Büyük bir yüzde ve kalabalık bir katılımcı sayısı.
Katılanlar kim? Ürünün takipçileri mi, rastgele seçilmiş sporcular mı? Sonuç kime genellenebilir?
Kimi ve kaç kişiyi ölçmeliyiz ki sonuç anlamlı olsun?
r yalnızca iki ölçümün birlikte değişmesine bakar, aradaki sistematik farkı görmez; ICC ölçümlerin uyumunu değerlendirir.
SEM ölçümün gürültüsüdür (testin biriminde), MDC gerçek değişim eşiğidir, SWC sahada anlamlı en küçük farktır.
Her veritabanı farklı dergileri kapsar. Tıp veritabanlarına SPORTDiscus ve Türkçe kaynaklar eklenir.
Sonucu söylemek istediğiniz bütün grup: örneğin Türkiye'deki tüm U17 futbolcular.
Gerçekten ölçtüğünüz küçük grup. İyi seçilmişse bütünü yansıtır.
Karıştırmadan yüzeyden alırsanız yanılırsınız. Yalnızca kendi takımınızı ölçmek, yüzeyden kaşık almaktır.
Sonuçların genellenmek istendiği bütün grup.
Evrenden seçilip ölçülen grup.
Evrenin gerçek değeri (μ) ve örneklemden hesaplanan tahmini (x̄).
Herkesin seçilme şansı bilinir: rastgele, tabakalı, küme.
Ulaşılabilene ulaşmak; hızlıdır ama genellemesi zayıftır.
Farkın ne kadar büyük olduğu (ör. Cohen d).
Gerçekten var olan bir etkiyi yakalama olasılığı; çoğunlukla %80 hedeflenir.
Örneklemin evreni sistematik olarak yanlış yansıtması.
3.500 halterciyi tek tek ölçseniz squat 1RM ortalaması 140 kg çıksın (örnek sayı). Kimse hepsini ölçemediği için bu sayı bilinmez; simgesi μ.
210 sporcuyu ölçtünüz, ortalama 137 kg çıktı. Bu sayı μ'nün tahminidir; simgesi x̄.
137 ile 140 arasındaki 3 kg, kurayla kimin seçildiğinden gelir. Başka 210 kişi 142 verebilirdi. Kişi sayısı arttıkça bu sapma küçülür.
Yalnızca elit kulüplerden seçerseniz ortalama hep 155 civarı çıkar. Kişi sayısını artırmak bunu düzeltmez; seçim yöntemi düzeltir.
Evren-örneklem ilişkisi, karşılaştırma ve neden örneklem.
Bilimsel araştırmaların temel hedeflerinden biri, belirli bir grup hakkında bilgi edinip bu bilgiyi daha geniş bir gruba genellemektir. Bu süreçte "evren" ve "örneklem" merkezi rol oynar (Creswell & Creswell, 2023; Fraenkel, Wallen & Hyun, 2023).
Araştırmacının ilgilendiği ve sonuçları genellemek istediği tüm bireylerin/olayların oluşturduğu büyük grup. Sonlu (Türkiye'deki tüm lisanslı halterciler) ya da sonsuz (bir cirit atıcısının yapabileceği tüm atışlar) olabilir.
Evrenden belirli yöntemlerle seçilen ve evreni temsil ettiği varsayılan daha küçük alt grup. Araştırma genellikle bu grup üzerinde yürütülür.
| Özellik | Evren (Population) | Örneklem (Sample) |
|---|---|---|
| Ölçülen Değerin Adı | Parametre — genellikle kesin bilinmez | İstatistik — hesaplanabilir, parametreyi tahmin eder |
| Maliyet / Zaman | Çok yüksek, çoğu zaman ulaşılamaz | Yönetilebilir, pratik olarak uygulanabilir |
| Spor Bilimleri Örneği | Dünyadaki tüm elit halterciler | 2025-2026 sezonunda 3 kulüpten 45 halter sporcusu |
Halter: Bir araştırmacı, Türkiye'deki tüm lisanslı halter sporcularında (evren, N ≈ 3.500) squat derinliği ile bel ağrısı ilişkisini incelemek istiyor; tüm evrene ulaşmak imkânsız olduğundan 6 ilden tabakalı örnekleme ile seçilen 210 sporcu (n = 210) üzerinde çalışıyor.
