Program De erlendirmenin Gereklili i

Transkript

1 E T MDE PROGRAM DE ERLEND RME VE STAT ST KSEL YÖNTEMLER Mustafa Akda politikalar Günümüz e itim kurumlar n n en temel i levlerinden birisi; Milli e itim teori ve do rultusunda bireyler yeti tirmektir. Her ülkede oldu u gibi, ülkemizde de yeti tirece imiz insan tipinin temel karakteristikleri, e itim ile ilgili olarak ç kar lan yasa ve yönetmeliklerde belirtilmi tir. E itime yap lan yat r mlar n ülke kalk nmas na dönü mesi için devlet; ö retmen yeti tirme, okul binalar n n yap m, araç-gereç temini vs. gibi çe itli önlemler almaktad r. Bunlar n ba nda da e itim programlar gelmektedir. Programlar, e itilenlerin davran standartlar ndan, ö renme ve ö retim etkinliklerine kadar tüm çal malara k lavuzluk etmektedir. Böylece e itim programlar, milli e itim teori ve politikas n n uygulamaya dönü türülmesinde çok önemli bir köprü görevi görmektedir ( 1 ). Gerek örgün, gerekse yayg n e itim kurumlar ndaki e itimin niteli inin artt r lmas, büyük ölçüde uygulanan programlara ba l d r. Birey, toplum ve bilim alan ndaki gereksinim ve de i meler dikkate al narak, programlarda meydana gelen aksakl k ve eksikliklerin giderilmesi; k saca, sürekli yap lan program geli tirme çal malar, e itimin geli mesine hizmet etmektedir ( 2 ). niteli inin olumlu yönde Program geli tirme çal malar masa ba nda geli i güzel yap lan çal malar de il, e itim süreci ile ilgili bütün ko ullar n, bireylerin, araç ve gereçlerin geli tirilmesine yönelik bilimsel ara t rmalara dayal, uygulamal bir süreçtir. Ayr ca, bu süreçte Merkez (Milli E itim Bakanl ) ile okullar aras nda çift yönlü bir ileti im ve i birli inin sa lanmas gerekir ( 3 ). Bu i birli inin sa lanmas amac yla il ve ilçe Milli E itim Müdürlüklerinin bünyesinde Program Haz rlama ve Geli tirme Komisyonlar kurulmu tur. Bu komisyonlar; Yürürlükte bulunan programlar n alandaki uygulamalar n izlemek; yönetici, ö retmen, ö renci velileri ve ö rencilerin görü lerini almak; toplanan bilgileri ve dökümanlar birle tirerek gerekli de erlendirmeleri yap p, kar la lan problemler için dü ünülen çözüm tekliflerini de içeren raporlar haz rlamak ve ilgililere sunmak,... ( 4 ). görevlerini yerine getirirler. Söz konusu komisyonlar n görevleri ve çal ma esaslar incelendi inde program geli tirme çal malar nda, de erlendirmenin önemli ve sürekli yer tuttu u; her ikisinin de birbirini tamamlayan süreçler oldu u anla lmaktad r. Yard. Doç. Dr.; nönü Üniversitesi E itim Fakültesi. 1 Ayhan Hakan. (Ed.) E itim Bilimlerinde Ça da Geli meler, Anadolu Üniversitesi Aç kö retim Fakültesi Yay nlar, Eski ehir, 1991, s Münire Erden. E itimde Program De erlendirme, An Yay nc l k, Ankara, 1998, s Fatma Var. E itimde Program Geli tirme Teori ve Teknikler, Alk m Kitapç l k Yay nc l k, Ankara,1996, s MEB. Tebli ler Dergisi, Say : 2428, 1995.

