YÖNTEM.

... konulu sunumlar: "YÖNTEM."— Sunum transkripti:

1 YÖNTEM

2 Nicel Araştırma Nitel Araştırma Gerçeklik nesneldir. Gerçeklik oluşturulur. Asıl olan yöntemdir. Asıl olan çalışılan durumdur. Değişkenler, kesin sınırlarıyla saptanabilir ve bu değişkenler arasındaki ilişkiler ölçülebilir. Değişkenler karmaşık ve iç içe geçmiştir ve bunlar arasındaki ilişkileri ölçmek zordur. Araştırmacı olay ve olgulara dışardan bakar, nesnel bir tavır geliştirir. Araştırmacı olay ve olguları yakından izler, katılımcı bir tavır geliştirir. Genelleme ve tahmin yapılabilir. Derinlemesine betimleme ve yorumlama yapılır.

3 Nicel Araştırma Nitel Araştırma Nedensellik ilişkisini açıklar. Aktörlerin perspektifleri anlamaya çalışılır. Kuram ve denence ile başlar. Kuram ve denence ile son bulur. Deney, manipülasyon ve kontrol vardır. Kendi bütünlüğü içinde ve doğaldır. Veri toplama araçları standardize edilmiştir. Veri toplama aracı, araştırmacının kendisidir. Parçaların analizi yapılır. Örüntüler ortaya çıkarılır. Uzlaşma ve norm arayışı vardır. Çokluluk ve farklılık arayışı vardır. Veriler sayısal göstergelere indirgenir. Veri, bütün derinlik ve zenginliği içinde betimlenir. Olay ve olguların dışında, yansız ve nesneldir. Olay ve olgulara dâhil, öznel perspektifi olan ve empatiktir.

4 Tosun, 2014, 139-147 Araştırma Dizaynı Nicel Deneysel 1. Tam Deneysel
2. Yarı Deneysel 3. Zayıf Deneysel 4. Tek Denekli Deneysel Olmayan 1. Betimsel 2. Karşılaştırmalı 3. Korelasyonel 4. Tarama 5. Ex-Post Facto 6. İkincil Veri Analizi Karma 1. Açıklayıcı 2. Keşfedici 3. Çeşitleme 4. Gömülü Nitel Etkileşimli 1. Kültür Analizi 2. Olgubilim 3. Örnek Olay 4. Teori Oluşturma 5. Eleştirel Çalışmalar Etkileşimsiz 1. Tarihsel Analiz 2. Kavram Analizi 3. Derleme 4. Meta Analiz Tosun, 2014,

5 Büyüköztürk vd, 2013, 173-269 Araştırma Yöntemleri Nicel Araştırma
Tarama Araştırmaları Kesitsel Boylamsal Geçmişe Dönük Korelasyonel Araştırmalar Keşfedici Yordayıcı Nedensel Karşılaştırma Araştırmaları Nedenlerin Belirlenmesi Etkilerin Belirlenmesi Sonuçların Belirlenmesi Deneysel Araştırmalar Zayıf Deneysel Desenler Yarı Deneysel Desenler Gerçek Deneysel Desenler Faktöryel Desenler Tek Denekli Araştırma AB Deseni ABA Deseni ABAB Deseni ABCB Deseni BAB Deseni Çoklu Başlama Düzeyi Deseni Meta-Analiz Karma Araştırma Zenginleştirilmiş Desen Açıklayıcı Desen Keşfedici Desen Gömülü Desen Nitel Araştırma İçerik Analizi Durum Çalışması Tarihsel Örgütleme Gözlemsel Hayat Hikayesi Durum Analizi Çoklu durum Çoklu Alan Eylem Araştırması Anlatı Araştırması Büyüköztürk vd, 2013,

6 Erkuş, 2013, 94-116 Araştırma Düzenekleri
Deneysel Araştırma Düzenekleri Klasik Deney Düzeneği Yalnız Sontestli Denetim Gruplu Deney Düzeneği Dörtlü Solomon Deney Düzeneği Çok Faktörlü Deney Düzeneği İlişkisel Araştırma Düzenekleri Tek Grup Öntest Sontestli Düzenek Karşılaştırma Gruplu Düzenekler Yalnız Sontestli Karşılaştırma Düzenekleri Öntest-Sontestli Karşılaştırma Gruplu Düzenekleri Farklı Grupların Bir Bağımlı Değişken Açısından Karşılaştırılması Tek Grubun Birden Çok Değişkenler Arası İlişkisinin İncelenmesi Zaman Dizisi Düzenekleri Tek Grup Zaman Dizisi Düzeneği Karşılaştırma Gruplu Zaman Dizisi Düzeneği Betimsel Çalışmalar Özel Durum Araştırma Türleri Tek Denekli Araştırmalar Vaka-olgu Çalışması Temel Çalışmalara Yönelik Tek Denekli Araştırmalar Geriye Dönük Çalışmalar Arşiv ve Fiziksel İzler Çalışmaları Gözden Geçirme Çalışmaları Metaanalitik Çalışmalar Derleme Çalışmaları Benzetim Çalışmaları Gelişimsel Araştırmalar Enlemesine Kesitsel Çalışmalar Boylamasına Çalışmalar Ardaşık Çalışmalar Erkuş, 2013,

7 Karasar, 2004, 76-103 Araştırma Tarama Modelleri
Genel Tarama Modelleri Tekil Tarama Modelleri İzleme Yaklaşımı Kesit Alma Yaklaşımı İlişkisel Tarama Modelleri Korelasyon Türü Karşılaştırma Yolu Örnek Olay Tarama Modelleri Deneme Modelleri Deneme Öncesi Modeller Tek Grup Sontest Tek Grup Öntest-Sontest Karşılaştırmalı eşitlenmemiş grup öntest-sontest Gerçek Deneme Modelleri Öntest-Sontest kontrol gruplu model Sontest kontrol gruplu model Solomon dört gruplu model Yarı Deneme Modelleri Zaman Dizisi Eşit Zaman Örneklemli Eşitlenmemiş kontrol gruplu Öntest-Sontest ayrı örnek grup Rotasyon Karasar, 2004,

8 Tarama Modelleri Geçmişte ya da halen var olan bir durumu var olduğu şekliyle betimlemeyi amaçlayan araştırma yaklaşımlarıdır. Genel Tarama Modelleri Örnek Olay Tarama Modelleri Karasar, 2004, 79

9 Genel Tarama Modelleri
Çok sayıda elemandan oluşan bir evrende, evren hakkında genel bir yargıya varmak amacı ile, evrenin tümü ya da ondan alınacak bir grup, örnek ya da örneklem üzerinde yapılan tarama düzenlemeleridir. Karasar, 2004, 79

10 Genel Tarama Modelleri
Genel tarama modelleri ile tekil ya da ilişkisel taramalar yapılabilir. Çoğu araştırmalarda hem tekil hem de ilişkisel taramalara olanak verecek düzenlemelere gidilir. Karasar, 2004, 79

11 Tekil Tarama Modelleri
Değişkenlerin tek tek tür ya da miktar oluşumlarının belirlenmesi amacı ile yapılan araştırma modellerine, tekil tarama modelleri denir. Bu tür bir yaklaşımda ilgilenilen olay, madde, birey, grup, kurum, konu vb. birim ve duruma ait değişkenler ayrı ayrı betimlenmeye çalışılır. ÖR: Çocukların erken çocukluk eğitimi dönemini kapsayan 3-5 yaş aralığındaki konuşma becerileri Karasar, 2004, 79

12 Tekil Tarama Modelleri
Tekil tarama modelli araştırmalarda daha çok betimsel istatistik teknikleri gerekli olur. Ortalama, ortanca, tepe değer, standart sapma, değişkenlik, dizi genişliği, frekans dağılımı, normal dağılım, oran, yüzde vb. Karasar, 2004, 81

13 İzleme Yaklaşımı İzleme yaklaşımında, zamansal gelişimi ya da değişimi belirlenmek istenen değişken, aynı eleman ya da birimler üzerinde, belli bir başlangıç noktasından alınarak, sürekli olarak ya da belli aralıklarla gözlenir. Bu yaklaşımda izlenen eleman ya da ünite genellikle az sayıdadır. Özellikle derinliğine ve genişliğine kapsamlı gözlemlerin yapılmak istendiği durumlarda uygun bir yaklaşımdır. Karasar, 2004, 80

14 İzleme Yaklaşımı Örneğin, dil gelişiminin belirlenmesinde az sayıda (beş, on) çocuğun, doğuştan başlayarak yedi yaşına kadar belli aralıklarla gözlenmesi izleme yaklaşımının somut uygulamalarındandır. Öğrencilerin mezuniyetten sonraki mesleki yaşamlarının incelenmesi vb. konularda izleme yaklaşımı ile ele alınabilir. Karasar, 2004, 80

