📊 DEĞİŞKENLER
Araştırmanın Yapı Taşları
🎯 Amaç: Bu derste değişken türleri, ölçüm düzeyleri ve operasyonel tanımlama konuları detaylı olarak ele alınacaktır.
📊 Değişken Nedir? Araştırmanın Yapı Taşları
Bilimsel araştırmalar, dünyayı anlamak ve açıklamak için olgular arasındaki ilişkileri inceler. Bu ilişkileri incelemek için "değişken" adı verilen kavramları kullanırız. Kerlinger & Lee (2000) değişkeni "farklı değerler alabilen bir özellik" olarak tanımlar.
Değişken: Bir araştırmada farklı değerler alabilen, ölçülebilen veya sayılabilen herhangi bir özellik, nitelik veya niceliktir. Pozitivist paradigmada değişkenler objektif ölçülebilir özellikler olarak görülürken, yorumlayıcı yaklaşımda sosyal bağlamda anlam kazanan özellikler olarak ele alınır.
- Spor Bilimleri Örnekleri:
- Fizyolojik: VO₂max (ml/kg/dk), laktat eşiği (mmol/L), kalp atım hızı (atım/dk), kas gücü (N·m)
- Performans: Sprint süresi (s), dikey sıçrama (cm), şut isabet oranı (%), yorgunluk indeksi
- Psikolojik: Motivasyon puanı, kaygı düzeyi, öz-yeterlik, zihinsel dayanıklılık
- Demografik: Yaş, antrenman deneyimi (yıl), spor branşı, mevki
- Sabit (Constant): Bir araştırmada değeri değişmeyen özellikler. Örnek: Sadece elit futbolcularla çalışıyorsanız, "performans düzeyi" sabittir; sadece 18-25 yaş aralığı varsa "yaş kategorisi" sabittir.
- Değişkenlik (Variability): Bir değişken, en az iki farklı değere veya kategoriye sahip olmalıdır. Tabachnick & Fidell (2019) istatistiksel analizlerde varyansın önemini vurgular - "varyans olmayan değişken, istatistiksel olarak anlamlı sonuç üretemez."
- Ölçülebilirlik (Measurability): Değişkenler, doğrudan (boy, kilo, zaman) veya dolaylı (IQ, motivasyon, kaygı) yollarla gözlemlenebilir, sayılabilir veya ölçülebilir olmalıdır.
- Kavramsal ve Operasyonel Tanım:
- Kavramsal Tanım: "Dayanıklılık, yorgunluğa karşı dirençtir"
- Operasyonel Tanım: "Dayanıklılık, Bruce protokolü treadmill testinde maksimal egzersiz süresinin (dakika) ölçülmesi ile belirlendi"
🔬 Gerçek Araştırma Örneği: Değişkenlerin Belirlenmesi
Araştırma Sorusu: "Pliometrik antrenman genç basketbolcularda dikey sıçrama performansını artırır mı?"
Değişkenlerin Tanımlanması:
- Bağımsız Değişken: Antrenman tipi (Pliometrik vs Kontrol grubu)
- Bağımlı Değişken: Dikey sıçrama yüksekliği (cm) - Vertec cihazı ile ölçüm
- Kontrol Değişkenleri: Yaş (14-16), cinsiyet (erkek), antrenman deneyimi (min. 2 yıl), boy, kilo
- Sabitler: Antrenman süresi (8 hafta), frekans (3x/hafta), test zamanı (öğleden sonra 16:00)
📚 Kaynak: Ramirez-Campillo et al. (2023). "Effects of plyometric training on youth basketball players" Journal of Strength and Conditioning Research.
