Histogram, dal ve yaprak grafiği ve normal olasılık grafiği çizilerek dağılımın normal olup olmadığı hakkında fikir edinilebilir.
Ama bu izlenimin istatistik yöntemlerle de test edilmesi gerekir. Shapiro-Wilks (n<30) ve Lilliefors (n>30)  testleri bu amaçla sıklıkla kullanılan testlerdir. Bu testlerde p değeri <0.05 ise dağılımın normal olmadığı sonucuna varılır.

Örneklem büyüklüğü arttıkça, deneklerin dağılımı ve ortalamanın örneklem dağılımı normal dağılıma yaklaşır.
Genellikle bir örneklemde 30 ya da daha fazla sayıda denek varsa, evren normal dağılım göstermiyorsa bile, ortalamanın örneklem dağılımının normal olduğu varsayılabilir

Verilerin normal dağılmadığı durumlarda iki işlem yapılabilir :
1.      Verilere dönüşüm uygulayarak, onların normal dağılıma uymalarını sağlamak.
2.      Varolan verilere parametrik olmayan bir test uygulamak

Yayılma Ölçütleri

Farklı grupların merkezi eğilim ölçütleri aynı olduğu halde, gruplar birbirlerinden çok farklı olabilir. Bu nedenle merkezi eğilim ölçütleri yanında, yayılma ölçütleri de çok önemlidir.

Değer aralığı (Genişlik - Range) 
En basit yaygınlık ölçüsüdür. En küçük ve en büyük değer arasındaki farktır.
Örnek büyüklüğü ile artma eğilimi vardır. Ortalama gibi, uç değerlerden çok etkilenir. En uçtaki iki değer arasında kalan değerler hakkında bilgi vermez.

Standart sapma ve Varyans
Standart sapma, bir örneklemdeki denek değerlerinin örneklem ortalamasından aşağı ya da ne kadar saptığını, yani denek değerlerinin yayılmasını gösterir. Yani, denekler arasında ne kadar yaygınlık olduğunu ifade eder. Ss’ nın karesine varyans adı verilir. Tüm değerlerin dağılımı ile bilgi verirler. Tüm değerler eşitse, her ikisi de sıfıra eşittir. Değerler arasında farklar arttıkça standart sapma (Ss) ve varyans büyür.

Merkezi eğilim ölçütü olarak ortalama kullanıldığında, yayılma ölçütü olarak da standart sapma kullanılır.
Normal dağılım gösteren değişken değerleri için aşağıdaki kurallar geçerlidir :
1.      Değerlerin % 67’si ortalama ± 1 Ss içindedir.
2.      Değerlerin % 95’i ortalama ± 2 Ss içindedir.
3.      Değerlerin % 99.7’si ortalama ± 3 Ss içindedir

Standart hata
Aynı evrenden seçilecek, ya da seçilmesi mümkün olan aynı büyüklükteki örneklemlerin ortalamalarının yayılmasına ortalamanın örneklem dağılımı  denir. Ortalamanın örneklem dağılımının ölçütü  ortalamanın standart hatası (standard error of mean = SEM)’ dır.
Çalışmaya alınan örneklemin yayılma özellikleri verilmek isteniyorsa, doğru olanı Ss’nın verilmesidir. Çünkü, SEM örneklemdeki deneklerin yayılması ile ilgili olmadığı için, makaledeki çalışma grubunun değişkenliğini göstermez.
Çalışma gruplarındaki ortalamaların karşılaştırıldığı grafiklerde ise ±2 SEM kullanılması daha doğrudur.

Değişim katsayısı [coefficient of variation (CV)]
Birimleri farklı olan değişkenlerin yayılmalarını karşılaştırmak için değişim katsayıları kullanılır. Değişim katsayısı, standart sapmanın ortalamaya oranının yüzde olarak ifadesidir.

Çeyrek ve Yüzdelikler
Çeyrek ve yüzdelikler bir aralık olmayıp bir noktayı gösterirler.
25’inci yüzdelik birinci çeyrek, 50’inci yüzdelik ikinci çeyrek (yani ortanca), 75’inci yüzdelik üçüncü çeyrek olarak adlandırılır. 25’inci yüzdelik, gözlemlerin %25’inin bunun altında ve %75’inin üstünde kaldığı değerdir. 50’ici yüzdelikte değerlerin %50’si bunun altında, %50’si üzerindedir.Değerlerin dağılımı normalse, ortalama – 2 Ss ve ortalama + 2 Ss, sırasıyla 2.5 ve 97.5 persentil değerlerine karşılık gelir.Çeyrekler arası aralık : 25 ve 75 persentil (birinci çeyrek ve üçüncü çeyrek) değerleri arasındaki farka denir. Yani değerlerin ortada yer alan %50’ si çeyrekler arası aralıktadır.

