Karşılaştırma çalışması, anlamlı içgörüleri ortaya çıkarmak için farklılıkları ve benzerlikleri analiz etmemize yardımcı olan araştırmada hayati bir araçtır. Bu makale, karşılaştırma çalışmalarının nasıl tasarlandığını, uygulamalarını ve bilimsel ve pratik araştırmalardaki önemini ele almaktadır.
Karşılaştırma, beynimizin öğrenmek için nasıl eğitildiğidir. Çocukluğumuzdan itibaren kendimizi eşyalar, renkler, insanlar, durumlar arasında ayrım yapmak üzere eğitiriz ve karşılaştırma yaparak öğreniriz. Karşılaştırma bize özelliklerle ilgili bir bakış açısı kazandırır. Karşılaştırma bize bir üründe veya bir süreçte çeşitli özelliklerin varlığını ve yokluğunu görme yeteneği kazandırır. Bu doğru değil mi? Karşılaştırma bizi neyin diğerinden daha iyi olduğu fikrine götürür ve bu da yargımızı oluşturur. Dürüst olmak gerekirse, kişisel yaşamda karşılaştırma bizi inanç sistemlerimizi etkileyebilecek yargılara götürebilir, ancak bilimsel araştırmalarda karşılaştırma gerçekleri ortaya çıkarmanın temel bir ilkesidir.
Bilim camiası karşılaştırma yapar, örnekler, ekosistemler, ilaçların etkisi ve tüm faktörlerin etkisi kontrolle karşılaştırılır. Sonuçlara bu şekilde ulaşırız. Bu blog yazısı ile karşılaştırmalı bir çalışma analizinin nasıl tasarlanacağını öğrenmek ve yöntemin ince gerçeklerini ve günlük bilimsel araştırmalarımızdaki uygulamalarını anlamak için bize katılmanızı istiyoruz.
Karşılaştırma Çalışması Tasarım Türlerini Keşfetmek
Karşılaştırma çalışmaları, maruziyetler ve sonuçlar arasındaki ilişkileri değerlendirmek için kritik öneme sahiptir ve belirli araştırma hedeflerine göre uyarlanmış çeşitli metodolojiler sunar. Bunlar genel olarak tanımlayıcı ve analitik çalışmalar, vaka kontrol çalışmaları ve boylamsal ve kesitsel karşılaştırmalar dahil olmak üzere çeşitli türlerde kategorize edilebilir. Her bir karşılaştırmalı araştırma türünün kendine özgü özellikleri, avantajları ve sınırlamaları vardır.
Tanımlayıcı Karşılaştırma Çalışması
- Bir nüfusun veya olgunun özelliklerini tanımlamayı amaçlar.
- Nedensel çıkarımlar yapmadan durumun anlık bir görüntüsünü sağlamaya odaklanın.
- Örnekler arasında sağlık davranışları, demografik bilgiler veya hastalık yaygınlığı hakkında veri toplayan anketler yer almaktadır.
Analitik Karşılaştırma Çalışması
- Değişkenler arasındaki ilişkileri belirlemeye çalışır, genellikle hipotezleri test eder.
- Bu çalışmalar gözlemsel (vaka-kontrol çalışmaları gibi) veya deneysel (randomize kontrollü çalışmalar gibi) olabilir.
- Potansiyel nedensel bağlantıları değerlendirmek için farklı maruziyetlere sahip gruplar arasındaki sonuçları karşılaştırmayı içerirler.
Vaka-Kontrol Çalışmaları
Vaka-kontrol çalışması, belirli bir rahatsızlığı olan bireyleri (vakalar) rahatsızlığı olmayanlarla (kontroller) karşılaştıran bir gözlemsel çalışma türüdür. Bu tasarım özellikle nadir görülen hastalıkların veya hastalara yönelik sonuçların incelenmesi için kullanışlıdır.
Temel Özellikler
- Geriye dönük niteliktedir: Vaka-kontrol çalışmaları, sonuçla ilişkili maruziyetleri belirlemek için zamanda geriye bakar. Önce vakalar belirlenir, ardından benzer ancak rahatsızlığa sahip olmayan kontroller seçilir.
- Verimlilik: Kohort çalışmalarından daha hızlı ve daha ucuzdurlar, bu da onları potansiyel ilişkilere yönelik ön araştırmalar için ideal kılar.
