Bilimsel bir araştırma gerçekleştirirken gözlemlerimize ilişkin verileri toplar ve bu veriler üzerinden çıkarımlarda bulunuruz.
Topladığımız bu verilerin büyük bölümünü yatay kesit verileri oluşturmaktadır.
Peki yatay kesit verisi dediğimizde ne anlıyoruz?
Bu yazımızda lisansüstü araştırmacılar ve akademisyenler tarafından tanımı son derece merak edilen yatay kesit verisine yönelik kilit bilgiler sunacağız.
Yatay kesit verisi, belirli bir zaman noktasında birbirinden farklı gözlemleri içerecek şekilde elde edilen gözlem kümeleridir.
Bazı kaynaklar çapraz kesitsel veri tabirini de kullanıyor.
O halde yatay kesit verisi iki temel özelliğe sahiptir.
1) Veri setindeki her gözlemin yalnızca bir zaman noktasında toplanmış olması
2) Gözlemlerin sadece bir kez toplanmış olması
Elektronik ortamda kaydettiğimiz yatay kesit verilerini bir an gözümüzün önüne getirelim:
İster SPSS ister Excel'de toplanmış olsun, kaydettiğimiz her gözlemin sadece bir satırda yer aldığını ve tekrar etmeyeceğini hayal etmemiz gerekir.
Yatay Kesit Verileri Hangi Durumlarda Kullanılıyor?
Araştırmalarımızda yatay kesit verilerini üç temel durumda kullanabiliyoruz:
- Çeşitli deneysel verilerin toplandığı bilimsel araştırmalar
- Anket verilerinin kullanıldığı tanımlayıcı veya ilişkisel araştırmalar
- Tek bir zaman dilimine ait ölçümlerden oluşan birimlerin (banka, ülke, şehir, vb.) yer aldığı araştırmalar
Şimdi bu üç durumu da kısaca örneklendirelim.
Tıp alanında bir araştırma yürüttüğümüzü ve 100 farklı hastanın SGOT, ALT, AST, HDL ve LDL ölçümlerinin kaydedildiğini düşünelim. Bu veri setinde 100 hastanın bir noktadaki tıbbi ölçümlerini topladığımız için yatay kesit verisi ile çalışmış oluyoruz.
Hemşirelik alanında kamu hastanelerinde çalışan hemşirelerin iş doyumu ve yaşam kalitesi arasındaki ilişkiyi incelemek istediğimizi varsayalım. Bunun için yaşam kalitesi ve iş doyumu ölçekleri ile bir anket oluşturarak 250 hemşire üzerinden topladığımız veriler de yatay kesit verisidir.
Ekonomi alanında yaptığımız bir araştırmada, OECD ülkelerinde enflasyon ile gayrı safi milli hasıla arasında bir ilişki olup olmadığını test etmek isteyelim. Bunun için 2021 yılına ait tüm OECD ülkelerinin enflasyon ve gayrı safi milli hasıla ölçümlerini içeren bir veri seti, kuşkusuz yatay kesit verisidir.
Yatay Kesit Verisinde Dikkat Edilmesi Gereken Noktalar Nelerdir?
Yatay kesit verisi ile çalıştığımızda şu temel hususlara dikkat edilmesi gerekiyor:
- Örneklem büyüklüğü. Topladığımız yatay kesit verilerine ait gözlem sayısının yeterli ölçüde olduğunu istatistiksel formüller aracılığı ile göstermemiz gereklidir.
- Aykırı gözlem. Veri setimizde aşırı ölçüde düşük veya yüksek değerlere sahip aykırı gözlemler varsa, bunları tespit etmemiz şarttır.
- Kayıp gözlem. Özellikle anket çalışmalarında bir şekilde gözlem verileri girilmemiş olabilir. Bu durumda kayıp verilerin tahmin edilmesi ya da analiz dışına çıkarılması zorunludur.
Yatay Kesit Verisiyle Uygulanabilecek İstatistiksel Analizler Hangileridir?
Bu veriler üzerinden çok sayıda istatistiksel analiz tekniğini kullanabilmemiz mümkündür. Uygulanabilecek analiz türlerinden en yaygın olanları şunlardır:
- Tanımlayıcı istatistiksel analizler (Ortalama, standart sapma vb. istatistiklerin hesaplanması)
- Ortalama karşılaştırma testleri (T-testleri, ANOVA, Kruskal-Wallis, Friedman vb. testler)
- Kategorik veriler arası ilişki testleri (Ki-kare bağımsızlık testi, Fisher testi vb.)
- Korelasyon analizleri (Pearson korelasyon analizi, Spearman korelasyon analizi vb.)
- Regresyon analizleri (Lojistik regresyon analizi, Kantil regresyon analizi vb.)
- Faktör analizleri (Açıklayıcı - doğrulayıcı faktör analizi)
- Çok değişkenli istatistiksel testler (MANOVA, MANCOVA vb.)
Burada çok önemli bir hususu belirtmenin gereğini duyuyoruz.
Yatay Kesit Veri Örnekleri
Şimdi de yatay kesit verilerine yönelik örnekler paylaşalım. Burada doğrudan bilimsel makalelerden ve istatistik programlarından örnekleri göreceğiz.
Aşağıda bir makalede yer alan veri seti örneğini sunuyoruz. Makalede 36 farklı ülkeye ait 8 farklı değişken ölçümleri ile tek bir yıl için alınmış bu veriler üzerinden istatistiksel analizler uygulanmış.
Aşağıda da SPSS dosyasına girilmiş bir yatay kesit verisi görüyoruz. Hemşirelik alanında yürütülen bir araştırma kapsamında ilk 21 katılımcının verileri SPSS formatında veriliyor.
Veri setinde her bir katılımcı birbirinden bağımsız ve tüm veriler tek seferde anket yöntemi ile elde edilmiş.
Şimdi de psikoloji alanında kişilik özelliklerine yönelik bir anket çalışmasının Jamovi programında girilmiş verilerini görüyoruz. Burada da ilk 20 katılımcıdan alınan yatay kesit verilerini inceleyebiliriz.
Sonuç
Yatay kesit verisi (çapraz kesitsel veri) bilimsel makale ve tez çalışmalarında tartışmasız en yoğun şekilde kullanıldığı veri seti olarak karşımızda duruyor.
Bu ölçüde önemli bir veri türü ile çalışırken dikkat etmemiz gereken birçok husus bulunuyor. İşte bu yazıda bu bilgileri siz değerli araştırmacılarımızla paylaşıyoruz.
Gelecek yazılarımızda veri türlerine yönelik farklı bilgilendirmeleri sizlere sunmaya devam edeceğiz.
