A B C D E F DENEYSEL OLMAYAN (NON-EXPERIMENTAL) ARAŞTIRMA DESENLERİ A- Basit Betimsel Araştırma

Transkript

1 DENEYSEL OLMAYAN (NON-EXPERIMENTAL) ARAŞTIRMA DESENLERİ Mustafa SÖZBİLİR Deneysel Olmayan (Non- Experimental) Araştırmalar Denekler ve bulundukları ortam üzerinde değişiklik yapılmaz. Mevcut veya geçmiş zamandaki durumu tanımlamak amacıyla ölçümler ve gözlemler yapılır. Deneysel desende olduğu gibi neden-sonuç ilişkisini göstermek amaçlanmaz. 6 alt grupta incelenir: A B C D E F Basit Betimsel (Simple Descriptive) Karşılaştırmalı (Comparative) Ex-post Facto (Causal- Comparative) İlişkisel (Correlational) Tarama (Survey) İkincil Veri Analizi (Secondary Data Analysis) A- Basit Betimsel Araştırma Durum tespiti yapmaya yönelik araştırmalardır. Bir konu hakkında ilk defa araştırma yapılıyorsa oldukça yararlı bilgiler edinmemiz yardımcı olur. Amaçlar Nedir? Neydi? sorularıyla ifade edilir ve ne, nerede, nasıl sorularına cevap aranır. ÖRNEK: Üniversite öğrencileri ne kadar spor yapıyor? Basit Betimsel Araştırma Uzun Süreli (Longitudinal) Araştırmalar Uzun süreli (Longitudinal) Crosssectional Aynı denekler zaman içerisinde takip edilerek gelişmelerine bakılır. Uzun süreli araştırmalarda kendi arasında 3 e ayrılır. Trend Cohort Trend Çalışma: Hedefteki bir kitlenin yıllarca incelenmesinin esas alındığı çalışmalardır. (Örneğin üniversiteye giren öğrenciler). Panel Cohort Çalışma: Belli bir sürede aynı örneklem grubunun incelendiği çalışmadır. Panel Çalışma: Uzun bir süre boyunca aynı bireylerin incelendiği çalışmalardır. 1

2 Avantaj vs dezavantajlar Panel çalışmanın avantajları Aynı grupla çalışıldığından denekler karşılaştırılabilir. Öğrenciler benzer zaman diliminde ve benzer şartlarda cevap verirler. Trend çalışmalarının dezavantajı Deneklerin zaman içerisinde konuya ilgileri değişebilir. Cross-sectional/age) Araştırmalar Aynı anda her yaştan değişik gruplar alınıp incelenir ve bulgular bir araya getirilerek değişik yaşların özellikleri saptanabilir. Bu tip çalışmalarda örneklem daha geniş alınabildiğinden sonuçları evrene genellemek kolaydır. Çok sayıda kişi incelendiğinden gözlem yapma açısından uzun süreli incelemeden daha zordur, fakat kısa zamanda zengin bir veri elde etme şansı vardır. Cross-sectional vs Longitudinal İyi bir betimsel araştırmada en önemli unsurlar: Uzun Süreli (Longitudinal) Araştırma Avantajları Aynı özellikteki veya aynı denekler karşılaştırılır. Ucuzdur Crosssectional/age Daha büyük Yıllarca sürmez gruplarla çalışılır Dezavantajları Zaman alır Para, kaynak gerektirir Deneklere uzun süre ulaşılamayabilir Gruplar arası homojenlik sağlanamayabilir. Denek seçimi Veri toplama araçları. Betimsel araştırma sonuçları genellikle betimsel yollarla (tablo, grafikle ve anlatım) sunulur. B- Karşılaştırmalı (Comparative) Araştırma Karşılaştırmalı araştırmalarda bir değişkenin diğer değişkenle olan benzerliği veya farklılığı karşılaştırılır. Bir veya daha fazla grup arasında bağımlı değişkene göre farklılıkları inceler. Betimsel araştırmayı bir adım ileriye götürür. İki grup arasındaki fark tespit edebilir ancak bu farkın nedenleri bu yöntemle belirlenemez. B- Karşılaştırmalı (Comparative) Araştırma Farklı sorularla iki veya daha fazla grup deneğin özellikleri, tavır ve davranışlarını karşılaştırılır. ÖRNEKLER 8. Sınıf öğrencileri ile 9.sınıf öğrencilerinin okula karşı tutumları arasında bir fark var mıdır? Yeni öğretmenlerin deneyimli öğretmenlerden farkı nedir? Devlet okullarındaki öğrenci eğilimleri ile özel okullardaki öğrenci eğilimleri arasındaki fark nedir? 2