- Çoklu Maruziyetler: Araştırmacılar birden fazla risk faktörünü aynı anda inceleyebilir, bu da karmaşık hastalıkları incelerken faydalıdır.
Avantajlar
- Nadir hastalıkları veya salgınları incelemek için uygundur.
- Diğer çalışma tasarımlarına kıyasla daha az kaynak gerektirir.
- Daha fazla araştırma yapılmasına veya hipotez oluşturulmasına yol açacak içgörüler sağlayabilir.
Dezavantajlar
- Vakaların maruziyetleri kontrollerden farklı hatırlayabildiği hatırlama yanlılığı gibi yanlılıklara yatkındır
- Nedenselliği kesin olarak ortaya koyamazlar; sadece ilişkileri önerebilirler.
- Uygun kontrollerin seçimi zor olabilir ve sonuçların geçerliliğini etkileyebilir.
Vaka kontrol çalışması hakkında daha fazla bilgi edinin Burada!
Boylamsal ve Kesitsel Karşılaştırma Çalışması
Boylamsal Çalışmalar
- Zaman içinde aynı değişkenlerin tekrarlanan gözlemlerini içerir.
- Bir nüfus veya birey içindeki değişim ve gelişmeleri incelemek için kullanışlıdır.
- Araştırmacıların maruziyet ve sonuç arasındaki zamansal ilişkileri değerlendirmesine olanak tanıyarak nedensel çıkarımı geliştirir.
Kesitsel Çalışmalar
- Bir popülasyondan zaman içinde tek bir noktada veri toplayın.
- Zaman içindeki değişikliklerden ziyade koşulların veya davranışların yaygınlığını değerlendirmeye odaklanın.
- İlişkileri belirlemek için faydalıdır ancak maruziyet ve sonucun eşzamanlı ölçümü nedeniyle neden-sonuç ilişkilerini belirleyemez.
| Çalışma Türü | Açıklama | Avantajlar | Dezavantajlar |
| Tanımlayıcı | Nedensel çıkarım olmaksızın özellikleri tanımlar | Basit ve hızlı veri toplama | İlişki kurmada sınırlı |
| Analitik | İlişkiler hakkındaki hipotezleri test eder | İlişkileri tanımlayabilir | Daha fazla kaynak gerektirebilir |
| Vaka-Kontrol | Vakaları kontrollerle retrospektif olarak karşılaştırır | Nadir hastalıklar için etkili | Önyargılar ve nedensellik kurulamaz |
| Boylamsal | Denekleri zaman içinde gözlemler | Değişiklikleri ve nedensel ilişkileri değerlendirebilir | Zaman alıcı ve pahalı |
| Kesitsel | Değişkenleri zaman içinde bir noktada ölçer | Hızlı ve anlık bir görüntü sağlar | Nedensellik belirlenemiyor |
Güvenilir Bir Karşılaştırma Çalışması Yürütmenin Temel Adımları
Bir karşılaştırma çalışması yürütmek, değişkenleri sistematik olarak analiz etmek, güvenilir ve geçerli sonuçlar elde etmek için yapılandırılmış bir yaklaşım gerektirir. Bu süreç birkaç temel adıma ayrılabilir: araştırma sorusunun formüle edilmesi, değişkenlerin ve kontrollerin belirlenmesi, vaka çalışmalarının veya örneklerin seçilmesi ve veri toplama ve analizi. Her adım, çalışma bulgularının geçerliliğini ve güvenilirliğini sağlamak için çok önemlidir.
- Araştırma Sorusunun Formüle Edilmesi
Herhangi bir karşılaştırmalı çalışmanın ilk adımı araştırma sorusu. Bu soru, analiziniz yoluyla neyi keşfetmeyi veya anlamayı amaçladığınızı ifade etmelidir.
Araştırma sorusu hakkında daha fazla bilgi için blogumuzu okuyun!
- Hedefleri Tanımlayın: Çalışmanızla ne elde etmek istediğinizi belirleyin. Örneğin, iki tedavinin etkinliğini mi karşılaştırıyorsunuz, pazar eğilimlerini mi anlıyorsunuz veya ürün özelliklerini mi değerlendiriyorsunuz? Net hedefler araştırmanızın yönüne rehberlik eder.
