Deneysel Tasarımlar  – Tez Hazırlatma – Tez Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Tez Örnekleri – Ücretli Tez Yazdırma – Tez Yaptırma Ücreti

Hipotezleri İnceleme

Bir hipotezi en iyi şekilde incelemek için araştırmacı faktöriyel bir tasarım kullanabilir. Araştırmacı, klinik bir ortamda sağlanan daha yüksek dozlarda tedavinin en iyi tedavi sonuçlarıyla sonuçlanacağı hipotezini test etmek isteyebilir.  Bu özel örnek, burada gösterildiği gibi iki bağımsız değişkenin her birinin iki düzeyi olduğundan, ikiye iki (2 × 2) faktöriyel tasarım olarak kabul edilecektir.

Aynı gösterimi takiben, bir bağımsız değişkenin üç düzeyi ve diğerinin iki düzeyi olduğu iki bağımsız değişkenli bir çalışma, ikiye üç (2 × 3) faktöriyel tasarım olarak kabul edilecektir. Benzer şekilde, üç adet iki seviyeli bağımsız değişkenli bir çalışma, ikiye ikişer ikişer (2 × 2 × 2) faktöriyel tasarım olarak kabul edilecektir.

Bir çalışmada herhangi bir sayıda seviyeye sahip herhangi bir sayıda bağımsız değişken bulunabilmesine rağmen, faktöriyel desene eklenen her bir bağımsız değişkenin grup sayısını katlanarak artırdığına dikkat etmek önemlidir. 2 × 2 tasarımında dört grup varken, 2 × 2 × 3 tasarımında 12 grup olacaktır.

Faktöriyel tasarımın birkaç önemli gücü vardır. Birincisi, birden fazla bağımsız değişkenin aynı anda incelenmesine izin verir. Bu kritik olabilir, çünkü hepsi olmasa da çoğu insan davranışı birden fazla değişken tarafından belirlenir. İkinci ve ilgili bir güç, faktöriyel tasarımın verimliliğidir.

Tek bir araştırma çalışmasında birkaç hipotezi test etmemize izin verdiği için, hem katılımcı sayısı hem de araştırmacı çabası açısından birkaç bireysel çalışma yürütmekten çok faktöriyel bir tasarım kullanmak daha ekonomik olabilir. Son ve belki de en önemlisi, faktöriyel tasarım bağımsız değişkenler arasındaki etkileşimleri aramamıza izin verir.

Çoğu insan davranışının birden fazla değişkenden etkilenmesi gibi, hiçbir değişken kombinasyonunun tüm insanları aynı şekilde etkilememesi veya olası tüm koşullarda insan davranışını aynı şekilde etkilememesi eşit derecede olasıdır. Başka bir deyişle, evrensel doğrular yoktur. Bu nedenle, nedensel ilişkileri daha doğru bir şekilde tanımlamak için değişkenler arası etkileşimleri incelemek çok önemlidir.

Deneysel Tasarımlar 

Görünüşte ideal doğalarına rağmen, deneysel tasarımları kullanan çalışmalar bile bazı durumlarda geçerlilik tehditleriyle karşı karşıya kalabilir. Geçerliliğe yönelik tehditler tartışılacaktır, dolayısıyla bu bölümde bunları tartışmak için çok fazla zaman harcamayacağız. Bununla birlikte, sizi geçerliliğe yönelik daha yaygın tehditlerden bazılarıyla tanıştıracağız.

Bu tür ilk tehdit, bir çalışmanın kontrol grubu istemeden müdahaleye maruz kaldığında veya müdahalenin temel yönleri kontrol grubunda da mevcut olduğunda ortaya çıkar. Bu, deneysel bir müdahalenin benzersiz yönlerini önemli ölçüde azaltabilir ve gruplar arası olası farklılıkları azaltabilir.

Bir çalışmanın geçerliliğini tehdit edebilecek başka bir durum (rastgele deneysel tasarımlarda bile), gruplardan birinin katılımcılar tarafından diğerinden daha iyi veya daha arzu edilir olarak algılanmasıyla ortaya çıkar.

Bir koşuldaki katılımcılar, diğer koşuldakilerin bir şekilde üstün muamele gördüklerini hissederlerse, araştırmacıya karşı kırgınlık duyguları yaşayabilirler, moralleri bozulabilir, hatta daha çok deneyebilir veya telafi etmek için davranışlarını değiştirebilirler. Koşul ataması, katılımcı davranışını bu şekilde etkilediğinde, bir kontrast etkisi meydana gelmiştir. Kontrast etkileri, bir çalışmanın bulguları üzerinde önemli bir etkiye sahip olabilir.

