Veri toplama yöntemleri

Etiketler : araştırma yöntemleri istatistik matematik veri analizi

1. Birincil Veri Toplama Yöntemleri: Birincil veriler, araştırmacının doğrudan topladığı ve orijinal verileridir. Bu yöntemle elde edilen veriler araştırmanın özel gereksinimlerine göre toplanır. Anket, gözlem, deney, test, mülakat ve görüşmeler birincil veri toplama yöntemleridir.

2. İkincil Veri Toplama Yöntemleri: İkincil veriler, başka bir araştırmacı veya kurum tarafından daha önce toplanmış olan hazır verilerin kullanılmasıdır. Bu yöntem, genellikle daha düşük maliyetli ve daha az zaman alıcıdır çünkü araştırmacı hazır veri kaynaklarına başvurur. Resmî istatistikler, akademik yayınlar ve raporlar, kurumsal veri tabanları, medya ve haber kaynakları, dijital veri tabanları ve internet kaynakları ikincil veri toplama yöntemleridir.

 

Birincil veri toplama yöntemleri, araştırma için gerekli bilgilerin sistemli bir şekilde elde edilmesini sağlayan tekniklerdir. Bu yöntemler, araştırmanın amacına ve veri türüne göre tek başına ya da birlikte kullanılabilir. Kısaca şöyle açıklanabilir:

1. Anket: Katılımcılara yazılı sorular yöneltilerek bilgi toplama yöntemidir. Çok sayıda kişiden hızlı veri elde etmeye uygundur. 

2. Gözlem: Kişilerin davranışlarını doğal ortamlarında izleyerek veri toplama sürecidir. Doğrudan ve gerçek zamanlı bilgi sağlar. 

3. Görüşme (Mülakat): Araştırmacı ile katılımcı arasında yüz yüze, telefonla veya çevrim içi yapılan soru-cevap tekniğidir. Derinlemesine bilgi verir. 

4. Deney: Kontrollü bir ortamda değişkenlerin etkisini incelemek için kullanılan yöntemdir. Neden–sonuç ilişkisi kurmaya uygundur. 

İkincil veri toplama yöntemleri genelllikle literatür taraması şeklinde gerçekleşir. Burada daha önceden başkaalrı tarafından hazırlanmış Raporlar, istatistikler, tarihî kayıtlar, belgeler, resmi veriler gibi mevcut kaynaklardan bilgi toplama işlemi yapılır.

Dijital veri kaynakları, araştırmacılara geniş bir erişim imkânı sunar. Ancak doğru ve güvenilir sonuçlar elde edebilmek için kullanılan kaynakların güvenilirliği, güncelliği ve uygunluğu titizlikle değerlendirilmelidir. Veri kaynakları kullanılırken dikkat edilmesi gereken başlıca noktalar şunlardır: 
1.Kaynağın Güvenilirliği
2.Verilerin Güncelliği
3.Verilerin Kapsamı ve Uygunluğu
4.Veri Lisansı ve Erişim Hakları
5.Veri Kaynaklarının Referanslanması
6.Veri Gizliliği ve Güvenlik
7.Farklı Kaynaklarla Karşılaştırma

1. Kaynağın Güvenilirliği
Veriyi sunan kurum veya platformun güvenilir olması, elde edilen bilgilerin doğruluğu açısından kritik öneme sahiptir. Devlet kurumları (TÜİK, Merkez Bankası vb.), uluslararası kuruluşlar (Dünya Bankası, OECD vb.) ve akademik kurumlar genellikle güvenilir kabul edilir. Buna karşılık sosyal medya, bloglar veya doğruluğu belirsiz internet kaynakları araştırma için güvenilir veri sağlamayabilir. Kaynağın geçmişi, itibarı ve veri toplama yöntemleri incelenerek güvenilirlik değerlendirilmelidir. 

Olumlu Örnek: TÜİK tarafından yayımlanan nüfus verileri kullanılarak bir şehirdeki eğitim düzeyi analizi yapılmıştır. Kaynak resmi ve doğrulanabilir olduğundan sonuçlar güvenilir kabul edilir.
Olumsuz Örnek: Sosyal medyada kişisel hesaplardan paylaşılan işsizlik verileri kullanılmıştır. Kaynağın doğrulanabilirliği bulunmadığı için elde edilen sonuçların güvenilirliği düşüktür.

2. Verilerin Güncelliği
Verilerin ne zaman toplandığı ve yayımlandığı kontrol edilmelidir. Eski tarihli veriler, güncel analizler veya trend çalışmaları için yanıltıcı olabilir. Araştırmada kullanılacak verilerin güncelliği, analizlerin doğruluğunu doğrudan etkiler. Bu nedenle, verinin toplandığı tarih açıkça belirtilmiş olmalı ve mümkünse en güncel versiyon tercih edilmelidir. 
Olumlu Örnek: 03 Nisan 2025 yılında iken 2025 yılı Mart ayında yayınlanmış son Sağlık Bakanlığı raporuna ait sağlık istatistikleri kullanılarak, kanser hastalığında tedavi başarı oranları incelenmiştir. Veriler güncel olduğundan analiz sonuçları geçerli kabul edilir.
Olumsuz Örnek: 2010 yılına ait trafik kazası verileri kullanılarak günümüz tarihi 2025 için geçerli olmak üzere şehir planlaması yapılmıştır. Verinin güncelliğinin yetersiz olması nedeniyle sonuçların geçerliliği sınırlıdır.