⚠️ Yaygın Hatalar ve Çözümleri
- Hata: "Performans" gibi muğlak kavramları değişken olarak kullanmak
Çözüm: "30m sprint süresi (saniye)" gibi ölçülebilir tanımlar yapın - Hata: Değişkenleri karıştırmak (Örn: Antrenman süresi kontrolsüz bırakılırsa sonuçlar yanıltıcı olur)
Çözüm: Tüm gruplar aynı süre (örn: 8 hafta) antrenman yapmalı
🔢 Nicel ve Nitel Değişkenler: Veri Tipi Seçimi
Değişkenlerin doğru sınıflandırılması, uygun istatistiksel yöntemin seçilmesi için kritiktir. Field (2024) "değişken tipini yanlış belirlemek, tüm analizleri geçersiz kılabilir" uyarısında bulunur.
Tanım: Sayısal olarak ölçülebilen, miktarları veya nicelikleri ifade eden değişkenlerdir. Matematiksel işlemler (toplama, çıkarma, ortalama alma) anlamlıdır.
| Kategori | Örnekler | Ölçüm Araçları | Tipik İstatistikler |
|---|---|---|---|
| Fizyolojik | VO₂max (ml/kg/dk), Laktat (mmol/L), KAH (atım/dk) | Metabolik kart, laktat analizör, telemetri | Ortalama, SD, t-testi |
| Performans | Sprint süresi (s), Dikey sıçrama (cm), Kuvvet (N) | Fotosel, Vertec, Dinamometre | Ortalama, ANOVA, Korelasyon |
| Antropometrik | Boy (cm), Kilo (kg), Vücut yağ % (%), Deri kıvrımı (mm) | Stadiometre, skala, kaliper, DEXA | Ortalama, Regresyon |
- İstatistiksel Özellikler: Merkezi eğilim (ortalama, medyan), yayılım (standart sapma, aralık), dağılım (normalite testleri)
- Uygun Analizler: t-testi, ANOVA, korelasyon, regresyon, parametrik testler
Tanım: Kategorileri veya nitelikleri ifade eden değişkenler. Sayısal kodlama yapılsa bile (Erkek=1, Kadın=2), bu sayılar matematiksel anlam taşımaz.
| Alt Tür | Örnekler | Özellik | Uygun İstatistikler |
|---|---|---|---|
| Nominal | Cinsiyet, Spor branşı, Sakatlık türü, Takım | Sıralanamaz kategoriler | Frekans, Mod, Chi-square |
| Ordinal | Ağrı düzeyi (hafif/orta/şiddetli), Borg RPE skoru, Likert ölçekleri | Sıralanabilir ama eşit aralıklı değil | Medyan, Mann-Whitney U |
- İstatistiksel Özellikler: Frekans tabloları, yüzdeler, mod
- Uygun Analizler: Chi-square, Fisher's exact test, lojistik regresyon, non-parametrik testler
📄 Makalede Değişken Sunumu: Gerçek Örnek
Araştırma: "Farklı antrenman yöntemlerinin genç futbolcularda aerobik kapasite üzerine etkisi"
Methods Bölümünde Değişken Tanımlaması:
"Dependent variables: Aerobic capacity was assessed using VO₂max (ml/kg/min) measured via incremental treadmill test to volitional exhaustion (Cosmed K5, Italy). Independent variable: Training type (HIIT vs. continuous training vs. control). Covariates: Baseline VO₂max, age, body mass index, and training experience (years) were controlled statistically using ANCOVA."
💡 Not: Makalede değişkenler açık, ölçülebilir ve tekrarlanabilir şekilde tanımlanmalı. Kullanılan cihaz/ölçek, birim ve ölçüm protokolü belirtilmelidir.
⚠️ Dikkat: Ordinal Değişkenler ve Ortalama Hatası
Likert ölçekleri (1=Kesinlikle katılmıyorum ... 5=Kesinlikle katılıyorum) teknik olarak ordinal'dir. Ancak spor bilimleri literatüründe yaygın olarak interval gibi ele alınıp ortalama ve SD hesaplanır. Norman (2010) bu pratiğin kabul edilebilir olduğunu, ancak dikkatli yorumlanması gerektiğini belirtir. Güvenli yaklaşım: Hem parametrik hem non-parametrik test sonuçlarını rapor edin.