15 Kesit Alma Yaklaşımı Kesit alma yaklaşımında, gelişim, çeşitli gelişmişlik evrelerini temsil ettiği kabul edilen, birbirinden ayrı gruplar üzerinde ve bir anda yapılacak gözlemlerle belirlenmeye çalışılır. Böylece alınan sonuçlar, sanki aynı gruptan alınmış gibi yorumlanır ve gelişmenin sürekliliğini yansıttığı varsayılır. Karasar, 2004, 80

16 Kesit Alma Yaklaşımı Örneğin, dil gelişiminin belirlenmesinde, izleme yaklaşımı yerine, kesit alma yaklaşımı da izlenebilirdi. Buna göre, dil gelişimi bakımından önemli görülen her yaş diliminden, o yaş dilimindekileri temsil edebilecek yeterlilikte çocuk seçilir. Bu sayı, her yaş dilimi için, 50 olsun. Böylece yedi yaş diliminden, toplam 350 çocuk üzerinde gözlemler yapılır. Her yaş diliminden alınan sonuçlar, sıralı olarak birbiriyle kıyaslanarak değerlendirildiğinde, gelişmenin görünümü ortaya çıkar. Karasar, 2004, 80

17 İlişkisel Tarama Modelleri
İki ve daha çok sayıdaki değişken arasında birlikte değişim varlığını veya derecesini belirlemeyi amaçlayan araştırma modellerine ilişkisel tarama modelleri denir. Bu tür bir düzenlemede, aralarında ilişki aranacak değişkenler, tekil taramada olduğu gibi, ayrı ayrı sembolleştirilir. Ancak bu sembolleştirme (değerler verme, ölçme), ilişkisel bir çözümlemeye olanak verecek şekilde yapılmak zorundadır. Karasar, 2004, 81

18 İlişkisel Tarama Modelleri
İlişkisel çözümleme iki türlü yapılabilir. Bunlar: korelasyon türü ilişki ile karşılaştırma yolu ile elde edilen ilişkilerdir. Karasar, 2004, 81

19 İlişkisel Tarama Modelleri
İlişkisel tarama modellerinin de pek çok uygulama alanı vardır. Bireylerin zeka düzeyleri ile akademik başarı düzeyleri; sigara içme alışkanlığı ile akciğer kanserine yakalanma durumu; sosyo – ekonomik düzey ile ailedeki çocuk sayısı; eğitim düzeyi ile parti tercihleri vb. örnekler verilebilir. Karasar, 2004, 81

20 Korelasyon Türü Korelasyon türü ilişki aramalarda değişkenlerin birlikte değişip değişmedikleri, birlikte bir değişme varsa, bunun nasıl olduğu öğrenilmeye çalışılır. Karasar, 2004, 82

21 Korelasyon Türü Örneğin, öğrencilerin zeka ve akademik başarı düzeyleri arasındaki ilişki, böyle bir yaklaşımla belirlenebilir. Ancak, öğrenci başarısını etkileyen pek çok neden vardır ve zeka düzeyi de bu olası nedenlerden birisidir. Yorum yaparken, bu durumun dikkate alınması zorunluluğu unutulmamalıdır. Karasar, 2004, 82

22 Karşılaştırma Türü Karşılaştırma türü ilişkisel tarama, denemesi olmayan fakat ona en yakın bir araştırma düzenidir. Karşılaştırma yolu ile belli bir sonucun oluşma nedenleri “tek” e indirgenmeye çalışılır. En olası çözümden başlayarak bu ilişkiler sınanır. Karasar, 2004, 84

23 Karşılaştırma Türü Deneme olmadığından, karşılaştırmalı tarama ile neden – sonuç ilişkileri bir kestiriden öteye gidemez. Gerçek bir neden – sonuç ilişkisi için denenenin dışındaki öteki tüm koşulların aynı olması gerekir. Deneme modellerinde bile sağlanması güç olan bu koşulların karşılaştırılmalı bir taramada karşılanabileceği düşünülemez. Karasar, 2004, 84

24 Örnek Olay Tarama Modelleri
Evrendeki belli bir ünitenin (birey, aile, okul, hastane, dernek vb.) derinliğine ve genişliğine, kendisini ve çevresi ile olan ilişkilerini belirleyerek, o ünite hakkında bir yargıya varmayı amaçlayan tarama düzenlemeleridir. Bunlara “monografi” çalışmaları da denir. Karasar, 2004, 86

25 Deneme Modelleri Deneme modelleri, neden – sonuç ilişkilerini belirlemeye çalışmak amacı ile doğrudan araştırmacının kontrolü altında, gözlenmek istenen verilerin üretildiği araştırma modelleridir. Karasar, 2004, 87

26 Deneme Modelleri Tarama modelleri ile var olan durum gözlenirken, deneme modelinde, gözlenmek istenenlerin araştırmacı tarafından üretilmesi söz konusudur. Deneme modelli bir araştırmada, amaçlar, genellikle, denence (hipotez) şeklinde ifade edilir. Böylece, olayların olası nedenlerine ilişkin yargılar sınanmış olur. Bu ise, kuram geliştirme yönünde atılmış bir adımdır. Karasar, 2004, 87

27 Deneme Öncesi Modeller
Adından da anlaşılabileceği gibi, deney öncesi modeller gerçek anlamda bir deneme modeli niteliği taşımazlar. Bunların incelenmesindeki en önemli amaç, diğer (gerçek ve yarı deneysel) modellerin daha iyi anlaşılmasını sağlamaktır. Bilimsel değerleri çok sınırlıdır. Bu sınırlılıklar içinde kullanılabilen modellerden üçü: Tek grup sontest model, Tek grup öntest – sontest modeli, Karşılaştırmalı eşitlenmemiş grup sontest modeli dir. Karasar, 2004, 96

28 Tek Grup Sontest Model Gelişigüzel seçilmiş bir tek gruba bağımsız değişkenin uygulanması ve etkinin bağımlı değişken üzerinde ölçülmesi (gözlenmesi), tek gözlemli modeli oluşturur. G1 X O1.2 Karasar, 2004, 96

29 Tek Grup Öntest – Sontest Modeli
Tek grup öntest – sontest modelinde de, yine gelişigüzel seçilmiş bir gruba bağımsız değişken uygulanır. Ancak bu kez, hem deney öncesi (öntest) hem de deney sonrası (sontest) ölçmeler vardır. G1 O1.1 X O1.2 Karasar, 2004, 96

30 Karşılaştırmalı Eşitlenmemiş Grup Sontest Modeli
Karşılaştırmalı eşitlenmemiş grup sontest modelinde, gelişigüzel seçilmiş ve başlangıçta benzerlikleri bilinmeyen iki grup bulunur. Gruplardan biri deney, diğeri kontrol grubu olarak kullanılır. Yalnızca deney sonucu ölçmeler (sontest) yapılır. G1 X O1.1 G2 O2.1 Karasar, 2004, 96

31 Gerçek Deneme Modelleri
Bilimsel değeri en yüksek denemeler, gerçek deneme modelleriyle yapılanlardır. Gerçek deneme modellerinin ortak özellikleri, bir den çok grup kullanılması ve grupların yansız atama (örnekleme) ile oluşturulmasıdır. Böylece, her araştırmada en az bir deney bir de kontrol grubu bulunur. Bunlar, öteki kontrol değişkenleri açısından eşitlenmiş sayılır. Öntest – sontest kontrol gruplu model, Sontest kontrol gruplu model, Solomon dört grup modeli dir. Karasar, 2004, 97

32 Öntest – Sontest Kontrol Gruplu Model
Öntest – sontest kontrol gruplu modelde, yansız atama ile oluşturulmuş iki grup bulunur. Bunlardan biri deney, diğeri kontrol grubu olarak kullanılır. Her iki grupta da deney öncesi ve deney sonrası ölçmeler yapılır. Modelde öntestlerin bulunması, grupların deney öncesi benzerlik derecelerinin bilinmesine ve sontest sonuçlarının buna göre düzeltilmesine yardım eder. G1 R O1.1 X O1.2 G2 O2.1 O2.2 Karasar, 2004, 97

33 Sontest Kontrol Gruplu Model
Sontest kontrol gruplu modelde de, yansız atama ile oluşturulmuş iki grup bulunur. Bunlardan biri deney, diğeri kontrol grubu olarak kullanılır. Gruplara yalnızca sontest uygulanır (deney sonucu ölçme yapılır). Çoğu denemelerde öntestin uygulanması ya olanaksız ya da gereksizdir. Grupların yansız atama ile oluşturulması, deney öncesi benzerliği sağlamak için yeterli sayılabilir. Böylece de, deney öncesi ölçmelerin iç ve dış geçerlik üzerindeki olumsuz etkileri önlenebilir. G1 R X O1.1 G2 O2.1 Karasar, 2004, 98

