Kesitsel ve boylamsal çalışmaların avantajları ve sınırlamaları hakkında yukarıdaki tartışma, belirli ilgi faktörleri ve öğrenci başarısındaki değişiklikler arasındaki nedensel ilişkileri göstermek için deneysel çalışmalar yürütme olasılığını göz önünde bulundurma ihtiyacını ortaya koymaktadır.

Bununla birlikte, şimdiye kadar, okul faktörleri ve okul etkililiğindeki gelişmeler arasındaki neden-sonuç ilişkilerini belirlemek için EER içinde sadece birkaç deneysel çalışmanın yürütüldüğü kabul edilmelidir.

Bu, öğrencileri rastgele deney ve kontrol gruplarına tahsis etmek için fon sağlamak ve onay almak gibi pratik nedenlere ve aynı zamanda EER’nin teoriye dayalı etkili uygulamalar oluşturmaya çalışmaktan ziyade etkili olan uygulamaları tanımlamaya yönelik ilk ilgisine bağlanabilir.

Daha önce de belirtildiği gibi, deneysel çalışmalar yürütülürken, iç geçerliliğe yönelik tehditler de dikkate alınırken, ilgili etik konuların yanı sıra deneyin ekolojik geçerliliğine de dikkat edilmelidir.

Bununla birlikte, bu bölümde, iyi yapılandırılmış deneysel çalışmaların daha dikkatli bir şekilde kullanılmasının, varsayımsal neden-sonuç ilişkileri için güçlü kanıtlar sağlayabileceği ve hem teorik modellerin test edilmesine hem de EER ile EER arasında daha güçlü bağlantıların kurulmasına katkıda bulunabileceği tartışılmaktadır. 

Bu bölümde dile getirmek istediğimiz bir diğer konu, öğretmen ve okul düzeyindeki faktörlerin öğrenci başarısı üzerindeki etkilerini incelemek için grup rastgeleleştirmenin kullanılmasının önemidir. Okuyuculara, öğretmen davranışını ve/veya okul faktörlerini değiştirmeyi amaçlayan müdahalelerin, birbiriyle bağlantısız bireylerden oluşur (öğretmen faktörleri söz konusu olduğunda, sınıflarındaki öğrenciler ve öğretmen; okul faktörleri, okuldaki öğretmenler ve/veya öğrenciler).

Bu nedenle, bir deneyde bu müdahalelerin etkililiğini her bir öğrenciyi gruplara rastgele atayarak ölçmek genellikle mümkün değildir. Bunun yerine, gruplar (yani öğretmenler veya okullar) düzeyinde rasgeleleştirme yaparak, araştırmacılar yine de rasgele atamanın sağladığı metodolojik faydaların çoğunu elde edebilirler.

Ayrıca, reform politikalarının etkilerini incelemek için grup rastgeleleştirmenin kullanımı artık sosyal bilimlerdeki birçok alana yayılmaktadır. Geçtiğimiz on yılda, bu yaklaşım, “bütün okul” reformları gibi eğitimdeki çeşitli müdahalelerin yanı sıra toplum sağlığını geliştirme kampanyaları, okul temelli içki önleme programları ve toplum istihdamı girişimlerinin değerlendirilmesi için kullanılmıştır.

Bir araştırma ekibinin, bir müdahale programının etkisini, grup randomizasyonunu kullanarak yer tabanlı bir tasarımda incelemeyi seçmesinin ana nedenleri aşağıda belirtilmiştir. Bu yaklaşımın öğretmen ve/veya okul faktörleri arasındaki nedensel ilişkileri ve öğrenci başarısındaki değişiklikleri göstermede faydalı olduğu tartışılmaktadır.

Deneysel Araştırma Yöntemleri
Deneysel araştırma yöntemi örneği
Yarı deneysel araştırma
Deneysel araştırma Nedir
Yarı deneysel desen
Deneysel ve yarı deneysel araştırma farkı
Deneysel araştırma Türleri
Deneysel desen örnekleri

Bununla birlikte, deneylerin uygulanmasındaki sorunlar, bunların geçerliliğine yönelik önemli tehditler de sunabilir ve bunlardan bazıları, özellikle eğitimde reformları değerlendirmek için deneysel yaklaşımların kullanılmasında karşılaşılanlar tartışılmaktadır.

