İleri İstatistik ve Bilimsel Araştırma Yöntemleri

İleri İstatistik ve Bilimsel
Araştırma Yöntemleri
Geçerlik – Güvenirlik Analizleri
Uzm. Psk. Gizem Turgut

Geçerlik ve Güvenirlik
› Geçerlik, testin bireyin ölçülmek istenen özelliğini ne
derece doğru ölçtüğüyle ilgili bir kavramdır.
› Türleri:
- Kapsam (content)
- Ölçüt – bağımlı (criterion – related)
- Yapı (construct)

› Kapsam Geçerliliği: Testi oluşturan maddelerin, ölçülmek istenen davranışı
ölçmede nicelik ve nitelik olarak yeterli olup olmadığının göstergesidir. Test
ederken uzman görüşüne başvurulur. Uzmanlar uygun ya da uygun değil diye
cevaplandırırlar. Uzmanların görüşlerinin %90 – 100 olması beklenir. %70 – 80
arasında uyuştukları maddeler eleştirilere göre tekrar düzenlenir.
› Yapı Geçerliliği: Testin ölçülmek istenen davranış bağlamında soyut bir kavramı
(faktörü) doğru şekilde ölçebilme derecesini gösterir. Test ederken faktör analizi,
küme analizi, içtutarlık analizi ve hipotez testi tekniklerinden yararlanılır. Hipotez
testinde benzer ölçekler arasında beklenen pozitif veya negatif bir korelasyonun
veya özelliği bilinen grupların test puanları arasındaki farkın anlamlılığı test
edilebilir.
› Ölçüt – Bağımlı Geçerlik: Test puanlarının belirlenen bir veya birkaç dış ölçütle
ilişkisini inceleyen geçerlilik tekniğine denir. Eş zaman geçerliliği ve yordama
geçerliliği olmak üzere iki türü vardır.

› Eş Zaman Geçerliği: Katılımcıların geliştirilmek istenen
testten aldıkları puanlarla aynı kişilerin aynı davranışı
ölçen eski bir test veya ilişkili bir başka davranışı ölçen bir
testten aldıkları puanlarla olan korelasyonuna bakılır.
› Yordama Geçerliği: Test puanı ile gelecekte ölçülecek
davranış arasındaki ilişki incelenerek test sonuçlarının
gelecekteki davranışı ne derece yordadığı araştırılır.

› Güvenirlik, bireylerin test maddelerine verdikleri cevaplar
arasındaki tutarlılık olarak tanımlanabilir. Testin güvenirlik
katsayısı olarak hesaplanan korelasyon (r) test
puanlarına ilişkin bireysel farklılıkların ne derece gerçek ve
ne derece hata faktörüne bağlı olduğunu yorumlamada
kullanılır. Güvenirlik katsayısı 0,80 olan bir test için
bireyler arası gözlenen test puanlarındaki farkların %80
oranında gerçek farkları %20 oranında ise hatayı
yansıttığını gösterir.

› Güvenirlik Türleri:
Test – Tekrar Test Güvenirliği: Bir testin aynı gruba belli aralıklarla iki kez uygulanmasıyla elde edilen puanlar arasındaki korelasyon ile
açıklanır.
Paralel (Eş – değer) Form Güvenirliği: Aynı özelliği ölçmeye yönelik hazırlanan iki eşdeğer formun bir gruba aynı anda veya iki farklı
zamanda uygulanmasıyla elde edilen test puanları arasındaki korelasyon ile açıklanır.
İki Yarı Test Güvenirliği: Testin maddelerinin tek – çift, ilk yarı – son yarı veya yansız olarak iki eş yarı yarıya ayrılarak testin iki yarısı
arasındaki ilişkiden hareketle Spearman Brown formülü kullanılarak testin tamamı için hesaplanan korelasyon katsayısı ile açıklanır.
Kuder Richardson – 20 (KR – 20) ve Cronbach alfa (α) Güvenirliği: KR – 20 aynı zamanda elde edilen test puanları arasındaki içtutarlılığı
incelemek amacıyla kullanılır. Testin maddelerine verilen cevap evet/hayır ya da doğru/yanlış şeklindeyse hesaplanır. Cevaplar üç veya
daha fazla seçenekliyse Cronbach alfa değeri hesaplanır. Güvenirlik katsayısının 0,70 veya daha yüksek çıkması beklenmektedir.
Madde – Toplam Puan Korelasyonu: Test maddelerinden alınan puanlar ile testin toplam puanı arasındaki ilişkiyi açıklar. Korelasyonun
pozitif ve yüksek olması maddelerin benzer davranışları örneklediğini gösterir ve içtutarlılığının yüksek olduğunu gösterir. Çoktan seçmeli
bir başarı testinde doğru cevaba 1 yanlış cevaba 0 verileceğinden madde puanları sürekli olduğu halde kategorik hale getirilmiştir. Bu
durumda madde – toplam korelasyonu için çift serili korelasyon katsayısı tercih edilir.
Madde analizi kapsamında başvurulan bir diğer teknik de testin toplam puanlarına göre oluşturulan alt %27’lik ve üst %27’lik grupların
madde ortalama puanları arasındaki farkların ilişkisiz t – testi kullanılarak sınanmasıdır.

