full text paper

1. USAK’21, 18-19 Eylül 2021

2. USAK’21, 18-19 Eylül 2021
Sağlık Hizmeti Tüketicilerinin Sanal Ortamdaki İletişim
Butonlarına Yönelik Algı ve Tutum Ölçeği Geliştirme ve
AMOS ve LISREL Programları ile Ölçeğin Test Edilmesi
Developing a Scale of Perception and Attitude towards the
Communication Buttons of Health Care Consumers in the
Virtual Environment and Testing the Scale with AMOS and
LISREL Programs
Ayşegül TURAN*,1
(*
sorumlu yazar )
*
aysegul.turan@ahievran.edu.tr, ORCID: 0000-0002-0451-8611
1
Sağlık Bilimleri Fakültesi/Hemşirelik Bölümü/ Hemşirelikte Yönetim ABD, Kırşehir Ahi Evran Üniversitesi,
Kırşehir, Türkiye
Not: ‘Sanal Ortamda Sağlık Hizmetleri Pazarlaması ve İletişim Butonları: Ahi Evran Üniversitesi Eğitim ve
Araştırma Hastanesinde Bir Uygulama’ adlı doktora tezinden türetilmiştir.
Türkçe Özet Sanal ortamdaki iletişim butonları, bunları oluşturan özel ve tüzel kişiler için
önemli amaçlara hizmet etmektedir. Bu butonları kullananlar ise konu ile ilgili düşünce, algı ve
tutumları neticesinde bu butonları tıklarken, nasıl bir sürece dahil olduklarını çoğu zaman
bilmemektedirler. Bu çalışmanın amacı sağlık hizmeti tüketicilerinin sağlıkla ilgili sanal
ortamdaki iletişim butonlarına yönelik algı ve tutumlarını ölçebilecek ölçme aracı
geliştirmektir. Araştırmanın örneklemi Kırşehir Ahi Evran Üniversitesi Eğitim ve Araştırma
Hastanesine müracaat eden hastalardır. Çalışmanın ilk aşamasında ölçek maddeleri
oluşturulmuş ve 140 kişilik bir grupla deneme çalışması yapılmıştır. Gerekli düzeltmeler
yapıldıktan sonra ana anket formu 1000 kişilik örnekleme uygulanmıştır. Geçerli olan 986 form
SPSS programına yüklenmiştir. Ölçeğin iç tutarlık güvenilirliği için Cronbach Alpha katsayısı
kullanılmış olup α= 0,973 bulunmuştur. Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) ve Bartlett analizleri
yapılarak ölçeğin faktör analizine uygun olduğu tespit edilmiştir. Ölçeğin yapı geçerliğini
sağlamak amacıyla yapılan açıklayıcı faktör analizi sonucunda öz değeri 1’den büyük 5 faktör
elde edilmiş olup, toplam varyansın %94,551’ini açıklamaktadır. Maddelere ilişkin ayırt
edicilik güçleri, madde toplam korelasyonu metodu yoluyla hesaplanmıştır. Ölçeğin madde
toplam korelasyon kat sayılarının 0,70’in üstünde olduğu tespit edilmiştir. Açıklayıcı Faktör
Analizi sonrasında verilerin oluşturulan yapıyla uyumunu test etmek amacıyla doğrulayıcı
faktör analizi uygulanmıştır. Doğrulayıcı Faktör Analizi sonucunda geçerli uyum iyiliği
değerlerine ulaşılarak sağlık hizmeti tüketicilerinin sağlıkla ilgili sanal ortamdaki iletişim

3. USAK’21, 18-19 Eylül 2021
butonlarına yönelik algı ve tutumları ölçeğinin geçerli ve güvenilir bir ölçek olduğu
desteklenmiştir.
Anahtar Kelimeler: Sağlık hizmetleri, sanal ortam, ölçek geliştirme
İngilizce Özet Communication buttons in the virtual environment serve important purposes for
the natural and legal persons who create them. Those who use these buttons, on the other hand,
usually do not know what kind of process they are involved in when clicking these buttons as
a result of their thoughts, perceptions and attitudes about the subject. The aim of this study is
to develop a measurement tool that can measure the perceptions and attitudes of health care
consumers towards communication buttons in the virtual environment about health. The sample
of the study is the patients who applied to Kırşehir Ahi Evran University Training and Research
Hospital. In the first stage of the study, scale items were created and a trial study was conducted
with a group of one hundred and forty people. After the necessary corrections were made, the
main questionnaire form was applied to a sample of one thousand people. Nine hundred and
eighty-six valid forms were loaded into the SPSS program. The Cronbach Alpha coefficient
was used for the internal consistency reliability of the scale and α= 0.973. Kaiser-Meyer-Olkin
(KMO) and Bartlett analyzes were performed and it was determined that the scale was suitable
for factor analysis. As a result of the exploratory factor analysis performed to ensure the
construct validity of the scale, 5 factors with an eigenvalue greater than 1 were obtained,
explaining 94.551% of the total variance. Discrimination powers for the items were calculated
using the item-total correlation method. It was determined that the item-total correlation
coefficients of the scale were over 0.70. After the Explanatory Factor Analysis, confirmatory
factor analysis was applied to test the compatibility of the data with the structure created. As a
result of the Confirmatory Factor Analysis, valid goodness-of-fit values were reached and it
was supported that the scale of perceptions and attitudes of health care consumers towards
communication buttons in the virtual environment is a valid and reliable scale.
Keywords: Healthcare services, virtual environment, scale development
I. GİRİŞ
Günümüz sağlık hizmeti tüketicilerinin sağlık hizmetlerine bakış açısı ve beklentileri gün

