Anket Sonuçları Nasıl Analiz Edilir? – İSTMER

Anket Sonuçları Nasıl Analiz Edilir?

Bilimsel Araştırmalarımızda Anket Sonuçları Nasıl Analiz Edilir?

Anket çalışmaları, özellikle sosyal bilimlerde yürütülen araştırmaların büyük bir bölümünü oluşturmaktadır. Bu anketlerden toplanan verilerin ardından, araştırmacıların aklına ilk gelen soru şu oluyor: Anket sonuçları nasıl analiz edilir?

Bu yazımızda, yukarıdaki kilit soruyu istatistiksel perspektiften değerlendirmeye çalışacağız.

Anket verilerimiz üzerinden ilk uygulayabileceğimiz analiz grubu tanımlayıcı istatistiksel analiz teknikleridir.

Tanımlayıcı analizler kapsamında temel olarak iki yaklaşımı uygulayabiliriz:

    1) Anket soruları üzerinden demografik faktörler ve ölçek maddelerine yönelik frekans tablolarının oluşturulması

    2) Ölçek puanları üzerinden ortalama, standart sapma gibi tanımlayıcı istatistiksel ölçülerin hesaplanması

Temel tanımlayıcı analizlerimizin hemen arkasından, araştırma hipotezlerimize uygun şekilde istatistik testlerinden yararlanabiliriz. Bu konuyu bir örnek üzerinden açmaya yarar var.

Örneğin; çalışmamızda sağlık alanında hizmet veren personelin iş doyumunu etkileyen temel faktörleri incelemek istediğimizi düşünelim.

Anketimizde sağlık çalışanlarının iş doyum düzeylerini belirlemek için de “Sağlık Çalışanlarına Yönelik İş Doyumu Ölçeği” isimli, geçerliliği ve güvenilirliği yapılmış bir ölçek kullanalım.

Ölçeğimiz üzerinden ortalama skor puanı hesaplayabilir ve iş doyumu düzeylerini elde edilen skor puanları üzerinden değerlendirebiliriz.

Şimdi sıra istatistik testlerini uygulamaya geldi: İstatistik testleri kullanılarak anket sonuçları nasıl analiz edilir?

Bu aşamada, anketimizde yer alan demografik grup değişkenlerinin iş doyumu puanlarını etkisini sınamak için, ortalama karşılaştırma testlerini kullanabiliriz.

Mesela, cinsiyet grupları arasında iş doyumu skor puanlarının farklılaşıp farklılaşmadığını bağımsız örneklemler t-testini kullanarak test edebiliriz. Eğitim grupları arasında iş doyumu düzeylerinin nasıl değiştiğini ANOVA testi ile değerlendirebiliriz.

Elbette ölçek puanlarını deney kontrol grupları arasındaki karşılaştırmalar için de kullanabilmemiz mümkün.

Anket sonuçları nasıl analiz edilir sorusunu ortalama karşılaştırma testleri perspektifinden değerlendirdiğimizde, şu teknikleri kullanabiliriz:

  • Ölçek puanlarına yönelik bağımsız iki grup karşılaştırmalarında bağımsız iki örneklem t-testi veya Mann-Whitney U testi.
  • Ölçek puanlarına yönelik bağımlı iki grup karşılaştırmalarında eşleştirilmiş t-testi veya Wilcoxon işaretli sıra testi.
  • Ölçek puanlarına yönelik bağımsız k>2 grup karşılaştırmalarında ANOVA veya Kruskal-Wallis testi.
  • Ölçek puanlarına yönelik bağımlı k>2 grup karşılaştırmalarında tekrarlı ölçüm ANOVA veya Friedman testi.

Şu ana kadar aktardığımız anket analizi yaklaşımlarında, geçerliliği-güvenilirliği yapılmış olan ölçeklerden yararlandığımızı varsaydık.

Peki ya yeni bir ölçek geliştirmek istersek?