- Özgünlük: Araştırma sorusu spesifik ve odaklı olmalıdır. Örneğin, "Bu ürünler nasıl karşılaştırılır?" sorusu yerine, "Ürün A ve Ürün B arasındaki kullanıcı memnuniyeti farklılıkları nelerdir?" sorusunu belirtin.
- Alaka düzeyi: Sorunun çalışma alanınızla ilgili olduğundan ve mevcut bilgi veya uygulamadaki bir boşluğu ele aldığından emin olun.
- Değişkenlerin ve Kontrollerin Belirlenmesi
Araştırma sorusu oluşturulduktan sonra, bir sonraki adım, araştırma için gerekli değişkenler çalışmaya dahil edilmiştir.
- Bağımsız Değişkenler: Bunlar manipüle edeceğiniz veya karşılaştıracağınız faktörlerdir. Örneğin, iki eğitim programı karşılaştırılıyorsa, bağımsız değişken programın türü olabilir.
- Bağımlı Değişkenler: Bunlar ölçeceğiniz sonuçlardır. Eğitim örneğinden devam edersek, bu öğrenci performansı veya katılım seviyeleri olabilir.
- Kontroller: Karşılaştırmanın adil olmasını sağlamak için sabit tutulması gereken kontrol değişkenlerini belirleyin. Bu, sonuçları etkileyebilecek yaş veya sosyoekonomik durum gibi demografik faktörleri içerebilir.
- Vaka Çalışmalarının veya Örneklerin Seçilmesi
Uygun olanın seçimi vaka çalışmaları veya örnekler geçerli sonuçlar elde etmek için kritik öneme sahiptir.
- Seçim Kriterleri: Araştırma sorunuzla uyumlu vakaları veya örnekleri seçmek için net kriterler tanımlayın. Çalışılan bağımsız değişken açısından farklılık gösterirken ilgili açılardan karşılaştırılabilir olduklarından emin olun.
- Örneklem Büyüklüğü: İstatistiksel anlamlılığı sağlamak için yeterli bir örneklem büyüklüğü belirleyin. Daha büyük bir örneklem daha güvenilir sonuçlar sağlayabilir ancak aynı zamanda daha fazla kaynak gerektirir.
- Çeşitlilik: Bulguların farklı bağlamlar veya popülasyonlar arasında genellenebilirliğini artırmak için örnekleminize çeşitli denekleri dahil etmeyi düşünün.
- Veri toplama ve analiz
- Veri toplama doğru olmalıdır
- Tüm gözlemlerin uygun formatlarda kaydedildiğinden emin olun
- Sonuçlardan herhangi birini varsaymayın ve sonuçlarınıza karşı tarafsız olun.
- Verilerinizi tanımlamak için aşağıdaki veri analizi yöntemlerinden herhangi birini uygulayın
Karşılaştırmalı çalışma için analiz yöntemleri Karşılaştırmalı çalışma Analiz ve Bulgular
Nitel ve Nicel Karşılaştırmalı Yöntemler
Karşılaştırmalı çalışma araştırmacıları genellikle önemli bir kararla yüzleşmek zorundadır: nitel yöntemlerden birini mi, nicel yöntemleri mi benimseyecekler yoksa her ikisini mi birleştirecekler? "Nitel Karşılaştırmalı Yöntemler, olguları ayrıntılı ve bağlamsal analiz yoluyla anlamaya odaklanır.
Bu yöntemler, mülakatlar, vaka çalışmaları veya etnografiler dahil olmak üzere sayısal olmayan verileri içerir. İlgili içgörüler elde etmek için kalıpların, temaların ve anlatıların araştırılmasıdır. Örneğin, sağlık hizmetleri sistemleri, hastaların bakım deneyimleri hakkında bazı tıp uzmanlarıyla yapılan nitel görüşmelere dayalı olarak karşılaştırılabilir. Bu, görülen farklılıkların "neden" ve "nasıl" olduğunu daha derinlemesine incelemeye yardımcı olabilir ve ayrıntılı olarak bol miktarda bilgi sunabilir.
