Akademik Projelerde Veri Kodlama İpuçları

Akademik projelerde veri kodlama, araştırmanın belkemiğini oluşturan görünmez bir süreçtir. Anket yanıtlarının sayısallaştırılması, nitel görüşmelerin tematik kategorilere dönüştürülmesi, laboratuvar ölçümlerinin tutarlı bir veri sözlüğü ile etiketlenmesi, günlüğe alınan gözlemlerin analize hazır hale getirilmesi—tüm bu adımlar, “kodlama” şemsiyesinin altına girer. Kodlama kalitesi, sadece istatistiksel analizlerin doğruluğunu değil, bulguların yeniden üretilebilirliğini, geçerliliğini ve tartışma bölümündeki yorumların gücünü belirler. Bu nedenle, veri kodlama; yöntemsel tutarlılık, açık dokümantasyon, sistematik kontrol ve yazılım-ekip entegrasyonu gerektiren bir mesleki pratiktir.

1) Kodlamaya Araştırma Sorusu ile Başlamak: Teoriden Değişkenlere Köprü

Kodlama, veri elimize geçince değil, araştırma sorusu ve kuramsal çerçeve kesinleştiğinde başlar. İncelediğiniz kuram hangi yapıları (construct) öneriyor? Bu yapıların ölçülebilir karşılıkları (gözlemler/maddeler) neler? Her yapı için hangi alt boyutlar var ve bunlar operasyonelleştirilmiş mi?
Örnek Olay: Öğretmen motivasyonu çalışmasında kuram, “içsel motivasyon”, “dışsal motivasyon” ve “mesleki tükenmişlik” boyutlarını öneriyorsa, anket maddelerini bu üç başlık altında etiketleyin, kodlama şemanızda (codebook) her maddeye ait boyutu ve beklenen yönü (yüksek puan ne demek?) açıkça yazın.
Uygulama: Proje başlangıcında kısa bir “hizalama tablosu” oluşturun: Araştırma sorusu → Kuramsal yapı → Gözlenebilir madde → Ölçek yönü → Kodlama notları. Bu tablo, daha sonra dönüşüm ve temizlik adımlarında yol gösterir.

2) Değişken Sözlüğünün (Codebook) Omurgası: İsimlendirme, Tanım ve Birimler

Kodlama sözlüğü; değişken adlarını, açıklamalarını, düzeylerini (nominal, ordinal, aralık, oran), değer etiketlerini, birimlerini ve eksik değer tanımlarını içeren yaşayan bir belgedir.
İpucu:

• İsimlendirme standardı: ank_ (anket), den_ (deney), dem_ (demografik) gibi önekler; q01…q10 gibi düzenli indeksler kullanın.

• Kısa ve anlamlı: dem_age (yaş), dem_sex (cinsiyet), mot_int1 (içsel motivasyon madde 1) gibi.

• Birimleri yazın: dem_income için “GBP/ay” gibi.
  Örnek: Codebook’ta “mot_int1: ‘Ders planlamayı severim.’ (Likert 1–5; 1=Kesinlikle katılmıyorum, 5=Kesinlikle katılıyorum), boyut: içsel motivasyon; dönüşüm: gerekirse z-puan; ters madde: hayır.”

3) Anketlerde Kapalı Uçlu Soruların Kodlanması: Likert, Sıralı ve Nominal Değerler

Likert tipinde 1–5 veya 1–7 ölçekler yaygın. Veri girişinde etiket–değer eşlemesi mutlaka codebook’ta tutulmalı.
İpucu: SPSS’te “Values” sekmesinde 1=Kesinlikle katılmıyorum, …, 5=Kesinlikle katılıyorum girin. R’da factor seviyelerini, Python’da CategoricalDtype veya category kullanın.
Örnek Uygulama:

• Nominal: Cinsiyet (0=Kadın, 1=Erkek, 2=Diğer), Branş (1=Fen,2=Edebiyat,3=Matematik…).

• Ordinal: Gelir grubu (1=Düşük, 2=Orta, 3=Yüksek).

• Likert: Tutum maddeleri (1–5).
  Bu ayrım, ileride doğru istatistiksel testlerin seçilmesini sağlar (ör. ordinal için medyan, Spearman; nominal için ki-kare).

