Günümüz araştırmalarında sosyal olguların giderek daha karmaşık bir hal alması, yalnızca nicel ya da yalnızca nitel yöntemlerle elde edilen verilerin çoğu kez yetersiz kalmasına neden olmaktadır. Nicel yöntemler bize ölçülebilir, genellenebilir sonuçlar sunarken; nitel yöntemler bireylerin deneyimlerine, anlam dünyalarına ve bağlamsal etkilere ışık tutar. Ancak birçok araştırma problemi, bu iki yaklaşımın bir araya getirilmesini, yani karma yöntem kullanımını gerekli kılar.
Karma yöntem araştırmalarında farklı tasarımlar vardır: yakınsayan (convergent), açıklayıcı sıralı (explanatory sequential) ve keşfedici sıralı (exploratory sequential) en çok kullanılan modellerdir. Bu yazının odak noktası olan yakınsayan tasarım, nicel ve nitel verilerin aynı anda toplanıp analiz edilmesi ve son aşamada birbirleriyle karşılaştırılarak bütünleştirilmesi esasına dayanır.
Tez yaptırma sürecinde, özellikle sosyal bilimlerde, eğitim araştırmalarında, sağlık hizmetleri incelemelerinde, psikoloji ve işletme alanında yakınsayan karma yöntem tasarımı oldukça işlevseldir. Çünkü bu tasarım hem sayılarla ifade edilen ölçümleri hem de katılımcıların deneyimlerini eş zamanlı olarak ele alır. Araştırmacı yalnızca “kaç kişi” veya “hangi oran” sorularına değil, aynı zamanda “neden” ve “nasıl” sorularına da yanıt bulabilir.
Bu yazıda, tez yaptırma sürecinde yakınsayan karma yöntem tasarımının seçimi, özellikleri, aşamaları, avantajları, sınırlılıkları, farklı disiplinlerde uygulama örnekleri ve başarılı uygulama için stratejik ipuçları ayrıntılı biçimde incelenecektir.
1. Karma Yöntemin Tanımı
Karma yöntem, nicel ve nitel araştırma yaklaşımlarını bir arada kullanarak, araştırma problemlerini daha kapsamlı ve derinlikli biçimde anlamayı hedefleyen yöntemdir.
2. Yakınsayan Tasarımın Tanımı
Yakınsayan tasarımda, araştırmacı hem nicel hem nitel veriyi eş zamanlı toplar, ayrı ayrı analiz eder ve bulguları karşılaştırarak bütünleştirir.
3. Özellikleri
-
Nicel ve nitel veri aynı anda toplanır.
-
İki veri seti birbirinden bağımsız analiz edilir.
-
Son aşamada bulgular karşılaştırılır ve yorumlanır.
-
Amaç, verilerin birbirini desteklemesi ya da çelişkileri ortaya koymasıdır.
4. Hangi Durumlarda Tercih Edilmeli?
-
Araştırma probleminin hem ölçümsel hem de deneyimsel boyutları önemliyse.
-
Nicel bulguların açıklanması için nitel veriye ihtiyaç varsa.
-
Nitel temaların genellenebilirliğini test etmek isteniyorsa.
5. Araştırma Sorularına Örnekler
-
“Öğrencilerin akademik motivasyon düzeyleri (nicel) ile motivasyon algılarının (nitel) ilişkisi nedir?”
-
“Hastaların memnuniyet puanları (nicel) ile tedavi deneyimleri (nitel) nasıl örtüşmektedir?”
-
“Çalışanların iş tatmini düzeyleri (nicel) ile iş tatmini algıları (nitel) nasıl farklılık göstermektedir?”
6. Araştırma Aşamaları
-
Araştırma probleminin belirlenmesi.
-
Nicel ve nitel veri toplama araçlarının hazırlanması.
-
Verilerin eş zamanlı toplanması.
-
Nicel ve nitel verilerin ayrı ayrı analiz edilmesi.
-
Bulguların karşılaştırılması ve bütünleştirilmesi.
-
Çelişkilerin ve benzerliklerin yorumlanması.
7. Veri Toplama Teknikleri
-
Nicel: Anketler, ölçekler, testler.
-
Nitel: Derinlemesine görüşmeler, odak grup tartışmaları, açık uçlu sorular.
8. Veri Analizi Yöntemleri
-
Nicel: Betimsel istatistikler, korelasyon, regresyon, ANOVA.
-
Nitel: Tematik analiz, içerik analizi.
-
Bütünleştirme: Yan yana sunum, tablolar, karmaşık modelleme.
9. Avantajları
-
Hem geniş örneklem hem de derinlemesine analiz sağlar.
-
Bulguların güvenilirliği artar.
-
Çelişkiler ve tutarsızlıklar ortaya çıkar.
