İstatistik ve SPSS
p değeri anlamsız çıktı, tezim çöp mü oldu?
Kısa yanıt
En sık neden: Gerçekten de anlamlı bir fark ya da ilişki olmayabilir; bu da bir bulgudur. Çözüm için (1) önce sakin ol: anlamsız sonuç başarısızlık değildir, (2) sonuçları değiştirmek için veriyle oynama, (3) analizi doğru yaptığını kontrol et, (4) etki büyüklüğünü ve güven aralığını raporla. Ayrıntılı adımlar aşağıda.
Bu durum size tanıdık mı?
- Beklediğin farkın ya da ilişkinin p değeri ,05’ten büyük çıktı.
- Hipotezlerinin çoğu desteklenmedi ve tezin değersiz olduğunu düşünüyorsun.
- Anlamlı sonuç çıkana kadar farklı testler denemeyi, bazı katılımcıları çıkarmayı düşünüyorsun.
Olası nedenler
- Gerçekten de anlamlı bir fark ya da ilişki olmayabilir; bu da bir bulgudur.
- Örneklem küçük olduğu için testin istatistiksel gücü düşük kalmış olabilir.
- Ölçme aracının güvenirliği düşük olduğunda gerçek ilişkiler zayıf görünür.
- Gruplar arasında beklenenden az farklılık vardır (ör. tüm katılımcılar benzer koşullarda).
- “Anlamlı” sonucun “iyi tez” demek olduğuna dair yaygın bir yanlış inanış vardır.
Adım adım çözüm
- 1
Önce sakin ol: Anlamsız sonuç başarısızlık değildir
Tez, yöntemi doğru uygulandığında sonuçtan bağımsız olarak değerlidir. Jüri “neden anlamlı çıkmadı” diye değil, “doğru yöntemle mi test ettin, doğru mu yorumladın” diye bakar. Anlamlı olmayan bulgular literatürdeki yayın yanlılığını dengelemek açısından da önemlidir.
- 2
Sonuçları değiştirmek için veriyle oynama
Anlamlılık çıkana kadar katılımcı silmek, test değiştirmek, alt grup aramak (p-hacking) bilimsel etik ihlalidir ve sonuçları güvenilmez kılar. Analiz planına sadık kal; sonradan yaptığın ek analizleri “keşfedici” olarak ayrıca belirt.
- 3
Analizi doğru yaptığını kontrol et
Ters maddeleri çevirdin mi, toplam puanları doğru hesapladın mı, doğru grup değişkenini mi kullandın, eksik veriler 99 gibi kodlarla analizde kalmış mı? Bu kontroller anlamlılık için değil, doğruluk için yapılır; sonuç değişse de değişmese de gereklidir.
- 4
Etki büyüklüğünü ve güven aralığını raporla
t testi için Cohen’s d, ANOVA için eta kare (η²), korelasyon için r değerini ve %95 güven aralığını ver. SPSS’in yeni sürümleri t testi penceresinde Estimate effect sizes seçeneği sunar; Jamovi’de Effect size kutusunu işaretlemen yeterlidir. Küçük bir etki büyüklüğü, farkın pratikte de önemsiz olduğunu gösterebilir.
- 5
Doğru dille yaz
“Fark olmadığı kanıtlanmıştır” deme. Doğrusu: “Gruplar arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark bulunmamıştır.” Anlamsız sonuç sıfır hipotezini “kanıtlamaz”, yalnızca reddetmek için yeterli kanıt olmadığını gösterir.
- 6
Tartışmada anlamlandır
Bulgunu literatürle karşılaştır: Benzer sonuç bulan çalışmalar var mı? Farklı bulan çalışmalarla örneklem, kültür, ölçme aracı ya da uygulama süresi farkları neler? Olası nedenleri (örneklem büyüklüğü, ölçüm zamanı, örneklemin homojenliği) dürüstçe tartış.
- 7
Sınırlılıkları ve önerileri yaz
Güç düşüklüğü olasılığını sınırlılıklarda belirt ve sonraki araştırmalar için somut öneri ver (daha büyük örneklem, farklı ölçme aracı, boylamsal desen). İstersen G*Power ile kaç katılımcıya ihtiyaç olduğunu hesaplayıp öneri olarak ekleyebilirsin.
Erkek ve kadın öğretmenlerin tükenmişlik düzeyleri aynıdır; cinsiyetin tükenmişliğe hiçbir etkisi olmadığı kanıtlanmıştır.
Araştırmada bakımından arasında anlamlı bir fark bulunmamıştır. Bu bulgu, ile tutarlı; ile ise farklıdır. Bu farklılığın olası nedenleri arasında sayılabilir. Ayrıca etki büyüklüğünün olması, . Örneklem büyüklüğünün ile sınırlı olması küçük etkilerin saptanmasını güçleştirmiş olabilir; bu nedenle sonraki çalışmalarda önerilmektedir.
Mavi alanları sayfanın üzerinde doldurun; metni kopyalayın ya da Word olarak indirin. Yazdıklarınız yalnızca tarayıcınızda kalır.
Konuyu derinlemesine öğrenin