Deney süreci

Araştırmada yer alan tüm katılımcılardan öntest verileri toplandıktan sonra seçkisiz atama ile deney ve kontrol grupları oluşturulmuştur. Deney grubunda yer alan öğretmenlerin her biri için kullanıcı adı ve şifre tanımlanarak telefon mesajı ile katılımcılara gönderilmiştir. Araştırmacı her bir katılımcının bulunduğu okula giderek e-PDMEGEP kullanımı hakkında bire bir bilgi vermiştir. Ayrıca programda yer alan formlar, bir dosya içinde basılı olarak öğretmenlere verilmiştir. Deney süreci boyunca iletişimlerin tamamı çevrimiçi program üzerinden sağlanmıştır. Araştırmacı ve katılımcılar, ikinci kez son test verilerinin toplanması sırasında karşılaşmıştır. Çalışmayı tamamlayan öğretmen e-posta veya telefon yoluyla araştırmacıyı bilgilendirmiştir.

Deney grubunda yer alan katılımcıların tamamı programı tamamladığını belirtiğinde araştırmacı deney ve kontrol grubunda yer alan öğretmenlerden son test verileri toplamıştır.

Kontrol grubunda yer alan öğretmenlerden son test verileri alındıktan sonra, e-PDMEGEP programı deney grubu ile aynı şekilde kontrol grubuna uygulanmıştır.

68

Araştırma tamamlandıktan altı ay sonra deney grubunda yer alan katılımcılardan izleme verisi toplanmıştır. Kontrol grubunda yer alan katılımcılar da e-PDMEGEP’i tamamladıkları için kontrol grubundan izleme verisi toplanmamıştır.

3.2.5. Verilerin analizi

e-PDMEGEP’in öğretmen görüşlerine göre etkililiğinin değerlendirilmesinde toplamda beş ölçek kullanılmıştır. Bunlar Problem Davranış Ölçeği-Öğretmen Formu Rahatsız Edici Davranışlar Ölçeği (PDÖ-ÖF-RED), Problem Davranış Öğretmen Formu Nedensel Faktörler Ölçeği (PDÖ-ÖF-NF), Problem Davranış Ölçeği-Öğretmen Formu Başa Çıkma Yolları Ölçeği (PDÖ-ÖF-BC), Ölçeği-Öğretmen Mesleki Yetkinlik Ölçeği (ÖMYÖ) ve Kaynaştırmaya İlişkin Görüşler Ölçeği (KİGÖ) ölçekleridir. Verilerin analizi SPSS 23.0 paket programı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Her bir maddeden alınan ortalama puanlar hesaplanmış ve kesme noktaları belirlenmiştir. Kesme noktası PDÖ-ÖF-RED için 1.50, PDÖ-ÖF-NF için 2.00 ve PDÖ-ÖF-BC için 1.50 olarak kabul edilmiştir.

Etkililiğin değerlendirilmesinde (1) deney ve kontrol grubunda yer alan öğretmenlerin öntest puan ortalamaları, (2) deney ve kontrol grubunda yer alan öğretmenlerin sontest puan ortalamaları, (3) deney grubunda yer alan öğretmenlerin öntest ve sontest puan ortalamaları, (4) kontrol grubunda yer alan öğretmenlerin öntest ve sontest puan ortalamaları ve (5) deney ve kontrol grubunda yer alan öğretmenlerin öntest-sontest puan farkı ortalamaları karşılaştırılmıştır.

Verilerin normal dağılımının test edilmesinde ölçeklerden alınan ön test ve sontest puanlarının arasındaki fark temel alınmıştır. Normalliğin test edilmesinde Kolmogorov Smirnof testi ve Shapiro-Wilk testi uygulanmıştır. Verilerin normal dağılımına ilişkin sonuçlar Tablo 3.6’da verilmiştir.

