Tezim için kaç kişiye anket yapmalıyım? Örneklem sayısı hesaplama
Güncelleme tarihi: 14 saat önce
Tez için örneklem sayısı, araştırmanın amacı, evrenin büyüklüğü, tahmin edilmek istenen özellik, kabul edilen hata payı ve kullanılacak istatistiksel analiz dikkate alınarak belirlenir. Bu nedenle “Yüksek lisans tezi için 100 kişi yeterlidir” veya “Her ankette en az 384 kişiye ulaşılmalıdır” gibi bütün araştırmalar için geçerli tek bir sayı yoktur.
Bazı araştırmalarda evreni temsil edecek bir oranı tahmin etmek için formül kullanılırken grup karşılaştırması, korelasyon veya regresyon içeren çalışmalarda güç analizi gerekebilir. Araştırmanın türü belirlenmeden yalnızca evren büyüklüğüne bakılarak yapılan hesaplama, bilimsel açıdan uygun bir örneklem planı oluşturmayabilir.
Bu yazıda evreni bilinen ve bilinmeyen anket araştırmalarında örneklem sayısının nasıl hesaplandığını, 384 veya 385 sayısının nereden geldiğini, veri kaybının hesaba nasıl katılacağını ve hangi durumlarda G*Power kullanılması gerektiğini açıklayacağız.
Örneklem sayınızı hemen hesaplamak ister misiniz? Araştırma türünüzü seçerek ücretsiz örneklem büyüklüğü hesaplama aracımızı kullanabilirsiniz. Araç; anket ve prevalans araştırmalarının yanında bağımsız gruplar, ön test–son test, korelasyon ve çoklu doğrusal regresyon çalışmaları için ayrı hesaplama seçenekleri sunmaktadır.
Tez için örneklem sayısı nasıl belirlenir?
Tez için örneklem sayısını belirlemeden önce araştırmanın temel amacı açıklığa kavuşturulmalıdır. Araştırma yalnızca belirli bir özelliğin toplumdaki oranını mı tahmin edecek, iki veya daha fazla grubu mu karşılaştıracak, aynı kişileri farklı zamanlarda mı ölçecek, değişkenler arasındaki ilişkiyi mi inceleyecek, yoksa birden fazla değişkenle sonuç tahmininde mi bulunacaktır? Bu soruların cevapları, kullanılacak örneklem hesaplama yöntemini doğrudan değiştirir.
Araştırmanın bütün amaçlarını aynı anda dikkate almak her zaman gerekli değildir. Öncelikle çalışmanın birincil araştırma sorusu veya temel sonucu belirlenmeli, örneklem hesabı bu sonuca göre yapılmalıdır. Birden fazla önemli araştırma sorusu bulunuyorsa her biri için ayrı hesaplama yapılarak yeterli gücü sağlayan daha büyük sayı tercih edilebilir.
Araştırmanın temel amacı | Uygun yaklaşım |
Bir oranı veya yaygınlığı tahmin etmek | Oran için örneklem büyüklüğü formülü |
Evreni bilinen bir anket araştırması yapmak | Sonlu evren düzeltmeli formül |
İki bağımsız grubu karşılaştırmak | Güç analizi |
Aynı kişilerin ön test ve son testlerini karşılaştırmak | Eşleştirilmiş ölçümler için güç analizi |
İki değişken arasındaki ilişkiyi incelemek | Korelasyon için güç analizi |
Birden fazla değişkenle sonuç tahmin etmek | Regresyon için güç analizi |
Bu ayrım önemlidir; çünkü anket uygulanması, araştırmanın mutlaka evren büyüklüğüne dayalı formülle hesaplanacağı anlamına gelmez. Anketle veri toplanan deneysel veya ilişkisel bir araştırmada, temel hipoteze ve kullanılacak istatistiksel teste dayalı güç analizi daha uygun olabilir.
Örneklem büyüklüğü nedir?
