Klinisyenlerin, özellikle de akademisyen adaylarının istatistik yapamıyor olsa dahi en azından bir çalışmanın istatistik sonuçlarını yorumlamayı bilmeleri gerekir. Acil Tıp Akademisi’nin (ATAK), uzun yılların deneyimi sonucunda en optimum haline ulaşmış olan istatistik kursları, sadece bir çalışmanın yorumlanması becerisini değil, kursiyerlerimizin kendi çalışmalarının istatistiksel analizlerini yapabilecek düzeyde istatistik öğrenmelerini hedeflemektedir.  İstatistik kurslarımızı iki yıldır online platforma taşıdık ve “İstatistik Kampı” olarak adlandırdık.

Online istatistik kampımız yaklaşık 1 aylık bir süreyi kapsamaktadır (Detaylı program aşağıdadır). Bir aylık sürenin çok büyük kısmını “offline” videolar oluşturmaktadır. Kursiyerin offline videolarla konuları aşama aşama öğrendiği ve pratik soru ödevlerinin yer aldığı bu programda, her modül (bir modül yaklaşık 4-5 gündür) sonrası yaklaşık 2-3 saatlik bir Zoom toplantısı ile beraber pratikler eğitmenler gözetiminde cevaplanmaktadır. Kampımızda yer alan tüm istatistik konuları 11 modül,  6 ana bölümde planlanmış olup toplamda 6 bölüme ait 6 adet pratik Zoom toplantısı olması planlanmıştır.

Siz de kendi klinik çalışmalarınızın istatistiksel analizini yapmak istiyorsanız, Ekim 2022 tarihindeki online istatistik kampımızı kaçırmayın. Kursa katılım için web sitemizdeki “ön kayıt” formunu doldurmayı unutmayın!

Kurs Ücreti: TATD Üyeleri için: 1750 TL

TATD Üyesi olmayanlar için: 2000TL

Ön kayıt formuna “BURADAN” da ulaşabilirsiniz.

Doç. Dr. Gökhan AKSEL tarafından hazırlanan bu videoda JAMOVI’de “McNemar” testinin nasıl yapıldığı çok kısa şekilde anlatılmaktadır.

Hatırlatma: kısa videolarımızda uzun konu anlatımları yer almayıp aslında sadece ilgili istatistik yazılımında testin nasıl yapılıp sonuçlara nasıl ulaştığımızın kısa tarifleri yer almaktadır.

McNemar testini bağımlı gruplarda nominal bir değişken açısından fark olup olmadığını test etmek için kullanıyoruz. Örneğin: ilaç verilen bir grup hastanın uygulama öncesi (grup 1) ve uygulama sonrası (grup 2) ölçülen bir nominal değişken açısından (örneğin ağrı var/ağrı yok) anlamlı fark olup olmadığını test etmek için kullandığımız bir testtir McNemar. İlacın dikotom olarak kodlanan ağrı değişkeni açısından fark yaratıp yaratmadığı test edilir bu örnekte.

Eğer 2 grup varsa (2 ölçüm: uygulama öncesi ve sonrası gibi) McNemar, >2 grup varsa Qohran’s Q uygulanır. Bu videomuzda Qohran Q testi anlatılmamaktadır çünkü henüz JAMOVI’de bu test buşunmuyor. Ancak bazı istatistikçiler ille JAMOVI’de Qohran’s Q yapmak isteniyorsa Friedman testi yapılabileceğini, bu testin Qohran’s Q ile aynı P değerini verdiğini belirtiyorlar. Ben şahsen JAMOVI’de eklenene kadar Qohran’s Q testinin SPSS ya da diğer istatistik programlarında yapılması taraftarıyım.

Uygulamaya dair detaylar videomuzdadır, konuya dair daha detaylı anlatım ve pratik uygulamalar için siz değerli okurlarımızı ATAK-İstatistik kurslarımıza bekleriz.

İyi seyirler.

Doç. Dr. Gökhan AKSEL tarafından hazırlanan bu videoda JAMOVI’de “McNemar” testinin nasıl yapıldığı çok kısa şekilde anlatılmaktadır.

