Verilerin Toplanması ve Analizi

• Yanıtlayıcının kimliğini ortaya çıkaracak sorulardan kaçınılması.
• Kapalı uçlu sorulara ilişkin verilebilecek olası yanıtların tamamının şıklar hâlinde verilmesi.
• Bir soruda yalnız bir konunun sorulması.
• Soruların tüm yanıtlayıcılar tarafından aynı biçimde anlaşılmasının sağlanması.
• Soruların kısa, anlaşılır ve basit olmasına özen gösterilmesi.
• Soruların tutarlı olmasının sağlanması.
• Aynı soruda birden fazla olumsuz ifade kullanılmaması.
• Varsayıma dayalı soruların sorulmaması.
• Karmaşık ve birden fazla anlama gelen sorulardan kaçınılması.
• Yönlendirici ifadelerin kullanılmaması.
• İstenilen cevabın sınırlarının yanıtlayıcıya açık ve anlaşılır biçimde iletilmesi.
• Yanıtlayıcıların bilgi düzeylerinin zorlanmaması.

• Sosyal tercihlerin etkisinin göz önüne alınması.
• Farklı yerlere kontrol soruları konulması.
• Yararlı, kısa ve anlaşılır bir yönerge hazırlanması.
• Biçimsel görünüşe özen gösterilmesi.

Testler, amaçlarına ve ölçtükleri özelliklere bağlı olarak çeşitli biçimlerde sınıflandırılmaktadır. Bilimsel araştırmalarda, genellikle bireylerin yaşları ile zihinsel gelişimi arasındaki ilişkiyi
inceleyen yetenek testleri, belirli durumlarda nasıl düşündüklerini veya davrandıklarını değerlendiren kişilik testleri, tercih ettikleri ve kaçındıkları konuları belirlemeye yönelik ilgi testleri ve bir öğretim döneminin sonunda bireylerin öğrenilen yeteneklerini değerlendirmek için kullanılan başarı testleri gibi çeşitli test türleri kullanılmaktadır. Bilimsel araştırmalarda özellikle akademik başarıyı ölçmek için kullanılan farklı başarı testi türleri bulunmaktadır. Bunlar;
Doğru yanlış testleri: Bireylerin, bilişsel alandaki bilgi ya da kavrama düzeyindeki yeterliklerinin ölçülmeye çalışıldığı doğru/yanlış, evet/hayır gibi iki seçeneğin olduğu testlerdir.
Çoktan seçmeli testler: Bir sorunun doğru cevabının, verilen seçeneklerde bulunmasını gerektiren bir test türüdür.
Eşleştirmeli testler: Birbiriyle ilişkili iki ayrı grupta yer alan bilgilerin belirli bir kurala göre eşleştirilmesine dayanan testlerdir.
Boşluk doldurmalı testler: Cümledeki eksikliğin uygun sözcükle doldurmasını öngören testlerdir.
Serbest yanıtlı testler: Cevabın içeriği, niteliği ve uzunluğu açılarından cevaplayıcının serbest bırakıldığı testlerdir.

Ölçek: Bir şeyin boyutlarını, miktarlarını veya özelliklerini belirli bir standart veya referans üzerinden değerlendirme amacıyla kullanılan bir ölçüm aracıdır.