Yüzme: Bir antrenör, 12 yaş altı tüm yüzücülerin (evren) 100 m serbest stil performansı hakkında sonuç çıkarmak istiyor, ancak sadece kendi kulübündeki 30 yüzücüden (örneklem) veri topluyor — örneklemin evreni ne kadar iyi temsil ettiği, genellenebilirliği doğrudan belirler.
Tüm evreni incelemek genellikle çok pahalıdır
Tüm evreni incelemek çok zaman alabilir
Bazı durumlarda tüm evrene ulaşmak fiziksel olarak imkânsızdır
Küçük, iyi yönetilen bir örneklemden daha kaliteli ve detaylı veri toplanabilir
Örneklemin küçük olması avantaj değildir — asıl amaç, evreni tarafsız biçimde temsil eden, doğru yöntemle seçilmiş bir örneklem elde etmektir. Büyüklük tek başına temsil gücünü garanti etmez.
Evren, sonucu söylemek istediğiniz bütün gruptur; örneklem, gerçekten ölçtüğünüz küçük kısmıdır.
Örneklemden hesaplanan ortalama, evrenin gerçek ortalamasının tahminidir. Başka kişiler seçseniz biraz farklı çıkardı.
Doğru seçilmiş küçük örneklem işe yarar; büyük ama yanlış seçilmiş örneklem yanıltır.
Evren (population): sonucu genellemek istediğiniz bütün grup. Örneklem (sample): evrenden seçilip ölçülen grup. Parametre: evrenin gerçek değeri. İstatistik: örneklemden hesaplanan değer. Genelleme: bulguyu ölçülmeyen kişiler için de geçerli saymak. Yanlılık: seçimin sistematik olarak bir yöne kayması.
Olasılıklı ve olasılıksız yöntemler, tabakalı vaka, kartopu.
1.000 isim kâğıda yazılır, torbadan 50 tanesi çekilir. Herkes eşit şansla ve diğerlerinden bağımsız seçilir.
Liste sıralıdır. k = 1.000 ÷ 50 = 20. Rastgele bir başlangıç (7'nci kişi) seçilir, sonra her 20'nci kişi alınır: 7, 27, 47...
Evrende 600 erkek, 400 kadın var; tabaka = cinsiyet. 30 erkek ve 20 kadın seçilir, her grupta kura çekilir. Her grup oranı kadar temsil edilir.
40 kulüp var, her birinde 25 sporcu. Kurayla 2 kulüp seçilir ve içlerindeki herkes ölçülür: 2 × 25 = 50 kişi.
Her birimin eşit ve bağımsız seçilme şansı vardır (kura, rastgele sayı tablosu)
Rastgele başlangıç + her k'ıncı birim seçilir (k = N/n)
Evren homojen alt gruplara (tabaka) ayrılır, her tabakadan orantılı seçim yapılır
Doğal kümeler (okul, kulüp) rastgele seçilir, kümenin tamamı örnekleme dahil edilir
Dört yöntem de evrendeki her birimin örnekleme seçilme olasılığının sıfırdan büyük ve bilinir olmasını garanti eder — bu, bulguların evrene genellenebilmesinin ön koşuludur.
| Yöntem | Seçim Mantığı | Spor Bilimleri Örneği | Ana Sınırlılık |
|---|---|---|---|
| Basit Rastgele | Kura/rastgele sayı ile her birime eşit şans | Bir ilin yüzücü listesinden rastgele 100 kişi | Büyük evrende tam liste bulmak zor |
| Sistematik | Rastgele başlangıç + her k'ıncı birim | 2000 maratoncu listesinden her 10. koşucu | Listede gizli döngüsel örüntü riski |
| Tabakalı | Alt gruplara ayır, her tabakadan orantılı seç | Liginde pozisyona göre orantılı seçim | Tabaka değişkenlerinin önceden bilinmesi gerekir |
| Küme | Doğal kümeler seç, kümenin tamamını dahil et | 6 şehirden seçilen spor liseleri | Örneklem hatası (design effect) daha yüksek |
Araştırma Sorusu: Profesyonel basketbolda pozisyona göre (guard, forward, center) sıçrama yüksekliği ve çeviklik farklılık gösteriyor mu?
