Benimle bu raporu okuyun

Gerçek veriler ne verirse onu sunar ve birçok test boş sonuçlar döndürebilir, bu yüzden testlerin ne işe yaradığı konusunda size pek bir şey öğretmez. Örnek çalışmalar, her testin okunmaya değer bir yönü olacak şekilde özel olarak kurgulanmıştır: güvenilir bir yapı ve başarısız olan bir yapı, ters kodlanmış bir madde ve yalnızca post-hoc karşılaştırmaların ortaya çıkarabileceği grup farklılıkları gibi. Veriler sabit bir tohum (fixed-seed) üreteçten gelir, bu nedenle aynı figürler her cihazda görünür ve gördüklerinizi bu sayfadakilerle karşılaştırabilirsiniz.

Not: Veriler öğretim amaçlıdır, gerçek değildir ve her çalışmanın açıklamasında bu belirtilmiştir.

Kod	Çalışma	Yanıtlar	Neden burada?
SHOWCASE-MAIN	Akademik bağlılık ve başarı	300	Gerçek bir örneklem gerektiren her test
SHOWCASE-PILOT	Pilot çalışma: ön test	16	Küçük örneklemler için kesin testler
SHOWCASE-POST	Pilot çalışma: son test	16	Eşleştirilmiş t-testi
SHOWCASE-BROKEN	Kasıtlı olarak bozulmuş bir çalışma	24	Pulseform neden bir sayı vermeyi reddediyor ve nedenleri

Çalışmalar hesabınızda yer alıyorsa, Anketler'i açın, ardından SHOWCASE-MAIN için Yanıtları ve Sonuçları Görüntüle'ye ve sonrasında Akademik & Güvenilirlik (Cronbach) sekmesine tıklayın. Eğer yoklarsa, buradaki figürleri okuyun ve kendi verilerinizle aynı adımları izleyin.

Yapı	Alpha	Karar
Davranışsal bağlılık	0.946	Mükemmel
Bilişsel bağlılık	0.946	Mükemmel
Duygusal bağlılık	0.948	Mükemmel
Destekleyici faktörler	0.482	Reddedildi

Destekleyici faktörler başarısız olması için kurgulanmıştır: alpha kabul edilen 0.70'in, hatta 0.60'ın bile altındadır. Maddeler tablosunu açın ve düzeltilmiş madde-toplam korelasyonuna bakın: her madde için düşüktür. Tek bir fikri ölçmeyen bir aracın görünümü budur.

Uyarı: Güvenilirliği reddedilen bir yapı üzerinde herhangi bir hipotez testi çalıştırmayın. Tezinizde bu zayıflığı rapor edin ve bir sonraki çalışmanız için maddeleri yeniden ifade edin.

"Dersleri iyi bir neden olmadan asarım" maddesi olumsuz ifade edilmiştir ve editörde Bu madde ters puanlanmıştır şeklinde işaretlenmiştir; bu nedenle yapı ile korelasyonu pozitiftir.

Deneyin: Soruyu editörde açın, Bu madde ters puanlanmıştır işaretini kaldırın ve akademik sekmeye geri dönün. Davranışsal bağlılığın alpha değeri, tek bir yanıt bile değişmemesine rağmen 0.946'dan 0.5'in altına düşer. Ardından tekrar işaretleyin. Bu, ters kodlanmış her maddenin herhangi bir sonucu okumadan önce neden işaretlenmesi gerektiğini gösterir.

Çarpıklık (skewness) ve basıklık (kurtosis) değerleri, bağlılık yapıları ve not ortalamasının normal olduğunu söylese de, Shapiro-Wilk hepsini reddeder. Bu bir hata değildir: 300 katılımcı ile Shapiro-Wilk, ne kadar küçük olursa olsun her türlü sapmayı reddeder.

• Büyük örneklemler için çarpıklık ve basıklığa güvenin ve danışmanınız isterse Shapiro-Wilk'i bu uyarıyla birlikte rapor edin.
• Kütüphane saatleri gerçekten çarpıktır (+0.87), bu yüzden korelasyon matrisi Spearman'ı önerir. Bunu matristen çıkarırsanız öneri Pearson'a döner.