Yapı Geçerliği: Faktör Analizi
› Faktör analizi, birbiriyle ilişkili p tane değişkeni bir araya
getirerek az sayıda ilişkisiz ve kavramsal olarak anlamlı
yeni değişkenler (faktörler, boyutlar) bulmayı, keşfetmeyi
amaçlayan çok değişkenli bir istatistiktir.
› Açımlayıcı Faktör Analizi: Değişkenler arasındaki
ilişkilerden hareketle faktör bulmaya yönelik işlem
› Doğrulayıcı Faktör Analizi: Değişkenler arasındaki ilişkiye
dair daha önce saptanan bir hipotezin ya da kuramın test
edilmesi

› İyi bir faktörleştirmede olması gerekenler:
- Değişken azaltma olmalı
- Üretilen yeni değişken ya da faktörler arasında ilişkisizlik
sağlanmalı
- Ulaşılan sonuçlar yani yeni elde edilen faktörler anlamlı
olmalı.

› Amaç: Faktörlerin her bir değişken üzerinde yol açtıkları
ortak varyansın ya da ortak faktör varyansının en
çoklaştırılması. Bu değer faktör yük değerine bağlıdır.
› Faktör yük değeri: Maddelerin faktörlerle olan ilişkisini
açıklayan bir katsayıdır.

› Faktörleştirmede kullanılan teknikler:
- Temel eksenler (principle axes)
- Maksimum olabilirlik (maximum likelihood)
- Çoklu gruplandırma (multiple grouping)
- Temel bileşenler analizi (principle component analysis,
PCA)

› PCA’nın Diğer Tekniklerden Ayrıldığı Nokta: p tane
değişkene ilişkin toplam varyans temel bileşenler
analizinde n tane ortak faktörün doğrusal bileşeni ile
açıklanabilirken faktör analizinde ortak faktörlerin
açıklayamadıkları bir varyans (hata varyansı) söz
konusudur.

› Faktör Analizinde Aynı Yapıyı Ölçmeyen Maddelerin
Ayıklanmasında Üç Ölçüt:
- Maddelerin yer aldıkları faktördeki yük değerlerinin yüksek olması.
Faktör yük değerinin 0,45 ya da daha yüksek olması seçim için iyi
bir ölçüdür. Ancak az sayıda madde varsa sınır değer 0,30 olabilir.
- Maddelerin tek bir faktörde yüksek yük değerine diğer faktörlerde
ise düşük yük değerlerine sahip olması. Yüksek iki yük değeri
arasındaki farkın en az 0,10 olması önerilir.
- Önemli faktörlerin herhangi bir maddede birlikte açıkladıkları ortak
faktör varyansının yüksek olması. Maddelerin ortak faktör
varyanslarının 1,00’a yakın ya da 0,66’nın üzerinde olması iyi bir
çözümdür.

