KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Journal of Academic Perspective on Social Studies / 2026 / Sayı: 1

TÜRKİYE'DE SAĞLIK YÖNETİMİ DOKTORA TEZLERİNDE İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLERİN ANALİZİ: 2024 YILI ANALİZİ

ANALYSIS OF STATISTICAL METHODS IN HEALTH MANAGEMENT DOCTORAL THESES IN TURKIYE: 2024 ANALYSIS

Arif Soyler(İzmir Bakırçay University)0000-0001-7699-6316
Ümit Çıraklı(İZMİR BAKIRÇAY ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-3134-8830
Sayfa
1–12
Yayın Tarihi
2026-09-30
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bulgular, sağlık yönetimi araştırmalarındaki metodolojik yaklaşımlara ışık tutmakta ve gelecekteki çalışmalara yön göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışma, Türkiye'de sağlık yönetimi alanında 2024 yılında tamamlanan doktora tezlerinde kullanılan istatistiksel testlerin dağılımını ve metodolojik eğilimlerini analiz etmeyi amaçlamaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:YÖK Tez Merkezi'nden elde edilen 73 doktora tezi nitel içerik analizi yöntemiyle sistematik olarak incelenmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Bulgular, sağlık yönetimi araştırmalarındaki metodolojik yaklaşımlara ışık tutmakta ve gelecekteki çalışmalara yön göstermektedir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:2024 Verileri
⚙️Değişkenler:Sağlık yönetimi · istatistiksel analiz · parametrik testler

Özet

Bu çalışma, Türkiye'de sağlık yönetimi alanında 2024 yılında tamamlanan doktora tezlerinde kullanılan istatistiksel testlerin dağılımını ve metodolojik eğilimlerini analiz etmeyi amaçlamaktadır. YÖK Tez Merkezi'nden elde edilen 73 doktora tezi nitel içerik analizi yöntemiyle sistematik olarak incelenmiştir. Araştırma kapsamında tezlerin başlık ve özetleri üzerinden istatistiksel testlerin varlığı tespit edilmiş, kullanıldığı belirlenen tezlerin yöntem bölümleri detaylı olarak analiz edilmiştir. İncelenen tezlerin %71,2'si (52 tez) nicel, %27,4'ü (20 tez) nitel araştırmalardır. Nicel çalışmalarda en sık kullanılan istatistiksel testler T-testi (n=27) ve ANOVA (n=27) olmuştur. Parametrik olmayan testler arasında Mann-Whitney U (n=9) ve Kruskal-Wallis (n=9) testleri öne çıkmıştır. Toplam 15 tezde hem parametrik hem de parametrik olmayan testler birlikte kullanılmıştır. Veri analizi için en yaygın kullanılan yazılım SPSS (n=45) olarak belirlenmiştir. Bulgular, sağlık yönetimi araştırmalarındaki metodolojik yaklaşımlara ışık tutmakta ve gelecekteki çalışmalara yön göstermektedir.

Abstract

This study aims to analyze the distribution and methodological trends of statistical tests used in doctoral dissertations completed in health management field in Turkey in 2024. 73 doctoral dissertations obtained from YÖK Thesis Center were systematically examined using qualitative content analysis method. Within the scope of the research, the presence of statistical tests was determined through the titles and abstracts of the theses, and the method sections of the theses determined to be used were analyzed in detail. 71.2% (52 theses) of the examined theses were quantitative and 27.4% (20 theses) were qualitative research. The most frequently used statistical tests in quantitative studies were T-test (n=27) and ANOVA (n=27). Among non-parametric tests, Mann-Whitney U (n=9) and Kruskal-Wallis (n=9) tests stood out. Both parametric and non-parametric tests were used together in 15 theses. The most widely used software for data analysis was determined as SPSS (n=45). The findings shed light on methodological approaches in health management research and provide direction for future studies.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Soyler, A., Çıraklı, Ü. (2026). TÜRKİYE'DE SAĞLIK YÖNETİMİ DOKTORA TEZLERİNDE İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLERİN ANALİZİ: 2024 YILI ANALİZİ. Journal of Academic Perspective on Social Studies, Sayı: 1, 1–12. https://doi.org/10.35344/japss.1866251

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (40)

