Likert Tipi Olcek Hazirlama Kilavuzu

A . A t a T e z b a ş a r a n

L İ K E R T T İ P İ Ö L Ç E K H A Z I R L A M A K I L A V U Z U

Ölçek Hazırlama Kılavuzu Üçüncü Sürüm e-kitap

A. Ata TEZBAŞARAN

Likert Tipi Ölçek Hazırlama Kılavuzu Üçüncü Sürüm e-Kitap

Prof. Dr. A. Ata TEZBAŞARAN Mersin Üniversitesi Eğitim Fakültesi Eğitim Bilimleri Bölümü Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Anabilim Dalı

Mersin 2008

LIKERT TİPİ ÖLÇEK HAZIRLAMA KILAVUZU

Üçüncü sürüm: 2008

Prof. Dr. A. Ata Tezbaşaran E-posta: [email protected]

Dizgi, kapak tasarımı ve sayfa düzenleme:

A. Ata Tezbaşaran

Bu kitap, daha önce iki kez Türk Psikologlar Derneği tarafından yayınlanmıştır. Kaynak gösterilerek yapılacak kısa alıntılar dışında, yazılı izin al ınmadan herhangi bir yolla çoğaltılamaz. © Eserin tüm hakları yazarına aittir.

ISBN: 975-9756-08-5

i

Likert Tipi Ölçek Haz›rlama K›lavuzu A. Ata Tezbaaran

ÖNSÖZ Bu kılavuzun yayınlanmasında, Türk Psikologlar Derneği Genel Başkanı Prof. Dr. Nail Şahin’in özendirici tutumu ile Prof. Dr. Işık Savaşır’ın güdüleyici desteği başrolü oynadı. Birçok eksiği bulunmakla birlikte bu kılavuzun, yapım bilgisini içeren yayınların çoğalmasına katkıda bulunmasını umuyorum. Bu kılavuzun taslağı, Prof. Dr. Hüsnü Arıcı ve Prof. Dr. İlhan Akhun tarafından incelendi; yaptıkları öneriler kılavuzun ana hatlarını ve eksiklerini belirledi. Yrd. Doç. Dr. Rükzan Eski ve Prof. Dr. Yaşar Baykul, kılavuzun şu andaki içeriğini bilimsel açıdan irdeleyerek, değerli katkılarda bulundular. Konuyla ilgili bir kılavuz gerekliliğini ve bunun içeriğini öğrencilerim belirledi. Kılavuzun içerik, anlatım ve yazımı, ÖSYM’nin Test Araştırma Birimi uzmanlarından Nurper Fidan tarafından sıkıca gözden geçirildi. Basımla ilgili etkinliklerde Uzm. Psk. Nedret Öztan emek ve zaman harcadı. Eşim Sabahat Tezbaşaran, oğlum Umut Özgün Tezbaşaran ile kızım Gamze Özlem Tezbaşaran, yalnızca bana katlanmakla kalmayıp, aynı zamanda destek de oldular. Bu kılavuzun hazırlanması sırasında Psk. Adnan Erkuş ve ÖSYM’nin Test Araştırma Birimi uzmanlarından Ömer Kutlu bana her bakımdan destek oldular. Burada söylenmeyenlerle birlikte kılavuza emeği geçen herkese teşekkür ediyorum. Bu kılavuzdaki tüm eksikliklerin ve yetersizliklerin sorumluluğu bana aittir. A. Ata Tezbaşaran 14 Eylül 1996, Ankara

ii


KILAVUZ HAKKINDA Bu kılavuz, kendi konusundaki bir boşluğu doldurmak için değil, bu boşluğa dikkati çekmek amacıyla hazırlanmıştır. Kılavuzun taşıdığı sınırların bilinmesi ve buna göre davranılması için aşağıdaki açıklamalara gerek duyulmuştur. Araştırmacılar ve ölçek geliştirenler, tutumlar konusundaki kuramsal ve görgül bilgiler için başka kaynaklardan yararlanmalıdır. Kılavuz, tutumları ölçmek için kullanılmakta olan tekniklerin tümünü kapsamamaktadır. Ayrıca, Likert tipi ölçek geliştirmek için, bu kılavuzda önerilen tekniklerin dışında, bilinen başka yollar da vardır. Bu kılavuzda, Likert tipi ölçek geliştirmek için kullanılan geleneksel tekniklerle birlikte yazarın önerdiği bir teknik de bulunmaktadır. Kılavuzda kapsanan teknikler tek boyutlu ölçekleme modeline dayalıdır. Parametrik olmayan teknikler, çok boyutlu ölçekleme teknikleri ve madde - tepki kuramına (item - response theory) dayalı teknikler kılavuzun kapsamı dışında bırakılmıştır. Norm grupları, geliştirilen ölçeğin yayına hazırlanması, ölçekle ilgili bilimsel rapor yazma gerekleri kapsam dışında tutulmuştur. Bu konularla ilgili olarak diğer kaynaklara başvurulmalıdır. Bu kılavuzdaki işlemleri yerine getirmek ve bunları yorumlamak için, istatistikle ilgili kaynaklardan ayrıca yararlanılmalıdır. Aynı amaçla bilgisayardan yararlanma olanağının bulunabileceği düşünülmüştür. İkinci Bası İçin Kısa Söz Birincisinde 2 000 adet basılan bu kılavuzun bir yıllık bir zaman dilimi içinde tükenmesi ve yeniden basımının istenmesi, bu tür yapım bilgisini içeren kılavuzlara ihtiyaç duyulduğu düşüncesini doğrular görünmektedir. “Acilen” baskıya yetiştirme zorunluluğu nedeniyle yazım biçiminin gözden geçirilmesi için ancak kısıtlı bir zaman kaldı. Yazım biçimini gözden geçiren Erdemir Fidan ile Nurper Fidan’a teşekkürler. A. Ata Tezbaşaran 20.10.1997 Ankara

