SPSS Test Selector

📝 Nicel ve nitel verilerin eş zamanlı toplandığı, bağımsız şekilde analiz edildiği ve bulguların son aşamada birbirini doğrulamak, güçlendirmek veya açıklamak amacıyla birleştirildiği karma yöntem desenidir. Amaç, tek bir yöntemle elde edilemeyen daha güçlü ve bütüncül sonuçlara ulaşmaktır.

💡 Ne zaman tercih edilir?
Bir olguyu hem geniş örneklem üzerinden nicel olarak ölçmek, hem de derinlemesine nitel verilerle açıklamak isteyen araştırmalar için idealdir. Özellikle eğitim, psikoloji, sağlık, sosyal bilimler ve teknoloji kullanım çalışmaları için uygun bir karma yaklaşımdır.

• Nicel veri toplama aracı (ölçek, anket).
• Nitel veri toplama aracı (görüşme formu, gözlem formu).
• Veri toplama takvimi (eş zamanlı veri toplama için).
• Analiz yazılımları: SPSS/R/Python + NVivo/MAXQDA.
• Triangülasyon matrisi (nicel–nitel bulguların eşleştirilmesi).
• Etik kurul izni ve bilgilendirilmiş onam.

• Araştırma problemi hem nicel hem nitel yönleri olan bir soru çerçevesinde oluşturulur.
• Nicel ve nitel veri toplama araçları aynı zaman diliminde uygulanacak şekilde planlanır.
• Nicel veriler (ölçek/anket) örneklem grubuna uygulanır.
• Eş zamanlı olarak nitel veriler (görüşme, gözlem, belge inceleme) toplanır.
• Nicel veri analizi bağımsız şekilde yapılır (betimsel istatistikler, korelasyonlar, regresyon, grup karşılaştırmaları vb.).
• Nitel veriler tematik veya içerik analizi ile çözümlenir.
• Her iki verinin bulguları triangülasyon matrisi ile karşılaştırılır:
• • Uyumlu bulgular
• • Birbirini destekleyen bulgular
• • Çelişen bulgular
• • Yeni içgörü üreten bulgular
• Bulgular bütüncül bir çerçevede birleştirilir ve yorumlanır.
• Sonuç bölümünde iki veri türü birlikte sunulur; ilişkileri açıklanır.

• Nicel analiz: Frekans, ortalama, t-testi, ANOVA, regresyon veya uygun istatistiksel modeller.
• Nitel analiz: Açık kodlama, tematik analiz, içerik analizi.
• Triangülasyon analizi: Nicel-nitel bulguların tablo halinde eşleştirilmesi.
• Uyumlu, çelişkili ve tamamlayıcı bulguların belirlenmesi.
• Bütüncül yorumlama: İki veri türünün birlikte açıklanması.
• Eş zamanlı geçerlik kontrolü: Bir veri türünün diğerini güçlendirmesi.

• Çalışma 'Karma Yöntem – Çeşitleme (Triangulation) Deseni' olarak adlandırılır.
• Nicel ve nitel verilerin eş zamanlı toplandığı açıkça belirtilir.
• Her iki veri türünün analiz süreci ayrı başlıklarla anlatılır.
• Triangülasyon matrisi (nicel–nitel bulgular eşleştirmesi) raporun önemli bir bölümünü oluşturur.
• Uyumlu, çelişkili ve tamamlayıcı bulgular detaylı bir şekilde tartışılır.
• Sonuçlarda iki veri türünden elde edilen güçlü ve bütüncül yorumlar sunulur.
• Geçerlik artırma stratejileri (veri triangülasyonu, yöntem triangülasyonu) açıklanır.

• Yapay zekâ destekli matematik öğretiminin etkisini anlamak için, nicel başarı testi + nitel öğretmen görüşleri ile yürütülen triangülasyon karma araştırması.
• Üniversite öğrencilerinin çevrim içi öğrenmeye yönelik tutumlarını anket + derinlemesine görüşmelerle inceleyen çalışma.
• Okul iklimi algısını nicel ölçek + nitel sınıf gözlemleri ile değerlendiren karma desen araştırması.
• STEM etkinliklerine katılan öğrencilerin süreç deneyimini nicel motivasyon ölçeği + nitel günlüklerle analiz eden araştırma.

📝 Araştırmanın önce nicel veri toplama ve analiz ile başladığı, ardından nicel sonuçları açıklamak, yorumlamak veya derinleştirmek için nitel veri toplama süreciyle devam ettiği karma yöntem desenidir. Amaç, nicel bulguların arka planındaki nedenleri nitel verilerle açıklamaktır.

💡 Ne zaman tercih edilir?
Nicel sonuçların beklenmedik çıktılar verdiği, nedenlerin anlaşılmak istendiği veya nicel bulguların daha derin yorumlanmasına ihtiyaç duyulduğu durumlarda idealdir. Eğitim, psikoloji, sağlık, sosyal bilimler, teknoloji kullanımı gibi alanlarda sık kullanılır.

• Nicel ölçme aracı (ölçek, test, anket).
• Nitel veri toplama aracı (yarı yapılandırılmış görüşme formu).
• SPSS/R/Python gibi nicel analiz programları.
• NVivo/MAXQDA gibi nitel analiz yazılımları.
• Katılımcı seçimi için amaçlı örnekleme stratejisi (özellikle 'aşırı', 'tipik', 'uç' durum seçimi).
• Geçiş planı: Nicel sonuçlardan nitel veri toplama aşamasına geçişi açıklayan şema.

• Araştırma iki aşamalı olacak şekilde planlanır: önce nicel, sonra nitel.
• 1. AŞAMA (NICEL): Ölçek/anket/test uygulanır ve nicel analiz yapılır.
• Betimsel istatistikler, korelasyon, regresyon veya grup karşılaştırmaları yapılır.
• Nicel analiz sonuçları incelenir ve açıklanmaya ihtiyaç duyulan bulgular belirlenir.
• 2. AŞAMA (NİTEL): Nicel sonuçlara göre katılımcılar seçilir (ör. en düşük puan alanlar, beklenmedik sonuçlar).
• Seçilen katılımcılarla derinlemesine görüşmeler yapılır.
• Görüşmeler transkript edilir ve tematik analiz yapılır.
• SON AŞAMA: Nicel + nitel bulgular bir araya getirilir ve bütüncül yorum üretilir.
• Sonuçlar tartışılır; nitel bulgular nicel sonuçlara açıklama getirir.

• Nicel analiz: Betimsel istatistikler, t-testi, ANOVA, korelasyon, regresyon veya uygun analizler.
• Nitel analiz: Tematik analiz, içerik analizi veya açık kodlama.
• Bağlantı analizi: Nitel temalar nicel bulgulara açıklama getirir.
• Aşama bağlantısı (connecting): Nicel bulguların nitel aşamada örneklem seçiminde kullanılması.
• Birleştirme (merging): Bulgular sonuç bölümünde bütüncül olarak sunulur.
• Gerekirse matriks tablolarla nicel–nitel sonuçlar eşleştirilir.

• Araştırma 'Karma Yöntem – Açıklayıcı Sıralı Desen (Nicel → Nitel)' olarak adlandırılır.
• Araştırmanın iki aşamalı yapısı ayrı ayrı açıklanır.
• Nicel aşama → yöntem, örneklem, ölçme araçları, analiz sonuçları.
• Nitel aşama → örneklem seçimi (nicel sonuçlara dayalı), görüşme süreci ve analiz.
• Bağlantı noktaları açıkça yazılır (ör. 'Regresyon analizinde düşük performans gösteren öğrencilerle görüşüldü').
• Sonuç bölümünde nitel bulguların nicel sonuçlara getirdiği açıklamalar detaylı şekilde tartışılır.
• Karma yöntemin sağladığı bütüncül katkı vurgulanır.

• Matematik başarısını etkileyen faktörleri anlamak için önce regresyon analizi yapıp, düşük başarı gösteren öğrencilerle görüşmeler yaparak nedenleri açıklayan çalışma.
• Yapay zekâya yönelik tutum ölçeği sonuçlarını yorumlamak için en yüksek ve en düşük puanlı öğrencilerle görüşülmesi.
• Uzaktan eğitime yönelik tutum anketi sonuçlarının nitel görüşmelerle açıklanması.
• STEM etkinliklerinden sonra nicel başarı testinde beklentinin altında kalan öğrencilerin deneyimlerinin nitel görüşmelerle analiz edildiği karma çalışma.

📝 Araştırmanın nitel veriyle başlayıp olguyu derinlemesine keşfettiği, ardından nitel bulgulara dayalı ölçek, anket veya model geliştirerek nicel aşamada geniş örneklem üzerinde test ettiği karma yöntem desenidir. Amaç, önce keşfetmek, sonra genelleme düzeyinde sınamaktır.

💡 Ne zaman tercih edilir?
Hakkında az şey bilinen yeni bir olguyu, deneyimi veya süreci önce nitel olarak anlamak, sonra bu bulgulara dayalı ölçek geliştirmek, model test etmek veya büyük örneklemde doğrulamak isteyen araştırmalar için idealdir. Ölçek geliştirme, uyarlama ve kuram oluşturma çalışmalarında sık kullanılır.

• 1. aşama için nitel veri toplama araçları (görüşme formu, odak grup rehberi, günlük vb.).
• 2. aşama için nicel veri toplama aracı (nitel bulgulara dayanarak geliştirilen ölçek/anket).
• NVivo/MAXQDA gibi nitel analiz yazılımı veya sistematik kodlama planı.
• SPSS/R/AMOS gibi nicel analiz ve doğrulama yazılımları.
• Geçiş planı: Nitel bulguların nicel araca nasıl dönüştürüleceğini gösteren tasarım.
• Etik kurul onayı ve bilgilendirilmiş onam formları.

• Araştırma iki aşamalı olacak şekilde planlanır: önce nitel, sonra nicel.
• 1. AŞAMA (NİTEL): Olgu derinlemesine incelenir; katılımcılarla görüşmeler, odak grup, günlük analizi vb. yapılır.
• Nitel veriler tematik analizle çözümlenir; ana temalar, alt temalar, boyutlar ve kategoriler ortaya çıkarılır.
• Elde edilen temalara dayalı madde havuzu oluşturulur (ölçek/anket maddeleri).
• Uzman görüşü alınarak kapsam geçerliği değerlendirilir; pilot uygulama yapılabilir.
• 2. AŞAMA (NICEL): Geliştirilen ölçek/anket, daha geniş bir örneklem üzerinde uygulanır.
• Nicel veriler üzerinden geçerlik-güvenirlik analizleri (faktör analizi, güvenirlik katsayıları, model uyumu) yapılır.
• Son aşamada, nitel ve nicel bulgular birleştirilerek bütüncül bir sonuç elde edilir.
• Elde edilen model veya ölçek hem nitel bulgulara, hem de nicel testlere dayalı olarak tartışılır.

• Nitel aşamada: Tematik analiz, içerik analizi veya grounded theory benzeri kodlama süreçleri.
• Temaların ve alt temaların, potansiyel ölçek boyutlarına dönüştürülmesi.
• Nicel aşamada: Açımlayıcı faktör analizi (AFA) ve gerekiyorsa doğrulayıcı faktör analizi (DFA).
• İç tutarlılık güvenirliği (Cronbach alfa, McDonald’s omega vb.).
• Madde–toplam korelasyonları, madde ayırt edicilik indeksleri.
• Gerekirse yapısal eşitlik modellemesi (YEM) ile daha kapsamlı model testleri.
• Nitel–nicel bütünleştirme: Faktörler ile nitel temaların eşleştirilmesi ve yorumlanması.

• Araştırma 'Karma Yöntem – Keşfedici Sıralı Desen (Nitel → Nicel)' olarak tanımlanır.
• Nitel aşama ve nicel aşama yöntem bölümü içinde ayrı alt başlıklarla anlatılır.
• Nitel bulguların nasıl madde havuzuna dönüştürüldüğü açıkça açıklanır.
• Ölçek geliştirme/uyarlama süreci ayrıntılı biçimde raporlanır (uzman görüşü, pilot çalışma, AFA, DFA vb.).
• Nitel temalar ile nicel faktörler arasında kavramsal uyum tartışılır.
• Sonuç kısmında, geliştirilen ölçek/modelin hem keşfedici hem de doğrulayıcı yönleri vurgulanır.
• Karma yöntemin katkısı, özellikle ölçeğin kuramsal temellendirilmesi açısından açıklanır.

• Öğretmen adaylarının yapay zekâya yönelik tutumlarını önce nitel görüşmelerle keşfedip, elde edilen temalara göre bir tutum ölçeği geliştiren çalışma.
• Matematik kaygısının öğrencilerde nasıl deneyimlendiğini fenomenolojik bir çalışmayla ortaya koyup, daha sonra bu temalara dayalı matematik kaygısı ölçeği geliştiren karma araştırma.
• Uzaktan eğitimde öğrenci motivasyonunu nitel olarak inceleyip, ardından bu bulgulara göre motivasyon ölçeği geliştiren çalışma.
• Öğretmenlerin sınıfta teknoloji kullanımına ilişkin inançlarını nitel olarak analiz edip, daha sonra bu inançları ölçen bir ölçeği geniş örneklemde test eden araştırma.

📝 Birincil bir yöntemin (nicel veya nitel) içine ikinci bir veri türünün gömülü olarak yerleştirildiği karma yöntem desenidir. Bir yöntem baskınken, diğer yöntem onu desteklemek, açıklamak veya zenginleştirmek için daha küçük ölçekte kullanılır.

💡 Ne zaman tercih edilir?
Birincil yöntemin tek başına açıklamakta yetersiz kaldığı durumlarda, ikincil bir veri türüyle süreci desteklemek veya açıklamak için idealdir. Eğitim, sağlık, sınıf içi uygulamalar, teknoloji kullanım araştırmaları ve müdahale çalışmalarında çok uygundur.

• Birincil veri toplama aracı (nicel veya nitel).
• Destekleyici ikinci veri türü (ör. kısa görüşmeler, kısa anketler, gözlem notları).
• SPSS/R/Python gibi istatistik yazılımları ve NVivo/MAXQDA gibi nitel analiz araçları.
• Araştırma tasarımını gösteren gömülü yapı şeması.
• Etik kurul onamı ve gerekli kurumsal izinler.

• Araştırmanın birincil yöntemi belirlenir (ör. nicel baskın bir desen).
• Birincil veri toplama süreci planlanır (ölçek/anket/test veya ana görüşmeler).
• Araştırma sürecinin belirli bir noktasına daha küçük ölçekli ikinci yöntem gömülür.
• Örneğin, geniş örneklemle nicel anket uygulanırken, küçük bir grup öğrenciyle kısa görüşmeler yapılır.
• Veya tam tersi: nitel bir durum çalışması yürütülürken, küçük ölçekli bir anket eklenir.
• Her iki veri türü ayrı analiz edilir (nicel analiz + nitel analiz).
• İkinci yöntem bulguları birincil yöntemi desteklemek, açıklamak veya ayrıntılandırmak için kullanılır.
• Son aşamada bulgular bütüncül bir çerçevede birleştirilir.

• Birincil analiz (nicel veya nitel): Ana bulguları çıkarma.
• İkincil analiz: Gömülü verilerden destekleyici temalar/istatistikler elde etme.
• Birleştirme analizi: İki veri türünün ilişkilerini inceleme.
• Tamamlayıcı analiz: İkincil bulguların birincil bulguları açıklama düzeyi.
• Uyumsuzluk analizi: Çelişen bulguların tartışılması.
• Bütünleştirilmiş model veya çerçeve oluşturma.

• Çalışma 'Karma Yöntem – Gömülü (İç İçe) Desen' olarak tanımlanır.
• Birincil ve ikincil yöntemlerin rolleri açıkça belirtilir (ör. nicel baskın + nitel gömülü).
• Veri toplama sürecinin hangi aşamasında ikinci yöntemin gömüldüğü açıklanır.
• Her iki veri türünün analiz süreçleri ayrı başlıklarla raporlanır.
• Gömülü verilerin ana bulguları nasıl desteklediği örneklerle açıklanır.
• Sonuç bölümünde birleştirilmiş yorum sunulur.
• Gömülü yapının araştırmaya sağladığı katkılar tartışılır.

• Geniş örneklemde öğrenci motivasyon ölçeği uygulanırken, küçük bir öğrenci grubuyla kısa görüşmeler yaparak motivasyonun arka planını açıklayan embedded karma çalışma.
• Bir durum çalışması sırasında öğretmenlere küçük ölçekli bir anket uygulanarak sürecin nicel olarak da desteklenmesi.
• Bir eğitim programının etkililiğini ölçen nicel deneysel çalışmaya, katılımcı günlüklerinin eklenmesi.
• Uzaktan eğitim memnuniyet anketine eklenen kısa açık uçlu sorularla gömülü nitel veri elde edilmesi.

📝 Tek bir gruba deneysel işlem uygulanır ve yalnızca son test yapılır. Ön test ve kontrol grubu bulunmadığı için iç geçerliği en zayıf deneysel desenlerden biridir. Genellikle pilot çalışmalar, materyal denemeleri ve hızlı etki değerlendirmeleri için kullanılır.

💡 Ne zaman tercih edilir?
Yeni geliştirilen bir öğretim materyalinin veya uygulamanın ilk denemeleri; zaman ve kaynakların kısıtlı olduğu durumlarda müdahale sonrası genel etkiyi kabaca görmek.

• Uygulanacak deneysel işlem/müdahale (ders planı, eğitim programı, video, uygulama vb.).
• Müdahalenin sonucunu ölçmek için geçerli ve güvenilir bir son test (başarı testi, tutum ölçeği vb.).
• Uygulama sürecini standartlaştırmak için kısa bir uygulama protokolü (süre, ortam, yönergeler).
• Veri toplama araçları (kâğıt-kalem form, çevrim içi form, cevap anahtarı vb.).
• Temel istatistik analiz yazılımı (SPSS, Excel, R vb.) ve veri kodlama şablonu.

• Araştırma problemi ve deneysel işlemin (müdahalenin) amacı netleştirilir.
• Evren ve çalışma grubu tanımlanır; tek bir grup seçilir (rastgele atama yoktur).
• Uygulanacak materyal veya program için süre, oturum sayısı ve ortam planlanır.
• Katılımcılara çalışma hakkında genel bilgilendirme yapılır ve etik onam alınır.
• Deneysel işlem, belirlenen süre ve yönergelere uygun biçimde gruba uygulanır.
• Müdahale tamamlandıktan hemen sonra katılımcılara son test uygulanır.
• Son test formları toplanır, eksik veya geçersiz cevaplar kontrol edilir.
• Veriler kodlanır ve analiz için istatistik programına girilir.
• Sonuçlar yorumlanırken, ön test ve kontrol grubu olmadığı için elde edilen bulguların yalnızca 'ilksel/pilot' nitelikte olduğu vurgulanır.

• Son test puanları için betimsel istatistikler (ortalama, medyan, SS, min–maks) hesaplanır.
• Gerekirse son test ortalaması, teorik bir ölçüt değeri ile karşılaştırılabilir (ör. tek örneklem t-testi ile 'beklenen başarı düzeyi'ne göre değerlendirme).
• Puan dağılımının şekli (normallik, çarpıklık-basıklık) incelenir ve grafiklerle desteklenir.
• İç grupta alt değişkenlere göre (cinsiyet, bölüm vb.) basit karşılaştırmalar yapılabilir, ancak bu karşılaştırmaların deneysel işlemi test etmekten çok betimsel olduğu belirtilir.
• Etki büyüklüğü yorumları yapılırken, kontrol grubu ve ön test eksikliği nedeniyle nedensel çıkarımların sınırlı olduğu mutlaka vurgulanır.

• Yöntem bölümünde desen açıkça 'Tek Grup Son Test Deseni (zayıf deneysel)' olarak adlandırılır.
• Çalışma grubunun büyüklüğü ve temel özellikleri (yaş, sınıf düzeyi, alan vb.) tablo ve metinle tanımlanır.
• Deneysel işlemin içeriği (oturum sayısı, süresi, kullanılan materyaller) ayrıntılı biçimde açıklanır.
• Kullanılan son testin geliştirilme süreci, madde sayısı, puan aralığı ve güvenirlik katsayısı raporlanır.
• Bulgular bölümünde son test puanlarına ait betimsel istatistikler tablo ve/veya grafiklerle sunulur.
• Varsa tek örneklem t-testi veya benzer analiz sonuçları (t, sd, p ve ortalamalar) APA stiline uygun şekilde yazılır.
• Tartışma bölümünde, elde edilen sonuçlar ilgili literatürle karşılaştırılır; fakat ön test ve kontrol grubu olmadığı için bulguların sınırlı ve ön araştırma niteliğinde olduğu açıkça belirtilir.
• İç geçerlik tehditleri (tarih, olgunlaşma, ölçme koşulları, seçilme yanlılığı vb.) tartışılır ve gelecek çalışmalar için daha güçlü desen önerileri sunulur.

