Anket analizi, anketlerden elde edilen ham verilerin araştırma sorularının yanıtlanması ve hipotezlerin test edilmesi amacıyla işlenerek bu verilerin anlamlı bulgulara ve içgörülere dönüştürülmesi için kullanılan sistematik bir süreçtir (Cevahir, 2020). Anket analizi, özellikle sosyal bilimler alanında yer alan yönetim, pazarlama, psikoloji, eğitim gibi disiplinlerde oldukça yaygın bir şekilde kullanılan, nicel bir yöntemdir (Arı vd., 2009). Anket analizi yapabilmek için istatistik bilim alanında yer alan kavramları ve yöntemleri bilmek gerekmektedir (Taşvancıl, 2010). İstatistiki kavram ve yöntemlere hâkim olunması, anket aracılığı ile elde edilen verilerin nasıl analiz edileceğini öngörebilmek anlamına gelmektedir. Dolayısıyla, anket yöntemi aracılığı ile veri toplayacak olan araştırmacıların ilk olarak istatistiki kavram ve yöntemler üzerinde yeterli bilgiye sahip olmaları, elde edecekleri verileri istenen ve arzu edilen şekilde analiz edilmesine büyük oranda katkı sağlayacaktır.
İlaveten, anket analizi yapabilmek için analitik yorumlama becerisine de sahip olmak gerekmektedir (Koçak ve Ateş, 2024). Analitik yorumlama becerisi, anket temelli araştırmaların doğruluğunda ve anket sonuçlarının güvenilirliğinde çok önemli bir rol oynamaktadır. Anket yapmak, sadece sayısal verileri toplamakla sınırlı değildir. Anketi analiz etmek, aynı zamanda yanıtlardaki kalıpları, ilişkileri ve altta yatan anlamları yorumlama becerisi de gerektirmektedir (Fink, 2003). Güçlü analitik yorumlama becerilerine sahip bir araştırmacı, yüzeysel istatistiksel çıktıların ve sayıların ötesine geçerek, toplanan verileri teorik çerçeveler ve pratik çıkarımlarla ilişkilendiren daha derin içgörüler elde edebilmektedir (Tracy, 2024). Örneğin, deneyimsiz bir analist, ankete yanıt verenlerin sadece %40’ının işinden memnun olduğunu rapor edip analizini sonlandırırken, analitik becerileri güçlü bir araştırmacı, memnuniyet düzeylerinin neden düşük olduğunu incelemekte ve belki de bu düşük memnuniyetin o kurumdaki liderlik tarzı, iş yükü ve işletme kültürü ile olan ilişkisini de araştırmaktadır. Dolayısıyla, verileri eleştirel bir şekilde yorumlama becerisi, araştırmacıların davranışlar veya tutumlar hakkındaki eğilimleri belirlemelerine, bir tutumun arkasındaki nedenleri ortaya çıkarmalarına veya kişilerin tutumlarının neleri etkilediğinin tespit edilmesine olanak tanımaktadır (Nardi, 2018). Bu bağlamda, analitik yorumlama becerisi, anket bulgularının sadece sayılardan ibaret olmadığını, insan davranışlarının bir nedenden ötürü meydana geldiğinin veya insan davranışlarının bir sonuca sebep olduğunun tespit edilmesindeki dinamikleri açıklayabilme gücüdür. Dolayısıyla, analitik beceriler ve anket araştırması arasındaki ilişki karşılıklıdır. Anketler insan davranışları, hisleri ve tutumları hakkında işlenmemiş veri sağlarken, analitik yorumlama becerisi bu verileri işleyerek anlamlı ve kanıta dayalı bilgiye dönüştürme becerisidir.
Anket analizi yalnızca araştırma sonuçlarını incelemekle sınırlı değildir; aynı zamanda yüksek düzeyde metodolojik titizlik de gerektirmektedir (Reichlin vd., 2016). Anket sorularının hazırlanmasından sonuçların raporlanmasına kadar olan sürecin her aşaması, araştırma bulgularının doğruluğunu, güvenilirliğini ve inandırıcılığını sağlanmasında kritik bir rol oynamaktadır (Rea & Parker, 2014). Böyle bir durum, araştırmacının her adıma sistematik bir şekilde yaklaşması gerektiği anlamına gelmektedir. Bu süreç, verilerin kalitesini doğrulamak, uygun analitik yöntemleri seçmek, sonuçları teorik çerçeve içinde yorumlamak ve sonuçları şeffaf bir şekilde sunmak gibi süreçleri içerisinde barındırmaktadır (Kalaycı, 2010). Bu bağlamda metodolojik disiplin, sonuçları çarpıtabilecek hataları ve yanlış yorumlamayı önlemektedir.