34 Solomon Dört Gruplu Modeli
Aslında, öntest- sontest kontrol gruplu model ile sontest kontrol gruplu modellerin bir arada kullanılmasından oluşur. Böylece, yansız atama ile oluşturulmuş, dört grup bulunur. Bunlardan ikisi deney, ikisi de kontrol grubu olarak kullanılır. Her grupta, deney sonrası ölçmeler yapıldığı halde, deney öncesi ölçmeler, biri deney ve diğeri kontrol olmak üzere yalnızca iki grup üzerinde yapılır. G1 R O1.1 X O1.2 G2 O2.1 O2.2 G3 O3.2 G4 O4.2 Karasar, 2004, 98

35 Yarı - Deneme Modelleri
Yarı deneme modelleri, bilimsel değer bakımından, gerçek deneme modellerinden sonra gelir. Gerçek deneme modellerinin gerektirdiği kontrollerin sağlanamadığı ya da onların bile yeterli olmadığı birçok durumda yarı – deneme modellerinden yararlanılır. Karasar, 2004, 99

36 Yarı - Deneme Modelleri
Yarı – deneme modellere, “olabilenin en iyisi” olarak bakılmalı ve öyle değerlendirilmelidir. Bazı kontrol güçlüklerine bakarak, bunları kullanmaktan vazgeçmek yerine, sınırlılıklarını önemle dikkate almak kaydıyla gerçek deneme modellerinin uygulanamadığı durumlarda, geniş ölçüde yararlanılmalıdır. Özellikle, toplum bilimlerinde sık sık yapılmakta olan alan araştırmalarında, bu modellerin uygulama geçerliği yüksektir. Karasar, 2004, 99

37 Zaman Dizisi Modeli Zaman dizisi modelinde, gelişigüzel seçilmiş bir tek grup bulunur. İzleme yöntemi ile, bağımlı değişken, süreli (periyodik) olarak ölçülmekte ve ölçmelerin ilk yarısında (örneğin dört ölçmeden sonra) bağımsız deney değişkeni uygulanmaktadır. Bağımsız değişken uygulamasından sonraki ölçmelerde, önceki ölçmeler gibi, süreli olarak yapılır. Eğer bağımsız değişken etkili olmuş ise, bağımsız deney değişkeninden sonraki ölçmeler ayrı bir düzey ile / ya da ayrı bir yön alır. G1 O1 O2 O3 O4 X O5 O6 O7 O8 Karasar, 2004, 100

38 Eşit-Zaman Örneklemli Model
Eşit – zaman örneklemli modelde de, gelişigüzel oluşturulmuş bir tek grup üzerinde çalışılır ve bir dizi ölçme yapılır. Ancak, burada aynı grup, eşit – zaman aralıkları ve yansız seçimle belirlenen bir sırada, deney ve kontrol grubu olarak kullanılır. Her uygulamadan sonra, bağımlı değişken değeri ölçülür. G1 X1O1 X0O2 X1O3 X0O4 X1O5 X0O6 Karasar, 2004, 101

39 Eşitlenmemiş Kontrol Gruplu Model
Eşitlenmemiş kontrol gruplu model, aslında öntest – sontest kontrol gruplu modele benzer. Aralarındaki tek ve önemli ayrılık, burada grupların gelişigüzel oluşmasıdır. Modelde yansız atama yoluyla eşitlenmeleri için özel bir çaba harcanmıyor. Ancak, katılanların, benzer nitelikte olmalarına olabildiğince özen gösterilir. Ayrıca, bunlardan hangisinin deney, hangisinin kontrol grubu olacağı da yansız bir seçimle kararlaştırılır. G1 O1.1 X O1.2 G2 O2.1 O2.2 Karasar, 2004, 102

40 Öntest – Sontest Ayrı Örnek Grup Modeli
Öntest – sontest ayrı örnek grup modelinde, yansız atama ile oluşturulmuş iki örnek grup bulunur. Gruplardan biri öntest, diğeri ise sontest için kullanılır. Her iki gruba da aynı bağımsız değişken düzeyi uygulanır. Sontestin bulunmadığı gruptaki deney değişkeninin olup olmaması, aslında model için önemli değildir. Bu model, özellikle, deney öncesi ölçmenin bağımlı değişkeni etkileme olasılığının yüksek olduğu durumlarda yeğlenir. Karasar, 2004, 102

41 Öntest – Sontest Ayrı Örnek Grup Modeli
Modelin geçerliği, büyük ölçüde, grupların yansız atama ile oluşturulmasına dayanarak, ayrı gruplar üzerinde yapılan öntest ile sontestin sanki aynı grupta yapılmış gibi işlem görebileceği varsayımına dayanır. G1 R O1.1 X G2  X O2.2 Karasar, 2004, 102

42 Rotasyon Modeli Rotasyon modeli, bir den çok grup, zaman ve deney değişkenlerinin, eşit sıra, zaman ve yansızlık ilkesine göre, etkileştirilmelerinden oluşur. Buna göre, her grup, eşit sürelerle ve yansız bir sıra içinde bağımsız değişkenlerinin etkisi altında bırakılır. Her bağımsız değişkenden sonra bir ölçme yapılır. Karasar, 2004, 103

43 Rotasyon Modeli Bağımsız deney değişkenlerinin, gruplara her uygulanışından sonra yapılan ölçmeler, o değişkenin etkisi olarak kabul edilir. Bağımsız değişkenlerin karşılaştırılmasında, bu ölçmeler gruplandırılarak, birlikte değerlendirilir. Böylece, değişkenlerin uygulama sırasından doğacak yanılgılar önlenmeye çalışılır. G1 X1O X2O X3O X4O G2 G3 G4 Karasar, 2004, 103

44 Anakütle Araştırmada incelemeyi amaçladığımız birimlerin tümünün oluşturduğu topluluktur. Anakütlenin incelemeye konu olan değişkeni için tam sayım yapıldığında bulunacak olan ortalama, standart sapma gibi betimleyici değerlere parametre adı verilir. Tanımlanması kolaydır ama ulaşılması zordur. Araştırma sonuçlarının genellenebilirliği arttıkça çalışmanın değeri artar. Bilim için olabildiğince geniş alanda genellebilirliği olacak bilgiler elde etmek önemlidir. Bunun için de evrenin olabildiğince geniş olması önelidir. Ancak evren büyüdükçe soyutlaşır ve ona ulaşmak güçleşir. Bunun yanında genellemelerde hata yapma şansı artar. Ör: Üniversite öğrencilerinin tüketim alışkanlıkları üzerinde yapılacak bir araştırmada, evren, genelde, Üniversite Öğrencileridir.

45 Tamsayım İlgilenilen değişkenle ilgili anakütlede yer alan bir gözlemin bilgisinin toplanmasıdır. Örneğin her beş yılda bir Türkiye de yapılan nüfus sayımı gibi. Bizim örneğimizde tüm üniversite öğrencilerinin tüketim alışkanlıkları bizim tamsayım değerimizi oluşturur.

46 Çalışma Evreni Araştırmacının, ya doğrudan gözleyerek ya da ondan seçilmiş bir örnek küme üzerinden yapılan gözlemlerden yararlanarak, hakkında görüş bildirebileceği evren çalışma evrenidir. Evrene ulaşmak zor olduğundan, yapılacak hataları da önlemek için çalışma evreni tanımlanır. Ulaşılabilen evrendir. Bu yönü ile somuttur. Örneğimizde çalışma evreni olarak «Ankaradaki üniversitelerdeki lisansın dördüncü sınıflarını, yaşı 22yi aşmamış, bekar, tam zamanlı okuyan ve türk vatandaşı olan öğrencilerin oluşturduğu gruptur.» örnekleme bu şartlara uyan öğrenciler girer ve araştırma sonuçları sadece bu öğrencilere genellenebilir.

47 Örnek Örnekleme yoluyla anakütleden seçilen az sayıda birimin oluşturduğu topluluktur. Bir evrenden belli kurallara göre seçilir ve seçildiği evreni temsil yeterliği kabul edilir. İlgilenilen değişkenle ilgili anakütlenin bir alt grubu alınarak elde edilen örnekten hesaplanacak olan ortalama, standart sapma gibi betimleyici değerlere istatistik denir.

48 Neden Örneklem Seçilir?
Her evreni tümüyle incelemeye gerek yoktur. Bunu yanında; Veri toplama amacı Maliyet zaman Öngörülen hata payı Anakütlenin büyüklüğü Örneklem seçimine neden olur. Örneğin, bir kişinin, vücudundaki kanın tümü boşaltılıp incelemeden de kan grubunun belirlenmesi vb. amaçlı “kan tahlilleri” yapılıp temsili sonuçlar alınabilir. Örneklem, üzerinde çalışmak araştırmacıya, büyük zaman, enerji ve para tasarrufu sağlar. Bütün üzerinde çalışmanın bir güçlüğü de, araştırma için gerekli kontrollerin sağlanmasındaki engellerin artmasıdır. Küçük kümeler üzerinde denetim kurmak daha kolaydır. Çoğu durumda, iyi belirlenmiş küçük bir örneklem üzerinde yapılan araştırma, geniş bir evrende yapılandan daha iyi sonuçlar verir. Bu nedenle, gereğinden büyük kümeler üzerinde çalışmak bir övünç kaynağı değildir.

