Kamu İnternet Sayfaları ve Sürekli Değişmeleri Sorunu

Türkiye’de kamu internet sayfaları sürekli değişmektedir. Bu değişim özellikle geçmiş dönemlerde bir bilgiyi arayanlar için  sorun yaratmaktadır. Bugün bulduğumuz bir dosyayı yarın bulamıyoruz. Bu yazımızda bahsettiğim sorunun kısmi de olsa bir çözümünü göstermek istiyorum:

https://archive.org/

Bu internet sayfası benim bu satırları yazdığım sırada 477 milyardan fazla internet sayfasının arşivini tutuyor. Yapmanız gereken internet sayfasına girdiğinizde “Wayback Machine” kısmındaki arama bölümüne hangi kamu sayfasını (veya herhangi bir internet sayfasını) yazıp aramak. Karşınıza o internet sayfasının hangi günlerde arşivlerinin tutulduğu çıkıyor. Oradan herhangi bir güne veya sizin ilgilendiğiniz güne tıklayıp ilerliyor ve aradığınız bilgiye ulaşabiliyorsunuz. Basit bir örnek verelim:

Meteoroloji internet sayfasına girelim. https://www.mgm.gov.tr/ . Amacım “Aylık Zirai Meteorolojik Bülten”‘ine ulaşmak. Sağ üst bölümden “Ziraat”, oradan da “Aylık Bülten”e tıkladığımda Ekim ayının bültenine ulaşabiliyorum. Ancak benim araştırma sorum için Mayıs ayının bülteni lazım, bir türlü bu sayfada bu bülteni bulamıyorum. Hemen archive.org sayfasına tıklıyor, oraya MGM internet sayfasını giriyorum: https://web.archive.org/web/*/https://www.mgm.gov.tr/ . Karşıma hangi yıllar ve aylarda MGM sayfasının arşivinin tutulduğu çıkıyor. Mayıs ayı ile ilgilendiğim için Mayıs ayının son günlerindeki herhangi bir güne tıklıyorum: https://web.archive.org/web/20200527095847/https://www.mgm.gov.tr/ Yine aynı şekilde “Ziraat” “Aylık Bülten”e tıkladığımda bu sefer karşıma aramış olduğum Mayıs ayı bülteni çıkıyor: https://web.archive.org/web/20200527095847/http://www.mgm.gov.tr/FTPDATA/zirai/urunler/aylikbulten.pdf

İşlemimiz bu kadar.

Araştırma Teknikleri kategorisine gönderildi | Yorum yapın

TÜİK Mikro Veri Seti Kullanacaklara Tavsiyeler

Türkiye İstatistik Kurumu tarafından hazırlanan mikro veri setleri birçok araştırmacı için başlıca veri kaynaklarıdır. Ben de birkaç veri setini kullandım. Bu yazımızda mikro veri setlerini kullanacaklara çeşitli tavsiyeler vermek istiyorum. Okumayı kolaylaştırması açısından alt başlıklar halinde paylaşıyorum.

TÜİK Mikro Veri Seti

  • TÜİK tarafından hazırlanan tüketim harcamaları, gelir çalışmaları vb. araştırmalarda mikro düzeyde veriler kullanılmaktadır. Bu veriler bireyler ve hane halkları ile yapılan anketlerden gelmektedir. TÜİK yaptığı araştırmaların tamamını olmasa da önemli bir kısmını mikro veri setleri ile paylaşmaktadır. Konu ile ilgili veri setlerini TÜİK sayfasından inceleyebilirsiniz. Burada iki adet veri seti bulunmaktadır. A grubu mikro veriler, B grubu mikro veriler. A grubu mikro verileri TÜİK veri merkezlerine gidip kullanabiliyorsunuz, B grubu verileri ise internet üzerinden size gönderiyorlar, o şekilde sahip olabiliyorsunuz. B grubu İş gücü, Bütçe, Gelir gibi çeşitli alanlarda oluyor. Örneğin iş gücü anketi bireylerin iş gücü durumları ile ilgili, bütçe anketi ise hanelerin tüketim harcamaları ile ilgili detaylı mikro verileri içeriyor.

