SPOR BİLİMLERİ ALANINDA YAYINLANAN MAKALELERDE KULLANILAN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLERİN İNCELENMESİ

Yıl 2020, , 73 - 85, 30.09.2020

Yetkin Utku Kamuk

https://doi.org/10.33689/spormetre.644899

Öz

Her alanda olduğu gibi, Spor Bilimleri alanında da birçok bilimsel çalışma yapılmakta ve yayınlanmaktadır. Bilimsel çalışmanın amacı, doğru yöntemler kullanılarak üretilen bilgilerin okuyucular ile paylaşılması ve bilgi dağarcığının gelişmesine katkıda bulunmaktır. Bu çalışmanın amacı, Spor Bilimleri alanında yazılmış olan makalelerde kullanılan istatistiksel yöntemlerin incelenmesidir. Bu amaçla Dergi Park üzerinde yer alan makalelerden, önceden belirlenmiş olan kriterlere göre seçilmiş olan 221 makale incelenmiştir. Makalelerin seçiminde, yazarın uzmanlık alanı baz alınmış ve “fiziksel aktivite”, “fiziksel uygunluk”, “egzersiz”, “vücut kompozisyonu” ve “antrenman” anahtar kelimelerinden en az bir tanesini içeren makaleler incelenmiştir. Ayrıca arama terimlerine “–ölçek” ifadesi eklenerek, başlığında ölçek ifadesi bulunan makalelerin liste dışı bırakılması sağlanmıştır. Kriterlere uygun olan makalelerin istatistiksel analizlerin gerçekleştirilmesinde frekans, yüzdelik ve olumsallık tabloları kullanılmıştır. İnceleme sonuçlarına göre, en sık kullanılan istatistiksel yöntemlerin bağımsız örneklem t testi ve Mann-Whitney U testleri olduğu; parametrik ve parametrik olmayan testlerin seçimi için yapılması gereken normallik varsayımı testlerinin sıklıkla ihmal edildiği, bazı çalışmalarda ise uygun olmayan istatistiksel yöntemlerin kullanıldığı görülmüştür. Bilimsel çalışma sonuçlarının kanıta dayalı olmasının gerekliliği nedeniyle, yöntem kısmında belirtilmiş olan istatistiksel analizlerin sonuçlarına göre yapılacak olan çıkarımların güvenilir olabilmesi için, spor bilimleri alanında yayınlanan makalelerde istatistiksel analizlerin daha dikkatli bir şekilde uygulanması gerektiği sonucuna ulaşılmıştır.

