Bölüm 2: NİCEL ARAŞTIRMA DESENLERİNİN BİLEŞENLERİ

Araştırma desenlerinin rolünü ve önemini anlamak, etkili araştırma için çok önemlidir. Tasarım, sorunun çerçevelenmesinden verilerin analizine ve raporlanmasına kadar tüm araştırma sürecini kapsar.

İki temel araştırma sorusu vardır: ne olduğunu araştıran betimsel araştırma ve nedenlerin neler olduğunu araştıran açıklayıcı araştırma.

Betimsel araştırma, özellikle yeni alanları keşfederken, açıklayıcı araştırma için "neden" sorularını tetikleyebileceği için avantajlı olabilir. Açıklayıcı araştırma, belirli bir faktörün belirli bir olguyu etkilediğini ileri süren nedensel açıklamalar geliştirmeyi içerir. Örneğin, cinsiyetin gelir seviyelerini etkileyebileceği savunulabilir. Ancak, nedensel açıklamaların karmaşıklığı değişebilir ve gizli veya ölçülmemiş değişkenler işin içinde olabilir.

İnsanların genellikle korelasyonu nedensellikle karıştırdığını belirtmek önemlidir. İki olay bağlantılı olduğunda, bu mutlaka birinin diğerine neden olduğu anlamına gelmez. Aralarındaki bağlantı tesadüfi olabilir, nedensel değil. Bu nedenle, etkili araştırma yapabilmek için korelasyon ve nedensellik arasındaki farkı anlamak çok önemlidir.

Aaker ve diğerleri (2013), bir çalışmanın sürecini/tasarımını Şekil 6'da gösterildiği gibi organize eder. Her şey, araştırma sorusunu belirlemekle başlar; bu, projenin çözmeye çalışacağı problem ve katkıda bulunacağı veya başlatacağı bilgidir.

Literatür taramasından doğrudan elde edilen sonuçlar, hemen araştırma sorularına, yani neyin ölçüleceğini, hangi bilgi kaynaklarından ve hangi metodolojilerle belirleneceğini belirleyecek hipotezlere 'çevrilmelidir'. Araştırma hipotezleri, değişkenlerin setleri olup, bu setler sadece kısmen kapsamlı olsa da, analiz edilen fenomenin ana boyutlarını kapsar. Ayrıca, test edilmesi gereken bu değişkenler arasındaki önerilen ilişkileri de açıklarlar. Bu aşamadan sonra, ilişkileri test edilecek değişkenleri ölçülebilir hale getirmek (operasyonelleştirme) gibi çok önemli ve zorlayıcı bir görev vardır (ölçekler).

Araştırma sorusu belirlendikten, ilişkileri test edilecek kavramlar (değişkenler), örtük veya doğrudan gözlemlenebilir, tanımlandıktan ve her birinin hangi ölçümlerle elde edileceği belirlendikten sonra, gerekli bilgileri içerecek bilgi birimlerinin (ikincil veya birincil) hangi kaynaklardan sağlanacağı tanımlanmalıdır.

Nicel çalışmalar (deneysel/deneysel olmayan) ayrıca bu 'evrene' uygulanacak örnekleme yöntemini (rastgele/rastgele olmayan) ve göz önünde bulundurulacak grupların (deneysel olmayan; deneysel; kontrol) büyüklüğü ve özelliklerini tanımlamalıdır. Bu bilgilerle, araştırmacı, hangi somut bilgi toplama planının benimsenmesi gerektiğine karar vermelidir: korelasyonel/anket (çapraz kesitsel; boylamsal) veya deneysel.

Bilgi toplama (anket) karmaşıktır, "hatalar" eklenmeye yatkındır ve araştırmacının deneyimine bağlıdır. Bu nedenlerden dolayı, güvenilirliklerini ve geçerliliklerini güçlendirerek, mümkün olduğunda önceki çalışmalarda zaten doğrulanmış ölçeklerin kullanılması tavsiye edilir.