› Faktör Sayısına Karar Vermede Dikkate Alınacak Ölçüt:
- Öz Değer (Eigen Value): Öz değer, hem faktörlerce açıklanan varyansı
hesaplamada, hem de önemli faktör sayısına karar vermede dikkate alınan bir
katsayıdır. Öz değeri 1 ya da 1’den büyük olan faktörler olarak alınır.
- Açıklanan Varyans Oranı: Analize dahil değişkenlerle ilgili toplam varyansın 2/3’ü
kadar miktarının ilk olarak kapsandığı faktör sayısı, önemli faktör sayısı olarak
değerlendirilir. Çok faktörlü ölçeklerde faktör sayısının yüksek tutulması,
açıklanan varyansı artırır, ancak bu sefer de faktörleri isimlendirmede onları
anlamlı kılmada zorluk yaşanması muhtemeldir. Tek faktörlü ölçeklerde
açıklanan varyansın %30 ve daha fazla olması yeterli görülebilir. Çok faktörlü
ölçeklerde ise açıklanan varyansın daha fazla olması beklenir.
- Çizgi Grafiğinin İncelenmesi: Grafikte dikey eksen öz değer miktarını yatay eksen
ise faktörleri gösterir. Grafikte yüksek ivmeli, hızlı düşüşlerin yaşandığı faktör
önemli faktör sayısını gösterir. Yatay çizgiler faktörlerin getirdikleri ek
varyansların katkılarının birbirine yakın olduğunu gösterir.

› Eksen Döndürmesi: Araştırmacının bir faktör analizi
tekniğini uygulayarak elde ettiği m kadar önemli faktörü
«bağımsızlık, yorumlamada açıklık ve anlamlılık»
sağlamak amacıyla yaptığı döndürme işlemine denir.
Böylece faktörler, kendileriyle yüksek ilişki veren
maddeleri bulurlar ve faktörler daha kolau yorumlanabilir.
› Dik Döndürme: Faktörler eksenlerin konumu
değiştirilmeksizin döndürülür.
› Eğik Döndürme: Döndürme sonrasında değişkenlerle ilgili
açıklanan toplam varyans değişmez faktörlerin
açıkladıkları varyans değişir.

› Dik Döndürme Teknikleri:
- Varimax
- Quartimax
İki teknik de maddelerin yük değerini bir faktörde 1,0’a,
diğerlerinde ise 0,0’a yaklaştırmayı amaçlar.

› Verilerin Faktör Analizine Uygunluğunu İnceleme:
- Kaiser – Meyer – Olkin (KMO) Katsayısı: Veri matrisinin
faktör analizi için uygun olup olmadığını, veri yapısının
faktör çıkarma için uygunluğu hakkında bilgi verir.
- Barlett Küresellik (Sphericity): Değişkenler arasında ilişki
olup olmadığını kısmi korelasyonlar temelinde inceler.
Hesaplanan ki – kare istatistiğinin anlamlı çıkması veri
matrisinin uygun olduğunun göstergesidir.

Yapı Geçerliği: Faktör Analizi Senaryosu
› Bir grup katılımcıya Spreitzer Güçlendirme Ölçeği
uygulanmıştır. Ölçeğin yapı geçerliliği incelenmek
istenmektedir.

Yapı Geçerliği: Faktör Analizi Analiz Adımları

Yapı Geçerliği: Faktör Analizi Analiz Adımları
› Analyze  Dimension/Data Reduction  Factor
› Açılan Factor Analysis penceresinde
- Ölçekte yer alan ve analize alınacak değişkenleri Variables kutusuna aktar.
- Descriptives düğmesini tıkla ve ekrana gelen Factor Analysis: Descriptives kutusunda KMO and
Barlett’s test of sphericity’yi seç.
- Extraction düğmesini tıkla. Ekrana gelen Factor Analysis: Extraction penceresinde Method açılır
listesinden Principle component’ı Display menüsünden Scree Plot’u seç ve Continue’ya bas.
- Tekrar açılan Factor Analysis penceresinden Rotation düğmesini tıkla ve ekrana gelen Factor Analysis:
Rotation penceresinde Varimax’ı seç ve Continue’ya bas.
- Tekrar açılan Factor Analysis penceresinde Options düğmesini tıkla ve ekrana gelen Factor Analysis:
Options penceresinde Coefficient Display Format kutusundan Sorted by size’ı seç. Continue’ya bas.
- Ok.

