"Anlamlı fark bulundu", "p < 0,05" ve kesin bir yargı.
Etkinin büyüklüğü, güven aralığı, hipotezin veri toplanmadan önce yazılıp yazılmadığı.
Sınanabilir bir hipotez nasıl kurulur ve bir testin sonucu doğru nasıl okunur?
Popülasyon, müdahale, karşılaştırma, sonuç. Gözlemsel çalışmada müdahale yerine maruziyet gelir (PECO).
Bağlamı, boşluğu ve önemi.
Bilimsel kanıt, uzman deneyimi ve sporcunun değerleri.
"Bu yeni ısınma bizi daha hızlı yapar."
Kim? Ne kadar? Neye göre? Belli değil. Yanlış olduğunu gösterecek bir sonuç da tanımlı değil.
"U17 futbolcularda 6 haftalık dinamik ısınma programı, statik germe ısınmasına göre 30 m sprint süresini kısaltacaktır."
Kim, ne, neye karşı, hangi ölçüm: hepsi belli. Sprint süresi kısalmazsa hipotez desteklenmez.
Değişkenler arasındaki ilişki hakkında sınanabilir önerme.
"Fark ya da ilişki yoktur." İstatistik bunu sınar.
"Fark ya da ilişki vardır."
Farkın yönü söyleniyor mu ("artırır") yoksa söylenmiyor mu ("etkiler")?
Yanlışlıkla "fark var" deme riskine koyduğumuz üst sınır; çoğunlukla .05.
Doğru kabul edilen ama çalışmada sınanmayan şey.
Araştırmacının kontrolü dışındaki zayıflık.
Araştırmacının bilinçli kapsam kararı.
Popülasyon, sonucun geçerli olmasını istediğiniz herkestir: Türkiye'deki tüm U17 futbolcular. Örneklem, gerçekten ölçtüğünüz küçük gruptur: 40 futbolcu.
Sonucu etkilediği düşünülen şey: dinamik ısınma mı, statik germe mi. Araştırmacı bunu seçer, sporcu seçmez.
30 m sprint süresi. Ali'nin süresi ısınma türüne "bağlı" olarak değişiyor mu diye bakılır.
Yeni yöntemi almayıp her zamanki yöntemle devam eden grup. Plasebo, etkisiz ama aynı görünen uygulamadır (şeker hap gibi).
Akademik tanım, dört özellik, dört parça ve yaygın hatalar.
Hipotezi, "iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişki hakkında yapılan, kavramsal ve tahmini bir önerme" olarak tanımlar.
Hipotez, araştırmacının değişkenler arasında beklediği ilişkiyi önceden bildirdiği, sayısal olarak test edilebilir tahminidir.
İyi bir hipotez yanlışlanabilir olmalıdır — reddedilme ihtimali olmayan bir iddia, bilimsel hipotez sayılmaz.
Araştırma sorusunu sorduktan sonra bilimsel sürecin bir sonraki adımı, bu soruya olası bir cevap önermektir — havada duran bir iddia değil, mevcut teoriye dayanan bir öngörüdür.
Hipotezi destekleyecek veya çürütecek veriyi toplamak mümkün olmalıdır.
Değişkenlerin birbirini nasıl etkileyeceğini net biçimde ifade eder.
Anlaşılır, basit, tek bir anlama gelecek şekilde yazılır.
Mantıksal bir teorik çerçeveden türetilir; keyfi bir iddia değildir.
C'de katılımcı, müdahale, karşılaştırma, ölçülecek sonuç ve beklenen yön açık; veriyle desteklenebilir ya da çürütülebilir. A çok geniş, B ölçülemez, D belirsiz.
"Antrenman performansı artırır" bir tahmindir. "8 haftalık pliometrik program voleybolcularda CMJ yüksekliğini kontrol grubuna göre artıracaktır" bir hipotezdir; veri tersini gösterebilir.
Popülasyon, bağımsız değişken, bağımlı değişken ve yön. Biri eksikse hipotez eksiktir.