2 2 Program De erlendirmenin Gereklili i E itim program n n ba ar l olabilmesi için bütün ö rencilerin programda öngörülen hedeflere ula m olmas gerekir. Ancak, bu durum her zaman gerçekle meyebilir. Bu nedenle, program uyguland ktan sonra, aksayan ögelerin olup olmad, varsa bunlar n nelerden kaynakland n belirlemek ve gerekli düzeltmeleri yapmak amac yla program n de erlendirilmesine gereksinim duyulur. Program de erlendirme süreci: Veri toplama, verileri ölçütlerle kar la t r p yorumlama ve etkililik hakk nda karar verme basamaklar ndan olu maktad r ( 5 ). Program geli tiriciler, program hakk nda de er yarg lar na sahip olmak ve bu yarg lar do rultusunda program kabul etmek, red etmek veya düzeltmeye tâbi tutmak durumundad r. Program hakk nda bu ekilde verilecek olan kararlar n isabetli olabilmesi için, yap lacak olan ölçme ve de erlendirme i lemlerinin geçerli ve güvenilir olmas gerekir. Aksi halde, de er yarg lar da yanl olabilir ( 6 ). Haz rlanm olan her program ne kadar eksiksiz ve kusursuz haz rlanm olursa olsun henüz uygulamaya konulmad için denencel niteliktedir. Program hakk nda bu a amada verilecek olan yarg lar bizi yan ltabilir. Kesin yarg ya, program gerçek ortamlarda denenip uyguland ktan ve sonuçlar görüldükten sonra var labilir. Program De erlendirme Yakla mlar E itim programlar n n de erlendirilmesi konusunda, program geli tirme ve de erlendirme uzmanlar taraf ndan çe itli yakla m ve modeller ortaya konulmakla birlikte, bunlar n ortak yönlerinin çok oldu u söylenebilir. Turgut ( 7 ) ö retimin de erlendirilmesinde; ö retim program na, ö retim stratejisine ve ö retimi tamamlam ö rencilerin ö renme derecelerine bak larak program n etkilili i hakk nda karar verilebilece ini belirtmektedir. Bu üç tür de erlendirme yakla m ndan her biri program geli tirme çal malar na katk sa lar ve birbirini tamamlar. Bunlardan sadece birini ele al p program n etkilili i hakk nda de er yarg s na varmak, yan lt c olabilir. Çünkü, bu yakla mlar ayn bilgileri vermedikleri gibi e de er kullan l l a da sahip de ildir. Ertürk ( 8 ) ise de erlendirme yakla mlar n alt grupta toplam t r: Yeti ek tasar s na bakarak, ortama bakarak, ba ar ya bakarak, eri iye bakarak, ö renmeye bakarak, ürüne bakarak yap lan de erlendirme. Program de erlendirmedeki bu farkl yakla mlar n yan nda, son zamanlarda ortaya ç kan farkl program de erlendirme modelleri de görülmektedir. Bu modellerden baz lar unlard r: 5 Özcan Demirel. Kuramdan Uygulamaya E itimde Program Geli tirme, Karde Kitap ve Yay nevi, Ankara, 1998, s M. Fuat Turgut. Program De erlendirme, Cumhuriyet Döneminde E itim, Milli E itim Bakanl Yay nlar, stanbul, 1983, s M. Fuat Turgut. Ö retimin De erlendirilmesi, E itim Yönetiminde Denetleme ve De erlendirme Sempozyumu, Ankara Üniversitesi E itim Bilimleri Fakültesi, Ankara, Nisan 1985, s Selahattin Ertürk. E itimde Program Geli tirme, Yelkentepe Yay nlar, Ankara, 1986, s

3 3 Hedefe Dayal De erlendirme Modeli, Metfessel-Michael De erlendirme Modeli, Provus un Farklar Yakla m ile De erlendirme Modeli, Stake in Uygunluk Olas l k Modeli, Stufflebeam in Ba lam, Girdi, Süreç ve Ürün Modeli ( 9 ). Program De erlendirmede Kullan lan Ara t rma Yöntemleri Ara t rma yöntemleri, yap lan çal man n amac na, kullan lan veri toplama ve çözümleme tekniklerine, de i kenlerin kontrol edilebilme derecesine, verilerin kaynaklar na göre grupland r labilir. lgili literatür incelendi inde çok çe itli grupland rmalar n yap ld görülür. Ancak, bunlar n benzerlikleri, farkl l klar ndan daha çoktur. Program de erlendirme çal malar nda kullan lan ara t rma yöntemleri dört grupta incelenebilir. Bunlar: Deneysel yöntem, survey (betimsel) yöntemi, gözlem yöntemi ve tarihi (tarama) yöntemdir ( 10 ), ( 11 ), ( 12 ). Deneysel Yöntem Bu yöntemin de kendi içinde çe itleri bulunmaktad r: 1. Denk kontrol gruplu öntest-sontest deseni.