4. USAK’21, 18-19 Eylül 2021
geçtikçe değişmektedir. Teşhis ve tedavileri rahiplerin yaptığı sağlık 1.0, penisilinin
keşfedildiği sağlık 2.0 ve hastalıkların teşhisini kolaylaştıran bilgisayar teknolojilerinin
yaygınlaştığı (tomografi gibi) sağlık 3. 0 döneminden sonra günümüzde, teknolojik gelişmeler
ile birlikte çevrimiçi muayene ve tedaviler, uzaktan robotlarla yapılan ameliyatlar, akıllı telefon
türünden mobil uygulamalarla tansiyon, nabız, şeker, ateş ölçümleri takiplerinin yapıldığı
sağlık 4.0 dönemi yaşanmaktadır. Bu dönem sağlık hizmetlerinde arz ve talep şeklini ve
dengesini değiştirmektedir.
İnsanlar boş vakitlerinin büyük bir çoğunluğunu sanal ortamlarda geçirmektedir. Internet
World Stats 2021 verilerine göre İnternet kullanan kişi oranında Türkiye dünya ülkeleri
arasında sekizinci sırada yer almaktadır [1], (Tablo 1). İnternette geçirilen vakitte ise yedi saat
elli yedi dakika ile dünyada on ikinci sıradadır (Şekil 1), [2].
TABLO I
İNTERNET KULLANAN KİŞİ SAYISINDA DÜNYA SIRALAMASI
Sıra No Ülke Nüfus
İnternet Kullanan Kişi
Sayısı
Oran
(%)
1 Vietnam 68541344 68541344 100,00
2 ABD 331002651 313322868 94,66
3 Almanya 83783942 79127551 94,44
4 İngiltere 67886011 63544106 93,60
5 Japonya 126854745 118626672 93,51
6 Fransa 65273511 60421689 92,57
7 İtalya 60461826 54798299 90,63
8 Türkiye 84339067 69107183 81,94
9 Tayland 69799978 57000000 81,66
10 İran 83992949 67602731 80,49
11 Rusya 145934462 116353942 79,73
12 Filipinler 109581078 79000000 72,09
13 Brezilya 212392717 149057635 70,18
14 Meksika 132328035 88000000 66,50
15 Endonezya 273523615 171260000 62,61
16 Nijerya 206139589 126078999 61,16
17 Çin 1439062022 854000000 59,34
18 Bangladeş 164689383 94199000 57,20
19 Mısır 102334404 49231493 48,11

5. USAK’21, 18-19 Eylül 2021
20 Hindistan 1368737513 560000000 40,91
Kaynak: Internet World Stats, 2021.
Şekil 1: İnternette geçirilen günlük zamanda dünya sıralaması
İnsanlar eğlenme, alışveriş, sohbet, ders, muayene gibi birçok eylemi artık gerçek ortamdan
çok sanal ortamlarda gerçekleştirmektedir [3]. Bu nedenle sağlık hizmeti sunucuları bu
değişime ayak uydurarak tanıtım, iletişim gibi hizmet sunumuna yönelik faaliyetlerinde yeni
stratejiler belirlemelidirler. Varlıklarını devam ettirebilmeleri ve rekabet edebilmeleri bu
becerilerine bağlıdır.
Sağlık hizmetleri sunumunda tutundurma faaliyetlerinin sınırlı olması sanal ortamdaki iletişim
butonlarının (beğen/beğenme, takip et, tavsiye et, yorum yap, vs.) önemini artırmaktadır.
Hastalık ve tedavileri ile ilgili bazı temel bilgilere sahip sağlık hizmeti tüketicileri, sağlık
hizmeti sunucusu seçerken daha bilinçlidirler [4]. Tam rekabetçi bir ortamın oluşması için
pazarlama araştırmacılarının ve sağlık hizmeti tüketicilerinin bu konuya dikkatleri çekilmelidir.
Sanal ortamda yer alan iletişim butonlarının sağlık hizmeti tüketicilerinde ne gibi bir algı ve
tutum oluşturacağının bilinmesi hasta tercihinin tahmin edilmesinde önem taşımaktadır. Bu
nedenle sağlık hizmeti tüketicilerinin sağlıkla ilgili sanal ortamdaki iletişim butonlarına yönelik
algı ve tutumları ölçeğinin sunulması bu alanda yapılacak çalışmalara katkı sağlayacaktır. Bu
çalışma ilgili alandaki ölçek ihtiyacının giderilmesini ve ileride yapılacak olan araştırmaları
kolaylaştırmayı amaçlamaktadır.
I. YÖNTEM
Çalışmanın evrenini 01.04.2016 31.07.2016 tarihleri arasında Ahi Evran Üniversitesi Eğitim ve
Araştırma Hastanesi’ne başvuran hastalar (128912) oluşturmaktadır. % 3’lük güven aralığında

