7 minute read
Araştırma Yöntemlerinin Öğretilmesine Dair Feminist Kaygıların Etkileri
sıkıntısı çeker” şeklindedir. Betimsel araştırmalar sıklıkla psikolojik bozuklukların yaygınlığını tahmin etmek için psikologlar tarafından kullanılır. Doğal gözlem olarak bilinen betimsel araştırmanın nihai bir çeşidi günlük olayların gözlenmesine dayalı araştırmalardır. Örneğin; Bir biyopsikolog, hayvanların doğal ortamında onları gözlemler. Betimsel araştırmanın bir örneği yabancı durum olarak bilinen sistematik bir prosedür içerir. Yabancı durumda toplanan veri bir kodlama levhasında sistematik olarak kodlanır. Betimsel araştırma projelerinin sonuçları, betimleyici istatistikler (ölçülü değişkende puanların dağılımını özetleyen numaralar) kullanılarak analiz edilir. Çoğu değişkenin benzer dağılımları vardır ve bu dağılım sistematik ve çan şeklindedir. Anormal dağılım olarak bilinen çan şeklindeki dağılım bir veri dağılımıdır. Bir dağılım onun merkezi eğilimi yönünden açıklanabilir. Aritmetik ortalama, merkezi eğilim ölçüsünü en yaygın olarak kullanır. Bu değişkenin tüm puanları toplamı hesaplanarak ve (N harfi ile gösterilen) dağılımda katılımcıların sayısına göre bu miktar bölünerek hesaplanır. Örnek ortalama genellikle “N” harfi ile gösterilir. Bazı durumlarda ise veri dağılımı sistematik değildir. Dağılımın bir ucunda (aykırı değerler olarak bilinen) bir ya da daha fazla ekstrem puanlar olduğu zaman meydana gelir. Dağılımların sistematik olmadığı durumlarda, ortalamada merkezi eğilimin ölçüsü bir alternatif olarak kullanılır. Ortalamadan büyük olan puanların yüzde 50’si ya da ortalamadan daha az olan puanların yüzde 50’si anlamına gelen dağılım merkezindeki puan, ortalama değerdir. Mod olarak bilinen merkezi eğilimin nihai bir ölçüsü dağılımda çok sık meydana gelen değeri ifade eder. Bir dağılımın merkezi eğilimine ek olarak, betimleyici istatistikler değişkenlerin puanlarının merkezi eğilimin etrafına nasıl yayıldığı hakkında bilgi iletir.
“S” olarak gösterilen standart deviasyon en yaygın kullanılan dağılım ölçüsüdür. Daha büyük standart deviasyonla dağılımlar daha çok yayılır. Yüksek değişkenin standart sapması : “s = 2,74”’tür. Betimsel araştırmanın bir avantajı günlük davranışın karmaşıklığını yakalamak için girişimde bulunmasıdır. Vaka çalışmaları tek bir kişi ya da küçük bir grup hakkında ayrıntılı bilgi sağlar. Anketler insanların büyük bir kısmının düşüncelerini ya da rapor edilen davranışlarını yakalar ve doğal gözlem, doğal olarak ortaya çıkan insan veya hayvan davranışlarını objektif olarak kaydeder. Böylece betimsel araştırma şu anda neler olup bittiğinin nispeten anlaşılmasını sağlamak için kullanılır. Şu anda neler olup bittiği hakkında fikir almak için bize olanak sağlasa da betimsel araştırmalar genellikle istatik resimlerle sınırlıdır. Bu da ayrı bir dezavantajdır. Belirli deneyimlerin açıklamaları ilginç olabilmesine rağmen, her zaman diğer durumlarda diğer bireylere devredilmez.Örneğin; Savaş ya da deprem gibi stresli bir olay yaşamış bireylerin açıklamaları, bireylerin tepkilerini anlamak için de kullanılabilir.