- Bu desende deney ve kontrol grubundaki bireyler ans yöntemiyle belirlenir. Ara t rman n ba nda her iki gruba öntest verilir. Daha sonra deney grubuna de erlendirilecek program uygulan rken, kontrol grubuna ise herhangi bir program uygulan r. Bu uygulamada öntest sonuçlar, gruplar n ön bilgiler aç s ndan denkli inin sa lanmas nda kullan l r. Gruplar n gerek öntest, gerekse sontest puan ortalamalar aras ndaki fark n anlaml olup olmad, ba ms z gruplarda t testi ile test edilir. Gruplar n öntest puan ortalamalar aras ndaki fark anlaml de ilse; gruplar n sontest puan ortalamalar aras ndaki fark n anlaml olup olmad test edilir. Fark anlaml olup, deney grubunun lehine ise, deney grubuna uygulanan programla ilgili denenen i lemin, kontrol grubunda yap lan i lemden daha etkili oldu u eklinde de erlendirme yap labilir. Bu desende her iki grubun kendi içlerinde öntest-sontest puanlar aras ndaki fark n anlaml l na da bak larak gruplar n eri ileri ortaya konulabilir. Bu durumda, ba ml gruplarda t testi kullan l r. Böylece, gruplar n eri ileri dikkate al nmak suretiyle, elde edilen sonuçlar daha anlaml bir ekilde yorumlanabilir. Bu desenin en önemli s n rl l, gruplar n ans yöntemiyle okul ortam nda her zaman olu turulamamas d r. 2. Denk olmayan kontrol gruplu öntest-sontest deseni.- Bu desen, bir önceki desene benzer. Gruplar ans yöntemiyle seçilmez. Ancak, bunun yerine mümkün oldu unca deney grubuna benzeyen kontrol grubu kullan l r. Burada okulun düzeni bozulmad için, I. desene nazaran uygulanmas daha kolayd r. Desenin uygulanmas, istatistiksel analizler, bunlar n yorumlanmas I. desendeki gibidir. 9 Özcan Demirel. a.g.e., s Saim Kaptan. Bilimsel Ara t rma ve statistik Teknikleri, Tek k Web Ofset Tesisleri, Ankara, 1991, s Niyazi Karasar. Bilimsel Ara t rma Yöntemi, Nobel Yay n Da t m, Ankara, 1999, s Münire Erden. a.g.e., s

4 4 3. Denk kontrol gruplu sontest deseni.- Bu desen de I. desene benzemektedir. Tek fark öntestin uygulanmamas d r. Gruplara yaln zca sontest uygulan r. Bu desen, denenen i lem ve öntest ile sontest aras nda süre k sa ise; öntestin uygulanmas için yeterli zaman olmad nda tercih edilebilir. Bu durumda gruplar n ans yöntemiyle olu turulmas, deney öncesi benzerli i sa lamak için yeterli say labilir. Bu nedenle önteste gerek duyulmaz. Sontest puan ortalamalar aras ndaki fark, ba ms z gruplarda t testi ile kontrol edilir. 4. Tek gruplu öntest-sontest deseni.- De erlendirilecek olan program, ba ka herhangi bir program ile kar la t r lmayacaksa bu desen kullan l r. Burada tek bir grup al n r, bu gruba program uygulanmadan önce öntest ve program uyguland ktan sonra da sontest uygulan r. Öntest ve sontest puan ortalamalar aras ndaki fark n anlaml olup olmad na, ba ml gruplarda t testi ile bak l r. Bu fark, istatistiksel olarak anlaml bulunup, sontestin lehine ise program n ba ar l oldu u yorumu yap labilir. Ancak, bu desenin en önemli s n rl l, program n neye göre iyi, neye göre kötü oldu unu söylemenin mümkün olmamas d r. 5. Tek grup zaman serili desen.