4) Ters Madde (Reverse Coding) Yönetimi: Tutarlı Yön Oluşturma

Ölçeklerde bazı maddeler ters yazılır: Yüksek puan bazen düşük tutuma karşılık gelebilir.
Kontrol Listesi:

1. Codebook’ta ters maddeleri işaretleyin.

2. Dönüşüm formülü: yeni = (maks + min) – eski (ör. 1–5 ölçek için yeni = 6 – eski).

3. Ölçek puanı hesaplamadan önce ters çevirmeyi uygulayın.
   Örnek Olay: “İşimden zevk almıyorum.” maddesi, yüksek puanın düşük motivasyon olduğunu söyler; diğer maddelerle aynı yönü sağlamak için tersine çevirin.

5) Eksik Değer (Missing) Stratejileri: Kodlama, Tür Ayrımı ve Analitik Etkiler

Eksik değerler sistemsel eksik (NA), cevapsız, uygulanamaz gibi alt tiplere ayrılabilir.
İpucu: Ayrı kodlar kullanın: -9 = Uygulanamaz, -8 = Cevap yok, -7 = Bilinmiyor. SPSS’te “Missing Values”, R/Python’da NA kullanın. Analiz öncesi bu kodları gerçek eksik olarak tanıtın (aksi halde ortalama hesapları bozulur).
Uygulama: Eksikliği rastgele (MCAR), koşullu (MAR) veya sistematik (MNAR) olup olmadığını test edin (Little’s MCAR testi vb.). Basit listwise deletion yerine, gerektiğinde çoklu atama (multiple imputation) düşünün.

6) Çoktan Seçmeli Çoklu Yanıtlar: Çoklu Kodlama ve Göstergeler

“Birden fazla seçeneği işaretleyiniz” tipinde her seçenek için ikili (0/1) değişken oluşturun: hizmet_A, hizmet_B, hizmet_C.
Örnek: Bir katılımcı A ve C’yi seçtiyse A=1,B=0,C=1. Toplamı, yaygınlık ölçüsü olarak kullanabilirsiniz.
İpucu: SPSS’te “Multiple Response Sets” özelliği; R’da model.matrix, Python’da one-hot (pandas get_dummies) ile çalışın.

7) Açık Uçlu Yanıtların Tematik Kodlanması: Güvenirlik ve Doygunluk

Açık uçlu yanıtlar için ön kod listesi (a priori) ve veri odaklı kodlar (emergent) birlikte kullanılabilir.
Adımlar:

1. Kod tanımları ve örnek alıntılarla kod kitabı hazırlayın.

2. İki kodlayıcıyla pilot kodlama yapın.

3. Uyum ölçütü: Cohen’s Kappa veya Krippendorff’s Alpha hesaplayın (≥0.70 hedeflenir).

4. Uyuşmazlıkları tartışarak kod tanımlarını rafine edin.
   Örnek Olay: Öğretmenlerin uzaktan eğitim deneyimleri temaları: “teknik zorluk”, “öğrenci katılımı”, “ölçme-değerlendirme”. Her tema için kapsama kriterleri ve karşı örnekler yazın.

8) Hesaplamalı Metin Kodlama: Anahtar Sözcük, LDA, Duygu Analizi

Metin verisini sadece manuel tematik kodlamaya bırakmayın; hesaplamalı yöntemlerle destekleyin.

• Sözlük tabanlı: Önceden tanımlı duygu sözlükleri ile pozitif/negatif puan.

• Konusal modelleme (LDA): Temaları otomatik önerir; sonra temaları teorik çerçeveyle anlamlandırın.

• Adlandırılmış varlık tanıma (NER): Kişi/yer/kurum gibi varlıkları çıkarın.
  İpucu: Hesaplamalı sonuçlar nihai kod değil, insan yorumuyla birleştirildiğinde en yüksek değeri üretir.

9) Ölçek Puanları, Bileşik İndeksler ve Standardizasyon

Maddeleri toplama/ortalama ile ölçek puanına dönüştürmeden önce;

• Ters maddeler çevrilmiş mi?

• Eksik değer eşiği ne? (Örn. ölçeğin %20’sinden fazlası eksikse puan üretilmesin.)

• İç tutarlılık (Cronbach’s α, McDonald’s ω) kabul edilebilir mi?
  Uygulama: Karşılaştırmalı analizler için z-standardizasyon ((x-µ)/σ) kullanın; farklı birimlerdeki göstergeleri ortak ölçeğe getirin.

10) Kategorik Veride Kod Birleştirme ve Anlamlı Örneklem Büyüklüğü

Nadir kategoriler model kararlılığını bozar. Anlamlı ve teorik olarak tutarlı ise kategorileri birleştirin.
Örnek: Branş kategorileri içinde %2’den küçük grupları “diğer” altında toplayın; ama kuramsal gerekçeyi codebook’a yazın.
Uyarı: Kör birleştirmeler sonuçları saptırabilir; önce frekans ve çapraz tablolarla desenleri inceleyin.

