Veri toplama

VERİ TOPLAMAYeliz TUNGA, 2013

Bilimsel Araştırma Yöntemleri

İÇERİK

• Araştırma Katılımcıları

• Evren vs. Örneklem

• Örnekleme Yöntemleri

• Örnekleme Boyutu

• Araştırma Prosedürleri (İşlemleri)

• Veri Toplama da Internet Kullanımı

Araştırma

Katılımcıları

Araştırmacıların karşılaştığı üç önemli soru vardır?

• Hangi evreni kullanmalıyım?

• O evren içinden örneklemimi nasıl seçmeliyim?

• Kaç tane katılımcıya ihtiyacım var?

Evren ve Örneklem (Population and Sample) Nedir?

• Evren: Araştırma sonuçlarının geçerli olacağı,

genelleneceği büyük grup. Örneğin, tüm USA vatandaşları

ya da EÜ BÖTE 1. Sınıf öğrencileri gibi.

Örneklerden de anlaşılacağı gibi, evrenimiz oldukça büyük

bir topluluğu kapsayabileceği gibi, daha dar bir kapsama da

sahip olabilir.


• Örneklem: Özellikleri hakkında bilgi toplamak için

çalışılan ve evrenden seçilen onun sınırlı bir parçasıdır.

Örneklemin belirlenmesi, araştırmanın geçerliliğini

doğrudan etkiler. Bu sebeple, örneklem belirlenirken dikkatli

olunması gerekmektedir.


• Hedef Evren: Araştırmacının ulaşmak istediği ideal

seçimi.

Davranışsal bilimlerde hedef evren sıklıkla varsayımsal

yapılarla belirlenir, örneğin depresyon. Bu durumlarda,

hedef evreni belirlemek için belirli değişkenlere(manifest

variable) ihtiyacımız vardır.

Yine depresyon örneği üzerinden gidecek olursak,

depresyon tanısının psikiyatrik olarak tanımlanması gerekir.


• Bu şartları taşıyan insanlar topluluğuna da çalışma

evreni (study population) denir.

Birçok araştırma için, çalışma evreni oldukça geniştir, bu

sebeple evrenin bütün elemanlarına ulaşmak mümkün

olmayabilir. Bu durum da, araştırma örneklemi (research

sample) kavramı devreye girer.


Örnekleme (Sampling) Nedir?

Örneklemin belirlenmesi sürecine denir. Literatürde

örnekleme işlemini gerçekleştirebilmek için bir çok teknik

vardır. Genel olarak bu teknikler şöyle gruplandırılabilir:

• Olasılıklı ve Olasılıksız Örnekleme

• Basit ve Katmanlı Örnekleme

• Amaçlı ve Kartopu Örnekleme

Örnekleme Çeşitleri Nelerdir?

• Olasılıklı Örnekleme: Çalışma evrenindeki her kişi

araştırma örneklemine girebilmek için bilinen bir olasılığa

sahiptir. (N kişi seçilecekse olasılık 1/N)

• Olasılıksız Örnekleme: Kişinin seçilme olasılığı bilinmez.

• Katmanlı Olasılık: Örneklemin önemli karakteristiklerden

eşit oranlarda barındırmasını sağlamak için kullanılan

metot.

• Kartopu Örnekleme: Araştırmacı bir katılımcı bulur daha

sonra katılımcılar arkadaşlarını tavsiye ederler ve böylece

örneklem oluşturulur.

Olasılıklı Örnekleme

1. Bu örnekleme yönteminde, çalışma evrenine dahil

olanların listesi hazırlanılarak başlanılır. Örneğin, EÜ

BÖTE’deki öğrencilerin listesi alınır. Bu listeye

örnekleme çerçevesi (sampling frame) denir.

2. Daha sonra araştırmacı kaç kişi seçilmesi gerektiğini

belirler (N) ve listeden o kadar kişi seçer. Seçme

esnasında iki farklı yöntem kullanabilir.


a. Basit seçkisiz örnekleme (simple random sampling)

yöntemi Bu yöntemde, örneklemdeki bütün elemanlar

seçilmek için eşit ve bağımsız bir şansa sahiptirler.

Temsil edici ve geçerli bir örneklemin en iyi yolu bu

metottur.


b. Katmanlı Seçkisiz Örnekleme (Stratified Random

Sampling): Değişken, kullanılmak istenen yapıya göre

düzenlenir. Örneğin, araştırmacı bir grup katılımcıyı

sınıflarına, cinsiyetlerine ve etnik kökenlerine uygun

olarak sınıflandırılabilir. Şekil 12.2 de olduğu gibi bu

katılımcıların listesinden bir kota matrisi (quota matrix)

oluşturabilir.

Kota Matrisi


c. Sistematik Örnekleme: Bu yönteminde de örnekleme çerçevesi

oluşturularak işe başlanır. Daha sonra her n’inci isim bu

çerçeveden seçilir. (n çerçevenin oranına eşit) Örneğin,

örneklemin %10 ‘nu belirlemek için listede her onuncu isim

örnekleme dahil edilir.