Hatırlatma: kısa videolarımızda uzun konu anlatımları yer almayıp aslında sadece ilgili istatistik yazılımında testin nasıl yapılıp sonuçlara nasıl ulaştığımızın kısa tarifleri yer almaktadır.

McNemar testini bağımlı gruplarda nominal bir değişken açısından fark olup olmadığını test etmek için kullanıyoruz. Örneğin: ilaç verilen bir grup hastanın uygulama öncesi (grup 1) ve uygulama sonrası (grup 2) ölçülen bir nominal değişken açısından (örneğin ağrı var/ağrı yok) anlamlı fark olup olmadığını test etmek için kullandığımız bir testtir McNemar. İlacın dikotom olarak kodlanan ağrı değişkeni açısından fark yaratıp yaratmadığı test edilir bu örnekte.

Eğer 2 grup varsa (2 ölçüm: uygulama öncesi ve sonrası gibi) McNemar, >2 grup varsa Qohran’s Q uygulanır. Bu videomuzda Qohran Q testi anlatılmamaktadır çünkü henüz JAMOVI’de bu test buşunmuyor. Ancak bazı istatistikçiler ille JAMOVI’de Qohran’s Q yapmak isteniyorsa Friedman testi yapılabileceğini, bu testin Qohran’s Q ile aynı P değerini verdiğini belirtiyorlar. Ben şahsen JAMOVI’de eklenene kadar Qohran’s Q testinin SPSS ya da diğer istatistik programlarında yapılması taraftarıyım.

Uygulamaya dair detaylar videomuzdadır, konuya dair daha detaylı anlatım ve pratik uygulamalar için siz değerli okurlarımızı ATAK-İstatistik kurslarımıza bekleriz.

İyi seyirler.

Doç. Dr. Gökhan AKSEL tarafından hazırlanan bu videoda JAMOVI’de “Ki-Kare” ve “Fisher Exact” testlerinin nasıl yapıldığı çok kısa şekilde anlatılmaktadır.

Hatırlatma: kısa videolarımızda uzun konu anlatımları yer almayıp aslında sadece ilgili istatistik yazılımında testin nasıl yapılıp sonuçlara nasıl ulaştığımızın kısa tarifleri yer almaktadır.

Gerek Ki-Kare gerekse Fisher Excat testleri nominal değişkenler açısından grupları karşılaştırırken kullandığımız testlerdir. Karşılaştırılan grupların ise bağımsız gruplar olması gerekir. Örnek olarak, cinsiyet grupları arasında (kadın/erkek) koroner arter hastalığı sıklığı açısından (KAH+ / KAH -) fark var mıdır sorusuna cevap aradığımız durumlarda gruplar arasında fark olup olmadığı test edilirken kullanılırlar.

Kısaca hatırlayacak olursak, Ki-Kare’nin 2 varsayımı vardı; birincisini yukarıda söyledik, gruplar bağımsız olmalıydı ve değişken nominal olmalıydı. İkincisi de çapraz tablolardaki hücrelerin %20’den azında 5’den küçük beklenen değer olmasıdır. İlk varsayım yoksa zaten test hiç yapılamaz, ikinci varsayım karşılandığı durumlarda Pearson Ki-Kare testi esas alınırken, ihlal edildiğinde Fisher exact testi sonucu alınır.

Uygulamaya dair detaylar videomuzdadır, konuya dair daha detaylı anlatım ve pratik uygulamalar için siz değerli okurlarımızı ATAK-İstatistik kurslarımıza bekleriz.

İyi seyirler.

Doç. Dr. Ş. Kerem Çorbacıoğlu tarafından hazırlanan bu videoda SPSS’de “compute variable” fonksiyonunun nasıl kullanıldığı anlatılmaktadır.

“Compute variable” fonksiyonu için kısaca, var olan bir ya da birden fazla değişkenden yeni bir değişkeni matematiksel formüller kullanarak elde etme özelliği denebilir.

Örnek olarak veri setinizde hastaların boy ve ağırlık değişkenleri mevcut olsun. Sizin body mass index (BMI) değişkenine ihtiyacınız oldu diyelim. Bu durumda sıfırdan yeni bir BMI değişkeni oluşturup tek tek her hastanın BMI’ni hesaplayıp SPSS’e girmek oldukça zahmetli olacaktır, hele ki veri setinizde binlerle ifade edilen hasta sayısı varsa imkansız olacaktır. Bu durumda “compute variable” özelliği kullanarak ve bir kaç tuşa basarak BMI değişkeni, boy ve ağırlık değişkenleri kullanılarak elde edilebilir.