Neden Tabakalı? Bir ligdeki 180 oyuncunun %40'ı guard, %35'i forward, %25'i center ise, basit rastgele örneklemede şans eseri az sayıda center seçilebilir. Tabakalı örneklemede her pozisyondan orana uygun sayıda oyuncu seçilerek her grubun temsili güvence altına alınır.
n=90 hedef 36 guard 32 forward 22 center
1) Tabakalaştırma değişkenini belirle (örn. branş) → 2) Tabakaları birbirini dışlayacak şekilde oluştur → 3) Orantılı ya da bilinçli orantısız dağıtıma karar ver → 4) Her tabaka içinde basit rastgele ya da sistematik seçim yap (Creswell & Creswell, 2023).
Evren önce alt gruplara (tabakalara: bölgeler) ayrılıyor, sonra her tabakadan orantılı ve rastgele seçiliyor. Böylece küçük bölgeler de örneklemde temsil ediliyor.
Kolay ulaşılan, gönüllü katılımcılar dahil edilir — en hızlı, en az maliyetli yöntem
Araştırmacı, soruya en uygun belirli özelliklere sahip kişileri bilinçli seçer
İlk katılımcılar, kriterlere uyan diğer kişileri araştırmacıya yönlendirir
Alt gruplara sayısal kota konur, kotalar kolayda örneklemeyle doldurulur
Olasılıksız örneklemede yanlılık riski her zaman yüksektir; raporunuzda bu sınırlılığı açıkça belirtmek, metodolojik dürüstlüğün gereğidir (Appelbaum ve ark., 2018).
| Yöntem | Ne Zaman Tercih Edilir? | Spor Bilimleri Örneği | Ana Sınırlılık |
|---|---|---|---|
| Kolayda | Pilot çalışma veya kısıtlı zaman/bütçe | Kendi antrenman grubunda ön test | En yüksek yanlılık riski |
| Amaçlı | Zengin bilgi veren örnekler gerektiğinde (nitel) | Sadece milli takım okçularıyla görüşme | Araştırmacı yanlılığı |
| Kartopu | Ulaşılması zor / gizli popülasyonlarda | Doping kullanmış eski sporculara ulaşmak | Sosyal ağ etkisiyle homojen örneklem |
| Kota | Alt grup dengesi önemli ama liste yoksa | Her yaş kategorisinden 20 sporcuyla anket | Kota içi seçim rastgele değil |
Kartopu örnekleme, araştırmacının doğrudan ulaşamadığı, listesi olmayan popülasyonlara zincirleme biçimde ulaşmak için kullanılır: çekirdek 3-5 katılımcıyla başlanır, her katılımcıdan aynı kriterlere uyan başka kişileri yönlendirmesi istenir ve örneklem, yeni katılımcılardan artık farklı bilgi gelmediği doygunluk noktasına kadar büyütülür.
Spor bilimlerinde özellikle damgalanma riski taşıyan gruplara ulaşmak için değerlidir: performans artırıcı madde kullanmış eski sporcular, yeme bozukluğu yaşayan elit sporcular veya para-atletizmde nadir engellilik sınıflandırmalarındaki sporcular gibi (Creswell & Creswell, 2023).
Kartopu örnekleminin sadece birbirini tanıyan bir sosyal çevreden oluşabileceğini ve bunun çeşitliliği azaltabileceğini metodoloji bölümünde bir sınırlılık olarak belirtin.
Basit rastgele, sistematik, tabakalı ve kümede herkesin seçilme şansı bilinir. Bulgu evrene genellenebilir.
Kolayda, amaçlı, kartopu ve kotada araştırmacı seçer. Hızlıdır, nitel araştırmaya uygundur ama istatistiksel genelleme yapılamaz.
Genelleme istiyorsanız olasılıklı, derinlemesine anlamak ya da gizli bir gruba ulaşmak istiyorsanız olasılıksız yöntem seçilir. Sınırlılık raporda yazılır.
Tabaka: evrenin birbirine benzeyen alt grubu. Küme: okul, kulüp gibi doğal grup. Sistematik: listeden her k'ıncı kişiyi almak. Kolayda: ulaşılabilen kişileri almak. Amaçlı: soruya uygun kişileri bilerek seçmek. Kartopu: katılımcıların yeni katılımcı getirmesi. Kota: alt gruplara sayı hedefi koymak. Doygunluk: yeni görüşmeden yeni bilgi çıkmaması.
Büyüklük faktörleri, hesaplama yöntemleri, Cohen d, ters kare, halter vakası.
Gerçekte fark yokken "fark var" demek. α = 0,05 seçilirse, hiç etki yokken 100 çalışmanın yaklaşık 5'i yanlışlıkla fark bulur.
