Makalelerde kullanılan istatistiksel analiz yöntemleri, araştırmacıların veri kümelerinden anlamlı içgörüler çıkarmasına yardımcı olan önemli araçlardır.
Bu yöntemler, veri kümelerinin büyük ve çeşitli olabildiği sosyal ve davranış bilimlerinde elverişli sonuçların çıkarılmasına imkan sunmaktadır.
Bu yazımızda makalelerde kullanılan tanımlayıcı istatistikler, çıkarımsal istatistikler, deney tasarımı ve faktör analizi yöntemleri dahil olmak üzere en yaygın istatistiksel analiz yöntemlerinden bazılarını tartışacağız.
Tanımlayıcı istatistikler
Tanımlayıcı istatistikler, bir veri setinin özelliklerini özetlemek ve verinin neye benzediğini anlamak için kullanılır. En yaygın tanımlayıcı istatistiklerden bazıları ortalama, medyan ve standart sapmayı içerir.
Aritmetik ortalama: Veri setindeki değerlerin toplamının değer sayısına bölünmesiyle hesaplanır.
Medyan: Sıralır bir veri setinde ortadaki yer alan değer(ler)den hesaplanan bir ortalama ölçüsüdür.
Standart sapma: Verilerin ortalama etrafındaki homojenliğini ölçmek için kullanılan bir değişkenlik ölçüsüdür.
Tanımlayıcı istatistikler, bir veri setinin genel yapısını anlama noktasında yardımcı olsa da, geleceğe dönük tahminlerde bulunmak için kullanılamaz.
Ancak verilerin kullanıldığı her noktada tanımlayıcı istatistikleri görebiliriz.
Makalelerde kullanılan istatistiksel analiz yöntemleri için ilk bulguların sunulmasında ve istatistiksel test sonuçlarında tanımlayıcı istatistiklerin raporlandığına şahit oluyoruz.
Çıkarımsal istatistikler
Çıkarımsal istatistikler ise, örnek bir veri setine dayalı olarak genel popülasyon hakkında tahminlerde bulunmak ve değişkenler arası ilişkileri ortaya koymak için kullanılır.
Araştırmacıların kullandığı çıkarımsal istatistik yöntemlerinden bazıları ortalama karşılaştırma testleri, ki-kare bağımsızlık testleri, korelasyon ve regresyon analizlerini içerir.
Bilimsel makalelerde çıkarımsal istatistik noktasında en sık kullandığı yöntemler t-testi, ANOVA, Mann-Whitney U testi, Kruskal-Wallis testi vb. ortalama karşılaştırma testleridir.
İlişkisel analizler için ise makaleler Spearman ve Pearson korelasyon analizinin kullanıldığını görüyoruz.
Makalelerde bağımlı değişkenler üzerinden ilişkileri kurgulamaya çalışan araştırmacılar ise lineer regresyon analizi, lojistik regresyon analizi gibi modelleme tekniklerine başvuruyor.
Makalelerde kullanılan istatistiksel analiz yöntemleri kapsamında araştırmacıların en sık başvurduğu teknikler çıkarımsal istatistiğin konusudur.
Deney Tasarımı Yöntemleri
Deney tasarımı yöntemleri, uygulanan bir müdahalenin veya grup bazlı farklılıkların çeşitli ölçümler üzerinden test edilmesine dayanır.
Makalelerde Latin kare tasarımı, rastgele tamamlanmamış blok tasarımı, faktöriyel deney tasarımı gibi çeşitli deneysel düzeneklere dayalı yöntemlerin uygulandığına şahit oluyoruz.
Temelde deney tasarımları varyans analizine dayalı istatistiksel yaklaşımları kullanmaktadır.
Korelasyon-Regresyon Analizi
Korelasyon-regresyon analizi, iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi anlamak için kullanılan istatistiksel bir yöntemdir.
Regresyon analizi ise genellikle bir ya da birden çok bağımsız değişkenin başka bir bağımlı değişken üzerinde etkisinin olup olmadığını belirlemek için kullanılır.
Bağımsız değişkenlerin değerlerinde hareketle bağımlı değişkeni tahmin etmek için de regresyon analizi uygulanmaktadır.
Makalelerde normal dağılan veriler için Pearson korelasyon katsayısı; normal dağılıma uygun olmayan veriler için de Spearman sıra korelasyon katsayısı dahil olmak üzere çeşitli korelasyon analizi türleri yer almaktadır.
