Gruplar Arası Deneysel Tasarım: Bağımsız Gruplar ve Karşılaştırma

Deneysel araştırmalarda en temel tasarım kararlarından biri, katılımcıların deneysel koşullara nasıl atanacağıdır. Gruplar arası tasarım (between-subjects design), her katılımcının yalnızca bir deneysel koşula katıldığı ve farklı grupların performanslarının karşılaştırıldığı bir deneysel düzenlemedir. Bu tasarım, deneysel psikoloji, eğitim bilimleri ve tıbbi araştırmalarda yaygın olarak kullanılmaktadır.

Gruplar Arası Tasarımın Temel Mantığı

Bu tasarımda araştırmacı, bağımsız değişkenin farklı düzeylerini farklı katılımcı gruplarına uygular. Örneğin, yeni bir öğretim yönteminin etkisini test etmek için bir grup geleneksel yöntemle, diğer grup yeni yöntemle eğitim alır. Her katılımcı yalnızca bir koşulda yer alır; bu nedenle gruplar birbirinden bağımsızdır.

Seçkisiz Atama (Random Assignment)

Gruplar arası tasarımın temel taşı seçkisiz atamadır. Katılımcılar, deneysel koşullara rastgele olarak atanır. Bu süreç, bilinen ve bilinmeyen tüm bireysel farklılıkların (zeka, motivasyon, deneyim, yaş, cinsiyet vb.) gruplar arasında yaklaşık olarak eşit dağılmasını sağlar.

Seçkisiz atama yöntemleri şunlardır:

Basit seçkisiz atama: Her katılımcının her koşula atanma olasılığı eşittir. Yazı-tura, rastgele sayı tablosu veya bilgisayar programı kullanılabilir.
Blok seçkisiz atama: Belirli sayıda katılımcıdan oluşan bloklar içinde atama yapılır. Bu yöntem, gruplardaki katılımcı sayısının eşit olmasını garanti eder.
Tabakalı seçkisiz atama: Önce katılımcılar belirli özelliklere göre (örneğin cinsiyet, yaş grubu) tabakalara ayrılır, ardından her tabaka içinde seçkisiz atama yapılır.

Eşleştirilmiş Gruplar Tasarımı (Matched-Pairs Design)

Bazen araştırmacılar, gruplar arası farklılıkları daha da azaltmak için eşleştirme tekniğini kullanır. Bu yöntemde katılımcılar, bağımlı değişkeni etkileyebilecek önemli bir değişkene göre çiftler halinde eşleştirilir. Ardından her çiftin üyeleri farklı koşullara seçkisiz olarak atanır.

Örneğin, IQ puanlarına göre eşleştirme yapılarak 120 IQ'lu iki katılımcıdan biri deney grubuna, diğeri kontrol grubuna yerleştirilir. Bu sayede zeka düzeyinin olası karıştırıcı etkisi büyük ölçüde kontrol altına alınır.

Eşleştirme Ne Zaman Kullanılır?

Eşleştirme değişkeni ile bağımlı değişken arasında güçlü bir korelasyon olduğunda
Örneklem büyüklüğü küçük olduğunda ve seçkisiz atamanın yeterli dengelemeyi sağlayamayacağı düşünüldüğünde
Belirli bireysel farklılıkların araştırma sonuçlarını ciddi şekilde etkileyeceği bilindiğinde

Bireysel Farklılıkların Kontrolü

Gruplar arası tasarımın en büyük zorluğu, bireysel farklılıkların (subject variability) sonuçları etkilemesidir. Her katılımcı farklı bir koşulda yer aldığı için, gruplar arasındaki farkların bağımsız değişkenden mi yoksa bireysel farklılıklardan mı kaynaklandığını ayırt etmek gerekir.

Bireysel farklılıkları kontrol etmenin yolları:

Seçkisiz atama: En temel ve etkili yöntemdir
Eşleştirme: Kritik değişkenler üzerinde grupları dengeleme
Homojen örneklem: Yalnızca belirli özelliklere sahip katılımcıları dahil etme (ancak genellenebilirliği sınırlar)
İstatistiksel kontrol: ANCOVA gibi tekniklerle kovaryatların etkisini analiz aşamasında kontrol etme

Grup İçi Tasarıma Göre Avantajları

Gruplar arası tasarımın grup içi tasarıma göre önemli avantajları vardır:

Sıra etkisi yoktur: Her katılımcı tek bir koşula katıldığı için öğrenme, yorgunluk veya duyarlılaşma gibi sıra etkileri oluşmaz.
Taşıma etkisi yoktur: Bir koşulun etkisi diğerine taşınmaz.
Daha kısa deneysel oturumlar: Katılımcılar yalnızca bir koşulu tamamlar, bu da yorgunluğu ve terk etmeyi azaltır.
Geri dönüşü olmayan manipülasyonlarda zorunludur: Bazı bağımsız değişkenler (örneğin cerrahi müdahale, eğitim programı) geri alınamaz; bu durumda grup arası tasarım tek seçenektir.

Ne Zaman Gruplar Arası Tasarım Kullanılmalı?

Gruplar arası tasarım özellikle şu durumlarda tercih edilir: bağımsız değişkenin etkisi kalıcı olduğunda, sıra etkilerinin kontrol edilemeyeceği durumlarda, katılımcı havuzunun yeterince büyük olduğunda ve deney koşullarının birbirini etkilemesinin istenmediği araştırmalarda.

Verilerin Analizi

Gruplar arası tasarımda toplanan veriler, grupların bağımsızlığı varsayımına dayanan istatistiksel testlerle analiz edilir:

Bağımsız örneklemler t-testi: İki bağımsız grubun ortalamalarını karşılaştırır. Örneğin, deney ve kontrol grubunun sınav puanları arasında anlamlı fark olup olmadığını test eder.
Tek yönlü ANOVA: Üç veya daha fazla bağımsız grubun ortalamalarını karşılaştırır. F istatistiği hesaplanarak gruplar arasında anlamlı fark olup olmadığı belirlenir.
Mann-Whitney U testi: Parametrik olmayan alternatif; veriler normal dağılım göstermediğinde kullanılır.

Uygulama ipucu: Gruplar arası tasarımda yeterli istatistiksel güce ulaşmak için grup içi tasarıma göre daha fazla katılımcıya ihtiyaç duyulur. Güç analizi yaparak gerekli örneklem büyüklüğünü önceden belirlemeniz önerilir.