İlişkisel Tarama Modeli Nicel mi Nitel mi?

Kısa yanıt: ilişkisel tarama modeli nicel bir araştırma modelidir. Değişkenler sayısal olarak ölçülür, veriler ölçek ya da testlerle toplanır, analizler istatistikseldir ve amaç bulguların evrene genellenmesidir. Deneysel bir işlem bulunmaması, modeli nitel yapmaz.

Bu soru, tez yazan öğrenciler arasında sıkça karışıklığa yol açar. Karışıklığın kaynağı, “deney yoksa nicel değildir” biçimindeki yaygın ama yanlış kabuldür. Bu yazıda modelin tanımı, alt türleri, niçin nicel sayıldığı, deneysel desenden farkı, kullanılan analizler ve yöntem bölümünde nasıl yazılacağı ele alınmaktadır.

Tarama modeli nedir?

Tarama (survey) modelleri, var olan bir durumu olduğu biçimiyle betimlemeyi amaçlar. Araştırmacı değişkenlere müdahale etmez, onları değiştirmeye çalışmaz; yalnızca ölçer ve betimler (Karasar, 2020).

Tarama modelleri genel olarak ikiye ayrılır:

• Genel tarama modeli: Tek bir değişkenin ya da birden çok değişkenin ayrı ayrı durumu betimlenir. “Öğretmenlerin teknoloji kullanım düzeyi nedir?” sorusu bu kapsamdadır.
• İlişkisel tarama modeli: İki ya da daha fazla değişken arasındaki ilişkinin varlığı, yönü ve derecesi incelenir. “Teknoloji kullanım düzeyi ile mesleki doyum arasında bir ilişki var mıdır?” sorusu bu kapsamdadır.

Tarama desenlerinin genel çerçevesi ve türleri için tarama deseni yazısı incelenebilir.

İlişkisel tarama modelinin alt türleri

İkinci tür alanyazında “nedensel karşılaştırma” ya da “ex post facto” araştırma olarak da adlandırılır. Adında “nedensel” geçmesine karşın nedensellik kanıtlamaz; yalnızca gruplar arasındaki farkı betimler.

Model niçin nicel sayılır?

Tablodaki bütün ölçütler modelin nicel olduğunu göstermektedir. Deneysel işlem bulunmaması, yalnızca modelin deneysel olmayan bir nicel desen olduğu anlamına gelir.

Karışıklık nereden kaynaklanıyor?

• “Deney yoksa nicel değildir” kabulü. Nicel araştırmalar deneysel ve deneysel olmayan olmak üzere ikiye ayrılır. Tarama modelleri ikinci gruptadır.
• “Tarama” sözcüğünün çağrışımı. Sözcük, alanyazın taramasını ya da nitel bir “keşif” sürecini akla getirebilir; oysa burada kastedilen anket temelli veri toplamadır.
• Müdahale olmamasının nitellikle karıştırılması. Nitel araştırmalarda da müdahale yoktur, ancak belirleyici ölçüt müdahale değil veri ve analiz türüdür.
• Karma yöntemle karıştırılması. Anketin sonuna birkaç açık uçlu soru eklenmiş olması çalışmayı karma yöntem yapmaz; bunun için ayrı bir nitel aşama ve bütünleştirme gerekir.

Deneysel desenle farkı

Birçok araştırma sorusu deneysel olarak incelenemez. Bir davranışın uzun süreli etkisini ölçmek için insanları rastgele gruplara ayırmak çoğu zaman ne etik ne de olanaklıdır. İlişkisel tarama modeli bu durumlarda tek geçerli seçenektir ve bu, modelin bir zayıflığı değil varlık nedenidir.

Nedensellik niçin çıkarılamaz?

İki değişken arasında güçlü bir ilişki bulunması, birinin diğerine yol açtığını göstermez. Üç temel engel vardır:

• Yön sorunu. A’nın B’ye mi, B’nin A’ya mı yol açtığı verilerden anlaşılamaz. Ders çalışma süresi ile başarı arasındaki ilişkide her iki yön de akla yatkındır.
• Üçüncü değişken sorunu. İki değişkeni birlikte etkileyen ölçülmemiş bir değişken bulunabilir. Sosyoekonomik düzey, eğitim araştırmalarında bu rolü çok sık üstlenir.
• Zamansal öncelik sorunu. Veriler aynı anda toplandığı için hangi değişkenin önce geldiği bilinemez.

