1 GİRİŞ VE METODOLOJİK ÇERÇEVE

Bu doküman, araştırmacılar için Campbell ve Stanley (1963) notasyon sistemine dayalı, deneysel tasarım örneklerini vermektedir. Her tasarım; iç geçerlik tehditleri, istatistiksel analiz yöntemleri ve metodolojik güçlü/zayıf yönleri ile ele alınmıştır.

R: Randomizasyon (Eşitleme) X: Bağımsız Değişken (Müdahale) O: Bağımlı Değişken (Ölçüm) — : Random Atama Yok (Kesik Çizgi)

2 I. ÖN-DENEYSEL TASARIMLAR (Pre-Experimental)

Bilimsel kanıt değeri en düşük olan gruptur. Nedensellik (causality) iddiasında bulunulamaz.

2.1 1. Tek Seferlik Vaka Çalışması

(One-Shot Case Study)

Tanım: Tek bir gruba müdahale uygulanır ve ardından ölçüm yapılır. Referans noktası (bazal ölçüm) ve kontrol grubu yoktur.

⚠️ İç Geçerlik Tehditleri:

Tarihçe (History): Sonucu etkileyen dışsal bir olay olmuş olabilir.
Seçim (Selection): Gruba alınan kişiler zaten yüksek performanslı olabilir.
Olgunlaşma (Maturation): Değişim zamana bağlı doğal gelişimden kaynaklanabilir.

📊 İstatistiksel Analiz: Genellikle betimsel istatistik (Ortalama, Standart Sapma). Eğer evren ortalaması biliniyorsa Tek Örneklem t-Testi yapılabilir ancak önerilmez.

grViz("
digraph one_shot {
  graph [rankdir=LR, fontname='Arial']
  node [shape=box, style='filled,rounded', fontname='Arial', fontsize=12, penwidth=0]
  
  G [label='Grup', fillcolor='#ECF0F1']
  X [label='Müdahale (X)', fillcolor='#E67E22', fontcolor=white]
  O [label='Son Test (O)', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]

  G -> X -> O
}
")

2.2 2. Tek Grup Ön Test-Son Test Deseni

(One-Group Pretest-Posttest Design)

Tanım: Aynı grup üzerinde değişim () incelenir. Kontrol grubu yoktur.

⚠️ Metodolojik Zayıflık: İyileşmenin tedaviden mi yoksa “Test Etkisi”nden (ilk testi görüp öğrenme) mi kaynaklandığı bilinemez. Ayrıca “Regresyon” (aşırı uç puanların ortalamaya dönmesi) riski vardır.

📊 İstatistiksel Analiz: Bağımlı Örneklem t-Testi (Paired Samples t-Test) veya parametrik değilse Wilcoxon İşaretli Sıralar Testi.

grViz("
digraph one_group {
  graph [rankdir=LR, fontname='Arial']
  node [shape=box, style='filled,rounded', fontname='Arial', fontsize=12, penwidth=0]
  
  G [label='Tek Grup', fillcolor='#ECF0F1']
  O1 [label='Ön Test (O1)', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]
  X [label='Müdahale (X)', fillcolor='#E67E22', fontcolor=white]
  O2 [label='Son Test (O2)', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]

  G -> O1 -> X -> O2
}
")

2.3 3. Statik Grup Karşılaştırması

(Static Group Comparison)

Tanım: Müdahaleyi alan ve almayan iki grup karşılaştırılır ancak gruplar rastgele atanmamıştır.

🎓 Not: Bu tasarımda en büyük sorun Seçim Yanlılığıdır (Selection Bias). Grupların başlangıçta denk olduğunu kanıtlayacak bir ön test verisi yoktur.