- Program n uyguland grup ayn zamanda kontrol grubu olarak kabul edilir. Ayn ölçme arac, uygulamadan önce ve sonra birkaç kez verilir. Bu desende uygulamadan önceki ve sonraki geli meler de göz önüne al nabilir. Bir gruba öntest ve sontest uygulan p aradaki fark n de erlendirilmesi yap l rken, bu ölçmelerden önceki ve sonraki ölçümlerin sonucuna da bakmak gerekir. Bu desende elde edilen verilerin analizi ve yorumlar güçtür. Test ortalamalar aras ndaki fark n anlaml l ba ml gruplarda t testi ile kontrol edilebilir. 6. Denk olmayan kontrol gruplu zaman serili desen.- Bu desen, bir önceki desenin kontrol gruplusudur. Kontrol grubu, de erlendirmeyi daha da güçlendirir. Survey (Betimsel) Yöntemi Programlar n aksakl k ve eksikliklerinin belirlenmesinde programla ilgili olan ö retmenlerin, ö rencilerin, yöneticilerin, velilerin, konu alan ve program geli tirme uzmanlar n n görü lerinin al nmas na ihtiyaç duyulur. Böylece mevcut durum yans t lmaya çal l r. Survey ara t rmalar nda veri toplamak için genelde anket ve görü me teknikleri kullan l r. Gözlem Yöntemi Bu yöntem, psiko-motor davran lar n ölçümünde ve s n f içi faaliyetler hakk nda bilgi toplamada kullan l r. Gözlem yoluyla hem niceliksel, hem de nitelikse veriler toplanabilir. Yap lan gözlemin objektif olabilmesi için çe itli önlemlerin al nmas gerekir. Tarihi (Tarama) Yöntem Program de erlendirme çal malar nda de erlendirilmesi yap lacak olan program ögesine ili kin baz bilgilerin, yaz l dökümanlardan elde edilmesi yoluna gidilir. Bu gibi durumlarda tarihi yöntem kullan l r. Bu yöntemin kapsam na giren okul ar ivindeki ö renci, ö retmen ve di er

5 personel hakk ndaki bilgiler, ö retmen planlar, ders notlar, not defterleri, örgüt içindeki yaz malar, okulun araç-gereç durumu kay tlar vs.; programlar hakk nda önemli bilgiler verir. 5 statistiksel Yöntemler Bu k s mda program de erlendirme çal malar nda gerek deneysel, gerekse survey tipi ara t rmalarda yo un bir ekilde kullan lan ki-kare, t testi, varyans analizi istatistiksel analiz yöntemlerinin hangi durumlarda kullan lmas gerekti i ve bilgisayarda kullan lan SPSS (10.0 versiyonu) paket program nda bu yöntemlerin nas l yap ld konusu üzerinde durulacakt r. Ara t rmalarda kullan lacak istatistiksel yöntemler; ara t rman n problem, alt problem ve denencelerine göre de i iklik gösterebilece i gibi; veri toplamada kullan lacak ölçek türleri de yöntem seçimini etkilemektedir ( 13 ), ( 14 ). Ölçek türleri ayn zamanda veri türlerini ifade eder. Ara t rmalarda genel olarak dört ölçek türü kullan lmaktad r ( 15 ), ( 16 ), ( 17 ), ( 18 ): 1. S n flama (Nominal) ölçekleri.- Bireylerin tembel-çal kan, zengin-fakir olarak s n fland r lmas, ayr ca bir grubun ö renim durumu, ya gruplar, ö rencilerin okuduklar bölümler, cinsiyet durumlar vs. bu ölçek türündendir. Burada her grup bir say, bir harfle adland r l r. Örne in, k zlar n 1, erkeklerin 2 olarak kodlanmas gibi. Bu ölçekle elde edilmi veriler üzerinde frekans, mod ve ki-kare hesaplamalar yap labilir. 2. S ralama (Ordinal) ölçekleri.- S n fland rma kategorileri kendi aralar nda s ralanabiliyorsa bu ölçek kullan l r. Örne in, herhangi bir derste ö rencilerin ba ar lar na göre pekiyi-iyi-orta-zay f gibi gruba ayr lmas, ya da boylar n küçük, orta, büyük eklinde s ralan p, bunlar n dizideki yerini belirten numaralar n (1,2,3,...gibi) verilmesi bu ölçek türüne girer. Burada temel ölçüt birinden büyük ya da küçük olmak t r. Ne kadar büyük oldu u önemli de ildir. Yani gruplar aras nda farklar n ne kadar oldu u matematiksel olarak bilinmez. Bu tür verilerde frekans, ranj, mod, yüzdelik hesaplamalar yap labilir. 