FB 625 BLMSEL ARATIRMA YNTEMLER VE ETK PROF
FBİ 625 BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ VE ETİK PROF. DR. ERKAN YALÇIN FEN-EDEBİYAT FAKÜLTESİ BİYOLOJİ BÖLÜMÜ BOTANİK ANABİLİM DALI 1
BİLİMSEL ARAŞTIRMA Araştırmanın Modeli Evren ve Örneklem Verilerin Toplanması Verilerin Analiz Edilmesi 2
Araştırmanın Modeli Araştırmanın amacına uygun ve ekonomik olarak verilerin toplanması ve yorumlanması için gerekli koşulların düzenlenmesidir. Plan; Konuyu dağıtmamak, amaçtan uzaklaşmamak. 3
Araştırmanın Modeli Düzeyine Göre Temel Araştırmalar Uygulamalı Araştırmalar Amacına Göre Nedir Nasıldır? Neden? Veri Toplama Yöntemine Göre Uygulama Şekline Göre ANKET Kaynak Tarama GÖZLEM Geriye dönük İleriye yönelik GÖRÜŞME DENEY TARAMA BELGESEL TARAMA BİLGİ ARAMA Kesitsel İzleme. Uzamsal Olgu-Kontrol Grup izleme Ardışık Meta Analizi 4
Araştırma düzeyine göre Temel araştırmalar, teori geliştirme, bir teoremi ispatlama, bir araç geliştirme, model geliştirme, Uygulamalı araştırmalar, teorik araştırmalardan elde edilen bilgilerin saha, laboratuvar, klinik gibi uygulama alanlarındaki işleyişini, yer, zaman, birey farklarına göre elde edilen teori, teorem ve modellerin geçerliğini, güvenirliği… 5
Uygulama Şekline Göre Kaynak Tarama (Review researchs) araştırmaları, tüm klasik ve güncel kaynakların taranması ile ortaya konan konunun tarihsel ve bilimsel gelişimini birlikte ele alan, 6
Uygulama Şekline Göre Geriye dönük - İleriye yönelik (Prospectif – Retrospectif researchs) araştırmalar, Kesitsel (Crosssectional) araştırma , Toplum ya da örnekten verilerin kısa zaman diliminde bir kez toplanması, İzleme-Uzamsal (Follow up, Longitudinal) araştırma, araştırma birimlerinin T zaman periyodunda izlenerek değişkenler ile ilgili tekrarlı ölçümlerin (tekrarlı veri) elde edilmesi, 7
Uygulama Şekline Göre Olgu-Kontrol (Case-Control) araştırması, risk taşıyan (hasta, olgu) grup ile bu grup ile eş özelliklere sahip risk taşımayan (sağlam, kontrol) grubun değişkenleri ile ilgili veri toplayarak neden-sonuç ilişkilerinin ve risk faktörlerinin belirlenmesi, 8
Uygulama Şekline Göre Grup izleme araştırma (Cohort, Randomize Controlled Trials), incelenen değişken yönünden topluma yeni katılan bir grubun T zaman periyodunda izlenmesi ve bu periyod içinde birden fazla kez tekrarlı veri toplanması ile yürütülen ve izlem süresi sonunda riskli (hasta) grup ile risk taşımayan (risksiz) grup verilerinin karşılaştırılması, 9
Uygulama Şekline Göre Rastgele kontrollü çift kör araştırmalar (Randomize Controlled Double Blind Trials), denemelerde incelenen değişken yönünden deney birimlerinin ve deneyi uygulayan araştırmacının yanlı davranması riski olduğu durumlarda (ilaç denemeleri, model etkinliğinin testleri) uygulamayı hem araştırıcının hem de birimin bilmemesi, 10
Uygulama Şekline Göre Ardışık (Sequential) araştırma, deneyin pahalı, zamanın az olduğu durumlarda önceden seçilen kriterlere göre her denemeden sonra elde edilen verilerin analizinin yapılmasını hedefleyen, eğer koşul yerine gelmemiş ise denemeye devam etmeyi, koşul yerine gelmiş ise denemeyi durdurma, 11
Uygulama Şekline Göre Meta Analizi (Meta Analytic Research), bir konuda yayınlanmış, yayına kabul edilmiş, yayınlanmamış (portföyde kalan) araştırma sonuçlarını belirli kurallara göre birleştirerek genel parametre tahminlerini içeren, 12
Evren ve Örneklem 13
Evren Araştırma sonuçlarının genellenmek istendiği elemanlar bütünü, Araştırma sonuçlarının geçerli olacağı büyük grup. “insanlar” “belli yaştakiler”, “belli bitkiler” 14
