AraştırmaYöntemleri

Meta-analiz, aynı konu hakkında yapılmış birden fazla araştırmanın (örneğin klinik araştırmalar, gözlemsel araştırmalar) sonuçlarını bir araya getirerek tek ve daha güçlü bir sonuç elde etmeyi amaçlayan bir yöntemdir. Özellikleri: - Sistematik derlemenin bir adımıdır: Seçilmiş araştırmaların nicel sonuçları istatistiksel olarak birleştirilir. - Amaç: Farklı araştırma sonuçları arasındaki tutarsızlıkların üstesinden gelerek hassasiyeti ve gücü artırır. - Kullanım alanları: Tıp, psikoloji, eğitim ve sosyal bilimler gibi alanlarda karar alma süreçlerini destekler. Meta-analiz süreci: 1. Araştırma sorusunun belirlenmesi. 2. İlgili çalışmaların araştırılması ve dahil edilme kriterlerine göre seçilmesi. 3. Verilerin kodlanması ve analiz için hazırlanması. 4. İstatistiksel analiz ve etki büyüklüklerinin hesaplanması. 5. Sonuçların yorumlanması ve sunulması.

Meta-analiz, aynı konu hakkında yapılmış birden fazla araştırmanın (örneğin klinik araştırmalar, gözlemsel araştırmalar) sonuçlarını bir araya getirerek tek ve daha güçlü bir sonuç elde etmeyi amaçlayan bir yöntemdir. Özellikleri: - Sistematik derlemenin bir adımıdır: Seçilmiş araştırmaların nicel sonuçları istatistiksel olarak birleştirilir. - Amaç: Farklı araştırma sonuçları arasındaki tutarsızlıkların üstesinden gelerek hassasiyeti ve gücü artırır. - Kullanım alanları: Tıp, psikoloji, eğitim ve sosyal bilimler gibi alanlarda karar alma süreçlerini destekler. Meta-analiz süreci: 1. Araştırma sorusunun belirlenmesi. 2. İlgili çalışmaların araştırılması ve dahil edilme kriterlerine göre seçilmesi. 3. Verilerin kodlanması ve analiz için hazırlanması. 4. İstatistiksel analiz ve etki büyüklüklerinin hesaplanması. 5. Sonuçların yorumlanması ve sunulması.

Sosyal bilimlerde kullanılan araştırma yöntemleri genel olarak iki ana kategoriye ayrılır: nicel ve nitel yöntemler. Nicel araştırma yöntemleri sayısal verilerle çalışarak toplumsal olayları ve insan davranışlarını analiz etmeyi amaçlar. Başlıca nicel araştırma yöntemleri şunlardır: Anket araştırması. Deney tasarımı. Veri analizi. İçerik analizi. Büyük veri analizi. Nitel araştırma yöntemleri ise derinlemesine ve bağlamsal bilgi elde etmeye odaklanır. Başlıca nitel araştırma yöntemleri şunlardır: Derinlemesine görüşmeler. Odak grup görüşmeleri. Katılımcı gözlem. Doküman analizi.

Kalitatif kelimesi, nitelik anlamına gelir. Kalitatif araştırma ise, olayların veya nesnelerin niteliklerini inceleyerek derinlemesine bilgi sağlayan bir araştırma yöntemidir. Kalitatif araştırmalarda kullanılan bazı yöntemler şunlardır: - açık uçlu sorularla yapılan görüşmeler; - kelimelerle aktarılan ve gözlemlenen veriler; - literatür incelemeleri.

Metodoloji ve metod arasındaki fark şu şekildedir: - Metodoloji, bilimsel araştırmaların yürütülmesinde kullanılan yöntemler ve teknikler bütünüdür. - Metod ise, belirli bir bilimde uygulanan yöntemler anlamına gelir.