6. USAK’21, 18-19 Eylül 2021
881 kişilik bir örneklem sayısı belirlenmiş fakat ihtiyaten 1000 kişi olmasına karar verilmiştir
[5]. 986 anket formu geçerli bulunarak analize dahil edilmiştir. Örneklem yöntemi tesadüfi
örneklemedir. Örnekleme ait bilgilere Tablo 2’de yer verilmiştir.
TABLO II
ÇALIŞMA GRUBUNUN DEMOGRAFİK ÖZELLİKLERİ
Frekans %
Cinsiyet
Kadın 474 48,1
Erkek 512 51,9
Eğitim Durumu
İlköğretim 373 37,8
Lise 289 29,3
Üniversite 324 32,9
Yaş
18-25 93 9,4
26-35 389 39,5
36-45 360 36,5
46+ 144 14,6
Medeni Durum
Evli 616 62,5
Bekâr 370 37,5
Gelir Düzeyi
2001-3000 477 48,4
3001-4000 479 48,6
4001+ 30 3,0
Meslek
Ev Hanımı 230 23,3
İşçi 129 13,1
Emekli 281 28,5
Memur 289 29,3
Diğer 57 5,8
Toplam 986
Çalışmanın basamakları
Bu çalışmanın amacı Sağlık Hizmeti Tüketicileri (SHT)’nin sanal ortamdaki iletişim
butonlarına yönelik algı ve tutumları ölçeğini geliştirmektir. Bu amaçla literatür taraması

7. USAK’21, 18-19 Eylül 2021
sonucunda madde havuzu oluşturulmuştur. Dooley [6] yaptığı çalışmada sağlık hizmeti
tüketicilerinin Linkedin, Foursquare, Twitter, Facebook gibi sosyal medya platformlarında;
sağlıkla ilgili gruplara üye olup olmadıkları, yorum yapıp yapmadıkları, bu platformlarda hangi
tür konuları aradıkları ve güncelliği hakkındaki görüşlerini araştırmıştır. Bu çalışmadan
esinlenerek SHT’nin sanal ortamdaki iletişim butonlarına yönelik algı ve tutumları onların
tercihlerini etkiler mi, bu butonlara yönelik algı ve tutumlar demografik özelliklerine göre
farklılık gösterir mi sorularının cevabını bulmak üzere anket soruları hazırlanmıştır. Likert
ölçekli 34 soru öncelikle 140 kişiye uygulanmış, 4 soru çıkarıldıktan sonra tekrar 860 kişiye
uygulanmıştır. Geçerli olan 986 anket formu SPSS programına yüklenmiştir.
Veri dosyasının uygunluğunu test etmek amacı ile kayıp veriler, ters maddeler, normallik testi
ve faktör uygunluk testleri yapılmıştır. Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) ve Bartlett analizleri
yapılarak ölçeğin faktör analizine uygun olduğu tespit edilmiştir. Ölçeğin yapı geçerliğini
sağlamak amacıyla Açıklayıcı Faktör Analizi (AFA), yapısının geçerliğini desteklemek ve
verilerin oluşturulan yapı ile uyumunu ortaya koymak amacıyla Doğrulayıcı Faktör Analizi
(DFA) uygulanmıştır. DFA’nden sonra maddelerin ayırt edicilik düzeyleri madde toplam
korelasyonlarının hesaplanması ile tespit edilmiştir. Ölçeğin iç tutarlık güvenilirliği için
Cronbach Alpha katsayısı kullanılmıştır.
Bulgular
Toplanan veriler SPSS programına yüklendikten sonra ilk olarak normallik testleri
uygulanmıştır. Veri dosyasına ait her soru normal dağılım göstermekle birlikte her soruya ait
verilerin gösterimi yer alacağı için tüm soruların ortalamasının normal dağılım kriterlerine
ilişkin tablo ve şemaya aşağıda yer verilmiştir. Veri dosyasının normal dağılım göstermesi için
aşağıdaki kriterlerden en az üçünü sağlaması gereklidir.
1. Skewness (çarpıklık)- Kurtosis (basıklık) değeri -1,5 ile artı 1,5 arasında olmalıdır. Skewness
veya Kurtosis verisinin std. Error değerinin 2 katı, Skewness veya Kurtosis verisinin mutlak
değerinden büyük olmalıdır [7].
2. Varyasyon katsayısı (Standart sapma/ mean) 0,30'dan düşük olmalıdır [7]
3. Histogram [8].
4. Normal ve Detrend Plot grafikleri [8].
5. Kolmogorov Smirnov veya Shapiro Wilk değeri 0,05'den büyük olmalıdır [9].
Tablo 3 ve Şekil 2’ye göre 3. koşul haricinde tüm şartları sağladığı için veri dosyasının normal
dağılım gösterdiği söylenebilir.