 
3. Verilerin Kapsamı ve Uygunluğu
Toplanan verinin dönem, coğrafi alan ve içerik açısından araştırma sorusuyla uyumlu olması gerekir. Örneğin, Bursa genelinde bir analiz yapılacaksa sadece Mudanya ilçesine ait verilerle sınırlı kalınmamalıdır. Verilerin kapsamı, araştırmanın amacına hizmet etmeli ve örneklem ile evrenin bütününü temsil edebilmelidir. 
Olumlu Örnek: Konya genelinde yapılan bir eğitim araştırmasında tüm ilçelerdeki her kademedeki okullardan veri toplanmıştır. Veri kapsamı araştırma amacına uygundur ve bulgular genelleme yapılabilecek düzeydedir.
Olumsuz Örnek: Konya genelinde analiz yapılmak istenirken yalnızca Akşehir ilçesine ait veriler kullanılmıştır. Verinin kapsamı sınırlı olduğundan bulgular araştırma amacını yeterince karşılamamaktadır.

 
4. Veri Lisansı ve Erişim Hakları
Dijital verilerin telif hakları, lisans durumu ve kullanım koşulları araştırmacı tarafından incelenmelidir. Bazı kaynaklar verinin kullanımına belirli koşullar veya ücret talep edebilir. Araştırmacı, veriyi kullanmadan önce bu hakların ve izinlerin araştırma kapsamında uygun olup olmadığını kontrol etmelidir. Verinin kamuya açık olup olmadığı veya özel izin gerektirip gerektirmediği önceden netleştirilmelidir. 
Olumlu Örnek: Dünya Bankası tarafından sağlanan ekonomik veriler akademik kullanım amacıyla lisanslı ve genellikle ücretsizdir. Verilerin kullanımı yasal ve etik açıdan uygundur.
Olumsuz Örnek: Telif hakkına sahip bir özel rapor izinsiz olarak kullanılmıştır. Bu durum hukuki ve etik açıdan uygunsuzdur. Genellikle ücretli olarak piyasaya sunulur.

5. Veri Kaynaklarının Referanslanması
Kullanılan verilerin kaynağının doğru bir şekilde referanslanması hem akademik hem de ticari araştırmalarda önemlidir. Dijital veriler sürekli güncellenebilir; bu nedenle verinin hangi tarihte alındığını belirtmek gerekir. Kaynağın doğru referanslanması, araştırmanın güvenilirliğini artırır ve başkalarının veriyi doğrulamasına imkân sağlar. 
Olumlu Örnek: Kullanılan veriler, kaynağı ve elde edilme tarihi ile birlikte raporda belirtilmiştir. Kaynağın doğru şekilde referanslanması, araştırmanın güvenilirliğini artırmaktadır. Her türlü alıntı ve notlar kaynakça olarak belirtilmiştir.
Olumsuz Örnek: Kaynağı belirtilmemiş ve tarih verilmemiş veriler kullanılmıştır. Bu durum araştırmanın doğrulanabilirliğini sınırlamaktadır.

 
6. Veri Gizliliği ve Güvenlik
Veriler kişisel veya hassas bilgiler içeriyorsa Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (KVKK) gibi yasal düzenlemelere uyulmalıdır. Hassas verilerin anonim hâle getirildiğinden ve izinsiz paylaşılmadığından emin olunmalıdır. Veri paylaşımı sırasında orijinal kaynağın gizlilik politikalarına uygun hareket edilmelidir. Özellikle kişisel veya ticari veriler söz konusuysa güvenlik ve gizlilik kuralları titizlikle uygulanmalıdır. 
Olumlu Örnek: Katılımcıların sağlık verileri, kişisel bilgilerden arındırılıp anonim hâle getirilerek analiz edilmiştir. Veri işleme süreci Kişisel Veri Kanunu ve etik kurallara uygundur.
Olumsuz Örnek: Katılımcıların kişisel bilgileri açık şekilde paylaşılmıştır. Veri gizliliği ihlali söz konusu olup yasal ve etik sorunlar doğmaktadır.

 
7. Farklı Kaynaklarla Karşılaştırma
Verilerin doğruluğunu ve güvenilirliğini test etmek için aynı konu hakkında farklı güvenilir kaynaklardan elde edilen veriler karşılaştırılmalıdır. Bir kaynaktan alınan veriler diğer güvenilir kaynaklarla uyumluysa, veri güvenilir kabul edilir. Bu karşılaştırma, olası hataları veya çelişkileri tespit etmeye ve analizlerin sağlam temellere dayanmasını sağlamaya yardımcı olur.
Olumlu Örnek: Bir şehirdeki işsizlik oranları TÜİK ve İŞKUR verileri ile karşılaştırılmıştır. Farklı kaynakların uyumlu olması nedeniyle sonuçlar güvenilir kabul edilmektedir.
Olumsuz Örnek: Tek bir kaynaktan elde edilen işsizlik verileri tamamen doğru kabul edilerek analizde kullanılmıştır. Kaynakların karşılaştırılmaması nedeniyle sonuçların doğruluğu sınırlıdır.