Temin Süreci

  • Bu veriler normalde ücretli bir şekilde paylaşılıyor. Ancak bir akademik çalışma yapacaksanız ve benim gibi genelde ortada bir projeniz yoksa (yani araştırmanız için bir gelir kaynağınız yoksa) o zaman veri setlerini ücretsiz temin edebiliyorsunuz. Yapmanız gereken TÜİK talep sisteminden veri setini talep etmeniz ve ardından elde edeceğiniz çıktıyı bölüm başkanına imzalatıp TÜİK’e iletmenizdir. Eğer TÜİK tarafından veri talebiniz uygun bulunursa, size e-posta yoluyla veri setini nasıl temin edebileceğiniz söylenecektir.

Analiz Programı

  • Veri setini temin ettiğinizde çok yüksek ihtimal dosyalarınız Excel .csv uzantılı oluyor (bazı durumlarsa SAS programının uzantıları da olabiliyor). Bu dosyalarınızı Excel ile açabilirsiniz. Ancak farklı yılların dosyalarının birleştirilmesi, dosyaların düzenlenmesi ve analizler için Excel programını kullanmak mümkün olmayacaktır. O yüzden bir analiz programına ihtiyaç duyacaksınız. Benim gibi ekonomi alanında çalışanlara (aslında diğer alanların da kullanabileceği) iki program tavsiyem var. Eğer paranız (proje bütçeniz) var ise Stata programını, para yok veya ben para vermek istemiyorum diyorsanız R programını kullanabilirsiniz.

Ana Do File

  • Veri setlerini analizden önce hazırlamak için ana bir kod dosyası (Stata’daki adıyla do file) hazırlamanız gerekiyor. Bu dosya farklı yıllardaki dosyaların açılmasından tutun, içerideki değişken düzeltmelerine kadar bütün hikayenin döndüğü konuları içerecektir. Ana do file olmasının bir diğer avantajı yeni yıllara ait verileri elde ettiğinizde tek yapmanız gereken önceki yaptıklarınızı kopyalamak ve yeni yıla göre uyarlamak oluyor. Ben genelde “dosya-hazirlama” adıyla bir do file hazırlıyor ve bu dosya üzerinden veri setimi oluşturuyorum.

Değişken Kodlamaları

  • Veri setlerini temin ettiğinizde size bir kılavuz da geliyor. Bu kılavuz içerisinde değişkenlerin neyi ifade ettiğini ve içerisinin nasıl kodlandığını öğreniyoruz. Örneğin veri setiniz içerisinde S8246 adıyla bir değişkenimiz var. Kılavuz dosyasına gidip bu değişkenin örneğin eğitim olduğunu öğreniyoruz. Ardından isimlerini kendimize uygun bir şekilde değiştiriyoruz (rename S8246 egitim gibi). Ancak burada dikkat etmeniz gereken iki nokta var. S8246 değişkeni her yıl aynı değişkeni ifade etmeyebilir. Örneğin 2014 yılında bu değişken eğitimi ifade ederken, 2018 yılında bu değişken çocuk sayısını ifade edebilir. O yüzden yılar arası değişken isimlerindeki değişime dikkat etmek ve kod yazımını (bir önceki yıldan bir sonraki yıla kopyalarken) dikkatli olmak lazım. İkinci ve bir o kadar önemli bir nokta, değişkenin adının aynı olmasına rağmen içerik numaralandırılmasının veya kodlanmasının zaman içerisinde değişmesidir. TÜİK veri setlerinde bu duruma oldukça sık rastlanabiliyor. Örneğin 2014 yılında eğitim değişkeninin içeriğinde 1 ilkokulu, 2 ortaokulu, 3 liseyi ifade etsin. Bir bakıyorsunuz, 2018 yılında 1 ana sınıfı, 2 ilkokulu, 3 ortaokulu, 4 liseyi ifade edebiliyor. Böylelikle değişken içeriğinin de bu kodlama değişimine bağlı olarak düzeltilmesi ve her yıl için aynı şeyi ifade ettiğinden emin olunması gerekiyor (Stata diliyle recode hikayesi).

