Nitel Veri Analiz Programlarının Veri
Analizinde Kullanılması
Veri analizi süreci, karşılaşılan örneklem büyüklüğü ve genelleme yapmakta
zorlanılması, araştırmacının öznel rolü, elde edilen verilerin yapılandırılmamış olması,
karmaşık, geniş veya dar kapsamlı kuramlar
üretilmesi, enerji, zaman kaybına sebep olması gibi sorunların aşılabilmesi açısından önemli
bir role sahiptir (Patton, 1990).
Nitel Veri Analizi Yazılımları
İşlevlerine görenNitel veri analizi programlarını 5 başlık altında toplamak mümkündür:
1)Metin geri çağırıcılar 2)Metin tabanlı yönetciler
3)Kod ve geri çağırma programları 4)Kod temelli kuram oluşturmacılar 5)Kavramsal ağ oluşturmacılar
(Weitzman ve Miles, 1995)
Nitel Veri Analizi Yazılımları
Yazılım Çeşidi Ürün Adı
Yazı Toplayıcıları Sonar Professional, The Text Collector, ZyIndex
Yazı Veritabanı Yöneticileri asksam, Folio Views, Idealist, InfoTree 32XT,TEXTBASE ALPHA
Kodlayıcılar HyperQual2,Kwalitan, QUALPRO,Martin, Data Collector
Kod Bazlı Kuram Üreteçleri AFTER,AnSWR,AQUAD,ATLAS/ti,Code-A- Text,HyperRESEARCH,NUD-IST,NVivo Kavramsal İlişki Ağı
Kurucuları Inspiration, MetaDesign,Visio
(Seggie ve Bayyurt, 2017)
Nvivo- İlgili Yazılım Terminolojisi
Sources(Kaynaklar): Nitel çalışma boyunca toplanan ve üzerinde kuramın oluşturulacağı ve sonuçların
varılacağı tüm verilerdir.
Coding(Kodlama): Kaynakların belirli temalar veya kavramdal gruplar dahilinde önceden belirlenmiştir.
Nodes(Nodlar): Kodlanan sözcük, metin gibi tüm
kaynakların gruplanmasını ve kolay yorumlanmasını sağlar.
(Seggie ve Bayyurt, 2017)
Source classifications (Kaynak grupları): Büyük veri tabanları içerisinde arama ve çalışma
yapmasını kolaylaştırır.
Node classifications (Nod grupları):
Kodalamaları katılımcılara, veri tolama yerlerine bağlar.
Nvivo- İlgili Yazılım Terminolojisi…
(Seggie ve Bayyurt, 2017)
NVivo’nun Avantajı
Kodlanmış veri üzerinde kelime, metin ve kavram sorgulamasının yapılmasını, ortak sonuçlar veren modellere ulaşılmasını ve kuram oluşturulmasını sağlamaktadır.
Büyük ham verilerin kolaylıkla incelenmesini ve veri analizinin kısa sürede yapılmasına imkan vermektedir.
(Seggie ve Bayyurt, 2017)
Nvivo’da Veri Analizi Aşamaları
1.nvp.uzantılı proje dosyası açılmalıdır. Bu dosya
kaynakların yüklendiği ve model ile tabloların saklandığı yerdir.
2.<Kaynaklar> özelliği kullanılarak ham veri projeye yüklenmelidir.
3. <internal(dahili)>, <external (harici)>, <memos (hatırlatıcı notlar)> ve <framework matrices(çerçeve
matrisleri)> seçeneklerinden external seçeneği kullanılarak bilgisayara kaydedilmiş veri projeye eklenmelidir.
(Seggie ve Bayyurt, 2017)
Nvivo’da Veri Analizi Aşamaları…
4.Kaynaklar projeye eklendikten sonra kodlama işlemine başlanır.
5.Nodlar oluşturulur. Hazır bulunan kategoriler için <tree nodes(ağaç nodları>kullanılır.Hazır bulunmayan kodlar varsa <free nodes (bağımsız nodlar)> kullanılır.
6.Kodlamanın tamamlanmasının ardından Nvivo sorgulama sistemi kullanılarak veri analizi gerçekleştirilir.
7.Sonuçlar yüzdelik veya sıklık tabloları halinde sunulabilir.
(Seggie ve Bayyurt, 2017)
Kaynaklar
Merriam, S. B. (1998). Qualitative research and case study applications in education. San Francisco: Jossey-Bass.
Patton, M.Q.(1990).Qualitative evaluation and research methods.Londra:Sage.
Seggie, F.N. ve Bayburt, Y. (2017). Nitel Araştırma Yöntem Teknik, Analiz Ve Yaklaşımları. Ankara: Anı.
Weitzman, E. A. & Miles, M. B.(1995). Computer Programs for Qualitative Data Analysis. Thousand Oaks, California.
