Verilerin Analizi

Araştırmanın bu bölümü; çalışma süresince elde edilen verilerin analizlerine yönelik bilgileri barındırmaktadır. Karma yönteme dayalı olarak gerçekleştirilen bu araştırmada nicel veriler nicel yöntemlerle, nitel veriler ise nitel yöntemlerle ayrı ayrı analiz edildiğinden dolayı bu bölüm “Nicel Veri Analizi” ve “Nitel Veri Analizi” olmak üzere iki ayrı başlık altında ele alınmıştır.

3.4.3.1. Nicel Veri Analizi

Çalışma süreci boyunca elde edilen nicel verilerin çözümlenmesinde SPSS 22 paket programı kullanılmış, ulaşılan ham verileri kullanılabilir hale getirmek adına her bir cevaba sayısal bir değer verilerek veri tabanına giriş yapılmış ve süreç boyunca gerekli olabilecek özel değişkenler oluşturulmuştur.

Araştırma sorularına ve geliştirilen hipotezlere yanıt aramak amacıyla deney ve kontrol gruplarındaki değişkenlere ait veriler üzerinde betimleyici analiz yapılmış, bu doğrultuda verilerin aritmetik ortalamaları, standart sapmaları, çarpıklık (skewness) ve basıklık (kurtosis) değerleri, minimum ve maksimum değerleri ile Shapiro-Wilk değerleri hesaplanmıştır. Elde edilen bulgular, değişkenlerin dağılımları ve birbirleriyle olan ilişkileri hakkında saptamalar yapmak amacıyla kullanılmıştır.

Büyüköztürk (2017), Shapiro-Wilks ve Kolmogorov-Smirnov testlerinin, herhangi bir teste ait puanların normalliğe uygun olma durumunu incelemek amacıyla kullanılan testler olduğunu; grup büyüklüğünün 50’den büyük olması durumunda Kolmogorov-Smirnov testinin, 50’den küçük olması durumunda ise Shapiro-Wilks

testinin kullanılması gerektiğini ifade etmiştir. Bu bilgiler ışığında araştırmada testlere ait puanların normalliğe uygun olma durumunu incelemek amacıyla Shapiro-Wilks testi kullanılmıştır. Verilerin analizinde istatistiksel hipotez “puanların dağılımı normal dağılımından anlamlı farklılık göstermez” biçiminde oluşturulduğu için p değerinin .05’ den büyük çıkması, puanların .05 anlamlılık düzeyinde normal dağılımdan aşırı ölçüde sapma göstermediği şeklinde tefsir edilmektedir (Büyüköztürk, 2017).

Araştırmada bağımlı değişken ile bağlantısı olan değişkenlerin istatistiksel açıdan kontrol edilmesi yani geliştirilen hipotezlerin denenmesi amacıyla ANCOVA (tek yönlü kovaryans analizi), birbirleriyle ilişkili olmayan iki örneklem ortalamaları arasındaki farkın anlamlı olup olmadığının denenmesi amacıyla ilişkisiz örneklemler t- testi uygulanmıştır. ANCOVA’nın hem hata varyansını azaltarak istatistiksel açıdan daha büyük bir güç temin etmesi hem de çalışma öncesinde gruplararası farkların olduğu durumlarda çalışmanın yanlı olma durumunda bir azalma temin etmesi basit bir ANOVA uygulamasına oranla iki önemli avantaj sağlamaktadır. ANCOVA, hem regresyon analizini hem de ANOVA’yı bir araya getiren bir yöntem olduğu için aşağıda belirtilen her iki yaklaşıma ait varsayımları karşılamak durumundadır (Büyüköztürk, 2017).

1. Gruplar içi regresyon katsayıları eşittir.

2. Bağımlı değişken (Y) ile ortak değişken (X) arasındaki ilişki doğrusaldır.

3. Bağımlı değişkenlere ait puanların evrendeki dağılımı normal olup, varyansları eşittir.

4. Ortalama puanları mukayese edilecek örneklemler arasında ilişki yoktur.

Çalışmada ANCOVA analizinden önce ANCOVA’ya ilişkin varsayımların tekabül edilip edilmediğini incelemek amacıyla aşağıda belirtilen aşamalar gerçekleştirilmiştir:

Örneklem dağılımının normal dağılımından anlamlı bir farklılık gösterip göstermediğini test etmek amacıyla elde edilen çarpıklık (skewness) ve basıklık (kurtosis) katsayıları, grupların normal dağılımı konusunda bilgiler vermektedir (Büyüköztürk, 2015; Tabachnick & Fidell, 2007; Çokluk, Şekercioğlu ve Büyüköztürk, 2016). Bazı kaynaklar çarpıklık ve basıklık katsayılarına ilişkin değerlerin -1 ile +1 aralığında olmasını dağılımın normal dağılımından anlamlı bir farklılık göstermediğinin bir kanıtı olarak ifade ederken (Büyüköztürk, 2015; Çokluk ve diğ., 2016); bazı

kaynaklar ise bu değerlerin -2 ile +2 aralığında olmasını dağılımın normal dağılımından anlamlı bir farklılık göstermediğinin bir kanıtı olarak ifade etmiştir (George & Mallery, 2003).