Ya da yabancı bir dilde yayınlanmış olan ölçeği Türkçe’ye uyarlamak istersek?

Bu noktada, ölçek geliştirme-uyarlama çalışmalarında anket sonuçları nasıl analiz edilir denildiğinde, kullanmamız gereken başlıca istatistiksel yaklaşımları şu şekilde özetleyebiliriz:

  • Ölçeklerin güvenilirliklerini değerlendirmek için Cronbach Alfa katsayılarının hesaplanması
  • Ölçeklerin alt boyutlarını belirlemek için açıklayıcı faktör analizi yapılması
  • Ölçeklerin geçerliliğini kanıtlamak için doğrulayıcı faktör analizi yapılması

Bahsettiğimiz bu yaklaşımlar için farklı istatistiksel ölçüler ve tahminsel teknikler de kullanılabilir. Örneğin; Cronbach Alfa yerine Guttman katsayısı, Split-Half metodu gibi çözümleri de göz önünde bulundurabiliriz.

Açıklayıcı faktör analizi için faktör sayısı seçim tekniğinden döndürme tekniğine uzanan farklı seçenekler var. Doğrulayıcı faktör analizi için de veri yapısına bağlı olarak farklı tahminciler imdadımıza yetişebiliyor.

Birden Fazla Ölçekli Anket Sonuçları Nasıl Analiz Edilir?

Kimi zaman, anketimizde birden fazla ölçek kullanabiliriz.

Bu durumda, istatistiksel analiz seçeneklerimiz de artmaktadır.

Ölçekler arasında alt boyut ve genel skor puanları için ilişkisel sınamada bulunabilmemiz için korelasyon analizi uygulayabiliriz. Ölçek boyutları arasındaki ilişkileri, verilerin normal dağılıma uygunluğuna göre Pearson veya Spearman korelasyon analizi ile test edebiliriz.

Korelasyon analizi sonuçları sayesinde ölçekler arası ilişkilerin anlamlılıkları, şiddeti ve yönleri hakkında bilgi sahibi olabiliriz. Ayrıca korelasyon analizini, test-retest güvenilirlikleri için de kullanabildiğimizi ekleyelim.

Ek olarak, eğer ölçeklerin birbirleri arasındaki etkilerini sınamak istersek, skor puanları üzerinden regresyon analizi tekniğine başvurabiliriz.

Ancak skor puanları üzerinden yapılan regresyon analizlerinde bilgi kaybına uğrarız. Klasik regresyon analizinin aksine, ölçekler üzerinden ifade edilen gizil değişkenler ile yapısal eşitlik modeli analizi, en doğru seçenek olacaktır.

Gizil faktörler üzerinden anket sonuçları nasıl analiz edilir dediğimizde, yapısal eşitlik mükemmel bir çözüm olarak bizi bekliyor. Mükemmel olmasının nedeni son derece basit.

Yapısal eşitlik modeli sayesinde ölçeğin tüm bilgisini bir skor üzerinde eritmek yerineölçekteki tüm maddeleri bir arada kullanarak, gelişmiş bir istatistiksel modelleme yaklaşımını kullanabiliyoruz.

Birden fazla ölçek kullandığımızda, faktörler arasındaki aracılık ve düzenleyici ilişkileri de test etmemiz olanaklıdır. Bunun için Sobel testi, Boostrap tabanlı aracılık analizleri, düzenleyici etki analizleri gibi alternatif analiz yaklaşımları mevcut.

Şu ana dek bahsettiğimiz tüm anket analizi yaklaşımları için SPSS, Minitab, Stata gibi lisanslı yazılımlardan tutun; R, Jamovi gibi açık ve özgür yazılımları emrimize amade.

Araştırmacıların kanayan yarası olan anket sonuçları nasıl analiz edilir sorusuna, bu yazımızda kısaca değinmeye çalıştık.

Gelecek yazılarımızda anket analizi daha söyleyeceğimiz çok şey var.