Cinsiyete göre (bağımsız örneklemler t-testi):

t(298) = 3.54, p < .001, d = 0.41, 95% CI [0.15, 0.52]

• Güven aralığı sıfırı içermez: bu, ölçeğin birimlerinde p < .001 ifadesiyle aynı anlama gelir.
• d = 0.41 küçük-orta arası bir etkidir: fark anlamlıdır ancak büyük değildir. Anlamlılık ile büyüklük arasındaki fark budur.

Bölüme göre: F(2, 297) = 1.24, p = .290. Anlamlı bir fark yoktur, bu yüzden post-hoc karşılaştırmalar gösterilmez. Bu, "başarısız" bir sonuç değil, olduğu gibi rapor edilmesi gereken bir bulgudur.

Çalışma yılına göre: F(3, 296) = 10.60, p < .001, η² = 0.097.

ANOVA tek başına "farklılıklar var" der, bu da bulgunun yarısıdır. Post-hoc karşılaştırmalar (Tukey ve Scheffé) çiftleri adlandırır: birinci ve ikinci yıllar benzerdir, üçüncü ve dördüncü yıllar benzerdir ve boşluk bu iki grup arasındadır. Ayrıca Tukey'in, daha güçlü bir test olduğu için her zaman Scheffé'den anlamlılığa daha yakın olduğuna dikkat edin.

F(3, 296) = 345.31, p < .001, R² = .778

Yordayıcı	β	p
Davranışsal bağlılık	.613	< .001
Bilişsel bağlılık	.384	< .001
Duygusal bağlılık	.032	.341

• Duygusal bağlılık anlamlı değildir ve güven aralığı sıfırı içerir.
• VIF değeri 1.45 ile 1.50 arasındadır, bu nedenle yordayıcıların sıralaması kararlı ve alıntılanabilir durumdadır. 5'in üzerinde olsaydı, "hangisi en güçlü?" sorusunun kararlı bir cevabı olmazdı.

Bir uyarı görünür: "4 yapı tanımladınız; veriler 3 yapı içeriyor." Bu doğrudur: üç bağlılık yapısı kendi faktörlerini oluştururken, destekleyici faktörler hiçbir faktör oluşturmaz; nitekim alpha (0.482) bunu zaten söylemişti.

İpucu: Bu, analiz hatası değil, ölçeğinizle ilgili bir bulgudur. Şöyle yazabilirsiniz: "Faktör analizi üç faktör çıkardı; destekleyici faktörler maddeleri ayrı bir faktör altında yüklenmedi, bu durum düşük güvenilirlikleriyle (α = 0.482) tutarlıdır."

• SHOWCASE-PILOT içinde (grup başına 8 kişi), Pulseform yaklaşık değer yerine her olası bölünmeyi sayarak kesin p-değerini (0.0014) hesaplar. Bu, SPSS'in "Exact Sig." değeridir ve rapor edilmesi gereken budur.
• SHOWCASE-PILOT ile SHOWCASE-POST karşılaştırıldığında, Pulseform her kişiyi kendi yanıt koduyla eşleştirir: t(15) = 2.40, p = .030, d = 0.60. Ortalamalar sadece 0.42 farklılık gösterir; iki bağımsız örneklem olarak ele alınsaydı, anlamlı bir fark görülmezdi. Bkz: Ön/son test anketleri.

SHOWCASE-BROKEN dosyasını açın. İçindeki her kusur kasıtlıdır:

Veride ne var	Pulseform ne diyor
Herkes bir yapıya aynı yanıtı verdi	Alpha kabul edilemez ve korelasyon hesaplanamaz, "sıfır" değil
Tek maddeli bir yapı	Alpha uygulanamaz
İki özdeş madde	Güven aralığı olmayan mükemmel bir korelasyon; regresyon ve faktör analizi reddedildi
23 erkek ve bir kadın	Cinsiyetler karşılaştırılamaz
24 kişi arasında 6 bölüm	Çapraz tablo ki-kare için çok seyrek

Bir reddetme bir hata değil, bilgidir. Yanıltıcı bir sayı, hiç sayı olmamasından daha kötüdür: "r = 0" sonucunu, verilerin desteklemediği bir bulgu olarak tezinize eklemiş olurdunuz. Ayrıca bir reddetmenin, hesaplamanın karşılaştığı ilk engeli tanımladığını unutmayın, bu yüzden geri kalanını görmek için seçiminizi daraltın.

• Akademik anketler bölümünde kendi verilerinizle aynı adımları izleyin.
• Sözlük bölümünden herhangi bir terime bakın.