Tez İçin İstatistik Analiz Süreçleri ve Önemi
Tez için istatistik, olmazsa olmazsa bilimsel alanların başında geliyor. Bu süreçte, lisansüstü tez çalışmalarımızda topladığımız verilerden anlamlı sonuçlar çıkarabilmemiz için, istatistiğe başvurmaktan başka bir yol gözükmüyor.
İstatistik, ham gözlem şeklindeki veriler üzerinden araştırma sorularımıza yanıt bulabilmemizi büyük bir maharetle sağlıyor.
Uyguladığımız analizler sonucunda tıbbi bir işlemin anlamlı bir etki yaratıp yaratmadığını, demografik değişken grupları arasında ölçek puanlarının farklılaşıp farklılaşmadığını ve bunun gibi daha birçok sonucu elde edebiliyoruz.
Bilimsel sonuçlar tezlerimizi, tezler de bizim bilimsel kimliğimizi inşa ediyor, bu çok açık.
Kısacası, tez çalışmalarımızda kullandığımız istatistiksel analizler, bizim bilimsel kalitemizi de ortaya koyuyor.
Her birimizin bilimsel niteliğini ölçmek isteyen herhangi bir araştırmacı, Yök-Tez‘den lisansüstü tezimizi indirebilir ve uyguladığımız teknikleri inceleyebilir.
Bir an için, verilerimizi yanlış istatistiksel analiz teknikleri ile değerlendirdiğimizi ve tüm bulgularımızı bu sonuçlara göre yazdığımızı hayal edelim.
Sonuç: En hafif bir ifade ile, kötü bir bilimsel kimlik ile anılmak olacaktır.
Bu durumu bir ameliyat işlemi gibi düşünebiliriz.
Böbrek nakline ihtiyacı olan bir hastaya, ameliyat esnasında safra kesesini alma operasyonu uyguladığımızda, vahim sonuçlarla karşılaşabiliriz.
İşte aynı durum, lisansüstü tez çalışmalarında da geçerli.
Bir insanı yanlış bir teknikle tehlikeye atmak, bilimsel sahada da verilerimizi tehlikeye atmaktan farksız.
Tez için istatistik bölümlerinde bu sebeple çok ama çok titiz davranmamız gerekiyor.
Bu alanda araştırmacıların yaptığı 3 vahim hatadan bahsetmeye başlayalım.
Tez İçin İstatistik: Yapılan 3 Büyük Yanlış
Lisanüstü tez hazırlayan araştırmacıların yaptığı en temel yanlışların başında, alan dışı istatistik uzmanları ile çalışmaktır.
Şunu en baştan kabul edelim ki, araştırmacıların büyük çoğunluğu istatistik konusunda mutlaka bir desteğe ihtiyaç duyuyor.
Bu noktada salt eş-dost tavsiyesi ile değil, karşı tarafın uzmanlığı ve mantıklı bir tetkikle karar almamız şart.
Destek aldığımız uzmanın hangi alandan mezun olduğu, istatistik konusunda ne tür çalışmalar yürüttüğü, hatta en önemlisi istatistiksel bilgileri hangi kaynaklardan edindiği çok çok çok önemli.
Bu noktada salt istatistik mezunu olmak da çoğu zaman yetersiz kalır. Çünkü bir istatistikçinin aldığı eğitim, istatistiksel analiz konusunda tek başına bir anlam ifade etmiyor.
İstatistikçinin hem o alanda eğitim alması, hem güçlü İngilizce kaynaklara başvurması, hem istatistiksel yöntem seçimininde bilimsel referanslara sıkı sıkıya dayanması, hem de farklı alanlarda analiz tecrübesine sahip olması gerekir.
Saydığımız bu niteliklere sahip istatistik uzmanları bulmak elbette zor; ama imkansız değil.
Dipnot olarak istatistik mezunu olmayan az sayıdaki araştırmacının istatistiğe bir ömür vererek yetkin bir istatistikçiden çok daha iyi bir istatistikçiye dönüşebileceğini (hatta yer yer dönüştüğünü) ilave edelim.
Tez için istatistik süreçlerinde yapılan bir diğer temel hata, jürilerimize gözü kapalı güvenmektir.
Çünkü tez jürilerimizin büyük çoğunluğu istatistik teknikleri konusunda maalesef yeteri kadar bilgi sahibi değiller ve bu olgu, aslında son derece normal.
Bir tıp akademisyeni, alanı gereği istatistiksel analizler konusunda yeteri kadar donanıma sahip olamayabilir. Tez için istatistik bulgularımızı, alan dışı uzmanların doğru bir şekilde kontrol edememesi sebebi ile, yöntemsel hatalarla birlikte sonuçlandırabiliyoruz.
Çoğu zaman doğru bir kontrol sürecinden geçmeyen tezler, içerisinde onlarca istatistiksel hatası barındırırak YÖK’ün tez sayfasında yerini alıyor ve bu hatalar, jürilerin gözünden kaçabiliyor.
İşte biz araştırmacıların, bu tür hatalardan kaçınabilmesi için tezin jürilerin imzasından geçmesine tek başına güvenmememiz gerekiyor.
Tez için istatistik süreçlerinde yapılan 3. büyük hata, istatistiksel analizleri, istatistik bilgimiz olmadığı halde, kendi başımıza uygulamaya kalkışmaktır.
Çünkü çoğu araştırmacı, tez için istatistik bulgularını yeteri kadar önemsemiyor ve tek dertleri, bir şekilde yüksek lisans mezunu veya doktora mezunu unvanına kavuşmaktan ibaret kalıyor.
İstatistiksel analiz bulgularının yanlış olması, bu durumda kaçınılmaz hale geliyor.
Kuşkusuz, istatistik üzerine çok sayıda kaynağı okumak, o bilgileri özümsemek, uygulamalar yaparak bilgileri pekiştirmek ve son tahlilde deneyim kazanmak, herkesin harcı değil.
Tez için istatistik aşamasında uygulanacak tüm bu adımlar ciddi bir emek ve zaman gerektiriyor.
Araştırmacıların böyle bir zamanı olmadığı halde, hızlıca istatistiği öğrenmeye kalkışması, yarım bilgiler ile bilimsel bir çalışma yapmasına yol açıyor.
Örneğin; Youtube üzerinden sadece birkaç video izleyerek analiz tekniklerini uygulamaya kalkıyor.
Ya da birkaç blog sayfası üzerinden öğrendiği yüzeysel bilgi ile, uzun uğraş gerektiren bir tez hazırlamaya cesaret edebiliyor.
Bu hatadan kaçınmak adına, yine kısıtlı bilgiye sahip lisansüstü öğrencilerden destek almaya çabalamak da hataların üstüne tuz biber ekiyor!:)
Yukarıdaki satırlarda tez için istatistik süreçlerinde yapılmaması gereken üç büyük yanlışı kısaca özetledik.
Eğer bu yanlışları yaparsak olacaklar belli:
- Kötü bir bilimsel kimliğe sahip olmak
- İş hayatında tezimizi okuyan bir uzman tarafından bilgisiz konumuna düşmek
Bunlar, olası kötü sonuçları kısaca özetliyor.
Sonuç olarak, tüm araştırmacıların lisanüstü tez çalışmalarının istatistiksel analiz bölümlerinde çok çok çok özenli davranması gerekiyor.
Aksi halde, ısrarla istatistik hataları barındıran bu tezler, bilimsel değeri olmayan cümle yığınları şeklinde raflarda yerlerini almaya devam edecektir.