• Buradasın

    Nitel veri analizi için hangi program kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Nitel veri analizi için aşağıdaki programlar kullanılabilir:
    1. NVivo: Metin, görüntü ve ses gibi çeşitli veri türlerini analiz etmek için tasarlanmış bir nitel veri analizi platformudur 13.
    2. ATLAS.ti: Birçok dosyayı destekleyen, resim, ses, görüntü ve yazı gibi verileri kodlayarak analiz eden bir yazılımdır 4.
    3. MAXQDA: Güçlü yapısı ve geniş dosya desteği ile sıkça tercih edilen bir diğer nitel analiz yazılım aracıdır 4.
    Ayrıca, QDA Miner ve Dedoose gibi ücretsiz ve açık kaynaklı nitel veri analizi yazılımları da mevcuttur 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. akademidelisi.com
        1
      2. progsoft.net
        2
      3. akademikfreelancer.com
        3
      4. akademikmecmua.com
        4
      5. sosyologer.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Görüşme verileri nasıl analiz edilir nitel?

    Görüşme verilerinin nitel analizi şu adımlarla gerçekleştirilir: 1. Transkripsiyon: Görüşme kayıtlarının yazılı metne dönüştürülmesi. 2. Kodlama: Transkript ve diğer belgeler üzerinde anahtar kelimeler, ifadeler vurgulanarak verilerin kategorize edilmesi. 3. Temaların Belirlenmesi: Kodlamalar ve literatür incelemesi sonucunda ana kategoriler ve temaların belirlenmesi. 4. Veri Azaltma: Araştırma konusuyla ilgili olmayan bilgilerin ayıklanması. 5. Doğrulama ve Teyit: Analiz sonucundaki bulguların araştırma hedefiyle uyuşup uyuşmadığının ve kendi içindeki tutarlılığının kontrol edilmesi. 6. Raporlama: Tüm süreçlerin ve elde edilen bulguların rapor haline getirilmesi.
    5 kaynak

    Nitel veri ve nitel analiz ne demek?

    Nitel veri ve nitel analiz kavramları şu şekilde tanımlanabilir: 1. Nitel Veri: Sayısal verilere dayanmayan, gözlem, görüşme ve dökümantasyon gibi yöntemlerle elde edilen verilerin sistematik olarak analiz edilmesini sağlayan bir yaklaşımdır. 2. Nitel Analiz: Nitel verilerin anlamlarını ve bağlamlarını yorumlamaya odaklanan bir analiz yöntemidir.
    5 kaynak

    Veri analizi ve değerlendirme örnekleri nelerdir?

    Veri analizi ve değerlendirme örnekleri, çeşitli alanlarda kullanılarak önemli içgörüler elde edilmesini sağlar. İşte bazı örnekler: 1. E-ticaret: Satış miktarını, ortalama sipariş değerini veya en çok satılan ürün kategorilerini belirlemek için tanımlayıcı veri analizi kullanılır. 2. Telekomünikasyon: Müşteri kaybını (churn) etkileyen faktörleri anlamak için keşifsel veri analizi yapılır ve belirli müşteri segmentleri ile churn arasında ilişkiler keşfedilir. 3. İlaç Sektörü: Yeni bir ilacın etkinliğini test etmek için çıkarımsal veri analizi kullanılır ve klinik deney sonuçlarının daha geniş bir hasta popülasyonuna genelleştirilebilirliği değerlendirilir. 4. Üretim: Üretim hattındaki potansiyel arızaları önceden tespit etmek ve önleyici bakım planlamak için tahmine dayalı veri analizi kullanılır. 5. Pazar Araştırmaları: Müşteri davranışlarını, tercihlerini ve ihtiyaçlarını anlamak için veri analizi yapılarak pazarlama stratejileri geliştirilir. 6. Finans Sektörü: Kredi riskini değerlendirmek, dolandırıcılık tespiti ve piyasa risklerini yönetmek için veri analizi kritik bir rol oynar.
    5 kaynak

    Veri analizi için hangi istatistik yöntemleri kullanılır?

