Örneklem Büyüklüğü Nasıl Hesaplanır? G*Power Rehberi (2026)

Bir bilimsel araştırmanın planlama aşamasındaki en kritik adım, örneklem büyüklüğünün (sample size calculation) doğru şekilde belirlenmesidir. Yetersiz örneklem ile yapılan çalışmalar istatistiksel olarak anlamlı sonuç üretmeyebilir (Tip-II hata), aşırı büyük örneklemler ise hem etik hem de kaynak kullanımı açısından verimsizdir.

Bu nedenle modern araştırmalarda power analysis (güç analizi) standart bir yöntem haline gelmiştir. En yaygın kullanılan ücretsiz yazılım ise G*Power programıdır.

Güç Analizinin Temel Bileşenleri

G*Power ile örneklem hesabı yapmadan önce dört temel istatistiksel kavramın doğru anlaşılması gerekir:

1. Tip-I Hata (α - Alpha)

Genellikle 0.05 olarak kabul edilir. Gerçekte fark yokken “varmış gibi” sonuç bulma olasılığıdır (yanlış pozitiflik).

2. Güç (Power = 1-β)

Genellikle 0.80 veya 0.90 olarak hedeflenir. Gerçekte var olan bir farkı istatistiksel olarak tespit edebilme olasılığıdır.

3. Etki Büyüklüğü (Effect Size)

Gruplar arasındaki farkın veya ilişkinin pratik ve klinik büyüklüğünü ifade eder. Literatür verileri veya pilot çalışmalar kullanılarak hesaplanır. Sabit bir değer değildir ve çalışmaya özgüdür.

4. Hipotez Yönü

• Two-tailed (çift yönlü): Standart yaklaşımdır

• One-tailed (tek yönlü): Yalnızca yönü önceden kesin olarak bilinen hipotezlerde tercih edilir

G*Power ile Örneklem Hesaplama (Adım Adım)

Senaryo: İki Bağımsız Grup Karşılaştırması (Independent Samples t-test)

İki farklı tedavi yönteminin hasta iyileşme süresi üzerindeki etkisini karşılaştırdığımızı varsayalım.

1. Test Ailesini Seçin

Test family: t tests

2. Test Türünü Belirleyin

Statistical test:
Means: Difference between two independent means (two groups)

3. Analiz Tipi

Type of power analysis:
A priori (required sample size)

4. Parametreleri Girin

• Tail(s): Two

• Effect size (d): Literatür veya pilot verilerden hesaplanmalıdır

• α err prob: 0.05

• Power (1-β): 0.80 veya 0.90

• Allocation ratio (N2/N1): 1 (eşit grup tasarımı için)

5. Hesaplama

Calculate butonuna basıldığında program gerekli minimum örneklem büyüklüğünü verir.

Sonuçların Yorumlanması

G*Power çıktısında en kritik değer:

• Total sample size: Gerekli minimum toplam örneklem

• Actual power: Elde edilen gerçek güç değeri

Örnek çıktı:

• Toplam örneklem: 128

• Grup başına: 64 kişi

Drop-out (Kayıp) Oranı

Klinik ve saha çalışmalarında veri kaybı sık görülebilir. Bu nedenle:

• %10–%20 arasında drop-out oranı eklemek standart bir yaklaşımdır

• Uzun süreli çalışmalarda bu oran daha da artırılabilir

Örnek:

G*Power sonucu 100 kişi ise, çalışmaya yaklaşık 110–120 kişi dahil edilmelidir.

Kritik Not (Jüri Perspektifi)

Tez savunmalarında sadece “G*Power kullandım” demek yeterli değildir. Jüriler özellikle şu noktaları sorgular:

• Etki büyüklüğü nasıl belirlendi?

• Literatürde hangi çalışmalar referans alındı?

• Power neden 0.80 veya 0.90 seçildi?

• Drop-out oranı hangi gerekçeye dayandırıldı?

Sonuç

Doğru örneklem büyüklüğü hesaplaması, bir araştırmanın bilimsel geçerliliğini doğrudan etkiler. G*Power gibi araçlar bu süreci kolaylaştırsa da en önemli unsur, istatistiksel parametrelerin bilimsel gerekçelerle doğru şekilde belirlenmesidir.