A. Ata Tezbaşaran ölçek Hazırlama


b.3. Basit Doğrusal Regresyon (BDR) Tekniğiyle Madde Analizi



Yüklə 447,46 Kb.
səhifə4/5
tarix07.08.2018
ölçüsü447,46 Kb.
1   2   3   4   5

3.b.3. Basit Doğrusal Regresyon (BDR) Tekniğiyle Madde Analizi

Likert tipi ölçeklerin geliştirilmesinde başvurulan madde - ölçek korelasyonlarına

dayalı teknikte, kendi içinde tutarlı maddelerden oluşan bir ölçek geliştirmek için,

madde puanları ile ölçek puanları arasındaki ilişkinin ölçüsüne dayalı olarak

nihai ölçek için madde seçilmektedir. Korelasyonlarla incelenen, madde puanları

ile ölçek puanları arasındaki birlikte değişmenin ölçüsüdür. Basit korelasyon

katsayısı iki değişken arasındaki birlikte değişmenin ölçüsünü verir ve iki değişken

arasında doğrusal bir ilişki bulunduğu sayıltısına dayalıdır. Bu da Likert tipi ölçek

geliştirmenin sayıltıları ile tutarlıdır. Çünkü, daha önce değinildiği gibi, tek boyutlu

ölçekleme tekniklerinin temel sayıltılarından biri de bir ölçekteki madde puanları

ile ölçek puanları arasında doğrusal bir ilişki bulunması gereğidir.

Korelasyon tekniği birçok bakımdan regresyon tekniğiyle yakından ilişkilidir.

Korelasyon hesaplamada iki değişkenden birindeki değişmenin diğerindeki

değişmeye bağlı olduğunu öne sürmek için yeterli temel her zaman bulunamaz

(Draper ve Smith, 1966; Edwards, 1995). Oysa, Likert tipi ölçeklerin

geliştirilmesinde uygulanan korelasyonlara dayalı madde analizi tekniğinde,

madde puanları ile ölçek puanları için bağımlı ve bağımsız değişkenlerin belirlenmesi

için gerekli ve yeterli temel bulunmaktadır. Ölçek puanları madde puanlarına

38

Likert Tipi Ölçek Hazırlama Kılavuzu

A. Ata Tezbaşaran

bağlı olarak değişmektedir. Bu nedenle madde puanları bağımsız değişken, ölçek

puanları bağımlı değişken olarak incelenebilir. Bir değişkendeki değişmelere

bağlı olarak diğerindeki değişmelerin yordanması için regresyon teknikleri

kullanılabilir.

Geleneksel test ve ölçek geliştirmede denemelik maddeler arasından madde

seçmede genellikle test ya da ölçek puanları ölçüt alınmaktadır. Ölçek puanlarının

ölçüt alınarak kendi içinde daha tutarlı (güvenilir) bir ölçek oluşturulması

amaçlanmaktadır. Aynı düşünceyle, iç tutarlığı daha yüksek bir ölçek elde etmek

için ölçek puanlarını daha çok yordayabilen maddelerin seçilmesinin de aynı

amaca hizmet etmesi beklenir. Regresyon tekniği ile, bilinen ölçülerden, bilinen

ilişkilere dayalı olarak bilinmeyen ölçülerin kestirilmesi söz konusudur (Arıcı,

1992). Tek boyutlu ölçekleme modelinde madde puanları ile ölçek puanları

arasında doğrusal bir ilişki bulunması gerektiğinden, madde puanlarından ölçek

puanlarını yordamak için basit doğrusal regresyon tekniğinden yararlanılabilir

(Tezbaşaran, 1996b).

Basit doğrusal regresyon (BDR) tekniğiyle madde analizi yapılmasında izlenecek

işlem adımları aşağıdaki biçimde özetlenebilir (Tezbaşaran, 1996b) :

a) Madde Ham Puanı: Denemelik ölçeğin uygulanması sonucunda her bir

cevaplayıcının her maddeye göstermiş olduğu tepki, maddenin olumlu ya da

olumsuz oluşuna dayalı olarak puanlanır.

b) Ölçek Puanı: Her cevaplayıcı için denemelik ölçekteki maddelerden

almış olduğu puanlar toplanarak, cevaplayıcıların ölçek puanları hesaplanır.

c) BDR Eşitlikleri: Her bir madde için, madde puanları bağımsız değişken,

ölçek puanları da bağımlı değişken olmak üzere basit doğrusal regresyon eşitliği

hesaplanır. Hesaplanan BDR eşitliklerinin (regresyon katsayılarının) manidarlığı

varyans analizi yoluyla sınanır.

d) Madde Seçme: Regresyon katsayısının işareti eksi olan maddeler ile

BDR eşitliği manidar olmayan maddeler, seçilmeyecek maddeler olarak belirlenir.

