Anket ve Veri Toplama
Kaç kişiye anket uygulamalıyım bilmiyorum (örneklem büyüklüğü)
Kısa yanıt
En sık neden: Örneklem büyüklüğü araştırmanın amacına (oran tahmini mi, grup karşılaştırması mı) göre farklı hesaplanır. Çözüm için (1) amacını belirle: tahmin mi, karşılaştırma mı?, (2) evrene dayalı hesap, (3) güç analizi yap (g*power), (4) planlanan analizin gereksinimlerine bak. Ayrıntılı adımlar aşağıda.
Bu durum size tanıdık mı?
- Danışmanın “Örneklem büyüklüğünü neye göre belirledin?” diye sordu.
- “100 kişi yeter mi?” sorusuna kesin bir cevap bulamıyorsun.
- İnternette çok farklı sayılar ve formüller görüyorsun.
Olası nedenler
- Örneklem büyüklüğü araştırmanın amacına (oran tahmini mi, grup karşılaştırması mı) göre farklı hesaplanır.
- Evren büyüklüğü, kabul edilen hata payı ve beklenen etki büyüklüğü belirlenmemiştir.
- Planlanan analiz (t testi, regresyon, faktör analizi) dikkate alınmamıştır.
Adım adım çözüm
- 1
Amacını belirle: tahmin mi, karşılaştırma mı?
Evrendeki bir oranı ya da ortalamayı tahmin etmek istiyorsan (ör. “Öğretmenlerin yüzde kaçı tükenmişlik yaşıyor?”) evren büyüklüğüne ve hata payına dayalı formül ya da tablo kullanılır. Gruplar arası farkı ya da ilişkiyi test edeceksen güç analizi daha uygundur.
- 2
Evrene dayalı hesap
Sık kullanılan formül: n = (N · t² · p · q) / (d² · (N − 1) + t² · p · q). N evren büyüklüğü, t %95 güven için 1,96, p ve q en temkinli durumda 0,5, d hata payı (ör. 0,05). Krejcie ve Morgan’ın (1970) tablosu bu yaklaşıma dayanır: evren 1000 kişiyse yaklaşık 278, 10.000 kişiyse yaklaşık 370 kişi; çok büyük evrenlerde yaklaşık 384 kişi yeterli görülür. Evren büyüklüğü bilinmiyorsa Cochran formülü kullanılır: n = t² · p · q / d² = 1,96² · 0,25 / 0,05² ≈ 384,2; yukarı yuvarlanınca 385. Sık kullanılan bir diğer yaklaşım olan Yamane formülü, n = N / (1 + N · d²), N = 1000 ve d = 0,05 için yaklaşık 286 verir. Hangi formülü kullandığını kaynağıyla birlikte yaz.
- 3
Güç analizi yap (G*Power)
G*Power ücretsiz bir programdır. Test ailesini ve testi seç (ör. “t tests” > “Means: Difference between two independent means (two groups)”), hesaplama türü olarak “A priori” seç; etki büyüklüğü, α = ,05 ve güç (genellikle ,80) değerlerini gir. Etki büyüklüğünü benzer çalışmalardan almak en iyisidir; yoksa Cohen’in “orta” düzeyi sık kullanılır.
- 4
Planlanan analizin gereksinimlerine bak
Açımlayıcı faktör analizi için madde başına 5–10 katılımcı ve en az 200–300 kişi önerileri yaygındır. Çoklu regresyon için güç analizi (F tests > Linear multiple regression) yapmak, “yordayıcı başına X kişi” gibi kaba kurallardan daha savunulabilirdir. Alt gruplarda analiz yapacaksan her alt grupta yeterli kişi olmalı.
- 5
Kayıpları hesaba kat
Eksik ve dikkatsiz yanıtlar nedeniyle bazı formlar analiz dışı kalacaktır. Hesapladığın sayının biraz üzerine çıkmayı planla (ör. %10–20 fazla).
- 6
Yöntem bölümünde gerekçelendir
Hangi formül, tablo ya da güç analizi parametresiyle sayıyı belirlediğini yaz. “Örneklem 300 kişiden oluşmaktadır” yerine “neden 300” sorusunun cevabını ver.
| Analiz | Etki büyüklüğü | Gereken toplam örneklem |
|---|---|---|
| Bağımsız örneklemler t testi | d = 0,50 (orta) | 128 (grup başına 64) |
| Bağımsız örneklemler t testi | d = 0,30 | yaklaşık 352 (grup başına 176) |
| Pearson korelasyonu | r = ,30 (orta) | 84 |
| Tek yönlü ANOVA, 3 grup | f = 0,25 (orta) | 159 (grup başına 53) |
Araştırmanın örneklemini 150 öğretmen oluşturmaktadır. Bu sayı yeterlidir.
Konuyu derinlemesine öğrenin