ULUSLARARASI İLİŞKİLERDE ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ - Deneme Sınavı - 2

Bilimsel çalışmalar, gerçek ve gerçek olmayan ilişkileri birbirinden ayırt etmeyi hedef­lerler. Üç aşamada bu hedefe ulaşmak mümkündür:

Küçük-n Kurguları (Small-n Designs): Bu tür araştırmalarda, bir veya bir kaç olay ya da vaka incelenerek, röpörtaj, arşiv taraması ve gözlem yöntemleri kullanılarak detaylı veri toplanmaya çalışılır. Sadece bir olay inceleniyorsa, örneğin Fransız Devrimi, bu yönteme tek vaka analizi denir. Birden fazla olay inceleniyorsa örneğin Bolşevik Devrimi, Mao Devrimi gibi, o yönteme karşılaştırmalı vaka analizi denir. Bu yöntemlerin hepsi ve çeşitli türleri 5. Ünite’de detaylı olarak anlatılmaktadır.

Kısımlar-arası analizde, araştırmacı bağımlı ve bağımsız değişkenlerle ilgili ölçümleri aynı anda yapar ve bağımsız değişkenin, araştırmaya konu olan kişileri, ülkeleri ya da diğer kümeli aktörleri, bağımlı değişkeni etkilediği ortamı kontrol etmez. Eğer analize konu olan aktörler kişiler ise araştırmaya anket ya da kamuoyu yoklaması, devlet ve millet gibi coğrafi varlıklar ise ya da parti, etnik grup gibi aktörler ise kümeli analiz (aggregate analysis) adı verilir.

Araştırma konusu kişiler ya da kümeler belli bir zaman aralığında periodik olarak inceleniyorsa, bu analize aynı zamanda boylamsal (longitudinal) analiz adı verilir.

İçerik analizi yazılı dokümanların dikkatlice okunarak iletişim dilinin ve biçimlerinin detaylı olarak incelenmesidir. Yazılı dokümanlar arasında uluslararası anlaşmalar, organizasyonların ve siyasi partilerin kuruluş sözleşmeleri yer alabilir.

Bağımsız değişkenin etkisinin farklı ortam ve kişilere genellenebilir olup olmadığı sorusu, o etkinin gerçek yaşamdaki tipik eğilimleri yansıtıp yansıtmadığından farklı bir sorudur. Ekolojik geçerliğin temelinde bu vardır. Diğer bir deyişle ekolojik geçerlik bir deney sonucu gözlenen etkinin oluştuğu şartların toplum genelindeki tipik şartları yansıtıp yansıtmadığına bakar. Tipik olma genellenebilir olmaktan farklıdır. Bazı araştırmacılar, örneğin, üniversite öğrencilerinin katılımcı olduğu ve laboratuvar ortamında yapılan deneylerin, kişilerin gerçek dünyada içinde bulunduğu şartları yansıtmadığını belirtirler. Yukarıda bahsedilen deneyde Habyarimana ve diğerleri laboratuvar ortamında gerçekleştirdikleri deneyi doğal ortama taşıyarak bu sorunu halletmiş görünüyorlar.

Dâhilî geçerlik, bir deneyde gözlemlenen neden-sonuç ilişkisinin gerçekten deneye konu olan uyarandan ya da bağımsız değişkenden (treatment) kaynaklandığı olgusuna denir.

Haricî geçerlik, deney sonucu saptanan bulguların, farklı ortamlarda ve farklı örneklemler (sample) için geçerli ve genellenebilir olmasına denir.

Seçim yanlılığı, deney katılımcılarının rastgele bir prosedüre göre değil de başka standartlara göre seçilmesi durumunda ortaya çıkar. Örneğin, deneye katılanlar sadece gönüllülerden oluşuyorsa onların deneye karşı algı ve dikkatleri gönüllü olmayan katılımcılardan farklı olacaktır.

Hedef kitle ya da çalışma evreni (target population) çalışmamızda üzerine eğildiğimiz ögelerin (units) toplamıdır. Bu kitle çoğu zaman oldukça soyut bir tanımdır. Örneğin Türkiye seçim araştırmalarında oy verme yaşında vatandaşlar hedef kitlesi olarak alınır.

