Deney Tasarımı

Deney Tasarımı

Deney tasarımının özü, en az bir bağımsız değişkenin en az bir yanıt değişkeni üzerindeki etkisini gözlemlemek amacıyla araştırmacı tarafından kasıtlı olarak manipüle edildiği veya değiştirildiği bir araştırma durumudur. Tepki değişkenini etkileyebilecek diğer değişkenler kontrol edilir.

Değişkenler, tek başına veya kombinasyon halinde üç ana strateji ile kontrol edilebilir: öznelerin koşullara tahsisi, değişkenlerin sabit tutulması ve istatistiksel kontrol (düzeltme). İyi deneysel tasarım, makul alternatif hipotezlerin göz ardı edilebilmesi için bir durumun kurulmasına izin vermelidir. Makul alternatiflerin ne ölçüde açıklandığı veya göz ardı edildiği, bir neden ve sonuç ima edilebilir, yani “Y”den “X” sorumluydu ve iç geçerlilik kuruldu.

Etkili bir şekilde kontrol edilmeyen ve bağımsız değişkenle birlikte değişen bir değişken, gözlenen deneysel etkinin alternatif bir açıklamasını açıklayabilir. Buna karıştırıcı değişken denir ve bağımsız değişkenin yanıt değişkeni üzerindeki etkisini karıştırır veya karıştırır.

Bu, herhangi bir nedensel çıkarımı ve dolayısıyla bir deneyin herhangi bir iç geçerliliğini tehdit eder. Birçok deneysel çalışmada, incelenen özel durumun ötesinde geçerli olan etkiler hakkında açıklamalarda bulunmak isteyebiliriz. Bu, çalışma bulgularının belirli bir deneysel ortamdan diğer benzer ortamlara ne ölçüde genelleştirilebileceği olan dış geçerlilik sorusunu gündeme getirir.

Araştırmacı, önceki çalışmalara dayanarak, resimlerle zenginleştirilmiş hikaye anlatımının, diğer iki yöntemden herhangi birinden daha etkili bir kelime öğretim yöntemi olduğuna inanabilir. Resimli olarak zenginleştirilmiş hikaye anlatımının, öğrencilerin bir dizi hedef kelimenin doğru anlaşılmasını temsil eden bir puanla ölçülen kelime dağarcığı edinimi üzerinde daha büyük bir etkiye sahip olacağı varsayılmaktadır.

Bu kelime dağarcığı puanı, bağımlı veya yanıt değişkeni olarak bilinir çünkü bu yanıt puanları, bağımsız değişken olan öğretim yönteminin deneysel manipülasyonuna bağlıdır.

Bir faktör, deney gruplarını tanımlamak için kullanılan ayrık veya kategorik bir değişkendir. Öğretim yöntemleri deneyinde üç deney veya tedavi yöntemi grubu olduğundan, bu farklı gruplar faktör öğretim yönteminin seviyelerine karşılık gelir. Burada faktörün üç seviyesi vardır. Bu örnekte, faktör öğretim yönteminin üç düzeyi araştırmacı tarafından kasıtlı olarak seçilir veya sabitlenir ve bu, sabit faktör veya sabit etkili tasarım olarak bilinir.

Bir faktörün sabitlenebileceği başka bir yol, araştırmacının doğrudan kontrolü altında olmayan doğal koşullardır. Böyle bir faktör seks olabilir. Hem sabit etkili öğretim yöntemi örneğinde hem de sabit etkili cinsiyette, herhangi bir deneysel manipülasyon, deneyin herhangi bir tekrarında aynı olacaktır çünkü bunlar sabittir ve bir tekrardan diğerine rastgele değişmezler.

Bununla birlikte, kullanılan üç yöntemden oluşan gruplara ilişkin yöntem deneyinden yalnızca genel sonuçlar çıkarabileceğimize ve kelime öğretiminin başka herhangi bir yönteminden çıkarılamayacağına dikkat edin. Bazı durumlarda, bir faktörün seviyelerinin tedaviler veya seviyeler popülasyonundan rastgele seçilmesi uygun olabilir. Bu rastgele efekt tasarımı olarak bilinir.

Deney Tasarımı (DoE)
Deney tasarımı Nedir
Deney Tasarımı Ders NOTLARI
Deney Tasarımı pdf
Deneysel tasarım yöntemleri
Deney Tasarımı Örnekleri
Deney tasarımı örnek sorular
Deney Tasarımı dersi

Örneğin, kelime öğretiminin üç yolundan rastgele bir örnek seçilebilir ve seçilen yöntemler arasında akran öğretimi, hikaye anlatımı ve okuma köşesinde sessiz okuma yer alabilir. Öğretim yöntemlerinin seçildiği rastgele süreç göz önüne alındığında, deneyin tekrarında aynı yöntemlerin seçilmesi olası değildir.