6 Sıfır

  • Üst kısımdaki zaman içerisindeki değişken kodlamasının değişmesine benzer bir diğer konu, ülke içerisinde meydana gelen bir olaya bağlı değişken içeriğinin değişmesidir. Örneğin Türkiye’de 2004 yılında paradan altı sıfırın atılması. Eğer 2003-2018 yılları arası bir veri setine sahipseniz, 2003 yılındaki veri setinizde gelir değişkeninde fazladan bir altı sıfırınız bulunacaktır. Böylelikle 2003 yılındaki gelir verilerini bir milyona böleceğiz. Basit bir sorun gibi görünse de bu gibi değişikliklerin ihmal edilmesi özellikle analizlerde büyük problemlere yol açabilmektedir. 

İşe Yaramaz Değişkenler

  • TÜİK veri setleri değişken çeşitliliği açısından oldukça zengin. Ancak bu zenginlik özellikle araştırmanın başlarından sizin gözünüzü korkutup, kod planına sadece işinize yarayacak değişkenleri almanıza neden olabilir. Örneğin çalışmanız gelirin tüketim üzerindeki etkisi olsun. Ben çocuğun cinsiyetini nasıl olsa kullanmayacağım, o yüzden kod planımda çocuğun cinsiyetini ihmal edeyim derseniz, ilerde canınız sıkılabilir. Çünkü araştırmanın başında hangi değişkenin işe yarayıp yaramayacağını net olarak bilmek mümkün değil. O yüzden tavsiyem değişkenlerin tamamını kod planına eklemek ve düzeltmelerini işin başında yapmaktır. Tabi ki bazen bu durum gerçekten de gereksiz olabilir. Gıda tüketimlerinin etkisinde insanların jakuzisinin olması değişkenine pek ihtiyaç duyacağımızı zannetmiyorum. Ama yine de belli olmaz, karar sizin.

Genel Dizin

  • Ben normalde şu şekilde bir dizinle çalışıyordum: “use “C:\Users\Alper\Dropbox\devam-eden-arastirmalar\goc-istihdam\data\2004.dta”, clear”. Bu kod Alper’in Dropbox dosyasında devam eden araştırma dosyasında göç istihdam dosyasında data dosyasında 2004 adından bir Stata dosyasını açmaya yarıyor. Ancak bu tarz bir gösterim sorunlu. Çünkü dosyaları farklı makineye taşıyabiliyorsunuz, veya dergi ile diğer yazarlarla paylaşmak durumunda kalıyorsunuz. O yüzden kod planınızda kodlarınız dizinlerden bağımsız olması lazım. Üstteki kod  yerine “use ../data/2004.dta, clear” gibi bir kod kullanmak (dizin yerine baştaki iki noktaya dikkat edin), ilerde işlerinizi oldukça kolaylaştıracaktır.

Anlaşılabilir Değişken İsimleri

  • Örneğin üst kısımda verdiğimiz S8246 adlı değişkenin ismini değiştireceksiniz. Yeni değişkeninizin anlaşılabilir olmasına dikkat edin. S8246’yı “eg” diye değiştirmek yerine “egitim” şekilde değiştirmek ilerde kodlarınızı yeniden düzenlerken size ve kodlarınızı inceleyen diğer araştırmacıları büyük faydaları olacaktır. Bazen araştırmacılar değişken isimlerini kısaltacağım diye anlaşılmaz bir yeniden tanımlama yapıyorlar. Evet, kısa değişken ismi kullanmak önemlidir, ama en azından bu değişkenlerin anlaşılabilir olması lazım.