"Sporcular daha mutlu olacak" ölçülemez; "bazı sporcularda biraz gelişme" muğlaktır. Bunlar hipotez sayılmaz.
Yanlışlanabilir: veriyle yanlış olduğu gösterilebilen. Pliometrik antrenman: sıçrama ve sekme hareketlerine dayalı antrenman. CMJ (karşı hareketli sıçrama): önce çömelip sonra yukarı sıçrama; yüksekliği cm ile ölçülür. Teorik çerçeve: hipotezin dayandığı kuram ve önceki bulgular.
Sıfır ve alternatif hipotez, α, red bölgesi, p değeri, yönlü ve yönsüz hipotez.
Şüphelendiğiniz şeyin tersi: "hile yok, fark yok." Test bu iddiayı doğruymuş gibi kabul ederek başlar.
Adil parada 10 atışta bir yüzün 9 ya da 10 kez gelme olasılığı 22/1024, yani yaklaşık %2,1. Bu sayıya p denir.
Çoğunlukla %5 (.05). p, α'dan küçükse "bu para şüpheli" deriz ve H₀'ı reddederiz. Burada %2,1 < %5.
Gerçekten adil paralarda da 20'de bir kez yanlış alarm çıkabilir. α, bu yanlış alarmın üst sınırıdır.
%2,1, "para %97,9 hileli" demek değildir. Yalnızca para adil olsaydı bu kadar uç bir sonucun ne kadar nadir görüleceğini söyler.
Değişkenler arasında hiçbir ilişki veya gruplar arasında hiçbir fark olmadığını iddia eder — "etki yok" durumunu temsil eder.
Araştırmacının tavrı: Çürütülmesini ister.
Örnek: "Pliometrik antrenman ile kuvvet antrenmanı yapan sporcuların dikey sıçrama yükseklikleri arasında anlamlı fark yoktur."
Null hipotezin tam tersini iddia eder — değişkenler arasında bir ilişki veya gruplar arasında bir fark olduğunu öne sürer.
Araştırmacının tavrı: Desteklenmesini umar.
Örnek: "Pliometrik antrenman yapan sporcuların dikey sıçrama yüksekliği, kuvvet antrenmanı yapanlardan anlamlı derecede fazladır."
H₀: 8 haftalık sprint antrenman programının, sporcuların 100 m koşu süreleri üzerinde anlamlı bir etkisi yoktur.
H₁: 8 haftalık sprint antrenman programı, sporcuların 100 m koşu sürelerini anlamlı şekilde değiştirecektir.
H₀: Dinamik ve statik ısınma yapan sporcuların dikey sıçrama performansları arasında fark yoktur.
H₁: Dinamik ve statik ısınma yapan sporcuların dikey sıçrama performansları arasında anlamlı fark vardır.
Boy gibi ölçümlerde çoğu kişi ortada toplanır, uçlara doğru seyrekleşir.
Ali 175 cm: tam ortalamada, z = 0. Veli 189 cm: 175 + 2 × 7, z ≈ +2; kabaca her 40 kişiden biri bu kadar uzun.
z = ±1,96 sınırlarının dışı toplam %5'tir. Bir sonraki görseldeki kırmızı bölgeler bunlardır.
Test istatistiğiniz ortadaki mavi bölgeye düşerse, gözlenen fark H₀ doğruyken de kolayca görülebilecek büyüklüktedir: H₀ reddedilemez. Kırmızı bölgeye düşerse, H₀ doğru olsaydı bu kadar uç bir sonuç görme olasılığı %5'ten az olurdu: H₀ reddedilir. Dikkat: bu, "hipotezimin doğru olma olasılığı %95" demek değildir.
Deney grubunun sıçrama ortalaması 45,2 cm, kontrol grubununki 42,1 cm: fark 3,1 cm.
Fark 3,1 cm, SD 4 cm ise d ≈ 0,78. Yaygın kabul: 0,2 küçük, 0,5 orta, 0,8 büyük.
Örneğin %95 GA: 0,1 ile 6,1 cm. Aralık sıfırı içermiyorsa sonuç p < .05 ile uyumludur.