3 C- Ex-post Facto (Causal- Comparative) Araştırmalar Önceden oluşmuş bir veya daha çok koşulun denek gruplarında farklılıklara sebep olup olmadığını araştırır. Yani ex-post facto araştırma deseninde önceden olmuş durumlara ait veri toplanır. C- Ex-post Facto (Causal- Comparative) Araştırma Basamakları 1. Bağımlı değişkenin olabilir sebeplerini içeren bir araştırma problemi oluşturulur. Deneysel araştırmalarla kolayca karıştırılabilir. Çünkü her ikisinde de; Neden-sonuç (Cause-effect) ilişkilerine bakılır. Gruplar karşılaştırılır. İstatistiksel analiz ve sonuçların betimlenmesi benzerdir. Ama burada değişkenler sabittir, değiştirilemez, fakat sadece incelenir. 2. İlişkiyi açıklayabilen alternatif hipotezler kurulur. 3. Karşılaştırılacak gruplar belirlenir ve seçilir. 4. Veri toplanır ve analiz edilir. D - İlişkisel (Correlational) Araştırmalar Basit Korelasyon Basit (Bivariate) Korelasyon İlişkisel (Correlational) Araştırmalar Kestirim (Prediction) Çalışmaları- Regresyon Çoklu (Multiple) Korelasyon Bir grubun iki değişkeni arasında ilişkinin olup olamsdığına bakılır. ÖRNEK : Öğretmenlerin maaşı artınca derslerdeki verimi artar mı? Deneklerin ve araçların seçimi önemlidir. Basit regresyon Çoklu regresyon Lojistik Regresyon Yapısal eşitlik modellemisi (SEM) Yol (Path) Analizi Basit korelasyon çalışmalarının avantajı; eş zamanlı çalışılmasına imkan verir Kestirim/Tahmin (Prediction) Çalışmaları-Regresyon Bir veya daha fazla değişken kullanılarak bir şeyin gelecekteki durumuna yönelik kestirim yapılmaya çalışılır. Örneğin, öğrencilerin üniversite sınavındaki puanları ile üniversitedeki başarıları arasında ilişki var mıdır? Tahmin eden (Predictor) Değişken (Bağımsız değişken). (Üniversite giriş puanları). Tahmin edilen (Criterion) Değişken (Bağımlı değişken). (Üniversitedeki başarı). Tahmin Çalışmalarının (Regresyon) Doğruluğunu Etkileyen Faktörler? Tahmin etmeye yarayan (predictor) değişkenin ne kadar doğru ölçüldüğü Tahmin edilen (criterion) değişkenle tahmin etmeye yarayan (predictor) değişkenin ölçümü arasında geçen sürenin uzaması. 3

4 Regresyonla Korelasyon Arasındaki Fark Nedir? Korelasyonla ilişkinin olup olmadığı anlaşılır, regresyonla ise bir değişkenden diğer değişken kestirilir, yani ilişkinin niteliği belirlenir. Regresyon çalışmalarında önce tahmin etmeye yarayan değişken belirlenir, sonra tahmin edilen değişken belirlenir. Korelasyon çalışmalarında ise incelenen iki değişken de aynı anda belirlenir. Tahmin (Prediction) Çalışmaları Basit (Bivariate) Regresyon Bir bağımlı değişkenin bir bağımsız değişkenle kestirildiği regresyondur. Y= X+ Çoklu (Multiple) Regresyon Bir bağımlı değişkenin birden fazla bağımsız değişkenle kestirildiği regresyondur. Y= X X X 3 + Regresyon katsayıları ve beta yükü? Regresyon İfadesindeki Terimlerin Anlamları Y= X+ Burada; X: Bağımsız (Tahmine eden, Açıklayıcı) Değişken Y: Bağımlı (Tahmin edilen, Açıklanan, Etkilenen) Değişken 0 : X=0 olduğunda bağımlı değişkenin alacağı değer (kesim noktası) 1 : Regresyon Katsayısı : Hata terimi (Tahmin edilen ile gerçek değer arasındaki fark) Lojistik Regresyon Basit regresyondaki bağımlı değişken eğer kesikli değerler alıyorsa bu durumda jojistik regresyon kullnaılır. Örneğin, var yok, ölü-sağ vb. Çoklu Korelasyon Birden fazla değişken arasındaki ilişkiler aynı anda tespit edilmek istediğinde kullanılır. İleri istatistiksel bilgi ve beceri gerektirir. Yol analizi (path analysis) ve yapısal eşitlik modellemesi - SEM bunlardan bazılarıdır. Korelasyon Çalışmalarının Sonuçlarını Yorumlama Korelasyon ve Nedensellik Korelasyonlar doğru değişkenler arasında olmalıdır. Korelasyon bir şeyin nedenini asla açıklamaz! Yani pozitif korelasyon olması o şeyin nedeni olduğu anlamına gelmez. Abartılı-Doğru Kurulmamış (Spurious) Korelasyon Bir korelasyon iki şey arasındaki ilişkiyi temsil etmiyor veya olması gerekenden fazla temsil ediyorsa abartılı korelasyon denir. Mesela; Bir şeyi kendisiyle kıyaslayınca arasında yüksek bir ilişki çıkar. 4