Örnekleme Katsayıları

  • TÜİK tarafından hazırlanan mikro veri setlerinde genellikle faktör adı verilen bir değişken bulunmaktadır. Bu değişken örnekleme katsayısıdır. Türkiye temsiliyetini sağlamak amacıyla bu örnekleme değişkenini analizlerinizde kullanmak zorunda kalabilirsiniz. Ancak özellikle adrese dayalı kayıt sistemi ile birlikte önceki yıllar ile 2014 sonrası arasında örnekleme katsayılarında önemli farklılıklar (tanımlama farklılıkları) olabiliyor. O yüzden bu farklılıklara dikkat etmekte fayda var. Zaten veri setleri elinize geldiğinde TÜİK tarafından hazırlanan bir internet sayfası bulacaksınız, orada bu uyarılar muhtemelen size veriliyor olacaktır. O yüzden size gelen veri setinin açıklamalarını dikkatlice okumak gerekiyor.

TÜİK Çalışanları

  • TÜİK veri setlerini kullanırken anlamadığınız noktaları doğrudan TÜİK’te ilgili veriyi düzenleyen, derleyen ve toplayan birime sorabiliyorsunuz. Size önemli düzeyde yardımları dokunacaktır. Yeri gelmişken söyleyeyim, TÜİK çalışanları çok yardımsever ve anlayışlılar. Benim gibi bir çok araştırmacıya hızlı bir şekilde ve sabırla yardımcı oluyorlar. Kendilerine buradan teşekkürlerimi sunuyorum. 
Araştırma Teknikleri kategorisine gönderildi | Yorum yapın

Endnote Programına Giriş

AkademikLink Youtube Kanalı için çektiğim Endnote Programına Giriş videosunu buradan da paylaşayım. Başlangıç düzeyinde programı öğrenmek isteyenlerin işine yarayabilir.

Araştırma Teknikleri kategorisine gönderildi | Yorum yapın

1 Paragraf 1 Mesaj

Nerede okuduğumu hatırlamıyorum. Ancak birden fazla yerde okuduğuma eminim.

Araştırma makalelerinde 1 paragraf 1 mesaj vermelidir. Bu durum bir paragrafın bir konu anlatacağı, bir paragrafa birden fazla konunun sıkıştırılmayacağını ifade eder.

Yeni başlayan araştırmacıların (benim gibi) yaptığı önemli hatalardan birisi bu. Örneğin tarım politikası alanında bir makalemizin olduğunu varsayalım. Bir paragrafta Türkiye’deki destekleme sistemine, girdi fiyatlarının yüksekliğine, ithalatın artışına, arazi parçalılığına vs. vs. vs. konulara değiniyoruz. Sonuç olarak okuyucu da en iyi ihtimalle hiçbir şey anlamıyor. Somut bir örnekle ilerleyelim.

Kendi yüksek lisans tezimde şöyle bir paragraf var (örnek olması için rastgele seçtim, tamamını okumanıza gerek yok, kalın kelimelere dikkat edin).:

Türkiye tarımının ekonomi içerisi payındaki değişmelerin ve korumacılık düzeylerinin daha iyi anlaşılması açısından yapısal olarak değişime bakıldığında, genel olarak belirtilen tarımın küçük işletmelere ve parçalı arazilere sahip olduğudur. Özellikle son dönemde meydana gelen istihdam oranlarındaki değişimin 2001 yılından sonra tarım sayımı yapılmadığı için değerlendirilmesi çok güçtür. Sadece üretim ve ekilen alan açısından kısa bir değerlendirme yapmak mümkündür. Tarımsal alan son 10 yıllık dönem içerisinde yaklaşık 20 milyon dekar azalmıştır. En büyük azalış tarla alanlarında meydana gelirken, sebze alanları 2005 yılına kadar artmış, sonra 500 bin dekara yakın bir azalış göstermiştir. Tarla ve sebze alanlarının dışında meyve alanlarına baktığımızda son 10 yıllık dönemde 3 milyon dekara yakın bir artış görülmektedir. Her ne kadar önemli düzeyde tarla tarımı azalsa da, tarla tarımından meyve tarımına doğru az da olsa bir yönelişin olduğunu söylemek mümkündür. Tarımın önemli göstergelerinden biri olan makineleşme düzeyi ise zaman içerisinde düzenli bir artış göstermiştir. Mevcut veriler 1988 yılı sonrasının değerlendirmesini mümkün kılmaktadır. Bu yıldan sonra traktör sayısında yıllık ortalama 20 bin adetlik bir artış söz konusudur. En yüksek artış geçen yıla göre yaklaşık 67 binlik bir artışla 1997 yılında gerçekleşmiştir. En düşük artış ise yaklaşık 2,5 binlik artışla 2009 yılında gerçekleşmiştir. Biçerdöver sayısı ise son 10 yılda 2004 yılına kadar azalmış, sonra düzenli bir artış göstererek 2009 yılında yaklaşık 13 bin adet olmuştur (TÜİK, 2011). Türkiye tarımının önemli sorunlarından bir tanesi de, girdi fiyatlarının oldukça yüksek olmasıdır. Girdi konusu her ne kadar kapsam açısından mazot, gübre vb. değişkenleri içerse de, üreticilerin en çok yakındıkları konu olan mazot fiyatlarının karşılaştırmalı olarak irdelenmesi mümkündür. 2002 yılında Türkiye’de 1 litre mazotun fiyatı 1,10 TL iken, aynı yıl AB’de 1,13 TL, ABD’de 0,53 TL olmuştur. Son dönemde mazot fiyatlarında oldukça yüksek düzeylerde bir artış meydana gelmiştir. 2011 Temmuz ayı rakamlarına göre Türkiye’de 1 litre mazot 3,61, AB’de 3,29, ABD’de 1,69 TL olmuştur (Anonim, 2011e). Genel olarak uluslararası düzeyde mazot fiyatlarında bir artış görülse de, Türkiye’de meydana gelen artışın diğer ülke değerlerinden yüksek olduğunu söylemek mümkündür.

Şimdi bu paragrafın önemli sorunlarından birisi çok uzun. Ancak konumuz birden fazla mesaj veren paragraflar. Hatırladığım kadarıyla Türkiye tarımsal yapısıyla ilgili bilgi veriyorum. Ancak bakın işletme yapısı, istihdam, makineleşme ve girdi fiyatları konularının tamamı tek bir paragrafta. Bu konular tek bir cümle olarak da verilmemiş. Girdi fiyatları denilmiş, ardından girdi fiyatlarının Türkiye’de değişiminden tutun da, uluslararası fiyatlar ile karşılaştırılmasına girilmiş. Kısacası olmamış, sıkıcı ve uzun olmuş. 

En basitinden ne yapılabilir, her bir mesaj (işletme yapısı, istihdam, üretim, makineleşme ve girdi) ayrı paragraf olabilir. Paragraf yeniden yazılıp, sadeleştirilebilir. Ve en önemlisi okuyucunun bu paragrafı okurken ne hissedeceği hayal edilebilir. Eğer yazar olarak ben bile sıkılıyorsam, okuyucu en iyi ihtimalle sıkılacak ve metni okumayı bırakacaktır.

Sonuç olarak 1 paragraf 1 mesaj vermelidir. 

Araştırma Teknikleri kategorisine gönderildi | Yorum yapın

İsviçre Yolculuğu

2014 yılının ortasında ABD Yolculuğu başlıklı bir yazı yazmıştım. O dönem TÜBİTAK’ın doktora öğrencilerine verdiği bursu kazanmış ve 1 yıl süreliğine ABD’ye giderek ziyaretçi araştırmacı olarak çalışmıştım.