Alt uç 0,1 cm ise gerçek fark ölçüm hatasından küçük olabilir. "Kesin fark var" demeden önce aralığa bakılır.
"p = .03, yani hipotezim %97 doğru." Hayır: p, H₀ doğruysa bu kadar uç bir sonucun görülme olasılığıdır.
Çok büyük örneklemde önemsiz bir fark da anlamlı çıkabilir. Etki büyüklüğü mutlaka raporlanır (Hafta 11).
Sporcu için anlamlı olan, ölçüm hatasını aşan değişimdir (Hafta 6: en küçük değerli değişim).
Yönlü mü yönsüz mü, α kaç: bunlar veri toplanmadan önce yazılır. Veriye bakıp tek yönlü teste geçmek, sonucu kendine göre ayarlamaktır (Hafta 12: ön kayıt).
"Sıçrama" örneği: deney 45,2 cm, kontrol 42,1 cm, her grupta 15 kişi. p ≈ 0,043, d ≈ 0,78 (orta-büyük).
Kaydırıcıyla kişi sayısını 5'e indirin. Fark aynı; p ne oldu? Neden?
"Küçük fark, dev örneklem" örneğine geçin: 0,4 cm fark, 1000'er kişi. p ≈ 0,025 "anlamlı", ama d ≈ 0,10: önemsiz.
Bir antrenör için hangisi önemli: p mi, 0,4 cm mi? Güven aralığını da okuyun.
Bir fark veya ilişki olduğunu iddia eder ama yönünü belirtmez. Konuda yeterli bilgi/teori olmadığında kullanılır.
Örnek: "Kafein tüketen sporcular ile plasebo tüketen sporcuların reaksiyon süreleri arasında anlamlı bir fark vardır." (Kim daha hızlı, belirtilmiyor.)
Farkın veya ilişkinin yönünü de belirtir. Önceki araştırmalar veya güçlü bir teori belirli bir yönü işaret ettiğinde kullanılır.
Örnek: "Kafein tüketen sporcuların reaksiyon süreleri, plasebo tüketenlerden anlamlı derecede daha hızlıdır." (Kim daha hızlı, belirtiliyor.)
Senaryo 1: Yeni bir antrenman yöntemi geliştirdiniz ama etkisini bilmiyorsunuz → Yönsüz
Senaryo 2: Literatürde protein takviyesinin kas kütlesini artırdığı 20'den fazla çalışmayla gösterilmiş → Yönlü
Senaryo 3: Bazı çalışmalar müziğin performansı artırdığını, bazıları azalttığını gösteriyor → Yönsüz
H₀'ı reddedememek "fark yok" demek değildir. Örneklem küçükse gerçek bir fark gözden kaçabilir. Etki büyüklüğü ve güven aralığı, farkın ne kadar olabileceğini gösterir.
H₀ doğruymuş gibi başlanır. Veri H₀ ile çok uyumsuzsa H₀ reddedilir ve H₁ desteklenir.
α, veriyi görmeden konan eşiktir (çoğunlukla .05). p, H₀ doğruysa bu kadar uç ya da daha uç bir sonucu görme olasılığıdır. p < α ise H₀ reddedilir.
p, hipotezin doğru olma olasılığı değildir ve farkın büyüklüğünü göstermez. p = 0,21, "fark yok" demek değil, "bu veriyle fark gösterilemedi" demektir.
Tip I hata: H₀ doğruyken onu reddetmek (yanlış alarm). Red bölgesi: sonucun düşmesi hâlinde H₀'ın reddedildiği uç kısımlar. Tek yönlü test: yalnızca bir yöndeki farkı arar; çift yönlü test iki yönü de arar. Güven aralığı: gerçek farkın makul olarak bulunabileceği sınırlar.
Doğru kabul edilenler, kontrol edilemeyenler ve bilinçli kapsam kararları.