3. E it aral kl (Interval) ölçekler.- Ölçüm birimleri aras nda matematiksel anlam n ç kt türdür. Bu tür ölçeklerde ba l bir ba lang ç noktas vard r ve ölçek e it birim ve aral klara bölünmü tür. E itimde kullan lan baz standart testlerin, bu tür ölçek niteli inde puanlar verecek artlarda ölçeklenmesine çal l r. Genellikle, standartla t r lm puanlar n e it aral kl ölçek niteli inde oldu u kabul edilir. Termometre ve takvim e it aral kl ölçeklere örnek olarak verilebilir. Bu ölçeklerden elde edilen verilere ortalama, standart sapma, korelasyon vb. hesaplamalar uygulanabilir. 4. E it oranl (Ratio) ölçekler.- Bir de i kenin iki de erinin birbirine oran, ba ka iki de erinin birbirine olan oran na e itse e it oranl ölçekler söz konusudur. Ba lang c nda mutlak bir s f r noktas vard r. Aral klar aras nda oranlamalar yap labilir. Uzunluk, a rl k vs. ölçümleri bu 13 Niyazi Karasar. a.g.e., s Sidney Siegel. Davran Bilimleri çin Parametrik-Olmayan statistikler, (Çev.:Yurdal Topsever), Ankara Üniversitesi Dil ve Tarih-Co rafya Fakültesi Yay nlar, Ankara, 1977, s M. Fuat Turgut. E itimde Ölçme ve De erlendirme Metotlar, Saydam Matbaac l k, Ankara, 1983, s Hüsnü Ar c. statistik Yöntem ve Uygulamalar, Meteksan Matbaac l k, Ankara,1990, s Niyazi Karasar. a.g.e., s Sidney Siegel. a.g.e., s

6 6 gruba girer. Bu tür ölçekler, önceki ölçeklerin en geli mi idir. Oranl ölçeklerin verilerinden toplama, ç karma, ortalama al nabilir, verilere her türlü istatistiksel yöntemler uygulanabilir. Bilimsel ara t rmalarda elde edilen verilere uygulanacak olan istatistiksel yöntemler, yukar da aç klanan ölçek türlerine göre de i iklik gösterir. Bu nedenle, ara t rmalar n ba lang c nda, hangi tür ölçek kullan laca, buna uygun istatistiksel tekniklerin neler olabilece inin belirlenmesinde yarar vard r. Örne in: S n flama ve s ralama türü ölçeklerle elde edilmi verilere parametrik olmayan istatistiksel teknikler uygulanabilirken; e it aral kl ve oranl ölçeklerden elde edilen verilere ise parametrik testler uygulanabilir. Parametrik testler, örneklemden al nan puanlar toplar, böler, çarpar. Dolay s yla bu testler, sadece say sal verilerde kullan l r. Say sal olmayan de erlendirmelere bu testler uygulanamaz. T testi, F testi, Pearson korelasyonlar, aritmetik ve geometrik ortalama, standart sapma gibi de erlendirmeler parametrik türdür. Ölçümler, s n flama ve s ralama ise, örneklemler normal olmayan da l mlardan al nm sa parametrik olmayan testler kullan lmal d r. Parametrik olmayan teknikler verilerin say sal olmas na bakmay p, onlar n s ras na (mertebe) bakar, hatta s ralaman n bile mümkün olmad s n fland rmaya dayal verilere de uygulanabilir. Ki-kare, frekans, yüzdelik, mod, medyan parametrik olmayan testlere örnek olarak gösterilebilir ( 19 ), ( 20 ). Parametrik testlerin uygulanabilmesi için örneklemin normal bir da l m göstermesi ve varyanslar n e itli i varsay m n n sa lanmas gerekir ( 21 ). E er bu varsay mlar kar lanm yorsa; parametrik olmayan testler kullan l r. Örne in: Ba ms z t testi yerine Mann-Whitney U Testi; ba ml t testi yerine Wilcoxon- aretli-s ralama Testi; F testi yerine Kruskal-Wallis testi uygulan r ( 22 ). Ki-Kare Testi S n flama (nominal) ölçekle elde edilen verilere uygundur. Elde edilen