Hipotezi dile getirdikten sonraki adım, deneyin (veya araştırma çalışmasının) fiilen yürütülmesini içerir. Örneğin, çalışma egzersizin kolesterol düzeyleri üzerindeki etkilerini araştırmayı içeriyorsa, araştırmacı bu soruyu ele almaya çalışacak bir çalışma tasarlayacak ve yürütecektir.

Daha önce belirtildiği gibi, bir araştırma çalışması yürütmenin önemli bir yönü, ilgilenilen fenomeni doğru ve güvenilir bir şekilde ölçmektir. Bu örnekte araştırmacı, doğru ve güvenilir bir ölçüm cihazı kullanarak çalışma katılımcılarının kolesterol düzeyleri hakkında veri toplayacaktır. Ardından araştırmacı, egzersizin herhangi bir etkisi olup olmadığını görmek için iki grubun kolesterol seviyelerini karşılaştıracaktı.

Analizler

Çalışmayı yürüttükten ve verileri topladıktan sonraki adım, genellikle istatistiksel tekniklerin kullanılmasını gerektiren verilerin analizini içerir. Bir araştırmacı tarafından kullanılan istatistiksel tekniklerin türü, çalışmanın tasarımına, toplanan verilerin türüne ve sorulan sorulara bağlıdır.

İstatistiklerin ayrıntılı bir tartışması bu metnin kapsamı dışında olsa da, bir araştırma çalışmasının yürütülmesinde istatistiğin rolünün farkında olmak önemlidir. Kısacası istatistikler, araştırmacıların çalışılan değişkenler arasındaki ilişki hakkında hatalı bir sonuca varma olasılığını en aza indirmeye yardımcı olur.

Araştırmacıların istatistiklerin yardımıyla vermesi gereken önemli bir karar, sıfır hipotezinin reddedilip reddedilmeyeceğidir. Sıfır hipotezinin her zaman gruplar arasında hiçbir fark olmayacağını öngördüğünü unutmayın. Bu nedenle, sıfır hipotezinin reddedilmesi, gruplar arasında bir fark olduğu anlamına gelir. Genel olarak, çoğu araştırmacı boş hipotezi reddetmeye çalışır çünkü reddetme, çalışılan olgunun (örneğin, egzersiz, ilaç tedavisi) bir miktar etkisi olduğu anlamına gelir.

Sıfır hipotezi ile ilgili olarak sadece iki seçeneğin olduğuna dikkat etmek önemlidir. Spesifik olarak, boş hipotez reddedilebilir veya reddedilemez, ancak asla kabul edilemez. Sıfır hipotezini reddedersek, gruplar arasında anlamlı bir fark olduğu sonucuna varırız.

Ancak sıfır hipotezini reddetmezsek, gruplar arasında bir fark tespit edemediğimiz sonucuna varırız. Açık olmak gerekirse, bu iki grup arasında bir fark olmadığı anlamına gelmez. Gerçekte iki grup arasında anlamlı bir fark olabilir, ancak çalışmamızda bu farkı tespit edemedik. Bu önemli ayrım hakkında daha sonraki bölümlerde daha fazla konuşacağız.

Sıfır hipotezinin reddedilip reddedilmeyeceği kararı, istatistiksel analizlerin sonuçlarına dayanır ve araştırmacıların bu kararı verirken kaçınmaları gereken iki tür hata vardır: Tip I hatalar ve Tip II hatalar. Tip I hata, araştırmacının incelenen gruplar arasında bir fark olduğu sonucuna varması ve aslında hiçbir farkın olmaması durumunda ortaya çıkar. Buna bazen “yanlış pozitif” denir.

Seçkisiz atama Nedir
Denek içi desen
Yarı deneysel araştırma
Deneysel araştırma Desenleri
Deneysel araştırma Yöntemleri
Deneysel Araştırma SORULARI
ön test-son test kontrol gruplu yarı deneysel desen
Deneysel araştırma örnekleri

Buna karşılık, araştırmacı, incelenen iki grup arasında bir fark olmadığı sonucuna vardığında, aslında bir fark olduğu zaman, Tip II hata oluşur. Buna bazen “yanlış negatif” denir. Daha önce belirtildiği gibi, gruplar arasında bir fark olup olmadığına ilişkin sonuç, istatistiksel analizlerin sonuçlarına dayanmaktadır.