Örneklem büyüklüğü, araştırmada veri toplanması planlanan ve analize dâhil edilecek birimlerin sayısıdır. Bu birimler araştırmanın konusuna göre öğrenci, öğretmen, hasta, çalışan, işletme, okul, belge veya başka gözlem birimleri olabilir. Örneklemin amacı, evrenin tamamını incelemenin mümkün veya gerekli olmadığı durumlarda daha küçük bir grup üzerinden bilgi elde etmektir.
Örneklem büyüklüğü ile örnekleme yöntemi aynı kavram değildir. Örneklem büyüklüğü kaç birim üzerinde çalışılacağını, örnekleme yöntemi ise bu birimlerin evrenden nasıl seçileceğini gösterir. Büyük bir örneklem yanlış veya yanlı bir yöntemle seçildiyse evreni temsil etmeyebilir; buna karşılık uygun büyüklükte ve olasılıklı biçimde seçilen bir örneklem daha güvenilir sonuçlar verebilir. Bu temel ayrımı evren ve örneklem nedir? yazımızda ayrıntılı olarak inceleyebilirsiniz.
Anket için örneklem sayısı hangi bilgilere göre hesaplanır?
Bir anket araştırmasında evrendeki oranı belirli bir hassasiyetle tahmin etmek amaçlanıyorsa hesaplama için evren büyüklüğü, güven düzeyi, hata payı ve beklenen oran kullanılır. Bu değerlerden herhangi birini değiştirmek gerekli örneklem sayısını da değiştirir.
Değer | Anlamı |
Evren büyüklüğü (N) | Araştırma sonuçlarının genellenmek istendiği toplam birim sayısı |
Güven düzeyi | Hesaplanan güven aralığının gerçek evren değerini kapsamasına ilişkin uzun dönemli güven düzeyi |
Hata payı (d) | Tahmin sonucunda kabul edilen yaklaşık sapma miktarı |
Beklenen oran (p) | İncelenen özelliğin evrende görülmesi beklenen oranı |
q | Özelliğin görülmeme oranı; 1 − p olarak hesaplanır |
Örneğin bir üniversitedeki öğrencilerin belirli bir görüşe katılma oranı araştırılıyorsa evren büyüklüğü üniversitedeki hedef öğrenci sayısıdır. Daha önce yapılmış benzer bir araştırmada beklenen oran biliniyorsa bu değer kullanılabilir. Güvenilir bir ön bilgi bulunmuyorsa p=0,50 seçimi, oran için en yüksek varyansı ve dolayısıyla daha koruyucu örneklem sayısını üretir.
Evren bilinmiyorsa örneklem büyüklüğü nasıl hesaplanır?
Evren çok büyükse veya toplam evren büyüklüğü güvenilir biçimde bilinmiyorsa bir oranı tahmin etmek için aşağıdaki formül kullanılabilir:
n₀ = Z² × p × q / d²
Formüldeki Z, seçilen güven düzeyine karşılık gelen standart normal dağılım değeridir. Yüzde 95 güven düzeyinde Z=1,96; p beklenen oranı, q=1−p görülmeme oranını ve d kabul edilen hata payını gösterir.
Yüzde 95 güven düzeyi, ±%5 hata payı ve p=0,50 kullanıldığında hesaplama şöyledir:
n₀ = 1,96² × 0,50 × 0,50 / 0,05²
n₀ = 384,16
Katılımcı sayısı tam sayı olmak zorunda olduğu ve aşağı yuvarlama hedeflenen hassasiyeti azaltabileceği için sonuç yukarı yuvarlanır. Bu koşullar altında gerekli minimum örneklem büyüklüğü 385 kişi olur.
Neden birçok tezde 384 veya 385 kişi kullanılıyor?