11) Tarih–Zaman, Coğrafi ve Panel Verilerde Kodlama İncelikleri

• Tarih-zaman: ISO 8601 formatı (YYYY-MM-DD) kullanın; saat dilimi bilgisini ayrıca tutun.

• Coğrafi: İl/ilçe adlarında standardizasyon ve id eşlemesi (TÜİK, ISO kodları) yapın.

• Panel: Birey–zaman çiftine özgü benzersiz anahtar (id + tarih) oluşturun; veri birleştirme (merge) öncesi anahtar benzersizliğini test edin.

12) Veri Temizliği için “Audit Trail”: Karar Günlüğü ve Tekrarlanabilirlik

Her dönüşümü, filtreyi, yeniden kodlamayı bir karar günlüğüne yazın: tarih, kişi, gerekçe, etkilenen değişkenler, önce–sonra örneği.
İpucu: R’da renv, Python’da requirements.txt ile sürümleyin; SPSS’te Syntax dosyalarını saklayın. Dönüşümleri script’leştirerek yeniden üretilebilir yapın.

13) Gizlilik, Etik ve Anonimleştirme Kodları

Katılımcı gizliliği için kimlik kaldırma (de-identification) ve pseudonymization uygulayın.
Uygulama: İsim, e-posta, telefon gibi alanları ayrı bir “anahtar” tablosuna taşıyın; analiz dosyasında sadece rastgele participant_id tutun. Metin alıntılarında tanımlayıcı ayrıntıları maskeleyin.

14) SPSS’te Pratik Kodlama İş Akışı

1. Variable View: İsim, tür, genişlik, ondalık, etiket, değer etiketleri, eksik değerler, ölçü düzeyi.

2. Value Labels: Tüm kategorik değişkenler için değer–etiket eşlemesi.

3. Recode into Different Variables: Ters maddeleri ve kategori birleştirmelerini yeni değişkenlere aktarın (orijinalleri koruyun).

4. Compute: Ölçek puanlarını oluşturun.

5. Syntax Kaydı: Tüm adımları *.sps olarak saklayın; çıktılarda not ekleyin.
   Örnek: RECODE mot_r1 (1=5) (2=4) (3=3) (4=2) (5=1) INTO mot_r1_rev.

15) R ile Yeniden Üretilebilir Kodlama

tidyverse ile:

• Etiketleme: labelled paketleri veya metaveriyi ayrı yaml/csv dosyada tutup okuyan fonksiyonlar.

• Dönüşüm: mutate, case_when ile temiz kod.

• Eksik: na_if, drop_na, çoklu atama için mice.

• Dokümantasyon: RMarkdown/Quarto ile hem rapor hem kod aynı dosyada.
  Örnek:

df <- df |>
mutate(
mot_r1_rev = 6 – mot_r1,
gelir_kat = case_when(
gelir < 15000 ~ “Düşük”,
gelir < 30000 ~ “Orta”,
TRUE ~ “Yüksek”
)
)

16) Python (pandas) ile Endüstri Standardı Kodlama

• İsimlendirme: Sütun adlarını snake_case yapın (df.columns = df.columns.str.lower().str.replace(' ', '_')).

• Kategorik: astype('category'), pd.CategoricalDtype.

• Eksik: df.replace({-9: pd.NA, -8: pd.NA}, inplace=True); analiz öncesi df.isna().mean() ile eksik oranı.

• Dönüşüm: np.where, pd.cut, map, apply ile kontrollü yeniden kodlama.

• Raporlama: pandas-profiling/ydata-profiling ve jupyter not defteriyle karar günlüğünü entegre edin.

17) Excel’de Güvenli Kodlama İçin Formül ve Veri Doğrulama

• Veri Doğrulama: Kategorik alanlara açılır liste; yanlış girişleri engelleyin.

• İzlenebilirlik: Dönüşümleri ayrı sekmelerde yapın (raw, clean, analysis).

• Formül Örnekleri:

  • Ters madde: =6 - [@mot_r1]

  • Kategori: =IFS([@gelir]<15000,"Düşük",[@gelir]<30000,"Orta",TRUE,"Yüksek")

• Risk: Elle müdahaleler hataya açıktır; kritik projelerde Excel’i yalnızca giriş/doğrulama için kullanıp analizleri script’le yapın.

