Tezinizdeki en görünür “kanıt vitrini” Bulgular bölümüdür. İyi bir bulgular bölümü; verinin gücünü abartmadan, sınırlılıkları saklamadan, bir hikâyenin düğümlerini çözerek okura “Bu araştırma neyi, hangi sınırlar içinde gösteriyor?” sorusunun net yanıtını verir. Kötü bir bulgular bölümü ise ya gereksiz ayrıntılara gömülür ya da rakamlarla doldurulmuş ama yorumsuz bir tablo yığınına dönüşür.
Bu kapsamlı rehber, yüksek lisans tezi tamamlama sürecinde Bulguların Sunumunu uçtan uca tasarlamanız için hazırlanmıştır. Gelişme kısmında; araştırma sorularına hizalanmış akış, nicel–nitel–karma yöntem bağlamında sunum stratejileri, istatistiksel raporlama kalıpları (p-değeri + etki büyüklüğü + güven aralığı üçlüsü), grafik–tablo seçimi, çoklu karşılaştırma ve sağlamlık (robustluk) kontrolleri, alt grup/etkileşim analizleri, nitel temaların örnek alıntılarla sunulması, erişilebilirlik ve tekrar üretilebilirlik (reproducibility) protokolleri, “negatif” (anlamsız) bulguların bilimsel şekilde sunulması, tartışmaya köprü kurma teknikleri ve sık hatalar yer alıyor. Her alt başlıkta uygulanabilir kontrol listeleri, kısa şablon cümleler, vaka analizleri ve örnek paragraf kalıpları bulacaksınız.
1) Bulgular Bölümünün Misyonu: “Neyi, Ne Kadar Güçlü Gösteriyoruz?”
-
Amaç: Kanıtın yönünü ve gücünü göstermektir; yorum ve anlamlandırma Tartışma’da derinleştirilir.
-
İlke: Her alt bölüm tek bir araştırma sorusu/hipotez etrafında toplanır; birim–düzey–zaman penceresi açıkça belirtilir.
-
Kazanım: Okur, birkaç sayfada çalışmanın “çekirdek sonucu”nu şaibesiz görür.
2) Okuma Akışı: S1–S3 ↔ B1–B3 Ayna Kurgusu
Giriş’te ilan ettiğiniz S1–S3 araştırma sorularının her biri, Bulgular bölümünde B1–B3 başlıklarıyla aynenkarşılanmalıdır.
-
Şablon: “B1. S1’in Sonuçları”, “B2. S2’nin Sonuçları”…
-
Kontrol: İçindekiler tablosunu okuyan biri, soruların tek tek yanıtlandığını ve “sonuçlara köprü” kurulduğunu hemen görmeli.
3) Nicel Bulguların Sıralanışı: Betimsel → Varsayımlar → Ana Test → Ek Kontroller
-
Betimsel istatistikler: Ortalama, SS, medyan, IQR, frekans.
-
Varsayımlar: Normallik, homojenlik, bağımsızlık; ihlal varsa robust alternatif.
-
Ana analiz: t/ANOVA/regresyon/SEM vb.
-
Ek kontroller: Duyarlılık analizleri, alternatif model, aykırı değer etkisi.
Şablon: “Önce betimsel tablolar (Tablo 2). Varsayımlar sağlandı (Ek Şekil A1). Ana analizde X’in Y üzerindeki etkisi β=.28, p=.004, %95 GA [.10, .47]. Robust kontrol sonuçları yönü değiştirmedi.”
4) Nitel Bulguların Sıralanışı: Tema → Temsilî Alıntı → Durum
-
Tema adı (kısa, eylem odaklı),
-
Temsilî alıntı(lar) (etiket: K1, K7; yaş/cinsiyet gibi kimliği ifşa etmeyen meta),
-
Durum/koşul (hangi bağlamda ortaya çıktığı),
-
Negatif örnek (temayı zayıflatan karşı örnek).