• Yeni geliştirilen bir mobil öğrenme uygulamasını kısa süreli olarak kullanıp, uygulama sonunda öğrencilerin uygulama hakkındaki memnuniyet düzeyini ölçmek.
• Yapay zekâ destekli bir içerik sunumunun pilot denemesinde, yalnızca müdahale sonrası başarı testi uygulayarak öğrencilerin ortalama başarı düzeyini görmek.
• Bir öğretmenin hazırladığı yeni materyalin ilk denemesinde, materyali kullanan tek sınıfa uygulama sonrası tutum ölçeği vererek öğrencilerin materyale yönelik algılarını incelemek.

📝 Aynı gruba önce ön test uygulanıp mevcut durum ölçülür, ardından deneysel işlem (müdahale) yapılır ve son test ile değişim incelenir. Kontrol grubu ve rastgele atama olmadığı için iç geçerliği sınırlı bir zayıf deneysel desendir; ancak tek grup son test desenine göre daha fazla bilgi sağlar.

💡 Ne zaman tercih edilir?
Yeni bir programın veya öğretim yönteminin hedef gruptaki ilk etkisini görmek; ölçek uyarlama, materyal geliştirme veya uygulama öncesi-sonrası değişimi kabaca incelemek.

• Deneysel işlem/müdahale (ders planı, eğitim programı, terapi, uygulama vb.) için ayrıntılı uygulama planı.
• Aynı yapı veya beceriyi ölçmek için ön test ve son test olarak kullanılabilecek geçerli ve güvenilir ölçme aracı.
• Uygulama sürecini standartlaştırmak için ayrıntılı protokol (oturum sayısı, süre, ortam, kullanılan materyaller).
• Veri toplama araçları (kâğıt-kalem sınav formu, çevrim içi test, tutum ölçeği vb.) ve cevap anahtarları.
• Veri kodlama şablonu ve istatistik analiz yazılımı (SPSS, R, jamovi, Excel vb.).
• Gerekli etik izinler ve katılımcı bilgilendirme/onam formları.

• Araştırma problemi ve hipotezler tanımlanır (ör. 'Müdahale sonrası başarının ön teste göre artması beklenmektedir.').
• Çalışma grubu (tek grup) belirlenir; grubun büyüklüğü ve özellikleri (sınıf düzeyi, yaş, alan vb.) kaydedilir.
• Kullanılacak ölçme aracının ön test olarak uygulanmasında herhangi bir ipucu vermeyecek şekilde yönergeler hazırlanır.
• Tüm katılımcılara aynı koşullarda ÖN TEST uygulanır; puanlar kaydedilir.
• Belirlenen süre boyunca deneysel işlem (program, yeni yöntem, materyal vb.) uygulanır; uygulama süreci boyunca dışsal değişkenlerin (ek ders, farklı öğretmen, ek materyal vb.) olabildiğince kontrolünde dikkat edilir.
• Uygulama bitiminde, aynı ölçme aracı (veya eşdeğer form) SON TEST olarak tekrar uygulanır.
• Ön test ve son test puanları eşleştirilir; eksik veya hatalı veriler kontrol edilir (gerekirse dışlanır veya düzeltilir).
• Veriler istatistiksel analiz için uygun formatta kodlanır (ID, pre, post, cinsiyet vb. değişkenler).
• Sonuçlar yorumlanırken, aradaki farkın sadece müdahaleye değil; olgunlaşma, tarih, ölçme etkisi gibi faktörlere de bağlı olabileceği vurgulanır.

• Ön test ve son test puanlarının betimsel istatistikleri (ortalama, SS, min–maks) tablo halinde raporlanır.
• Ön ve son test arasındaki farkı incelemek için bağımlı örneklemler t-testi (eşleştirilmiş t-testi) kullanılır.
• Normallik varsayımı sağlanmıyorsa Wilcoxon işaretli sıralar testi gibi non-parametrik testler tercih edilir.
• Değişimin büyüklüğünü göstermek için etki büyüklüğü hesaplanır (Cohen d, r, Hedges g vb.).
• Varsa alt boyut puanları veya farklı ölçümler için ayrı ayrı ön-son test karşılaştırmaları yapılabilir.
• Ön test puanına göre alt gruplar oluşturulup (düşük–orta–yüksek) bu gruplarda değişimin deseni grafiklerle gösterilebilir.
• Son test puanlarının dağılımı kutu grafikleri, histogram ve saçılım diyagramları ile görselleştirilebilir.

• Yöntem bölümünde desen 'Tek Grup Ön Test – Son Test Deseni (zayıf deneysel)' olarak açıkça belirtilir.
• Çalışma grubunun özellikleri (sayı, yaş, sınıf, okullar vb.) tablo ve metin ile tanımlanır.
• Kullanılan ölçme aracının kapsamı, madde sayısı, puan aralığı ve güvenirlik katsayısı raporlanır.
• Deneysel işlemin kaç oturum sürdüğü, her oturumda neler yapıldığı ve hangi materyallerin kullanıldığı ayrıntılı açıklanır.
• Bulgular bölümünde ön test ve son test için ortalama, standart sapma ve örneklem büyüklüğü tablo halinde verilir.
• Bağımlı örneklemler t-testi veya Wilcoxon testi sonuçları (t/z, sd, p ve etki büyüklüğü) APA stiline uygun şekilde raporlanır.
• Tartışma bölümünde, ön-son test farkının büyüklüğü ve yönü literatürdeki benzer çalışmalarla karşılaştırılır; ancak kontrol grubu bulunmadığı için nedensel yorumların sınırlı olduğu açıkça ifade edilir.
• İç geçerlik tehditleri (olgunlaşma, tarih, test etki/alışma, ölçme aracındaki değişiklikler vb.) tartışılır ve gelecek çalışmalar için kontrol gruplu veya yarı/gerçek deneysel desen önerilir.

• 6. sınıf öğrencilerine veri işleme ünitesi öncesinde başarı testi uygulanıp, ünite sonunda aynı test tekrar verilerek yeni hazırlanan etkinlik temelli öğretim materyalinin etkisini gözlemek.
• Öğretmen adaylarına yapay zekâ farkındalık semineri vermeden önce ve sonra yapay zekâya yönelik tutum ölçeği uygulayarak tutum değişimini incelemek.
• Üniversite öğrencilerine kısa süreli bilişsel esneklik eğitimi verip, eğitim öncesi ve sonrası bilişsel esneklik ölçeği puanlarını karşılaştırmak.

📝 Deneysel işlemin uygulandığı hazır bir grup ile, işlemin uygulanmadığı bir başka hazır grubun yalnızca son test puanlarına göre karşılaştırıldığı zayıf deneysel desendir. Gruplar rastgele oluşturulmadığı ve ön test yapılmadığı için başlangıçtaki farklılıklar kontrol edilemez; iç geçerlik açısından sınırlıdır.

💡 Ne zaman tercih edilir?
Önceden oluşmuş (mevcut) iki sınıf, şube veya grubun bulunduğu ve müdahalenin yalnızca birine uygulanabildiği durumlarda; hızlı karşılaştırma ve ön inceleme amacıyla kullanılabilir.

• Deneysel işlem uygulanacak grup (deney grubu) ve işlem uygulanmayacak karşılaştırma grubu (kontrol ya da hazır grup).
• Müdahalenin etkisini ölçmek için her iki gruba da uygulanacak ortak bir son test (başarı testi, tutum ölçeği vb.).
• Deney grubu için ayrıntılı müdahale planı (uygulama süresi, oturum sayısı, kullanılan materyaller).
• Her iki grup için benzer sınav/ölçek uygulama koşulları (sınıf ortamı, süre, yönergeler).
• Veri kodlama formu ve istatistiksel analiz yazılımı (SPSS, R, Excel vb.).
• Etik izinler ve gerekli durumlarda veli/öğrenci onam formları.

• Araştırma problemi ve hipotezler tanımlanır (ör. 'Deneysel işlem uygulanan sınıfın başarı ortalaması, işlem uygulanmayan sınıftan yüksektir.').
• Deneysel işlem uygulanacak hazır grup (örneğin A şubesi) ve karşılaştırma için kullanılacak diğer hazır grup (örneğin B şubesi) belirlenir.
• Grupların demografik özellikleri (öğrenci sayısı, cinsiyet dağılımı, geçmiş başarı düzeyi vb.) mümkünse toplanır ve başlangıçta aralarında büyük farklar olup olmadığı gözden geçirilir.
• Deney grubuna ait müdahale (yeni program, yöntem, materyal vb.) belirlenen süre boyunca uygulanır; karşılaştırma grubunda ise geleneksel/standart uygulama sürdürülür.
• Uygulama tamamlandıktan sonra, hem deney hem de karşılaştırma grubuna aynı SON TEST (veya eşdeğer formlar) benzer şartlarda uygulanır.
• Son test formları toplanır, eksik veya hatalı veriler kontrol edilir ve gerekirse geçersiz sayılan formlar elenir.
• Veriler kodlanır (grup değişkeni, puanlar ve varsa demografik bilgiler) ve istatistik programına girilir.
• Son test puanları iki grup arasında uygun istatistiksel testlerle karşılaştırılır; ancak başlangıç eşitliği garanti edilmediği için sonuçlar temkinli yorumlanır.

• Her iki grup için son test puanlarının betimsel istatistikleri (ortalama, SS, n, min–maks) ayrı ayrı hesaplanır.
• Gruplar arası farkı incelemek için bağımsız örneklemler t-testi kullanılır; normallik ve varyans homojenliği varsayımları (Shapiro–Wilk, Levene) kontrol edilir.
• Varsayımlar sağlanmıyorsa Mann–Whitney U testi gibi non-parametrik bir alternatif tercih edilir.
• Eğer uygun bilgiler mevcutsa (ör. önceki yıl başarı ortalamaları), kovaryans analizi (ANCOVA) ile başlangıç farklılıkları kısmen kontrol edilmeye çalışılabilir.
• Farkın yalnızca istatistiksel anlamlılığı değil, etki büyüklüğü (Cohen d, Hedges g vb.) de hesaplanarak pratik/uygulama anlamlılığı yorumlanır.
• Alt gruplar (cinsiyet, önceki başarı düzeyi vb.) için ek karşılaştırmalar yapılabilir; ancak örneklem büyüklükleri çok küçülüyorsa bu analizler keşfedici (exploratory) nitelikte olarak raporlanmalıdır.

• Çalışma deseni yöntem bölümünde 'Statik (Hazır) Grup Karşılaştırmalı Desen (zayıf deneysel)' olarak isimlendirilir.
• Deney ve karşılaştırma gruplarının nasıl seçildiği, kaç kişiden oluştuğu ve temel özellikleri (yaş, sınıf, önceki başarı vb.) tablo ve metinle ayrıntılı biçimde sunulur.
• Deneysel işlemin içeriği (oturum sayısı, kullanılan materyaller, süre) kapsamlı şekilde açıklanır; karşılaştırma grubunda yapılan standart uygulama da kısaca betimlenir.
• Son test puanlarına ilişkin ortalama, standart sapma, örneklem büyüklüğü ve grup bazlı fark istatistikleri (t, sd, p, etki büyüklüğü) APA yönergelerine uygun biçimde tablolaştırılır.
• Metin içinde, farkın yönü (deney > kontrol / kontrol > deney), büyüklüğü ve anlamlılığı sade bir dille açıklanır.
• Tartışma bölümünde, grupların başlangıçta eşit kabul edilemeyeceği, bu nedenle elde edilen farkın tamamen deneysel işleme bağlanamayacağı açıkça yazılır.
• İç geçerlik tehditleri (seçim yanlılığı, tarih, öğretmen etkisi vb.) ele alınır ve gelecek araştırmalarda gerçek deneysel veya yarı deneysel desenlerin kullanılması önerilir.

• İki farklı şubeden birine teknoloji destekli öğretim, diğerine geleneksel öğretim uygulanarak, ünite sonunda yalnızca son test başarı puanlarının karşılaştırılması.
• Bir okulda yeni bir ölçme–değerlendirme yaklaşımının uygulandığı 8. sınıflar ile, klasik yaklaşımın sürdüğü diğer 8. sınıfların sınav sonuçlarının karşılaştırılması.
• Yeni bir ders kitabını kullanan sınıfın dönem sonu notlarının, eski kitabı kullanan paralel sınıfın notlarıyla karşılaştırılması.

📝 Deneklerin rastgele olarak deney ve kontrol gruplarına atandığı, her iki gruba da ön test ve son test uygulandığı güçlü bir gerçek deneysel desendir. Deney grubu müdahale alırken, kontrol grubu geleneksel/standart uygulamaya devam eder; ön test sayesinde grupların başlangıç eşitliği kontrol edilebilir.

💡 Ne zaman tercih edilir?
Yeni bir öğretim yöntemi, program, terapi veya müdahalenin etkisini, geleneksel uygulama ile karşılaştırmalı ve yüksek iç geçerlikle test etmek; eğitim, psikoloji, tıp ve sosyal bilimler alanında güçlü nedensel sonuçlar elde etmek.

• Deneysel işlem/müdahale için ayrıntılı bir uygulama planı (oturum sayısı, süre, içerik, materyaller).
• Deney ve kontrol grubunun her ikisine de uygulanacak ön test ve son test (başarı testi, ölçek, performans görevi vb.).
• Rastgele atama (randomizasyon) için bir yöntem (rastgele sayı tablosu, bilgisayar programı, kura vb.).
• Uygulama süreci boyunca her iki grupta da benzer fiziksel koşulları sağlayacak sınıf/ortam düzeni.
• Veri toplama formu, yoklama çizelgeleri (katılım ve devamsızlığı izlemek için).
• İstatistiksel analiz için yazılım (SPSS, R, jamovi vb.) ve veri kodlama şablonları.
• Etik kurul onayı ve bilgilendirilmiş onam formları (özellikle çocuklar, hastalar veya hassas gruplar için).

• Kuramsal çerçeveye ve literatüre dayalı olarak araştırma problemi ve yönlü/ yönsüz hipotezler yazılır (ör. 'Deney grubunun son test başarı ortalaması, kontrol grubundan anlamlı düzeyde yüksektir.').
• Evren ve örneklem tanımlanır; örneklem büyüklüğü, güç analizi veya benzer çalışmalar dikkate alınarak belirlenir.
• Çalışmaya katılmayı kabul eden denekler rastgele olarak deney ve kontrol gruplarına atanır. Rastgele atamanın nasıl yapıldığı (kura, bilgisayar vb.) yöntem kısmında ayrıntılı açıklanmak üzere kayıt altına alınır.
• Uygulama öncesinde hem deney hem de kontrol grubundaki tüm katılımcılara aynı koşullarda ÖN TEST uygulanır.
• Ön test sonuçları incelenerek grupların başlangıçta birbirine denk (eşit) olup olmadığı kontrol edilir; önemli farklılıklar varsa daha sonra analizde kovaryans (ANCOVA) gibi yöntemlerle kontrol edilebileceği not edilir.
• Önceden hazırlanmış uygulama planına göre deney grubuna deneysel işlem (yeni program, yöntem, materyal vb.) belirlenen süre boyunca uygulanır; kontrol grubunda ise geleneksel/standart yöntem sürdürülür.
• Uygulama süreci boyunca öğretmen/uygulayıcı, süre, ortam ve ek destekler gibi dışsal değişkenler mümkün olduğunca her iki grup için eşit tutulmaya çalışılır (iç geçerliği korumak için).
• Uygulama tamamlandıktan sonra, her iki gruba da aynı SON TEST (veya eşdeğer formlar) benzer koşullarda uygulanır.
• Ön test ve son test puanları her bir katılımcı için eşleştirilir; eksik veri ve uç değer kontrolleri yapılır.
• Veriler analiz için kodlanır (grup: 0=kontrol, 1=deney; pre, post, cinsiyet vb. ek değişkenler) ve uygun istatistiksel testlerle hipotezler sınanır.

• Ön test ve son test puanları için her iki grup özelinde betimsel istatistikler (ortalama, SS, n, min–maks) hesaplanır.
• Grupların başlangıçta denk olup olmadığını kontrol etmek için ön test puanları üzerinde bağımsız örneklemler t-testi veya tek yönlü ANOVA yapılabilir.
• Son test puanlarını doğrudan karşılaştırmak için bağımsız örneklemler t-testi kullanılır; normallik ve varyans homojenliği varsayımları (Shapiro–Wilk, Levene) kontrol edilir.
• Ön test farklılıklarının etkisini kontrol etmek için kovaryans analizi (ANCOVA) önerilir; bu analizde son test bağımlı değişken, grup faktör, ön test ise kovaryans olarak modele alınır.
• İstenirse, grup (deney/kontrol) × zaman (ön/son test) etkileşimini incelemek için karışık desenli ANOVA da kullanılabilir.
• Etki büyüklüğü hesaplanır (Cohen d, Hedges g, eta-kare, kısmi eta-kare vb.) ve yalnızca p değerine bağlı kalmadan bulguların pratik önemine dair yorum yapılır.
• Varsa takip/izleme testi (follow-up) verileri, müdahale etkisinin kalıcılığını değerlendirmek için ek analizlere tabi tutulur.

• Yöntem bölümünde desen 'Ön Test – Son Test Kontrol Gruplu Gerçek Deneysel Desen' olarak açıkça ifade edilir.
• Deneklerin deney ve kontrol gruplarına nasıl rastgele atandığı ayrıntılı biçimde açıklanır; grupların büyüklüğü ve temel demografik özellikleri tablo ve metinle sunulur.
• Kullanılan ölçme araçlarının (başarı testleri, ölçekler vb.) geliştirilme süreçleri, geçerlik ve güvenirlik kanıtları ayrıntılı biçimde raporlanır.
• Deneysel işlemin içeriği, oturum sayısı, her oturumda yapılan etkinlikler, kullanılan materyaller ve toplam süre yöntem bölümünde ayrıntılı biçimde açıklanır.
• Bulgular bölümünde ön test ve son test için her iki gruba ait betimsel istatistikler tablo halinde verilir; son test ve/veya ANCOVA sonuçları için test istatistiği (t, F), serbestlik dereceleri, p değerleri ve etki büyüklükleri APA stiline uygun şekilde raporlanır.
• Metin içinde yalnızca 'p<.05' vurgulanmakla kalınmaz; farkın yönü, büyüklüğü ve pratik önemi de yorumlanır (ör. 'Deney grubundaki ortalama artış, kontrol grubuna göre %20 daha fazladır' gibi).
• Tartışma bölümünde bulgular literatürdeki benzer deneysel çalışmalarla karşılaştırılır; iç ve dış geçerlik tehditleri ele alınarak sonuçların genellenebilirliği değerlendirilir.
• Sınırlılıklar (örneklem büyüklüğü, tek okul/kurumda yapılmış olması, uygulama süresinin kısalığı vb.) ve gelecek araştırmalar için öneriler açıkça yazılır.

• 6. sınıf 'Veri İşleme' ünitesinde, yapay zekâ destekli dijital hikâye anlatımının öğrencilerin akademik başarılarına ve matematik tutumlarına etkisini, geleneksel anlatım yöntemi uygulanan kontrol grubuyla karşılaştırmak.
• Üniversite öğrencilerine uygulanan bilişsel esneklik eğitim programının, deney grubunun problem çözme becerilerini kontrol grubuna kıyasla ne ölçüde artırdığını incelemek.
• Bir psikolojik danışma programının, deney grubundaki öğrencilerin sınav kaygısı düzeylerini kontrol grubuna göre ön testten son teste anlamlı şekilde azaltıp azaltmadığını test etmek.

📝 Deneklerin rastgele olarak deney ve kontrol gruplarına atandığı, yalnızca müdahale sonrasında SON TEST uygulanan gerçek deneysel desendir. Ön test yapılmaz; böylece ölçme/test etkisi ortadan kaldırılır. Başlangıç eşitliği, rastgele atamaya dayanarak kabul edilir.

💡 Ne zaman tercih edilir?
Ön testin katılımcı üzerinde ipucu vermesinin, öğrenme ya da duyarlılık oluşturmasının istenmediği; özellikle ölçme etkisinin problem olduğu durumlarda, güçlü nedensel çıkarımlar yapmak için uygundur.

