• Buradasın

    Nitel veri analizi için hangi program kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Nitel veri analizi için kullanılan bazı programlar şunlardır:
    • MAXQDA 14. Windows ve Mac sürümleri bulunan, güçlü yapısıyla sıkça tercih edilen bir nitel analiz yazılım aracıdır 14.
    • NVivo 24. Geniş dosya desteği ve sade arayüzüyle dikkat çeken bir CAQDAS yazılımıdır 24.
    • ATLAS.ti 24. Birçok dosyayı destekleyen yapısıyla full yönetilebilir bir analiz ortamı sunan ücretli bir yazılımdır 24.
    • QDA Miner 24. Çeşitli formatlardaki verileri analiz edebilen ve temel istatistik işlemleri yapabilen bir yazılımdır 24.
    • f4analyse 2. Kodlama, not ekleme ve frekans analizi gibi işlemler yapmaya olanak sağlayan bir yazılımdır 2.
    Ayrıca, Qikka, Quirkos, Dedoose, WebQda gibi başka nitel veri analizi yazılımları da bulunmaktadır 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?

    Nitel görüşme verilerinin analizi şu adımları içerir: 1. Verilerin düzenlenmesi ve yazıya dökülmesi. 2. Veri azaltma. 3. Kodlama. 4. Özet çıkarma. 5. Kategori ve temaların belirlenmesi. 6. Örüntülerin ortaya çıkarılması. 7. Açıklama ve yorumlama. 8. Raporlama. Nitel veri analizi, tümdengelim ve tümevarım gibi farklı yaklaşımlar da içerebilir. Daha detaylı bilgi ve destek için bir araştırma metodolojisi uzmanına başvurulması önerilir.
    5 kaynak

    R'da nasıl veri analizi yapılır?

    R'da veri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Yükleme: `read.csv()` veya `read.table()` gibi fonksiyonlarla veriler yüklenir. 2. Veri Manipülasyonu: `dplyr` paketi kullanılarak veriler filtrelenir, gruplandırılır ve dönüştürülür. Select(): Veri setini ve eklenecek değişkeni belirtir. Mutate(): Toplama, çıkarma, çarpma ve bölme işlemleri yapar. Filter(): Belirli koşullara göre veri setini filtreler. Arrange(): Verileri belirli bir değişkene göre sıralar. Group_by(): Verileri belirlenen sütundaki değerlere göre gruplandırır. Summarize(): Bir sütundaki verileri tek bir değere indirger. 3. Grafik Oluşturma: `ggplot2` gibi paketlerle veriler görselleştirilir. 4. İstatistiksel Analiz: `t.test()`, `aov()` gibi fonksiyonlarla hipotez testleri ve regresyon analizi gibi yöntemler uygulanır. R, büyük veri setlerini hızlı bir şekilde işleyebilir ve çeşitli istatistiksel analiz yöntemlerini sunar.
    5 kaynak

    Nitel veri analizinde temalar nasıl belirlenir?

    Nitel veri analizinde temalar şu adımlarla belirlenir: 1. Verilere Aşinalık: Veriler baştan sona okunarak önemli kavramlar ve tekrar eden kalıplar belirlenir. 2. Kod ve Tema Oluşturma: Veriler, içeriğin özünü yakalayan kelimeler veya ifadelerle kodlanır. 3. Tema İncelemesi: Kodların ve temaların doğruluğu kontrol edilir, kümeler arası ilişkiler ve tema tutarlılığı incelenir. 4. Tema Sınıflandırması: Temaların neyi temsil ettiği belirlenir ve nihai sürüm hazırlanır. 5. Örnek Yerleştirme: Tematik analizin bulguları yazılarak örneklerle desteklenir. Tematik analizde iki ana yaklaşım vardır: Tümevarımsal Tematik Analiz: Temalar, verilerin kendisinden ortaya çıkar. Tümdengelimsel Tematik Analiz: Analize rehberlik eden önceden var olan bir teori veya çerçeve ile başlanır.
    5 kaynak
    A Turkish researcher in a cozy library, surrounded by stacks of handwritten notes, colorful highlighters, and open books, intently analyzing patterns on a corkboard covered with interconnected sticky notes and printed interview excerpts.

    Nitel veri analizi yöntemleri nelerdir?

    Nitel veri analizi yöntemleri şunlardır: İçerik Analizi: Yazılı, görsel veya sesli metinlerin sistematik incelenmesi, kalıpların ve anlamlı bölümlerin belirlenmesi. Tematik Analiz: Nitel verilerdeki temaların analiz edilmesi ve harekete geçirilebilir içgörülere dönüştürülmesi. Söylem Analizi: Dil kullanımının birçok farklı boyutunun incelenmesi, anlatıcının sözlü becerilerinin ve kimliğinin anlaşılması. Anlatı Analizi: İnsanların bir olayı nasıl anlattıklarını, kendi görüşlerini ve anlam inşa ettiklerini incelemek. Betimsel Analiz: Nitel verilerin betimlenmesi ve yorumlanmasında kullanılır, genellikle önceden belirlenmiş şemalar üzerinden analiz yapılır. Ayrıca, nitel veri analizinde triangülasyon yöntemi de kullanılabilir; bu yöntem, birden fazla veri toplama yöntem ve tekniğinin bir arada kullanılmasını içerir.
    5 kaynak

    Veri analizi için hangi istatistik yöntemleri kullanılır?

    Veri analizi için kullanılan bazı istatistik yöntemleri: Betimsel analiz (descriptive analysis). Çıkarımsal analiz (inferential analysis). Teşhis analizi (diagnostic analysis). Öngörücü analiz (predictive analysis). Regresyon analizi. Karar ağaçları. Kümeleme. Zaman serisi analizi. Ayrıca, metin analizi (text analysis) ve istatistiksel analiz gibi yöntemler de veri analizinde sıkça kullanılır.
    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

    Nitel veri ve nitel analiz ne demek?

    Nitel veri, sayısal olmayan, gözlem, görüşme, odak grup çalışması gibi yöntemlerle elde edilen ve kişilerin olaylara ilişkin algı ve düşüncelerini içeren her türlü bilgidir. Nitel analiz ise, bu verilerin anlamlı bir bütün haline getirilmesi sürecidir. Nitel veri analizi, derinlemesine anlayış sağlama, yeni perspektifler sunma, beklenmedik bulgulara ulaşarak yeni teoriler ve hipotezler geliştirme ve karar vermeyi kolaylaştırma gibi önemli işlevlere sahiptir. Nitel veri analizinde kullanılan bazı yöntemler şunlardır: Betimsel analiz. İçerik analizi. Tematik analiz. Söylem analizi.
    5 kaynak