Araştırmanın Amacı ve Hipotezi Nasıl Hazırlanır?
Araştırma probleminin en somut ifade edildiği kısım amaç kısmıdır. Elde edilecek veriler, sorulan sorunun niteliğine ve nasıl sorulduğuna doğrudan bağlıdır. Araştırmanın genel amacı, giriş cümlesi niteliğindedir. İkinci düzeyde ise hangi sorulara ilişkin veri toplanacağını garantileyen işlevsel alt amaçlar yer alır. Araştırmanın amaçları, soru cümleleri ya da hipotezlerle ifade edilir.
Araştırmalarda, olaylar veya tespit edilen değişkenler arasında var olduğu söylenen ya da tahmin edilen ilişkiye “hipotez” veya “denenen yargı” denir.
Bir başka tanımla, belirli davranış, olgu veya olaylara dair yapılan, önseziye dayanan açıklamalardır. Hipotez; veri toplamayı sistemleştirir, fikirlerin sınanmasını sağlar, araştırmada yansızlığı artırır ve kuram geliştirmeye yardım eder. İyi bir hipotez; kuramsal temele dayalı olmalı, bilinen gerçeklerle önemli bir çelişki içinde olmamalı, değişkenler arasındaki ilişkiyi tanımlamalı, sınanabilir olmalı, zaman ve olanaklarla sınanacak şekilde sınırlandırılmalı, açık, basit, anlaşılır ve işlevsel biçimde ifade edilmelidir.
Her araştırma bir soruyu yanıtlamak durumundadır. Olaylar arasında bağlantı olup olmadığı hipotezlerin sınanması ile anlaşılır. Hipotez, olayları bir nedene bağlamak üzere tasarlanan ve geçerli sayılan bir önermedir. Hipotezlerin doğru biçimde formüle edilmeleri, onlarda bazı özelliklerin bulunmasını gerektirir. Şöyle ki;
- Hipotezler, mantıklı ve olgusal içerikli olmalıdır.
- Hipotezlerde kullanılan kavramlar açık olmalıdır.
- Hipotezlerin doğrulukları test edilebilmelidir.
- Hipotezler kuramla tutarlı, sav ile ilgili olmalıdır.
- Hipotezler belli, özel konularla ilgili olmalı, birbiri içine girmiş genel anlatımlar içermemelidir.
- Hipotezler gerçeklerden hareket etmeli, değer yargılarından arındırılmış olmalıdır.
Hipotez kurma, ön araştırmalardan sonra ortaya atılan önermedir. Doğru çıkacağına duyulan bir güven vardır. Hipotez, basit ve açık bir ifadeyle ortaya konur. Çalışmanın ilerleyen aşamalarında toplanan bilgi ve verilerle, hipotez tekrar değerlendirilir ve doğru çözüme ulaşılıncaya kadar hipotez sınanır.
Hipotezlerin Sınanması
Araştırmanın hipotezlerinin oluşturulmasından sonra, araştırmacı, hipotezlerini nasıl sınaması gerektiğine karar vermelidir. Araştırma sorusuna bağlı olarak gözlem, ilişkisellik çalışmaları, arşiv araştırması, ya da deneysel çalışma gibi çeşitli yöntemler araştırmacı tarafından öne sürülen savla ilgili seçilebilir. Hipotezlerin sınanarak doğruluklarının kanıtlanması gerekir. Hipotezlerin sınanmasında kullanılan yaklaşımlar ve teknikler; Ayırım Yöntemi, Uygunluk Yöntemi, Birlikte Değişim Yöntemi ve Tortu Yöntemi olmak üzere dört grupta incelenebilir. Bunların her biri aşağıda örneklerle açıklanmıştır.
1) Ayırım Yöntemi: Bağımsız olduğu tahmin edilen değişkenin kaldırılması durumunda, bağımlı değişkenin ortaya çıkıp çıkmadığını araştırma işlemidir.
Matematik ve İstatistiksel Yöntemler
Hipotezlerin test edilmesinde pek çok matematik ve istatistik yöntemi kullanılabilir. Eğer hipotezleri test etmek için bu tekniklere uygun veriler elde edilebiliyorsa, bu tekniklerden geniş ölçüde yararlanılabilir.