8. USAK’21, 18-19 Eylül 2021
TABLO III
VERİ DOSYASINA AİT NORMAL DAĞILIM DEĞERLERİ
Madde
No
1. KOŞUL
2. KOŞUL 3. KOŞUL
Skewness Kurtosis
Skewness.
S. Error 2
katının
Skewness
mutlak
değerinden
büyük
olma
koşulu
Kurtosis.
S. Error 2
katının
Kurtosis
mutlak
değerinden
büyük
olma
koşulu
Varyasyon
katsayısının
0,30’dan
küçük olma
koşulu
Kolmogorov
Smirnov
veya
Shapiro
Wilk
değerinin
0,05’den
büyük olma
koşulu
Ortalama 0,12 -0,17 0,4>0,12 0,3>0,17 0,2<0,3 0,000
Şekil 2: Veri dosyasına ait normal dağılım grafikleri
KMO (0,918) ve Bartlett (x² = 71428,646, p = 0,000) test analizleri sonuçları, ölçeğin faktör
oluşturmaya uygun yapıda olduğunu göstermektedir. Ölçeğin yapı geçerliliği için AFA
uygulanmıştır. Varimax dik eksen döndürme tekniği kullanılan bu çalışmada öz değeri 1’den
büyük olan 5 faktörün, toplam varyansın %94,551’ini karşıladığı tespit edilmiştir.
AFA’nde İletişim faktörü 11, Güven 8, Hizmet Kalitesi 4, Tanınmışlık 4 ve Hasta Tercihi
faktörü 3 değişkenden oluşmaktadır (Tablo 4). Ölçeğin faktör yükleri, açıkladıkları varyans
oranı ve güvenilirlik (Cronbach Alpha) değerleri Tablo 4’de yer almaktadır. Altunışık, Coşkun
ve Bayraktaroğlu’na göre [10] Cronbach's Alpha değerinin 0,70 ve üstünde olması yeterlidir.

9. USAK’21, 18-19 Eylül 2021
TABLO IV
ÖLÇEĞE AİT AÇIKLAYICI FAKTÖR ANALİZİ
F.Yükleri Maddeler Faktörler
,897 S10.Sanal ortamda beğenilen veya takip edilen sayfaların ürün/hizmet üretiminde
tüketici fikrini sorması kullanıcıları memnun eder
Faktör 1:
İletişim
Cronbach’s
Alpha: 0,696
Özdeğer: 19,912
Varyans (%):
66,372
,893 S5.Kullanıcılar, sanal ortam takip ettikleri sağlık hizmeti sunucularının sayfalarında
çeşitli yorumlarda bulunurlar
,889 S12.Sağlık hizmeti sunucularının web üzerindeki sayfalarının beğenilmesi, daha fazla
kitlelere ulaşmada yardımcı bir etken değildir
,888 S7.Sanal ortamda herhangi bir hekim veya hastane sayfasında yapılan yorumlar, o
hizmet hakkında, kullanıcıların fikirlerini değiştirir
,884 S11. Sanal ortamda beğenilen veya takip edilen sayfaların mesajlar göndermesi
kullanıcıları mutlu eder.
,881 S6.Kullanıcılar, sanal ortamda takip ettikleri sağlık hizmeti sunucularının sayfalarındaki
çeşitli yorumları, yaşanmış tecrübeleri ortaya koyması açısından önemli bulurlar.
,874 S15. Sanal ortamda kullanıcıların birden karşılarına çıkan beğen, paylaş, yorum yap,
takip et linkleri onları rahatsız etmez
,865 S14. Sanal ortamda beğen, yorum yap, paylaş, takip et linkleri tıklandığında hizmet
hakkında bilgiler almak kullanıcıları memnun eder
,859 S13. Sanal ortamda herhangi bir sağlık hizmeti sucusunun sayfası beğenildiğinde,
hizmetleriyle ilgili yeniliklerden haberdar olmak kolaylaşır
,859 S9.Günümüzde, sanal ortamda sağlık hizmeti sunucularının sayfalarında yapılan
tavsiyeler, normal arkadaş sohbetlerindeki tavsiyelerin yerini almıştır
,856 S8. Sanal ortamda arkadaşların, sağlıkla ilgili belli sayfaları beğenmeye davet etmesi
rahatsız edici bir davranıştır
,853 S28. Sanal ortamda okunulan bilgiler daha günceldir Faktör2: Güven
Cronbach’s
Alpha: 0,797
Özdeğer: 3,563
Varyans
(%):11,876
,838 S33. Sanal ortamda bir hekim veya hastanenin sitesinin kaç kişi tarafından beğenildiği
veya takip edildiği kullanıcıların ilgisini çeker
,836 S34.Kullanıcılar, sanal ortamda arkadaşlarının beğendikleri hekim veya hastane
sayfalarına daha çok güvenirler
,834 S29.Kullanıcılar, sanal ortamda takip ettikleri sağlık hizmeti sunucularına kendilerini

