A. Ata Tezbaşaran ölçek Hazırlama


DENEME UYGULAMASINDAN ELDE EDİLEN VERİLERİN ANALİZİ VE



Yüklə 447.46 Kb.
səhifə3/5
tarix07.08.2018
ölçüsü447.46 Kb.
1   2   3   4   5

3. DENEME UYGULAMASINDAN ELDE EDİLEN VERİLERİN ANALİZİ VE

MADDE SEÇME

Denemelik ölçekten elde edilen verileri incelemedeki temel amaç, denemelik

ölçeğin ve deneme uygulamasının elverdiği ölçüde güvenilir ve geçerli bir ölçek

elde etmektir. Bütünüyle ölçeğin sahip olacağı psikometrik özellikler, bu ölçekte

bulunan maddelerin psikometrik özelliklerine bağlıdır. Deneme ölçeğinin analiz

edilmesi, var olan maddeler arasından oluşturulacak ölçek için en iyi psikometrik

özelliklere sahip olanlarının seçilmesi amacını güder.

Denemelik ölçeğin uygulanması sonucunda elde edilen verileri “madde

puanları ve ölçek puanları” olmak üzere iki grupta toplayabiliriz. Aşağıda bu verilerin

elde edilmesi ve oluşturulacak ölçek için madde seçilmesi amacıyla bunlar

üzerinde yapılan işlemler ele alınacaktır.

3.a. Madde ve Ölçek Puanları

Likert tipi bir ölçekte, her cevaplayıcının ölçek puanı, maddelere gösterdiği

tepki puanlarının toplamından oluşur. Bunun için, her bir cevaplayıcının her bir

maddeye verdiği cevap puanlanmalıdır. Maddelere verilen cevapların puanlanışı

öncelikle maddenin olumlu ya da olumsuz oluşuna bağlı olarak değişir. Olumsuz

maddeler, olumlu maddelerin tersine puanlanır ve böylece yüksek ölçek puanları

daima olumlu tutumu gösterir. Özgün biçimiyle Likert tipi bir ölçekte her bir maddeye

verilecek cevap beş seçenekten biridir. Bu seçenekler için birden beşe

doğru bir puan dağılımı olmalı, her ifadede ÜÇ puan kararsızlığı ifade etmelidir.

BİR puan olumsuz uçtaki tutumun derecesini, BEŞ puan olumlu uçtaki

tutumun derecesini temsil eder. Puanlama yolu ölçek boyunca aynı kalmalıdır.

Boş bırakılmış cevap bulunmamalıdır. Olumlu ve olumsuz ölçek maddelerinin

seçeneklerine verilen puan değerleri Şekil 5’teki veya Tablo 2’deki gibidir. Boş

bırakılmış cevap bulunmaz.



3.a.1. Cevapların Puanlanması

Deneme uygulamasından sonra yapılacak ilk iş örneklemde bulunan her

bir bireye ait cevap kâğıdındaki cevapların puanlanmasıdır. Likert tipi bir ölçekteki

maddelere verilen cevaplar Şekil 5’te veya Tablo 2‘de gösterilen puanlama

22

Likert Tipi Ölçek Hazırlama Kılavuzu

A. Ata Tezbaşaran

anahtarı kullanılarak puanlanır. Bundan sonra, bu puanlar toplanarak bir bireyin

ölçek puanı bulunur. Bu işlem örneklemdeki tüm cevap kâğıtları için yapıldığında

puanları belirleme işlemi tamamlanmış olur.



Şekil 5: Likert tipi bir ölçekteki olumlu ve olumsuz ifadelerin puan değerleri

Tablo 2: Likert tipi bir ölçekteki maddeler için puanlama anahtarı

Optik okuyucu ile puanlama yapılacaksa, cevap anahtarının puanlama

programına yüklenmiş olması gerekir. Yukarıda anlatılan yolla elde edilen

puanların ağırlıklandırılması ve standart puanlara dönüştürülmesi işlemleri

madde analizi işlemlerinden sonra ele alınacaktır. İşlenecek verilerin düzenlenmesi,

ölçek puanlarına ait güvenirlik katsayısının hesaplanması ve madde analizi

işlemleri bu puanlara dayalı olarak yapılacaktır.