Şimdiki yazımız ise İsviçre Yolculuğu, önümüzdeki hafta (1 Mart) itibariyle İsviçre’ye gidiyorum ve Cenevre Üniversitesi‘nde ziyaretçi araştırmacı olarak çalışacağım. Bu ziyaretimin finansörü önceki gidişimde olduğu gibi TÜBİTAK. Bu sefer de doktora sonrası araştırmacılara verilen bursu kazandım.

İsviçre ile ilgili hikâyeye geçmeden önce bir noktayı belirtmek istiyorum. Bana sorarsanız Türkiye’de bir araştırmacının alacağı ve alması gereken en güzel burslardan biri TÜBİTAK’ın sağladığı doktora sonrası araştırmacı bursu. Ama nedense bu bursa yeterince başvuru yok. TÜBİTAK açıklamalarına göre bu yıl Tarımsal Bilimler alanında toplamda 39 kişi başvurmuş ve 20’sine burs vermişler. Yani bizim alanımızda başvuran her iki kişiden birine burs çıkmış. Benim şaşırdığım koca Tarımsal Bilimler alanında toplamda 39 kişinin başvurması. Çok düşük bir rakam. O yüzden özellikle genç araştırmacılar lütfen başvurun, danışman hocaları veya sayın kurum yöneticilerimiz lütfen araştırmacılarınızı başvurmaları yönünde teşvik edin.

Şimdi gelelim bizim İsviçre yolculuğuna. Bu sefer Tarım Ekonomisi Bölümü’ne değil, Cenevre Üniversitesi’nin Ekonomi ve Ekonometri Enstitüsü‘ne gidiyorum. Çalışacağım hoca Prof. Dr. Salvatore Di Falco. Konumuz pamuk tarımında desteklerin etkisi. Ancak sadece bu konu ile kalmayacağız. Elimizde çeşitli birçok veri seti var ve amacım birçok çalışma yapmak.

Asıl öğrenmek istediğim konulardan birisi makalelerin satış süreci. Birçok araştırmamız yeterince anlatamadığımız veya düzeltemediğimiz veya geliştiremediğimiz için yayımlanmıyor. Prof. Di Falco, ERAE dergisinin editörü. Böylelikle ilk soracağımız soru, hocam bizim makaleleri neden masa reddi ile geri gönderiyorsunuz : ). Ve tabi ki makalemizi geliştirip, bu yayın sürecini nasıl daha az göz yaşıyla atlatabiliriz.

Kapanışta birkaç teşekkür etmek istiyorum. Öncelikle sadece resmi değil, gönüllerimizin de danışmanı olan ve beni bursa başvurmaya yeniden teşvik eden sayın hocam Prof. Dr. Emine Olhan‘a teşekkür ediyorum. TÜBİTAK’a projemize vermiş olduğu ve gerçekten de önemli bir kaynak ile desteklediği için teşekkürlerimi sunuyor, verdikleri bursun değerini bildiğimi ve en iyi şekilde kullanacağımı belirtiyorum. Tarım ve Orman Bakanlığı ile iş birliği yapmamıza ve veri temininden tutun, sahada anlamadığımız en basit soruları bile içtenlikle ve sabırla cevaplayan sayın Dr. Mehmet Hasdemir‘e teşekkürlerimi sunuyorum. Son olarak beni ziyaretçi araştırmacı olarak kabul eden Prof. Dr. Salvatore Di Falco‘ya teşekkürlerimi iletiyorum.