Spesifik olarak Tip I hata ile istatistiksel olarak anlamlı bir sonuç olmasına rağmen tesadüfen (veya hata) meydana gelmiştir ve aslında iki grup arasında bir fark yoktur. Tip II hata ile, aslında iki grup arasında aslında bir fark olduğunda, anlamlı olmayan bir istatistiksel sonuç vardır.

Çoğu bilim alanındaki tipik kural, sıfır hipotezini hatalı olarak reddetme (yani, Tip I hata yapma) için %5 şansa izin verir. Başka bir deyişle, bir araştırmacı, yalnızca yanlış olma olasılığı %5’ten az ise, çalışılan gruplar arasında önemli bir fark olduğu sonucuna varacaktır (yani boş hipotezi reddedecektir). Açık nedenlerden dolayı, araştırmacılar, aslında bir fark olmadığı halde, çalışılan gruplar arasında önemli bir fark olduğu sonucuna varma olasılığını azaltmak istiyorlar.

Tip I ve Tip II hatalar arasındaki ayrım, biraz karmaşık olsa da çok önemlidir. Bir örnek bu terimleri netleştirmeye yardımcı olabilir. Örneğimizde, bir araştırmacı, depresyon tedavisinde yeni bir ilacın etkili olup olmadığını belirlemek için bir çalışma yürütmektedir.

Grup 1’e yeni ilaç verilirken, Grup 2’ye plasebo ilaç verilir. aslında fark yok, araştırmacı Tip I hata yapmış.

Daha basit bir ifadeyle, araştırmacı gruplar arasında gerçekte var olmayan bir fark saptamıştır; gruplar arasındaki fark tesadüfen oluşmuştur.

Buna karşılık, araştırmacı Grup 1 ve 2 arasında depresyon düzeylerinde anlamlı bir fark olmadığı sonucuna varırsa, aslında bir fark var ise, araştırmacı Tip II hatası yapmıştır. Daha basit bir ifadeyle, araştırmacı gruplar arasında gerçekten var olan bir farkı tespit edemedi.

Hangi tür hata daha ciddi Tip I veya Tip II? Bu sorunun cevabı genellikle hataların yapıldığı bağlama bağlıdır. Tıbbi bağlamı örnek olarak kullanalım.

Bir doktor, aslında hastada kanser yokken (yani yanlış pozitif) bir hastaya kanser teşhisi koyarsa, doktor Tip I hata yapmıştır. Bu durumda hatalı teşhisin ortaya çıkması (belki ikinci bir görüş ile) ve hasta şüphesiz rahatlayacaktır.

Bununla birlikte, hasta gerçekten kanser olduğunda (yani, yanlış negatif) doktor hastaya temiz bir sağlık raporu verirse, doktor Tip II hata yapmıştır. Çoğu insan, bu örnekte Tip II hatanın daha ciddi olacağı konusunda hemfikirdir, çünkü bu, hastanın gerekli tıbbi tedaviyi almasını engelleyecektir.

Araştırmacıların neden araştırma çalışmalarını Tip I hata yapma şansını daha da azaltacak şekilde kurmadıklarını merak ediyor olabilirsiniz. Örneğin, araştırmacıların araştırma çalışmalarını Tip I hata yapma şansının %1’den az veya daha iyisi %0 olacak şekilde kurmaları mantıklı olmaz mı?

Araştırmacıların çalışmalarını bu şekilde kurmamalarının nedeni, Tip I hata yapma ile II. Tip hata yapma arasındaki ilişki ile ilgilidir. Spesifik olarak, Tip I hatalar ile Tip II hatalar arasında ters bir ilişki vardır; bu, araştırmacının Tip I hata yapma olasılığını azaltarak, Tip II hata yapma olasılığını artırdığı anlamına gelir.

Başka bir deyişle, bir araştırmacı Tip I hata yapma olasılığını %5’ten %1’e düşürürse, şimdi araştırmacının gerçekte var olan bir farkı tespit edemeyerek II. Tip hata yapma olasılığı artar. %5 düzeyi, çoğu araştırma alanında standart bir kuraldır ve Tip I ve Tip II hatalar arasında bir uzlaşmayı temsil eder.

The post Deneyler – Tez Hazırlatma – Tez Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Tez Örnekleri – Ücretli Tez Yazdırma – Tez Yaptırma Ücreti first appeared on Ödev - Tez - Proje Hazırlatma Merkezi.