Anketin analiz edilmesi, adım adım belirli süreçlerden oluşmaktadır. Bu sürecin adımları aşağıda sırasıyla açıklanmıştır.
Anket Tasarımı
Anketin katılımcılar tarafından arzu edilen bir şekilde doldurulabilmesi ve veri toplama aşamasında herhangi bir sorunla karşılaşılmaması için anketin iyi bir şekilde yapılandırılmış olması gerekmektedir (Roopa & Rani, 2012). Bu bağlamda araştırmacılar, anketteki her sorunun araştırma hedefleri ve çalışmanın teorik çerçevesiyle doğrudan ilişkili olduğundan emin olmalıdır. Anket soruları açık, öz ve belirsizlikten uzak olmalıdır (Kelley vd., 2003). Genellikle, tutumları, algıları ve görüşleri ölçmek için Likert tipi ölçekler (örneğin, 1 = Kesinlikle Katılmıyorum – 5 = Kesinlikle Katılıyorum) kullanılır.
Anketin büyük kitlelere veya gruplara dağıtılmasından önce, anket sorularının açık, öz, belirsiz veya yanıltıcılıktan uzak olduğunu maddeleri belirlemek için, pilot-test yapılması önerilmektedir. Pilot testin amacı, anket maddelerinin açıklığını, güvenilirliğini ve geçerliliğini değerlendirmenin yanı sıra ifade, yapı veya yanıt seçeneklerindeki olası sorunları tespit etmektir (Burns vd., 2015). Araştırmacılar, pilot test aşamasında anketi hedef kitleyi temsil eden küçük bir örnekleme uygulayarak katılımcıların soruları amaçlandığı gibi anlayıp anlamadıklarını belirleyebilmektedirler. Pilot testten elde edilen geri bildirimler ve sonuçlar, nihai anket dağıtılmadan önce kafa karıştırıcı anket sorularının yeniden düzenlenmesi, anket akışına dair düzenin ayarlanması gibi gerekli revizyonların yapılmasına olanak tanımaktadır (Altunışık, 2008). Dolayısıyla bir pilot test, araştırma aracının genel doğruluğunu ve güvenilirliğini artıran bir kalite kontrol adımı görevi görmektedir. Bu ön adım, katılımcıların her soruyu tutarlı bir şekilde yorumlamasını sağlayarak araştırmadaki anketin geçerliliğini sağlamlaştırdığı gibi anketlerden elde edilen sonuçların da güvenilirliği artırmaktadır.
Örnekleme ve Veri Toplama
Anket iyi bir şekilde tasarlandıktan sonra, örnekleme ve veri toplama aşamasına geçilebilir. Örnekleme, hedef popülasyonu temsil eden katılımcıların seçilmesi anlamına gelmektedir (Knechel, 2019). Örneğin, araştırmanızı akademisyenler üzerinde yapmak istiyorsunuz. Ancak, bir araştırmada çeşitli kısıtlardan (zaman, maliyet, ulaşım vb.) ötürü tüm akademisyenlere ulaşmak mümkün olmayabilir. Bu bağlamda, araştırmacı, tüm akademisyenleri temsil ettiğini düşündükleri alt bir popülasyondan, yani örneklemden veri toplayabilirler. Dolayısıyla, tüm Türkiye genelinde araştırma yapması mümkün olamayan bir araştırmacı, örneğin İstanbul Üniversitesi’nde akademisyenler üzerinde araştırmasını yürütebilir. Böylece, bu araştırmadan elde etmiş olduğu sonuçları üniversitelere genelleyebilir.
Araştırmacılar, olasılıklı örnekleme yöntemlerini (örneğin, basit rastgele, tabakalı) veya olasılıklı olmayan örnekleme yöntemlerini (örneğin, kolayda örnekleme, kartopu) kullanıp kullanmayacaklarına karar vermelidir (Tütüncü, 2024). Bir diğer önemli kısım ise örneklem büyüklüğüdür. Örneklem büyüklüğü, bir araştırmaya dahil edilen katılımcı veya gözlem sayısını ifade eder. Bu bağlamda, örneklem popülasyonun bir alt kümesini temsil etmektedir (Altunışık, 2008). Araştırmacının amacı ise, alt kümeden almış olduğu verileri analiz ederek elde etmiş olduğu sonuçları tüm popülasyon için genellemek ve bu popülasyon hakkında çıkarımlarda ve genellemelerde bulunmaktır.