18) Ölçekte Tutarlılık ve Güvenirlik: α/ω, Madde Analizi

Kodlamadan sonra madde istatistikleri: madde–toplam korelasyonu, α if item deleted, doğrulayıcı faktör analizi ile yapı geçerliği.
İpucu: Düşük madde–toplam korelasyonu (<0.30) olan maddeleri teorik gerekçeyle gözden geçirin; kodlama hatası (ters maddeler) var mı kontrol edin.

19) Çoklu Kodlayıcı Uyum Süreci: Eşikler, Eğitim ve Sürdürüm

• Eğitim: Kodlayıcılara örnek yanıtlar üzerinde ortak oturum.

• Pilot: %10 veri iki kodlayıcı ile; Kappa≥0.70 hedef.

• Sürdürüm: Kod kitabı düzenli güncellenir; zorlayıcı örnekler “vaka kütüphanesi”ne eklenir.
  Örnek Olay: Nitel görüşmelerde “öğrenci ajansı” teması; sınır vakalar tartışılarak tanım netleştirilir.

20) Tekrarlanan Ölçümlerde Kod Stabilitesi: Zaman İçinde Anlam Koruma

Boylamsal projelerde değişken tanımı, birimler ve ölçek yönü zaman içinde değişmemelidir. Sürümlemeyi (v1, v2…) codebook’a yazın; köprü tablolarla eski–yeni isim eşlemesi yapın.
Kontrol: Aynı kişide ölçülen değişken dağılımı dönemler arasında dramatik sapma gösteriyorsa önce kodlama farklarını araştırın.

21) Veri Birleştirme (Merge/Join) ve Anahtar Kodlama

Farklı kaynakları birleştirirken benzersiz anahtar gerek: participant_id, school_id, date gibi.
Uyarı: Çift kayıt (duplicate) ve eşleşmeyen anahtar raporları üretin; kaynağında düzeltin.
İpucu: R’da anti_join, Python’da merge(validate='one_to_one') kontrolü kullanın.

22) Hata Yakalama: Doğrulama Kuralları, Şüpheli Desenler ve Loglar

• Aralık kontrolleri: Yaş 5–100, Likert 1–5 dışında değer var mı?

• Mantık kuralları: “Branş=Matematik” olan birinin “Alan Deneyimi=0 yıl” ise mezuniyet durumu ne?

• Şüpheli tekrarlar: Aynı IP/saatte çok benzer yanıtlar.
  Uygulama: Otomatik kalite raporları (R’da pointblank, Python’da pandera).

23) Görselleştirme ile Kod Doğrulama: Histogram, Boxplot ve Mozaik

Histogram/boxplot ile dağılım uçlarını, mozaik/donanım grafikleri ile çapraz kategorileri gözden geçirin. Anlamsız tepe–çukurlar veya tek kategori yığılması kod hatasına işaret edebilir.
Örnek: Ters maddeyi çevirmeyi unutunca ölçek puanı çift tepe verdi; grafik bunu yakalattı.

24) Replikasyon Paketi: Ham Veri, Temiz Veri, Kod ve Rapor

Yayın etiği ve açık bilim:

• /raw (ham, anonimleştirilmiş), /code (SPSS syntax, R, py), /data (clean), /docs (codebook, karar günlüğü), /output (tablolar, figürler).

• DOI ile arşiv (örn. OSF, Zenodo).
  İpucu: Parola veya erişim kısıtları varsa metaveride belirtin.

25) Ölçekler Arası Eşleştirme ve Skor Dönüşümü

Farklı projelerde farklı ölçekler aynı yapıyı ölçüyorsa eşdeğerleştirme (equating) ve skor dönüşümü gerekebilir. Kodlama aşamasında ölçek yönü ve metrik netliği kritik önemdedir.
Örnek: 1–7 ve 1–5 likertleri z-puan üzerinden ortak ölçekte birleştirmek.

26) Kodlamanın Analitik Etkilere Yansıması: Örnek Regresyon Senaryoları

• Yanlış yönlü madde: Bağımsız değişkenin katsayısı beklenmedik işaret alır.

• Eksik değer kodları sayıya karıştı: Ortalama/standart sapma şişer; p-değerleri yanıltır.

• Nadir kategori: Dummy değişkenler tekil matris sorununa yol açar.
  Çözüm: Kodlamayı geri izleyin; sorunlu değişkenleri düzeltip modeli yeniden kurun.

