Tezde Etki Büyüklüğü Nasıl Raporlanır? APA 7

Bir sonucun p < .05 olması, bulgunun araştırma açısından güçlü veya anlamlı olduğu anlamına gelmez. Özellikle tez savunmalarında ve hakem değerlendirmelerinde sorulan asıl soru şudur: “Bulduğunuz fark ya da ilişki ne kadar büyük?” Tezde etki büyüklüğü nasıl raporlanır sorusunun yanıtı, yalnızca bir katsayı yazmaktan ibaret değildir; doğru ölçüyü seçmeyi, güven aralığını sunmayı ve sonucu araştırma bağlamında yorumlamayı gerektirir.

Etki büyüklüğü, örneklem sayısından görece bağımsız biçimde farkın, ilişkinin veya model etkisinin düzeyini gösterir. Büyük örneklemlerde çok küçük etkiler istatistiksel olarak anlamlı çıkabilir. Küçük örneklemlerde ise teorik ve uygulamalı açıdan değerli bir etki anlamlılık eşiğine ulaşmayabilir. Bu nedenle iyi bir bulgular bölümü, p değerini etki büyüklüğü ve mümkünse yüzde 95 güven aralığıyla birlikte sunar.

Etki büyüklüğünü testten önce değil, araştırma sorusundan seçin

Doğru raporlama, analiz çıktısındaki ilk katsayıyı almakla başlamaz. Önce bağımlı değişkenin türüne, araştırma desenine ve kurduğunuz hipoteze bakmalısınız. İki grubun ortalamasını karşılaştırıyorsanız standartlaştırılmış ortalama farkı; iki sürekli değişkenin ilişkisini inceliyorsanız korelasyon katsayısı; kategorik değişkenleri karşılaştırıyorsanız ilişki katsayısı daha anlamlı olacaktır.

Bu seçim, araştırma sorusunun okur tarafından doğru anlaşılmasını da sağlar. Örneğin eğitim düzeyi ile tutum puanı arasındaki fark için Cohen’s d mantıklıyken, cinsiyet ile tercih edilen ürün kategorisi arasındaki ilişki için Cramer’s V daha uygundur. Aynı veri setinde birden fazla etki büyüklüğü hesaplanabilir; ancak her birinin hangi soruyu yanıtladığı açık olmalıdır.

Sık kullanılan analizler için uygun ölçüler

Bağımsız örneklemler t testi için genellikle Cohen’s d raporlanır. Grupların örneklem büyüklükleri küçükse veya düzeltme tercih ediliyorsa Hedges’ g daha uygun bir seçenek olabilir. Eşleştirilmiş örneklemler t testinde ise kullanılan standart sapmaya göre d değerinin farklı versiyonları vardır. Bu nedenle “Cohen’s d hesaplandı” demek yerine, mümkünse hangi yaklaşımın kullanıldığı yöntem bölümünde belirtilmelidir.

Tek yönlü ya da faktöriyel ANOVA’da eta kare (η²) ve kısmi eta kare (partial η²) yaygındır. Ancak bunlar aynı değer değildir. Kısmi eta kare, ilgili etkinin diğer model etkileri kontrol edildiğinde açıkladığı varyansı ifade eder ve özellikle faktöriyel desenlerde sık kullanılır. Araştırma alanınızda beklenti varsa omega kare (ω²) da daha temkinli bir tahmin sunabilir. Hangi ölçünün kullanılacağı, alan yazınındaki yerleşik uygulamaya ve analizin yapısına bağlıdır.

Korelasyon analizinde Pearson’ın r veya varsayımlar karşılanmıyorsa Spearman’ın ρ katsayısı zaten etki büyüklüğünü ifade eder. Doğrusal regresyonda modelin açıkladığı varyans için R² ve düzeltilmiş R², belirli bir yordayıcının özgül katkısı için ise f² değerlendirilebilir. Regresyon tablosunda standartlaştırılmamış B, standartlaştırılmış β, standart hata, t, p ve güven aralığını birlikte vermek, katsayıların hem birimsel hem karşılaştırmalı anlamını görünür kılar.

Ki-kare analizinde 2 x 2 tablolar için phi (φ), daha büyük çapraz tablolar için Cramer’s V tercih edilir. Lojistik regresyonda odds ratio, yani olasılık oranı, özellikle uygulamalı yorum için önemlidir. Odds ratio tek başına yeterli değildir; yüzde 95 güven aralığı verilmeden etkinin belirsizliği görülemez.

APA 7’de etki büyüklüğü raporlama biçimi

APA 7 yaklaşımında temel ilke, test istatistiğini, serbestlik derecesini, anlamlılık düzeyini, etki büyüklüğünü ve uygun olduğunda güven aralığını aynı raporlama akışı içinde vermektir. Değerlerin sadece tabloya konulması, metindeki yorumu gereksiz kılmaz. Okur, hangi grubun daha yüksek olduğunu veya ilişkinin yönünü metinden hemen anlayabilmelidir.

Bağımsız gruplar t testi için örnek bir raporlama şu biçimde yazılabilir:

“Deney grubunun başarı puanları (Ort. = 78.40, SS = 9.10), kontrol grubunun puanlarından (Ort. = 72.15, SS = 10.02) anlamlı düzeyde daha yüksektir, t(98) = 3.28, p = .001, Cohen’s d = 0.66, %95 GA [0.25, 1.06].”

Bu cümlede yalnızca anlamlılık değil, farkın yönü, ham ortalamalar, etkinin standardize edilmiş düzeyi ve tahminin belirsizliği de görünür durumdadır. Güven aralığı genişse, etki büyüklüğü tahmininin kesinliği konusunda daha ihtiyatlı bir dil kullanmak gerekir.