Korelasyon Araştırma: Değişkenler Arasındaki İlişkilerin Araştırılması
Statik görüntü sağlamak için esas olarak tasarlanmış betimsel araştırmaların aksine korelasyon araştırmalar iki ya da daha fazla değişkenin ölçümünü ve değişkenler arasındaki ilişkinin bir değerlendirmesini içerir. Örneğin; boy ve kilo değişkenleri sistematik olarak ilişkilidir. Çünkü uzun boylu insanlar genel olarak kısa boylu insanlardan daha ağırlardır. Aynı şekilde çalışma süreleri ve bellek hataları da ilişkilidir. Çünkü kelime listesini okumak için fazla zamanı olan bir insan daha az hata yapacaktır. Araştırma tasarımında iki değişken olduğu zaman bunlardan birine belirleyici değişken, diğerine ise sonuç değişkeni denir. Değişkenlerin doğrusal ilişkiye sahip oldukları söylenir. Pozitif doğrusal ilişkiler çocuklarda boy ve kilo, eğitim ve gelir, yaş ve matematiksel kabiliyet arasında olanları içerir. Negatif doğrusal ilişkiler bir çocuğun yaşı ve kullandığı çocuk bezi sayısı arasında olanları içerir. Düz bir çizgi ile tarif edilemez değişkenler arasındaki ilişkiler doğrusal olmayan ilişkiler olarak bilir. Bu durumda bütün iki değişkenler arasında ilişki yoktur. Tek bir düz çizgi ile tarif edilemez ve doğrultusunda değişen ilişkiler eğrisel ilişkiler olarak adlandırılır. Değişkenler arasıdaki doğrusal ilişki gücünün en yaygın istatistiksel ölçüsü “r” harfi ile sembolize edilen Pearson korelasyon katsayısıdır. Bu korelasyon katsayısı değeri “r = -1.00” dan “r= +1.00” a değişir. Doğrusal ilişkinin yönü korelasyon katsayısının işareti ile gösterilir. Örneğin; “r = 0,54 ya da r = 0,67” gibi r ‘nin pozitif değerleri ilişkinin pozitif doğrusal olduğunu gösterir. “r = -.30 ya da r = - .72” gibi r ‘nin negatif değerleri negatif doğrusal ilişkileri gösterir. Doğrusal ilişkinin gücü sıfırdan korelasyon kat sayısının uzaklığına kadar endekslenir. Pearson korelasyon katsayısı sadece doğrusal ilişkileri ölçtüğü için eğrisel ilişkilere sahip olan değişkenler “r” ye bakarak iyi tarif edilemezler ve böylece gözlenen korelasyon sıfıra yakın olacaktır. Aynı anda ikiden fazla ölçüler arasındaki ilişkileri incelemek mümkündür. Tek bir sonuç değişkenini tahmin etmek için kullanılan birden fazla belirleyici değişkeni olan bir araştırma tasarımı çoklu regresyon yoluyla analiz edilir (Aiken&West, 1991). Çoklu regresyon değişkenler arasındaki korelasyon katsayılarına dayalı bir istatistiksel tekniktir. Çoklu regresyon analizinin kullanımı korelasyon araştırma tasarımlarının önemli bir avantajını gösterir. Onlar diğer değişkenlerin bilgisine dayanarak bir sonuç değişkeninde bir kişinin olası puanı (örneğin; iş performansı) hakkında tahminler yapmak için kullanılır. Korelasyon araştırma tasarımlarının önemli bir sınırlaması ölçülen değişkenler arasındaki nedensel ilişkiler hakkında sonuçlara varmak için kullanılamaz. Korelasyon araştırma tasarımlarının önemli bir sınırlaması, onların ölçülü değişkenler arasındaki nedensel ilişkileri hakkında sonuçlara varmak için kullanılamaz olmasıdır. Örneğin; Şiddetli davranışın çocuklarda agresifliğe neden olacağını varsayan bir
araştırmacı düşünün. Araştırmacı her bir çocuğun okul bahçesinde ne kadar agresif bir şekilde oyun oynadığının yanı sıra hafta boyunca şiddet içerikli televizyon programları izleyen 4. sınıfa giden çocuklar arasından bir örnek aldı. Araştırmacı toplanan verilerden iki ölçülü değişken arasında pozitif bir korelasyon keşfetti. Bu pozitif korelasyon araştırmacının hipotezini destekler gibi görünse de şiddet içerikli televizyon görüntülerinin agresif davranışlara sebep olduğunu göstermek için bu etkili olamaz. Araştırmacı, şiddet içerikli televizyon görüntülerinin agresif oyunlara sebep olduğunu varsaymasına rağmen, diğer olasılıklar da vardır. Bir alternatif olasılığı nedensel yönün, hipotezi öne sürülmüş olanın tam tersi olmasıdır. Belki okulda agresif davranışlar gösteren çocuklar artık evde şiddet içerikli televizyon görüntülerini izlemek istedikleri için onları etkileyen heyecanı büyütürler. Bu olasılık daha az muhtemel görünse de bu gözlenen korelasyon temelinde böyle ters nedensellik olasılığını ortadan kaldırmak için bir yol yoktur. Hem nedensel yönlerin hareket etmesi hem de iki değişkenin birbirinin nedeni olması mümkündür. Yine de bu gözlenen korelasyon için başka bir olasılık açıklaması da bunun ortak bir nedensel değişkenin varlığı ile üretilmiş olmasıdır. Aynı zamanda bu değişken üçüncü bir değişken olarakta bilinir. Ortak bir nedensel değişken, araştırma hipotezinin bir parçası olan değişkendir. Fakat bu hem tahmin değişkeni ve bağımlı değişkene hem de böylece aralarında gözlenen korelasyonun üretimine neden olur. Örnekteki potensiyel bir ortak nedensel değişken, çocukların ailelerinin disiplin tarzıdır. Sert ve cezalandırıcı disiplin tarzı olan ailelerin çocukları, hem şiddet içerikli televizyon görüntüleri izleyen hem de az disiplin tarzı olan ailelerin çocuklarına kıyasla daha agresif olurlar.