iii


İÇİNDEKİLER

BÖLÜM I TUTUMLARIN ÖLÇÜLMESİ .....................................................................1 Tutumları Ölçme Teknikleri .............................................................. 2 Psikolojik Ölçeklerin Temel Sayıltıları ............................................. 3 Ölçme Aracının İşlevi ...................................................................... 4 BÖLÜM II LIKERT’İN DERECELEME TOPLAMLARI TEKNİĞİ .............................. 5 BÖLÜM III 1. LIKERT TİPİ ÖLÇEK GELİŞTİRME .....................................................9 Yapılacak İşler ............................................................................... 10 1. Ölçülecek Tutumun (Özeliğin) Tanımlanması ........................... 10 1.a.Tutum Kapsamının Belirlenmesi ............................................. 11 1.b. Kapsama Uygun Gözlenebilir İşaretçilerin Belirlenmesi: Denemelik Tutum İfadeleri ..................................................... 11 2. DENEME ÖLÇEĞİNİN DÜZENLENMESİ VE DENEME UYGULAMASI .................................................................... 14 2.a. Ölçek Materyalinin Hazırlanması ........................................... 15 2.b. Yönergelerin Hazırlanması ve Cevaplama Düzeni ................15 2.c. Maddelerin Ölçek İçindeki Düzeninin Belirlenmesi ................18 2.d. Ön İnceleme ........................................................................... 19 2.e. Deneme Uygulaması ............................................................. 19 3. DENEME UYGULAMASINDAN ELDE EDİLEN VERİLERİN ANALİZİ VE MADDE SEÇME......................................... 21 3.a. Madde ve Ölçek Puanları ...................................................... 21 3.a.1. Cevapların Puanlanması ..................................................... 21 3.a.2. Analize Hazırlık: Verilerin Düzenlenmesi ............................ 23

iv


3.a.3. Ölçek Puanlarının Hesaplanması ....................................... 24 3.a.4. Puan Dağılımının Özellikleri................................................ 26 3.b. Madde Analizi ......................................................................... 28 3.b.1. Korelasyonlara Dayalı Madde Analizi ................................. 29 3.b.2. Alt-Üst Grup Ortalamaları Farkına Dayalı Madde Analizi ...31 3.b.3. Basit Doğrusal Regresyon (BDR) Tekniğiyle Madde Analizi36 STANDART PUANLAR ...........................................................................43 AĞIRLIKLI PUANLAR .............................................................................44 ÖLÇEĞİN PSİKOMETRİK ÖZELLİKLERİ ............................................... 45 Ölçeğin Güvenirliği ........................................................................ 45 Ölçeğin Geçerliği ........................................................................... 48 Kapsam Geçerliği................................................................ 49 Ölçüt Geçerliği .................................................................... 49 Yapı Geçerliği ...................................................................... 51

1


BÖLÜM I

TUTUMLARIN ÖLÇÜLMESİ Davranış bilimlerindeki araştırmalarda, bir değişken ile diğerleri arasındaki ilişkileri inceleyerek bunlardan değişik düzeylerde sonuçlar çıkarıp yargılarda bulunmadan önce karşılanması zorunlu olan en azından bir koşul vardır. Bu da incelenen her değişkenin kendi başına, gereğince ve yeterince ölçülebilmiş olmasıdır. Bir değişkenin ölçüleri ile ilgili herhangi bir kuşku varsa, kuşkulu ölçülere dayalı olarak incelenen ilişki ve fark testlerinden elde edilen sonuç ve bunlara dayalı yorumlar da kuşkulu olacaktır. Bu nedenle, incelenen her değişken (psikolojik özelik - trait), öncelikle kendi başına herhangi bir kuşkuya yer vermeyecek düzeyde ölçülebilmelidir (Crocker & Algina, 1986, s. 3 - 5). Davranış bilimlerinde ölçmeye ve araştırmalara konu olan ve bu nedenle gereğince ölçülmesi gereken psikolojik değişkenlerden biri de tutumdur. Tutumların ölçülebilmesi, tanımlanabilmesine bağlıdır. Tutum, belirli nesne, durum, kurum, kavram ya da diğer insanlara karşı öğrenilmiş, olumlu ya da olumsuz tepkide bulunma eğilimidir. Bu açıdan bakıldığında ilgilerle tutumlar birbirine benzer. Fakat ilgiler bir bireyin kendi etkinliklerine ilişkin duygu veya tercihleriyle sınırlıdır. Tutumlar ise, örneğin bir ahlaki değer yargısını onaylama ya da onaylamama gibisinden bir davranış eğilimine sahip olmadır. Bir şeyle ilgilenen kişi, düşüncelerinin ve tepkilerinin olumlu ya da olumsuz olup olmadığına bakmaksızın, zamanının çoğunu ilgilendiği şeyle veya onunla ilişkili bulduğu şeylerle uğraşmakla veya bunları düşünmekle geçirir. Tutumlarla görüşler de birbirine benzerdir; fakat görüşler genellenebilirlik derecesi ve ölçme tekniği bakımından tutumlardan farklıdır. Görüşler, belirli oluşumlara veya durumlara gösterilen özgül tepkilerdir. Tutumlar ise daha geniş çapta olaylar grubuna veya insan topluluklarına karşı bireyin tepkilerindeki etkileri bakımından daha geneldir. Ayrıca insanlar görüşlerinin farkındadırlar ama tutumlarının tam olarak farkında olmayabilirler.

