Nitel ve Nicel Araştırma Metodolojileri İçin Eksiksiz Bir Kılavuz
Bu yazımızda sizlere nitel ve nicel verilerden bahsedeceğiz, ve bunların araştırmalar ve farklı metotlar içerisinde nasıl yer bulduğunu göstereceğiz. Öncelikle bazı temel kavramların iyi bilinmesi için şu tanımlamaları görelim.
Değişken, bir nesnenin özelliğidir. Değerleri, bir veri kümesi için birden fazla olabilir. Bu yazımızda sadece iki ana değişken türünü ele alıyoruz (nicel ve nitel).
Nicel Değişkenler – Değerleri bir şeyi saymaktan veya ölçmekten kaynaklanan değişkenler. Örnekler: boy, kilo, 100 yarda koşusunda geçen süre, müşteriye satılan ürün sayısı
Niteliksel Değişkenler – Ölçüm değişkenleri olmayan değişkenler. Değerleri, ölçme veya sayma sonucu ortaya çıkmaz. Örnekler: saç rengi, din, siyasi parti, meslek
Gösterge – Bir tablodaki kişileri tanımlamak için kullanılan değerler. Gösterge değerleri genellikle bir tabloda tekrarlanmaz, ancak değişken değerleri sıklıkla tekrar eder. Örnekler: bir takım üyesinin adı, rütbesi, forma numarası, cep telefonu numarası, lisans numarası.
Nicel ve nitel veriler neden önemlidir?
İstatistik çok fazla bilimsel araştırmanın temelini oluşturmaktadır ve tamamen çalışma ve veri toplama ile ilgilidir. İstatistikte, birincil veriler, nitel veriler ve nicel veriler olarak sınıflandırılan eldeki sorunu çözmek için araştırmacı tarafından elde edilen verilerdir. Nitel veriler, gözlemlenebilen ancak hesaplanamayan betimlemelerle ilgili verilerdir. Aksine, nicel veriler, sayılara ve matematiksel hesaplamalara odaklanan, hesaplanıp hesaplanabilen verilerdir. Bu veri türleri pazarlama, sosyoloji, işletme, halk sağlığı ve daha pek çok alanda kullanılmaktadır.
Nicel veriler, değerlerin veya sayıların ölçüleridir ve sayı olarak ifade edilir. Nicel veriler, sayısal değişkenlerle ilgili verilerdir (örneğin, kaç tane; ne kadar; veya ne sıklıkta). Niteliksel veya nitel veriler ise ‘tür’ ölçütleridir ve bir ad, sembol veya sayı kodu ile temsil edilebilir. Nitel veriler, kategorik değişkenlerle ilgili verilerdir (örneğin, ne tür).
Sayısal bir değişken hakkında toplanan veriler her zaman nicel olacaktır ve kategorik bir değişken hakkında toplanan veriler her zaman nitel olacaktır. Bu nedenle, değişkenin sayısal mı yoksa kategorik mi olduğuna bağlı olarak veri türünü toplamadan önce belirleyebilirsiniz.
Nicel ve nitel veriler farklı sonuçlar sağlar ve genellikle bir popülasyonun tam bir resmini elde etmek için birlikte kullanılır. Örneğin, veriler yıllık gelir (nicel) üzerine toplanıyorsa, her meslek türü için ortalama yıllık gelir hakkında daha fazla ayrıntı elde etmek için meslek verileri (nitel) de toplanabilir.
İlgilenilen değişkenin sayısal veya kategorik olmasına bağlı olarak aynı veri biriminden nicel ve nitel veriler toplanabilir. Örneğin:
Nümerik değişken Nicel veri
“Kaç çocuğun var?” 3 çocuk
“Ne kadar kazanıyorsun?” 18000 TL
“Kaç saat çalışıyorsun?” Haftada 20 saat
“Ev kaç metrekare?” 145 metre kare
“Şu anda kaç işçi çalışıyor?” 246 işçi
“Çiftlikte kaç tane süt ineği var? 35 inek
Kategorik değişken Nitel veri
“Çocuklarınız hangi ülkede doğdu?” İngiltere
“Mesleğiniz nedir?” Doktor
“Tam zamanlı mı yoksa yarı zamanlı mı çalışıyorsunuz?” Tam zamanlı
“Ev hangi şehirde veya kasabada bulunuyor?” İstanbul
“İşin sektörü nedir?” Biyoteknoloji
“Çiftliğin ana faaliyeti nedir?” Süt ürünleri
Niteliksel verinin tanımı
Niteliksel veriler, belirli bir sorun hakkında içgörü ve anlayış sağlayan verileri ifade eder. Yaklaştırılabilir ancak hesaplanamaz. Bu nedenle, araştırmacı veri toplamadan önce özelliğin türü hakkında tam bilgiye sahip olmalıdır. Verilerin doğası tanımlayıcıdır ve bu nedenle analiz edilmesi biraz zordur. Bu tür veriler, nesnenin fiziksel özelliklerine ve özelliklerine göre kategoriler halinde sınıflandırılabilir. Veriler rakamlardan ziyade sözlü veya yazılı anlatımlar olarak yorumlanır. Koku, görünüm, tat, his, doku, cinsiyet, milliyet vb. açılardan gözlemlenebilir verilerle ilgilidir. Nitel veri toplama yöntemleri şunlardır:
- Odak grubu
- Gözlem
- Röportajlar
- Gazeteler gibi arşiv materyalleri.