• Deneysel işlem/müdahale için ayrıntılı bir uygulama planı (oturum sayısı, süre, içerik, materyal listesi).
• Deney ve kontrol grubuna uygulamak üzere ortak bir SON TEST (başarı testi, performans görevi, tutum ölçeği vb.).
• Rastgele atama (randomizasyon) için kullanılacak bir yöntem (rastgele sayı tablosu, bilgisayar, kura, vb.).
• Her iki grup için benzer fiziksel ve zamansal uygulama koşullarını sağlayacak ortam (aynı okul, benzer sınıf koşulları).
• Veri toplama formları, cevap anahtarı ve kodlama şablonları.
• İstatistiksel analiz yazılımı (SPSS, R, jamovi vb.) ve veri düzenleme şablonları.
• Etik kurul onayı ve bilgilendirilmiş onam formları (gerektiğinde).

• Araştırma problemi ve hipotezler belirlenir (ör. 'Müdahale uygulanan grubun son test puanları, kontrol grubundan anlamlı düzeyde yüksektir.').
• Evren ve örneklem tanımlanır; çalışmaya katılmayı kabul eden denekler listelenir.
• Denekler rastgele yöntemlerle deney ve kontrol gruplarına atanır. Rastgele atamanın nasıl yapıldığı ileride yöntem bölümünde ayrıntılı açıklanmak üzere kayıt altına alınır.
• Deney grubuna planlanan müdahale (yeni öğretim yöntemi, program, terapi vb.) belirlenen süre boyunca uygulanır; kontrol grubunda ise standart/geleneksel uygulama sürdürülür.
• Uygulama süresince dışsal faktörler (öğretmen farkı, sınıf ortamı, ek destek programları vb.) her iki grup için mümkün olduğunca eşit tutulmaya çalışılır.
• Uygulama tamamlandıktan sonra hem deney hem de kontrol grubuna aynı SON TEST, benzer koşullarda ve aynı yönergelerle uygulanır.
• Son test formları toplanır; eksik, tutarsız veya geçersiz veriler kontrol edilir ve gerekirse dışlanır.
• Veriler kodlanır (grup: 0=kontrol, 1=deney; son test puanları ve varsa demografik değişkenler).
• Deney ve kontrol gruplarının son test puanları uygun istatistiksel yöntemlerle karşılaştırılarak hipotezler sınanır.
• Ön test yapılmadığı için, rastgele atamaya rağmen gruplar arasında olası başlangıç farklılıklarının sonuçların yorumunda sınırlılık oluşturabileceği dikkate alınır.

• Deney ve kontrol grupları için son test puanlarına ait betimsel istatistikler (ortalama, SS, n, min–maks) ayrı ayrı hesaplanır.
• Gruplar arası farkı incelemek için bağımsız örneklemler t-testi kullanılır; normallik (Shapiro–Wilk) ve varyans homojenliği (Levene testi) varsayımları kontrol edilir.
• Varsayımlar sağlanmıyorsa Mann–Whitney U testi gibi non-parametrik bir alternatif tercih edilir.
• Etki büyüklüğü (Cohen d, Hedges g vb.) hesaplanarak farkın sadece istatistiksel değil, aynı zamanda pratik önemine de ilişkin yorum yapılır.
• Gerekirse, demografik değişkenlere göre alt gruplarda (örneğin cinsiyet, başarı düzeyi) son test puanları ayrıca karşılaştırılabilir; ancak örneklem büyüklükleri küçük ise bu analizler keşfedici nitelikte raporlanmalıdır.
• Son test puan dağılımı kutu grafikleri, histogram ve gerekiyorsa normal olasılık grafikleri ile görselleştirilir.

• Yöntem bölümünde desen 'Son Test Kontrol Gruplu Gerçek Deneysel Desen' olarak açıkça ifade edilir.
• Deneklerin deney ve kontrol gruplarına rastgele atandığı vurgulanır; atamanın nasıl gerçekleştirildiği açıklanır.
• Grupların büyüklüğü ve temel demografik özellikleri tablo ve metinle sunulur.
• Kullanılan son testin kapsamı, madde sayısı, puan aralığı ve güvenirlik katsayısı (Cronbach alfa vb.) raporlanır.
• Deneysel işlemin süresi, oturum sayısı ve içerik detayları yöntem bölümünde ayrıntılı biçimde açıklanır; kontrol grubunda uygulanan standart program/uygulama da kısaca tanımlanır.
• Bulgular bölümünde her iki grup için son test ortalama ve standart sapma değerleri tablo halinde verilir; bağımsız örneklemler t-testi veya Mann–Whitney U testi sonuçları (istatistik değeri, sd, p, etki büyüklüğü) APA stiline uygun biçimde raporlanır.
• Metin içinde farkın yönü (deney > kontrol veya tersi), büyüklüğü ve pratik anlamı anlaşılır ve sade bir dille açıklanır.
• Tartışma bölümünde, bulgular alan yazındaki diğer gerçek deneysel çalışmalarla karşılaştırılır; ön test yapılmamasından kaynaklı sınırlılıklar (başlangıç eşitliğinin yalnızca rastgele atamaya dayandırılması) açıkça belirtilir.
• Genellenebilirlik, örneklem büyüklüğü ve çalışma bağlamı (tek okul, tek sınıf düzeyi vb.) dikkate alınarak değerlendirilir; gelecek çalışmalar için ön test içeren veya daha uzun süreli izleme içeren desenler önerilir.

• İki 6. sınıf şubeden birinde süreç temelli problem çözme öğretimi, diğerinde geleneksel alıştırma yönteminin uygulanmasının ardından, sadece ünite sonu başarı testi ile grupların başarılarının karşılaştırılması.
• Üniversite hazırlık sınıflarında, bir grupta çevrim içi destek platformu kullanılırken diğer grupta kullanılmaması; dönem sonunda İngilizce yeterlik sınavı son test puanlarının karşılaştırılması.
• Psikolojik danışma merkezinde, kaygı azaltma programına alınan grupla, programa alınmayan benzer bir grubun program sonunda kaygı ölçeği puanlarının karşılaştırılması.

📝 Ön test etkisini ve deneysel işlemin gerçek etkisini aynı anda değerlendirmeye imkân veren, en güçlü gerçek deneysel desenlerden biridir. Dört grup (iki deney, iki kontrol) içerir; iki gruba ön test uygulanırken, diğer iki gruba yalnızca son test uygulanır. Böylece hem deneysel işlem etkisi hem de test/ölçme etkisi ayrıştırılabilir.

💡 Ne zaman tercih edilir?
Ön testin katılımcıların performansını veya duyarlılığını değiştirmesinin ciddi bir tehdit oluşturduğu deneysel çalışmalarda; özellikle eğitim ve psikoloji alanında, hem işlem hem ölçme etkisini aynı anda kontrol ederek güçlü nedensel sonuçlar elde etmek için uygundur.

• Deneysel işlem/müdahale için ayrıntılı bir uygulama planı (oturum sayısı, süre, içerik ve materyaller).
• Ön test ve son test olarak kullanılabilecek aynı veya paralel ölçme aracı (başarı testi, tutum ölçeği vb.).
• Dört grup için rastgele atama yapmayı sağlayacak yöntem (rastgele sayı tablosu, bilgisayar, kura vb.).
• Dört grubun da uygulamalarını yürütmek için zaman ve mekân planlaması (oturum çizelgeleri, sınıflar, uygulayıcılar).
• Veri toplama formu, grup kodlama şeması (G1, G2, G3, G4) ve veri giriş şablonu.
• İstatistiksel analiz programı (SPSS, R, jamovi vb.) ve çoklu grup × ölçme etkileşimlerini test edebilecek analiz planı.
• Etik kurul onayı ve bilgilendirilmiş onam formları.

• Araştırma problemi ve hipotezler, ön test etkisini de dikkate alacak şekilde tanımlanır (ör. 'Deneysel işlem, ön testten bağımsız olarak başarıyı artırır.' ve 'Ön testin başarım üzerinde anlamlı bir etkisi yoktur.').
• Çalışmaya katılacak denekler belirlenir ve rastgele olarak dört gruba atanır: • G1: Ön test + Deneysel işlem + Son test • G2: Ön test + Geleneksel/standart uygulama + Son test • G3: Sadece Deneysel işlem + Son test • G4: Sadece Geleneksel/standart uygulama + Son test
• G1 ve G2 gruplarına, uygulama öncesinde aynı ÖN TEST uygulanır; G3 ve G4 gruplarına ön test uygulanmaz.
• Belirlenen süre içinde, G1 ve G3 gruplarına deneysel işlem (yeni program, yöntem, materyal vb.); G2 ve G4 gruplarına ise geleneksel/standart uygulama yürütülür.
• Uygulama süreci boyunca öğretmen/uygulayıcı, süre, ortam gibi koşullar gruplar arasında mümkün olduğunca eşit tutulmaya çalışılır.
• Uygulama tamamlandıktan sonra dört gruba da aynı SON TEST, benzer koşullarda ve yönergelerle uygulanır.
• Veriler toplanır; her katılımcı için grup kodu (G1, G2, G3, G4), ön test (varsa) ve son test puanları kaydedilir.
• Eksik veri ve uç değerler kontrol edilerek veri seti analiz için hazırlanır.
• Analiz sürecinde, hem deneysel işlemin etkisi hem de ön testin olası etkisi ve bu ikisi arasındaki etkileşim incelenir.
• Sonuçlar yorumlanırken, ön testin varlığı/yokluğu ile deneysel işlemin etkileşimi özellikle vurgulanır.

• Önce her grup için son test puanlarına ait betimsel istatistikler (ortalama, SS, n) ayrı ayrı hesaplanır.
• Gruplar arası farkları incelemek için tek yönlü ANOVA veya iki faktörlü ANOVA kullanılır: • Faktör 1: İşlem (Deney vs. Kontrol) • Faktör 2: Test durumu (Ön test uygulanan vs. uygulanmayan)
• Ön test uygulanan gruplarda (G1 ve G2), gerekirse ön test puanları kovaryans olarak kullanılarak ANCOVA analizleri yapılabilir.
• İşlem ana etkisi (deneysel müdahale etkisi), test ana etkisi (ön testin etkisi) ve işlem × test etkileşimi eş zamanlı olarak değerlendirilir.
• İşlem ana etkisi anlamlı ise deneysel müdahalenin genel olarak etkili olduğu; test ana etkisi anlamlı ise ön testin başarı üzerinde etkisi olduğu; etkileşim anlamlı ise ön testin, müdahalenin etkisini değiştirdiği (güçlendirdiği/zayıflattığı) yorumlanır.
• Gerekli durumlarda, G1–G2 ve G3–G4 ikilileri arasında ayrı karşılaştırmalar yapılarak ön testli ve ön testsiz durumlar arasındaki farklılıklar daha ayrıntılı incelenir.
• ANOVA/ANCOVA sonuçları için etki büyüklükleri (eta-kare, kısmi eta-kare, omega-kare vb.) hesaplanarak yalnızca istatistiksel anlamlılığa (p değeri) bağlı kalınmaz.

• Yöntem bölümünde desen, 'Solomon Dört Grup Gerçek Deneysel Desen' olarak açıkça adlandırılır ve dört grubun yapısı şematik bir şekilde gösterilir.
• Deneklerin dört gruba rastgele atandığı ve grup büyüklükleri açıkça belirtilir.
• Kullanılan ön test ve son testlerin özellikleri, güvenirlik ve geçerlik kanıtları ile birlikte raporlanır.
• Deneysel işlemin içeriği (oturum sayısı, süre, etkinlik türleri) ayrıntılı biçimde açıklanır; kontrol gruplarında uygulanan geleneksel/standart program da kısaca tanımlanır.
• Bulgular bölümünde dört grup için ön test (sadece G1 ve G2) ve son test ortalama ve standart sapmaları tablo halinde sunulur.
• ANOVA/ANCOVA sonuç tablolarında işlem ana etkisi, test ana etkisi ve işlem × test etkileşimine ait F, sd, p ve etki büyüklüğü değerleri APA stiline uygun biçimde raporlanır.
• Metin içinde, ön testin deneysel işlemin etkisini arttırıp arttırmadığı veya etkisini değiştirip değiştirmediği açıklanır; örneğin, 'Ön test uygulanan gruplarda müdahalenin etkisi daha güçlü ortaya çıkmıştır.' gibi.
• Tartışma bölümünde bulgular, ön test etkisini dikkate almayan geleneksel deneysel desenlerle yapılan çalışmalar ve literatürdeki benzer Solomon desenli araştırmalarla karşılaştırılır.
• Sınırlılıklar kısmında, dört grup gerektirdiği için örneklem ihtiyacının yüksek olduğu, uygulama ve zaman maliyetlerinin fazla olduğu ve uygulamanın pratik zorlukları tartışılır.

• Yeni bir matematik öğretim yazılımının etkisini incelerken, hem ön test etkisini hem de yazılım etkisini kontrol etmek için 6. sınıf şubelerini dört Solomon grubuna ayırarak çalışma yürütmek.
• Sınav kaygısını azaltmaya yönelik bir psikolojik danışma programının etkisini, ön testin duyarlılık oluşturup oluşturmadığını da hesaba katarak liseli öğrencilere yönelik Solomon dört grup deseniyle incelemek.
• Yapay zekâ destekli ders materyallerinin, geleneksel materyallere göre öğrencilerin başarı ve tutumlarına etkisini test ederken, ön testin motivasyon ve farkındalık üzerindeki etkisini de kontrol etmek amacıyla dört grup oluşturmak.

📝 Deneklerin, sonuç değişkenini etkilediği düşünülen bir engelleyici değişkene (blok değişkenine; ör. başarı düzeyi, cinsiyet, okul türü) göre önce homojen alt gruplara (bloklara) ayrıldığı; her blok içinde deneklerin rastgele olarak deney koşullarına atandığı gerçek deneysel desendir. Bloklama ile hata varyansı azaltılır ve istatistiksel testlerin gücü artırılır.

💡 Ne zaman tercih edilir?
Başlangıçta denekler arasında kontrol edilemeyen ama önemli olduğu düşünülen bir değişken (ör. ön başarı, okul türü, sosyoekonomik düzey) bulunduğunda; bu değişkenin etkisini istatistiksel olarak kontrol ederek deneysel işlemin etkisini daha hassas biçimde test etmek için uygundur.

• Deneysel işlem/müdahaleler: İki veya daha fazla deneysel koşul (ör. farklı öğretim yöntemleri, program türleri).
• Blok değişkeni: Denekleri gruplamaya yarayan, sonuç değişkeniyle ilişkili olduğu bilinen veya güçlü şekilde tahmin edilen bir değişken (ör. düşük–orta–yüksek başarı, kız–erkek, okul türü).
• Her bir bloğun tüm deney koşullarını destekleyebileceği büyüklükte örneklem (her blok için yeterli sayıda denek).
• Sonuçları değerlendirmek için kullanılacak ölçme aracı (başarı testi, performans görevi, ölçek vb.).
• Rastgele atama için bir yöntem (blok içinde randomizasyon: kura, rastgele sayı tablosu, bilgisayar vb.).
• Blok yapısını ve atamayı gösteren bir planlama şeması (tablolar, diyagramlar).
• Veri kodlama şablonu (blok kodu, grup/işlem kodu, puanlar vb.) ve istatistiksel analiz yazılımı.
• Etik kurul onayı ve onam formları (gerekli durumlarda).

• Araştırma problemi ve hipotezler, hem blok değişkenini hem de deneysel işlemi dikkate alacak şekilde tanımlanır (ör. 'Öğretim yöntemi, başarı düzeyinden bağımsız olarak son test puanlarını etkilemektedir.').
• Deneklerden, blokları oluşturmak için gerekli olan ön bilgi toplanır (ör. ön sınav puanları, okul türü, cinsiyet vb.).
• Engelleyici değişkenin düzeyleri belirlenir ve denekler bu düzeylere göre bloklara ayrılır: • Örnek: Ön başarıya göre 'düşük', 'orta', 'yüksek' blokları. • Örnek: Okul türüne göre 'Anadolu lisesi', 'meslek lisesi' blokları.
• Her blok içinde, denekler rastgele olarak deneysel koşullara atanır. Örneğin: • Blok 1 (düşük başarı): Yöntem A, Yöntem B • Blok 2 (orta başarı): Yöntem A, Yöntem B • Blok 3 (yüksek başarı): Yöntem A, Yöntem B
• Deneysel işlemler, her blok içindeki gruplara aynı süre ve koşullarda uygulanır; uygulama süreci boyunca dışsal değişkenler (öğretmen, sınıf ortamı, süre vb.) mümkün olduğunca kontrol altında tutulur.
• Uygulama sonunda, tüm deneklere ortak bir SON TEST (veya eşdeğer form) aynı yönergelerle uygulanır.
• Son test formları toplanır; eksik, tutarsız veya uç değer içeren veriler kontrol edilir.
• Veriler, blok kodu (ör. 1=düşük, 2=orta, 3=yüksek), grup/işlem kodu (ör. 1=Yöntem A, 2=Yöntem B) ve son test puanları şeklinde kodlanır.
• Elde edilen veri seti, blok etkisi ve işlem etkisini ayırt edebilecek istatistiksel analizlerle incelenir.
• Sonuçlar yorumlanırken, blok değişkeninin etkisi, deneysel işlem etkisi ve varsa blok × işlem etkileşimi birlikte ele alınır.

• Her blok düzeyi ve her deneysel koşul için betimsel istatistikler (ortalama, SS, n) hesaplanır.
• İki faktörlü varyans analizi (ANOVA) yapılır: • Faktör 1: Blok (ör. düşük–orta–yüksek başarı) • Faktör 2: Deneysel işlem/öğretim yöntemi (ör. Yöntem A, Yöntem B, Yöntem C)
• ANOVA çıktısında blok ana etkisi, işlem ana etkisi ve blok × işlem etkileşimi birlikte incelenir.
• Blok ana etkisi anlamlıysa, engelleyici değişkenin sonuç değişkeni üzerinde güçlü bir etkisi olduğu; işlem ana etkisi anlamlıysa, bloklardan bağımsız olarak deneysel işlemlerin sonuçta farklılık yarattığı yorumlanır.
• Blok × işlem etkileşimi anlamlıysa, deneysel işlemin etkisinin blok düzeyine göre değiştiği (ör. yöntem A'nın düşük başarı grubunda daha etkili olduğu) ifade edilir.
• Gerekirse, anlamlı ana etkiler ve etkileşimler için çoklu karşılaştırma testleri (Tukey, Bonferroni vb.) uygulanır.
• Etki büyüklükleri (eta-kare, kısmi eta-kare vb.) hesaplanarak, sonuçların pratik önemine ilişkin yorumlar yapılır.
• Veriler, etkileşim grafikleri (blok düzeylerine göre yöntemlerin ortalama puanlarını gösteren çizgi grafikler vb.) ile görselleştirilir.

• Yöntem bölümünde desen, 'Rastgele Bloklar Gerçek Deneysel Deseni' olarak adlandırılır ve blok yapısı şematik bir şekilde sunulur.
• Blok değişkeninin ne olduğu (ör. başarı düzeyi, okul türü), kaç düzeye ayrıldığı ve her bloğa kaç denek düştüğü tablo ve metinle ayrıntılı biçimde açıklanır.
• Bloklama için kullanılan ölçüt (ör. ön test puanlarının hangi kesme noktalarına göre düşük–orta–yüksek olarak sınıflandırıldığı) net biçimde belirtilir.
• Her bir blok içinde deneysel koşullara rastgele atamanın nasıl yapıldığı açıklanır.
• Bulgular bölümünde, blok ve işlem düzeylerine göre ortalama ve standart sapmalar tablo halinde sunulur; iki faktörlü ANOVA sonuçları (F, sd, p, etki büyüklükleri) APA stiline uygun olarak raporlanır.
• Etkileşim grafikleri ile, hangi blok düzeyinde hangi yöntemin daha etkili olduğu görsel olarak gösterilir ve metinde yorumlanır.
• Tartışma bölümünde, blok değişkeninin dikkate alınmasının sonuçları nasıl etkilediği (ör. başarı düzeyine göre yöntemlerin etkinliğinin değişmesi) ayrıntılı biçimde ele alınır.
• Sınırlılıklar kısmında, blok sayısının ve her bloktaki örneklem büyüklüğünün kısıtları; ayrıca bloklanan değişken dışındaki potansiyel engelleyici değişkenler tartışılır.
• Genellenebilirlik, çalışma bağlamı ve blok değişkeninin yapısı (ör. tek okul veya tek bölgeye özgülük) dikkate alınarak değerlendirilir.

