AraĢtırmanın verileri 1003 öğrenciden elde edilmiĢtir; fakat eksik, hatalı verilerin çıkarılması sonucunda ve verilerin normal dağılması için yapılan uç değer analizi sonucunda 887 veri üzerinde istatistiksel analiz yapılmıĢtır. Bu verilerin parametrik testlere uygun olup olmadığını belirlemek için normallik ve varyansların eĢitliğine bakılmıĢtır. Yapılan Kolmogorov-Smirnov ve Shapiro Wilk sonuçlarına göre veriler normal dağılım göstermemektedir (p<,01). Schoder, Himmelmann ve Wilhelm (2006)‟e göre Kolmogorov-Smirnov testi örneklem sayısı 20-50 arasında olduğu zaman ve 250‟nin üzerinde olduğu zaman anlamlı çıkarak örneklemdeki sayıya duyarlı olduğu ortaya çıkmakta; yani doğru sonuç vermemekte ve kullanılan istatistiksel testin hatalı olmasına neden olmaktadır. Bu nedenle normallik varsayımı için çarpıklık ve basıklık değerlerine bakılmıĢtır. Çarpıklık ve basıklık değerleri ±2
değer aralığında olduğu için verilerin normal dağılım gösterdiği kabul edilmiĢtir (George ve Mallery, 2010).
DeğiĢkenler arasında yapılan analiz türleri Tablo 8‟de verilmiĢtir. Tablo 8.
Değişkenler Arasında Yapılan Analiz Türleri Görsel sınav puanı ĠĢitsel sınav puanı Kinestetik sınav puanı
Öğrenme stili Görsel-
iĢitsel- kinestetik sınav puanı Cinsiyet x x x Frekans Dağılımı x
Ailenin geliri x x x Ġki DeğiĢken
Ġçin Kay Kare x
Annenin eğitimi x x x Ġki DeğiĢken
Ġçin Kay Kare x
Babanın eğitimi x x x Ġki DeğiĢken
Ġçin Kay Kare x
Öğrenme stilleri ĠliĢkisiz Ölümler Ġçin Tek Yönlü ANOVA (Welch Testi) ĠliĢkisiz Ölçümler Ġçin Tek Yönlü ANOVA ĠliĢkisiz Ölçümler Ġçin Tek Yönlü ANOVA x Tekrarlı Ölçümler Ġçin Tek Yönlü ANOVA Okulun içinde bulunduğu çevrenin sosyo- ekonomik düzeyi ĠliĢkisiz Ölçümler Ġçin Tek Yönlü ANOVA (Welch Testi) ĠliĢkisiz Ölçümler Ġçin Tek Yönlü ANOVA (Welch Testi) ĠliĢkisiz Ölçümler Ġçin Tek Yönlü ANOVA x Tekrarlı Ölçümler Ġçin Tek Yönlü ANOVA
Tablo 8‟de görüldüğü gibi, öğrencilerin cinsiyetlerine göre öğrenme stilleri dağılımına ait “frekans dağılımları” verilmiĢtir. Öğrencilerin öğrenme stillerinin ailenin gelir düzeyi, anne ve babanın eğitim düzeyine göre farklılaĢıp farklılaĢmadığını belirlemek için “iki değiĢken için Kay Kare” analizi yapılmıĢtır. Öğrencilerin görsel, iĢitsel ve kinestetik sınav puanları arasındaki fark için “tekrarlı ölçümler için tek yönlü ANOVA” analizi yapılmıĢtır. Öğrenme stillerine göre öğrencilerin iĢitsel sınav puanları arasındaki fark, okulların içinde bulunduğu çevrenin sosyoekonomik düzeyine göre öğrencilerin kinestetik sınav puanları arası fark, öğrenme stillerine göre öğrencilerin kinestetik sınav puanları arasındaki fark için “iliĢkisiz ölçümler için tek yönlü ANOVA” analizi kullanılmıĢtır.
