4. VERİ ANALİZİ

Amaç 1 - Bilimsel yazımda nicel veri analizi sürecini tanımlamak.

Amaç 2 - Bilimsel yazımda nitel veri analizi sürecini tanımlamak.

Amaç 3 - Bilimsel yazımda veri analizi bölümünün nasıl raporlanacağına ilişkin yönergeler vermek.

Nicel verilerin analizi, araştırma araçlarından toplanan verileri yorumlamak için istatistiksel yöntemleri içerir (Field, 2013). Akademik yayıncılıktaki engellerin dağılımını ve etkisini anlamak için tanımlayıcı ve çıkarımsal istatistikler kullanılabilir. Tablo 11, nicel analiz yaparken yazarlar tarafından yapılan yaygın hataları özetlemektedir:

Tablo 11, nicel araştırma sırasında yapılan yaygın hataları, bunların nedenlerini, sonuçlarını ve olası çözümlerini açıklamaktadır. Bu hatalara örnek olarak yetersiz örneklem büyüklüğü, p-değerinin manipüle edilmesi, kontrol değişkenlerinin eksikliği, uygun olmayan istatistiksel testler, istatistiksel testlerin varsayımlarının göz ardı edilmesi, anlamlılık testlerine aşırı güvenilmesi, çoklu karşılaştırmaların göz ardı edilmesi ve sonuçların net olmayan bir şekilde sunulması verilebilir. Örneğin, yetersiz örneklem büyüklüğü düşük istatistiksel güce neden olabilir ve sonuçların güvenilirliğini azaltabilir. Bu durumu çözmek için önceden bir örneklem büyüklüğü analizi yapılabilir. P-değerlerinin manipüle edilmesi çalışmanın bütünlüğünü tehlikeye atabilir, bu nedenle çalışmanın önceden kaydedilmesi ve planlanan analizlere bağlı kalınması gerekebilir.

Nitel analiz, verilerin altında yatan örüntüleri anlamak için kodlama ve tematik geliştirme gerektirir (Saldaña, 2015). Engeller ve başa çıkma mekanizmalarıyla ilgili yinelenen temaları belirlemek için görüşme dökümleri üzerinde içerik analizi yapılabilir.