📊 İstatistiksel Analiz: Bağımsız Örneklem t-Testi (Independent Samples t-Test) veya ANOVA. Ancak gruplar denk olmadığı için sonuçlar şüphelidir.

grViz("
digraph static_group {
  graph [rankdir=LR, splines=ortho, fontname='Arial']
  node [shape=box, style='filled,rounded', fontname='Arial', fontsize=12, penwidth=0]
  
  subgraph cluster_0 {
    style=dashed; color=grey; label='Rastgele Atama YOKTUR'; fontcolor=grey; margin=20;
    
    G1 [label='Grup 1 (Deney)', fillcolor='#ECF0F1']
    X [label='Müdahale (X)', fillcolor='#E67E22', fontcolor=white]
    O1 [label='Son Test (O1)', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]
    
    G2 [label='Grup 2 (Kontrol)', fillcolor='#ECF0F1']
    dummy [label='', style=invis, width=0]
    O2 [label='Son Test (O2)', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]
    
    G1 -> X -> O1
    G2 -> dummy -> O2 [style=invis]
    G2 -> O2
    
    {rank=same; G1; G2}
    {rank=same; O1; O2}
  }
}
")

3 II. GERÇEK DENEYSEL TASARIMLAR (True Experimental)

Altın standarttır. Randomizasyon (R) içerir. Neden-sonuç ilişkisi kurabilir.

3.1 4. Ön Test-Son Test Kontrol Gruplu Desen (RCT)

(Pretest-Posttest Control Group Design)

Tanım: Katılımcılar rastgele ikiye ayrılır. Hem ön test hem son test yapılır.

🎓 Kritik Analiz: Randomizasyon sayesinde seçim yanlılığı kontrol edilir. Kontrol grubu sayesinde tarihçe ve olgunlaşma tehditleri elenir. Ancak “Ön Test Duyarlılığı” (Pre-test Sensitization) riski mevcuttur.

📊 İstatistiksel Analiz:

Seçenek 1 (En Güçlü): Ön test puanlarının “ortak değişken” (covariate) olarak atandığı ANCOVA (Kovaryans Analizi).
Seçenek 2: Fark puanları () üzerinden Bağımsız t-Testi.
Seçenek 3: 2x2 Karışık Desen ANOVA (Mixed Design ANOVA) (Zaman x Grup etkileşimi).

grViz("
digraph rct {
  graph [rankdir=LR, fontname='Arial']
  node [shape=box, style='filled,rounded', fontname='Arial', fontsize=12, penwidth=0]
  
  R [label='R\n(Random)', shape=circle, fillcolor='#F1C40F', fontcolor=black, width=0.8]
  
  subgraph cluster_exp {
    label='Deney Kolu'; style=invis;
    G1 [label='Deney Grubu', fillcolor='#ECF0F1']
    O1 [label='Ön Test', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]
    X [label='Müdahale (X)', fillcolor='#E67E22', fontcolor=white]
    O2 [label='Son Test', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]
    G1 -> O1 -> X -> O2
  }
  
  subgraph cluster_con {
    label='Kontrol Kolu'; style=invis;
    G2 [label='Kontrol Grubu', fillcolor='#ECF0F1']
    O3 [label='Ön Test', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]
    Placebo [label='Plasebo', fillcolor='#BDC3C7', fontcolor=white]
    O4 [label='Son Test', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]
    G2 -> O3 -> Placebo -> O4
  }

  R -> G1
  R -> G2
  
  {rank=same; G1; G2}
  {rank=same; O1; O3}
  {rank=same; X; Placebo}
  {rank=same; O2; O4}
}
")

3.2 5. Solomon Dört Grup Deseni

(Solomon Four-Group Design)

Tanım: Ön testin etkisini (Interaction of Testing and Treatment) izole etmek için 4 grup kullanılır. İki gruba ön test yapılır, diğer ikisine yapılmaz.

🎓 Avantaj: Hem iç geçerliği hem dış geçerliği (genellenebilirliği) en yüksek tasarımdır. Ön testin katılımcıyı “uyandırıp uyandırmadığı” matematiksel olarak test edilebilir.