Tekrarlı ölçümler için ve iliĢkisiz ölçümler için tek yönlü ANOVA analizinde varyansların eĢit olması gerekir. Bu çalıĢmada yapılan Levene Testiyle varyansların eĢit olduğu görülmüĢtür. Sadece öğrenme stillerine göre görsel sınav puanları
arasında fark olup olmadığını belirlemek için yapılan Levene testinde görsel sınav puanı verilerinin varyansının eĢit olmadığı görülmüĢtür. Ayrıca okulların içinde bulunduğu çevrenin sosyoekonomik düzeyine göre öğrencilerin görsel sınav puanları arası farkı belirlerken ve iĢitsel sınav puanları arası farkı belirlerken yapılan Levene testiyle görsel sınav puanı ve iĢitsel sınav puanı verilerinin varyanslarının eĢit olmadığı görülmüĢtür. Bu durumda ANOVA analizi yerine ANOVA‟ya alternatif testlerden en etkili olan Welch Testi kullanılmıĢtır. Welch Testiyle ortaya çıkan farkın hangi gruplardan kaynaklandığını belirlemek için ikili karĢılaĢtırma tekniklerinden “Tamhane‟nin T2 testi” kullanılmıĢtır (J.C.Keselman, H.J.Keselman ve Lix, 1996; Tomarken ve Serlin, 1986; Özdemir ve Kurt, 2007).
Yapılan her analizde etki büyüklükleri hesaplanmıĢtır. Bu büyüklüğün miktarı hakkında yorum yapmak için Green ve Salkind (2005)‟in değer aralıkları temel alınmıĢtır. Buna göre etkinin büyüklüğü 0-0,01 arasında küçük; 0,01-0,06 arasında orta düzey; 0,06-0,14 arasında büyük etki olarak değerlendirilmektedir.
AraĢtırmanın birinci alt amacına iliĢkin olarak ailenin gelir düzeyi, annenin ve babanın eğitim durumuna göre öğrencilerin öğrenme stillerinin farklılık gösterip göstermediğini belirlemek için “iki değiĢken için Kay Kare analizi” yapılmıĢtır. AraĢtırmada bağımlı değiĢken olan öğrenme stilleri verisi kategorik özellik gösterdiği için parametrik analizlere uygun değildir. Ayrıca öğrenme stilleriyle iliĢkisi araĢtırılacak bağımsız değiĢkenler de kategorik özelliktedir. Bu nedenle ailenin gelir düzeyine, annenin eğitim düzeyine, babanın eğitim düzeyine göre öğrencilerin öğrenme stilleri arasında anlamlı bir fark/iliĢki olup olmadığını belirlemek için nonparametrik testlerden olan “iki değiĢken için Kay Kare analizi” yapılmıĢtır. Ġki değiĢken için Kay Kare analizi varsayımına göre, iki değiĢken de kategorik özellik taĢımalıdır. ÇalıĢmada hem öğrenme stilleri değiĢkeni kategorik niteliktedir hem de öğrenme stilleriyle iliĢkisi araĢtırılan değiĢkenler kategorik niteliktedir. Bu nedenle Kay Kare analizi varsayımı sağlanmıĢtır.
AraĢtırmanın ikinci alt amacına iliĢkin olarak öğrencilerin öğrenme stillerine göre görsel sınav puanları, iĢitsel sınav puanları ve kinestetik sınav puanları arasında anlamlı fark olup olmadığını belirlemek için “iliĢkisiz ölçümler için tek yönlü ANOVA” analizi yapılmıĢtır. Görsel, iĢitsel, kinestetik sınav puanlarına ait normallik varsayımı için Kolmogorov Smirnov Testi p değeri her sınav türü için ,000 olduğu
için veriler normal dağılmamaktadır. Bu nedenle bu sınav puanlarına ait Skewness ve Kurtosis basıklık çarpıklık değerlerine bakılmıĢ, bu değerler ±2 aralığında olduğu için (George ve Mallery, 2010) verilerin normal dağıldığı kabul edilmiĢtir. ANOVA için varyansların eĢitliği varsayımı gereklidir. Bu varsayımı doğrulamak için yapılan Levene testiyle varyansların eĢit olduğu doğrulanmıĢtır; fakat sadece görsel sınav puanlarına ait varyanslar eĢit değildir (görsel sınav puanı p=,014; iĢitsel sınav puanı p=,293; kinestetik sınav puanı=,129). Bu nedenle öğrenme stillerine göre görsel sınav puanları arasındaki farklılığı belirlemek için ANOVA‟ya alternatif testlerden Welch Testi uygulanmıĢtır. ANOVA için gerekli olan bir diğer varsayım da bağımlı değiĢkenin sürekli ve tek olması bağımsız değiĢkenin ise üç alt kategoriye sahip olmasıdır. ÇalıĢmanın verilerine bakıldığında bu varsayım da sağlanmıĢtır, bağımlı değiĢken görsel sınav puanları, iĢitsel sınav puanları, kinestetik sınav puanları olup sürekli nitelik taĢımaktadır. Bağımsız değiĢken olan “öğrenme stilleri” verisi üç kategoriye sahiptir.