23

Likert Tipi Ölçek Hazırlama Kılavuzu



A. Ata Tezbaşaran

3.a.2. Analize Hazırlık: Verilerin Düzenlenmesi

Veriler, üzerinde yapılacak işlemleri ve madde analizini kolaylaştırıcı biçimde

düzenlenmelidir. Analizler için en genel amaçlı veri düzenleme biçimi öncelikle

bir “madde - cevaplayıcı” matrisinin hazırlanmasıdır. Bu matris hazırlanmadan

önce, deneme örneklemindeki her bireyin cevap kâğıdındaki madde puanları ile

ölçek puanı belirlenmiş olmalıdır. Eğer bilgisayar kullanılıyorsa ölçek puanları

ve diğer ölçüler bilgisayarda hesaplatılabilir. Ölçek puanları hesaplandıktan

sonra, cevaplayıcılar ölçek puanlarına dayalı olarak, en yüksek ölçek puanı alan

cevaplayıcıdan en düşük ölçek puanı alan cevaplayıcıya doğru sıralanmalıdır.

Bilgisayarda kullanılacak program, en azından bir işlem tablosu yazılımı

(spreadsheet) olmalıdır. İşlem tablosu yazılımlarına ait bir dosyada genel olarak

satır ve sütunların oluşturduğu hücreler vardır. İşlem tablolarının çoğunda satır

başlıkları sayılarla, sütun başlıkları da alfabedeki harflerle gösterilir. İşlem tablosundaki

her bir hücre önce sütun sonra satır başlığı belirtilerek tanımlanır.

Örneğin Şekil 6’daki işlem tablosunda A1 hücresi birinci sütuna (A) ve birinci

satıra (1) aittir (Microsoft, 1993). Benzer bir tablo, büyükçe bir kareli kâğıt üzerinde,

elle de hazırlanabilir.

Şekil 6: Veri girişi yapılabilecek bir işlem tablosu

24

Likert Tipi Ölçek Hazırlama Kılavuzu



A. Ata Tezbaşaran

İşlem tablosunda her satır denemelik ölçeğin uygulandığı bireylerden birine

ait verileri, her sütun da bu ölçekteki maddelerden birine ait verileri içerir. Bu

durumda A1 hücresine, örneklemdeki birinci bireyin deneme ölçeğindeki birinci

maddeden aldığı puan, B1 hücresine birinci bireyin ikinci maddeden aldığı puan

girilir ve bu şekilde veri girişine, sonuncu bireyin ölçekteki sonuncu maddeden

aldığı puanın girilmesine kadar devam edilir. Bu işlem tamamlandığında elde edilen

tabloya madde - cevaplayıcı matrisi denir. Bundan sonra cevaplayıcılarla ilgili

işlemler satırlar üzerinden, ölçek maddeleri ile ilgili işlemler sütunlar üzerinden

yapılır.


Madde-cevaplayıcı matrisini elde oluşturmak için, puanlama işlemi cevap

kâğıtları üzerinde yapılır ve ölçek puanları cevap kâğıtları üzerine yazılır (Şekil 7).

Puanlanan cevap kâğıtları en yüksek puan alandan en düşük puan alana doğru

sıralandıktan sonra, en yüksek puan alan cevap kâğıdından başlanarak 1. satırda

1. sütuna 1. maddenin puanı, 2. sütuna 2. maddenin puanı, ..., yazılarak işlenir.

Birinci satırın son sütundaki hücresinde, birinci kişinin ölçekteki son maddeden

aldığı puan yer alır. Son ölçek maddesinin bulunduğu sütundan sonraki sütuna

da ölçek puanları yazılır.



3.a.3. Ölçek Puanlarının Hesaplanması

Bir kişinin ölçekten aldığı puan, ölçekte bulunan maddelerden aldığı

puanların toplamından oluşur (Şekil 8). Ölçek puanının hesaplanışı Eşitlik 1’de

tanımlanmıştır. Burada Xi herhangi bir kişinin ölçek puanını, Mij bu kişinin ölçekte

bulunan herhangi bir maddeden aldığı puanı, K ölçekte bulunan madde sayısını

göstermektedir.

25

Likert Tipi Ölçek Hazırlama Kılavuzu

A. Ata Tezbaşaran

1

2



3

4

5



+

+



+

Olumlu +



Olumsuz —

Madde Puanı

1

3

5



5

4

+



Ölçek Puanı Xi = Mij

j =1

KΣ

Şekil 7: Bir cevap kağıdının puanlanışı Eşitlik 1: Herhangi

bir kişinin Likert

tipi bir ölçekten

aldığı puan

Hazırlanan işlem tablosunda, ölçekteki son maddeye ait sütundan sonraki

sütuna “puan” sütunu dersek, her bir satırdaki madde puanları toplanarak

hizasındaki puan sütununa yazılır. Bilgisayarla çalışıldığında ölçek puanlarını

cevap kâğıtları üzerinde hesaplamaya gerek yoktur. İşlem tablosu yazılımıyla,

birinci bireyin puanını hesaplayan formül bir kez yazıldıktan sonra (Şekil 8, Adım

1) diğer bireylerin puanları bir komutla otomatik olarak hesaplatılabilir (Şekil 8,

Adım 2). Bunun için, kullanılan işlem tablosu yazılımında uygun komutların verilmesi

gerekir. Şekil 9’da Microsoft (1993) Excel işlem tablosu yazılımı ile yapılmış

bir puan hesabı gösterilmiştir.