Varsayımlar, bir araştırmanın yürütülmesi ve sonuçlarının yorumlanması için doğru olduğu kabul edilen ancak çalışmanın kendisi tarafından kanıtlanmayan ifadelerdir. Araştırmanın bağlamını ve sınırlarını belirlemeye yardımcı olurlar.
Dayanılan temel teori veya modelin geçerli olduğu kabul edilir. Örn: Öz Belirleme Kuramı'nın sporcu motivasyonunu açıkladığı varsayılır.
Kullanılan yöntem, ölçüm aracı ve istatistiksel tekniklerin uygun olduğu kabul edilir. Örn: Anketin kaygı düzeyini güvenilir ölçtüğü varsayılır.
Katılımcıların davranışı, dürüstlüğü veya anlama düzeyi hakkındaki varsayımlar. Örn: Anket sorularına dürüstçe cevap verildiği varsayılır.
| Tür | Varsayım İfadesi |
|---|---|
| Teorik | "Sporcu tükenmişliğini açıklayan Smith'in (1986) bilişsel-duyuşsal tükenmişlik modelinin geçerli olduğu varsayılmıştır." |
| Metodolojik | "Polar H10 kalp hızı monitörünün egzersiz sırasında doğru ölçüm yaptığı varsayılmıştır." |
| Metodolojik | "1RM testinin maksimal kuvveti güvenilir şekilde ölçtüğü varsayılmıştır." |
| Katılımcı | "Sporcuların antrenman günlüklerini düzenli ve dürüst bir şekilde doldurduğu varsayılmıştır." |
| Katılımcı | "Katılımcıların test sırasında maksimal çaba gösterdiği varsayılmıştır." |
Test etmediğiniz ama doğru kabul ettiğiniz unsurları belirleyin.
Bu varsayımın araştırmanız için neden önemli olduğunu düşünün.
"Örneklemin hedef popülasyonu temsil ettiği varsayılmıştır."
Varsayımları sınırlılıklarla karıştırmayın: varsayımlar doğru kabul edilenlerdir, sınırlılıklar zayıf yönlerdir. Test edebileceğiniz bir şeyi varsayım olarak yazmayın.
Araştırma deseni, örneklem büyüklüğü, ölçüm araçları ile ilgili kısıtlamalar.
Katılımcı özellikleri (yaş, cinsiyet, deneyim) veya örneklemin homojenliği.
Araştırmacının kontrol edemediği dış faktörler — müsabaka sezonu, hava koşulları.
Araştırmanın süresi veya finansal kaynakların kısıtlı olması.
| Sınırlılık Türü | Örnek |
|---|---|
| Örneklem Büyüklüğü | "Bütçe kısıtları nedeniyle sadece 30 katılımcı dahil edilebildi, bu istatistiksel gücü azaltmış olabilir." |
| Ölçüm Aracı | "Anket yöntemi kullanıldığından, sosyal beğenirlik etkisi sonuçları etkilemiş olabilir." |
| Kesitsel Tasarım | "Tek bir zaman noktasında ölçüm yapıldığından, neden-sonuç ilişkisi kurulamaz." |
| Öz-bildirim | "Beslenme alışkanlıkları öz-bildirimdeydi, bu hatırlama hatasına yol açmış olabilir." |
Dürüst olun ve zayıf yönleri saklamayın; ama "bu nedenle çalışmam değersiz" de demeyin. Sınırlılıklarınızı gelecek araştırmalar için önerilere bağlayın.
Sınırlamalar, araştırmacının kontrolü dahilinde olan ve çalışmanın kapsamını daraltmak için alınan kararlardır. Belirli bir popülasyonu, coğrafi alanı, zaman dilimini veya araştırma yöntemini seçmek birer sınırlamadır — araştırmanın "ne hakkında" ve "ne hakkında değil" olduğunu belirlerler.
"Çalışma sadece futbolcuların performansını inceleyecektir, diğer takım sporları dahil edilmeyecektir."
"Araştırma, 18-22 yaş arası erkek üniversite sporcuları ile sınırlı olacaktır."
"Veri toplama, sadece Ankara ilindeki spor kulüplerinden yapılacaktır."