Sık karşılaşılan 384 veya 385 sayısı, her tez için geçerli bilimsel bir kural değildir. Bu sayı; çok büyük veya büyüklüğü bilinmeyen bir evrende, %95 güven düzeyi, ±%5 hata payı ve p=0,50 kabul edilerek bir oran tahmin edildiğinde ortaya çıkar. Formül sonucu 384,16 olduğu için yukarı yuvarlandığında 385 katılımcıya ulaşılır.
Araştırmanın hata payı, güven düzeyi, beklenen oranı veya amacı değiştiğinde gerekli örneklem sayısı da değişir. Ayrıca bu formül basit rastgele örneklemeye dayalı oran tahmini mantığıyla kullanılır. Küme örneklemesi, karmaşık örnekleme desenleri, grup karşılaştırmaları, korelasyon, regresyon, ölçek geliştirme veya yapısal eşitlik modeli gibi çalışmalar için 385 sayısı otomatik olarak geçerli değildir.
Aşağıdaki değerler, evrenin çok büyük olduğu ve p=0,50 kabul edildiği durumda güven düzeyi ile hata payının sonucu nasıl değiştirdiğini göstermektedir:
Güven düzeyi | Hata payı | Yaklaşık minimum örneklem |
%90 | ±%5 | 271 |
%95 | ±%5 | 385 |
%99 | ±%5 | 664 |
%95 | ±%3 | 1.068 |
Hata payı küçüldükçe daha hassas bir tahmin hedeflenir ve gerekli örneklem sayısı hızla artar. Güven düzeyini yükseltmek de daha geniş bir güvence hedeflediği için örneklem büyüklüğünü artırır.
Evren biliniyorsa örneklem büyüklüğü nasıl hesaplanır?
Evren büyüklüğü biliniyor ve sonluysa hesaplamada sonlu evren düzeltmesi kullanılabilir. Bunun için yaygın kullanılan formüllerden biri şöyledir:
n = N × Z² × p × q / [d² × (N − 1) + Z² × p × q]
Burada N evren büyüklüğünü, diğer semboller ise önceki formüldeki değerleri gösterir. Evren küçüldükçe gerekli örneklem sayısı da azalır; ancak evren büyüdükçe sonuç giderek 385’e yaklaşır.
Yüzde 95 güven düzeyi, ±%5 hata payı ve p=0,50 varsayımları altında bazı evren büyüklükleri için sonuçlar şöyledir:
Evren büyüklüğü | Minimum örneklem sayısı |
100 | 80 |
200 | 132 |
500 | 218 |
1.000 | 278 |
5.000 | 357 |
10.000 | 370 |
50.000 | 382 |
100.000 | 383 |
Çok büyük veya bilinmiyor | 385 |
Bu tablo yalnızca belirtilen varsayımlar için geçerlidir. Örneğin hata payının ±%3’e düşürülmesi, güven düzeyinin %99’a yükseltilmesi veya beklenen oranın değiştirilmesi tablodaki sayıların da değişmesine neden olur.
Örneklem sayısı hesaplama aracımız nasıl kullanılır?
Örneklem büyüklüğü hesaplama aracında önce araştırmanızın temel amacını seçmeniz gerekir. Anket veya prevalans araştırması yapıyorsanız evren, güven düzeyi, hata payı ve beklenen oran üzerinden hesaplama yapabilirsiniz. İki bağımsız grubun karşılaştırılması, ön test–son test ölçümleri, korelasyon veya çoklu doğrusal regresyon planlıyorsanız araştırma türünüze uygun güç analizi bölümünü kullanabilirsiniz.
Araçta gösterilen her bilgi alanı araştırmanın belirli bir özelliğini temsil eder. Bu nedenle değerleri yalnızca sık kullanıldıkları için seçmek yerine çalışmanızla ilişkilendirmeniz gerekir. Özellikle etki büyüklüğü, grup oranı ve temel analiz yanlış belirlenirse hesaplama matematiksel olarak doğru olsa bile araştırmanız için uygun olmayabilir.
