Akademide Anket Analizi Yaparken Dikkat Edilecek Noktalar

Anket analizi, akademik araştırmalarda en yaygın kullanılan veri toplama ve yorumlama yöntemlerinden biridir; ancak en sık hatanın da bu aşamada yapıldığını kabul etmek gerekir. Çünkü anket, yalnızca soruların katılımcılara yöneltilmesi ve cevapların sayısallaştırılması değildir: örneklem stratejisi, soru yazımı, ölçek tasarımı, ölçme geçerliği ve güvenirliği, veri temizliği, kodlama, varsayım kontrolleri, önyargı (bias) kaynakları, etik ve gizlilik, analiz raporlaması ve bulguların bağlamsallaştırılması… Hepsi bir zincirin halkalarıdır. Zincirdeki tek bir zayıf halka, bulguların güvenilirliğini zedeler.

1) Araştırma Sorusu ve Kuramsal Çerçeve: Sorudan Ölçeğe Giden Yol

Anket, kuramsal çerçeveyi ölçülebilir göstergelere çevirme aracıdır. Önce “hangi yapıları (construct) ölçüyorum?” sorusunu netleştirin; sonra bu yapıları temsil edecek maddeler yazın.
Uygulama: Öğrenci motivasyonu araştırmasında “içsel/dışsal motivasyon, öz-düzenleme, akademik öz-yeterlik” gibi alt yapılar belirlenir; her yapı için 4–8 madde planlanır.
Örnek Olay: Bir tez çalışmasında yalnızca “memnun musunuz?” sorusuyla memnuniyet ölçülmeye çalışıldı; ölçek tek maddeli kaldığı için güvenirlik ve kapsam geçerliği sorunlu hale geldi. Çözüm: çok maddeli alt boyutlar ve açık tanımlı hedef yapı.

2) Ölçek Türü ve Ölçme Düzeyleri: Nominal–Ordinal–Aralık–Oran

Soruların ölçek türü analizi belirler.

• Nominal: Cinsiyet, branş, okul türü.

• Ordinal: Likert (1–5, 1–7), gelir grubu.

• Aralık/Oran: Puan (0–100), süre (dk), yaş.
  İpucu: Ordinal veriyi otomatik olarak aralık gibi işleme refleksinden kaçının; medyan/IQR ve nonparametrik testleri düşünün. SPSS’te ölçü düzeylerini Variable View’da işaretleyin; R/Python’da kategorik tipleri doğru atayın.

3) Soru Yazımı: Yanlılık Kaynakları ve Nötr Dil

Yönlendiren sorular, çift sorular (“Hem X hem Y hakkında ne düşünüyorsunuz?”), belirsiz zaman/bağlam, yüksek bilişsel yük hatalı veriye yol açar.
Uygulama: “Öğretmeniniz derslere gereken önemi veriyor mu?” yerine “Öğretmeniniz, ders planını dersten önce paylaşır.” (1–5 Likert) gibi tek davranışa odaklı maddeler yazın.
Minik Pilot: 10–15 kişiyle anlaşılabilirlik testi yapın; bilişsel görüşme tekniğiyle katılımcıdan “soruyu nasıl yorumladığını” anlatmasını isteyin.

4) Ölçekte Ters Maddeler ve Denge

Sosyal beğenirlik etkisini azaltmak için bazı maddeleri ters yazmak yararlıdır; ancak ters kodlamayı unutmak analizleri bozar.
Kontrol: Codebook’ta ters maddeleri “REV” etiketiyle işaretleyin; SPSS’te Recode into Different Variables, R/Python’da açık dönüşüm yazın (yeni = (maks+min)−eski).
Uygulama: “Ders çalışmayı sevmiyorum.” → 1–5 ölçekte 6−x ile tersle.

5) Örneklem Tasarımı ve Temsiliyet

Kolayda örneklemle genelleme iddiası sorunludur.

• Olasılıklı örneklem: Basit rasgele, katmanlı, küme örnekleme.

