Nicel Aratrma Yntemleri Korelasyonel Aratrma Yntemi Giri likisel

  • Slides: 17
Download presentation
Nicel Araştırma Yöntemleri Korelasyonel Araştırma Yöntemi

Nicel Araştırma Yöntemleri Korelasyonel Araştırma Yöntemi

Giriş • • İlişkisel araştırma İki ya da daha fazla değişken arasındaki ilişki Etki

Giriş • • İlişkisel araştırma İki ya da daha fazla değişken arasındaki ilişki Etki ve manipulasyon yok (-1) - r - (+1)

Amaç • Değişkenler arsındaki ilişkiyi tanımlamak • Tahmin yürütmek

Amaç • Değişkenler arsındaki ilişkiyi tanımlamak • Tahmin yürütmek

İlişkiyi açıklamak • Olası bir ilişki hakkında fikir sakibi olmak için • İlişki gözlemlenen

İlişkiyi açıklamak • Olası bir ilişki hakkında fikir sakibi olmak için • İlişki gözlemlenen durumlar üzerinde daha detaylı araştırma yapılabilmesinin önünü açmak için • Örnek Soru?

Korelasyon ile neden-sonuç ilişkisi ortaya konulamaz!

Korelasyon ile neden-sonuç ilişkisi ortaya konulamaz!

Tahmin yürütmek • Tahmin değişkeni (Bağımsız değişken) – Tahmin yürütmek için kullanılan değişken •

Tahmin yürütmek • Tahmin değişkeni (Bağımsız değişken) – Tahmin yürütmek için kullanılan değişken • Kriter değişkeni (Bağımlı değişken) – Alacağı değer tahmin edilmek istenen değişken

Regrasyon eğirisi

Regrasyon eğirisi

Tahmin denklemi Tahmin edilecek değer (Kriter değişkeni) Korelasyon sabiti Korelasyon katsayısı Tahmin için kullanılan

Tahmin denklemi Tahmin edilecek değer (Kriter değişkeni) Korelasyon sabiti Korelasyon katsayısı Tahmin için kullanılan değer (Tahmin değişkeni)

Çoklu Regrasyon • Bir kriter değişkenini birden fazla tahmin değişkeni yardımıyla tahmin etmek Y

Çoklu Regrasyon • Bir kriter değişkenini birden fazla tahmin değişkeni yardımıyla tahmin etmek Y =a + b 1 X 1+ b 2 X 2 + b 2+X 3 + … + bn. Xn

Karar katsaysı • Tahmin değişken(ler)inin kriter değişkeni içindeki değişimin ne kadarını açıklayabildiğini gösteren değerdir.

Karar katsaysı • Tahmin değişken(ler)inin kriter değişkeni içindeki değişimin ne kadarını açıklayabildiğini gösteren değerdir. • Basitçe korelasyon (regrasyon) katsayısının karesi alınarak hesaplanır. • % olarak ifade edilir.

Ayırt edici (diskriminant) fonksyon analizi • Kriter değişkeninin kategorik bir değişken olduğu durumlarda kullanılır.

Ayırt edici (diskriminant) fonksyon analizi • Kriter değişkeninin kategorik bir değişken olduğu durumlarda kullanılır. • Örnek?

İleri düzey korelasyonel çalışmalar • Faktör analizi – Çok sayıdaki değişkeni daha az değişken

İleri düzey korelasyonel çalışmalar • Faktör analizi – Çok sayıdaki değişkeni daha az değişken ile temsil etmek için kullanılır – Örnek? • Yol analizi – Teori test etmek için kullanılır • Yapısal eşitlik modeli – Çoklu reagrasyon, faktör analizi ve yol analizinin birleşiminden oluşur – Teori ya da bir yapıyı ortaya çıkarmak için kullanılır

Aşamalar • Problem seçimi – A değişkeni ile B değişkeni arasında ilişki var mıdır?

Aşamalar • Problem seçimi – A değişkeni ile B değişkeni arasında ilişki var mıdır? – A değişkeni B değişkenini ne kadar tahmin eder? – Bir grup değişken ile X değişkeni arasındakli ilişki nedir? • Örneklem – Mümkünse rastgele/seçkisiz – En az 30 • Veri toplama araçları – Nicel veri – Testler, anketler, ya da diğer kayıtlı bilgiler

Aşamalar • Tasarım – Bir kişiye ait en az iki ölçüm • Veri toplama

Aşamalar • Tasarım – Bir kişiye ait en az iki ölçüm • Veri toplama – Ölçüm yapılan değişkenler yakın aralıklar ile ölçülmeli • Veri analizi – SPSS, Lisrel, AMOS – +1 ve -1 aralığı

Korelasyon katsayısının yorumlanması • 0. 4’ten az ise çok az ilişki var ya da

Korelasyon katsayısının yorumlanması • 0. 4’ten az ise çok az ilişki var ya da ilişki yok • 0. 4 ile 0. 6 arası orta düzeyde ilişki var (sosyal bilimlerde). Tahmin için kullanılması sakıncalı, önemli bir hata payını da barındırır. • 0. 65 ve yukarısı tahmin yürütmek için uygun değerler • 0. 85 ve yukarısı yüksek korelasyon anlamına gelir. Bu da tahmin yürütmek için oldukça elverişli değerlerdir.

İç geçerlilik unsurları • ?

İç geçerlilik unsurları • ?