49

50 Örneklem Büyüklüğü En zor aşamadır.
Amaç, temsil yeterliğini zedelemeyecek en küçük sayıyı bulmaktır.

51 Örneklem Büyüklüğünü Etkileyen Etmenler
Ölçülmek istenen özellik açısından evrenin benzeşikliği, Örneklemede önemli olan, evreni temsil edebilecek «tipik» birimleri bulmaktır. Evrenin benzeşikliği arttıkça, tipik birim bulma işlemi daha kolay olur.

52 Örneklem Büyüklüğünü Etkileyen Etmenler
Kontrol edilemeyen önemli değişkenlerin sayısı, Bir araştırmada kontrol edilemeyen önemli değişkenlerin sayısı arttıkça, evreni temsil edebilecek örneklemin büyüklüğü de artar.

53 Örneklem Büyüklüğünü Etkileyen Etmenler
Çözümlemedeki gözenek sayısı, Cinsiyet Kadın Erkek Yaş 30 ve altı 1. gözenek 2. gözenek 30 ve üstü 3. gözenek 4. gözenek Örneklem büyüklüğünü etkileyen en önemli etmenlerden birisi de, veriler çözümlenirken, örnek grubun kendi içinde bölüneceği gözenek sayısıdır. Örneklem büyüklüğü, karşılaştırmak ya da betimlenmek istenen her bir gözenek için ayrı ayrı hesaplanmak zorundadır. Bu nedenle gözenek sayısı arttıkça, örneklerin toplam büyüklüğü de artar. Her gözenek, ayrı özelikteki bir alt grubu temsil ettiğine göre, her grubun kendi evrenini temsil edebilecek büyüklükte seçilmiş olması gerekir. Yapılacak olan çözümlemelere göre alınması düşünülen örneğin en çok bölünebileceği gözenek sayısı bulunur. Sonra, bir gözenekteki örneklem büyüklüğü hesaplanır. Bu sayı ile gözenek sayısı çarpılarak, araştırma için gerekli toplam örneklem büyüklüğü bulunur.

54 Örneklem Büyüklüğünü Etkileyen Etmenler
Örnekleme türü, Örnekleme türü de örneklem büyüklüğünü etkiler. Daha benzeşik kümeler oluşturulduğundan, oranlı örneklemelerde gerekli örneklem büyüklüğü daha küçüktür.

55 Örneklem Büyüklüğünü Etkileyen Etmenler
Aranan temsil düzeyi, Evrenin hangi düzeyde temsil edilmek istendiği, alınacak örneklem büyüklüğünü etkileyen önemli bir etmendir.

56 Örneklem Büyüklüğünü Etkileyen Etmenler
Kestirilmek istenen evren değer türü, Kestirilmek istenen evren değerin türü, onun ortalama, standart sapma, oran, ortanca vb oluşu, alınması gereken örneklem büyüklüğünü etkiler. Bu etkileyiş standart hata kavramı aracılığı ile olur. Her evren değerin de değişik bir standart hata formülü var. O halde, örneklem büyüklüğünü saptayabilmek için hangi evren değer türünün kestirilmek istendiği ve bunun standart hata formülünün nasıl olduğu da bilinmek zorundadır.

57 Örneklem Büyüklüğünü Etkileyen Etmenler
Olanaklar, Örneklem büyüklüğünün belirlenmesinde en önemli etkenlerden birisi de, “olanaklar” dır. Varolan para, insan gücü ve teknik olanakları dikkate alan araştırmacı , kestirilmek istenen evren değer türü, örnekleme türü, güven düzeyi ve sapma sınırları ile olanakların birleştirilmesi gibi konularda yeni önlemler düşünerek örnek büyüklüğünde olabilecek düzeltmeleri yapabilir.

58

59 Örneklemin Alınması Temel Kural: Yansızlık
Yansızlık, (randomness, tesadüfilik, seçkisizlik) evrendeki her ünitenin (bireyin, nesnenin, parçanın) örnekleme girebilme olasılığının belli, bağımsız ve birbirine eşit olması durumudur. Yeterli büyüklükteki bir örneklem’ in evreni temsil edebileceği varsayımı (sayıltısı), tümüyle yansızlık kuralının uygulanmasına bağlıdır. Bu kurala göre seçilemeyen bir küme hakkında bilimsel bir yargıda bulunma olanağı yoktur. Örnek seçiminde, araştırmacının kişisel yanlılığı, gönüllülerin ya da en kolay bulunabilecek ünitelerin alınması gibi öznel etkenlerin etkili olmasını önlemek için yansızlık kuralına sıkı sıkıya bağlı kalmak zorunluluğu vardır. Bu kurala uymak bir güvencedir. Ancak, alınan örneklemin evreni tümüyle temsil etmesi, ya da belli sınırlar içinde ve güven düzeyinde temsil etmesi garanti edilemez. Örnekleme yanılgıları kaçınılmazdır. Yansızlık kuralı ile, bu yanılgıların en küçük ve en zararsız düzeye indirildiği kabul edilir.

60 Örneklemin Seçilmesi Örneklemede yansızlığı korumanın, pratikte, üç yolu vardır. Bunlar: Ad çekme, yazı-tura atma vb. Yansız numaralar çizelgesini kullanma Yansız diziden eşit aralıklarla seçmedir. Ad çekmede, ünitelerin eşit seçilme olasılığını korumak için çekilen her ünitenin yeniden evrene katılması gerekir. Yansız numaralar çizelgesi, sıfırdan dokuza kadar olan rakamların ad çeker gibi seçilmesi ile oluşturulan bir rakamlar topluluğudur. Seçilen her rakam sıra ile yan yana yazılır. Bu işlem, yapılmak istenen çizelgenin büyüklüğüne göre pek çok satır doluncaya kadar sürdürülür. Yansızlığın sağlanmasında, “eşit aralıklı” ya da “sistematik örnekleme” diye bilinen bir yaklaşım daha kullanılabilmektedir. Böyle bir uygulama için, yansızlık özelliğine (örneğin soyadına) göre listelenmiş bir evrene (yansız bir diziye) ihtiyaç vardır. Evrenin büyüklüğünün alınacak örneklem büyüklüğünü bölünmesi (N/n) ile aralık adımı bulunur. Yansız numaralar çizelgesinde olduğu gibi, yansız bir başlangıç yeri seçilir. Bu noktadan başlayarak, her aralık adımına rastlayan bir ünite örnekleme alınır. Bu işlem tüm diziyi kat edinceye dek sürdürülür.

61 Örneklemin Temsilliğinin Sınanması
Örnekleme yapıldıktan sonra, yansızlık kuralının ne ölçüde çalıştığı, örneklemin ne ölçüde temsil edebildiği bilinmek istenir. Bu amaçla, örneklemdekilerle evrendekilerin bilinen bazı özellikleri karşılaştırılır. cinsiyet oranları, yaş dağılımları vb. gibi. Bu bilinen özelikler bakımından, evren ile örneklem arasında önemli sayılabilecek bir farklılaşma yoksa, öteki özelikler açısından da temsilliğin sağlanacağı kabul edilir. Ayrıca örneklem büyüklüğü belirlenirken yapılan standart sapma vb. kestiriler, örneklem üzerinde yapılacak ölçümlerden elde edilenlerle karşılaştırılır. Buna göre, alınan örneklemin yeterli büyüklükte olması halinde, bu yönü ile temsilliliği de sağlayacağı kabul edilir.

62 Örnekleme Yanılgıları
Örneklemede yansızlık kuralına yeterince uyulamaması, Evrenin listelenmesindeki eksiklik ve yanlışlıklar, Örnekleme girenlerden bir bölümüne ulaşamamaktır.

63 Örnekleme Yöntemleri Araştırmada amaç çok veri toplamak değil, sağlam ve güvenilir veriler toplamaktır.

64 Örnekleme Yöntemleri Tesadüfi Örnekleme, temelde iki şekilde yapılmaktadır. Bunlar: Eleman örnekleme Küme örnekleme’ dir.

65 Örnekleme Yöntemleri Eleman örnekleme kendi içinde ikiye ayrılır. Bunlar: Oransız eleman örnekleme Oranlı eleman örneklemedir. Oransız eleman örnekleme, evrendeki tüm elemanların birbirine eşit seçilme şansına sahip oldukları örnekleme türüdür. Buna, “basit tesadüfi örnekleme”, “yalın örnekleme”, “yansız örnekleme” gibi adlar da verilmektedir. Bu tür örneklemede evrendeki her birimin örnekleme seçilmede eşit ve bağımsız olma olasılığı vardır. Yani yansızlık kuralının uygulanabildiği bir örneklemedir. Eşitlik evrendeki her birimin örnekleme girmeden eşit şansının olduğunu ifade eder. Bağımsızlık her evren birimi hakkındaki kararların ayrı olmasını ifade eder. Bir birimin örnekleme girmesi diğerlerinin örnekleme seçilmesine hiç bağlı değildir. Açıkça bu iki ilkenin oluşturduğu yansızlık kuralı istenen büyüklükteki her olası örneklemenin, eşit çekilme olasılığının var olduğunu gösterir. Basit yansız örnekleme evrenin karakteristikleri ya da bunların dağılımı konusunda bir ön bilgi gerektirmez. Bu nedenle de evrenin tümünün listesinin bulunduğu durumlarda uygulanabilecek kestirme bir yoldur. Seçme işlemi şans kuralına uygun olduğundan örneklem hatası ve sonuçların güven düzeyi hesaplanabilir.