Akademik Magazin kategorisine gönderildi | Yorum yapın

Tarım Politikası Uygulama Dersi 2020

Tarım Politikası Uygulama Dersi Tarihleri

20.02.2020 – Perşembe 9:00-12:00
26.02.2020 – Çarşama 13:15-16:00
27.02.202 – Perşembe 9:00-12:00

Ders İçeriği

Ders Sunuları

Ders Notu

Ödevler

Ders kategorisine gönderildi | Yorum yapın

Lütfen Kısaltma Kullanmayın (LKK)

Bir akademik yayını okurken en çok zorlandığım konuların başında kısaltmalar gelmektedir. Kısaltma ile demek istediğim şu:

Organisation for Economic Co-operation and Development” yazıyoruz. Hemen yanına bir parantez ile “OECD“yi ekliyoruz. Böylelikle metnimiz “Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD)” oluyor. Ardından devam eden bütün metin boyunca sadece kısaltma olan “OECD“yi yazıyoruz. Ne kadar işlevsel değil mi? Eee bundan ne sorun var acaba?

Şimdi kısaltma iyi güzel hoş, ancak bazı araştırmacılar bu kısaltma işini abartıyor ve metin okuması imkansız sürekli bu kısaltma neydi şu kısaltma neydi diye geriye bakmayı gerektiren bir hal alıyor. 

Şimdi kendimden bir örnek vereyim. Ben yüksek lisans tezimi yazarken “İkinci Dünya Savaşı“nı “İDŞ” diye kısaltmıştım ve tabi ki danışman hocam tarafından kibarca böyle bir şeye gerek olmadığını açık bir şekilde kelimenin tamamını yazabileceğim söylenmişti. İşte kısaltma kullanmayın derken benim gibi böyle garip gereksiz kısaltmalar kullanmayın demek istiyorum.

Bu konuda bugün okuduğum ve bu yazıyı yazmama sebep olan uluslararası düzeyde güzel bir dergide yayımlanmış bir makaleden örnek vermek istiyorum. Makalenin içeriği önemli olmadığı için sadece görebildiğim kısaltmaları vereyim:

NSSO

PDS

OLS

OECD

CES

MPCE

LIG

LMIG

UMIG

HIG

CU

FP

HH

NSS

CPI-IW

CPI-AL

Cal

Pro

FPS

QR

CU

AAY

FSC

Evet bunlar sadece 1 makalede olan kısaltmalar ve muhtemelen ben birazını kaçırdım, eksik yazdım. Tamam güzel kısaltma kullanacağız yerden tasarruf etmek için. Ancak bir iki sefer kullandığımız bir kelime grubunu kısaltmaya gerek yok. Kendi kafamızdan benim İDŞ gibi kısaltmalar uydurmaya gerek yok. Bu durum okuyucuları aşırı derecede yoruyor ve muhtemelen makaleyi okumalarını bırakmaya neden oluyor. Asıl sorun da yazar açısından. Eminim bu makale sadece bu kısaltmalarını azaltsa, çok daha fazla atıf alır. Çünkü gerçekten makalenin atıf sayısı yayımlandığı yıla ve yere göre düşük kalmış. 

Sonuç olarak 

LKK!

Araştırma Teknikleri kategorisine gönderildi | Yorum yapın

Stata Programı İçin Öğrenme Kaynakları

Stata programını kendi başınıza öğrenmek zorunda mısınız? O zaman doğru yerdesiniz. Burada kullandığım birkaç kaynağı sizinle paylaşacağım. Kullanın kullandırın diyor hemen kaynakları veriyorum.

Stata List Forum Sayfası

Doğrudan bu sayfada arama yapabilir veya Google üzerinden Stata’da öğrenmek istediğiniz konuyu yazınca buraya yönlenirsiniz. Stata kullanırken en çok kullanacağınız sayfa burası. Burada muhtemelen sizin karşılaştığınız sorunu birisi sormuş ve cevabını almıştır. Eğer bulamazsanız sorunuzun cevabını siz kendiniz de sorabilirsiniz. Yardımcı olan çok değerli insanlar var. Tek yapmanız gereken forumun basit bir kaç kuralı var onlara uymak (gerçek adınızı kullanmak ve sorunuzu açıklayıcı ve mümkünse örnek bir veri setiyle sormak). Bu arada buradan Nick Cox‘a bir teşekkür göndereyim. Sorularınızın çoğunun bu değerli insan tarafından cevaplandığını göreceksiniz.