Araştırmada grup büyüklüğünün 50’den küçük olması gerekçesiyle testlere ait puanların normalliğe uygun olma durumunu incelemek adına Shapiro-Wilks testi uygulanmıştır. Test sonucunda hesaplanan p değerinin .05’den büyük çıkması neticesinde puanların normal dağılımından anlamlı bir farklılık göstermediği; p değerinin .05’den küçük çıkması neticesinde ise puanların normal dağılımından anlamlı bir farklılık gösterdiği şeklinde yorumlar yapılmaktadır. p değerinin .05’den küçük çıkması, normallik gerektiren istatistiklerin kullanılmamasının gerekliliğinin bir göstergesidir (Büyüköztürk, 2015).

ANCOVA analizinde;

 Ortak değişkenler arasında çoklu bağlantı (multicollinearity) probleminin olup olmadığına ilişkin varsayım, Pearson korelasyon analiziyle incelenerek korelasyon katsayısının 0.8’den küçük olup olmadığı denetlenmiştir.

 Bağımlı değişkenlere merbut puanların varyanslarının eşitliğine ilişkin varsayım, Levene testi ile incelenerek “p” değerinin .05’den büyük çıkması neticesinde varyansların homojenliği varsayımı onaylanmıştır.

 Araştırmadaki gruplar için regresyon doğruları eğimlerinin eşitliğine ilişkin varsayım, ANOVA analizinin tüm bağımlı değişkenlere ayrı ayrı uygulanması şeklinde incelenerek “p” değerinin .05’den büyük çıkması neticesinde regresyon doğruları eğimlerinin eşitliği varsayımı onaylanmıştır.

 Bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki etki büyüklüğünü saptamak amacıyla .00 ile 1.00 aralığında değerler alan kısmi eta-kare (etki büyüklüğü) katsayısından faydalanılmıştır. Büyüköztürk (2017), eta kare (η2_{) değerinin .01} olmasının küçük, .06 olmasının orta, .14 olmasının ise geniş etki büyüklüğü olarak yorumlandığını ifade etmektedir (Büyüköztürk, 2017).

 Cohen & Cohen (1983), araştırmalarda gözlenen güç (1-β) değerinin en az .80 olarak kabul edildiğini ifade etmiş, güç değerine ilişkin belirlenen bu sınır gerçekleştirilen çalışma içinde kabul edilmiştir. Stevens (2009) ise araştırmalarda gözlenen güç değerinin .90’nın üzerinde olması durumunda gözlenen gücün büyük olarak nitelendirildiğini ifade etmiştir.

3.4.3.2. Nitel Veri Analizi

Deney gruplarındaki öğrencilere yönelik olarak gerçekleştirilen yarı yapılandırılmış görüşme formu aracılığı ile elde edilen verilerin analizinde betimsel analiz kullanılmıştır. Bu süreçte araştırmacı elde ettiği verileri, araştırma sorularının ve geliştirilen hipotezlerin yanıtlanmasında kilit rol oynaması muhtemel kavramları kullanarak kodlamış ve akabinde bu kodları daha geniş temalar altında sınıflandırmıştır. Bu sayede temaların birbirleriyle ilişkilendirilmesine zemin hazırlanarak veri setindeki değişkenler karşılaştırılmıştır. Bunların yanı sıra veri kaynaklarından doğrudan alıntılara yer verilerek öğrencilere ait görüşler etkili bir şekilde ortaya konulmuş ve çalışmanın geçerliğine katkıda bulunulmuştur. Bu süreçte araştırmacı tarafından ortaya çıkan temaların ilişkilendirilmesine, anlamlandırılmasına ve ileriye yönelik tahminlerde bulunulmasına ilişkin yapılacak olan yorumlamalar, yapılan analizi daha da önemli kılacaktır (Çepni, 2014).

Çalışma süresi boyunca deney gruplarındaki öğrencilerin tutmuş oldukları günlükler aracılığı ile elde edilen verilerin analizinde betimsel analiz kullanılmıştır. Betimsel analizde ilk olarak öğrencilerin tutmuş oldukları günlükler aracılığı ile elde edilen verilerin hangi temalar altında düzenleneceğinin ve takdim edileceğinin belirlenmesi amacıyla çalışmanın kavramsal çerçevesinden yola çıkılarak bir çerçeve oluşturulmuştur. Oluşturulan çerçeve doğrultusunda elde edilen veriler okunmuş ve düzenlenmiştir. Düzenlenen veriler çalışmanın gerekli yerlerinde doğrudan alıntılar ile desteklenerek anlaşılır duruma getirilmiştir. Son olarak da anlaşılır duruma getirilen bulgular yorumlanarak bazı çıkarımlarda bulunulmuştur (Çepni, 2014). Deney gruplarındaki öğrencilerin günlükleri; “AG teknolojisine ve Anatomy 4D uygulamasına ilişkin duygu ve düşünceleri, çalışma süresi boyunca karşılaşılan problemler” temaları altında toplanmıştır.

DÖRDÜNCÜ BÖLÜM