Tez süreci, öğrencilerin akademik yaşamlarının en kritik dönemeçlerinden biridir. Bu süreçte karşılaşılan en önemli kararlardan biri de araştırma yönteminin seçimidir. Araştırma yönteminin doğru seçilmesi, yalnızca çalışmanın güvenilirliğini değil, aynı zamanda araştırma sorularına uygun yanıtlar verilmesini ve sonuçların akademik geçerliliğini de belirler. Ancak öğrenciler çoğu zaman hangi yöntemi seçeceklerini bilemez, nicel mi yoksa nitel mi olacağına, hangi araştırma tasarımının çalışmasına uygun olacağına karar vermekte zorlanırlar.
İşte bu noktada “karar ağacı” yaklaşımı, sistematik ve görselleştirilmiş bir yönlendirme aracı olarak öne çıkar. Karar ağaçları, araştırmacıya adım adım yön göstererek problem tanımından veri analizine kadar olan süreçte hangi yöntemin daha uygun olduğunu belirlemeyi kolaylaştırır. Bu yazıda, tez yaptırma sürecinde karar ağacı yaklaşımıyla yöntem seçiminde izlenecek yollar, farklı senaryolara göre tercih edilmesi gereken yöntemler ve pratik örneklerle açıklamalar ele alınacaktır.
1. Karar Ağacı Kavramının Akademik Araştırmalarda Kullanımı
Karar ağacı, genellikle istatistiksel analizlerde ve makine öğrenmesinde kullanılan bir yöntemdir; ancak tez metodolojisi belirlemede de aynı mantıkla kullanılabilir. Her adımda araştırmacıya bir “soru” yöneltilir ve verilen cevaba göre bir sonraki aşamaya geçilir. Böylece araştırma sorularına uygun yöntem seçimi daha nesnel bir hale gelir.
2. Karar Ağacının Temel Mantığı
Karar ağaçları, “Eğer … ise → O halde …” mantığıyla işler. Örneğin:
-
Eğer araştırma probleminde neden-sonuç ilişkisi aranıyorsa → nicel yöntem.
-
Eğer araştırma probleminde deneyim ve anlam araştırılıyorsa → nitel yöntem.
Bu şekilde ilerleyen bir yapı, araştırmacının doğru karar vermesini sağlar.
3. Araştırma Probleminin Doğası
Karar ağacının ilk sorusu şudur: “Araştırma probleminiz sayısal olarak ölçülebilir mi?” Eğer cevap “Evet” ise, nicel yöntemlere yönelmek mantıklıdır. Eğer “Hayır” ise, yani araştırma daha çok insan deneyimlerine ve anlamlarına odaklanıyorsa nitel yöntem daha uygundur.
4. Hipotezlerin Varlığı
Karar ağacında ikinci önemli soru şudur: “Çalışmanızda test edilecek açık bir hipotez var mı?” Eğer varsa, nicel yöntem; yoksa, keşif amaçlı nitel yöntem önerilir.
5. Veri Türünün Belirlenmesi
Karar ağacında üçüncü adım veri türüdür. Verileriniz sayısal mı yoksa metinsel/sözel mi? Nicel araştırmalar sayısal veriyle, nitel araştırmalar ise sözel veriyle çalışır.
6. Örneklem Seçimi
Karar ağacının bir diğer dalı örneklemdir. Eğer çok sayıda katılımcıyla çalışabiliyorsanız → nicel; az sayıda ama derinlemesine analiz yapılacak bir grup seçiyorsanız → nitel yöntem uygundur.
7. Araştırma Sorularının Türü
Karar ağacında araştırma soruları kritik rol oynar:
-
“Ne kadar?”, “Kaç kişi?”, “Ne sıklıkla?” → Nicel
-
“Nasıl?”, “Neden?”, “Hangi bağlamda?” → Nitel
8. Araştırma Tasarımı Seçimi
Karar ağacı, tasarım seçiminde de yönlendirir:
-
Deneysel tasarım gerekiyorsa → Nicel
-
Vaka çalışması, etnografi veya fenomenoloji gerekiyorsa → Nitel
9. Zaman Boyutu
Araştırmanın zaman boyutu da karar ağacında yer alır. Boylamsal çalışmalar genellikle nicel yöntemle yapılır. Kesitsel çalışmalarda ise hem nicel hem nitel yöntem kullanılabilir.
