anonimleştirme - Akademi Delisi (Tez Yaptırma)

Akademi Tezlerinde Frekans Dağılımlarının Kullanımı

Frekans dağılımları, nicel verinin en yalın ama en güçlü özetlerinden biridir. Tezlerde “betimsel istatistik” başlığı çoğu zaman ortalama–standart sapma ikilisiyle sınırlanır; oysa frekans (n) ve yüzde (%) tabanlı dağılımlar, değişkenlerin doğasını, veri kalitesini, örneklemin temsil gücünü ve sonraki modelleme kararlarını belirleyen erken uyarı sistemi gibidir. İyi kurulmuş frekans tabloları; ölçek güvenirliği için madde performansını, kategorik…
Devamı

İçerik Üreticisi 30 Eylül 2025 0

Akademi Öğrencileri İçin Eksenel Kodlama ve İçerik Analizi

Nitel araştırma, insanların deneyimlerine, söylemlerine ve anlam dünyalarına nüfuz etmeyi hedefler. Bu hedefe ulaşmanın iki omurgası vardır: sistematik kodlama ve içerik analizi. Kodlama; ham veriyi (görüşme dökümleri, odak grup kayıtları, açık uçlu anket yanıtları, dokümanlar, forum mesajları, ders yansımaları, politika metinleri) analitik birimlere ayırır. İçerik analizi ise bu birimleri örüntü ve tema düzeyinde yeniden birleştirir.…
Devamı

İçerik Üreticisi 26 Eylül 2025 0

Akademik Raporlama Sürecinde Veri Analizi Entegrasyonu

Akademik raporlama, yalnızca sonuçları yazıya dökmek değil; soru–yöntem–veri–analiz–yorum zincirinin tutarlı ve yeniden üretilebilir biçimde belgelendirilmesidir. Bir çalışmanın bilimsel değeri; seçilen yöntemin istatistiksel gücünden, kullanılan araçların sofistike olmasından ya da grafiklerin şıklığından önce, analitik akışın rapora nasıl entegre edildiği ile ölçülür. Başka bir deyişle, doğru analizi bulmak kadar, o analizi okurun doğrulayabileceği, editör–hakem sürecinden geçebilecek ve…
Devamı

İçerik Üreticisi 23 Eylül 2025 0

Akademide Veri Setleri ile Pratik Çalışma Önerileri

İyi bir akademik çalışma çoğu zaman veri yönetimi ve analiz akışının ne kadar sağlam kurulduğuna bağlıdır. Kuramsal çerçevenin güçlü olması, veriyi bulma–temizleme–belgeleme–analiz etme–raporlama sürecinde sistematik ve tekrarlanabilir bir yaklaşım yoksa tek başına yeterli olmaz. Bu rehber; veri kaynağı seçiminden etik onama, FAIR ilkeleri (bulunabilir–erişilebilir–birlikte çalışabilir–yeniden kullanılabilir) ve açık bilim pratiklerine; versiyonlama, kod/defter (notebook) düzeni ve…
Devamı

İçerik Üreticisi 21 Eylül 2025 0

Akademik Veri Setlerinde Temizlik ve Düzenleme Süreci

Akademik araştırmalarda veri temizliği ve düzenleme (data cleaning & wrangling), “sıkıcı ama zorunlu” bir hazırlık adımı olmaktan çok daha fazlasıdır: Bulguların geçerliliği, güvenilirliği ve tekrarlanabilirliği tam da bu aşamada alınan kararların niteliğine bağlıdır. Bir veri setinin satır ve sütunlar hâline getirilmesi, eksik değerlerin yönetilmesi, uç gözlemlerin analize etkisinin değerlendirilmesi, tutarsız kodların düzeltilmesi, ölçeklerin doğru puanlanması,…
Devamı

İçerik Üreticisi 11 Eylül 2025 0

Akademi İçin Nitel ve Nicel Veri Analizi Farkları

Akademik araştırmalarda veri analizi iki büyük kulvarda ilerler: nitel (qualitative) ve nicel (quantitative). Bu iki yaklaşım, yalnız teknik ayrılıklar değil; bilgi felsefesi (epistemoloji), varlık anlayışı (ontoloji), araştırma sorusu biçimlendirme, örnekleme stratejileri, veri toplama araçları, analiz mantığı, geçerlik–güvenilirlik kriterleri, raporlama dili ve etik gibi geniş bir yelpazede farklılaşır. Nitel analiz, anlamın bağlamsal örgüsünü, deneyimin içkin zenginliğini…
Devamı

İçerik Üreticisi 9 Eylül 2025 0

Etiket: anonimleştirme

Akademi Tezlerinde Frekans Dağılımlarının Kullanımı

Akademi Öğrencileri İçin Eksenel Kodlama ve İçerik Analizi

Akademik Raporlama Sürecinde Veri Analizi Entegrasyonu

Akademide Veri Setleri ile Pratik Çalışma Önerileri

Akademik Veri Setlerinde Temizlik ve Düzenleme Süreci

Akademi İçin Nitel ve Nicel Veri Analizi Farkları

Son Yazılar

Son Yorumlar

Arşivler

Kategoriler