Evren birimi Evrenin sınırlandırılmış bir parçasıdır. – Liselerdeki disiplin suçları konusundaki bir araştırmanın evren birimi, liselerdir. Evren değer (parametre), evreni betimlemek için evrenden elde edilen verilerden hesaplanan veya tahmin edilen değerlerdir. Sayım, evrenin tüm birimlerine ulaşılarak bilgilerin toplanmasıdır. Örneğin nüfus sayımı. . 15
Evren Hedef evren, araştırmacının ulaşmak istediği, ancak ulaşması güç olan ve ideal seçimini yansıtan soyut evrendir. Türkiye’deki tüm lise öğrencileri Ulaşılabilir evren, araştırmacının ulaşabileceği, gerçekçi seçimi olan somut evrendir. İstanbul’daki lise öğrencileri , . Raporlarda genelde ulaşılabilir evren tanımlanır 16
Örneklem; Maliyet güçlükleri, Kontrol güçlükleri, Etik zorluklar nedeniyle seçilir. 17
Örneklem ve Örnekleme, evrenden örneklem için birim çekme işlemine denir. Örneklem değer (istatistik), örneklemlerden elde edilen verilerden hesaplanan ve örneklemi betimlemede kullanılan değerlerdir. 18
Örneklem Eğer örneklem: - Yeterli sayıda ve çoklukta değilse, - Seçiminde yanlı olunmuş ise, - Yanlış ve uygun olmayan yöntemlerle seçilmiş ise araştırma sonuçlarına bakarak doğru kararlar almak olası değildir. 19
Örneklemin Evreni Temsil Edebilmesi İçin Örnek büyüklüğü ( birey sayısı ) yeterli olmalı, Olasılıklı Örnekleme Yöntemlerinden UYGUN olanı uygulanmalı, YAN (taraf) tutulmamalı, Örneklem yapı ve özellikler yönünden evrene benzer olmalıdır. 20
ÖRNEKLEM VE TEMSİL YETENEĞİ 21
Örneklem Hatası Hiçbir örnek evreni tam olarak temsil etmez, Olasılıklı örneklemlerde hatanın büyüklüğü ölçülebilir, Örneklem alınan ve alınmayan birimlerin ortaya çıkardıkları şansa bağlı toplam hata miktarıdır, Bu miktarı gösteren ölçüt ‘standart hata’ dır 22
Varyans kavramı dağılıma ait her bir değerin, dağılımın ortalamasından ne kadar uzak olduğuyla ilgilidir. –Varyans söz konusu sapmaların ortalama değerini ölçmektedir. 23
Normal Dağılım (Gauss tipi dağılım) Standart normal dağılım ortalama değeri 0 ve standart sapması olan normal dağılım ailesinin tek bir elemanıdır. Bu olasılık fonksiyonunun grafik şekli bir çan gibi görüntü verdiği için çoğu kez çan eğrisi olarak da anılır. 24
Normal Dağılım 25
Standart sapma (Standart deviation, SD) Bir çalışma grubundaki her bir verinin ortalamaya göre ne kadar uzaklıkta olduğunu; dağılımın ne kadar yaygınlıkta olduğunu gösteren bir ölçüdür. Varyansın karekökü standart sapmayı verir. Standart sapma, popülasyonu oluşturan bireyler arasındaki farklılığın bir ölçüsüdür. 26
Standart hata (Standard error of mean, SEM) Ortalamanın standart hatası, ortalama dağılımındaki varyasyonu (değişimi) gösterir, örneklem sayısının artması ile küçülür. Standart sapma değerinin denek sayısının kareköküne bölünmesi ile elde edilen değerdir. 27
Örnekleme Evrenden örneklemi oluşturmada temel alınan birime, örnekleme birimi denir. Örnekleme birimi eleman ise süreç eleman örnekleme, grup ise küme örnekleme olarak isimlendirilir. Örn: Liselerdeki disiplin suçları araştırılırken; Okul listesinden okullar seçilirse küme örnekleme, Öğrenci listesinden öğrenci seçilirse eleman örnekleme 28
Neden ÖRNEKLEME? Maliyet tasarrufu sağlaması Zaman tasarrufu sağlaması Doğru bilgi edinme imkanı sağlaması Pratik imkansızlık halinin bulunması 29
