Araştırma söz konusu olduğunda, deneyler genellikle neden-sonuç ilişkilerini bulmak için altın standarttır. Peki ya insanları farklı gruplara veya koşullara rastgele atayamıyorsanız? Yarı deneysel bir tasarım, bu tür durumlarla başa çıkmanıza yardımcı olma konusunda büyük fark yaratır.
Yarı deneysel tasarımlar, gerçek deneysel tasarımlarla aynı düzeyde kontrol sunmasa da, randomizasyonun zor veya imkansız olduğu gerçek dünya durumlarını incelemek için hala inanılmaz derecede yararlıdır.
Bu blogda, yarı deneysel tasarımları ve farklı türlerini inceleyecek ve nasıl çalıştıklarını anlamanıza yardımcı olacak örnekler sunacağız.
Yarı Deneysel Tasarım Nedir?
Yarı deneysel tasarım, araştırmacıların insanları farklı gruplara rastgele atayamadığı durumlarda neden-sonuç ilişkilerini anlamak için kullanılan bir araştırma yöntemidir. Rastgele atama yerine, çalışma halihazırda var olan grupları karşılaştırır veya insanları diğer faktörlere dayalı olarak gruplara atar.
Örneğin, araştırmacılar yeni bir öğretim yönteminin etkilerini, öğrencileri okullara rastgele atamadan, biri yöntemi kullanan diğeri kullanmayan iki okulu karşılaştırarak inceleyebilirler. Yarı deneyler bize bir şeyin bir sonucu nasıl etkileyebileceğini gösterebilirken, gerçek deneylerden daha az kesindirler çünkü gruplar sonuçları etkileyecek şekilde farklılık gösterebilir.
Yarı Deneysel Tasarımın Önemi
Yarı deneysel tasarım önemlidir çünkü araştırmacıların geleneksel deneylerin yapılamadığı durumlarda neden-sonuç ilişkilerini incelemesine olanak tanır. İşte yarı deneysel tasarımların bu kadar önemli olmasının birkaç nedeni:
1. Gerçek Dünya Uygulaması
Yarı deneyler genellikle eğitim araştırmaları, hastaneler veya topluluklar gibi gerçek yaşam durumlarında kullanılır, çünkü araştırmacıların olayları doğal olarak gerçekleştiği gibi incelemelerine yardımcı olurlar. Örneğin, bir okul yeni bir öğretim yöntemi kullanmaya başlarsa, araştırmacılar bazı öğrencileri rastgele farklı gruplara atamadan öğrencilerin değişiklikten önceki ve sonraki performanslarını karşılaştırabilir. Bu da bulguların daha gerçekçi olmasını ve günlük hayata uygulanmasını kolaylaştırır
2. Etik ve Pratik Sınırlamalar
Bazen rastgele atama mümkün ya da etik değildir. Sağlık sonuçlarını incelemek için insanları farklı çevresel koşullarda yaşamaları için rastgele atamak etik olmayacaktır. Yarı deneysel tasarımlar, araştırmacıların etik standartları ihlal etmeden bu tür soruları keşfetmelerine olanak tanır.
3. Araştırmada Esneklik
Yarı deneyler araştırmacılara çok çeşitli konularda çalışma esnekliği sağlar. Yeni politikaların, tedavilerin veya müdahalelerin etkilerini doğal ortamlarda inceleyebilirler. Bu da bize gerçek dünyada işlerin nasıl yürüdüğüne dair fikir verir.
4. Uygun Maliyetli
Tam ölçekli bir randomize deney yürütmek hem pahalı hem de zaman alıcı olabilir. Öte yandan yarı deneysel tasarımlar, mevcut grupları veya verileri kullanabildikleri için genellikle daha bütçe dostudur. Bu da araştırmacıların sıfırdan pahalı deneyler kurmak zorunda kalmayacağı anlamına gelir ve zaman ya da para kısıtlı olduğunda daha pratik bir seçenek haline gelir.
5. Eğilimlerin ve Etkilerin Belirlenmesine Yardımcı Olur
Yarı deneyler ise değerli içgörüler sağlar. Araştırmacılar, bir neden-sonuç ilişkisini kesin olarak kanıtlayamasalar bile, farklı faktörlerin sonuçları nasıl etkilediğini anlamalarına yardımcı olan kalıpları ve eğilimleri tespit edebilirler. Bu çalışmalar yine de bize gerçek dünya koşullarında neler olduğuna dair iyi bir fikir verir. Örneğin, farklı politikalara sahip bölgeleri karşılaştırmak, mükemmel bir deney olmasa bile bu politikaların işe yarayıp yaramadığını göstermeye yardımcı olabilir.
