Örneklem Büyüklüğü Nasıl Hesaplanır?
Örneklem büyüklüğü, çalışmaya başlamadan önce a priori güç analiziyle hesaplanır ve dört bilgiye dayanır: kullanacağınız istatistiksel test, beklenen etki büyüklüğü (literatürden veya pilot çalışmadan), anlamlılık düzeyi (genellikle α = 0.05) ve hedeflenen güç (genellikle 0.80, sağlıkta sıklıkla 0.90). Bu dört değer belirlendiğinde gereken minimum katılımcı sayısı G*Power gibi araçlarla hesaplanır — etik kurulların başvuruda istediği 'örneklem gerekçesi' tam olarak budur.
Bu rehber hesabın mantığını ve adımlarını anlatır. Değerlerinizi bize gönderirseniz hesabı yapar, etik kurul başvurunuza doğrudan yapıştırabileceğiniz gerekçe metniyle birlikte teslim ederiz.
Bu rehber kimler için?
Etik kurul başvurusunda 'örneklem büyüklüğü gerekçesi' istenen araştırmacılar
Tez önerisi hazırlayan ve kaç katılımcı gerektiğini bilmek isteyen öğrenciler
Hakemden 'güç analizi eksik' notu alan yazarlar
Veri toplamış ve mevcut örneklemin yeterli olup olmadığını merak edenler (post-hoc güç)
Hesabın dört adımı
- 01
Testi belirleyin
Örneklem hesabı analize göre değişir: t-testi, ANOVA, korelasyon, regresyon ve ki-kare için formüller farklıdır. Önce hangi analizi yapacağınız netleşmeli.
- 02
Etki büyüklüğünü seçin
Benzer çalışmalardaki etki büyüklüğünü literatürden alın; yoksa Cohen'in küçük-orta-büyük ölçütlerinden alanınıza uygun olanı seçin ve gerekçelendirin.
- 03
α ve gücü belirleyin
Yaygın kabul: α = 0.05, güç = 0.80. Klinik çalışmalarda ve güçlü kanıt istenen alanlarda güç 0.90'a çekilir.
- 04
Hesaplayın ve kayıp payı ekleyin
G*Power (ücretsiz) ile hesaplayın. Anket ve takip çalışmalarında %10-20 veri kaybı payı ekleyerek hedef sayıyı belirleyin.
Cohen'in etki büyüklüğü ölçütleri
Literatürden değer bulunamadığında yaygın kabul gören referans değerler:
| Analiz | Ölçüt | Küçük | Orta | Büyük |
|---|---|---|---|---|
| t-testi (iki grup) | Cohen's d | 0.20 | 0.50 | 0.80 |
| ANOVA | f | 0.10 | 0.25 | 0.40 |
| Korelasyon | r | 0.10 | 0.30 | 0.50 |
| Çoklu regresyon | f² | 0.02 | 0.15 | 0.35 |
| Ki-kare | w | 0.10 | 0.30 | 0.50 |
Örnek: yaygın senaryolar için gereken örneklem
α = 0.05, güç = 0.80, iki yönlü test için yaklaşık değerler (G*Power ile hesaplanmıştır):
| Senaryo | Etki büyüklüğü | Gereken toplam n |
|---|---|---|
| Bağımsız t-testi, orta etki | d = 0.50 | 128 (grup başına 64) |
| Bağımsız t-testi, büyük etki | d = 0.80 | 52 (grup başına 26) |
| Tek yönlü ANOVA, 3 grup, orta etki | f = 0.25 | 159 (grup başına 53) |
| Korelasyon, orta etki | r = 0.30 | 84 |
| Çoklu regresyon, 5 yordayıcı, orta etki | f² = 0.15 | 92 |
Etik kurulların reddetme nedenleri: yaygın hatalar
Gerekçesiz sayı: 'literatürde 100 kullanılmış, biz de 100 aldık' — güç analizi değildir, çoğu kurul kabul etmez
Testten bağımsız hesap: anketteki soru sayısına veya evren tablosuna göre hesap yapıp analizde farklı test kullanmak
Etki büyüklüğünü kaynaksız seçmek — 'orta etki varsayıldı' cümlesi tek başına yetersizdir, dayanak istenir
Kayıp payını unutmak: hesaplanan minimum sayıyla başvurup çalışmayı eksik örneklemle bitirmek
Post-hoc gücü a priori hesap yerine sunmak — kurullar çalışma öncesi hesap ister
Veri zaten toplandıysa: post-hoc güç
Çalışma tamamlandıktan sonra 'örneklemim yeterli miydi?' sorusu post-hoc (gözlenen) güç analiziyle yanıtlanır: eldeki örneklem, gözlenen etki büyüklüğü ve α ile ulaşılan güç hesaplanır. Hakemler bazen bunu ister; ancak yorumu dikkat gerektirir — anlamlı çıkmayan bulguda düşük post-hoc güç, 'etki yok' ile 'etkiyi görecek güç yok' arasındaki farkı göstermek için kullanılır. Raporlarımızda bu ayrımı açıkça yazarız.
Sıkça sorulan sorular
Etik kurul başvurusu için örneklem hesabını yapıyor musunuz?
Evet — en sık verdiğimiz hizmetlerden biri. Çalışma tasarımınızı ve planladığınız analizi bize iletin; hesabı yapar, başvuru formuna doğrudan yapıştırabileceğiniz gerekçe paragrafıyla (test, etki büyüklüğü kaynağı, α, güç, hesaplanan n ve kayıp payı) teslim ederiz.
Pilot çalışmam yok, etki büyüklüğünü nereden bulacağım?
Önce benzer ölçekleri/karşılaştırmaları kullanan yayınlara bakılır; makalelerdeki ortalama ve standart sapmalardan etki büyüklüğü hesaplanabilir. Hiç kaynak yoksa Cohen'in orta etki ölçütü, gerekçesi yazılarak kullanılır — kurullar bu yaklaşımı kabul eder.
G*Power'ı kendim kullanabilir miyim?
Evet, ücretsiz ve yaygın bir araçtır. Zorluk genellikle programda değil doğru test ailesini, kuyruk sayısını ve etki büyüklüğü tipini seçmektedir — yanlış seçim ciddi farklı sonuç verir. Emin değilseniz değerlerinizi gönderin, hesabı kontrol edelim.
Evren belliyse (ör. bir hastanedeki hemşireler) hesap değişir mi?
Evet. Sınırlı evrenlerde sonlu evren düzeltmesi uygulanır ve gereken örneklem küçülür. Kesitsel prevalans çalışmalarında ise güç analizi yerine oran tahminine dayalı formüller (evren, beklenen oran, hata payı) kullanılır — tasarımınıza uygun olanı belirleriz.
Hesaplanan sayıya ulaşamazsam çalışma çöp mü olur?
Hayır, ama sınırlılık olarak raporlanmalıdır. Ayrıca daha büyük etki varsayımıyla gücün yeniden hesaplanması veya analiz planının sadeleştirilmesi gibi savunulabilir yollar vardır — durumunuza göre en dürüst çerçeveyi birlikte kurarız.
Örneklem hesabınızı bize bırakın
Çalışma tasarımınızı gönderin; hesap + etik kurul gerekçe metnini hazır teslim edelim.
Son güncelleme: 8 Temmuz 2026