Genellikle gizil değişkenleri ölçmek için kullanılan ölçekler ölçme düzeylerine göre alanyazında sınıflama (nominal-adlandırma), sıralama (ordinal-dereceleme), eşit aralıklı ve oranlı olmak üzere dörde ayrılmaktadır.
Sınıflama Ölçekleri: Ölçülen özellikleri bakımından eşya, olay ve insanların adlandırılması söz
konusudur. Veriler, kategorik veya sınıflandırmaya yönelik bilgileri temsil eder. Analiz süreçlerinde bu ölçme düzeyindeki ölçeklerden elde edilen verilere atfedilen sayılar (1, 2, 3) miktar belirtmezler. Birer koddurlar. Cinsiyet (erkek, kadın), renkler (kırmızı, mavi, yeşil) sınıflama ölçek örnekleridir.
Sıralamalı Ölçek: Belli bir özelliğe sahip oluş dereceleri bakımından nesnelerin sıraya konabildiği ve 1, 2, 3 gibi sıra sayılarıyla gösterilebildiği ölçme düzeyindeki ölçeklerdir. Ölçekte veriler, sıralama veya derecelendirme içeren kategorik bilgileri temsil etmektedir. Kategoriler arasında sıralama vardır, ancak bu sıralama arasındaki aralıklar eşit değildir. Örneğin eğitim seviyesi (ilkokul, ortaokul, lise, üniversite). Bir başka örnek ise; “Kayra sınıf birincisi, Efe sınıf ikincisi, Zeynep ise sınıf üçüncüsüdür.” dendiğinde öğrencilerin sınıf içerisindeki sıralamasını bilinmekte ancak hangi öğrencinin hangi notla birinci
olduğu, aralarında ne kadar puan farkı olduğu bilinmemektedir. Kayra 100 ile sınıf birincisi olabileceği gibi 90 ile de birinci olmuş olabilir. Üçü arasında çok az ya da çok fazla puan farkı olabilir. Kayra ile Efe arasındaki fark, Efe ile Zeynep arasındaki farka eşit olmak zorunda değildir. Kısaca sıralama ölçeğinde hangi bireyin önde olduğu bilinmekte ancak kimin kimden tam olarak ne kadar daha önde ya da geride olduğu bilinmemektedir.
Aralıklı Ölçek: Başlangıç (sıfır) noktasına ve tanımlanmış bir birime sahiptirler. Ölçekteki veriler, sıralama ve ölçüm içeren sayısal bilgileri temsil eder. Ölçekteki aralıklar eşittir, ancak mutlak sıfır noktası yoktur. Bir başka deyişle sıfır değeri, ölçülen özelliğin gerçekte hiç olmadığı anlamına gelmez. Örneğin Matematik testinden sıfır (0) alan bir öğrencinin gerçekte hiç matematik bilgisinin olmadığını söylemek mümkün değildir. Benzer biçimde hava sıcaklığının 0°C olması dışarıda hava sıcaklığının olmadığı anlamına gelmemektedir.
Oranlı Ölçek: Ölçekteki veriler, sıralama, ölçüm ve mutlak sıfır noktası içeren sayısal bilgileri temsil eder. Ölçekteki aralıklar eşittir ve mutlak sıfır noktası vardır. Örneğin, gelir (net aylık
gelir), yaş (yaşam süresi), ağırlık (kilogram).

Görüşme, araştırmacının, belirlediği hedeflere uygun olarak bilgi toplamaya çalıştığı etkileşimli bir iletişim sürecidir. Araştırmacı, görüşülen kişiye sorular yönelterek cevaplar alır ve bu yolla bilgi edinmeye çalışır.

Görüşmenin yapılandırılmış, yarı-yapılandırılmış ve yapılandırılmamış görüşme olmak üzere farklı türü bulunmaktadır.
Yapılandırılmış görüşme, her katılımcıya önceden hazırlanan soruların aynı biçimde ve aynı
sırada sorulduğu bir görüşme türüdür. Yapılandırılmış görüşme, çok fazla esneklik sağlamaz ve birden çok görüşmecinin kullanılacağı araştırmalar için daha uygundur. Belirli bir konu üzerinde katılımcılardan benzer türde bilgilerin toplandığı bir görüşme yöntemi olan yarı-yapılandırılmış görüşmede araştırmacı, belirli temel soruları sorar ve katılımcının cevaplarına göre doğal bir konuşma akışına izin verir, bu da görüşmeye esneklik sağlar.
Yapılandırılmamış görüşme ise katılımcılar arasında serbest formda, önceden belirlenmiş bir soru seti olmaksızın gerçekleşen bir görüşme türüdür. Bu tür görüşmeler, katılımcılara konuşma özgürlüğü tanır ve görüşmeci etkisine açıktır. Görüşme yönteminin üstünlükleri arasında esneklik, yanıt oranının yüksekliği, sözel olmayan davranış, kontrol,
soru sırası, anlık tepki ve derinlemesine bilgi edinme bulunmaktadır. Ancak maliyet, olası yanlılık, zaman ayırma güçlüğü, gizlilik, soru standardının olmaması ve bireylere ulaşma güçlüğü gibi sınırlılıkları da vardır. 

Nitel araştırmalarda görüşmelerin yanı sıra başvurulan bir başka veri toplama yöntemi gözlemdir. Gözlem herhangi bir ortamda ya da kurumda oluşan davranışları ayrıntılı olarak tanımlamak amacıyla kullanılan bir yöntemdir. Bir başka deyişle gözlem, bir konuyu veya durumu dikkatlice izleme ve gözlemcilerin bu izlenimlerini kaydetme sürecidir. Araştırma sürecinde gözlemler, genellikle yazılı olarak kaydedildiği gibi, video ve ses kaydedici
cihazlarla elde edilen kayıtlar ya da fotoğraflar da veri kaynağı olarak toplanmaktadır. Elde edilen bütün bu kayıtlara alan notları adı verilmektedir. Araştırmacının gözleme katılıp katılmama durumuna göre gözlem katılımlı ve katılımsız olmak üzere iki türe ayrılabilmektedir (Creswell, 2008). Ayrıca gözlemin gerçekleşeceği ortam ya da çevrenin yapısı doğal-yapay, araştırmanın geçtiği ortama ilişkin araştırmacının aldığı yapısal kararlara bağlı olarak yapılandırılmış-yapılandırılmamış türleri bulunmaktadır (Kuzu, 2013; Yıldırım ve Şimşek, 2005). Gözlemlerde veri toplama aracı olarak gözlem formları kullanılmaktadır. 

