Etki Büyüklüğü Nedir ve Araştırmalarda Neden Önemlidir?

🔍 Etki Büyüklüğünün Araştırmadaki Rolü

Etki büyüklüğü, değişkenler arasındaki ilişkinin veya gruplar arasındaki farkın gerçek dünyadaki anlamlılığını ifade eder. Bir bulgunun sadece istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını değil, ne kadar önemli ve uygulanabilir olduğunu göstermesi açısından kritik öneme sahiptir.

• Büyük etki büyüklüğü: Bulguların pratikte anlamlı olduğunu gösterir.

• Küçük etki büyüklüğü: Uygulamada sınırlı bir katkı olduğunu gösterir.

İstatistiksel anlamlılık (p değerleri) örneklem büyüklüğüne duyarlıdır; büyük örneklemler çok küçük etkileri bile anlamlı gösterebilir. Buna karşın etki büyüklüğü örneklem büyüklüğünden bağımsızdır ve yalnızca veriye dayanır.

APA yönergeleri, araştırma raporlarında etki büyüklüklerinin ve güven aralıklarının mümkün olduğunca belirtilmesini önerir.

📊 İstatistiksel Anlamlılık ve Pratik Anlamlılık Arasındaki Fark

Bir araştırmanın bulguları istatistiksel olarak anlamlı olsa bile, etkisi çok küçükse pratikte bir değer taşımayabilir.

Örnek

13.000 katılımcıdan oluşan iki grup arasında yalnızca 0.1 kg fark bulunmuştur:

• Deney grubu: M = 10.6 kg, SD = 6.7

• Kontrol grubu: M = 10.5 kg, SD = 6.8

• p = .01

Bu fark istatistiksel olarak anlamlı olsa da gerçek hayatta önemsizdir. Etki büyüklüğü raporlansaydı, yeni yöntemin mevcut yöntemden anlamlı ölçüde üstün olup olmadığı daha net anlaşılacaktı.

📐 Etki Büyüklüğü Nasıl Hesaplanır?

Etki büyüklüğünü hesaplamak için pek çok yöntem vardır. En yaygın iki ölçü:

• Cohen’s d: İki grup arasındaki farkın büyüklüğünü ölçer.

• Pearson’s r: İki değişken arasındaki doğrusal ilişkinin gücünü ölçer.

📏 Cohen’s d: Grup Farklarının Standart Sapma Cinsinden Ölçülmesi

Cohen’s d, iki ortalama arasındaki farkı standart sapmaya bölerek kaç standart sapmalık bir fark bulunduğunu gösterir.

Formül

Açıklama:

Standart sapmanın seçimi araştırma tasarımına bağlıdır:

• Pooled SD

• Kontrol grubunun SD’si

• Pretest-posttest çalışmalarında pretest SD’si

Örnek: Cohen’s d Hesaplama

Ağırlık kaybı çalışmasındaki ortalamalar:

d = 10.6 − 10.5 / 6.8 = 0.015

Bu değer, iki yöntem arasındaki farkın pratik olarak yok denecek kadar az olduğunu gösterir.

🔗 Pearson’s r: İki Değişken Arasındaki Doğrusal İlişki

Pearson’s r, iki değişken arasındaki ilişkinin doğrusal yapısını ölçer. Formülü karmaşık olduğundan genellikle yazılımlar tarafından hesaplanır.

Formül

Açıklama:

Pearson’s r, birimden bağımsızdır ve bu nedenle farklı araştırmalardaki ilişkilerin büyüklüğünü karşılaştırmayı kolaylaştırır.

Ancak yalnızca interval veya ratio ölçekli değişkenlerde kullanılabilir.