Diagramlar, çubuk grafikler, çizgi grafikler

Diyagramlar
Her bir veri kategorisinin oranını bütün olarak görsel şekilde göstermekte kullanılırlar. Diyagramdaki her bir dilim bir yanıt kategorisinin oranına denk gelir. Bir diagramda dilim sayısı görüntüyü çok kalabalıklaştırmamak için altıyı geçmemelidir.

Çubuk grafikler
Birçok bilginin bir bakışta özetini sağladıkları için verilerinin gösterilmesinde sık kullanılırlar. Çubuk grafikleri, her zaman grafiğin neye ilişkin olduğunu belirten bir başlığı, çubukların neyi temsil ettiklerini belirten ifadeleri içermelidir. Çubuk grafikerde görüntü yanıltıcı olabileceği için farkların anlamlı olup olmadığını belirten açıklamalar da yapılmalıdır.

Çizgi grafikler
Verilerin belirli bir frekanstaki değişimleri göstermekte ve grupları karşılaştırmakta kullanılırlar. Zaman içindeki değişimleri göstermekte çizgi grafikler daha etkilidir.

Frekans Dağılımı

Bir ya da daha çok değişkene ait değerlerin ya da puanların dağılımına ait özelliklerini betimlemek amacıyla verileri sayı ve yüzde olarak verir. Frekans dağılımı, tablo halinde verilebileceği gibi, uygun  olduğu durumlarda çeşitli grafikler kullanılarak da gösterilebilir. Değişken süreksiz ise bar, daire; sürekli ise histogram seçilebilir.

Değişken sürekli ise verileri betimlemede ek olarak merkezi eğilim (ortalama, ortanca, mod) ve değişkenlik ölçüleri (standart sapma) ile dağılıma ait diğer istatistikler (yüzdelikler, çarpıklık ve basıklık katsayısı, en düşük ve en yüksek değerler bulunabilir.

İstatistik Araştırmanın Amacı

Rastlantıyı göz önünde tutarak olayları belirleyen genel yasaları, genel eğilimi ortaya çıkarmak, ana nedenleri aramak, olaylar arasındaki ilişkileri bağlantıları bulmak, böylece türlü yönetim, bilim ve teknik dallarında yapılacak kestirimlere, öngörülere, alınacak kararlara, girişilecek eylemlere yardımcı olmaktır.

Günümüzde hükümetler politikalarını förmüle etmek ve aldıkları kararları desteklemek, politikacılarda halkı ikna etmek için istatsitikleri temel almaktadır. Tıbbı araştırmlarda hastaların teşhişinde ve yeni ilaçların yan etkilerinin ortaya kaonulmasında istatiksel teknikler kullanılmaktadır. Ekonomi, işletme ve kamu yönetiminde istatistiğin kullanılması son yarım yüzyıl içinde olaganüstü bir gelişme göstermiştir. İstatiksel yöntem sosyal bilimlerin bütün dallarında hemen hemen tek pratik çalışma aracı durumundadır.

İstatistiksel veri analiz hizmetleri

Uzman ve deneyimli istatistikçilerden oluşan kadromuz ile veri analizi konusunda ödev, tez ve araştırmalarınız için destek hizmetleri sağlayabiliriz. SPSS ve diğer istatistik paket programlarında istatistiksel analizler, özenle, eksiksiz ve çalışma amacınıza uygun olarak ihtiyaçlarınıza uygun bir zaman içerisinde tez yazım kurallarına göre yapılır, tablolaştırılır, yorumlanır ve raporlanır. Anketlerinize veya araştırma verilerinize ilişkin SPSS ve diğer istatistik paket programlarına veri girişi yapılır. Anket sorularınız araştırma konusu amacına en uygun biçimde hazırlanır, tasarlanır.