Şablon: “Tema 2: ‘Geri bildirimin hızla görülmesi motivasyonu artırıyor.’ [K7: ‘Anında yanıt aldığımda devam etmek istiyorum…’] Bu tema, özellikle sınav haftalarına yakın günlerde güçlenmektedir; ancak K3 geciken geri bildirimde motivasyonunun düştüğünü belirtmiştir.”
5) Karma Yöntemde Entegrasyon: “Bir Kanıt, İki Pencere”
-
Yakınsayan paralel tasarım: Nicel sonuç tablolarıyla eşzamanlı nitel temalar yan yana sunulur.
-
Açıklayıcı sıralı: Önce nitel keşif → nicel test; bulgular bölümü bu sırayı izler.
Köprü cümlesi: “Nicel bulgu (β=.28) ile nitel temadaki ‘anında geri bildirim’ motifi tutarlı görünmektedir.”
6) İstatistik Raporlama Standardı: P + Etki Büyüklüğü + Güven Aralığı
-
Kısa kalıp (t-testi): “t(118)=4.02, p<.001, d=0.73, %95 GA [0.38, 1.07]”.
-
Regresyon: “β=.28, SE=.09, p=.004, %95 GA [.10, .47]; Adj.R²=.36.”
-
Lojistik: “OR=1.45, %95 GA [1.10, 1.92]; temel olasılık %20→%27 (+7 puan).”
Kontrol: Tek başına p sunmak yasak; etki ve belirsizlik görünür olacak.
7) Etki Büyüklüğünü “Pratik”le Bağlamak
-
Eğitim: d=0.40’ın ders bazında karşılığı nedir? (ör. 12 haftada +%8 başarı)
-
Sağlık: NNT (Tedavi için Gerekli Sayı) veya minimal klinik anlamlı değişim eşiği.
-
Mühendislik: Performans–maliyet–risk üçgeninde yüzde iyileşmenin operasyonel karşılığı.
Şablon: “Etki orta büyüklükte (d=0.62). Bu, 100 öğrencilik bir okulda, 12 haftada ortalama puanın 6,3’tan 7,1’e çıkmasına karşılık gelmektedir.”
8) “Negatif/Anlamsız” Sonuçların Sunumu
Anlamsız sonuç bilimsel değere sahiptir.
-
Dil: “H₀ reddedilemedi” – “etki yok” demek değildir.
-
Eşdeğerlik/Non-inferiority: Gerçek “fark yok” iddiası için TOST vb. uygun.
-
Yorum: Güç analizi, GA genişliği, bağlamsal eşiğe göre pratik anlamlılık.
Şablon: “p=.08; etki tahmini küçük (d=0.18) ve %95 GA [−0.04, 0.40]. TOST’ta |Δ|<0.20 sınırında eşdeğerlik sağlanmadı; daha geniş örneklem önerilir.”
9) Çoklu Karşılaştırma ve Yanlış Keşif Oranı
Birden çok hipotez/testte Tip I hata birikir.
-
Düzeltme: Bonferroni (katı), Holm (dengeli), Benjamini–Hochberg (FDR).
-
Etiketleme: “Ön kayıtlı ana analiz” vs “keşifsel” ayrımı.
Şablon: “12 testte BH-FDR uygulandı; 4 bulgu FDR<.10 eşiğini geçti (Tablo 4).”
10) Robustluk ve Duyarlılık Analizleri: Güven İnşası
-
Aykırı değer etkisi: Winsorize/çıkarma sonrası yeniden analiz.
-
Alternatif model: Welch ANOVA; HC3 sağlam SH; farklı link fonksiyonu.
-
Bootstrap: 2000 tekrar ile %95 GA.
Şablon: “Aykırı çıkarıldığında β=.28→.26; yön ve anlamlılık korunuyor.”
11) Alt Grup, Moderasyon ve Mediasyon
-
Moderasyon: “Etkisi kimin/neyin için farklı?” Basit eğimler grafiği.
-
Mediasyon: Mekanizmanın nasıl işlediği (X→M→Y).
-
Uyarı: Ana etki “yok” iken etkileşim olabilir; raporlamayı açık yapın.
