Korelasyonel Araştırma: Tanımı, Tasarımı ve Örnekleri

🎯 Korelasyonel Araştırma Nedir?

Korelasyonel araştırma, değişkenler arasındaki ilişkileri inceleyen ancak araştırmacının bu değişkenleri kontrol etmediği veya değiştirmediği bir araştırma türüdür. Amaç, iki ya da daha fazla değişken arasındaki ilişkinin yönünü ve gücünü belirlemektir.

Korelasyon; pozitif, negatif veya sıfır olabilir:

İlişki Türü	Tanım	Örnek
Pozitif korelasyon	Değişkenler aynı yönde değişir.	Boy arttıkça kilo da artar.
Negatif korelasyon	Değişkenler ters yönde değişir.	Kahve tüketimi arttıkça yorgunluk azalır.
Sıfır korelasyon	Değişkenler arasında ilişki yoktur.	Kahve tüketimi ile boy arasında ilişki bulunmaz.

🔍 Korelasyonel ve Deneysel Araştırma Arasındaki Fark

Her iki yaklaşım da nicel yöntemleri kullanır, ancak amaçları ve denetim düzeyleri farklıdır:

Özellik	Korelasyonel Araştırma	Deneysel Araştırma
Amaç	Değişkenler arasındaki ilişkinin gücünü test etmek	Neden-sonuç ilişkisini belirlemek
Değişkenler	Sadece gözlemlenir, müdahale edilmez	Bağımsız değişken kontrol edilir
Kontrol	Sınırlıdır, dış etkenler devreye girebilir	Dış etkenler sıkı biçimde kontrol edilir
Geçerlik Türü	Yüksek dış geçerlik	Yüksek iç geçerlik

🧭 Korelasyonel Araştırma Ne Zaman Kullanılır?

1️⃣ Nedensel Olmayan İlişkileri İncelemek

Bazı değişkenler arasında ilişki vardır, ancak nedensellik söz konusu değildir. Örneğin, bireylerin sahip olduğu çocuk sayısı ile oy verdikleri siyasi parti arasında ilişki bulunabilir, ancak biri diğerinin nedeni değildir.

💡 Örnek: Çocuk sayısı arttıkça belirli bir partiye yönelim artabilir, fakat bu ilişki yaş, din, eğitim düzeyi gibi başka değişkenlerden etkileniyor olabilir.

2️⃣ Deney Yapmanın Uygun Olmadığı Durumlarda

Bazı araştırma konularında deneysel müdahale etik, mali veya pratik olarak mümkün değildir. Bu durumda korelasyonel yöntem, nedensel ilişkilere dair ipuçları sağlayabilir.

💡 Örnek: Sera gazı salınımlarının küresel ısınmayla ilişkisini doğrudan deneyle ölçmek mümkün değildir. Ancak veriler arasındaki yüksek korelasyon, bu ilişkiyi destekler.

3️⃣ Yeni Ölçme Araçlarını Test Etmek

Yeni geliştirilen ölçeklerin geçerlik ve güvenirliğini test etmek için korelasyon analizinden yararlanılır.

💡 Örnek: Çocuklarda yalnızlık düzeyini ölçen yeni bir ölçek geliştirdin. Bu ölçeği mevcut iki ölçekle birlikte uygulayıp aralarındaki korelasyonu test ederek, ölçüm aracının gerçekten “yalnızlığı” ölçüp ölçmediğini doğrulayabilirsin.

📊 Veri Toplama Yöntemleri

🔹 Anketler

Katılımcıların yanıtları üzerinden veriler toplanır. Bu yöntem hızlı, esnek ve geniş örneklemli veri sağlar. Soruların tarafsız ve açık biçimde hazırlanması gerekir.

🧩 Örnek: Farklı gelir düzeylerinden bireylere gönderilen anketle, “vejetaryenlik ile gelir düzeyi” arasındaki ilişki analiz edilebilir.

🔹 Doğal Gözlem

Davranış veya olaylar doğal ortamında gözlemlenir. Araştırmacı hiçbir müdahalede bulunmaz; sadece kayıt tutar ve sınıflandırma yapar.

🧩 Örnek: Üniversite seminerlerinde öğrencilerin katılım sıklığını cinsiyete göre gözlemleyerek, sınıf içi etkileşimle cinsiyet arasındaki ilişki incelenebilir.