Yarı Deneysel Tasarımda Temel Kavramlar
Bu tasarımların nasıl çalıştığını daha iyi anlamak için, yapılarının ve uygulamalarının merkezinde yer alan bazı temel kavramları kavramak yararlı olacaktır. İşte bilmeniz gereken ana kavramlar:
- Rastgele Olmayan Atama: Yarı deneylerdeki katılımcılar gruplara rastgele atanmaz. Bunun yerine, gruplar önceden mevcuttur veya diğer kriterlere göre atanır.
- Karşılaştırma Grupları: Yarı deneyler, sonuçlardaki farklılıkları değerlendirmek için bir tedavi grubunu (bir müdahaleye maruz kalan) bir kontrol grubuyla (maruz kalmayan) karşılaştırır.
- Nedensel Çıkarım: Amaç, rastgele atama olmasa bile neden-sonuç ilişkilerini anlamaktır. Araştırmacılar grup karşılaştırmalarına ve gözlemlenen değişikliklere dayanarak nedensellik çıkarımında bulunurlar.
- Karıştırıcı Değişkenler: Bunlar, sonuçları etkileyebilecek tedavi dışındaki değişkenlerdir. Yarı deneyler, yanlı sonuçlardan kaçınmak için bunları hesaba katmalıdır.
- Ön ve Son Testler: Birçok yarı-deney, bir müdahaleden önce ve sonra sonuçları ölçerek tedavinin neden olabileceği değişiklikleri belirlemeye yardımcı olur.
- İç Geçerliliğe Yönelik Tehditler: Rastgele atama yapılmadığı için, bulguların güvenilirliğini etkileyebilecek seçim yanlılığı veya geçmiş etkileri gibi yanlılık riski daha yüksektir.
- Doğal Deneyler: Bunlar, doğal olarak meydana gelen bir olayın veya politika değişikliğinin, araştırmacılar tarafından doğrudan manipüle edilmeden nedensel etkileri inceleme fırsatı sağladığı durumlardır.
- Regresyon Süreksizliği: Bu tasarım, insanları bir kesme puanına (örneğin, test puanları) göre farklı gruplara atar ve araştırmacıların eşiğin hemen üzerindeki ve altındaki sonuçları karşılaştırmasına olanak tanır.
Örneklerle Yarı Deneysel Tasarım Türleri
Yarı deneysel tasarımlar, rastgele atama mümkün olmadığında, ancak araştırmacılar yine de neden-sonuç ilişkilerini incelemek istediklerinde kullanışlıdır. İşte bazı yaygın yarı deneysel tasarım türlerinin bir açıklaması:
1. Sadece Tek Gruplu Posttest Tasarımı
Bu tasarımda araştırmacılar, bir müdahale veya tedavi gerçekleştikten sonra tek bir katılımcı grubunu test eder. Herhangi bir ön test ya da karşılaştırma grubu bulunmamaktadır. Karşılaştırma grubu veya ön test olmadan, gözlemlenen değişikliklerin tedavi ve kontrol gruplarından mı yoksa başka bir faktörden mi kaynaklandığını bilmek zordur.
- Örnek: Bir okul, öğrencileri için yeni bir okuma programı başlatır ve bu programın öğrencilerin okuma becerilerini geliştirip geliştirmediğini görmek ister. Program sona erdikten sonra okul, gelişimi ölçmek için öğrencilerin okuma seviyelerini test eder. Ön test veya kontrol grubu olmadığından, sonuçlar sadece öğrencilerin programdan sonra nasıl performans gösterdiğini gösterebilir, ancak programın kendisinin iyileşmeye neden olup olmadığı belirsizdir.
- Zorluk: Bir ön test veya karşılaştırma grubu olmadan, herhangi bir değişikliğin gerçekten yeni okuma programından mı kaynaklandığını yoksa başka faktörlerin (okumaya daha fazla zaman ayırmak veya doğal gelişim gibi) bir sonucu mu olduğunu söylemek zordur.
