Numaralar, ölçüm ve nesnelik.
Bu üç kelimeye iyi bakın çünkü bunlar nicel verinin en basit tanımlarıdır. Hayatınızın hemen her yerinde onlarla karşılaşmanız mümkün. Örneğin, "Sinemaya ne sıklıkla gidersiniz?" sorusunun cevabı tam bir nicel veri örneğidir. En sevdiğiniz bisküvileri satan marketlerin fiyatlarını incelemek de nicel bir analizdir.
Ancak işletmeler bu analizi sizinkinden daha detaylı ve farklı amaçlara hizmet edecek şekilde kullanırlar. Bunun için çeşitli yöntemler, araçlar, modelleme teknikleri ve programlar kullanılır. Bu makale, nicel verileri profesyonel bir şekilde toplamanızı ve analiz etmenizi sağlamayı amaçlamaktadır. Bu nedenle, öncelikle nicel veri analizini tanımlayarak başlayabiliriz.
Nicel veri analizi nedir?
Nicel veri analizi, ölçülebilir bir değere sahip olan herhangi bir veri kümesinin araştırma yöntemidir ve nesnel olarak sayılabilir.
Nicel veri analizi, neyin, ne kadar, kaç tane ve ne sıklıkta olduğunu anlamlandırmak için kullanılır. Yani kapalı uçlu sorular nicel verinin temelidir. Bu analiz türü, bilimsel olarak bir tanım yapılabilmesi için birimler oluşturmak için kullanılır. Hayatın her alanında görülebileceği gibi işletmeler de onu matematiksel hesaplamalar, istatistikler ve algoritmalar oluşturmak için kullanmaktadır.
Nicel veri analizi ne zaman kullanılır?
Aslında, nicel veri analizinin kullanılması için belirli bir zaman yoktur. Ancak kendi ihtiyaçlarınıza bağlı olarak belirli dönemler daha uygun olabilir. Tabii ki bu dönemler işletmeniz veya kuruluşunuz hakkında önemli kararların verileceği eşiklerdir. Bunların hangi eşikler olduğunu daha iyi anlamanıza yardımcı olmak için aşağıda birkaç örnek listelenmiştir:
- Yeni bir bölge bazında satışlarınızı genişletmek isteyebilirsiniz ve bu nedenle iyi bir pazar araştırması yapmanız gerekir. Pazar eğilimleri, müşteri tercihleri ve pazardaki rakip şirketler gibi büyük veri kümelerini incelemeniz gerektiğinde nicel veri analizinden yararlanabilirsiniz.
- İşletmeniz mali sıkıntı içinde olabilir. Eski ve güncel şirket verilerini karşılaştırarak tam olarak neden bu durumda olduğunuza karar verebilirsiniz. Bu sayede hem mevcut hem de gelecekteki riskleri azaltmış olursunuz.
- Müşterilerinize daha iyi fırsatlar sunmak isteyebilirsiniz. Ancak bunun için onları kendilerinden daha iyi tanımanız gerekir. Bu nedenle, çeşitli anketler düzenleyerek, web sitelerini ve sosyal medya trafiğini izleyerek analiziniz için gerekli nicel verileri toplayabilirsiniz.
Nicel veri analizi türleri
Nicel veriler oldukça sık kullanılır ve bu nedenle birçok araştırma türü için uygundur. Nicel veri analizi yöntemlerinin kullanıldığı durumlar karakteristik olarak birbirinden farklıdır. Bu türlerin daha iyi anlaşılması için nicel veri analizi örneklerini inceleyebilirsiniz.
Nicel veri analizi türleri
1. Açıklayıcı analiz
Açıklayıcı analiz, nesnelliği ve herhangi bir yorum yapmadan durumu olduğu gibi ortaya koyma kabiliyeti ile nicel veri analizinde en sık kullanılan türdür. Pek çok kişinin matematik derslerinden hatırlayacağı gibi ortalama, medyan ve modun (yani merkezi eğilim ölçülerinin) hesaplanmasıyla başlar.
Daha sonra, somut sayısal veriler sağlamak için standart sapma ve varyans hesaplanır. Ancak belirtildiği gibi bu analiz yalnızca olanı tanımlar. Yani elde edilen verilerin yorumlanması tamamen insan girdisine dayanır.
2. Çıkarımsal analiz
Hipotezinizi test etme, regresyon analizi yapma veya güven aralıklarını ölçme bu türün ana teknikleridir. Bu türün temel amacı, bir popülasyon hakkında tahminler yapmaktır. Bunun için örnek veriler incelenir. Şirketler, bu analiz türünü kullanarak gelecekteki trendler, sorunlar ve çözümler konusunda bir rehber oluşturabilir.
3. MaxDiff analizi
MaxDiff analizi, pazar araştırmalarında kullanılan tercihleri sınıflandırmaya yardımcı olan bir analiz türüdür. Konjoint analizi ile ortak yönleri olsa da daha basit olduğu için daha sık tercih edilir.
Bu analizin çalışma mantığına göre,anket katılımcılarından en iyi ve en kötü seçenekleri seçmeleri istenir. Bu seçenekleri inceleyen araştırmacılar, tercihlere göre oran ve frekans verileri elde ederler.