66 Oransız Eleman Örnekleme

67 Oranlı Eleman Örnekleme

68 Oranlı Eleman Örnekleme
Evren Örneklem Sayı (N) Yüzde (%) Sayı (n) Üç Büyük Kent 75.000 30,0 Diğer İller 70,0 Toplam 100,0 150 350 Oranlı eleman örnekleme, alt evrendeki tüm elemanların birbirine eşit seçilme şansına sahip oldukları örnekleme türüdür. Bu örneklemeyi yapabilmek için, önce evren, araştırma açısından önemli görülen belli bir değişkene göre, kendi içinde benzeşikliği olan, “alt evren”lere ayrılır. Sonra bu alt evrenlerden her birinden, eleman örnekleme yapılır. Her bir alt evrenden alınacak eleman miktarı o alt evrenin bütün evren içindeki payı oranında belirlenir. Böylece alınacak örneklemin, evreni, tüm alt dilimleri ile temsil etmesi güvenceye alınmış olur. Aksi halde, küçük fakat araştırma açısından çok önemli özellikleri olan bazı alt evrenler, salt şans etmeni ile, örneklem dışında kalabilirler. Ayrıca evren, kendi içinde benzeşik alt evrenlere(dilimlere) ayrıldığından, her alt evreni ve sonuç olarak da tüm evreni temsil edebilecek yeterlikte bir örneklem daha az sayıda elemandan oluşabilir. Bir başka deyişle, daha küçük bir örneklemle yetinile bilir. Buna, “gruplandırılmış örnekleme”, “tabakalı örnekleme” gibi adlar da verilmektedir. 500

69 Küme Örnekleme Küme örnekleme kendi içinde ikiye ayrılır. Bunlar:
Oransız küme örnekleme Oranlı küme örneklemedir. Özellikle büyük ölçekli tarama araştırmalarında yaygın olarak kullanılan bir örnekleme türüdür. Bu örneklemede, seçilen örnekler, bir evrenin tek tek birimleri değil, bu birimlerin kendiliğinden içinde yer aldıkları kümelerdir. Bu tekniğin önemli pratik kolaylıklar sağladığına kuşku yoktur. Örneğin birkaç okuldaki tüm öğrencileri gözlemek, kentteki tüm okullara dağılmış öğrencilerden rastlantılı olarak seçilmiş bir öğrenci kümesini gözlemeye oranla çok daha kolaydır. Örneğin, Ankara ilindeki ilkokul öğrencilerinin fizik (boy, ağırlık) gelişimlerini saptamak amacıyla bir araştırma yapılmak istensin. Burada, her ilkokul bir küme kabul edilir. Ankara’daki tüm ilkokulların topluca bir listesi çıkarılır. Bu listeden yansızlık kuralına göre, yeterli sayıda ilkokul örnekleme alınır. Alınan ilkokullardaki tüm öğrenciler üzerinde gerekli ölçümler yapılır. Alınan sonuçlar, Ankara’daki tüm ilkokul öğrencileri için genellenir. Bu, oransız küme örneklemedir. Oranlı küme örnekleme yapmak için evren, önce, araştırma bulguları açısından önemli farklılıklar getirebileceği düşünülen değişken (ler) e göre alt evrenlere ayrılır. Bu örnekte araştırmacı, ilkokul öğrencilerinin fizik gelişmelerinin sosyo-ekonomik düzeyleri ile de ilgili olabileceğini düşünebilir. Bu görüşe göre beslenme koşullarının daha iyi olacağı üst sosyo-ekonomik düzeyden alınan öğrenciler üzerinde yapılan ölçümlerin öteki düzeylerdeki öğrencileri temsil edemeyeceği kabul edilmiş olur. Oransız yapılan örneklemede, örnekleme girecek ilkokulların (kümelerin) hangi sosyo-ekonomik kesimden olacağı tümüyle şansa bırakılmıştır. Oysa oranlı örneklemede önce, Ankara’daki değişik (örneğin, üst, orta ve alt) sosyo-ekonomik düzeyleri temsil eden okullar saptanır. Bir başka deyişle evren, kendi içinde daha benzeşik özellileri olan alt evrenlere ayrılır. Her bir alt evrenden, o alt evrenin bütün içindeki oranını yansıtacak şekilde ilkokul seçilir. Böylece, her alt evrenin örnekleme girme şansı, bütün içindeki oranlarını yansıtacak eşitlikte olur. Bu şekilde gerçekleştirilen oranlı küme örneklemenin, daha temsili bir örneklem oluşturduğu kabul edilir.

70 Olasılıksız Örnekleme Yöntemleri
Evrende bulunan elemanların belli bir olasılık ve eşit şansla seçilme olasılığı olmayabilir ya da buna gerek duyulmayabilir. Bu durumlarda araştırmacılar bu yöntemi kullanabilirler. Bu yöntemde birimler rastgele seçilmez. Yani her birimin araştırmaya girme şansı eşit değildir.

71 Aykırı Durum Örnekleme
İncelenen problemle ilgili olarak varolan birbirine aykırı durumların, örneklerin araştırmacıya değişkenliği daha net görme olanağı vereceği örneklemdir. Bu örnekleme yöntemi, sıra dışı başarılar, başarısızlıklar ya da kriz durumları gibi alışılmışın dışındaki durumlardan bilgi edinmek amacıyla kullanılır.

72 Maksimum Çeşitlilik Örneklemesi
Evrende incelenen problemle ilgili olarak kendi içinde benzeşik farklı durumların belirlenerek çalışmanın bu durumlar üzerinde yapılması maksimum çeşitlilik örneklemeyi tanımlar. Araştırmanın amacıyla tutarlı olarak belirlenen farklı durumlar arasındaki ortak ya da ayrılan yönlerin, örüntülerin ortaya çıkartılması ve problemin daha geniş bir çerçevede betimlenmesidir.

73 Benzeşik Örnekleme Evrenden araştırmanın problemi ile ilgili olarak benzeşik bir alt grubun , durumunun seçilerek çalışmanın burada yapılmasını tanımlar. Maksimum çeşitlilik örneklemede evrende yer alan ve kendi içlerinde benzeşik olan alt grupların seçilmesi hedeflenirken, benzeşik örneklemede amaca bağlı olarak öncelik verilen sadece benzeşik bir alt grubun seçilmesi söz konusudur.

74 Tipik Durum Örnekleme Araştırma problemi ile ilgili olarak evrende yer alan çok sayıdaki durumdan tipik olan bir durumun belirlenerek bu örnek üzerinden bilgi toplanmasını gerektirir. Amaç sıradışı olmayan tipik bir durumun seçilmesidir. Araştırmacı tipik bir durumu seçebilmek amacıyla konuya ilişkin bilgisi olan kişilerle işbirliği yapar. Durumlar hakkında ön bilgi toplar ve sonunda çalışacağı tipik durumuna karar verir.

75 Uygun Örnekleme Zaman, para ve işgücü kaybını önlemeyi temel amaç edinen bu yöntem , sonuçlarına en az güvenilen ve araştırmacılar tarafından önerilmeyen bir yöntemdir. Olayları ve olaylar arasındaki mantıksal bağlantıları görmemize yarayan yeterince zengin bilgi toplanması zordur. Araştırmacı ihtiyaç duyduğu büyüklükteki bir gruba ulaşana kadar , en ulaşılabilir yanıtlayıcılardan başlamak üzere örneklemini oluşturmaya başlar ya da en ulaşılabilir ve maksimum tasarruf sağlayacak bir durum, örnek üzerinde çalışır.