📊 İstatistiksel Analiz: Son test puanları üzerinde 2x2 Faktöriyel ANOVA. Faktörler: (Müdahale: Var/Yok) x (Ön Test: Var/Yok).

grViz("
digraph solomon {
  graph [rankdir=LR, fontname='Arial']
  node [shape=box, style='filled,rounded', fontname='Arial', fontsize=12, penwidth=0]
  
  R [label='R', shape=circle, fillcolor='#F1C40F', width=0.8]

  G1 [label='Grup 1\n(Deney)', fillcolor='#ECF0F1']
  G2 [label='Grup 2\n(Kontrol)', fillcolor='#ECF0F1']
  G3 [label='Grup 3\n(Deney-No Pre)', fillcolor='#ECF0F1']
  G4 [label='Grup 4\n(Kontrol-No Pre)', fillcolor='#ECF0F1']

  O1 [label='Ön Test', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]
  O3 [label='Ön Test', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]
  
  X1 [label='Müdahale (X)', fillcolor='#E67E22', fontcolor=white]
  X2 [label='Müdahale (X)', fillcolor='#E67E22', fontcolor=white]
  
  C1 [label='---', shape=plaintext]
  C2 [label='---', shape=plaintext]

  O2 [label='Son Test', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]
  O4 [label='Son Test', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]
  O5 [label='Son Test', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]
  O6 [label='Son Test', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]

  R -> {G1 G2 G3 G4}

  G1 -> O1 -> X1 -> O2
  G2 -> O3 -> C1 -> O4
  G3 -> X2 -> O5
  G4 -> C2 -> O6
  
  {rank=same; O1; O3}
  {rank=same; X1; C1; X2; C2}
  {rank=same; O2; O4; O5; O6}
}
")

3.3 6. Sadece Son Test Kontrol Gruplu Desen

(Posttest-Only Control Group Design)

Tanım: Ön test yapılmaz. Randomizasyonun grupları eşitlediği varsayımına dayanır.

Kullanım Alanı: Ön testin imkansız olduğu (örnek: ameliyat sonrası ağrı) veya ön testin çok güçlü bir ipucu verdiği durumlarda tercih edilir.

grViz("
digraph post_only {
  graph [rankdir=LR, fontname='Arial']
  node [shape=box, style='filled,rounded', fontname='Arial', fontsize=12, penwidth=0]
  
  R [label='R', shape=circle, fillcolor='#F1C40F', width=0.8]
  
  G1 [label='Deney Grubu', fillcolor='#ECF0F1']
  X [label='Müdahale (X)', fillcolor='#E67E22', fontcolor=white]
  O1 [label='Son Test', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]
  
  G2 [label='Kontrol Grubu', fillcolor='#ECF0F1']
  Plc [label='---', shape=plaintext]
  O2 [label='Son Test', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]

  R -> G1 -> X -> O1
  R -> G2 -> Plc -> O2
  
  {rank=same; X; Plc}
  {rank=same; O1; O2}
}
")

3.4 7. Denek-İçi (Tekrarlı Ölçümler) Deseni

(Within-Subjects Design)

Tanım: Her katılımcı, çalışmadaki TÜM koşulları (hem deney hem kontrol) alır. Kişi kendi kendisinin kontrolüdür.

⚠️ Taşıma Etkisi (Carry-over Effect): İlk tedavinin etkisi geçmeden ikinciye başlanırsa sonuçlar bozulur. Bunu önlemek için araya Arınma (Washout) dönemi konulmalıdır.

📊 İstatistiksel Analiz: Tekrarlı Ölçümler ANOVA (Repeated Measures ANOVA).

grViz("
digraph within_subj {
  graph [rankdir=LR, fontname='Arial']
  node [shape=box, style='filled,rounded', fontname='Arial', fontsize=12, penwidth=0]
  
  P [label='Katılımcılar', fillcolor='#ECF0F1']
  O1 [label='Ölçüm 1', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]
  XA [label='Tedavi A', fillcolor='#E67E22', fontcolor=white]
  O2 [label='Ölçüm 2', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]
  
  Washout [label='Arınma\n(Washout)', style=dashed, fillcolor='#FFFFFF', fontcolor=grey]
  
  XB [label='Tedavi B', fillcolor='#D35400', fontcolor=white]
  O3 [label='Ölçüm 3', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]

  P -> O1 -> XA -> O2 -> Washout -> XB -> O3
}
")

4 III. YARI-DENEYSEL TASARIMLAR (Quasi-Experimental)

Randomizasyonun pratik veya etik nedenlerle mümkün olmadığı saha (hastane, okul) çalışmalarında kullanılır.

