Bu yazı, "Bilimsel Verilerin Sunumu" yüksek lisans dersi kapsamında öğrencilerin hazırladığı notların editoryal olarak gözden geçirilip geliştirilmesiyle oluşturulmuştur. Altı bölümden oluşan “Bilimsel Araştırma ve İletişim Notları” yazı dizisi, bilimsel araştırmanın planlanması ve yürütülmesi, araştırma verilerinin yönetimi, akademik yazım ve bilimsel sunumlara ilişkin temel konuları anlaşılır ve uygulamaya dönük bir çerçevede ele almaktadır.
Yazan: Gülfen Elif Bağcı & Kerem Kaleli
Bilimsel bir araştırmanın güvenilirliği ve başarısı yalnızca kullanılan deneysel yöntemlere veya istatistiksel analizlere bağlı değildir. Araştırma sorusunun oluşturulmasından sonuçların raporlanmasına kadar verilen kararların açık, gerekçeli ve izlenebilir olması gerekir. Yetersiz planlama, kontrol edilmeyen yanlılıklar, uygun olmayan analizler veya seçici raporlama; önemli bir araştırma sorusundan elde edilen bulguların bile güvenilirliğini azaltabilir.
Bilimsel sonuçların aynı veri ve analiz adımları kullanılarak yeniden üretilebilmesi ve bağımsız çalışmalarla sınanabilmesi, araştırmaya duyulan güvenin temel unsurlarıdır. Bu nedenle araştırmanın planlama, yürütme, analiz ve raporlama aşamalarının bir bütün olarak ele alınması gerekir.
Araştırma sorusu açık biçimde tanımlanmalıdır
Başarılı ve nitelikli araştırmaların temelini iyi düşünülmüş, açık ve sınanabilir bir araştırma sorusu oluşturur. Bu nedenle araştırmacının güncel literatürü yakından takip ederek mevcut bilgi birikimindeki “boşlukları” doğru belirleyebilmesi ve bu boşluklara yönelik hipotezler geliştirmesi önemlidir.
Araştırma sorusu; incelenecek popülasyonun, değişkenlerin, karşılaştırmaların ve ölçülecek sonuçların belirlenmesine yol gösterir. Çok geniş bir soru, çalışmanın odağını kaybetmesine; aşırı dar bir soru ise elde edilen bulguların bilimsel değerinin sınırlı kalmasına neden olabilir.
Bu aşamada çalışmanın keşifsel mi yoksa doğrulayıcı mı olduğu da belirtilmelidir. Keşifsel araştırmalar yeni örüntüleri ve olası ilişkileri ortaya çıkarmayı amaçlar ve daha esnek bir analiz süreci içerebilir. Doğrulayıcı araştırmalarda ise hipotezlerin, temel sonuç ölçütlerinin ve analiz planının veri incelenmeden önce tanımlanması özellikle önemlidir.
Araştırma planı veri toplamadan önce hazırlanmalıdır
Araştırma başlamadan önce ayrıntılı bir plan hazırlanması, süreç içinde alınacak kararların yalnızca elde edilen sonuçlara göre şekillenmesini önlemeye yardımcı olur. Bu plan hazırlanırken araştırma sorusu ve hipotez, çalışılacak popülasyonun tanımı, hedeflenen örneklem büyüklüğü, dahil/hariç tutma kriterleri, uygulanacak deneysel yöntemlerin tasarısı, veri toplaması, planlanan istatistiksel analizler açık bir biçimde belirlenmelidir. Çalışma planının önceden oluşturulması, yapılan çalışmalardaki yanlılıkları azaltarak çalışmanın güvenirliğini artırırken aynı zamanda araştırmacıya süreç boyunca sistematik bir yol haritası sunacaktır. Bu nedenle alternatif planların oluşturulması da olası aksaklıklar karşısında araştırmacıya esneklik sağlayacaktır.
Araştırma planının hazırlanması, süreç içinde hiçbir değişiklik yapılamayacağı anlamına gelmez. Beklenmeyen teknik sorunlar, veri kalitesi veya yeni bilimsel bilgiler nedeniyle protokolde değişiklik yapılabilir. Önemli olan, bu değişikliklerin ne zaman ve neden yapıldığının kaydedilmesi ve sonuçlar raporlanırken açıkça belirtilmesidir.