2. Tek Grup Ön Test-Son Test Tasarımı
Bu tasarım, katılımcıların bir müdahaleden önce ve sonra ölçülmesini içerir. Araştırmacılar, aynı grubun puanlarını veya sonuçlarını iki farklı zamanda karşılaştırır – tedaviden önce ve sonra.
- Örnek: Bir öğretmen yeni bir öğretim yönteminin öğrencilerin matematik puanlarını artırıp artırmadığını test etmek istemektedir. Öğretmen yeni yöntemi kullanmadan önce öğrencilere bir matematik testi verir (ön test) ve yöntemi bir ay kullandıktan sonra aynı gruba aynı testi verir (son test). Öğretmen, ön test ve son test puanlarını karşılaştırarak herhangi bir gelişmeyi değerlendirebilir.
- Zorluk: Sonuçları karşılaştıracak bir kontrol grubu olmadığından, iyileşmenin yeni öğretim yönteminden mi kaynaklandığını yoksa diğer faktörlerin (ek çalışma veya öğrenci motivasyonundaki değişiklikler gibi) rol oynayıp oynamadığını bilmek zordur.
3. Eşdeğer Olmayan Gruplar Tasarımı
Bu tasarımda, araştırmacılar rastgele atanmamış, bunun yerine önceden var olan iki veya daha fazla grubu karşılaştırır. Bir grup tedaviyi alır, diğer grup ise almaz. Gruplar rastgele atanmadığından, aralarındaki farklar tedaviden değil, önceden var olan özelliklerden kaynaklanıyor olabilir.
- Örnek: Bir araştırmacı yeni bir sağlıklı yaşam programının çalışan verimliliği üzerindeki etkilerini incelemek istemektedir. Program bir şirkette uygulamaya konulur, ancak başka bir şirket programı uygulamaz. Araştırmacı, programın sonunda her iki şirketteki verimliliği karşılaştırır.
- Zorluk: İki şirket programa rastgele atanmadığından, şirketler arasındaki farklılıklar (şirket kültürü veya kaynakları gibi) sonuçları etkileyebilir, bu da herhangi bir değişikliği yalnızca sağlıklı yaşam programına atfetmeyi zorlaştırır.
4. Zaman Serisi Tasarımı
Bu tasarımda, araştırmacılar aynı grubu belirli bir süre boyunca gözlemler ve sonuçları bir müdahale veya etkinlikten önce ve sonra birden fazla noktada ölçer.
Zaman serisi verileri aynı dönemde meydana gelen diğer değişikliklerden etkilenebilir, bu nedenle gözlemlenen etkilerin müdahaleden kaynaklandığını kesin olarak söylemek zordur.
- Örnek: Bir hükümet halka açık yerlerde sigara içilmesini yasaklayan yeni bir yasa çıkarır. Bir araştırmacı, gözle görülür bir düşüş olup olmadığını görmek için yasadan önceki ve sonraki birkaç yıl boyunca şehirdeki sigarayla ilgili hastane başvurularının sayısını izler.
- Zorluk: Yeni sağlık hizmetleri girişimleri, halk sağlığı kampanyalarındaki değişiklikler ve hatta mevsimsel eğilimler gibi diğer faktörler hastane başvurularını etkileyebilir, bu da herhangi bir değişikliği yalnızca sigara yasağına bağlamayı zorlaştırır.
5. Regresyon Süreksizliği Tasarımı
Bu tasarım, katılımcıları bir kesme puanı veya eşiğe göre farklı gruplara atar. Eşiğin üstünde olanlar tedaviyi alır, altında olanlar ise almaz. Araştırmacılar daha sonra eşiğin hemen üstünde ve hemen altında olanların sonuçlarını karşılaştırır.
- Örnek: Bir giriş sınavında belirli bir notun üzerinde puan alan öğrencilere burs verilmektedir. Bir araştırmacı, barajın hemen üzerinde puan alan (bursu alan) öğrencilerin akademik performansını, barajın hemen altında puan alan (bursu almayan) öğrencilerle karşılaştırır.
- Zorluk: Sonuçlar yalnızca sınıra yakın öğrenciler için geçerli olabilir ve sınırdan çok daha yüksek veya daha düşük puan alan öğrencilerin aynı sonuçları gösterip göstermeyeceği belirsizdir.