Daha basit bir örnek ise maliyet analizi yapılan bir çalışma veri seti üzerinden verilebilir. Diyelim ki siz her hastanın maliyetini Türk Lirası olarak kaydettiniz ama yabancı bir dergiye göndermek için bu değişkenin Amerikan Doları cinsinden yeniden oluşturulması gerekiyorsa yine “compute variable” fonksiyonuna ihtiyacınız olacaktır.

Uygulamaya dair detaylar videomuzdadır, konuya dair daha detaylı anlatım ve pratik uygulamalar için siz değerli okurlarımızı ATAK-İstatistik kurslarımıza bekleriz.

İyi seyirler.

Çok uzun olmayan eğitici video serimizde, sık kullanmadığınız, unuttuğunuz özelliklerin her birini tek bir videoda anlatmayı amaçlıyoruz. Bu video, eğitici istatistik videolarımızın ilki olup Doç. Dr. Gökhan AKSEL tarafından hazırlanmıştır.

İlk videomuzda SPSS’de “Select Cases” fonksiyonunun nasıl kullanıldığından bahsediyoruz. “Select cases” fonksiyonu SPSS’in hayatımızı kolaylaştıran özelliklerden birisi. Nominal bir değişken içerisinden bir ya da daha fazla grubu seçmek, diğerlerini ise görünmez yapmak için kullandığımız bir özellik. Somut bir örnek vermek gerekirse, “cinsiyet” isimli bir değişkenimiz olsun ve hastalar Erkek (1) ve Kadın (2) olarak kodlanmış olsun. Bu değişkende sadece kadınların görünür olmasını istediğimizde (erkek hastaların adeta hiç verisinin SPSS’e girilmemiş gibi görünmez olduğu) “Select cases” özelliğine başvurabiliriz.

Başka bir örnek; veri setimizde hastaları göz renklerine göre kaydettiğimiz ve 5 seçenekli bir “göz rengi” değişkenimiz olsun. Yeşil (1), Mavi (2), Kahverengi (3), Siyah (4) ve Ela renk de (5) olarak kodlanmış olsun. Normal şartlarda bu değişkeni kullanarak yaptığımız tüm istatistiksel karşılaştırmada SPSS her defasında 5 göz rengine göre karşılaştırma yapacaktır. Oysa biz sadece siyah göz rengi ile kahverengi göz renklerini karşılaştırmak istersek ve diğer göz rengi seçenekleri ve hastaları yokmuş gibi yapmak istersek “Select cases” fonksiyonu bizim imdadımıza yetişen çok faydalı bir özelliktir.

Uygulamaya dair detaylar videomuzdadır, konuya dair daha detaylı anlatım ve pratik uygulamalar için siz değerli okurlarımızı ATAK-İstatistik kurslarımıza bekleriz.

İyi seyirler.

Tintinalli’nin daha önceki baskılarını bilerek kabaca bir mukayese yapma şansına sahip olanlar iyi bilirler: Bu kitabın 6. baskısı muğlaklıkları, tam bir şey söyleyecek gibi olup da bir şey söyleyememesi ile ünlüydü. Bu nedenle 7. baskıdaki “şunu yapın”, “bu böyle tedavi edilir” gibi keskin yargılar sunması çoğu klinisyenin hoşuna gitmişti. Fakat biliyoruz ki, tıp aynı zamanda belirsizliğin sanatıdır… 2011 yılında bu cümleleri okuduktan sonra ilk işim 6. baskı Tintinalli’ye bakmak oldu: Trakeal entübasyon bölümünü açtığımda, yazıda açıkça ketaminin kafa içi basıncı artırabileceği ve bu nedenle kafa travmalı hastalarda ketaminden kaçınılması gerektiği belirtiliyordu. Demek ki geçen 4-5 yıl içinde büyük bir araştırma yapılmış ve 7. baskı Tintinalli’de 14 numaralı kaynak olarak referanslandırılmıştı. Sonraki işim 14 numaralı referansın ne olduğuna bakmak oldu.