verilerin frekansa dayal olmas gerekir. Bu frekanslar iki ya da daha çok kategoriye yerle tirilir. Erkek-k z, geçtikald, k sa-orta-uzun gibi veriler bu gruba girer. Örne in: Uygulanan iki ö retim metodunun ba ar durumuna etkisi; ki ilerin e itim düzeyleri ile belli konulardaki görü leri (tutumlar ) aras ndaki ili kiler vb. ki-kare ile test edilir ( 23 ). SPSS program nda ki-kare testi için; Analyze/Descriptive Statistics/Crosstabs...yolundan Crosstabs penceresine geçilir. Burada çapraz tablonun sat r (row) ve sütun (Column) de i kenleri ilgili kutulara aktar l r. Statistics... dü mesiyle Crosstabs: Statistics penceresine geçilir ve burada Chi-sequare kutusu i aretlenir. Elde edilecek çapraz tabloda, genelde sat rlar (Row) ba ms z de i keni (independent variable), sütunlar da (Column) ba ml de i keni (dependent variable) gösterir. 19 Sidney Siegel. a.g.e., s Mustafa Ergün. Bilimsel Ara t rmalarda Bilgisayarla statistik Uygulamalar SPSS For Windows, Ocak Yay nlar, Ankara, 1995, s Sidney Siegel. a.g.e., s Ali Balc. Sosyal Bilimlerde Ara t rma Yöntem, Teknik ve lkeler, 72 TDFO Bilgisayar- Yay nc l k, Ankara, 1995, s Mustafa Ergün. a.g.e., s. 85.

7 7 ekil 1: Ki-kare Testi Uygulamas Bu test: ki veya daha fazla grubun belli kategorilere da lm olan puan veya görü leri aras nda fark (veya ili ki) var m d r? H o, gruplar aras nda bir fark yoktur prensibine dayan r. ki de i ken aras nda ili ki (relationship) bulunmamas (H o ) hipotezinin test edilmesiyle sonuca gidilir. Test sonucunda p de eri, ba ta öngörülen anlaml l k düzeyine (yayg n olarak kullan lan anlaml l k düzeyleri 0.05 veya 0.01 dir) e it ya da ondan küçük (p 0.05) ç karsa, H o reddedilir ve gruplar aras nda fark (ili ki) oldu u kabul edilir ( 24 ). Ayr ca, test sonucunda bulunan ki-kare de eri; ki-kare tablo de erinden e itse/büyükse yine farkl l k vard r hipotezi kabul edilir. Örne in; belli bir konuda görü leri al nan ki ilerin, görü lerinin cinsiyete göre farkl la p farkl la mad, ki-kare ile test edildi inde bulunan ki-kare de eri= 17.99, serbestlik derecesi= 5, p de eri= bulunmu olsun. Anlaml l k düzeyi de ister 0.05, isterse 0.01 kabul edilsin, örne imizde bulunmu olan p de eri (0.002), bunlardan küçük oldu u (p<0.01) için H o yokluk hipotezi red edilecek, dolay s yla, ki ilerin görü lerinin cinsiyet faktörüne göre farkl la t sonucuna var lacakt r. Ayr ca, örne imizde bulunan ki-kare de eri (17.99), tablo de erinden (0.01 anlaml l k düzeyi için: 15.09) büyük oldu u için yine ayn sonuca var lacakt r. Ki-kare testinin uygulanabilmesi için çapraz tablodaki hücrelerde beklenen de erin s f r olmamas ve beklenen de eri 5 in alt nda olan hücre say s n n, toplam hücre say s n n % 20 sini geçmemesi gerekir ( 25 ), ( 26 ). Bu sa lanm yorsa çözüm olarak birbirine yak n kategorilerin, anlam bozmayacak ekilde birle tirilmesi yoluna gidilir. Ayr ca, 2*2 tablolarda N say s n n durumuna ba l olarak Fisher testi ve Yates düzeltmesi uygulan r ( 27 ). Ki-kare de erinin kendisi iki de i ken aras ndaki ili kinin derecesini göstermede yetersizdir. Bunun için 2*2 tablolarda Phi katsay s, dörtten çok hücreli tablolarda ise kontincensi katsay s hesaplan r. Bu korelasyon katsay lar, ki-kare tablosundaki de i kenler aras ili kinin büyüklü ünü tahmin imkân sa lar ( 28 ), ( 29 ). 24 Mustafa Ergün. a.g.e., s Niyazi Karasar. a.g.e., s Sidney Siegel. a.g.e., s Sidney Siegel. a.g.e., s Ali Balc. a.g.e., s Mustafa Ergün. a.g.e., s. 94.