Yapı Geçerliği: Faktör Analizi Sonuçları

Yapı Geçerliği: Faktör Analizi Rapor Örneği
› Total Variance Explainede ve Communalities tabloları incelendiğinde analize alınan K = 12 maddenin öz değeri
1’den büyük (total sütununa göre) olan 4 faktör altında toplandığı söylenebilir. Bu dört faktörün ölçeğe ilişkin
açıkladıkları varyans (Extraction Sums of Squared Loadings sütununun Cumulative alt sütununa göre) %81,260’dır.
Maddelerle ilgili olarak tanımlanan dört faktörün ortak varyanslarının (communalities) 0,670 ile 0,893 arasında
değiştiği gözlemlenmektedir. Buna göre analizde önemli faktör olarak ortaya çıkan 4 faktörün birlikte, maddelerdeki
toplam varyansın ve ölçeğe ilişkin varyansın çoğunluğunu açıkladıkları görülmektedir.
› Analizde önemli faktör sayısı, öz değer ölçütüne göre dört olarak tanımlanmıştır. Bu durum öz değerlere göre çizilen
çizgi grafiğinde de açıkça görülmektedir. Grafikte 1. faktörden sonra yüksek ivmeli bir düşüş gözlemlenmektedir. 2.,
3. ve 4. faktörlerden sonra çizginin yatay doğrultuda bir konum aldığı gözlemlenmektedir. Bu durum ölçeğin genel
bir faktöre sahip olabileceğini göstermektedir.
› Component Matrix tablosu incelendiğinde 12 maddenin tamamının 1. faktör yük değerinin 0,391 ve üzerinde olduğu
görülmektedir. Bu bulgu, ölçeğin genel bir faktöre sahip olduğunu gösterir. Döndürme öncesinde 1. faktörün yol
açtığı varyansın %43,783 olması da genel bir faktörün varlığının başka bir kanıtıdır. Ancak 4 önemli faktörün
içerdiği maddeler bakımından daha kolay tanımlanabilmesine de olanak sağlayan faktör döndürme sonuçları
(Rotated Component Matrix) incelendiğinde 10., 11. ve 12. maddelerin ilk faktörde, 1., 2. ve 3. maddelerin ikinci
faktörde, 7., 8. ve 9. maddelerin üçüncü faktörde ve 4., 5. ve 6. maddelerin de dördüncü faktörde toplandığı
görülmektedir. Faktör yük değerlerinin tamamı -0,009 ve üzerindedir.

Ölçüt Geçerliği Senaryosu
› Spreitzer Güçlendirme Ölçeği’nin yapı geçerliği faktör
analizi kullanılarak test edildiğinde dört faktör altında
toplanabileceği belirlenmiştir. Ancak 1. faktörün genel bir
faktör olarak kullanılabileceği de gözlemlenmiştir. Şimdi
Sherer Öz Etkililik Yeterlilik Ölçeği’nden alınan puanlarda
ölçüt olarak alınıp testin ölçüt geçerliği için iki test puanı
arasındaki korelasyona bakılacaktır.

Ölçüt Geçerli Analizi Adımları
› Yapı geçerliği türlerinden biri olan faktör analizi sonucunda hangi
maddelerin hangi faktörün altına girdiğini saptadıktan sonra
faktörlere ilişkin toplam puanları hesaplamak için Compute
komutunu kullanarak Faktör 1, 2, … değişkenleri oluştur.
› Analyze  Correlate  Bivariate
› Açılan Bivariate Correlations penceresinde
- Değişken kutusundan faktörlerin toplam puanlarını, ölçeğin toplam
puanını ve ölçüt olarak kullanılacak olan diğer ölçeğin toplam
puanını Variables kutusuna aktar.
- Correlation Coefficient kutusundan Pearson’u seç.
- Ok.