Bunların dışında kalan, regresyon katsayısının işareti artı ve regresyon

39

Likert Tipi Ölçek Hazırlama Kılavuzu

A. Ata Tezbaşaran

eşitliği istenen düzeyde manidar olan maddeler, seçilebilir maddeler grubunu

oluşturacaktır. Bu aşamadan sonra seçilebilir maddeler arasından nihai ölçeğe

madde seçmek için aşağıda belirtilen iki seçenekten biri kullanılabilir. Ölçek

oluşturmak için, seçilecek maddeler arasında olumlu ve olumsuz ifadeleri taşıyan

maddelerin sayısının birbirine eşit olması, ölçülecek psikolojik yapının kapsamını

temsil etmesi gibi ölçütleri de göz önünde bulundurmak gerekir.

Seçenek 1: Denemelik ölçekteki seçilebilir maddeler en büyük regresyon

katsayısına sahip olan maddeden en küçük katsayıya sahip olan maddeye doğru

sıralanır. Sıralama işlemi tamamlandıktan sonra, sıranın en üstündeki maddeden

başlanarak ve olumlu - olumsuz ifade dengesi gözetilerek, belirlenen sayıda

madde seçilir.

Seçenek 2: Her maddeye ilişkin olarak hesaplanan BDR eşitliklerinin

manidarlığının varyans analiziyle belirlenmesi sonucunda, her bir madde için

F değeri hesaplanmış olacaktır. Maddeler sahip oldukları F değerlerine göre

büyükten küçüğe doğru sıralanır. F değeri manidar olanlar arasından, en büyük

F değerinden başlanarak, olumlu-olumsuz ifade dengesi gözetilerek, belirlenen

sayıda madde seçilir.



Tablo 7: Deneme formundan seçilebilecek bir maddeye ait regresyon özeti

(Abacus, 1992)

100 .583 .34 .334 14.231

N R R Squared Adjusted R Squared RMS Residual

Regression Summary

PUAN vs. m35

Tablo 7’de seçilebilecek bir maddeye ait regresyon özeti tablosu verilmiştir.

Burada bağımsız değişken madde puanları, bağımlı değişken ise ölçek puanlarıdır.

Bu tabloda analiz kapsamındaki denek sayısı (N), 35. madde puanları ile ölçek

puanları arasındaki korelasyon katsayısı (r), bu korelasyon katsayısının karesi (R

Squared) ve hata varyansı (RMS Residual) gösterilmiştir. Tablo 7’de görüldüğü

40

Likert Tipi Ölçek Hazırlama Kılavuzu

A. Ata Tezbaşaran

gibi madde puanları ile ölçek puanları arasındaki korelasyon katsayısı 0.58’dir.

Madde ile ölçek puanları varyansının yaklaşık % 34’ü açıklanabilmektedir.

Tablo 8’de yukarıda regresyon özeti verilmiş olan denemelik ölçekteki 35.

madde puanları ile ölçek puanları arasındaki BDR eşitliğinin manidarlığının

sınanmasına ilişkin varyans analizi (ANOVA) sonuçları gösterilmiştir. Bu tabloda

regresyon eşitliğine (Regression), hata varyansına (Residual) ve toplama (Total)

ait serbestlik derecesi (DF), kareler toplamı (Sum of Squares), ortalama kare

(Mean Square), F değeri (F Value) ve manidarlık düzeyi (P-Value) gösterilmiştir.

