Araştırmada Kullanılan İstatistiksel Teknikler

Tezimizle ilgili araştırmaya katılan lisans öğrencilerinden elde edilen verilerin analiz ve değerlendirilmesine yönelik yapılan çalışmada ilk önce örneklemin genel özelliklerinin betimsel olarak belirlenebilmesi için tanımlayıcı istatistiksel analizler (dağılımlara ait frekanslar ve frekansların yüzdeleri ile ilgili analizler) yapılmıştır. Bu analizlerle elde edilen verilerin araştırmaya katılan öğrencilerin internet ve sosyal medya kullanım pratiklerine bağlı olarak farklılaşıp farklılaşmadığının anlaşılması adına Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA), Bağımsız İki Örneklem T-Testi (Independent Samples T-Test) ve Ki-kare analizi kullanılmıştır. Daha sonra internet ve sosyal medya kullanımı ve fiziksel ilişkilerde eksikliği hissedildiği için sosyal medya kullanımı yoluyla karşılanan psiko-sosyal ihtiyaçlarla ilgili değişkenler ile kategorik değişkenler arasında anlamlı bir farklılaşmanın olup olmadığının belirlenebilmesi için Ki-kare analizi kullanılmıştır. Ayrıca fiziksel ve sanal ilişki ve etkileşim süreçlerini içeren sosyalleşme süreçlerine ilişkin belirlenen değişkenlerin aralarında gizli olarak var olan ilişkinin

n % Cronbach's Alpha Cronbach's Alpha Based on Standardized Items N of Items Pilot Uygulama Geçerli 26 86,7 ,737 ,735 39 Analiz Edilemeyen 4 13,3 Toplam 30 100,0 Bütün Uygulama Geçerli _{462 88,0} ,861 ,863 525 Analiz Edilemeyen _{63 12,0} Toplam _{525 100,0}

yapısının belirlenerek bazı ortak özellikleri itibariyle gruplanabilmesine yönelik faktör analizi yapılmıştır. Faktör analizi sonucunda elde edilen faktörler birer bağımlı değişken olarak kabul edilmiş ve bağımsız değişkenlerin sahip oldukları kategori sayılarına bağlı olarak Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA) ve Bağımsız İki Örneklem T-Testi (Independent Samples T-Test) kullanılarak aralarında bir farklılık olup olmadığı test edilmiştir. Son olarak fiziksel ve sanal iletişim ve etkileşimleri içeren sosyalleşme süreçlerinin analizine yönelik belirlenen 5 faktör ile internet ve sosyal medya kullanım süresi, sosyal medya kullanım tarihçesi ve en çok kullanılan sosyal medya aracındaki ekli arkadaş sayısı arasındaki ilişkinin derecesini ve yönünü belirlemeye yönelik Korelasyon Analizi yapılmıştır. Yapılan bu analizlerden elde edilen sonuçlara ilişkin temel tablolar tezin içerisine dahil edilmekle birlikte verilerin yorumlanmasında kullanılan tablolar Ek Tablolar başlığı altında tezin sonuna eklenmiştir. Elde edilen bütün analiz sonuçları ayrıntılı olarak değerlendirilmiştir.

3.6.1. Faktör Analizi

Sosyal bilimlerde yapılan nicel araştırmalarda değişken sayısının fazla olması verilerin anlaşılmasını karmaşık hale getirir ve zorlaştırır. Faktör analizi, değişkenlerden elde edilen bilginin kaybedilmeden değişken sayısının azaltılması amacıyla geliştirilen tekniklere verilen genel bir isimdir. Birbiriyle ilişkili iki veya daha fazla sayıdaki değişkenin her birinin paylaştığı ortak bir faktör ve değişkenler arasındaki korelasyona dayanır (Punch, 2011: 124). ‘‘Büyük ve karmaşık veri kümesini basitleştirmek ve anlaşılabilir kılmak amacıyla’’ kullanılan Faktör Analizi, veri kümesinin işaret ettiği ve belirgin olmayan temel yapının ortaya çıkarılmasını sağlar. ‘‘Veri kümesinde yer alan değişkenler arasındaki doğrusal ilişkilerden yola çıkılarak gizil değişken veya faktör olarak adlandırılan yeni (hipotetik) değişkenler türetilmesi’’ işlemidir. Bu işlem verilerin özetlenerek ifade edilmelerini sağlayan bir veri dönüşümüdür. Faktörler, veri kümesindeki değişkenlerin önemli bir kısmını temsil eder ve sayıca gözlenen değişken sayısından azdır (Bektaş, 2017: 26). Faktör analizi sonucunda değişkenler azaltılmış olmalı, üretilen faktörler arasında ilişkisizlik sağlanmalı ve faktörler anlamlı olmalıdır. Aynı yapıyı veya niteliği ölçen değişkenlerin gruplanması ile ölçmenin az sayıdaki faktör ile açıklanması amaçlanır. Değişkenler arasında ilişkilerden yola çıkarak faktör bulmaya yönelik olarak yapılan keşfedici faktör analizi ve değişkenler arasındaki ilişki hakkında daha önceden belirlenen bir hipotezin veya kuramın test edilmesine yönelik doğrulayıcı faktör analizi olmak üzere iki türü bulunmaktadır. (Büyüköztürk, 2002: 117). Tezimizde kullanılan faktör analizi türü keşfedici faktör analizidir.