5 Korelasyon Katsayısının Büyüklüğü Korelasyon katsayısı matematiksel formülden çıkarılmıştır. Direk olarak yüzdelik dilime çevrilmez. Yüzdelik dilime çevirmek için korelasyon katsayısının karesi alınır. Buna determinasyon katsayısı denir. CD=(Korelasyon katsayısı) 2 X 100 ÖRNEK: CD=(0,70) 2 X 100 = 49 Sonuç %49. Bu ilişkinin geri kalan % 51 lik kısmını açıklayan daha birçok sebep vardır. Korelasyonun Önem Derecesi İlişkinin önem derecesine korelasyon katsayısına veya yüzdesine bakılarak karar verilmez. Katsayının tekabül ettiği denek sayısının 0 (sıfır)dan ne kadar uzak olduğuna bakılarak karar verilir. ÖRNEK: 300 denekli bir araştırmada r=0,20 ise C.D.=(0,2) 2 X 100 = 4 Yani %4 ünü açıklar. 300 denek için 4*3=12 olur ki bu sayı 0 dan 12 birim uzaktadır. 10 denekli bir araştırmada r=0,60 C.D.=(0,60) 2 *100 = 36 Yani %36 sını açıklar. Ama 10 denek için ; 36:10=3,6 olur ki bu sayı 0 dan 3,6 birim uzaktadır. Korelasyon Katsayısı 0-0,35 arası düşük korelasyon 0, arası orta derecede korelasyon 0, arası yüksek korelasyonu belirtir. Önemli Not! Korelasyon katsayısı 0,95 ten daha büyük bulunmuşsa ilişkide bir yanlışlık olduğu yani burada high spurious korelasyon olduğu düşünülür. E - Tarama (Survey) Survey geniş gruplar üzerinde uygulanan anket tarzı yöntemdir. Davranış, tutum, inanç tespitinde yaygın olarak kullanılır. Çok geniş bir alanı kapsayabilmektedir. Çok çeşitli problemlere uygulanabilmektedir E - Tarama (Survey) Değişkenlerin deneysel ve fiziksel olarak ayarlanması kontrol edilemez. Düşük maliyetlidir. Küçük örneklemlerden elde edilen veriler büyük evrene genellenebilir. Anket ve yapılandırılmış mülakat tarama çalışmalarında kullanılan en önemli veri toplama araçlarıdır 5

6 E - Tarama (Survey) Çalışmaları Tarama Çalışmalarında Takip Edilecek Adımlar Betimleme Tarama yapılarak ilişkiler tanımlanarak verilir. ÖRNEK - Öğretmenlerin derslere hazırlanmada kullandıkları ortalama zaman nedir? İlişkiyi Açığa Çıkarma İlişkili olup olmadığını açıklama ÖRNEK - Disiplinli öğretmen tavırları ve öğrenci istekliliği arasında bir ilişki var mıdır? Açıklamalı İlişkinin ne olduğunu açıklama ÖRNEK - Neden bir okuldaki öğrencilerin başarısı benzer bir başka okuldaki öğrencilerden daha iyidir? 1. Amacı belirlemek 2. Kaynaklar ve hedef kitle seçimi (evren) 3. Araçların seçimi ve geliştirilmesi 4. Açıklamaların hazırlanması 5. Örneklem seçimi 6. Kapak mektubu (Transmittal letter) 7. Pilot çalışma 8. Anketlerin takibi (follow-up) 9. Anketleri cevaplamayanların durumu Online Ortamda Tarama Çalışmaları Online Tarama çalışmaları iki yolla yapılır Web tabanlı Online tarama yaparken nelere dikkat edilmelidir? Online tarama çalışmalarının avantaj ve dezavantajları nelerdir? F İkincil Veri Analizi (Secondary data analysis) Daha önceden farklı bir amaç için toplanan verileri kullanarak farklı bir amaca yönelik çalışma yapmaya denir. Birincil veri ile ikincil veri arasındaki temel fark nedir? İkincil veride veriyi kullanan kişinin veri toplama sürecine bir müdahalesi veya katkısı yoktur. F İkincil Veri Analizi (Secondary data analysis) İkincil veri analizinin avantaj ve dezavantajları nelerdir? İkincil veri analizi çalışması yaparken nelere dikkat etmek gerekir? Özet ve Yeterlik Standartları 6

