Nitel Veri Analiz Programlarnn Veri Analizinde Kullanlmas Veri

Nitel Veri Analiz Programlarının Veri Analizinde Kullanılması

Veri analizi süreci, karşılan örneklem büyüklüğü ve genelleme yapmakta zorlanılması, araştırmacının öznel rolü, elde edilen verilerin yapılandırılmamış olması, karmaşık, geniş veya dar kapsamlı kuramlar üretilmesi, enerji, zaman kaybına sebep olması gibi sorunların aşılabilmesi açısından önemli bir role sahiptir (Patton, 1990).

Nitel Veri Analizi Yazılımları İşlevlerine gören. Nitel veri analizi programlarını 5 başlık altında toplamak mümkündür: 1)Metin geri çağırıcılar 2)Metin tabanlı yönetciler 3)Kod ve geri çağırma programları 4)Kod temelli kuram oluşturmacılar 5)Kavramsal ağ oluşturmacılar (Weitzman ve Miles, 1995)

Nitel Veri Analizi Yazılımları Yazılım Çeşidi Ürün Adı Yazı Toplayıcıları Sonar Professional, The Text Collector, Zy. Index Yazı Veritabanı Yöneticileri asksam, Folio Views, Idealist, Info. Tree 32 XT, TEXTBASE ALPHA Kodlayıcılar Hyper. Qual 2, Kwalitan, QUALPRO, Martin, Data Collector Kod Bazlı Kuram Üreteçleri AFTER, An. SWR, AQUAD, ATLAS/ti, Code-AText, Hyper. RESEARCH, NUD-IST, NVivo Kavramsal İlişki Ağı Kurucuları Inspiration, Meta. Design, Visio (Seggie ve Bayyurt, 2017)

Nvivo-İlgili Yazılım Terminolojisi Sources(Kaynaklar): Nitel çalışma boyunca toplanan ve üzerinde kuramın oluşturulacağı ve sonuçların varılacağı tüm verilerdir. Coding(Kodlama): Kaynakların belirli temalar veya kavramdal gruplar dahilinde önceden belirlenmiştir. Nodes(Nodlar): Kodlanan sözcük, metin gibi tüm kaynakların gruplanmasını ve kolay yorumlanmasını sağlar. (Seggie ve Bayyurt, 2017)

Nvivo-İlgili Yazılım Terminolojisi… Source classifications (Kaynak grupları): Büyük veri tabanları içerisinde arama ve çalışma yapmasını kolaylaştırır. Node classifications (Nod grupları): Kodalamaları katılımcılara, veri tolama yerlerine bağlar. (Seggie ve Bayyurt, 2017)

NVivo’nun Avantajı Kodlanmış veri üzerinde kelime, metin ve kavram sorgulamasının yapılmasını, ortak sonuçlar veren modellere ulaşılmasını ve kuram oluşturulmasını sağlamaktadır. Büyük ham verilerin kolaylıkla incelenmesini ve veri analizinin kısa sürede yapılmasına imkan vermektedir. (Seggie ve Bayyurt, 2017)

Nvivo’da Veri Analizi Aşamaları 1. nvp. uzantılı proje dosyası açılmalıdır. Bu dosya kaynakların yüklendiği ve model ile tabloların saklandığı yerdir. 2. <Kaynaklar> özelliği kullanılarak ham veri projeye yüklenmelidir. 3. <internal(dahili)>, <external (harici)>, <memos (hatırlatıcı notlar)> ve <framework matrices(çerçeve matrisleri)> seçeneklerinden external seçeneği kullanılarak bilgisayara kaydedilmiş veri projeye eklenmelidir. (Seggie ve Bayyurt, 2017)

Nvivo’da Veri Analizi Aşamaları… 4. Kaynaklar projeye eklendikten sonra kodlama işlemine başlanır. 5. Nodlar oluşturulur. Hazır bulunan kategoriler için <tree nodes(ağaç nodları>kullanılır. Hazır bulunmayan kodlar varsa <free nodes (bağımsız nodlar)> kullanılır. 6. Kodlamanın tamamlanmasının ardından Nvivo sorgulama sistemi kullanılarak veri analizi gerçekleştirilir. 7. Sonuçlar yüzdelik veya sıklık tabloları halinde sunulabilir. (Seggie ve Bayyurt, 2017)

Kaynaklar Merriam, S. B. (1998). Qualitative research and case study applications in education. San Francisco: Jossey-Bass. Patton, M. Q. (1990). Qualitative evaluation and research methods. Londra: Sage. Seggie, F. N. ve Bayburt, Y. (2017). Nitel Araştırma Yöntem Teknik, Analiz Ve Yaklaşımları. Ankara: Anı. Weitzman, E. A. & Miles, M. B. (1995). Computer Programs for Qualitative Data Analysis. Thousand Oaks, California.