📏 Etki Büyüklüğünün Küçük, Orta ve Büyük Olması

Cohen’in kriterlerine göre etki büyüklüğünün sınıflandırılması:

Etki Büyüklüğü	Cohen’s d	Pearson’s r
Küçük	0.2	.1 – .3 veya −.1 – −.3
Orta	0.5	.3 – .5 veya −.3 – −.5
Büyük	0.8 ve üzeri	.5 ve üzeri veya −.5 ve altı

Ek bilgiler:

• Cohen’s d → 0’dan sonsuza kadar değer alabilir.

• Pearson’s r → −1 ile +1 arasında değişir.

• Pearson’s r aynı zamanda ilişkinin yönünü de gösterir:

  • Pozitif: Her iki değişken birlikte artar veya azalır.

  • Negatif: Biri artarken diğeri azalır.

Etki büyüklüğünün yorumlanmasında araştırma alanındaki genel eğilimlerin de dikkate alınması önemlidir.

🧮 Etki Büyüklüğü Ne Zaman Hesaplanmalıdır?

📌 Araştırma Öncesinde

Beklenen etki büyüklüğü biliniyorsa, istenen güç düzeyi için minimum örneklem büyüklüğü hesaplanabilir.

Bu yaklaşım, özellikle power analizi yapılırken gereklidir.

Power, gerçek bir etki varsa testin bunu tespit etme olasılığıdır.

Güç düşükse, pratikte önemli bir etki olsa bile istatistiksel olarak anlamlı görülmeyebilir.

📌 Araştırma Tamamlandıktan Sonra

Veri toplandıktan sonra raporlanacak etki büyüklüğü:

• Özet bölümlerinde,

• Sonuç raporlarında kullanılabilir.

Etki büyüklükleri meta-analizlerin temel girdileridir, çünkü standartlaştırılmış olmaları çalışmaları karşılaştırılabilir hâle getirir. Meta-analizler, farklı çalışmalardaki etki büyüklüklerini bir araya getirerek ortalama etkiyi hesaplar ve varyasyonların nedenlerini araştırabilir.

Etki Büyüklüğü Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Etki büyüklüğü nedir?

Etki büyüklüğü, değişkenler arasındaki ilişkinin veya gruplar arasındaki farkın gerçek hayattaki anlamlılığını ifade eder.

• Büyük etki büyüklüğü: Bulguların pratikte önemli olduğunu gösterir.

• Küçük etki büyüklüğü: Uygulamada sınırlı bir öneme işaret eder.

Etki büyüklüğü, araştırma sonuçlarının ne kadar değerli veya uygulanabilir olduğunu anlamak için temel bir ölçüdür.

Etki büyüklüğünü nasıl hesaplarım?

Etki büyüklüğünü hesaplamak için birçok yöntem vardır; en yaygın olanlar:

• Cohen’s d: İki grup arasındaki farkın büyüklüğünü ölçer.

• Pearson’s r: İki değişken arasındaki doğrusal ilişkinin gücünü ölçer.

Her ikisi de araştırma sonuçlarının pratik anlamını değerlendirmede kullanılan standart ölçülerdir.

İstatistiksel anlamlılık ile pratik anlamlılık arasındaki fark nedir?

Bu iki kavram farklı amaçlara hizmet eder:

• İstatistiksel anlamlılık: Bir etkinin var olup olmadığını gösterir; p değerleriyle ifade edilir.

• Pratik anlamlılık: Etkinin gerçek dünyada ne kadar önemli olduğunu, yani etki büyüklüğünü ifade eder.

Bir sonuç istatistiksel olarak anlamlı olabilir ancak pratikte çok küçük bir etkiye sahip olabilir.

İstatistiksel güç nedir?

İstatistiksel güç, bir testin gerçek bir etkiyi tespit edebilme olasılığıdır.

Önemli noktalar:

• Güç yüksekse, Tip II hata yapma olasılığı düşer.

• Güç yetersizse, pratikte önemli bir etki olsa bile test bunu istatistiksel olarak belirleyemeyebilir.

Bu durum, araştırma sorusunun doğru yanıtlanmasını engelleyebilir.