Mantık ve Tarihçesi

Mantık, insan zihninin düşünsel işleyişini; doğruluk ve yanlışlık, tutarlılık ve çelişki gibi kavramlar çerçevesinde sistematik, nesnel ve tutarlı bir yaklaşımla ele alan bir disiplindir. Kuramsal ve uygulamalı yönleri bir arada barındıran mantık, felsefe, matematik, dilbilim, bilişim ve bilimsel düşüncenin metodolojik temellerini paylaşan köklü bir bilgi alanıdır. Mantık, insan zihninin kavramsal düşünme, değerlendirme ve çıkarım üretme yetilerinin yapısını ve işleyiş ilkelerini sistematik bir biçimde inceleyen disiplinler arası bir bilgi alanıdır. Doğru ile yanlış, tutarlılık ile çelişki gibi temel karşıtlıklar üzerinden zihinsel süreçlerin geçerlilik ve doğruluk ölçütlerini sorgular. Akıl yürütme süreçlerinin hangi ilkelere dayanarak geçerli ve doğru sayılabileceğini belirlemeyi amaçlar. Bu bağlamda, mantık yalnızca soyut akıl yürütmenin kurallarını belirlemekle kalmaz; aynı zamanda bilgi üretimi, problem çözme ve eleştirel düşünme gibi bilişsel faaliyetlerin temelini oluşturur. 

Mantık, kuramsal yönüyle formel sistemler ve sembolik dil yapılarını araştırırken; pratik yönüyle gündelik yaşamda, bilimsel yöntemlerde ve teknolojik uygulamalarda geçerli akıl yürütme biçimlerinin analizine olanak sağlar. Mantık, felsefenin epistemoloji ve ontolojiyle kesişen alanlarında temellenirken; matematikte ispat kuramı ve model teorisiyle, dilbilimde anlamsal yapıların çözümlenmesiyle, bilişimde algoritmik düşünceyle ve bilimsel metodolojide deneysel verilerin akılcı yorumlanmasıyla iç içe geçmiştir. Bu çok yönlü yapısıyla mantık, yalnızca bir düşünme aracı değil, modern bilginin inşasında merkezi bir epistemolojik zemin sunar.İnsan zihni, yalnızca bilgi toplamakla kalmaz; aynı zamanda bu bilgileri sınıflandırır, ilişkilendirir ve yeni bilgiler türetir. Mantık, bu türetim süreçlerinin geçerliliğini analiz eder.  
Mantığın temel inceleme alanları, önermelerin ve çıkarımların doğru ya da yanlış olma durumları ile bir düşünce sisteminin kendi içinde tutarlılık taşıyıp taşımadığıdır. Bu karşıtlıklar, mantıksal değerlendirmede ölçüt işlevi görür. Klasik mantık, sembolik mantık, çok-değerli mantık gibi yapılar üzerinden düşünce biçimlerinin formelleştirilmesine yardım eder. Gündelik akıl yürütme, bilimsel hipotez testleri, yapay zekâda karar alma algoritmaları vb. alanlara uygulanabilirlik açısından mantıksal süreçler önemli yer tutar. Mantık bilimi, Felsefe, Matematik, Dil Bilim, Bilgisayar ve Bilişim gibi alanlarda uygulama alanlarına sahiptir.  
Mantık Tarihçesi: İlk sistemli mantık olmasa da, doğa filozofları (örneğin Herakleitos, Parmenides) evrenin yapısını açıklarken mantıksal çıkarımlara başvurmuşlardır. Sokrates, mantıksal sorgulama (sokratik yöntem) yoluyla doğru bilgiye ulaşılabileceğini savunmuş ve eleştirel düşüncenin temellerini atmıştır. Aristoteles (M.Ö. 384–322), mantığı bağımsız bir disiplin haline getirmiştir. Aristoteles'in “Organon” adlı eserinde kıyas (sillojizm) "Tüm insanlar ölümlüdür. Sokrates bir insandır. Öyleyse Sokrates ölümlüdür." kıyas yöntemini sistemleştirmiştir. Kategoriler, önermeler, tümdengelim gibi birçok temel mantık kavramları Aristoteles’e dayanır. Aristoteles’in mantığı yaklaşık 2000 yıl boyunca Batı düşüncesine yön vermiştir. 
Helenistik ve Roma Döneminde "Stoacılar" (özellikle Chrysippos), mantığı daha sembolik hale getiren "önermeler mantığını" geliştirmişlerdir. Aristoteles’in düşünceleri Roma’da Boethius tarafından Latinceye çevrilmiştir. İslam düşünürlerinden Farabi, İbn Sina ve İbn Rüşd’ün, mantığı felsefi düşünceyle bütünleştirdiği ve medrese eğitiminde temel bir bilim dalı haline getirdiği dile getirilmiştir. İbn Sina’nın "işraki mantık" ve "burhan" (kanıtlama) kavramları, bu dönemde delil getirme ve ispatlama açısından önemli olmuştur. Aynı dönemlerde Batı dünyasında Skolastik düşünürlerin çoğu, mantığı dini argümanlara yerleştirmiştir. Özellikle Thomas Aquinas mantığı teolojik tartışmalarda çok sık kullanmıştır. 
Yeni Çağ’da Descartes ve Leibniz, rasyonel düşünceye büyük önem vermişlerdir. Bu bağlamda Leibniz’in evrensel bir mantık dili tasarladığı, mantığın matematiksel bir biçime dönüştürülmesini sağlamıştır. Kant, mantığı zihnin yapısal kategorileriyle ilişkilendirip mantık ile bilginin temellerini sorgulamaya açmıştır. 19. yüzyılda George Boole’un mantığı matematiksel formlara dökerek sembolik bi dil ile önemeler mantığını ifade etmiş, Gottlob Frege de günümüzdeki çağdaş mantığın temellerini atmıştı. Gottlob Frege, mantığın dilsel çözümlemelere dayalı sistematik bir yapı özelliğini ortaya çıkarmıştır. Bertrand Russell ve Alfred North Whitehead, tüm matematiği mantıksal ilkelerle temellendirmeye çalışarak farklı bir yaklaşım sergilemişlerdir. 20. yüzyılda Wittgenstein’ın, dil ile mantık arasında sıkı bir ilişki kurarak mantığın dilsel anlam çözümlemeleriyle birleştirip mantık ve dil arasındaki etkileşimleri incelemiştir. Alan Turing ise mantığı bilgisayar bilimine yerleştirerek, mantığın bilişimdeki önemini ortaya koymuştur.
 