2


Görüşler genellikle tarama listeleriyle (survey) veya anketlerle ölçülür. Anketlerde bireylere belirli bir ürün, kişi, konu, vb. hakkında sorular yöneltilir ve kişiden görüşlerini bildirmesi istenir. Genel görüş anketleri, işadamları, politikacılar, reklamcılar gibi kitleleri etkilemeye çalışan kişiler için önemli bilgi kaynaklarıdır. Genel görüş anketleriyle hedef kitlenin görüşlerinin, beklentilerinin neler olduğu belirlenmeye çalışılır. Yansız ve temsil edici örneklem seçilerek uygulanan bir anketten elde edilen sonuçların hedef kitlenin görüşlerini yansıttığı kabul edilebilir. Hedef kitlenin (evrenin) iyi tanımlanması ve bunun yapısına en uygun örnekleme tekniğinin kullanılması gerekir. Görüş anketlerinde genellikle açık uçlu sorular veya belirli sayıda seçeneği olan maddeler kullanılır. Görüş belirtmeyi gerektiren açık uçlu bir soruya verilecek cevap belirli değildir ve herhangi bir biçimde sınırlandırılamaz. Cevaplayıcılar görüşlerini diledikleri biçimde ifade edebilirler. Çoktan seçmeli maddelerde ise cevaplayıcı belirli sayıdaki seçenek arasından görüşüne uygun düşeni seçip işaretlemek durumundadır. Açık uçlu soruların daha zengin bilgi sağladığı açıktır. Çoktan seçmeli maddeler ise büyük gruplara anket uygulamada nesnellik ve kullanışlılık açısından daha elverişlidir. Bu iki tekniği uzlaştıran yol, küçük ve temsil edici bir örnekleme açık uçlu sorulardan oluşan bir anket uygulayıp, buradan sağlanan bilgilerle büyük gruplara uygulanacak maddeler için seçenek üretmektir.

Tutumları Ölçme Teknikleri Tutumlara ilişkin bilgi toplamada birbirinden farklı birçok yaklaşım izlenebilir: davranışın gözlenmesi, bireyin kendisini rapor etmesi (soru listeleri, envanterler vb.), görüşme (mülakat), projektif teknikler. Bireyin belirli bir insan topluluğuna, bir nesneye, bir duruma, bir kuruma ya da bir olaya karşı tutumu farklı tekniklerle belirlendiğinde farklı sonuçlar elde edilebilir. Bir tutum öznesi içeren herhangi bir durumda bireyin davranışını (yaptığını, söylediğini, yazdığını, vb.) belirlemede en geçerli yol, söz konusu durumda bireyin davranışlarının doğrudan gözlenmesidir. Davranışın doğrudan gözlenmesi özellikle davranış bilimleri araştırmalarında önemli bir yer tutar. Davranışı doğrudan gözleme, bir tutum öznesine karşı göste-

3


rilen temsilci bir davranış örneklemi elde etmek için oldukça pahalı ve zaman alıcı bir tekniktir. Ayrıca, bazı durumlarda gözlem yapmak da olanaksızdır. Bireyin tutumlarını belirlemede yararlanılan projektif teknikte, genellikle cevaplayıcıya bir dizi resim gösterilir ve kendisinden her resim için bir öykü uydurması istenir. Cevaplayıcıya sunulan resimler belirsiz (muğlak) ise, bunlar çok değişik biçimlerde yorumlanabilir. Cevaplayıcı öyküsünde resmin konusu hakkındaki tutumlarını açığa vurur. Projektif tekniğin dayandığı temel sayıltı, test materyali herkes için aynı anlama gelmediği sürece, cevaplayıcının buna gösterdiği tepkilerin kendi ihtiyaçlarının ve materyalin içeriğine ilişkin tutumlarının bir yansıması olduğudur.

Psikolojik Ölçeklerin Temel Sayıltıları Tüm psikolojik özeliklerin olduğu gibi, tutumların ölçülmesinde de, kullanılan ölçek ve ölçülen özelik ile ilgili bazı temel sayıltılar vardır. Bu ölçeklerle elde edilen ölçme sonuçlarının, bu sayıltılar karşılanabildiği ölçüde geçerli olabileceği söylenebilir. Bu sayıltılar süreklilik, tek boyutluluk ve doğrusallıktır (Sencer, 1989, s. 259 - 264).

Süreklilik: Psikolojik ölçeklerle ölçülen özeliğin sürekli bir değişken olduğu kabul edilir. Bir başka deyişle, tıpkı uzunluğun metre, desimetre, santimetre, milimetre olarak sonsuza kadar küçülebilen birimlerle ölçülebilmesi gibi, bir tutum nesnesi ile ilgili tavrı ölçmek için kullanılan ölçekte de en olumsuzdan en olumluya kadar uzanan boyutta, giderek küçülen sonsuz ölçüde dereceleme yapılabilir. Tek boyutluluk: Bu sayıltı, psikolojik bir ölçekle ölçülen bir özeliğin diğer özeliklerden bağımsız olarak tek başına tanımlanabileceği ve ölçülebileceği anlamına gelir. Bir başka deyişle, bir psikolojik özeliğin her bir bireydeki bulunuşluk derecesinin diğer özeliklerle karıştırılmadan belirlenebileceği anlamına gelir. Günümüzde çok boyutlu ölçekleme teknikleri de geliştirilmiştir. Ölçülmek istenen psikolojik yapının kaç boyutlu olduğu bilindiğinde, her boyut kendi başına ölçülebilir. Ayrıca, psikolojik yapıyı çok boyutlu bir uzayda gösterme olanağı da vardır. Bununla birlikte çok boyutlu ölçeklerin her bir boyutu için tek boyutlu ölçekleme ilkeleri geçerlidir.