• Olasılıklı olmayan: Kolayda, kartopu.
  Öneri: En azından katmanlı kotalar belirleyin (okul türü, sınıf düzeyi). Ağırlıklandırma gerektiren durumları (ağırlık = popülasyon payı/örneklem payı) önceden planlayın.

6) Güç (Power) ve Örneklem Büyüklüğü

“Anlamlı çıkmadı” ifadesinin arkasında çoğu zaman yetersiz güç yatar. Beklenen etki büyüklüğü (d, r) ve hedef güçle (genelde %80–90) n planlayın.
Uygulama: İki grup ortalamasını karşılaştıracaksanız d≈0,4 için her grupta ~100 katılımcı hedefleyin (yaklaşık). Planı önceden yazın.

7) Etik, Gizlilik ve Bilgilendirilmiş Onam

Anonimlik/sahte isim, veri saklama süresi, kimlik–veri ayrımı (pseudonymization), erişim hakları…
Uygulama: Kimlik bilgilerini (ad, e-posta) ayrı bir anahtar dosyada tutun; analiz dosyasında sadece participant_id bulunsun. Açık uçlu alıntılarda tanımlayıcı izleri maskeyin.

8) Veri Girişi, Doğrulama ve Kodlama Disiplini

Excel’de Data Validation ile Likert aralığını sınırlandırın; “Diğer: ____” yanıtlarını metin alanına yönlendirin. SPSS’te Value Labels ve Missing Values tanımlayın.
Kodlama: Çoktan seçmeli çoklu yanıt sorularında her seçenek için 0/1 ikili değişken oluşturun (sec_A, sec_B…).
Kalite: Giriş sonrası Frequencies/Pivot ile aralık dışı değer var mı bakın.

9) Eksik Veri (Missing) Stratejisi

Eksikler yalnızca “boş hücre” değildir: cevap yok, uygulanamaz, bilinmiyor gibi türleri ayrı kodlayın (-9,-8,-7). Analiz öncesi bunları NA olarak tanıtın; aksi halde ortalamalar bozulur.
Uygulama: Eksik mekanizması MCAR/MAR/MNAR mı? Gerekirse çoklu atama (multiple imputation) veya duyarlılık analizleri yapın.

10) Betimsel İstatistik ve Görselleştirme: İlk Tanı

Histogram, boxplot, violin; medyan–IQR vs ort–ss seçimi; çarpıklık/basıklık kontrolü.
Örnek Olay: Kelime bilgisi ölçeğinde sağ çarpıklık; raporu medyan (IQR) üzerinden verip log-dönüşümü tartışın.

11) Güvenirlik Analizleri: Cronbach’s α ve Alternatifleri

Çok maddeli ölçeklerde iç tutarlılık şarttır.

• α tek başına yeterli değil; madde–toplam korelasyonu, “α if item deleted” ve McDonald’s ω da bakın.

• Çok boyutlu ölçeklerde alt boyut başına α raporlayın.
  Uygulama: Düşük korelasyonlu maddeyi kuramsal gerekçeye göre düzeltin ya da çıkarın.

12) Geçerlik Kanıtları: Yapı, Yakınsak–Ayrışan ve Kriter

Yapı geçerliği: Faktör analizi (EFA/CFA), yüklerin mantıklı dağılımı.
Yakınsak–Ayrışan: Benzer yapılarla yüksek, farklı yapılarla düşük korelasyon.
Kriter: Başarı notu gibi dış ölçütle ilişki.
Örnek: Akademik öz-yeterlik ölçeği başarıyla r≈0,35 ilişki gösteriyorsa, bu kriter geçerliği lehinedir.

13) Hipotez Testleri: Parametrik/Nonparametrik Seçimi

Dağılım ve ölçme düzeyi karar verir: t-test/ANOVA vs Mann–Whitney/Kruskal–Wallis; Pearson vs Spearman.
İpucu: Varyans eşitliği ihlalinde Welch kullanın; çoklu karşılaştırmada Games–Howell veya FDR.