Ölçüt Geçerliği Analizi Adımları

Ölçüt Geçerliği Analizi Sonucu

Ölçüt Geçerliği Analizi Rapor Örneği
› Faktör 1 ile Faktör 2 arasında pozitif yönde orta düzeyde anlamlı bir ilişki vardır (r=0,36, p<0,05).
Faktör 1 ile Faktör 3 arasında pozitif yönde orta düzeyde anlamlı bir ilişki vardır (r=0,48, p<0,05).
Faktör 1 ile Faktör 4 arasında pozitif yönde düşük düzeyde anlamlı bir ilişki vardır (r=0,25 p<0,05).
Faktör 1 ile Spreitzer Güçlendirme Ölçeği’nin toplam puanı arasında pozitif yönde yüksek düzeyde
anlamlı bir ilişki vardır (r=0,78, p<0,05). Faktör 2 ile Faktör 3 arasında pozitif yönde orta düzeyde bir
ilişki vardır (r=0,43, p<0,05). Faktör 2 ile Faktör 4 arasında pozitif yönde orta düzeyde anlamlı bir
ilişki vardır (r=0,33, p<0,05) Faktör 2 ile Spreitzer Güçlendirme Ölçeği’nin toplam puanı arasında
pozitif yönde yüksek düzeyde anlamlı bir ilişki vardır (r=0,70, p<0,05). Faktör 3 ile Faktör 4 arasında
pozitif yönde orta düzeyde anlamlı bir ilişki vardır (r=0,40, p<0,05). Faktör 3 ile Spreitzer Güçlendirme
Ölçeği’nin toplam puanları arasında pozitif yönde yüksek düzeyde anlamlı bir ilişki vardır (r=0,82,
p<0,05). Faktör 4 ile Spreitzer Güçlendirme Ölçeği’nin toplam puanları arasında pozitif yönde orta
düzeyde anlamlı bir ilişki vardır (r=0,57, p<0,05). Faktör analizi yapmanın amacının belirlenen
faktörlerin aynı kavrama ilişkin farklı özellikleri ölçmesi ve birbirleriyle ilişkisiz olmasıdır. Yapılan
korelasyon analizi sonucunda faktörlerin genel olarak birbirleriyle pozitif yönde orta düzeyde ve
anlamlı bir ilişkisinin olduğu gözlemlenmiştir. Bu da ölçeğin genel olarak 1 faktör altında
toplanabileceğini göstermektedir. Yapılan faktör analizi sonucunda faktörlerin genel olarak Spreitzer
Güçlendirme Ölçeği’nin toplam puanları arasında pozitif yönde yüksek düzeyde anlamlı bir ilişki
olduğu gözlemlenmiştir. Bu da ölçeğin faktörlerinin genel olarak bir kavramı ölçebilme düzeyinin
yeterli olduğunu göstermektedir.

Ölçüt Geçerliği Analizi Rapor Örneği
› Sherer Öz Etkililik Yeterlilik Ölçeği’nin toplam puanı ile Spreitzer Güçlendirme
Ölçeği’nin alt faktörlerine ilişkin toplam puanları ve Spreitzer Güçlendirme
Ölçeği’nin toplam puanı arasındaki ilişki incelendiğinde Spreitzer Güçlendirme
Ölçeği’nin 1. Faktörü ile Sherer Öz Etkililik Yeterlilik Ölçeği’nin toplam puanı
arasında pozitif yönde düşük düzeyde anlamsız bir ilişki gözlemlenmiştir (r=0,16,
p>0,05). Spreitzer Güçlendirme Ölçeği’nin 2. Faktörü ile Sherer Öz Etkililik
Yeterlilik Ölçeği’nin toplam puanı arasında pozitif yönde düşük düzeyde anlamsız
bir ilişki gözlemlenmiştir (r=0,17, p>0,05). Spreitzer Güçlendirme Ölçeği’nin 3.
Faktörü ile Sherer Öz Etkililik Yeterlilik Ölçeği’nin toplam puanı arasında pozitif
yönde düşük düzeyde anlamsız bir ilişki gözlemlenmiştir (r=0,08, p>0,05).
Spreitzer Güçlendirme Ölçeği’nin 4. Faktörü ile Sherer Öz Etkililik Yeterlilik
Ölçeği’nin toplam puanı arasında pozitif yönde düşük düzeyde anlamlı bir ilişki
gözlemlenmiştir (r=0,40, p<0,05). Spreitzer Güçlendirme Ölçeği’nin toplam puanı
ile Sherer Öz Etkililik Yeterlilik Ölçeği’nin toplam puanı arasındaki ilişki
incelendiğinde pozitif yönde düşük düzeyde anlamlı bir ilişki vardır (r=0,24<0,05).
Buna göre Sherer Öz Etkililik Yeterlilik Ölçeği baz alındığında Spreitzer
Güçlendirme Ölçeği’nin ölçüt geçerliğinin yeterli düzeyde olmadığı
gözlemlenmiştir.

Güvenirlik Analizi: Alt %27 ve Üst %27
› Madde analizi yöntemlerinden biridir.
› Test maddeleri doğru cevaplar için 1, yanlış ve boş cevaplar için 0 olarak
puanlandığında kullanılır.
› Doğru madde puanları toplanarak test puanı elde edilir.
› Elde edilen test puanları en yüksek puandan en düşük puana doğru sıralanır.
› Sıralama sonunda en üst sıradaki test puanından itibaren verinin %27si ayrılır ve
bu ayrılan veri üst grubu oluşturur.
› Yine sıralanmış verinin en alt sıradaki test puanından itibaren verinin %27si ayrılır
ve ayrılan bu veri grubuna da alt grup adı verilir.
› Geriye kalan tüm veriler silinerek analizden çıkarılır, üzerinde işlem yapılmaz.

