Araştırma Modeli

İlkokul dördüncü sınıf öğrencilerinin okur öz algısı, okuma motivasyonu ve okuduğunu anlama becerileri arasındaki olası ilişkilerin incelenmesini amaçlayan bu çalışmada nicel araştırma yaklaşımı benimsenmiştir.

Nicel araştırma, var olan gerçekliğin araştırmacıdan bağımsız olduğunu öne süren, kendi dışında kalan gerçekliğin analiz edilebileceğini öne süren sistematik, nesnel ve pozitivist bir anlayış içerir (Büyüköztürk, Çakmak, Akgün, Karadeniz ve Demirel, 2017). Nicel araştırma en basit anlamda nicel verilerin toplanmasını ve analiz edilmesini gerektirir. Toplanan nicel veriler aracılığıyla gözlemlenen değişkenler arasındaki ilişkilere dair problemlere cevap aranır (Altunışık, Coşkun, Bayraktaroğlu ve Yıldırım, 2010).

Bu araştırma tarama modeli ile desenlenmiştir. Tarama araştırmaları katılımcıların bir konuya ya da olaya dair ilgi, görüş, yetenek, tutum ve beceri gibi özelliklerini belirlemek için kullanılır. Genellikle büyük örneklemlerde tercih edilir. Temel amacı var olan durumun fotoğrafını çekmektir. Araştırmacı var olanı değiştirmeye çalışmadan, saptadığı durumu olduğu gibi ele almalıdır (Büyüköztürk vd. , 2017). Tarama deseni, araştırmacılara kısa sürede büyük örneklemlere ulaşma olanağı sağladığı için diğer desenlere oranla oldukça avantajlıdır (Altunışık vd. , 2010).

Tarama modelinin bir çeşidi olan ilişkisel tarama, birden fazla değişken arasındaki ilişkilerin, değişkenleri etkilemeye teşebbüs etmeden incelendiği modellerdir (Fraenkel, Wallen ve Hyun, 2011, s. 332). İlişkisel taramalar, Korelasyonel ve Nedensel Karşılaştırma olarak iki alt guruba ayrılabilir (Karasar, 2018). Bu araştırmada, korelasyonel tarama kullanılmıştır. Korelasyonel araştırma, bazen değişkenler arasındaki mevcut bir ilişkiyi açıkladığından, bir tanımlayıcı araştırma biçimi olarak da adlandırılır. Bununla birlikte, bu ilişkiyi açıklama biçimi, diğer çalışma türlerinde bulunan açıklamalardan oldukça farklıdır. Korelasyonel çalışma, iki veya daha fazla niceliksel değişkenin ilişkili olduğu dereceyi tanımlar ve bunu bir korelasyon katsayısı kullanarak yapar (Fraenkel vd. , 2011, s. 333). Korelasyonel araştırmalar değişkenlerin beraber değişimlerini inceler (Büyüköztürk vd. , 2017). Korelasyonel çalışmalar ikiye ayrılmaktadır. Bunlar keşfedici ve yordayıcı korelasyon çalışmalarıdır (Fraenkel vd. , 2011). Bu çalışmada iki korelasyon desenide kullanılmıştır.

Keşfedici korelasyon ile desenlenen çalışmalar, değişkenler arası ilişkileri analiz ederek olayı veya durumu anlamaya çalışmaktadır (Büyüköztürk vd. , 2017). Yordayıcı korelasyon ile desenlenen çalışmalarda değişkenler arasında yeterli büyüklükte ilişki varsa ve bir değişkendeki skor biliniyorsa bilinmeyen diğer değişkenin değeri belirlenmeye çalışılır. Bu değişkenlerden değeri bilinen değişkene yordayıcı, değeri bilinmeyen ve belirlenmek istenen değişkene ise ölçüt değişken denir. Yordama amacı güden çalışmalarda, bağımlı değişkenlerdeki değişimin ne kadarının bağımsız değişkenler tarafından açıklandığı tespit edilebilir (Büyüköztürk, 2017).