Bu tabloda hesaplanan BDR eşitliğinin p < 0.0001 düzeyinde manidar olduğu

görülmektedir. Tablo 8: Tutum ölçeğinin deneme formundaki 35. madde puanları ile ölçek

puanları arasındaki regresyon eşitliğine ait ANOVA sonuçları

(Abacus, 1992)

1 10236.587 10236.587 50.543 <.0001

98 19848.163 202.532

99 30084.750

DF Sum of Squares Mean Square F-Value P-Value

Regression

Residual

Total


ANOVA Table

PUAN vs. m35

41

Likert Tipi Ölçek Hazırlama Kılavuzu

A. Ata Tezbaşaran

Y = 136.96 + 10.803*X; R2 = .34



Şekil 13: Tutum Ölçeğinin Deneme Formundaki 35. Madde Puanları (m35) ile Ölçek

Puanları (PUAN) Arasında Hesaplanan Regresyon Eşitliği ve Grafiği

(Abacus, 1992)(m35) ile Ölçek Puanları (PUAN) Arasında Hesaplanan

Regresyon Eşitliği ve Grafiği (Abacus, 1992)

Şekil 13’te tutum ölçeğinin deneme formundaki 35. madde puanları ile ölçek

puanlarının iki yönlü dağılımı gösterilmiştir. BDR eşitliği Y=a+bX şeklindedir.

Burada Y, yordanan ölçek puanını; a , regresyon doğrusunun ölçek puanlarını

gösteren y dikey eksenini kestiği noktanın madde puanlarını gösteren x yatay

eksenine olan uzaklığını (kesim noktasını); b, regresyon katsayısını; X, madde

puanını; R2 ise ölçek puanları varyansının hesaplanan BDR eşitliği ile açıklanan

yüzdesini göstermektedir. Şekil 13 ve diğer regresyon grafiklerinde, Y düşey

ekseni ölçek puanlarını göstermektedir. Regresyon grafiklerindeki yatay eksen de

madde puanlarını göstermektedir.

Bir maddeden alınabilecek en küçük puan 1, cevap verilmemesi halinde

0’dır. Cevapsız madde bulunmadığı için 60 maddelik bir deneme ölçeğinden

alınabilecek en küçük toplam puan 60’tır ve bu nedenle, bu dik koordinatlar sistemindeki

y ekseninin orijindeki değeri de 60’tır.

42

Likert Tipi Ölçek Hazırlama Kılavuzu

A. Ata Tezbaşaran

Tutum ölçeğinin deneme formundaki 35. madde puanları ile ölçek puanları

arasında hesaplanan BDR eşitliğinde kesim noktası 136.96, regresyon katsayısı

ise 10.803’tür.

Tutum ölçeğinin deneme formundaki 31. madde nihai ölçek için seçilmeyecek

bir maddeye örnek olarak gösterilebilir. Tablo 9’da bu ölçeğin deneme formundaki

31. madde puanları ile ölçek puanları arasındaki regresyon analizine ilişkin özet

bilgiler verilmiştir.



Tablo 9: Tutum ölçeğinin deneme formundaki 31. maddeye ait regresyon özeti

(Abacus, 1992)

100 .074 5.544E-3 • 17.472

N R R Squared Adjusted R Squared RMS Residual

Regression Summary

PUAN vs. m31

Tablo 9’da görüldüğü gibi, tutum ölçeğinin deneme formundaki 31. madde

puanları ile ölçek puanları arasındaki korelasyon 0,07’dir ve BDR eşitliği ile ölçek

puanları varyansının 0,005’i açıklanabilmektedir.

Tablo 10’da tutum ölçeğinin deneme formundaki 31. madde puanları ile ölçek

puanları arasındaki BDR eşitliğinin manidarlığının sınanmasına ilişkin varyans

analizi (ANOVA) sonuçları gösterilmiştir. Bu tabloda 31. madde puanları ile ölçek

puanları arasında hesaplanan BDR eşitliğinin manidar olmadığı görülmektedir.



Tablo 10: Tutum ölçeğinin deneme formundaki 31. madde puanları ile ölçek

puanları arasındaki regresyon eşitliğine ait ANOVA sonuçları

(Abacus, 1992)

1 166.790 166.790 .546 .4616

98 29917.960 305.285

99 30084.750

DF Sum of Squares Mean Square F-Value P-Value

Regression

Residual

Total


ANOVA Table

PUAN vs. m31

43

Likert Tipi Ölçek Hazırlama Kılavuzu

A. Ata Tezbaşaran

Y = 150.588 + 1.298 * X; R2 = 5.544E-3 Şekil 14: Tutum ölçeğinin deneme formundaki 31. madde puanları ile ölçek



puanları arasında hesaplanan regresyon eşitliği ve grafiği (Abacus

Corp., 1992)

Şekil 14’te tutum ölçeğinin deneme formundaki 31. madde puanları ile ölçek

puanları arasında hesaplanan BDR eşitliği ve buna ilişkin grafik gösterilmiştir. Bu

eşitlikte kesim noktası 150.588, regresyon katsayısı 1.298’dir.

