SOSYAL BİLİMLERDE ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ - Deneme Sınavı - 10

Nedensel karşılaştırmalı modelde genelde bağımlı değişkeni meydana getiren olası değişkenlerin belirlenmesi amaçlanmaktadır. Nedensel karşılaştırmalı model aslında tarama modeli ile deneme modeli arasında bir yerde durmaktadır.

Nitel araştırmalar doğal ortamda gerçekleştirilir. Böylece olayın kendisi etkileşimde bulunduğu tüm öğelerle birlikte kendi koşullarında anlaşılmaya çalışılır. Bu “alan çalışmaları” olarak da adlandırılır. Bu durum, olguların derinlemesine ve doğru bir şekilde çözümlenmesine olanak tanır. İçinde bulunulan koşullara göre yöntem, araştırma deseni ve veri toplama süreçleri değişebilir. Bu doğrultuda cevap nitel araştırmalar doğal ortamda gerçekleşir seçeneğidir.

Nedensel karşılaştırmalı model ile genelde bağımlı değişkeni meydana getiren olası değişkenlerin belirlenmesi amaçlanmaktadır. Bu kapsamda cevap nedensel karşılaştırmalı modeldir.

Karma yaklaşıma dayalı araştırmalarda nicel ve nitel araştırma yöntemleri bir arada kullanılarak araştırılan gerçekliğe ilişkin daha sağlıklı ve çoğulcu verilere ulaşmak amaçlanmaktadır. Nicel yöntemler  ile gerçeğe ilişkin olarak genelde miktar belirten sayısal veriler toplanmakta, bunlara dayalı karşılaştırmalar yapılmakta, aralarındaki farklılıkların anlamlı olup olmadığı incelenmektedir. Bu kapsamda cevap karma modeldir.

Nitel değişkenler ile yapılan ölçümün amacı çoğunlukla sahip olunan bir özelliğe göre birey ya da nesneleri sınıflandırmaktır.

Bir veri diziliminde en sık yinelenen değere tepe değer adı verilmektedir.

Dizi genişliği ya da dağılım aralığı, bir veri dizisindeki en yüksek değer ile en düşük değer arasındaki farktır.

Standart bir hipotez testi gerçekleştirmenin 6 aşaması bulunmaktadır:
(Huck, 2012):
1. Sıfır hipotezini belirtme
2. Karşı hipotezi belirtme
3. Anlamlılık düzeyini seçme (Sosyal bilimlerde genellikle 0.05 olarak belirlenir)
4. Örneklemden veri toplama ve verileri özetleme
5. Örneklemden elde edilen test istatistiğini, anlamlı fark olup olmadığını görmek
amacıyla ölçüt olarak kabul edilen değerle karşılaştırma
6. Sıfır hipotezinin kabul ya da reddine karar verme

t-testi de dahil olmak üzere tüm istatistiksel testlerde serbestlik derecesi (degree
of freedom) adı verilen bir değer hesaplanmaktadır. Bu değer, araştırmacıların
bir istatistiksel değeri hesaplamak için ne büyüklükte bir örneklem kullandığını
gösterir ve çoğunlukla toplam katılımcı sayısından bir çıkartılarak bulunur (Creswell,2008).

Örneklem üzerinde yapılan gözlem sonuçlarından yararlanarak evren hakkında genellemeler yapabilmek için yordamsal istatistikler kullanılır.

Bağımsız örneklemler için t-testinin nonparametrik karşılığı Mann-Whitney U Testi, bağımlı (ilişkili) örneklemler için t- testinin nonparametrik karşılığı Wilcoxon İşaretli Sıralar Testi, bağımsız örneklemler için tek faktörlü ANOVA testinin nonparametrik karşılığı Kruskal Wallis Testi, yinelenen ölçümler için tek faktörlü ANOVA testinin nonparametrik karşılığı Friedman Testi, Pearson korelasyonu (r) testinin nonparametrik karşılığı Spearman’ın sıralı korelasyonu (rho) testidir.

Ölçek türleri; sınıflama, sıralama, aralıklı ve oranlı olmak üzere dörde ayrılmaktadır.

Nicel ve nitel ya da sürekli ve süreksiz değişken ayrımının yanı sıra birey ya da nesnelerin özelliklerini açıklamak için bilmek gereken bir başka temel kavram ise ölçek türleridir. Araştırmalarda ölçek türleri sınışama (adlandırma), sıralama (dereceleme), eşit aralıklı ve oranlı olmak üzere dörde ayrılmaktadır. Ölçülen özelliğin nicel veriler ile betimlenmesi olanaklı değilse, ölçüm sonucunda elde edilen veriler miktar göstermiyorsa, sadece ölçülen özelliğe bir isim verilebiliyorsa sınışama ölçeği kullanımı söz konusudur. Bireylerin cinsiyetlerine göre erkek ya da kadın olarak gruplandırılmaları ya da yaşadıkları coğrafi bölgeye göre yedi grupta incelenmeleri bu ölçek türüne örnektir. Burada dikkat edilmesi gereken bir birey ya da nesne aynı anda iki farklı sınıf içerisinde bulunamaz, yani kişi aynı anda hem erkek hem kadın ya da hem iç Anadolu hem de Marmara Bölgesi’nde yaşıyor olamaz. Ayrıca sınışar herhangi bir miktar ifade etmez. Bu nedenle değişkene verilen değerlerin sıralamasını yapmak söz konusu değildir.

Birey ya da nesneler belli bir ölçüte göre sıralanabildiği zaman kullanılan ölçek sıralama ölçeğidir. Bu ölçekte 1 en yüksek ya da en düşük kişi ya da nesneyi gösterirken 2 en yüksek ya da düşük ikinci kişi ya da nesneyi ifade eder (Köklü, Büyüköztürk ve Çokluk, 2007). “Ali sınıf birincisi, Olcay sınıf ikincisi, Fatma ise sınıf üçüncüsüdür” dediğimizde bireylerin sınıf içerisindeki sıralamasını biliriz; ancak kimin hangi notla birinci olduğunu ya da aralarında ne kadar puan farkı olduğunu bilemeyiz. Ali 100 üzerinden 90 ortalama ile sınıf birincisi olabileceği gibi 100 üzerinden 80 ile de birinci olmuş olabilir. Ali ile Olcay ya da Olcay ile Fatma arasında çok az ya da çok fazla puan farkı olabilir. Ali ile Olcay arasındaki fark ile Olcay ile Fatma arasındaki fark eşit olmak zorunda da değildir. Özetle sıralama ölçeğinde hangi birey ya da nesnenin önde olduğu bilinir; ancak kimin kimden tam olarak ne kadar daha önde ya da geride olduğu bilinmez

Bir veri diziliminde en sık yinelenen değer tepedeğer olarak adlandırılır. Örneğin 3, 1, 3, 4, 6 ve 3 şeklinde verilen puanlar arasında tepedeğer 3’tür. Tepede- ğer süreksiz değişkenleri özetlemek için oldukça iyi bir ölçüt olabilir. Ancak eşit aralıklı ve oranlı ölçümleri betimlemede yetersiz kalmaktadır. Veri diziliminde merkezi eğilimi yeterince yansıtmayan, düşük ya da yüksek bir puan sıklıkla yinelenmiş olabilir. Ya da bir dizilimde birden fazla tepedeğer bulunabilir. Bu nedenle merkezi eğilim hakkında tepedeğere göre yapılan yorumlar yeterince güçlü olmayabilir.