Ailelerin Disiplin Tarzı
Bu durumda, hiç biri diğerine sebep olmamasına rağmen, televizyon görüntüleri ve agresif oyunlar arasında pozitif korelasyon olacaktır. Ancak onlar her iki ebeveynin disiplin tarzından kaynaklanmıştır. Tahmin değişkeni ve bağımlı değişken, her ikisi de ortak bir nedensel değişkenden kaynaklandığı zaman aralarında gözlenen ilişkinin sahte olduğu söylenir. Sahte bir ilişki iki değişken arasındaki bir ilişkidir. Ortak nedensel değişken etkileri ortadan kaldırılsaydı ya da kontrollü olsaydı, tahmin değişkeni ve bağımlı değişken arasındaki ilişki ortadan kalkardı. Örnekte saldırganlık ve televizyon görüntüsü arasındaki ilişki sahte olabilir. Çünkü ebeveynlerin disiplin tarzlarının etkileri kontrol edilerek, televizyon görüntüleri ve saldırgan davranışlar arasındaki ilişki uzağa gidebilir. Her değişkeni ölçmek mümkün olmadığından, bilinmeyen ortak nedensel değişkenin varlığı her zaman bir olasılıktır. Özetle korelasyon araştırma tasarımları dayanımlara ve sınırlamalara sahiptir. Deneysel araştırma mümkün olmadığı zaman, onların kullanılabilir olması bir dayanımdır. Çünkü tahmin değişkenleri monipüle edilemez.
Deneysel araştırma tasarımının amacı bir korelasyon tasarımından elde edilebilmesinden araştırma hipotezlerindeki değişkenler arasındaki nedensel ilişkiler hakkında daha kesin sonuçlar sağlamaktır. Bir deneysel araştırma tasarımında ilgi değişkenleri bağımsız değişken ya da bağımlı değişken olarak adlandırılır. Bir deneydeki bağımsız değişken deneyci tarafından oluşturulan değişkene sebebiyet verir. Bir deneydeki bağımlı değişken ise deneysel manipülasyon tarafından etkilenmesi beklenen ölçülen bir değişkendir. Manipüle edilmiş bağımsız değişken veya değişkenleri gösteren bir araştırma hipotezi ölçülen bağımlı değişkenlerde değişikliklere sebep olacaktır. Tek yöne işaret eden bir ok kullanarak bu araştırma hipotezini diyagram ile gösterebiliriz. Bu nedenselliğin beklenen yönünü gösterir.
Bağımsız Değişken Bağımlı Değişken (Şiddet Görüntüsü) (Agresif Davranış)
Nedenselliğin belirlenmesinin avantajlarına rağmen deneylerde sınırlamalar vardır. Bunlardan biri insanların günlük yaşamlarında yapılmaktansa genellikle laboratuvar koşullarında yapılıyor olmasıdır. İkincisi ve daha önemlisi ise, en ilginç ve temel sosyal değişkenlerin bazılarının deneysel olarak manipüle edilemez olduğudur.
Bir Psikolojik Araştırmanın Bilgilendirilmiş Bir Alıcısı Olabilirsin
Öğrenme Hedefleri : 1- Araştırmanın geçerliliği için dört potansiyel tehdit çizin ve kesin olarak araştırma bulgularını yorumlamak için onların nasıl zorlaştırıldığını tartışın. 2- Etki karışımının bir deneyin iç gerçekliğini nasıl azaltabildiğini açıklayın. 3- Genelleme, çoğalma ve meta-analizlerin araştırma bulgularının dış gerçekliğini değerlendirmek için nasıl kullanıldıklarını açıklayın. İyi bir araştırma geçerli araştırmadır. Araştırma geçerli olduğunda araştırmacı tarafından çıkarılan sonuçlar yasaldır. Örneğin; Eğer bir araştırmacı, psikoterapiye katılmanın kaygıları azalttığı sonucuna varırsa ya da uzun boylu insanların kısa boylu insanlardan daha zeki olduğu sonucuna varırsa, tedavinin gerçekten işe yaraması ve uzun boylu insanların gerçekten zeki olması kaydıyla bu araştırma geçerlidir. Ne yazık ki, araştırmanın geçerliliği için birçok tehdit vardır ve bu tehditler bazen haksız sonuçlara yol açabilir. Genellikle araştırmacıların iyi niyetlerine rağmen gazete, dergi ve hatta bilimsel dergilerin yanı sıra websitelerinde bildirilen araştırmaların bazıları geçersizdir.