4. Bağımlılık tablosu analizi
Bağımlılık tablosu, nicel veri analizi sürecinde en sık kullanılan yöntemlerden biridir. Aynı zamanda nitel veriler için de kullanılır.
Çünkü farklı veri kümelerinden çıkarımlar yapmaya yardımcı olur. Tablodaki her hücrenin birbirine olan ilişkisi bu formatta gösterilir ve analiz edilir. Sonuç olarak, gözlemlenebilir şekilde değişkenleri incelemek için uygun bir yöntemdir.
5. TURF analizi
TURF analizi, Toplam Tekrarlanmayan Erişim ve Frekans anlamına gelir ve nicel pazar araştırması yöntemlerinden biridir. Bir ürünün toplam pazar erişimini inceleyerek tüketici tercihlerini ve ürün satışlarını anlamak için kullanılır. Pazar araştırmalarında en ilginç kombinasyonları ve teknikleri bulmak için kullanılır.
Nicel veri analizi örnekleri
Veri analizinin hayatın her alanında örnekleri vardır. Bunlar matematiksel verilerin ulaştığı her alan olabilir. Hem genel olarak hem de işletmeler açısından örnekler vermek gerekirse:
💡A markasını kullanan müşterilerin memnuniyet oranı 10 üzerinden 6 iken, B markasını kullananların memnuniyet oranı 10 üzerinden 4’tür.
💡Her hafta en az $100 harcarım ve ay sonunda elimde $20 kalır.
💡Bu yılki fuara katılan kişi sayısı binin üzerinde olacak.
💡Amerikalıların %77'si çevrim içi alışverişi benimsemişken, bu oran Avrupa'da daha düşüktür.
💡Şirketin web sitesi haftada 100 bin tıklama alıyor.
💡Şirketin gelirleri son on yılda %30 arttı. Buna rağmen müşteri ölçeği değişmemiş ve yeni müşteri sayısı %5 oranında artmıştır.
Bu veriler karmaşık olmayan ve küçük bir örnekleme sahip nicel verilerdir. Detaylı bir araştırmaya tabi tutulmadan değerlendirilebilir. Ancak ham verinin çok olduğu ve değişkenler arasındaki ilişkilerin veri görselleştirme gibi tekniklerle ortaya konması gereken durumlar daha detaylıdır.
Nicel veri analizi hakkında sıkça sorulan sorular
Bu makaleyi okuduysanız ve hala emin olmadığınız konular varsa sıkça sorulan sorular bölümümüz size yardımcı olabilir.
Nicel verilerin analizi, matematiğin doğal gözlemlerine dayanan kesin sonuçlar verir. Nesnellik ön planda olduğu için araştırmacıların kişisel görüşlerinin ve hipotezlerinin pek bir önemi yoktur. Öte yandan nicel veriler insan hayatını anlamlandırmak için yetersizdir. Çünkü sadece elde edilen verilerle bir çıkarım yapmak her zaman mümkün olmaz. Dolayısıyla betimsel ölçümlerin gerekli olduğu durumlarda nicel veriler yetersiz kalmaktadır.
Nicel veriler yalnızca sayılar ve ölçümlerle ilgilenerek somut bir gerçekliği yansıtır. Öte yandan, nitel veriler insanların düşünceleri, gözlemleri ve yargılarıyla şekillenir. Her ikisi de işletmeler tarafından oldukça sık kullanılır. Örneğin, nicel analiz şirketin finansal durumunu incelemek için kullanılırken, nitel analiz şirketin müşterileriyle olan ilişkisini keşfetmek için kullanılır.
Nicel veri analizinin üç ana türü tanımlayıcı analiz, çıkarımsal analiz ve tahmine dayalı analizdir. Verilerinizi özetlemek için tanımlayıcı analizi, hipotezinizi test etmek için çıkarımsal analizi ve gelecekteki durumu tahmin etmek ve anlamak için tahmine dayalı analizi kullanabilirsiniz.
Öncelikle, elinizdeki verilerin analiz için uygun olduğundan emin olun. Temizlenmiş ve düzenlenmiş veriler kalite için önemlidir. Ardından, uygun analiz teknik ve programlarını kullanarak verilerinizi keşfedin. Hipotezlerinizi test edin ve çıkarımlarda bulunun. Son olarak, analiz yorumlanmalı ve eyleme geçirilebilir içgörü olarak kullanılmalıdır.
Özet
Sonuç olarak, nicel veri analizi etkili şekilde kullanıldığında, işletmeler ve kuruluşlar için değerli bir içgörü kaynağıdır. Verilerin sistematik olarak toplanmasını, işlenmesini, yöntemlerin kullanılmasını, analiz edilmesini ve yorumlanmasını gerektiren bir süreçtir.
Bu blog yazısı, konuyu kavramanız için nicel analiz örnekleri ve bu süreçler hakkında detaylar ile size yardımcı olmayı amaçlamaktadır. Artık, iyi düzeyde istatistik ve analiz becerisine sahip olduğunuza göre araştırmanızda nicel veri toplamaya başlamanın tam zamanı!
Atakan tarih, sosyoloji ve psikoloji gibi çeşitli alanları araştırmayı sever. Bildiği diller arasında İngilizce ve Korece bulunmaktadır. Veri analizi, veri tipleri ve yöntemleri konularında uzmanlığı bulunmaktadır.