Econometrics Academy

Programı en iyi öğrenmenin yolu onu kullanmak ve bunu ekonometri öğrenerek yapabilirsiniz. Econometrics Academy sayfasında bir konunun Stata’da uygulanması kodlarıyla birlikte paylaşılıyor. Çok faydalı bir kaynak.

Youtube

En güzel öğrenme kaynaklarından biri. Doğrudan soruyu arayabilirsiniz veya yeni başlıyorsanız, Stata’nın playlistine göz atabilirsiniz.

Stata Manuels

En çok kullandığım kaynaklardan bir diğeri Stata’nın kullanım kılavuzları. Sürekli başvuracağınız kaynak dosyaları bunlar. Bir kod ne işe mi yarıyor, ya ben bu grafiği çizdim ama şu alttaki değişken adlarını nasıl renklendireceğim gibi sorularınız için sürekli kullanım kılavuzlarına başvuracaksınız.

Araştırmacı Do Dosyaları

Harvard Dataverse, ReplicationWiki, ICPSR gibi veya dergilerin makaleleri yayımladıkları sayfalardan yapılan araştırmaların verilerine ve Stata analiz kodlarına ulaşabilirsiniz. Bu yol (yapılan bir araştırma üzerinden öğrenmek) oldukça verimli.

Kitaplar

Stata kullanımı ile ilgili birçok uygulamalı kitap var. Programın kendi sayfasından ulaşabilirsiniz. Ayrıca bizim alandaysanız özellikle Microeconometrics using Stata kitabını tavsiye ederim. Bu kitabı yıllar önce bana tavsiye eden Cavit Pakel hocaya da teşekkürlerimi iletiyim burdan.

Sayfa Hakkında kategorisine gönderildi | Yorum yapın

Güncel Literatürü Nasıl Takip Ederiz?

Kendi alanımızda veya ilgi duyduğumuz bir alanda son çıkan akademik yayınları nasıl takip edebiliriz? Kullandığım çok basit bir yolu söyleyeceğim: RSS 

Yapmamız gereken RSS kayıtlarını okuyabilecek bir internet sayfasına üye olmak. Örneğin ben feedly adresini kullanıyorum. 

Üyelik işlemini tamamladıktan sonra takip etmek istediğimiz derginin internet sayfasına gidiyoruz. Örnek olarak Food Policy dergisine bakalım. Genelde aşağılarda bir yerde RSS bağlantısı olacaktır. Bu bağlantıya tıklıyoruz. Bize şu şekilde bir adres veriyor:

http://rss.sciencedirect.com/publication/science/03069192

Bu adresi feedly internet sayfasında ADD CONTENT bağlantısına tıklayıp yapıştırıyoruz. (Bende sol alt köşede yer alıyor.) Hepsi bu kadar. Artık Food Policy’de her çıkan yayın bizim feedly adresimize gelecek. Şimdi yapmamız diğer dergileri veya internet sayfalarını feedly adresimize eklemek…

Bu arada telefon uygulaması da var feedly sayfasının. Böylelikle telefondan da çok kolay bir şekilde güncel literatürü takip edebilirsiniz..

Araştırma Teknikleri kategorisine gönderildi | Yorum yapın

Tarım Politikası Uygulama Dersi 2019

Bu yazı 2018-2019 Bahar Yarıyılında Ankara Üniversitesi Tarım Ekonomisi Bölümü’nde verilen Tarım Politikası Uygulama Dersi ile ilgilidir. Zamanla güncelenecektir.

İlk uygulama: Okuma Parçası

Uygulama Ders Notu

Sayfa Hakkında kategorisine gönderildi | Yorum yapın