Araştırmaya başlamadan önce kaç kişiden veri toplanması gerektiği belirlenmelidir. Çok küçük örneklem, gerçekte bulunan bir farkın veya ilişkinin saptanamamasına yol açabilir. Gereğinden büyük örneklem ise zaman, maliyet ve emek kaybı doğurabilir. GPower, araştırmada kullanılacak istatistiksel teste göre güç ve örneklem büyüklüğü hesabı yapabilen ücretsiz bir programdır. T-testleri, varyans analizleri, korelasyon, doğrusal regresyon, lojistik regresyon ve bazı kategorik veri

Ölçek geliştiren veya mevcut bir ölçeği farklı bir örneklemde kullanan araştırmacıların sık karşılaştığı soru şudur: AFA mı yapılmalı, DFA mı? Açımlayıcı faktör analizi ile doğrulayıcı faktör analizi aynı işlemin iki farklı programda yapılmış biçimi değildir. İki yöntem farklı araştırma sorularına cevap verir. AFA, maddelerin nasıl bir faktör yapısı oluşturduğunu araştırır. DFA, önceden tanımlanmış faktör yapısının eldeki veriye ne ölçüde uyduğunu sınar. AFA’da yapı keşfedili

AMOS ile doğrulayıcı faktör analizi veya yapısal eşitlik modellemesi yapan öğrencilerin en sık sorduğu soru şudur: Uyum indeksleri kaç olmalı? Çoğu araştırmacı AMOS çıktısında CFI, TLI, RMSEA ve ki-kare değerlerini bulur. Ardından bu değerleri internette gördüğü sınırlarla karşılaştırır. CFI 0,90’ın üzerindeyse modeli kabul eder. RMSEA 0,08’in altındaysa uyumun iyi olduğunu yazar. Bu yaklaşım pratik görünür. Model uyumunu tek başına açıklamaz. Uyum indeksleri veri ile kurulan

İki değişken arasındaki ilişki inceleneceği zaman en sık karşılaşılan soru şudur: Pearson mı Spearman mı kullanılmalı? Bu karar yalnızca normallik testinin p değerine bakılarak verilmez. Değişkenlerin ölçüm düzeyi, ilişkinin biçimi, aykırı değerler, dağılım özellikleri ve araştırma sorusu birlikte değerlendirilir. Pearson korelasyon katsayısı iki sayısal değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi ölçer. Spearman korelasyon katsayısı değerlerin sıralarına dayanır ve monoton ilişkil

SPSS çıktısını açan öğrencilerin ilk baktığı yer çoğu zaman Sig. sütunudur. Buradaki değer 0,05’ten küçükse sonuç “anlamlı”, büyükse “anlamsız” kabul edilir. Bu kısa yorum uygulamada sık kullanılır. Tek başına yeterli değildir. P değeri araştırmadaki farkın, ilişkinin veya etkinin büyüklüğünü göstermez. Sonucun önemli olduğunu kanıtlamaz. Hipotezin doğru olma ihtimalini vermez. Araştırmanın yöntemi, örneklem büyüklüğü, etki büyüklüğü ve güven aralığı görülmeden yalnızca p değ

SPSS’te hangi testin kullanılacağına program karar vermez. Test seçimi araştırma sorusuna, değişkenlerin ölçüm düzeyine, grup sayısına, grupların bağımlı veya bağımsız olmasına ve verinin dağılım özelliklerine göre yapılır. Bir araştırmada “iki grup var, t-testi yapalım” demek yeterli değildir. Grupların farklı kişilerden mi oluştuğu, aynı kişilerin iki kez mi ölçüldüğü, incelenen değişkenin sayısal mı kategorik mi olduğu bilinmelidir. Normal dağılım, aykırı değerler, varyans

Cronbach alfa, çok maddeli bir ölçme aracındaki maddelerin birbiriyle ne ölçüde tutarlı çalıştığını değerlendirmek için kullanılan bir katsayıdır. Tezlerde, makalelerde, ölçek geliştirme çalışmalarında ve anket araştırmalarında sık görülür. SPSS çıktısında alfa değerini görmek kolaydır. Doğru yorum yapmak daha dikkatli bir inceleme gerektirir. En sık sorulan soru şudur: Cronbach alfa kaç olmalı? Genel uygulamada 0,70 ve üzerindeki değerler kabul edilebilir görülür. Bu sınır m

Normallik analizi, nicel bir değişkenin dağılım yapısını incelemek amacıyla kullanılır. Bağımsız örneklem t-testi, eşleştirilmiş örneklem t-testi, varyans analizi ve doğrusal regresyon gibi yöntemlerde dağılıma ilişkin varsayımların değerlendirilmesi gerekir. Bu değerlendirme yalnızca Shapiro-Wilk veya Kolmogorov-Smirnov testinin anlamlılık değerine bakılarak yapılmamalıdır. Sağlıklı bir normallik değerlendirmesinde test sonuçları, çarpıklık ve basıklık değerleri, histogram,