Verilerin grafikle gösterimi

İstatistiksel araştırma sürecinde belli bir soru etrafında toplanan veriler, düzenlenerek analize hazır hâle getirilir. Veri toplama planı yapma ve verileri analize hazır hâle getirme süreci, oluşturulan istatistiksel araştırma sorularına göre yapılmalıdır. Toplanan veriler analiz edildikten sonra bulguların yorumlanması ve gösterilmesi (sunumu) aşamasına geçilir. Verilerin gösteriminde çizgi, sütun, daire, kutu, serpme, histogram ve nokta dağılımı gibi grafikler kullanılır. 

Merkezi Yayılım Ölçüleri

Merkezi Yayılım Ölçüleri: Bir veri grubundaki elemanların, merkezi eğilim ölçüsü etrafındaki yayılımını gösteren yani merkezi eğilim ölçüsüne yakın olup olmadığını belirten değerlerdir.

1)Açıklık (A): Bir veri grubundaki en büyük ile en küçük değer arasındaki farktır.

Örnek: 2,4,6,7,10,14,16,17,17,18 veri grubunun açıklığını bulalım.

Veri grubundaki en büyük değer 18, en küçük değer 2 olduğundan veri grubunun açıklığı 18-2=16 olur.

2)Çeyrekler Açıklığı (ÇA): Bir veri grubu küçükten büyüğe sıralandığında ortanca (medyan) veri grubunu alt ve üst iki gruba ayırır. Alt ve üst grubun her birinin ortancasına sırasıyla alt çeyrek ve üst çeyrek denilir. Üst çeyrek ve alt çeyrek arasındaki farka çeyrekler açıklığı denir.

