İstatistiksel Veri Analizine İlişkin Genişleyebilir Bir Karar Ağacı Tasarımı

Mevlüt UYSAL [1] , Tolga GÜYER [2]


— For researchers working in the field of social sciences and humanities, choosing the most appropriate data analysis method, which they often use in their experimental studies means a hard process, because it requires certain knowledge in the field of statistics, generally. The outcomes of the research can be tested with inappropriate statistical methods, thereby erroneous results may be obtained. In order to choose the correct statistical methods, researchers should take assistances of experts or they should obtain sufficient information from statistics literature. Easy and effective submission of information on the statistical sources and the knowledge and experience of experts in the field through software are intended to be useful to researchers. In this study, a decision tree guiding researchers to choose the most appropriate data analysis methods in experimental studies, is presented to the researchers through a managed web application. The application presented to all researchers in the internet environment, suggests the most appropriate statistical methods to the researchers by question-and-answer method. The decision tree can be changed as wished and they can be available to expand via an administration panel. The application can also be run on the mobile environment.
Genel olarak sosyal ve beşeri bilimlerde çalışan araştırmacılar için deneysel çalışmalarında sıklıkla başvurdukları veri analizi yöntemlerinden en uygun olanının seçilmesi, istatistik alanında belirli bir ölçüde bilgi sahibi olmayı gerektirdiğinden, zorlu bir süreç anlamına gelmektedir. Araştırmaların çıktıları yanlış istatistiksel yöntemlerle test edilebilmekte ve hatalı sonuçlar elde edilebilmektedir. Araştırmacılar doğru istatistiksel yöntemi seçebilmek için uzman kişilerden yardım almalı ya da istatistik alanındaki kaynaklardan yeterli bilgi edinmelidirler. İstatistiksel kaynaklardaki bilgileri ve alanda uzman kişilerin bilgi ve tecrübelerini kolay ve etkili bir şekilde sunabilen bir yazılımın araştırmacılara faydalı olabileceği düşünülmüştür. Bu çalışma kapsamında araştırmacılara deneysel çalışmalarında, uygun istatistiksel yöntemi seçebilmek için kılavuzluk görevini üstlenecek bir karar ağacı, yönetilebilir bir web uygulaması aracılığıyla sunulmuştur. İnternet ortamında tüm araştırmacılara açık olarak sunulan uygulama, soru-cevap yöntemiyle araştırmacılara çalışmaları için en uygun istatistiksel yöntemi önermektedir. Yönetim paneli aracılığıyla karar ağacı istenildiği şekilde değiştirilebilmekte ve genişletilebilmektedir. Uygulama aynı zamanda mobil ortamlarda da çalışabilmektedir.
  • (REFERENCES) Ş. Büyüköztürk, Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı, Pegem Akademi, Ankara, 2011.
  • A. Ural, İ. Kılıç, Bilimsel Araştırma Süreci ve SPSS ile Veri Analizi, Detay Yayıncılık, Ankara, 2006.
  • P. Greasley, Quantitative Data Analysis Using SPSS : An Introduction for Health and Social Sciences, Open University Press, Buckingham, 2008.
  • A. H. İslamoğlu, Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri, Beta Yayıncılık, İstanbul, 2011.
  • D. Akça Üstündağ, “Türkiye'de Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Alanındaki Yüksek Lisans Tezlerinin Araştırma Eğilimleri”, Eğitim Teknolojisi Kuram ve Uygulama, 3(1), 55–71, 2013.
  • Internet: Decision tree, http://www.webcitation.org/query?url=http%3A%2F %2Fen.wikipedia.org%2Fwiki%2FDecision_tree&dat e=2014-06-02 , 02.06.2014.
  • Internet: Decision tree learning, http://www.webcitation.org/query?url=http%3A%2F %2Fen.wikipedia.org%2Fwiki%2FDecision_tree_lear ning&date=2014-05-28, 28.05.2014.
Birincil Dil tr
Bölüm Makaleler
Yazarlar

Yazar: Mevlüt UYSAL

Yazar: Tolga GÜYER

Tarihler

Yayımlanma Tarihi : 11 Temmuz 2014

Bibtex @ { gazibtd88044, journal = {Bilişim Teknolojileri Dergisi}, issn = {1307-9697}, eissn = {2147-0715}, address = {}, publisher = {Gazi Üniversitesi}, year = {2014}, volume = {7}, pages = {43 - }, doi = {10.17671/btd.22414}, title = {İstatistiksel Veri Analizine İlişkin Genişleyebilir Bir Karar Ağacı Tasarımı}, key = {cite}, author = {Uysal, Mevlüt and Güyer, Tolga} }
APA Uysal, M , Güyer, T . (2014). İstatistiksel Veri Analizine İlişkin Genişleyebilir Bir Karar Ağacı Tasarımı . Bilişim Teknolojileri Dergisi , 7 (3) , . Retrieved from https://dergipark.org.tr/tr/pub/gazibtd/issue/6632/88044
MLA Uysal, M , Güyer, T . "İstatistiksel Veri Analizine İlişkin Genişleyebilir Bir Karar Ağacı Tasarımı" . Bilişim Teknolojileri Dergisi 7 (2014 ): <https://dergipark.org.tr/tr/pub/gazibtd/issue/6632/88044>
Chicago Uysal, M , Güyer, T . "İstatistiksel Veri Analizine İlişkin Genişleyebilir Bir Karar Ağacı Tasarımı". Bilişim Teknolojileri Dergisi 7 (2014 ):
RIS TY - JOUR T1 - İstatistiksel Veri Analizine İlişkin Genişleyebilir Bir Karar Ağacı Tasarımı AU - Mevlüt Uysal , Tolga Güyer Y1 - 2014 PY - 2014 N1 - DO - T2 - Bilişim Teknolojileri Dergisi JF - Journal JO - JOR SP - 43 EP - VL - 7 IS - 3 SN - 1307-9697-2147-0715 M3 - UR - Y2 - 2021 ER -
EndNote %0 Bilişim Teknolojileri Dergisi İstatistiksel Veri Analizine İlişkin Genişleyebilir Bir Karar Ağacı Tasarımı %A Mevlüt Uysal , Tolga Güyer %T İstatistiksel Veri Analizine İlişkin Genişleyebilir Bir Karar Ağacı Tasarımı %D 2014 %J Bilişim Teknolojileri Dergisi %P 1307-9697-2147-0715 %V 7 %N 3 %R %U
ISNAD Uysal, Mevlüt , Güyer, Tolga . "İstatistiksel Veri Analizine İlişkin Genişleyebilir Bir Karar Ağacı Tasarımı". Bilişim Teknolojileri Dergisi 7 / 3 (Temmuz 2014): 43- .
AMA Uysal M , Güyer T . İstatistiksel Veri Analizine İlişkin Genişleyebilir Bir Karar Ağacı Tasarımı. Bilişim Teknolojileri Dergisi. 2014; 7(3): 43-.
Vancouver Uysal M , Güyer T . İstatistiksel Veri Analizine İlişkin Genişleyebilir Bir Karar Ağacı Tasarımı. Bilişim Teknolojileri Dergisi. 2014; 7(3): 43-.
IEEE M. Uysal ve T. Güyer , "İstatistiksel Veri Analizine İlişkin Genişleyebilir Bir Karar Ağacı Tasarımı", Bilişim Teknolojileri Dergisi, c. 7, sayı. 3, ss. 43, Tem. 2014, doi:10.17671/btd.22414