Bu nedenle bulgular yazılırken “etkilemektedir”, “yol açmaktadır”, “neden olmaktadır” gibi ifadeler kullanılmamalıdır. Doğru ifadeler şunlardır: “ilişkilidir”, “birlikte değişmektedir”, “yordamaktadır”, “anlamlı düzeyde ilişki bulunmuştur”. Regresyon analizinde bile kullanılacak fiil “yordamak”tır; “etkilemek” değil.

Hangi analizler kullanılır?

Hangi testin seçileceği varsayım kontrollerine bağlıdır; bunun için normallik testi yazısı incelenebilir. Anlamlılık değerinin yanında etki büyüklüğünün de raporlanması gerekir: korelasyonda r değerinin kendisi, regresyonda R², fark testlerinde Cohen’s d ya da eta kare.

Korelasyon katsayısı nasıl yorumlanır?

Katsayının karesi (belirlilik katsayısı), iki değişkenin paylaştığı varyansı verir. r = 0,40 gibi “orta” sayılan bir ilişki bile ortak varyansın yalnızca %16’sını açıklar; bu, yorumlarda ölçülü olmayı gerektirir.

Yöntem bölümünde nasıl yazılır?

“Bu araştırmada, değişkenler arasındaki ilişkinin varlığını ve derecesini belirlemeyi amaçlayan ilişkisel tarama modeli kullanılmıştır (Karasar, 2020). İlişkisel tarama modeli, değişkenlere herhangi bir müdahalede bulunulmaksızın var olan durumun betimlenmesine dayanan, deneysel olmayan nicel bir modeldir. Araştırmada A ve B değişkenleri arasındaki ilişki korelasyon analiziyle, A değişkeninin B’yi yordama gücü çoklu regresyon analiziyle incelenmiştir. Model, değişkenlere müdahale edilmediği için nedensel çıkarım yapmaya elverişli değildir; bulgular ilişki düzeyinde yorumlanmıştır.”

Son cümle özellikle önemlidir: modelin sınırlılığının yöntem bölümünde açıkça belirtilmesi, savunmada gelebilecek eleştirilerin önemli bölümünü karşılar.

Örneklem büyüklüğü ne olmalıdır?

• Korelasyon için: Orta düzeyde bir ilişkiyi (r = 0,30) %80 güçle yakalayabilmek için yaklaşık 85 katılımcı gerekir. Zayıf bir ilişki (r = 0,20) için bu sayı yaklaşık 195’e çıkar.
• Çoklu regresyon için: Yaygın ölçüt, yordayıcı değişken başına en az 15–20 katılımcıdır. Beş yordayıcılı bir modelde en az 100–150 kişi hedeflenmelidir.
• Yapısal eşitlik modellemesi için: Genellikle 200 ve üzeri örneklem önerilir; model karmaşıklaştıkça bu sayı artar.

Örneklem büyüklüğü veri toplanmadan önce güç analiziyle belirlenmeli ve yöntem bölümünde raporlanmalıdır.

Regresyon analizinde varsayımlar nelerdir?

İlişkisel tarama çalışmalarının çoğu regresyon analiziyle sonlanır. Regresyonun varsayımları, korelasyonunkilerden daha kapsamlıdır ve tezlerde çoğu zaman eksik raporlanır.

Bu değerler SPSS’te Regression menüsünün Statistics ve Plots alt pencerelerinden istenir. Yüksek VIF değerleri, yordayıcı değişkenlerin birbiriyle aşırı ilişkili olduğunu gösterir; bu durumda değişkenlerden biri modelden çıkarılabilir ya da birleştirilebilir.

Çoklu karşılaştırma sorunu

İlişkisel tarama çalışmalarında sıkça onlarca korelasyon aynı anda hesaplanır. Her karşılaştırmada %5 hata payı kabul edildiğinde, 20 korelasyonluk bir tabloda rastlantısal olarak bir tanesinin anlamlı çıkması beklenen bir durumdur.

Bu nedenle çok sayıda karşılaştırma yapılan çalışmalarda Bonferroni ya da Benjamini-Hochberg düzeltmesi uygulanmalı, ya da en azından hangi ilişkilerin önceden kurulmuş hipotezlere dayandığı, hangilerinin keşfedici olduğu açıkça ayrılmalıdır. Keşfedici bulguların doğrulanması için ayrı bir çalışma gerektiği belirtilmelidir.