4


Doğrusallık: Bir psikolojik ölçekle ölçülen psikolojik özeliğin tek bir boyutuyla ilgili ölçülerinin, ağırlık, uzunluk gibi fiziksel bir özeliğin ölçüleri gibi bir doğru üzerinde gösterilebileceği kabul edilir. Ölçme Aracının İşlevi Genel olarak, psikolojik testlerde bireylere belirli türden tepkileri uyarması beklenen uyarıcılar sunulur ve bireylerin bu uyarıcılara gösterdikleri tepkiler gözlenerek bunların yeğinliği (derecesi) belirlenmeye çalışılır. Belirli bir test durumu, daima, bir davranış örneklemini uyarması beklenen uyarıcı takımını kapsamaktadır. Bu uyarıcıların, bireylerin belirli bir özeliğin işaretçisi ya da belirtisi sayılan gözlenebilir olası davranışları uyandırıcı nitelikte olması gerekir. Davranışların ölçülmesinde kullanılan ölçme araçlarının bireyin belirli bir duruma ilişkin davranış örüntüsüne ne ölçüde sahip olduğunu belirlemesi beklenir. Ölçme araçlarının temel işlevi, belirli sayıda ve belirli tekniklere dayalı olarak seçilmiş test maddelerine (uyarıcılara) verdikleri cevaplara (gösterdikleri tepkilere) göre, bireyin ölçülen özeliği bakımından psikolojik boyut üzerindeki konumunu belirlemektir.

5


BÖLÜM II

LIKERT’İN DERECELEME TOPLAMLARI TEKNİĞİ Tutumların ölçülmesinde bugüne kadar izlenen en popüler yaklaşım, söz konusu tutuma ilişkin bir ölçeğin hazırlanarak uygulanmasıdır. Tutum ölçekleri genellikle bireyin bir ya da birçok boyutta tutumunun yönünü ve yeğinliğini belirlemek için kâğıt kalemle uygulanan kendini rapor etme araçlarıdır. Günümüzde tutum ölçekleri, diğer testler gibi, kâğıt kalem yerine bilgisayar aracılığı ile de uygulanabilmektedir. Bir tutum ölçeği, ölçülmek istenen tutum konusu (bir insan grubu, bir kurum ya da bir kavram, vb.) ile ilgili bir dizi ifadeyi içerir. Bu ölçekler farklı tekniklere dayalı olarak geliştirilebilir. İlk tutum ölçme tekniklerinden biri Bogardus (1925) tarafından geliştirilen “Toplumsal Uzaklık Ölçeği”dir (Social Distance Scale). Bu ölçekte, cevaplayıcılardan, çeşitli ırka, milliyete ve dine mensup grupları kabul etme derecelerini bildirmeleri istenir. Bu ölçek, geçmişte, bölgesel farklılıklar ve toplumsal önyargılara ilişkin değişkenlerle ilgili araştırmalarda sınanmış ve değerli bilgiler sağlamış olmasına rağmen, günümüz tutum ölçme standartlarıyla karşılaştırıldığında oldukça kabadır. Bogardus’un ölçeğini sırasıyla L. L. Thurstone’un “eşit görünümlü aralıklar” tekniği, R. Likert’in “dereceleme toplamlarıyla ölçekleme” tekniği ve L. Guttman’ın “yığışımlı ölçekleme” tekniği izlemiş; bu çalışmalar tutumların değerlendirilmesiyle ilgili olarak psikolojik ölçme alanına bir hayli katkıda bulunmuştur. Günümüze dek tek boyutlu ölçeklemeden başlayarak çok boyutlu ölçeklemeye kadar çeşitli ve daha karmaşık işlemlere dayanan teknikler geliştirilmiş bulunmaktadır. Bu tekniklerden en yaygın olarak kullanılanı Rensis Likert’in (1932) “dereceleme toplamlarıyla ölçekleme” modelidir (Judd, Eliot ve Kidder, 1991). Çünkü, bu model, ölçek oluşturmadaki işlemler bakımından diğer modellerden daha ekonomiktir. Likert ölçekleme modeli, diğer modellere oranla sezgilere daha çok dayanır. Likert tipi ya da “dereceleme toplamları” tekniğine uygun bir ölçekten alınan puan, genel olarak, kapsamındaki maddelere gösterilen tepkilere verilen ağırlıkların

6


toplamından ya da teknik deyişle puanların toplamından oluşur. Böylesi bir ölçekten elde edilen ölçümlere “doğrusal bileşke” (linear composite) denir. Böylesi toplamlı ölçeklerin örnekleriyle günlük yaşantımızda sıkça karşılaşırız. Örneğin Şekil 1’de sık kullandığımız tek boyutlu toplamlı ölçek modeline uygun bir ölçme aracı görülmektedir.