Gerçek bir etki varken onu kaçırmak. Küçük örneklemde sık olur: Ali'nin programı işe yarıyordur ama 10 kişilik çalışma bunu göremez.
Gerçek etki varken onu yakalama olasılığı. %80 güç demek, etkinin gerçekten var olduğu 100 çalışmanın 80'inin onu yakalaması demektir.
Ücretsiz bir program. Beklenen etkiyi, α'yı ve istediğiniz gücü girersiniz; gereken kişi sayısını verir.
Ortalamalar arası fark (kg, saniye, cm).
Kişilerin ortalamadan tipik uzaklığı; karesine varyans denir.
5 ÷ 10 = 0,5. Kaba sınıf: 0,2 küçük, 0,5 orta, 0,8 büyük.
Var olan bir etkiyi tespit edemez (Tip II hata riski artar), istatistiksel gücü düşüktür, evreni temsil etmeyebilir.
Kaynak israfına (zaman, para, insan gücü) yol açar, gereksiz katılımcı maruziyeti nedeniyle etik sorun oluşturabilir.
| Yöntem | Formül / Girdi | Ne Zaman Kullanılır? |
|---|---|---|
| Slovin Formülü | n = N / (1 + N·e²) — e = hata payı (genellikle 0,05) | Yaygın ama önerilmez: güveni, değişkenliği ve etkiyi hesaba katmaz |
| Cochran Formülü | n₀ = Z²·p(1-p) / e² | Evren büyük/bilinmiyorsa, oran tahmini yapan anketlerde |
| G*Power / Güç Analizi | Girdi: etki büyüklüğü (d), α = 0,05, güç = 0,80 | Deneysel/karşılaştırmalı araştırmalarda en bilimsel yöntem |
Anlamlılık düzeyi (α) → İstatistiksel güç (1-β) → Etki büyüklüğü (Cohen's d, r, f²) → Bu üçü belirlendiğinde gereken minimum örneklem büyüklüğü G*Power gibi yazılımlarla hesaplanır (Cohen, 1988). APA raporlama standartları örneklem büyüklüğünün nasıl belirlendiğinin yazılmasını ister (Appelbaum ve ark., 2018).
Bu sınıflandırma yalnızca genel bir kılavuzdur; benzer konudaki önceki çalışmalara bakmak her zaman tercih edilmelidir (Cohen, 1988).
n, d'nin karesiyle ters orantılıdır. İki bağımsız grupta d = 0,8 için grup başına 26, d = 0,4 için 100 kişi gerekir (α = 0,05, güç %80).
Program grubu ile program almayan kontrol grubu yalnızca bir kez ölçülür. Kişiler arası fark gürültü sayılır: grup başına 64 kişi gerekir.
Ali 12 hafta önce 120 kg, sonra 126 kg kaldırır; her kişi kendi kontrolüdür. 34 kişi yeter ama kontrol grubu yoktur: artış zamandan da gelebilir.
Kontrol grubu korunur, ön test puanı da analize girer: başlangıçta güçlü olanın son testte de güçlü çıkması önceden hesaba katılır. Ön-son test ilişkisi r = 0,8 ise grup başına yaklaşık 24 kişi yeter.
Varsayılan: iki bağımsız grup, d = 0,5, α = 0,05, güç %80 → grup başına 64, toplam 128; %15 kayıpla 151.
d kaydırıcısını 0,8'e çekin: grup başına 26. 0,2'ye çekin: 394. Eğriyi izleyin.
Deseni "eşleştirilmiş"e çevirin: aynı d için kaç kişi? (d = 0,5 → 34)
"Elimde 12 kişi var": yakalanabilen en küçük d 1,19, d = 0,5 için güç yalnız %22.
Araştırma Sorusu: 12 haftalık periyodize bir antrenman programı, halterci sporcularda squat 1RM'i artırır mı? Literatürdeki benzer çalışmalara göre beklenen etki orta düzeydedir (d=0,5). Araştırmacı yalnızca 40 sporcuya (20 + 20) ulaşabiliyorsa beklenen etkiyi keyfine göre büyütemez. Seçenekleri: ön test 1RM'ini analize katmak (ANCOVA; ön-son test korelasyonu 0,8 ise grup başına ~24 kişi yeter), ölçüm hatasını azaltmak ya da düşük gücü sınırlılık olarak açıkça yazmak.
