Araştırmacılar, araştırma sonuçlarının yorum aşamasında topladıkları verilere anlam kazandırmak, bulgular arasındaki bağlantıları açıklamak, bunlarla neden‐sonuç ilişkileri kurmak, verilerden birtakım sonuçlar çıkarmak ve elde edilen sonuçların önemine ilişkin açıklamalar yapmak durumundadır. Bir araştırmada, bulgular araştırmacının inisiyatifi dışında elde edildiği halde, bunların yorumu en nihayetinde kişisel ve özneldir. Dolayısıyla, bir araştırmanın bu son aşamasında, bulguların ve sonuçların yorumlanmasının mümkün olduğunca doğru şekilde ve mantığa uygun olarak gerçekleştirilmesi çok önemlidir. Zira bu aşamadan sonra, artık kamuoyunun bilgilendirilmesine geçilecektir. Bu nedenle, sonuçların ifade biçimi ve üslubunun da mantıklı, açık ve anlaşılır olması gerekmektedir. Eğer verilerin çözümlenmesi yani analizi düzgün bir şekilde yapılmazsa, sonuçların yanlış yorumlanması oldukça mümkündür.

sdssdsdsd

Kasıtlı da olabilir kasıtsız da

Bilgi eksikliği, yetersiz eğitim, gözden kaçırma gibi faktörler hataya yol açabileceği gibi gereğinden fazla genelleştirme, seçici gözlem, gözlemi erken sonlandırma veya tek bir bulgudan genel yargılar çıkarma da araştırmacıyı yanlış yorumlamaya iten etkenler arasında olabilir.

Ancak şu da göz ardı edilmemeli: Bazen araştırmacılar, kendi araştırmaları konusunda oldukça taraflı davranabiliyorlar. Hatta bazen kasıtlı olarak yanlış yorumlama bile yapabiliyorlar. Genellikle bunun nedeninin mevcut araştırmalara karşı çıkarak çığır açma isteği olduğu tahmin ediliyor!

Doğru yorumlama için öneriler

Yanılgıya düşmemek için aşağıdaki faktörlere dikkat etmenizi öneririz:

  1. Örneklem: Elde edilen sonuç çok geniş bir örneklem, çok çeşitli gözlem koşulları ve değişik ölçüm yöntemleriyle tekrarlanabilirse, sonuç kuvvetle doğrulanmış olur. Benzer koşullar altında tekrar tekrar aynı sonuçların elde edilmesi, gözlem konusunun gerçek olduğunu ve gözlem sonucunun geçerli hatta doğru olduğunu gösterir.

Ancak insanlar artık anketlerden ve klinik deneylerden bıkmış bir halde. Dolayısıyla, bu durum böyle çalışmaların gerçekleştirilmesini zorlaştırıyor. O yüzden bazı araştırmalar ancak büyük bir nüfusu temsil eden küçük bir örneklem alınarak yürütülebiliyor ve bu da yanıltıcı genellemelere neden olabiliyor. Sınırlı sayıda örneğe bakarak genel hakkında kanaate ulaşmaya “tümevarım” denir. Fakat bu genellemeler konusunda çok dikkatli olunmalı ve bu durumlarda araştırma sonuçlarının yorumlanmasına daha fazla itina gösterilmelidir.

Son olarak, eğer temsili örneklem güvenilir bir metodoloji olarak kabul edilirse, o zaman prosedürler hakkındaki tüm istatistiki varsayımların da yanlış yorumlanması mümkündür!

  1. İstatistiksel anlamlılığı kabul edin.
  • İki değişken arasında anlamlı bir ilişki bulunmadığını ya da gruplar arasında anlamlı bir fark bulunmadığını belirten hipoteze sıfır (null) hipotezi adı verilir. Bu hipotezi reddetmek ya da reddetmemek çeşitli hatalar doğurabilir.
  • Genellikle istatistiksel anlamlılık abartılır. Sadece olasılığı ve hatayı minimuma indirmeye çalışmalısınız.
  • Büyük örneklem üzerinde anlamsız görünebilecek herhangi bir farklılık, istatistiksel olarak anlamlı hale gelebilir.
  1. Çabalarınızın ölçülmesi

Ölçütünüz ister çalışma saatleri olsun isterse anket ya da test sayıları, test sonuçları araştırmanıza daha fazla önem ve özen gösterdiğiniz takdirde daha kaliteli olacaktır. Şunu da özellikle vurgulamak isteriz ki, kararlar sadece istatistiksel sonuçlara dayanarak verildiğinde araştırma sonuçları kolayca yanlış yorumlanabilir.

Araştırmacılar, yeterli eğitim, danışmanlık ve sürekli gözetim yardımı ile sözü geçen bütün bu faktörleri göz önünde bulundurmalı ve sıralanan yanılgılara düşmekten kaçınmalıdır. Zamanla elde edeceğiniz deneyimler de sizi hataya düşmekten kurtarmaya yardımcı olacaktır.

Share Button