Şekil 1:

Toplamlı ölçek tekniğine dayalı bir ölçme aracı

Bir diğer örnek, futbol takımları arasında en yüksek dereceleme toplamına sahip olan bir takımın lig birincisi olmasıdır. IQ, zekâ testindeki maddelerden alınan puanların toplamından elde edilir. Bir başarı testinden alınan puan, bu testteki sorulara verilen doğru cevapların toplamıdır. Toplamlı ölçek modeline uygun daha birçok örnek bulunabilir. Bir cevaplayıcı, dereceleme toplamları modeline dayalı olarak hazırlanan bir ölçekte bulunan maddelerin her birine tepkide bulunurken, bu maddenin kapsamına ilişkin tutumunun derecesini bildirir. Ölçek puanı da bu derecelerin toplamından oluşur. Likert tipi ölçekler de toplamlı ölçeklerin temel mantığına sahiptir. Tutumları ölçmek üzere hazırlanan ölçeklerin pek çoğu, her biri aynı tutumu ölçmek üzere hazırlanan madde havuzundan Likert’in önerdiği madde seçme yolu kullanılarak oluşturulan ölçeklerdir. Likert tipi ölçekler, duyuşsal (affective) davranışların ölçülmesinde karşılaşılan genel sorunlardan bağımsız değildir. Likert tipi ölçekler bireyin kendisi hakkında bilgi vermesi (self report) esasına dayalıdır. Bireyin kendisi hakkında bilgi vermesi çok çeşitli biçimlerde ortaya çıkabilir. Burada birey, genel olarak, çeşitli özelikleri bakımından kendini gözleyerek, kendisi hakkındaki gözlem sonuçlarını bildirir.

7


Tekniğin uygulanışında genel olarak izlenen yol, belirli bir durum karşısında bireyin nasıl davranış göstereceğinin kendisine yazılı ya da sözlü olarak sorulmasıdır. Bazen de bireyin davranışının gözleneceği durum deneysel olarak düzenlenebilir. Genellikle bireye bir soru listesi (anket, envanter, ölçek, test) verilir ve bireyden listedeki ölçek maddelerine tepkide bulunması (soruları cevaplaması) istenir. Bu sorularda, bireyden hipotetik olarak ortaya konan durumlarda takınacağı tavrın veya göstereceği davranışın ne olacağını belirtmesi istenir. Örneğin, bireye “Bugün seçim yapılsa, oyunuzu hangi partiye verirsiniz?” sorusu sorulur. Bireyin kendini başkalarından daha çok tanıdığı ve anladığı sayıltısına dayanan bu teknikte, bireyin hem bu sayıltıyı karşılayacak içgörüye sahip olması hem de kendisi hakkındaki bilgileri eksiksiz olarak ve çarpıtmadan vermesi beklenir. Oysa, kişilerden kendileri hakkındaki bilgileri çarpıtmadan ve eksiksiz olarak ifşa etmesini (açığa vurmasını) beklemek, birçok nedenle, her koşulda doğru değildir. Bireyler, genel olarak, ifşa edildiğinde kendileri için sakıncalı olabileceğini düşündükleri bilgileri başkalarından saklama eğilimi gösterirler. Bireyler kendilerini, algıladıkları gibi açığa vurmaktan genellikle çekinirler; ortamdaki koşullara göre, kendileri hakkındaki bilgilerin bir kısmını veya tamamını gizleyebilir veya bunları olduğundan farklı biçimde sunabilirler. Ayrıca, bireyin, kendi hakkındaki bilgileri kasıtlı olarak saklayıp çarpıtmasa bile, farkında olmadan benliğini savunması ve kendini olduğu gibi değil, olmak istediği gibi ya da başkalarının görmek istediği gibi göstermesi olasılığı vardır. Bireyin kendi duyuşları hakkında içgörü kazanmış olması için, en azından, kendi benliği, duyguları, tutumları, ilgileri ve tercihleri hakkındaki yaşantılarını irdelemiş ve bunlardan bir sonuç çıkarmış olması gerekir. Oysa genellikle, bireylerin asıl ilgi ve isteklerine ilişkin olarak bir içgörü kazanmış olması az rastlanan bir durumdur. Bu nedenle, bireylerin kendilerini açığa çıkarmaları / dışa vurmaları esasına dayanan tekniklerde kişinin kendisi hakkındaki bilgilerin bir kısmının, tasarlanmış olsun ya da olmasın, gizlenmiş veya çarpıtılmış olma olasılığı vardır. Bu aksaklık karşısında, genellikle bireylerin kimliklerinin gizlenmesi sağlanarak, onlardan daha içten cevaplar alınmaya çalışılır.

8


Kendini açığa vurmayı gerektiren tekniklerdeki bir başka aksaklık, soru listelerinde veya ölçeklerde bulunan maddelerin anlaşılmasıyla ilgilidir. Çoğu soru listesinde bulunan maddelerle yoklanmak istenen “tipik davranış” her cevaplayıcı tarafından aynı şekilde anlaşılamayabilir ve cevaplayıcı genel davranış eğilimini kestiremeyebilir. Soru listesindeki maddeyi ayrıntılı olarak irdeleyen bir cevap layıcı “tipik davranışın olanaksızlığını” ve her bir davranışın belirli bir duruma özgü olacağını düşünecektir. Örneğin, “İşe başlamadan önce, yapacağınız işle ilgili bir araştırma yapar mısınız?” diye soran bir maddeyle karşılaşan bir cevaplayıcı, genel olarak araştırma yapıp yapmadığını bir yana bırakarak, “Öyle işler var ki, mutlaka araştırmak gerekir; bazı işler de var ki araştırmaya kalksam komik olur.” gibi özeldeki durumlara göre maddeyi cevaplama eğilimi gösterebilir. Buna benzer durumlarda cevaplayıcı kendisinden beklenen tipik davranışını belirtmekte güçlük çekebilir. Böyle durumlarda alınan cevaplara dayalı ölçek puanlarının güvenirliği ve geçerliği düşük olur. Her türden ölçek geliştirme tekniğinde maddelerin her cevaplayıcı tarafından aynı şekilde anlaşılması için bir dizi önlem alınması öngörülür (Özgüven, 1994).