10. USAK’21, 18-19 Eylül 2021
daha yakın hissederler
,832 S32.Sağlık hizmeti sunucularının sanal ortamdaki sayfalarında sağlıkla ilgili tecrübelerin
paylaşılması çok faydalıdır.
,808 S30. Sanal ortamda yer alan, sağlıkla ilgili ürünlere pek güvenilmez.
,807 S27.Sağlık hizmeti sunucularının sanal ortamda sayfalarının olması, kullanıcıların
olumlu fikirler geliştirmesini sağlar
,796 S31.Kullanıcılar, herhangi bir sağlık hizmeti almaya ihtiyaç duyduklarında ilk olarak
hekim veya hastane hakkındaki yorumlara bakarlar
,828 S25. Sanal ortamda beğenen sayısı düşük sağlık işletmeleri de kaliteli hizmet sunabilirler Faktör3: Hizmet
Kalitesi
Cronbach’s Alpha:
0,740
Özdeğer: 1,606
Varyans (%):5,353
,827 S24.Hizmet kalitesine güvenen sağlık işletmeleri sanal ortamda yer alırlar
,825 S26.Tanınmış (marka yapmış) hekim veya hastaneler daha fazla beğenilir
,801
S23.Başarılı sağlık işletmelerinin, sanal ortamda sayfaları bulunur
,796 S1.Sağlık hizmeti tüketicilerinin sanal ortamdaki arkadaşlarına, sağlık hizmeti
sunucularının sayfaları beğenmeye olan davetleri, sağlık hizmeti sunucularının
tanınmışlıklarının artmasında bir etkendir
Faktör 4:
Tanınmışlık
Cronbach’s
Alpha: 0,746
Özdeğer: 1,341
Varyans (%):
4,471
,753 S4. Sanal ortamda sağlık hizmetlerinin tanıtımı zordur
,753 S2.Web siteleri ve sanal ortamda, hekim veya hastanelerin üyelere, indirim kuponları ve
checkup kampanyaları gibi uygulamalar, kullanıcılar için ilgi çekicidir
,725 S3.Kullanıcılar sanal ortamda beğendikleri hekim veya hastane sayfalarını, beğenmeleri
için arkadaşlarına tavsiye ederler
,813 S22. Sanal ortamda sağlık hizmeti sunucularının sayfalarının beğenme sayısı arttıkça
başarıları da artar
Faktör 5: Hasta
Tercihi
Cronbach’s
Alpha: 0,724
Özdeğer: 1,095
Varyans (%):
3,649
,809 S20.Bir hekim veya hastanenin, sanal ortamdaki sayfalarını beğenen kişi sayısı arttıkça,
hedeflerine daha kolay ulaşırlar
,807
S21.Sağlık hizmeti sunucularının, sanal ortamda sayfalarını beğenen sayısı arttıkça
hizmet talepleri de artar.
KMO (Kaiser-Meyer - Olkin): 0,918Barlett testi: 71428,646 df: 435 p: ,000
DFA’nın en önemli özelliği oluşturulan modele verinin uyup uymadığının incelenmesidir

11. USAK’21, 18-19 Eylül 2021
[11]. AFA sonucunda oluşan yapıyı teyit etmek için doğrulayıcı DFA uygulanmıştır. DFA’nde
AFA kapsamındaki anket soruları gözlenen, faktörler ise örtük değişkenlerdir. DFA’nde hata
varyansları da dikkate alındığı için daha hassas ölçümler yapılmaktadır. DFA oluşturulan
modelin bilimsel açıklamasıdır [12].
LISREL ve AMOS programları ile yapılan DFA’nde ilk olarak hata varyansı 1’den büyük, t
değeri 1,96’dan düşük olan değişkenler aşama aşama çıkarılmıştır. Bu işleme DFA güvenilirlik
değerlerine ulaşılıncaya kadar devam edilmiştir. Tablo 5’de DFA’ne ait güvenilirlik değerleri,
Tablo 6’da ise örtük ve gözlenen değişkenler yer almaktadır.
TABLO V
LISREL VE AMOS’A GÖRE DFA GÜVENİLİRLİK DEĞERLERİ
Kriterler AMOS Değerleri LISREL Değerleri
Chi-Square Corrected for
Non-Normality
658,744 663,590
Degrees of Freedom 160 160
x2
/ df (p:0,000) 4,117 4,147
RMSEA 0,056 0,036
NFI 0,981 1,00
CFI 0,985 1,00
RMR 0,014 0,014
GFI 0,937 0,940
AGFI 0,917 0,920
TABLO VI
ÖRTÜK VE GÖZLENEN DEĞİŞKENLER
Gözlenen
Değişkenin
Simgesi
Değişkenin Etiketi
T1 Sağlık hizmeti tüketicilerinin sanal ortamdaki arkadaşlarına, sağlık
hizmeti sunucularının sayfaları beğenmeye olan davetleri, sağlık
hizmeti sunucularının tanınmışlıklarının artmasında bir etkendir
T2 Web siteleri ve sanal ortamda, hekim veya hastanelerin üyelere,
indirim kuponları ve checkup kampanyaları gibi uygulamalar,
kullanıcılar için ilgi çekicidir
T3 Kullanıcılar, sanal ortamda beğendikleri hekim veya hastane
sayfalarını, beğenmeleri için arkadaşlarına tavsiye ederler.