Sistematik örnekleme kendi içinde ayrıca tabakalanabilir. Aynı örnek

üzerinden gidecek olursak her onuncu kadın da seçilebilir.


Bu yöntem kullanma esnasında oluşan en önemli sıkıntı ise

belirli aralıklarla tekrarlanma (periodicity) durumudur. Bu

durumu suiistimal edilmeye açıktır.

Örneğin, bir apartmanda her sekizinci daire köşede olsun.

Eğer örneklem aralığı da sekiz olarak belirlenirse,

örneklemde hep köşe noktalar seçilmiş olur, seçilmezse hiç

köşe nokta seçilmeyebilir. Bu da normal dağılımı önler.


Seçkisiz (rastgele) ve sistematik örnekleme

yöntemlerindeki ana problem, çalışma evrenindeki bütün

kişilerin olduğu bir listeye sahip olma zorunluluğunun

bulunmasıdır. Bu sebeple, bu örnekleme yöntemleri sadece

küçük gruplarda uygulanabiliyor.

Peki ya, daha büyük bir evrenle çalışma durumumuz

olursa ne yapabiliriz?


d. Küme Örnekleme (Cluster Sampling): Örneğin, Türkiye ‘deki

bütün üniversite öğrencilerini kapsayan bir araştırma yapılacaksa,

üniversiteler gruplanır. Daha sonra bu gruplar içinden rastgele bir

üniversite seçilir ve seçilen üniversitenin öğrencileri örneklemi

oluşturur.

Bu arada grup, kümeler içinde de ayrıca alt gruplar oluşturulabilir. Bu

duruma da çok-aşamalı küme örnekleme yöntemi (multi stage cluster

sampling) denir.

Olasılıksız Örnekleme

• Bu yöntem de diğer yönteme göre veri toplanması daha

kolaydır.

• Örneğin, depresyonlu insanların örneklemi oluşturacağı bir

çalışmada, araştırmacı veri toplamın daha kolay olacağını

düşündüğü için, öncelikle üniversite öğrencilerine bir depresyon

ölçeği uygular daha sonra gerekli skoru elde öğrencileri

örneklemine dahil eder. Bu durumda örneklem sadece

üniversite öğrencilerinde oluşmuş olur.

Olasılıksız Örnekleme

• Hedef evrenin tamamen temsil edildiği söylenemeyebilir.

Bu yönteme gelişigüzel örnekleme (haphazard sampling)

de denir.

• Bu yöntemde de tabakalı örneklem seçimi yapılabilir.

Amaca Yönelik Örnekleme

Araştırmacı örnekleme araştırmanın amacına uygun

olduğuna inandığı kişi veya grupları dahil eder. Olay

araştırmalarında daha çok kullanılır.

Örneğin, araştırmacı bir okulun, ülkenin genelindeki okulları

yansıttığını düşünüyorsa bu okulu kullanabilir. (Ortalamayı

yansıtan) Ya da tam tersi çok özgün bir durum varsa,

araştırmacı yine bu okulu seçebilir.

Kar Topu Örnekleme

Araştırmaya katılımcı bulmanın zor olduğu durumlarda

kullanılan bir metottur.

Örneğin, madde bağımlılarının örneklemi oluşturacağı bir

çalışma da gerek ceza alma gerek ifşa edilme korkusundan

katılımcı bulmak zor olabilir. Bu durumda bulunan ilk birkaç

katılımcıdan, arkadaşlarına tavsiye etmesi istenebilir.

İstatiksel Güç (Testin Gücü)

• İstatiksel testler bağımlı değişkenin bağımsız değişken

üzerindeki etkisi olup olmadığına karar vermeye

odaklanır. Ama birde hatalardan kaynaklanan etkiler

vardır.

• Tablo 12.1 görüldüğü gibi iki çeşit hata vardır.



• Tip 1 (Type 1): H0 hipotezinin reddedilmesi olup genellikle

0.05 olarak kabul edilir ve alfa ile gösterilir. Eğer istatiksel

test bağımsız değişkenin etkisi olmadığı gösterirse, yani

alfa değeri 0.05 değerinden büyük ise, bağımsız

değişkenin evren üzerinde etkisi vardır ama hatadan

dolayı bu etki örneklemde gözükmez.


• Tip 2 Hatanın oluşma ihtimalini belirten değere denir. Beta

ile gösterilir. Genellikle 0.20 ile olarak alınır. Yani

araştırma sonucunda gerçekte var olan bir farkı atlama

şansı 1/5 ‘ tir.

• İstatiksel testin gücü; 1-beta olarak bulunur.


• α : Hatalı karar, Ho doğru, biz onu yanlış diye reddediyoruz. (I.

Tip Hata)

• β : Hatalı karar, Ho yanlış, biz onu doğru diye kabul ediyoruz.