Aracı kullanırken şu sırayı izleyebilirsiniz:
Araştırmanızın temel amacını veya tasarımını seçin.
Ekranda istenen evren, güven düzeyi, hata payı veya güç analizi bilgilerini girin.
Hesaplanan minimum örneklem sayısını inceleyin.
Yanıt vermeme, eksik veri veya çalışmadan ayrılma ihtimalini ayrıca değerlendirin.
Sonucun araştırmanızın yöntemiyle uyumlu olup olmadığını kontrol edin.
Hangi araştırma sorusu için hangi analizin kullanılacağından emin değilseniz önce istatistiksel test seçme aracımızdan yararlanabilirsiniz. Çünkü özellikle güç analizinde kullanılacak test belirlenmeden doğru örneklem hesabının yapılması mümkün değildir.
Hesaplanan örneklem sayısına veri kaybı nasıl eklenir?
Formülle veya güç analiziyle elde edilen sayı genellikle analizde bulunması gereken geçerli katılımcı sayısını gösterir. Ancak davet edilen herkes ankete cevap vermeyebilir; bazı katılımcılar araştırmadan ayrılabilir veya eksik doldurulan formlar analize alınamayabilir. Bu nedenle veri toplamaya başlanırken minimum sayıdan daha fazla kişiye ulaşılması planlanmalıdır.
Kayıp veya yanıt vermeme payı aşağıdaki şekilde hesaplanabilir:
Hedeflenen katılımcı sayısı = Gerekli geçerli örneklem / Beklenen tamamlanma oranı
Örneğin analiz için 385 geçerli katılımcı gerekiyor ve formların yaklaşık %90’ının kullanılabilir olacağı düşünülüyorsa:
385 / 0,90 = 427,78
Bu durumda hedef sayı yukarı yuvarlanarak 428 kişi olur. Tamamlanma oranının %80 olacağı düşünülüyorsa yaklaşık 482 kişiye ulaşılması gerekir. Kayıp payını yalnızca hesaplanan sayıyla çarparak eklemek küçük farklılıklar oluşturabileceği için beklenen tamamlanma oranına bölme yöntemi daha uygundur.
Ulaştığım herkes evrendeyse yine örneklem hesabı gerekir mi?
Ulaşılabilir evrendeki bütün bireylerin araştırmaya davet edilmesi planlanıyorsa tam sayım yaklaşımı benimsenebilir. Ancak herkese anket gönderilmiş olması, bütün bireylerin cevap verdiği anlamına gelmez. Katılım düşük kaldığında elde edilen grup fiilen cevap veren kişilerden oluşur ve cevap vermeyenlerle cevap verenler arasındaki farklılıklar sonuçlarda yanlılık oluşturabilir.
Bu nedenle “Evrenin tamamına anket gönderdim” ifadesinin yanında kaç kişiye ulaşıldığı, kaç kişinin cevap verdiği, kaç formun analize alındığı ve katılım oranı belirtilmelidir. Evren küçükse ve hesaplanan örneklem sayısı evrene çok yaklaşıyorsa mümkün olan bütün bireylere ulaşmaya çalışmak daha uygun olabilir.
Büyük örneklem evreni temsil etmeyi garanti eder mi?
Hayır. Örneklem büyüklüğü yalnızca araştırmanın hassasiyetini veya istatistiksel gücünü etkileyen unsurlardan biridir. Katılımcılar yalnızca araştırmacının yakın çevresinden, belirli bir sosyal medya grubundan veya gönüllü olarak ankete ulaşan kişilerden seçilmişse örneklem büyük olsa bile evrenin tamamını temsil etmeyebilir.