Bilimsel yöntemde 8 basamak şunlardır: 1. Problemi Bulma ve Konuyu Belirleme: Mevcut bir problemin tespit edilmesi ve araştırmanın konusunun belirlenmesi. 2. Gözlem Yapma: Problem üzerinde nicel ve nitel gözlemlerin yapılması. 3. Veri Toplama: Problem ve gözlemleme işleminden sonra kurallara uygun bir şekilde verilerin toplanması. 4. Hipotez Belirleme: Toplanan verilere dayalı bir inceleme yapılarak hipotezin oluşturulması. 5. Tahmin ve Tespit: Verilerin sınıflandırılıp karşılaştırılması ve tespit aşamasının ortaya çıkarılması. 6. Kontrollü Deneyler Yapma: Hipotezin veya hipotezlerin kontrollü deneylerle test edilmesi. 7. Verilerin Analizi ve Sentezi: Deney sonuçları doğrultusunda hipotezin doğru olup olmadığının kontrol edilmesi. 8. Raporlama: Tüm araştırma sürecinin ve sonuçlarının yazılı bir rapor haline getirilmesi.

Etnografik araştırma, insan topluluklarının kültürel normlarını, davranışlarını ve sosyal etkileşimlerini anlamak için kullanılan nitel bir araştırma yöntemidir. Bu yöntemde araştırmacılar, gözlem, derinlemesine görüşmeler, alan notları, günlükler ve fotoğraf/video çekimleri gibi çeşitli teknikler kullanarak doğal ortamlarında insanlarla etkileşime geçerler. Etnografinin bazı özellikleri: - Uzun süreli etkileşim: Araştırmacılar, katılımcılarla uzun süreli etkileşim kurarak derinlemesine bilgi elde ederler. - Katılımcıların perspektifi: Hedef kitlelerin deneyimlerini ve bakış açılarını anlamayı amaçlar. - Esneklik: Araştırmanın yönü, katılımcıların yanıtlarına göre şekillenir.

Bilimsel yöntemde hipotez belirleme süreci genellikle şu adımları içerir: 1. Araştırma Konusu Belirleme: Hangi fenomen veya ilişki hakkında hipotez oluşturmak istendiğinin belirlenmesi. 2. Mevcut Bilgilerin İncelenmesi: Araştırma konusuyla ilgili mevcut literatürün, önceki araştırmaların ve teorik bilgilerin gözden geçirilmesi. 3. Araştırma Sorusu Oluşturma: Araştırma yapmak ve hipotezleri test etmek için yönlendirici olacak soruların belirlenmesi. 4. Bağımsız ve Bağımlı Değişkenleri Belirleme: Araştırma sorusuna dayanarak, bağımsız değişkenlerin (neden veya etki) ve bağımlı değişkenlerin (sonuç) belirlenmesi. 5. Hipotez Formüle Etme: Bağımsız ve bağımlı değişkenleri kullanarak hipotezlerin oluşturulması. 6. Test Edilebilirlik ve Ölçülebilirlik: Oluşturulan hipotezlerin test edilebilir ve ölçülebilir olmasının sağlanması. Hipotezler, deneyler veya gözlemlerle test edilir ve doğrulanırsa destekleyici kanıtlarla desteklenir ve bilimsel bir teoriye dönüşebilir.

Bilimsel araştırmalarda en iyi yöntem, araştırmanın amacına ve sorularına bağlı olarak değişir. Ancak, genel olarak kabul edilen en iyi yöntemler şunlardır: 1. Niceliksel Araştırma: Sayısal verilerin toplanması ve istatistiksel analiziyle eğilimleri belirlemeyi, ilişkileri kurmayı ve genellemeler yapmayı sağlar. 2. Niteliksel Araştırma: İnsan davranışlarını, deneyimlerini ve motivasyonlarını derinlemesine anlamak için görüşmeler, odak grupları ve gözlemler gibi yöntemler kullanır. 3. Deneysel Araştırma: Değişkenler arasında neden-sonuç ilişkilerini belirlemeyi amaçlar, bağımsız değişkenin manipülasyonu ve kontrol gruplarıyla yapılır. 4. Açıklayıcı Araştırma: Mevcut teorileri test eder, yeni hipotezler oluşturur veya daha önce gözden kaçmış olayları araştırır. Araştırmacılar, bu yöntemleri seçerken ayrıca araştırma hedeflerini, mevcut kaynakları ve etik hususları da dikkate almalıdır.