12. USAK’21, 18-19 Eylül 2021
T4 Sanal ortamda sağlık hizmetleri daha kolay tanıtılır
I5 Kullanıcılar, sanal ortamda takip ettikleri sağlık hizmeti sunucularının
sayfalarında çeşitli yorumlarda bulunurlar
I6 Kullanıcılar, sanal ortamda takip ettikleri sağlık hizmeti sunucularının
sayfalarındaki çeşitli yorumları, yaşanmış tecrübeleri ortaya koyması
açısından önemli bulurlar
I8 Sanal ortamda arkadaşların, sağlıkla ilgili belli sayfaları beğenmeye
davet etmesi rahatsız edici değildir/rahatsızlık vermez
I9 Günümüzde, sanal ortamda sağlık hizmeti sunucularının sayfalarında
yapılan tavsiyeler, normal arkadaş sohbetlerindeki tavsiyelerin yerini
almıştır
S20 Bir hekim veya hastanenin, sanal ortamdaki sayfalarını beğenen kişi
sayısı arttıkça, hedeflerine daha kolay ulaşırlar
S21 Sağlık hizmeti sunucularının, sanal ortamda sayfalarını beğenen
sayısı arttıkça hizmet talepleri de artar
S22 Sanal ortamda sağlık hizmeti sunucularının sayfalarının beğenme
sayısı arttıkça başarıları da artar.
H23 Başarılı sağlık işletmelerinin, sanal ortamda sayfaları bulunur.
H24 Hizmet kalitesine güvenen sağlık işletmeleri sanal ortamda yer alırlar
H25 Sanal ortamda beğenen sayısı düşük sağlık işletmeleri de kaliteli
hizmet sunabilirler
H26 Tanınmış (marka yapmış) hekim veya hastaneler daha fazla beğenilir
G27 Sağlık hizmeti sunucularının sanal ortamda sayfalarının olması,
kullanıcıların olumlu fikirler geliştirmesini sağlar
G28 Sanal ortamda okunulan bilgiler daha günceldir
G29 Kullanıcılar, sanal ortamda takip ettikleri sağlık hizmeti sunucularına
kendilerini daha yakın hissederler.
G30 Sanal ortamda yer alan, sağlıkla ilgili ürünler daha güvenilirdir
G31 Kullanıcılar, herhangi bir sağlık hizmeti almaya ihtiyaç
duyduklarında ilk olarak hekim veya hastane hakkındaki yorumlara
bakarlar.

13. USAK’21, 18-19 Eylül 2021
Örtük
Değişkenin
Simgesi
Değişkenin Etiketi
T Tanınmışlık
I İletişim
S Hasta tercihi
H Hizmet Kalitesi
G Güven
Faktörler ile altlarında toplanan değişkenler arasında bir korelasyonun bulunması, değişkenin
faktörün ölçme amacına hizmet etme düzeyini göstermektedir [13]. Eğer ki değişkenler sadece
bir faktörün altında toplanıyor ve faktör yükleri 0,700’den yüksek ise bu durum o değişkenlerin
ayırt ediciliğinin kanıtıdır. Buna göre Tanınmışlık, İletişim, Hasta tercihi, Hizmet kalitesi ve
Güven faktörlerinin altlarında yer alan değişkenlerin ayırt ediciliklerinin güçlü olduğu
söylenebilir. Şekil 3’de LISREL ve AMOS programlarına göre DFA’ne ait yol şeması yer
almaktadır.
Şekil 3: LISREL ve AMOS programlarında doğrulayıcı faktör analizi grafikleri
Ortalama Açıklanan Varyans (Average Variance Explained/ AVE), DFA sonucunda, faktörü