6. Eğilim Puanı Eşleştirme
Bu tasarım, aldıkları tedavi dışında benzer özelliklere sahip farklı gruplardan katılımcıları eşleştirmeye çalışır. Biri hariç her yönden birbirine benzeyen bireylerden oluşan “eşleştirilmiş çiftler” yaratarak karşılaştırmalardaki yanlılığı azaltmayı amaçlar. Bu yöntem yanlılığı azaltsa da mükemmel değildir. Gruplar arasında hala sonuçları etkileyen ölçülmemiş farklılıklar olabilir.
- Örnek: Bir araştırmacı yeni bir iş eğitimi programının istihdam oranları üzerindeki etkisini incelemektedir. Araştırmacı, insanları programa rastgele atamak yerine, programa katılan insanları yaş, deneyim ve eğitim seviyesi gibi faktörlere dayalı olarak katılmayan benzer insanlarla eşleştirir.
- Zorluk: Bu teknik bazı önyargıları kontrol etse de, kişisel motivasyon veya dış koşullar gibi bir kişinin programa katılıp katılmamasını etkileyebilecek her faktörü hesaba katamaz.
Yarı Deneysel Bir Çalışma Nasıl Yürütülür?
Gerçek bir deney kadar katı olmasa da, iyi tasarlanmış bir yarı-deney yine de değerli bilgiler sunabilir. İşte basit terimlerle yarı deneysel bir çalışmanın nasıl yürütüleceğine dair adım adım bir kılavuz:
1. Araştırma Sorunuzu Tanımlayın
İlk adım, ne üzerinde çalışmak istediğinizi net bir şekilde tanımlamaktır. İlgilendiğiniz müdahale veya tedavi nedir? Hangi sonuçları ölçmeyi bekliyorsunuz? Araştırma sorunuz, çalışmanızın tasarımına rehberlik edecek ve ne tür bir yarı deneysel yöntem kullanacağınızı belirleyecektir.
2. Tasarım Türünüzü Seçin
Sorunuzu belirledikten sonra, hangi tür yarı deneysel tasarımın en iyi sonucu vereceğine karar vermeniz gerekir. İşte birkaç seçenek:
- Tek Grup Ön Test-Son Test Tasarımı: Aynı gruptaki kişilerde müdahaleden önce ve sonra sonucu ölçün.
- Eşdeğer Olmayan Gruplar Tasarımı: Bir tedavi grubu ve bir kontrol grubu gibi rastgele atanmamış iki grubu karşılaştırın.
- Zaman Serisi Tasarımı: Aynı grubu müdahaleden önce ve sonra zaman içinde gözlemleyin.
- Regresyon Süreksizliği Tasarımı: Katılımcıları bir skor veya ölçüme dayalı olarak bir tedaviye atamak için bir kesme kullanın.
- Eğilim Puanı Eşleştirme: Farklı gruplardan katılımcıları karşılaştırmak için benzer özelliklere göre eşleştirme .
Seçiminiz, araştırma bağlamınıza ve mevcut kaynaklara bağlıdır.
3. Katılımcılarınızı Seçin
Yarı deneysel tasarımlar rastgele atama içermediğinden, katılımcılarınızı dikkatle seçmeniz gerekecektir. Çoğu durumda, farklı sınıflar, okullar veya mahalleler gibi gruplar önceden mevcuttur.
- Tedavi Grubu: Müdahale veya tedaviyi alacak olan grup (örneğin, egzersiz programını takip edecek kişiler).
- Karşılaştırma Grubu: Tedaviyi almayan grup (örneğin, egzersiz programına katılmayan kişiler).
Her iki grubun da mümkün olduğunca benzer olduğundan emin olun veya sonuçları etkileyebilecek farklılıkları kontrol edin.
4. Müdahaleden Önce ve Sonra Veri Toplayın
Çoğu yarı-deney için, sonucu müdahaleden önce ve sonra ölçmek isteyeceksiniz. Bu, sonucun zaman içinde nasıl değiştiğini karşılaştırmanıza yardımcı olur.
Veri toplama, araştırma sorunuza bağlı olacaktır. Bazı tasarımlarda, sonucu yalnızca müdahaleden sonra ölçebilirken, diğerlerinde zaman içinde daha ayrıntılı, tekrarlanan veriler toplayacaksınız.