26

Likert Tipi Ölçek Hazırlama Kılavuzu

A. Ata Tezbaşaran

Şekil 8: Bir işlem tablosunda ölçek puanı hesaplama

Veri girişinde ve analizinde, işlem tablolarından başka istatistik paket yazılımlarından

da yararlanılabilir. Şekil 9’da bir istatistiksel paket yazılımın (Abacus, 1992) veri

dosyasının köşelerinden alınmış dört parça gösterilmiştir. Bu veri dosyasında

100 kişilik bir örneklem grubuna 60 maddelik bir denemelik ölçek uygulanmış ve

ölçek puanları hesaplatıldıktan sonra büyükten küçüğe sıralatılmıştır. İstatistiksel

paket yazılımlara ait veri dosyalarının oluşturulması, işlem tablolarındaki dosya

oluşturma ile aynı mantığa dayalıdır. Burada sütunlardan (maddelerden) her biri

bir değişken olarak düşünülmelidir.

Şekil 9: Bir istatistiksel paket yazılımın veri dosyası (Abacus, 1992)

27

Likert Tipi Ölçek Hazırlama Kılavuzu



A. Ata Tezbaşaran

3.a.4. Puan Dağılımının Özellikleri

Her bir ölçek maddesine ait puan dizisi üzerinde yapılacak işlemler, söz

konusu maddenin bulunduğu sütundaki veriler kullanılarak yapılır. Tek tek maddelerin

analizine geçilmeden önce ölçek puanlarının dağılım özellikleri incelenmelidir.

Denemelik ölçek puanlarının dağılım özellikleri birçok bakımdan bilgi

vericidir.

Bu özelliklerden birçoğu sayısal ve grafik olarak değişik biçimlerde özetlenebilir.

Bir puan dağılımının grafik biçiminde değişik gösterimleri için Arıcı (1992)

ve Baykul’dan (1996) yararlanılabilir. Şekil 10’da daha önce örnek olarak verilen

denemelik ölçeğin ölçek puanları dağılımını, normal dağılım eğrisi ile karşılaştıran

bir histogram verilmiştir (Abacus, 1992).

Tablo 3’te denemelik ölçeğe ait puanların dağılım özelliklerine ilişkin bazı

betimsel istatistikler verilmiştir. Bu tabloda sayısal değerlerin solunda, kullanılan

paket programın (Abacus, 1992) özgün terimleri olduğu gibi bırakılmış, sağ

tarafına da bunların Türkçe karşılıkları verilmiştir. Betimsel istatistikler ve bunların

her birinin yorumlanması için Akhun (1991), Arıcı (1992), Baykul (1996) gibi çeşitli

kaynaklardan yararlanılabilir.

0

5



10

15

20



25

108 118 128 138 148 158 168 178 188 198 PUAN



Şekil 10: Ölçek puanlarına ait histogram (Abacus, 1992)

28

Likert Tipi Ölçek Hazırlama Kılavuzu



A. Ata Tezbaşaran

Tablo 3: Ölçek ham puanları dağılımının betimsel istatistiklerinden bazıları

(Abacus, 1992)

155.650


17.432

1.743


100

113.000


196.000

303.886


0.112

83.000


-0.115

-0.475


157.500

Mean


Std. Dev.

Std. Error

Count

Minimum


Maximum

Variance


Coef. Var.

Range


Skewness

Kurtosis


Median

PUAN


Descriptive

Statistics

Aritmetik ortalama

Standart Kayma

Standart Hata

En küçük puan

En yüksek puan

Varyans


Ba€ıl de€iflkenlik katsayısı

Ranj (dizi geniflli€i)

Çarpıklık

Sivrilik


Ortanca

Frekans (cevaplayıcı sayısı)

Betimsel

‹statistikler

Örneğin Tablo 3’te betimsel istatistikleri verilen denemelik ölçekte 60 madde

bulunduğuna göre alınabilecek en düşük puan 60, en yüksek puan ise 300’dür.

