Anket ve Ölçek Hazırlama · Ders 11/14
Güç Analizi, Faktör Analizi Kuralı, Nitel Çalışmalar ve Pilot Uygulama
G*Power ile t testi, ANOVA, korelasyon ve regresyon için güç analizi yapmayı, faktör analizinde madde sayısının 5–10 katı kuralını, kayıp payı eklemeyi, nitel çalışmalarda katılımcı sayısını ve pilot uygulamayı öğrenirsin.
Önceki dersteki formüller bir oranı belirli hata payıyla tahmin etmek içindir. Oysa tezlerin çoğu bir hipotezi test eder: “Kız ve erkek öğrencilerin kaygı puanları farklı mı?”, “İş doyumu ile tükenmişlik arasında ilişki var mı?” Bu tür sorular için örneklem büyüklüğü güç analiziyle belirlenir. Ölçek geliştirme ve uyarlama çalışmalarında ise faktör analizi için ayrı kurallar vardır.
Güç analizinin dört bileşeni
| Parametre | Anlamı | Yaygın değer |
|---|---|---|
| α (alfa, I. tip hata) | Gerçekte fark yokken “fark var” deme olasılığı | .05 |
| Güç (1 − β) | Gerçekte fark varken bunu yakalama olasılığı | .80 (bazı alanlarda .90) |
| Etki büyüklüğü | Beklenen farkın/ilişkinin büyüklüğü | Önceki çalışmalardan ya da Cohen ölçütlerinden |
| Örneklem büyüklüğü (N) | Diğer üçü belirlenince hesaplanır | — |
| Analiz | Ölçü | Küçük | Orta | Büyük |
|---|---|---|---|---|
| t testi | d | 0,20 | 0,50 | 0,80 |
| ANOVA | f | 0,10 | 0,25 | 0,40 |
| Korelasyon | r | 0,10 | 0,30 | 0,50 |
| Çoklu regresyon | f² | 0,02 | 0,15 | 0,35 |
| Ki-kare | w | 0,10 | 0,30 | 0,50 |
G*Power ile adım adım
G*Power, Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf tarafından geliştirilen ücretsiz bir güç analizi programıdır (Windows ve macOS). Arayüzü İngilizcedir. Aşağıdaki sonuçlar a priori (önsel) analiz içindir; sürümler arasında arayüzde küçük farklar olabilir.
Örnek 1: Bağımsız örneklemler t testi
- 1
Test family
t tests seç.
- 2
Statistical test
Means: Difference between two independent means (two groups).
- 3
Type of power analysis
A priori: Compute required sample size – given α, power, and effect size.
- 4
Input parameters
Tail(s): Two; Effect size d: 0.5; α err prob: 0.05; Power (1−β err prob): 0.80; Allocation ratio N2/N1: 1.
- 5
Calculate
Sonuç: Sample size group 1 = 64, group 2 = 64, Total sample size = 128 (Actual power ≈ .80).
Örnek 2: Tek yönlü ANOVA (3 grup)
- 1
Test family
F tests.
- 2
Statistical test
ANOVA: Fixed effects, omnibus, one-way.
- 3
Input parameters
Effect size f: 0.25; α: 0.05; Power: 0.80; Number of groups: 3.
- 4
Calculate
Sonuç: Total sample size = 159 (grup başına 53). Grup sayısı 4 olursa toplam yaklaşık 180 olur.
Örnek 3: Pearson korelasyonu
- 1
Test family
Exact.
- 2
Statistical test
Correlation: Bivariate normal model.
- 3
Input parameters
Tail(s): Two; Correlation ρ H1: 0.3; α: 0.05; Power: 0.80; Correlation ρ H0: 0.
- 4
Calculate
Sonuç: Total sample size = 84.
Örnek 4: Çoklu doğrusal regresyon (5 yordayıcı)
- 1
Test family
F tests.
- 2
Statistical test
Linear multiple regression: Fixed model, R² deviation from zero.
- 3
Input parameters
Effect size f²: 0.15; α: 0.05; Power: 0.80; Number of predictors: 5.
- 4
Calculate
Sonuç: Total sample size = 92.
| Analiz | Etki büyüklüğü | Gerekli toplam N |
|---|---|---|
| Bağımsız t testi (iki yönlü) | d = 0,50 | 128 (64 + 64) |
| Bağımsız t testi (iki yönlü) | d = 0,80 | 52 (26 + 26) |
| Bağımlı (eşleştirilmiş) t testi | dz = 0,50 | 34 |
| Tek yönlü ANOVA, 3 grup | f = 0,25 | 159 |
| Pearson korelasyonu | r = 0,30 | 84 |
| Çoklu regresyon, 5 yordayıcı | f² = 0,15 | 92 |
Araştırma için gerekli örneklem büyüklüğü G*Power 3.1 programıyla belirlenmiştir. Benzer bir çalışmada (Kaya ve Yurt, 2021; örnek amaçlı kurgusal kaynak) iki grup arasındaki farkın etki büyüklüğü d = 0,52 olarak bildirildiğinden, iki yönlü bağımsız örneklemler t testi için d = 0,50, α = .05 ve güç = .80 alınmıştır. Analiz sonucunda her grupta en az 64, toplamda 128 katılımcıya ulaşılması gerektiği hesaplanmıştır. Olası kayıplar göz önünde bulundurularak %15 kayıp payıyla her gruba 76 katılımcı alınması planlanmıştır.
G*Power programıyla örneklem büyüklüğü 128 olarak bulunmuştur.