4.1 8. Eşleştirilmemiş Kontrol Gruplu Desen

(Non-Randomized Control Group Design)

Tanım: Hazır gruplar (Intact Groups) kullanılır (Örnek: A Şubesi ve B Şubesi).

📊 Kritik İstatistiksel Not: Gruplar başlangıçta denk olmadığı için son testleri doğrudan kıyaslamak hatadır. Mutlaka ön test puanları kontrol edilerek ANCOVA yapılmalıdır.

grViz("
digraph non_random {
  graph [rankdir=LR, fontname='Arial']
  node [shape=box, style='filled,rounded', fontname='Arial', fontsize=12, penwidth=0]
  
  subgraph cluster_nr {
    label='Mevcut Gruplar (Random Atama YOK)'; style=dashed; color=grey; margin=15;
    
    G1 [label='Hazır Grup A', fillcolor='#BDC3C7']
    O1 [label='Ön Test', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]
    X [label='Müdahale', fillcolor='#E67E22', fontcolor=white]
    O2 [label='Son Test', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]
    
    G2 [label='Hazır Grup B', fillcolor='#BDC3C7']
    O3 [label='Ön Test', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]
    O4 [label='Son Test', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]
    
    G1 -> O1 -> X -> O2
    G2 -> O3 -> O4
  }
  
  {rank=same; O1; O3}
  {rank=same; O2; O4}
}
")

4.2 9 & 10. Zaman Serisi Desenleri

(Time-Series Designs)

Tanım: Tek bir ölçüm yerine “Trend Analizi” yapılır.

Tasarım 9 (Basit): Tek grup uzun süre izlenir.
Tasarım 10 (Kontrol Gruplu): Müdahale almayan bir paralel grup eklenir.

Amaç: Değişimin ani bir sıçrama mı yoksa doğal bir trendin parçası mı olduğunu anlamaktır. Tarihçe tehdidini (o sırada olan başka bir olay) Tasarım 10 ile ekarte edebilirsiniz.

grViz("
digraph control_time_series {
  graph [rankdir=LR, splines=ortho, fontname='Arial']
  node [shape=box, style='filled,rounded', fontname='Arial', fontsize=12, penwidth=0]
  
  # Hizalama
  {rank=same; t1; c1} {rank=same; t3; c3} {rank=same; X; c_mid} {rank=same; t6; c6}

  subgraph cluster_exp {
    label='Tasarım 10: Deney Grubu'; style=dashed; color=grey;
    G1 [label='Grup A', fillcolor='#ECF0F1']
    t1 [label='O1', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]
    t2 [label='...', shape=plaintext]
    t3 [label='O3', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]
    X [label='MÜDAHALE', fillcolor='#E67E22', fontcolor=white]
    t4 [label='O4', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]
    t5 [label='...', shape=plaintext]
    t6 [label='O6', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]
    
    G1 -> t1 -> t2 -> t3 -> X -> t4 -> t5 -> t6
  }

  subgraph cluster_con {
    label='Tasarım 10: Kontrol Grubu'; style=dashed; color=grey;
    G2 [label='Grup B', fillcolor='#ECF0F1']
    c1 [label='O1', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]
    c2 [label='...', shape=plaintext]
    c3 [label='O3', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]
    c_mid [label='---', shape=plaintext]
    c4 [label='O4', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]
    c5 [label='...', shape=plaintext]
    c6 [label='O6', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]
    
    G2 -> c1 -> c2 -> c3 -> c_mid -> c4 -> c5 -> c6
  }
}
")

4.3 11. Geri Dönüşlü (ABAB) Desen

(Single-Subject Reversal Design)

Tanım: Tedavi verilir (B), geri çekilir (A), tekrar verilir (B). Mantık: Tedavi çekildiğinde belirtiler geri dönüyorsa, etki kanıtlanmış olur.

grViz("
digraph abab {
  graph [rankdir=LR, fontname='Arial']
  node [shape=box, style='filled,rounded', fontname='Arial', fontsize=12, penwidth=0]
  
  Start [label='Başlangıç', shape=circle, width=0.5, style=filled, fillcolor=black, fontcolor=white]
  
