Hakemler Makalede Neye Bakar? İstatistiksel Açıdan Yayınlanma Şansını Arttırmanın 11 Anahtarı

İyi bir bilimsel çalışma hazırladın ama içinden bir ses hâlâ “Acaba hakemler beğenecek mi?” diyor olabilir. Hele bir de işin içinde istatistik varsa... Haklısın, istatistiksel açıdan sağlam olmak, bir makalenin kabul edilmesi için hayati bir şart. Peki hakemler özellikle nelere dikkat ediyor? İşte istatistik hakemlerinin ellerindeki kontrol listesi ve senin işini kolaylaştıracak öneriler!

1. Araştırma Tasarımın Sağlam mı?

• Hipotezler açık ve test edilebilir mi?

• Örnekleme yöntemin uygun mu (rastgele, sistematik, tabakalı gibi)?

• Örneklem büyüklüğü yeterli mi? Güç analizi yapıldı mı?

İyi bir başlangıç, doğru sorularla yapılır. Araştırma tasarımın, istatistiksel analizlerin temelini oluşturur.

2. Değişkenleri Doğru Tanımladın mı?

• Değişkenlerin tanımı net mi?

• Ölçek türleri doğru belirlenmiş mi (nominal, ordinal, aralık, oran)?

• Bağımlı ve bağımsız değişkenler açıkça ayrılmış mı?

Unutma, karışık değişken tanımları analizin de yorumun da belini büker.

3. Doğru İstatistiksel Testi Seçtin mi?

• Testler araştırma sorusuna ve değişken tipine uygun mu?

• Normallik, varyans homojenliği gibi varsayımlar kontrol edilmiş mi?

Yanlış testler, doğru sonuçları bile gölgede bırakır. Varsayımları atlama!

4. Verileri Temizledin mi?

• Eksik veriler nasıl ele alındı?

• Uç değerler kontrol edildi mi?

• Gerekli dönüşümler yapıldı mı?

İstatistik sadece sayı işi değil, temizlik işidir de! Kirli veri, doğru yorumu bozar.

5. Sonuçları Şeffaf Bir Şekilde Raporladın mı?

• Test istatistikleri (t, F, χ², vb.) açıkça verilmiş mi?

• p-değerleri, etki büyüklükleri ve güven aralıkları yer alıyor mu?

Yalnızca p<0.05 demek yetmez. Hakem, “Ne kadar anlamlı?” sorusunun cevabını da ister.

6. Grafikler ve Tablolar Anlaşılır mı?

• Veriyi doğru ve dürüst yansıtıyor mu?

• Başlıklar, eksen etiketleri, açıklamalar eksiksiz mi?

Göze hitap eden, ama veriyle dans etmeyen grafikler her zaman kazandırır.

7. Çoklu Karşılaştırmalar İçin Düzeltme Yaptın mı?

• Bonferroni, Tukey gibi düzeltmeler uygulanmış mı?

• Tip I hata riski kontrol altında mı?

Çok test, çok tuzak demektir. Hakem bu tuzaklara düşmeni istemez.

8. Gelişmiş Yöntemleri Doğru Kullandın mı?

• Regresyon, faktör analizi gibi teknikler yerinde mi?

• Model varsayımları test edilmiş mi?

• AIC/BIC gibi model seçme kriterleri uygulanmış mı?

İleri teknikler göz boyamaz, doğru uygulanırsa parlar. Aksi hâlde ters teper.

9. Yorumların Mantıklı mı?

• Sadece istatistiksel değil, pratik anlamlılığa da dikkat ettin mi?

• Nedensellik iddiaların verilere dayalı mı?

• Sınırlamaları dürüstçe tartıştın mı?

İyi araştırmacı, ne bildiğini kadar ne bilmediğini de söyler. Hakem bunu takdir eder.

10. Analizlerin Tekrarlanabilir mi?

• Veri ve analiz kodları erişilebilir mi?

• Yaptığın analizler adım adım tanımlanmış mı?

Bilimde güven, şeffaflıktan doğar. “Tekrar yapılabilir” olmak seni öne çıkarır.

11. Etik Açıdan Temiz misin?

• p-hacking gibi hileler görülüyor mu?

• Sadece anlamlı sonuçları mı raporladın?

Hakem, bilimsel duruşunu da değerlendirir. Şeffaf ve dürüst olmak her zaman kazandırır.

Sonuç: Hakemlerin Bakış Açısını Bil, Makaleni Güçlendir

İstatistiksel sağlamlık, bilimsel kalitenin bel kemiğidir. Yukarıdaki listeyi bir kontrol aracı gibi düşün. Her adımı gözden geçirdiğinde, sadece hakemleri değil, bilimin kendisini de ikna etmiş olursun.

Unutma, hakemlik bir engel değil, kalite filtresidir. Sen yeter ki hazırlığını sağlam yap, istatistik senin yanında olacaktır!