Ölçek puanlarının tutumun en olumsuz ucundan en olumlu ucuna kadar olan

tutum öğelerini kapsaması için dizi genişliğinin (300-60=) 240 olması beklenirken,

bu örnekte dizi genişliğinin 83 olduğu görülmektedir. Şu halde, denemelik ölçeğin

beklenen ranjın bir kısmını kapsadığı görülmektedir. Ayrıca, beklenen değerlerle

deneme ölçeğinden elde edilen değerler karşılaştırılarak da denemelik ölçek

hakkında bazı kararlara varılabilir. Örneğin denemelik ölçekten elde edilen aritmetik

ortalama ile beklenen ortalama arasındaki farkın manidar olup olmadığı

test edilebilir. Örneğimizde, denemelik ölçekten elde edilen aritmetik ortalama

155.650, hipotetik olarak beklenen ortalama ölçek puanı ise 180’dir. Tablo 4’te

bu farkı sınayan t-test sonuçları görülmektedir. Buna göre denemelik ölçeğin aritmetik

ortalaması, 0,0001 den düşük bir yanılma payı ile, beklenen ortalamadan

küçüktür (McNemar, 1969, s. 113).



Tablo 4: Deneme ölçeği puanları ortalamasının beklenen ortalamadan

farkının test edilmesi ile elde edilen sonuçlar (Abacus, 1992)

155.650 99 -13.968 <0.0001

A.Ortalama฀ SD t-de€eri

Ölçek ham

Puanları฀

One Sample t-test

Hypothesized Mean = 180

Manidarlık

29

Likert Tipi Ölçek Hazırlama Kılavuzu

A. Ata Tezbaşaran

Madde analizinden önce, ölçek puanlarına benzer şekilde, her bir madde için,

madde puanları dizilerinin de betimsel istatistikleri elde edilerek incelenebilir.

3.b. Madde Analizi

Sınama amacıyla hazırlanan tutum ifadeleri, kendi içinde tutarlı olma, kararlı

olma ve gözlenmek istenmeyen tepkileri uyandırmadan, gözlenmek istenen tepkileri

uyarabilme gücü bakımından incelenir.

Tutum ölçekleri açısından, belirli bir tekniğe dayalı olarak hazırlanan, yine

bu tekniğin kendi kurallarına uygun yollarla hazırlanarak sınanan tutum ifadeleri,

ölçülmek istenen tutumla ilişkili olup olmadığı ve tutum boyutu üzerinde değişik

dereceleri birbirinden ayırt edebilme özellikleri bakımından incelenir. Tutumla

ilişkisi güçlü veya ayırt edici olanlar ölçeğe konulmak üzere seçilebilir.

Madde analizi sonucunda denemelik ölçekte bulunan ifadelerde karşılaşılan

aksaklıklar belirlenir ve alınacak önlemler saptanır. Gerektiğinde, öngörülen

düzeltmeler yapıldıktan sonra bu aşamadaki işlemler tekrarlanabilir.

Ölçekle ölçülmek istenen tutumu ölçmede, her maddenin ölçme gücünü

belirlemek için Likert tarafından özgün olarak iki ayrı “madde analizi” önerilmiştir:

1) korelasyonlara dayalı analiz, 2) “iç tutarlık ölçütü”ne (t-test) dayalı analiz

(McIver ve Carmines 1982, s.24).



3.b.1. Korelasyonlara Dayalı Madde Analizi

Her madde ile ölçek puanı arasındaki korelasyonların hesaplanması Likert

tarafından önerilen ilk nesnel denetimdir. Bir madde için bu yolla hesaplanan

korelasyon katsayısının işareti eksi, değeri sıfır veya sıfıra yakın ise bu, maddenin

diğer maddelerle ölçülmek istenen tutumu ölçmede yetersiz kaldığını gösterir.

Ölçek puanı (diğer maddelerin oluşturduğu toplam) ile ilişkisi düşük maddeler,

nihai ölçekle ölçülmek istenen tutumun ölçülmesine pek az katkıda bulunabilir.

Aynı durum bir maddenin diğer maddelerle ilişkisi bakımından da geçerlidir.

Birbirleri ile düşük ilişki gösteren veya ilişkisiz olan maddelerin bir araya getirilmesiyle

oluşturulan bir ölçeğin güvenirliği ve geçerliği düşük olur. Sonuç olarak,

30

Likert Tipi Ölçek Hazırlama Kılavuzu

A. Ata Tezbaşaran

düşük korelasyonlara sahip maddeler çıkartılmalı ve nihai ölçeğe alınmamalıdır.