Araştırmacının vermesi gereken karar, toplayacağı verileri ne tür istatistiksel yöntemlerle analiz edeceğidir. Bir araştırmacı, isimsel (kategorik/nominal), sırasal (ordinal), aralık (interval) ve oran (ra- tio) ölçekler olmak üzere dört farklı ölçekte veri toplayabilir. Her veri türü için uygun analizin belirlenmesi de gerekmektedir. Kategorik değişkenlere parametrik olmayan analiz yöntemleri uygulanırken, sürekli değişkenlere parametrik analizler uygulanır.
Nicel araştırmaların en temel özelliklerinden biri test edilmeye yönelik hipotezlere dayanmalarıdır. Hipotezler belli bir konu hakkında araştırılmak üzere ortaya atılan iddia(lar) olarak tanımlanabilir. Nicel araştırmalarda kullanılan hipotezlerin doğrulanabilmesi veya yanlışlanabilmesi için çeşitli testler kullanılmaktadır. Bunlar eldeki verilerin normal dağılıp dağılmadığına ve homojen olup olmadığına göre kullanımı değişen parametrik ve parametrik olmayan testlerdir.
Parametrik testler, eldeki verilerin normal dağılması ve varyansların homojen dağılıma uygun olması durumunda kullanılan testlerdir. Bu testlerin kullanılabilmesi için örneklemin evren içinden rasgele ve yeterli sayıda seçilmiş olması ve birbirlerinden bağımsız olmaları gerekmektedir. Parametrik testler t-Testi ve Varyans (ANOVA) analizidir.
Parametrik olmayan (nonparametric) testler ise, doğal olarak verilerin normal dağılım göstermediği ve homojen olmadığı durumlarda kullanılan testlerdir. Normallik testi sonucunda verilerin normal dağılmadığı gözlemlendiğinde t-testi yerine Wilcoxon (bağımlı) ve Mann VVhitney U testi (bağımsız); Varyans (ANOVA) testi yerine Kruskai VVallis H testi kullanılması gerekir.
Verilerin normal dağılıp dağılmadığını Kolmogorov-Smirnov veya Shapiro-VVilk veya gibi normallik testleriyle; homojen olup olmadıkları ise homojenlik testi olan Levene testiyle anlaşılabilmekte- dir. Sonuç olarak parametrik ve parametrik olmayan testlerin seçimi analizler öncesi tespit edilmesi gereken bir durumdur. Verilerin parametrik olup olmadığına göre analizler yapılmalıdır.
Nominal/Katagorik (isimsel) ölçekler:
Nominal ölçekler, birbirini izlemeyen seçeneklerde geçerli olduğu için ardışık olmayan ya da kesikli ölçek olarak da isimlendirilmektedir Tabloda nominal ölçek için bazı örnekler verilmiştir.
Nominal Ölçek İçin Bazı Örnekler
|Gösterge||Örnek||Kıyaslama biçimi|
|Cinsiyet||Erkek- kadın||X Otelinin yiyecek-içecek bölümünde çalışanların %56’sı erkek, %44’ü kadındır.|
|Yaş||25-30 Aralığı||Sinema salonundaki izleyicilerin 25-30 yaş aralığında yer alanların oranı %40 iken, 50-55 yaş aralığında yer alanların oranı %12’dir.|
|Medeni


hal
|Evli- bekâr||X Otelinde çalışan personelin % 40’ı evli, %60’ı ise bekârdır.|
|Eğitim||Lise||Muhtar kayıtlarına göre mahalle halkının % 35’i lise, %25’i üniversite, geri kalanı ise ilk ve ortaokul mezunudur.|
|Meslek||İşçi- memur||X. Dernek üyelerinin %72’si bir kurumda işçi olarak çalışmakta , %28’i ise memurdur.|
Aralıksal Ölçekler:
Birbirini izleyen seçeneklerden oluştuğu için, ardışık ya da kesikli olmayan ölçekler olarak da isimlendirilmektedir. Ağırlık, uzaklık, hız, süre, sıcaklık, eğilim ve algı gibi seçeneklerin ölçümünde kullanılmaktadır, Tabloda aralıksal ölçek için örnekler verilmiştir.