Örneklem büyüklüğünün ne kadar olacağı oldukça kritik bir aşamadır. Örneklem büyüklüğünün uygun bir büyüklükte olması, bulguların doğruluğunu, güvenilirliğini ve genellenebilirliğini doğrudan etkilediği için önemli bir adımdır (Alp ve Şen, 2021). Örneklem çok küçükse, veri toplanan bu örneklem popülasyonun özelliklerini temsil etmeyebilir ve bu da güvenilmez veya önyargılı sonuçlara yol açabilir. Aksine, örneklem çok büyükse, veri toplama ve anket analizi zaman alıcı ve maliyetli hale gelmektedir (Çapık, 2014). Dolayısıyla, örneklem büyüklüğü ideal bir dengede olmalıdır.
Araştırmaya katılması gereken katılımcı sayısı yani örneklem büyüklüğü belirlendikten sonra, veri toplama aşamasına geçilebilir. Veri toplama işlemi günümüzde artık çevrimiçi (Google Formlar veya Qualtrics gibi araçlar kullanılarak) veya basılı formlar aracılığıyla çevrimdışı olarak gerçekleştirilebilmektedir. Araştırmacılar, veri toplama aşmasında etik kurallara dikkat etmeli, katılımcıların kişisel bilgilerini talep etmemeli (anonimliği sağlamalı), anketin neden ve ne için yapıldığını anket formunda açıkça belirtmelidir.
Verilerin Temizlenmesi ve Verilerin Analiz İçin Hazırlanması
Veriler toplandıktan sonraki önemli adım, verilerin temizlenmesi ve verilerin analiz için hazır hale getirilmesidir (Molavi Vardajani vd., 2016). Ham veriler genellikle hatalar, eksik değerler veya tutarsızlıklar içermektedir. Örneğin; “Karadeniz Bölgesi” özelinde yapılan bir araştırmada, yaşadığınız şehir sorusuna İzmir cevabının verilmesi araştırmadaki hataya tipik bir örnektir. İlaveten, katılımcının örneğin, çalıştığınız sektör sorusuna cevap vermemesi, araştırmada eksik veriye neden olmaktadır. Elde edilen anketlerde bazen tutarsız cevaplara da rastlanabilmektedir. Örneğin, ankette 1. soru olan “İşimden oldukça memnunum” sorusuna kesinlikle katılıyorum cevabını veren katılımcı, 7. soru olan “İşimi çok seviyorum” sorusuna kesinlikle katılmıyorum cevabını verdiğinde, bu katılımcının anketinde tutarsızlıklar mevcuttur. Dolayısıyla, araştırmacı, eksik yanıtları, hatalı veya tutarsız değerleri tespit etmek için bunları veri setinden ayıklamak için veri setini dikkatlice incelemelidir. SPSS, R veya Excel gibi istatistiksel yazılımlarda, eksik veriler, kolaylıkla tespit edilebilmekte ve bu veriler ayıklanabilmektedir.
Betimleyici (Tanımlayıcı) Analizlerin Yapılması
Betimsel analiz, ileri düzey testlere geçmeden önce örneklem ve temel değişkenler hakkında genel bir bakış sunmaktadır. Bu analiz, verileri frekans, ortalama, medyan, standart sapma ve yüzde dağılımı gibi ölçütlerle özetlemektedir. Bu istatistikler, yanıtlar içindeki genel eğilimleri ve dağılımı ortaya koymaktadır (Kalaycı, 2008). Örneğin, iş memnuniyetini ölçen bir anket sorusunun ortalama puanı, katılımcıların o anket sorusundaki iş memnuniyetiyle ilgili yönelimlerini göstermektedir. Bu bağlamda, betimsel analizler daha ileride yapılacak analizlerin sonuçları hakkında ön fikir vermekte ve analiz sonuçları hakkında bir temel oluşturmaktadırlar. Çubuk grafikler, pasta grafikler ve histogramlar gibi grafiksel katılımcıların yönelimlerini görselleştirmek amacıyla kullanılabilmektedir.
