Abstract
— For researchers working in the field of social sciences and humanities, choosing the most appropriate data analysis method, which they often use in their experimental studies means a hard process, because it requires certain knowledge in the field of statistics, generally. The outcomes of the research can be tested with inappropriate statistical methods, thereby erroneous results may be obtained. In order to choose the correct statistical methods, researchers should take assistances of experts or they should obtain sufficient information from statistics literature. Easy and effective submission of information on the statistical sources and the knowledge and experience of experts in the field through software are intended to be useful to researchers. In this study, a decision tree guiding researchers to choose the most appropriate data analysis methods in experimental studies, is presented to the researchers through a managed web application. The application presented to all researchers in the internet environment, suggests the most appropriate statistical methods to the researchers by question-and-answer method. The decision tree can be changed as wished and they can be available to expand via an administration panel. The application can also be run on the mobile environment.
References
- (REFERENCES) Ş. Büyüköztürk, Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı, Pegem Akademi, Ankara, 2011.
- A. Ural, İ. Kılıç, Bilimsel Araştırma Süreci ve SPSS ile Veri Analizi, Detay Yayıncılık, Ankara, 2006.
- P. Greasley, Quantitative Data Analysis Using SPSS : An Introduction for Health and Social Sciences, Open University Press, Buckingham, 2008.
- A. H. İslamoğlu, Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri, Beta Yayıncılık, İstanbul, 2011.
- D. Akça Üstündağ, “Türkiye'de Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Alanındaki Yüksek Lisans Tezlerinin Araştırma Eğilimleri”, Eğitim Teknolojisi Kuram ve Uygulama, 3(1), 55–71, 2013.
- Internet: Decision tree, http://www.webcitation.org/query?url=http%3A%2F %2Fen.wikipedia.org%2Fwiki%2FDecision_tree&dat e=2014-06-02 , 02.06.2014.
- Internet: Decision tree learning, http://www.webcitation.org/query?url=http%3A%2F %2Fen.wikipedia.org%2Fwiki%2FDecision_tree_lear ning&date=2014-05-28, 28.05.2014.
Abstract
Genel olarak sosyal ve beşeri bilimlerde çalışan araştırmacılar için deneysel çalışmalarında sıklıkla başvurdukları veri analizi yöntemlerinden en uygun olanının seçilmesi, istatistik alanında belirli bir ölçüde bilgi sahibi olmayı gerektirdiğinden, zorlu bir süreç anlamına gelmektedir. Araştırmaların çıktıları yanlış istatistiksel yöntemlerle test edilebilmekte ve hatalı sonuçlar elde edilebilmektedir. Araştırmacılar doğru istatistiksel yöntemi seçebilmek için uzman kişilerden yardım almalı ya da istatistik alanındaki kaynaklardan yeterli bilgi edinmelidirler. İstatistiksel kaynaklardaki bilgileri ve alanda uzman kişilerin bilgi ve tecrübelerini kolay ve etkili bir şekilde sunabilen bir yazılımın araştırmacılara faydalı olabileceği düşünülmüştür. Bu çalışma kapsamında araştırmacılara deneysel çalışmalarında, uygun istatistiksel yöntemi seçebilmek için kılavuzluk görevini üstlenecek bir karar ağacı, yönetilebilir bir web uygulaması aracılığıyla sunulmuştur. İnternet ortamında tüm araştırmacılara açık olarak sunulan uygulama, soru-cevap yöntemiyle araştırmacılara çalışmaları için en uygun istatistiksel yöntemi önermektedir. Yönetim paneli aracılığıyla karar ağacı istenildiği şekilde değiştirilebilmekte ve genişletilebilmektedir. Uygulama aynı zamanda mobil ortamlarda da çalışabilmektedir.
References
- (REFERENCES) Ş. Büyüköztürk, Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı, Pegem Akademi, Ankara, 2011.
- A. Ural, İ. Kılıç, Bilimsel Araştırma Süreci ve SPSS ile Veri Analizi, Detay Yayıncılık, Ankara, 2006.
- P. Greasley, Quantitative Data Analysis Using SPSS : An Introduction for Health and Social Sciences, Open University Press, Buckingham, 2008.
- A. H. İslamoğlu, Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri, Beta Yayıncılık, İstanbul, 2011.
- D. Akça Üstündağ, “Türkiye'de Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Alanındaki Yüksek Lisans Tezlerinin Araştırma Eğilimleri”, Eğitim Teknolojisi Kuram ve Uygulama, 3(1), 55–71, 2013.
- Internet: Decision tree, http://www.webcitation.org/query?url=http%3A%2F %2Fen.wikipedia.org%2Fwiki%2FDecision_tree&dat e=2014-06-02 , 02.06.2014.
- Internet: Decision tree learning, http://www.webcitation.org/query?url=http%3A%2F %2Fen.wikipedia.org%2Fwiki%2FDecision_tree_lear ning&date=2014-05-28, 28.05.2014.
Details
| Primary Language | Turkish |
|---|---|
| Journal Section | Articles |
| Authors | |
| Publication Date | July 11, 2014 |
| Submission Date | July 11, 2014 |
| Published in Issue | Year 2014 Volume: 7 Issue: 3 |