Örnekleme Sürecinin Aşamaları 1. Aşama: Evrenin tanımlanması 2. Aşama: Çerçevenin belirlenmesi (Araştırma evreninin belirlenmesi) 3. Aşama: Örnekleme yönteminin seçimi 4. Aşama: Örneklem büyüklüğünün belirlenmesi 5. Aşama: Örneklem birimlerinin seçimi 6. Aşama: Verilerin derlenmesi 30
Örnekleme Tek aşamalı örnekleme, örnek için evrenden birim çekme işleminin tek aşamada tamamlanması, Çok aşamalı örnekleme, iki ya da daha fazla aşamada tamamlanması, 31
32
Örnekleme Yöntemleri Seçkisizlik; örneklemede temel alınan birimlerin örneklem için seçilme olasılıklarının eşit olması, Seçkisiz örnekleme yöntemleri (Random sampling), evrenden örneklem için birim çekme işleminin seçkisizlik ilkesine uygun olarak yapılması, Seçkisiz olmayan örnekleme yöntemleri (Non-random sampling), örnekleme alınacak birimlerin seçkisizlik ilkesine bağlı olmaksızın belirlenmesi … 33
Seçkisiz Örnekleme Yöntemleri (Random sampling) 34
Basit Seçkisiz Örnekleme (Simple Random Sampling) Oluşturulan evren listesinden örnekleme birimlerinin seçkisiz olarak çekilmesidir. Evrenin listesi Birimlerin rastgele seçimi Evren Örneklem 35
Basit Seçkisiz Örnekleme İYİ YANLARI SAKINCALARI Basit Evrenin tam listesi gerekir Örneklem hatası kolay ölçülür En iyi temsili sağlamayabilir Eğer popülasyon heterojen ise tahminlere ilişkin varyanslar büyük olmaktadır. Eşit seçilme şansı Evren çok büyük değil = KOLAY Çok büyük evrende listelemek ZOR Farklılıklar varsa OLMAZ… Bölge dağınıksa OLMAZ. . . 36
Tabakalı Örnekleme (Stratified Sampling) Evrendeki alt grupların evrendeki ağırlıkları oranında örneklemde temsil edilmelerini amaçlar. Evren Örneklem 37
Tabakalı Örnekleme (Stratified Sampling) Tabakalardaki birimler kendi içinde homojen olmalı, Tabakalar arasında gerçek bir farklılık bulunmalı. İncelenen değişken popülasyondaki herhangi bir özelliğe göre değişiyorsa, popülasyondaki birimler önce bu özelliğe göre tabakalanır. Her tabakadan yeteri kadar basit rastgele örnekleme, 38
Tabakalı Örnekleme (Stratified Sampling) İYİ YANLARI İncelenen değişken tabakalarla ilişkiliyse daha doğru sonuçlar verir. Tabakaların her biri için ayrı sonuçlar da sağlanabilir. SAKINCALARI Tabakalar net olarak tanımlanmadıysa sorunlar çıkmaktadır. Analiz oldukça olabilmektedir. karmaşık Tabakalardaki birey sayısının bilinmediği durumlarda seçim işlemlerinin güçleşmesi Örnekleme seçilecek birimlerin çok büyük bir bölgede dağınık olarak oturması durumunda araştırmanın uygulama aşamasının güçleşmesidir. 39
Seçkisiz Olmayan Örnekleme Yöntemleri (Non-random Sampling) 40
Sistematik Örnekleme (Systematic Sampling) Birimlerin belli bir sistematik izlenerek bulunan bir aralık ve başlangıç noktasına dayalı olarak örnekleme seçilmesidir. Örn: Evren birimi lise ve sayısı 200, seçilecek lise sayısı 20 ise k aralık genişliği 200 / 20 = 10 1 - 10 arası rakamlardan biri kur’a ile belirlenir, örneğin 8 olsun, Buna göre örnekleme seçilecek liseler; 8, 18, 28, . . . 198. sıradaki liseler olur. 41
Sistematik Örnekleme (Systematic Sampling) İYİ YANLARI SAKINCALARI Hatasız örneklem seçilmesi kolaydır. Popülasyondaki yayılımın eşit olduğu durumlarda basit rasgele örneklemeden daha doğru sonuçlar vermektedir. sonuçlar oldukça kötü olacaktır. birimler periyodik bir düzen izliyorsa, 42
Amaçsal Örnekleme (Purposive Sampling) Aykırı durum Maksimum çeşitlilik Benzeşik Tipik durum Tabakalı amaçsal Ölçüt 43
Amaçsal Örnekleme (Purposive Sampling) Aykırı durum örnekleme –Örneklemin problemle ilgili olarak birbirine aykırı (uç) durumlardan, örneklerden oluşturulmasıdır. Örn: Örneklemdeki okulların, en yüksek ve en düşük başarı düzeyindeki okullardan seçilmesi. . 44