Yordayıcı korelasyonel çalışmalar tek faktörlü veya çok faktörlü desenler olarak, değişkenlerin sayısına göre ikiye ayrılır. Tek yordayan var ise tek faktörlü, iki veya daha çok yordayan faktör var ise çok faktörlü yordayıcı korelasyonel desen söz konusudur (Büyüköztürk vd. , 2017, s. 194). Bu çalışmada okuduğunu anlama becerisinin, okur öz algısı ve okuma motivasyonu tarafından doğrudan veya dolaylı (aracılı) olarak yordanma durumunu belirlemek için yordayıcı korelasyon kullanılmıştır. Araştırma problemi çerçevesinde oluşturulan denenceleri test

edebilmek için ise bir Yapısal Eşitlik Modeli (YEM) kurulmuş ve değişkenler arasındaki açıklayıcı ve yordayıcı ilişkilere daha yakından bakılmıştır.

YEM, çok güçlü ve çok değişkenli bir yöntemdir. Gözlenen ve gözlenemeyen değişkenlerin arasındaki karmaşık ve dinamik ilişkileri yakalamak için kavramsal bir model, yol analizi ve regresyon tarzı denklem sistemi kullanır. Araştırmacılar çeşitli olgular üzerine yapısal teoriler kurarlar ve bu kurdukları teori üzerinden denenceler üretirler. YEM bu denencelerin sınanmasında ve teorilerin çözümlenmesinde doğrulayıcı bir rol oynar.

Bentler (1988) YEM ’in birden çok değişken arasındaki nedensel ilişkileri irdelediğini belirtir (Aktaran: Byrne, 2009, s. 33). Yapısal eşitlik modellemesi incelenen nedensel süreçleri regresyon denklemleri ile ifade eder. Ayrıca bu ilişkileri resimleyerek teorinin kavramsallaştırılmasını kolaylaştırır. Bu modelde denencelerle sunulan modelin verilerle ne kadar tutarlı olduğunu belirlemek için tüm değişkenler sisteminin eşzamanlı analizinde istatistiksel olarak test edilebilir. Uyum değerleri yeterliyse, model değişkenler arasında varsayılan ilişkilerin uygunluğunu kabul eder. Eğer yetersizse, bu tür ilişkilerin uygulanabilirliği reddedilir (Byrne, 2009; Karagöz, 2016; Meydan ve Şeşen, 2011; Şimşek, 2007).

YEM ‘in bazı yönleri onu eski nesil çok değişkenli analiz yöntemlerinden ayırmıştır. İlk olarak, yukarıda belirtildiği gibi, veri analizine açıklayıcı bir yaklaşımdan ziyade doğrulayıcıdır. İkincisi, geleneksel çok değişkenli analizler ölçüm hatasını değerlendirmek veya düzeltmek için yetersiz kalırken, YEM bu hata varyans parametrelerinin açık tahminlerini sağlar. Aslında, alternatif yöntemler (regresyona dayananlar veya genel doğrusal model), açıklayıcı (bağımsız) değişkenlerdeki hataların ortadan kalktığını varsayar (Byrne, 2009). Bu nedenle, açıklayıcı değişkenlerde hata olduğunda bu yöntemlerin uygulanması, özellikle de hataların çok büyük olduğu durumlarda, sonuçta ciddi yanlışlıklara yol açabilecektir. YEM analizleri kullanıldığında bu hatalardan kaçınılır (Byrne, 2009; Karagöz, 2016; Meydan ve Şeşen, 2011; Şimşek, 2007).

Üçüncüsü, önceki yöntemleri kullanan veri analizleri sadece gözlemlenen ölçümlere dayanmakla birlikte, YEM kullananlar gözlenemeyen (gizli) ve gözlenen değişkenleri içerebilir (Byrne, 2009; Karagöz, 2016).

Son olarak, çok değişkenli ilişkileri modellemek doğrudan veya dolaylı etkilerini tahmin etmek için yaygın ve kolay uygulanan alternatif yöntemler oldukça kısıtlıdır. Sayılan bu önemli özellikler YEM metodu kullanılarak güvenilir bir şekilde elde edilebilir. Bu istenen ve önemli özellikler göz önüne alındığında, YEM deneysel olmayan araştırmalar için popüler bir yöntem haline gelmiştir (Şimşek, 2007). Bu nedenle YEM, deneysel olmayan araştırmayı içeren sayısız araştırma problemini ele almak için çok etkili bir şekilde kullanılabilir (Byrne, 2009).