🔗 Değişken Türleri: Bağımlı, Bağımsız ve Kontrol
Özellikle deneysel ve ilişkisel araştırmalarda, değişkenleri rolleri açısından sınıflandırmak, çalışmanın tasarımını ve bulguların yorumlanmasını kolaylaştırır.
Araştırmacı tarafından manipüle edilen, değiştirilen veya seçilen değişkendir. Bağımlı değişken üzerindeki etkisi incelenir. "Neden" veya "sebep" değişkeni olarak düşünülebilir.
- Örnekler: Antrenman programı türü (örn: pliometrik vs. kuvvet antrenmanı), kafein dozu (örn: 0mg, 3mg/kg, 6mg/kg), beslenme müdahalesi (örn: yüksek proteinli diyet).
Bağımsız değişkenin etkisiyle değişmesi beklenen, ölçülen veya gözlemlenen değişkendir. "Sonuç" veya "etki" değişkeni olarak düşünülebilir.
- Örnekler: Dikey sıçrama yüksekliği, sprint süresi, kas ağrısı düzeyi, VO₂max, şut isabeti, motivasyon puanı.
Bağımsız ve bağımlı değişkenler arasındaki ilişkiyi etkileyebilecek potansiyel faktörlerdir. Araştırmacı, bu değişkenlerin etkisini ortadan kaldırmak veya en aza indirmek için onları sabit tutar veya istatistiksel olarak kontrol eder.
- Örnekler: Katılımcıların yaşları, cinsiyetleri, antrenman geçmişleri, beslenme alışkanlıkları, dinlenme süreleri, antrenman ortamının sıcaklığı.
Bağımsız değişken ile bağımlı değişken arasındaki ilişkide "nasıl" veya "neden" sorusuna cevap veren, mekanizmayı açıklayan değişkendir. Bağımsız değişkenin etkisini bağımlı değişkene ileten/aktaran aracıdır.
📐 Ara Değişken Modeli
Bağımsız Değişken → Ara Değişken → Bağımlı Değişken
🏃 Spor Bilimlerinde Örnekler:
-
Mental İmgeleme → Özgüven → Performans
Mental imgeleme eğitimi doğrudan performansı artırmaz; önce özgüveni artırır, artan özgüven ise performansı iyileştirir. -
Aerobik Egzersiz → BDNF Seviyesi → Hafıza
Egzersiz BDNF (beyin kökenli nörotrofik faktör) salgılanmasını artırır, BDNF nörojenezi tetikleyerek hafıza fonksiyonlarını geliştirir. -
Koç Desteği → Temel İhtiyaçlar → Motivasyon
Koç desteği temel psikolojik ihtiyaçları (özerklik, yeterlik, ilişkililik) karşılar, bu da içsel motivasyonu artırır.
Bağımsız değişken ile bağımlı değişken arasındaki ilişkinin gücünü veya yönünü değiştiren/etkileyen değişkendir. İlişkinin "kim için", "ne zaman" veya "hangi koşulda" daha güçlü/zayıf olduğunu açıklar.
📐 Düzenleyici Değişken Modeli
Bağımsız → Bağımlı
↑
Moderatör
(İlişkinin gücünü etkiler)
🎾 Spor Bilimlerinde Örnekler:
-
Antrenman Yoğunluğu × Deneyim Seviyesi → Performans
Yüksek yoğunluklu antrenman elit sporcularda büyük artış sağlarken, yeni başlayanlarda overtraining riskine yol açabilir. Deneyim seviyesi, antrenmanın etkisini değiştirir. -
Kafein × Genetik (CYP1A2) → Dayanıklılık
Kafein hızlı metabolize edicilerde performansı artırırken, yavaş metabolize edicilerde yan etkiler nedeniyle düşürebilir. Genetik profil kafeinin etkisini değiştirir. -
Liderlik Tarzı × Kültür → Takım Performansı
Demokratik liderlik bireyci kültürlerde daha etkili olabilirken, kolektivist kültürlerde otokratik liderlik bazı durumlarda daha iyi sonuç verebilir.