Doğrulayıcı çalışmalarda protokolün ve analiz planının ön kayıt altına alınması da düşünülebilir. Ön kayıt, araştırmacının başlangıçtaki hipotezleri ile veriler görüldükten sonra geliştirilen açıklamaları birbirinden ayırmasını kolaylaştırır.
Örneklem büyüklüğü gerekçelendirilmelidir
Örneklem büyüklüğü, araştırmanın bilimsel değeri ve etik uygunluğu açısından temel bir karardır. Yetersiz örneklem büyüklüğü, gerçek etkilerin saptanamamasına, tahminlerin belirsiz olmasına ve gözlenen etkilerin olduğundan büyük görünmesine yol açabilir. Buna karşılık, özellikle insan katılımcıların veya deney hayvanlarının yer aldığı çalışmalarda gereğinden fazla örnek kullanılması da etik ve ekonomik açıdan uygun değildir.
Örneklem büyüklüğü yalnızca istatistiksel olarak anlamlı bir sonuç elde etme hedefiyle belirlenmemelidir. Araştırmanın amacı, beklenen veya bilimsel açıdan anlamlı kabul edilen etki büyüklüğü, istenen tahmin kesinliği, çalışma tasarımı, istatistiksel güç ve mevcut kaynaklar birlikte değerlendirilmelidir. Güç analizi bu amaçla kullanılabilecek yöntemlerden biridir. Örneklem büyüklüğünün hangi varsayımlara dayanarak belirlendiği açıkça raporlanmalıdır.
Veri yönetimi araştırmanın başında planlanmalıdır
Araştırma verilerinin nasıl adlandırılacağı, saklanacağı, yedekleneceği, korunacağı ve paylaşılacağı veri toplama başlamadan önce belirlenmelidir. Nitelikli bir araştırma, verilerin bulunabilir, erişilebilir, birlikte çalışabilir ve yeniden kullanılabilir olması ilkelerine dayanır (bkz. FAIR Data Principles). Bununla birlikte, erişilebilirlik her verinin koşulsuz biçimde herkese açılması anlamına gelmez. İnsan katılımcılara ait veriler, kişisel bilgiler, fikri mülkiyet kapsamındaki içerikler veya güvenlik açısından hassas veriler kontrollü erişim gerektirebilir. Bu durumda veri setinin kendisi yerine açıklayıcı metaveriler paylaşılabilir ve erişim koşulları belirtilebilir.
Yanlılık kaynakları önceden değerlendirilmelidir
Yanlılık, istatistiksel tahminleri ve nedensellik ilişkilerini gerçeklikten saptıran her türlü sistematik hatayı ifade eder. Seçim yanlılığı, ölçüm veya bilgi yanlılığı, karıştırıcı değişkenler, kayıp gözlemler, seçici sonuç raporlama ve yayın yanlılığı farklı çalışma türlerinde karşılaşılabilecek başlıca sorunlardır.
Yanlılığı tamamen ortadan kaldırmak her zaman mümkün olmayabilir. Bununla birlikte, uygun araştırma tasarımı, standart ölçüm yöntemleri, randomizasyon, körleme, uygun kontroller ve önceden belirlenmiş analiz kuralları riski azaltabilir. Araştırmacılar ayrıca çalışmalarında hangi yanlılıkların bulunabileceğini ve bunların sonuçları nasıl etkileyebileceğini tartışmalıdır.
Sonuçları gördükten sonra örnek dışlama ölçütlerini değiştirmek, istatistiksel olarak anlamlı bir sonuç elde edilene kadar farklı analizler denemek, yalnızca istenen sonuç ölçütlerini bildirmek veya sonradan geliştirilen bir hipotezi baştan planlanmış gibi sunmak bulguların güvenilirliğini zedeler. Veriler üzerinde yeni ve keşifsel analizler yapılabilir. Ancak bunların keşifsel olduğu açıkça belirtilmelidir.
Sonuçlar yalnızca p değerine göre yorumlanmamalıdır
İstatistiksel anlamlılık, bir bulgunun bilimsel, biyolojik veya klinik açıdan önemli olduğunu tek başına göstermez. Benzer şekilde, istatistiksel olarak anlamlı olmayan bir sonuç da etkinin kesin olarak bulunmadığı anlamına gelmez.
p değeri hipotezin doğru olma olasılığını veya gözlenen etkinin büyüklüğünü göstermez. Bulgular yorumlanırken p değerlerinin yanında etki büyüklükleri, güven aralıkları, tahminlerin kesinliği, veri kalitesi, analiz varsayımları ve çalışma tasarımının sınırlılıkları da dikkate alınmalıdır.