76

77 Ölçeklerde Bulunması Gereken Özellikler
Güvenirlik Geçerlik Kullanışlılık

78 Güvenirlik Güvenilir bir ölçme aracı, aynı özellikle ilgili olarak arka arkaya yapılan ölçmelerde yaklaşık olarak aynı sayısal sonucu verir (Tekin: 2000; 55). Yani ölçek ölçmek üzere geliştirildiği özelliği ölçmede tutalı davranmalıdır. Güvenirliği kestirebilmek için farklı yöntemler geliştirilmiştir

79 Test – Tekrar Test Yöntemi
Bir testin aynı gruba iki aralıklı olarak iki kez uygulanmasını gerektirir. Bir testin aynı gruba iki aralıklı olarak iki kez uygulanmasını gerektirir. Testin ölçmedeki kararlılığını gösterir. Bundan dolayı bu yöntemle hesaplanan güvenirlik katsayısına, devamlılık veya kararlılık (istikrarlık) katsayısı ismi de verilmektedir. Bu yaklaşım “iki uygulama arasında geçen zaman içerisinde ölçülen özellikte önemli değişikliğin olmadığı” sayıtlısına dayanmaktadır. Bu yaklaşımda en önemli sorun zamandır. İki ölçüm arasındaki zaman, cevaplayıcıların ilk uygulamadaki cevaplarını hatırlamayacakları kadar uzun, ölçülecek özellik bakımından önemli derecede değişemeyecekleri kadar kısa olmalıdır. Genellikle testin tekrarı için 10 ile 20 günlük bir sürenin yeterli olacağı düşünülür. Hesaplanmasında iki ölçüm arasındaki korelasyon katsayısı belirlenir.

80 Eş Değer (Alternatif) Formlar Yöntemi
Aynı testin eşdeğer iki formunun aynı ya da eşleştirilmiş iki gruba aynı anda (süre verilmeden) ya da aynı testin iki eşdeğer formunun aynı ya da eşleştirilmiş iki gruba ara – süre verilerek uygulanması ile hesaplanır. Aynı testin eşdeğer iki formunun aynı ya da eşleştirilmiş iki gruba aynı anda (süre verilmeden) ya da aynı testin iki eşdeğer formunun aynı ya da eşleştirilmiş iki gruba ara – süre verilerek uygulanması ile hesaplanır. Birincisinde iki eşdeğer arasında eşdeğerlik katsayısı, ikincisinde ise eşdeğerlik – kararlılık katsayısı hesaplanır. Burada hesaplanan güvenirlik katsayısı aynı yapıyı ölçtüğü düşünülen iki eşdeğer form arasındaki uyuma dayanır. Elde edilen sonuçlar arasındaki korelasyon katsayısı güvenirlik katsayısı olarak kullanılır. Eşdeğer form hazırlamak için çok sayıda soru üretilir ve rasgele olarak iki forma dağıtılır. Fazla sayıda soru üretmek genellikle zordur. Bunun yanında bu yöntem “Eş değer formların ölçülen özellikler bakımından eş değer veya eşit olduğu” varsayımına dayanır. Bundan dolayı üretilen sorular formlara rasgele dağıtılmaya çalışılır fakat kimi durumlarda bu yöntem varsayımı karşılamaya yeterli olmaz. Bunun yanında eş değer formlar, öntest ve sontest kullanılan deneysel araştırma desenlerinin iç geçerliğini artırmada da avantaj sağlar.

81 Test – Yarı Yöntemi Testin bir defada uygulanması ve soruların rasgele olarak ikiye bölüp iki form gibi işleme alınmasına dayanmaktadır. Testin bir defada uygulanması ve soruların rasgele olarak ikiye bölüp iki form gibi işleme alınmasına dayanmaktadır. İki alt form arasındaki ilişki (r12) testin toplam güvenirliği olarak düşünülmez çünkü toplam güvenirlik her zaman alt formlar arasındaki korelasyondan büyük çıkar (Ebel: 1972 aktaran Yurdabakan: 2008; 50). iki test arasında hesaplanan korelasyon katsayısı, toplam testin güvenirliğinden küçük çıkacağından, bu değer güvenirliğin alt sınırı olarak kabul edilebilir. İki test arasındaki tutarlılık yeterli düzeyde ise toplam testin güvenirliğinin hesaplanmasına gerek olmayabilir.

82 İç Tutarlılık Katsayısı
Test bir defa denedikten sonra deneme sonuçlarına dayanarak maddeler arasındaki uyumun düzeyine ilişkin bilgi vermeyi amaçlar. Test bir defa denedikten sonra deneme sonuçlarına dayanarak maddeler arasındaki uyumun düzeyine ilişkin bilgi vermeyi amaçlar. “Random ölçme hataları zamanla ve bir sorudan diğerine değişme gösterir” ve “testteki soruların tümünün aynı özelliği ölçtüğü” varsayımlarına dayanmaktadır. Bundan dolayıdır ki tek boyutlu yapılar için hesaplanması uygundur (Ebel: 1972 aktaran Yurdabakan: 2008; 50). İç tutarlılık katsayısı aynı amaca hizmet eden maddelerin bir araya toplanmasını sağlamaktadır. Bunun yanında başarı testi gibi, maddelerin doğru ve yanlış şeklinde puanlanabildiği ölçeklerde kullanılması uygundur.

83 Cronbach Alpha (α) Güvenirlik Katsayısı
Yanıtları dereceleme niteliğinde veya her bir seçeneği farklı ağırlıklara dayanarak puanlandırılmış testlerin, örneğin, tutum ve kişilik testleri, ilgi envanterlerinin iç tutarlılık katsayılarının hesaplanmasında kullanılan bir yöntemdir. Cronbach Alpha, teorik olarak muhtemel tüm yarıların güvenirlik katsayılarının ortalamasıdır. Tavşancıl (2002; 29) Cronbach Alpha iç tutarlılık katsayısının düşük olmasının, ölçeğin bir çok özelliği bir arada ölçtüğünün bir göstergesi olabileceğinden hesaplanan katsayının en az 0.70 olması gerektiğini belirtmektedir. Bunun yanında Özdamar (1999: 522 aktaran Tavşancıl: 2002; 29) Alpha katsayısının değerlendirilmesinde izlenecek yöntemi şu şekilde göstermiştir: 0.00 < 0.40 ise ölçek güvenilir değildir, 0.40 < 0.60 ise ölçek düşük güvenirliktedir, 0.60 < 0.80 ise ölçek oldukça güvenilirdir, 0.80 < 1.00 ise ölçek yüksek derecede güvenilirdir. Özellikle gözlem ölçeklerinin veya yapılan gözlemlerin güvenirliğinin kestirilmesinde Gözlemciler arası uyumdan da güvenirlik kestirilebilmektedir. Bağımsız gözlemciler arasındaki uyumun hesaplanmasında Kendall’ın uyum katsayısı ya da özel değişkenlik çözümlemesi tekniği kullanılmaktadır

84 Güvenirliği Arttırmak Amacıyla Alınacak Önlemler
Soru Sayısı Testin Kapsamı Madde Güçlüğü (pj): Madde Ayırıcılık Gücü (rjx) Deneme Grubunun Yapısı Soru Sayısı: Soru sayısı fazla olan ölçekler, az olanlara nazaran daha yüksek güvenirlik katsayısı hesaplanmasına neden olmaktadır. Ölçeğin her bir sorusunun ölçeğin birimi olduğu kabul edilirse, soru sayısı artırıldığında ölçeğin birimi küçülür ve daha hassas sonuçlar verir. Bu da daha duyarlı ölçümler yapmaya olanak tanır. Tavşancıl (2002; 32) bir ölçme aracındaki soru sayısının arttırılmasıyla güvenirlikte meydana gelecek artışın kestirilebilmesi için Spearman-Brown’ un geliştirdikleri formülün kullanılabileceğini belirtmektedir. N: Madde sayısı artırılacak ölçme aracındaki mevcut madde sayısı, Ulaşılmak istenilen güvenirlik katsayısı Ölçme aracının mevcut haliyle hesaplanan güvenirlik katsayısı. Bu eşitlikle istenilen güvenirlik katsayının elde edilebilmesi için ölçme aracının maddelerinin kaç kat artırılması gerektiğinin kestirilebileceğini belirten Tavşancıl (2002; 32) bu sayı ile mevcut soru sayısının çarpımıyla istenilen güvenirliğe ulaşılabilmesi için kaç sorunun yeterli olacağının bulunabileceğini vurgulamıştır. Bunun yanında Tekin (2000; 68) bu formülün “teste sonradan konulan maddelerin önceki maddeler gibi aynı davranışları ölçtüğü ve yeni maddelerin ortalama güçlük düzeylerinin önceki maddelerin ortalama güçlük düzeylerine denk olduğu ve test uzamakla birlikte, cevaplayıcıların ona cevap verme biçiminin değişmediği” sayıtlısına dayandığını vurgulamaktadır. Bunun yanında soru sayısının çok fazla olması da cevaplayıcıların sıkılma, bıkma gibi etkenlerden dolayı soruları uygun bir biçimde yanıtlayamamasına neden olacağından güvenirliği düşürebilir. 2. Testin Kapsamı: Benzer özellikleri ölçen testler, birbiriyle ilişkisiz konuları ölçen testlere nazaran daha yüksek güvenirliğe sahip olacaktır. Bu bakımdan ölçme aracındaki maddelerin aynı ya da çok yakın özellikleri ölçüp ölçmediği faktör analizi ve madde analizi yapılarak incelenmelidir. Faktör analizi benzer özelliği ölçen maddeleri bir faktör altında toplamakta ve hiçbir faktöre giremeyen veya kararsız maddelerin atılmasına yardımcı olmaktadır. Faktör analizi yapılarak boyutları belirlenmiş bir ölçekte, her boyut için ayrı ayrı güvenirlik katsayısının hesaplanması daha uygun olacaktır. Madde analizinde ise cevaplayıcıların ölçme aracından aldığı puanlar ile toplam puanları arasındaki korelasyona bakılmaktadır. Madde-toplam korelasyonlarının negatif olmaması ve an az 0.20 olması gerekmektedir. Bunun yanında madde ölçekten çıkarıldığında ölçeğin güvenirliği yükseliyorsa bu madde de güvenirliği düşüren bir madde olarak işlem görmelidir. 3. Madde Güçlüğü (pj): Başarı testlerinin, öğrenciler arasındaki farklılıkları en iyi şekilde tanımlayabilmesi için içerdiği soruların güçlüğü orta düzeyde olmalıdır. 4. Madde Ayırıcılık Gücü (rjx): Ayırıcılık gücü yüksek olan maddeler, çoğunlukla başarılı öğrenciler tarafından doğru, başarısız öğrenciler tarafından ise yanlış yanıtlanan sorulardır ve farklı başarı düzeyindeki öğrencileri daha iyi tanımlayan puanlar elde edilmesini sağlarlar. Bu tür puanların güvenirliği de yüksek olmaktadır. 5. Deneme Grubunun Yapısı: Bir ölçme aracının güvenirliğini kestirmek amacıyla seçilen deneme grubunun, araçla ölçülen özellikler bakımından heterojen dağılım göstermesi, standart sapma değerinin büyük olması, daha yüksek güvenirlik katsayı hesaplanmasına neden olacaktır.