• Matematikte üç farklı öğretim yönteminin etkililiğini incelemek için, öğrenciler önce ön başarı düzeylerine göre 'düşük', 'orta' ve 'yüksek' bloklarına ayrılır; her blok içinde öğrenciler rastgele olarak Yöntem A, Yöntem B veya Yöntem C’ye atanır.
• Farklı ders kitaplarının etkisini karşılaştırmak amacıyla, okullar okul türüne göre (Anadolu lisesi, meslek lisesi) bloklara ayrılır; her okul türü içinde sınıflar rastgele olarak Kitap-1 ve Kitap-2 koşullarına atanır.
• Sınav kaygısını azaltmaya yönelik iki farklı psikolojik danışma yaklaşımının etkisini incelemek için, öğrenciler cinsiyete göre bloklanır (kız–erkek); her blok içinde öğrenciler rastgele olarak Program A veya Program B’ye atanır.

📝 Hazır (mevcut) iki veya daha fazla grubun kullanıldığı, grupların rastgele atanmadığı; ancak deney ve kontrol gruplarına ön test ve son test uygulandığı yarı deneysel desendir. Başlangıçta gruplar tam olarak denk değildir; bu nedenle iç geçerlik, gerçek deneysel desenlere göre daha düşüktür, ancak zayıf deneysel desenlere göre çok daha güçlü kanıt sağlar.

💡 Ne zaman tercih edilir?
Rastgele atamanın etik, idari veya pratik nedenlerle mümkün olmadığı; mevcut sınıflar, okullar veya gruplar üzerinde deneysel işlem uygulanmak istendiği eğitim, psikoloji ve sosyal bilimler bağlamlarında sıkça kullanılır.

• En az iki hazır grup: Deneysel işlem uygulanacak grup(lar) ve karşılaştırma için kullanılacak kontrol grubu(lar).
• Tüm gruplara uygulanacak ortak bir ön test ve son test (başarı testi, tutum ölçeği, performans görevi vb.).
• Deney grubunda uygulanacak müdahale (yeni program, yöntem, materyal vb.) için ayrıntılı uygulama planı.
• Kontrol grubunda sürdürülecek geleneksel/standart uygulamanın tanımı.
• Veri toplama araçları (kâğıt-kalem formu veya çevrim içi form) ve yoklama çizelgeleri.
• Veri kodlama şablonu (grup kodu, ön test, son test, demografik değişkenler vb.) ve istatistiksel analiz yazılımı.
• Gerekli etik onaylar ve katılımcı/veli onam formları.

• Araştırma problemi ve hipotezler, grupların rastgele atanmadığı gerçeği dikkate alınarak tanımlanır (ör. 'Yeni öğretim programı uygulanan sınıfın son test puanları, geleneksel program uygulanan sınıftan yüksektir.').
• Uygulama yapılacak kurum ve sınıflar belirlenir; hangi sınıf(lar)ın deney, hangilerinin kontrol grubu olacağı idari/uygulama koşullarına göre seçilir (rastgele atama yoktur, seçim süreci yöntem bölümünde açıklanır).
• Grupların başlangıçtaki benzerlik/farklılık durumunu görebilmek için, tüm gruplara aynı ÖN TEST uygulanır; gerekirse demografik bilgiler de toplanır.
• Ön test sonuçları, gruplar arasında başlangıçta anlamlı farklılıklar olup olmadığını görmek için analiz edilir (t-testi, ANOVA vb.); bu sonuçlar daha sonra analiz ve yorum aşamasında dikkate alınacaktır.
• Deney grubuna planlanan deneysel işlem (yeni program, yöntem, materyal vb.) önceden belirlenmiş süre ve protokole uygun biçimde uygulanır; kontrol grubunda ise geleneksel/standart uygulama sürdürülür.
• Uygulama sürecinde zaman, sınıf ortamı, öğretmen özellikleri gibi dışsal değişkenler mümkün olduğunca kontrol altında tutulmaya çalışılır; ancak tam kontrol sağlanamadığı için bu durum sınırlılıklar kısmında ele alınır.
• Uygulama tamamlandığında, deney ve kontrol gruplarındaki tüm katılımcılara aynı SON TEST, benzer koşullar ve yönergelerle uygulanır.
• Ön test ve son test puanları her bir katılımcı için eşleştirilir; eksik veri, uç değer ve veri giriş hataları kontrol edilir.
• Veriler analiz için kodlanır (grup: 0=kontrol, 1=deney; pre, post, cinsiyet vb.) ve yarı deneysel yapıya uygun istatistiksel testlerle hipotezler sınanır.
• Sonuçlar yorumlanırken, grupların başlangıçta denk olmayabileceği, bu nedenle gözlenen farkların tamamen deneysel işleme atfedilemeyeceği açıkça dikkate alınır.

• Ön test ve son test puanları için her bir grup özelinde betimsel istatistikler (ortalama, SS, n) hesaplanır.
• Grupların başlangıçtaki durumunu görmek için ön test puanları üzerinde bağımsız örneklemler t-testi veya ANOVA yapılır; farkların büyüklüğü ve önemi raporlanır.
• Son test puanlarını doğrudan karşılaştırmak için bağımsız örneklemler t-testi veya ANOVA kullanılabilir; ancak bu analizlerde başlangıç eşitsizliği göz önünde bulundurulmalıdır.
• Başlangıç farklılıklarının etkisini kontrol etmek için kovaryans analizi (ANCOVA) önerilir: son test puanı bağımlı değişken, grup faktör; ön test puanı kovaryans olarak modele alınır.
• İstenirse, grup (deney/kontrol) × zaman (ön test/son test) etkileşimi karışık desenli ANOVA ile de incelenebilir (özellikle veri yapısı buna uygunsa).
• Etki büyüklükleri (Cohen d, eta-kare, kısmi eta-kare vb.) hesaplanarak, sadece istatistiksel anlamlılık değil, pratik önem de değerlendirilir.
• Analiz sonuçları yorumlanırken, 'yarı deneysel' yapıya uygun, temkinli bir dil kullanılır; neden-sonuç iddialarından kaçınılır, 'ilişkilidir', 'görünmektedir', 'bağlantılı olabilir' gibi ifadeler tercih edilir.

• Yöntem bölümünde desen, 'Eşitlenmemiş (Denk Olmayan) Kontrol Gruplu Yarı Deneysel Desen' olarak adlandırılır.
• Deney ve kontrol grubunun nasıl seçildiği (mevcut sınıflar, idari atama vb.) açık ve şeffaf biçimde açıklanır.
• Grupların büyüklükleri ve temel demografik özellikleri (yaş, cinsiyet, önceki başarı vb.) tablo ve metinle sunulur.
• Kullanılan ön test ve son testin özellikleri, puan aralıkları ve güvenirlik katsayıları raporlanır.
• Ön test sonuçları, gruplar arasında başlangıçta anlamlı farklar olup olmadığını gösterecek şekilde tablolaştırılır ve metinde yorumlanır.
• Bulgular bölümünde, son test (ve gerekirse ön test kovaryanslı) analiz sonuçları (t, F, sd, p, etki büyüklüğü) APA stiline uygun biçimde raporlanır.
• Metin içinde, elde edilen farkların, grupların başlangıçtaki eşitsizliği ve olası dışsal etkenler de hesaba katılarak temkinli biçimde yorumlandığı vurgulanır.
• Tartışma bölümünde, yarı deneysel yapının sağladığı avantajlar (doğal ortamda uygulama, pratik uygulanabilirlik) ile sınırlılıkları (seçim yanlılığı, başlangıç eşitsizliği) karşılaştırmalı biçimde ele alınır.
• Gelecek çalışmalar için, mümkünse rastgele atamalı gerçek deneysel desenler veya alternatif yarı deneysel desenler (zaman serisi, çoklu site çalışmaları vb.) önerilir.

• İki farklı okulda, birinde yeni bir matematik öğretim programının, diğerinde mevcut programın uygulanması; her iki gruba da ünite öncesinde ve sonrasında başarı testi uygulanarak program etkisinin incelenmesi.
• Mevcut iki 6. sınıf şubesinden birinde dijital hikâye anlatımı ile, diğerinde geleneksel anlatım ile veri işleme ünitesinin işlenmesi ve öğrenci başarısı/tutumu üzerindeki etkilerin ön test–son test yoluyla karşılaştırılması.
• Üniversitede, bir bölümde çevrim içi destekli ders işlenirken diğer bölümde klasik yüz yüze yöntemlerin kullanılması; dönem başında ve sonunda uygulanan başarı ve motivasyon ölçekleriyle iki bölümün değişimlerinin karşılaştırılması.

📝 Deneysel işlem uygulanmadan önce aynı gruptan çoklu ölçümler (ön testler), işlemden sonra yine çoklu ölçümler (son testler) alınarak değişimin zaman içindeki gidişatının incelendiği yarı deneysel desendir. Tek grup üzerinde işlem etkisini daha güvenilir gözlemlemeye olanak sağlar.

💡 Ne zaman tercih edilir?
Müdahale etkisinin kısa veya uzun vadede nasıl geliştiğini görmek, alışkanlık, performans, başarı, tutum, davranış gibi süreçlerin zaman içindeki seyrini incelemek; özellikle tek grup üzerinde çalışılan bağlamlarda çok uygundur.

• Tek bir çalışma grubu (sınıf, okul, departman, ekip vb.).
• Deneysel işlem öncesi ve sonrasında kullanılacak ortak ölçme aracı.
• Birden fazla ölçüm oturumu için zaman çizelgesi (ör. 4 ön test + 4 son test).
• Uygulama süreci hakkında ayrıntılı protokol (oturumlar, süre, materyaller).
• Veri toplama formları ve kodlama şablonları.
• Zaman serisi analizine uygun istatistiksel yazılım (SPSS, R, Jamovi vb.).
• Etik onay ve bilgilendirilmiş onam formları.

• Araştırma problemi ve hipotezler zaman değişimi dikkate alınarak belirlenir (ör. 'Müdahale sonrası puanlar, müdahale öncesindeki eğilimden anlamlı şekilde sapacaktır.').
• Çalışma grubu belirlenir (rastgele atama yoktur).
• Müdahaleden önce katılımcılara birden fazla ÖN TEST uygulanır (ör. haftalar boyunca 3–5 kez).
• Ön test sonuçları, grubun doğal gidişatını (trend) görmek için analiz edilir.
• Deneysel işlem uygulanır (ör. yeni öğretim yöntemi, program, terapi vb.).
• Uygulama süresi boyunca dışsal faktörler kontrol edilmeye çalışılır (aynı öğretmen, aynı sınıf ortamı vb.).
• Uygulama sonrasında aynı ölçme aracıyla tekrar çoklu SON TEST ölçümleri yapılır.
• Bütün ölçümler tek grafik üzerinde zaman eksenine yerleştirilir.
• Veriler analiz programına kodlanır (t1, t2, t3… pre / t6, t7, t8… post).
• Trend analizi ile işlem etkisi yorumlanır: müdahale sonrası grafikte ani değişim, seviye artışı, eğim değişimi vb. aranır.

• Ölçümler zaman eksenine göre grafikleştirilir (çizgi grafiği).
• Doğrusal veya doğrusal olmayan trend analizleri yapılır.
• Müdahale öncesi trend ile müdahale sonrası trend karşılaştırılır:
• • Seviye değişimi (level change)
• • Eğim değişimi (slope change)
• • Kırılma noktası (interruption point)
• Segmented regression (parçalı regresyon) kullanılabilir.
• Gerekirse ARIMA gibi zaman serisi modelleri uygulanabilir.
• İstatistiksel anlamlılık kadar grafiksel kanıt da önemlidir.
• Ölçmeler arasındaki otokorelasyon kontrol edilir.
• Etki büyüklüğü için karşılaştırmalı farklar (post-pre) raporlanabilir.

• Desen 'Tek Gruplu Zaman Serisi Yarı Deneysel Desen' olarak adlandırılır.
• Kaç ön test ve kaç son test yapıldığı açıkça belirtilir.
• Ölçek/test hakkında bilgilerin yanında ölçümlerin zaman aralıkları açıklanır.
• Ölçüm noktaları tablo ve grafiklerle ayrıntılı gösterilir.
• Trend değişiminin yönü ve büyüklüğü grafik üzerinden yorumlanır.
• Segmented regression veya eğim değişimi analizleri APA formatında raporlanır.
• İç geçerlik tehditleri (tarih, olgunlaşma, tekrar ölçme etkisi) tartışılır.
• Sonuçların gerçek deneysel güce yakın olduğu ama kontrol grubu eksikliği nedeniyle nedensel sonuçların sınırlı olduğu belirtilir.

• Bir okulda haftalık uygulanan yapay zekâ destekli etkinliklerin etkisini ölçmek için, uygulama öncesinde 4 hafta boyunca başarı testi yapılması ve uygulama sonrasında 4 hafta daha ölçüm yapılması.
• Okul iklimi geliştirme programının etkisini görmek için öğretmen memnuniyet ölçeğinin müdahale öncesi ve sonrası 6’şar kez uygulanması.
• Bilişsel esneklik çalışmalarında, tek bir grubun beceri puanlarının 3 ön test + müdahale + 3 son test şeklinde incelenmesi.

📝 Hem deney hem de kontrol grubundan müdahale öncesinde ve sonrasında çoklu ölçümler alınarak, zaman içindeki değişim desenlerinin karşılaştırıldığı yarı deneysel desendir. Tek gruplu zaman serisi desenine göre daha güçlü kanıt sağlar; çünkü müdahale yapılmayan bir kontrol grubunun doğal zaman serisi eğilimi ile kıyaslama yapılabilir.

💡 Ne zaman tercih edilir?
Okullar, sınıflar, kurumlar veya departmanlar gibi doğal gruplar üzerinde uzun süreli bir müdahalenin etkisini incelemek; zaman içindeki değişimi, müdahale olmayan bir grupla kıyaslayarak daha güvenilir biçimde değerlendirmek için uygundur.

• En az iki grup: Müdahalenin uygulanacağı deney grubu ve müdahalenin uygulanmayacağı kontrol grubu.
• Müdahale öncesi ve sonrası tüm ölçüm noktalarında kullanılacak ortak ölçme aracı veya ölçek.
• Ölçümlerin yapılacağı zaman noktalarını gösteren ayrıntılı zaman çizelgesi (ör. 4 ön test + 4 son test).
• Deney grubunda uygulanacak müdahale (program, yöntem, politika değişikliği vb.) için ayrıntılı uygulama planı.
• Kontrol grubunda aynı zaman diliminde yürütülecek standart/geleneksel uygulamanın tanımı.
• Veri toplama formları, grup ve zaman kodlama şablonları.
• Zaman serisi ve grup karşılaştırmasına uygun istatistiksel analiz yazılımı (SPSS, R vb.).
• Gerekli etik izinler ve bilgilendirilmiş onam formları.

• Araştırma problemi ve hipotezler, hem zaman etkisini hem de grup (deney/kontrol) etkisini içerecek şekilde tanımlanır (ör. 'Müdahale sonrası, deney grubunun zaman içindeki puan eğilimi kontrol grubundan anlamlı şekilde farklılaşacaktır.').
• Doğal gruplar (sınıflar, okullar vb.) belirlenir; hangisinin deney, hangisinin kontrol grubu olacağı uygulama koşullarına göre seçilir (rastgele atama yapılması her zaman mümkün olmayabilir; bu durum yöntem bölümünde açıklanır).
• Müdahale öncesinde hem deney hem de kontrol grubundaki katılımcılara aynı ölçme aracı, planlanan sayıda ÖN TEST şeklinde uygulanır (ör. 3–5 kez).
• Ön test döneminde elde edilen çoklu ölçümler, her iki grubun da müdahale öncesi doğal gidişatını (trendini) görmek için grafik ve basit analizlerle değerlendirilir.
• Deney grubuna, planlanan süre boyunca deneysel işlem (program, yöntem, politika vb.) uygulanır; kontrol grubunda ise standart/geleneksel uygulama sürdürülür.
• Uygulama süresi boyunca dışsal faktörler (takvim, öğretmen değişimi, okul politikaları vb.) mümkün olduğunca her iki grup için benzer tutulmaya çalışılır.
• Müdahale sonrasında, hem deney hem de kontrol gruplarına aynı ölçme aracı, eşit aralıklarla, planlanan sayıda SON TEST olarak uygulanır.
• Ölçüm sonuçları her bir katılımcı için grup (deney/kontrol), zaman noktası (t1, t2, …, t8 vb.) ve puanlar şeklinde kodlanır.
• Eksik veri, uç değer ve otokorelasyon sorunları analizden önce kontrol edilir.
• Analiz sürecinde, deney ve kontrol gruplarının zaman içindeki eğilimleri grafikler ve uygun istatistiksel modeller kullanılarak karşılaştırılır.

• Önce her grup için zaman eksenine göre ölçümlerin çizgi grafikleri çizilir; müdahale öncesi ve sonrası trendler görsel olarak karşılaştırılır.
• Her grup için ayrı zaman serisi analizi (trend, seviye değişimi, eğim değişimi) yapılabilir.
• Deney ve kontrol gruplarının zaman içindeki eğilimlerini aynı modelde incelemek için: • Karışık (hiyerarşik) modeller, • Parçalı regresyon (segmented regression), • Tekrarlı ölçümler ANOVA (ölçüm noktalarının sayısına ve yapısına bağlı olarak) gibi yöntemler kullanılabilir.
• Özellikle segmented regression ile müdahale öncesi ve sonrası için farklı doğrusal eğimler ve seviyeler tahmin edilir; bu parametrelerin deney ve kontrol grupları için karşılaştırılması, müdahale etkisini gösterir.
• Zaman × grup etkileşimi (ör. 'deney grubunun eğimi artarken, kontrol grubunun eğimi sabit kalmıştır') modelde önemli bir odak noktasıdır.
• Otokorelasyon (ardışık ölçümlerin birbirine bağımlılığı) incelenir ve gerekirse modellere eklenir.
• Etki büyüklüğü, zaman içindeki seviye değişimleri ve grup farkları üzerinden yorumlanır; sadece p değerleri ile sınırlı kalınmaz.

• Desen yöntem bölümünde 'Kontrol Gruplu Zaman Serisi Yarı Deneysel Desen' olarak adlandırılır.
• Deney ve kontrol grubunun nasıl seçildiği, grup büyüklükleri ve temel özellikleri (örneğin okul türü, sınıf düzeyi) tablo ve metinle sunulur.
• Kaç ön test ve kaç son test yapıldığı, bu ölçümlerin hangi zaman aralıklarıyla uygulandığı ayrıntılı biçimde açıklanır.
• Kullanılan ölçme aracı(lar)ın özellikleri, güvenirlik ve geçerlik bilgilerinin yanı sıra, tekrarlı ölçümlerde oluşabilecek test alışması etkilerine ilişkin değerlendirmeler raporlanır.
• Bulgular bölümünde, deney ve kontrol gruplarının zaman içindeki ortalama puanları tablo ve çizgi grafikleriyle ayrıntılı şekilde gösterilir.
• Kullanılan zaman serisi modeli veya tekrarlı ölçümler analizine ilişkin sonuçlar (model katsayıları, F/t değerleri, p değerleri, etki büyüklükleri) APA stiline uygun şekilde raporlanır.
• Metinde özellikle 'grup × zaman' etkileşim sonuçları vurgulanır; örneğin, 'Deney grubunda müdahale sonrasında puanlarda belirgin bir artış eğilimi gözlenirken, kontrol grubunda zaman içinde anlamlı bir değişim olmamıştır.' gibi ifadeler kullanılır.
• Tartışma bölümünde, kontrol grubu sayesinde zaman içindeki doğal değişimin (olgunlaşma, tarih, tekrar ölçme etkisi vb.) daha iyi kontrol edilebildiği ve bunun sonuçları nasıl güçlendirdiği açıklanır.
• Sınırlılıklar kısmında, grupların rastgele atanamamış olması, ölçüm sayısı ve ölçümler arası sürenin kısıtları, dışsal olayların (ör. sınav haftaları, tatiller) zaman serisini etkileyebileceği gibi faktörler tartışılır.

• İki okuldan birinde okul iklimi geliştirme programı uygulanırken, diğer okulda standart uygulamaların sürdüğü bir durumda; her iki okulda da dönem boyunca ayda bir öğretmen memnuniyeti ölçeğinin uygulanması ve zaman içindeki eğilimlerin karşılaştırılması.
• Bir ilde seçilen iki ortaokuldan birinde yapay zekâ destekli matematik etkinliklerinin, diğerinde geleneksel etkinliklerin yürütülmesi; her iki okulda da 8 hafta boyunca haftalık kısa başarı testlerinin yapılarak zaman serilerinin karşılaştırılması.
• Sağlık alanında, bir hastanede yeni bir tedavi protokolü uygulanırken, diğer benzer hastanede eski protokolün devam ettiği durumda; her iki hastanede de aylık ortalama iyileşme skorlarının 1 yıl boyunca izlenmesi ve zaman serisi deseninde karşılaştırılması.