Bu makale Sehdev ve arkadaşları tarafından Emergency Medicine Australasia’da 2006 yılında yayınlanmış olan bir derleme makaleydi. Bu derlemede kısaca; ketaminin intrakranial basınç artışına (KİBA) neden olmasıyla ilgili düşüncelerin 1970’lerdeki hayvan çalışmalarına dayandığı, bunların çoğunda da ketaminin aslında BOS akış yolunun önünde engeller bulunan hastalarda advers etkilerini gösterdiği, günümüzde insan çalışmalarında ketaminin bu şekilde kafa içi basınç artışını gösteren herhangi bir yayının bulunmadığı, bu konuda yapılacak olan insan çalışmalarına ihtiyaç olduğu belirtiliyordu. Yani KİBA’ya neden olduğunu gösteren kanıt yoktu ve artık kullanabilirdik. 5 yıl önce kullanamazdık, ama şimdi kullanabilirdik. Neden? Çünkü Sehdev ve arkadaşları bu konuda bir derleme yazmışlardı

Bu uzunca girizgahtan yılmayıp yazımı buraya kadar okuyabildiyseniz şunu söyleyebilirim: Kaynaklar ve kaynakçalar önemlidir. Yaz aylarının başında SCI hakkındaki yazımda da sizlere SCI isimli indeksin aslında bir atıf indeksi olarak başladığından bahsetmiştim. Acil tıp alanında uygulamalarının neredeyse altın standartını belirlemekte olan bir “text-book”, sistematik olmayan bir derlemenin sonuçlarına dayanarak varolan bir uygulamanın değiştirilmesi gerektiğine karar vermiş ve ters yönde bir uyarıda bulunmuştu. 

Kitap yazmak oldukça değerli bir akademik eylem olsa da, sebep olabileceğiniz durumlar açısından bakıldığında oldukça tehlikelidir de.. Tıpta herhangi bir disiplindeki bir uygulamanın “yap-yapma” şeklindeki dönüşümü için büyük kohort çalışmalar, büyük randomize klinik çalışmalar ve bu araştırmalardan türetilen meta-analizler & sistematik derlemelere ihtiyaç vardır. Branşların ana kitapları, var olan yeni klinik durumlardan ve trendlerden okurlarını mahrum etmemek için bu çalışmalara atıfta bulunurlar; elde hiç kanıt yoksa da tartışmalı başlıklara ait çalışmaları ortaya dökerek “elimden gelen budur” derler. Bir konuda kanıta dayalı olsun ya da olmasın, geleneksel önerinin tersine bir görüş beyan edilecekse bu görüş literatürden olgu sunumu düzeyinde dahi olsa desteklenmiş olmalıdır.

Kime Atıf?

Tıp literatürü gitgide her derde deva bulacağınız bir cangıla dönüşme sürecindeyken; akademik yazınızda, makalenizde ya da tezinizde sizi destekleyen ya da desteklemeyen yayınları bulmak oldukça kolay. Bu yüzden literatür taraması yapabilmek ve seçenekleri filtreleyebilmek gitgide daha fazla önem kazanıyor. Tezinizde, makalenizde ve hatta sunumunuzda; A ilacı “artık” B durumunda verilebilir gibi bir yargı cümlesi kullanacaksanız, bunu dayandırdığınız referans ancak bir textbook, yeni çıkan bir kılavuz ya da önemli bir makale olabilir (kaldı ki bir textbook’un dahi ne kadar zayıf kalabildiğine yukarıda değindim). Ne yazık ki bu referanslandırma işini FOAM siteleri, acilci.net ve hatta Medscape/UptoDate gibi yerli yerine oturmuş web sitelerinden de yapmamalısınız. Çoğu FOAM sitesinin sizi güncel bilgiye hızlı bir şekilde ulaştırdığı doğru olsa da, araştırmalardan edinilen bilgilerin bir textbook’un sayfaları arasına girene kadar defalarca test edildiğini hatırlamamız gereklidir. Modern tıp; ne yazık ki “ben çene redüksiyonu için şu metodu buldum” diyen birine şüpheyle yaklaşır, “buldum” dediği şey bir hasta üzerinde denenmiş ve başarıyla sonuçlanmış bir metot olsa da, yüz hasta üzerinde denendiğinde ne olacağı bilinmemektedir. Bu bakış açısıyla yaklaştığınızda, burun deliklerinden fiberoptik sokarak kendini entübe etmeye çalışanların, “dağdan topladığım göberekotu baş ağrıma iyi geliyor” diyenlerden farkı yoktur.