🔍 Moderatör vs. Ara Değişken: Ara değişken "neden/nasıl" sorusuna cevap verir (mekanizma), moderatör ise "kim için/ne zaman" sorusuna cevap verir (koşullar).
Hem bağımsız hem de bağımlı değişkenle ilişkili olan ve kontrol edilmediğinde sonuçları yanıltıcı hale getirebilecek değişkendir. Sahte (spurious) ilişki yaratabilir. ⚠️ Araştırmanın en büyük tehdididir!
⚽ Spor Bilimlerinde Tehlikeli Örnekler:
-
Kış Doğanlar ve Elit Sporcular (Relative Age Effect)
Gözlem: "Kış aylarında doğan sporcular elit seviyeye daha çok ulaşıyor"
Karıştırıcı: Seçim zamanındaki fiziksel olgunluk/yaş avantajı
💭 Doğum ayı direkt sebep değil; kış doğanlar seçim sırasında (10 yaş) yaz doğanlara göre neredeyse 1 yaş daha büyük, bu fiziksel üstünlük sağlar. -
Kahve Tüketimi ve Daha Az Sakatlık
Karıştırıcı: Sosyoekonomik düzey
💭 Yüksek SES'li sporcular hem daha fazla kahve içiyor hem de daha iyi beslenme, ekipman ve fizik tedaviye erişimi var. -
Video Analiz Sistemi ve Başarı
Karıştırıcı: Kulüp bütçesi
💭 Yüksek bütçeli kulüpler hem pahalı video sistemleri alıyor hem de daha iyi oyuncular, antrenörler ve altyapıya sahip.
🛡️ Korunma Yolları:
- Randomizasyon: Katılımcıları gruplara rastgele atayın
- Eşleştirme: Karıştırıcıya göre eşleşmiş çiftler oluşturun
- İstatistiksel Kontrol: ANCOVA, regresyon kullanın
- Deney Tasarımı: Potansiyel karıştırıcıları önceden belirleyin
| Değişken | Rolü | Soru | Örnek |
|---|---|---|---|
| Bağımsız | Sebep, manipüle edilen | Neyi değiştiriyoruz? | Antrenman türü (HIIT vs. Sürekli) |
| Bağımlı | Sonuç, ölçülen | Neyi ölçüyoruz? | VO₂max değişimi |
| Ara Değişken | Mekanizma, "nasıl" | Nasıl gerçekleşiyor? | Mitokondri yoğunluğu artışı |
| Moderatör | İlişkiyi güçlendirir/zayıflatır | Kimlerde daha güçlü? | Yaş (gençlerde daha etkili) |
| Kontrol | Sabit tutulan | Neyi sabitlemeliyiz? | Beslenme, uyku, başlangıç fitness |
| Karıştırıcı | Yanıltıcı sonuç | Sahte ilişki mi? | Motivasyon (hem katılımı hem performansı etkiler) |
📖 Araştırma Senaryosu:
"Üniversite basketbol oyuncularında 8 haftalık mindfulness meditasyon eğitiminin serbest atış performansına etkisi. Meditasyonun kaygı azaltıp dikkat artırarak performansı iyileştirdiği düşünülüyor."