Belge inceleme ya da doküman analizi nitel araştırmalarda veri toplama amacıyla kullanılan bir diğer yöntemdir. Doküman analizi, araştırmanın odaklandığı konu veya konularla ilgili bilgi içeren yazılı materyallerin ayrıntılı bir biçimde incelenmesini içerir. Başka bir deyişle, araştırılan konuyla ilgili bilgi içeren yazılı, görsel veya işitsel materyallerin analiz edilmesidir. Doküman analizi, gözlem veya görüşme gibi nitel veri toplama yöntemleriyle birleştirildiğinde, araştırmanın geçerliliğine katkı sağlayarak veri çeşitliliği sağlar. 

Belirtici istatistik: Değişken hakkında kolay bilgi edinmeyi sağlayan, verileri özetleyen,
örnekleme ilişkin değişkenin merkezî eğilimi, yayılımı ve dağılımı gibi belirli özelliklerini ifade eden değerlerdir.

Belirtici istatistikler yer ve dağılım ölçüleri olmak üzere ikiye ayrılmaktadır. Yer ölçüleri arasında aritmetik ortalama, ortanca (medyan) ve mod (tepe değeri) yer almaktadır. Dağılım ölçüleri arasında ise değişim genişliği (dağılım aralığı), standart sapma ve varyans bulunmaktadır. Aritmetik ortalama çan eğrisi biçiminde simetrik dağılım gösteren verileri en iyi temsil eden merkezi eğilim ölçüsüdür. n değerin toplamının n’ye (birim sayısına) bölünmesiyle bulunan değerdir. Bir başka deyişle değerlerin toplamının katılımcı sayısına bölünmesiyle elde edilir. Analitik karşılaştırmalarda en sık kullanılan istatistik olan aritmetik ortalama aşırı değerlerden etkilenir.

