Ayşe ve Ahmet'in Olası İlişkisinde Aracı Değişken Fatma'nın Rolü

“Ayşe’nin İstatistiksel Açıdan Aşk Hikayesi” yazımı okuyanlar belki hatırlarlar; biliyorsunuz ki istatistikte genellikle bağımlı ve bağımsız değişken olmak üzere 2 tür değişkenle muhatap oluruz, bu değişkenler arasındaki “olası” ilişkinin gücünü ve/veya yönünü sorgular dururuz. Bağımlı ve bağımsız değişken dışında-onlar kadar popüler olmasa da-bir de aracı değişkenimiz vardır ki bu değişken bağımlı ve bağımsız değişken arasında yer aldığında söz konusu iki değişken arasındaki nedenselliğin gücünü artırır, başka bir deyişle bağımsız değişkenin bağımlı değişkendeki etkiye sebep olmasında bir tür kolaylaştırıcı işlevi görür.

Bu durumu yine ilişkiler üzerinden ele alalım=) Öncelikle hipotezlerimizi kuralım:

H0: Ayşe ve Ahmet arasında anlamlı (romantik😍😊) bir ilişki yoktur.

H1: Ayşe ve Ahmet arasında anlamlı (romantik) bir ilişki vardır.

1.örneğimizde Ayşe ve Ahmet isminde (isimler aklıma gelen ilk isimlerdir, biliyorsunuz ki Türkçede akıllara ilk olarak bu isimler gelir, olayların gerçek kişi ve kurumlarla bir ilgisi yoktur😏) iki kişiyi düşünelim. Bunlar birbirleriyle herhangi birinin aracılığı olmadan tanışmış olsunlar. 2. Örneğimizde de yine Ayşe ve Ahmet olsun; ama bu sefer onları tanıştıran bir Fatma olsun. Fatma her ikisini de tanıyan bir kişi olsun. Ayşe’ye Ahmet’i, Ahmet’e de Ayşe’yi övsün dursun. İşte bu noktada Fatma aracı değişken rolü üstleniyor; çünkü Ayşe ve Ahmet arasındaki ilişkinin olasılığını artırmış oluyor. İstatistiksel açıdan bakarsak 2. örnekteki çiftimizin arasında bir ilişkinin başlama ihtimali, birinci örnekteki çiftimizden daha yüksek; çünkü arada bir aracı değişken olan Fatma var. Fatma’yı referans olarak gören Ayşe ve Ahmet’in ilişkiye başlama kararı vermesi, istatistiksel açıdan daha yüksek. Dolayısıyla arada Fatma’nın olduğu durumda H0’ın reddedilip H1’in kabul edilmesi ve böylece çiftimizin ilişkiye ilk adımlarını atmaları daha yüksek bir olasılık.

Peki gerçek hayatta durum gerçekten de her zaman böyle midir? Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki olası ilişkilerde aracı değişkenin rolü yeterli midir? Hayır! Şöyle ki bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki neden-sonuç ilişkileri ya deterministiktir (olasılığa dayalı olmayan, belirsizlik içermeyen) ya da olasılığa dayalıdır. Herhangi bir olay, diğer bir olayın olması için gerekli ve yeterliyse iki olay arasındaki ilişki deterministiktir. Herhangi bir olay diğer bir olayın olması için gerekli fakat yeterli değil ise bu iki olay arasındaki ilişki olasılığa dayalıdır. Yani olabilir de olmayabilir de. Gerçek hayattaki olaylar arasındaki ilişkiler ise olasılığa dayalı neden-sonuç ilişkileridir. Ve olasılığa dayalı neden sonuç ilişkilerinde bağımsız değişkenin bağımlı değişkendeki değişime neden olup olmadığını belirleyebilmek için bağımsız değişkene etki etme ihtimali bulunan tüm dış değişkenlerin belirlenmesi gerekir. İşte bu dış değişkenler “geçersizlik kaynakları” olarak isimlendirilir.