Nihai ölçekte yer alacak olan maddeler yüksek madde - ölçek korelasyonlarına

sahip olmalıdır. Maddelerin birbirleriyle ve ölçek puanlarıyla yüksek korelasyonlara

sahip olmaları aynı boyutta ölçme yaptıklarının bir göstergesidir (Ghiselli,

Campbell, Zedeck, 1981, s.414).

Korelasyonlara dayalı analiz işlemleri için her maddeye ait puan dizisi ile

ölçeğin puan dizisi arasında korelasyon katsayısı hesaplanır. Daha önce de

belirtildiği gibi ölçek puanları madde puanlarının toplamından oluşmaktadır.

Şu halde ölçek puanlarının içinde bütün maddelerin puanları bulunmaktadır.

Bu nedenle maddeye ait puanlar ile ölçek puanları arasındaki korelasyon

hesaplanırken söz konusu maddenin puanları hariç tutularak ölçek puanı yeniden

hesaplanmalıdır. Böylece denemelik ölçekteki madde sayısı kadar da ayrı ayrı

ölçek puanları dizisi hesaplanması gerekir. Herhangi bir maddenin puanları ölçek

puanları dizisinin dışında tutulmadan bu madde puanları dizisi ile ölçek puanları

dizisi arasında hesaplanan korelasyon katsayısı, gerçekte olduğundan yüksek

çıkma eğilimindedir (Horst, 1966). Çünkü, söz konusu madde puanları ölçek

puanlarının içinde olduğundan ortak varyansı artırıcı yönde etki yapar ve bu da

katsayının yükselmesine neden olur. Beş ayrı denemelik ölçek üzerinde yapılan

bir çalışmada, madde puanları çıkarılarak ve çıkarılmadan hesaplanan korelasyon

katsayılarına dayalı madde seçme işlemleri arasında, maddelerin seçilme

sıraları bakımından önemli bir değişiklik olmadığı da gözlenmiştir (Tezbaşaran,

1996a).

rxy =

XY

i=1

nΣ−

X

i=1

nΣ

฀

฀



฀

฀

฀



฀ Y

i =1

nΣ

฀

฀



฀

฀

฀



฀

n

X2

i=1

nΣ

X



i =1

nΣ

฀

฀



฀ ฀

฀

฀



2

/ n

฀

฀

฀



฀

฀

฀



฀

฀

฀



฀

฀

฀ Y2



i =1

nΣ

Y



i =1

nΣ

฀

฀



฀ ฀

฀

฀



2

/ n

฀

฀

฀



฀

฀

฀



฀

฀

฀



฀

฀

฀



Eşitlik 2: Pearson Momentler Çarpımı Korelasyon Katsayısı

31

Likert Tipi Ölçek Hazırlama Kılavuzu



A. Ata Tezbaşaran

Likert’in ölçek tanımında madde puanları dizisi sürekli bir değişken olarak

kabul edildiğinden ve ölçek puanları dizisi de sürekli bir değişken olduğundan,

madde puanları ile ölçek puanları arasındaki korelasyon Pearson Momentler

Çarpımı Korelasyon Katsayısı cinsinden hesaplanmalıdır (Arıcı, 1992; Baykul,

1996). Eşitlik 2’de bu katsayı (rxy) verilmiştir. Eşitliğin sağındaki X madde

puanları dizisini, Y ilgili maddenin puanları hariç tutularak hesaplanan ölçek

puanları dizisini, n ise cevaplayıcı sayısını göstermektedir.

Korelasyonların bu şekilde elde hesaplanması emek yoğun bir iştir.

Bilgisayarda bir işlem tablosu yazılımının veya bir istatistiksel paket yazılımın

kullanılması büyük bir kolaylık sağlar. İstatistiksel paket yazılımların kullanılması

daha da ekonomiktir. Bir komutla bir korelasyon matrisi elde edilebilir. Bu matrisin

bir örneği Tablo 5’te verilmiştir.

Tablo 5: 60 maddelik bir deneme ölçeğine ait madde-madde ve madde-ölçek

korelasyonları matrisi (Abacus, 1992)

...


... K or el asy on M atr i si

3.b.2. Alt-Üst Grup Ortalamaları Farkına Dayalı Madde Analizi

Likert ölçekleme tekniği yüksek hızlı bilgisayarların ortaya çıkışından önce

geliştirilmiş olduğundan, özellikle büyük veri kümeleri için korelasyon katsayılarının

32

Likert Tipi Ölçek Hazırlama Kılavuzu



A. Ata Tezbaşaran

hesaplanmasının zahmetli, emek ve zaman tüketici olduğu düşünülmüştür. Bu

nedenle, bu tür ölçeklerin madde analizinin yapılmasında ikinci bir yol önerilmiş

ve buna “iç tutarlık ölçütüne dayalı madde analizi” adı verilmiştir (McIver ve

Carmines 1982).