Güvenirlik ve Geçerliliğin Test Edilmesi
Güvenilirlik ve geçerlilik testleri, anketin hem tutarlı hem de doğru olduğunu gösteren testlerdir. Güvenilirlik, aynı yapıyı ölçen maddelerin iç tutarlılığını ifade etmektedir (Ercan & Kan, 2004). Dolayısıyla güvenirlik testleri, katılımcıların anket sorularına ne kadar tutarlı cevaplar verip vermediğinin tespitinde kullanılmaktadır. Ankete verilen yanıtların ne kadar tutarlı olup olmadığının tespit edilmesinde Crobbach’s Alpha değerinden faydalanılmaktadır. Sosyal bilimlerde, Cronbach’s Alpha değerinin 0,70’in üzerinde olması, o ankete verilen cevapların tutarlı olduğunu göstermektedir. Bu değer düşükse araştırmacı, tutarsız şekilde yanıt verilen anket sorularını irdelemeli, bu anket sorularını ölçekten çıkarmalıdır (Kalaycı, 2008). Geçerlilik ise, anketin ölçmeyi amaçladığı şeyi ölçüp ölçmediğini değerlendirir (Bitek ve Tokem, 2021). Örneğin; bir termometre sıcaklığı ölçmekte; metre ise uzunluğu ölçmektedir. Dolayısıyla, araştırmacının anketi de ölçmek istediği şeyi başarı ile ölçmelidir. Örneğin, iş tatmini ölçeği, çakışanların gerçekten de iş tatminlerini doğru bir şekilde ölçmelidir.
Çıkarımsal İstatistiksel Analizlerin Yapılması
Katılımcılardan elde edilen sonuçlar güvenilir ve hazırlanan anket ölçmek istenilen unsuru gerçekten ölçecek niteliğe sahipse, araştırmacı, hipotezlerini test etmek ve değişkenler arasındaki ilişkileri keşfetmeyi içeren çıkarımsal analiz etmek aşamasına geçmektedir. İstatistiksel tekniğin seçimi, araştırmanın amaçlarına ve toplanan veri türüne bağlıdır. Anket çalışmalarında yaygın şekilde kullanılan analizler şunlardır (Kalaycı, 2008):
- İki grubun ortalamalarını karşılaştırmak için “t-testleri” kullanılmaktadır. Örneğin, kadınlar ile erkeklerin iş tatminleri arasında farklılıklar var mı? sorusuna cevap verebilmek için t-testi kullanılmalıdır.
- İkiden fazla grubu karşılaştırmak için “ANOVA testi” kullanılmaktadır. Örneğin; çalışanların iş performansı eğitim düzeyine göre (lise ve altı, lisans ve lisansüstü) açısından farklılık göstermekte midir? sorusuna cevap verebilmek için ANOVA testi kullanılmalıdır.
- Değişkenler arasındaki ilişkileri incelemek için “korelasyon analizi” tercih edilmektedir. Örneğin, çalışanların iş tatminleri ile iş performansları arasındaki ilişkiyi irdelemek amacıyla Pearson veya Spearman Korelasyon testleri tercih edilebilir.
- Bir unsurun diğer unsur üzerindeki etkisinin var olup olmadığını tespit edebilmek amacıyla “regresyon analizi” tercih edilebilir. Örneğin, çalışanların duygusal tükenmişlik yaşamaları onların işten ayrılma niyetlerini etkiler mi sorusuna cevap verebilmek amacıyla regresyon testleri yapılabilmektedir.
Bulguların Yorumlanması
Bulguların yorumlanması aşaması, anketlerden elde edilmiş olan verilerin analiz edildikten sonra bu verilerin araştırma amacı doğrultusunda yorumlanmasıdır. Bulguların yorumlanması süreci, istatistiksel analizin ötesinde eleştirel düşünme ve çalışmanın içeriği hakkında derin bir bilgiye sahip olmayı içermektedir (Tracy, 2024). Örneğin, örgütsel desteğin çalışan bağlılığını olumlu yönde etkilediği düşünülüyorsa, araştırmacı bu durumu test etmek için regresyon analizini gerçekleştirmeli, ancak bunun da ötesinde araştırmacı, bu etkinin sonucunda elde etmiş olduğu sonuçları ilgili teoriler ve önceki çalışmalarla ilişkilendirmelidir. Bu aşamada, araştırmanın sonuçları ile önceki araştırmalar arasındaki farklılıklar veya benzerlikler ile birlikte mevcut yürütülen araştırmanın katkıları da tartışılmalıdır (Altunışık, 2008) .
