İstatistiksel Yaklaşımlar – Tez Hazırlatma – Tez Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Tez Örnekleri – Ücretli Tez Yazdırma – Tez Yaptırma Ücreti

İstatistiksel Yaklaşımlar

Tartışacağımız konu dışı değişkenlerin kontrolünü elde etmenin son yöntemi, katılımcıların seçimi ve atanmasından ziyade istatistiksel analizleri içerir.  Gruplar arasındaki denkliği belirlemek için bir istatistiksel yaklaşım, çalışmadaki her grup için ilgilenilen değişkenler için ortalamaların ve standart sapmaların basit analizlerini kullanmaktır. Ortalama, basitçe bir ortalama puandır ve standart sapma, puanların ortalamadan farklı olduğu ortalama miktarı gösteren bir değişkenlik ölçüsüdür.

Bellek gibi bir ilgi değişkeni üzerinde grup puanlarının anlık görüntüsünü elde etmek için ortalamaları ve standart sapmaları kullanabiliriz. Yaşlı katılımcılarımızı rastgele olarak iki orijinal grubumuza atadığımızı ve potansiyel bir karıştırıcı değişken olarak hafızanın işleyişiyle hala ilgilendiğimizi varsayalım.

Teorik olarak, rastgele atama, iki grubu bellek işleyişi açısından eşdeğer yapmalıdır. Eğer alaycı olsaydık (veya belki de obsesif-kompulsif olsaydık), tutarlı olup olmadıklarını görmek için her iki grubun bellek puanlarının ortalamalarını ve standart sapmalarını kontrol edebilirdik.

Bazı araştırmacılar için sonuçlara göz atmak yeterli olacaktır, başka bir deyişle, ortalamalar ve standart sapmalar her iki grup için de yakın olsaydı, bir karışıklık olmadığını varsayardık. Diğerleri için, ortalamaları karşılaştırmak için istatistiksel bir test (iki grup için t-testi veya üç veya daha fazla grup için varyans analizi [ANOVA]) gruplar arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını belirlemek için yürütülür.

Anlamlı farklılıklar bulunursa, gruplar ilgilenilen değişkende eşdeğer olmayacaktı ve bu da olası bir karışıklığı akla getiriyordu. Bu yaklaşım, rastgele atamanın mümkün olmadığı veya pratik olmadığı durumlarda özellikle yararlı olabilir.

Etkisini en aza indirmek veya yabancı değişkenlerin etkisini kontrol etmek için kullanılabilecek diğer iki istatistiksel yaklaşım vardır. İlki “kovaryans analizi” veya ANCOVA olarak adlandırılır ve veri analizi aşamasında kullanılır. Bu istatistiksel teknik, puanları, katılımcı puanlarının ölçülen ilgilenilen değişken üzerinde eşitleneceği şekilde ayarlar. Başka bir deyişle, bu istatistiksel teknik, bireysel farklılıkları kontrol eder ve denk olmayan gruplar arasındaki bu farklılıkları ayarlar.

Kısmi korelasyon, yabancı değişkenleri kontrol etmek için kullanılabilecek başka bir istatistiksel tekniktir. Özünde, kısmi bir korelasyon, bir veya daha fazla değişken matematiksel olarak kontrol edildikten ve parçalandıktan sonra iki değişken arasındaki bir korelasyondur.

Örneğin, kısmi bir korelasyon, zeka veya motivasyon düzeyi gibi başka bir olası kafa karıştırıcı değişkenin etkisini matematiksel olarak ortadan kaldırırken, bellek ve belirti düzeyi arasındaki ilişkiye bakmamıza izin verir. Bu, elbette, her bir değişkene ilişkin uygun verilerin toplandığını ve analizlere dahil edilebileceğini varsayar. Bu istatistiksel yaklaşımlar, çalışmada rastgele seçim ve atama yapılıp yapılmadığına bakılmaksızın kullanılabilir.

Bu bölümde, herhangi bir araştırma tasarımında yapaylık ve yanlılığın etkisini azaltmak için kullanılabilecek genel stratejiler ve kontroller tartışıldı. Bu temel stratejiler özellikle yararlıdır çünkü araştırmacı yanlılığın varlığından haberdar olmadığında bile istenmeyen yanlılığın etkisini azaltmaya yardımcı olurlar. Bu temel stratejilerin uygulanması nihayetinde geçerliliğe yönelik tehditleri azaltır ve bir çalışmanın bulgularına yerleştirebileceğimiz güveni güçlendirir.