Hedef kitle içinde yer alan ögelerin seçilecek örnek içine dahil olma olasılığı olanlarının listesine örnek listesi (sampling frame) diyoruz. En basit şekliyle örnek listesi örneğimize dahil edebileceğimiz tüm ögeleri içeren bir listedir.

Hedef kitleyi temsil amacıyla araştırma amaçlarımıza uygun olarak seçilmiş ögelere örneklem ya da örnek grubu (sample) diyoruz. Örneklem (sample) örnek listesinden seçilen ögelerdir ve sadece bu ögeler üzerinde gözlem ve ölçümler yapılır.

Üzerinde gözlem ve ölçümlerin yapılacağı örnek ögelerini seçme sürecine örnekleme (sampling) diyoruz.

İstatistikte standart sapma bir dağılımın ortalama etrafında ne derece yayık bir şekilde dağıldığının bir ölçütüdür.

Basit rastsal örnekleme tüm rastsal örnekleme yöntemleri arasında bir referans noktası olarak kullanılan yöntemdir. Örnek listemizin elde edilmesini takiben yapmamız gereken bu listedeki her ögeye bir referans numarası vermektir. Örnek listemizin yinelenme ve kümelenme sorunlarından arındırılmış ve her ögenin tek bir referans numarası olmasıyla herhangi bir rastsal rakam tablosu ya da basit bir kişisel bilgisayar programı kullanarak istenilen sayıda rastsal olarak belirlenmiş rakam kullanılarak örneğimiz seçilebilir. Örneğin diyelim ki örnek listemizde üniversitemize kayıtlı 3000 öğrenci vardır. Örneklem büyüklüğümüzün de 100 olacağını belirlemiş olalım. Basit rastsal örneklem ile ihtiyaç duyulan 100 ögenin seçilmesi için 1 ile 3000 arasında 100 tane rastsal rakam belirlenmesi gerekir. Bunu herhangi bir rastsal rakam tablosundan 100 tane 1-3000 arasında dört basamaklı rakam seçerek yapabileceğiniz gibi herhangi bir hesap tablosu (spreadsheet) programından 1-3000 arası 100 rakam üreterek de yapabilirsiniz. Böylelikle bu seçilen rakamlara karşılık gelen ögeler örneğimiz olarak seçilmiş olacaktır.

Katmanlı örnekleme yöntemi daha önce değinmiş olduğumuz temel bir gözleme dayanır. O gözlem de hedef kitlenin ne derece türdeş (homojen) ise çekilen örneklemin de o derece daha az örneklem hatası ürettiğidir. Eğer bir hedef kitlede var olan ögelerin %99’u bir görüşte ve sadece %1’i karşıt görüşte ise o zaman çekilen örneklemin bu farklılaşmayı çok ıskalama olasılığı düşüktür. Oysa hedef kitlenin yarısı bir fikirde diğeriyse bunun karşısında ise o zaman çekilen örneklemin hedef­teki bu 50-50 bölünmüşlüğe uzak sonuç verme olasılığı daha yüksek olacaktır. Katmanlı örnekleme yöntemi bu gözlem temelinde işler ve hedef kitleyi türdeş alt gruplara ayırıp her birinden gerekli büyüklükte örnekleme yoluyla toplam örneklemi oluşturur. Örneğin, üniversite öğrencilerini tek bir toplam örnek listesinden çekmek yerine sınıf­lara göre alt kümelere ayırırsak sınıf­lar kendi içlerinde daha türdeş olacaklardır. Her bir sınıfa ihtiyaç duyulan oranda gözlem ayrılıp bu gözlemleri sınıf alt kümelerinden seçmek katmanlı bir örnekleme olacaktır. Böylelikle sınıfa göre katmanlandırmaya gidilmediğinde örneklemimizin sınıf değişkenine göre içereceği örneklem hatası, sınıfa göre katmanlamaya gidildiğinde sıfırlanmış olacaktır. Aynı mantığı takiben hedef kitlenin sınıf dışında bilinen, cinsiyet, bölüm ya da not ortalaması gibi diğer özelliklerine göre de katmanlama yapılabilir. Böylelikle örneklemimiz içinde hedef kitlede bu özellikler açısından olması gerektiği oranda öğrenci cinsiyet, bölüm ve not ortalaması özelliğine sahip olarak yansıtılmış olacaktır.