Kantitatif kelimesi, miktarsal veya nicel anlamına gelir. Kantitatif araştırma ise, olgu ve olayları nesnelleştirerek gözlemlenebilir, ölçülebilir ve sayısal olarak ifade edilebilir bir şekilde ortaya koyan bir araştırma türüdür.

Case-study yöntemi aşağıdaki durumlarda kullanılır: 1. Araştırmanın başlangıç aşamasında: Daha geniş çaplı bir araştırmanın ilk adımı olarak, odak noktasını belirlemek ve araştırma sorusunu şekillendirmek için kullanılır. 2. Hipotez oluşturma ve destekleme: Bir hipotezi oluşturmak, desteklemek veya çürütmek için veri toplamak amacıyla kullanılır. 3. Karmaşık konuların derinlemesine incelenmesi: Nitelikli veri sağlayarak, insan davranışı gibi karmaşık konuları daha iyi anlamak için kullanılır. 4. Gelecekteki araştırmalara yön verme: Elde edilen bulgular, gelecekteki araştırmalar için yeni yollar açar ve genel teorilere katkıda bulunur. 5. Etik olmayan durumlarda: Hamile kadınlara zararlı maddeler vermek gibi etik olmayan deneylerin yerine, vaka çalışmaları kullanılarak güvenli veriler toplanır. Ayrıca, case-study yöntemi dijital pazarlama, sosyal medya ve diğer çeşitli sektörlerde de yaygın olarak kullanılır.

Kantitatif araştırma yöntemi, sayısal veri toplama ve analiz yöntemleri kullanarak nicel sonuçlar elde etmeyi amaçlayan bir araştırma yaklaşımıdır. Başlıca kantitatif araştırma yöntemleri: - CAWI (Computer-Assisted Web Interviewing): Online anketler yoluyla veri toplama. - CAPI (Computer-Assisted Personal Interviewing): Yüz yüze görüşmelerle veri toplama. - CATI (Computer-Assisted Telephone Interviewing): Telefon görüşmeleri ile veri toplama. Özellikleri: - Büyük örneklem gruplarıyla genelleme yapılabilir. - Verilerin sayısal olması nedeniyle istatistiksel analiz mümkündür. - Sonuçlar genellikle objektiftir.

Kantitatif araştırma yöntemi, sayısal veri toplama ve analiz yöntemleri kullanarak nicel sonuçlar elde etmeyi amaçlayan bir araştırma yaklaşımıdır. Başlıca kantitatif araştırma yöntemleri: - CAWI (Computer-Assisted Web Interviewing): Online anketler yoluyla veri toplama. - CAPI (Computer-Assisted Personal Interviewing): Yüz yüze görüşmelerle veri toplama. - CATI (Computer-Assisted Telephone Interviewing): Telefon görüşmeleri ile veri toplama. Özellikleri: - Büyük örneklem gruplarıyla genelleme yapılabilir. - Verilerin sayısal olması nedeniyle istatistiksel analiz mümkündür. - Sonuçlar genellikle objektiftir.

Hipotezi test etmek için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Hipotezlerin Formüle Edilmesi: Sıfır hipotezi (H0) ve alternatif hipotez (H1) oluşturulur. 2. Veri Toplama: Hipotezleri test etmek için ilgili veriler toplanır. 3. Veri Analizi: Toplanan veriler, hipotezin doğruluğunu değerlendirmek için istatistiksel analiz yöntemlerine tabi tutulur. 4. Sonuçların Yorumlanması: İstatistiksel analiz sonuçları yorumlanır ve hipotezin desteklenip desteklenmediği belirlenir. 5. Pratik Sonuç: Elde edilen bulgular, araştırmanın amacına göre uygulamaya geçirilir.