Örneğin bir üniversitedeki bütün öğrenciler hakkında sonuç çıkarmak isteyen araştırmacının anketi yalnızca kendi bölümündeki öğrencilere uygulaması, katılımcı sayısı yüksek olsa dahi temsil sorunu oluşturabilir. Bu nedenle kaç kişiye ulaşılacağıyla birlikte kişilerin evrenden nasıl seçileceği de planlanmalıdır. Olasılıklı ve olasılıksız seçim yaklaşımlarını örnekleme yöntemleri nelerdir? yazımızda karşılaştırabilirsiniz.
Her araştırmada formülle örneklem hesabı yapılır mı?
Her araştırmada aynı örneklem formülü kullanılmaz. Evreni temsil eden bir oranı belirlemeyi amaçlayan anket ve prevalans araştırmaları ile belirli bir farkı veya ilişkiyi test etmeyi amaçlayan araştırmalar farklı hesaplama mantıklarına dayanır. Araştırmanın amacı grup karşılaştırmak, bir uygulamanın etkisini incelemek veya değişkenler arasındaki ilişkiyi belirlemekse örneklem büyüklüğü çoğunlukla etki büyüklüğüne dayalı güç analiziyle hesaplanır.
Araştırma tasarımına göre kullanılabilecek yöntemler şöyle özetlenebilir:
Anket ve prevalans araştırması: Güven düzeyi, hata payı ve beklenen oran
İki bağımsız grup: Ortalamalar veya oranlar arasındaki beklenen fark
Ön test–son test araştırması: Ölçümler arasındaki beklenen değişim ve ölçümler arası ilişki
Korelasyon araştırması: Beklenen korelasyon katsayısı
Regresyon araştırması: Beklenen etki büyüklüğü, yordayıcı sayısı ve test edilecek model
Küme örneklemesi: Tasarım etkisini de içeren daha kapsamlı hesaplama
Nitel araştırma: Yalnızca nicel örneklem formüllerine dayanmayan, araştırma deseni ve bilgi yeterliliğini dikkate alan planlama
Araştırmanın türü yanlış sınıflandırılırsa hesaplanan sayı da yanlış soruya cevap verir. Bu nedenle örneklem hesabı, araştırma soruları ve yöntem bölümü oluşturulurken yapılmalıdır; veri toplama tamamlandıktan sonra mevcut katılımcı sayısını haklı göstermek amacıyla kullanılmamalıdır.
Formülle hesaplama ile G*Power arasındaki fark nedir?
Formülle örneklem hesaplama, genellikle bir evrendeki oranı veya ortalamayı belirli bir hata payıyla tahmin etmeye odaklanır. GPower ise t testi, ANOVA, korelasyon, regresyon ve ki-kare gibi desteklediği hipotez testlerinde beklenen etkiyi belirli bir istatistiksel güçle ortaya çıkarabilmek için gerekli örneklem büyüklüğünü hesaplar. GPower’ın farklı istatistiksel testler için güç analizi sunan bir program olduğu, programı geliştiren araştırmacıların çalışmalarında da açıklanmaktadır. (Faul ve diğerleri, 2007)
Formülle hesaplama | G*Power ile güç analizi |
Evreni temsil eden tahmine odaklanabilir | Bir farkı, ilişkiyi veya etkiyi test etmeye odaklanır |
Güven düzeyi ve hata payı kullanılır | Alfa, güç ve etki büyüklüğü kullanılır |
Evren büyüklüğü hesaba katılabilir | Çoğu analizde evren büyüklüğü temel girdi değildir |
Anket ve prevalans çalışmalarında kullanılabilir | T testi, ANOVA, korelasyon ve regresyon gibi analizlerde kullanılabilir |
p=0,50 gibi beklenen oran gerekebilir | Cohen’s d, f, r veya f² gibi etki büyüklükleri gerekebilir |
GPower’a standart olarak alfa=0,05, güç=0,80 ve orta etki büyüklüğü girmek her araştırma için yeterli bir gerekçe değildir. Etki büyüklüğü mümkünse araştırmanın bilimsel olarak önemli gördüğü farktan, benzer çalışmalardan, meta-analizden veya uygun bir pilot araştırmadan belirlenmelidir. GPower uygulamasını ayrıca G*Power ile örneklem büyüklüğü hesaplama rehberimizde inceleyebilirsiniz.