AraĢtırmanın üçüncü alt amacına iliĢkin olarak öğrencilerin görsel, iĢitsel ve kinestetik sınav puanları arasında anlamlı fark olup olmadığını belirlemek için tekrarlı ölçümler için tek yönlü ANOVA testi uygulanmıĢ, varyansların homojenliği varsayımı (Sphericity KoĢulu) Mauchly‟nin Testi ile sınanmıĢ ve bu koĢulun sağlandığı görülmüĢtür (p=,122). Tekrarlı ölçümler için tek yönlü ANOVA analizinin bir diğer varsayımı bağımlı değiĢken verilerinin sürekli olması ve puanların normal dağılım göstermesidir. ÇalıĢmada puanlar sürekli özellik taĢıdığından verilerin sürekli olması koĢulu sağlanmıĢtır. Bir diğer varsayım olan puanların normal dağılması koĢulu sağlanamamıĢtır. Bağımlı değiĢken olan puanlar normal dağılmamaktadır. Fakat George ve Mallery (2010)‟a göre sınav puanlarına ait çarpıklık ve basıklık değerleri ±2 aralığında olduğu için normal dağıldığı kabul edilmiĢtir.
AraĢtırmanın dördüncü alt amacına iliĢkin olarak öğrencilerin görsel, iĢitsel, kinestetik sınav puanlarının görsel öğrenenlere göre değiĢip değiĢmediği; iĢitsel öğrenenlere göre değiĢip değiĢmediği; kinestetik öğrenenlere göre değiĢip değiĢmediğini belirlemek için “tekrarlı ölçümler için tek yönlü ANOVA” analizi yapılmıĢtır. Bu amaçla Sphericity KoĢulu (varyansların homojenliği) Mauchly‟nin Testi ile sınanmıĢ ve bu varsayımın doğruluğu görülmüĢtür (görsel öğrenme stili
p=,609; iĢitsel öğrenme stili p=,058; kinestetik öğrenme stili=,083). Tekrarlı ölçümler için tek yönlü ANOVA analizinin bir diğer varsayımı bağımlı değiĢken verilerinin sürekli olması ve puanların normal dağılım göstermesidir. ÇalıĢmada puanlar sürekli özellik taĢıdığından verilerin sürekli olması koĢulu sağlanmıĢtır. Bir diğer varsayım olan puanların normal dağılması koĢulu sağlanamamıĢtır. Bağımlı değiĢken olan puanlar normal dağılmamaktadır. Fakat George ve Mallery (2010)‟a göre sınav puanlarına ait çarpıklık ve basıklık değerleri ±2 aralığında olduğu için normal dağıldığı kabul edilmiĢtir.
AraĢtırmanın beĢinci alt amacına iliĢkin olarak okulların içinde bulunduğu çevrenin sosyoekonomik düzeyine göre öğrencilerin görsel sınav puanları arasında, iĢitsel puanları arasında ve kinestetik sınav puanları arasında anlamlı fark olup olmadığını belirlemek için “iliĢkisiz ölçümler için tek yönlü ANOVA” analizi yapılmıĢtır. Görsel, iĢitsel, kinestetik sınav puanlarına ait normallik varsayımı için Kolmogorov Smirnov Testi p değeri her sınav türü için ,000 olduğu için veriler normal dağılmamaktadır. Bu nedenle bu sınav puanlarına ait Skewness ve Kurtosis basıklık çarpıklık değerlerine bakılmıĢ, bu değerler ±2 aralığında olduğu için (George ve Mallery, 2010) verilerin normal dağıldığı kabul edilmiĢtir. ANOVA için varyansların eĢitliği varsayımı gereklidir. Bu varsayımı doğrulamak için yapılan Levene testiyle görsel sınav puanı ve iĢitsel sınav puanına ait varyansların eĢit olmadığı görülmüĢtür, kinestetik sınav puanına ait varyans eĢittir (görsel sınav puanı p=,006; iĢitsel sınav puanı p=,009; kinestetik sınav puanı=,673).