📝 Belirli bir zaman noktasında, geniş ve mümkün olduğunca temsili bir örneklemden anket/ölçekler aracılığıyla veri toplanarak bireylerin özelliklerini, görüşlerini, tutumlarını ve davranışlarını betimlemeyi amaçlayan tarama desenidir. Zaman boyutu tek kesit üzerinden ele alınır; değişimin yönü veya süreci değil, mevcut durum (anlık fotoğraf) ön plandadır.

💡 Ne zaman tercih edilir?
Belirli bir dönemdeki tutum, görüş, davranış sıklığı, memnuniyet düzeyi, kullanım oranları gibi değişkenlerin büyük örneklemler üzerinden betimlenmesi; seçim anketleri, memnuniyet araştırmaları, tutum ve algı çalışmalarında yaygın olarak kullanılır.

• Araştırma konusuna uygun, geçerlik ve güvenirlik çalışmaları yapılmış ölçekler ve/veya anket formları.
• Hedef evreni temsil eden bir örnekleme çerçevesi (öğrenci listeleri, öğretmen listeleri, müşteri veri tabanı vb.).
• Uygun örnekleme yöntemi (basit rastgele, tabakalı, küme, amaçlı vb.) için plan ve açıklama.
• Çevrim içi veri toplama araçları (Google Forms, Qualtrics vb.) veya kâğıt-kalem anket formları.
• Katılımcı bilgilendirme metni ve bilgilendirilmiş onam formu (özellikle kişisel veri içeren çalışmalarda).
• Veri kodlama şablonu (değişken adları, etiketler, değer etiketleri) ve istatistiksel analiz yazılımı (SPSS, R, Excel vb.).

• Araştırma problemi ve alt problemler 'Bu grupta X değişkeninin düzeyi nedir?', 'Hangi alt gruplar nasıl farklılaşmaktadır?' gibi betimleyici sorular çerçevesinde netleştirilir.
• Hedef evren tanımlanır (ör. '2024–2025 öğretim yılında Van ilindeki devlet ortaokullarında okuyan 6. sınıf öğrencileri').
• Evreni en iyi temsil edecek örnekleme stratejisi seçilir; örneklem büyüklüğü, güç analizi veya oran hesapları ile yaklaşık olarak belirlenir.
• Kullanılacak ölçek/anket maddeleri hazırlanır veya uyarlanır; kapsam geçerliği için uzman görüşü alınır; gerekirse küçük bir pilot çalışma yapılır.
• Asıl veri toplama sürecinde, seçilen örnekleme dâhil bireylere anket/ölçekler uygulanır; katılımı artırmak için gerekli bilgilendirme ve hatırlatmalar yapılır.
• Toplanan formlar kontrol edilir; çok eksik veya tutarsız yanıt içeren formlar belirlenir ve uygun şekilde işlem yapılır (elenebilir veya eksik veriler istatistiksel yöntemlerle yönetilebilir).
• Veriler kodlanır ve analiz yazılımına girilir; değişken adları, etiketleri ve değer etiketleri düzgün şekilde tanımlanır.
• Eksik veri, uç değer, normal dağılım durumu gibi temel veri tarama adımları gerçekleştirilir.
• Araştırma sorularına bağlı olarak betimsel istatistikler, grup karşılaştırmaları ve basit ilişkisel analizler yürütülür.
• Sonuçlar 'mevcut durumun fotoğrafı' perspektifiyle yorumlanır; neden-sonuç ilişkisi kurulmaz.

• Kategorik değişkenler için frekans ve yüzde dağılımları; bar/pasta grafikler ile görselleştirme.
• Sürekli değişkenler için ortalama, ortanca, standart sapma, minimum–maksimum, çarpıklık ve basıklık değerleri.
• Alt gruplar arasında fark olup olmadığını incelemek için: • İki grup için: Bağımsız örneklemler t-testi veya Mann–Whitney U testi, • İkiden fazla grup için: Tek yönlü ANOVA veya Kruskal–Wallis testi.
• Değişkenler arasındaki ilişkilere bakmak için Pearson veya Spearman korelasyon analizleri (ancak desen hâlâ tarama/betimseldir).
• Ölçekler için iç tutarlılık güvenirliği (Cronbach alfa, McDonald’s omega vb.) ve gerekiyorsa faktör analizi.
• Bulguların yorumunda; örneklemin temsiliyet durumu ve kesitsel yapının sınırlılıkları mutlaka dikkate alınır.

• Yöntem bölümünde desen, 'Kesitsel Tarama (Betimsel) Desen' olarak açıkça adlandırılır.
• Evren ve örneklem ayrıntılı tanımlanır; örneklem büyüklüğü, seçilme yöntemi ve katılım oranı raporlanır.
• Kullanılan ölçek/anketlerin geliştirilme, uyarlama, madde sayısı, puanlama biçimi ve güvenirlik katsayıları (örn. Cronbach alfa) detaylı şekilde verilir.
• Bulgular bölümünde demografik değişkenlere ilişkin frekans ve yüzde dağılımları tablo ve grafiklerle sunulur.
• Ana değişkenlere ilişkin betimsel istatistikler (ortalama, SS vb.) tablo hâlinde verilir; önemli bulgular metinde açıklayıcı biçimde yorumlanır.
• Eğer alt gruplar arasında fark analizleri yapılmışsa, kullanılan test türü, test istatistiği (t, F, χ² vb.), serbestlik derecesi, p değeri ve varsa etki büyüklüğü APA stiline uygun şekilde raporlanır.
• Yorumlarda, kesitsel bir çalışmanın yalnızca belirli bir zamandaki durumu yansıttığı; neden-sonuç ilişkisine dair kesin çıkarımlar yapılamayacağı açıkça belirtilir.
• Sınırlılıklar kısmında, örneklem büyüklüğü, yanıtlamama (non-response) oranı, öz-bildirim yanlılığı gibi faktörler tartışılır.

• Türkiye’deki matematik öğretmen adaylarının yapay zekâya yönelik tutum, kaygı ve kullanım niyeti düzeylerini, tek bir dönemde uygulanan ölçekler aracılığıyla betimlemek.
• Bir üniversitenin farklı fakültelerindeki öğrencilerin uzaktan eğitime yönelik memnuniyet düzeylerini kesitsel bir anket çalışmasıyla incelemek.
• Belediye otobüslerini kullanan yolcuların hizmet memnuniyetini ve iyileştirme önerilerini belirlemek amacıyla yapılan geniş ölçekli bir memnuniyet anketi.

📝 Belirli bir değişken ya da değişkenler kümesindeki değişimi zaman içinde izlemeyi amaçlayan tarama desenidir. Veri, iki veya daha fazla zamanda toplanır. Trend çalışmaları farklı örneklemlerden, kohort çalışmaları benzer özellikteki bir grup bireyden, panel çalışmaları ise mümkün olduğunca aynı bireylerden tekrar veri toplar.

💡 Ne zaman tercih edilir?
Tutum, davranış, başarı, memnuniyet gibi özelliklerin yıllar veya dönemler içindeki değişimini incelemek; eğitsel reformların, politika değişikliklerinin veya toplumsal dönüşümlerin etkisini süreç üzerinde görmek için uygundur.

• Birden fazla ölçüm zamanı için planlanmış zaman çizelgesi (ör. her yıl, her dönem, her ay yapılacak ölçümler).
• Her ölçüm zamanında uygulanacak ölçek/anket/form; mümkün olduğunca aynı veya ölçme eşdeğerliliği sağlanmış formlar.
• Trend çalışmaları için: Her zaman noktasında evreni temsil eden yeni örneklem çerçevesi.
• Kohort çalışmaları için: Belirli bir başlangıç grubunun (ör. 2024 girişli öğrenciler) zaman içindeki takibi.
• Panel çalışmaları için: Aynı bireyleri tekrar tekrar izleyebilecek bir izleme sistemi (iletişim bilgileri, takip planı).
• Veri kodlama şablonları (zaman, grup, kohort, birey ID vb.) ve istatistiksel analiz yazılımı.
• Etik kurul onayı ve zaman içinde tekrarlanan veri toplama süreçleri için bilgilendirilmiş onam.

• Araştırma problemi, zaman boyutunu vurgulayacak şekilde tanımlanır (ör. 'Öğretmen adaylarının yapay zekâya yönelik tutumları 3 yıl içinde nasıl değişmektedir?').
• Çalışmanın türü seçilir: • Trend: Her zaman noktasında farklı bireylerden, aynı evreni temsil edecek şekilde veri toplanır. • Kohort: Belirli bir başlangıç grubunun (kohortun) farklı zamanlardaki durumu izlenir. • Panel: Mümkün olduğunca aynı bireylerden tekrar tekrar veri toplanır.
• Zaman noktaları (örn. T1, T2, T3, T4) ve bu noktalar arasındaki süre (6 ay, 1 yıl vb.) planlanır.
• Kullanılacak ölçek/anketler belirlenir; her zaman noktasında aynı yapıların ölçüldüğünden emin olmak için ölçme değişmezliği (measurement invariance) ve içerik eşdeğerliği dikkate alınır.
• İlk veri toplama dalgasında (T1), seçilen örneklem/ kohort/panel için anket/ölçekler uygulanır; demografik bilgiler de toplanarak veri tabanı oluşturulur.
• İzleyen zaman noktalarında (T2, T3, T4...) aynı veya eşdeğer ölçekler aynı evren/kohort/panel üzerinde tekrar uygulanır; panel çalışmalarda aynı bireylerin izlenebilmesi için takip mekanizmaları kullanılır.
• Her veri toplama dalgası sonrası veriler kodlanır, temizlenir ve güvenilirlik kontrolleri yapılır.
• Zaman içindeki değişimi değerlendirmek için çok zamanlı veri yapısına uygun analizler planlanır.
• Veri toplama süreci boyunca, politik/dışsal büyük olayların (müfredat değişikliği, pandemi vb.) zamanlaması not edilerek yorumlarda kullanılmak üzere kaydedilir.

• Her zaman noktası için ayrı ayrı betimsel istatistikler (ortalama, SS, n) hesaplanır ve tablo hâlinde sunulur.
• Zaman içindeki değişimi görselleştirmek için çizgi grafikler (zaman × ortalama puan) kullanılır.
• İki zaman noktası varsa eşleştirilmiş t-testi (panel/kohort için) veya bağımsız örneklemler t-testi (trend çalışması) gibi basit karşılaştırmalar yapılabilir.
• Üç veya daha fazla zaman noktası varsa tekrarlı ölçümler ANOVA, lineer karışık modeller veya büyüme eğrisi (growth curve) modellemesi gibi daha gelişmiş teknikler kullanılabilir.
• Trend çalışmaları için: Farklı yıllarda ölçülen ortalama değerler arasındaki farklar ve eğilim (artış/azalış) analiz edilir.
• Kohort çalışmaları için: Aynı kohortun zaman içindeki değişimi; gerekirse farklı kohortların (ör. 2024 giriş, 2025 giriş) karşılaştırılması yapılabilir.
• Panel çalışmaları için: Birey düzeyinde değişim modelleri, sabit ve rastgele etkiler, bireysel değişim yolları incelenebilir.
• Zaman × grup (ör. cinsiyet, program türü, okul türü) etkileşimleri incelenerek değişimin alt gruplara göre farklılaşıp farklılaşmadığı değerlendirilir.
• Etki büyüklükleri (örn. zaman içi farkların Cohen d değerleri, büyüme eğrisi katsayıları vb.) raporlanarak değişimin pratik önemi vurgulanır.

• Yöntem bölümünde desen, 'Boylamsal Tarama Deseni' olarak adlandırılır; çalışmanın türü açıkça belirtilir (trend / kohort / panel).
• Hangi yıllarda/zaman noktalarında veri toplandığı, bu zaman noktalarının hangi gerekçeyle seçildiği açıklanır.
• Örneklem/kohort/panel yapısı ayrıntılı tanımlanır; her dalgada katılımcı sayıları ve panel çalışmalarda bırakma (attrition) oranları raporlanır.
• Kullanılan ölçeklerin her zaman noktasındaki güvenirlik katsayıları (Cronbach alfa vb.) ayrı ayrı verilir; mümkünse ölçme değişmezliği ile ilgili bilgiler eklenir.
• Bulgular bölümünde, zaman içindeki ortalama değişimler tablo ve çizgi grafiklerle gösterilir; temel trendler (artış, azalış, plato) metinde açıklanır.
• Eğer tekrarlı ölçümler ANOVA veya karışık modeller kullanıldıysa, bunlara ilişkin test istatistikleri (F, t, p, etki büyüklükleri) APA formatına uygun biçimde raporlanır.
• Tartışma bölümünde, gözlenen değişimlerin olası nedenleri (program değişiklikleri, toplumsal olaylar, politikalar vb.) literatürle birlikte değerlendirilir.
• Sınırlılıklar kısmında, uzun süreli çalışmalarda katılımcı kaybı (attrition), ölçme araçlarının zamanla geçerliliğini yitirme riski, bağlam değişimleri gibi faktörler tartışılır.

• 2024, 2025 ve 2026 yıllarında, her yıl farklı örneklemlerden veri toplayarak öğretmen adaylarının yapay zekâya yönelik tutumlarındaki genel toplumsal eğilimi inceleyen bir trend çalışması.
• 2024 yılında üniversiteye yeni başlayan bir öğrenci kohortunun, 1., 2. ve 4. sınıfta matematik kaygısı ve öz-yeterlik düzeylerindeki değişimi izleyen bir kohort boylamsal çalışma.
• Aynı 6. sınıf öğrencilerinin, yıl başında, ortasında ve sonunda 'Veri İşleme' başarı testi ve matematik tutum ölçeği ile tekrar tekrar değerlendirilerek birey düzeyinde değişim yollarının incelendiği bir panel çalışması.

📝 İki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkinin yönünü ve gücünü belirlemeyi amaçlayan temel korelasyonel araştırma desenidir. Müdahale yapılmaz; değişkenler doğal hâlleriyle ölçülür. Nedensel ilişki kurulmaz, sadece ilişkilerin varlığı araştırılır.

💡 Ne zaman tercih edilir?
Bir alandaki değişkenler arasındaki ilişkilerin ilk kez incelendiği durumlar, yeni ölçek geliştirme çalışmalarına ön hazırlık, yapılar arası temel bağlantıların anlaşılması ve ileri analizlere (yordayıcı analiz, yapısal eşitlik modellemesi vb.) temel oluşturmak için idealdir.

• İlgili değişkenleri ölçen geçerli ve güvenilir ölçekler.
• Geniş ve temsil edici bir örneklem (korelasyon çalışmalarında n ne kadar yüksekse doğruluk artar).
• Veri toplama araçları: anket, ölçek, başarı testi, gözlem formu vb.
• Veri analizi için istatistiksel yazılım (SPSS, JASP, R, Jamovi vb.).
• Etik kurul onayı ve bilgilendirilmiş onam formu.
• Veri kodlama şablonları (değişken adları, ölçüm türleri, değer etiketleri).

• Araştırma sorusu, değişkenler arasındaki ilişkinin yönünü ve gücünü inceleyecek şekilde tanımlanır (ör. 'Yapay zekâ kaygısı ile matematik öz-yeterliği arasında ilişki var mıdır?').
• Çalışmanın hedef evreni belirlenir ve uygun örnekleme yöntemi ile örneklem seçilir.
• Kullanılacak ölçme araçlarının kapsam geçerliği, güvenirliği ve uygunluğu kontrol edilir.
• Katılımcılara ölçek/anket uygulanır; veriler eksik/uygunsuz yanıtlar açısından kontrol edilir.
• Veriler kodlanır ve analiz yazılımına aktarılır.
• Değişkenlerin dağılımı incelenir; normallik varsayımı gerekli ise değerlendirilir (Shapiro–Wilk, çarpıklık–basıklık).
• Değişkenler arasındaki ilişkiler korelasyon katsayılarıyla test edilir.
• Varsayımlar ve bulgular dikkate alınarak sonuçlar yorumlanır; nedensel yorum yapılmaz.

• Normallik karşılanırsa Pearson korelasyon katsayısı; normallik sağlanmazsa Spearman rho kullanılır.
• Değişkenler arasındaki ilişkinin gücü (zayıf/orta/yüksek) r değerine göre sınıflandırılır.
• Gerekirse iki değişken arasındaki ilişkinin scatter plot (dağılım grafiği) ile görselleştirilmesi.
• Değişken sayısı üç ve üzeri ise korelasyon matrisi oluşturulur.
• Çoklu korelasyon durumunda değişkenler arası çoklu bağlantıların yorumlanması.
• Korelasyon katsayılarının anlamlılığı için p değerleri ve güven aralıkları raporlanır.
• Ancak nedensel ilişki çıkarımına gidilmez; korelasyon yalnızca ilişki düzeyi sağlar.

• Desen, 'Açımlayıcı İlişkisel (Korelasyonel) Desen' olarak adlandırılır.
• Örneklem büyüklüğü, örnekleme yöntemi ve katılımcı özellikleri ayrıntılı biçimde raporlanır.
• Kullanılan ölçme araçlarının madde sayısı, puanlama biçimi ve güvenirlik katsayıları belirtilir.
• Korelasyon matrisi tablo olarak sunulur (r ve p değerleriyle birlikte).
• Her ilişkinin yönü ve gücü APA kurallarına uygun ifadelerle açıklanır (örn. 'r = .42, p < .001').
• Scatter plot'lar gerekiyorsa eklenir.
• Sınırlılıklar arasında kesitsel veri yapısı, öz-bildirim yanlılığı ve nedensel çıkarım yapılamaması belirtilir.

• Matematik öğretmen adaylarının yapay zekâ kaygısı ile teknoloji entegrasyon öz-yeterliği arasındaki ilişkiyi incelemek.
• Üniversite öğrencilerinin akademik motivasyon, öz disiplin ve sınav kaygısı arasındaki bağlantıları korelasyon matrisi üzerinden değerlendirmek.
• Lise öğrencilerinde dijital okuryazarlık ile çevrim içi problem çözme becerisi arasındaki ilişkiyi analiz etmek.

📝 Bir veya birden fazla bağımsız değişkenin, bir bağımlı değişkeni ne ölçüde yordadığını (tahmin ettiğini) inceleyen korelasyonel desendir. Müdahale yapılmaz; regresyon ve benzeri tekniklerle, değişkenler arasındaki ilişkilerin yönü ve gücünün yanı sıra tahmin etme kapasitesi de değerlendirilir.

💡 Ne zaman tercih edilir?
Belirli bir sonucun (ör. akademik başarı, teknoloji entegrasyon niyeti, yapay zekâya yönelik tutum) hangi değişkenler tarafından ne düzeyde açıklandığını ortaya koymak; ölçek geliştirme, risk gruplarını belirleme ve karar verme süreçlerine veri sağlamak için idealdir.

• Bağımlı değişkeni (kriter) ve bağımsız değişkenleri (yordayıcılar) ölçen geçerli ve güvenilir ölçekler.
• Yeterli büyüklükte bir örneklem (regresyon analizlerinde kural olarak her yordayıcı için en az 10–15 gözlem önerilir).
• Kesitsel veya boylamsal veri toplama planı (çoğu zaman kesitsel anket verisi kullanılır).
• Veri toplama araçları (anket/ölçek formları, çevrim içi form sistemleri).
• İstatistiksel analiz yazılımı (SPSS, R, Jamovi vb.) ve regresyon analizlerini gerçekleştirebilecek modüller.
• Etik kurul onayı ve bilgilendirilmiş onam formları.
• Veri kodlama şablonları (bağımlı değişken, yordayıcılar, demografikler vb.).