Deneysel tasarımın geçerliliğine yönelik başka bir potansiyel tehdit, deney ve kontrol koşullarının uygulanmasında önemli farklılıklar olduğunda ortaya çıkar. Örneğin, deneysel tedaviyi uygulayan klinisyen, kontrol tedavisini uygulayandan çok daha deneyimli veya eğitimliyse bu durum ortaya çıkabilir. Bu, araştırmacının ölçülen herhangi bir değişikliği deneysel müdahaleye atfetme yeteneğini azaltarak çalışmanın bulgularını açıkça karıştırabilir.

Deneysel araştırma modeli
Deneysel Araştırma Yöntemleri
Deneysel Araştırma örneği
Deneysel çalışma örnekleri psikoloji
Deneysel araştırma Makale
Deneysel araştırma Türleri
Deneysel araştırma özellikleri
Deneysel Tasarım dersi

Son olarak ve çok önemli olarak, deneysel tasarımlar da farklı katılımcı ölümlerinin (veya terkin) etkilerine karşı bağışık değildir. Bu, özellikle koşullardan biri zararlı veya zahmetli olduğunda olasıdır. Randomizasyondan bağımsız olarak, katılımcı bırakma, sistematik olarak iki veya daha fazla farklı grup oluşturarak ve sonuçta başlangıçta elde edilen randomizasyonu geri alarak bir çalışmanın iç geçerliliğini önemli ölçüde azaltabilir.

Rastgele deneysel tasarımlarla ilgili bir diğer önemli nokta, rastgeleleştirmenin, yabancı değişkenlerin gruplar arasında eşit olarak dağıtılmasını sağlamada diğer yöntemlerden çok daha üstün olmasına rağmen, her zaman işe yaramadığıdır. Bu, numune boyutları küçük olduğunda (yani, grup başına 40’tan az katılımcı) özellikle önemlidir.

Araştırmacılar, çalışma gruplarını bir dizi ön test ölçümüyle karşılaştırarak randomizasyonun bütünlüğünü incelemeye çalışsalar da, farklılıkların olmadığından asla emin olamazlar. İronik bir şekilde, yeterli istatistiksel güce sahip olmadıkları için (yani, farklılıklar gerçekten varsa, gruplar arası farklılıkları tespit etme yeteneği), küçük örneklem büyüklüklerine sahip çalışmaların bu tür ölçümlerde gruplar arası farklılıkları bulma olasılığı daha düşüktür.

Randomize deneysel tasarım kullanan çalışmaların en bariz kısıtlılığı, lojistik zorluklarıdır. Katılımcıların belirli ortamlarda (örneğin ceza adaleti, eğitim) rastgele atanması, ya lojistik nedenlerle ya da belirli bir ortamda uygunsuz olarak görülebileceği için çoğu zaman gerçekçi olmayabilir. Rastgele tasarımları daha gerçek dünya ortamlarına genişletmek için çabalar gösterilmiş olsa da, bu genellikle mümkün değildir. Bu gibi durumlarda, araştırmacı genellikle yarı deneysel tasarımlara yönelir.

YARIM DENEYSEL TASARIMLAR

Az önce belirtildiği gibi, rastgele atama bir araştırma çalışmasının iç geçerliliğini sağlamanın en iyi yolu olsa da, gerçek dünya ortamlarında genellikle uygulanabilir değildir. Bu nedenle, rastgele tasarımlar mümkün olmadığında, araştırmacılar genellikle yarı deneysel tasarımları kullanmak zorundadır. İyi bir kural, araştırmacıların mümkün olan en titiz araştırma tasarımını kullanmaya ve mümkün olduğunda rastgele deneysel bir tasarım kullanmaya çabalamalarıdır.

İki ana kategoriye ayrılabilen çeşitli yarı deneysel tasarımlar sunun: eşdeğer olmayan karşılaştırma grubu tasarımları ve kesintili zaman serisi tasarımları. Bir sonraki yazımızda, yarı deneysel tasarımların bu iki ana grubunu tartışacağız ve ardından tek denekli tasarımlara kısa bir genel bakış sunacağız.

akademi222 takımı

Biyografinin Tamamını Gör