Tezde örneklem hesabı nasıl yazılır?
Tezin yöntem bölümünde yalnızca “Örneklem büyüklüğü 278 kişi olarak hesaplanmıştır” demek yeterli değildir. Kullanılan yöntem, hesaplamaya alınan değerler, bu değerlerin kaynakları, hesaplanan minimum sayı ve varsa eklenen kayıp payı açıklanmalıdır. Kullanılan çevrim içi aracın veya programın adı da belirtilmelidir.
Evreni bilinen oran araştırması için örnek bir açıklama şu şekilde yazılabilir:
Araştırmanın evrenini 1.000 öğrenci oluşturmaktadır. Örneklem büyüklüğü %95 güven düzeyi, ±%5 hata payı ve p=0,50 kabul edilerek sonlu evren düzeltmeli oran formülüyle en az 278 kişi olarak hesaplanmıştır. Eksik veya kullanılamayan formlar dikkate alınarak veri toplama aşamasında daha fazla katılımcıya ulaşılması planlanmıştır.
Güç analizine dayalı bir araştırmada ise kullanılan istatistiksel test, etki büyüklüğü ve bunun nasıl belirlendiği, alfa düzeyi, hedeflenen güç, grup sayısı ve elde edilen minimum örneklem açıkça yazılmalıdır. Hazır bir örneğin sayılarını değiştirerek kullanmak yerine açıklamanın araştırmada gerçekten yapılan hesaplamayı yansıtması gerekir.
Örneklem büyüklüğü hesaplanırken yapılan hatalar
Örneklem hesabındaki en yaygın sorun, araştırma tasarımı netleşmeden bir hesaplama aracına standart değerler girilmesidir. Programın sayı üretmesi, seçilen yöntemin araştırmaya uygun olduğunu göstermez. Özellikle tez önerisi ve etik kurul başvurularında hesaplamanın bilimsel gerekçesinin açıklanması beklenebilir.
Sık karşılaşılan diğer hatalar şunlardır:
Her araştırmada otomatik olarak 384 veya 385 kişiyi yeterli kabul etmek
Anket kullanılan her çalışmada oran formülünü seçmek
Evren ile ulaşılabilir evreni birbirine karıştırmak
Beklenen oranı veya etki büyüklüğünü gerekçesiz belirlemek
Örneklem seçme yöntemini açıklamamak
Veri kaybı ve yanıt vermeme ihtimalini hesaba katmamak
Grup sayısını veya grupların eşit olmayan dağılımını göz ardı etmek
Birden fazla temel sonuç arasından yalnızca en küçük örneklemi vereni seçmek
Veri toplandıktan sonra mevcut sayıya uygun geriye dönük hesaplama yapmak
Büyük örneklemin örnekleme yanlılığını ortadan kaldıracağını düşünmek
Örneklem hesabı tek başına araştırmanın niteliğini garanti etmez; araştırma sorusu, desen, ölçüm araçları, katılımcı seçimi ve analiz planıyla birlikte değerlendirilmelidir. Dünya Sağlık Örgütünün örneklem büyüklüğü kılavuzu da hesaplama yönteminin araştırmada tahmin edilmek istenen ölçüye göre seçilmesini ele almaktadır. (Lwanga ve Lemeshow, WHO)
Sık sorulan sorular
Yüksek lisans tezi için en az kaç kişi gerekir?
Yüksek lisans tezlerinin tamamı için geçerli sabit bir alt sınır yoktur. Gerekli sayı araştırmanın amacı, tasarımı, temel sonucu, evreni, örnekleme yöntemi ve kullanılacak analizlere göre belirlenir. Aynı bölümde hazırlanan iki tez için bile farklı örneklem büyüklükleri gerekebilir.