8 8 T testi Gerek t testi, gerekse F testleri e it aral kl ya da oranl ölçeklerle elde edilmi verilere uygulan r. K saca, verilerin say sal türden olmas gerekir. Örne in: Cinsiyet ve ba ar aras ndaki ili ki belirlenirken, k zlar ve erkeklerin iki grup halinde dü ünülmesi ve ba ar puanlar n n kar la t r lmas t testi çözümlemesini gerektirir ( 30 ). Bu test iki grubun ortalamalar aras ndaki fark n test edilmesinde kullan l r. t testinin, ba ms z t testi ya da ba ml t testi olarak uygulanmas, ortalamalar n ili kili ya da ili kisiz olmas na ba l d r. Ortalamalar; ayn gruptan al nm sa ba ml ; farkl gruplardan al nm sa ba ms z durum söz konusudur ( 31 ). SPSS program nda ba ms z gruplardaki t testi için; Analyze/Compare Means/Independent-Samples T Test... yolundan Independent-Samples T Test penceresine geçilir. Burada Grouping Variable kutusuna ba ms z de i ken aktar l r. Define Groups... k sm nda ise ba ms z de i kenin klar, Group 1 ve Group 2 kutular na yaz l r. Gruplar bu ekilde belirlendikten sonra da ba ml de i ken (ler) Test Variable(s) kutusuna aktar larak i lem gerçekle tirilir. ekil 2: Ba ms z Gruplarda t testi Uygulamas Örne in: Bir ö retim yönteminin etkili olup olmad ara t r l yor olsun. Ö retimin sonunda deney ve kontrol grubundaki ö rencilere uygulanan sontest sonuçlar aras nda anlaml bir farkl l k olup olmad n inceleyelim. Bu durumda uygulanan ba ms z gruplardaki t testi sonuçlar u ekilde bulunmu olsun: t de eri= 3.26, serbestlik derecesi= 160, p de eri= Örne imizde bulunan p de eri (0.001), kabul edilen 0.05 ya da 0.01 anlaml l k düzeyinden küçük oldu u (p<0.05) için gruplar n sontest sonuçlar aras nda anlaml farkl l k oldu u söylenebilir. Bulunan fark, deney grubunun lehine ise, uygulanan ö retim yönteminin etkili oldu u sonucuna var labilir. SPSS program nda ba ml gruplardaki t testi ise; Analyze/Compare Means/Paired- Samples T Test... yolundan Paired-Samples T Test penceresine geçilerek yap l r. 30 Niyazi Karasar. a.g.e., s Saim Kaptan. a.g.e., s. 251.