• Araştırma sorusu, açık bir yordama ifadesi içerecek şekilde tanımlanır (ör. 'Yapay zekâ kaygısı, teknoloji öz-yeterliği ve matematik tutumu, yapay zekâyı derse entegrasyon niyetini yordamakta mıdır?').
• Bağımlı değişken (kriter) ve bağımsız değişkenler (yordayıcılar) kuramsal çerçeveye dayanarak seçilir.
• Hedef evren tanımlanır ve örnekleme yöntemi belirlenir; örneklem büyüklüğü yordayıcı sayısı dikkate alınarak planlanır.
• Ölçekler/anketler katılımcılara uygulanır; veriler eksik, uç değer ve kodlama hataları açısından kontrol edilir.
• Veriler analiz yazılımına aktarılır; değişken türleri, ölçek düzeyleri ve eksik veri yönetimi netleştirilir.
• Normallik, çoklu doğrusallık (multicollinearity), tekil uç değerler ve etki değerleri (Cook’s distance vb.) kontrol edilir.
• Uygun regresyon modeli (basit doğrusal, çoklu doğrusal, hiyerarşik, lojistik vb.) seçilir ve analizler yürütülür.
• Elde edilen modelde hangi değişkenlerin anlamlı yordayıcı olduğu, ne kadar varyans açıkladıkları (R²) ve yordama gücünün büyüklüğü yorumlanır.

• İki değişkenli durumlarda basit doğrusal regresyon; birden çok yordayıcı olduğunda çoklu doğrusal regresyon uygulanır.
• Regresyon katsayıları (B ve β), t değerleri, p değerleri ve güven aralıkları raporlanır.
• Modelin genel anlamlılığı için F testi ve açıklanan varyans oranları (R ve R², gerekirse düzeltilmiş R²) incelenir.
• Yordayıcı değişkenler arasında çoklu doğrusallık olup olmadığı VIF ve tolerans değerleriyle kontrol edilir.
• Artık (residual) analizleri yapılarak normal dağılım, bağlanım (homoscedasticity) ve doğrusal ilişki varsayımları değerlendirilir.
• Gerekirse hiyerarşik regresyon kullanılarak blok blok model kurulabilir; önce kontrol değişkenleri, sonra asıl yordayıcılar eklenerek açıklanan ek varyans (ΔR²) test edilir.
• Bağımlı değişken kategorik ise lojistik regresyon; sıralı/kademeli ise ordinal regresyon gibi uygun modeller seçilir.
• Etki büyüklükleri (β katsayılarının büyüklüğü, R², odds ratio vb.) yorumlanarak sadece anlamlılık değil, pratik önem de değerlendirilir.

• Yöntem bölümünde desen, 'Yordayıcı (Tahmin Edici) İlişkisel Desen' olarak isimlendirilir; bağımlı ve bağımsız değişkenler net biçimde tanımlanır.
• Örneklem büyüklüğü, seçilme yöntemi ve katılımcı özellikleri ayrıntılı biçimde raporlanır.
• Kullanılan ölçeklerin geliştirilme/uyarlama süreçleri, madde sayısı, puanlama biçimi ve güvenirlik değerleri belirtilir.
• Bulgular bölümünde, önce değişkenlere ilişkin betimsel istatistikler ve korelasyon matrisi sunulur.
• Regresyon analizine ilişkin özet tablo (model özeti: R, R², düzeltilmiş R², F ve p) APA stiline uygun biçimde verilir.
• Her yordayıcı için katsayı tablosu (B, Standart hata, β, t, p, güven aralıkları) raporlanır.
• Metin içinde, hangi değişkenlerin anlamlı yordayıcı olduğu, hangi sırada modele girdiği (hiyerarşik ise) ve bağımlı değişkenin varyansının ne kadarının açıklandığı açık ve sade bir dille ifade edilir.
• Yorumlarda, korelasyonel yapının gereği olarak nedensel dil kullanılmaz; 'X, Y’yi açıklar/yordar' ifadeleri dikkatli şekilde ve kuramsal çerçeveyle desteklenerek kullanılır.
• Sınırlılıklar kısmında, kesitsel veri yapısı, ölçme hataları ve modele alınmayan potansiyel yordayıcıların etkisi tartışılır.

• Matematik öğretmen adaylarının yapay zekâyı derse entegrasyon niyetinin; yapay zekâ kaygısı, teknoloji öz-yeterliği ve yenilikçilik düzeyleri tarafından ne ölçüde yordandığını incelemek.
• Lise öğrencilerinin matematik başarısının; matematik kaygısı, öz-düzenleme becerisi ve aile desteği tarafından ne kadar açıklandığını çoklu regresyon ile analiz etmek.
• Üniversite öğrencilerinin çevrim içi derslere katılım sıklığının, akademik motivasyon ve zaman yönetimi becerileri tarafından yordanmasını inceleyen bir çalışma.

📝 Gruplar arasındaki farkları inceleyerek olası neden–sonuç ilişkilerini değerlendiren, ancak araştırmacının bağımsız değişken üzerinde herhangi bir kontrol veya müdahale yapmadığı deneysel olmayan nicel araştırma desenidir. Gruplar doğal olarak oluşmuştur; bu nedenle nedensellik sınırlı ölçüde yorumlanabilir.

💡 Ne zaman tercih edilir?
Bir müdahale yapmadan, doğal gruplar arasındaki farkları incelemek; cinsiyet, okul türü, program değişkeni, başarı düzeyi gibi önceden var olan grupları karşılaştırmak; deneysel desenlerin uygulanamadığı koşullarda neden–sonuç olasılıklarını değerlendirmek için idealdir.

• Doğal olarak oluşmuş en az iki grup (ör. erkek–kız, tablet kullanan–kullanmayan, özel okul–devlet okulu).
• Ölçmek istenen bağımlı değişkeni değerlendiren geçerli ve güvenilir ölçekler/testler.
• Uygun örneklem büyüklüğü (her grup için yeterli sayıda katılımcı).
• Eksik veri ve uç değerleri kontrol edebilmek için temiz veri toplama formları.
• SPSS, R, Jamovi veya benzeri istatistiksel analiz yazılımı.
• Bilgilendirilmiş onam formu ve etik kurul belgesi (gerekli olan çalışmalarda).

• Araştırma problemi 'X grubunun Y üzerindeki etkisi var mıdır?' benzeri fark inceleyen bir soruyla tanımlanır.
• Bağımlı değişken (ölçülecek sonuç) ve doğal olarak oluşmuş bağımsız değişken (gruplar) belirlenir.
• Evren ve örneklem tanımlanır; grupların doğal olarak oluştuğu ve araştırmacı tarafından atanmadığı açıkça belirtilir.
• Kullanılacak ölçme araçları belirlenir; güvenirlik ve geçerlik kanıtları sağlanır.
• Veriler, grupların doğal yapısı korunarak toplanır (müdahale yoktur).
• Ön analizlerde normallik, varyans homojenliği, uç değerler, eksik veri gibi kontroller yapılır.
• Araştırma sorusuna göre uygun istatistiksel karşılaştırma testleri (t-testi, ANOVA vb.) seçilir.
• Gruplar arasındaki farklar ve olası neden–sonuç ilişkileri analiz edilir.
• Nedensellik kısıtlı olduğu için yorumlarda dikkatli ifadeler kullanılır.

• İki grup varsa bağımsız örneklemler t-testi; normallik sağlanmıyorsa Mann–Whitney U testi.
• İkiden fazla grup varsa Tek Faktörlü ANOVA; varsayımlar bozulursa Kruskal–Wallis testi.
• ANOVA anlamlı çıkarsa post-hoc testler (Tukey, Games–Howell vb.) uygulanır.
• Etki büyüklükleri raporlanır (Cohen d, eta-kare, omega-kare).
• Gerekirse kovaryansın etkisini kontrol etmek için ANCOVA kullanılabilir.
• Veriler grafiklerle desteklenir (kutu grafikleri, ortalama–standart hata grafikleri).
• Sadece farkın varlığı değil, farkın yönü ve büyüklüğü de yorumlanır.
• Nedensellik değil, 'ilişkili olma olasılığı' üzerinden temkinli yorum yapılır.

• Desen, 'Nedensel Karşılaştırma (Ex Post Facto) Deseni' olarak adlandırılır.
• Grupların doğal olarak nasıl oluştuğu açıklanır.
• Ölçeklerin özellikleri, madde sayısı, güvenirlik katsayıları raporlanır.
• Her grup için betimsel istatistikler (n, ortalama, SS) tablo hâlinde verilir.
• Kullanılan test istatistikleri APA formatında yazılır (t, F, p, etki büyüklüğü).
• Post-hoc analizler gerekiyorsa eklenir.
• Nedensellik sınırlılıkları açıkça belirtilir (seçim yanlılığı, kontrol edilemeyen değişkenler).
• Araştırma bulguları literatürle karşılaştırılarak tartışılır.

• Devlet ve özel okul öğrencilerinin matematik başarı puanlarını karşılaştırmak.
• Matematik kaygısı düzeyinin erkek ve kız öğrenciler arasında farklı olup olmadığını incelemek.
• Tablet kullanan ve kullanmayan öğrencilerin derse katılım düzeylerini karşılaştırmak.
• Yüksek ve düşük başarı düzeyine sahip öğrencilerin yapay zekâya yönelik tutumlarının farklı olup olmadığını analiz etmek.

📝 Belirli bir konuya ilişkin bağımsız nicel araştırmalardan elde edilen istatistiksel sonuçların sistematik olarak birleştirilerek, genel etki büyüklüğünün ve bulgular arasındaki tutarlılığın değerlendirildiği ikincil (secondary) araştırma desenidir. Tek tek çalışmaların bulgularını sentezleyerek daha güçlü sonuçlar sunar.

💡 Ne zaman tercih edilir?
Belirli bir müdahalenin, yöntemin veya değişkenler arası ilişkinin farklı örneklemler ve bağlamlar üzerindeki genel etkisini görmek; literatürdeki tutarsız bulguları açıklığa kavuşturmak ve kanıta dayalı karar verme süreçlerini desteklemek için idealdir.

• Açık ve net tanımlanmış bir araştırma sorusu (ör. 'Yapılandırmacı öğretim, geleneksel öğretime göre matematik başarısını ne ölçüde artırmaktadır?').
• Dahil edilme ve dışlanma ölçütlerini belirleyen ayrıntılı bir protokol (tür, yıl aralığı, örneklem düzeyi, ölçütler vb.).
• İlgili çalışmaları taramak için veri tabanlarına erişim (ERIC, Web of Science, Scopus, ULAKBİM vb.).
• Çalışmalardan etki büyüklüğü hesaplayabilmek için gerekli istatistikler (ortalama, SS, n; t, F, χ², r, OR vb.).
• Çalışma kalitesini ve yanlılık riskini değerlendirmek için kontrol listeleri (PRISMA, Cochrane kriterleri vb.).
• Meta-analiz yazılımları veya paketleri (Comprehensive Meta-Analysis, JASP, R ‘metafor’ paketi vb.).
• Kodlama formu (çalışma kimliği, yıl, ülke, örneklem özellikleri, yöntem, etki büyüklüğü vb. alanlar içeren).

• Araştırma sorusu ve hipotezler meta-analize uygun biçimde tanımlanır (ör. 'Deneysel yöntemler, geleneksel yöntemlere göre daha yüksek akademik başarı sağlar.').
• Meta-analiz protokolü oluşturulur: dahil edilme/dışlanma ölçütleri, taranacak veri tabanları, yıllar aralığı, araştırma türleri (deneysel, yarı deneysel, korelasyonel vb.) belirlenir.
• Belirlenen anahtar kelimelerle veri tabanlarında sistematik tarama yapılır; başlık–özet düzeyinde uygun görülen çalışmalar tam metin olarak incelenir.
• Dahil edilme ölçütlerini karşılayan çalışmalar seçilir; seçilmeyenlerin gerekçeleri kaydedilir (PRISMA akış şeması mantığı).
• Her çalışma için standart bir kodlama formu kullanılarak; örneklem büyüklüğü, yaş düzeyi, sınıf düzeyi, ülke, yöntem türü, ölçme aracı, kullanılan test tipi, ortalamalar/SS veya diğer istatistikler kaydedilir.
• Her çalışmanın sonucundan uygun etki büyüklüğü (Cohen d, Hedges g, r, OR vb.) hesaplanır veya doğrudan alınır.
• Çalışma kalitesi ve yayın yanlılığı (publication bias) açısından çalışmalar değerlendirilir.
• Etki büyüklükleri sabit etkili (fixed-effect) veya rastgele etkili (random-effects) modele göre birleştirilir.
• Gerekirse alt grup analizleri ve meta-regresyonlar planlanır (ör. ülkeye göre, sınıf düzeyine göre, yöntem türüne göre vb.).

• Her çalışma için tek tek etki büyüklükleri ve güven aralıkları hesaplanır.
• Genel (pooled) etki büyüklüğü sabit etkili veya rastgele etkili modele göre tahmin edilir.
• Heterojenlik (tutarsızlık) düzeyi Q istatistiği, I² ve τ² değerleri ile değerlendirilir.
• Heterojenlik yüksekse, alt grup analizleri (ör. ilköğretim–ortaöğretim; Türkiye–yurt dışı) yapılabilir.
• Etki büyüklüklerinin çalışma özellikleriyle (yıl, örneklem büyüklüğü, yöntem türü vb.) ilişkisini incelemek için meta-regresyon uygulanabilir.
• Yayın yanlılığı için huni grafiği (funnel plot), Egger testi veya benzeri yöntemler kullanılır.
• Duyarlılık analizleri (tek tek çalışmaları dışarıda bırakarak sonuçların ne kadar değiştiğini görmek) yapılır.
• Sonuçlar, hem istatistiksel olarak (p, güven aralığı) hem de pratik olarak (küçük/orta/büyük etki) yorumlanır.

• Çalışma, 'Sistematik Derleme ve Meta-Analiz' veya sadece 'Meta-Analiz' olarak tanımlanır; PRISMA gibi raporlama standartlarına atıf yapılır.
• Dahil edilme ve dışlanma ölçütleri, tarama stratejileri ve kullanılan veri tabanları ayrıntılı biçimde açıklanır.
• Çalışma seçim sürecini gösteren bir akış şeması (PRISMA diyagramı) sunulur.
• Dahil edilen çalışmaların temel özelliklerini gösteren özet tablo (yıl, ülke, örneklem, yöntem, kullanılan test, etki büyüklüğü vb.) raporlanır.
• Genel etki büyüklüğü, güven aralığı ve heterojenlik istatistikleri APA stiline uygun biçimde yazılır.
• Forest plot (orman grafiği) ile her çalışmanın ve toplam etkinin görsel özeti sunulur.
• Alt grup analizleri ve meta-regresyon sonuçları, hangi koşullarda etkinin arttığı veya azaldığı şeklinde yorumlanır.
• Yayın yanlılığına ilişkin bulgular (funnel plot, Egger testi vb.) raporlanır ve yorumlanır.
• Sonuçlar, politika önerileri, uygulama önerileri ve gelecekteki araştırmalar için çıkarımlarla birlikte tartışılır.

• Türkiye’de ilköğretim düzeyinde uygulanan yapılandırmacı öğrenme yaklaşımlarının matematik başarısına etkisini inceleyen deneysel çalışmaların meta-analizi.
• Yapay zekâ destekli öğretim uygulamalarının öğrencilerin akademik başarı ve motivasyon düzeyi üzerindeki etkilerini farklı ülkelerde yapılmış çalışmalar üzerinden birleştiren meta-analiz.
• Matematik kaygısı ile matematik başarısı arasındaki ilişkinin, farklı yaş grupları ve kültürel bağlamlarda incelendiği korelasyonel çalışmaların meta-analizi.

📝 Bireylerin belirli bir olguya ilişkin öznel deneyimlerini, algılarını ve anlamlandırmalarını derinlemesine inceleyen nitel araştırma desenidir. Amaç, katılımcıların ortak deneyimlerinin özünü (essence) ortaya koymaktır.

💡 Ne zaman tercih edilir?
Bir olgunun bireyler tarafından nasıl deneyimlendiğini anlamak; örneğin kaygı, mutluluk, göç, yas, belirsizlik, yapay zekâ ile çalışma deneyimi, uzaktan eğitim deneyimi gibi soyut yaşantıların derinlemesine keşfi için idealdir.

• Derinlemesine yarı yapılandırılmış görüşme formu.
• Katılımcı seçimi için amaçlı örnekleme stratejisi (örn. ölçüt örnekleme).
• Ses kayıt cihazı veya çevrim içi kayıt aracı.
• Görüşme çözümleme (transkripsiyon) yazılımı.
• Nitel veri analiz yazılımı (NVivo, MAXQDA, Quirkos veya manuel analiz).
• Bilgilendirilmiş onam ve etik kurul izni.
• Analitik memolar için araştırmacı günlüğü.

• Araştırma problemi, bireylerin belirli bir olguya ilişkin öznel deneyimlerini ortaya çıkarmaya odaklı şekilde belirlenir.
• Fenomenolojide amaçlı örnekleme kullanılır; çalışılacak olguyu deneyimlemiş katılımcılar seçilir.
• Derinlemesine görüşme soruları hazırlanır; sorular açık uçlu, yönlendirmeyen ve deneyimi betimlemeye yönelik olmalıdır.
• Katılımcılarla görüşmeler yapılır; her görüşme 30–60 dakika sürebilir ve ses kaydı alınır.
• Görüşmeler deşifre (transkript) edilir; sözcüğü sözcüğüne çözümler yapılır.
• Araştırmacı kendi önyargılarını fark etmek için 'yansızlaştırma' (bracketing) adımı uygular.
• Veriler fenomenolojik analiz yaklaşımlarından birine göre çözümlenir (Moustakas, Colaizzi, van Kaam vb.).
• Temalar oluşturulur; ortak anlamlar, duygular, deneyimler belirlenir.
• Ortaya çıkan temalar arasında ilişki kurulup olgunun özü tanımlanır.
• Katılımcılara gerekirse üye kontrolü (member checking) uygulanarak doğrulama yapılır.

• Transkriptlerin dikkatle okunması ve 'önemli ifadelerin' çıkarılması.
• Bu ifadelerin anlam birimlerine (meaning units) dönüştürülmesi.
• Anlam birimlerinin temalara gruplanması.
• Tema kümeleri arasındaki ilişkilerin belirlenmesi.
• Fenomenin özüne ilişkin yapı (essence) ve içerik tanımlarının oluşturulması.
• Araştırmacı önyargılarının farkındalığı (‘bracketing’) analizin önemli bir parçasıdır.
• NVivo / MAXQDA’da kod ağacı ve tematik haritalar oluşturulabilir.

• Araştırma ‘Fenomenolojik Desen’ olarak tanımlanır ve hangi yaklaşımın (ör. Moustakas, Colaizzi) izlendiği belirtilir.
• Katılımcı seçimine ilişkin ölçütler (bu fenomeni yaşamış olmak vb.) açıkça yazılır.
• Görüşme süreci, ortamı ve süresi ayrıntılı şekilde açıklanır.
• Temalar, alt temalar ve temsilci alıntılar katılımcı kodlarıyla birlikte sunulur.
• Fenomenin özü (essence) son bölümde bütüncül şekilde açıklanır.
• Geçerlik stratejileri (üye kontrolü, akran incelemesi, veri triangülasyonu) belirtilir.
• Araştırmacının kendi önyargılarına ilişkin farkındalık adımları raporlanır.

• Yapay zekâ destekli uygulamaları ilk kez kullanan öğretmenlerin deneyimlerini incelemek.
• COVID-19 sürecinde uzaktan eğitimi deneyimleyen öğrencilerin yaşantılarını fenomenolojik yaklaşım ile analiz etmek.
• Kanser hastalarının 'umut' olgusunu nasıl deneyimlediklerini ortaya koymak.
• Göç etmiş bireylerin kültürel uyum süreçlerine ilişkin algılarını incelemek.

📝 Belirli bir sosyal veya kültürel grubun değerlerini, inançlarını, davranışlarını ve günlük yaşam pratiklerini uzun süreli katılımcı gözlem yoluyla derinlemesine inceleyen nitel araştırma desenidir. Amaç, grubun kültürel yapısını ve anlam dünyasını bütüncül olarak ortaya koymaktır.

💡 Ne zaman tercih edilir?
Belirli bir topluluğun, okulun, sınıfın, mesleki grubun veya kültürel yapının işleyişini anlamak; gündelik ritüelleri, normları, etkileşim biçimlerini, dil ve davranış kalıplarını analiz etmek için ideal bir nitel yaklaşım sağlar.

• Katılımcı gözlem planı (yer, süre, rol).
• Gözlem notları için saha defteri veya dijital not sistemi.
• Görüşme formu (yarı yapılandırılmış veya yapılandırılmamış).
• Ses ve video kayıt ekipmanı.
• Saha erişimi için kurumsal izin ve etik kurul onayı.
• Uzun süreli gözlem için zaman planı.
• Kodlama ve tematik analiz için nitel analiz yazılımı (NVivo, MAXQDA vb.).