Amaçsal Örnekleme (Purposive Sampling) Maksimum çeşitlilik örnekleme – Örneklemin problemle ilgili olarak kendi içinde benzeşik farklı durumlardan oluşturulmasıdır. Örn: farklı sosyo-ekonomik düzeydeki okullar 45
Amaçsal Örnekleme (Purposive Sampling) Benzeşik örnekleme –Örneklemin, araştırmanın problemiyle ilgili olarak evrende yer alan benzeşik bir alt grubundan ya da durumundan oluşturulmasıdır. Örn: Alt sosyo-ekonomik düzeydeki okullar 46
Amaçsal Örnekleme (Purposive Sampling) Tipik durum örnekleme – Örneklemin araştırma problemi ile ilgili olarak evrende yer alan çok sayıdaki durumdan tipik olan biriyle oluşturulmasıdır. Sıra dışı olmayan, ortalama, tipik bir durum seçimi. Örn: Şehir merkezinde görece geneli yansıtabilecek birkaç okulun seçimi 47
Amaçsal Örnekleme (Purposive Sampling) Ölçüt örnekleme –Örneklemin problemle ilgili olarak belirlenen niteliklere sahip kişiler, olaylar, nesneler ya da durumlardan oluşturulmasıdır. Örn: Liselerdeki şiddet davranışlarını konu alan bir araştırmada örneklem belirlerken, resmi kayıtlara göre en az 2 olaya karışma durumu bir ölçüt olabilir. Okul yöneticileri içerisinde motivasyonu en düşük %10’luk grubun seçilerek bir uygulama yapılması. 48
Amaçsal Örnekleme (Purposive Sampling) Tabakalı amaçsal örnekleme – Örneklemin ilgilen belli alt grupların özelliklerini göstermek, betimlemek ve bunlar arasında karşılaştırmalar yapabilmek amacıyla bu alt gruplardan oluşturulmasıdır. Kota örnekleme olarak da anılır. 49
Uygun / Kazara Örnekleme (Convenience / Incidental Sampling) Zaman, para ve işgücü açısından var olan sınırlılıklar nedeniyle örneklemin kolay ulaşılabilir ve uygulama yapılabilir birimlerden seçilmesidir. –Örn: Kolay uygulama yapılabilecek liseleri seçme. . . Polikliniğe gelen ilk 100 gebe. . 50
Örneklem Büyüklüğü (Sample Size) 51
Örneklem Büyüklüğü (Sample Size) Örneklem büyüklüğü belirlenmenin hem ahlaki, hem de istatistiksel yönü vardır. Bir çalışma yeterli örneklem sayısına sahip değilse, sonuçların gerçekten istatistiksel olarak önemli olup olmadığını saptamada yetersiz kalınacak, aksi durumda da (örneklem büyüklüğü olması gerekenden yüksek tutulursa) araştırma maliyetinin artması söz konusu olacaktır. 52
Örneklem Büyüklüğü (Sample Size) Örneklem büyüklüğünü belirlemede çeşitli kısıtlamalar bulunabilir. Örneklem büyüklüğü; –Yöntem (Nicel, nitel), desen, değişken sayısı, veri analiz yöntemleri, tahmin için kabul edilen güven düzeyi ve tolere edilecek sapma miktarı… Analiz birimi; araştırmacının hakkında konuşmak istediği grup(lar)dır. 53
Örneklem Büyüklüğü (Sample Size) Nicel araştırmalarda incelenen değişkenin sürekli ve süreksiz olmasına göre farklı formüller kullanılarak hesaplanır. Nitel araştırmalarda ise örneklem hesaplamada belli bir kural yoktur. büyüklüğünü Araştırmanın amacına ve sahip olunan olanaklara göre kararlaştırılır. 54
Örneklem Büyüklüğünü (Sample Size) nasıl belirlerim? Her örneklemde hata vardır. 55
Örneklem Büyüklüğünü (Sample Size) nasıl belirlerim? Betimsel araştırmalarda minimum %10 örneklem alınır, küçük evrenlerde ise %20’ye ihtiyaç duyulur. Korelasyon çalışmalarında en az 30, nedensel kıyaslamalarda her gruptan en 30’ ar eleman gereklidir. Deneysel araştırmalarda ise, her grupta 15’ er denek gibi az sayıda denek olması sonuçların geçerli olmasını sağlayabilir. 56