3.6.2. One Way ANOVA

Nicel araştırmalarda bağımlı değişkeni etkileyebilecek birden fazla bağımsız değişken olabilir. Bununla birlikte çok sayıdaki bağımsız değişkenden bir-iki tanesi varyansın büyük bölümünü açıklayabilir (Ünver ve Gamgam, 1999: 229). Varyans analizi, araştırmada kullanılan soruların normal dağılıma sahip olması şartına bağlı olarak kullanılabilir. Karşılaştırılan değişkenler açısından araştırma sonucunda anlamlı bir farklılığın olup olmadığı, bu farkın önemi ve söz konusu farkı meydana getiren nedenleri kontrol için kullanılan istatistiksel bir analiz türüdür (Kabukçu, 1994: 241). Bağımlı değişkeni etkileyen bağımsız değişkenin ikiden fazla kategoriden oluşması durumunda kullanılan ANOVA Analizi, bağımsız değişkenin kategorilerine ait ortalamalar arasında önemli bir farklılığın olup olmadığını gösterir (Olmuş vd. , 2017: 19). ANOVA’nın özel bir türü olarak One Way ANOVA tasarımlar içinde en basit olanıdır ve etkisi araştırılan tek bir bağımsız değişken olduğunda kullanılır (Şenoğlu ve Acıtaş, 2011:9). Tek yönlü varyans analizi kavramındaki tek yön ifadesi ‘‘grupları birbirinden ayıran tek özellik olduğu ‘grupların tek değişkeninin değerleri ile ayrıldığı’ anlamında’’ kullanılmaktadır. Tek yönlü ANOVA ile tek bir niteliğin etkisinin farklı istatistik kümelerinde farklı olup olmadığı araştırılır (Karagöz, 2017: 195).

ANOVA analizi sonucunda gruplara ait ortalamalar arasında anlamlı bir farklılık bulunduğunda farklılığın hangi gruplardan kaynaklandığını görebilmek için Post Hoc testleri içinden varyansın homojen ya da heterojen dağılımına bağlı olarak çeşitli testler uygulanabilmektedir (Field, 2013). Bu testlerden yaygın olarak kullanılan Tukey testi ve Games-Howell testi tezimizde yapılan analizlerde kullanılmıştır. Grupların bağımlı değişken için varyans analizi homojen ise (p> 0,05) “Tukey HSD” testi, heterojen ise (p< 0,05) “Games- Howell” testi tercih edilmiştir.

3.6.3. T-Test (Independent Samples t-test)

Bağımsız grup T- testi, her bir alt grubun normal dağılım özelliği gösterdiğinde, iki aritmetik ortalama arasındaki farkın anlamlılığının anlaşılmasında kullanılan parametrik bir tekniktir (Otrar, 2019). İki örneklem ortalaması arasındaki farka dair bir bağımlı ve sadece iki kategoriden ibaret bir de bağımsız değişken arasındaki anlamlılığın tespit edilmesinde T-testi kullanılır (Yaratan, 2017: 127). Karşılaştırılacak grupların birbirinden (kadın-erkek olmak gibi) bağımsız olmaları, verilerin en azından aralıklı ölçek düzeyinde ölçülmüş olmaları ve her bir grupta ölçümlerin normal dağılım gösteriyor olması T- testinin uygulanabilmesi için ön şarttır (Altunışık, vd. , 2005: 176).