Literatür taramasını iyi bilen bir hekim, bir bilgi güncel mi değil mi korkusunu yaşamaz. Literatürü tarayabilmek, bilgiyi hızlıca doğrulayabilmek ve yalanlayabilmek imkanı sağlar. Yazdığım makalelerde bilgilere kaynaklar eklerken daima esas bilginin geldiği noktayı bulmaya çalışırım. Örneğin makalenizde “hızlı ardışık entübasyonun” acil serviste havayolu yönetimi için altın standart bir yöntem olduğunu vurgulayacaksanız, atıfta bulunmanız gereken yer RSI’ya ait 1980lerdeki ana makaleyi bulmaktır. Eğer burada 2019’da yazılmış olan RSI ile ilgili herhangi bir derlemeye atıfta bulunursanız, bir “kulaktan kulağa” oyununu başlatmış olursunuz. Bu oyuna kendi literatür taramalarım sırasında defalarca tanık oldum; zamana yayılmış ve sayıca artırılmış bir örneğini aşağıda sunayım hemen: 

1. Olgu sunumu: RSI sırasında X ilacını uyguladık ve faydalı oldu
2. Olgu sunumu: RSI sırasında X ilacını biz de uyguladık, faydalı oldu
3. Derleme: RSI sırasında X ilacının uygulandığı durumlar mevcuttur (Referans: 1 ve 2)
4. Orjinal araştırma: Hastaların %10’una RSI sırasında X ilacı da uygulanmıştı, sorun olmadı
5. Derleme: RSI sırasında X ilacı güvenle uygulanabilir (Referans: 3 ve 4)
6. Textbook: RSI sırasında X ilacı uygulanabilir (Referans: 5)
7. Orjinal araştırma: RSI sırasında X ilacı kullananlarda mortalite yükseliyor, ama örneklemimiz yetersiz
8. FOAM blogları: X ilacını hiçbir yerde kullanmayın, çok zararlı

Yukarıda saydığım ve aslında bilimsel temeli oldukça zayıf olan dizgenin, 1970lerden günümüze sayısız uygulama ve ilaç için değişikliğe uğradığını görebilirsiniz. Günümüzde mucize ilaç sınıfından, eh işte işe yarıyormuş düzeyine inen ilaçların çoğunda buna benzer bir seyir sözkonusudur. Bu dizgedeki hatanın temelinde referanslandırma kurallarına uyulmaması, yanlış çalışmaya atıf verilmesi, atıf verilen yazının kanıt değerinin anlaşılamaması gibi birçok nokta mevcuttur. Kulaktan kulağa oyununun sorunlu başka bir yönü de yanlış alıntılamanın veya alıntının anlaşılamamasının gerçekliğe dönüşmesidir.

1. Orjinal araştırma: Troponin düzeyi, düşük riskli pulmoner tromboemboli hastalarında mortalitenin predikte edilmesi açısından düşük tanısal başarıya sahiptir.
2. Orjinal araştırma: Troponin düzeyi, pulmoner tromboembolide mortalitenin predikte edilmesi açısından düşük tanısal başarıya sahiptir (Kaynak 1).
3. Orjinal araştırma: Zaten kardiyak belirteçlerin, pulmoner tromboemboli tanısında işe yaramadığı bilinmektedir (Kaynak 2).
4. Tıpta uzmanlık tezi: Pulmoner tromboembolide herhangi bir kardiyak belirteç istenmesi gerekmez, çünkü işe yaramamaktadırlar (Kaynak 3). 

Atıflar daima birincil çalışmaya yapılmalıdır. Birincil çalışmanızın tarihi çok eskilere de dayansa ve hatta dergi sizden olabildiğince güncel çalışmalara atıf vermenizi de istese, eğer temel bir bilgiyi referanslandırmak derdindeyseniz yine de o 1969’da yapılmış araştırmaya atıfta bulunmalısınız.

Neden Atıf?