-
Katılımcı deneyimleri ile ölçümsel veriler birlikte değerlendirilir.
10. Sınırlılıkları
-
Zaman ve maliyet yüksektir.
-
Veri toplama ve analiz süreçleri karmaşıktır.
-
Araştırmacının hem nicel hem nitel yöntem bilgisine hakim olması gerekir.
11. Güvenirlik İçin Önlemler
-
Nicel ve nitel verilerin dengeli toplanması.
-
Analizlerin şeffaf raporlanması.
-
Triangülasyon yöntemlerinin kullanılması.
-
Çelişkilerin raporda açıkça belirtilmesi.
12. Uygulamalı Örnek 1: Eğitim
Araştırma: “Ortaokul öğrencilerinin motivasyonu.”
-
Nicel veri: 200 öğrenciye motivasyon ölçeği.
-
Nitel veri: 20 öğrenciyle derinlemesine görüşme.
-
Bulgular: Ölçek puanları yüksek olsa da, görüşmelerde sınav baskısı öne çıktı.
13. Uygulamalı Örnek 2: Sağlık
Araştırma: “Kanser hastalarının tedavi memnuniyeti.”
-
Nicel veri: Memnuniyet anketleri.
-
Nitel veri: 15 hasta ile görüşme.
-
Bulgular: Anketlerde yüksek memnuniyet görünse de, görüşmelerde iletişim sorunları vurgulandı.
14. Uygulamalı Örnek 3: İşletme
Araştırma: “Çalışanların iş tatmini.”
-
Nicel veri: 300 çalışan ölçek uygulaması.
-
Nitel veri: 25 çalışanla görüşme.
-
Bulgular: Maaş memnuniyeti yüksek ama iş–yaşam dengesi sorunları var.
15. Uygulamalı Örnek 4: Psikoloji
Araştırma: “Üniversite öğrencilerinin stres deneyimleri.”
-
Nicel veri: Stres ölçeği.
-
Nitel veri: Günlük analizleri.
-
Bulgular: Stres düzeyi orta düzeyde, ancak sınav dönemlerinde kaygı yoğun.
16. Türkiye’de Yakınsayan Tasarım Kullanımı
Türkiye’de özellikle eğitim ve sağlık alanında yaygın olarak kullanılmaktadır. Eğitim bilimleri tezlerinde öğrenci başarısı, motivasyon ve tutumların hem nicel hem nitel açıdan incelendiği çalışmalarda tercih edilmektedir.
17. Etik Boyutlar
-
Katılımcılara hem anket hem görüşme yükümlülüğü getirileceği için gönüllülük vurgulanmalıdır.
-
Veriler gizli tutulmalı ve ayrı ayrı şifrelenmelidir.
-
Çelişkili bulgular şeffaf biçimde raporlanmalıdır.
18. Yaygın Hatalar
-
Nicel veriye ağırlık verip nitel veriyi yüzeysel bırakmak.
-
Çelişkileri göz ardı etmek.
-
Bulguları sadece yan yana koymak, bütünleştirmemek.
19. Kontrol Listesi
-
Araştırmam hem nicel hem nitel boyut gerektiriyor mu?
-
Verileri eş zamanlı toplayabiliyor muyum?
-
Analiz sürecini şeffaf raporlayabiliyor muyum?
-
Bulgular arasında çelişkileri dürüstçe açıklıyor muyum?
20. Stratejik İpuçları
-
Başta net bir bütünleştirme planı oluşturun.
-
Bulguları tablolarla yan yana gösterin.
-
Çelişkileri teorik çerçeveyle yorumlayın.
-
Hem geniş örneklem hem derinlik dengesini koruyun.
Sonuç
Tez yaptırma sürecinde yakınsayan karma yöntem tasarımı, hem nicel hem nitel veriyi aynı anda toplayarak araştırma problemlerine çok boyutlu bir bakış sağlar. Bu tasarım, yalnızca sayılarla ya da yalnızca anlatılarla sınırlı kalmayan, kapsamlı ve güvenilir sonuçlar üretir.
Eğitim, sağlık, psikoloji ve işletme gibi alanlarda araştırmacılara büyük avantajlar sağlayan yakınsayan tasarım, özellikle bulguların karşılaştırılmasını ve yorumlanmasını ön plana çıkarır. Ancak bu yöntemi seçen araştırmacıların zaman, kaynak ve metodolojik bilgi açısından hazırlıklı olması gerekir.
Doğru uygulandığında, yakınsayan karma yöntem tezlere hem derinlik hem de genişlik kazandırır, literatüre güçlü katkılar sunar ve araştırmacıyı sadece veri toplayıcı değil, kapsamlı bir analist konumuna getirir.