Değişken adı üstünde değişen bir şeyi ifade etmek için kullanılmaktadır. En az iki değer
alabilen her şey değişken olarak adlandırılmaktadır. Bir başka deyişle değişken gözlemden gözleme değişik değerler alabilen objeler, özellikler ya da durumlardır. Cinsiyet, yaş, sınıf, başarı notu, kalp atış hızı, zaman birer değişkendir. Alanyazında değişkenler nicel ve nitel değişkenler olarak ikiye ayrılır. Nicel değişken, veri setlerinde sayısal değerlerle temsil edilen değişken türüdür. Bu tür değişkenler, sayılar aracılığıyla niceliksel bilgi sunmakta ve genellikle ölçülebilir ve hesaplanabilir değerleri ifade etmektedir. Yaş, gelir, sıcaklık,
zaman, ürün miktarı gibi değişkenler nicel değişkenlere örnek olarak verilebilir. Nicel değişkenler, sayısal değerler üzerinde çeşitli matematiksel işlemler yapılabildiği için veri analizi ve istatistiksel hesaplamalar için kullanışlıdır. Nitel değişken ise veri setlerinde kategorik veya sınıflandırmaya yönelik bilgileri temsil eden değişken türüdür. Cinsiyet, renk, kan grubu gibi değişkenler nitel değişkenlere örnek olarak verilebilir. Nicel değişkenler aldıkları değerlere ve kontrol biçimlerine göre sınıflandırılabilmektedir. Nicel değişkenler aldıkları değerlere göre sürekli (geçişli/kesikli) ve süreksiz (geçişsiz/kesiksiz) değişkenler olmak üzere ikiye ayrılmaktadır. Sürekli değişken alt ve üst sınırları arasında herhangi bir değer alabilme olasılığına sahip, kesirli olarak ifade edilebilen değişkendir. Ağırlık ve boy bu değişkenlere örnek olarak verilebilir. Süreksiz değişken ise alt ve üst sınırları içinde, belli değerlerden, belli seçeneklerden başkasını alamayan, yalnızca tam sayılarla ifade edilebilen değişkendir. Cinsiyet ve medeni durum süreksiz değişkenlere örnek olarak verilebilir. Kontrol biçimlerine göre değişkenler bağımlı (açıklanan), bağımsız (açıklayan) ve kontrol
değişkenleri olmak üzere üç başlıkta sınıflandırılabilir. Bağımlı değişken araştırmacının merak ettiği ve açıklanması istenen durumdur. Bir başka deyişle bağımsız değişkenlerin etkilemesi beklenen değişkendir. Bağımsız değişken ise bağımlı değişken üzerindeki etkisinin öğrenilmek istendiği uyarıcı değişkendir.  Öğrenci başarısını etkileyen faktörler ifadesinde öğrenci başarısı bağımlı değişken, öğrenci başarısını etkilemesi beklenen zekâ, ders çalışma süresi, motivasyon gibi olası değişkenler bağımsız değişkendir. Bunu bir başka biçimde örneklendirecek olursak bireyin uzun yaşamı sağlık durumu, kilo, tansiyon, kan
şekeri seviyesi, beslenme alışkanlıkları, egzersiz düzeni ve genetik faktörler gibi bağımsız değişkenlerden etkilenebilir. En iyi bağımsız değişken, bağımlı değişkeni açıklamaya en çok yardımcı olabilen bağımsız değişkendir. Bu nedenle araştırmalarda bağımsız değişken seçimi konusunda dikkatli olunmalıdır. Bağımsız değişken seçiminde alanyazındaki çalışmalar yol gösterebileceği gibi alanyazında hiç çalışılmayan araştırmaya uygun bir değişken de bağımsız değişken olarak alınabilir. Bağımlı ve bağımsız değişkenleri birbiriyle ilişkilendirerek değerlendirmek gerekmektedir. Burada dikkat edilmesi gereken nokta bağımlı değişkenin, araştırmanın çıktısı ya da sonucu olmasıdır. Araştırmanın sonucunu etkileyen durumların ise araştırmanın bağımsız değişkeni olmasıdır. Kontrol değişkenleri ise ele alınan
bağımsız değişkenlerin dışında, bağımsız değişkenler gibi bağımlı değişkeni etkileme olasılığı
yüksek olan “şaşırtıcı” değişkenlerdir. Örneğin evrene ilişkin; zekâ, deneyim, araştırma süreçlerine ilişkin; ölçme, zaman, dış kaynaklara ilişkin; gürültü, ışık gibi değişkenlerin hepsi birer kontrol değişkenidir. Nitel değişkenler, genellikle sınırlı sayıda seçenek veya kategori içermekte ve verileri kategorilere ayırmaktadır. Sayısal bir değer veya ölçümü temsil etmezler, bu nedenle niceliksel değil, niteliksel bilgi sunarlar. Cinsiyet, medeni durum, eğitim
seviyesi gibi değişkenler nitel değişkenlere örnek olarak verilebilir. Nitel değişkenler, genellikle veri sınıflandırmasında, gruplamada veya özelliklerin tanımlanmasında kullanılmaktadır. İstatistiksel analizlerde, bu tür değişkenler için mod, yüzde dağılımı ve çapraz tablolar gibi yöntemler kullanılır. Nitel değişkenler, genellikle grafikler veya tablolar
aracılığıyla görsel olarak sunulur.

Nicel veri analizinde parametrik ve non-parametrik analizlerden yararlanılır. Bir veri seti için hangi tür analizlerden yararlanılacağını belirlemek için öncelikle veri setinin nasıl bir dağılıma sahip olduğunun belirlenmesi gerekir. Normal dağılım, istatistikte sıkça kullanılan ve birçok doğal olgu ve sürecin dağılımını en iyi biçimde açıklayan bir olasılık dağılım türüdür.

1. Normal Dağılım Varsayımı: Araştırmacının elindeki veri seti normal bir dağılıma uymalıdır. Bu varsayımı test etmek için Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov veya Q-Q plot gibi testler kullanılabilir. Shapiro-Wilk testi verilerin normal dağılıma ne kadar uyduğunu değerlendiren bir hipotez testidir. Shapiro-Wilk testi, genellikle küçük ve orta ölçekli veri setleri için uygundur. Gözlem sayısı az olduğunda (n<50) Kolmogorov-Smirnov testinden daha güçlüdür. Kolmogorov-Smirnov testi, iki olasılık dağılımının (örneğin, gözlemlenen verilerin dağılımı ile bir teorik dağılımın) benzerlik veya farklılık derecesini değerlendirmek için kullanılan bir istatistiksel testtir. Genellikle büyük örneklemlerde daha güçlüdür (n>50). Ancak her iki testinde örneklem büyüklüğünden etkilendiğini göz ardı etmemek gerekir. Bir veri setinin belli bir dağılımdan gelip gelmediğine ilişkin istatistiksel testlerin yanı sıra grafiksel yöntemlerden de faydalanılır. Bunlardan en yaygın olarak kullanılanı Q-Q grafiğidir.