14) Çoklu Karşılaştırmalar ve Yanlış Keşif Oranı (FDR)

Birden çok madde ve alt boyut test edildiğinde yanlış pozitif riski artar.
Uygulama: Benjamini–Hochberg FDR kontrolü; alternatif olarak Bonferroni/Holm (daha katı). Raporlamada hangi düzeltmeyi seçtiğinizi yazın.

15) Etki Büyüklüğü ve Güven Aralıkları: “Var/Yok” Değil “Ne Kadar?”

p-değeri tek başına kararı belirlemesin.
Raporlama: “Grup farkı p=0,012; d=0,34; %95 GA [0,08; 0,60].”
Yorum: Küçük-orta etki; maliyet–fayda ve uygulama sonuçları tartışılsın.

16) Ölçek Puanı Hesaplama: Tersleme, Eksik Eşik, Birleştirme

• Ters maddeler çevrildi mi?

• Eksik eşiği: Alt boyutta maddelerin ≥%80’i dolu değilse puan üretilmesin.

• Toplama/ortalama; sonra gerekirse z-standardizasyon.
  Örnek: motivasyon_toplam = mean(mot1_rev:mot8); eşiği sağlamayanlar NA.

17) Açık Uçlu Yanıtların Kodlanması: Tematik ve Hesaplamalı Yaklaşımlar

Tematik kodlama: Kod kitabı, iki kodlayıcı, Cohen’s Kappa/Krippendorff’s Alpha ≥0,70 hedef.
Hesaplamalı: Anahtar sözcük sözlükleri, LDA konu modellemesi, duygu analizi.
İpucu: Hesaplamalı sonuç destekleyici olsun; nihai yorum insan tarafından kuramsal bağlamla yapılmalı.

18) Örneklem Ağırlıkları ve Tasarım Etkisi

Küme/katmanlı örneklemde standart hatalar tasarım etkisi (DEFF) nedeniyle artar. SPSS Complex Samples veya R’daki survey paketleri ile tasarım ağırlıklarını uygulayın.
Örnek Olay: İl–ilçe–okul çok kademeli örneklemde basit testler hatalı iyimser p-değerleri üretebilir.

19) Önyargı (Bias) Kaynakları: Sosyal Beğenirlik, Yanıt Eğilimi, Ölçüm Hataları

Sosyal beğenirlik: “Doğru” yanıt verme eğilimi; ters maddeler ve anonimlik azaltır.
Yanıt eğilimi: Hep orta/ucuna yakın işaretleme.
Ölçüm hataları: Kötü ölçek, belirsiz soru.
Uygulama: Kısa dikkat kontrol maddeleri (“Bu maddeye 2 işaretleyin” gibi) ile veri kalitesi artar.

20) Uç Değer ve Dürüstlük Kontrolleri

Aşırı kısa tamamlama süreleri, kalıp yanıt desenleri (straightlining), aynı IP/saat kümeleri.
Uygulama: Tamamlama süresinin 1. yüzdelik altı şüpheli olarak işaretlenip duyarlılık analizine dahil edilir. SPSS’te Explore, R/Python’da kutu grafikleri ve süre analizi.

21) Veri Temizliği ve Karar Günlüğü (Audit Trail)

Her dönüşümü, filtreyi, eşik kararını bir karar günlüğüne yazın: tarih, kişi, gerekçe, önce/sonra örneği.
Fayda: Reprodüksiyon, akran değerlendirmesi ve etik denetim için somut iz bırakır.

22) Yazılım İş Akışları: SPSS, R ve Python

• SPSS: GUI + Syntax; Reliability, Factor, Frequencies, Explore, GLM, Complex Samples.

• R: tidyverse, psych, lavaan, survey, mice.

• Python: pandas, pingouin, statsmodels, scikit-learn, textacy.
  Strateji: Giriş/temizlik Excel, analiz SPSS/R, görseller R/ggplot2 veya Python/matplotlib; rapor Quarto/LaTeX.