Daha önceki yazılarımızda da bu konunun üstünde durduğumuzu hatırlıyorum: Artık günümüzde kimse tekerleği veya ateşi keşfetmiyor, elmalar Newton’ın kafasına düşmüyor. Bilim sürekli geçmişten öğrendikleriyle sarmalanan bir çığ şeklinde ilerliyor. Bu kocaman yapıya bir tuğla büyüklüğünde bir katkınız olsun istiyorsanız; hem tuğlayı doğru yere yerleştirmelisiniz, hem de tuğlanız yapıyı çökertmeyecek dayanıklılığa sahip olmalı.. 

Yüzbinlerce kişiyle yapılmış araştırmalar bir tarafta dururken, benim yazacağım bir olgu sunumu neyi değiştirebilir ki diye soruyorsanız yanılıyorsunuz. 1950lerde sıkça reklamı yapılan ve gebelerde bulantı-kusma için tercih edilen talidomidin tahtı bir olgu sunumuyla yıkılmıştır. Bununla birlikte tıp tarihi, birçok orjinal çalışmayla test edilmiş, fakat metodolojik olarak bazı hasta gruplarını kapsamamış, bu nedenle bariz bir gerçeği atlamış makalelerle doludur. 1920lerde doktorlar tarafından bile kullanılması önerilen sigaranın, akciğer kanseriyle ilişkisinin saptanması bir klinik çalışmanın sonucudur. Günümüzde farklı metodolojiyle ele alındığında bizi bambaşka sonuçlara götüren araştırmaların planlanmasının nedeni de tam olarak budur. “Tereyağı yararlıymış, hayır sarısı faydalıymış, beyazı daha iyiymiş, günde 4 yumurta yiyeceksin” gibi çelişkili sonuçlara ulaşan makalelerin sürekli fikir değiştirir halde görünmesinin sebebi de kullanılan farklı metodolojilerdir. Paragraf

Makalenizde veya sunumunuzda hiç kimse atıflarınıza bakmaz. Eğer genel bilginin aksine bir görüş iddia ediyorsanız, o zaman dedikleriniz ve kaynaklarınız didik didik incelenir. Günümüzde her türlü iddianın dayanacağı bir araştırmanın/olgu sunumunun bulunması mümkündür. Hastanın dişlerini sıkarak omuz redüksiyonu yapılmasını öneren makalelere de ulaşabilirsiniz örneğin.. Bu nedenle atıf vermeden önce birkaç tane olmazsa olmazı sıralayarak, kısa bir özetle bitirelim:

• Mutlaka ana fikrin çıktığı esas makaleye atıfta bulunun
• Makalenizin atıf sayısının artması için gereksiz atıflarda bulunmayın
• Herhangi bir konudaki ana akım görüşe ters bir beyanda bulunacaksanız, bu beyanı dayandıracağınız makalelerin özelliklerini (ve zayıf/güçlü yönlerini) kısaca belirtin
• Önceki yazılarınıza (kendinize) atıfta bulunabilirsiniz, fakat abartmayın  
• Atıfta bulundunuz makaledeki “context”i anlamaya çalışın, bağlamından koparılmış bir cümle kolayca yanlış anlamalara neden olabilir.
• Eğer atıfta bulunacağınız belge bir kılavuz, sistematik derleme, meta-analiz ya da başka bir orijinal çalışmaya ait değilse çok daha dikkatli davranın. Özellikle düz derleme makalelerine (narrative review) atıfta bulunmamaya çalışın.
• Özellikle FOAM sitelerinden gelen “şunu yap”, “artık bu iş böyle” tarzındaki bilgilere şüpheyle yaklaşın, kaynak makalelerine bakın. 
• Belki de hepsinden önemlisi: Literatür taramayı öğrenin. Elinizde bir harita yoksa çok daha kolay kaybolursunuz.