85 Güvenirliği Arttırmak Amacıyla Alınacak Önlemler
Öğrencilerin Güdüsü Öğrencinin Deneyimi Yanıtlama Süresi Puanlamanın Nesnelliği Yönerge Test maddelerinde kullanılan ifadeler Testin uygulandığı ortamın fiziki şartları Öğrenci grubunun özellikler Öğrencilerin Güdüsü: Cevaplayıcıların güdülenmemiş olması ve testteki sorulara rasgele cevap vermeleri ya da kaygıya neden olabilecek şekilde aşırı güdülenip gerçek durumlarını yansıtamamaları güvenirliği düşürecektir. 7. Öğrencinin Deneyimi: Öğrenci grubunun herhangi bir sınav türüne yönelik alışkanlıkları testin güvenirliğini etkileyecektir. Test deneyimi olan öğrencilerin bulunduğu grupta alınan puanların güvenirliği test deneyimi olmayan öğrencilerin bulunduğu grupta alınan puanlardan daha yüksek olacaktır. 8. Yanıtlama Süresi: Öğrenciler soruların hepsine ulaşamadıkları zaman aldıkları puanlar onların gerçek durumunu tanımlamayacak, bundan dolayı hesaplanan güvenirlik düşük olacaktır. 9. Puanlamanın Nesnelliği: Aynı yanıtlara farklı puanlayıcıların benzer ya da aynı puanlayıcının aynı yanıtlara farklı zamanlarda aynı puanları vermesi ile ilgilidir. Puanlama ne kadar nesnel olursa güvenirlik o derece yüksek olacaktır. 10. Ölçme aracının başında, neyin nasıl yapılacağının, sürenin ne kadar olduğu gibi testle ilgili özellikleri anlatan bir yönergenin bulunması da cevaplayıcıların test hakkında bilgilendirilmesini sağladığından güvenirliği arttırabilmektedir. 11. Test maddelerinde kullanılan ifadelerin açık ve anlaşılır olması da sorulara verilen cevapları etkilediğinden güvenirliği de etkileyebilir. 12. Testin uygulandığı ortamın fiziki şartları da cevaplayıcıların sorulara verdiği cevapları etkileyebileceğinden güvenirlik üzerinde etkili olmaktadır. 13. Öğrenci grubunun okuma, okuduğunu anlama, testteki problemleri daha önce çözme, genel olarak testlere karşı geliştirdiği tutum ve alışkanlıklar (kendine güvenme, güvenmeme ya da heyecanlanma gibi), Testteki belli bir maddeye karşı tutumu, testin yapılacağı gün hasta ya da uykusuz olması, doğru cevabını bilmediği maddeleri şans başarı ile doğru cevaplaması, ölçülen özellik ile ilgili önceden özel olarak hazırlanması gibi özellikleri, verilen cevapları etkilediğinden güvenirliği de etkileyebilmektedir. Bir testin geçerliğini, onun güvenirliği sınırlamaktadır. Güvenirliği düşük olan bir testin geçerliği, belli bir sınırın üstüne çıkarılamamaktadır. Bundan dolayı testin güvenirliğinin en üst düzeye çıkarılması gerekmektedir. Fakat güvenirliği arttırmak için alınabilecek önlemler geçerliğin düşmesine neden olabilmektedir (Tekin: 2000; 76).

86 Geçerlik Geçerlik, Bir ölçme aracının ölçmeyi amaçladığı özelliği, başka herhangi bir özellikle karıştırmadan, doğru olarak ölçebilme derecesidir (Tekin: 2000; 42).

87 Geçerlik Türleri Kapsam Geçerliği Ölçüt Geçerliği Yapı Geçerliği
Sonuçsal Geçerlik Görünüş Geçerliği Kapsam Geçerliği: Kapsam geçerliği iki açıdan ele alınır: araçta yer alan soruların dersin kapsamında yer alan tüm konuları örnekleyecek düzeyde olması ve her bir sorunun ölçmeyi amaçladığı davranışı ölçebilecek nitelikte olmasıdır. Ölçme konusu evreni yeterli ve dengeli olarak örnekleyen ve kapsadığı maddelerin her biri ölçmek istediği davranışı gerçekten ölçen bir test kapsam geçerliğine sahiptir. Kapsam geçerliğini test etmeye dönük istatistiksel bir yaklaşım bulunmamaktadır. Bundan dolayı herhangi bir ölçme aracının kapsam geçerliği araştırılırken mantıksal yol izlenmelidir. Kapsam geçerliği belirlenmeye çalışan bir test için aşağıdaki sorular sorulmalı ve üzerinde düşünülmelidir: Her bir madde üzerinde; “Bu madde, ölçülmek isteneni gerçekten ölçüyor mu?” sorusu sorulmalıdır. Bir bütün olarak test, ders konuları ve hedeflerinin yeterli bir örneklemini verebilir mi? Testin bir bütün olarak ders konuları ve hedeflerinin yeterli bir örneklemi olup olmadığının belirlenebilmesi için belirtke tablosuna başvurulur. Ölçüt Geçerliği: Ölçüt geçerliğine dayalı kanıt arama sırasında iki yol izlenebilir: Geçerlik konusunda kanıt aranan aracı aynı amaca hizmet eden ve geçerli olduğu bilinen başak bir araçla karşılaştırmak ve ölçme aracının ölçmeyi amaçladığı özellikler bakımından iyi olduğu bilinen bir grupla zayıf olduğu bilinen başka bir grubun puanlarını karşılaştırmaktır. Geçerliği konusunda kanıt aranan araç, dış ölçütle karşılaştırılıyorsa, uyum geçerliği, araçla elde edilen puanlarla öğrencilerin gelecekteki başarıları arasındaki uyuma bakılıyorsa, yordama geçerliği belirlenmiş olur. Bir testin uyum geçerliğine kanıt aramak için kullanılacak ölçüt belirli özelliklere sahip olmalıdır; Testin yordamaya çalıştığı değişkenle doğrudan ilgili olmalıdır. Başka bir değişle, elde hazır bulunan test puanlarının alınmasında etkili olan aynı etkenler tarafından belirlenmelidir. Oldukça kararlı olmalıdır, günden güne değişmemelidir. Kişinin başarısını yansıtan nesnel ve güvenilir bir ölçüt olmalıdır. Elde edilmesi kolay ve pratik olmalıdır. Yapı Geçerliği: Ölçülecek yapının tanınmasını sağlayan bir geçerliliktir. Yapı geçerliğinin belirlenmesi için kullanılması gereken istatistiksel yöntem Faktör analizidir. Faktör çözümlemesi, maddelerin önceden kuramsal olarak kurgulanmış yapı veya yapılara uygun olup olmadıklarını ya da ilgilenilen özelliği ölçmesi bakımından hazırlanan bir dizi maddenin hangi yapıları tanımlandığını saptamamıza yardımcı olur. Maddelerin önceden tanımlanmış kuramsal yapıya uygunluğu test etmek amacıyla başvurulan yönteme doğrulayıcı faktör çözümlemesi, bir dizi maddenin hangi yapıları tanımladığını saptamak amacıyla başvurulan yönteme açımlayıcı faktör çözümlemesi adı verilir. Yapı geçerliğine ilişkin kanıt arama sırasında izlenecek bir başka yöntem de ölçekle benzer ve farklı yapıları ölçen ölçekler arasındaki uyuma bakmaktır. Yönteme göre, eldeki ölçeğin farklı yapıları ölçtüğü bilinen ölçekle ilişkisi yakınsak, farklı yapıları ölçtüğü bilinen ölçekle ilişkisi ayırıcı geçerliği olarak tanımlanır. 4. Sonuçsal Geçerlik: Değerlendirmenin öğrenme üzerindeki etkisine dayanır. Aktif öğrenme sürecinde kullanılan alternatif değerlendirme yaklaşımları öğrencilerin öğrenmeleri üzerinde beklenen etkiyi sağlayabiliyorsa, uygulanan yaklaşım veya yaklaşımların geçerliğinden söz edilebilir. 5. Görünüş Geçerliği: Bir testin ölçmek istediği özelliği ölçüyor görünmesi ile ilgilidir. Bazı sorular farklı bir alanda yazılmış olsa da, büyük ölçüde bambaşka bir alandaki bilgi seviyesini ölçebilir. Böyle bir durumda bu testin görünüş geçerliğinden bahsedilemez. Bir testin görünüş geçerliği bazen yükseltilmeli bazen de düşürülmelidir. Özellikle kişilik testlerinin ve bu teste ait maddelerin görünüş geçerliği düşürülmelidir ki, insanlar gerçek durumlar yerine olması gereken durumları belirtmesin.

