Tez anketi için kaç katılımcı gerekir? Analiz türüne göre karar tablosu

Bir tez anketi için gereken katılımcı sayısı iki ayrı hesabın büyüğüyle belirlenir: evreni temsil etmek için gereken örneklem ve kullanacağınız analizin güvenilir sonuç vermesi için gereken örneklem.

Öğrencilerin çoğu yalnızca birinci hesabı yapar: evren büyüklüğünü bir formüle koyar, 384 ya da 323 gibi bir sayı bulur ve orada durur. Oysa yapısal eşitlik modeli kuracak birinin ihtiyacı ile iki grubu karşılaştıracak birinin ihtiyacı aynı değildir. Bu yazıda iki hesabı birlikte ele alıyor ve analiz türüne göre önerilen en düşük sayıları bir tabloda topluyoruz.

İki ayrı soru

1. Evreni temsil etmek için kaç kişi gerekir? Bu, Cochran ya da Yamane formülüyle hesaplanan sayıdır. Evren büyüklüğü, güven düzeyi ve hata payına bağlıdır. Örneğin büyük bir evrende yüzde 95 güven ve artı eksi yüzde 5 hata payı için yaklaşık 385 kişi gerekir. Bu hesabı örneklem hesaplayıcımızla saniyeler içinde yapabilirsiniz; formülün ayrıntıları örneklem büyüklüğü rehberimizde.

2. Analizim için kaç kişi gerekir? Bu, istatistiksel güç sorusudur: gerçekte var olan bir etkiyi yakalayabilmek için yeterli veriniz var mı? Etki büyüklüğüne, anlamlılık düzeyine ve istediğiniz güce (genellikle 0,80) bağlıdır.

İkisi farklı sayılar verebilir. Tezinizde büyük olanı kullanmanız ve yöntem bölümünde her ikisini de gerekçelendirmeniz en güvenli yoldur.

Analiz türüne göre karar tablosu

Aşağıdaki değerler, yüzde 5 anlamlılık düzeyi ve 0,80 güç için orta büyüklükte bir etki varsayımıyla hesaplanmış ya da yaygın kabul gören başparmak kurallarıdır. Kendi çalışmanızda beklediğiniz etki daha küçükse gereken sayı büyür.

Bu tablo bir başlangıç noktasıdır. Etki büyüklüğünü önceki çalışmalardan biliyorsanız G*Power gibi bir araçla kendi hesabınızı yapmanız daha doğrudur. Etki büyüklüğü kavramını p değeri ve etki büyüklüğü yazımızda açıkladık.

G*Power ile güç analizi nasıl yapılır?

G*Power, güç analizi için ücretsiz ve yaygın kullanılan bir programdır. Temel adımlar şöyledir:

1. Test ailesini seçin. Örneğin t-testleri, F testleri (ANOVA ve regresyon) ya da korelasyon için "Exact".
2. Testi seçin. Örneğin "Means: Difference between two independent means".
3. Analiz türünü seçin. Örneklem hesaplamak için "A priori".
4. Değerleri girin. Etki büyüklüğü, anlamlılık düzeyi (genellikle 0,05) ve güç (genellikle 0,80).
5. Hesaplayın. Program gereken toplam örneklemi verir.

Etki büyüklüğünü nereden bulacağınız en kritik sorudur. En iyi kaynak, sizinkine benzer önceki çalışmalardır. Hiç bilgi yoksa Cohen'in küçük, orta ve büyük etki için önerdiği değerler kullanılır; ama "orta etki" varsayımının gerekçesini yöntem bölümünde belirtmeniz gerekir.

Örnek hesap

Bir yüksek lisans öğrencisi, iş doyumunun dört yordayıcıyla açıklandığı bir regresyon modeli kuruyor ve sonuçları cinsiyete göre karşılaştırmak istiyor. Evren olarak 1.500 kişilik bir kurumu ele alıyor.

• Evren hesabı: Yüzde 95 güven ve ±%5 hata payıyla yaklaşık 306 kişi.
• Regresyon için: 50 + 8 × 4 = 82 kişi.
• Cinsiyet karşılaştırması için: Grup başına yaklaşık 64, toplam 128 kişi.

Büyük olan sayı evren hesabından geliyor: 306. Eleme payı da eklenince öğrencinin hedefi 330–350 civarında olmalı. Yöntem bölümünde üç hesabı da göstermek, örneklem kararının bilinçli verildiğini kanıtlar.