14. USAK’21, 18-19 Eylül 2021
oluşturan değişkenlerin kareleri toplamının faktördeki değişken sayısına oranıdır. Ölçeğin
yakınsak geçerliğinin sağlanabilmesi için faktörlerin AVE değerlerinin 0,50’den fazla, Birleşik
Yapı Güvenirliğinin (Composite Realibility/CR) sağlanabilmesi için ise değerlerin 0,70 ve
üstünde olması gereklidir [14]. Veri dosyasına ait AVE ve CR değerleri faktör yükü (estimate)
değerlerinin excel programına aktarılması yoluyla hesaplanmıştır. Tablo 7 ve 8’de LISREL ve
AMOS programlarına göre AVE ve CR değerlerine yer verilmiştir. Bu veri dosyasında
faktörlere ait 5 AVE değerinin 0,50’den, 5 CR değerinin 0,70’den ve CR değerlerinin AVE
değerlerinden yüksek olması modelin yapı geçerliliğinin ve birleşik yapı güvenilirliğinin
sağlandığını göstermektedir.
AVE ve CR formülleri:
Average Variance Extracted (AVE)= ∑ (Standardized Faktör yükü 2)
Number of Indicators
Composite Realibility CR= (∑ Standardized Faktör yükü)2
(∑ Standardized Faktör yükü)2
+ ∑ (ME)
Measurement Error (ME)= 1- (Standardized Faktör yükü) 2
TABLO VII
LISREL PROGRAMINA GÖRE AVE VE CR DEĞERLERİNİN HESAPLANMASI
GD ÖD
Faktör yükü
Faktör
yükünün
Karesi
Faktör yükü
Karelerinin
Toplamı
AVE
Delta (1-
Faktör yükü)
Faktör
yükleri
Toplamı
Faktör yükü
Toplamları
Karesi
Deltaların
Toplamı
CR
Denominat
CR
T1 T 0,78 0,6084 0,22
T2 T 0,74 0,5476 0,26
T3 T 0,68 0,4624 0,32
T4 T 0,71 0,5041 2,1225 0,53 0,29 2,91 8,4681 1,09 9,5581 0,885961
I5 I 0,8 0,64 0,2
I6 I 0,83 0,6889 0,17
I8 I 0,83 0,6889 0,17
I9 I 0,79 0,6241 2,6419 0,66 0,21 3,25 10,5625 0,75 11,3125 0,933702
S20 S 0,85 0,7225 0,15
S21 S 0,87 0,7569 0,13

15. USAK’21, 18-19 Eylül 2021
S22 S 0,87 0,7569 2,2363 0,75 0,13 2,59 6,7081 0,41 7,1181 0,9424
H23 H 0,83 0,6889 0,17
H24 H 0,82 0,6724 0,18
H25 H 0,82 0,6724 0,18
H26 H 0,83 0,6889 2,7226 0,68 0,17 3,3 10,89 0,7 11,59 0,939603
G27 G 0,87 0,7569 0,13
G28 G 0,88 0,7744 0,12
G29 G 0,86 0,7396 0,14
G30 G 0,86 0,7396 0,14
G31 G 0,86 0,7396 3,7501 0,75 0,14 4,33 18,7489 0,67 19,4189 1,081421
TABLO VIII
AMOS PROGRAMINA GÖRE AVE VE CR DEĞERLERİNİN HESAPLANMASI
G
D
Ö
D
Faktör
yükü
Faktör
yükünün
Karesi
Faktör
yükü
Karelerin
in
Toplamı
AVE Delta
(1-
Faktör
yükü)
Faktör
yükleri
Toplamı
Faktör yükü
Toplamları
Karesi
Deltaların
Toplamı
Cr
Denominat
CR
T
1
T 0,943 0,889249 0,057
T
2
T 0,885 0,783225 0,115
T
3
T 0,829 0,687241 0,171
T
4
T 0,872 0,760384 3,120099 0,78 0,128 3,529 12,453841 0,471 12,92484
1
0,963
559
I5 I 0,951 0,904401 0,049
I6 I 0,973 0,946729 0,027
I8 I 0,953 0,908209 0,047
I9 I 0,925 0,855625 3,614964 0,90 0,075 3,802 14,455204 0,198 14,65320
4
0,986
488
S
20
S 0,965 0,931225 0,035
S
21
S 0,974 0,948676 0,026
S
22
S 0,98 0,9604 2,840301 0,95 0,02 2,919 8,520561 0,081 8,601561 0,990
583
H
23
H 0,963 0,927369 0,037