5. Verilerinizi Analiz Edin
Verilerinizi topladıktan sonra, bir sonraki adım analiz etmek ve gruplar arasında veya müdahale öncesi ve sonrası ölçümler arasında önemli bir fark olup olmadığını görmektir.
6. Sonuçları Yorumlayın
Verileri analiz ettikten sonra bulgularınızı dikkatlice yorumlamanız gerekecektir. Yarı deneyler, randomize kontrollü çalışmalarla aynı düzeyde olmadığından, güçlü sonuçlar çıkarma konusunda dikkatli olmak önemlidir.
7. Bulgularınızı Raporlayın
Son olarak, bulgularınızı başkalarıyla paylaşın! Araştırma sorunuzu, metodolojinizi, sonuçlarınızı ve çıkarımlarınızı açıklayan net bir rapor veya makale yazın.
Çalışmanızın sınırlamaları konusunda şeffaf olun. Yarı deneylerin sınırlamaları olduğundan (katılımcıların rastgele seçilememesi gibi), bunları kabul etmek ve gelecekteki araştırmaların bunların üstesinden nasıl gelebileceğini önermek önemlidir.
Yarı Deneysel ve Deneysel Tasarım
Araştırma söz konusu olduğunda, araştırmacıların vermesi gereken en önemli kararlardan biri doğru tasarımı seçmektir. En yaygın iki tasarım türü deneysel ve yarı deneyseldir ve benzer görünseler de aralarında önemli farklar vardır.
Bu farklılıkları anlamak, her bir tasarımı ne zaman kullanacağınızı ve bunlardan ne tür sonuçlar çıkarabileceğinizi bilmenize yardımcı olabilir. Hadi bunu basit bir şekilde açıklayalım!
Deneysel Tasarım
Deneysel tasarımda araştırmacılar bir hipotezi test etmek için kontrollü bir ortam yaratırlar. Temel özellik rastgele atamadır – katılımcılar rastgele bir tedavi grubuna (müdahaleyi alan grup) veya bir kontrol grubuna (tedaviyi almayan grup) atanır.
Bu randomizasyon, grupların deneyin başlangıcında benzer olmasını sağlamaya yardımcı olur, böylece sonuçlardaki herhangi bir farklılık daha güvenli bir şekilde müdahaleye atfedilebilir.
Yarı Deneysel
Yarı deneysel tasarımda, araştırmacılar bir müdahalenin etkilerini de incelerler, ancak katılımcıları gruplara rastgele atamazlar. Bunun yerine, önceden var olan gruplara güvenirler veya insanları farklı koşullara atamak için rastgele olmayan diğer yöntemleri kullanırlar. Bu tasarım genellikle rastgele atamanın mümkün veya etik olmadığı durumlarda kullanılır.
Deneysel ve Yarı Deneysel Tasarımlar Arasındaki Temel Farklar
1. Rastgele Atama
- Deneysel Tasarım: Katılımcıları farklı gruplara ayırmak için rastgele atama kullanılacaktır. Bu, önyargıları ortadan kaldırmaya yardımcı olur ve grupların çalışmanın başlangıcında mümkün olduğunca benzer olmasını sağlar.
- Yarı Deneysel Tasarım: Rastgele atama yoktur. Katılımcılar mevcut faktörlere (okullar, mahalleler veya diğer doğal gruplamalar gibi) dayalı olarak gruplara yerleştirilir.
2. Değişkenler Üzerinde Kontrol
- Deneysel Tasarım: Araştırmacılar değişkenler üzerinde daha fazla kontrole sahiptir çünkü rastgele atama, gruplar arasında yaş, cinsiyet veya geçmiş gibi faktörlerin dengelenmesine yardımcı olur.
- Yarı Deneysel Tasarım: Değişkenler üzerinde daha az kontrol. Gruplar rastgele atanmadığından, diğer faktörler sonucu etkiliyor olabilir ve bu da değişiklikleri müdahalenin kendisine atfetmeyi zorlaştırır.
3. Nedensellik
- Deneysel Tasarım: Rastgele atama nedeniyle, araştırmacılar neden-sonuç ilişkilerini daha güvenli bir şekilde iddia edebilirler. Tedavinin gözlemlenen değişikliklere neden olduğunu söyleyebilirler.
- Yarı Deneysel Tasarım: İlişkileri tanımlayabilseniz de nedenselliği kanıtlamak daha zordur. Gruplar rastgele olmadığından, diğer faktörlerin sonuçları etkileme riski daha yüksektir.