Örneklem Büyüklüğünü (Sample Size) nasıl belirlerim? Önceden belirlenen sabit bir örnekleme oranına göre örneklem büyüklüğünün tayin edilmesi; n/N=%1 oranının kararlaştırılarak evrenin %1’inin seçilmesi. 57
Örneklem Büyüklüğünü (Sample Size) nasıl belirlerim? Zaman faktörünün dikkate alınarak örneklem büyüklüğünün tayini. Örneklemenin 30 günde tamamlanması zorunlu ise ve günde 50 anket yapılabilecekse örneklem büyüklüğü 1500 olacaktır. 58
Örneklem Büyüklüğünü (Sample Size) nasıl belirlerim? Sınırlı olan mali kaynaklara göre; Bir anketin maliyeti 50 kuruş ise ve eldeki fon 1000 lira ise, örneklem büyüklüğü 1000/0, 50 = 2000 alınacak demektir. 59
Örneklem Büyüklüğünü (Sample Size) nasıl belirlerim? Çalışan sayısı sınırlı ise, Örneğin, konuyla ilgili 50 kişi eğitim görmüşse ve her anketörün iş hacmi 30 anket olarak belirlenmişse, örneklem büyüklüğü 1500 kadar alınacaktır. 60
Örneklem Büyüklüğünü (Sample Size) nasıl belirlerim? Araştırma sonuçlarının doğruluğu ve güvenilirliği; İstatistiksel olarak kabul edilebilen hatanın büyüklüğü ve güvenilirlik derecesi esas alınır. Güvenilirlik örneklem ortalamalarının ortalamasına olan yakınlığı ile ilgilidir. evren 61
Örneklem Büyüklüğünü (Sample Size) nasıl belirlerim? Örneklem büyüklüğünün belirlenmesi konusunda bazı formüller geliştirilmiştir. Formüllerin uygulanabilmesi için bazı bilgilere ihtiyaç duyulmaktadır. Söz konusu bu bilgiler çoğu zaman elde bulunmaz. Var olanlar ise büyük bir olasılıkla kesin, net değerler değildir. 62
GÜÇ ANALİZİ (POWER ANALYSİS) 63
GÜÇ ANALİZİ İstatistiksel güç, gruplar arasında anlamlı bir fark saptanması durumunda bu farkın gerçek olabilme ihtimalidir. Güç, örneklem sayısından etkilendiği için araştırmacılar en uygun örneklem sayısını güç analizi ile hesaplayabilirler. 64
GÜÇ ANALİZİ Güç analizi veri toplamaya başlanmadan önce yapılabildiği gibi veri toplandıktan sonra da yapılabilir. Deney öncesinde yapılan güç analizi, hedeflenen gücü elde etmek amacıyla gerekli olan örneklem büyüklüğünü tahmin etmede kullanılır. Veri toplama sonrasında yapılan güç analiziyle de çalışmanın gerçek gücü hesaplanabilir. 65
GÜÇ ANALİZİ Örneklem sayısı az olduğu için güç düşük çıkabilir, bu durumda örneklem hacmi artırılarak güç yükseltilebilir. Böyle bir durumda da gruplar arasındaki çok küçük farklar istatistiksel olarak önemli, etki büyüklüğü de düşük olabilir. Sonuçta elde ettiğimiz bulgular gerçek hayatta bir işe yaramayabilir. 66
GÜÇ ANALİZİ Güç 0. 00 ve 1. 00 arasında değişir ve güç yükseldikçe ölçümün farkı bulmak için daha hassas olduğu anlamına gelir. Gücün 0. 80 ve üzerinde olması istenir. 67
GÜÇ ANALİZİ Birçok bilgisayar programı etki büyüklüğü, önemlilik düzeyi ve bazı bilgiler girildiğinde istatistiksel gücü hesaplayabilmektedir. PASS, Gpower, n. Query, Unify. Pow, SPSS (modülü yüklendiğinde), Power and Precision ve STATISTICA. Çevrimiçi çalışan ve güç analizi yapabilen WEB sitesine internetten ulaşılabilir. 68
69
70
ÖRNEKLEM SAYISI Örneklem sayısına karar vermek için dört önemli parametre vardır; i) Anlamlılık (alfa) Seviyesi ii) İstatistiksel Güç iii) Etki Büyüklüğü iv) Kullanılan İstatistiksel Test 71
ÖRNEKLEM SAYISI Örneklem sayısının artması gücü olumlu yönde etkilemektedir. i) Anlamlılık (alfa) Seviyesi küçüldükçe güç azalır. ii) Etki büyüklüğü küçüldükçe güç azalır. iii) Örneklem sayısı küçüldükçe güç azalır. iv) Standart sapma büyüdükçe güç azalır. v) İki yönlü hipotezlerde güç tek yönlü olan çalışmalara göre daha düşüktür. 72
- Slides: 72