27) Kapalı–Açık Uçlu Hibrit Tasarım: Kodlamada En İyi İki Dünya

Anketlerde kapalı uçlu seçenek + “Diğer: ____” alanı, hem istatistiksel karşılaştırma hem keşifsel içgörü sağlar. “Diğer” yanıtlarının tematik kodlamasını düzenli aralıklarla gözden geçirip ana kategori setine taşımak, ölçeğin evrimini hızlandırır.

28) Eğitim ve Ekip Uyum Protokolü

• Stil kılavuzu: İsimlendirme, eksik değer, tarih formatı, kategori etiketleri.

• Peer review: Kodlama pull request’leri; en az bir ekip üyesi gözden geçirsin.

• Periyodik kalite toplantısı: Şüpheli bulgular, kenar vakalar, yeni kodlar.

29) Son Teslim Öncesi Kodlama Kontrol Listesi

1. Codebook güncel mi, sürüm numarası var mı?

2. Ters maddeler çevrildi mi?

3. Eksik değerler doğru tanıtıldı mı?

4. Kategoriler birleştirildiyse gerekçe yazıldı mı?

5. Anahtarlar benzersiz mi?

6. Ölçek güvenirliği raporlandı mı?

7. Replikasyon klasör yapısı tamam mı?

8. Gizlilik kontrolleri uygulandı mı?

9. Görselleştirme ile uç değer ve dağılım tutarlılığı incelendi mi?

10. Analiz betikleri, sabit tohum (seed) ve ortam bilgisiyle arşivlendi mi?

30) Mini Vaka Çalışması: Öğretmen Tutumu Projesi

• Bağlam: 540 öğretmen; 24 maddelik Likert ölçek (+5 açık uçlu).

• Kodlama: mot_int1–8, mot_ext1–8, burn1–8; 3 madde ters. Açık uçlu temalar: teknoloji, ölçme, öğrenci katılımı.

• Eksik: -8=cevapsız, analizde NA.

• Süreç: Pilot kodlama ile Kappa=0.76; iki madde tanımı netleştirildi.

• Sonuç: Ters madde çevrilmedikçe motivasyon–tükenmişlik ilişkisi pozitif görünüyordu; düzeltince beklenen negatif ilişki ortaya çıktı. Kodlama, bulguyu kurtardı.

---

Sonuç

Veri kodlama, akademik araştırmanın görünmez ama en kritik zanaatıdır. Kod kitabı ve karar günlüğü gibi basit görünen araçlar, bulguların sağlamlığını, tekrar edilebilirliğini ve güvenilirliğini doğrudan etkiler. Bu yazıda; araştırma sorusundan başlayan kodlama felsefesi, değişken sözlüğü mimarisi, kapalı ve açık uçlu yanıtların ayrıntılı kodlanması, ters maddeler ve eksik değer yönetimi, çoklu yanıtların ikili kodlanması, hesaplamalı metin yöntemleri, ölçek puanı oluşturma ve standardizasyon, kategorik birleştirmeler, tarih–zaman ve panel kodlama, gizlilik–etik süreçler, SPSS/R/Python/Excel iş akışları, güvenirlik ölçümleri, çoklu kodlayıcı uyumu, birleştirme anahtarları, kalite güvencesi, görselleştirme ile doğrulama ve replikasyon paketleri ele alındı.

Kodlama hataları; regresyon katsayılarından p-değerlerine, görselleştirmelerden yorumlara kadar zincirleme etkiler yaratır. Bu nedenle kodlama süreci; standartlar, kontroller ve dokümantasyonla yürütülmeli, ekip içinde ortak dil ve protokoller benimsenmelidir. Araştırma, verinin kaynağında kurduğu ilişki kadar güçlüdür; kodlama, bu ilişkiyi saydamlaştırır. İyi bir kod kitabı, iyi bir karar günlüğü ve tekrarlanabilir betikler—bunlar yalnızca “düzen” değil, bilimsel güvenilirliğin pratik yüzleridir.

Bir akademik proje, metodoloji bölümünde ne kadar parlak anlatılırsa anlatılsın; veri kodlama zayıfsa sonuçlar kırılgandır. Tersine, kusursuz bir kodlama altyapısı, analizlerinize esneklik, izlenebilirlik ve ikna edicilik kazandırır. Bundan sonra her projede şu üçlüye sadık kalın: (1) Ön–tasarım kodlama planı, (2) yaşayan codebook ve karar günlüğü, (3) script’leştirilmiş, denetlenmiş dönüşümler. Bu üçlü, çalışmanızı yalnızca bugün değil, yarın da savunabilir kılar.

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.