Bu geçersizlik kaynaklarından dördünü Ayşe ve Ahmet açısından inceleyelim:

1)Geçmişin Etkisi: Bağımlı değişkene etki etme olasılığı bulunan tüm dış değişkenlerdir. Ayşe ve Ahmet arasındaki olası ilişki için düşünürsek, Fatma’nın etkisi dışında bu ilişkinin doğma olasılığına etki edebilecek diğer değişkenler: Ayşe ve Ahmet’in fiziksel özellikleri, meslekleri, memleketleri, aileleri vb. aklınıza gelebilecek diğer dış değişkenlerin hepsi, söz konusu ilişki üzerinde etkisi olabilecek geçersizlik kaynaklarıdır. Aracı değişkenimiz Fatma’nın da bu geçersizlik kaynakları üzerinde herhangi bir etkisi yoktur. O sadece elçidir, ikisinin bir araya gelmesindeki süreci hızlandırandır, yoksa diğer dış değişkenleri düşünüp de kafasını yormak zorunda değildir, ne de olsa elçiye zeval olmamaktadır😉

2)Olgunlaşma Etkisi: İstatistiksel açıdan incelendiğinde herhangi bir deneye katılan bireylerde araştırma süresi uzadıkça meydana gelebilecek değişimler sonucu oluşan bir geçersizlik türüdür. Örneğin araştırma süresi uzadıkça birey yorulur, sıkılır ve bu durum tepkilerini etkiler. Ayşe ve Ahmet açısından bakıldığında ilişki süreleri uzadıkça ve/veya yaşadıklarının etkisiyle yıpranma ihtimalleri artabilir, olgunlaşma etkisiyle birbirlerine olan tepkileri normal şartlar altında olduğundan daha farklı olabilir. İnsanların ilişkinin başındaki heyecanlarını sonradan kaybetmeleri de olgunlaşma etkisi sebebiyledir.

-Burada denek içi düzen ve denekler arası düzenden bahsetmek istiyorum; çünkü olgunlaşma etkisiyle oldukça bağlantılı. Denek içi düzenlerde denekler etkisi ölçülmek istenen uyarıcının tekrarlı gösterimlerine maruz kalırlar. Örneğin reklam araştırmalarında bir deneğe arka arkaya birden çok reklam gösterilir ve deneğin bu reklamlara olan tepkileri incelenir; fakat burada deneğin tepkilerinin önceki yargılardan etkilenme ve yorulma ihtimali vardır. Yani olgunlaşma etkisi devreye girer ve deneğin verdiği tepkiler bir önceki tepkilerinden etkilenebilir. Ayşe ve Ahmet’e dönersek Ayşe’nin bir hareketine Ahmet’in aşırı bir tepki vermesi, Ahmet’in önceki ilişkilerindeki yıpranmışlığından/olgunlaşma etkisinden kaynaklanıyor olabilir. Ahmet’in belki de sütten ağzı yanmıştır, yoğurdu üfleyerek yiyordur, bu nedenle tahammül seviyesi 0’ın altındadır ve olgunlaşma etkisinden kurtulamamıştır.

-Öte yandan denekler arası düzende bir denek bir uyarıcıya sadece bir kere maruz kalır. Dolayısıyla deneğin tepkilerinin önceki yargılarından etkilenme ihtimali bulunmaz. Örneğin reklam araştırmalarında bir deneğe 1 reklam sadece 1 kere gösterilip tepki ölçülüyorsa bu denekler arası düzene bir örnektir.

-İster denek içi olsun ister denekler arası olsun, bütün deneysel düzenlerde kontrol grubu olması gerekmektedir; çünkü kontrol grubu yoksa düzen problemi vardır. (Özellikle kızlar size sesleniyorum: Kontrol grubu dendiğinde aklınıza hemen ilişkinizi teyit ettiğiniz WhatsApp kız gruplarınız ya da arkadaşlarınız gelmesin😆 Burada bağımsız değişkenin olmadığı grup kastediliyor. Yani Ayşe ve Ahmet için kontrol grubu, sevgilisi olmayan arkadaşlarından oluşan grup olabilir. Onlarla kendi hayatları arasındaki farkı kontrol ettikleri grup😉)

3)Test Etkisi: Herhangi bir deneye katılan bireylerin gözlendiklerini anladıkları zaman olduğundan farklı davranmaları durumudur. Ayşe ve Ahmet açısından bakarsak aileleri ve/veya arkadaşları yanında birbirlerine olan davranışları ile baş başa kaldıklarından birbirlerine olan davranışları arasındaki farkın sebebi test etkisi olabilir. Mesela Ahmet halka açık alanlarda Ayşe’nin elini tutmak istemeyebilir, baş başa kaldıklarında ise elini tutabilir. İşte bunlar hep test etkisindendir=)