2008 yılından itibaren istatistiksel veri analizi üzerine özelikle tıp, sosyal araştırma, ekonometri gibi bir çok alanda çalışmalar gerçekleştirdik. Kadromuzun, Türkiye'nin önde gelen sigorta ve finans sektörü kuruluşlarında istatistiksel veri analizi, raporlama, strateji ve planlama alanlarında çalışmış  kişilerden oluşmaktadır. Deneyimlerimiz sayesinde elde ettiğimiz bilgi birikimi doğrultusunda içerik yönünden eksiksiz, görsel kalitesi yüksek, bilimsel olarak tutarlı çalışmalar ile istatistik paket programlarında anket tasarımı, veri girişi, veri analizi, yorumlaması, raporlaması ve sunulması konularında, araştırmacılara destek vermekteyiz. Bunun yanı sıra tez ve makalelere ilişkin teori (literatür) kısmının oluşturulması, kaynak desteği, analiz raporlarının tercihe göre İngilizce olarak hazırlanması gibi alanlarda yardımcı olabiliriz.

Tüm hizmetlerimizde çalışmalarınız kabul edilene kadar desteğimiz sürmektedir. Değerlendirme aşamasında talep edilecek düzenlemeler ve eklemeler ekstra bir ücret talep edilmeksizin en fazla iletildikten 2 iş günü sonra tamamlanmaktadır.

Her tür konuya ilişkin çalışmalarınızın istatistiksel analizi için TÜRKİYE’NİN HER YERİNDEN bizimle telefon veya e-posta aracılığıyla irtibata geçebilirsiniz.

İletişim bilgileri: 
Tel: 0530 820 01 53
kagan.ergin@istatistiqsel.com
www.istatistiqsel.com

Karar Destek Sistemi Nedir?

İnsanların karar vermelerinde yardımcı olan bilgisayar tabanlı bilgisistemlere Karar Destek Sistemi denir.Verileri ve modellerin etkin kullanımını   sağlayarak  karmaşık problemlerin çözümüne katkıda bulunurlar.Karar Destek Sistemleri, karar işlemlerini yapısallaştırılmasını, tekrarlanan kararların otomasyonunu, organizasyonel planlama ve kontrol sağlar .

Karar Destek Sistem Türleri; 
Veri besleme sistemleri:
Önceki verileri veya anlık raporları analiz etmede kullanılır.
* Dosya Çekme Sistemleri
* Veri Analiz Sistemleri
* Bilgi Yürütme Sistemleri

Tahmin sistemleri:
Durum alternatif gelecek zamanlara taşınarak ilerisi görülür
* Tanımsal Sistemler
* Nedensel Sistemler
* Olasılık Sistemleri

Tercih belirleme sistemleri:
Alternatifler ve önceki kararlar arasında seçim yapmaya sağlar
* Karar ağacı sistemleri
* Çok özellikli  karar sistemleri

Senaryo geliştirme sistemleri:
Analizden ayrı olarak karar vermede yaratıcı görevler üstlenir.
* Kavramaya ait planlama sistemleri
* Fikir üretme sistemleri
* Grup karar destek sistemleri

Faktör Analizi

Birbirleriyle orta düzeyde ya da oldukça ilişkili değişkenleri birleştirerek az sayıda ancak bağımsız değişkenler elde etmede kullanılan çok değişkenli analiz tekniklerinden biridir. İlk olarak 20.yüzyılın başlarında Spearman tarafından geliştirilen faktör analizinin yaygın kullanımı, bilgisayar teknolojisinde 1970’li yıllarda yaşanan hızlı gelişme ile mümkün olabilmiştir. Faktör analizinin uygulanma alanları çok geniştir. Genellikle psikometrik testler, sosyal bilimler, pazarlama, ürün yönetimi ve yöneylem araştırması gibi alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır.

Faktör analizi, analizin amacı dikkate alındığında keşfedici (exploratory), ve doğrulayıcı (confirmatory) olmak üzere iki temel yönteme ayrılmaktadır.

Araştırmacının ölçtüğü faktörlerin sayısı hakkında bir bilgisinin olmadığı, belli bir hipotezi sınamak yerine, değişkenlerden hareketle faktör bulmaya ve bu faktörlerin yapısı  hakkında bir bilgi edinmeye çalıştığı inceleme türlerine keşfedici faktör analizi (exploratrory factor analysis) denir.

Araştırmacının kuramı doğrultusunda geliştirdiği bir hipotezi test etmeye yönelik incelemelerde kullanılan analiz türü doğrulayıcı faktör analizi (confirmatory factor analysis) olarak tanımlanır.