  A1 [label='A: Temel Düzey', fillcolor='#95A5A6', fontcolor=white]
  B1 [label='B: Tedavi', fillcolor='#E67E22', fontcolor=white]
  A2 [label='A: Geri Çekme', fillcolor='#95A5A6', fontcolor=white]
  B2 [label='B: Tedavi', fillcolor='#E67E22', fontcolor=white]
  
  Start -> A1 -> B1 -> A2 -> B2
}
")

4.4 12. Dönüşümlü Tedaviler Deseni

(Alternating Treatments Design)

Tanım: İki veya daha fazla tedavi (A ve B) hızlı ve rastgele bir sırayla uygulanır. Hangi yöntemin daha etkili olduğunu kısa sürede gösterir.

grViz("
digraph alternating {
  graph [rankdir=LR, fontname='Arial']
  node [shape=box, style='filled,rounded', fontname='Arial', fontsize=12, penwidth=0]
  
  G [label='Tek Denek', fillcolor='#ECF0F1']
  
  subgraph cluster_flow {
    style=invis;
    
    TXA1 [label='Yöntem A', fillcolor='#E67E22', fontcolor=white]
    O1 [label='O1', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]
    
    TXB1 [label='Yöntem B', fillcolor='#D35400', fontcolor=white]
    O2 [label='O2', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]
    
    TXA2 [label='Yöntem A', fillcolor='#E67E22', fontcolor=white]
    
    G -> TXA1 -> O1 -> TXB1 -> O2 -> TXA2
  }
}
")

4.5 13. Çoklu Temel Düzey Deseni

(Multiple-Baseline Design)

Tanım: Tedavinin geri çekilmesinin etik olmadığı durumlarda kullanılır. Müdahale farklı kişilere kademeli (staggered) olarak başlatılır.

Kanıt Mekanizması: Eğer değişim sadece ve sadece “tedavinin başladığı anda” gerçekleşiyorsa, dışsal faktörler elenmiş olur.

grViz("
digraph multiple_baseline {
  graph [rankdir=LR, splines=line, fontname='Arial']
  node [shape=box, style='filled,rounded', fontname='Arial', fontsize=12, penwidth=0]

  {rank=same; t1_1; t2_1; t3_1}
  {rank=same; t1_2; t2_2; t3_2}
  {rank=same; t1_3; t2_3; t3_3}
  
  # Kişi 1
  subgraph cluster_p1 {
    label='Kişi 1 (Erken Başlayan)'; style=dashed; color=grey;
    P1 [label='Hasta A', fillcolor='#ECF0F1']
    base1 [label='Bazal', fillcolor='#BDC3C7']
    X1 [label='TEDAVİ', fillcolor='#E67E22', fontcolor=white]
    post1 [label='İzlem', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]
    P1 -> base1 -> X1 -> post1
  }

  # Kişi 2
  subgraph cluster_p2 {
    label='Kişi 2 (Orta Başlayan)'; style=dashed; color=grey;
    P2 [label='Hasta B', fillcolor='#ECF0F1']
    base2 [label='Bazal', fillcolor='#BDC3C7']
    base2b [label='Bazal', fillcolor='#BDC3C7']
    X2 [label='TEDAVİ', fillcolor='#E67E22', fontcolor=white]
    post2 [label='İzlem', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]
    P2 -> base2 -> base2b -> X2 -> post2
  }

  # Kişi 3
  subgraph cluster_p3 {
    label='Kişi 3 (Geç Başlayan)'; style=dashed; color=grey;
    P3 [label='Hasta C', fillcolor='#ECF0F1']
    base3 [label='Bazal', fillcolor='#BDC3C7']
    base3b [label='Bazal', fillcolor='#BDC3C7']
    base3c [label='Bazal', fillcolor='#BDC3C7']
    X3 [label='TEDAVİ', fillcolor='#E67E22', fontcolor=white]
    P3 -> base3 -> base3b -> base3c -> X3
  }
}
")

5 IV. EX POST FACTO VE FAKTÖRİYEL DESENLER

5.1 14. Ex Post Facto Tasarım

(Causal-Comparative Design)

Tanım: Olay geçmişte yaşanmıştır, araştırmacı müdahale etmez (Örnek: Sigara içenler ve içmeyenler).