› Alt-Üst grup yöntemine göre madde güçlüğü ve madde ayırıcılık gücü değerleri
aşağıdaki yollarla hesaplanır.
› Mg = Dü / Nü + Da / Na
› Ma= (Dü / Nü ) – (Da / Na )
› Mg: Bir maddenin güçlük indisi
› Dü: Üst grupta maddenin doğru cevap sayısı
› Nü: Üst grup veri sayısı (tüm verinin %27si)
› N: Tüm veri sayısı
› Ma: Bir maddenin ayırıcılık indisi
› Da: Alt grupta maddenin doğru cevap sayısı
› Na: Alt grup veri sayısı (tüm verinin %27si)

Güvenirlik Analizi: Alt %27 ve Üst %27 İçin Rotter
Denetim Odağı Ölçeği’nin Faktör Analizi Sonuçları

› Rotter Denetim Odağı Ölçeği’nin yapı geçerliği faktör
analizi kullanılarak test edildiğinde 8 faktör altında
toplanabileceği belirlenmiştir. Ancak 1. ve 2. faktörün
genel bir faktör olarak kullanılabileceği de
gözlemlenmiştir. Şimdi test toplam puanlarına göre
toplam puanlar alt %27 ve üst %27’lik gruplara
ayrılacaktır ve madde ortalama puanları arasındaki
farkların anlamlılığına ve madde – toplam korelasyonları
kullanılarak madde analizlerine bakılacaktır. Cronbach
alfa ve Spearman Brown iki yarı test korelasyonu
kullanılarak testin güvenirliğine bakılacaktır.

Adımları
› Data View ekranı açıkken Data  Sort Case komutunu tıkla. Açılan pencerede Rtoplam’ı seç ve Sort by kutusuna
aktar. Sort order kısmından Ascending’i seç. Ok’a bas.
› N=107 için alt %27(n=28) ve üst %27(n=28) giren denekleri grup değişkeni ismiyle tanımlamak için;
- Variable View ekranında Rtoplam değişkeninden sonra grup ismiyle yeni bir değişken ekle. Values kısmından 1 ve 2
değerlerini alt %27 ve üst %27 olarak tanımla.
- Data View ekranında toplam puana göre düşükten yüksek puana doğru ilk 28 deneğe 1, en yüksek puana sahip
denekten geriye doğru son 28 deneğe de 2 kodla. Aradaki denekleri sil.
› Analyze  Compare Means  Independent Samples T – Test
- Değişken kutusundan analize alınacak maddeleri seç Test Variables kutusuna taşı.
- Grup değişkenini Grouping Variable kutusuna taşı ve aktif hale gelen Define düğmesini tıklayarak açılan pencerede
Group 1 kısmına 1 ve Group 2 kısmına da 2 yaz.
 Continue
- Ok.

Adımları

Sonuçları

Güvenirlik Analizi: Madde – Toplam Puan
Korelasyonu Analiz Adımları
› Analyze  Scale  Reliability Analysis
› Açılan Reliability Analysis penceresinde değişken kutusundan
analize alınacak maddeleri Items kutusuna taşı.
- Statistics düğmesini tıkla ve açılan pencerede Scale if item
deleted’ı seç.
- Continue.
- Ok.
* Not: Bu işlemi yaptıktan sonra ölçeğin iki yarı test güvenirlik
katsayısını hesaplamak için Model açılır düğmesinden Split – half’ı
seç. Tekrarı önlemek için Statistics düğmesini tıkla ve Scale if item
deleted’ı iptal et.

Korelasyonu Analiz Adımları

Korelasyonu Analizi Sonuçları

Korelasyonu Analizi Sonuçları
FAKTÖR 1 İÇİN İKİ YARI TEST
KORELASYONU
FAKTÖR 2 İÇİN İKİ YARI TEST
KORELASYONU

Güvenirlik Analizi: Ölçek Puanları ve Ölçüt
Arasındaki Korelasyon Analizi Adımları
› Compute komutunu kullanarak Güvenirlik Analizi’nden biri
olan Madde – Toplam Puan Korelasyonu Analizi
sonucunda gözlemlenen Part 1’e giren maddeleri Faktör 1
değişkeni altında topla. Part 2’ye giren maddeleri de
Faktör 2 altında topla. Compute komutunu kullanarak
hem Güvenirlik analizini yaptığın ölçeğin madde puanlarını
toplayıp Toplam değişkeni yarat hem de Ölçüt olarak
kullanacağın ölçeğin madde puanlarını toplayıp ikinci bir
Toplam değişkeni yarat.