Aslında anket çalışmaları gözlemsel araştırma alt tiplerinden birisidir ve kesitsel-tanımlayıcı bir çalışma tipi olarak kategorize edilebilir. Anket çalışmalarının diğer çalışma tiplerine göre en önemli güçlü yönü normalde direk ölçülebilir olmayan insan düşüncüleri, tutumları, bir durum karşındaki inanış ve davranış şekilleri gibi soyut başlıkları ölçülebilir hale çeviren ve böylelikle bilimsel çıkarımlar yapmamızı sağlayan ölçümler sağlamalarıdır. Ancak bu anket çalışmalarının hepsi için geçerli değildir. Genel olarak anket çalışmaları kalitatif ve kantitatif olarak ikiye ayrılmaktadır. Kalitatif anket çalışmalarında standart bir ölçüm bulunmamaktadır. Dolayısıyla istatistik yapılacak matematiksel veriler elde edilememekte sonuç  itibariyle evrene genellenememektedir. Bu tip çalışmalar daha çok ticari kuruluşların – şirketlerin kendi müşterileri hakkında hızlıca bilgi alıp pazarlama yöntemlerini belirleme veya belirli bir kurum – şirketin çalışanlarına yönelik belirli bir sorun hakkında görüşlerini toplayıp yönetsel iyileştirmeler yapmaları için kullanılmaktadır. Sorular açık uçlu olabileceği gibi çoktan seçmeli ölçeklerde kullanıyor olabilir. Ancak çoğu durumda bu ölçeklerin geçerli bir bilimsel karşılığı bulunmamaktadır. Maalesef özensiz hazırlanan anketlerin pek çoğu kalitatif olmanın ötesine geçememektedir.

İkinci tip anket ise kantitatif anket çalışmalarıdır. Kantitatif çalışmalarda kullanılan ölçekler sayesinde yukarıda bahsi geçen normalde ölçülebilir olmayan soyut durumlar ölçülebilir hale dönüştürülmektedir. Ölçüm bizim için çok önemlidir. Çünkü genel geçer ilk kuralımız bilim ölçüm demektir. Ölçemediğimiz ve sayısal olarak ifade edemediğimiz hiçbir parametre hakkında bilimsel çıkarım yapamamaktayız. Ama bu kadarı da yetmemektedir. Ölçüm dediğiniz anda ölçeğinizin geçerli olup olmadığı ve güvenilir olup olmadığı sorusu karşımıza gelmektedir. Bozuk tansiyon manşonu ile 10 kez tansiyon ölçümü yaptığınızı düşünün. Bu hastanın gerçek tansiyonu 120/80mmHg olsun. Siz bu tansiyon ölçümleri sonucunda birbirinden farklı 10 adet sonucu elde ediyorsanız geçersiz ve güvenilir olmayan bir ölçeğiniz var demektir. Bu yaptığınız ölçümlerin hepsinde 180/110 gibi yanlış ama hep aynı sonucu alacak şekilde ölçüm yapıyorsanız bu durumda da güvenilir olan ama geçersiz bir testiniz var demektir. (Şekil-1).

İşte aynı durum anket çalışmasında kullandığınız ölçek içinde geçerlidir. Siz bir konu hakkında araştırma yapmak istiyorsanız ve size göre mantıklı gelen 20 soruluk bir anket oluşturuyorsunuz. Ancak bu 20 sorunun tam olarak neyi ne kadar ölçtüğü konusunda hiçbir kanıt bulunmamaktadır. Bu şekilde yapılacak bir çalışmanın yine kalitatif olmanın ötesine geçme şansı bulunmamaktadır.

Bu anlamda eğer bir araştırmacı anket çalışması planlarken ölçek geliştirmek gibi bir amacı (ki bu iş uzmanlarına bırakılması gereken oldukça uzun bir süreç) yoksa kendi sorusuna yönelik daha önce geliştirilmiş güvenirlik ve geçerlilik analizleri yapılmış ölçekleri araştırıp bulup kendi çalışmasında kullanması en mantıklı yoldur. Bunun için kullanılabilecek kaynaklardan birisi Türkiye ölçme araçları dizinidir (https://toad.halileksi.net/olcek). Bu dizinde şuan itibari 7069 adet ölçek bulunmaktadır.

Bu basit kurallara dikkat edilmeden yapılan araştırmalar sonucunda genellikle sonuçları açısından evrene genelleme yapılamayan, başka sonuçlar ile karşılaştırılamayan, bilimsel değeri oldukça düşük ve pek çok derginin kabul etmeyeceği bulgular elde edileceği unutulmamalıdır.

İyi okumalar…