Nicel Analiz Teknikleri

Nicel araştırma yaklaşımı, istatistik biliminden faydalanarak sayılar aracılığıyla ölçüm yapılmasına ve bu ölçümler sonucunda elde edilen bulgularla birtakım kararların alınmasına yardım eder. Yaklaşım, betimsel ve kestirimsel olarak adlandırılan istatistikleri kullanır

Betimsel istatistikler, toplanan verinin genel bir fotoğrafını çeker. Bu amaçla değişkenlerin sıklık sayıları, yüzdeleri, ortalamaları, standart sapmaları, eğiklikleri, basıklıkları ve açıklıkları gibi bilgileri sunarak verinin mevcut durumunu gösterir

Değişken kavramı, basit gibi görünse de marka iletişimi çalışmalarında hayati bir önem taşır. Değişebilen ve ölçülebilen herhangi bir nesneye değişken adı verilir (Howitt ve Cramer, 2017).

Niceliğe vurgu yapan değişkenleri sürekli değişkenler

Niteliğe vurgu yapan değişkenleri ise süreksiz değişkenler olarak ele almak mümkündür.

Değişkenleri tanımlarken kullanılan bir diğer yaklaşım, onları belli bir araştırmada yer alan araştırma sorusuna ya da hipoteze göre kategorize etmektir. Bir değişkenin konumu araştırma sorusunun soruluş biçimine veya hipotezin yazılışına bağlı olarak değişebilir. Buna göre değişkenleri a)bağımlı, b)bağımsız, c)aracı ve d)düzenleyici olmak üzere dört alt gruba ayırmak mümkündür.

Bağımlı değişken, adından da anlaşılabileceği üzere, araştırma sorusunda belirlenen değişkenlere bağımlı olan değişkendir. Diğer bir ifadeyle, bir değişkeni bağımlı yapan onun diğer değişkenlerden etkilenmesi veya onlar açısından bir farklılık gösterebilmesidir. Bağımlı değişken, bağımsız değişkenden etkilenir.

Bağımsız değişken bir veya daha fazla değişkenden oluşabileceği gibi bağımsız değişken de bir veya daha fazla olabilir.

Betimsel istatistikler a) merkezî eğilim ölçüleri ve b) yayılım ölçüleri olmak üzere iki başlık altında ele alınabilir. Bu istatistikler, değişkenler hakkında bilgi sağlamalarının yanı sıra kestirimsel istatistikler başlığında da görüleceği üzere birtakım testlerin gerçekleştirilmesi için kontrol edilmesi gereken varsayımların sınanmasında oldukça önemlidir

Merkezî eğilim ölçüleri bir değişkene yönelik verilerin, yanında yığıldığı değerleri gösterir. Bir diğer deyişle, verilerin hangi değerler etrafında toplandığını tespit eder. En sık kullanılan merkezî eğilim ölçüleri aritmetik ortalama, medyan (ortanca) ve mod (tepe değer) istatistikleridir (Howitt ve Cramer, 2017).

Medyan, bir değişkende bulunan verinin küçükten büyüğe sıralanması sonucunda en ortada yer alan değerdir. Örneğin 2, 3, 5, 9, 13 ve 14 değerlerinin ortancası hesaplanmak istendiğinde ortada tek bir değerin olmadığı görülür. Bu durumda ortada yer alan iki değer toplanarak (5+9=14) ortalaması (14/2) alınır ve medyan olarak 7 değeri elde edilir. Bununla birlikte 2, 3, 5, 9 ve 13 değerlerinin medyanı hesaplanmak istendiğinde ise 5 sayısı, verilerin orta noktasında tek bir değer olduğu için medyan olarak kabul edilir

İstatistiksel çalışmalarda birçok testin kullanılabilmesi, verilerin normal dağılmasını ya da normale yakın bir dağılıma sahip olmasını gerektirdiği için normallik, önemli bir konudur

Kestirimsel istatistikler, bu veriden hareketle tahminler ve çıkarımlar yapmayı mümkün kılar. Genellikle bir evrenden belirli yöntemlerle alınan örneklemden veri toplanır. Bu veriye çeşitli kestirimsel istatistikler uygulanarak da evren hakkında genellemeler yapılır (Field, 2009).

İstatistiksel anlamlılık (p), kestirimsel istatistik testi sonucunda elde edilen sonucun, tesadüfen elde edilmediğini, istatistiksel olarak sonucun anlamlı olduğunu gösterir (Knapp, 2018). Bir diğer deyişle, sonuçların istatistiksel açıdan anlamlı olarak etkili veya farklı çıktığına işaret eder.

Hipotez, bir konuyla ilgili öne sürülen, doğruluğu henüz ispatlanmamış ve araştırma kapsamında test edilmesi için ortaya atılmış geçici önermelerdir (Howitt ve Cramer, 2017). Hipotezler, örneklemden elde edilen veri aracılığıyla test edilerek kabul ya da reddedilir.