Tek grup ön-son test en az kişiyle çalışır gibi görünür ama kontrol grubu yoktur; gelişimin antrenmandan mı, zamandan mı geldiği bilinemez (Hafta 9). Güçlü seçenek, kontrol grubunu koruyup ön testi analize katmaktır (ANCOVA; Borm ve ark., 2007).
| Senaryo | Araştırma Amacı | Önerilen Strateji | Ana Avantaj |
|---|---|---|---|
| 1. Profesyonel Futbolcular Antrenman yükü — sakatlık riski | Genelleme (nicel ilişki testi) | Tabakalı Küme Örnekleme | Lig seviyeleri arası karşılaştırma + pratik uygulanabilirlik |
| 2. Genç Sporcu Gelişimi Mental gelişim süreci | Derinlemesine anlama (nitel keşif) | Amaçlı + Kartopu Örnekleme | Zengin, kriterlere uygun bilgi kaynağına ulaşım |
| 3. Rekreasyonel Sporcular Motivasyon — sağlık davranışı | Genelleme (anket/ilişki testi) | Sistematik Örnekleme | Mevcut üye listesinden hızlı, düşük maliyetli uygulama |
Nitel araştırmada "kaç kişiyle görüşmeliyim?" sorusunun cevabı sabit bir sayı değildir. Son birkaç görüşmede yeni tema çıkmıyorsa, anlatılar tekrar eden örüntüler gösteriyorsa ve araştırma sorusu tüm boyutlarıyla cevaplanıyorsa doygunluğa ulaşılmış demektir (Creswell & Creswell, 2023).
Anket dışı çalışmaların yarısında 34 ya da daha az kişi var.
Anketler büyük görünür ama davet edilenlerin yalnızca küçük bir kısmı yanıt verir.
Anket çalışmalarında ulaşılanların yanıt verme oranı.
İki bağımsız grupta d = 0,8 için grup başına 26, d = 0,5 için 64, d = 0,2 için 394 kişi gerekir.
α = 0,05 ve %80 güç, hesabın alışılmış başlangıç değerleridir. Güç düşükse gerçek etki kaçırılır.
Bağımsız gruplarda grup başına 64, ön testi analize katınca yaklaşık 24 kişi yeter.
Etki büyüklüğü (d): farkın kişiler arası saçılmaya oranı. α: yanlış alarm (Tip I hata) olasılığı. Güç (1 − β): gerçek etkiyi yakalama olasılığı. Tip II hata: gerçek etkiyi kaçırmak. Standart sapma ve varyans: kişilerin ortalamadan saçılması. ANCOVA: ön testi hesaba katan karşılaştırma. G*Power: örneklem hesabı yapan ücretsiz program.
Güncel tartışma, mitler, Performans Merkezi, görev ve tartışma.
Büyüklük tek başına temsil gücünü garanti etmez; seçim yöntemi belirleyicidir.
Kolayda örneklem hızlıdır ama genellemesi zayıftır; sınırlılık olarak yazılır.
Güveni, değişkenliği ve etkiyi hesaba katmaz (Tejada ve Punzalan, 2012); güç analizi kullanılır.
Nitel araştırma amaçlı örneklemeye dayanır; örneklem büyüklüğü verinin bilgi gücüyle gerekçelendirilir.
Yaş ve cinsiyete göre normlar.
Aç → Norm tablosu"Elit" eşiği kimlere göre?
Aç → Norm tablosuHangi branş, hangi yaş?
Aç → Norm tablosuGenel popülasyon mu, sporcu mu?
Aç → İstatistikİstatistik dersindeki ayrıntılı anlatım.
Aç → İstatistikd, r ve η² nasıl okunur?
Aç →Kimlere genellemek istiyorsunuz? Ulaşılabilir evren kim?
Nasıl seçeceksiniz? Olasılıklı mı, olasılıksız mı; neden?
d'yi hangi çalışmadan aldınız? Araçla n'yi ve kayıp payını hesaplayın.