• (1-α) : Doğru bir Ho hipotezini kabul etmemiz olasılığı olup

buna testin güvenilirlik düzeyi denir.

• (1-β) : Yanlış bir H0 hipotezini red etmemiz olasılığı olup

buna testin gücü denir.

•

http://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Testin_g%C3%BCvenilirlik_d%C3%BCzeyi&action=edit&redlink=1

http://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Testin_g%C3%BCc%C3%BC&action=edit&redlink=1


• Soru : Hipotez testi yaparken, α ve β hatalarını en aza

indirmek için ne yapılmalı? Cevap : Örneklemdeki birim

sayısını olabildiğince fazlalaştırmak.

• Soru : α hatası yapma olasılığım azalırsa β hatası yapma

olasılığı da azalır mı? Cevap : Aksine artar! Bu iki hatadan

biri azalırken, diğeri artar.


• Önemli : Aynı testte hem α hem de β hatası beraber

yapılamaz.

• Önemli : Hatasız bir test yapmak mümkün değildir. %100

doğru karar verilemez. Normal dağılım asimtotik olup x-

ekseni ile kesişmediği için çok küçük de olsa bir risk söz

konusudur.

http://tr.wikipedia.org/wiki/Normal_da%C4%9F%C4%B1l%C4%B1m


• İstatiksel testin gücü seçilen alfa seviyesine, bağımsız

değişkenin bağımlı değişken üzerindeki etkisinin

büyüklüğüne, örneklemin büyüklüğüne gibi birçok etmene

bağlıdır. Burada alfa seviyesi 0.05 den büyükse, bağımsız

değişken küçük, orta ya da büyük etkiye sahip olabilir.


• Küçük etki: Bağımlı ve bağısız değişken arasındaki

korelasyon 0.10 ise

• Orta etki: Bağımlı ve bağısız değişken arasındaki

korelasyon 0.30

• Geniş etki: Bağımlı ve bağısız değişken arasındaki

korelasyon 0.50

ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜ (HACMİ)

Örneklemin hacminin belirlenmesi esnasında cevaplanması

gereken 4 soru vardır.

1. Araştırmanızda hangi etki büyüklüğünü yakalamak

istiyorsunuz?

2. Hangi alfa seviyesi kullanmalıyım?

3. Tek kuyruklu (one-tailed) mu yoksa çift kuyruklu

istatistiksel test mi kullanmalıyım?

4. Hangi seviyede test gücü istiyoruz?

Araştırmanızda hangi etki büyüklüğünü yakalamak

istiyorsunuz?

Hedeflenen etki hacmi kritik etki hacmidir. (r ile gösterilir)

Bu soruyu cevaplamak için bir çok yaklaşım vardır.

Bunlardan biri, araştırmanız önemli olduğu düşündüğünüz

en küçük etkiye karar vermektir. Örneğin; örneğin kritik

etkiyi 0.25 (r=0.25) olarak belirlerseniz, araştırmanızda 0.25

den küçük korelasyon sıfıra eşittir.

Başka bir yöntem ise, kritik etkinin hacmi önceki yapılan

çalışmalarda bulunan ortalama etkiye göre belirlenir.

Literatürden yararlanılır. Meta-analizler kullanılır. Hali

hazırda yapılmış bir meta analiz yok ise, meta analiz

yapılmalıdır.

Hangi alfa seviyesi kullanmalıyım?

Daha küçük alfa değeri (0.01 versus 0.05), daha küçük test

gücü demek bu da daha büyük örnekleme ihtiyaç

duyulması anlamına gelir. Genellikle araştırmalarda alfa

değeri 0.05 olarak alınır.

Tek kuyruklu (one-tailed) mu yoksa çift kuyruklu istatistiksel

test mi kullanmalıyım?

Tek kuyruklu testte bağımlı ve bağımsız değişken arasında

olumlu ya da olumsuz ilişki olup olmadığına bakar. Fakat

ikisine aynı ayda bakmaz. Bunun için çift kuyruklu test

kullanılır. Tek kuyruklu ya da çift kuyruklu test kullanmak

yönlü ya da yönsüz (directional, nondirectional) hipotez

kullanımına bağlıdır. Çift kuyruklu test, tek kuyruklu testten

daha az güçlüdür ve daha büyük örneklem hacmine ihtiyaç

duyar.

Hangi seviyede test gücü istiyoruz?

Yüksek güç, daha iyidir. 0.50 den fazla olmalı ve 0.80 ideal

değerdir.

Araştırma

Prosedürleri

Etkili Araştırma Ortamı

Etkili Araştırma Ortamı araştırmanın geçerliliğine katkıda

bulunan etmenlerden biridir. Bir araştırma ortamının etkili

olabilmesi için taşıması gereken özellikler:

• Uyum, ahenk (Coherence)

• Basitlik (Simplicity)

• Psikolojik Katılım (Psychological Involment)

• Tutarlılık (Consistency)

Education

Veri toplama