4. Etik veya Pratik Kaygılar
- Deneysel Tasarım: Rastgele atama her zaman etik veya pratik olmayabilir. Örneğin, sadece etkilerini test etmek için insanları zararlı koşullara rastgele atayamazsınız.
- Yarı Deneysel Tasarım: Rastgele atama etik veya pratik nedenlerle mümkün olmadığında, yarı deneyler iyi bir alternatiftir.
QuestionPro ile Yarı Deneysel Bir Çalışma Nasıl Yürütülür?
QuestionPro, yarı deneysel çalışmalar yürütmek için harika bir araçtır çünkü verileri kolayca toplamanıza ve analiz etmenize yardımcı olur. Kendi yarı deneysel çalışmanızı yürütmek için QuestionPro’yu nasıl kullanabileceğinizi aşağıda bulabilirsiniz.
Adım 1: Araştırma Sorunuzu ve Tasarımınızı Netleştirin
Başlamadan önce, cevaplamak istediğiniz soruyu düşünün ve kullanacağınız yarı deneysel tasarım türüne karar verin. Yaygın tasarımların birkaç örneği şunlardır:
- Tek Grup Ön Test-Son Test: Herhangi bir değişiklik olup olmadığını görmek için bir grubu müdahaleden önce ve sonra ölçersiniz.
- Eşdeğer Olmayan Gruplar: Rastgele atanmamış iki grubu karşılaştırırsınız – biri müdahaleyi alır, diğeri almaz.
- Zaman Serileri: Verilere zaman içinde, bir olay veya müdahaleden önce ve sonra bakarsınız.
Örneğin, yeni bir çevrimiçi eğitim programının çalışanların verimliliğini artırıp artırmadığını araştırdığınızı varsayalım. Eğitimden önce ve eğitimden sonra verimliliği ölçtüğünüz Tek Grup Ön Test-Son Test tasarımını kullanmak isteyebilirsiniz.
Adım 2: Katılımcılarınızı Seçin
Yarı deneysel bir çalışmada katılımcılar rastgele atanmaz. Bunun yerine, ya mevcut gruplarla çalışırsınız ya da zaman içinde tek bir gruptaki değişiklikleri ölçersiniz.
Adım 3: QuestionPro’da Anketinizi Oluşturun
Katılımcılarınızı seçtiğinize göre, şimdi anketlerinizi oluşturma zamanı. Bu anketler, yarı-deneyiniz için ihtiyaç duyduğunuz verileri toplamanıza yardımcı olacaktır.
Ön Test Anketi:
Bu, müdahaleden önce gönderdiğiniz ankettir. Örneğin, yeni bir sağlıklı yaşam programını test ediyorsanız, ön test anketiniz katılımcıların mevcut sağlık alışkanlıkları veya üretkenlik düzeyleri hakkında sorular sorabilir.
Sontest Anketi:
Müdahaleden sonra (örneğin, eğitim programından sonra), herhangi bir değişikliği ölçmek için bir takip anketi gönderin. Son test anketindeki soruların ön test anketindekilere benzer olduğundan emin olun ki sonuçları karşılaştırabilesiniz.
Anket Soruları:
Farklı veri türlerini toplamak için çoktan seçmeli, Likert ölçeği (örneğin, katıldığınızı 1’den 5’e kadar derecelendirin) ve açık uçlu sorulardan oluşan bir karışım kullanın.
Adım 4: Anketi Uygulayın ve Verileri Toplayın
Anketleriniz hazır olduğunda, onları dağıtma ve veri toplamaya başlama zamanı gelmiştir.
- Ön Test: Müdahale başlamadan önce katılımcılarınıza ön test anketinizi gönderin. Örneğin, bir sağlıklı yaşam programını test ediyorsanız, program başlamadan önce çalışanların sağlık ve üretkenlik düzeylerini ölçün.
- Sontest: Müdahaleden sonra, değişiklikleri ölçmek için son test anketinizi gönderin. Örneğin, sağlıklı yaşam programı sona erdikten sonra, iyileşme olup olmadığını görmek için aynı soruları sorun.
Anketleri e-posta yoluyla dağıtabilir, bir bağlantı paylaşabilir veya mobil cihazlardan kolay erişim için QR kodları kullanabilirsiniz. QuestionPro yanıtları izlemeyi kolaylaştırır, böylece kaç kişinin anketi tamamladığını bilirsiniz.