Nihai ölçeğe iç tutarlık ölçütü ile madde seçme işlemini şöyle özetleyebiliriz:

Denemelik ölçekteki maddeler puanlandıktan sonra, cevaplayıcılar en yüksek

puandan en düşük puana doğru sıralanır. Ölçek puanları dağılımının üst ucundaki

cevaplayıcıların % 27’si üst grup, alt ucundaki % 27’si alt grup olarak belirlenir.

Üst gruptaki cevaplayıcılar, ölçeğin tümüyle ölçülmek istenen tutuma olumlu

yönde sahip olanları, alt gruptaki cevaplayıcılar da olumsuz yönde sahip olanları

gösterir. Her maddeye ait tepki dağılımı için de dağılımın üst ucundaki grubun

ölçülen tutuma olumlu derecede sahip olanları, alt ucundakilerin ise olumsuz

derecede sahip olanları göstermesi beklenir. Eğer bir madde bu iki gruptaki

tepkileri birbirinden ayırt etmiyorsa, tutuma olumlu derecede sahip olanlar ile

olumsuz derecede sahip olanları ayırt edemiyor demektir. Bu durum değişik

nedenlerle ortaya çıkabilir; örneğin üst gruptaki cevaplayıcılar alt gruptakilerden

yeterince yüksek puan alamamış olabilir. Böyle maddelerin nihai ölçeğin dışında

kalması gerekir. Bir madde, ölçülen tutum boyunca birbirinden kesin bir şekilde

ayrılabilen gruplarda özdeş tepkileri uyandırıyorsa, bu madde ölçülmek istenen

tutumun iyi bir göstergesi değildir. Diğer yandan bir madde aşırı uçtaki iki grubu

birbirinden açıkça ayırt edebiliyorsa, bu madde nihai ölçekte bulunması gereken

bir maddedir.

Şekil 11: Ölçek puanları dağılımının alt ve üst uçlarından ölçüt grupların

tanımlanması

33

Likert Tipi Ölçek Hazırlama Kılavuzu



A. Ata Tezbaşaran

Likert’in deyişiyle “iç tutarlık ölçütü”ne dayalı madde seçme işlemi,

denenen ölçek puanları dağılımının iki ucundaki % 27 lik alt ve üst gruplardaki

cevaplayıcılardan elde edilen veriler üzerinde gerçekleştirilir (Şekil 11). Bu ölçütle

her madde için madde puanları dağılımı incelenir. Her madde için, üst gruptaki

cevaplayıcıların madde puanları ortalaması ile alt gruptaki cevaplayıcıların madde

puanları ortalaması arasındaki farkın manidarlığı t-testi ile sınanır. Bu sınama için

Eşitlik 3 kullanılır. Alt ve üst gruplar birbirinden bağımsız olduğu için, bağımsız

gruplar için uygulanan t-testten yararlanılır. Hesaplanan t değerine “kritik oran”

adı da verilmektedir (Sencer, 1989, s. 287):



t = (Xa ) /

( 2 / )+ Sa

( 2 / na )

X . :

S.

2 :


n. :

. grubun madde puanlarının

aritmetik ortalaması

. grubun madde puanlarının

varyansı

. gruptaki cevaplayıcı sayısı

Eşitlik 3: t istatistiği (Turgut ve

Baykul, 1992) ü: üst grup a: alt grup

Alt ve üst grupta bulunan cevaplayıcı sayısı eşit olacağından nü=na=n dersek,

Eşitlik 3’ü Eşitlik 4 veya Eşitlik 5’teki gibi yeniden yazabiliriz (Edwards, 1957,

s.153).


t = X ü X a

(

2 + Sa

2 ) / n



Eşitlik 4: Karşılaştırılan gruplarda denek sayısı eşit olduğunda t istatistiği

t = X ü X a

[Σ(Xi )2 +Σ(Xi X a )2 ] / n(n −1)



Eşitlik 5: Karşılaştırılan gruplarda denek sayısı eşit olduğunda t

istatistiğini hesaplama formülü

Alt - üst grup ortalamaları arasındaki farkın sınanmasına dayalı olarak elle

hesaplamayla madde seçme işlemlerinin bir örneği Turgut ve Baykul’da (1992)

verilmiştir. Bu işlem yolu için ayrıca Edwards’a (1957) da bakılabilir.