• Araştırma yapılacak kültürel grup, topluluk veya sosyal ortam belirlenir.
• Saha erişimi sağlanır; izin süreçleri tamamlanır ve araştırmacının sahadaki rolü (gözlemci, katılımcı-gözlemci vb.) netleştirilir.
• Etnografik veri toplama süreci başlar: uzun süreli katılımcı gözlem, doğal ortamda etkileşim, günlük akışın izlenmesi.
• Araştırmacı saha defterine düzenli gözlem notları, ortam betimlemeleri, etkileşim kodları ve refleksiyonlar yazar.
• Gerekli durumlarda grup üyeleriyle derinlemesine görüşmeler yapılır.
• Fotoğraf, video veya doküman gibi ek kültürel materyaller toplanır.
• Saha süresince analitik memolar yazılarak ön temalar ve kültürel desenler kaydedilir.
• Veri toplama süreci genellikle haftalar, aylar hatta bazı durumlarda yıl sürebilir.
• Verilerin analizi, alan notları + görüşme transkriptleri + doküman analizlerinin bir arada ele alınmasıyla yürütülür.
• Kültürel temalar, ritüeller, roller, normlar ve ortak anlamlar ortaya konur.

• Alan notlarının ayrıntılı içerik analizi.
• İlişkisel temaların çıkarılması (ritüeller, roller, normlar, etkileşim örüntüleri).
• Kültürel söylem analizi (dil ve iletişim tarzları).
• Örüntülerin kültürel kategorilere dönüştürülmesi.
• Üçgenleme (gözlem + görüşme + doküman) ile temaların doğrulanması.
• Etnografik model veya kültürel profil oluşturma.
• Araştırmacı rolü, sahadaki konumu ve etkileşimleri analizde açıkça dikkate alınır (refleksivite).

• Çalışma 'Etnografik Desen' olarak tanımlanır.
• Saha ortamı güçlü betimlemelerle (thick description) ayrıntılı olarak sunulur.
• Araştırmacının sahadaki rolü ve konumu (insider/outsider) açıklanır.
• Kültürel temalar, etkileşim örnekleri ve ritüeller doğrudan alıntılar ve gözlem notlarıyla desteklenir.
• Grubun anlam dünyasına ilişkin bütüncül bir çerçeve sunulur.
• Geçerlik için kullanılan yöntemler belirtilir (üçgenleme, üye kontrolü, uzun süreli katılım vb.).
• Saha sürecinde yaşanan güçlükler ve araştırmacının konumlanışı tartışılır.

• Bir köy okulundaki öğretmen–öğrenci etkileşim kültürünün analiz edilmesi.
• Teknoloji girişimcilerinin çalışma kültürünün ve ortak değerlerinin etnografik yöntemlerle incelenmesi.
• Göçmen ailelerin mahalle içindeki sosyal ilişkilerinin kültürel açıdan analiz edilmesi.
• Bir hastanedeki hemşirelik ekibinin mesleki ritüelleri ve iş akışının etnografik olarak incelenmesi.

📝 Verilerden sistematik ve aşamalı bir analiz süreciyle yeni bir teori, model veya kavramsal çerçeve geliştirmeyi amaçlayan nitel araştırma desenidir. Teori, veriye 'gömülü' olarak ortaya çıkar; araştırmacı önceden bir kuram test etmez, tam tersine veri toplama–analiz eş zamanlı ilerler.

💡 Ne zaman tercih edilir?
Hakkında yeterli kuramsal bilgi bulunmayan olguları anlamak, süreçleri açıklamak, yeni kavramlar ve modeller geliştirmek; özellikle insan davranışlarını, karar alma süreçlerini, uyum mekanizmalarını ve sosyal etkileşimleri keşfetmeye yönelik çalışmalarda idealdir.

• Açık uçlu ve derinlemesine görüşme soruları.
• Ölçüt/amaçlı/kuramsal örnekleme stratejileri.
• Ses kaydı ve transkripsiyon araçları.
• Sürekli karşılaştırma yöntemine uygun kodlama şablonları.
• Analitik memolar için araştırmacı günlüğü.
• NVivo, MAXQDA veya benzeri nitel analiz yazılımı.
• Etik kurul onayı ve bilgilendirilmiş onam belgeleri.

• Araştırma sorusu, süreçleri anlamaya ve yeni bir model oluşturmayı hedefleyen şekilde tanımlanır.
• Örnekleme 'kuramsal örnekleme' mantığıyla ilerler: ortaya çıkan temalar doğrultusunda yeni katılımcılar seçilir.
• Veri toplama ve veri analizi eş zamanlı yürütülür; analiz ilerledikçe yeni sorular geliştirilir.
• İlk veriler toplandıktan sonra hemen açık kodlama yapılır; ifadeler küçük anlam birimlerine bölünür.
• Kodlar sürekli karşılaştırma yöntemiyle sınıflandırılır; benzer kodlar kategorilere dönüştürülür.
• Araştırmacı her aşamada analitik memolar yazar; kavramsal düşünme süreci yakalanır.
• Eksen (axial) kodlama aşamasında kategoriler arasındaki ilişkiler belirlenir.
• Seçici (selective) kodlamada tüm kategori ağı tek bir çekirdek kategori (core category) etrafında birleştirilir.
• Kuram geliştirme süreci doygunluğa ulaşana kadar devam eder (teorik doygunluk).
• Ortaya çıkan model çizim, tablo ve açıklamalarla ayrıntılandırılır.

• Açık kodlama: Verilerin satır satır analiz edilerek anlam birimlerinin çıkarılması.
• Eksen kodlama: Kategoriler arasındaki neden–sonuç, koşullar, stratejiler ve sonuçlar ilişkisinin kurulması.
• Seçici kodlama: Ana kategori etrafında kuramsal bütünlüğün oluşturulması.
• Sürekli karşılaştırma yöntemi: Yeni veri sürekli olarak mevcut temalarla karşılaştırılır.
• Analitik memoların düzenli yazılması; araştırmacı yorumlarının sistematik kaydı.
• Modelleme: Sürecin, ilişkilerin ve ana kavramların şema ve açıklamalar hâlinde sunulması.
• Verilerin doygunluk noktasına ulaştığının (theoretical saturation) gösterilmesi.

• Yöntem bölümünde desen 'Gömülü Teori' olarak açıkça tanımlanır ve hangi yaklaşımın benimsendiği belirtilir (Strauss & Corbin, Charmaz vb.).
• Örnekleme süreci kuramsal örnekleme mantığıyla açıklanır.
• Kodlama aşamaları (açık–eksen–seçici) ayrı başlıklarla detaylandırılır.
• Temalar ve kategoriler doğrudan alıntılarla desteklenir.
• Geliştirilen model/kuram çizim veya kavramsal şema ile sunulur.
• Geçerlik stratejileri (üye kontrolü, akran incelemesi, sürekli karşılaştırma, memo tutma) açıklanır.
• Doygunluğa nasıl ulaşıldığı açıkça raporlanır.
• Sonuç bölümünde geliştirilen kuramın literatüre katkısı tartışılır.

• Yeni mezun öğretmenlerin yapay zekâ ile ders hazırlarken yaşadıkları uyum sürecine ilişkin bir kuramsal model geliştirmek.
• Göçmen ailelerin eğitim sistemine uyum stratejilerini açıklayan bir grounded theory çalışması.
• Üniversite öğrencilerinin matematik kaygısıyla başa çıkma süreçlerine ilişkin model oluşturmak.
• Hemşirelerin acil servis ortamında stres yönetimi davranışlarını derinlemesine inceleyerek kuramsal bir çerçeve geliştirmek.

📝 Belirli bir olguyu, olayı, programı, bireyi, grubu veya kurumu kendi gerçek yaşam bağlamı içinde çoklu veri kaynaklarına dayanarak derinlemesine inceleyen nitel araştırma desenidir. Amaç, 'bu durum burada nasıl işliyor?' sorusuna ayrıntılı yanıt vermektir.

💡 Ne zaman tercih edilir?
Belirli bir okul, sınıf, program, proje, öğrenci grubu, öğretmen ekibi veya kurum içi uygulamanın ayrıntılı olarak anlaşılması; bağlama özgü dinamiklerin, güçlü ve zayıf yönlerin, süreçlerin ve sonuçların bütüncül biçimde ortaya çıkarılması için idealdir.

• Duruma ilişkin yarı yapılandırılmış görüşme formları (öğretmen, öğrenci, yönetici, veli vb. paydaşlar için).
• Gözlem formu veya alan notu şablonları.
• Belge ve dokümanlar (yazılı raporlar, çizelgeler, yönergeler, ders planları, sınav sonuçları vb.).
• Ses ve gerekirse video kayıt ekipmanı.
• Nitel veri analiz yazılımı (NVivo, MAXQDA vb.) veya sistematik manuel analiz planı.
• Etik izinler ve kurumsal onaylar.
• Duruma ilişkin zaman çizelgesi ve süreç dokümantasyonu.

• İncelenecek 'durum' açıkça tanımlanır (ör. 'X okulundaki yapay zekâ destekli matematik öğretim programı').
• Çalışmanın türü belirlenir (tek durum, çoklu durum; içsel, araçsal veya kolektif durum çalışması).
• Duruma ilişkin paydaşlar (öğretmenler, öğrenciler, yöneticiler vb.) ve veri kaynakları belirlenir.
• Görüşmeler, gözlemler ve doküman incelemeleri için ayrıntılı bir veri toplama planı hazırlanır.
• Sahada doğal ortamda gözlemler yapılır; süreçler, etkileşimler ve kritik olaylar alan notu olarak kaydedilir.
• İlgili paydaşlarla görüşmeler yapılır; ses kayıtları daha sonra transkript hâline getirilir.
• Ders planları, sınav sonuçları, raporlar gibi dokümanlar toplanır ve analiz için düzenlenir.
• Veri toplama süreci boyunca ön analizler yapılarak önemli temalar ve kategoriler belirlenir.
• Tüm veri kaynakları (görüşme, gözlem, doküman) bir arada değerlendirilerek çok boyutlu bir durum betimlemesi yapılır.
• Son aşamada, durumun bağlamsal özellikleri, işleyiş dinamikleri ve kritik bulgular bütüncül bir hikâye şeklinde ortaya konur.

• Görüşme transkriptleri, gözlem notları ve dokümanlardan elde edilen verilerin içerik veya tematik analizi.
• Farklı veri kaynaklarından gelen bulguların karşılaştırılması ve birleştirilmesi (veri triangülasyonu).
• Durumun bağlam, aktörler, süreçler ve sonuçlar açısından ayrı ayrı incelenmesi.
• İç durum dinamiklerini açıklayan temalar ve alt temaların oluşturulması.
• Gerekirse zaman içerisinde gelişimi gösteren kronolojik durum analizi.
• Çoklu durum çalışması varsa, her durum için ayrı analiz ve ardından karşılaştırmalı analiz yapılması.
• Duruma özgü model, çerçeve veya mantıksal şema geliştirilmesi.

• Araştırma 'Durum Çalışması Deseni' olarak adlandırılır ve durum türü (tek/çoklu; araçsal/içsel) belirtilir.
• Durumun bağlamı (okulun/kurumun özellikleri, katılımcı profili, fiziksel ve sosyal çevre) ayrıntılı betimlenir.
• Veri toplama süreci, hangi kaynaklardan hangi yollarla veri elde edildiğiyle birlikte açıklanır.
• Temalar ve bulgular, güçlü betimleme (thick description) ile, doğrudan alıntılar ve gözlem kayıtlarıyla desteklenir.
• Durumun güçlü ve zayıf yönleri, karşılaşılan sorunlar ve çözüm stratejileri açıkça ortaya konur.
• Güvenirlik/geçerlik stratejeleri (veri ve yöntem triangülasyonu, uzun süreli etkileşim, katılımcı teyidi vb.) raporlanır.
• Sonuç ve tartışma bölümünde, durumun literatürle ilişkisi, benzer bağlamlara olası aktarılabilirliği tartışılır.

• Bir ortaokulda 'Veri İşleme' ünitesinin dijital hikâyelerle işlenmesini ve bu sürecin sınıf içi etkileşimlere yansımasını inceleyen tek durum çalışması.
• Farklı sosyoekonomik düzeylere sahip iki okulda yapay zekâ tabanlı akıllı tahta kullanımının karşılaştırıldığı çoklu durum çalışması.
• Bir üniversite bölümünde uygulanan proje tabanlı öğrenme yaklaşımının, öğrencilerin iş birliği ve problem çözme becerilerine etkisini bağlam içinde analiz eden örnek olay çalışması.
• Matematik kaygısı yüksek bir öğrencinin bir dönem boyunca izlenerek, kaygıyla başa çıkma stratejilerinin detaylı incelendiği içsel durum çalışması.

📝 Bireylerin yaşam deneyimlerini, yaşantılarını ve kişisel hikâyelerini zaman içinde bir bütün olarak inceleyen nitel araştırma desenidir. Amaç, kişisel anlatıların yapı, içerik, anlam ve kültürel bağlamlarını derinlemesine analiz etmektir.

💡 Ne zaman tercih edilir?
Bireylerin yaşam öykülerini, mesleki gelişim süreçlerini, kimlik oluşumlarını, kritik yaşam deneyimlerini ve dönüşüm süreçlerini anlamak için idealdir. Özellikle öğretmenlik, göç, sağlık, travma, kariyer gelişimi gibi alanlarda sık kullanılır.

• Derinlemesine anlatı görüşmesi formu (yaşam öyküsü, olay odaklı, tematik görüşme türleri).
• Ses kaydı ve transkripsiyon araçları.
• Katılımcı günlükleri, mektuplar, sosyal medya paylaşımları, yazılı hikâyeler vb. kişisel dokümanlar.
• Zaman çizelgesi veya yaşam kronolojisi hazırlama araçları.
• Nitel analiz yazılımı (NVivo, MAXQDA) veya manuel kodlama planı.
• Etik onam ve özel yaşam gizliliğini koruyacak prosedürler.

• Araştırma problemi bireylerin yaşam deneyimleri ve kişisel hikâyelerine odaklanacak şekilde belirlenir.
• Katılımcı, araştırma konusuna uygun anlamlı bir hikâye sunabilecek şekilde ölçüt/amaçlı örneklemle seçilir.
• Derinlemesine anlatı görüşmeleri yapılır; görüşmeler genellikle uzun ve çoklu oturumlar hâlinde gerçekleşebilir.
• Katılımcılardan yaşam öyküsü, kritik olay anlatımı, bireysel deneyim hikâyesi gibi anlatılar toplanır.
• Gerekirse günlükler, fotoğraflar, mektuplar, sosyal medya yazıları gibi ek dokümanlar incelenir.
• Görüşmeler transkript edilir; anlatının kronolojik akışı, olayların sırası ve bağlamı belirlenir.
• Araştırmacı, anlatıdan temalar, dönüm noktaları, çatışmalar, çözümler, kimlik inşası unsurları çıkarır.
• Anlatı; kronolojik (yaşam öyküsü), tematik (temalar üzerinden) veya yapısal (anlatının biçimi) yaklaşımlardan birine göre çözümlenir.
• Katılımcıyla üye kontrolü yapılarak anlatının doğruluğu teyit edilir.
• Son aşamada katılımcının deneyimi bütüncül bir hikâye formatında yeniden yazılır.

• Kronolojik analiz: Olayların yaşam çizgisi üzerindeki sıraya göre çözümlenmesi.
• Tematik analiz: Hikâyeden tekrar eden temalar, deneyimler, anlam örüntülerinin çıkarılması.
• Yapısal analiz: Anlatının biçimi, karakterleri, çatısı, olay örgüsü, anlatım dili üzerine analiz.
• Dönüm noktası analizi: Bireyin yaşamında kritik değişim yaratan olayların belirlenmesi.
• Kimlik inşası analizi: Bireyin kendini nasıl tanımladığı, hangi kimlik rollerini öne çıkardığı.
• Çoklu veri kaynağı kullanılıyorsa dokümanlar ve görüşmeler arasında üçgenleme.
• Analitik memolar ile araştırmacının sürekli refleksiyonu.

• Araştırma 'Anlatı Araştırması' olarak tanımlanır ve kullanılan anlatı türü belirtilir (yaşam öyküsü, tematik anlatı, olay odaklı anlatı vb.).
• Katılımcı biyografisi etik sınırlar içinde kısaca tanımlanır.
• Toplanan veriler (görüşme, günlük, doküman) açıklanır.
• Hikâye bütüncül bir anlatı formatında sunulur; doğrudan alıntılarla desteklenir.
• Temalar, olay örgüsü ve anlatının yapısı açıklanır.
• Araştırmacının konumlanışı ve refleksif açıklamalar raporda yer alır.
• Etik konular (mahremiyet, yaşantının duygusal hassasiyeti, kimlik gizleme) açıkça belirtilir.

• Öğretmenliğe yeni başlayan bir eğitimcinin mesleki uyum sürecini yaşam öyküsü şeklinde inceleyen bir çalışma.
• Üniversite öğrencilerinin STEM alanına yönelme hikâyelerini anlatı yöntemiyle analiz eden araştırma.
• Göç etmiş bir bireyin Türkiye’deki uyum deneyimini yaşam öyküsü formatında inceleyen anlatı araştırması.
• Matematik kaygısıyla uzun yıllar mücadele eden bir öğrencinin kişisel dönüşüm hikâyesinin incelenmesi.

📝 Eğitim, sağlık, sosyal hizmet, işletme gibi uygulamalı alanlarda belirli bir sorunu çözmek, süreci geliştirmek veya uygulamayı iyileştirmek amacıyla araştırmacı ve uygulayıcıların birlikte yürüttüğü döngüsel (planla–uygula–gözle–yeniden planla) bir araştırma yaklaşımıdır.

💡 Ne zaman tercih edilir?
Sınıf içi öğretim süreçlerinin iyileştirilmesi, okul ikliminin geliştirilmesi, öğrenci başarısını artırıcı müdahalelerin denenmesi, öğretim yöntemlerinin optimize edilmesi gibi uygulamaya dönük araştırma problemleri için en uygun yöntemdir.

• Sorun alanını belirlemek için ihtiyaç analizi araçları (görüşme, anket, gözlem).
• Müdahale (eylem) planı dökümanı.
• Ders planları, öğretim materyalleri, uygulama kayıtları.
• Öğretmen–öğrenci geri bildirim formları.
• Gözlem formları / alan notları.
• Nitel analiz yazılımı (NVivo, MAXQDA) veya manuel analiz planı.
• Etik izin ve kurum içi uygulama onayı.

• Sorun veya geliştirilmesi hedeflenen süreç belirlenir (örn. öğrencilerin matematik dersi motivasyonu düşük).
• Araştırmacı ve uygulayıcı (genellikle öğretmen) iş birliği yapar; ortak hedefler belirlenir.
• İlk veri toplama süreci gerçekleştirilir (gözlem, görüşme, öğrenci çalışmaları).
• Bir müdahale (eylem planı) geliştirilir; örn. yeni bir öğretim yöntemi, yeni bir araç, yeni bir süreç.
• Müdahale uygulanır; süreç boyunca gözlemler yapılır, öğrenci tepkileri kaydedilir.
• Uygulama sonrasında geri bildirim verileri (öğrenci görüşleri, ürünler, performans) toplanır.
• Veriler analiz edilir; müdahalenin etkileri değerlendirilir.
• Elde edilen bulgularla yeni iyileştirmeler belirlenir ve ikinci döngü için plan yapılır.
• Süreç gerektiği kadar döngüsel şekilde tekrarlanır.
• Son aşamada genel sonuçlar ve geliştirme önerileri raporlanır.

• Gözlem notlarının içerik analizi.
• Öğrenci ve öğretmen görüşlerinin tematik analizi.
• Müdahale öncesi–sonrası süreçlerin karşılaştırılması.
• Öğrenci ürünlerinin (performans görevleri, defterler, etkinlik çıktıları) analizi.
• Döngüsel gelişimin izlenmesi ve örüntülerin ortaya konması.
• Uygulayıcı geri bildirimlerinin ve araştırmacı refleksiyonlarının birlikte değerlendirilmesi.
• Süreç iyileştirmeye yönelik karar noktalarının belirlenmesi.

• Araştırma 'Eylem Araştırması' olarak tanımlanır ve kaç döngü yürütüldüğü belirtilir.
• Sorun durumu, gerekçeler ve ihtiyaç analizi bulguları rapor edilir.
• Her döngü için ayrı başlıklarla (Planla–Uygula–Gözle–Yeniden Planla) detaylı açıklamalar sunulur.
• Müdahalede kullanılan materyaller, görevler ve etkinlikler açıklanır.
• Öğrenci ve öğretmen geri bildirimlerinden alıntılar rapora eklenir.
• Değişim noktaları, iyileşme bulguları ve sonraki uygulamalar için öneriler belirtilir.
• Sürecin sınırlılıkları ve uygulama sırasında yaşanan zorluklar tartışılır.