Sonuçların araştırma hipoteziyle uyumu kadar alternatif açıklamalar, olası karıştırıcı değişkenler ve bulguların hangi koşullarda genellenebileceği de değerlendirilmelidir.
Raporlama eksiksiz ve şeffaf olmalıdır
Araştırma bilimsel komünite ile paylaşılırken yalnızca beklentilerle uyumlu veya istatistiksel olarak anlamlı sonuçlara yer verilmemelidir. Önceden belirlenen sonuç ölçütleri, gerçekleştirilen analizler, protokol değişiklikleri ve çalışma sınırlılıkları açıkça bildirilmelidir. Anlamlı olmayan veya beklenmeyen bulguların seçici biçimde dışarıda bırakılması, literatürdeki kanıtların çarpık görünmesine neden olabilir. Açık bilim yaklaşımı, iddiaların ve üretilen kanıtların başka gözler tarafından incelenmesine, eleştirilmesine ve doğrulanmasına olanak tanır. Bilgiyi gizlemek yerine şeffaf platformlarda erişime sunmak, sadece kaynak israfını önlemekle kalmaz, aynı zamanda bilimin kendini düzeltme mekanizmasını hızlandırarak araştırmacılara duyulan güveni artırır.
Çalışmanın türüne uygun raporlama kılavuzlarının kullanılması, gerekli bilgilerin eksiksiz sunulmasına yardımcı olur. farklı araştırma tasarımları için kullanılabilecek raporlama kılavuzlarını bir araya getiren EQUATOR Network raporlama rehberi olarak kullanılabilir.
Etik ve hukuki koşullar elverdiğinde araştırma protokolünün, analiz kodlarının ve verilerin açık erişimli çevrimiçi bir platformda paylaşılması çalışmanın incelenmesini ve yeniden kullanılmasını kolaylaştırır. Paylaşımın mümkün olmadığı durumlarda ise kısıtlamanın nedeni ve veriye erişim koşulları açıklanmalıdır.
Araştırmacılar için kısa kontrol listesi
Araştırmaya başlamadan önce şu soruların yanıtlanması yararlı olacaktır:
- Araştırma sorusu açık ve sınanabilir mi?
- Çalışmanın keşifsel veya doğrulayıcı niteliği belirtilmiş mi?
- Protokol ve analiz planı veri toplanmadan önce hazırlanmış mı?
- Örneklem büyüklüğü araştırmanın amacıyla uyumlu biçimde gerekçelendirilmiş mi?
- Olası yanlılık kaynakları ve bunları azaltacak önlemler değerlendirilmiş mi?
- Veri yönetimi, güvenliği ve paylaşımı planlanmış mı?
- Protokol değişikliklerini kaydetmeye yönelik bir sistem bulunuyor mu?
- Sonuçlar etki büyüklüğü, belirsizlik ve çalışma sınırlılıklarıyla birlikte yorumlanıyor mu?
- Çalışmanın tasarımına uygun bir raporlama kılavuzu kullanılıyor mu?
Güvenilir bir araştırma, her aşaması baştan kusursuz tasarlanmış bir çalışma olmak zorunda değildir. Bilimsel güvenilirliği artıran temel unsur; araştırma kararlarının gerekçelendirilmesi, süreç içinde yapılan değişikliklerin kaydedilmesi ve sonuçların sınırlılıklarıyla birlikte şeffaf biçimde raporlanmasıdır.
Kaynaklar
Bu yazının temelini oluşturan konular, Bilimsel Verilerin Sunumu dersi kapsamında aşağıdaki iki ana kaynak üzerinden ele alınmış ve tartışılmıştır:
- Schwab, S., Janiaud, P., Dayan, M., Amrhein, V., Panczak, R., Palagi, P. M., Hemkens, L. G., Ramon, M., Rothen, N., & Senn, S. (2022). Ten simple rules for good research practice. PLOS Computational Biology, 18(6), e1010139.
- Thomas, C. G. (2021). Research Methodology and Scientific Writing (2nd ed.). Springer.