Kontrol: Araştırmacının kontrolü dışında
Doğası: Zayıf yönler, kısıtlar
Zamanlama: Çalışma sırasında ortaya çıkar
Örnek: "Kaynak yetersizliği nedeniyle sadece 25 katılımcı dahil edilebildi" — istenmeyen kısıt.
Kontrol: Araştırmacının bilinçli seçimi
Doğası: Kapsam tanımı, odaklanma
Zamanlama: Başlangıçta belirlenir
Örnek: "Çalışma elit sporcularla sınırlandırıldı" — bilinçli seçim.
1. "Sadece erkek sporcular çalışmaya dahil edildi" → SINIRLAMA — bilinçli seçim
2. "Pandemi nedeniyle laboratuvar testleri yapılamadı" → SINIRLILIK — kontrol dışı engel
3. "Çalışma kapsamı sadece futbol ile sınırlandırıldı" → SINIRLAMA — araştırmacının kararı
4. "Küçük örneklem büyüklüğü istatistiksel gücü azalttı" → SINIRLILIK — istenmeyen kısıt
Sınırlamalar = neyi KAPSAMADIM (ne hakkında değil); Sınırlılıklar = neyi YAPAMADIM (zayıf yönler). Bütçe azlığı bir sınırlılıktır, sadece İstanbul'da çalışmak bir sınırlamadır.
"Sadece İstanbul'da veri toplandı" kontrolünüzdedir ve bilinçli bir kapsam seçimidir → Sınırlama. "Pandemi nedeniyle laboratuvar kapalıydı" kontrolünüz dışındadır → Sınırlılık. "Katılımcıların dürüst cevap verdiği" ise kontrolünüzde değil ama test de etmediniz, sadece doğru kabul ettiniz → Varsayım.
Sınamadığınız ama doğru saydığınız şey: "Katılımcıların testte maksimal çaba gösterdiği varsayılmıştır."
Bütçe yetmedi, yalnızca 25 kişi bulunabildi, pandemi laboratuvarı kapattı. İstenmeyen ama dürüstçe yazılması gereken kısıtlardır.
Yalnızca 18–22 yaş erkek üniversite sporcuları, yalnızca Ankara. Başta bilerek seçilir.
Kesitsel tasarım: herkesin tek seferde ölçüldüğü çalışma; zamanla değişimi göstermez. Öz-bildirim: bilginin kişinin kendi ifadesiyle alınması (anket, günlük). Sosyal beğenirlik: insanların olumlu görünecek cevabı verme eğilimi. İstatistiksel güç: gerçekte var olan bir farkı yakalama olasılığı; küçük örneklemde düşer.
Güncel tartışma, mitler, Performans Merkezi, görev ve tartışma.
p, H₀ doğru olsaydı bu kadar uç bir sonucun görülme olasılığıdır; hipotezin doğruluk olasılığı değildir.
Kanıt yetersizse H₀ reddedilemez; bu, H₀'ın doğru olduğunun kanıtı değildir.
Çok büyük örneklemde önemsiz bir fark da anlamlı çıkabilir; etki büyüklüğü de raporlanır.
Yön ve α veri toplanmadan önce yazılır; sonradan değiştirmek sonucu kendine göre ayarlamaktır.
Sayfada ICC 0,93–0,99 (elektronik mat).
Aç → TestSayfada ICC 0,94–0,99 (Jamar dinamometre).
Aç → TestSayfada ICC 0,93–0,97.
Aç → İstatistikİstatistik dersindeki ayrıntılı anlatım.
Aç → HesaplayıcıICC, ölçüm hatası; Hafta 6'nın aracı.
Aç → TestSayfadaki güvenirlik bilgisini bulun.
Aç →Yönlü mü yönsüz mü? Dört parça: kim, ne, hangi sonuç, beklenen yön.
Aynı soruyu iki hipotez olarak yazın.
Birer tane: neyi doğru kabul ediyorsunuz, neyi kontrol edemiyorsunuz?