34

Likert Tipi Ölçek Hazırlama Kılavuzu

A. Ata Tezbaşaran

Likert tipi bir ölçek geliştirmek için t istatistiğine dayalı olarak madde seçme

işlemlerini bilgisayarda gerçekleştirmek daha da ekonomiktir. Bunun için önce

yeni bir veri dosyası oluşturulur. Daha önce bir işlem tablosu yazılımında veya

istatistiksel paket yazılımla hazırlanmış olan madde - cevaplayıcı matrisinden

yararlanılır. Bu matristeki cevaplayıcılar en yüksek puandan en düşük puana

doğru sıralanmış olmalıdır. Şekil 10’da verilen deneme uygulaması örneğinde

100 cevaplayıcı bulunmaktadır. Bu 100 cevaplayıcıdan en yüksek puan alan

üstteki 27 kişi üst grubu, en düşük puan alandan yukarıya doğru yer alan alttaki

27 kişi de alt grubu oluşturacaktır. Önceden hazırlanan madde - cevaplayıcı

matrisini içeren veri dosyası başka bir isimle yeniden kaydedildikten sonra, ortada

kalan gruptaki cevaplayıcılara ait kayıtlar (28. ve 73. cevaplayıcılar dahil arada

kalan cevaplayıcılara ait satırlar) silinir. Böylece veri dosyasında 54 cevaplayıcı

kalır. Kullanılan paket yazılımda, üst grup (ÜG) ve alt grup (AG) olmak üzere

iki kategorisi bulunan yeni bir grup değişkeni (nominal değişken) tanımlanır. Bu

değişkene ait sütunda bulunan satırlara, birinci satırdan başlanarak ilk 27 kişi

için ÜG, ikinci 27 kişi için de AG kategorisi girilir. Bu işlem tamamlandıktan sonra

veriler analize hazır hale gelmiş olur (Şekil 12).



Şekil 12: Bağımsız gruplarda t - test yapmak için hazırlanmış veri dosyası

(Abacus, 1992)

Veriler, t-test için hazırlandıktan sonra, birinci maddeden başlanarak her bir

madde için t istatistiği hesaplatılır. Tablo 6’da, seçilebilecek bir madde örneği

olarak, bir istatistiksel paket yazılımla elde edilen, bağımsız gruplar için iki yönlü

35

Likert Tipi Ölçek Hazırlama Kılavuzu

A. Ata Tezbaşaran

t test sonuçları verilmiştir. Tablo 6’nın üst kısmında, üst grup (ÜG) ortalaması ile

alt grup ortalaması (AG) arasındaki fark (Mean Diff), serbestlik derecesi (DF),

t istatistiği (t Value) ve bunun manidarlık düzeyi (P) verilmiştir. Tablonun alt

kısmında ise üst ve alt gruba ilişkin cevaplayıcı sayısı (Count), aritmetik ortalama

(Mean), varyans (Variance), standart kayma (Std. Dev.) ve standart hatalar (Std.

Err) gösterilmiştir.

Her madde için t istatistiği hesaplatıldıktan sonra, üst ve alt grup ortalamaları

birbirinden manidar olarak farklı olan maddeler t istatistiğinin değerine dayalı

olarak sıralanır. Sıralama t değeri en yüksek olandan en düşük olana doğru

yapılır. Bunlar arasından t değeri en yüksek olandan başlanarak istenen sayıda

madde seçilir.



Tablo 6: Bir maddeye ait puan dağılımının alt ve üst gruplarına ait

ortalamalar arasındaki farkın manidarlığına ilişkin t test sonuçları

(Abacus, 1992)

1.037


52

3.312


0.0017

Mean Diff.

DF

t-Value


P-Value

ÜG, AG


Unpaired t-test for m1

Grouping Variable: GRUP

Hypothesized Difference = 0

27 3.741 0.892 0.944 0.182

27 2.704 1.755 1.325 0.255

Count Mean Variance Std. Dev. Std. Err

ÜG

AG

Group Info for m1



Grouping Variable: GRUP

Ortalamalar farkına dayalı madde analizinde bağımsız gruplar için tek

yönlü t-test seçeneği kullanıldığı zaman maddenin üst grup ortalaması alt grup

ortalamasından manidar olarak büyük çıkarsa bu madde seçilecek maddeler

grubuna alınmalıdır. Üst grup ortalaması alt grup ortalamasından manidar olarak

36

Likert Tipi Ölçek Hazırlama Kılavuzu



A. Ata Tezbaşaran

küçük çıkarsa bu madde ters yönde ayırım yapıyor demektir ve seçilmeyecek

maddeler grubuna konulmalıdır. Ayırıcılığı manidar olmayan maddeler de seçilmeyecek

maddeler arasında yer almalıdır. Bağımsız gruplar için iki yönlü test

kullanıldığında da t istatistiği eksi işaretli olanlar ile manidar olmayanlar, seçilmeyecek

maddeler grubunda yer almalıdır. Seçilmeyecek maddelerin çoğalması

nedeniyle ölçek kapsamında daralma görüldüğü durumlarda maddelerdeki kusurlar

giderilmeli ve yeniden deneme uygulaması yapılmalıdır.