Buraya kadar BDR tekniğiyle seçilebilecek maddelere örnek olarak gösterilen

tutum ölçeğinin deneme formundaki 35. maddesine ve seçilmeyecek maddelere

örnek olarak da tutum ölçeğinin deneme formundaki 31. maddesine ait sonuçlar

özetlenmiştir. Örnek gösterilen maddelere ilişkin veriler Tezbaşaran’ın (1996a;

1996b) çalışmalarından alınmıştır.

44

Likert Tipi Ölçek Hazırlama Kılavuzu



A. Ata Tezbaşaran

Daha önce de belirtildiği gibi, BDR tekniğine dayalı olarak Likert tipi ölçeklerin

madde analizinde, her madde için hesaplanan regresyon eşitliklerindeki regresyon

katsayısı ve bu eşitliklerin varyans analizi (ANOVA) ile sınanması yoluyla hesaplanan

F değeri madde seçme ölçütü olarak kullanılabilir. BDR tekniğine dayalı

madde analiziyle seçilecek ve seçilmeyecek maddeler ile bu ölçütler arasındaki

ilişkiler Tablo 11’deki gösterimle özetlenebilir (Tezbaşaran, 1996b).

Tablo 11: BDR tekniğiyle madde seçme ölçütleri arasındaki ilişkiler

Regresyon Eşitliğinde ANOVA'da

Kesim Noktası Regresyon Katsayısı F Değeri

Seçilecek

Madde Düşük Yüksek Yüksek

Seçilmeyecek

Madde Yüksek Düşük Düşük

Madde seçme ölçütü olarak kullanılacak olan istatistikler hesaplandıktan

sonra bunlardan birine göre maddeler seçilme sırasına konur. Olumlu - olumsuz

ifade dengesi korunarak seçilebilecek maddeler arasından tutum konusunun

kapsamını daraltmayacak sayıda madde seçilerek ölçek oluşturulur.

45

Likert Tipi Ölçek Hazırlama Kılavuzu



A. Ata Tezbaşaran

Standart Puanlar

Likert’in (1932) tanımıyla elde edilmiş olan ölçek puanları, sıralama ölçeği

düzeyindedir. Bu puanlar, bireyleri tutuma sahip oluş dereceleri bakımından

sıraya koymaya elverişlidir. Sıralama ölçeğinden elde edilen ölçülerle sıralar

arasındaki farkın miktarı bilinemez. Çünkü sıralama ölçeğinin eşit birimleri yoktur.

Dolayısıyla bu puanları kullanarak bireyler arasındaki tutum farklılıkları da bildirilemez.

Puanlar arasındaki farkın miktarının bilinebilmesi için puanların en azından

eşit aralıklı bir ölçekle elde edilmesi gerekir. Ham puanların standartlaştırılması

yoluyla elde bulunan sıralama ölçeği düzeyindeki ölçek puanları dizisi, eşit aralıklı

ölçek düzeyinde bilgi veren puan dizisine dönüştürülebilir.



Tablo 12: Ölçek düzeyleri

Ölçek

düzeyi

Formel nitelikleri Bilgi verme gücü

Başlangıç

noktası Birimleri

Nitelik

bildirme

gücü

Nicelik bildirme gücü

Sıra Fark Oran

ORANLI

(Ratio Scale)

Var


Mutlak

Var


Eşit + + + +

ARALIKLI

(Interval Scale)

Var


Tanımlı

Var


Eşit + + + -

SIRALAMA

(Ordinal Scale)

Var


Değişir

Var


Eşit değil + + - -

SINIFLAMA

(Nominal Scale) Yok Yok + - - -

Tablo 12’de gösterildiği gibi eşit aralıklı bir ölçek tanımlamak için iki yapısal