Hipotezler yönlerine göre ele alındığında ise a) yönlü ve b) yönsüz olmak üzere iki türdür. Yönlü hipotezler herhangi bir durumun diğerinden azlığına ve çokluğuna ya da olumlu ya da olumsuz olmasına bağlı olarak bir yön belirtir. Yönsüz hipotezler, herhangi bir yön belirtmez (Howitt ve Cramer, 2017).

Kestirimsel istatistik testleri, toplanan verinin normal dağılıp dağılmadığına göre a) parametrik testler (normal dağılan veri) ve b) parametrik olmayan testler (normal dağılmayan veri) olmak üzere ikiye ayrılır. Gerçekleştirilecek incelemeler sonucunda normal dağılan veride parametrik testler uygulanırken, normal dağılmayan veride bu testlerin parametrik olmayan alternatifleri kullanılır.

Marka iletişimine yönelik araştırmalarda eğer değişkenler arasında bir ilişki bulunursa, burada hangi değişkenin hangisini etkilediği de belirlenmek istenir. Bu noktada “nedensel ilişki” kavramına kısaca değinmek yerinde olacaktır. Nedensel ilişkide bir değişken (a), diğer değişkenin nedeni (b) olur (Knapp, 2018). Dolayısıyla yapılan çalışmalar sonucunda elde edilen bilgiler, nedensel ilişki kurulması için değerlendirilir. Yapılan korelasyon analizi sonucunda anlamlı bir ilişki belirlenirse, değişkenler nedensel ilişki çerçevesinde bağımsız ve bağımlı değişken olarak sınıflandırılır ve birinin diğerini ne düzeyde etkilediği test edilir. Basit regresyon bir bağımsız değişken ve bir bağımlı değişkenden oluşan modeli temsil eder.

Büyük veri, genel anlamda insanlık tarihi boyunca üretilmiş tüm bilgiyi kapsayan, geniş bir kavramdır. Böylesine büyük bir bilgi havuzu, aynı zamanda işlenemeyecek çoklukta ve çeşitlilikte veri demektir. Dolayısıyla büyük veri kavramı, bu devasa verinin depolanması ve analizini içeren tüm olanak ve teknolojileri içinde bulunduran bir sistemi ifade etmektedir (Riahi ve Riahi, 2018).

Büyük verinin beş temel özelliğe sahip olduğu değerlendirilir.

Bu özellikler a) hacim, b) çeşitlilik, c) hız, d) doğruluk ve e) değerdir (Hair vd., 2019; Meriç, 2020):

• Hacim: Verinin üretimi tamamlanmış miktarını temsil eder. Her gün genişleyen yapısı, söz konusu hacmin ne olduğu konusunda kesin bilgiye ulaşmayı imkânsız hâle getirir.

• Çeşitlilik: Veri, farklı türlere sahip veriyi (sosyal medya kullanıcı verileri, web sitelerinde kullanıcı ayak izleri ve nesnelerin interneti vb.) içinde barındırır.

• Hız: Verinin üretim hızını temsil eder.

• Doğruluk: Veri, kullanıcıların doğrudan gerçek davranış verisini temsil eder.

• Değer: Hacimsel olarak büyük ama değ

Sentiment (duygu) analizi verinin olumlu, olumsuz ya da tarafsız olup olmadığını belirlemek amacıyla kullanılan, metin verisi üzerinde bir dil işleme yaklaşımıdır. Özellikle internet ortamında tüketiciler, düşüncelerini ve duygularını daha açık bir şekilde ifade edebildiklerinden, markalar tarafından bu duyguları izlemek ve anlamak önemli bir gereksinime dönüşür. Sentiment analizi anket yanıtlarındaki açık uçlu sorularda aktarılan düşünceleri, sosyal medyadaki yazılı konuşmaları, alışveriş sitelerindeki tüketici yorumları gibi geribildirimleri otomatik olarak analiz etmeye olanak tanırken markaların ürün ve hizmetleri açısından tüketicileri neyin mutlu ettiğini veya hayal kırıklığına uğrattığını öğrenmelerini sağlar (Kandasamy vd., 2020). Bunun sonucunda markalar, tüketici ihtiyaçlarını karşılayabilecek şekilde düzenlemelerle ürün ve hizmetlerini güncelleyebilir

Sosyal ağ, küçük bir kullanıcı topluluğundan karmaşık ve büyük organizasyonlara kadar geniş yelpazede yer alan pek çok unsur arasındaki etkileşimi ortaya koyan yapıdır (Yaşar, 2020). Sosyal ağ analizi ise bireyler ve toplumların sosyal yapısını belirli birimlerden ve söz konusu birimleri birbirine bağlayan ilişkilerden oluşan bir ağ olarak görerek, bu sosyal yapıyı ve etkilerini inceler (Gürsakal, 2009). Topluluk davranışlarının anlaşılmasında ve analiz edilmesinde etkili olan bu yaklaşım, bireylerin ilişkilerini ele alır. Böylelikle sosyal ağdaki aktörler arası ilişkilerin ölçümlenmesine ve haritalandırılmasına yardımcı olur (Gürsakal, 2009; Giuffre, 2013).