Şablon: “X×Z etkileşimi anlamlı (β=−0.28, p=.012). Etki, düşük Z’de güçlü, yüksek Z’de zayıf (Şekil 5).”
12) Grafik–Tablo Seçimi: “Bir Mesaj = Bir Görsel”
-
Sütun/çubuk: Kategori karşılaştırma.
-
Çizgi: Zaman içi değişim.
-
Dağılım: İlişki; gerekirse regresyon çizgisi.
-
Kutu grafiği: Dağılım ve uç değerler.
-
Forest plot: Etki büyüklükleri ve GA’ların çoklu özeti.
Kural: Tek bir grafikte tek odak mesaj; eksen ve birimler zorunlu.
13) Tablo ve Şekil Başlık–Alt Not Standartı
-
Başlık: “Tablo 3. Deney ve kontrol gruplarında 12 haftalık başarı farkları”
-
Alt not: “Hata çubukları %95 GA’dır; veriler ölçek 1–5; N=62.”
-
Kaynak/üretim: “Araştırmacı tarafından üretilmiştir” veya izin/lisans bilgisi.
14) Sunumun Okunabilirliği: Tipografi ve Renk
-
Punto: Tez metninde 11–12; tablo/grafikte en az 9–10.
-
Renk paleti: Renk körlüğü uyumlu (mavi–turuncu, mor–yeşil); kontrast ≥4.5:1.
-
Tutarlılık: Tüm şekillerde aynı yazı tipi, aynı renk mantığı.
15) Performans ve Kalibrasyon (Özellikle Lojistik/Sınıflandırma)
-
Metrikler: ROC-AUC, PR-AUC, F1, hassasiyet/duyarlılık, kalibrasyon eğrisi, HL testi.
-
Eşik analizi: Uygulama maliyeti–faydasına göre optimum eşik.
Şablon: “AUC=.82; kalibrasyon iyi (HL p=.41); recall öncelikli eşiğe göre hassasiyet .74, duyarlılık .81.”
16) Nitel Veride Alıntı Kullanımı ve Etik
-
Temsil edicilik: Uç örnek yerine “temsilî”/“karşı örnek” dengesi.
-
Mahremiyet: Kimlik maskeleme; bağlamı ifşa etmeyen betimleme.
-
Çeviri: Orijinal dil + çeviri (varsa) ve çeviri notu.
17) Veri Temizleme ve Akış Diyagramı
-
Dahil–hariç akışı: Uygunluk kriterleri, kayıp veriler.
-
Kayıp veri mekanizması: MCAR/MAR/MNAR; imputasyon notları.
Şablon: “%6 eksik; Little’s MCAR p=.18; çoklu imputasyon (m=20). Akış Şekil A2’de.”
18) Erişilebilirlik ve Tekrar Üretilebilirlik
-
Ekler: Kod parçaları, değişken sözlüğü, analiz planı.
-
Depo: OSF/Git’te anonimleştirilmiş veri/kod (mümkünse).
-
Versiyonlama: Sürüm ve paket listesi (requirements.txt, sessionInfo()).
Not: Paylaşım kısıtlıysa kontrollü erişim şeması belirtilmeli.
19) Bölümler Arası Köprü: Bulgular → Tartışma
-
Köprü paragrafı: Her ana bulgunun hemen sonunda neye işaret ettiği tek cümleyle, literatüre referans vermeden; ayrıntı Tartışma’ya.
Şablon: “Gözlenen orta büyüklükteki artış, müdahalenin yalnızca kısa dönemli motivasyon boyutunda etkili olabileceğine işaret etmektedir; bu nokta Tartışma’da ayrıntılandırılacaktır.”
20) Sık Yapılan Hatalar (Ve Düzeltmeleri)
-
Hata: p-değerine tapınma. → Düzeltme: Etki büyüklüğü + GA zorunlu.
-
Hata: Aynı veriyi hem metin hem tabloda aynen tekrarlamak. → Düzeltme: Metinde yalnız yorum ve kilit sayı; ayrıntı tabloda.