100 kişilik evrende kaç kişiyle anket yapılmalıdır?
Yüzde 95 güven düzeyi, ±%5 hata payı ve p=0,50 kullanıldığında 100 kişilik bir evren için sonlu evren düzeltmeli minimum örneklem yaklaşık 80 kişidir. Ancak bu sayı yalnızca belirtilen varsayımlara ve oran tahmini amacına dayanmaktadır.
1.000 kişilik evrende kaç kişiye anket yapılmalıdır?
Aynı varsayımlar altında 1.000 kişilik evren için minimum örneklem yaklaşık 278 kişidir. Beklenen yanıt kaybı varsa daha fazla kişiye ulaşılması planlanmalı ve katılımcıların evrenden nasıl seçileceği ayrıca açıklanmalıdır.
Evren sayısı bilinmiyorsa kaç kişi gerekir?
Büyük veya büyüklüğü bilinmeyen bir evrende %95 güven düzeyi, ±%5 hata payı ve p=0,50 kullanıldığında minimum sayı 385’tir. Araştırmanın amacı bir oranı tahmin etmek değilse bu formül yerine farklı bir güç analizi gerekebilir.
Örneklem sayısı az çıkarsa artırabilir miyim?
Hesaplanan minimum sayının üzerine çıkılması genellikle mümkündür ve tahminlerin hassasiyetini artırabilir. Ancak gereğinden fazla katılımcı toplamak zaman, maliyet ve etik açıdan ayrıca değerlendirilmelidir; özellikle girişimsel araştırmalarda gereksiz katılımcı dâhil edilmemelidir.
Örneklem sayısına yüzde 10 eklemek yeterli midir?
Her araştırmada otomatik olarak %10 eklenmesi doğru değildir. Beklenen yanıt vermeme, eksik form veya çalışmadan ayrılma oranı araştırmanın uygulama biçimine ve hedef kitlesine göre belirlenmelidir. Hedef sayı, gerekli geçerli örneklemin beklenen tamamlanma oranına bölünmesiyle hesaplanabilir.
Google Forms ile anket yapmak örneklem yöntemini değiştirir mi?
Google Forms yalnızca veri toplama aracıdır ve katılımcıların nasıl seçildiğini belirlemez. Form belirli bir olasılıklı örnekleme planıyla seçilen kişilere gönderilebileceği gibi herkese açık bir bağlantı üzerinden kolayda örnekleme ile de paylaşılabilir. Kullanılan örnekleme yöntemi ayrıca açıklanmalıdır.
G*Power her araştırmada kullanılmalı mı?
Hayır. G*Power belirli hipotez testlerine yönelik güç analizi yapar. Anketle bir oranı belirli hata payıyla tahmin etmeyi amaçlayan araştırmalarda farklı formüller uygun olabilir; nitel araştırmalarda ise örneklem planı farklı ilkelerle oluşturulur.
Örneklem hesabınızı araştırmanıza göre planlayın
Tez için örneklem sayısı yalnızca bir tabloya veya hazır kurala bakılarak belirlenmemelidir. Araştırmanın temel amacı, birincil sonucu, tasarımı, planlanan analizleri, evreni ve veri toplama koşulları birlikte değerlendirildiğinde bilimsel olarak savunulabilir bir örneklem planı oluşturulabilir.
Ön değerlendirme yapmak için ücretsiz örneklem büyüklüğü hesaplama aracımızı kullanabilirsiniz. Araştırmanız için hangi yöntemin uygun olduğunun belirlenmesi, etki büyüklüğünün kaynaklarla gerekçelendirilmesi, G*Power çıktısının hazırlanması ve hesaplamanın tez veya etik kurul formatında raporlanması gerekiyorsa örneklem büyüklüğü hesaplama ve güç analizi danışmanlığı hizmetimizin kapsamını inceleyebilirsiniz.