9 9 Varyans Analizi Bir veri kümesini betimleyen iki özellikten biri aritmetik ortalama, di eri de varyanst r. ki ortalama aras ndaki fark n test edilmesinde t testi kullan l r. Kar la t r lacak olan ortalamalar ikiden fazla oldu unda varyans analizi yap l r. Varyans n kar la t r lmas nda F testi kullan l r. Varyans analizinin birçok çe itleri vard r ( 32 ). Burada en yal n olan tek yönlü varyans analizi incelenmi tir. Tek yönlü varyans analizi (Anova).- Örne in: Dört ayr ö retim yönteminin her birinin örnekleme yoluyla seçilmi dört ayr gruba uygulanmas sonucunda; bu yöntemlerden hangisinin daha etkili oldu unu anlamak; ba ka bir de i le yöntemler aras nda etkililik yönünden bir fark olup olmad n belirlemek için tek yönlü varyans analizi kullan l r. Burada, dört ayr grubun ortalamalar n n kar la t r lmas söz konusudur ( 33 ). Ortalamalar n n kar la t r lmas i inde; e er kar la t r lacak gruplar ikiden fazla ise, t testi yap lmadan önce varyans analizi yap l r. Varyans analizi sonucunda, F de erinin anlaml bulunmas, gruplardan en az iki tanesinin farkl oldu unu göstermektedir. Bu durumda hangi gruplar n (ortalamalar n) farkl oldu unu bulmak için spesifik bir tür t testi kullan l r. Bu amaçla, çoklu kar la t rmalar t testlerinden biri (Scheffe testi, Tukey testi, Duncan çoklu geni lik testi, Newman-Keuls testi) kullan labilir ( 34 ). Örne in; bir F testi sonucunda gruplar aras serbestlik derecesi= 4, gruplar içi serbestlik derecesi= 357, F de eri= 2.817, p de eri= bulunmu olsun. Örne imizdeki p de eri (0.025), kabul edilen 0.01 anlaml l k düzeyinden büyük oldu u (p>0.01) için gruplar aras nda anlaml bir farkl l k yoktur. Dolay s yla, gruplar ikili kar la t rmaya gerek bulunmamaktad r. E er anlaml l k düzeyi 0.05 olarak al nd takdirde, örne imizdeki p de eri, bundan küçük olaca (p<0.05) için, gruplar aras nda anlaml bir farkl l k bulundu u sonucuna var labilir. Bunun devam nda ise, gruplar n iki erli kar la t rmalar n n yap lmas gerekir. Ayr ca, bu örne imizde, bulunan F de eri (2.817), F de erler tablosundan, - örne in; 0.01 anlaml l k düzeyinde, pay için= 4, payda için= 357 serbestlik derecesine göreokunan de erden (3.32) küçük oldu u için, bulunan F de erinin anlaml olmad, dolay s yla gruplar aras nda anlaml bir farkl l n bulunmad da söylenebilir. SPSS program nda tek yönlü varyans analizi yapmak için; Analyze/Compare Means/One-Way ANOVA... yolundan One-Way ANOVA penceresine geçilir. Burada Dependent List kutusuna ba ml de i kenler; Faktor kutusuna ise ba ms z de i kenler aktar l r. Post Hoc... dü mesiyle One-Way ANOVA: Post Hoc Multiple Comparisons penceresine geçilir ve burada gruplar n iki erli kar la t r lmas nda kullan lacak olan test (Scheffe, Tukey, Duncan...) i aretlenir. Options... dü mesiyle de One-Way ANOVA: Options penceresine geçilir ve buran n Statistics k sm nda Descriptive seçene i i aretlenir. 32 Ya ar Baykul. statistik Metodlar ve Uygulamalar, An Yay nc l k, Ankara, 1999, s Saim Kaptan. a.g.e., s ener Büyüköztürk. Sosyal Bilimler çin Veri Analizi El Kitab, Pegem Yay nc l k, Ankara, 2002, s. 45.

10 10 ekil 3: Tek Yönlü Varyans Analizi Uygulamas T testi ve F testi; fark-ili ki vard r/yoktur eklinde bir sonuç verir. Ancak, ili ki varsa bunun miktar n vermez. li kinin miktar bulunmak istenirse, t testini izleyerek ondan sonra Pearson r si bulunabilir. F testinden sonra ise eta-korelasyon oran uygulanabilir ( 35 ). 35 Ali Balc. a.g.e., s. 270.

11 This document was created with Win2PDF available at The unregistered version of Win2PDF is for evaluation or non-commercial use only.