Akademi Öğrencilerine Uygun Analitik Yöntem Seçimi

Akademide doğru analitik yöntemi seçmek, yalnızca “hangi test daha popüler?” sorusuna cevap aramak değildir. Araştırma sorusu, tasarım, ölçme düzeyleri, örneklem büyüklüğü, varsayımlar, etik ve raporlama standartları arasında dengeli bir karar mimarisi kurmayı gerektirir. Yanlış yöntem seçimi, en temiz veriyi bile anlamsız kılar; doğru yöntem seçimi ise sınırlı veriden dahi güvenilir, tekrar edilebilir ve pratik değeri olan sonuçlar üretir. Bu yazı, akademi öğrencilerinin “hangi durumda hangi yöntemi seçmeliyim?” sorusunu uçtan uca yanıtlayacak bir rehber sunuyor. Gelişme bölümünde en az on beş ana alt başlıkta; betimsel istatistikten hipotez testlerine, regresyon ailesinden nitel/karma yöntemlere, zaman serisinden deneysel tasarımlara kadar sistematik bir yol haritası çiziyor; her bölüm örnek olay, derin analiz ve uygulamalı adımlarla destekleniyor. Son bölümde, karar vermeyi hızlandıracak kontrol listeleri, karar ağaçları ve mini şablonlar yer alıyor.

1) Yöntem Seçiminde Altın Kural: Soru → Tasarım → Veri → Yöntem (STDY)

Yöntem, sorunun hizmetkârıdır. İlk adım her zaman araştırma sorusunu açık biçimde yazmaktır: “X müdahalesi Y sonucunu artırıyor mu?” ya da “Z değişkenleri Y’yi ne kadar iyi tahmin eder?”

• Soru türü: Fark/ilişki/öngörü/nedensellik.

• Tasarım: Deneysel (RCT), yarı-deneysel (DiD, eşleştirme), gözlemsel (kesitsel, boylamsal).

• Veri: Ölçme düzeyi (nominal/ordinal/aralık/oran), örneklem büyüklüğü, eksik veri durumu.

• Yöntem: Bu üçlünün dayattığı sınıra uygun seçilir.
  Uygulama: Müdahale etkisini ölçüyorsanız ve rastgele atama varsa, t-testi/ANOVA gibi fark testleri veya regresyon; atama yoksa eşleştirme, DiD veya kovaryat ayarlı modeller düşünülmelidir.

2) Ölçme Düzeyleri ve Analiz Haritası

Nominal (örn. okul türü), ordinal (Likert), aralık/oran (puan, süre) veri farklı araçlar ister.

• Nominal ↔ Nominal: Ki-kare / Fisher.

• Nominal ↔ Sürekli: t-testi/ANOVA (varsayımlar), Welch, nonparametrik (Mann–Whitney, Kruskal–Wallis).

• Ordinal ↔ Ordinal/Sürekli: Spearman rho, Kendall tau; medyan/IQR raporu.

• Sürekli ↔ Sürekli: Pearson/Spearman korelasyon; doğrusal regresyon.
  İpucu: Çarpık dağılım, küçük n ve uç değer varlığında dayanıklı (robust) seçenekler tercih edin; raporda gerekçelendirin.

3) Örneklem Büyüklüğü ve Güç: Seçimi Biçimlendiren Sınır

Güç (1−β), gerçek etkiyi yakalama olasılığıdır. Küçük n, parametrik varsayımları zora sokar; nonparametrik veya bootstrap GA içeren yöntemler öne çıkar.
Uygulama: İki grup farkı için d≈0,4 hedefleniyorsa, %80 güçte gruplar başına kabaca n≈100 istenir. Daha azsa Welch + etkiboyutu + GA + duyarlılık analizleriyle temkinli raporlayın.

4) Betimsel İstatistik ve Görselleştirme: Seçimin İlk Kılavuzu

Analiz öncesi dağılımı görmeden test seçmeyin. Histogram, boxplot, violin; medyan–IQR vs ort–ss; tavan/taban etkileri ve eksik veri desenleri…
Karar: Sağ çarpık ve uçlara duyarlı durumlarda nonparametrik, robust veya dönüşüm (log/√) seçeneklerini düşünün.

5) Grup Farkı Soruları: Hangi Test?

Soru: “İki grup/çok grup arasında ortalama/medyan farkı var mı?”

• İki grup, normal & homojen: Bağımsız t-testi.

• İki grup, homojenlik ihlali: Welch t-testi.

• İki grup, dağılım şüpheli/küçük n: Mann–Whitney U (medyan yönelimli).

• Çok grup, normal & homojen: Tek yönlü ANOVA + uygun post-hoc (Tukey).

• Çok grup, homojen değil: Welch ANOVA + Games–Howell.