Sonuçların Görselleştirilmesi ve Sunumu
Bulguların etkili bir şekilde sunulması, bir çalışmanın netliğini ve etkisini artırmaktadır. Tablolar ve grafikler, APA gibi akademik biçimlendirme yönergelerine uygun olarak dikkatlice tasarlanmalı, etiketlenmeli ve numaralandırılmalıdır. Her tablonun açıklayıcı bir başlığı ve kısaltmaları veya sembolleri açıklayan notları olmalıdır. Grafiksel gösterimler (örneğin, saçılım grafikleri, çizgi grafikler), karmaşık verileri okuyucular için daha anlaşılır hale getirilmelidir. İyi yapılandırılmış bir sunum, okuyucuların ilişkileri ve eğilimleri hızlı bir şekilde kavramasına yardımcı olmaktadır.
Tartışma ve Sonuçlar
Tartışma bölümü, bulguların teorik çerçevelere ve gerçek dünya uygulamalarına dayandırılarak açıklanmasıdır. Bu bağlamda araştırmacılar, sonuçların sadece bilim dünyasında değil, ilaveten uygulamalı alanlarda, politika geliştirmede veya gelecekteki araştırmalar için ne anlama geldiğini belirlemelidir (Tseng, 2012). Örneğin, çalışan motivasyonu üzerine yapılan bir anket, içsel ödüllerin dışsal ödüllerden daha güçlü bir tatmin göstergesi olduğunu ortaya koyuyorsa, işletmeler içsel ödül olan kariyer geliştirme ve takdir programlarına daha fazla öncelik verebilir. Örnekten de görüldüğü üzere, bilimsel çalışmanın bulguları gerçek dünyada bir uygulamaya ışık tutmalıdır. Bu bölüm ayrıca, mevcut yürütülen araştırmaların sınırlamaları da dikkate almalı ve gelecekteki çalışmalar için önerilerde bulunmalıdır. Bulguları eleştirel bir şekilde değerlendiren araştırmacılar, entelektüel olgunluk ve akademik dürüstlük sergilemektedirler.
Raporlama ve Etik Hususlar
Araştırma, objektif ve şeffaf bir şekilde yazılmalıdır. Anket tasarımından verilerin analizine kadar her adım açık bir şekilde yazılmalı, her bir aşama rasyonel gerekçelere dayandırılmalı ve her aşamada nelerin yapıldığı belgelenmelidir (Altunışık, 2008). Araştırmadaki referanslar, teorik temeller ve araştırmada kullanılan analiz yöntemlerinin neden ve ne için kullanıldığı uygun şekilde belirtilmelidir. Anket yöntemi kullanılarak verilerin toplandığı araştırmalarda araştırmanın yürütücüleri, katılımcı gizliliğine saygı göstermeli, araştırmaya gönüllü katılım ilkesine uymalı (Şahinoğlu ve Bebek, 2018) ve ulaştığı sonuçları olduğu gibi herhangi bir manipülasyona maruz kalmadan ve değiştirmeden raporlamalıdır (Kabir & Marlow, 2021). Sonuçların herhangi bir şekilde manipüle edilmesi veya değiştirilerek sunulması, araştırmanın güvenilirliğini zedelemekte ve akademik etiği ihlal etmektedir.
Sonuç olarak, anket analizi yapmak, planlama, veri yönetimi, istatistiksel test ve eleştirel yorumlamayı bütünleştiren kapsamlı bir süreçtir. Anket analizini yapmak, özenli bir anket tasarımıyla başlamakta ve bilim camiasına katkı sağlayacak anlamlı içgörülerle sona ermektedir. Araştırma yürütücüleri anketin tasarımı, örnekleme yöntemi ve seçimi, verilerin temizlenmesi, analiz edilmesi, yorumlanması ve bulgu haline getirilmesi ve raporlama gibi her bir aşamaya sistematik bir şekilde yaklaşılmalıdır. Araştırmayı yürütenlerin görevi yalnızca istatistiki sonuçlara veya sayılara ulaşmak değil, bu istatistiki sonuçların insan tutumları, davranışları veya sosyal dünyadaki etkileşimleri ortaya çıkarmak olmalıdır. Araştırmalar metodolojik hassasiyet ve etik duyarlılıkla yürütüldüğünde, anket analizi ham verileri teorilere ve uygulamaya dönüştürmek için güçlü bir araç haline gelmektedir.