    Veri analizi için kullanılan bazı istatistik yöntemleri şunlardır: 1. Tanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics): Verilerin temel özelliklerini anlamak için kullanılır, ortalama, medyan, mod ve standart sapma gibi ölçüleri içerir. 2. Korelasyon Analizi: İki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi ölçmek için kullanılır. 3. Regresyon Analizi: Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi inceleyerek gelecekteki olayları tahmin etmek için kullanılır. 4. Hipotez Testi (Hypothesis Testing): Araştırma sorularının doğruluğunu test etmek için kullanılır, t-testleri ve ANOVA gibi testler yaygın olarak kullanılır. 5. Zaman Serisi Analizi: Verilerin zaman içinde nasıl değiştiğini incelemek için kullanılır, trend analizleri ve sezonluk değişiklikler gibi faktörleri içerir. 6. Faktör Analizi: Verilerdeki temel yapıları veya faktörleri ortaya çıkarmak için kullanılır. 7. Cluster Analizi: Verileri benzer özelliklere sahip gruplara ayırma işlemidir.
    5 kaynak

    R'da nasıl veri analizi yapılır?

    R'da veri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar takip edilebilir: 1. Veri Setini R Programlama Ortamına Aktarma: Analiz yapılacak veri seti R'ye aktarılır. 2. Veri Kontrolü ve Temizleme: Veri setindeki değerler kontrol edilir ve eksik veya yanlış veriler temizlenir. 3. İstatistiksel Analizlerin Belirlenmesi: Uygulanacak istatistiksel analiz işlemleri belirlenir. 4. Görselleştirme: Gerekirse veri görselleştirme paketi aktif hale getirilir ve veriler görselleştirilir. 5. Yorumlama: Elde edilen veriler doğrultusunda sonuçlar yorumlanır. R'da yaygın olarak kullanılan analiz yöntemleri arasında istatistiksel testler, temel istatistiksel analizler (ortalama, medyan, mod, standart sapma, varyans, korelasyon ve kovaryans), regresyon analizi, ANOVA ve zaman serisi analizi bulunur. R'nin veri analizi için sunduğu bazı avantajlar ise geniş kütüphane desteği, veri işleme ve manipülasyon yetenekleri, güçlü istatistiksel ve grafiksel yetenekler ile açık kaynak ve topluluk destekli gelişimdir.
    5 kaynak

    Nitel veri analizinde temalar nasıl belirlenir?

    Nitel veri analizinde temaların belirlenmesi, tematik analiz sürecinin bir parçasıdır ve genellikle aşağıdaki adımlarla gerçekleştirilir: 1. Veri Aşinalığı: İlk olarak, veri metin haline getirilir ve kodlamak için uygun bir amaç belirlenir. 2. Kod ve Tema Oluşturma: Kodlama kalıpları oluşturulur ve benzer kodlar gruplandırılarak temalar ortaya çıkarılır. 3. Tema İncelemesi: Oluşturulan temaların doğruluğu ve tutarlılığı gözden geçirilir. 4. Tema Sınıflandırması: Temaların neyi temsil ettiği ve araştırmayla nasıl bağlantılı olduğu belirlenir. 5. Örnek Yerleştirme: Tematik analizin bulguları yazılır ve örneklerle desteklenerek bir anlatı oluşturulur. Ayrıca, tümevarım ve tümdengelim gibi farklı tematik analiz yaklaşımları da kullanılabilir.
    5 kaynak

    Nitel veri analizi yöntemleri nelerdir?

    Nitel veri analizi yöntemleri şunlardır: 1. Gözlem: Bir olgu, durum veya olay için detaylı gözlemleme yöntemi. 2. Etnometodoloji: Toplumsal düzenin üretimindeki rollerini tespit etmek için günlük hayattaki olayların incelenmesi. 3. Örnek olay çalışması: Gerçekliğin bir örnek üzerinden elde edilmeye çalışılması. 4. İçerik ve söylem analizi: Görsel, sesli, doküman gibi verilerin incelenmesi. 5. Fenomenoloji: Birey perspektifli olarak olay ve olguların betimleyici bir tutumla incelenmesi. 6. Weberyan yöntem: Bir olgunun birden fazla gerçekliğin sonucu olabileceği göz önünde bulundurularak değerlendirilmesi. Diğer yöntemler arasında tematik analiz, anlatı analizi ve üçgenleme de yer alır.
    5 kaynak