LİSANSÜSTÜ TEZLERLE İLGİLİ BİBLİYOMETRİK BİR ÇALIŞMA: ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ YÖNTEMİ

Author :  

Year-Number: 2020-69
Language : null
Konu :
Number of pages: 3994-4014
Mendeley EndNote Alıntı Yap

Abstract

Bu çalışmada, Analitik Hiyerarşi Süreci konusuyla ilgili lisansüstü tezlerin incelenmesi amaçlanmaktadır. Çalışmanın amacına uygun olarak belirlenen araştırma yöntemi nicel araştırma yöntemidir. Araştırmanın sınırlılıkları; (i) tarama terimi, (ii) arama alanı, (iii) izin durumu, (iv) tez türü ve (v) zaman aralığı (arama zamanı) şeklindeki parametrelerdir. Lisansüstü tezlerinin arama zaman aralığı “02.03.2020-16.03.2020” tarihleri arasındadır. Araştırmanın amacına ve sınırlıkları temelinde ilk olarak 1072 lisansüstü teze ulaşılmıştır. Araştırmanın modeline uygun şekilde yapılan ikinci incelemede 31 tezin uygun olmadığı sonucuna ulaşılmış ve bu tezler çıkarılmıştır. İncelenen ve sınıflandırılan 1031 lisansüstü tezinden oluşan veri seti “Microsoft Excel 2019” programına girilmiştir. Bu programa girilen veriler SPSS 26.0 programına aktarılmıştır. Bu programda verilere tanımlayıcı analizler uygulanarak bulgular elde edilmiştir. Analizler sonucu elde edilen bulgular raporlanarak yorumlanmıştır.

Keywords

Abstract

In this study, it is aimed to analyze graduate theses related to Analytical Hierarchy Process. The research method determined in accordance with the purpose of the study is quantitative research method. Limitations of the research are the following parameters; (i) scanning term, (ii) search field, (iii) permission status, (iv) thesis type and (v) time interval (search time). Search period of graduate theses is between March 2, 2020-March 16, 2020. Based on the purpose and limitations of the research, 1072 graduate theses were first reached. In the second examination conducted in accordance with the model of the research, 31 theses were removed since it was concluded that these theses were not suitable. The data set consisting of 1031 graduate theses reviewed and classified was entered into the "Microsoft Excel 2019" program. The data entered in this program was transferred to the SPSS 26.0 program. In this program, descriptive analyzes were applied to the data and findings were obtained. Findings obtained as a result of the analyzes were reported and interpreted.

Keywords


  • Şimşek, A. (2020). “Lisansüstü Tezlerle İlgili Bibliyometrik Bir Çalışma: Analitik Hiyerarşi Süreci Yöntemi” International Social

  • Sciences Studies Journal, (e-ISSN:2587-1587) Vol:6, Issue: 69; pp:3994-4014 LİSANSÜSTÜ TEZLERLE İLGİLİ BİBLİYOMETRİK BİR ÇALIŞMA: ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ YÖNTEMİ A Bibliometric Study On Graduate Theses: Analytic Hierarchy Process Method Öğr. Gör. Ali ŞİMŞEK Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi, Isparta Meslek Yüksekokulu, Yönetim ve Organizasyon Bölümü, Lojistik Programı, Isparta/TÜRKİYE ORCID: 0000-0001-6066-7147 ÖZET Bu çalışmada, Analitik Hiyerarşi Süreci konusuyla ilgili lisansüstü tezlerin incelenmesi amaçlanmaktadır. Çalışmanın amacına uygun olarak belirlenen araştırma yöntemi nicel araştırma yöntemidir. Araştırmanın sınırlılıkları; (i) tarama terimi, (ii) arama alanı, (iii) izin durumu, (iv) tez türü ve (v) zaman aralığı (arama zamanı) şeklindeki parametrelerdir. Lisansüstü tezlerinin arama zaman aralığı “02.03.202016.03.2020” tarihleri arasındadır. Araştırmanın amacına ve sınırlıkları temelinde ilk olarak 1072 lisansüstü teze ulaşılmıştır. Araştırmanın modeline uygun şekilde yapılan ikinci incelemede 31 tezin uygun olmadığı sonucuna ulaşılmış ve bu tezler çıkarılmıştır. İncelenen ve sınıflandırılan 1031 lisansüstü tezinden oluşan veri seti “Microsoft Excel 2019” programına girilmiştir. Bu programa girilen veriler SPSS 26.0 programına aktarılmıştır. Bu programda verilere tanımlayıcı analizler uygulanarak bulgular elde edilmiştir. Analizler sonucu elde edilen bulgular raporlanarak yorumlanmıştır. Anahtar Kelimeler: Analitik Hiyerarşi Süreci, AHS, Bibliyometrik Analiz, Lisansüstü Tezler

                                                                                                                                                                                                        
  • Article Statistics