KAYNAKLAR
Alp, Ö., & Şen, S. (2021). Eğitim Yönetimi Ve Denetimi Bilim Dalında Yapılan Nicel Tezlere İlişkin Bir Sistematik Derleme: 2009-2019. Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 11(1), 359-391.
Altunışık, R. (2008). Anketlerde veri kalitesinin iyileştirilmesi için öntest pilot test yöntemleri. Pazarlama ve Pazarlama Araştırmaları Dergisi, 1(2), 1-17.
Arı, G. S., Armutlu, C., Tosunoğlu, N. G., & Toy, B. Y. (2009). Nicel Araştırmalarda Metodoloji Sorunları: Yüksek Lisans Tezleri Üzerine Bir Araştırma. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 64(04), 16-37.
Bitek, D. E., & Tokem, Y. (2021). Kanser Dispne Ölçeği’nin Türk Kanser Hastalarında Geçerlik ve Güvenirliğinin İncelenmesi. İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Sağlık Bilimleri Fakültesi Dergisi, 6(1), 155-162.
Burns, K. E., & Kho, M. E. (2015). How to assess a survey report: a guide for readers and peer reviewers. Cmaj, 187(6), E198-E205.
Cevahir, E. (2020). SPSS ile nicel veri analizi rehberi. Kibele Yayınları, İstanbul.
Çapık, C. (2014). İstatistiksel güç analizi ve hemşirelik araştırmalarında kullanımı: temel bilgiler. Journal of Anatolia Nursing and Health Sciences, 17(4), 268-274.
Ercan, İ., & Kan, İ. (2004). Ölçeklerde güvenirlik ve geçerlik. Uludağ Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi, 30(3), 211-216.
Fink, A. (2003). How to manage, analyze, and interpret survey data (No. 9). Sage, California.
Kabir, H., & Marlow, D. (2021). It is not Always Ethical: Data Manipulation to Justify Public Policy Choices in COVID-19 Response. In Smart Trends in Computing and Communications: Proceedings of SmartCom 2021 (pp. 239-246). Singapore: Springer Singapore.
Kalaycı, Ş. (2010). SPSS uygulamalı çok değişkenli istatistik teknikleri. Asil Yayın Dağıtım, Ankara.
Kelley, K., Clark, B., Brown, V., & Sitzia, J. (2003). Good practice in the conduct and reporting of survey research. International Journal for Quality in health care, 15(3), 261-266.
Knechel, N. (2019). What’s in a sample? Why selecting the right research participants matters. Journal of Emergency Nursing, 45(3), 332-334.
Koçak, Y. E., & Ateş, V. (2024). Lisansüstü Öğrenciler İçin Veri Okuryazarlığı Becerileri Ölçeği Uyarlama Çalışması. Bilgi Dünyası, 25(2), 382-409.
Molavi Vardajani, H., Haghdoost, A. A., Shahravan, A., & Rad, M. (2016). Cleansing and preparation of data for statistical analysis: A step necessary in oral health sciences research. Journal of Oral Health and Oral Epidemiology, 5(4), 171-185.
Nardi, P. M. (2018). Doing survey research: A guide to quantitative methods. Routledge, New York.
Rea, L. M., & Parker, R. A. (2014). Designing and conducting survey research: A comprehensive guide. John Wiley & Sons, California.
Reichlin, T. S., Vogt, L., & Würbel, H. (2016). The researchers’ view of scientific rigor—survey on the conduct and reporting of in vivo research. PloS one, 11(12), e0165999.
Roopa, S., & Rani, M. S. (2012). Questionnaire designing for a survey. Journal of Indian Orthodontic Society, 46(4_suppl1), 273-277.
Tavşancıl, E. (2010). Tutumların ölçülmesi ve SPSS ile veri analizi. Nobel Akademik Yayıncılık, Ankara.
Tracy, S. J. (2024). Qualitative research methods: Collecting evidence, crafting analysis, communicating impact. John Wiley & Sons, New Jersey.
Tütüncü, Ö. (2024). Örneklemde Yanlılık: Katılımcılar Anketi Anlıyor mu?. Anatolia: Turizm Araştırmaları Dergisi, 35(1), 94-108.
Tseng, V. (2012). The uses of research in policy and practice. Washington, DC: Society for Research in Child Development.
Şahinoğlu, A., & Bebek, G. (2018). Araştırma görevlilerinin bilimsel araştırma etiğine ilişkin algıları: nitel bir çalışma. Adnan Menderes Üniversitesi Eğitim Fakültesi Eğitim Bilimleri Dergisi, 9(1), 47-58.