• Ordinal/sağ çarpık: Kruskal–Wallis + Dunn testi (düzeltmeli).
  Rapor: p+etki büyüklüğü (d, η², r) + %95 GA.

6) Bağımlı Ölçümler ve Eşleştirilmiş Tasarımlar

Önce–sonra veya eşleştirilmiş örneklerde:

• Normal: Eşleştirilmiş t-testi / Tekrarlı ölçümler ANOVA.

• Normal değil: Wilcoxon işaretli sıralar; Friedman testi (çok koşul).
  Uygulama: Müdahale öncesi–sonrası tepki süreleri sağ çarpıksa, log dönüşüm veya Wilcoxon; raporda dönüşümün yorumsal etkisini açıklayın.

7) İlişki Soruları: Korelasyon Seçimi

• Sürekli & yaklaşık normal: Pearson.

• Monoton ama normal değil / ordinal: Spearman veya Kendall.

• Uç değer hassasiyeti yüksekse: Robust (biweight midcorrelation) yaklaşımları.
  Yorum: Korelasyon nedensellik değildir; karıştırıcıları tartışın.

8) Regresyon Ailesi: Doğru Bağımlı Değişken, Doğru Model

• Sürekli Y: Doğrusal regresyon (varsayımlar: çizgisellik, normal artık, homoskedastisite).

• Dikotom Y (0/1): Lojistik regresyon (OR, GA).

• Sayım Y: Poisson / Negatif binom (aşırı saçılma kontrolü).

• Orantı Y (0–1): Beta regresyon.

• Sıralı Y (Likert toplamları/ordinal): Sıralı lojistik.
  Eklemler: Etkileşim (X×Z), polinom (X, X²), robust SE (HC3), ağırlıklar (survey).
  Uygulama: Akademik başarı (0–100) için doğrusal; tedavi yanıtı (0/1) için lojistik; eksik sayısı için negatif binom.

9) Çoklu Karşılaştırmalar ve Yanlış Keşif

Çok alt ölçek/çok sonuç test ediyorsanız, yanlış pozitif artar.

• Küçük set: Bonferroni/Holm.

• Büyük set: BH-FDR.
  Rapor: Düzeltme yöntemi, gerekçe ve sonuçlara etkisi; aile tanımı (hangi testler aynı ailede sayıldı?) açık olsun.

10) Etki Büyüklüğü ve Güven Aralığı: Seçimin İkinci Kolu

Yöntem seçiminde yalnız p-değerine bakmak yanlıştır. Etki büyüklüğü (Cohen’s d, r, OR, η², ω²) ve %95 GA, küçük ama önemli etkileri görünür kılar.
Karar: Büyük örneklemde minik ama “anlamlı” etkiler için pratik önem (maliyet–fayda, NNT, politika etkisi) değerlendirmesi şarttır.

11) Varsayım İhlallerinde Dayanıklı Çözümler

• Heteroskedastisite: HC3/HC4 sağlam SE, quantile regresyon.

• Çizgisellik yok: Polinom/spline, GAM.

• Aykırı/etkileyici noktalar: Cook’s D, leverage; winsorization veya robust regresyon (Huber).

• Küçük n: Bootstrap GA (parametrik olmayan güven aralıkları).
  Uygulama: Aşırı sağ çarpık bekleme sürelerinde Gamma GLM (log-link) iyi çalışır.

12) Zaman Serisi ve Panel: Bağımsızlık Varsayımını Yeniden Düşünmek

Zaman serisi: ARIMA/ETS, mevsimsellik, birim kök testleri.
Panel (öğrenciler yıllar içinde): Sabit/rasgele etkiler, kümelenmiş SE, DiD.
Karar: Bağımsızlık ihlali varsa sıradan OLS yerine seri bağımlılığını modelleyen yöntemlere geçin; Newey–West hatalar gibi düzeltmeler kullanın.

13) Deneysel ve Yarı-Deneysel Tasarımlarda Analitik Seçimler

• RCT: Basit farklar + kovaryat ayarı (daha verimli).

• DiD: Politika öncesi–sonrası karşılaştırma; paralel eğilim varsayımı kontrolü.

• Eşleştirme (PSM/CBPS): Karşılaştırılabilir gruplar oluşturma; sonrasında ayarlı etkiler.

• RDD: Kesme noktasına yakın gözlemlerle nedensel etki.
  Rapor: Varsayımlar, plasebo/yan kontrol testleri, duyarlılık analizi.

14) Nitel ve Karma Yöntemler: Sayıların Ötesi

Her soru sayılarla cevaplanmaz. Tematik analiz, içerik analizi, nitel karşılaştırmalı analiz (QCA), karma yöntem yaklaşımları, nicel bulguların neden/nasıl boyutunu açar.
Seçim İlkesi: Araştırma amacınız “mekanizma/hikâye”yi gerektiriyorsa, nitel bileşeni planlayın; kod kitabı, çift kodlama ve uyum ölçütleri (Kappa) kullanın.