2. Homojen Varyans Varsayımı: Gruplar arasındaki varyanslar homojen olmalıdır. Bu ön koşula göre ölçüm yapılan değişik grupların aynı varyansa sahip olması gerekmektedir. Varyansların eşitliğinin test edilmesi için çeşitli testler ve teknikler kullanılmakla birlikte, Levene testi en yaygın olarak kullanılanıdır. Levene testi, verilerin istatistiksel homojenliğini (eşdeğerlik) değerlendirmek amacıyla kullanılan bir hipotez testidir. Verilerin normal dağılımı için Levene testi sonucunda elde edilen p (anlamlılık) değerinin 0.05’ten büyük olması gerekir. Bu durumda varyansların homojen olduğu kabul edilir.

3. Bağımsızlık Varsayımı: Gözlemler veya gruplar bağımsız olmalıdır. Kısaca herhangi bir gözlem veya grup, diğerleri üzerinde herhangi bir etkiye sahip olmamalıdır. Bağımsızlık varsayımını test etmek için özel bir test gerekmez. Bu önkoşul veri toplama sürecinin tasarımına dayalı bir ön koşuldur.
4. Diğer Ön Koşullar: Veri setinin analiz için uygun bir ölçüm seviyesine sahip olması önemlidir. Parametrik analizler için verilerin aralıklı ya da oranlı olması gerekir.

Veri setinin basıklık çarpıklık değerleri ve ön koşul testleri karşılanmışsa, histogram grafiği de uygun ise veri setinin analizi için parametrik testlerden yararlanılabilir. Araştırmalarda sıklıkla t-testi, varyans analizi, korelasyon analizi gibi tekniklerden yararlanılmaktadır. t-testi iki grup arasındaki istatistiksel anlamlılığı belirlemek için kullanılan bir hipotez testi yöntemidir. Bir başka deyişle iki grup arasındaki farkın istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını değerlendirmek için kullanılır. t-testinin tek örneklem, bağımlı ve bağımsız örneklemler t-testi
olmak üzere üç türü bulunmaktadır. Tek örneklem t-testi, bir grup verinin bir evrenin örnekleminden elde edilen beklenen bir değerle karşılaştırılmasını değerlendirmek için kullanılan istatistiksel testtir. Bu test, bir örneklem verisinin evrenin ortalamasından istatistiksel olarak farklı olup olmadığını belirlemek amacıyla kullanılmaktadır. Örneğin bir grup öğrencinin ortalama notu, tüm okulun öğrencilerinin ortalama notuyla ya da bir ürünün ortalama kullanım ömrü, üretici tarafından belirtilen tahmini kullanım ömrü ile karşılaştırılabilir.  t-testinin bir diğer türü ise bağımlı örneklemler t-testidir. Eşleştirilmiş t-testi, ilişkili örneklemler t-testi olarak da adlandırılan bağımlı örneklemler t-testi aynı katılımcılar veya öğeler üzerinde iki farklı zaman noktası, koşul veya tedavi durumu gibi iki ilişkili örneklem arasındaki farkları incelemek için kullanılan istatistiksel bir hipotez testidir. Bu test, araştırmalarda aynı örneklem üzerinde iki farklı ölçüm yapıldığında veya iki farklı koşul altında aynı örnekleme ait veriler elde edildiğinde kullanılır. Eğitim araştırmalarında sıklıkla iki örneklem arasındaki farkın istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını değerlendirmek için kullanılır. Örneğin bir okulda hazırlanan bir eğitim programı uygulanmış ve bu programın öğrencilerin istatistik becerileri üzerinde bir etkisi olup olmadığının araştırılmak istendiği bir araştırmada program öncesinde ve program sonrasında elde edilen verilerle bağımlı örneklemler t-testi kullanarak programın etkisi değerlendirilebilir.

Bağımsız örneklemler t-testi ise iki bağımsız veri grubu arasında istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık olup olmadığını değerlendirmek için kullanılan bir hipotez testidir. Bir başka deyişle bu test, grupların ortalamaları arasındaki farkın istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını belirlemek için kullanılmaktadır. Özellikle iki farklı grup veya kategori arasında karşılaştırma yapılmak istendiğinde bu test kullanışlıdır. Öğrencilere verilen eğitim sonunda kadın ve erkek öğrencilerin istatistik becerileri arasında farklılık olup
olmadığı bağımsız örneklemler t-testi ile değerlendirilir.