23) Raporlama Standartları: Şeffaflık ve Tamlık

• Ölçek tanımı (madde sayısı, örnek madde), ölçme düzeyi.

• Güvenirlik (α/ω), faktör yapısı.

• Eksik veri oranı ve yöntemi.

• Varsayım testleri, seçilen istatistikler.

• p-değerleriyle birlikte etki büyüklüğü ve GA.

• Çoklu test düzeltmesi.

• Sınırlılıklar, pratik/kuramsal sonuçlar, replikasyon.

24) Örnek Olay 1 (Eğitim): Kelime Öğretim Programı

Tasarım: 8. sınıf, iki okul türü, n=540; motivasyon ve kelime testi.
Bulgular: Motivasyon alt boyut α=0,88; faktörler beklenen yapıda. Kelime testi puanı sağ çarpık; medyan (IQR) 62 (48–75). Program etkisi d=0,29; p=0,018; GA [0,05; 0,53].
Yorum: Küçük-orta etki; düşük başlangıç düzeyli öğrencilerde daha büyük (etkileşim p=0,031). Politika: Katmanlı destek.

25) Örnek Olay 2 (Sağlık): Yaşam Kalitesi Anketi

Tasarım: Klinik müdahale öncesi-sonrası; Likert 1–7, ters maddeler var.
Bulgular: Tersler çevrilmediğinde sonuçlar çelişkili; çevrilince etki ortaya çıktı. Eksikler MAR; çoklu atama sonrası sonuçlar tutarlı.
Yorum: Kodlama hataları bulguyu gölgeleyebilir; karar günlüğü şart.

26) Örnek Olay 3 (Ekonomi): Burs Politikası Memnuniyeti

Tasarım: Çok kademeli örneklem (il–okul–sınıf); satisfaction ölçeği 5 boyut.
Bulgular: DEFF≈1,6; tasarım ağırlıkları uygulanınca standart hatalar büyüdü; birkaç sınırda p anlamsızlaştı.
Yorum: Tasarım etkisi dikkate alınmadan raporlama iyimser olurdu.

27) Duyarlılık Analizleri: Kararlılığı Test Etmek

Uç değer hariç vs dahil, log-dönüşüm, farklı eşikler (tamamlama süresi), alternatif varyans modelleri.
Raporlama: “Sonuçlar tüm duyarlılık senaryolarında büyüklük ve yön olarak tutarlı kaldı.”

28) Açık Bilim ve Reprodüksiyon: Veri–Kod–Çıktı Paketi

/raw, /clean, /code (SPSS Syntax, R, py), /docs (codebook, karar günlüğü), /output. Mümkünse DOI (OSF/Zenodo).
Fayda: Akran değerlendirmesinde güven ve alıntılanma olasılığı artar.

29) Yönetici Özetlerini Bilimsel Titizlikle Yazmak

Karar verici kısa özet ister; fakat basitleştirme ≠ indirgeme. Etki büyüklüğü, belirsizlik ve sınırlılıklara vurgu yapın; aşırı iddiadan kaçının.
Şablon: “Programın etkisi küçük-orta; düşük başlangıç düzeyi öğrencilerde belirgin. Maliyet düşüktür; ölçeklenebilirlik önerilir. Kanıt kalitesi: orta.”

30) Kontrol Listesi (Checklist): Teslim Öncesi Son Kontrol

1. Kuram–yapı–madde hizalaması net mi?

2. Ölçek türleri ve ölçme düzeyleri doğru mu?

3. Ters maddeler çevrildi mi?

4. Eksik stratejisi ve kodları tutarlı mı?

5. Güvenirlik ve geçerlik kanıtları raporlandı mı?

6. Varsayım testleri uygun mu?

7. p + etki büyüklüğü + GA birlikte mi?

8. Çoklu test düzeltmesi belirtildi mi?