özelliğin karşılanması gerekir. Bunlardan birincisi keyfi de olsa bir başlangıç

noktasının, ikincisi de birbirine eşit birimlerin tanımlanmasıdır. Ölçek puanları

dağılımının aritmetik ortalaması başlangıç noktası ve dağılımın her bölgesinde

eşit aralıkları gösteren standart kayması da birim olarak ele alındığı zaman

eşit aralıklı bir ölçeğin yapısal gerekleri karşılanmış olur. Böylece bir puan

dağılımının kendi içinde bir bireyin puanı ile diğer bir bireyin puanı arasındaki

farkın miktarı bilinebilir. Bu düşünceden hareketle puan dağılımının biçimini

46

Likert Tipi Ölçek Hazırlama Kılavuzu



A. Ata Tezbaşaran

bozmadan doğrusal olarak dönüştürme yoluyla geliştirilen puanlara standart

puan adı verilir. Bu dönüştürmede ilk elde edilen puan z puanıdır. Eşitlik 6’da i

puan dizisindeki herhangi bir bireyi, Xi herhangi bir bireyin ölçek puanını, X puan

dağılımının aritmetik ortalamasını, Sx ise puan dağılımının standart kaymasını

göstermektedir.



zi = (Xi X )

Sx

Ti = 10zi + 50

Eşitlik 6: Bir puan dağılımındaki herhangi

bir bireyin z puanı Eşitlik 7: Bir puan dağılımındaki herhangi

bir bireyin T puanı

Eşitlik 6’nın incelenmesinden de anlaşılacağı gibi, eğer dağılımdaki bir bireyin

puanı dağılımın aritmetik ortalamasına eşit ise z puanı sıfır olur. Dağılımdaki

aritmetik ortalamadan büyük puanlar sıfırdan büyük, aritmetik ortalamadan küçük

olanlar da sıfırdan küçük ve dolayısıyla işareti eksi olur. Eksi işaretli puanların

yorumlamayı ve iletişimi güçleştirmesinden dolayı, z puanları, ortalaması 50,

standart kayması 10 olan bir dağılıma doğrusal olarak dönüştürülebilir ve T

puanları elde edilebilir (Eşitlik 7). Bu dağılımda, ölçek puanı dağılımın aritmetik

ortalamasına eşit olan bir bireyin standart puanı 50’dir.

AĞIRLIKLI PUANLAR

Buraya kadar sözü edilen standart puan türlerinin dayanağı, ölçekten elde edilen

puanlardır. Ölçek puanları da madde puanlarının toplamından oluşmaktadır.

Madde puanlarının olduğu gibi toplanmasındaki temel dayanak ise, ölçekteki her

bir maddenin eşit ölçme gücüne sahip olduğu sayıltısıdır. Oysa, madde analizi

işlemleri yapılırken açıkça görüleceği gibi, ölçeğe konulan her bir maddenin

ölçeğin tümüyle ölçülmek istenen tutumu ölçmede aynı katkıyı sağladığı söylenemez.

Bu nedenle her bir maddenin ölçek puanlarına katkısını dikkate alan bir

ağırlıklı ölçek puanı hesaplanmalıdır. Madde puanları dizisi ile ölçek puanları dizisi

arasında hesaplanan regresyon katsayısı, madde puanlarını ağırlıklandırmada

da bir katsayı olarak kullanılabilir. Her bir maddeye ait puan ile regresyon

katsayısı çarpılarak ağırlıklı madde puanı elde edilir ve bunlar toplanarak ağırlıklı

ölçek puanları hesaplanmış olur. Daha sonra elde edilen ağırlıklı puanlar, standart

puanlara dönüştürülerek kullanılabilir.

47

Likert Tipi Ölçek Hazırlama Kılavuzu

A. Ata Tezbaşaran

ÖLÇEĞİN PSİKOMETRİK ÖZELLİKLERİ

Ölçeğin Güvenirliği

Madde analizi birçok sorunun cevabını aramak için yapılır. Deneme ölçeğinde

bulunan bu maddeler, ölçülmesi düşünülen yapıyı vardayacak ilişki içinde midir?

Bir başka deyişle, her bir madde diğerleri ile ne ölçüde ilişkilidir? Hangi maddeler

en iyi ölçümü verebilir? Hangi maddelerden oluşturulacak ölçeğin güvenirliği ve

geçerliği daha yüksek olur?