Organize edilmiş bilgi mevcut olduğunda, veriler, araştırma hipotezlerini test etmek için ayarlanmış ve planlanmış analizlere tabi tutulur (betimsel, tek değişkenli, çok değişkenli, çıkarımsal). Elde edilen sonuçlar daha sonra tanımlanmalı ve yorumlanmalıdır ki, sonuçta, süreci başlatan ilk Araştırma Sorusuna "cevap" olarak "dönüştürülebilsinler".

Bir araştırma sorusunun betimleyici mi yoksa açıklayıcı mı olduğunu anlamak çok önemlidir, çünkü bu durum araştırma desenini ve toplanan bilgileri önemli ölçüde etkiler. Araştırmacılar 'neden' sorularını yanıtlarken nedensel açıklamalar geliştirmek zorundadırlar. Nedensel açıklamalar, cinsiyet gibi belirli bir faktörün (X) gelir seviyesi gibi bir olguyu (Y) etkilediğini kanıtlamaya çalışır. Bazı nedensel açıklamalar basit olabilirken, diğerleri daha karmaşık olabilir.

Öngörülerle ilgilenirken, araştırmacılar korelasyon ve nedensellik arasındaki farkı ayırt etmelidir. İki olayın birlikte meydana gelmesi veya birinin diğerini takip etmesi nedeniyle, bunların nedensel olarak ilişkili olduğunu varsaymak yaygın bir hatadır. Korelasyon büyük olasılıkla tesadüfi olup nedensel bir ilişkiyi göstermez.

Öngörüyü, nedenselliği ve açıklamayı doğru bir şekilde anlamak için nedensellik ve korelasyon arasındaki ayrımı yapmak önemlidir. Doğru bir öngörünün her zaman nedensel bir ilişki gerektirmediğini ve öngörü yapma yeteneğinin nedenselliği kanıtlamadığını not etmek önemlidir. Bu kavramları karıştırmak, anlayış eksikliğine ve yanlış sonuçlara yol açabilir.

Nedensellik ve korelasyon arasındaki farkı tanımak önemlidir çünkü korelasyonu gözlemleyebiliriz, ancak nedenselliği doğrudan gözlemleyemeyiz. Bu nedenle, nedeni çıkarsamak zorundayız ve geçersiz çıkarsamalardan kaçınmak, açıklayıcı araştırma tasarımının birincil hedefi olmalıdır.

Neden oluşumuna iki yaklaşım vardır: deterministik ve olasılıksal. Deterministik neden oluşumunda, değişken X, Y'yi güvenilir bir şekilde ürettiği sürece istisnasız olarak Y'ye neden olur. Bu yaklaşım, suyun 100ºC'de kaynadığı kuralı gibi nedensel yasaları belirlemeyi amaçlar.

Ancak, sosyal bilimlerdeki nedensel düşüncenin çoğu deterministikten ziyade olasılıksaldır. Olasılıksal açıklamaları, bir faktörün diğerini etkileme olasılığının daha yüksek veya daha düşük olduğu koşulları belirleyerek geliştirebiliriz. Ancak, asla tam veya deterministik açıklamalara ulaşamayacağız.

Korelasyonu nedensellikle karıştırmak, öngörüyü, nedenselliği ve açıklamayı anlamayı engelleyebilir. Doğru öngörü, nedensel bir ilişki gerektirmez ve öngörü yapma yeteneği nedenselliği kanıtlamaz.

Araştırma hedefleri tek veya çoklu olabilir ve senkronik veya diyakronik olarak (1'den 4'e kadar) ele alınabilir.

Nicel araştırma, ölçüme odaklanır ve araştırma konusunun nicel olarak ifade edilebileceğini varsayar. Ana amacı, ölçüm yoluyla kapsamlı veri sağlamak, verileri kalıplar ve bağlantılar açısından analiz etmek ve doğruluğunu doğrulamaktır. Nicel araştırmanın kapsamı, boy ve kilo gibi kolayca ölçülebilen özelliklerden, insan duyguları ve düşünceleri gibi daha soyut unsurlara kadar uzanır.