10. Veri Toplama Araçları
Karar ağacında sorulacak başka bir soru da şudur: “Verilerinizi hangi araçla toplayacaksınız?” Eğer anket, test, ölçme araçları kullanacaksanız → Nicel. Görüşme, gözlem, doküman analizi yapacaksanız → Nitel.
11. Analiz Teknikleri
Eğer istatistiksel analiz yapmak gerekiyorsa → Nicel. İçerik analizi, tematik analiz veya söylem analizi gerekiyorsa → Nitel.
12. Araştırmacının Yetkinliği
Karar ağacı aynı zamanda araştırmacının kendi yetkinliğini de dikkate alır. İstatistiksel yazılımlarda uzmanlık varsa nicel yöntem daha uygundur. Araştırmacı görüşme, gözlem ve nitel analiz konusunda deneyimliyse nitel yöntem tercih edilebilir.
13. Etik Faktörler
Karar ağacı, etik sorulara da yönelir: Katılımcıların anonimliği kolay sağlanacaksa → Nicel. Ancak hassas, kişisel ve derinlikli bilgiler toplanacaksa → Nitel yöntem tercih edilir.
14. Uygulamalı Örnek: Eğitimde Yöntem Seçimi
Bir öğrenci “Dijital platformların öğrencilerin motivasyonuna etkisi” konulu bir tez yapacaksa karar ağacı şu şekilde işler:
-
Araştırma probleminde neden-sonuç ilişkisi var mı? → Evet.
-
Veriler sayısal mı? → Evet.
-
Hipotez var mı? → Evet.
Sonuç: Nicel yöntem.
Aynı konuda “Öğrencilerin dijital platform deneyimlerini nasıl algıladıkları” soruluyorsa → Nitel yöntem.
15. Karar Ağacının Görselleştirilmesi
Tez yaptırma sürecinde öğrenciler için karar ağacının görselleştirilmiş hali hazırlanabilir. Böylece her adımda “Evet/Hayır” şeklinde ilerleyerek doğru yöntem seçimine ulaşılır.
16. Karma Yöntem Seçiminde Karar Ağacı
Karar ağaçları yalnızca nicel veya nitel seçiminde değil, karma yöntemlerde de kullanılabilir. Eğer araştırmacı hem genelleme hem de derinlemesine analiz yapmak istiyorsa, karar ağacında iki yönlü ilerleme yapılır.
17. Türkiye’de Tezlerde Karar Ağacı Kullanımı
Türkiye’de öğrencilerin çoğu yöntem seçiminde danışman yönlendirmesiyle hareket etmektedir. Oysa karar ağacı gibi sistematik bir yaklaşım, öğrencinin daha bilinçli karar vermesini sağlar.
Sonuç
Tez yaptırma sürecinde yöntem seçimi, çoğu zaman öğrencilerin en zorlandıkları aşamalardan biridir. Karar ağacı yaklaşımı, bu süreci kolaylaştırarak araştırmacılara adım adım rehberlik eder. Problem tanımı, hipotezlerin varlığı, veri türü, örneklem büyüklüğü, analiz teknikleri ve etik faktörler gibi değişkenler üzerinden yönlendirme yapan bir karar ağacı, öğrencinin bilimsel olarak en uygun yöntemi seçmesine yardımcı olur.
Bu yaklaşım yalnızca yöntem seçiminde değil, araştırma tasarımının her aşamasında kullanılabilecek bir araçtır. Öğrenciler, sistematik bir karar süreci izleyerek yanlış yöntem seçiminin önüne geçebilir, daha sağlam, güvenilir ve akademik olarak değerli tezler ortaya koyabilir.