Deneysel Araştırma Yöntemleri Nelerdir?
Deneysel Araştırma Yöntemleri: Sahayı Tanımak
Deneysel araştırmaya dalmadan önce, neyle uğraştığını bilmek işini çok kolaylaştırır. Temelinde, nedensellik yani "X, Y'yi etkiliyor mu?" sorusuna cevap ararız. Bunun için de kontrollü bir ortam yaratıp, bir şeyi değiştirip, sonucunu gözlemleriz.
- Bağımlı ve Bağımsız Değişkenleri Tanımlama
Her deneyin kalbi, değişkenleri doğru tanımlamaktır.
* Bağımsız Değişken: Senin kontrol ettiğin, değiştirdiğin şey. Örneğin, yeni bir gübre mi deniyorsun? Gübre miktarı senin bağımsız değişkenin. Bu, 0 gram, 50 gram, 100 gram gibi farklı seviyelerde olabilir.
Bağımlı Değişken: Bağımsız değişkendeki değişikliğe tepki veren, ölçtüğün sonuç. Aynı örnekte, bitkinin boyu, yaprak sayısı veya yetiştirdiği meyvenin ağırlığı bağımlı değişkenin olabilir. Ne kadar gübre verdiğin, bitkinin büyümesini etkilemeli*. Pratik İpucu: Bu ikisini net çizmek için kendine şu soruyu sor: "Ben neyi değiştireceğim ve bunun sonucunda neyi ölçeceğim?" Eğer cevaplar net değilse, deney tasarımını yeniden gözden geçir. Örneğin, bir eğitim programının etkinliğini ölçmek istiyorsan, bağımsız değişken eğitim programının kendisi (veya farklı versiyonları), bağımlı değişken ise katılımcıların sınav başarısı olurdu.- Kontrol Grubu ve Deney Grubu Oluşturma
Bir karşılaştırma yapmadan, yaptığın değişikliğin gerçekten bir etkisi olup olmadığını anlayamazsın. İşte burada gruplar devreye girer:
* Deney Grubu: Bağımsız değişkene maruz kalan grup. Senin yeni gübrenin 0 gram yerine 50 gram uygulandığı bitki grubu.
* Kontrol Grubu: Her şeyin standart olduğu, bağımsız değişkene dokunulmayan grup. Gübrenin hiç verilmediği bitki grubu.
Bu gruplar başlangıçta birbirine mümkün olduğunca benzemelidir. Eğer deney grubu daha fazla güneş alıyorsa, gübrenin etkisiyle güneşin etkisi karışır ve neyin neye sebep olduğunu anlayamazsın. Bunun için genellikle rastgele atama (randomization) kullanılır.
Deneyimlerime Göre: Rastgele atama, özellikle insanlarla çalışırken çok önemlidir. Katılımcıları rastgele deney veya kontrol grubuna atamak, mevcut farklılıkların (örneğin, motivasyon seviyesi, ön bilgileri) sonuçları etkileme riskini azaltır. Eğer 100 katılımcı varsa, kura çeker gibi 50'sini bir gruba, 50'sini diğerine atayabilirsin.- İç ve Dış Geçerlilik Dengesi
Deneysel tasarımın en kritik yanlarından biri de bu:
* İç Geçerlilik: Deneyin kendi içinde tutarlı olması, yani gözlemlediğin etkinin gerçekten bağımsız değişkenden kaynaklandığından emin olman. Yukarıdaki gübre örneğinde, eğer kontrol grubuna da gizlice bir miktar gübre kaçtıysa, iç geçerlilik düşer.
* Dış Geçerlilik: Deneyin sonuçlarının genellenebilirliği. Yani, senin laboratuvar ortamında elde ettiğin sonuçlar gerçek dünyada da geçerli mi? Örneğin, laboratuvarda optimize edilmiş bir ışık altında yetiştirdiğin bitkiler, gerçek bir tarlada aynı başarıyı gösterir mi?
Pratik İpucu: İç geçerliliği artırmak için süreci sıkı kontrol altında tut. Kullanılan tüm malzemelerin aynı standartta olduğundan emin ol. Dış geçerliliği artırmak için ise, deney koşullarını gerçek ortama daha yakın tasarlamaya çalış veya farklı ortamlarda tekrarlar yap. Örneğin, yeni bir pazarlama stratejisinin etkisini ölçüyorsan, önce küçük bir hedef kitlede (düşük dış geçerlilik riski) dene, sonra genişletebilirsin.- Yaygın Deneysel Tasarım Türleri (Temel Olanlar)
Birkaç temel yapıyı bilmek, sana yol gösterecektir:
* Tamamen Rastgele Desen (Completely Randomized Design - CRD): En basit haliyle, denekler rastgele deney ve kontrol gruplarına atanır. Mesela, 100 fareyi rastgele 50 deney, 50 kontrol grubuna ayırıp farklı diyetlerin etkisini ölçmek gibi.
* Bloklu Rastgele Desen (Randomized Block Design - RBD): Eğer deneyinde bazı dış etkenlerin sonucu etkileyebileceğinden şüpheleniyorsan, bu etkenleri gruplandırıp (bloklara ayırıp) sonra bu bloklar içindeki denekleri rastgele atarsın. Örneğin, farklı yaş gruplarındaki insanlara yeni bir ilacın etkisini deneyeceksen, önce insanları yaş gruplarına (18-25, 26-35, vb.) ayırır, sonra her yaş grubu içinde rastgele deney ve kontrol grupları oluşturursun. Bu, yaşın ilaç etkisini farklılaştırması durumunda bunu kontrol etmeni sağlar.
* Tekrarlı Ölçümler Deseni (Repeated Measures Design): Aynı deneklere farklı koşullar uygulanır. Örneğin, bir kişiye önce A ilacının yan etkilerini, sonra bir süre bekleyip B ilacının yan etkilerini ölçmek. Burada denekler kendi kontrol grupları gibidir, çünkü aynı kişinin farklı zamanlardaki ölçümleri karşılaştırılır.
Deneyimlerime Göre: Hangi deseni seçeceğin, araştırma soruna ve kontrol edebildiğin faktörlere bağlıdır. Basit bir ilişkiyi görmek istiyorsan CRD yeterli olabilir. Ancak gerçek dünyadaki değişkenlik fazlaysa, RBD veya tekrarlı ölçümler gibi daha sofistike tasarımlar daha doğru sonuçlar verebilir. Ancak unutma, her tasarımın kendi zorlukları vardır. Tekrarlı ölçümlerde, bir tedavinin etkisi diğerini etkileyebilir (carryover effect).Unutma, deneysel araştırma yapmak, bir detektiflik işi gibidir. Bir ipucu bulursun, onu test edersin, başka bir ipucu bulursun... Sürekli bir sorgulama ve doğrulama süreci. Pratik yapmaktan çekinme, hatalarından ders çıkar ve her zaman veriyle konuş.