Nicel araştırma yöntemi oldukça hassas ve mantıklıdır, istatistiksel analizi en detaylı şekilde kullanır. Hipotez oluşturup bunları istatistiksel analizlerle test etme yeteneği bu yöntemi öne çıkarır. Boy, kilo, tutum ve refah gibi değişkenleri ölçmede, bağımsız ve bağımlı değişkenler arasındaki farkları belirlemede ve birinin diğerini nasıl etkilediğini göstermede özellikle etkilidir. Ayrıca, farklı ölçüm tipleri elde etmek için çeşitli hiyerarşik ölçüm teorileri de kullanılır (Tablo 4).

En temel düzeyde, nominal sınıflandırma, nicel analiz yapmadan verileri kategorize eder. Ordinal ölçüme doğru ilerledikçe, verilere hiyerarşik bir yapı ekleriz, ancak bu yöntem daha fazla hassasiyet gerektirebilir. Artan hassasiyet için, aralık ve oran düzeyinde ölçümler kullanırız, ancak sosyal fenomenleri incelerken oran oluşturmak zor olabilir. Ordinal ve aralık ölçümleri, nicel araştırmalarda en yaygın kullanılan tekniklerdir.

Ölçüm yöntemi ne olursa olsun, hataların meydana gelmesi kaçınılmazdır. Bu hatalar çeşitli kaynaklardan, yani araç, insan ve rastgele hatalardan kaynaklanabilir.

Araç ve insan hataları azaltılabilir olsa da, rastgele hataları kontrol etmek mümkün değildir. Bu nedenle, herhangi bir ölçme aracı tasarlanırken ve kullanılırken rastgele hataları göz önünde bulundurmak esastır. Araçsal ve insan hataları iki şekilde ortaya çıkabilir: araç içinde (veya insan operatörü içinde), bu durumda aynı araç farklı ortamlarda değişik sonuçlar üretebilir, veya araçlar arası (veya insanlar arası), bu durumda görünüşte aynı iki araç farklı sonuçlar verebilir.

Benzer şekilde, insan hataları, aynı aracı kullanan bireylerin farklı avantajlarla farklı sonuçlar elde edebileceğini ima eder. Öte yandan, araç hataları, aynı aracı kullanan iki kişinin aynı anda farklı derinliklerde sonuçlar elde edebileceğini ima eder. Hatalar tamamen ortadan kaldırılamasa da, en aza indirilebilirler.

Etkili araçlar, araç hatalarını en aza indirecek şekilde tasarlanmalıdır. Sosyal araştırmalarda bu, gözlemsel anketlerin ve kontrol listelerinin kolay anlaşılır olmasını ve soruların net bir şekilde yanıtlanmasını sağlamak anlamına gelir.

Araçları tasarlarken "özgünlük" ve "yönlendiricilik" arasında denge kurmak önemlidir. Özgün bir araç, bir fenomen hakkında mümkün olduğunca çok şey ölçer, ancak dolaylı hale gelme riski taşır. Doğrudan bir araç ise sadece fenomene doğrudan bağlı öğelere odaklanır, potansiyel olarak biraz özgünlük kaybedebilir (Watson, 2015).

Hipotez, bir dizi olguyu göz önünde bulunduran ve daha fazla incelemeye tabi tutulacak olan ön açıklamadır. Nicel araştırmalarda, bu hipotezleri değerlendirmek için deneyler formüle edilir. İlgili veriler toplanır ve hipotezin geçici olarak kabul edilip edilmeyeceğini belirlemek için istatistiksel yöntemler kullanılır. Bir hipotezin kabul edilmesinin asla mutlak olmadığını, çünkü gelecekte yüzeye çıkabilecek ek verilerin onun reddedilmesini gerektirebileceğini kabul etmek önemlidir (Sukamolson, 2007).

