Ders Detayı

Eğitmenin Cevabı (SÜLEYMAN NİHAT ŞAD)

Sayın Çevik, Aracı (Mediator) değişken, A değişkeninin B değişkeni üzerindeki etkisine kısmen ya da tamamen neden olan değişkendir. Örneğin Televizyon seyretme sıklığının (A), akademik başarısızlık (B) üzerindeki etkisinin nedeni (aracısı) aslında Ders çalışmaya ayrılan zaman (Mediator) olabilir. Aracılık etkisinin türüne (kısmi ya da tam) göre televizyon seyretme sıklığı arttığında öğrencinin akademik başarısının azalmasının sebebi tamamen (tam aracı) ya da kısmen (kısmi aracı) öğrencinin ders çalışmaya ayırdığı zamanın azalması olabilir. Düzenleyici (Moderatör) değişken analizinde ise A ve B değişkenleri arasındaki ilişkinin anlamlılığı farklı bağlamlarda (düzenleyici etkisi) test edilir. Bir başka ifadeyle düzenleyici değişkenin A ve B değişkenleri arasındaki ilişkiyi nasıl etkilediğine bakılır. Örneğin öğrencilerin bilgisayar oyunu oynama sıklığı (A) ile İngilizce dinleme becerisi (B) arasındaki ilişkinin incelendiği bir çalışmada düzenleyici değişken (moderatör) oyunun dili olduğunda, bilgisayar oyununun İngilizce ya da Türkçe olması durumunun (bağlam) A ve B arasındaki ilişkiyi nasıl etkilediğini moderatör analiziyle test edebiliriz.

Eğitmenin Cevabı (SÜLEYMAN NİHAT ŞAD)

Sayın hocam videoda da atıfladığım üzere şekil, Andy Field'in kaynak kitabının en son sayfasında mevcuttur.

Eğitmenin Cevabı (SÜLEYMAN NİHAT ŞAD)

Sayın Çevik, Örneklem sayisi azaldikca ortalamanin uç değerlerden etkilenme olasılığı da artmaktadır. Bu yüzden n< 30 ya da 50 gibi limit değerlerle karşılasirsiniz. Ancak böyle küçük örneklemler sözkonusu olduğunda veriler normal de dağılsa non-parametrik analizlere gitme zorunluluğu yoktur. Verdiğiniz örnekte 284 ile 8 kişilik verisetinde artık ortalamaları değil non-parametrik analizlerle sıra ortalamalarini karşılaştırmaniz önerilir.

Eğitmenin Cevabı (SÜLEYMAN NİHAT ŞAD)

Sayın Atalay, Öncelikle çalışmalarınızda başarılar dilerim. Açıklamalarınızdan edindiğim sınırlı bilgilerden hareketle araştırma tasarımınızla ilgili bazı hususlara dikkat çekmek isterim: Öncelikle deneysel çalışmanızda müdahale değişkeni olarak kullandığınız bağımsız değişkenin “öğretmen geribildirimi” olması tartışmalı bir konu. Öğretmen geribildiriminin amacı zaten öğrenciye hatalarını bildirmek ve hataları düzeltmektir. Dolayısıyla böyle genel bir deneysel değişkenin etkisi yerine özel bir geribildirim yönteminin/tekniğinin etkisini (örn. geribildirimlerde görsel sembollerin [correction symbols or proofreading marks] ya da renkli kalemler kullanmanın etkisi) test etmek ya da farklı geribildirim yöntemleri/tekniklerinin etkisini (örğ. Kağıt üzerinde verilen geribildirimler ile bilgisayar ortamında verilen geribildirimlerin yazım hatalarını azaltmadaki etkisi) kıyaslamak daha anlamlı olacaktır. İkinci bir husus araştırmanızda kontrol grubu kullanmadığınız için sonteste ortaya çıkacak herhangi bir farkın öğretmenin geribildirimlerinden mi yoksa başka bir değişkenden (ders kitabı, öğretmenin kullandığı yöntem, siz writing dersine giriyorsanız maincourse dersine giren öğretmenin performası vb.) mi kaynaklandığını kanıtlamanız mümkün değildir. Bu da en ciddi iç geçerlilik tehdididir. Üçüncü olarak öğrencilere yedi kez kompozisyon yazdırmanız ve dönüt vermeniz bu çalışmayı tekrarlı ölçümler içeren deneysel bir desen yapmaz. Çünkü 2-6 arası yaptığınız ölçümler esasen deneysel çalışmanın parçası, yani siz öğretmen dönütlerinin etkisini test ediyorsunuz ve dönüt verebilmek için de öğrencilere kompozisyon yazdırmanız gerekiyor. Tek bir dönüt etkinliğinin ardından etkiyi test etmek anlamlı olmayacağı için öğrenilmesini hedeflediğiniz kazanımın (yazım hatasını düzeltme) düzeyine göre deneysel müdahalenizin daha uzun bir sürece yayılması gerekli (6 haftaya yayılmış 6 geribildirim etkinliği). Dolayısıyla öntest ve sontest arasındaki bu uygulamaların ara testler olarak değil deneysel müdahalenin kendisi olarak düşünülmesi ve veri setinizin özelliğine göre parametrik (bağımlı gruplar için t testi) ya da parametrik olmayan (wilcoxon işaretli sıralar test) bir test yapılarak sadece 1. ve 7. testin karşılaştırılması mümkün. Dördüncü olarak kompozisyonlardaki hataların tespit edilerek sayılması işleminin, objektif bir puanlama mı gerektirdiğini yoksa ölçmeciden ölçmeciye sonucu değişebilecek subjektif bir ölçme işlemi mi olduğunu net bir şekilde açıklamanız lazım. Şayet çoktan seçmeli bir testin aksine bu işlem öznellik içeriyorsa (özellikle de İngilizce bir kompozisyon ise), puanlama güvenilirliğiyle ilgili önlemleri de almanız gerekli. Son olarak öntest ve sontest formları (kompozisyon soruları) aynı olmasa da içerik ve güçlük düzeyi açısından eşdeğer formlar olması beklenir. Bunula ilgili bir uzman görüşü alınması ve raporlanması yerinde olacaktır. İyi çalışmalar dilerim.