Monografik yöntem, bir konu, olay, kişi veya grup üzerine derinlemesine ve ayrıntılı bir inceleme yapmayı amaçlayan bir araştırma yöntemidir. Bu yöntemde: - Tekil odak vardır, yani tek bir konuya yoğunlaşılır. - Kapsamlı literatür taraması yapılır, mevcut araştırmalar ve literatür gözden geçirilir. - Farklı disiplinlerin perspektifinden inceleme yapılabilir. - Nitel ve nicel veriler kullanılabilir, örneğin mülakatlar, gözlemler, anketler ve istatistiksel analizler. Monografik yöntem, sosyal bilimler, edebiyat, tarih ve sanat gibi alanlarda yaygın olarak kullanılır.

Monografi ve vaka analizi arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Monografi: Bir olay, olgu, kurum veya kuruluşu olduğu gibi tanıtmaya yarayan bir araştırma türüdür. 2. Vaka Analizi: Gerçek veya kuramsal iş durumlarını temel alan ve veriler içeren çalışmalara verilen isimdir.

Nicel araştırma genellikle geniş örneklemlerle çalışır. Bu nedenle, geniş olarak değerlendirilebilir.

Yapay zeka kapsamlı araştırma, büyük miktarda veriyi hızlı ve verimli bir şekilde analiz ederek derinlemesine içgörüler elde etmeyi amaçlayan bir araştırma yöntemidir. Bu tür araştırmalar genellikle aşağıdaki bileşenleri içerir: Veri Toplama ve İşleme: Yapay zeka algoritmaları, çeşitli kaynaklardan veri toplar ve bu verileri yapılandırarak anlamlı kalıpları ve korelasyonları belirler. Otomatik Literatür Taraması: İlgili bilimsel makaleleri ve kaynakları otomatik olarak tarayarak literatür incelemesini hızlandırır. Kişiselleştirilmiş Öğrenme: Öğrencilerin öğrenme modellerini analiz ederek özel geri bildirim ve destek sağlar. Simülasyon ve Modelleme: Karmaşık modeller ve simülasyonlar oluşturarak olguları inceler ve tahmin eder. Yapay zeka kapsamlı araştırmaları, akademik çalışmalarda, ilaç keşfinde, robotik ve otomasyon alanlarında ve daha birçok alanda kullanılmaktadır.

Online meta-analiz yapmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Araştırma Sorusunun Belirlenmesi: Ne öğrenmek istendiğinin ve hangi çalışmaların dahil edileceğinin netleştirilmesi. 2. Literatür Taraması: PubMed, Google Scholar gibi kaynaklarda detaylı bir arama yapılması. 3. Dahil Etme ve Dışlama Kriterlerinin Belirlenmesi: Hangi çalışmaların alınacağının ve hangilerinin hariç tutulacağının belirlenmesi. 4. Veri Ekstraksiyonu: Seçilen çalışmalardan örneklem büyüklükleri, etki büyüklükleri gibi etkili ve gerekli bilgilerin toplanması. 5. Etki Büyüklüklerinin Hesaplanması: Her bir çalışmanın etkisinin ne kadar olduğunun belirlenmesi. 6. İstatistiksel Analiz: Sabit etkiler modeli mi yoksa rastgele etkiler modelinin mi kullanılacağına karar verilmesi. 7. Heterojenlik Değerlendirmesi: Çalışmalar arasında ne kadar fark olduğunun ve benzer sonuçlar verip vermediklerinin incelenmesi. 8. Sonuçların Yorumlanması: Genel etki büyüklüğünün ve yayın yanlılığının değerlendirilmesi. Meta-analiz için kullanılabilecek online programlar şunlardır: - RevMan: Cochrane tarafından geliştirilmiş, tıp alanında sıkça kullanılır. - Comprehensive Meta-Analysis (CMA): Sürükle-bırak kolaylığıyla çalışır, yeni başlayanlar için idealdir. - R (metafor ve meta paketleri): Kod yazmayı bilenler için esnek ve güçlü bir seçenektir. - Stata: Akademik araştırmalarda gelişmiş istatistiksel analizler için tercih edilir.

Deneysel desen türleri genel olarak dört ana başlık altında toplanır: 1. Zayıf deneysel desenler. 2. Yarı deneysel desenler. 3. Gerçek deneysel desenler. 4. Faktöryel desenler.