Üçüncü bir değişkenin etkisini arındırmak için ise kısmi korelasyon analizi gibi alternatif yaklaşımlara başvurulur.
Araştırmacılar makalelerde sayısal bağımlı değişkenler için lineer regresyon; kategorik bağımlı değişkenler için de lojistik regresyon analizleri gibi farklı modelleme türlerini kullanmaktadır.
Faktör Analizleri
Açıklayıcı Faktör Analizi
Açıklayıcı faktör analizi, bir dizi değişkeni temsil edebilecek ortak bileşenleri belirlemek için kullanılır.
Genellikle çok sayıda değişkeni, daha kolay yorumlanabilen ve anlaşılabilen daha az sayıda faktöre indirgemek için kullanılır.
Açıklayıcı faktör analizinde, araştırmacılar değişkenlere katkıda bulunan faktörler hakkında belirli bir hipoteze sahip değildir ve bunun yerine verilerde örüntüler ararlar.
Makalelerde genelde anketlerin alt boyutlarını belirlemek için uygulanır.
Doğrulayıcı Faktör Analizi
Doğrulayıcı faktör analizi, belirli faktörler altında toplanmış maddeler ile araştırma verilerinin yapısal açıdan uyumunu test etmek için kullanılır.
Doğrulayıcı faktör analizinde, araştırmacılar değişkenlere katkıda bulunan faktörlerin yol katsayıları test edilir ve söz konusu faktörlerin yapı geçerliliği ortaya konulur.
Makalelerde genelde faktörler altında toplanmış anketlerin yapısal açıdan geçerli olup olmadığını sorgulamak için uygulanır.
Makalelerde Kullanılan İstatistiksel Analiz Yöntemleri ve Kilit Noktalar
Makalelerde istatistiksel analiz yöntemlerinin seçimi ve uygulanış biçimi son derece önemlidir. Ayrıca, araştırma sorunuza ve veri setinize en uygun yöntemi seçmek de çalışma açısından kritik bir role sahiptir.
Bu, veri setinden doğru sonuçların çıkarılmasını ve araştırmanın güvenilir olmasını sağlayacaktır. Araştırma sonuçlarının yorumlanmasında istatistiksel analiz yöntemlerinin doğru kullanılması da önemlidir.
Örneğin; korelasyonel analiz yöntemleri ile elde edilen sonuçların anlamını doğru yorumlamak ve deneysel tasarım yöntemlerinde değişkenler arasındaki ilişkiyi doğru tahmin edebilmek önemlidir.
Makalelerde Kullanılan İstatistiksel Analiz Yöntemleri İçin Örnekler
Şimdi sizlere makalelerde kullanılan istatistiksel analiz yöntemlerine ilişkin bazı örnekler sunacağız.
Hemşirelik Alanındaki Makale Örnekleri
Bu örnekte hemşirelik alanında yayınlanmış bir makale çalışmasına ait ortalama karşılaştırma testi sonuçları gösterilmektedir.
Şimdi de bir hemşirelik araştırmasına ait doğrulayıcı faktör analizi bulgusu paylaşalım:
Psikoloji Alanındaki Makale Örnekleri
Bu örnekte psikoloji alanında yayınlanmış bir makale çalışmasına ait korelasyon analizi tablosunu paylaşıyoruz.
Yine psikoloji dergisinden bir regresyon analizi tablosunu sizlere sunuyoruz.
Spor Bilimleri Alanındaki Makale Örnekleri
Bu örnekte spor bilimleri alanında yayınlanmış bir makale çalışmasına ait açımlayıcı faktör analizi tablosunu paylaşıyoruz.
Yine spor bilimlerindeki bir dergide yayınlanmış bir doğrulayıcı faktör analizi grafiğini sizlere sunuyoruz.
Sonuç
Sonuç olarak, makalelerde kullanılan istatistiksel analiz yöntemleri, öğrencilerin ve akademik araştırmacıların araştırmalarında kullanmaları için önemli araçlardır.
Makalelerde istatistiksel yöntemlerin doğru seçilmesi ve kullanılması, veri setlerinden doğru sonuçların çıkarılmasını ve araştırma bulgularının güvenilir olmasını sağlar.
Bu yöntemler kullanılırken veri setinin büyüklüğü, veri setinin çeşitliliği ve veri setinin nitelikleri göz önünde bulundurulmalıdır.
Bu faktörlerin dikkate alınması, istatistiksel analiz yöntemlerinin doğru seçilmesini ve yayın için gönderilen makalelerin de dergilerde kabul edilmesini sağlayacaktır.