Bu iki çeşit madde analizinden hangisi kullanılmalıdır? 1938’de Likert ile

Murphy’nin birlikte yaptıkları bir çalışmada iki çeşit madde analizi karşılaştırılmıştır

(Aktaran: Edwards, 1957 s.155). Bu çalışmada, denemelik ölçekteki 15 madde,

alt ve üst grup ortalamaları arasındaki farkların büyüklüğüne göre ve ayrıca

madde puanları ile ölçek puanları arasındaki korelasyonların büyüklüğüne göre

sıralanmış ve iki sıra arasındaki korelasyon 0,91 olarak bulunmuştur. Tezbaşaran’ın

(1996a ve 1996b) çalışmalarındaki bulgular da bu sonucu desteklemektedir. Bu

yüzden, Edwards (1957), korelasyonlarla analiz yerine, alt - üst grup ortalamaları

farkının test edilmesine dayalı olarak madde analizi yapılmasını daha kolay ve

pratik bulmuştur. Likert’in öne sürdüğü, korelasyon hesaplamanın çok zaman ve

emek alacağı gerekçesi bugün için geçersizdir. Çünkü günümüzde bilgisayarların

yaygın olarak kullanılması bu gerekçeyi ortadan kaldırmıştır. Üstelik korelasyon

tekniğinin t-test tekniğine göre önemli avantajları olduğu, sadece alt - üst gruptan

alınan veriler yerine bütün gruptaki verileri dikkate aldığı öne sürülmektedir

(McIver ve Carmines, 1982 s.25). Diğer yandan her zaman bütün gruptan elde

edilen verilerin kullanılması büyük avantajlar getirmeyebilir. McIver ve Carmines

(1982) aynı verilere iki madde analizi tekniğinin de uygulanabileceğini, iki çeşit

madde analizinin aynı sonuca götürmesi gerekmediğini öne sürmektedirler.

Denemelik ölçekten elde edilen verilere her iki madde analizi tekniğini uygulayarak,

her maddenin nihai ölçeğe alınıp alınmayacağına karar verilebilir. Daha

önce de belirtildiği gibi, eğer bir madde ayırt edici değilse, diğer maddelerin

oluşturduğu ölçeğe katkıda bulunmuyor demektir ve sonuç olarak da bu madde

dışta tutulmalıdır. Buna benzer şekilde, düşük madde - ölçek korelasyonuna

sahip ve aşırı tutuma sahip grupları ayırt edemeyen maddeler nihai ölçeğin

dışında kalmalıdır.

37

Likert Tipi Ölçek Hazırlama Kılavuzu



A. Ata Tezbaşaran

Birçok maddenin ayırt etmede yetersiz kalması, ölçme aracında değişiklik

yapılmasını gerektirdiği gibi, bu araçla ölçülmek istenen tutumun tanımlanışını

da gözden geçirmeyi gerektirebilir. Bu nedenle seçilen maddeler ile çıkarılan

maddeler karşılaştırılmalıdır. Eğer çıkarılan maddeler yukarıda belirtilen, Likert’in

öngördüğü nedenlerden dolayı alt ve üst grupları ayırt etmede yetersiz kalmışsa,

başlangıçta yapılan tutum tanımı olduğu gibi kalabilir. Bununla birlikte çıkarılan

maddeler içerikleri bakımından seçilen maddelerden farklılık gösteriyorsa, seçilen

maddeler yeniden incelenerek başlangıçta yapılan tutum tanımı yeniden gözden

geçirilmeli ve seçilen maddelerin kapsamına dayalı olarak yeniden tanımlanmalıdır

(Scott, 1968). Böylece, ölçülmek istenen tutum yeniden tanımlanarak çıkarılan

maddelerin içeriğinden arındırılmış olur. Nihai ölçeğin kapsayacağı maddeler

seçilince, bundan sonraki işlemlere başlanabilir.




Dostları ilə paylaş:
1   2   3   4   5


Verilənlər bazası müəlliflik hüququ ilə müdafiə olunur ©muhaz.org 2019
rəhbərliyinə müraciət

    Ana səhifə