Aralıksal Ölçek için Bazı Örnekler
|Gösterge||Örnek||Kıyaslama biçimi|
|Ağırlık||5 kg||X ülkesinde kişibaşı yıllık balıketi tüketimi 7 kg iken, Y ülkesi için bu miktar 21 kg’dır.|
|Uzaklık||400 km||Bir tam depo ile şehir içinde ortalama 400 km giden X marka otomobil, 90 km/h hız ile şehirlerarası yolda ortalama 600 km gidebilmektedir.|
|Hız||50 km/h||Şehir içinde azami hız 50 km/h, şehirlerarası otobanda ise 120 km/h çıkabilmektedir.|
|Süre||8 saat||X otelinde kadrolu personel günde ortalama 9 saat çalışırken, stajyerler 6 saat çalışmakta.|
|Sıcaklık||11 °C||X şehri için yaz aylarında günlük sıcaklık ortalama 28 °C iken, kış aylarında 11 °C olarak gerçekleşmektedir.|
|Eğilim||3,8||X bölümünde çalışanların iş değiştirme eğilimi ortalama 3,8 (5 üzerinden) iken , Y bölümünde çalışanlar için bu eğilimin 2,3 olduğu goruluyor.|
Aşağıda ardışık olan seçenekler için oldukça önemli bir çözüm aracı olan uygulamalarda daha çok tercih edilen çeşitli ölçek türlerine ve soru formları içindeki kullanım biçimlerine yer verilmiştir.
Likert ölçeği
Likert ölçeği, katılımcıların bir anket formunda yer alan belirli ifade biçimlerine ne ölçüde katılıp katılmadıklarını göstermek için eşit aralıklarla derecelendirilmiş bir ölçüm biçimidir. Bu derecelendirme üç basamaktan başlayarak dokuz basamağa kadar gidebilmektedir. Uygulamada en çok beş ve yedi basamaklı derecelendirme kullanılmaktadır. Bunun nedeni, ortadaki değere “ne katılıyorum ne de katılmıyorum” veya “kararsızım” şeklinde ifade edilen nötr (yansız) seçeneğinin yerleştirilmesidir. Bazı araştırmacılar tarafından, katılımcıların kararsız kalmasına yol açmamak ve mutlaka bir yanıt vermesini sağlamak için, tek basamaklı nötr tercihinin kaldırılması önerilmektedir. Nötr seçenek ortadan kalkınca geriye dört ya da altı basamaklı ölçek seçenekleri kalmaktadır. Aşağıda Tablo 6 ‘da farklı basamaklara ilişkin likert tipi ölçek örnekleri görülmektedir.
Likert Ölçeklerine Farklı Örnekler
|7 basamaklı ölçek


Kesinlikle katılmıyorum
Katılmıyorum
Kısmen katılmıyorum
Ne katılıyorum ne katılmıyorum
Kısmen katılıyorum
Katılıyorum
Kesinlikle katılıyorum
|6 basamaklı ölçek


Kesinlikle katılmıyorum
Katılmıyorum
Kısmen katılmıyorum
Kısmen katılıyorum
Katılıyorum
Kesinlikle katılıyorum
|5 basamaklı ölçek


Hiç önemli değil
Önemli değil
Ne önemli ne de önemsiz
Önemli
Çok Önemli
|4 basamaklı ölçek


Hiç önemli değil
Önemli değil
Önemli
Çok Önemli
Yukarıdaki Tablo 6’da yer alan beş basamaklı ölçeğe, aşağıdaki şekilde bir uygulama ile örnek verilebilir.
Görüldüğü gibi “çok memnunum” şeklinde temsil edilen olumlu uç en yüksek sayı olan “5”, “hiç memnun değilim” şeklinde temsil edilen olumsuz uç ise en düşük sayı olan “1” ile temsil edilmektedir. Aradaki basamaklarda yer alan dereceler için ise, “memnunum” veya “memnun değilim” gibi farklı sıfatlar kullanılabilir. Sayıların yerine, her sayının karşılığına denk gelen sıfatlar da kullanılabilir. Ayrıca beş yerine 6,7 veya dört basamaklı ölçek kullanılabilir. Zira verilerin analizinde kullanılacak testlerin belirlenmesinde mantık aynı olacaktır.