9


BÖLÜM III LİKERT TİPİ ÖLÇEK HAZIRLAMA Likert tipi ölçek hazırlama işlemleri, uyarıcıların doğası ve hazırlanacak tutum ölçeği hakkında birçok sayıltıya dayalı olarak yapılmaktadır. Likert’in ölçek geliştirme işlemleri “cevaplayıcı merkezli”dir (Torgerson, 1957) ve tutum maddelerinin değil cevapların ölçeklenmesi amacını güder. Likert’in ölçek geliştirme yönteminde, uyarıcılara gösterilen tepkilerdeki bütün sistematik değişmeler, cevaplayıcıların tutumları arasındaki farklılıklara atfedilir. Uyarıcılardan her biri, bir diğerinin tekrarı gibi düşünülür. Likert (1932) tarafından geliştirilen dereceleme toplamlarıyla ölçekleme yaklaşımında, ölçülmek istenen söz konusu tutumla ilişkili çok sayıda olumlu ve olumsuz ifade, çok sayıda cevaplayıcıya uygulanır. Cevaplayıcılar her ifade için “Tamamen katılıyorum”, “Katılıyorum”, “Kararsızım”, “Katılmıyorum” ve “Kesinlikle katılmıyorum” biçiminde tepkide bulunurlar. Böylece her cevaplayıcı, ölçekteki her ifadenin kapsadığı tutum öğesine katılma / katılmama derecesini bildirmiş olur. Bu model, tutum ölçeğinin her bir bileşeni hakkında oldukça sezgisel sayıltılara dayanır. Bunlardan birincisi ölçekteki her bir maddenin tutum boyutuyla monotonik bir ilişki içinde olduğu sayıltısıdır. Bir başka deyişle, “Tamamen katılıyorum” tepkisi cevaplayıcının aşırı olumlu tutum içinde olduğunu ve maddeden en yüksek madde puanını alacağını, “Kesinlikle katılmıyorum” tepkisi ise cevaplayıcının aşırı olumsuz tutum içinde olduğunu ve en düşük madde puanını alacağını gösterir. Bu sayıltı her bir maddenin ölçülecek tutumla aynı ilişki içinde olduğu anlamına gelmez; ancak her bir maddenin kendi başına monotonik bir cevaplama doğrultusu olduğu anlamına gelir. Diğer iki sayıltı, toplamlı bir ölçek içinde her maddenin bir araya getirilmesi süreciyle ilişkilidir. Bunlardan birincisi, madde cevapları doğrultusunun ölçülen tutumla monotonik bir ilşki içinde olduğu; ikincisi ise ölçek kapsamında bulunan maddelerin incelenen tutumu ölçtüğü sayıltısıdır. Bir başka deyişle, doğrusal olarak bir araya getirilen maddeler tek bir ortak faktörle ilişkili olmalıdır. Bu mad-

Likert Tipi Ölçek Haz›rlama K›lavuzu

10

A. Ata Tezbaaran

delerin toplamının tek tek maddelerde kapsanan önemli bilginin tümünü içermesi beklenir. Bu sayıltılar kesin değildir. Değişik amaçlar için bunlara ek sayıltılar getirilebilir veya bazıları değiştirilebilir.

Yapılacak İşler Likert tipi ölçek geliştirme yaklaşımında izlenen ardışık işlem adımları şunlardır: 1. Ölçülecek tutumun (özeliğin) tanımlanması 1.a. Tutum kapsamının belirlenmesi 1.b. Kapsama uygun gözlenebilir işaretçilerin belirlenmesi: Denemelik tutum ifadeleri 2. Deneme ölçeğinin düzenlenmesi ve deneme uygulaması 2.a. Ölçek materyalinin hazırlanması 2.b. Yönergelerin hazırlanması ve cevaplama düzeni 2.c. Maddelerin ölçek içindeki düzeni 2.d. Ön inceleme 2.e. Deneme uygulaması 3. Deneme ölçeğinden elde edilen verilerin analizi 3.a. Maddelere verilen cevapların puanlanması 3.b. Bireylerin ölçekten aldığı ham puanların hesaplanması 3.c. Ham puan dağılımının özellikleri 3.d. Madde puanları dağılımının özellikleri 3.e. Madde analizi Korelasyon tekniğine dayalı analiz Alt-üst grup ortalamaları farkına dayalı analiz Regresyon tekniğine dayalı analiz 1.