Çok aşamalı küme örneklemesi iki adımdan oluşur: önce bir listeleme yapılır ardından da bu listeden bir seçim yapılır. Bu şekilde birincil örnekleme birimleri (primary sampling units) oluşturulur ve hat­ta gerekli şekilde katmanlanır. Sonra bu birimlerden örnekler seçilir. Bir sonraki aşamada da bu birimlerden ikinci örneklem birimleri aynı şekilde bir listeleme sonrasında örnek ikincil örnekleme birimleri seçilir ve bu şekilde bir aşamadan diğerine geçilerek nihai ölçümlerin yapılacağı birime kadar ilerlenir.

Büyüklüğe Orantılı Olasılıklı Örnekleme (BOOÖ) (Probability Proportionate to Size Sampling): Şimdiye kadar kullanılan örneklerde listelenen kümelerin büyüklük açısından farklılıkları dikkate alınmamıştı. Yani her gidilen sınıf­ta farklı sayıda öğrenci varsa örneğin bu sınıf­larda eşit sayıda öğrenci çekilmesi durumunda her ögenin seçilme olasılığı eşitlenmiş olmayacaktır. Az sayıda öğrencinin olduğu bir sınıf­ta herhangi bir öğrencinin seçilme olasılığı çok sayıda öğrenci olan bir sınıf­takinden yüksek olacaktır. Bu da rastsal örnekleme yönteminin en önemli varsayımını ihlal etmiş olacaktır. Oysa öncelikle sınıf­ları seçerken seçilme şanslarını her sınıf­taki öğrenci sayısına oranlı olarak hesaplasak ve ardından da her sınıf­tan eşit sayıda öğrenci seçersek o zaman her öğrencinin seçilme şansını eşitleyebiliriz.

Kota örneklemi hedef kitledeki temel bazı özellikler temelinde grupların örnekleme kullanılan kotalar ile yansıtılmasından ibarettir. Örneğin, hedef kitlede diyelim ki %50 kadın %50 erkek varsa örnekleme seçilecek kişilerin de %50 kadın %50 erkek olması sağlanır. Biraz daha çetrefil kota örneklemlerinde cinsiyetin yanı sıra yaş ve eğitim düzeyi de kullanılabilir. Bu tür detaylı kotalarla çalışıldığında elde edilen örneklemler seçilmiş kota değişkenlerinin özelliklerini mükemmel olarak yansıtabilirler. Ancak bu örneklemlerin yapamadığı şey elde edilen örneklemin hata düzeyinin tahminidir. Kota örneklemleri örneklem hatası tahmini yapamazlar

Neredeyse tüm bağımsız değişkenlerin benzer, bağımlı değişkenin ise farklı olduğu araştırmalara en benzer sistem tasarımı, neredeyse tüm bağımlı değişkenlerin farklı, bağımsız değişkenin ise aynı olduğu araştırmalara ise en farklı sistem tasarımı denilmektedir. İlkinde amaç, diğer tüm bağımsız değişkenleri aynı tutarak sonuçta farklılık yaratan bağımsız değişkeni keşfetmektir. İkincisinde amaç, birbirinden son derece farklı özelliklere sahip vakalarda aynı sonucu doğuran sebebi keşfetmektir. Kritik vaka bir kuram için doyurucu bir şekilde açıklanması zorunlu olan vakadır. Belli başlı kuramların inanılırlığını test etmek için kullanılır. Sapkın vaka ise herhangi bir faktörün tüm vakalarda gözlenen dağılımından belirgin bir şekilde saptığı bir vakanın incelenmesidir ki burada amaç kuramsal bir ilerleme sağlamaktır.