Analiz Notu: Deneysel gibi görünse de nedensellik değil, sadece ilişki (korelasyon) gösterir. Gruplar denk olmadığı için 3. değişkenler (örneğin sosyoekonomik düzey) sonucu etkileyebilir.

grViz("
digraph ex_post {
  graph [rankdir=LR, fontname='Arial']
  node [shape=box, style='filled,rounded', fontname='Arial', fontsize=12, penwidth=0]
  
  subgraph cluster_past {
    label='GEÇMİŞ (Müdahale Yok)'; style=filled; color='#F9EBEA';
    E1 [label='Grup A: Olayı Yaşayanlar', fillcolor='#D7BDE2']
    E2 [label='Grup B: Yaşamayanlar', fillcolor='#A9DFBF']
  }
  
  O1 [label='Şu Anki Ölçüm', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]
  O2 [label='Şu Anki Ölçüm', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]

  E1 -> O1
  E2 -> O2
}
")

5.2 15. İki Faktörlü Deneysel Tasarım

(2x2 Factorial Design)

Tanım: İki bağımsız değişkenin (Faktör) etkisinin aynı anda incelendiği tasarımdır.

🔑 Anahtar Kavram: Etkileşim Etkisi (Interaction Effect) Sadece Faktör A’nın (Ana Etki) veya Faktör B’nin sonucuna bakılmaz. “Faktör A’nın etkisi, Faktör B’nin düzeyine göre değişiyor mu?” sorusuna yanıt aranır.

📊 İstatistiksel Analiz: İki Yönlü ANOVA (Two-Way ANOVA).

grViz("
digraph factorial {
  graph [layout=dot, rankdir=TB, fontname='Arial']
  node [shape=record, style='filled', fontname='Arial', fontsize=12]
  
  Title [label='2x2 Faktöriyel Matris (Hepsi Randomize)', shape=plaintext, fontsize=14, fontcolor='#2980b9']
  
  # Matris Yapısı (HTML benzeri etiketleme ile)
  Matrix [label='{ | Faktör B: Yöntem 1 | Faktör B: Yöntem 2 } | { Faktör A: İlaç X | Grup 1 (R)\\n(İlaç X + Yöntem 1) | Grup 2 (R)\\n(İlaç X + Yöntem 2) } | { Faktör A: İlaç Y | Grup 3 (R)\\n(İlaç Y + Yöntem 1) | Grup 4 (R)\\n(İlaç Y + Yöntem 2) }', fillcolor='#FFF9C4']

  Title -> Matrix [style=invis]
}
")

5.3 16. Birleşik Deneysel ve Ex Post Facto Tasarım

(Combined Design)

Tanım: Bir manipüle edilen değişken (Deneysel) ile bir manipüle edilemeyen özellik (Cinsiyet, Zeka vb.) birleştirilir.

Amaç: Tedavinin belirli alt gruplarda (örnek: sadece erkeklerde veya sadece yüksek kaygılı bireylerde) işe yarayıp yaramadığını görmektir.

grViz("
digraph combined_design {
  graph [rankdir=LR, splines=line, fontname='Arial']
  node [shape=box, style='filled,rounded', fontname='Arial', fontsize=12, penwidth=0]

  # 1. Aşama
  subgraph cluster_expost {
    label='Adım 1: Mevcut Özellik (Ex Post Facto)'; style=dashed; color=grey; fontcolor=grey;
    G1 [label='Grup 1\n(Erkek)', fillcolor='#D7BDE2']
    G2 [label='Grup 2\n(Kadın)', fillcolor='#D7BDE2']
  }

  # 2. Aşama
  R1 [label='R', shape=circle, fillcolor='#F1C40F', width=0.6]
  R2 [label='R', shape=circle, fillcolor='#F1C40F', width=0.6]

  # 3. Aşama
  subgraph cluster_experiment {
    label='Adım 2: Deneysel Müdahale'; style=solid; color=grey; fontcolor=grey;
    
    Tx1a [label='İlaç A', fillcolor='#E67E22', fontcolor=white]
    Obs1a [label='Ölçüm', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]
    
    Tx1b [label='İlaç B', fillcolor='#D35400', fontcolor=white]
    Obs1b [label='Ölçüm', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]
    