15) Adalet, Önyargı ve Etik: Yöntem Seçiminin Görünmez Boyutu

Özellikle bireyi etkileyen kararlar çalışılıyorsa, seçilen yöntemlerin adalet metrikleri, grup farklılıklarına duyarlılık ve gizlilik ilkeleriyle uyumu kontrol edilmelidir.
Uygulama: Burs uygunluğu tahmininde lojistik model + kalibrasyon + grup bazlı performans raporu.

16) Yazılım Üçlemesi: SPSS, R ve Python ile Uygulama

• SPSS: Hızlı menü, standart testler, güvenirlik/faktör.

• R: Esneklik, modern istatistik/ML ekosistemi (tidyverse, car, sandwich, survey, glmnet).

• Python: Uygulama/ML ağırlıklı (pandas, statsmodels, scikit-learn).
  Seçim: Derin metodolojik kontrol ve reprodüksiyon isteniyorsa R/Python; standart sosyal bilim akışı için SPSS + syntax.

17) Öğrenciler İçin “Hızlı Karar Ağacı”

1. Soru tipi: Fark mı, ilişki mi, öngörü mü, nedensellik mi?

2. Bağımlı değişken: Nominal/ordinal/sürekli/sayım/oran?

3. Gruplar: Kaç grup? Bağımsız mı, eşleştirilmiş mi?

4. Varsayımlar: Normal & homojen mi? n yeterli mi?

5. Seçenek: Parametrik (t/ANOVA/OLS) ↔ Nonparametrik (MW/KW/Wilcoxon) ↔ GLM/lojistik/Poisson ↔ Panel/zaman serisi ↔ Nitel/karma.

6. Rapor: p + etki büyüklüğü + GA + varsayım/duyarlılık.

7. Etik/adalet/gizlilik: Gerekirse metriklerle doğrula.

18) Örnek Olay (Eğitim): İki Okul Türünde Kelime Puanı

Soru: “Fen ve Anadolu liseleri arasında kelime puanı farkı var mı?”
Veri: Sürekli Y (0–100), iki bağımsız grup; sağ çarpık.
Seçim: Önce normal–homojenlik; ihlal varsa Welch veya Mann–Whitney. n büyükse Welch + d + GA raporu pratik.
Rapor: “Welch t-testi: t(…)=…, p=0,018; d=0,29; %95 GA [0,05; 0,53]. Medyan (IQR) Fen: 68 (56–78), Anadolu: 63 (49–74).”

19) Örnek Olay (Sağlık): Tedavi Yanıtı (0/1) ve Etki

Soru: “Yeni tedavi, yanıt olasılığını artırıyor mu?”
Veri: Dikotom Y; kovaryatlar (yaş, cinsiyet, komorbidite).
Seçim: Lojistik regresyon; OR ve GA raporu; kalibrasyon ve ROC-AUC.
Rapor: “OR=1,45; %95 GA [1,12; 1,89]; AUC=0,74. Kalibrasyon iyi; duyarlılıkta robust.”

20) Örnek Olay (İktisat): Ücret ve Log-Dönüşüm

Soru: “Eğitim yılı ücret üzerinde nasıl etki yapıyor?”
Veri: Sağ çarpık ücret.
Seçim: log(ücret) ile OLS; β yorumu ≈ % değişim.
Rapor: “β_eğitim=0,05; +1 yıl ≈ %5 artış. HC3 hatalar; VIF<3.”

21) Çoklu Sonuçlar ve Aile Tanımı: Birleşik Strateji

Bir projede birden fazla alt ölçek/sonuç varsa, aileleri mantıklı kümelere ayırın (örn. motivasyon alt boyutları tek aile). Her aile için FDR uygulayın; birincil sonlanımı önceden belirleyin, ikincilleri keşifsel olarak işaretleyin.

22) Duyarlılık Analizleri: Kararların Sağlamlığını Gösterin

Seçtiğiniz yöntemin sonuçları, alternatif makul seçeneklerle benzer kalıyorsa güven artar:

• Welch ↔ MW; log ↔ orijinal ölçekte quantile; robust SE ↔ klasik SE; uç dahil/ hariç.
  Rapor: “Tüm senaryolarda yön aynı, büyüklük farkı < %15; sonuçlar sağlam.”

23) Raporlama Şablonları: Kısa ve Tam

• “Varsayımlar QQ-plot ve Levene ile değerlendirildi; homojenlik ihlali nedeniyle Welch ANOVA seçildi.”

• “Çoklu karşılaştırmalar Games–Howell ile; etki büyüklüğü Hedges’ g ve %95 GA ile raporlandı.”

• “Lojistik modelde OR ve kalibrasyon eğrisi sunuldu; sonuçlar duyarlılık analizlerinde tutarlı.”