Faktör analizi için örneklem: madde sayısının 5–10 katı
Ölçek geliştirme ve uyarlama çalışmalarında örneklem büyüklüğü çoğunlukla madde sayısına oranla belirlenir. Türkçe literatürde yaygın kural, örneklemin madde sayısının en az 5 katı, tercihen 10 katı olmasıdır. Ayrıca mutlak sayıya ilişkin öneriler de vardır.
| Yaklaşım | Öneri |
|---|---|
| Madde oranı | Madde sayısının 5–10 katı (ör. 30 madde → 150–300 kişi) |
| Comrey ve Lee (1992) mutlak sayılar | 50 çok zayıf, 100 zayıf, 200 orta, 300 iyi, 500 çok iyi, 1000 ve üzeri mükemmel |
| Pratik alt sınır | Birçok kaynakta en az 200–300 kişi önerilir |
| DFA | Model karmaşıklığına göre; genellikle 200 ve üzeri tercih edilir |
Kayıp ve geçersiz yanıt payı
Hesapladığın sayı, analize girecek geçerli form sayısıdır. Gerçekte bazı formlar boş, eksik ya da özensiz doldurulacak; bazı katılımcılar dikkat kontrol sorusunu geçemeyecektir. Bu nedenle beklenen kayıp oranına göre fazladan katılımcıya ulaşmalısın.
Ulaşılacak sayı = Gerekli örneklem / (1 − beklenen kayıp oranı)
Gerekli örneklem: 278
Beklenen kayıp oranı: %15 (0,15)
Ulaşılacak sayı = 278 / (1 − 0,15) = 278 / 0,85 = 327,06 → 328
Not: 278 × 1,15 = 319,7 → 320 hesabı daha yaygındır ancak %15 kayıpla 320’den 272 geçerli form kalır; bu, 278’in altındadır. Bölme yöntemi daha güvenlidir.
Nitel çalışmalarda katılımcı sayısı
Nitel araştırmalarda amaç genelleme değil, derinlemesine anlamadır; bu nedenle formüllerle örneklem hesaplanmaz. Temel ölçüt veri doygunluğudur: Yeni görüşmeler artık yeni tema ya da kod üretmediğinde veri toplama sonlandırılır.
| Desen | Sık anılan aralık | Not |
|---|---|---|
| Fenomenoloji (olgubilim) | Yaklaşık 5–25 kişi | Olguyu deneyimlemiş kişiler |
| Gömülü kuram (temellendirilmiş kuram) | Yaklaşık 20–30 kişi | Kuramsal doygunluğa kadar |
| Durum çalışması | 1 ya da birkaç durum | Her durumda çok kaynaklı veri |
| Odak grup görüşmesi | Grup başına yaklaşık 6–10 kişi, birkaç grup | Homojen gruplar tercih edilir |
| Görece homojen gruplarla yarı yapılandırılmış görüşme | 12 civarında görüşmede doygunluğa ulaşılabildiğini gösteren çalışmalar vardır (ör. Guest, Bunce ve Johnson, 2006) | Grup heterojenleştikçe sayı artar |
Pilot uygulama
Pilot uygulama, formun asıl uygulamadan önce hedef kitleye benzer küçük bir grupla denenmesidir. Amaç; anlaşılmayan soruları, teknik sorunları, yanıt süresini ve veri girişi sorunlarını önceden yakalamaktır.
Pilot uygulama adımları
- 1
Grubu belirle
Asıl örnekleme benzeyen ama asıl örneklemde yer almayacak kişiler. Uygulamada sıklıkla 20–30 kişi ya da asıl örneklemin yaklaşık %10’u kullanılır.
- 2
Uygula ve süreyi ölç
Çevrim içi formlarda başlangıç ve bitiş zamanını kaydet; yüz yüzede kronometre tut.
- 3
Geri bildirim al
Formun sonuna “Anlaşılmayan ya da yanıtlamakta zorlandığınız bir soru oldu mu? Hangisi?” sorusunu ekle ya da birkaç kişiyle kısa görüşme yap.
- 4
Verileri incele
Hep boş bırakılan, herkesin aynı yanıtı verdiği, “Diğer” seçeneğinin çok işaretlendiği sorulara bak. Ölçekler için ön güvenirlik (alfa) hesapla.
- 5
Düzelt ve belgele
Yaptığın değişiklikleri bir tabloda gerekçesiyle kaydet. Hazır ölçeklerin maddelerini değiştirme; sadece yönerge ve demografik soruları düzelt.
- 6
Pilot verisini ayır
Form değiştiyse pilot verisi genellikle asıl analize katılmaz.
Veri toplama formu asıl uygulamadan önce aynı sektörde çalışan ancak örnekleme dâhil edilmeyen 28 çalışanla pilot olarak uygulanmıştır. Formun ortanca tamamlanma süresi 12 dakika olarak belirlenmiştir. Katılımcıların geri bildirimleri doğrultusunda kişisel bilgi formundaki “pozisyon” sorusuna “uzman” ve “şef” seçenekleri eklenmiş, gelir sorusu aralıkları güncellenmiştir. Ölçeklerin pilot uygulamadaki Cronbach alfa katsayıları .78 ile .89 arasında bulunmuştur. Pilot verileri asıl analize dâhil edilmemiştir.
Kendini dene
Kendini dene
Kendini dene
Güç analizi ve pilot kontrol listesi
0/7Takıldığın bir yer mi var?
Bu konuda sık sorulanlar