Bu ve buna benzer sorularla, her ölçme sonucunda en azından iki temel

psikometrik özelliğe ilişkin bilgi aranmaktadır. Bunlar güvenirlik ve geçerliktir.

Güvenirlik bir ölçme aracının duyarlı, birbiriyle tutarlı ve kararlı ölçme sonuçları

verebilmesi gücüdür. Geçerlik ise bir ölçme aracının, bu araçla ölçülmek istenen

özeliğin ölçülerini başka özelik ya da özeliklerin ölçüleriyle karıştırmadan

verebilme gücüdür. Bir başka deyişle ölçülmek istenen özeliğin bütünüyle ölçülebilme

derecesidir. Güvenirlik ve geçerlikle ilgili bilgiler için Aiken (1985), Anastasi

(1988), Cohen, Montague, Nathanson ve Swerdlik (1988), Crocker & Algina

(1986), Cronbach (1984), Ebel (1965), Elms, Kantowitz, Roediger (1992), Kline

(1986), Murphy & Davidshofer (1991), Özçelik (1992), Turgut (1983) gibi kaynaklara

başvurulabilir.

Ölçek geliştirenler, üzerinde çalıştıkları ölçekle elde ettikleri puanların güvenirlik

düzeyini öncelikle araştırmak zorundadırlar. Ölçek geliştirmede temel amaç,

tüm çabaların sonunda daha güvenilir ve daha geçerli bir ölçme aracı elde

etmektir. Güvenilir olmayan puanlar rasgele (random) hatalarla yüklüdür. Böylesi

bir ölçekle elde edilen puanlar kendi içinde ve bir uygulamadan diğerine tutarlı

sonuçlar vermez. Yeterince güvenilir olmayan puanların geçerliğini araştırmaya

gerek yoktur. Çünkü güvenilir olmayan ölçme sonuçları geçerli olamaz. Ne var ki,

ölçek puanlarının güvenirliğinin kanıtlanmış olması, bu puanların geçerli olduğu

anlamına gelmez. Geçerli olmayan puanlar güvenilir olsa bile bir işe yaramaz.

Güvenirliğin sağlanmış olması, geçerliğin sağlanması için önkoşul olmakla birlikte

yeterli koşul değildir.

48

Likert Tipi Ölçek Hazırlama Kılavuzu

A. Ata Tezbaşaran

Bir ölçeğin güvenirlik düzeyini kestirmek için birden çok teknik vardır (Anastasi,

1988). Bunlardan hangisinin izleneceği madde puanlarının doğasına, ölçek

hakkındaki sayıltılara, araştırma koşullarına ve amaçlarına bağlıdır. Likert tipi bir

ölçeğin dayandığı sayıltılarından daha önce söz edilmişti. İstatistiksel sınamaların

da ölçek hakkındaki sayıltı ve tanımlamalarla tutarlı olması gerekir. Böyle bir

ölçekteki bir maddeden elde edilen puan dağılımının sürekli bir değişken olduğu

kabul edilmektedir. Bu durumda Likert tipi bir ölçeğin güvenirliğini kestirmek için,

öncelikle, Cronbach (1951) tarafından geliştirilmiş olan ve kendi adıyla anılan α

katsayısının kullanılması gerekir. Birbiriyle yüksek ilişki gösteren maddelerden

oluşan ölçeklerin a katsayısı yüksek olur. Cronbach α katsayısı, ölçek içinde bulunan

maddelerin iç tutarlığının (homojenliğinin) bir ölçüsüdür. Ölçeğin α katsayısı

ne kadar yüksek olursa bu ölçekte bulunan maddelerin o ölçüde birbirleriyle tutarlı

ve aynı özeliğin öğelerini yoklayan maddelerden oluştuğu şeklinde yorumlanır. Bu

noktada küçük bir hatırlatma yapılmalıdır. Likert tipi ölçek geliştirmek isteyenlerin,

bu ölçek tipiyle ilgili olarak yapılmış hatalı güvenirlik hesaplama biçimleri ile

karşılaşma olasılığı vardır. Örneğin Kuder - Richardson 20 (KR 20) güvenirlik

katsayısı, Cronbach α katsayısı ile kuramsal olarak aynı bağlamda bilgi verir. Her

ikisi de maddeler arasındaki tutarlığın, benzeşikliğin ölçüsüdür. Bununla birlikte,

KR 20 güvenirlik katsayısı madde puanları iki kategorili olduğu zaman kullanılır.