  1. Andrews, D. ve Shi, X. (2014). Nonparametric inference based on conditional moment inequalities. Journal of Econometrics, 179(1), 31-45. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2013.10.005
  2. Asahi, T., Kobayashi, S., Nakayama, K., Konya, T., Fujinawa, G., ve Nakamura, T. (2011). Preparation and evaluation of a chrysotile asbestos-containing standard material for validating x-ray diffractometric quantitation. Analytical Sciences, 27(12), 1217-1221. https://doi.org/10.2116/analsci.27.1217
  3. Bierens, H. ve Wang, L. (2011). Integrated conditional moment tests for parametric conditional distributions. Econometric Theory, 28(2), 328-362. https://doi.org/10.1017/s0266466611000168
  4. Bouezmarni, T., Rombouts, J., ve Taamouti, A. (2012). Nonparametric copula-based test for conditional independence with applications to granger causality. Journal of Business and Economic Statistics, 30(2), 275-287. https://doi.org/10.1080/07350015.2011.638831
  5. Bowen, G. A. (2009). Document analysis as a qualitative research method. Qualitative Research Journal, 9(2), 27-40.
  6. Brew, A., ve Lucas, L. (2009). Academic research and researchers. Open University Press.
  7. Bryman, A. (2016). Social research methods (5th ed.). Oxford University Press.
  8. Byrne, B. M. (2016). Structural equation modeling with AMOS: Basic concepts, applications, and programming. Routledge.
  9. Chang, M., Lee, S., ve Whang, Y. (2015). Nonparametric tests of conditional treatment effects with an application to single-sex schooling on academic achievements. Econometrics Journal, 18(3), 307-346. https://doi.org/10.1111/ectj.12050
  10. Chen, X. ve Pouzo, D. (2015). Sieve wald and qlr inferences on semi/nonparametric conditional moment models. Econometrica, 83(3), 1013-1079. https://doi.org/10.3982/ecta10771
  11. Chen, X. ve Santos, A. (2018). Overidentification in regular models. Econometrica, 86(5), 1771-1817. https://doi.org/10.3982/ecta13559
  12. Cooper, H. (2016). Research synthesis and meta-analysis: A step-by-step approach. Sage Publications.
  13. Creswell, J. W. (2014). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (4th ed.). Sage Publications.
  14. Delgado, M. ve Song, X. (2018). Nonparametric tests for conditional symmetry. Journal of Econometrics, 206(2), 447-471. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2018.06.010
  15. Fagerland, M. (2012). T-tests, non-parametric tests, and large studies—a paradox of statistical practice?. BMC Medical Research Methodology, 12(1). https://doi.org/10.1186/1471-2288-12-78
  16. Fang, Y., Li, Q., Wu, X., ve Zhang, D. (2015). A data-driven smooth test of symmetry. Journal of Econometrics, 188(2), 490-501. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2015.03.013
  17. Field, A. (2024). Discovering statistics using IBM SPSS statistics. Sage Publications Limited.
  18. Goodman, M. ve Li, Y. (2012). Nonparametric diagnostic test for conditional logistic regression. Journal of Biometrics ve Biostatistics, 03(02). https://doi.org/10.4172/2155-6180.1000136
  19. Güner, A. ve Ulusoy, H. (2024). Sağlık Yönetimi Bölümü Öğrencilerinin Sağlık Algılarının Organik Gıda Tüketimine Etkisi. Journal of Academic Perspective on Social Studies, (1), 1-13. https://doi.org/10.35344/japss.1521430
  20. Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., ve Anderson, R. E. (2019). Multivariate data analysis. Cengage Learning.
  21. Hsieh, H. F., ve Shannon, S. E. (2005). Three approaches to qualitative content analysis. Qualitative Health Research, 15(9), 1277-1288.
  22. Hušková, M. ve Meintanis, S. (2012). Tests for symmetric error distribution in linear and nonparametric regression models. Communications in Statistics - Simulation and Computation, 41(6), 833-851. https://doi.org/10.1080/03610918.2012.625330
  23. Hussain, M. ve Mahmud, I. (2019). Pymannkendall: a python package for non parametric mann kendall family of trend tests. The Journal of Open Source Software, 4(39), 1556. https://doi.org/10.21105/joss.01556
  24. Kline, R. B. (2023). Principles and practice of structural equation modeling. Guilford Publications.
  25. Krippendorff, K. (2018). Content analysis: An introduction to its methodology. Sage Publications.
  26. Landis, J. R., ve Koch, G. G. (1977). The measurement of observer agreement for categorical data. Biometrics, 33(1), 159-174.
  27. Mammen, E., Keilegom, I., ve Yu, K. (2019). Expansion for moments of regression quantiles with applications to nonparametric testing. Bernoulli, 25(2). https://doi.org/10.3150/17-bej986
  28. Mendeş, M. ve Pala, A. (2003). Type i error rate and power of three normality tests. Information Technology Journal, 2(2), 135-139. https://doi.org/10.3923/itj.2003.135.139
  29. Neuendorf, K. A. (2017). The content analysis guidebook. Sage Publications.
  30. Pallant, J. (2020). SPSS survival manual: A step by step guide to data analysis using IBM SPSS. Routledge.
  31. Patilea, V. (2012). Projection-based nonparametric goodness-of-fit testing with functional covariates. https://doi.org/10.48550/arxiv.1205.5578
  32. Patton, M. Q. (2014). Qualitative research ve evaluation methods: Integrating theory and practice (4th ed.). Sage Publications.
  33. Sedgwick, P. (2015). A comparison of parametric and non-parametric statistical tests. BMJ, 350(apr17 1), h2053-h2053. https://doi.org/10.1136/bmj.h2053
  34. Sørensen, J. (2020). Testing a class of semi- or nonparametric conditional moment restriction models using series methods. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3667599
  35. Su, L. ve Spindler, M. (2013). Nonparametric testing for asymmetric information. Journal of Business and Economic Statistics, 31(2), 208-225. https://doi.org/10.1080/07350015.2012.755127
  36. Su, L. ve White, H. (2012). Conditional independence specification testing for dependent processes with local polynomial quantile regression. https://doi.org/10.1108/s0731-9053(2012)0000029018
  37. Tabachnick, B. G., Fidell, L. S., & Ullman, J. B. (2007). Using multivariate statistics (Vol. 5, No. 7). Boston, MA: Pearson.
  38. Thatcher, R., North, D., ve Biver, C. (2005). Parametric vs. non-parametric statistics of low resolution electromagnetic tomography (loreta). Clinical EEG and Neuroscience, 36(1), 1-8. https://doi.org/10.1177/155005940503600103
  39. Vickers, A. (2005). Parametric versus non-parametric statistics in the analysis of randomized trials with non-normally distributed data. BMC Medical Research Methodology, 5(1). https://doi.org/10.1186/1471-2288-5-35
  40. YÖK (2020). Türkiye’de Akademik Yayın ve Üniversite Performansı. Yükseköğretim Kurulu Yayınları.