İkiden fazla grup karşılaştırması yapılmak istendiğinde ise varyans analizinden yararlanılır. Varyans analizi İngilizce ANalysis Of VAriance’nin kısalması olan ANOVA olarak da bilinmektedir. Varyans analizinin bağımsız (ilişkisiz) gruplar için tek yönlü ANOVA, yinelenen ölçümler için tek yönlü ANOVA, bağımsız (ilişkisiz) gruplar için iki yönlü ANOVA, yinelenen ölçümler için iki yönlü ANOVA ve karma desenli ANOVA olmak üzere farklı türleri bulunmaktadır. Varyans analizi, genellikle bağımsız bir değişkenin (gruplar veya koşullar) bağımlı bir değişkendeki (örneğin, sonuçlar veya ölçümler) farklılıkları açıklamak
için kullanılır. Varyans analizi gruplar arasındaki farklılıkları sınamak ve bu farklılıkların rastgele mi yoksa gerçekten anlamlı mı olduğunu belirlemek için kullanılan yaygın bir analiz türüdür. Temel olarak varyans analizi gruplar arasında fark var mı? Fark, rastgele mi yoksa gerçek mi? sorularına yanıt aramaya çalışır.

İki ve daha fazla değişken arasındaki ikili ilişki düzeyini, yönünü ve önemini belirleyen yönteme korelasyon adı verilir. Bir başka deyişle korelasyon analizi değişkenler arasında ilişki olup olmadığını, böyle bir ilişki varsa bunun yönünü ve gücünü belirler. İki değişken arasındaki korelasyon katsayısı r ile gösterilir ve -1 ile 1 arasında değer alır. r işareti “+” ise pozitif yönde doğrusal bir ilişki olduğu kısaca değişkenlerden biri artarken diğerinin de artması ya da değişkenlerden birinin değeri azalırken diğerinin değerinin de azalması anlamına gelir. r işareti “-” ise negatif yönde doğrusal ilişki olduğu kısaca değişkenlerden birinin değeri düşerken diğerinin değerinin arttığı anlamına gelir. r sıfır ise iki değişken arasında ilişki yok demektir.

Veri seti normal dağılım koşullarını sağlamazsa ya da veri seti çok az katılımcıdan oluşuyorsa non-parametrik testlere başvurmak gerekir. Non-parametrik testler, verilerin belirli bir olasılık dağılımına uymadığı veya varsayımların karşılanmadığı durumlarda kullanılan istatistiksel testlerdir. Özellikle verilerin normal dağılıma uymadığı, eşit varyansa sahip olmadığı veya diğer varsayımların karşılanmadığı durumlarda non-parametrik testler kullanılır. Ancak her parametrik analizin bir non-parametrik karşılığı bulunmamaktadır. Yukarıda kısaca açıklanan parametrik testlerin var olan non-parametrik karşılıklarına bakacak olursak bağımlı (ilişkili) t-testinin non-parametrik karşılığı Wilcoxon testidir. 

Bağımsız (ilişkisiz) t-testinin non-parametrik karşılığı Mann-Whitney U testidir. İki bağımsız grup arasındaki merkezi eğilimlerin karşılaştırılması için kullanılır. İki bağımsız örneklemden elde edilen puanların birbirlerinden anlamlı bir biçimde farklılık gösterip göstermediğini sınamak amacıyla yapılır.

Tek yönlü varyans analizinin non-parametrik karşılığı ise Kruskal-Wallis testidir. Verilerin parametrik testlerin varsayımlarını karşılamadığı durumlarda gruplar arasındaki farklılıkları belirlemek için verilerin sıralı hâllerini kullanan Kruskal-Wallis testi, gruplar arasındaki medyanların eşit olup olmadığını değerlendirir. Örneğin öğrencilerin dijital farkındalıklarının üç farklı bölüme göre farklılaşıp farklılaşmadığını araştıran bir araştırmacı, veriler normal dağılım koşullarını sağlamadığında Kruskal-Wallis testine başvurur.

Korelasyon analizi için veriler normal dağılmıyorsa veya diğer varsayımlar karşılanmıyorsa, nonparametrik korelasyon yöntemleri tercih edilir. Spearman Rank Korelasyon Katsayısı ve Kendall Tau Korelasyon Katsayısı, non-parametrik korelasyon analizinin iki yaygın yöntemidir

1. Araştırılacak konuyla ilgili her türlü bilgiye ulaşmak yerine, araştırma konusu, veri kaynakları / katılımcılar ve uygulama alanı en uygun biçimde temsil edilmeli ve araştırma
konusu sınırlandırılmalıdır.
2. Nitel araştırmalarda veri toplama, veri analizi ve yorumlama sürecinin nasıl yapılacağı,
seçilen desene göre farklılaştığından başlangıçta deseninin belirlenmesi önemlidir.
3. Araştırma sürecinde konu alanını içermeyen geniş kapsamlı sorular sorulmamalı, ulaşılmak istenen konuları ortaya çıkarmayı hedefleyen analitik sorular geliştirilmelidir.
4. Her görüşme yeni bir deneyim olduğu için yeni görüşmeler önceki notlardan ve deneyimlerden elde edilen çıkarımlarla yürütülmelidir.
5. Araştırma sürecinin etkin bir parçası olan araştırmacının gözlemlerini ve yorumlarını
yazması önemlidir.
6. Ne öğrenildiğine ilişkin araştırmacı günlüğü yazılmalıdır.