Örnek: 2,4,6,7,10,14,16,18,20 veri grubunun çeyrekler açıklığını bulalım.

Önce grubun medyanını bulalım. 2,4,6,7,10,14,16,18,20 Grubun medyanı 10’dur. Medyanın üst ve alt gruplarının medyan değerlerini bulalım. Alt grup için: 2,4,6,7 alt çeyrek (4+6)/2=5 Üst grup için: 14,16,18,20 üst çeyrek (16+18)/2=17 Alt çeyrek ve üst çeyreklerin farkını bulalım. 17-5=12 veri grubunun çeyrekler açıklığı 12 olur.

Merkezi Eğilim Ölçüleri

İstatistiksel araştırma sürecinde üçüncü aşama verilerin analizi ve yorumlanması; toplanan veriler düzenlendikten sonra analiz aşamasına geçilir. Analiz sonucu elde edilen bulgular, tablo ve grafiklerle gösterilerek araştırma sorusu kapsamında yorumlanır.

Ki-kare (x²) testi hesaplaması

İki yönlü çapraz tablolar, istatistiksel test ve analizler için temel oluşturur. İki kategorik değişkende  en yaygın olarak kullanılan testlerden biri Ki-kare testidir. Bu test, iki kategorik değişkenin bağımsız olup olmadığını incelemek için kullanılır.
Ki-kare (x²) testi, iki kategorik değişken arasındaki ilişkinin istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını değerlendirmek amacıyla kullanılan temel bir istatistiksel yöntemdir. Bu test, gözlenen frekanslar ile değişkenlerin bağımsız olması durumunda beklenen frekanslar arasındaki farkları inceleyerek, değişkenlerin birbirinden etkilenip etkilenmediğini ortaya koyar. Ki-kare testi, özellikle nominal veya ordinal ölçekteki kategorik değişkenler için uygundur ve araştırmacılara değişkenler arasında ilişki olup olmadığını güvenilir bir şekilde gösterir.
Testin hesaplama mantığı, her hücredeki gözlenen frekans ile beklenen frekans arasındaki farkın karesinin, beklenen frekansa bölünmesi ve tüm hücreler için bu değerlerin toplamının alınması şeklindedir. Beklenen frekanslar, iki değişkenin bağımsız olması durumunda, satır ve sütun toplamlarının çarpımı ile genel toplamın bölünmesi yoluyla hesaplanır.  Örneğin, bir okulda erkek ve kız öğrencilerin spor yapma durumunu inceleyen bir araştırmayı ele alalım. Bu araştırmaya göre erkek öğrencilerden 30’u spor yaparken 20’si yapmamaktadır; kız öğrencilerden ise 25’i spor yapmakta 25'i de spor yapmamaktadır. Bu veriler çaproz tabloda gösterilir. Bu tabloda her hücre için beklenen frekans hesaplanır; örneğin erkek ve spor yapanlar için beklenen frekans, toplam erkek sayısı ile toplam spor yapan sayısının çarpımının genel toplamın bölümüyle bulunur. Gözlenen ve beklenen frekans arasındaki farklar, test istatistiğine katkıda bulunur. Tüm hücreler için hesaplamalar yapıldıktan sonra bulunan x² değeri, istatistiksel tablolar veya yazılımlar aracılığıyla p-değeri ile karşılaştırılır. P-değeri belirlenen anlamlılık düzeyinden (genellikle 0,05) küçük ise, iki değişken arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki olduğu sonucuna varılır; aksi takdirde değişkenler bağımsız kabul edilir. 
Ki-kare testi, eğitim araştırmalarında öğrencilerin performans ve tercihleri, sağlık araştırmalarında hastalık durumu ile risk faktörleri, sosyal bilimlerde demografik özelliklerle davranış ilişkilerini incelemek gibi pek çok alanda kullanılmaktadır. Bu yönüyle, kategorik verilerin analizi ve ilişkilerin değerlendirilmesi için güvenilir ve etkili bir yöntem olarak kabul edilir.
Konuyu bir çapraz tablo üzerinden basit bir örnekle açıklayalım ve Ki kare hesaplamasını bir hücre üzerinden yapalım:

İki yönlü çapraz tablolar

İki yönlü çapraz tablo, diğer bir adıyla iki boyutlu kontenjans tablosu, istatistiksel araştırmalarda iki kategorik değişken arasındaki ilişkiyi görselleştirmek ve analiz etmek için kullanılan temel araçlardan biridir. Bu tablolar, bir değişkenin kategorilerini satırlarda, diğer değişkenin kategorilerini ise sütunlarda gösterir ve her hücrede iki değişkenin kesişimine ait gözlem sayısı, yani frekans değeri yer alır. Böylece, araştırmacılar değişkenler arasındaki olası ilişkileri hem sayısal hem de görsel olarak değerlendirme imkânı bulurlar. 
İki yönlü çapraz tabloların en önemli özelliklerinden biri, iki kategorik değişken arasındaki ilişkiyi ortaya koymalarıdır. Tabloyu inceleyerek hangi kategorilerin birlikte daha sık veya daha az gözlendiği görülebilir. Örneğin, bir araştırmada cinsiyet ile spor yapma durumu arasındaki ilişki inceleniyorsa, tablo sayesinde erkeklerin ve kadınların spor yapma alışkanlıkları karşılaştırılabilir. Hücrelerde sadece gözlem sayıları değil, aynı zamanda yüzde veya oran değerleri de gösterilebilir. Bu, özellikle farklı büyüklükteki grupların karşılaştırılmasında anlamlı bilgiler sağlar. Örneğin, bir okulda erkek ve kız öğrencilerin spor yapma oranlarını karşılaştırmak istiyorsanız, hücrelerdeki yüzdeler gruplar arasındaki farklılıkları daha net bir biçimde gösterir. 
Çapraz tabloların bir diğer avantajı, verileri görselleştirerek yorumlamayı kolaylaştırmasıdır. Tablodaki sayısal dağılımlar, hangi kategorilerin birbirine bağlı olabileceğini görsel olarak gösterir ve araştırmacının ilişkileri hızlıca değerlendirmesine imkân tanır. Örneğin, erkek ve kadınlar arasında spor eğilimleri hakkında bir araştırma kapsamında toplanan verilere göre oluşturulan çapraz tabloya bakarak, erkeklerin spor yapma eğiliminin kadınlara göre daha yüksek veya düşük olduğunu gözlemlemek mümkündür. Tabloya dönüştürülen veriler arasında hızlı bir şekilde istatistiksel analiz ve yorumlama yapılabilir. Çapraz tablo sayesinde araştırmacı, “Erkekler mi, kadınlar mı daha fazla spor yapıyor?” gibi soruları hızlıca inceleyebilir ve istatistiksel analiz yapabilir. 
İki yönlü çapraz tablolar, istatistiksel test ve analizler için temel oluşturur. İki kategorik değişkende en yaygın olarak kullanılan testlerden biri Ki-kare testidir. Bu test, iki kategorik değişkenin bağımsız olup olmadığını incelemek için kullanılır. Çapraz tabloda yer alan frekanslar ve hücrelerdeki gözlemler, Ki-kare testi hesaplamalarına temel teşkil eder ve araştırmacıya değişkenler arasındaki ilişkinin anlamlı olup olmadığını gösterir. 

