Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

GÜVENİRLİK ve GEÇERLİK ÇÖZÜMLEMESİ SPSS Uygulaması Örnek Tablo Gösterimi.

Benzer bir sunumlar


... konulu sunumlar: "GÜVENİRLİK ve GEÇERLİK ÇÖZÜMLEMESİ SPSS Uygulaması Örnek Tablo Gösterimi."— Sunum transkripti:

1 GÜVENİRLİK ve GEÇERLİK ÇÖZÜMLEMESİ SPSS Uygulaması Örnek Tablo Gösterimi.

2 GÜVENİRLİK  ölçülmek istenen özellikte, ölçümleri etkileyen bütün özellikler değişmiyor ve tekrarlanan ölçümlerde hep aynı değerde ölçümler veriyorsa, ölçeğin güvenirliği tamdır.

3 ÖRNEK: Kıd-kındl 8-12 Yaş Yaşam Kalitesi Ölçeği

4

5

6 Tanımlayıcı bulguların elde edilmesi: (ortalama±standart sapma, ortanca, mod, min-max) Adım 1

7 Adım 2

8 Adım 3

9 Örnek çıktı 1

10 Örnek çıktı 2

11 Test-tekrar test: Korelasyon  korelasyon katsayısı ile arasında değer alır.  Genellikle sınır korelasyon katsayısı ve üzeridir.

12 Tekrarlayan ölçümlerde korelasyon katsayısının hesaplanması (adım 1)

13 (adım 2)

14 korelasyon katsayı sonuçları

15 İç tutarlılık güvenirlik katsayıları:  Ölçek iç tutarlılığını belirlemede yaygın olarak Kuder & Richardson 20, 21 (KR-20,21) ve Cronbach Alfa yöntemleri kullanılmaktadır  Eğer ölçüm dikotom ise KR yöntemi, likert tipi ölçüm ise Cronbach Alfa yöntemi kullanılır.

16  Cronbach alfa katsayısı 0 ile 1 arasında bir dağılım gösterir.  Negatif değer çıkması ölçeğin benzer özellikleri ölçmediğinin bir göstergesidir.  alfa değerinin düşük çıkması testin homojen olmadığını (birkaç özelliği bir arada ölçtüğünü) gösterir.

17  Değerlendirmede:  0.00   < 0.40 güvenilir değil  0.40   < 0.60 düşük güvenilirlikte  0.60   < 0.80 oldukça güvenilir  0.80   < 1.00 yüksek derecede güvenilir. Yorumu yapılır.

18 Cronbach Alfa değerlendirinin SPSS ile hesaplanışı (adım 1)

19 Adım 2

20

21 Maddeler arası korelasyon, Cronbach Alfa değeri, madde silindiğinde Cronbach Alfa değeri. b_xind1b_xind2b_xind3b_xind4 Cronbach' s Alpha Cronbach's Alpha if Item Deleted b_xind11,000,779,882,869,954,940 b_xind2,7791,000,831,874,948 b_xind3,882,8311,000,851,936 b_xind4,869,874,8511,000,935

22  İç tutarlılık değerlendirmede  madde ile toplam ya da madde ile alan (boyut) arasındaki korelasyon katsayılarının incelenmesi yöntemidir (madde toplam korelasyonunun negatif olmaması ve 0.20’den yüksek olması beklenir).  Bu tür durumda maddenin toplama ya da boyuta olan katkısı çıkarıldıktan sonraki korelasyonun (Item-Scale correlations corrected for overlap) incelenmesi daha etkilidir.

23 Madde alan korelasyon karşılaştırması (adım 1)

24 Adım 2

25 Madde-Alan (boyut) korelasyon sonucu

26 GEÇERLİK  Geçerlik bir ölçeme aracının neyi ölçtüğü ve bu işi ne kadar iyi yaptığı anlamına gelir.  Diğer bir deyişle geçerlik; ölçüm aracının ölçülmek istenen özelliği tam ve doğru bir şekilde ve bir başka özellikle karıştırmadan ölçebilme derecesidir.

27 Yapı (kavram) geçerliği:  Ölçme aracının soyut bir olguyu (kavramı, boyutu vb.) ne derece doğru ölçebildiğini gösterir.

28 Faktör analizinin temel iki amacı:  Değişken sayısını azaltmak  Değişkenler arasındaki ilişkilerden yararlanarak bazı yeni yapılar ortaya çıkarmak.  Açıklayıcı Faktör Analizi [(AFA) exploratory factor analysis]  Doğrulayıcı Faktör Analizi [(DFA) confirmatory factor analysis]

29  Faktör analizi uygulanabilmesi için verilerin bazı koşullara uygun olarak toplanmış olması gerekir. Bunlar:  Verilerin hatalı ölçülmemiş olması  Verilerin en azından aralıklı ölçekle ölçülmüş olması. (en azından likert tipi ölçek ile ölçülmüş olması.)  Verilerin doğrusallık koşullarını taşıması gerekir.  Değişkenlerin birbirleri ile orta ya da yüksek düzeyde ilişkili olması gerekir. (en az 0.25 ve en fazla 0.90)

30  Örneklem korelasyonun güvenirliğini sağlayacak kadar büyük olmalı. Bunu belirlemek için Kaiser- Meyer-Olkin (KMO) testi yapılır. 1’e yaklaşan değer uygunluğu, 0.5’in altındaki değer kabul edilemez olduğunu gösterir.  Test yapılamıyor ise kural olarak örneklem büyüklüğünün değişken sayısının 5-10 katı olması gerekir.