16. USAK’21, 18-19 Eylül 2021
H
24
H 0,974 0,948676 0,026
H
25
H 0,984 0,968256 0,016
H
26
H 0,978 0,956484 3,800785 0,95 0,022 3,899 15,202201 0,101 15,30320
1
0,993
4
G
27
G 0,975 0,950625 0,025
G
28
G 0,942 0,887364 0,058
G
29
G 0,97 0,9409 0,03
G
30
G 0,973 0,946729 0,027
G
31
G 0,97 0,9409 4,666518 0,93 0,03 4,83 23,3289 0,17 23,4989 0,893
659
SONUÇ
Bu çalışmada sağlık hizmeti tüketicilerinin sanal ortamda sağlıkla ilgili iletişim butonlarına
yönelik algı ve tutumları ölçeği geliştirilmiştir. Ölçekte 5 faktör (Tanınmışlık, iletişim, hasta
tercihi, hizmet kalitesi ve güven) altında 20 madde yer almaktadır. Beşli Likert tipinde olan ve
hiç katılmıyorum, katılmıyorum, kararsızım, katılıyorum, kesinlikle katılıyorum şeklinde ifade
edilen ölçek sağlık hizmeti tüketicilerinin sanal ortamdaki iletişim butonlarının onların hasta
tercihi üzerine etkilerinin derecelendirilmesine olanak sağlamaktadır. Ölçek Kırşehir Ahi Evran
Üniversitesi Eğitim ve Araştırma Hastanesine başvuran 986 hastadan oluşmaktadır.
Ölçeğin yapı geçerliliği için AFA, verilerin yapıyla uyumunu belirlemek için ise DFA
uygulanmıştır. AFA’nde İletişim faktörü 11, Güven 8, Hizmet Kalitesi 4, Tanınmışlık 4 ve
Hasta Tercihi faktörü 3 değişkenden oluşurken, DFA’nde iletişim faktöründe 4, Güven
faktöründe 5, Hizmet Kalitesi faktöründe 4, Tanınmışlık faktöründe 4 ve Hasta Tercihi faktörü
3 değişken yer almaktadır. LISREL ve AMOS programları ile yapılan DFA’nde ilk olarak hata
varyansı 1’den büyük, t değeri 1,96’dan düşük olan değişkenler aşama aşama çıkarılmıştır. Bu
işleme DFA güvenilirlik değerlerine ulaşılıncaya kadar devam edilmiştir. Bu nedenle AFA’nde
30 değişken yer alırken, DFA’nde değişken sayısı 20’ye inmiştir.
Doğrulayıcı Faktör Analizi neticesinde hem LISREL hem de AMOS programlarında uyum
iyiliği değerlerinin yüksek ölçütlerde çıkması ölçeğin yapı geçerliliğinin sağlandığını
göstermektedir. Ayrıca yakınsak geçerliliğinin ve birleşik yapı güvenilirliğinin sağlanması için
DFA ‘nde elde edilen faktör yüklerinin excel programına aktarılması ile AVE ve CR değerleri
hesaplanmış olup, AVE bulgularının 0,50’den CR bulgularının 0,70’den ve CR bulgularının
AVE bulgularından büyük olduğu tespit edilmiştir. Ölçeğin iç tutarlık güvenilirliği için
Cronbach Alpha katsayısı kullanılmış olup α= 94,551 bulunmuştur.
Bu sonuçlar neticesinde ölçeğin sağlık hizmeti sunucularına, sağlık hizmeti tüketicilerinin
sanal ortamdaki iletişim butonlarına yönelik algı ve tutumlarını göz önünde bulundurarak tercih
edilebilirlik, hizmet kalitesi ve toplum sağlığı standartlarının yükseltilmesinde yeni politikalar

17. USAK’21, 18-19 Eylül 2021
belirlemelerine katkı sağlanacağı düşünülmektedir.
KAYNAKLAR
[1] World Internet Users and 2021 Population Stats, Erişim adresi:
https://www.internetworldstats.com/top20.htm
[2] Hootsuite ve We Are Social 2021 Dijital Türkiye Raporu, Erişim adresi:
https://www.webolizma.com/hootsuite-ve-we-are-social-2021-dijital-turkiye-raporu/
[3] Ainscough T., Luckett M. (1996). The Internet for the rest of us: marketing on the world
wide web. Journal of Consumer Marketing, 13(2): 36 47. doi: 10.1108/07363769610115393
[4] Berkowıtz E.N. (2014). The perilous post. Filling in the inpatient social media gap and
the impact on patient care. Marketing Health Services Summer,34 (2), pp: 18 21. PMID:
25109191.
[5] Kurtuluş K. (2006). Pazarlama Araştırmaları. İstanbul: Literatür Yayıncılık.
[6] Dooley J.A. (2013). Web 2.0 and its implications for health related social marketing
campaign. [Doctor of Philosophy Thesis, University of Wollongong, Faculty of Health and
Behaviors Sciences, Australia].
https://ro.uow.edu.au/cgi/viewcontent.cgi?article=5017&context=theses
[7] Tabachnick B.G., L.S. Fidell (2013). Using Multivariate Statistics (Sixth edition).
United States: Pearson Education.
[8] Field, A. (2009). Discovering Statistics Using SPSS (and Sex and Drugs and Rock ‘N’
Roll) (Third edition). London: SAGE Publications Ltd.
[9] Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G. ve Büyüköztürk, Ş. (2010). Sosyal Bilimler İçin Çok
Değişkenli İstatistik: SPSS ve LISREL Uygulamaları. Ankara: Pegem Akademi.
[10] Altunışık, R., Coşkun R. ve Bayraktaroğlu S. (2012). Sosyal Bilimlerde Araştırma
Yöntemleri-SPSS Uygulamalı (Yedinci Baskı). Sakarya: Sakarya Kitabevi.
[11] Schumacker R.E., Lomax R.G. (2004). A Beginner's Guide to Structural Equation
Modeling. Lawrence Erlbaum Associates. New Jersey, USA.
[12] Maruyama G. (1998). Basics of Structural Equation Modeling. London: Sage
Publication.
[13] Balcı A. (2010). Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntem, Teknik ve İlkeler (8. Baskı).
Ankara: Pegem Akademi.
[14] Schermelleh E.K., Moosbrugger H. ve Müller H. (2003). Evaluating the Fit of Structural
Equation Models: Tests of Significance and Descriptive Goodness of Fit Measures. Methods of
Psychological Research Online, 8(2): 23 74. URL: Internet: http://www.mpr-online.de