Ölçek Geliştirme Çalışması

Şimdi ölçek geliştirme sürecindeki aşamalarda yaptığımız istatistiksel analizlerde hangi değerleri incelediğimizden bahsedelim. En üst standartlarda, titizlikle hiçbir yeri atlamadan çalışıyoruz.

1. Birinci Örneklemde Uygulama (Bütün aday sorular dahil)

   • Açımlayıcı Faktör Analizi​

   • Güvenilirlik Analizi
      

2. İkinci Örneklemde Yeniden Uygulama (Yalnızca kalan sorular dahil)

   • Doğrulayıcı Faktör Analizi​

   • Geçerlik Testleri

     • AVE-CR-MSV-ASV Değerleri İnceleme

     • Fornell-Larcker Kriteri

     • HTMT Değeri İnceleme

​

Şimdi bunları biraz açalım:

​​

1) BİRİNCİ AŞAMA

Bu aşamada, bir sürü sorudan oluşan ilk ölçek taslağımızı, ilk örneklemimize (en az 100 kişi) uygulamıştık. İlk örneklemimizden topladığımız verilerle aşağıdaki analizleri yapıyoruz.​​​​

​

1. Açımlayıcı Faktör Analizi
    

   • KMO ve Bartlett Testi değerlerinin uygun olup olmadığını değerlendiriyoruz. (Genelde KMO değeri 0.60'tan büyük ve Bartlett Testi p değeri 0.05'ten küçük olsun istiyoruz)
      

   • Verinin faktör analizine uygun olup olmadığını değerlendirerek, verinin faktör analizine uygun bir şekilde analiz edilmesini sağlıyoruz. (Maddeler arasında çoklu doğrusallık, korelasyon matrisinin determinant değeri gibi birkaç kritere bakıyoruz)
      

   • Açıklanan varyans​ların yeterli olup olmadığını kontrol ediyoruz. (Toplam varyansın en az %50'si açıklanıyor olmalı ve alt boyutlar varsa açıkladıkları varyanslar arasında aşırı büyük fark olmamalı)
      

   • Her maddeye ait faktör yüklerini inceleyerek, uygun olmayan maddeleri silerek ölçekten çıkartıyor, bu şekilde elimizde kalan ölçeğin kaç boyuttan oluştuğunu ve hangi maddelerin hangi boyutları oluşturduğunu belirliyoruz. (Bu çok detaylı bir konu ama ideal olarak her maddenin 0.40'tan büyük faktör yüküyle yalnızca 1 adet faktöre yüklenmesini hedeflemeye çalışıyoruz)
      

2. Güvenilirlik Analizi (Cronbach's Alpha ve Item-Total Korelasyon)
   ​​

   • Açımlayıcı Faktör Analizi sonucunda elde ettiğimiz ölçeğin (ve varsa alt boyutlarının her birinin) maddelerinin arasındaki iç tutarlılığı ölçmek için Cronbach's Alpha ​analizi yapıyoruz. (Cronbach's Alpha değerlerinin 0.70'ten büyük olmasını istiyoruz)
      

   • Çok yapılmayan fakat faydalı bilgiler sunan bir diğer güvenilirlik analizi çeşidi olarak, Item-Total Korelasyon (Madde-Toplam Korelasyon) analiziyle de verileri değerlendiriyoruz. (Item-Total Korelasyon değeri her maddenin en az 0.20-0.30 olmalı)

​​

​

2) İKİNCİ AŞAMA

Bu aşamada, Açımlayıcı Faktör Analizi ve Güvenilirlik Analizleri sonucunda oluşturduğumuz, daha az sayıda sorudan oluşan ölçeğimizi ikinci bir yeni örnekleme (bu sefer en az 200 kişi) uygulamamız gerekiyordu. İkinci örneklemimizden topladığımız verilerle aşağıdaki analizleri yapıyoruz.​​​​

​​

1. Doğrulayıcı Faktör Analizi
    

   • Model uyum iyiliği indekslerini değerlendiriyoruz. (CMIN/df, RMSEA, CFI, RFI, IFI, TLI, SRMR...)
      

   • Uyum iyiliği yeterli düzeyde değilse modifikasyon indekslerini takip ederek ölçekte modifikasyonlar yapıyoruz. Gerekirse az sayıda soruyu daha ölçekten silerek, uyum iyiliğini yeterli düzeye çıkartıyoruz.
      

   • Bütün maddelerin faktör yüklerinin 0.40'tan yüksek ve istatistiksel olarak anlamlı olduğundan emin oluyoruz. (Bunu sağlamayan soru olursa siliyoruz)
     ​

2. Geçerlik Testleri
   
   Eğer aşağıdaki Geçerlik testlerinin bir veya birden fazlasında bulduğumuz değerler istediğimiz aralıkta olmazsa, Doğrulayıcı Faktör Analizi sonucunda ulaştığımız ölçek yapısında birtakım değişiklikler (mesela iki alt boyutu birleştirme, madde silme gibi) yaparak yeniden bakmamız gerekiyor.
   
   Hem Doğrulayıcı Faktör Analizi'ndeki Uyum İyiliği değerleri hem de bütün Geçerlik değerleri uygun olana kadar ölçeği revize etmemiz gerekir. (Bunu yaparken ölçeği çok da bozmamamız gerekir ama)
    

   • CR değerlerine bakıyoruz. Ölçeğin, veya alt boyutu olan çok boyutlu bir ölçekse alt boyutların, Composite Reliability değerlerine bakarak Güvenilirlik seviyelerinin yeterli olup olmadığını inceliyoruz (CR değerleri 0.70'ten büyük olmalı)
     
     (Bu, Geçerlik testi değil de Güvenilirlik testi aslında, fakat diğer Geçerlik testleriyle birlikte bakıldığı için bu başlık altında koydum.)
     ​

   • AVE değerlerine bakıyoruz. Ölçeğin, veya alt boyutu olan çok boyutlu bir ölçekse alt boyutların, Average Variance Extracted değerlerine bakarak Birleşim Geçerliği olup olmadığına bakıyoruz. (AVE değerleri 0.50'den büyük olmalı)
      

   • MSV-ASV değerlerine bakıyoruz. Sadece ölçek 1'den fazla alt boyuta sahipse buna bakılır. Ayrışım Geçerliği var mı diye öğrenmemizi sağlıyor bu değerleri incelemek. (Her boyut için o boyutun AVE değeri, o boyutun Maximum Shared Variance ve Average Shared Variance değerlerinin ikisinden de yüksek olmalı)
      

   • Fornell-Larcker Kriteri: Çok boyutlu ölçeklerde alt boyutlar arasında Ayrışım Geçerliği var mı diye görmemizi sağlıyor. (Her boyutun AVE değerinin karekökü, o boyutun diğer boyutlarla olan korelasyon değerinden büyük olmalı)
      

   • HTMT yani Heterotrait-Monotrait Ratio of Correlations: Ayrışım Geçerliği olup olmadığını, AVE-MSV-ASV değerlerinden ya da Fornell-Larcker Kriteri'nden daha isabetli şekilde gösteren, 2015 yılında geliştirilen epey yeni bir kriter. (HTMT değeri 0.85'in altında ya da en azından 0.90'ın altında olmasını istiyoruz)

​​

✅ Meta İstatistik olarak, ölçek geliştirme çalışmanızı desteklemekten onur duyarız. İsterseniz baştan sona bütün süreci yönetelim, isterseniz de yalnızca ihtiyacınız olan analizleri yapıp sizinle paylaşalım.