4) Araç Etkisi: Araştırmada yer alan ölçme ve yöntem araçlarında ortaya çıkan değişikliklerden kaynaklanan bir geçersizlik kaynağıdır. Ayşe ve Ahmet açısından bakarsak Ayşe’nin makyaj yaptığı bir günde makyaj yapmadığı güne kıyasla Ahmet Ayşe’ye daha iyi davranıyorsa burada Ahmet’in bir suçu yoktur. Bu tamamen Ayşe’nin ölçüm araçlarını (makyaj malzemeleri vb.) standart kullanmaması yüzündendir😛

Söz konusu geçersizlik kaynakları gerek sosyal bilimlerde gerek fen bilimlerinde yapılan deneylerde sürekli kontrol altına alınmaya çalışılır. Çünkü istenen, sadece incelenen bağımsız değişkenin bağımlı değişkendeki değişime neden olup olmadığının bilgisidir. Bu nedenle yapılan deneylerin çoğu kontrollü deneylerdir. Doğal deneyler ise araştırmacının herhangi bir müdahalede bulunmadan gözlem yaptığı deneylerdir. İnsan ilişkilerini gözlemlemek bana göre en güzel doğal deneydir=) Doğal deneylerde gözlemlenen bireyler gözlendiklerinin farkında olmazlar. Bu açıdan doğal deneyler tek kör deneyler olarak isimlendirilir. Yani sadece araştırmacının bilgisi dahilinde olaylar gelişir. Bu yönüyle doğal deneylerde bireyler gözlendiklerini bilmediklerinden doğal davranışlarını sergilemeye devam ederler, olağandışı davranışlar göstermezler (test etkisini hatırlayın). Bu nedenle güvenlik kamerasının kaydettiği bazı komik olaylar bizi daha çok güldürüyor; çünkü o kayıtlardaki insanlar genellikle doğal davranışlarını sergiliyor.

Ayşe, Ahmet ve Fatma’ya dönersek Ayşe ve Ahmet arasındaki olası ilişkinin başlamasında her ne kadar aracı değişken Fatma hızlandırıcı bir etkide bulunmuş olsa da ilişkinin gidişatından/iyi bitme veya kötü bitme olasılığından sorumlu değildir. Sorumluluk hem Ayşe’de hem Ahmet’te hem de geçersizlik kaynaklarını oluşturan diğer faktörlerdedir 😉. 

Not 1: Bu yazıda geçen isimlerin veya kişilerin gerçek kişilerle ilgisi yoktur. Yazar burada kendi çapında istatistik çalışırken konuları daha eğlenceli hale getirmek için insan ilişkileri üzerinden zorlama çağrışımlar kurmuştur😃 Hatası olduysa affediniz😊

Not 2: Aslında yazıda bahsi geçen aracı değişkenin istatistikte, aracılığın gündelik hayattaki tanımından ve işlevinden çok farklı bir anlamı bulunmaktadır. Örnek üzerinden açıklarsak: "Başarı "bağımlı değişkenimiz, "zeka" ise bağımsız değişkenimiz olsun. Bir de bu iki değişkene aracılık eden "ders çalışma süresi" olmak üzere bir aracı değişkenimiz olsun. Zeka ile başarı arasında anlamlı bir ilişki olduğunu düşünelim. Modele ders çalışma süresi dahil edildiğinde zeka ile başarı arasındaki ilişki zayıflar  veya söz konusu ilişki anlamsızlaşır ise ders çalışma süresinin aracı değişken olduğunu kabul ederiz. Yani aslında istatistikte aracı değişken, iki değişken arasındaki ilişkiyi azaltıcı ya da yok edici bir etki gösterdiği zaman aracı değişken vasfı kazanır, yoksa hikayemizdeki Fatma'yı istatistik, aracı değişken olarak kabul etmez😏

Not 3: İstatistik bazen her şey değildir. Kontrol altına alamadığımız- havsalamızın alamayacağı/akıl sır erdiremeyeceğimiz-pek çok faktör vardır. Bu nedenle her şeyin mümkün olabileceğini unutmayınız😊