7. Araştırmacı, görüşmede katılımcıların sadece verdiği cevaplara odaklanmamalı, katılımcıların genel olarak konuyla ilgili neler hissettiğini ve düşündüğünü anlamaya çalışmalıdır.
8. Veri toplama sürecinde alanyazın taraması yapılmalıdır.
9. Mecazlar, benzetmeler ve kavramlardan yararlanma araştırmacının anlatmak istediğini kolay bir biçimde aktarmasına yardımcı olur.
10. İlgili kavramlar ve kategoriler arasındaki ilişkilerin daha net anlaşılması için görsel
ögeler kullanılmalıdır

İçerik analizi, var olan büyük miktardaki metinsel bilgiyi keşfetmek ve eğilimleri tespit etmek için kullanılan kelimelerin kalıpları, sıklıkları, ilişkileri ve yapıları, iletişimin bağlamları ve söylemleri arasındaki örüntülerin kullanabildiği sistematik bir kodlama ve kategorize etme yaklaşımıdır (Grbich, 2013). İçerik analizi, sosyal gerçekliği araştıran nesnel, sistematik, tümdengelime dayalı okuma aracı olarak önceden belirlenen ölçütlere göre kavramlardan, metinlerden, sözlü veya yazılı materyallerden anlamlar çıkarmayı amaçlayan metodolojik araç ve teknikler bütünüdür (Tavşancıl ve Aslan, 2001). İçerik analizi notlardan, toplantı tutanaklarından, nüfus sayım verileri, dava tutanakları, gazete makaleleri, reklam
broşürleri, kitaplar, radyo programları, konuşmalar, web siteleri, televizyon programları ve filmlerin yanı sıra kişisel günlükler, mektuplar, e-postalar ve bloglar gibi çeşitli yazılı, sesli veya görsel belgelerden oluşan geniş bir yelpazeyi analiz etmek için kullanılabilir. 

• Araştırmaya dâhil edilen belgeler ayrıntılı incelemelere tabi tutulduğu için olay, kişi ve
durum hakkında daha çok bilgi edinmeye olanak sağlamaktadır.
• Halihazırda var olan belgeler veya dokümanlar kullanıldığından analizler sonucunda beklenmeyen ve önemli izlere ulaşmak mümkün olabilmektedir.
• Metinde ilk bakışta fark edilmeyen mesajların görünür olmasına yardımcı olabilir.
• Zamansal veya mekânsal olarak belirli bir mesafede olan durumlar için etkili bir teknik olabilir.
• Büyük hacimli metinlerin birden fazla kodlayıcıyla çözümlenmesiyle günümüzde ulaşılamayacak belge ve dokümanları inceleme fırsatı sunabilir.

• Özellikle yalnızca sayısal yaklaşımlar kullanıldığında fazla pozitivist ve bağlamdan
kopuk olduğu için eleştirilebilir.
• Sınırlı veya eksik örnekleme stratejileri önyargıya yol açabilir.
• Bilgisayar programının sözlük kapasitesiyle sınırlı olduğu için dâhil edilecek kelimeler
ve anlamlar kısıtlanabilir.
• Sayıların her şeyi ifade ettiği varsayımı, anlamın eksik veya yetersiz olmasına neden
olabilir.

Tematik analiz, nitel verilerdeki anlam örüntülerinin veya ‘temaların’ belirlenmesini, analiz edilmesini ve yorumlanmasını içeren temel bir nitel veri analizi yöntemidir. Verilerin konuşmasına izin veren, katılımcıların seslerinin ve deneyimlerinin araştırma bulgularının merkezinde yer almasını sağlayan bir yöntemdir.

Tematik analizin aşamaları şunlardır (Braun ve Clarke, 2006):
1. Verilere aşina olma: Araştırmacının toplanan verileri baştan sona okumasını ve olası
örüntüler ya da ilginç noktalar hakkında ön notlar almasını içerir.