• Ortaokul matematik dersinde dijital hikâye kullanımıyla öğrencilerin derse katılımını artırmaya yönelik eylem araştırması.
• Fen bilimleri dersinde işbirlikli öğrenme tekniğinin uygulanabilirliğini test etmek için öğretmen–araştırmacı iş birliğiyle yürütülen çalışma.
• Okulda devamsızlık oranlarını düşürmek için geliştirilen müdahale programının döngüsel eylem araştırması.
• Yapay zekâ tabanlı öğrenme araçlarının sınıf içi kullanımını iyileştirmeye yönelik öğretmen odaklı eylem araştırması.

📝 Bir olgunun, kurumun, olayın, kavramın veya uygulamanın zaman içindeki gelişimini birincil ve ikincil kaynaklara dayanarak inceleyen, geçmişi sistematik biçimde analiz eden nitel araştırma desenidir. Amaç, geçmiş verilerden anlam çıkararak bugünü ve geleceği yorumlamaktır.

💡 Ne zaman tercih edilir?
Eğitim politikalarının evrimini, ders programı değişimlerini, kavramların tarihsel gelişimini, kurum ve toplulukların zaman içindeki dönüşümünü, önemli olayların neden–sonuç ilişkilerini incelemek için idealdir.

• Arşiv belgeleri (resmî yazılar, tutanaklar, raporlar).
• Gazete kupürleri, dergiler, basılı medya kaynakları.
• Fotoğraflar, videolar, afişler, posterler.
• Kitaplar, akademik makaleler, tarihsel analiz çalışmaları.
• El yazmaları, mektuplar, günlükler.
• Kurum içi dokümanlar (yönergeler, kılavuzlar, yönetmelikler).
• Kaynak değerlendirme tablosu (güvenirlik ve özgünlük için).
• İç ve dış geçerlilik inceleme araçları.

• Araştırma problemi tarihsel bir gelişim, süreç veya dönüşüm üzerine tanımlanır.
• Çalışma dönemi (zaman aralığı) ve coğrafi/kültürel bağlam belirlenir.
• Birincil (orijinal) ve ikincil (yorumlanmış) kaynaklar taranır.
• Arşiv araştırması yapılır; belgeler sınıflandırılır, tarihsel doğrulukları kontrol edilir.
• Kaynakların özgünlüğü, güvenirliği ve geçerliliği 'iç/dış eleştiri' yöntemleriyle test edilir.
• Veriler temalar, olay örgüleri, aktörler, süreçler ve dönüm noktaları açısından analiz edilir.
• Tarihsel olayların neden–sonuç ilişkileri çıkarılır.
• Olay örgüsü kronolojik olarak yeniden inşa edilir.
• Dönemin toplumsal, politik, kültürel ve ekonomik bağlamı açıklanır.
• Elde edilen bulgular güncel durumla ilişkilendirilerek yorumlanır.

• İç eleştiri: Belgenin içeriğinin doğruluğunu inceleme.
• Dış eleştiri: Belgenin kaynağının özgünlüğünü doğrulama.
• Zaman çizelgesi analizi (chronology).
• Neden–sonuç ilişkilerinin çıkarılması.
• Dönemsel temalar ve kritik olayların belirlenmesi.
• Farklı kaynaklardan yapılan veri triangülasyonu.
• Toplumsal, kültürel ve politik bağlam analizi.

• Araştırmanın tarihsel desen olduğu açıkça belirtilir.
• Çalışmanın kapsadığı zaman dilimi ve dönemsel bağlam açıklanır.
• Kullanılan kaynaklar türlerine göre sınıflandırılarak sunulur (birincil/ikincil).
• Kaynakların güvenirlik incelemesi (iç ve dış eleştiri) detaylandırılır.
• Tarihsel olaylar kronolojik olarak aktarılır.
• Temalar, dönüm noktaları ve aktörler analitik şekilde raporlanır.
• Bugünle ilişkilendirme yapılır; tarihsel sürecin günümüz uygulamalarına etkisi tartışılır.
• Araştırmanın sınırlılıkları (eksik arşivler, belge kayıpları, dönemsel yanlılıklar) belirtilir.

• Türkiye’de matematik öğretim programlarının 1980–2024 yılları arasındaki dönüşümünün tarihsel analizi.
• Bir üniversitenin kuruluşundan bugüne akademik yapılanmasının tarihsel incelemesi.
• STEM kavramının eğitim literatüründe nasıl evrildiğini inceleyen tarihsel araştırma.
• Cumhuriyet dönemi ilköğretim politikalarının değişimini arşiv dokümanları üzerinden analiz eden çalışma.

📝 Belirli bir konu hakkında yapılmış birden fazla nitel araştırmanın bulgularını sistematik olarak inceleyen, karşılaştıran ve daha üst düzeyde bütünleştirerek yeni bir yorumlayıcı çerçeve oluşturan nitel meta-analiz yaklaşımıdır. Amaç, bireysel çalışmaların ötesinde kapsamlı ve derin bir anlayış üretmektir.

💡 Ne zaman tercih edilir?
Bir konudaki nitel çalışmaların ortak noktalarını, farklılıklarını ve genel örüntülerini anlamak; literatürdeki dağınık bulguları bütünleştirmek; yeni kavramsal modeller veya temalar geliştirmek için idealdir. Özellikle eğitim, psikoloji, sağlık ve sosyal bilimlerde sık kullanılır.

• Sistematik tarama protokolü (PRISMA, ENTREQ vb. standartlara uygun).
• Veritabanları: Web of Science, Scopus, ERIC, PubMed, Google Scholar vb.
• Dahil etme ve dışlama kriterleri.
• Kalite değerlendirme ölçekleri (CASP, COREQ vb.).
• Kodlama ve tema matrisi (Excel, MAXQDA, NVivo vb.).
• PRISMA akış diyagramı için şablon.

• Araştırma sorusu net bir şekilde tanımlanır ve meta-sentez protokolü oluşturulur.
• Kapsamlı literatür taraması yapılır; belirlenen anahtar kelimelerle ulusal ve uluslararası veritabanları taranır.
• Dahil etme/dışlama kriterlerine göre çalışmalar seçilir (ör. yalnızca nitel, 2010 sonrası, örneklem türü vb.).
• Seçilen çalışmaların metodolojik kalitesi CASP veya benzeri ölçeklerle değerlendirilir.
• Her çalışmadan bulgular, temalar, kodlar ve analiz detayları çıkarılır.
• Kodlar tematik sentez yaklaşımıyla bir araya getirilir; ortak ve aykırı temalar belirlenir.
• Birden fazla çalışmanın bulgularından yeni, üst düzey temalar veya kavramsal modeller oluşturulur.
• Çalışmalar arasındaki benzerlikler, farklılıklar, boşluklar ve örüntüler analiz edilir.
• Sentez sonuçları yorumlanır ve literatüre katkısı açıklanır.

• Kodların birincil çalışmalardan çıkarılması ve karşılaştırılması.
• Tematik sentez: İlk düzey temalar → ikinci düzey temalar → üst düzey temalar.
• Karşılaştırmalı analiz (cross-case analysis).
• Benzer, çelişkili ve tamamlayıcı bulguların analizi.
• Model veya kavramsal çerçeve geliştirme.
• Metodolojik kalite değerlendirmesi sonuçlarının senteze etkisinin değerlendirilmesi.

• Araştırma 'Meta-Sentez' olarak tanımlanır ve kullanılan protokol (PRISMA, ENTREQ) açıkça belirtilir.
• Tarama süreci PRISMA akış diyagramıyla raporlanır.
• Dahil edilen çalışmalar tablo hâlinde sunulur (yıl, yöntem, desen, örneklem, ana bulgular).
• Tematik sentez adımları ayrıntılı açıklanır.
• Üst düzey temalar ve kavramsal model görsellerle desteklenir.
• Çalışmalar arası tutarlılık ve farklılıklar tartışılır.
• Sonuçların literatüre katkısı ve uygulama önerileri sunulur.
• Sentezin sınırlılıkları (yayın yanlılığı, çalışma kalitesi, dil sınırlamaları vb.) belirtilir.

• Matematik kaygısı üzerine yapılmış nitel araştırmaların sentezi ile kaygının oluşum mekanizmalarını ortaya koyan meta-sentez.
• STEM eğitimi uygulamalarında öğretmen deneyimlerini inceleyen nitel çalışmaların tematik sentezi.
• Göçmen öğrencilerin okul uyum süreçlerine ilişkin nitel araştırmaların meta-sentezi.
• Dijital öğrenme ortamlarında öğrenci motivasyonu üzerine yapılmış nitel çalışmaların bütüncül sentezi.

📝 Gerçek öğrenme ortamlarında uygulama geliştirme, test etme, iyileştirme ve teori üretme amacıyla araştırmacı ile uygulayıcıların birlikte yürüttüğü döngüsel ve tasarım odaklı bir araştırma yaklaşımıdır. Amaç, hem pratikte işe yarayan çözümler üretmek hem de kuramsal bilgi geliştirmektir.

💡 Ne zaman tercih edilir?
Yeni öğretim materyalleri, dijital öğrenme araçları, yapay zekâ tabanlı eğitim uygulamaları, ders tasarımları, öğrenme süreçlerini iyileştirme ve yenilikçi pedagojik modeller geliştirme gibi gerçek sınıf ortamında uygulanan projeler için idealdir.

• Problem analizi için görüşme, gözlem, ihtiyaç analizi formu.
• Prototip geliştirme araçları (dijital tasarım yazılımları, öğretim materyalleri).
• Uygulama ortamı (sınıf, laboratuvar, çevrim içi platform).
• Öğrenci performans kayıtları, gözlem notları, uygulama logları.
• Nitel analiz yazılımları (NVivo, MAXQDA) ve nicel analiz araçları (SPSS, R).
• Tasarım döngüsü planı (analiz–tasarım–uygulama–değerlendirme–yeniden tasarım).
• Etik izinler ve uygulama protokolleri.

• 1. ANALİZ: Problem tanımlanır; ihtiyaç analizi yapılır (öğretmen, öğrenci, paydaş görüşleri).
• 2. TASARIM: Kuramsal temeller doğrultusunda prototip veya tasarım ürünü geliştirilir.
• 3. UYGULAMA: Geliştirilen tasarım gerçek ortamda uygulanır.
• 4. DEĞERLENDİRME: Uygulamanın etkileri hem nicel hem nitel veriyle değerlendirilir.
• 5. YENİDEN TASARIM: Veriler doğrultusunda tasarım iyileştirilir.
• Tüm süreç birden fazla döngü halinde tekrarlanır (iteratif süreç).
• Süreç boyunca araştırmacı ve uygulayıcı iş birliği içindedir.
• Her döngüde tasarımın gelişimi belgelenir (design log).

• Nitel analiz: Gözlem notları, öğretmen/öğrenci görüşmeleri, uygulama geri bildirimleri.
• Nicel analiz: Başarı testleri, performans ölçümleri, kullanım istatistikleri.
• Tasarım kararlarının gerekçelendirilmesi (design rationale).
• Döngüsel gelişim analizi: Her döngünün önceki döngüden farkları.
• Model oluşturma: Tasarım ilkelerinin ve teorik katkıların geliştirilmesi.
• Tasarım ürünü ile öğrenme çıktıları arasındaki ilişkilerin açıklanması.

• Araştırma 'Tasarım Tabanlı Araştırma (DBR)' olarak tanımlanır.
• Çalışmanın her döngüsü ayrı başlıklar halinde raporlanır: analiz–tasarım–uygulama–değerlendirme–iyileştirme.
• Geliştirilen prototiplerin görselleri veya tasarım materyalleri sunulur.
• Döngüsel değişiklikler ve alınan kararların nedenleri açıklanır.
• Uygulama ortamı ve katılımcılar ayrıntılı betimlenir.
• Nicel ve nitel veriler birlikte yorumlanır.
• Geliştirilen tasarım ilkeleri ve kuramsal katkılar net olarak ifade edilir.
• DBR yaklaşımının sınırlılıkları (zaman, kaynak, bağlamsallık) tartışılır.

• Ortaokul matematik dersinde yapay zekâ destekli hikâye anlatımı aracı geliştirip döngüsel şekilde iyileştiren DBR çalışması.
• Uzaktan eğitim platformu için yeni bir etkileşim modülü tasarlayıp çoklu döngülerde test eden araştırma.
• STEM laboratuvar etkinliklerinin tasarım odaklı araştırma ile geliştirilmesi.
• Matematik kaygısını azaltmaya yönelik dijital oyun prototipini geliştirip DBR döngüleri boyunca optimize eden çalışma.

📝 Alanında uzman kişilerden birden fazla turda anonim şekilde görüş toplayarak, sistematik bir şekilde ortak görüş veya fikir birliği oluşturmayı amaçlayan yapılandırılmış bir araştırma yöntemidir. Gelecek öngörüleri, politika önerileri, ölçek geliştirme ve kriter belirleme çalışmalarında yaygın olarak kullanılır.

💡 Ne zaman tercih edilir?
Uzman görüş birliği gerektiren çalışmalarda; ölçüt belirleme, madde geliştirme, gelecek tahmini, risk analizi, performans göstergeleri oluşturma, eğitim programı geliştirme ve politika tasarımı için idealdir.

• Uzman listesi ve ölçütleri (en az 5–7 uzman önerilir; 10–20 idealdir).
• Delphi 1. tur açık uçlu soru formu veya problem tanımı.
• 2. ve sonraki turlar için yapılandırılmış anket (Likert ölçekli maddeler).
• Online anket araçları (Google Forms, Qualtrics, Delphi yazılımları).
• Geri bildirim özet raporları (her tur arasında katılımcılara sunulur).
• İstatistiksel analiz araçları (ortanca, çeyrekler arası açıklık, uzlaşı yüzdesi).

• Uzman seçim kriterleri belirlenir (deneyim yılı, akademik unvan, alana katkı vb.).
• Uygun uzmanlar davet edilir ve araştırmanın amacı açıklanır.
• 1. TUR: Uzmanlara açık uçlu sorular yöneltilir; fikir ve öneriler toplanır.
• Toplanan veriler içerik analizi ile kodlanır ve maddelere dönüştürülür.
• 2. TUR: Uzmanlara oluşturulan maddeler gönderilir ve derecelendirmeleri istenir (Likert).
• Yanıtlar analiz edilir (ortanca, IQR, uzlaşı yüzdesi) ve geri bildirim raporu hazırlanır.
• 3. TUR: Uzmanlara kendi önceki yanıtları + grup ortalaması sunulur ve tekrar değerlendirme yapmaları istenir.
• Gerekirse 4. tur uygulanır; süreç fikir birliği sağlanana kadar devam eder.
• Uzlaşılan maddeler son listeye alınır ve nihai sonuç raporlanır.

• 1. tur açık uçlu verilerin içerik analiziyle kodlanması ve madde geliştirilmesi.
• 2. ve sonraki turlarda istatistiksel analiz:
• • Ortanca (median)
• • Çeyrekler arası açıklık (IQR)
• • Uzlaşı yüzdesi (genelde ≥ %70 kabul edilir)
• Maddelerin turdan tura değişimi incelenir.
• Uzlaşılan maddeler son listeye alınır; uzlaşılamayan maddeler elenir.
• İteratif süreç sonunda nihai görüş birliği seti oluşturulur.

• Yöntem bölümünde çalışma 'Delphi Tekniği' olarak tanımlanır.
• Uzman seçim kriterleri ve uzman profili ayrıntılı biçimde açıklanır.
• Her tur için veri toplama süreci ve sorular raporlanır.
• İstatistiksel analiz sonuçları (ortanca, IQR, uzlaşı yüzdesi) tablo hâlinde sunulur.
• Tur sayısı ve fikir birliğine nasıl ulaşıldığı açıklanır.
• Uzlaşılan maddeler, ölçütler veya öneriler listelenir.
• Araştırmanın sınırlılıkları (uzman sayısı, kapsam, zamansal sınırlılıklar) belirtilir.

• Matematik kaygısını ölçmek için ölçek maddelerinin geliştirilmesinde Delphi yöntemi ile uzman görüş birliği sağlanması.
• STEM eğitiminde öğretmen yeterlik göstergelerinin Delphi süreciyle oluşturulması.
• Yapay zekâ destekli eğitim politikaları için gelecek öngörülerinin Delphi uzmanlarıyla belirlenmesi.
• Uzaktan eğitimde kalite standartlarının belirlenmesi için Delphi çalışması.

📝 Bir ölçme aracının geliştirilmesi, uyarlanması veya geçerlik-güvenirlik özelliklerinin test edilmesini amaçlayan araştırma yaklaşımıdır. Sistematik biçimde madde geliştirme, uzman görüşü, pilot uygulama, faktör analizleri ve model doğrulama süreçlerini içerir.

💡 Ne zaman tercih edilir?
Yeni bir ölçek geliştirmek, mevcut ölçeği bir kültüre uyarlamak, ölçme araçlarının psikometrik özelliklerini test etmek, yapı geçerliğini incelemek, model doğrulama yapmak isteyen araştırmalar için idealdir.

• Madde havuzu oluşturmak için nitel veriler veya literatür taraması.
• Uzman görüşü formu (kapsam geçerliği için).
• Pilot uygulama için küçük örneklem (n≈30–50).
• Ana uygulama için büyük örneklem (n≥200).
• SPSS/R ile AFA (Açımlayıcı Faktör Analizi).
• AMOS/LISREL/R ile DFA (Doğrulayıcı Faktör Analizi).
• Güvenirlik katsayıları (Cronbach alfa, McDonald’s omega).
• Uyarlama çalışmalarında ileri–geri çeviri formları.

• Ölçek geliştirme veya uyarlama amacı belirlenir.
• Literatür taraması yapılır ve teorik çerçeve oluşturulur.
• Nitel çalışmalarla veya teoriye dayalı olarak madde havuzu oluşturulur.
• Uzman görüşü alınır; kapsam geçerliği değerlendirilir.
• Pilot uygulama yapılır; maddeler analiz edilir ve gerekli düzenlemeler yapılır.
• Geniş örneklemle ana uygulama gerçekleştirilir.
• AFA ile ölçeğin faktör yapısı incelenir.
• DFA ile model doğrulanır; uyum indeksleri raporlanır (CFI, TLI, RMSEA vb.).
• Güvenirlik analizleri yapılır (alfa, omega, madde–toplam korelasyonları).
• Uyarlama çalışmalarında kültürel eşdeğerlik analizleri yapılır.
• Son aşamada ölçeğin nihai formu oluşturulur ve raporlanır.

• AFA (Principal Axis Factoring, Maximum Likelihood vb.).
• DFA (model uyum indeksleri: CFI, TLI, RMSEA, SRMR).
• Cronbach Alfa ve McDonald's Omega güvenirlik analizleri.
• Madde–toplam korelasyonları.
• Madde ayırt edicilik analizleri.
• Pilot çalışma analizleri.
• Çeviri geçerliği ve kültürel uyarlama analizleri.
• Gerekirse YEM (Yapısal Eşitlik Modellemesi) ile ileri düzey analiz.

• Çalışma 'Metodolojik Araştırma – Ölçek Geliştirme/Uyarlama' olarak tanımlanır.
• Ölçek geliştirme süreci adım adım açıklanır (madde havuzu → uzman görüşü → pilot → ana uygulama).
• AFA sonuçları tablo hâlinde sunulur (faktör yükleri, özdeğerler).
• DFA sonuçları uyum indeksleriyle birlikte raporlanır.
• Güvenirlik analizleri (alfa, omega, madde istatistikleri) ayrı tablolarla gösterilir.
• Uyarlama varsa ileri–geri çeviri süreci açıklanır.
• Ölçeğin nihai formu, boyutlar ve örnek maddeler sunulur.
• Ölçeğin kullanım koşulları ve sınırlılıkları belirtilir.

• Öğretmenlerin yapay zekâya yönelik inançlarını ölçmek için yeni bir ölçek geliştirme çalışması.
• Matematik kaygısı ölçeğinin Türkçeye uyarlanması ve psikometrik analizlerinin yapılması.
• Dijital okuryazarlık ölçeğinin geliştirilmesi ve doğrulayıcı faktör analizi ile doğrulanması.
• COVID-19 sürecinde uzaktan eğitim memnuniyeti ölçeğinin geliştirilmesi.