Eğitmenin Cevabı (SÜLEYMAN NİHAT ŞAD)

Sayim hocam çok teşekkür ederim.

Eğitmenin Cevabı (SÜLEYMAN NİHAT ŞAD)

Sayın Ruhi, asıl ben çok teşekkür ederim. Faydalı olduysa ne mutlu bana.

Eğitmenin Cevabı (SÜLEYMAN NİHAT ŞAD)

Sayın Güler, Deney ve kontrol gruplarını nasıl ve hangi yaş gruplarından belirlediğinizi belirmemişsiniz ancak random olarak farklı yaş gruplarından belirlediğinizi varsayarak cevap vereyim. İlk olarak grupların kendi içlerinde ön-test ve son-test puanlarını sanırım gruplar küçük olduğu için non-parametrik bir test olan Wilcoxon testiyle karşılaştırmanız doğru bir karar. İkinci olarak deney ve kontrol grubunun bağımlı değişkenler (Bel/Kalça oranı, Beden Kitle İndeksi ve Mental iyi Oluş) açısından sürecin başında denk olduğunu kanıtlamak için öntestlerini test varsayımlarını dikkate alarak parametrik t testi ya da non-parametrik Mann Whitney U testiyle karşılaştırmanızı öneririm. Üçüncü olarak iki ay boyunca düzenli bir şekilde en az 10.000 adım yürümüş olmanın etkisini de deney ve kontrol gruplarının son-test puanlarını test varsayımlarını dikkate alarak yine parametrik t testi ya da non-parametrik Mann Whitney U testiyle karşılaştırabilirsiniz. Varsayımları karşılaması halinde bunların hepsine alternatif olarak size “karışık ölçümler için faktöriyel ANOVA” ya da “ANCOVA” testerini de önerebilirim. Ama bu sizin belirttiğiniz adım sayısının ilgili değişkenler üzerine etkisini bence vermez, çünkü ben adım sayısından deney ve kontrol grubundaki bireylerin 2 ay boyunca ortalama (gün bazında) ya da toplamda kaç adım attığını anlıyorum. Ayrıca kontrol grubundaki bireylerin günde yaklaşık ortalama 10.000 hatta daha fazla adım atması halinde deneysel değişkenin (iki ay boyunca günde 10.000 adım atmak) iyi tasarlanmamış olması gibi bir sorun ortaya çıkacaktır. Bu şekilde adım sayısının etkisini test etmek için deneysel çalışma da uygun bir desen olmayacaktır. Kesitsel veriler toplayıp korelasyon/regresyon testleri ile bireylerin ortalama (gün bazında) ya da toplam adım sayısı ile Bel/Kalça oranı, Beden Kitle İndeksi ve Mental iyi Oluş halleri arasındaki ilişkiye bakmanız yeterli olacaktır.

Eğitmenin Cevabı (SÜLEYMAN NİHAT ŞAD)

Sayın hocam bağımlı değişkene ait veri ifadesini tam anlayamadım maalesef. Araştırmanın bağımlı ve bağımsız değişkenleri farklı ölçme düzeylerinde (sınıflama, sıralama, oran ya da aralık) elde edilen özelliklerdir. Bağımlı değişken etkilenen, bağımsız değişken de etkileyen değişkendir. Bu ilişkide Kobinin çalışma sermayesi ve çalışan sayılarının etkileyen özellik mi etkilenen özellik mi olduğuna kuramsal ya da mantıksal olarak alan uzmanları karar vermelidir. Ker bir kobi için atanan spesifik bir çalışma sermayesi puanınız varsa, ilgili kobinin çalışan sayısı da aynı kobiye ait bir değişken olarak örneğin korelasyon analizine tabi tutulabilir. Ama ilişkinin yönüyle ilgili birşey diyemem. İyi çalışmalar dilerim.

Eğitmenin Cevabı (SÜLEYMAN NİHAT ŞAD)

Teşekkürler Mustafa hocam...

Eğitmenin Cevabı (SÜLEYMAN NİHAT ŞAD)

Sayın hocam veri zarflama konusunda uzman hocamız cevap verirse daha uygun olur. İyi çalışmalar.

Eğitmenin Cevabı (SÜLEYMAN NİHAT ŞAD)

Sayın hocam farklı yöntemleri kullanabilirsiniz tabiki. Non-parametrik Ancova için linkteki (https://www.youtube.com/watch?v=jozx59H5IHw) çalışmayı inceleyebilirsiniz. İyi çalışmalar dilerim.

Eğitmenin Cevabı (SÜLEYMAN NİHAT ŞAD)

Field (2009, s. 822)'den uyarladığım tabloya https://drive.google.com/file/d/1A7hGT_bsadKDTK49L8sp2ko5hrcxWcFO/view?usp=sharing adresinden ulaşabilirsiniz. Kaynakça Field, A. (2009). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. (3rd Edition) London: Sage Publication.