Diğeri ise ölçülebilir, sayısal verilere dayanan Nicel Karşılaştırmalı Yöntemlerdir. Bu analiz türü, değişkenler arasındaki eğilimleri, korelasyonları veya nedensel ilişkileri belirlemek için istatistiksel analiz kullanır. Araştırmacılar nesnel karşılaştırmalar yapmak için anketleri, nüfus sayımı verilerini veya deneysel sonuçları kullanabilir. Örneğin, ülkeler arasındaki eğitim çıktıları karşılaştırılırken genellikle standartlaştırılmış test puanları ve mezuniyet oranları kullanılır. Nicel yöntemler, genellikle daha büyük popülasyonlara genellenebilen net, tekrarlanabilir sonuçlar verir, bu da onları ampirik doğrulama gerektiren çalışmalar için gerekli kılar.
Her iki yaklaşımın da avantajları ve dezavantajları vardır. Nitel araştırma derin ve zengin bir içeriğe sahip olsa da nicel yaklaşımlar genişlik ve kesinlik sunar. Araştırmacılar bu seçimi genellikle kendi çalışmalarının amaçlarına ve kapsamına göre yaparlar.
Karma Yöntemler Yaklaşımı
Karma yöntem yaklaşımı, hem nitel hem de nicel teknikleri tek bir çalışmada birleştirerek araştırma problemine bütüncül bir bakış açısı kazandırır. Karma yöntem tasarımında araştırmacı, daha genel kalıpları belirlemek için birincil nicel verileri toplayabilir ve ardından aynı kalıplara daha fazla ışık tutmak için nitel görüşmelere odaklanabilir. Örneğin, yeni bir çevre politikasının etkinliği üzerine bir çalışma, istatistiksel eğilimler ve kirlilik seviyelerinin analizi ile başlayabilir. Daha sonra araştırmacı, politika yapıcılar ve sektör paydaşlarıyla yapılan görüşmeler aracılığıyla politikanın uygulanmasındaki zorlukları araştırır.
Karma yöntem tasarımlarının birkaç türü vardır, örneğin:
- Sıralı Açıklayıcı Tasarım: Burada, önce nicel veriler toplanır ve analiz edilir, ardından nicel bulguları açıklamak için nitel veriler gelir.
- Eşzamanlı Üçgenleme Tasarımı: Hem nitel hem de nicel veriler birlikte toplanır ve daha sonra bulguları doğrulamak için karşılaştırılır.
- Gömülü Tasarım: Bir yöntem (nitel veya nicel) diğerinin içine yerleştirilir ve tamamlayıcı bir rol oynar.
Karma yöntem yaklaşımı, karmaşık olguların daha incelikli bir şekilde anlaşılmasını sağlayarak karşılaştırmalı çalışmaları daha sağlam hale getirir ve özellikle multidisipliner araştırmalarda yararlı olur.
Karşılaştırmalı Araştırmalarda Kullanılan Araç ve Teknikler
Etkili karşılaştırmalı araştırma, veri toplamak, analiz etmek ve yorumlamak için çeşitli araç ve tekniklere dayanır. Bu araçlar, uygulamalarına göre genel olarak kategorize edilebilir:
1. Veri Toplama Araçları
- Anketler ve Soru Formları: Büyük ölçekli nicel veri toplama için, özellikle sosyal bilimlerdeki karşılaştırmalar için.
- Mülakatlar ve Odak Grupları: Bireysel perspektiflerin derinlemesine tartışılabildiği nitel araştırmalar için faydalıdır.
- Gözlem Teknikleri: Bazı durumlarda, araştırmacılar karşılaştırma yapmak için çeşitli ortamlardaki davranışları veya olayları doğrudan gözlemleyebilirler.
2. Veri Analiz Teknikleri
İstatistiksel Paket: SPSS, R ve SAS ile nicel veriler üzerinde regresyon analizi, ANOVA ve hatta bir korelasyon çalışması yapmak için çeşitli analizler yapmak için kullanılabilir.
Nitel Analiz Yazılımı: Nitel verilerin kodlanması ve analizi için, eğilimlerin ve temaların bulunmasına yardımcı olacak NVivo ve ATLAS.ti yazılımları çok ünlüdür.
Karşılaştırmalı Vaka Analizi (CCA): Bu teknik, benzerlikleri ve farklılıkları belirlemek için vakaları sistematik olarak karşılaştırır ve genellikle siyaset bilimi ve sosyolojide kullanılır.
3. Görselleştirme Araçları
Grafikler ve Çizelgeler: Nicel verilerin görsel temsilleri, farklı gruplar veya bölgeler arasında sonuçların karşılaştırılmasını kolaylaştırır.