Faktör Analizi ‘nin aşamaları

Problem tanımı  ve veri toplama:

Bu aşamada faktör analizinin kullanım amacı, analizde kullanılacak değişkenlerin teori, literatürde bulunan araştırmalar, araştırmacının tecrübesi ve bilgisi doğrultusunda belirlenmesi ve uygun ölçüm araçlarıyla veri toplanması gerekmektedir.

Korelasyon matrisinin oluşturulması:

İkinci aşamada analizde yer alan değişkenlerin ilişkiyi ifade eden korelasyon matrisi oluşturulur.

Faktör sayısına karar verme:

Korelasyon matrisi temel alınarak uygun bir faktörleştirme tekniği seçilir ve çözüme başlanır.

Faktör eksen döndürme:

Faktor matrisine ulaşıldıktan sonra, faktörleri temsil eden eksenlerde kaydırmalar vb çeşitli işlemler yardımıyla faktörler yorumlanır.

Faktör analizinin matematiksel temeli karmaşıktır. Dolayısıyla iyi bir faktör analizi için değişkenler sınırlandırılmalı ve birbiriyle ilişkili, veri setini en iyi şekilde temsil edecek şekilde düzenlenmelidir. En önemlisi ise ulaşılan sonuçlar istatistiksel olarak anlamlı olmalıdır. İstatistiksel olarak anlamlılık bir araya getirilen değişkenlerin gerçekten bir araya getirilip getirilmeyeceği, araştırmanın sonucu mantıksal süzgeçten geçirilmedir. Ayrıca kullanılan verilerin yapısı ve bu analize uygun olup olmadığı da yapılan araştırmanın istatistiksel olarak anlamlı olabilmesi için önemlidir.

Medikal istatistik çalışmalarının değerlendirilmesi

TIBBİ YAYINLARIN EPİDEMİYOLOJİK ve İSTATİSTİKSEL ANALİZİNDEKİ SORUNLAR ve YAPICI ELEŞTİRİ YAKLAŞIMININ YAYIN ve DERGİ KALİTESİ ÜZERİNE ETKİSİ *

• Tıpta alanında yapılan araştırmaların epidemiyolojik yöntemlere göre dağılımı, araştırmalarda en çok kesitsel (% 82,0) ve vaka-kontrol (%41,0) yöntemlerinin kullanıldığı saptanmıştır.

• En çok eksikliği saptanan durum hastalardan bilgilendirilmiş onay alındığına dair bilgi bulunmamasıdır. Daha az sıklıkla etik kurul onay bilgisi olmaması, hipotezin sınanamaması, grafikler ve kontrol grubunun seçilmesiyle ilgili sorunlar gelmektedir.

• Çalışmalarda % 22,1 oranında randomizasyon gerekli iken, ilk değerlendirme verilerine göre sadece % 6,3 olguda randomizasyon yapıldığı belirtilmiştir (P:0.000).

• Çalışmalarda % 23,9 oranında verilen literatür bilgisinin güncellenme ya da yeni tarihli kaynak eklenme ihtiyacı saptanmıştır.

• İlk değerlendirme sonucu ve yapıcı eleştiri sonucunda düzeltilen yazının tablo değerlendirme sonuçları birlikte verilmektedir. Araştırmalarda görülen en büyük eksiklik, özellikle araştırma hipotezini açıklayacak tabloların yazılamaması (% 73,4), istatistiksel testlerin doğru seçilememesi ve istatistiksel değerlendirmelerin doğru biçimde yapılamamasıdır (% 75,2).

• Yapıcı eleştiriler ile son değerlendirmede bu eksiklikler büyük oranda ve istatistiksel olarak anlamlı derecede azaltılmış, tablolar, istatistiksel test ve değerlendirmeler için düşünülen eksiklik oranları % 29,3’e düşürülmüştür. İstenen düzeltmelerin ve değişikliklerin yapılmadığı çalışmalar çok büyük oranda reddedilmiştir. 