🔹 İkincil Veriler

Daha önce toplanmış resmi kayıtlar, istatistikler veya bilimsel çalışmalar analiz edilerek ilişki araştırılır.

🧩 Örnek: Farklı ülkelerdeki ortalama çalışma saatleri ile ruhsal hastalık oranları arasında ilişki olup olmadığı ulusal veriler üzerinden test edilebilir.

🧮 Korelasyon Verilerinin Analizi

📈 Korelasyon Analizi

İki değişken arasındaki ilişkinin yönünü ve gücünü gösteren korelasyon katsayısı (r) hesaplanır.

En sık kullanılan ölçüt Pearson katsayısıdır (r).

r değeri:

• +1’e yaklaştıkça pozitif ilişki güçlenir.

• –1’e yaklaştıkça negatif ilişki güçlenir.

• 0’a yakınsa ilişki zayıf veya yoktur.

📉 Regresyon Analizi

Bir değişkendeki değişimin diğer değişken üzerindeki etkisini tahmin etmeyi sağlar. Korelasyonun varlığı belirlendikten sonra uygulanır ve denklem tabanlı öngörüler üretir.

⚠️ Korelasyon Nedensellik Anlamına Gelmez

Korelasyonel araştırmalarda sık yapılan hata, ilişkiyi neden-sonuç olarak yorumlamaktır.

🔸 Yön Sorunu

Hangi değişkenin nedeni, hangisinin sonucu olduğunu belirlemek zordur.

Örnek: D vitamini eksikliği ile depresyon arasında pozitif ilişki vardır, ancak hangisinin hangisini tetiklediği kesin değildir.

🔸 Üçüncü Değişken Sorunu

İki değişken arasındaki ilişkiyi gizli bir üçüncü değişken etkiliyor olabilir.

Örnek: Çalışma süresi ile stres arasında ilişki olabilir; fakat gelirin, iş güvencesinin veya çalışma koşullarının da etkisi vardır.

❓ Korelasyonel Araştırma Hakkında Sıkça Sorulan Sorular

1️⃣ Korelasyon nedir?

Korelasyon, iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkinin yönünü ve gücünü ifade eder.

• Pozitif korelasyon: Değişkenler aynı yönde değişir. (Boy arttıkça kilo artar.)

• Negatif korelasyon: Değişkenler ters yönde değişir. (Kahve tüketimi arttıkça yorgunluk azalır.)

• Sıfır korelasyon: Değişkenler arasında anlamlı bir ilişki yoktur.

2️⃣ Korelasyonel araştırma nedir?

Korelasyonel araştırma, iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi araştıran, ancak araştırmacının bu değişkenler üzerinde herhangi bir kontrol veya müdahale yapmadığı bir araştırma türüdür.  Deneysel olmayan, nicel bir araştırma yaklaşımıdır.

3️⃣ Korelasyonel araştırma ile deneysel araştırma arasındaki fark nedir?

• Deneysel araştırma, neden-sonuç ilişkisini test eder. Araştırmacı, bağımsız değişkeni değiştirir ve bağımlı değişkende ne kadar etki yarattığını ölçer. Diğer değişkenler kontrol altındadır.

• Korelasyonel araştırma ise yalnızca ilişkileri gözlemler. Değişkenler üzerinde hiçbir müdahale yapılmaz; bu yüzden nedensellik kurulamaz.

🔎 Korelasyonel araştırma dış geçerliği yüksek, Deneysel araştırma iç geçerliği yüksektir.

4️⃣ Korelasyon analizinde kaç değişken yer alır?

Genellikle korelasyon iki değişken arasında test edilir, ancak üç veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiler de incelenebilir. Bu durumda çoklu korelasyon analizi yapılır.

5️⃣ Korelasyon katsayısı nedir?

Korelasyon katsayısı, iki değişken arasındaki ilişkinin yönünü ve gücünü gösteren tek bir sayısal değerdir. Bu değer –1 ile +1 arasında değişir:

• +1: Güçlü pozitif ilişki

• –1: Güçlü negatif ilişki

• 0: İlişki yok

En yaygın kullanılan katsayı Pearson korelasyon katsayısıdır (r) ve iki sayısal değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi ölçer.