- 🎛️ Bağımsız: Mindfulness eğitimi (8 hafta vs. kontrol)
- 📊 Bağımlı: Serbest atış başarı % (100 atıştan)
- 🔗 Ara Değişkenler: Kaygı düzeyi (CSAI-2), Dikkat kapasitesi (d2 testi)
- ⚖️ Moderatörler: Oyuncu seviyesi (elit/amatör), Cinsiyet
- 🎯 Kontrol: Yaş (18-25), deneyim (5+ yıl), antrenman sıklığı, test saati
- ⚠️ Potansiyel Karıştırıcılar: Placebo etkisi, beklenti yanlılığı, seçim yanlılığı
✅ Sonuç: Tüm değişkenleri doğru tanımlayarak araştırmanın iç geçerliliğini maksimize ettik. Şimdi meditasyonun gerçekten etkili olup olmadığını, nasıl (ara değişkenler) ve kimlerde (moderatörler) çalıştığını güvenle test edebiliriz!
〰️ Değişken Türleri: Sürekli ve Kesikli
Nicel değişkenler, alabilecekleri değerlerin yapısına göre sürekli veya kesikli olarak sınıflandırılır. Bu ayrım, özellikle istatistiksel analiz yöntemlerinin seçiminde önemlidir.
Belirli bir aralıkta herhangi bir değeri alabilen değişkenlerdir. İki değer arasında sonsuz sayıda ara değer bulunabilir. Ölçüm hassasiyeti arttıkça, daha küçük birimlere bölünebilirler.
- Örnekler: Boy (175.5 cm, 175.53 cm), kilo (70.2 kg), zaman (10.34 saniye), mesafe, sıcaklık, vücut yağ yüzdesi, esneklik açısı.
- Özellikleri: Ölçümle elde edilirler.
Sadece belirli, ayrık değerleri alabilen değişkenlerdir. İki değer arasında başka bir değer alamazlar. Genellikle sayma yoluyla elde edilirler ve tam sayılarla ifade edilirler.
- Örnekler: Atılan gol sayısı (1, 2, 3; 1.5 gol olmaz), takım sayısı, sakatlık sayısı, katılımcı sayısı, bir maçtaki faul sayısı.
- Özellikleri: Sayma yoluyla elde edilirler.
📏 Değişkenlerin Ölçüm Düzeyleri
Değişkenler, sadece nicel veya nitel olmakla kalmaz, aynı zamanda hangi düzeyde ölçüldüklerine göre de farklılık gösterirler. Bu ölçüm düzeyleri, hangi istatistiksel analizlerin uygun olduğunu belirler.
Değişkenler sadece kategorilere ayrılır ve bu kategoriler arasında herhangi bir sıralama veya büyüklük ilişkisi yoktur. Sayılar sadece etiket olarak kullanılır.
- Örnekler: Cinsiyet (Erkek/Kadın), Spor Branşı (Futbol/Basketbol/Yüzme), Kan Grubu (A/B/AB/0).
- Uygun İstatistikler: Frekans, yüzde, mod.
Kategoriler arasında bir sıralama veya hiyerarşi vardır, ancak kategoriler arasındaki farklar eşit veya anlamlı değildir.
- Örnekler: Eğitim Düzeyi (İlkokul, Ortaokul, Lise, Üniversite), Likert Ölçeği (Kesinlikle Katılmıyorum'dan Kesinlikle Katılıyorum'a), Lig Sıralaması (1., 2., 3.).
- Uygun İstatistikler: Frekans, yüzde, mod, medyan.
Sayısal değerler arasında eşit aralıklar vardır, ancak mutlak bir sıfır noktası yoktur. Bu nedenle oranlar anlamlı değildir.
- Örnekler: Sıcaklık (Celsius/Fahrenheit), IQ puanı, takvim yılı.
- Uygun İstatistikler: Tüm nominal ve ordinal istatistikler, ayrıca ortalama, standart sapma, korelasyon, t-testi, ANOVA.
Aralık ölçeğinin tüm özelliklerine ek olarak, mutlak bir sıfır noktasına sahiptir. Bu, oranların anlamlı olduğu anlamına gelir (örn: 20 kg, 10 kg'ın iki katıdır).