"p < … ve d ≥ … ise uygulamayı öneririz."
| Ölçüt | 1 · Gelişiyor | 2 · Yetkin |
|---|---|---|
| Hipotez | Hipotez var, dört parçadan biri eksik. | Popülasyon, bağımsız ve bağımlı değişken ile yön eksiksiz; H₀ ve H₁ doğru yazılmış. |
| Yön kararı | Yönlü ya da yönsüz seçilmiş, gerekçesiz. | Seçim literatürden bir kaynakla gerekçelendirilmiş. |
| Varsayımlar | Varsayımlar yazılmış, güvenirlik değeri yok. | Biri testin güvenirliği olan iki varsayım; değer ve kaynak test sayfasından alınmış. |
| Sınırlılık ve sınırlama | Kavramlar karıştırılmış. | İkişer sınırlılık ve sınırlama doğru ayrılmış; her birinin yanında "kontrolümde mi?" yanıtı var. |
Arkadaşınızın görevine bir güçlü yön ve bir somut geliştirme önerisi yazın. Puan, önerinin gerekçesini göstermek içindir.
Bu değişiklik neden bir tercih değil, sonucu ayarlama olur?
Yön kararı ne zaman ve hangi gerekçeyle verilir? Ön kayıt ne sağlar? (Hafta 12)
p = 0,07 sonucunu etki büyüklüğü ve güven aralığıyla nasıl dürüstçe yazarsınız?
"Herkes böyle yapıyor. Anlamlı çıkmazsa tezin değersiz olur."
Arkadaşınızın kaygısını anlayan ama sonucun dürüst raporunu savunan iki cümle.
1. H₀ genellikle neyi söyler?
Sıfır hipotezi "fark yok" der; istatistiksel test bunu sınar.
2. p < 0,05 ama d = 0,10. En doğru yorum?
Çok büyük örneklemde çok küçük farklar da "anlamlı" çıkar; etki büyüklüğü farkın önemini gösterir.
Ana akışta anlatılanların başka biçimde yinelenmesi; derste atlanabilir, evde okunabilir.
Bu dört kutudan biri eksik olduğunda hipotez zayıflar — popülasyon belirtilmemişse kime genellenir bilinmez, yön belirtilmemişse yönsüz bir hipoteze dönüşür, bağımlı değişken belirsizse "nasıl ölçeceğim?" sorusu cevapsız kalır.
"Antrenman performansı artırır." Hangi antrenman? Hangi performans?
"Sporcular daha mutlu olacaktır." "Mutluluk" nasıl ölçülecek?
Bir hipotezde 2-3 değişkenden fazlası kontrolü zorlaştırır.
"Bazı sporcular", "biraz artacak" gibi muğlak ifadelerden kaçının.
Yönlü hipotezde red bölgesi tek uca yığıldığı için, o yöndeki bir etkiyi yakalamak istatistiksel olarak daha kolaydır — ama etki beklenenin tersi yönde çıkarsa, red bölgesi orada olmadığı için H₀ reddedilemez. Bu yüzden yön tahmini güçlü bir teorik gerekçeye dayanmalıdır.
Tüm hipotezler sayıldığında geleneksel makalelerde hipotezlerin %79'u desteklenmiş.
Kayıtlı raporlarda oran %54; fark anlamlı (p < .001).
Sonuca bakılmadan kabul edilen makalelerde "hipotez doğrulandı" daha az. Yalnız kayıtlı rapor sayısı henüz az (10 çalışma, 41 hipotez).
Bu haftanın H₀/H₁ mantığıyla açıklayın: bir alanda hipotezlerin %79'u destekleniyorsa bu bize ne söyler, ne söylemez? Kendi projenizi kayıtlı rapor olarak planlasaydınız neyi önceden yazardınız?
2006 makalenin yalnız 201'i önceden kaydedilmişti.
Ön kayıtlı çalışmalarda hipotez %45, ön kaydı olmayanlarda %56 oranında desteklendi.
Hipotezli 134 ön kayıtlı çalışmanın 93'ünde kayıtta hipotez yoktu ya da yayımlanan hipotez farklıydı.