-
Hata: Negatif bulguları gizlemek. → Düzeltme: Bilimsel şeffaflık ve olası açıklamalar.
-
Hata: Figür/tabloda eksensiz, birimsiz raporlama. → Düzeltme: Etiket, birim, kaynak.
21) Örnek Nicel Paragraf Kalıbı
“Deney grubu (M=18.4, SS=2.1) kontrol grubundan (M=16.6, SS=2.4) yüksektir; t(118)=4.02, p<.001, d=0.73, %95 GA [0.38, 1.07]. Varsayım ihlali riskine karşı Welch testi uygulandığında sonuç yön değiştirmemiştir (t(109.3)=3.88, p<.001). Aykırı değer çıkarıldığında d=0.69 olarak kalmıştır; etki pratikte anlamlı kabul edilebilir.”
22) Örnek Nitel Paragraf Kalıbı
“Katılımcılar, geri bildirimin hızını başarılarının ana belirleyeni olarak betimlemiştir. Bir katılımcı, ‘Anında yanıt aldığımda devam etmek istiyorum; gecikince bıraktım’ (K7) ifadesiyle bu durumu somutlaştırmıştır. Bununla birlikte, bazı katılımcılar, geri bildirimin kalitesi düşük olduğunda hızın etkisiz kaldığını belirtmiştir (K3). Bu ikili durum, ‘hız–kalite dengesi’ temasını güçlendirmektedir.”
23) Disiplinlere Göre Mini Vaka Analizleri
Sosyal Bilimler (Ayşe)
Ayşe, 500 öğrenci verisini önce betimsel (Tablo 2) sonra ANCOVA ile sundu; FDR düzeltmesi sonrası 3 ana etki kaldı. Nitel odakta üç tema belirledi ve her tema için iki temsilî alıntı verdi. Jüri, bulguların “soruya hizalı” ve şeffaf oluşunu övdü.
Mühendislik (Berk)
Berk, model performansını yalnızca “accuracy” ile raporluyordu. Bulgular bölümünü ROC-AUC, PR-AUC, F1 ile yeniden kurguladı; eşik analizi ve ablation tablosu ekledi. Sonuçlar çok daha ikna edici hâle geldi.
Sağlık (Ece)
Ece, tedavinin standarttan geri kalmadığını göstermek istiyordu. Klasik test yerine non-inferiority (TOST) uyguladı; eşik Δ=−0.15’te iki tek taraflı test de anlamlı çıktı. Klinik komite, bulguları politika notuna dönüştürdü.
24) Hızlı Kontrol Listesi – “Bulgular Hazır mı?”
Yapı
-
S1–S3 ↔ B1–B3 ayna kurgusu.
-
Nicel: Betimsel → varsayım → ana test → robustluk.
-
Nitel: Tema → alıntı → karşı örnek → bağlam.
İstatistik -
p + etki büyüklüğü + %95 GA birlikte.
-
Çoklu testlerde düzeltme/etiketleme.
-
Alt grup/etkileşim net ve görselle.
Görseller -
Bir mesaj = bir görsel; eksen/birim/alt not tamam.
-
Renk körlüğü uyumlu, tutarlı tipografi.
Şeffaflık -
Negatif bulgular ve sınırlılıklar saklanmadı.
-
Veri akış diyagramı ve eksik veri notu.
-
(Mümkünse) kod/veri erişim bilgisi.
Sonuç
Bulguların Sunumu, tezin kanıt mimarisini görünür kılar: araştırma sorularına hizalı bir düzen, standarda uygun istatistik raporlama, hikâyeyi boğmadan seçilmiş tablo–şekiller, sağlamlık kontrolleri ve şeffaflık ilkesi. Nicel bulgularınızın gücü etki büyüklüğü ve güven aralıkları ile; nitel bulgularınızın gücü temsilî alıntılar ve negatif örneklerle pekişir. Karma çalışmalarda entegrasyon cümleleri, okurun iki kanıt penceresini aynı manzarada görmesini sağlar.