Örneklemin genellemeyi nasıl sınırladığını bir cümleyle yazın.
| Ölçüt | 1 · Gelişiyor | 2 · Yetkin |
|---|---|---|
| Evren tanımı | Evren genel ifadeyle yazılmış. | Hedef ve ulaşılabilir evren birer cümleyle açıkça tanımlanmış. |
| Örnekleme yöntemi | Yöntem seçilmiş, gerekçesiz. | Yöntem gerekçelendirilmiş; kolayda örneklemse sınırlılık olarak yazılmış. |
| Norm tablosu | Norm tablosuna bakılmış. | Norm tablosunun örneklemi bulunmuş ve katılımcılarla benzerliği tartışılmış. |
| Örneklem büyüklüğü | Bir sayı yazılmış, hesap yok. | Literatürden etki büyüklüğüyle G*Power hesabı yapılmış; sayıya ulaşılamazsa B planı yazılmış. |
Arkadaşınızın görevine bir güçlü yön ve bir somut geliştirme önerisi yazın. Puan, önerinin gerekçesini göstermek içindir.
Etkiyi sonradan büyütmek neden çözüm değil? Hangi dürüst seçenekler var?
Ön testi analize katmak (ANCOVA) ya da tekrarlı ölçüm gereken sayıyı nasıl değiştirir?
Bu 30 kişiyle yapılabilecek en iyi çalışmayı ve sınırlılığını yazın.
"Beklenen etkiyi büyük yazarsam 30 kişi yetiyor. Kimse bakmaz."
Öğrencinin zorluğunu anlayan ama dürüst bir desen öneren iki cümle.
Uehata ve Rein (2025), egzersiz biliminde ortanca gücü yaklaşık %30 tahmin ediyor. Keşif amaçlı bir tahmindir ama sayıyı önceden hesaplamanın neden önemli olduğunu gösterir.
Test sayfalarındaki norm tabloları belli bir grubun ölçümüdür. Sporcunuz o gruba benziyorsa tabloyu yorumlayabilirsiniz.
Görevde hedef evreni, yöntemi ve hesaplanan sayıyı yazın. Ulaşabildiğiniz kişi azsa bunu sınırlılık olarak belirtin.
Meta-analiz: aynı soruyu inceleyen birçok çalışmanın sonucunu tek sayıda birleştirmek. Ortanca: sıralanan değerlerin ortadakisi; yarısı ondan küçük, yarısı büyüktür. Norm tablosu: bir ölçümün karşılaştırılacağı referans değerler. Sınırlılık: çalışmanın sonucunu dar tutan, raporda dürüstçe yazılan eksik.
1. Hangisi olasılıksız örnekleme yöntemidir?
Kartopunda katılımcılar birbirini önerir; seçilme olasılıkları bilinmez.
2. Güç analizinde gereken n'yi belirleyen üç girdi hangisidir?
d, α ve güç bilindiğinde minimum örneklem hesaplanır; kayıp payı sonradan eklenir.
Ana akışta anlatılanların başka biçimde yinelenmesi; derste atlanabilir, evde okunabilir.
Örneklem gelişigüzel bir kesit değil, planlı biçimde seçilmiş bir alt kümedir. Kesikli çember, "bu 210 sporcu, 3.500 kişilik evreni istatistiksel olarak temsil eder" iddiasını görselleştirir. Seçim yöntemi ne kadar sistematikse, bu temsil o kadar güvenilirdir.
Seçim: Rastgele, bilinen olasılıkla
Genelleme: İstatistiksel olarak evrene genellenebilir
Tipik Kullanım: Nicel, ilişki/fark test eden çalışmalar
Seçim: Araştırmacı yargısı, kolaylık, kriter
Genelleme: İstatistiksel genelleme yapılamaz
Tipik Kullanım: Nitel, keşifsel, gizli popülasyon çalışmaları
d, 0,2'den 0,5'e (2,5 kat) yükseldiğinde gereken örneklem 394'ten 64'e (yaklaşık 6 kat) düşüyor — çünkü ilişki ters kareli. Küçük bir etkiyi güvenilir biçimde yakalamak isteyen bir araştırmacı, bunun bedelini çok daha büyük bir örneklemle ödemek zorundadır.
Bu tahmine göre tipik bir çalışma, gerçekten var olan bir etkiyi yakalama şansının yaklaşık üçte birine sahip.
Güçsüz çalışmalar etkiyi bulduğunda onu abartma eğilimindedir; bu da tekrar edilemeyen sonuçlara yol açar.
Yazarlar sonucun doğrulayıcı çalışmalarla sınanması gerektiğini vurguluyor.
Bu haftanın güç analizini kendi projeniz için yapın: %80 güce ulaşmak için kaç kişi gerekiyor, sınıfınızda kaç kişiye ulaşabilirsiniz? Arada fark varsa ne yaparsınız?