ÖLÇÜLECEK TUTUMUN (ÖZELİĞİN) TANIMLANMASI

Bir ölçme işlemi, ölçülecek özeliğin belirlenmesi ile başlar. Tanımlanamayan özelikler ölçülemez. Öte yandan, örneğin “Tutum, bireye atfedilen ve onun bir psikolojik obje ile ilgili düşünce, duygu ve davranışlarını düzenli bir biçimde oluşturan bir eğilimdir.” (Kağıtçıbaşı, 1976, s. 83 - 87) tanımı soyut ve kuramsal


11

A. Ata Tezbaaran

bir tanımdır. Oysa burada sözü edilen tanımlama, ölçülmek istenen özeliğin kuramsal tanımından yola çıkılarak gözlenebilir ve ölçülebilir bir biçimde işevuruk olarak tanımlanmasıdır. Ölçülmek istenen tutumun kuramsal tanımı çerçevesinde, gözlenmek istenen tepkileri uyaracağı düşünülen durumların tasarlanması ve kullanılan ölçekleme tekniğine uygun olarak ifade edilmesi gerekir. Buradaki uyarıcı durumlar, belirli bir tutum konusuna ve nesnesine ilişkin, tutumun göstergesi sayılan ifadelerdir. Likert tipi ölçeklerin maddeleri tutum nesnesiyle / konusuyla ilişkili olumlu ve olumsuz ifadelerden oluşur.

1.a.

Tutum Kapsamının Belirlenmesi

Tutum ifadeleri tasarlanırken, tutum nesnesi ve konusu hakkında geniş çaplı bir inceleme yapılmalıdır. Yazılacak tutum ifadeleri, tutum nesnesi ile ilgili olabilecek yaşantılarda yer alan düşünsel, duyuşsal ve eyleme yönelik öğelerin tümünü veya ölçülmek istenen boyutunu kapsamalıdır. Sonuç olarak, ölçekteki tutum ifadeleri ölçülen tutum boyutunu tüm yönleriyle kapsayan ve onu temsil eden bir örneklem olmalıdır. Tutum ölçeği geliştirmek isteyenler, ölçmek istedikleri tutum nesnesi veya konusu hakkında ayrıntılı inceleme yapmış olmalı, konu alanıyla ilgili çok çeşitli kaynaklardan yararlanmalıdır. Buna ek olarak, tutum nesnesi veya konusuyla ilgili olarak cevaplayıcı kitleyi temsil eden olabildiğince heterojen küçük bir örneklemden bilgi toplanabilir. Bunun için örneklemdeki bireylerden tutum nesnesi / konusu ile ilgili yaşantılarından (duygu, düşünce ve davranışlarından) söz eden bir kompozisyon yazmaları istenir. Yazılan kompozisyonlarda belirtilmiş olan tutum öğeleri sistematik bir biçimde analiz edilerek tutum ifadelerinin yazılmasında ipuçları toplanabilir.

1.b.

Kapsama Uygun Gözlenebilir İşaretçilerin Belirlenmesi: Denemelik Tutum İfadeleri

Belirli bir tutumla ilişkili olarak her bir ifade (ölçek maddesi), farklı bakış açılarına sahip bireyler tarafından farklı düzeylerde tepkide bulunmaya elverişli olmalıdır. Tutuma farklı düzeylerde sahip bireylerin bir tutum ifadesini aynı biçimde cevaplamaları, bu maddenin tutumu ölçmede yetersiz olduğunu gösterir.

12


Likert tipi ölçekler için tutum ifadeleri yazılmasında göz önünde tutulması gereken temel ölçütler aşağıda sıralanmıştır: 1. Bütün maddeler, arzu edilenlerin / edilmeyenlerin ifadesi olmalı; olgusal ifadeler olmamalıdır. Tutuma farklı düzeylerde sahip olan bireyler olgusal durumlar üzerinde anlaşabilirler. Dolayısıyla, bu tür bir ifade karşısında alınan tepkiler bireylerin tutumunun bir göstergesi olmaz. Örneğin, “Milletler Cemiyeti, Japon Ordusunun Mançurya’yı işgal etmesini önlemede başarısız olmuştur.” veya “Japonlar, Mançurya’nın diğer ülkelerle ilişkilerini keserek orada ticari bir tekel oluşturmaya çalışmışlardır.” (Likert, 1932) ifadelerine hem Japon yanlısı hem de Mançurya yanlısı olan kişiler katılabilir. Bu söylenenlere katılmaları ya da bunların doğruluğuna inanmaları, kişilerin bu konudaki tutumlarının bir ölçüsü değildir. Likert tipi bir ölçekte yer alan maddeye (ifadeye) cevaplayıcıların katılma ya da katılmama olasılığı, bu ifadenin doğruluk ya da yanlışlığının, mantıksal, duyuşsal ve eyleme yönelik olarak yargılanabilmesine bağlıdır. Olgusal ifadeler yerine, arzu edilen / edilmeyen davranış ifade eden maddeler ele alınmalı ve bunlar bireyin geçmişteki değil, halihazırdaki tutumlarını ifade etmelidir. Geçmişten çok halihazırdaki durumun ele alınması gereğinin önemi Thurstone ve Murphy tarafından da vurgulanmıştır (Edwards, 1957). Böylesi önermeler üretmenin kolay bir yolu, arzu edilen davranışın geniş zamanda “---meli, ---malı” takıları kullanılarak ifade edilmesidir. 2. Ölçek maddeleri değişik anlamalara yol açmadan, öz ve sade bir biçimde ifade edilmelidir. Her maddedeki mesaj, cevaplayıcılar tarafından belirsizlik ve kararsızlık yaratmadan kolayca anlaşılabilmelidir. Bu nedenle, maddelerin ifadesinde olabildiğince basit olan ve yaygın kullanılan sözcük dağarcığından yararlanılmalıdır. İfadelerde belirsizliğe ve anlaşılmazlığa yol açan durumlardan kaçınılmalıdır. Değişik kişiler tarafından değişik biçimlerde anlaşılabilecek ifadelere yer verilmemelidir. Bir maddede birden fazla yargı / düşünce / duyuş bulunmamalıdır. Bu gibi durumlarda cevaplayıcı bunlardan hangisine tepki göstereceği konusunda güçlüğe düşebilir.