7 Betimsel Araştırma Betimsel Araştırma Araştırma problemi yeterince açık mı? Örnek, evren ve örnekleme yöntemleri açık bir şekilde tarif edilmiş mi? Örneklem önyargılı ya da yanlış anlamaya yol açacak sonuçlar doğurur mu? Veri toplama aracından elde edilen veriler geçerli ve güvenilir mi? Sonuçların grafik sunumları bulguları çarpıtıyor mu? Betimsel sonuçlar üzerine uygun olmayan ilişki veya nedensel sonuçlar kurulmuş mu? Eğer çalışma karma (cross-sectional) ise örneklemdeki farklılıklar sonuçları etkiler mi? Çalışma uzun süreli ise deneklerin azalması bir problem oluşturur mu? Gruplar arası farklılıklar muhtemel ilişkileri belirtmede kullanılır mı? Karşılaştırmalı Araştırma Araştırma problemi gruplar arası farklılıkları karşılaştırarak incelenen ilişkileri açıkça belirtiyor mu? Kişiler, örneklem ve araç tanımı açık mı? Örnekleme yöntemi sonuçları yanıltıyor mu? Geçerlilik ve güvenirlilik için yeterli bilgi var mı? Ex-Post Facto Araştırmalar Çalışmanın asıl amacı sebep-sonuç ilişkilerini incelemek midir? Bağımsız değişkenle ilgili bir manipulasyon oldu mu? Karşılaştırılan gruplar bağımsız değişkene göre farklı mıdır? Uygun olmayan sebep-sonuç ilişkileri var mı? Ex-Post Facto Araştırmalar Potansiyel dış değişkenler belirlenip olası diğer hipotezler olarak dikkate alındı mı? Sonuçları dikkate alan nedensel ifadeler zayıf olarak mı ortaya kondu? Dış geçerliği riske eden durumlar sonuçlarda belirtildi mi? İlişkisel Araştırma Araştırma problemi ilişkilerin araştırılacağını açıkça belirtiyor mu? Örneklemin açık bir tanımı var mı? Örnek bir korelasyon elde etmek için yeterli yanıt çeşitliliğini sağlayabiliyor mu? Veri toplama aracından elde edilen puanlar geçerli ve güvenilir mi? 7

8 İlişkisel Araştırma Puan aralığında sınırlama var mı? Uygun olmayan ilişkilere katkıda bulunacak faktörler var mı? Çalışmada Shotgune (hedefe atış yapma) yaklaşımı kullanılmış mı? Elde edilen sonuçlardan uygun olmayan nedensel çıkarımlar yapılmış mı? İlişkisel Araştırma Örnek büyüklüğü sonuçları etkiler mi? Korelesyon katsayısı ile determinasyon katsayısı karıştırılmış mı? Yapılan tahminler farklı bir örneğe dayalı mıdır? Korelasyon büyüklüğü sonuçlar için yeterince büyük mü? Tarama Araştırması Taramanın hedefi ve amacı açık mı? Hedef evren ve örnekleme yöntemimiz araştırma sorularına güvenilir bir cevap sağlayabilir mi? Araç açık bir şekilde dizayn edilip yazılmış mı, pilot çalışma yapılmış mı ve örneğin karakteristiği açısından uygun mu? Tarama Araştırması Cevapların gizli tutulacağı ile ilgili ifadeler var mı? Eğer yoksa bu durum sonuçları nasıl etkiler? Açıklama yazısı araştırmanın önemini içeriyor mu? Veri toplama aracının geri dönüş oranı nedir? Düşük veya sınırdaysa cevap verilmeyen kısım üzerinde ilave çalışma yapıldı mı? Sonuçlar geri dönüş oranını ve diğer muhtemel sınırlamaları yansıtıyor mu? İkincil Veri Analizi Elinizdeki veri seti araştırmanın amaçlarıyla uyumlumu? Elinizdeki veritabanı örneklemi araştırmanın amaçlarıyla uyumlu ve yeterlimi? 8