Korelasyon için örnek ifade şöyledir:

“Akademik öz yeterlik ile araştırma motivasyonu arasında pozitif yönlü, orta düzeyde bir ilişki bulunmuştur, r(148) = .42, p < .001, %95 GA [.28, .53].”

ANOVA’da ise yalnızca “anlamlı fark bulundu” ifadesi eksik kalır. Örneğin: “Öğrenme stratejisi puanları sınıf düzeyine göre anlamlı biçimde değişmiştir, F(2, 177) = 6.84, p = .001, partial η² = .07.” Ardından farkın hangi gruplar arasında olduğunu post-hoc sonuçlarıyla açıklamak gerekir. Genel etkinin büyüklüğü ile ikili karşılaştırmalardaki farkların büyüklüğü aynı şey değildir; gerekiyorsa her ikisi de ayrı biçimde raporlanmalıdır.

Etki büyüklüğünü yorumlarken eşiklere bağımlı kalmayın

Cohen’in küçük, orta ve büyük etki için önerdiği eşikler pratik bir başlangıç noktasıdır. Örneğin Cohen’s d için .20, .50 ve .80; korelasyon için .10, .30 ve .50 değerleri sıklıkla referans alınır. Ancak bu sınırlar evrensel karar kuralları değildir. Klinik bir çalışmada küçük görünen bir etki, geniş bir nüfusta önemli bir sonuç doğurabilir. Eğitim araştırmasında ise .30 düzeyindeki bir etki, müdahalenin maliyeti ve uygulanabilirliğiyle birlikte değerlendirilmelidir.

Bu nedenle “etki orta düzeydedir” cümlesini tek başına bırakmayın. Etkinin hangi ölçekte, hangi gruplar arasında ve araştırma probleminiz bakımından ne anlama geldiğini belirtin. Ayrıca bulgunuzu benzer çalışmaların sonuçlarıyla karşılaştırmak, yorumunuzu daha savunulabilir hale getirir. Alan yazında tipik etkiler düşükse, .25’lik bir değer beklenenden daha anlamlı olabilir.

Tabloda hangi bilgileri göstermelisiniz?

Bulgular tablosu, metni tekrar eden bir çıktı görüntüsü olmamalıdır. Okurun analizi hızlıca kontrol edebilmesini sağlayan seçilmiş bilgileri içermelidir. Grup karşılaştırmalarında grup başına örneklem sayısı, ortalama, standart sapma, test istatistiği, serbestlik derecesi, p ve etki büyüklüğü verilebilir. Regresyon tablolarında ise B, SH, β, t, p, güven aralığı ve model düzeyinde R² gibi göstergeler yer almalıdır.

Tablo notları özellikle değerlidir. Kısaltmaların ne anlama geldiği, güven aralığının düzeyi ve kullanılan etki büyüklüğü türü burada açıklanabilir. Örneğin “GA = güven aralığı; partial η² = kısmi eta kare” şeklindeki kısa bir not, tablonun bağımsız okunabilirliğini artırır. Ondalık basamak sayısını tüm tabloda tutarlı kullanın; çoğu durumda iki ondalık basamak yeterlidir, fakat çok küçük p değerleri için APA biçimine uygun gösterim tercih edilmelidir.

Sık yapılan raporlama hataları

En yaygın hata, p değerini etki büyüklüğü gibi yorumlamaktır. p = .001 sonucu, etkinin büyük olduğunu değil, gözlenen verinin sıfır etki varsayımıyla ne kadar uyumlu olduğunu gösterir. İkinci hata, SPSS çıktısında görülen her “eta squared” veya “R square” değerini bağlamdan bağımsız yazmaktır. Çıktıdaki ölçünün modeliniz için hangi anlamı taşıdığını doğrulamak gerekir.

Bir diğer sorun, yalnızca standartlaştırılmış katsayılarla yorum yapmaktır. β katsayısı yordayıcıların göreli ilişkisini gösterebilir; fakat uygulamada bir birimlik değişimin sonucu ne kadar değiştirdiğini görmek için B katsayısı da gereklidir. Son olarak, güven aralığı olmadan kesin ifadeler kullanmak, özellikle küçük örneklemli çalışmalarda gereğinden güçlü bir yorum oluşturabilir.

Analiz çıktısını tez diline dönüştürmeden önce kontrol edin

Raporlamadan önce analiz varsayımlarını, örneklem büyüklüğünü, eksik veri uygulamasını ve kullanılan testi yeniden kontrol edin. Etki büyüklüğü doğru testten türetilmemişse, biçimsel olarak kusursuz bir APA cümlesi bile metodolojik sorunu çözmez. Özellikle aracılık, düzenleyicilik, çoklu regresyon ve yapısal eşitlik modellerinde doğrudan, dolaylı ve toplam etkilerin birbirinden ayrılması gerekir.

Bu aşamada doktora düzeyinde metodolojik gözden geçirme, öğrencinin kendi çıktısını anlaması ve danışman sorularına hazırlıklı olması açısından yararlı olabilir. Akademik Analiz yaklaşımında amaç, araştırmacının analiz mantığını, etki büyüklüğü seçimini ve raporlama kararını adım adım kavrayarak kendi çalışmasını savunabilmesidir.

Etki büyüklüğünü doğru raporlamak, bulgularınıza sonradan eklenen teknik bir ayrıntı değildir. Araştırmanızın gerçek dünyadaki ağırlığını görünür kılan unsurdur. Her sonuç cümlesinde şu soruyu sormak, daha güçlü bir tez bölümü oluşturur: “Bu bulgu istatistiksel olarak anlamlı olmanın ötesinde, ne kadar anlamlı?”