2. İlk kodların oluşturulması: Araştırmacı, verilerin araştırma sorusuyla ilgili önemli özelliklerini belirler ve bunları ‘kodlar’.
3. Temaların araştırılması: Bu aşamada araştırmacı kodları gözden geçirir ve daha geniş kalıpları veya veri seti içinde bir düzeyde örüntülü yanıt veya anlamı temsil eden temaları belirlemeye başlar.
4. Temaların gözden geçirilmesi: Bu aşama, veriler hakkında ikna edici bir hikâye anlattıklarından emin olmak için temaların kodlanmış alıntılarla ve tüm veri setiyle karşılaştırılarak kontrol edilmesini içerir.
5. Temaların tanımlanması ve isimlendirilmesi: Burada araştırmacı temaları daha da geliştirir, veriler hakkında anlattıkları ‘hikâyeyi’ tanımlar ve her temanın verilerin hangi yönünü yakaladığını belirler.
6. Raporun yazılması: Araştırmacının yorumlarını desteklemek için yeterli kanıt sağlayarak analizi yazdığı aşamadır.

Anlatı analizi, katılımcılar tarafından anlatılan hikâyelere odaklanır. Hikâye zamansal açıdan başlangıcı, ortası ve sonu olan düzenlenmiş anlatılardan oluşur. Anlatıyı diğer söylem biçimlerinden ayıran en temel özellikleri ‘ardışıklık’ ve ‘sonuç’tur (Riessman ve Quinney, 2005). Nitekim olaylar belirli bir dinleyici için anlamlı olacak biçimde seçilir, düzenlenir, bağlantılandırılır ve değerlendirilir (Şah, 2018). Anlatılar; kronolojiktir, anlamlıdır ve belirli bir dinleyici için üretildiklerinden sosyal bir niteliğe sahiptirler. Benwell ve Stokoe (2006), anlatı analizinin, insanların hayatlarının anlattıkları hikâyeler aracılığıyla bütünsel olarak incelenmesi amacıyla tasarlanan yorumlayıcı bir araç olduğunu ifade etmektedirler. Anlatı analizi anlatının yapısı, içeriği, dil kullanımı, semboller, temalar ve karakter gelişimi gibi unsurları ayrıntılı bir biçimde incelemeyi gerektirir. Anlatı analizi, edebiyat, film çalışmaları, iletişim, psikoloji, sosyoloji, kültürel çalışmalar ve diğer birçok alanın bir parçası olarak kullanılır.

Söylem analizi konuşma ve metinler aracılığıyla oluşan anlam ürünleri ile ilgilenen geniş kapsamlı sosyal ve kültürel araştırmalar içinde kullanılan bir araştırma yöntemidir (Çelik ve Ekşi, 2013). Söylem analizi hem sosyal hem de fen bilimleri alanlarında, belirli bir konu hakkında düşünme, yazma ve konuşma biçimleri, kuralları, varsayımları, bakış açılarını, gizli motivasyonları, gelişim ve değişim koşullarını, nasıl ortaya çıkaracaklarını sorgulamanın bir yoludur (Grbich, 2013). Söylem analizi hem yazılı metinlerde hem de sözlü bağlamlarda
insanlar arasında kullanılan dilin incelenmesi anlamına gelen geniş bir ifadedir.

Konuşma (Conversation) Analizi
Sosyoloji, dilbilim, iletişim bilimleri ve psikoloji gibi farklı disiplinlerde kullanılan konuşma
analizi etnometodolojiden doğan bir araştırma geleneğidir. Etnometodoloji, sosyal etkileşim ve insan davranışlarının incelemesi ile ilgilenen bir sosyal bilimler yaklaşımıdır. Etnometodologlar, insanların günlük yaşamlarında nasıl anlamlar inşa ettiklerini ve bu anlamların nasıl düzenlendiğini anlamak için dil, semboller, kurallar ve toplumsal normları
incelerler. Etkileşimin büyük bir bölümü başkalarıyla yapılan konuşmalar yoluyla ortaya çıktığından günlük konuşmalar gerçekleşirken incelenmesi önemli bir araştırma alanı hâline gelmiştir. Nitekim günlük konuşmalar sosyal davranış kurallarına ışık tutar, bu kurallar çiğnendiğinde ne olabileceğini ve neyin kabul edilebilir olabildiğini gösterir.
Konuşma analizi, insanların nasıl iletişim kurduğunu ve etkileşimlerini anlamak için dilin nasıl kullanıldığını ortaya çıkarmayı hedeflerler. Bir başka deyişle konuşma analizi günlük konuşmaların nasıl düzenlendiğini, konuşmacıların birbirini anladığını nasıl gösterdiklerini, birbirlerinin konuşmalarını nasıl izlediklerini inceler. Konuşmaları incelerken, en küçük duraksamadan yüksek sesle bağırmaya kadar aradaki kalan her şey ve etkileşimin dinamikleri önemlidir.