- Genel olarak okul servisinizden ne kadar memnunsunuz?
Çok memnunum 5 4 3 2 1 -> Hiç memnun değilim
- Servis aracının temizliğinden ne kadar memnunsunuz?
Çok memnunum 5 4 3 2 1 -> Hiç memnun değilim
- Servis şoförünün davranışlarından ne kadar memnunsunuz?
Çok memnunum 5 4 3 2 1 -> Hiç memnun değilim
Semantik farklılık ölçeği
Kişi ya da nesnelerin farklı özelliklerine ilişkin nitelendirmelerin yerine eşit aralıklar ile derecelendirildiği ve belirli sayıdaki basamaktan ve zıt uçlardan (kutuplardan) oluşan bir ölçüm biçimidir. Katılımcıların, her bir özelliğe ait doğru üzerinde kendi değerlendirme-lerine uygun bir yere işaret koyarak seçim yapması istenmektedir. Buradaki derecelendirme, genellikle “iyi-kötü”, “kibar- kaba”, “güçlü-zayıf” gibi sıfat nitelemelerinden oluşmakta ve aradaki mesafe, kullanılan basamak sayısına göre katılımcının algısına göre farklılık göstermektedir
Likert ve semantik farklılık ölçeklerinin her ikisini ilgilendiren bir taştırma ise, her bir soru ve önerme için yer alan seçeneklerin sayısal mı yoksa sözel mi olacağıdır.
Psikologlara göre, sayılar katılımcıları yönlendirmekte olduğu için büyük sayılara doğru yönelme mümkün olabilmektedir. Katılımcıların sadece sayısal büyüklüğe ya da küçüklüğe göre seçimde bulunma eğilimi gibi olumsuzlukları ortadan kaldırmak için, derecelendirme işleminin sayılar ile değil sözel ifadelerle yapılması önerilmektedir.
Veri işleme sırasında, yine her bir seçeneğin karşılığına denk gelen sayı ile kodlama yapılarak analiz sürecine devam edilmektedir. Her iki ölçek türü için de veri analizi aşamasında izlenecek aşamalar birbirinin benzeri olmaktadır
Sırasal Ölçekler
Sırasal ölçekler, bir konu ya da nesne ile ilgili olarak en üstten en alta ya da en alttan en üste doğru belirlenen öncelik sırasına dayanmaktadır. Katılımcıdan belirli bir konudaki tercihini kendisi açısından önem ya da öncelik sırası bakımından değerlendirmesi istenmektedir. Önem ya da öncelik sıralamasının değerlendirilmesinde kullanılan ölçüt ise, en üst sırada yer alan ürünün ya da düşüncenin, daha alt sıralarda yer alan diğer ürün ya da düşünce biçimlerine göre daha önemli ya da öncelikli olduğu şeklindedir. Sonuçların değerlendirilmesinde her sıralama yüzdesel dağılım üzerinden ele alınabileceği gibi, en üst sıraya en yüksek puan, en düşük sıraya da en düşük puan verilerek elde edilen sonuç için aritmetik ortalama hesaplaması da yapılabilmektedir
Önem ya da öncelik derecesine göre yapılan sıralama hakkında bilgi sahibi olmakla birlikte, nesne, davranış ya da düşünceler arasındaki farkın mutlak boyutunun belirlenmesi mümkün olmayabilir. Bu nedenle, bu ölçek türüne, örneklem ve tercih sayısının daha sınırlı sayıda olduğu durumlarda başvurulması önerilebilir.
Oransal Ölçekler
Oransal ölçekler, sıfır noktasını başlangıç olarak kabul eden ve ölçüm yapılacak nesneler arasındaki derecelendirme farkını mutlak değer olarak ifade eden ölçeklerdir. Örneğin; A şehrindeki beş yıldızlı otel sayısı 120, B şehrindeki beş yıldızlı otel sayısı 60 ise, A şehrindeki beş yıldızlı otel yoğunluğu B şehrine göre iki kat daha fazladır.
Bu ölçek, bir kesimin toplam içindeki payını göstermek için, oransal olarak da dikkate alınmaktadır. Ülkedeki toplam beş yıldızlı otel sayısının %40’na A şehrinin sahip olması gibi.