Bilimsel araştırmalarda sıkça duyduğumuz bir ifade vardır: 👉 “Korelasyon, nedensellik anlamına gelmez.” Korelasyon, iki değişkenin birlikte değişim göstermesini ifade ederken; nedensellik, bir değişkendeki değişimin diğerini doğrudan etkilediği anlamına gelir. Bu iki kavramı doğru anlamak, araştırma sonuçlarını doğru yorumlamak açısından kritik öneme sahiptir. 🔹 Korelasyon Nedir? Korelasyon, iki değişken arasındaki istatistiksel ilişkiyi  tanımlar. Bir değişken değiştiğinde

Karıştırıcı değişken , araştırmada incelenen iki değişkenin (bağımsız ve bağımlı değişkenin) ilişkisini etkileyen, ölçülmemiş üçüncü bir değişkendir. Bu tür değişkenler hem sözde neden (bağımsız değişken) hem de sonuç (bağımlı değişken) ile ilişkili olduğu için, gerçek neden-sonuç ilişkisini bozabilir. 📘 Kısaca: Bir değişkenin karıştırıcı olabilmesi için iki koşul gereklidir: 1️⃣ Bağımsız değişkenle ilişkili olmalıdır. 2️⃣ Bağımlı değişken üzerinde nedensel bir etkisi olmalı

Dışsal değişken , araştırmanın doğrudan konusu olmayan ancak sonuçları etkileyebilecek her türlü değişkendir. Eğer bu değişkenler kontrol edilmezse, bağımsız ve bağımlı değişkenler arasındaki ilişki yanlış yorumlanabilir. 📘 Örnek: Araştırma sorusu: “Uykusuzluk sürüş becerisini etkiler mi?” Dışsal değişkenler şunlar olabilir: Yol koşulları Sürücülük deneyimi Ortamdaki gürültü Bu faktörler sabit tutulmazsa, sürüş performansındaki değişim yalnızca uykusuzlukla açıklanamaz. 🔹 D

Kontrol değişkeni , bir araştırma sürecinde sabit tutulan veya sınırlandırılan değişkendir. Bu değişken, araştırmanın temel amacıyla doğrudan ilgili olmasa da, sonuçları etkileyebileceği için kontrol altına alınır. Araştırmalarda kontrol değişkenleri iki biçimde ele alınabilir: Doğrudan kontrol : Değişkenin tüm süreç boyunca sabit tutulması (örneğin oda sıcaklığını sabit tutmak). Dolaylı kontrol : Rastgele atama veya istatistiksel kontrol yöntemleriyle etkisinin azaltılması (