› Analyze  Correlate  Bivariate
› Açılan Bivariate Correlations penceresinden
- Değişken kutusundan Faktör 1, Faktör 2, Rtoplam ve BDE
Toplam değişkenlerini Variables kutusuna aktar.
- Correlation Coefficient kutusundan Pearson’u seç.
- Ok.

Arasındaki Korelasyon Analizi Sonucu

Güvenirlik Analizleri Rapor Örneği
Madde No Madde – Toplam Korelasyonu t (Alt %27 ve Üst %27)
R2
R3
R4
R5
R6
R7
R8
R9
R10
R11
R12
R13
R15
R16
R17
R18
R21
R22
R23
R25
R26
R28
R29
0,26
0,10
0,25
0,28
0,20
0,28
-0,02
0,20
0,16
0,37
0,28
0,30
0,20
0,34
0,22
0,24
0,19
0,14
0,39
0,45
0,13
0,30
0,16
3,26**
1,90
5,04***
3,58**
3,16**
5,26***
0,68
3,16**
3,63**
5,62***
4,49***
3,88***
1,45
4,49***
3,35**
3,57**
3,49**
2,58**
6,64***
7,53***
3,02**
5,19***
2,54**
1. n=107
2. n1=n2=28
**p<0,05
***p<0,001

› Tablo incelendiğinde ölçekte yer alan tüm maddeler için
madde – toplam korelasyonları 0,02 ile 0,45 arasında
değiştiği ve t – değerlerinin 3. ve 15. maddeler haricinde
anlamlı olduğu (p<0,05) görülmektedir. Bu sonuçlar
ölçekteki maddelerin geçerliliklerinin çok yüksek
olmadığını ve 3. ve 15. maddeler haricinde iç denetim
odağı ve dış denetim odağı bakımından katılımcıları ayırt
etme gücüne sahip olduğu ve aynı davranışı ölçmek için
tasarlandığı söylenebilir.

RDOÖ Alfa İki Yarı Test
Korelasyonu
RDOÖ – BDE
Korelasyonu
Faktör 1
Faktör 2
0,47
0,51
0,56
0,51
0,22*
0,18
**p<0,001
* p<0,05
RDOÖ Madde Sayısı X S Faktör 1 – Faktör 2
Korelasyonu
Faktör 1
Faktör 2
12
11
5,72
6,50
2,20
2,32
0,64***
***p<0,001
* p<0,05

› Rotter denetim odağı ölçeğinin güvenirliğiyle ilgili olarak
alfa katsayısı faktör 1 için 0,47 ve faktör 2 için 0,51’dir.
Spearman Brown iki yarı test korelasyonu ise aynı sırayla
0,56 ve 0,51’tür.
› Rotter denetim odağı ölçeğinin ölçüt geçerliği için ölçek
ile ölçüt olarak alınan beck depresyon envanteri
puanları arasında hesaplanan korelasyon faktör 1 için
0,22 (p<0,05) ve faktör 2 için 0,18 (p>0,05) ve toplam için
0,21 (p<0,05)’dir. Ölçeğin tek boyutluluğu üzerinden bir
yaklaşım belirlenmiş olsaydı faktör 1’in alfa, iki yarı
korelasyon ve beck depresyon envanteri ile korelasyonu
baz alınabilirdi.

› Rotter denetim odağı ölçeğinin madde sayılarına, faktör
puanlarının ortalama ve standart sapmalarına ve faktör
puanları arasındaki korelasyona bakıldığında Rotter
denetim odağı ölçeğinin faktör puanları arasında anlamlı
bir ilişkinin (p<0,05) olduğu gözlemlenmiştir.

İleri İstatistik ve Bilimsel Araştırma Yöntemleri

Recommended

Recommended

More Related Content

Similar to İleri İstatistik ve Bilimsel Araştırma Yöntemleri

Similar to İleri İstatistik ve Bilimsel Araştırma Yöntemleri (15)

More from Gizem Turgut

More from Gizem Turgut (14)

İleri İstatistik ve Bilimsel Araştırma Yöntemleri