Anahtar Kelimeler

bilimsel çalışma, araştırma, istatistik, normal dağılım

Kaynakça

• Acs P. (2015). Research methodology in sports sciences. University of PECS Faculty of Health Sciences. Macaristan: s. 18.
• Altman D.G., Bland J.M. (1995). The normal distribution. BMJ, 310, 298.
• Andersson J., Burberg M. (2015). Testing for normality of censored data. Uppsala University Department of Statistics. (Erişim tarihi: 20 Ocak 2019; Erişim adresi: https://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:816450 /FULLTEXT01.pdf)
• Azevedo L.F., Canario-Almeida F., Fonseca J.A., Costa-Pereira A., Winck J.C, Hespanhol V. (2011). How to write a scientific paper-Writing the methods section. Revista Portuguesa de Pneumologia, 17(5), 232-238.
• Chakrapani C. (2011). Statistical reasoning vs. magical thinking. VUE, April, 16-18. (Erişim tarihi: 3 Mart 2019; Erişim adresi: https://issuu.com/mria-arim/docs/vue-apr-2011)
• Coughlan M., Cronin P., Ryan F. (2007). Step-by-step guide to critiquing research. Part 1: quantitative research. British Journal of Nursing, 16(11), 658-663.
• Curran-Everett D., Benos J.D. (2004). Guidelines for reporting statistics in journals published by the American Physiological Society. Am J Physiol Endocrinol Metab, 287, E189-E191.
• D’Agostino R.B. (1986). Tests for the normal distribution. D’Agostino RB, Stephens MA, (Editörler), Goodness-of-fit techniques. Marcel Dekker, New York, 1986.
• Doğan G. (2013). Parametrik ve parametrik olmayan testler. Hacettepe Üniversitesi. (Erişim tarihi: 5 Şubat 2019; Erişim adresi: http://yunus.hacettepe.edu.tr/~umutal/lesson/bby606/hafta-8-9_t-testleri-anova_par-norpar-tests.pptx)
• Elliot A.C., Woodward W.A. (2007). Statistical analysis quick reference guidebook with SPSS examples. Sage Publications, California, ABD, s. 25.
• Gaswirth J.L., Gel Y.R., Miao W. (2009). The impact of Levene’s test of equality of variances on statistical theory and practice. Statistical Science, 24(3), 343-360.
• Gerald B. (2018). A brief review of independent, dependent and one sample t-test. International Journal of Applied Mathematics and Theoretical Physics, 4(2), 50-54.
• Ghasemi A., Zahediasl S. (2012). Normality tests for statistical analysis: A guide for non-statisticians. International Journal of Endocrinology and Metabolism, 10(2), 486-489.
• Hain J. (2010). Comparison of common tests for normality. Würzburg Julius-Maximilians University. Almanya. (Erişim tarihi: 23 Şubat 2019; Erişim adresi: https://www.uni-wuerzburg.de/fileadmin/10040800/user _upload/hain/da_hain_final.pdf)
• Hart A. (2011). Mann-Whitney test is not just a test of medians: differences in spread can be important. BMJ, 323, 391-393.
• Ioannidis J.P.A. (2005. Why most published research findings are false. PLoS Med, 2(8), e124.
• Kallet R.H. (2004). How to write the methods section of a research paper. Respiratory Care, 49(10), 1229-1232.
• Kar S.S., Ramalingam A. (2013). Is 30 the magic number? Issues in sample size estimation. National Journal of Community Medicine, 4(1), 175-179.
• Kim H.Y. (2014). Analysis of variance (ANOVA) comparing means of more than two groups. Restorative Dentistry and Endodontics, 39(1), 74-77.
• Kim T.K. (2015). T test as a parametric statistic. Korean Journal of Anesthesiology, 68(6), 540-546.
• Krithikadatta J. (2014). Normal distribution. Journal of Conservative Dentistry, 17(1), 96-97.
• Milenovic Z.M. (2011). Application of Mann-Whitney U test in research of professional training of primary school teachers. Metodicki Obzori, 6(1), 73-79.
• Mishra P., Pandey C.M., Singh U., Gupta A., Sahu C., Keshri A. (2019). Descriptive statistics and normality tests for statistical data. Annals of Cardiac Anaesthesia, 22(1), 67-72. doi: 10.4103/aca.ACA_157_18
• Mukaka M.M. (2012). Statistics corner: A guide to appropriate use of correlation coefficient in medical research. Malawi Medical Journal, 24(3), 69-71.
• Pallant J. (2007). SPSS survival manual. McGraw Hill, New York, ABD, s. 232-235.
• Panacek E.A., Thompson C.B. (1995). Basics of research (Part 3): Research study design. Air Medical Journal, 14(3), 139-146.
• Razali N.M., Wah Y.B. (2011). Power comparisons of Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors and Anderson-Darling tests. Journal of Statistical Modeling and Analytics, 2(1), 21-33.
• Sawyer S.F. (2009). Analysis of variance: the fundamental concepts. The Journal of Manual and Manipulative Therapy, 17(2), E27-E38.
• Schober P., Boer C., Schwarte L.A. (2018). Correlation coeffcients: Appropriate use and interpretation. Anesthesia and Analgesia, 126(5), 1763-1768.
• Set T. (2015). Test istatistiğinin seçilmesi. Karadeniz Teknik Üniversitesi Tıp Fakültesi. (Erişim tarihi: 15 Mart 2019; Erişim adresi: http://www.ktu.edu.tr/dosyalar/17_02_15_799cc.pptx)
• Sollaci L.B., Pereira M.G. (2004). The introduction, methods, results, and discussion (IMRAD) structure: a fifty year survey. J Med Libr Assoc, 92(3), 364-367.
• Thode H.C. (2002). Testing for normality, Marcel Dekker, New York.
• Thompson C.B., Panacek E.A. (2006). Research study designs: Experimental and quasi-experimental. Air Medical Journal, 25(6), 242-246.
• Vincent W.J., Weir J.P. (2014). Kinesiyolojide İstatistik. (Çev.: Yetkin Utku Kamuk), Ankara, Nobel Yayınevi, s. 279.