Bununla birlikte, deneysel tasarımımız rastgele etkiler tasarımına dayalı olsaydı, öğretim yöntemlerinin etkililiği hakkında daha genel sonuçlar çıkarabileceğimize dikkat edin. Sabit etkili bir tasarımdan elde edilen veriler, varyans prosedürlerinin analizi ile analiz edildiyse, buna sabit model ANOVA adı verilir.

Tek yönlü ANOVA terimi, bu durumda üç tedavi düzeyine sahip olmasına rağmen, tek faktörlü bir tasarımın analizine atıfta bulunmak için de kullanılabilir. Rastgele etkiler tasarımının analizi, rastgele model ANOVA olarak anılacaktır. Rastgele ve sabit efekt tasarımları arasındaki bu ayrım önemlidir çünkü F testinde payda hata terimi seçimini etkiler.

Denek terimi genellikle bir deneyde yer alan bireyleri ifade eder. Bir faktör içinde belirli bir tedavi düzeyine atanan tüm denekler, deney tasarımında bir hücrede olarak adlandırılır. Sabit etkiler öğretim yöntemleri örneğinde, öykü anlatımı deneysel koşuluna tahsis edilen tüm denekler bir hücreye ait olacaktır.

Bu, tek faktörlü deneysel bir tasarım olacaktır. Deneysel tasarımlar dengeliyse, yani tasarımın her hücresinde eşit sayıda denek varsa, daha verimlidir (aynı sayıda denek için daha güçlüdür).

Öğrenciler cinsiyete göre sınıflandırılırsa, tek faktörlü sabit ANOVA tasarımı genişletilebilir ve böylece ikinci bir faktör devreye sokulabilir. Her faktörün her seviyesi, diğer her faktörün her seviyesiyle çaprazlanırsa, buna tamamen çapraz faktöriyel tasarım denir ve iki faktörlü tasarım olarak adlandırılan şeyin bir örneğidir. Cinsiyet deneyine dayalı yöntemlerde bu, altı hücreli 3×2 faktöriyel bir tasarım olacaktır.

İki yönlü ANOVA terimi, iki faktörün analizine atıfta bulunmak için kullanılabilir. Hem sabit hem de rastgele etkilere sahip deneysel bir tasarıma sahip olmak mümkündür. Bu karma model tasarımı olarak bilinir.

İki faktörlü deneysel tasarım örneğinde, cinsiyete göre yöntemler, eğer araştırmacı diğer faktör olan cinsiyeti göz ardı ederek sadece üç öğretim yöntemi arasındaki farklılıkları inceliyorsa, bu öğretim yönteminin ana etkilerine bakıyor demektir.

Araştırmacı daha sonra, öğretim yönteminin herhangi bir etkisini göz ardı ederek bu tasarımdaki diğer ana etkiye, cinsiyete bakmaya karar verebilir. Araştırmacı, bir faktörün etkisine başka bir faktörün bir seviyesinde bakacak olsaydı, örneğin, üç öğretim yöntemi (öğretim yöntemleri faktörü) arasındaki farkları yalnızca kadınlar için (faktörün bir seviyesinde, cinsiyet) karşılaştırmak için bakarsa, bu bakış açısıdır. 

Bir faktörün etkileri diğer faktörün farklı düzeylerinde farklıysa, iki faktör arasında bir etkileşimin var olduğu söylenir. Örneğin, öğretim yönteminden kaynaklanan kelime dağarcığı puanındaki farklılıklar erkeklerde kadınlardan çok daha fazlaysa, öğretim yöntemi ve cinsiyet faktörleri arasında bir etkileşim vardır.

Şimdiye kadar bahsedilen tüm örnekler, denek tasarımları arasındaki örneklerdir, çünkü deneysel tasarımın her hücresinde farklı denekler görünür; bu, farklı deneklerin deneysel koşulların her bir kombinasyonuna tahsis edilmesiyle aynıdır. Deney tasarımı, aynı deneklerin birden fazla tedavi kombinasyonuna dahil edilmesini gerektirdiğinde, buna tekrarlanan ölçüm tasarımı denir.

tercüman tercüman

Biyografinin Tamamını Gör