Bulgular tablosu şablonu

Korelasyon bulguları, alt üçgen biçiminde tek bir tabloda sunulmalıdır. Betimsel istatistikler de aynı tabloya eklenir:

Tablo altına şu not düşülmelidir: “Not. N = 240. * p < 0,05; ** p < 0,01.” Katsayıların yanına yıldız konularak anlamlılık gösterilir; p değerleri ayrı bir sütuna yazılmaz.

Sık yapılan hatalar

• Modeli nitel olarak tanıtmak. İlişkisel tarama modeli niceldir.
• Nedensellik ifadeleri kullanmak. “Etkilemektedir” yerine “ilişkilidir” ya da “yordamaktadır” yazılmalıdır.
• Modelin adını yazıp kaynak göstermemek. Model adı bir kaynağa dayandırılmalıdır.
• Anket sonuna açık uçlu soru ekleyip karma yöntem demek. Karma yöntem ayrı bir nitel aşama ve bütünleştirme gerektirir.
• Korelasyon katsayısını yorumlamadan bırakmak. Yön, güç ve r² birlikte açıklanmalıdır.
• Örneklem büyüklüğünü gerekçelendirmemek. Güç analizi yapılmalıdır.
• Çok sayıda korelasyon hesaplayıp düzeltme yapmamak. Onlarca karşılaştırmada birinci tip hata birikir.

Tez savunmasında sıkça sorulan sorular

• Araştırma modeliniz nedir ve bunu hangi kaynağa dayandırıyorsunuz?
• Bu model nicel mi nitel mi? Gerekçesini açıklayabilir misiniz?
• Bulgularınızdan nedensellik çıkarımı yapabilir misiniz? Niçin?
• Örneklem büyüklüğünüzü nasıl belirlediniz?
• Kontrol edemediğiniz üçüncü değişkenler neler olabilir?
• Regresyon analizinde “etki” kelimesini kullanmanız uygun mu?

Sık sorulan sorular

İlişkisel tarama modeli ile korelasyonel araştırma aynı şey midir?
Büyük ölçüde örtüşürler. Türkçe alanyazında “ilişkisel tarama modeli”, uluslararası alanyazında “correlational research” terimi kullanılır. İlişkisel tarama, karşılaştırma türünü de kapsadığı için biraz daha geniştir.

İlişkisel tarama modelinde hipotez kurulur mu?
Kurulabilir ve kurulması önerilir. Hipotezler alanyazına dayandırılmalı, veri toplandıktan sonra değil önce yazılmalıdır.

Nitel bir tarama yapılabilir mi?
Açık uçlu sorularla yürütülen ve içerik analiziyle çözümlenen çalışmalar vardır, ancak bunlar “tarama modeli” değil nitel betimsel çalışmalar olarak adlandırılır. İlişkisel tarama modeli terimi nicel çalışmalar için kullanılır.

Regresyon analizi nedensellik gösterir mi?
Göstermez. Regresyon, bir değişkenin diğerini ne ölçüde yordadığını gösterir. Nedensellik için deneysel tasarım ya da boylamsal veri ve güçlü kuramsal gerekçe gerekir.

Aynı çalışmada hem ilişki hem fark incelenebilir mi?
İncelenebilir. Bu durumda model “ilişkisel tarama modeli” olarak tanıtılır ve her iki tür analizin de bu kapsamda yürütüldüğü belirtilir.

Kaynakça

Büyüköztürk, Ş., Kılıç Çakmak, E., Akgün, Ö. E., Karadeniz, Ş. ve Demirel, F. (2020). Bilimsel araştırma yöntemleri. Pegem Akademi.

Cohen, L., Manion, L. ve Morrison, K. (2018). Research methods in education (8. baskı). Routledge.

Creswell, J. W. ve Creswell, J. D. (2018). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (5. baskı). SAGE.

Fraenkel, J. R., Wallen, N. E. ve Hyun, H. H. (2019). How to design and evaluate research in education (10. baskı). McGraw-Hill.

Karasar, N. (2020). Bilimsel araştırma yöntemi: Kavramlar, ilkeler, teknikler. Nobel.

Gereken katılımcı sayısının güç analiziyle nasıl belirleneceği için: Örneklem Büyüklüğü Nasıl Belirlenir? (G*Power ile)

Nitel veride frekans ile anlam örüntüsü ayrımı için: İçerik Analizi mi, Tematik Analiz mi?