Eğitim Araştırmalarında İstatistiksel Yazılım Kullanım Eğilimleri: SSCI Dergilerinde Yayınlanan Türk Yayınlarının Tanımlayıcı Bir Çalışması, 2010-2014

Year 2024, Volume: 2 Issue: 3, 1 - 11

Hatice Dilaver , Kamil Fatih Dilaver

https://doi.org/10.70988/ajeas.1499757

Abstract

Bilimsel araştırma sürecinin en kritik aşamalarından biri toplanan verilerin analiz edilmesi ve araştırma problemleriyle ilgili bulgulara ulaşılmasıdır. Nicel verilerin analizi için sıklıkla istatistiksel yazılım paketleri kullanılmaktadır. Son yıllarda piyasada birçok ticari yazılım paketi tanıtılmış ve bu paketler araştırmacıların nicel verileri analiz etmelerini önemli ölçüde kolaylaştırmıştır. Ancak, çeşitli analiz teknikleri için özel olarak geliştirilmiş bu ticari paketlerin yanında, ücretsiz ve birçok farklı analiz tekniğini destekleyen R yazılımının kullanımı da giderek yaygınlaşmaktadır. R yazılımı, internet üzerinde ücretsiz olarak sunulan, istatistiksel analizler yapabilen ve grafikler oluşturabilen bir yazılımdır. R yazılımı, Becker ve Chambers tarafından geliştirilen “S” dilinin bir ileri versiyonudur ve açık kaynaklı bir yazılımdır. Bu çalışma, R yazılımını tanıtmayı ve bazı temel istatistiksel tekniklerin nasıl hesaplanacağını göstermeyi amaçlamaktadır. Ayrıca, Türkiye'deki eğitim bilimleri alanında SSCI indeksli dergilerde yıllar içinde R yazılımı ve diğer istatistiksel yazılımların kullanım sıklığını da incelemektedir.

Keywords

istatistik, yazılım, eğitim araştırmaları

Usage Trends of Statistical Software in Educational Research: A Descriptive Study of Turkish Publications in SSCI Journals, 2010-2014

Abstract

One of the most critical stages of the scientific research process is analyzing the collected data and reaching findings related to the research problem. Statistical software packages are frequently utilized in analyzing quantitative data. In recent years, many commercial software packages have been introduced to the market, significantly facilitating researchers in analyzing quantitative data. However, alongside these commercial packages, the use of R software, which is free and supports many different analysis techniques, has been increasingly widespread. R is a free software available on the internet for statistical analysis and creating graphics. It is an advanced version of the “S” language developed by Becker and Chambers and is open-source. This study aims to introduce R software and demonstrate how to calculate some basic statistical techniques. It also examines the frequency of use of R software and other statistical software in SSCI-indexed journals in the field of education sciences in Turkey over the years.

Keywords

Software, descriptive, Statiscal

Ethical Statement

The authors declare that there are no competing interests in this study. This declaration ensures that our professional judgment regarding the validity of the research has not been influenced by any secondary interests, including financial gain.

Thanks

This study did not receive funding support from any institution. We extend our gratitude to all individuals and organizations who contributed to the realization of this study.

References

• R. A. Becker, J. M. Chambers, and A. R. Wilks, The New S Language: A Programming Environment for Data Analysis and Graphics. Pacific Grove, CA: Wadsworth & Brooks/Cole, 1988.
• A. A. Beaujean, Applied Multivariate Statistical Analysis: A Practical Guide. New York: Routledge, 2013.
• M. J. Crawley, The R Book. Chichester, UK: Wiley, 2007.
• F. Er and H. Sönmez, “The Usage of R for Windows for Fundamental Statistics Education,” Journal of Engineering and Architecture Faculty of Eskisehir Osmangazi University, vol. 18, no. 2, pp. 71–86, 2005.
• A. Field, Discovering Statistics Using SPSS. London: Sage Publications, 2009.
• A. Field, J. Miles, and Z. Field, Discovering Statistics Using R. London: Sage Publications, 2012.
• J. Frost, “Understanding the Kruskal-Wallis Test,” Statistics by Jim. Erişim Tarihi: 2023. [Access address: https://statisticsbyjim.com/].
• F. Kula Wassink and Ö. Sadi, “Science Education Trends in Turkey: A Content Analysis from 2005 to 2014,” Elementary Education Online, vol. 15, no. 2, pp. 594–614, 2016. DOI: http://dx.doi.org/10.17051/io.2016.05687.
• R. Stinerock, R Software for Statistical Analysis: A Beginner's Guide. London: SAGE Publications Ltd., ISBN-13: 978-1529753530, 2022.
• K. Atalay Kabasakal, N. Arsan, B. Gök, and H. Kelecioglu, “Comparing Performances (Type I error and Power) of IRT Likelihood Ratio SIBTEST and Mantel-Haenszel Methods in the Determination of Differential Item Functioning”, Journal of Educational Sciences: Theory & Practice, 14(6), 2186-2193, 2014. DOI: https://dx.doi.org/10.12738/estp.2014.6.2165
• R. Ihaka, R. Gentleman, and R Development Core Team, “R: A Language and Environment for Statistical Computing,” R Foundation for Statistical Computing, 2023. Access Date: 2024. [Access Address: https://www.r-project.org/].
• B. D. Spiess, “R Development Core Team,” Technical Report, Jun. 2013–May 2014, Accession Number: AD1039033. Erişim Tarihi: 2024. [Erişim Adresi: https://www.r-project.org/].
• R Documentation, “Package foreign.” Erişim Tarihi: 2024. [Access adress: https://cran.r-project.org/web/packages/foreign/foreign.pdf].
• L. P. Antiojo, “Performance of Education Graduates in the Licensure Examination for Teachers (LET),” PEOPLE: International Journal of Social Sciences, vol. 3, no. 2, pp. 1363–1384, Oct. 2017. DOI: https://doi.org/10.20319/pijss.2017.32.13631384.
• H. Wickham, ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. New York: Springer, 2016.
• A. Yıldırım and H. Şimşek, Qualitative Research Methods in the Social Sciences, 9th ed. Ankara: Seçkin Yayıncılık, 2013.
• H. Zou and J. Qian, R Software for Statistical Analysis. New York: Springer, 2014.
• A. F. Zuur, E. N. Ieno, and E. H. W. G. Meesters, A Beginner's Guide to R. New York: Springer, 2009.