Deneysel bir çalışmanın ideal örneğinin, yenilikçi bir programın sadakatle uygulandığını, öğrencilerin tedavi ve kontrol grupları arasında hareket etmediğini ve çalışma süresince kendilerine atanan gruplarda kaldıklarını varsaydığı hatırlatılır.

Bunun nedeni, temel nedensellik sorununun istatistiksel çözümünün, tedavi öncesi özellikler ile tedavi grubu ataması arasında bir bağımsızlık varsayımına dayanmasıdır. Ancak bu bağımsızlığın randomize olmayan çalışmalarda da elde edilmesi çok zordur.

Sonuç olarak, istatistiksel modeller tipik olarak, farklı gruplar için sonuçlar karşılaştırıldığında, potansiyel olarak kafa karıştırıcı değişkenleri (yani, tedavi grubu atamasını öngören ve ayrıca sonuçları öngören öğrencilerin, sınıfların veya okulların özellikleri) ayarlamak için kullanılır.

Bununla birlikte, Raudenbush’un işaret ettiği gibi, ‘Analistlerin ne kadar çok potansiyel kafa karıştırıcı tanımlayıp kontrol ettikleri önemli değil, hiçbir önemli kafa karıştırıcı unsurun atlanmadığını iddia etmek için ispat yükü her zaman analistlerin üzerindedir.

Buna karşılık, tedavi gruplarına randomize atama, gözlemlenen ve gözlemlenmeyen özellikleri hesaba kattığından, bu tür bir kontrol gerekli görülmemektedir. Rastgele saha denemelerinin genellikle nedensel çıkarımlar yapmak için “altın standart” olarak kabul edilmesinin nedeni budur.

Bununla birlikte, rastgele atamalı deneyler uygulamak, araştırmacılar için, rastgeleleştirmedeki arızalar, tedavi uyumsuzluğu, yıpranma ve program uygulamasının aslına uygunluğundaki farklılıklar gibi sorunlar da ortaya çıkarabilir. Bu tür çözümler her zaman yeterli olmasa da, metodolojistler bunlara karşı koymak için bir dizi prosedür geliştirdiler. Bu sorunlardan bazıları aşağıda tartışılmakta ve bunların rastgele saha denemelerinde ele alınmasının yolları sunulmaktadır.

Randomizasyondaki Arızalar

Özellikle umut verici yeni bir tedavi (örneğin, öğretimde teknolojinin kullanımı) test edilirken, bazen randomizasyona direnç vardır. Örneğin, ebeveynler çocuklarının gelecek vaat eden yeni bir tedavi programına dahil edilmesi için lobi yapabilir. Bu tür problemler, hem randomizasyon sürecini hem de her bir katılımcının randomizasyonu takiben aldığı fiili tedaviyi izleyerek önlenebilir.

Rastgeleleştirmedeki bozulmaları en aza indirmek için başka bir strateji, incelenen birimleri izole etmektir. Örneğin, farklı okullara farklı tedaviler verildiğinde (birimlerin yüksek izolasyonu), randomizasyondaki bozulmaların meydana gelme olasılığı, aynı okul içindeki farklı sınıflara farklı tedaviler verildiğinde (birimlerin düşük izolasyonu) olduğundan daha az olasıdır.

Bununla birlikte, okullar veya diğer gruplar tedavi koşullarına atandığında, rastgeleleştirme bireysel düzeyden (yani grup veya küme rastgeleleştirmesi) ziyade grupta gerçekleşir. Bu nedenle, bireysel yanıtların bağımsız olduğu varsayımı geçerliliğini yitirir, çünkü aynı gruptaki bireylerin, farklı gruplardaki bireylere göre benzer yanıtlar verme olasılığı daha yüksektir.

Aynı zamanda, hem bireysel hem de grup düzeyinde nedensel etkilerin tahminlerini aynı anda sağlayabilen çok düzeyli modelleme tekniklerinin kullanımıyla bu sorun çözülebilir. EER açısından, bu yaklaşım, öğretmen ve okul etkililiğini geliştirmek için dinamik eğitim etkililik modelinin kullanılmasının etkisini belirlemeyi amaçlayan deneysel çalışmalarda kullanılmıştır.

Tedavi ve kontrol koşullarına rasgele atanan kişiler, bazıları atandıkları belirli programa gelmeyi başaramadıkları için gerçekte tedavi görmeyebilirler. Örneğin, öğretmenleri rastgele farklı öğretmen mesleki gelişim kursları almak üzere atamak, bu kurslara katılacakları anlamına gelmez.

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

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.