3.6.4. Çapraz Tablo ve Ki-Kare Analizi

Parametrik olmayan istatistik analizlerinden olan Ki-kare testi ‘‘sınıflayıcı ve sıralayıcı gibi düşük ölçme düzeylerinde ölçülmüş değişkenler arasındaki ilişkileri ve bu değişkenlerin teorik dağılımlara olan uygunluğunu araştırmada’’ kullanılır (Gürsakal, 2013: 234). Değişkenlerin ‘‘ikisi de sınıflama ya da birisinin sınıflama, diğerinin sıralama düzeyinde ölçülmüş olması gerekir.’’ İki değişken arasında ilişkinin olmaması bu değişkenlerin birbirlerinden bağımsız olduklarını gösterir (Esin vd. , 2006: 433). Çapraz tablolardaki değişkenler arasındaki ilişkinin anlaşılmasına yönelik kullanılan Ki-kare Testi, iki veya daha fazla grubun belli kategorilere dağılmış puanları arasında bir farklılığın olup olmadığının anlaşılmasında kullanılır. Ki-kare Testi, iki değişken arasındaki ilişkinin gücünü gösterir, ilişkinin yönü ve niteliği hakkında bilgi vermez (Ergün, 1995: 85, 94). Nitel değişkenler arasında herhangi bir ilişkininin varlığının ya da yokluğunun anlaşılmasında kullanılan Ki-kare testleri bu bakımdan analiz sonuçlarına bakılarak hipotezlerin kabul veya reddedilmesine dair incelemelerde yol göstericidir (Yüzer, vd. , 2004: 239). Ki-kare testinin kendi içinde birden fazla türü bulunmaktadır. Ki-kare bağımsızlık testleri değişkenler arasında ilişki olup olmadığı, Ki-kare uygunluk testinde örneklemden alınan dağılımın test edilmek istenen duruma uygun olup olmadığı ve Ki-kare homojenlik testinde ise değişkenin dağılımına ilişkin gruplar arasında fark olup olmadığı test edilir (Dündar, 2012: 44, 49). Tezimizde Ki-kare bağımsızlık testleri kullanılmıştır.

3.6.5. Korelasyon Analizi

Normal dağılıma sahip sürekli değişkenler arasındaki ilişkinin derecesinin, yönünün ve istatistiksel açıdan anlamlı olup olmadığının belirlenebilmesi korelasyon analizinin yapılmasına bağlıdır (Köksal, 1998: 376, 385). Korelasyon katsayısı, ‘‘değişkenler arasındaki doğrusal ilişkilerin derecelerini belirleyen ve karşılaştırmaya olanak veren bir katsayıdır.’’ (Erdem, 2017:162). Değişkenlerin ikisinin de aynı yönde değişme göstermesi aralarındaki ilişkinin pozitif (+) yönlü olduğunu gösterir. Değişkenlerden birisi bir yönde değişirken diğerinin ilk değişkenin tersi yönde değişmesi durumunda (biri artarken diğeri azalırsa) ise aralarındaki ilişki (-) negatiftir. İki değişken arasındaki ilişkiyi belirlemeye yönelik kullanılan korelasyon tekniklerine Basit Korelasyon Teknikleri denir. Değişken sayısının üç ve üzerinde bir sayıda olması durumunda Çoklu/ Bileşik veya Kısmi Korelasyon Teknikleri kullanılır. Basit Korelasyon Teknikleri’nden en çok bilineni ve korelasyon denilince ilk akla geleni Pearson Momentler Çarpımı Korelasyonu’dur ve r sembolü ile gösterilir. (Arıcı, 1998: 96, 97).

Tezimizde Basit Korelasyon Teknikleri’nden olan Pearson Momentler Çarpımı Korelasyonu’ tercih edilmiş ve elde edilen sonuçlar buna göre yorumlanmıştır. Pearson korelasyon katsayısının (r), -1 ve +1 değerlerine yaklaşması ilişkinin derecesinin arttığını, r değerinin 0 (sıfır)’a yaklaşması ise ilişki derecesinin azaldığını/ zayıfladığını gösterir (r=0 ise değişkenler arasında bir ilişki yoktur) (Özmen vd, 2013: 229).Korelasyon katsayısının mutlak değer olarak 0-0,20 arasında olması değişkenler arasında çok zayıf bir ilişki olduğunu, 0,21-0,40 arasında ise zayıf bir ilişki olduğunu, 0,41-0,60 arasında olması orta düzeyde bir ilişkiolduğunu, 0,61- 0,80 arasında olması güçlü bir ilişki olduğunu ve 0,81-1,00 arasında olması ise çok güçlü düzeyde ilişki olduğunu göstermektedir.