Ki-kare (x²) testi, iki kategorik değişken arasındaki ilişkinin istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını değerlendirmek amacıyla kullanılan temel bir istatistiksel yöntemdir. Bu test, gözlenen frekanslar ile değişkenlerin bağımsız olması durumunda beklenen frekanslar arasındaki farkları inceleyerek, değişkenlerin birbirinden etkilenip etkilenmediğini ortaya koyar. Ki-kare testi, özellikle nominal veya ordinal ölçekteki kategorik değişkenler için uygundur ve araştırmacılara değişkenler arasında ilişki olup olmadığını güvenilir bir şekilde gösterir.
Testin hesaplama mantığı, her hücredeki gözlenen frekans ile beklenen frekans arasındaki farkın karesinin, beklenen frekansa bölünmesi ve tüm hücreler için bu değerlerin toplamının alınması şeklindedir. Beklenen frekanslar, iki değişkenin bağımsız olması durumunda, satır ve sütun toplamlarının çarpımı ile genel toplamın bölünmesi yoluyla hesaplanır.  Örneğin, bir okulda erkek ve kız öğrencilerin spor yapma durumunu inceleyen bir araştırmayı ele alalım. Bu araştırmaya göre erkek öğrencilerden 30’u spor yaparken 20’si yapmamaktadır; kız öğrencilerden ise 25’i spor yapmakta 25'i de spor yapmamaktadır. Bu veriler çapraz tabloda gösterilir. Bu tabloda her hücre için beklenen frekans hesaplanır; örneğin erkek ve spor yapanlar için beklenen frekans, toplam erkek sayısı ile toplam spor yapan sayısının çarpımının genel toplamın bölümüyle bulunur. Gözlenen ve beklenen frekans arasındaki farklar, test istatistiğine katkıda bulunur. Tüm hücreler için hesaplamalar yapıldıktan sonra bulunan x² değeri, istatistiksel tablolar veya yazılımlar aracılığıyla p-değeri ile karşılaştırılır. P-değeri belirlenen anlamlılık düzeyinden (genellikle 0,05) küçük ise, iki değişken arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki olduğu sonucuna varılır; aksi takdirde değişkenler bağımsız kabul edilir. 
Ki-kare testi, eğitim araştırmalarında öğrencilerin performans ve tercihleri, sağlık araştırmalarında hastalık durumu ile risk faktörleri, sosyal bilimlerde demografik özelliklerle davranış ilişkilerini incelemek gibi pek çok alanda kullanılmaktadır. Bu yönüyle, kategorik verilerin analizi ve ilişkilerin değerlendirilmesi için güvenilir ve etkili bir yöntem olarak kabul edilir.
Konuyu bir çapraz tablo üzerinden basit bir örnekle açıklayalım ve Ki kare hesaplamasını bir hücre üzerinden yapalım:
Bu örnekteki bütün hücreler için geçerli ki-kare testi sonuçları için ayrıntılı olarak aşağıdaki bağlantıyı inceleyebilirsiniz: 
 
Örnekte verilen çapraz tabloda satırlar cinsiyeti (Erkek, Kadın), sütunlar ise spor yapma durumunu (Yapan, Yapmayan) göstermektedir. Her hücre, ilgili kategorilerin kesişimindeki gözlem sayısını ifade etmektedir. Örneğin, tablodaki “Erkek – Spor Yapan” hücresinde yer alan 30 değeri, araştırmaya katılan 50 erkek öğrenciden 30’unun spor yaptığını göstermektedir. Bu tablo sayesinde araştırmacı, “Erkekler mi, kadınlar mı daha fazla spor yapıyor?” gibi soruları hızlıca inceleyebilir ve aynı zamanda Ki-kare testi ile iki değişken arasındaki ilişkinin istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını değerlendirebilir. Sonuç olarak, iki yönlü çapraz tablolar, iki kategorik değişken arasındaki ilişkileri sistematik ve anlaşılır bir şekilde sunmak, frekans ve oran dağılımlarını gözlemlemek ve istatistiksel analizler için temel oluşturmak açısından oldukça değerli araçlardır. Bu tablolar, araştırmacılara hem görsel hem sayısal veri analizi imkânı sunarak bilimsel çalışmalarda güvenilir ve açıklayıcı sonuçlar elde etmelerini sağlar.
 