    Tx2a [label='İlaç A', fillcolor='#E67E22', fontcolor=white]
    Obs2a [label='Ölçüm', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]
    
    Tx2b [label='İlaç B', fillcolor='#D35400', fontcolor=white]
    Obs2b [label='Ölçüm', fillcolor='#3498DB', fontcolor=white]
  }

  G1 -> R1
  G2 -> R2

  R1 -> Tx1a -> Obs1a
  R1 -> Tx1b -> Obs1b
  
  R2 -> Tx2a -> Obs2a
  R2 -> Tx2b -> Obs2b
}
")

6 TASARIM GRUPLARININ AVANTAJ VE DEZAVANTAJLARI

Araştırma tasarımınızı seçerken yapacağınız “metodolojik fedakarlıkları” (trade-off) anlamak kritiktir. Aşağıdaki sekmelere tıklayarak her grubun güçlü ve zayıf yönlerini inceleyebilirsiniz.

6.1 Tasarım Analizi

6.1.1 1. Ön-Deneysel

(Tasarımlar 1-3)

Avantajları

Hipotez Üretimi: Henüz keşfedilmemiş konular için “ön fikir” verir.
Pilot Çalışma Uygunluğu: Büyük bütçeli araştırmalara girmeden önce ölçekleri ve prosedürleri test etmeyi sağlar.
Pratiklik: Uygulaması en kolay ve en az maliyetli yöntemdir.

Dezavantajları

Nedensellik Yoktur: Kontrol grubu veya ön test eksikliği nedeniyle, sonucun müdahaleden kaynaklandığı kanıtlanamaz.
Çok Sayıda Tehdit: Tarihçe, olgunlaşma ve seçim yanlılığı gibi iç geçerlik tehditlerine karşı savunmasızdır.
Bilimsel Zayıflık: Literatürde “zayıf kanıt” olarak kabul edilir, tezlerde tek başına kullanılması önerilmez.

6.1.2 2. Gerçek Deneysel

(Tasarımlar 4-7)

Avantajları

Maksimum İç Geçerlik: Neden-sonuç ilişkisini kesin olarak kanıtlayabilen tek yöntemdir.
Randomizasyon Gücü: Gruplar arası bireysel farkları (zeka, motivasyon vb.) şansa indirgeyerek eşitler.
Kontrol: Tarihçe ve olgunlaşma gibi dışsal tehditleri kontrol grubu sayesinde eler.

Dezavantajları

Yapaylık (Düşük Dış Geçerlik): Laboratuvar ortamındaki sıkı kontrol, gerçek hayatın karmaşıklığını yansıtmayabilir.
Uygulama Zorluğu: İnsanları rastgele gruplara atamak idari ve lojistik açıdan zordur.
Etik Sorunlar: İyileştirici bir tedaviyi kontrol grubundan esirgemek etik tartışmalara yol açabilir.

6.1.3 3. Yarı-Deneysel

(Tasarımlar 8-13)

Avantajları

Ekolojik Geçerlik: Araştırma doğal ortamda (sınıf, hastane) yapıldığı için sonuçlar gerçek hayata daha uygundur.
Uygulanabilirlik: Rastgele atamanın imkansız olduğu durumlarda (hazır sınıflar) bilimsel çalışma yapmayı mümkün kılar.
Esneklik: Zaman serisi gibi yöntemlerle tek bir grubun değişimi izlenebilir.

Dezavantajları

Seçim Yanlılığı: Gruplar rastgele atanmadığı için başlangıçta denk olmayabilirler (Örnek: A sınıfı B sınıfından daha çalışkan olabilir).
Alternatif Açıklamalar: Sonuçlar üzerinde kontrol edilemeyen dış faktörlerin etkisi tam olarak elenemez.
İstatistiksel Yük: Grup farklarını kontrol etmek için ANCOVA gibi ileri analizler gerekir.

6.1.4 4. Ex Post Facto

(Tasarım 14)

Avantajları

Etik Çözüm: Zararlı durumların (sigara, travma, hastalık) etkilerini, insanlara zarar vermeden incelemeyi sağlar.
Değiştirilemez Özellikler: Cinsiyet, zeka, kişilik gibi manipüle edilemeyen değişkenlerin etkisini araştırır.
Maliyet/Zaman: Olaylar zaten gerçekleşmiş olduğu için veri toplamak genellikle daha hızlıdır.

