Nitel Araştırmada Veri Doygunluğu: Kavram, Kriterler ve Uygulama

Nitel araştırmalarda en sık sorulan sorulardan biri "Kaç katılımcıyla görüşme yapmalıyım?" sorusudur. Bu sorunun yanıtı büyük ölçüde veri doygunluğu (data saturation) kavramına bağlıdır. Doygunluk, yeni verinin artık yeni bilgi, tema veya kategori üretmediği noktayı ifade eder. Creswell (2009), nitel araştırmada örneklem büyüklüğünün önceden kesin olarak belirlenemeyeceğini ve doygunluk ilkesinin temel rehber olması gerektiğini belirtir. Bu yazıda, doygunluk kavramının kökenini, türlerini, belirleme kriterlerini ve pratik uygulamasını inceleyeceğiz.

Doygunluk Kavramının Kökeni

Doygunluk kavramı, ilk olarak Glaser ve Strauss tarafından 1967'de gömülü teori bağlamında ortaya atılmıştır. "Teorik doygunluk" olarak adlandırılan bu kavram, bir kategorinin özelliklerinin yeni verilerle artık zenginleşmediği noktayı ifade eder. Zamanla kavram, gömülü teori dışındaki nitel yaklaşımlarda da yaygın biçimde kullanılmaya başlanmıştır.

Cohen, Manion ve Morrison (2007), doygunluğun nitel araştırmada örneklem büyüklüğünü meşrulaştırmanın temel aracı haline geldiğini belirtir. Ancak kavramın yaygın kullanımına rağmen, tanımı ve uygulaması konusunda önemli belirsizlikler sürmektedir.

Doygunluk Türleri

Doygunluk Türü	Tanım	Uygun Olduğu Yaklaşım	Odak
Teorik doygunluk	Kategorilerin özellikleri ve ilişkileri artık gelişmiyor	Gömülü teori	Kuram oluşturma
Tematik doygunluk	Yeni tema veya kod ortaya çıkmıyor	Tematik analiz	Tema kapsamlılığı
Bilgisel doygunluk	Yeni bilgi elde edilmiyor	Fenomenoloji, genel nitel	Bilgi yeterliliği
Veri doygunluğu	Veriler tekrar etmeye başlıyor	Tüm nitel yaklaşımlar	Veri tekrarı

Teorik Doygunluk vs Tematik Doygunluk

Teorik doygunluk, gömülü teoriye özgü bir kavramdır ve yalnızca temaların ortaya çıkmasıyla değil, kategoriler arasındaki ilişkilerin tam olarak açıklanmasıyla ilgilidir. Tematik doygunluk ise daha genel bir kavramdır ve yeni temaların kodlanamaması anlamına gelir. Creswell (2009), araştırmacıların hangi doygunluk türünü hedeflediklerini açıkça belirtmelerini önerir.

Doygunluk Ne Zaman Ulaşılır?

Guest, Bunce ve Johnson'ın (2006) çığır açan çalışması, 60 görüşmelik bir veri setinde temaların büyük çoğunluğunun ilk 12 görüşmede ortaya çıktığını göstermiştir. Ancak bu bulgu, tüm nitel çalışmalar için genellenemez. Doygunluğu etkileyen faktörler şunlardır:

• Araştırma sorusunun kapsamı: Dar ve odaklı sorular daha az katılımcıyla doygunluğa ulaşır
• Katılımcı homojenliği: Homojen bir grup daha az katılımcı gerektirir; heterojen gruplar daha fazla
• Görüşme derinliği: Derin ve uzun görüşmeler daha az katılımcıyla zengin veri üretir
• Araştırmacı deneyimi: Deneyimli araştırmacılar verideki nüansları daha erken fark eder
• Analiz yöntemi: Gömülü teori, fenomenolojiden daha fazla katılımcı gerektirebilir
• Konu hassasiyeti: Hassas konularda katılımcılar daha temkinli olabilir, daha fazla görüşme gerekebilir

Yaklaşıma Göre Örneklem Önerileri

Nitel Yaklaşım	Önerilen Örneklem	Gerekçe
Fenomenoloji	5-25 katılımcı	Derinlemesine deneyim odaklı
Gömülü teori	20-60 katılımcı	Kuram geliştirme için kapsamlı veri
Etnografi	Bir kültürel grup	Uzun süreli alan çalışması
Vaka çalışması	1-10 vaka	Derinlik öncelikli
Anlatı araştırması	1-5 katılımcı	Bireysel hikaye odaklı

Doygunluğu Belirleme Kriterleri

Doygunluğun ulaşıldığını belirlemek subjektif bir süreçtir, ancak bazı somut kriterler kullanılabilir:

1. Yeni kod yok kuralı: Son 2-3 görüşmede hiç yeni kod oluşturulmamışsa doygunluğa yaklaşılmıştır
2. Kodlama sıklığı grafiği: Yeni kodların görüşme sayısına göre grafiği çizilir; eğri düzleştiğinde doygunluk işareti verir
3. Tema stabilitesi: Ana temalar ve alt temalar değişmeden kalıyorsa doygunluk sağlanmıştır
4. Katılımcı onayı: Yeni katılımcılar mevcut bulguları doğruluyorsa bilgisel doygunluk vardır

Cohen, Manion ve Morrison (2007), doygunluğun bir "an" değil bir "süreç" olduğunu vurgular. Araştırmacı, doygunluğa ulaştığını iddia ederken bunu kanıtlarla desteklemelidir.

Doygunluk Eleştirileri

Doygunluk kavramı yaygın biçimde kabul görmekle birlikte, bazı önemli eleştiriler de mevcuttur:

• Belirsiz tanım: "Yeni bilgi yok" ifadesi subjektiftir; farklı araştırmacılar farklı noktalarda doygunluk ilan edebilir
• Önceden tahmin zorluğu: Doygunluk ancak retrospektif olarak belirlenebilir; bu durum proje planlamasını zorlaştırır
• Evrensel uygulanamazlık: Her nitel yaklaşım doygunluk mantığıyla uyumlu değildir (örneğin, anlatı araştırmasında tek katılımcı yeterli olabilir)
• Derinlik vs genişlik: Yeni tema olmaması, mevcut temaların yeterince derinleştirildiği anlamına gelmeyebilir

Doygunluğu Raporlama

Creswell (2009), nitel araştırma raporlarında doygunlukla ilgili şu bilgilerin yer alması gerektiğini önerir:

• Hangi doygunluk türünün hedeflendiği
• Doygunluğun nasıl ve hangi noktada belirlendiği
• Son görüşmelerde ortaya çıkan (veya çıkmayan) yeni bulguların açıklanması
• Örneklem büyüklüğü kararının gerekçelendirilmesi

Sonuç

Veri doygunluğu, nitel araştırmanın örneklem büyüklüğü kararlarını yönlendiren temel ilkedir. Araştırmacılar, doygunluğu bir sihirli sayıya indirgememeli; bunun yerine araştırma sorusunun kapsamı, katılımcı çeşitliliği, görüşme derinliği ve analitik çerçeveyi birlikte değerlendirmelidir. Cohen, Manion ve Morrison'ın (2007) belirttiği gibi, doygunluk bir hedef değil bir süreçtir ve araştırmacının bu süreci şeffaf biçimde belgelemesi, nitel çalışmanın güvenirliğinin temel güvencesidir.