24) Sık Yapılan Seçim Hataları ve Çözümleri

• Likert toplamları → t/ANOVA: Olabilir; ancak çarpıklık/ uç varsa MW/KW veya robust.

• Heteroskedastisiteyi yok sayma: HC3/HC4, quantile regresyon.

• Çoklu karşılaştırma düzeltmeyi atlama: BH-FDR.

• Küçük n’de parametrik ısrar: Bootstrap GA veya nonparametrik.

• Dikotom Y’de OLS: Lojistike geçin.

25) “Mini Karar Tablosu” (Özet)

• İki bağımsız grup, sürekli Y → Normal+homojen: t; değil: Welch / MW.

• Üç+ grup, sürekli Y → Normal+homojen: ANOVA (+Tukey); değil: Welch ANOVA (+Games–Howell) / KW (+Dunn).

• Eşleşik iki ölçüm → Normal: paired t; değil: Wilcoxon.

• Kategorik iki değişken → Ki-kare/Fisher; rapora Cramér’s V ekle.

• Sürekli Y & çok X → OLS; ihlallerde GLM/robust/quantile.

• Dikotom Y → Lojistik; OR+GA.

• Sayım Y → Poisson / Neg. Binom.

• Orantı Y → Beta regresyon.

• Zaman serisi → ARIMA/ETS; panel → sabit/rasgele etkiler, DiD.

---

Sonuç

Akademi öğrencileri için uygun analitik yöntem seçimi, ezberlenmiş bir “test listesi”nden ziyade, sistematik bir karar sürecidir. Bu süreç: (1) Araştırma sorusunun kesin tanımı, (2) tasarımın (deneysel/yarı-deneysel/gözlemsel) imkân ve sınırlılıklarının kabulü, (3) ölçme düzeyleri ve örneklem koşullarının yöntemleri filtrelemesi, (4) varsayımların dürüstçe değerlendirilmesi, (5) p + etki büyüklüğü + güven aralığı üçlüsünün birlikte raporlanması, (6) çoklu karşılaştırma disiplininin uygulanması, (7) duyarlılık analizleri ile kararların sağlamlığının sınanması, (8) etik, adalet ve gizlilik çerçevesinin gözetilmesi adımlarını içerir.

Doğru yöntem seçimi, çoğu zaman tek bir “mükemmel” tercih değil, gerekçelendirilmiş en iyi ihtimaldir. Bu nedenle raporlarınızda neden bu yöntemi seçtiğinizi, hangi varsayımları kontrol ettiğinizi, alternatif senaryolarda ne olduğunu ve pratik anlamı açıkça yazın. Parametrik ve nonparametrik, klasik ve robust, doğrusal ve GLM, tek değişkenli ve çok değişkenli, nicel ve nitel yaklaşımlar arasında kurduğunuz köprüler, çalışmanızı hem metodolojik olarak sağlam hem de okuyucu için ikna edici kılacaktır. Unutmayın: Yöntem, amaca hizmet ettiği ölçüde değerlidir; amaç ise bilimsel gerçeğe olabildiğince yaklaşmaktır.

Akademi Delisi, eğitim ve akademik destek alanında kapsamlı hizmetler sunan öncü bir platformdur. Öğrencilerin akademik başarılarına yön verirken, onları bilgiyle buluşturmayı ve potansiyellerini en üst düzeye çıkarmayı amaç edinmiş bir ekibiz. Sitemiz bünyesinde ödevlerden projelere, tezlerden makalelere kadar geniş bir yelpazede destek sağlıyoruz. Alanında uzman yazarlarımız, öğrencilere özgün içerikler sunarken, aynı zamanda onlara araştırma, analiz ve yazım konularında rehberlik ederek kendilerini geliştirmelerine yardımcı oluyor.
Akademik hayatın zorluklarıyla başa çıkmak artık daha kolay. Akademi Delisi olarak, öğrencilere sadece ödevlerinde değil, aynı zamanda araştırma projelerinde, tez çalışmalarında ve diğer akademik gereksinimlerinde de destek sağlıyoruz. Sunduğumuz kaliteli hizmetler sayesinde öğrenciler zamanlarını daha verimli bir şekilde kullanabilirler. Uzman ekibimiz, her bir öğrencinin ihtiyaçlarına özel çözümler üreterek, onların akademik hedeflerine ulaşmalarına katkı sağlar.
Gelişmiş kaynaklara erişimden akademik yazım kurallarına, araştırma yöntemlerinden kaynakça oluşturmaya kadar her aşamada öğrencilere destek sunan Akademi Delisi, eğitimde yeni bir perspektif sunuyor. Amacımız, öğrencilere sadece geçici çözümler değil, aynı zamanda uzun vadeli öğrenme ve başarıya giden yolda rehberlik etmektir.