Bilimsel araştırmalarda bazı durumlarda aynı katılımcılar üzerinde farklı zamanlarda veya farklı koşullarda ölçüm yapılması gerekir. Bu tür çalışmalar, bireylerin veya grupların süreç içerisindeki değişimini gözlemleme imkânı sunduğu için oldukça değerlidir. Eğitimde öğrencilerin belirli bir yöntemle öğrenme sürecindeki ilerlemeleri, sağlık bilimlerinde bir tedavi öncesi–sonrası ölçümleri, psikolojide terapi sürecindeki gelişimler bu yöntemin sıkça kullanıldığı örneklerdir.
İşte bu noktada araştırmacıların karşısına çıkan en önemli yöntemlerden biri tekrarlı ölçüm testleri (repeated measures tests)’dir. Bu yöntem, aynı bireylerin birden fazla kez ölçüldüğü çalışmalarda bağımlı değişkenin farklı koşullar altında nasıl değiştiğini ortaya koyar. Tekrarlı ölçüm testleri, varyans analizinin (ANOVA) ve bazı parametrik olmayan alternatiflerin bir alt türü olarak düşünülse de, mantığı farklıdır: Çünkü bağımsız grupları karşılaştırmak yerine, aynı grubun zaman içindeki değişimini inceler.
Tez yaptırma sürecinde tekrarlı ölçüm testinin doğru seçimi kritik öneme sahiptir. Çünkü yanlış seçilen test, değişimin yanlış yorumlanmasına, hatta var olmayan etkilerin “istatistiksel olarak anlamlı” görünmesine yol açabilir. Bu nedenle araştırmacıların, veri yapısına, varsayımlara ve araştırma amacına uygun bir tekrarlı ölçüm testi belirlemeleri gerekir.
Bu yazıda, tez yaptırma sürecinde tekrarlı ölçüm testlerinin tanımı, çeşitleri, karar kriterleri, uygulama örnekleri, avantajları–dezavantajları ve stratejik ipuçları kapsamlı bir şekilde incelenecektir.
1. Tekrarlı Ölçüm Testlerinin Tanımı
Tekrarlı ölçüm testleri, aynı grubun farklı zamanlarda veya farklı koşullarda elde edilen ölçümlerini karşılaştırmaya yönelik istatistiksel yöntemlerdir.
2. Kullanım Amaçları
-
Bir grubun zaman içindeki değişimini incelemek.
-
Farklı koşulların aynı grup üzerindeki etkilerini karşılaştırmak.
-
Tedavi, eğitim veya deneysel müdahalelerin etkisini değerlendirmek.
3. Temel Varsayımlar
-
Veriler bağımlı ölçümlerdir.
-
Normal dağılım varsayımı sağlanmalıdır (parametrik testlerde).
-
Varyans–kovaryans homojenliği (sferisite) sağlanmalıdır.
-
Gözlemler aynı katılımcılardan gelmelidir.
4. Parametrik Tekrarlı Ölçüm Testleri
-
Eşleştirilmiş t-testi: İki zaman noktası için.
-
Tekrarlı ölçüm ANOVA: İkiden fazla zaman noktası veya koşul için.
-
Karma ANOVA: Hem zaman hem grup faktörü olduğunda.
5. Nonparametrik Tekrarlı Ölçüm Testleri
-
Wilcoxon testi: İki zaman noktası için.
-
Friedman testi: Üç veya daha fazla zaman noktası için.
6. Karar Kriterleri
-
İki ölçüm → Eşleştirilmiş t-testi veya Wilcoxon.
-
Üç ve daha fazla ölçüm → Tekrarlı ölçüm ANOVA veya Friedman.
-
Varsayımlar sağlanmıyorsa → Nonparametrik yöntemler.
7. Sferisite Varsayımı
-
Tekrarlı ölçüm ANOVA’da önemli bir koşuldur.
-
Mauchly’s test ile kontrol edilir.
-
İhlal edilirse Greenhouse–Geisser veya Huynh–Feldt düzeltmeleri yapılır.
8. İstatistiksel Güç Karşılaştırması
-
Parametrik yöntemler varsayımlar sağlandığında daha güçlüdür.