- Örnekler: Boy, kilo, yaş, zaman, mesafe, VO₂max, kas gücü, sprint süresi.
- Uygun İstatistikler: Tüm aralık istatistikleri, ayrıca geometrik ortalama, varyasyon katsayısı.
🔬 Operasyonel Tanımlama Mastery
Operasyonel Tanım: Soyut bir kavramın somut, ölçülebilir terimlerle açıklanması
📋 İyi Operasyonel Tanımın Özellikleri
- Açık ve Net: Belirsizlik barındırmamalı, tek yoruma açık olmalı
- Ölçülebilir: Sayısal veya kategorik olarak ölçülebilmeli
- Tekrarlanabilir: Farklı araştırmacılar aynı sonucu elde etmeli
- Geçerli: Ölçmek istediğiniz kavramı gerçekten ölçmeli
- Güvenilir: Tutarlı ve kararlı sonuçlar vermeli
| Kavram | ❌ Zayıf Tanım | ✅ Güçlü Operasyonel Tanım |
|---|---|---|
| Dayanıklılık | Uzun süre egzersiz yapabilme | Koşu bandında 10 km/h hızla yorgunluğa kadar koşabilme süresi (dakika) |
| Motivasyon | Antrenman yapmaya istekli olma | Sport Motivation Scale (SMS-28) toplam puanı (28-196 arası) |
| Kuvvet | Güçlü olma | 1 tekrar maksimum (1RM) bench press ağırlığı (kg) |
| Takım Uyumu | Takım halinde iyi çalışma | Team Cohesion Index (TCI) ölçeği puanı + gözlemsel kodlama sistemi |
- Döngüsel Tanımlar: "Hız, hızlı koşmaktır" - kavramı kendi kendisiyle tanımlama
- Belirsiz Terimler: "Yüksek", "düşük", "iyi" gibi göreceli ifadeler
- Çoklu Boyutlar: Birden fazla kavramı tek tanımda birleştirme
- Ölçüm Aracı Eksikliği: Nasıl ölçüleceğini belirtmeme
- Bağlam Eksikliği: Hangi koşullarda ölçüleceğini açıklamama
🎯 PICO Framework ve Araştırma Sorusu Geliştirme
PICO: Kanıta dayalı araştırma soruları geliştirmek için kullanılan yapılandırılmış yaklaşım
| PICO Bileşeni | Açıklama | Rehber Sorular |
|---|---|---|
| P - Population (Popülasyon) |
Hedef popülasyon/katılımcılar | Kimler? Yaş? Cinsiyet? Antrenman durumu? |
| I - Intervention (Müdahale) |
Müdahale/maruziyet/ilgi alanı | Hangi müdahale? Ne yapıldı? |
| C - Comparison (Karşılaştırma) |
Karşılaştırma grubu/kontrol | Neyle karşılaştırıldı? Kontrol nedir? |
| O - Outcome (Sonuç) |
Sonuç/ölçüm/çıktı | Hangi sonuçlar ölçüldü? Etki nedir? |
📝 Örnek Araştırma Sorusu Geliştirme
İlk Fikir: "Kreatin suplementi sporcular için faydalı mı?"
🔧 PICO Analizi:
- P: 18-25 yaş, erkek, güç sporuyla uğraşan sporcular
- I: Kreatin monohidrat suplementasyonu (5g/gün, 6 hafta)
- C: Plasebo grubu (maltodekstrin)
- O: Maksimal güç çıktısı (1RM), sprint performansı, kas kütlesi
✅ Geliştirilmiş Araştırma Sorusu:
"18-25 yaş arası erkek güç sporcularında, 6 haftalık kreatin monohidrat suplementasyonunun (5g/gün) plaseboya kıyasla maksimal güç çıktısı ve sprint performansı üzerine etkisi nedir?"
🎬 Video Özet
Bu dersin özet videosunu izleyerek konuyu hızlıca kavrayabilirsiniz.