Adım 5: İyi Veri Kalitesi Sağlayın
Kaliteli veri, anlamlı sonuçlar elde etmenin anahtarıdır. QuestionPro, verilerinizin doğru olduğundan emin olmanıza yardımcı olacak araçlara sahiptir:
- Mantığı Atla: Bu, katılımcıların yalnızca kendileriyle ilgili soruları görmelerini sağlar. Örneğin, bir kişi programa katılmadıysa, programla ilgili takip sorularını yanıtlaması gerekmez.
- Doğrulama Kuralları: Katılımcıların doğru yanıtlar girmesini sağlamak için bunları kullanın (yanıtları belirli bir sayı aralığıyla sınırlamak gibi).
- Yanıt İzleme: Yanıtları gerçek zamanlı olarak takip edebilirsiniz. Kaç kişinin yanıt verdiğini görmenizi sağlayacaktır.
Adım 6: Verilerinizi Analiz Edin
Bir sonraki adım verilerinizi analiz etmektir. QuestionPro, sonuçları incelemenize ve önemli değişiklikleri tespit etmenize yardımcı olacak araçlarla bunu kolaylaştırır. Ayrıca, aşağıdaki gibi şeyleri de kontrol edebilirsiniz:
- Ortalama puanlar
- Yüzdeler ve
- Farklı sorulardaki trendlerin tümü platform içinde.
Adım 7: Sonuçlarınızı Yorumlayın
Analizinizi tamamladıktan sonra, bulguları yorumlamak için zaman ayırın. İşte dikkate almanız gereken birkaç şey:
- Ön test-son test tasarımı için, müdahaleden sonra katılımcılarınızın davranışlarında veya performanslarında önemli bir değişiklik gördünüz mü? Herhangi bir sürpriz ya da beklenmedik sonuç var mıydı?
- Eşdeğer Olmayan Gruplar tasarımı kullandıysanız, müdahalenin bir grup üzerinde olumlu bir etkisi olup olmadığını görmek için iki grubu karşılaştırın.
- Yarı deneysel tasarımların önyargıya daha açık olduğunu unutmayın çünkü katılımcılar rastgele atanmamıştır. Dış olaylar veya bireysel farklılıklar gibi sonuçları etkilemiş olabilecek tüm dış faktörleri göz önünde bulundurun.
Adım 8: Bulgularınızı Raporlayın
Verilerinizi yorumladıktan sonra bulgularınızı raporlamanız gerekecektir. QuestionPro, başkalarının sonuçlarınızı net bir şekilde anlamasına yardımcı olan çizelgeler ve grafikler gibi görseller içeren raporlar oluşturmayı kolaylaştırır. Bulgularınızı paydaşlarınızla paylaşın veya gelecekteki müdahaleleri iyileştirmek için kullanın.
Müdahale iyileşmelere yol açtıysa, bunu genişletmeyi veya benzer müdahaleleri başka ortamlarda denemeyi önerebilirsiniz. Müdahale beklendiği gibi işe yaramadıysa, nedenini anlamak için verilere bakın. Program katılımcıların ilgisini çekmekte başarısız mı oldu? Sonuçları etkileyen dış faktörler var mıydı?
Sonuç
Yarı deneysel tasarımlar, neden-sonuç ilişkilerini anlamak istediğinizde ancak insanları gruplara rastgele atayamadığınızda harika bir seçenektir. İster yeni bir program, politika veya tedavi üzerinde çalışıyor olun, yarı deneyler gerçek dünyada işlerin nasıl yürüdüğüne dair değerli içgörüler sağlamaya yardımcı olur.
QuestionPro ile yarı deneysel bir çalışma yürütmek, gerçek dünyadaki müdahalelerin etkisini anlamak için etkili bir yol olabilir. QuestionPro, anket oluşturmaktan sonuçları analiz etmeye kadar tüm süreci basitleştirerek çalışmanızı yürütmenizi ve yönetmenizi kolaylaştırır.
İster yeni bir programı, politikayı veya uygulamayı test ediyor olun, QuestionPro bilinçli kararlar almak için ihtiyacınız olan verileri toplamanıza yardımcı olur. Daha fazla bilgi için QuestionPro ile iletişime geçin!