31  Faktör analizinde 4 temel aşama söz konusudur. Bunlar;  veri setinin faktör analizi için uygunluğunun değerlendirilmesi,  faktörlerin elde edilmesi,  faktörlerin rotasyonu ve  faktörlerin isimlendirilmesi.

32 1.Veri setinin faktör analizi için uygunluğunun değerlendirilmesi  Analizde kullanılan tüm değişkenler için korelasyon katsayıları incelenir.  Barlett testi ile değişkenlerin en azından bir kısmı arasında yüksek oranlı korelasyonlar olduğu olasılığı test edilir.  Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) örneklem yeterliliği ölçütü. KMO’nun 0.50’nin üzerinde olması gerekir.

33 2.Faktörlerin elde edilmesi:  Özdeğer (eigenvalues) istatatistiği 1’den büyük olan faktörler anlamlı olarak kabul edilir, küçük olan faktörler dikkate alınmaz.  Scree test grafiği (çizgi grafik) yatay şekil aldığı noktaya kadar olan faktörler elde edilecek maksimum faktör sayısı olarak kabul edilir.  Faktör sayısının araştırmacı tarafından belirlenmesi.

34 3.Faktörleri rotasyonu:  Amaç, isimlendirilebilir ve yorumlanabilir faktörler elde etmektir. Rotasyonda en çok kullanılan yöntem orthogonal rotasyon olup bunlar, varimax (en sık kullanılan teknik), equamax ve quartimax’tır.

35 4.Faktörlerin isimlendirilmesi:  Elde edilen sonuçlara göre maddelerin ağırlıklı olarak yığıldıkları faktörler dikkate alınarak, maddelerin ifade ettikleri anlama göre isimlendirme yapılır.

36 SPSS ile (açıklayıcı) faktör analizi (adım 1)

37 Adım 2

38 Adım 3

39 Adım 4

40 Adım 5

41 Adım 6

42 Adım 7

43 Faktör analizi, KMO ve Bartlett testi sonucu

44

45 Faktör analizi, Scree grafiği

46 Faktör analizi, ortak varyans dağılımı

47 Faktör analizi, varimax rotasyon sonucu

48

49 Faktör analizi, faktörlerin veri tabanına kaydedilmesi

50 Yapısal Eşitlik Modellemesi [Structural Equation Modelling (SEM)]:  Doğrulayıcı faktör analizinde yapı (latent variables [factors]) ile açıklayan (observed variables) değişkenler arasındaki bağıntının anlamlılığı test edilir.  DFA modellerini açıklamak için SEM yöntemi geleneksel yöntem gibi kullanılır.

51 LISREL ile (SEM kullanılarak) doğrulayıcı faktör analizi sonucu

52 LISREL ile (SEM kullanılarak) doğrulayıcı faktör analizi model uyum sonucu Minimum Fit Function Chi-Square = (P = 0.0) Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) = Comparative Fit Index (CFI) = 0.961

53 Ayırt edici geçerlik:  Geliştirilen ölçme aracından çıkacak sonuçlara yönelik hipotezler geliştirilir ve bu hipotezler test edilir.  Örneğin YK ölçeğinin hasta ve sağlamları ayırt edebilme durumunu incelemek için t testinin uygulanması.

54 Ayırt edici geçerlilik (t testi) Adım 1

55 Adım 2

56

57 Benzer ölçek geçerliği (convergent validity):  Örneğin WHOQOL-BREF ile SF36’nın bir arada uygulanması ve değerlendirilmesi (korelasyonun incelenmesi).

58 Örnek bir geçerlilik ve güvenirlilik çalışması tabloları

59 Tanımlayıcı bulgular

60 Tanımlayıcı bulgular ve düzeltilmiş madde alan (boyut) korelasyon katsayıları

61

62 Tanımlayıcı bulgular, taban ve tavan etkisi, alfa değeri

63 Alanlar arası ve toplam-alanlar arası (düzeltilmiş) korelasyon katsayıları

64 AFA’inden elde edilen sonuçlarının yapı ile uyuşumunun gösterilmesi

65 DFA sonuçları (CFI ve RMSEA değerleri)

66 Ölçeğin ayırt edebilme yeteneğinin sınanması

67 Ölçeğin ayırt edici yeteneğinin sınanması

68 Teşekkürler


"GÜVENİRLİK ve GEÇERLİK ÇÖZÜMLEMESİ SPSS Uygulaması Örnek Tablo Gösterimi." indir ppt

Benzer bir sunumlar


Google Reklamları