Türkiye Genel Sosyal Saha Araştırması (TGSS), Türkiye’nin sosyal, kültürel, ekonomik ve politik yapısını anlamak amacıyla tasarlanmış kapsamlı ve öncü bir sosyal saha araştırmasıdır. Bu araştırma, 18 yaş ve üzeri bireylerin yaşamını şekillendiren konuları çok yönlü bir yaklaşımla ele alarak, Türkiye’nin toplumsal yapısını anlamaya yönelik en geniş ölçekli çalışmalardan biridir.
TGSS’nin temel amacı, Türkiye’deki toplumsal yapıyı, sosyal davranışları, tercihleri ve yaşam standartlarındaki değişimleri takip etmektir. Araştırma ile elde edilen yüksek kaliteli ve nitelikli verilerin akademisyenler, öğrenciler, politika yapıcılar, sivil toplum kuruluşları ve toplumsal konulara ilgi duyan herkesin erişimine sunulması hedeflenmektedir.
TGSS, Türkiye’nin toplumsal yapısını çok boyutlu bir şekilde analiz etmeyi amaçlar. Bu doğrultuda araştırma, aşağıdakiler gibi geniş bir konu yelpazesini kapsar:
TGSS, uluslararası karşılaştırmalara olanak tanımak amacıyla Amerika’da 1972’den beri yapılan General Social Survey (GSS) gibi çalışmalar örnek alınarak tasarlanmıştır. Ayrıca, Avrupa Sosyal Araştırması (ESS), Dünya Değerler Araştırması (WVS) ve Uluslararası Sosyal Araştırma Programı (ISSP) gibi küresel araştırmalarla kıyaslanabilir bir yapıya sahiptir. Bu özellik, Türkiye’deki sosyal değişimleri diğer ülkelerle karşılaştırmalı olarak analiz etmek için önemli bir kaynak sağlar.
Bu veri seti, akademisyenler, politika yapıcılar ve toplum araştırmalarıyla ilgilenen herkes için eşsiz bir kaynak niteliğindedir.
Resmi Web Sitesi
https://www.tgss.org.tr/
Tam Rapor (PDF)
Türkiye’nin
Toplumsal Haritası: TGSS 2024 İndir
Veri Seti ve Codebook Erişim Duyurusu
Veri
Seti Erişime Açıldı
Özet Kitapçık
Türkiye’nin
Toplum Haritası: TGSS 2024 Özet
İletişim
E-posta: tgss@isar.org.tr
File -> Open -> Data adımları izlenir.TGSS 2024 veri setimizin SPSS’e yükleme adımları grafik olarak aşağıda gösterilmiştir.
Data View Ekranı
Variable View Ekranı
Variable View (Değişkenler Sözlüğü): Bir veri
setinde ne olduğunu anlamak için ilk bakılması gereken yerdir. Burada
değişkenlerin isimleri (Name), etiketleri
(Label), değerleri ve bu değerlerin etiketleri
(Values), ayrıca kayıp verilerin
(Missing Values) tanımlamaları bulunur.
Örnek Değişkenler: ID (ayırt edici kimlik), gender (cinsiyet), age (yaş), degree urban (kentleşme durumu: 1-kırsal, 2-orta yoğun kent, 3-yoğun kent), educ (eğitim seviyesi). Bu kısımda ilgili yerlere tıklayarak değişkenlerin yapısını rahatlıkla öğrenebilirim.