Grup karşılaştırmalarında tuzak

Toplam örneklem yeterli görünse bile alt gruplar yetersiz kalabilir. 300 kişilik bir örneklemde "doktora öğrencisi" grubu 12 kişiyse, bu grubu diğerleriyle karşılaştıran bir ANOVA anlamlı bir sonuç vermeyebilir ya da güvenilir olmaz.

Karşılaştırma yapacağınız her grubun kendi başına yeterli büyüklükte olmasını planlayın. Gerekiyorsa gruplardan kota bazlı veri toplayın ya da çok küçük kalan kategorileri birleştirin.

Kayıpları hesaba katın

Topladığınız her yanıt analize girmez. Dikkat kontrol sorusunu yanlış yanıtlayanlar, anketi çok hızlı bitirenler, eksik bırakanlar ve uç değerler ayıklanır. Pratikte toplanan yanıtların bir kısmı bu nedenle elenir.

Bu yüzden hedeflediğiniz sayının bir miktar üzerinde veri toplamanız iyi bir uygulamadır. Hangi yanıtların neden eleneceğini anket verisinde kalite kontrolü yazımızda anlattık.

Pilot çalışma ayrı mı sayılır?

Asıl uygulamadan önce ölçeklerin anlaşılırlığını sınamak için küçük bir gruba yapılan pilot çalışmanın katılımcıları genelde ana örnekleme dâhil edilmez. Pilot sonrasında sorularda değişiklik yaptıysanız bu kişilerin yanıtları zaten farklı bir anketten gelmiş olur. Pilot grubunu ayrı raporlayın ve ana örneklem hesabınıza katmayın.

Yöntem bölümünde nasıl yazılır?

Örneklem büyüklüğünü gerekçelendiren bir paragraf şu öğeleri içermelidir:

1. Evrenin tanımı ve (biliniyorsa) büyüklüğü
2. Kullanılan formül, güven düzeyi ve hata payı
3. Ana analiz için güç analizi ya da başvurulan kural
4. Toplanan ve analize alınan yanıt sayısı, elenenlerin gerekçesi

Örnek: "Araştırmanın evrenini yaklaşık 2.000 öğrenci oluşturmaktadır. Yüzde 95 güven düzeyi ve ±%5 hata payıyla Cochran formülüne göre gereken örneklem 323 olarak hesaplanmıştır. Ana analiz olarak kullanılan çoklu regresyonda beş yordayıcı için önerilen en düşük örneklem 90'dır. Toplanan 362 yanıttan dikkat kontrolünü geçemeyen 21 yanıt çıkarılmış, analizler 341 katılımcıyla yürütülmüştür."

Örneklem hesaplayıcımız bu paragrafın hesaplama kısmını sizin için hazırlıyor.

Sayıya ulaşamıyorsanız

Hesapladığınız sayıya gönüllü katılımla ulaşamıyorsanız iki yol var: anketinizi daha çok kanalda paylaşmak ya da eksik kalan kısmı tamamlamak için katılımcı satın almak. Kaç kişinin ne tutar edeceğini fiyatlandırma sayfasındaki hesaplayıcıyla görebilirsiniz.

Sık sorulan sorular

384 kişi her tez için yeterli mi? Hayır. 384, büyük bir evreni yüzde 95 güven ve ±%5 hata payıyla temsil etmek için gereken sayıdır. Yapısal eşitlik modeli ya da çok gruplu karşılaştırma yapacaksanız analizinizin ihtiyacını ayrıca hesaplamanız gerekir.

Evren hesabı mı güç analizi mi kullanmalıyım? İkisini de yapın ve büyük olanı kullanın. Yöntem bölümünde ikisini de gerekçelendirmek jüri karşısında en güçlü konumdur.

Alt gruplarım çok küçük kaldı, ne yapmalıyım? Küçük kategorileri anlamlı biçimde birleştirebilir, ilgili karşılaştırmayı parametrik olmayan bir testle yapabilir ya da o gruptan ek veri toplayabilirsiniz.

Kaç yanıtın eleneceğini nasıl tahmin ederim? Önceki benzer çalışmalara ve anketinizin uzunluğuna bakın. Hedefin bir miktar üzerinde veri toplamak, eleme sonrası sayının yeterli kalmasını sağlar.

Nitel çalışmalar için de bu hesaplar geçerli mi? Hayır. Nitel araştırmalarda örneklem büyüklüğü veri doygunluğuna göre belirlenir; bu tablolar nicel analizler içindir.