Bir müdahalenin, diğer adıyla değişkenin, ne olup bittiğini nasıl etkilediğini test etmek için deneyler yapılır. Hipotez testi, değişkenler arasındaki ilişkileri test etmek için kullanılır. Müdahalenin etkisini ölçtüğünüzden emin olmak için diğer tüm faktörleri kontrol etmek gereklidir.

Deneyler, nedensel ilişkileri tanımlayan nedensel mantığa dayalı açıklayıcı araştırmalarda kullanılır. Örneğin, A B'ye neden olur veya A, C koşulları altında B'ye neden olur. Bir nedensel ilişkinin varlığını desteklemek için belirli gerekli koşulların mevcut olması gereklidir. Nedenin etkiden önce gelmesi gerekir (zaman sıralaması), nedenin etki ile ilişkili olması gerekir ve alternatif bir açıklama olmamalıdır.

Değişkenler açısından açıklamalar (Leavy, 2022):

• Bağımsız değişken, bağımlı değişkenden önce gelmelidir ve ikisi arasında bir ilişki olmalıdır.
• Hiçbir yabancı değişken, bağımlı değişken için alternatif bir açıklama sunamaz.
• Deney grupları deneysel müdahaleyi (deneysel uyaranı) alırken, kontrol grupları almaz.
• Bazı durumlarda, kontrol grubu plasebo alabilir.
• Tüm deneylerde en az bir deney grubu bulunur, ancak tüm deneylerde kontrol grupları bulunmaz.
• Deney grubu müdahale alan üyelerinin sonuçlarını, almayan benzer bir grubun sonuçlarıyla doğru bir şekilde karşılaştırmak için kontrol gruplarının kullanılması gereklidir.
• Deneyin türüne bağlı olarak, toplamda bir, iki veya dört grup olabilir.
• Bazı deneyler, deneysel müdahaleye ek olarak ön testler ve/veya son testler içerir.
• Ön test, deneysel müdahale tanıtılmadan önce bir konunun temelini belirler.
• Son test, deneysel müdahalenin etkisini değerlendirmek için deneysel müdahale sonrasında yapılır.

Hipotez oluştururken bağımsız ve bağımlı değişkenleri tanımlamak önemlidir. Hipotez, bağımsız değişkenin bağımlı değişkenle nasıl etkileşime girdiğini açıklayan makul bir ifade olmalıdır. Ayrıca, potansiyel kontrol değişkenleri de tanımlanmalıdır.

Bir sonraki adım, bağımsız, bağımlı ve kontrol değişkenlerini nasıl ölçeceğinizi belirlemektir. Operasyonelleştirme sürecinde, herhangi bir kavramın sayısal temsili ile kavramsal tanımı arasında yüksek içerik geçerliliği sağlamak önemlidir.

Değişkenler tanımlandıktan ve operasyonelleştirildikten sonra, araştırmacı örneklemeyi düşünmelidir. Hipotezi test etmek için hangi ampirik referanslar kullanılacaktır?

Stockermer (2019), ölçüm ve örnekleme genellikle aynı anda yapılır çünkü araştırmacının incelediği ampirik referanslar, bir göstergenin operasyonelleştirilmesinin diğerine göre tercih edilmesini etkileyebilir.

Veriler toplandıktan sonra, araştırmacı, araştırma sorusunu ve hipotezi değerlendirmek için istatistiksel testler yapabilir. İdealde, çalışmanın sonuçları teoriyi etkiler.

Başlangıç teorisini test etmek için bir dizi hipotez oluşturduktan sonra, araştırmacı ayrıca incelenen fenomeni potansiyel olarak etkileyen diğer değişkenleri de belirlemelidir. Sosyo-demografik, psikografik ve davranışsal faktörler gibi bu değişkenler çalışmada kontrol edilmelidir. Hipotezler ve kontrol değişkenleri belirlendikten sonra, araştırmacı ana ilgi değişkenlerini ve kontrol değişkenlerini ölçmek için en iyi yöntemleri belirleyebilir ve çalışmaya uygun bir örneklem seçebilir.