Göreli sıklık tablosu 
Çapraz tablolarda toplam frekanslara göre izafi %'lik değerler (Göreli sıklık değerleri) hesaplanabilir.  Göreli sıklık tablosu, bir veri setindeki her bir kategorinin toplam gözlem sayısına göre oranını veya yüzdesini gösteren tablodur; başka bir deyişle, her kategorinin veri setindeki ağırlığını veya payını görselleştirir. Toplam gözlem sayısı 1 veya yüzde 100 olarak kabul edilir ve her hücrede sadece frekans değil, frekansın toplam içindeki oranı yer alır. Kategorik veriler için yaygın olarak kullanılır ve verilerin dağılımını daha net gösterir. Yukarıdaki spor örneğinde toplam gözlem sayısına göre erkeklerin spor yapma oranı 0,30 (%30), erkeklerin spor yapmama oranı 0,20 (%20), kadınların spor yapma oranı 0,25 (%25) ve kadınların spor yapmama oranı 0,25 (%25) şeklindedir. Yani Toplam öğrencilere göre erkeklerin göreli sıklık değeri 30 ÷ 100 = 0,30 yaklaşık %30 Toplam öğrencilere göre kadınların göreli sıklık değeri 20 ÷ 100 = 0,20 yaklaşık %20 Toplam öğrencilere göre erkeklerin göreli sıklık değeri 25 ÷ 100 = 0,25 yaklaşık %25 Toplam öğrencilere göre kadınların göreli sıklık değeri 25 ÷ 100 = 0,25 yaklaşık %25 olur. Aynı şekilde Spor yapanlara göre erkeklerin göreli sıklık değeri 30 ÷ 55 ≈ 0,545 yaklaşık %54,5 Spor yapanlara göre kadınların göreli sıklık değeri 25 ÷ 55 ≈ 0,455 yaklaşık %45,5 Spor yapmayanlara göre erkeklerin göreli sıklık değeri 20 ÷ 45 ≈ 0,444 yaklaşık %44,4 Spor yapmayanlara göre kadınların göreli sıklık değeri 25 ÷ 45 ≈ 0,556 yaklaşık %55,6 olur.

Veri toplama yöntemleri

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.

Veri toplama planı aşamaları

İki kategorik değişkene dayalı veri toplama sürecinde başarılı sonuçlara ulaşabilmek için sistematik bir yaklaşım benimsemek büyük önem taşır. Sistematik olmak, problemi çözmeye adım adım, düzenli ve mantıklı bir şekilde ilerleyerek yaklaşmak anlamına gelir. Bu yaklaşım yalnızca çözüm sürecini kolaylaştırmakla kalmaz, aynı zamanda yapılan çalışmanın izlenebilir, tekrarlanabilir ve hataya daha az açık olmasını da sağlar. Sistematik bir yöntemin sağladığı birçok avantaj vardır. Öncelikle süreç açık ve anlaşılır olduğu için araştırmanın her aşaması rahatlıkla takip edilebilir. Adımların düzenli ilerlemesi olası hataların erken fark edilmesine imkân tanır ve zaman ile kaynakların daha etkili kullanılmasını sağlar. Ayrıca karmaşık araştırma problemleri daha küçük ve yönetilebilir parçalara ayrılarak sürecin daha iyi kontrol edilmesi mümkün olur. Bu sayede belirsizlikler azalır ve araştırmacıya daha net bir yol haritası sunulur.
 

İstatistiksel araştırma sorusu oluşturma

İki kategorik değişken arasındaki ilişkiyi belirlemeye yönelik istatistiksel araştırma sorularının oluşturulması, araştırma sürecinin hem güvenilirliğini hem de geçerliliğini artırmayı hedefleyen önemli bir aşamadır. Bu süreçte araştırmacı, oluşturacağı soruların belirli ölçütlere uygun olmasına dikkat etmelidir. Bu ölçütler, istatistiksel araştırmanın amacına hizmet ederek araştırma sürecinin sistematik, anlaşılır ve bilimsel nitelikte yürütülmesini sağlar. 
 
Araştırma sorusunda dikkat edilmesi gereken özellikler:
1.Amacı net olmalıdır.
2.Araştırmaya uygun olmalıdır. 
(anlamlı ve yararlı olmalı
3.İlgilenilen grup (evren) açık olmalıdır.
4.Değişken açık bir şekilde görülmelidir.
5.Veri toplanabilir olmalıdır.
6.Değişebilirliği yansıtmalıdır.
7.Odaklanılan grup, araştırma yapmaya imkân vermelidir.
8.Kategorik veri toplamaya uygun olmalıdır. 

Aşağıdaki Yazılar İlginizi Çekebilir!!!