88 Güvenirliğin Yükseltilebilmesi İçin Alınacak Önlemler
Soru belirsizliği Madde güçlüğü Madde ayırıcılık gücü Puanlama yanlılıkları Kopya Aynı soruların kullanımı Güvenirlik 1. Soru belirsizliği: Ölçekte yer alan maddeler, ölçmek istedikleri özellikleri açık ve anlaşılır biçimde sormalıdır. 2. Madde güçlüğü: Ölçekteki maddelerin güçlük düzeyi çok zor ya da çok kolay ise öğrencileri tanımlayacak uygun puanlar veremeyecektir. Bu durumda geçerliği düşecektir. 3. Madde ayırıcılık gücü: Ölçekteki maddeler bilen ile bilmeyeni ayırabilecek güce sahip değilse uygun puanlar vermeyecektir, doğal olarak ölçeğin geçerliği düşük olacaktır. 4. Puanlama yanlılıkları: Puanlama yapılırken nesnel davranılması, oluşturulan puanların gerçek durumları yansıtmasını ve geçerliğin artmasını sağlar. 5. Kopya: Sınav sırasında kopya çekilmesi, puanların gerçek değerlerinden farklı olmasına neden olacaktır. Bundan dolayı da geçerlik etkilenecektir. 6. Aynı soruların kullanımı: Test ve testi oluşturan maddeler her yıl değiştirilmeden kullanılıyorsa, öğrenciler bu testin bir kopyasına ulaşabileceklerinden geçerlik düşecektir. 7. Güvenirlik: Güvenirliği yüksek olan araçların geçerliği de yüksek olacaktır.

89 Kullanışlılık Kullanışlılık, ölçme araç ve yöntemlerinin güvenirlik ve geçerlik gibi özelliklerini tanımlayıcı nitelikte olması bakımından önemlidir. Ancak, aracın kullanışlılığını artırmak amacıyla tartışılan bir önlem, güvenirlik ve geçerlik gibi daha önemli özellikleri etkileyecekse bundan vazgeçilmesi daha uygun olacaktır (Yurdabakan: 2008; 64).

90 Kullanışlılığı Arttırabilecek Önlemler
Ekonomiklik Hazırlama ve puanlama süresi Uygulama kolaylığı Puanlama ve puanları yorumlama kolaylığı 1. Ekonomiklik: Bir ölçme aracı, geliştirilmek amacıyla harcanan masraf ve emek karşılığında uygulayıcıya en yüksek yararı sağlıyorsa kullanışlı bir araç olabilir. Bu açıdan bakıldığında bir çok kez kullanılabilecek araçlar ekonomiktir. 2. Hazırlama ve puanlama süresi: Bir ölçme aracının hazırlama ve puanlama için harcanan süre diğerleriyle karşılaştırıldığında daha kısa ise o araç kullanışlıdır. 3. Uygulama kolaylığı: Testle ilgili açıklama içermesi uygulamasının kolay olmasına neden olacaktır. Bunun yanında yazı karakterlerinin büyüklüğü, okunaklı olması gibi özelliklerde testin kullanışlı olmasına neden olur. 4. Puanlama ve puanları yorumlama kolaylığı: Bir test için “puanlama anahtarının” hazırlanmış olması özellikle yazılı ve sözlü sınavlar için, puanlamanın güvenirliğini ve geçerliğini artıracaktır. Bunun yanında soruların yanıtlarının önceden belirlenmesini ve yorumlanmasını sağlar.

91 İç ve Dış Geçerlik İç geçerlilik, deneme sonucu olarak bağımlı değişkende meydana geldiği görülen gelişim, değişme ve farkı etkileyen faktörün cidden deneysel değişken veya değişkenler olup olmadığı konusudur. Dış- geçerlik ise araştırma sonuçlarının genellenip genellenemeyeceği meselesidir.

92 İç Geçerliği Tehdit Eden Faktörler
Deneklerin Seçimi Deneklerin Olgunlaşması Veri Toplama Aracı Deneklerin Geçmişi Denek Kaybı Etkisi Öntest (Deney Öncesi Ölçüm) Etkisi Regresyon Etkisi Etkileşme Etkisi Beklentilerin Etkisi 1. Yanlı Gruplama : Örneklem’ e giren elemanların (deneklerin), karşılaştırılmak üzere oluşturulan gruplara atanmalarındaki yanlılık, daha başlangıçta, ayrı özellikte grupların doğmasına neden olabilir. Örneğin, deneme ve kontrol gruplarından birinin daha zeki deneklerden oluşması, öğretim yöntemi deneme sonuçlarının karşılaştırılmasını olanak dışı bırakabilir. Bu nedenle, örnekleme giren elemanlar, ya eşleştirilerek yada yansız atama ile gruplara ayrılmalıdır. 2. Olgunlaşma : Araştırma katılanların (deneklerin), zamanla fizyolojik ve psikolojik yönlerden değişmesi (olgunlaşması, yorulması vb.) bağımlı değişken üzerinde görülebilecek deney öncesi , deney sonrası ayrılığın (yada ayrımsızlığın) önemli bir nedeni olabilir. Özellikle fizyolojik ve psikolojik değişmenlerin hızlı olduğu çağ elemanlarıyla yapılan araştırmalarda, bu faktöre çok dikkat etmek gerekir. Ayrı Ölçme araç ve süreçleri : Karşılaştırılmak üzere, aynı ölçütlere göre yapılması gereken (deney öncesi- deney sonrası; deney-kontrol grupları gibi) ölçmelerde, ayrı araç ve süreçlerin kullanılması ve izlenmesi karşılaştırmaları anlamsız kılabilir. Olabildiğince aynı işlemler uygulanmalıdır. 4. Deneklerin geçmişi Denek Kaybı : Araştırma süresince, bazı deneklerin ölüm ve benzeri zorunlu nedenlerle yada isteyerek deneyden ayrılmaları, arta kalan grupların özelliklerini değiştirebilir, denkliklerini bozabilir. Bu durum, karşılaştırılmak istenen gruplardan, ayrı sayı ve nitelikte deneklerin ayrılması ile ortaya çıkar. Böylece, deney sonu ölçmeler, gruplardaki bu değişmenin getirdiği durumu yansıtabilir. Deney Öncesi Ölçme : Deney öncesinde, bağımlı değişken üzerinde yapılacak bir ölçme , denekleri uyarıcı , onları güdüleyici bir rol oynayarak, deney sonu ölçmeyi de, önemli derecede , etkileyebilir. Duyarlığı yüksek konularda, özellikle dikkat etmek gerekir. Merkeze yönelme : Birinci ölçmede, çok iyi ve çok kötü (uçlarda) puan almış deneklerin sonraki ölçmelerde, genellikle, tüm grubun ortalamasına doğru kaydıkları görülmektedir. Bu uçlarda bulunmada, şans faktörünün oldukça etkili olmasındandır. Ancak, aynı bireylerin, her zaman çok iyi yada çok kötü şansları olmaları beklenemez. Bu nedenle de, sonraki ölçmelerde, önce çok iyi alanları biraz daha “az iyi”, çok kötü olanları da biraz daha “az kötü” olmaktadırlar. Denek grupların uç değerli elemanlardan oluşturulması halinde, deney öncesi ve deney sonrası durumlar arası gerçek ayrılığın nedeninin belirlenmesi kolay olmalıdır.

93 Dış Geçerliği Tehdit Eden Faktörler
Örnekleme Etkisi Beklentilerin Etkisi Öntest-Deneysel Değişken Etkileşim Etkisi Temsil etmeme