Nicel verinin tanımı
Nicel veri, adından da anlaşılacağı gibi, miktar veya sayılarla ilgilenen veridir. Değerleri ve sayıları hesaplayan ve sayısal olarak ifade edilebilen verileri ifade eder nicel veri denir. İstatistikte, analizlerin çoğu bu veriler kullanılarak yapılır. Nicel veriler, hesaplama ve istatistiksel testlerde kullanılabilir. Boy, kilo, hacim, uzunluk, boyut, nem, hız, yaş vb. gibi ölçümlerle ilgilidir. Verilerin çizelgeler, grafikler, tablolar vb. biçiminde tablo şeklinde ve şematik sunumu da mümkündür. veriler ayrık veya sürekli veriler olarak sınıflandırılabilir. veri toplamak için kullanılan yöntemler şunlardır:
- Anketler
- Deneyler
- Gözlemler ve görüşmeler.
Nicel ve nitel verileri nasıl kullanabilirsiniz?
Üretilebilecek istatistikleri etkilediğinden, verilerin niceliksel mi yoksa niteliksel mi olduğunu belirlemek önemlidir.
A) Frekans sayıları:
Bir veri öğesi (değişken) için bir gözlemin gerçekleşme sayısı (sıklık) hem nicel hem de nitel veriler için gösterilebilir. Bu örnekteki grafikler nicel ve nitel verileri nasıl gösterdiklerini anlamak için incelenebilir, ve ayrıca verilerin (nitel ve nicel ayrı ayrı olacak şekilde) frekans dağılımını gösterecek şekilde nasıl düzenlemesi gerektiğine dikkat ediniz.
B) Tanımlayıcı (özet) istatistikler:
Tanımlayan veya özetleyen istatistikler, nicel veriler için ve daha az ölçüde nitel veriler için üretilebilir. Nicel veriler her zaman sayısal olduğundan, sıralanabilir, toplanabilir ve bir gözlemin sıklığı sayılabilir. Bu nedenle, tüm tanımlayıcı istatistikler nicel veriler kullanılarak hesaplanabilir. Niteliksel veriler bireysel (birbirini dışlayan) kategorileri temsil ettiğinden, bu tekniklerin çoğu mantıksal olarak en düşükten en yükseğe doğru sıralanabilen ve bir sayımı ifade eden sayısal değerler gerektirdiğinden, hesaplanabilecek tanımlayıcı istatistikler sınırlıdır. Mod, en sık gözlenen değer olduğu için hesaplanabilir. Medyan, şekil ölçüleri, aralık ve çeyrekler arası aralık gibi dağılım ölçüleri, mantıksal alt uç değeri ve üst uç değeri olan sıralı bir veri seti gerektirir. Varyans ve standart sapma, sayısal değerleri olmadığı için kategorik değişkenler için uygun olmayan ortalamanın hesaplanmasını gerektirir.
C) Çıkarımsal istatistik:
Bir örneklemden nicel veriler hakkında çıkarımlar yaparak, toplam nüfus için tahminler veya projeksiyonlar üretilebilir. Nicel veriler, bir popülasyon hakkında daha geniş bir anlayış sağlamak veya bu popülasyonun gelecekte nasıl değişebileceğini veya ilerleyebileceğini değerlendirmek için kullanılabilir. Örneğin, 2015 yılında bir çalışan için basit bir gelir projeksiyonu, 2000, 2005 ve 2010 yıllarında toplanan verilerin değişim oranından çıkarılabilir. Böyle bir veri bir grafikte hazırlanabilir. (Örnek grafik şöyle olabilir: Zaman içinde toplanan veriler her beş yılda bir %5’lik bir artışa işaret eder. Bu nedenle, artış hızının aynı şekilde devam etmesi halinde, o çalışanın 2015 yılı yıllık gelirinin 46.305 ABD Doları olacağı öngörülebilir; 44.100 $ olan 2010 maaşı %5 daha arttı gibi bir yorum çıkarımı yapılması mümkün olur.)
Nitel ve nicel veriler arasındaki temel farklılıklar
Niteliksel ve niceliksel veriler arasındaki temel fark noktaları aşağıda belirtilmiştir:
- Nesnelerin sınıflandırılmasının niteliklere dayalı olduğu veri türüne nitel veri denir. Sayılabilen, sayı ve değerlerle ifade edilebilen veri türüne ise nicel veri denir.
- Araştırma metodolojisi, nitel verilerde, yani içgörü ve anlayış sağlamak için keşfedicidir. Öte yandan, belirli bir hipotezi test etmeyi ve ilişkileri incelemeyi amaçlayan nicel veriler doğası gereği kesindir.
- Nitel veriler söz konusu olduğunda sorgulama yaklaşımı öznel ve bütüncülken, nicel veriler nesnel ve odaklanmış bir yaklaşıma sahiptir.
- Veri türü niteliksel olduğunda, analiz istatistiksel değildir. İstatistiksel analiz ise nicel verileri kullanır.
- Nitel verilerde, yapılandırılmamış bir veri toplama söz konusudur. Buna karşı, veri toplama nicel verilerde yapılandırılmıştır.
- Nitel veriler anlayışın derinliğini belirlerken, nicel veriler gerçekleşme derecesini belirler.
- Nicel veriler tamamen ‘Ne kadar veya kaç tane’ ile ilgilidir. Aksine, nitel veriler ‘Neden’ diye sorar.
- Nitel verilerde örneklem büyüklüğü küçüktür ve bu da temsili olmayan örneklemlerden alınır. Tersine, temsili örnekten alınan nicel verilerde örnek boyutu büyüktür.
- Niteliksel veriler ilk anlayışı geliştirir, yani sorunu tanımlar. Nihai eylem planını öneren nicel verilerden farklıdır.