-
Nonparametrik yöntemler daha esnektir ama daha az güçlüdür.
9. Avantajları
-
Daha az katılımcıyla güçlü sonuçlar sağlar (aynı kişiler tekrarlandığı için).
-
Zaman içindeki değişimleri net biçimde gösterir.
-
Müdahalelerin etkisini değerlendirmede çok etkilidir.
10. Dezavantajları
-
Sferisite ihlali sonuçları bozabilir.
-
Katılımcı kaybı verileri eksiltebilir.
-
Analiz süreci bağımsız gruplara göre daha karmaşıktır.
11. Uygulamalı Örnek 1: Eğitim
Araştırma: “Bir dil öğretim programının 3 ay içindeki etkisi.”
-
Ölçümler: Başlangıç, 1. ay, 3. ay.
-
Test: Tekrarlı ölçüm ANOVA.
12. Uygulamalı Örnek 2: Psikoloji
Araştırma: “Bilişsel terapi öncesi, ortası ve sonrası kaygı düzeyleri.”
-
Ölçümler: 3 zaman noktası.
-
Test: Tekrarlı ölçüm ANOVA (normal dağılım) / Friedman (dağılım normal değilse).
13. Uygulamalı Örnek 3: Sağlık
Araştırma: “Yeni bir ilaç tedavisinin farklı haftalardaki etkisi.”
-
Ölçümler: 1., 2., 4. hafta.
-
Test: Tekrarlı ölçüm ANOVA.
14. Uygulamalı Örnek 4: Sosyoloji
Araştırma: “Göçmenlerin toplumsal uyum düzeyi zamanla değişiyor mu?”
-
Ölçümler: İlk yıl, 2. yıl, 5. yıl.
-
Test: Friedman testi (ordinal veri).
15. Uygulamalı Örnek 5: İşletme
Araştırma: “Çalışanların eğitim öncesi, eğitim sonrası ve 6 ay sonraki iş tatmin düzeyleri.”
-
Ölçümler: 3 zaman noktası.
-
Test: Tekrarlı ölçüm ANOVA.
16. Türkiye’de Tezlerde Kullanımı
Türkiye’de özellikle eğitim bilimlerinde, sağlık ve psikolojide tekrarlı ölçüm testleri yaygın olarak kullanılmaktadır. Son yıllarda işletme ve sosyoloji alanında da uygulamaları artmıştır.
17. Etik Boyutlar
-
Katılımcıların uzun süreli izlemeye gönüllü olmaları gerekir.
-
Verilerin gizliliği korunmalıdır.
-
Kaybolan katılımcılar raporlanmalıdır.
18. Yaygın Hatalar
-
Bağımsız gruplar için yanlışlıkla tekrarlı ölçüm testi uygulamak.
-
Sferisite varsayımını test etmeden ANOVA yapmak.
-
Eksik verileri görmezden gelmek.
19. Kontrol Listesi
-
Aynı katılımcılardan birden fazla ölçüm var mı?
-
Ölçüm sayısı kaç?
-
Normal dağılım sağlanıyor mu?
-
Eksik veri problemi var mı?
20. Stratejik İpuçları
-
Önce verilerin normalliğini kontrol edin.
-
Sferisite ihlalini göz ardı etmeyin.
-
Eksik veriler için uygun yöntemler (ör. EM algoritması) kullanın.
-
Bulguları grafiklerle destekleyin.
Sonuç
Tez yaptırma sürecinde tekrarlı ölçüm testlerinin doğru seçimi, araştırmaların güvenilirliği için hayati öneme sahiptir. Aynı grup üzerinde farklı zamanlarda veya koşullarda yapılan ölçümler, müdahalelerin etkilerini ortaya koymada çok güçlü bir yöntem sunar. Ancak parametrik varsayımlar sağlanmıyorsa nonparametrik alternatiflere yönelmek gerekir.
Doğru test seçimi yalnızca metodolojik doğruluk değil, aynı zamanda etik sorumluluk anlamına gelir. Araştırmacılar, sferisite gibi teknik koşulları göz ardı etmeden, verilerini şeffaf biçimde raporlayarak çalışmanın akademik değerini artırabilirler.