Haritalama Yazılımı: Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS), mekansal verilerin analizinde kullanışlıdır ve bu nedenle çevre ve politika çalışmalarında özellikle faydalıdır.
Araştırmacılar doğru araç ve teknikleri bir araya getirerek karşılaştırmalı analizlerinin doğruluğunu ve derinliğini artırabilir, böylece bulgular güvenilir ve aydınlatıcı olur.
Bir Karşılaştırma Çalışmasında Zorlukların Üstesinden Gelmek
Bir karşılaştırma çalışmasında geçerlilik ve güvenilirliğin sağlanması çok önemlidir, çünkü bu unsurlar sonuçların inandırıcılığını ve tekrarlanabilirliğini doğrudan etkiler. Geçerlilik, çalışmanın ölçmeyi amaçladığı şeyi gerçekten ölçme derecesini ifade ederken, güvenilirlik sonuçların tutarlılığı ve tekrarlanabilirliği ile ilgilidir. Farklı veri setleri, araştırma bağlamları veya farklı katılımcı grupları söz konusu olduğunda, mesele bu iki açıdan ele alınmaktadır. Geçerliliği sağlamak için araştırmacıların çalışma çerçevelerini dikkatle tasarlamaları ve ilgilenilen değişkenleri gerçekten yansıtan uygun göstergeleri seçmeleri gerekir. Örneğin, ülkeler arasındaki eğitim çıktılarını karşılaştırırken, PISA puanları gibi standartlaştırılmış ölçütlerin kullanılması geçerliliği artırır.
Güvenilirlik, tüm karşılaştırma noktaları için tutarlı metodolojilerin ve iyi tanımlanmış protokollerin kullanılmasıyla artırılabilir. Anketlerin veya mülakat kılavuzlarının pilot testi, tam ölçekli veri toplamadan önce tutarsızlıkların belirlenmesine ve düzeltilmesine yardımcı olur. Ayrıca, araştırmacıların prosedürlerini, çalışmanın benzer koşullar altında tekrarlanabilmesini sağlayacak şekilde belgelemeleri önemlidir. Akran değerlendirmesi ve mevcut çalışmalarla çapraz doğrulama da hem geçerlilik hem de güvenilirliğin gücünü artırır.
Kültürel ve Bağlamsal Önyargıların Ortadan Kaldırılması
Karşılaştırmalı çalışmalar, özellikle de bölgeler veya ülkeler arasında yapılanlar, kültürel ve bağlamsal önyargılara açıktır. Bu tür önyargılar, araştırmacılar kendi kültürel lenslerini getirdiklerinde ortaya çıkar ve bu da farklı bağlamlardaki verilerin analizini etkileyebilir. Bunun üstesinden gelmek için kültüre duyarlı bir yaklaşım uygulamak gerekir. Araştırmacılar, çalışmaya dahil olan yerlerin sosyal, siyasi ve tarihi bağlamları konusunda eğitimli olmalıdır. Yerel uzmanlar veya araştırmacılarla işbirliği yapmak, gerçek içgörüler getirecek ve bulguları ilgili kültür çerçevesinde uygun şekilde yorumlayacaktır.
Dil engelleri de özellikle nitel çalışmalarda yanlılık riski oluşturmaktadır. Anketlerin veya mülakat metinlerinin çevrilmesi, anlamlarda ince kaymalara yol açabilir. Bu nedenle, profesyonel çevirmenlerin istihdam edilmesi ve geri çeviri yapılması (çevrilen materyalin orijinal dile geri çevrilmesi) orijinal anlamın korunmasını sağlar. Ayrıca, araştırma raporlarında kültürel nüansların belirtilmesi okuyucuların bağlamı anlamasına yardımcı olarak şeffaflığı ve bulgulara güveni artırır.
Büyük Veri Setlerinin İşlenmesi
Karşılaştırılabilirlik araştırmaları büyük veri kümeleri içerir ve özellikle de ülkeler arası veya boylamsal çalışmalar söz konusu olduğunda önemli zorluklar ortaya çıkarır. Genellikle büyük veri, verilerde tutarlılık, eksik değerler ve entegrasyon zorlukları anlamına gelir. Bu zorlukların üstesinden gelmek için sağlam veri yönetimi uygulamalarına yatırım yapılmalıdır. Veri analizi için SQL ve Python veya R, veri tabanı yönetimi ve veri işleme görevlerini çok daha kolay ve yönetilebilir hale getirecektir.