VERİ TOPLAMA, DEĞERLENDİRME YÖNTEMLERİ VE ÖLÇÜM STRATEJİLERİ

Araştırma tasarımında ölçümün önemi abartılamaz. Veri toplama aşamalarında uygun olmayan ölçüm stratejileri kullanılırsa en iyi tasarlanmış çalışmalar bile işe yaramaz hale gelecektir. Bu bölüm, araştırma tasarımında veri toplama ve ölçüm stratejileri ile ilgili konuları tartışacaktır.

Açık olmak gerekirse, bu bölüm konunun kapsamlı bir şekilde ele alınması anlamına gelmemektedir. Gerçekten de, araştırma tasarımının bu alanı, yalnızca konuya ayrılmış bir dizi derinlemesine metnin konusu olabilir ve olmuştur.

Daha ziyade, bu bölüm, ölçüm ve veri toplama ile ilgili önemli kavramları vurgulamayı amaçlamaktadır. Araştırma tasarımında ölçümün önemi ile ilgili genel konularla başlıyoruz. Daha sonra, belirli ölçüm ölçeklerini ve bunların çeşitli istatistiksel yaklaşımlar ve tekniklerle nasıl ilişkili olduğunu ele alacağız. Son olarak, veri toplamak için psikometrik değerlendirmelere ve özel ölçüm stratejilerine dönüyoruz.

istatistik temel kavramlar – pdf
İstatistik mezunu Ne is Yapar
Veri nedir istatistik
İstatistik Kariyer.
İstatistik – ekşi
Biyoistatistik nedir
İstatistik Ders Notları
İstatistik is ilanları

ÖLÇÜM

Ölçüm genellikle tüm bilimsel araştırmaların temeli olarak görülür ve bu nedenle ölçüm teknikleri ve stratejileri araştırma metodolojisinin temel bir bileşenidir. Bilimsel teori ve uygulama arasında kritik bir kavşak olan ölçüm, araştırmacıların günlük varlığımızın fenomenlerini ve yapılarını tanımladığı, açıkladığı ve tahmin ettiği bir süreç olarak tanımlanabilir.

Örneğin, yıllar içinde ne kadar yaşadığımızı, finansal başarımızı dolarla ve iki nokta arasındaki mesafeyi mil olarak ölçüyoruz. Önemli yaşam kararları, zeka, yetenek, başarı veya bireysel uyumu ölçen standart testlerdeki performansa dayalıdır.

Yaşlandıkça, daha eğitimli hale geldikçe veya başka önemli yaşam tarzı değişiklikleri yaptıkça bazı şeylerin olacağını tahmin ediyoruz. Kısacası, ölçüm, araştırma tasarımı bağlamında olduğu kadar günlük yaşamımızda da önemlidir.

Ölçüm kavramı, iki temel alanda araştırma çalışmalarında önemlidir. İlk olarak, ölçüm, araştırmacıların soyut yapıları ve değişkenleri nicelleştirmesini sağlar. Araştırmalardan hatırlayacağınız gibi, genellikle bağımsız ve bağımlı değişkenler arasındaki ilişkiyi araştırmak için yapılır. Bir araştırma çalışmasındaki değişkenler, düzgün bir şekilde çalışılmadan önce tipik olarak işlemselleştirilmeli ve nicelleştirilmelidir.

Tartışıldığı gibi, işlemsel bir tanım, değişkeni, araştırmacı tarafından değişkeni ölçmek veya manipüle etmek için kullanılan gerçek prosedürlerin belirli terimlerinde tanımlayarak, bir değişkeni teorik veya soyuttan somuta götürür. Örneğin, bir kilo kaybı çalışmasında, bir araştırmacı, “kilo kaybı” değişkenini, belirli bir tarihte bireyin başlangıç ağırlığının altındaki kiloda bir azalma olarak işlevselleştirebilir.

Bu durumda, örneğin araştırma çalışması sırasında kilo ve ons olarak kaybedilen ağırlık miktarı gibi değişkeni niceleme süreci nispeten basit olacaktır. Ölçme olmadan, araştırmacılar çevremizdeki dünya hakkında sistematik olmayan gözlemler yapmaktan başka pek bir şey yapamazlardı.

akademi222 takımı

Biyografinin Tamamını Gör