2011’de yayımlanan ve sosyal psikoloji alanındaki en çok atıf alan bulgulardan birini çürüten Stapel davası, bilim dünyasını sarstı. Ama asıl sismik etki 2015’te geldi: Science dergisinde yayımlanan büyük ölçekli çoğaltma girişimi, psikolojideki 100 çalışmadan yalnızca 36-39’unun istatistiksel olarak çoğaltılabildiğini gösterdi. “Tekrar krizi” terimi o günden bu yana hem bir metodolojik sorun hem de bir güven krizi olarak tartışılıyor.
\n\n
Psikoloji: Kriz En Sert Nerede Hissedildi?
\n
Open Science Collaboration’ın 2015 çalışması, etki büyüklüklerinin ortalama yarıya düştüğünü ortaya koydu. Ego tükenmesi (ego depletion), güç pozunun özgüven artırıcı etkisi ve bazı sosyal hazırlama (priming) çalışmaları çoğaltılamadı. 2018’de yapılan 28 laboratuvarlı ego tükenmesi meta-analizi sıfır etkiye yakın sonuç verdi. Öte yandan klinik psikoloji müdahaleleri çok daha sağlam çıktı; bilişsel davranışçı terapi protokolleri tekrar testlerinden geçti.
\n\n
Kanser Araştırmaları: Yüzde Yirmi Altı
\n
Bayer HealthCare 2011’de, iç çoğaltma girişimlerinde öncü kanser bulgularının yalnızca %20-25’inin doğrulandığını raporladı. Amgen aynı yıl 53 “temel” kanser makalesinden 6’sını çoğaltabildiğini açıkladı. Bu rakamlar ilaç geliştirme sürecinin neden bu kadar pahalı ve başarısız kaldığına dair önemli ipuçları taşıyor. Sorun büyük oranda küçük örneklemler, hayvan modelleri ile insan biyolojisi arasındaki uçurum ve seçici yayın pratiğiyle bağlantılı.
\n\n
Ekonomi: Görece Daha Sağlam, Ama Şartlı
\n
2016’da yayımlanan ve Science ile Nature Economics’teki 18 ekonomi çalışmasını sınayan bir girişim, %61 çoğaltma oranı bildirdi; psikolojiye kıyasla iyi görünüyor. Ancak daha ince bir ayrım var: etki yönleri genellikle doğrulanıyor, büyüklükleri ise belirgin biçimde küçülüyor. Asgari ücretin istihdam üzerine etkileri gibi tartışmalı alanlarda çoğaltma sonuçları siyasi tercihlerle de çakışınca tartışma katmanlı bir hal alıyor.
\n\n
Sosyoloji ve Siyaset Bilimi: Veri Paylaşımı Sorunu
\n
2018’de yapılan 28 makalelik sosyal bilimler çoğaltma projesi, %62 oranında doğrulama bildirdi. Ama bu oran yanıltıcı olabilir: çoğaltmaya çalışılan çalışmaların seçimi, veri paylaşımına istekli araştırmacılarla sınırlıydı; veri paylaşmayan çalışmalar zaten teste dahil edilemedi. Seçim yanlılığı burada çoğaltma yanlılığından daha büyük bir sorun.
\n\n
Nörobilim: İstatistik Gücü Tartışması
\n
Katherine Button ve ekibinin 2013 tarihli meta-analizi, nörobilim çalışmalarının medyan istatistik gücünün 0.08-0.31 arasında olduğunu, ideal olan 0.80’in çok altında kaldığını hesapladı. Küçük örneklemli fMRI çalışmaları, aktivasyon haritalarındaki hata payı ve çoklu karşılaştırma düzeltmelerinin zaman zaman ihmal edilmesi bu alanı özellikle kırılgan yapıyor.
\n\n
Türk Araştırmacılar İçin Çıkarımlar
\n
- \n
- Örneklem büyüklüğünüzü a priori güç analizi ile belirleyin (G*Power gibi araçlar ücretsiz).
- Çalışmayı başlamadan önce ClinicalTrials.gov, OSF veya AsPredicted’a kaydedin; ön kayıt yayın yanlılığını engeller.
- Ham veri ve analiz kodunu makaleyle birlikte yayımlayın; bu hem etki faktörü hem çoğaltılabilirlik açısından avantaj sağlıyor.
- p-değeri eşiğini tek ölçüt olarak kullanmaktan kaçının; etki büyüklüğü ve güven aralığını raporlayın.
\n
\n
\n
\n
\n\n
Kriz mi, Yöntemin Olgunlaşması mı?
\n
Bazı metodologlar “tekrar krizi” yerine “metodolojik devrim” terimini öneriyor. Krizin farkında olmak, önyayın kültürü, açık veri normları ve kayıtlı raporlar gibi pratiklerin yaygınlaşmasını hızlandırdı. Türkiye’de bu tartışma henüz metodoloji derslerinin dışına pek çıkamadı. Oysa araştırma ekosisteminin kalitesi, bu soruları kendi bağlamında sormaya başlamakla gelişebilir.