9. Tasarım ağırlıkları uygulandı mı?

10. Duyarlılık analizleri yapıldı mı?

11. Açık uçlular için kod kitabı ve uyum ölçütleri var mı?

12. Karar günlüğü ve codebook güncel mi?

13. Etik ve gizlilik beyanları eklendi mi?

14. Açık bilim (veri–kod) paylaşımları hazır mı?

15. Yönetici özeti, sonuç ve öneriler net mi?

---

Sonuç

Anket analizi, yalnızca bir veri toplama tekniği değil; bilimsel bir zanaattır. Başarılı bir anket çalışması, doğru soruların doğru ölçeklerle ölçülmesi, temsil gücü olan örneklemler, güvenirlik ve geçerlik açısından güçlü ölçümler, titiz veri temizliği ve kodlama, yerinde istatistiksel seçimler ve şeffaf raporlama üzerine inşa edilir. Bu yazıda, akademik anket analizinin kritik duraklarını ayrıntılı biçimde gezdik: tasarım ve ölçek türleri, soru yazımı, ters maddeler, örneklem ve güç planlaması, etik ve gizlilik, veri doğrulama ve kodlama, eksik veri yönetimi, betimsel keşif ve görselleştirme, güvenirlik–geçerlik çerçevesi, uygun test seçimi, çoklu karşılaştırmalar, etki büyüklüğü ve güven aralıkları, açık uçlu yanıtların kodlanması, tasarım etkisi, önyargı kaynakları, uç değer–dürüstlük kontrolleri, yazılım iş akışları, açık bilim ve son kontrol listesi.

Unutmayın: Anketin “başarısı” yalnızca anlamlı p-değerleriyle ölçülmez. Etkinin büyüklüğü, belirsizliğin şeffaflığı, tekrarlanabilirlik, etik duruş ve bağlamsal yorum bir araya geldiğinde, anket verileri gerçekten anlam üretir. Araştırmanızı bugün savunmanızı sağlayan titizlik, yarın onu tekrarlanabilir, güvenilir ve etkili kılacaktır. Anketinizi tasarlarken “ölçtüğünüz şeyin” kuramdaki karşılığını netleştirin; analiz ederken kanıt sepetini (p, etki büyüklüğü, GA, duyarlılık, replikasyon) birlikte düşünün; rapor yazarken okurun karar almasını kolaylaştıracak berraklıkta olun.

Akademi Delisi, eğitim ve akademik destek alanında kapsamlı hizmetler sunan öncü bir platformdur. Öğrencilerin akademik başarılarına yön verirken, onları bilgiyle buluşturmayı ve potansiyellerini en üst düzeye çıkarmayı amaç edinmiş bir ekibiz. Sitemiz bünyesinde ödevlerden projelere, tezlerden makalelere kadar geniş bir yelpazede destek sağlıyoruz. Alanında uzman yazarlarımız, öğrencilere özgün içerikler sunarken, aynı zamanda onlara araştırma, analiz ve yazım konularında rehberlik ederek kendilerini geliştirmelerine yardımcı oluyor.
Akademik hayatın zorluklarıyla başa çıkmak artık daha kolay. Akademi Delisi olarak, öğrencilere sadece ödevlerinde değil, aynı zamanda araştırma projelerinde, tez çalışmalarında ve diğer akademik gereksinimlerinde de destek sağlıyoruz. Sunduğumuz kaliteli hizmetler sayesinde öğrenciler zamanlarını daha verimli bir şekilde kullanabilirler. Uzman ekibimiz, her bir öğrencinin ihtiyaçlarına özel çözümler üreterek, onların akademik hedeflerine ulaşmalarına katkı sağlar.
Gelişmiş kaynaklara erişimden akademik yazım kurallarına, araştırma yöntemlerinden kaynakça oluşturmaya kadar her aşamada öğrencilere destek sunan Akademi Delisi, eğitimde yeni bir perspektif sunuyor. Amacımız, öğrencilere sadece geçici çözümler değil, aynı zamanda uzun vadeli öğrenme ve başarıya giden yolda rehberlik etmektir.