Araştırmada kullanılan ölçeklerden deney grubunda yer alan katılımcılarda, PDÖ-ÖF-RED, PDÖ-ÖF-NF, PDÖ-ÖF-BC ve KİGÖ ölçeklerinden elde edilen veriler normal dağılım şartlarını sağlamaktadır. ÖMYÖ ölçeklerinden elde edilen verilerde ise normal dağılım şartının sağlanmadığı görülmüştür. ÖMYÖ ölçeği ılımlı derecede pozitif çarpık bir dağılım göstermektedir. Pozitif çarpık dağılım gösteren verilerde verilerin manipülasyonu için logaritma veya karekök alma transformasyonu kullanılabilir (Pallant, 2017, s.108). Bu nedenle ÖMYÖ ölçeğinden elde edilen verilerin logaritması alınarak transformasyon işlemi gerçekleştirilmiştir. Logaritma transformasyonu işlemi

69

Tablo 3.6.Deney ve kontrol grubu verilerinin normal dağılımına ilişkin sonuçlar.

a. Deney grubu ön test sontest puan farkına göre normallik dağılımı

b. Kontrol grubu ön test sontest puan farkına göre normallik dağılımı

ile elde edilen veriler de normal dağılım şartını sağlamadığı için karekök alma transformasyon işlemi gerçekleştirilmiştir. ÖMYÖ’den elde edilen veriler transformasyon işleminden sonra normal dağılım şartını sağlamıştır.

Kontrol grubunda yer alan katılımcılarda PDÖ-ÖF-RED, PDÖ-ÖF-NF, ÖMYÖ ve KİGÖ ölçeklerinden elde edilen verileri tamamında normal dağılım şartının sağlandığı

Normallik Testi

Kolmogorov-Smirnov Shapiro-Wilk

Öntest-sontest

farkı S sd t S sd t

PD-ÖF-RED ,113 30 ,200^* ,963 30 ,371

PD-ÖF-NF ,098 30 ,200^* ,955 30 ,234

PD-ÖF-BC ,108 30 ,200^* ,965 30 ,403

ÖMYÖ ,131 30 ,000 ,913 30 ,000

Log_ÖMYÖ ,135 30 ,197 ,940 30 ,018

Sqr_ÖMYÖ ,233 30 ,169 ,824 30 ,092

KİGÖ ,140 30 ,141 ,964 30 ,382

Normallik Testi

Kolmogorov-Smirnov Shapiro-Wilk

Öntest-sontest

farkı S sd t S sd t

PD-ÖF-RED ,133 30 ,185 ,949 30 ,157

PD-ÖF-NF ,157 30 ,058 ,940 30 ,088

PD-ÖF-BC ,119 30 ,200^* ,952 30 ,191

ÖMYÖ ,159 30 ,052 ,948 30 ,152

Log_ÖMYÖ ,142 30 ,124 ,958 30 ,280

Sqr_ÖMYÖ ,133 30 ,185 ,949 30 ,157

KİGÖ ,157 30 ,058 ,940 30 ,088

70

görülmektedir. Veriler normal dağılım gösterdiği için analizlerde parametrik testler kullanılmıştır. Verilerin analizinde kullanılan testler aşağıdaki gibidir.

Deney ve kontrol gruplarının öntest ve sontest puan farklarının karşılaştırılması için bağımsız örneklemler için t testi kullanılmıştır. Bağımsız örneklemler için t testi,bir sürekli değişken üzerinden iki farklı katılımcı grubu için ortalama değer karşılaştırılmak istendiğinde kullanılmaktadır (Pallant, 2017, s. 265).

Deney grubu ve kontrol grubunun öntest puanları ve sontest puanları arasındaki farkın karşılaştırılmasında bağımsız örneklemler için t testi kullanılmıştır. Bağımlı örneklemler için t testi, iki farklı grup üzerinde farklı zamanlarda toplanan verilerin kıyaslanmasında da kullanılmaktadır (Pallant, 2017, s. 270).

Deney grubunun kendi içinde öntest-sontest ve izleme puanları arasındaki farkın karşılaştırılmasında tek yönlü tekrarlanan ölçümler için ANOVA testi kullanılmıştır. Bu teknik her bir katılımcının üç farklı durumda aynı değişkenlere maruz kalması durumunda kullanılabilir (Pallant, 2017, s. 287).

Kontrol grubunun kendi içinde öntest ve sontest puanları arasındaki farkın karşılaştırılmasında bağımlı örneklemler için t testi kullanılmıştır. Tekrarlanan ölçümler olarak da ifade edilen bağımlı örneklemler için t testi, bir grup üzerinde iki farklı zamanda toplanan verilerin karşılaştırılmasında kullanılmaktadır (Pallant, 2017, s. 270).

71