* Dr. DEMİRBAĞ Ali E.,Medikal Onkoloji Bilim Uzmanı, Türk Tıp Dizini, s. 171 vd.


www.istatistiqsel.com/#!veri-analizi

Verilerin Toplanması Ve İstatistiksel Analiz

• İyi bir anket/araştırma formu iyi veri toplanmasının garantisidir.
• Veri toplama
• Düzenli ve gelişmiş bir veri formu hazırlanması
• Soruların açık uçlu ve yansız olması
• Cevap oranlarının arttırılması
• Gözlemciler arası (inter-observer) ve gözlemci içi (intra-observer) güvenilirlik (reliability) analizi
• Geçerlilik (validity) analizi
• Standart referanslar ile teşhis ve prosedürlerin kodlanması (ör: ICD).
• Denek büyüklüğü ve güç (sample size ve power) hesaplamaları
• Randomizasyon/Körleme/Gizlilik
• Hedef (end point/outcome) ölçümü
• Analiz birimlerinin seçilmesi
• Karıştırıcı (confounding) faktörlerin kestirimi, ve buna göre ayarlamalar
• Değişkenlerin sınıflaması, bağımsız ve bağımlı değişkenlerin tanımı
• Değişkenlerin mümkün olduğunca ölçülebilir olmasının sağlanması
• Verinin tipine göre (numerik, nominal, ordinal) uygun istatistik yöntemler

Tıp ve istatistik

İstatistik, betimleyici sözcüklerin matematiksel ifadesidir. Medikal istatistiğin, bilimsel literatürün yaklaşık yarısında en az bir istatistiksel hatanın saptanması, temel istatistiğin yeterince bilinmediği ve kavramların yanlış kullanıldığının kanıtıdır. Ayrıca günümüzde de hataların aynı oranda devam etmesi, ülkemizde de benzer sonuçlarla karşılaşılması, durumda hala kayda değer bir iyileşmeden söz edilemeyeceğini göstermektedir. Kötü yürütülmüş olan bir tedavi araştırması, çalışmadan vazgeçilmesi ile kıyaslandığında, her bakımdan daha zararlı sonuçlara götürür.

İstatistiğin yanlış kullanılması, medikal istatistiğin etik kurallarının ihlalidir, kaynak ve hasta açısından israf yanında, yanlış sonuçların yayınlanması gelecekte başka araştırmacıların bu konuda gereksiz gayretlerine neden olur. Tıp alanında kullanılan pek çok girişimin endikasyonları olduğu gibi,  medikal istatistikte de anlamlılık testlerinin kullanılma ve ortaya çıkacak P değerlerinin de yorumlanma endikasyonları vardır.

1974 yılında “British Medical Journal”, “Canadian Medical Association Journal”, “Lancet”, “Journal of the American Medical Association” ve “New England Journal of Medicine” dergilerinde yayınlanan 404 makalede 757 istatistiksel yöntemin kullanıldığı, bunların % 51’inin anlamlılık testleri olduğu saptanmıştır. Tıp dergilerinde  medikal istatistik  standartının yükseltilmesi için pozitif aksiyona ihtiyaç vardır. İstatistiksel hataların önlenmesi için çeşitli çalışmalar yapılmış, bilimsel çalışmalarda kullanılacak istatistiğin seçilmesi  ve yayınlarda rapor edilmesi konusunda  çeşitli tablolar, yönergeler hazırlanmıştır ve her bir derginin yazım kuralları bölümünde belirtilmektedir.   

Tez Analizi

Merhaba,

Tıp alanında ihtiyaç duyulan araştırmaların ve uzmanlık tezlerinin istatistiksel analizleri konusunda uzman kadromuz ile hizmet vermekteyiz.

http://www.istatistiksel.com/

Analize başlamadan önce araştırılacak konunun, ilişkilerin ve araştırmayı yönlendiren değişkenlerin
çok iyi anlaşılması gerekmektedir. Öncelikle araştırma konusunun iyi anlaşılabilmesi, veri setindeki
değişkenlerin neyi temsil ettiklerini tespit edebilmek için kısa bir bilgilendirme gerekmektedir. Tezinizde
araştıracağımız konuların tamamını birlikte belirledikten sonra çalışmanız, hipotezleriniz ve aradığınız
değişkenler arası ilişkiler gözden geçirilerek verilerin frekans tabloları çıkartılır. Verilerin dağılımlarına bağlı
olarak gerekli istatistiksel analiz metotlarını belirlenir ve analizi gerçekleştirilir. Tıp Fakültesi Uzmanlık tezlerinde
sıkça kullanılan iki veya daha fazla değişkenin arasındaki ilişkinin anlamlılığına ve derecesine ilişkin
istatistiksel veri analizi sonuçları tablolar, destekleyici grafikler ve yorumları ile birlikte Excel veya Word
formatında raporlanır. Çalışmanın tüm aşamaları bir CD ile adresinize gönderilir.