Örneğin, ölçeğin maddelerine verilen cevaplar “doğru - yanlış”, “evet - hayır”, “var

- yok”, gibi iki seçenekten birine tepkide bulunmayı gerektiriyorsa, bu durumda “iç

tutarlık” ölçüsünü hesaplamak için KR 20 katsayısının kullanılması gerekir. Madde

puanları dizisinin sürekli bir değişken olduğunun kabul edildiği durumlarda, Likert

tipi ölçeklerde olduğu gibi, Cronbach α katsayısının kullanılması zorunlu olur.

Gerçi, Likert tipi bir ölçeğin maddelerine verilen cevapları ikili bir dağılıma (binary)

çevirip KR 20 hesaplamak da olasıdır. Fakat bu, hem ek bir külfet hem de madde

puanlarında bilgi kaybına yol açılması demektir.

Gerektiğinde test - tekrar test yoluyla da güvenirlik sınanabilir. Test - tekrar

test güvenirliği, bir ölçme aracının uygulamadan uygulamaya tutarlı sonuçlar

verebilme gücünün bir ölçüsüdür. Bu ölçü bir ölçeğin kendi içinde tutarlı maddelerden

oluştuğu anlamına gelmez. Oysa Likert tipi ölçeklerin yapısıyla ilgili temel

49

Likert Tipi Ölçek Hazırlama Kılavuzu

A. Ata Tezbaşaran

sayıltılardan biri, ölçekte bulunan her bir maddenin ölçülen tutumla monotonik bir

ilişki içinde olduğudur. Bu her bir maddenin aynı tutumu ölçtüğü anlamına gelir.

Bu nedenle Likert tipi ölçeklerde öncelikle iç tutarlığın sınanması gerekir. Bunun

için en uygun yol Cronbach α güvenirlik katsayısının hesaplanmasıdır. Likert

tipi bir ölçekte yeterli sayılabilecek güvenirlik katsayısı olabildiğince 1’e yakın

olmalıdır.

α = K



K − 1 1−

Sj

2

j =1



KΣ

Sx

2

฀



฀

฀

฀



฀

฀

฀



฀

฀

฀



K : ölçekteki madde sayısı

Sj

2 : j. maddenin madde puanları varyansı



Sx

2 : ölçek puanları varyansı



Eşitlik 8: Cronbach α güvenirlik katsayısı (Cronbach, 1951)

Güvenirlik

K/(K-1)

Şekil 15: İşlem tablosunda güvenirlik katsayısının hesaplanışı (Claris, 1991).

50

Likert Tipi Ölçek Hazırlama Kılavuzu



A. Ata Tezbaşaran

Likert tipi bir ölçek için Cronbach α güvenirlik katsayısının tanımı Eşitlik 8’de

verilmiştir. Madde - cevaplayıcı matrisinin oluşturulduğu bir işlem tablosunda, bu

eşitlik kullanılarak güvenirlik katsayısı hesaplanabilir. Şekil 15’te, A sütunundan

başlayan ve BH sütununa kadar devam eden, BH sütununda 60. maddenin yer

aldığı madde - cevaplayıcı matrisinin sağ alt köşesi verilmiştir. BI sütununda ise

ölçek puanları hesaplatılmıştır. 100. satırda, örneklemdeki 100. kişinin madde

puanları ile ölçek puanı bulunmaktadır. 102 nolu satırda ise her bir sütunun

(madde ve ölçek puanlarının) varyansı hesaplatılmıştır (Claris, 1991). BK103’te

soru sayısı, BI102’de ölçek puanları varyansı hesaplatılmış, BK105’e aktarılmıştır,

BK106’da A102’den BH102’ye madde varyansları toplatılmış, BK108’de ise güvenirlik

katsayısı hesaplatılmıştır.




Yüklə 447,46 Kb.

Dostları ilə paylaş:
1   2   3   4   5




Verilənlər bazası müəlliflik hüququ ilə müdafiə olunur ©muhaz.org 2020
rəhbərliyinə müraciət

    Ana səhifə