Veri temizliği de çok önemli bir adımdır. Araştırmacılar verilerdeki hataları, aykırı değerleri ve tutarsızlıkları sistematik bir şekilde kontrol etmelidir. Temizliğin otomatikleştirilmesi çok zaman kazandırabilir ve insan hatası olasılığı azaltılabilir. Ayrıca, veri kümeleri büyükse kişisel bilgilerin anonimleştirilmesi gibi veri güvenliği ve etik hususlar da önem kazanır.
Etkili görselleştirme araçları, örüntülerin kolayca belirlenmesine ve sonuçların iletilmesine yardımcı olan Mind the Graph veya Tableau gibi karmaşık verilerin anlaşılmasını da kolaylaştırabilir. Büyük veri kümelerini bu şekilde yönetmek, karşılaştırmalı araştırmanın bütünlüğünü ve doğruluğunu sağlamak için gelişmiş araçlar, titiz bir planlama ve veri yapılarının net bir şekilde anlaşılmasını gerektirir.
Sonuç
Sonuç olarak, karşılaştırmalı çalışmalar, değişkenler arasındaki ilişkileri anlamak ve anlamlı sonuçlar çıkarmak için yapılandırılmış bir yaklaşım sağlayan bilimsel araştırmanın önemli bir parçasıdır. Araştırmacılar, farklı konuları sistematik olarak karşılaştırarak, sağlıktan eğitime ve ötesine kadar çeşitli alanlardaki uygulamaları bilgilendiren içgörüleri ortaya çıkarabilirler. Süreç, çalışmanın hedeflerine rehberlik eden net bir araştırma sorusunun formüle edilmesiyle başlar. Karşılaştırılabilirlik ve güvenilirlik, karşılaştırılan değişkenlerin geçerli bir şekilde kontrol edilmesiyle sağlanır. Doğru veri toplama ve analiz teknikleriyle doğru sonuçların elde edilebilmesi için iyi bir vaka çalışması veya örneklem seçimi önemlidir; aksi takdirde bulgular zayıflar. Nitel ve nicel araştırma yöntemleri uygulanabilir olup, her birinin karmaşık konuları incelemek için özel avantajları vardır.
Bununla birlikte, araştırmanın bütünlüğünü korumak için geçerlilik ve güvenilirliğin sağlanması, kültürel önyargıların üstesinden gelinmesi ve büyük veri kümelerinin yönetilmesi gibi zorlukların ele alınması gerekir. Nihayetinde araştırmacılar, karşılaştırmalı analiz ilkelerini benimseyerek ve titiz metodolojiler kullanarak kendi alanlarında bilginin ilerlemesine ve kanıta dayalı karar alma süreçlerine önemli ölçüde katkıda bulunabilirler. Blog için hazırlanan bu yazı, karşılaştırmalı çalışmalar tasarlama ve yürütme alanında girişimde bulunan kişiler için bir rehber görevi görecek ve etkili sonuçlar elde etmek için dikkatli planlama ve uygulamanın önemini vurgulayacaktır.
Mind the Graph ile Karşılaştırma Çalışmalarını Görsel Hikayelere Dönüştürme
Bir karşılaştırma çalışmasından elde edilen bulguları temsil etmek karmaşık olabilir. Mind the Graph görsel olarak etkileyici infografikler, grafikler ve diyagramlar oluşturmak için özelleştirilebilir şablonlar sunarak araştırmanızı net ve etkili hale getirir. Karşılaştırma çalışmalarınızı bir üst seviyeye taşımak için platformumuzu bugün keşfedin.
Haber bültenimize abone olun
Etkili görseller hakkında özel yüksek kaliteli içerik
bilimde iletişim.
Turkish 
English 
Chinese 
Czech 
Dutch 
French 
German 
Italian 
Indonesian 
Japanese 
Korean 
Polish 
Portuguese 
Russian 
Spanish 
Ukrainian 
Swedish 
Romanian 
Bulgarian 
Finnish 
Greek 
Hungarian 
Norwegian 
Danish 
Estonian 
Slovenian 
Lithuanian 
Latvian 
Slovak