Dezavantajları

Korelasyon ≠ Nedensellik: Sonuçlar sadece bir ilişkiyi gösterir, kesin nedeni göstermez.
Ters Nedensellik Riski: X mi Y’ye neden oldu, yoksa Y mi X’e neden oldu? (Örnek: Başarısızlık mı kaygı yaratır, kaygı mı başarısızlık?)
Kontrolsüzlük: Grupları ayıran özellik dışında başka hangi farkların sonucu etkilediği bilinemez.

6.1.5 5. Faktöriyel Desenler

(Tasarımlar 15-16)

Avantajları

Etkileşim Etkisi: Değişkenlerin birbirini nasıl etkilediğini (Örnek: İlaç x Cinsiyet) gösteren tek yöntemdir.
Gerçekçilik: Hayatın çok faktörlü yapısını modellemeye daha uygundur.
Verimlilik: İki ayrı deney yapmak yerine tek deneyde iki değişken incelenir.

Dezavantajları

Analiz Karmaşıklığı: Sonuçların yorumlanması (özellikle etkileşim varsa) zordur.
Büyük Örneklem İhtiyacı: Her alt grup (hücre) için yeterli katılımcı bulmak gerekir (Örnek: 2x2 desen için 4 grup).
Lojistik Yük: Çok sayıda grubu aynı anda yönetmek ve standart tutmak zordur.

7 YARARLANILAN KAYNAKLAR

Leedy, P. D., Ormrod, J. E., & Johnson, L. R. (2019). Practical Research: Planning and Design (12th ed.). New York, NY: Pearson.

Iannone, R., & Roy, O. (2024). DiagrammeR: Graph/Network Visualization (R package version 1.0.11). https://CRAN.R-project.org/package=DiagrammeR

R Core Team (2024). R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. https://www.R-project.org/

Bu ders materyali Dr. Tevfik Bulut tarafından hazırlanmıştır.
Oluşturulma Tarihi: 14 Şubat 2026

Deneysel Araştırma Tasarımları

Şematik Tasarımlar

Dr. Tevfik Bulut

14 Şubat 2026

1 GİRİŞ VE METODOLOJİK ÇERÇEVE

2 I. ÖN-DENEYSEL TASARIMLAR (Pre-Experimental)

2.1 1. Tek Seferlik Vaka Çalışması

2.2 2. Tek Grup Ön Test-Son Test Deseni

2.3 3. Statik Grup Karşılaştırması

3 II. GERÇEK DENEYSEL TASARIMLAR (True Experimental)

3.1 4. Ön Test-Son Test Kontrol Gruplu Desen (RCT)

3.2 5. Solomon Dört Grup Deseni

3.3 6. Sadece Son Test Kontrol Gruplu Desen

3.4 7. Denek-İçi (Tekrarlı Ölçümler) Deseni

4 III. YARI-DENEYSEL TASARIMLAR (Quasi-Experimental)

4.1 8. Eşleştirilmemiş Kontrol Gruplu Desen

4.2 9 & 10. Zaman Serisi Desenleri

4.3 11. Geri Dönüşlü (ABAB) Desen

4.4 12. Dönüşümlü Tedaviler Deseni

4.5 13. Çoklu Temel Düzey Deseni

5 IV. EX POST FACTO VE FAKTÖRİYEL DESENLER

5.1 14. Ex Post Facto Tasarım

5.2 15. İki Faktörlü Deneysel Tasarım

5.3 16. Birleşik Deneysel ve Ex Post Facto Tasarım

6 TASARIM GRUPLARININ AVANTAJ VE DEZAVANTAJLARI

6.1 Tasarım Analizi

6.1.1 1. Ön-Deneysel

6.1.2 2. Gerçek Deneysel

6.1.3 3. Yarı-Deneysel

6.1.4 4. Ex Post Facto

6.1.5 5. Faktöriyel Desenler

7 YARARLANILAN KAYNAKLAR