Bu nedenle okulların içinde bulunduğu çevrenin sosyoekonomik düzeyine göre öğrencilerin görsel sınav puanları ve okulların içinde bulunduğu çevrenin sosyoekonomik düzeyine göre öğrencilerin iĢitsel sınav puanları arasında fark olup olmadığını belirlemek için “Welch Testi” yapılmıĢtır. Bu test sonucunda anlamlı farklılıkların hangi gruplar arasında görüldüğünü belirlemek için Tamhane‟nin T2 Testi yapılmıĢtır. Okulların içinde bulunduğu çevrenin sosyoekonomik düzeyine göre öğrencilerin kinestetik sınav puanları arasında farkın olması durumunda bu farkın kaynağını belirlemek için “Scheffe” testi kullanılmıĢtır. ANOVA için gerekli olan bir diğer varsayım da bağımlı değiĢkenin sürekli ve tek olması bağımsız değiĢkenin ise üç alt kategoriye sahip olmasıdır. ÇalıĢmanın verilerine bakıldığında bu varsayım da sağlanmıĢtır, bağımlı değiĢken görsel sınav puanı, iĢitsel sınav puanı, kinestetik sınav
puanı olup sürekli nitelik taĢımaktadır. Bağımsız değiĢken olan “okulun içinde bulunduğu çevrenin sosyoekonomik düzeyi” verisi üç kategoriye sahiptir.
AraĢtırmanın altıncı alt amacına iliĢkin olarak öğrencilerin sınav puanlarının sosyoekonomik düzeyi düĢük olan çevrelerdeki okullara göre anlamlı farklılık gösterip göstermediği; sosyoekonomik düzeyi orta düzey olan çevrelerdeki okullara göre farklılık gösterip göstermediği; sosyoekonomik düzeyi yüksek olan çevrelerdeki okullara göre farklılık gösterip göstermediğini belirlemek için “tekrarlı ölçümler için tek yönlü ANOVA” analizi yapılmıĢtır. Tekrarlı ölçümler için tek yönlü ANOVA analizinin bir varsayımı bağımlı değiĢken verilerinin sürekli olması ve puanların normal dağılım göstermesidir. ÇalıĢmada puanlar sürekli özellik taĢıdığından verilerin sürekli olması koĢulu sağlanmıĢtır. Bir diğer varsayım olan puanların normal dağılması koĢulu sağlanamamıĢtır. Bağımlı değiĢken olan puanlar normal dağılmamaktadır. Fakat George ve Mallery (2010)‟a göre sınav puanlarına ait çarpıklık ve basıklık değerleri ±2 aralığında olduğu için normal dağıldığı kabul edilmiĢtir. Bir diğer varsayım olan puanlar arası farkların varyanslarının homojenliği koĢulu (sphericity varsayımı) incelendiğinde, sosyoekonomik düzeyi düĢük olan ve yüksek olan çevrelerde bulunan okullardaki öğrencilerin sınav puanlarına ait varyansların homojenliği koĢulu sağlanamamıĢtır (p<,05) bu nedenle Greenhouse- Geisser düzeltmesi yapılmıĢtır; fakat orta derecede sosyoekonomik düzeye sahip çevrelerde bulunan okullardaki öğrencilerin sınav puanlarına ait varyansların homojenliği koĢulu sağlanmıĢtır (p>,05).
BÖLÜM IV
BULGULAR VE YORUMLAR
Bu bölümde araĢtırmadan elde edilen veriler üzerinde yapılan istatistiksel analiz sonuçları verilmiĢtir. Elde edilen bulgular araĢtırmanın alt problemlerine göre sırasıyla verilmiĢtir ve bu bulgular literatürde çalıĢmayla ilgili olan doğrudan ve dolaylı araĢtırma sonuçları verilerek yorumlanmıĢtır.