13


Örneğin, “Birleşik Devletler, barışı korumak için gümrük vergilerini kaldırmalı, Milletler Cemiyeti’ne girmeli ve dünyadaki en büyük kara ve deniz kuvvetlerine sahip olmalıdır.” (Likert, 1932) ifadesine tek bir tepki verilmesi oldukça güçtür. Cevaplayıcı bu ifadeye tek bir tepkide bulunmakta güçlük çekecek ya da verilen tepki anlamsız hale gelecektir. Bu örnekte verilen madde, en azından üç ayrı madde halinde yeniden ifade edilmelidir. Bir ifade içinde çifte değilleme bulunmamalıdır. Bunun yerine aynı içeriğe sahip olumlu bir ifade kullanılmalıdır. Örneğin, “Okula gitmemeyi istemem” yerine “Okula gitmeyi isterim” gibi. 3. Genel olarak, Likert tipi ölçeklerde tutumun olumlu ya da olumsuz içeriğini ılımlı bir biçimde ifade eden maddelerin kullanılması tercih edilir. Böylesi maddelere tutum boyutunun bir ucundan diğerine doğru, tutuma değişik derecelerde sahip olan bireylerin tepkide bulunması sağlanabilir. Bu nedenle, Likert tipi tutum ölçeklerindeki maddelerin ılımlı ifadelerden oluşması, tutum boyutundaki her derecenin temsil edilmesinde daha ayırıcı bir rol oynar. Ayrıca, aşırı olumlu / olumsuz uçtaki ifadelerin aşırı uçlarda tutuma sahip olmayan bireylerin tepkilerinin ortaya doğru çekilmesi, aşırı uçlardan kaçınma eğiliminin desteklemesi yönünde (regression to mean) etki yapma olasılığı vardır. Bu yüzden tutum ölçeklerinde aşırı uçlardaki tepkileri ifade eden maddelerin bulunması gereksizdir. Ayrıca, nötr tepkileri ifade eden maddelerin bulunmasına da gerek yoktur. Çünkü zaten, cevap seçenekleri arasında “Fikrim yok” gibisinden nötr bir tepkiye olanak veren bir seçenek de bulunacaktır. 4. Boş bırakma tepkisinden veya kalıp yargılara dayalı tepkilerden kaçınmak için ölçek maddelerinin yarısı tutum boyutunun bir tarafını (olumlu uzamını) diğer yarısı da öteki tarafını (olumsuz uzamını) kapsayan ifadeler olmalıdır. Öyle ki, bir taraftaki maddeler kendi içinde olumluluk / olumsuzluk dereceleri bakımından farklı eğilimleri (tutum boyutunun farklı derecelerini) ifade etmelidir. Örneğin, bir konudaki tutum ölçeğini cevaplayan, aşırı uçta eğilimlere sahip bir kişi, bu ölçekteki maddelerin yarısına “Tamamen katılıyorum” biçiminde cevaplarken, diğer yarısını da “Kesinlikle katılmıyorum” biçiminde cevaplayabilmelidir (Şekil 2). Maddelerin yapısı, böyle bir cevaplama eğilimine sahip kişilere durumlarını yansıtabilme olanağı vermelidir.


14

A. Ata Tezbaaran

Olumsuz maddeler kümesi -

Olumlu maddeler kümesi

Kesinlikle kat›lm›yorum

Tamamen Nötr Tepki

Şekil 2:

+

kat›l›yorum

Likert tipi ölçekteki iki madde kümesine aşırı uçta olumlu tutuma sahip bir bireyin tepkileri

5. “Katılıyorum, katılmıyorum, .. ” gibi ortak seçenekli olmayan ve ortak bir kök ifadesine dayalı maddeler kullanılırsa, maddelerden her biri tek bir tutum öğesini içermelidir. Bir madde birden çok tutum öğesini içermemelidir. Örneğin. “Kar yağışı nedeniyle okullar kapatıldığı zaman ... 1. Sevinirim. 2. İyi ki kapatıldı diye düşünürüm. 3. Beni etkilemez. 4. Kapatılmasa iyi olurdu derim. 5. Canım sıkılır.” gibi ortak köklü maddelerde, her madde söz konusu durumla ilgili tutumun ayrı yanlarını içermelidir. Bu tür maddeler, çoktan seçmeli test maddelerinde bulunması gereken diğer nitelikleri de taşımalıdır. Likert (1932) ölçek maddelerinin beklenen yönde işlemesine engel olan bazı nedenler göstermiştir: a) Madde diğerlerinin paylaştığı içerikten farklı bir içeriğe sahip olabilir. b) Madde bütün cevaplayıcılarda aynı yönde tepki uyandırabilir. c) Madde değişik şekillerde anlaşılacak şekilde ifade edilmiş olabilir. d) Madde olgu ifade ediyorsa, tutuma değişik yönde sahip olan bireylerin çoğunluğu tarafından ya kabul edilebilir ya da reddedilebilir.

2.

DENEME ÖLÇEĞİNİN DÜZENLENMESİ VE DENEME UYGULAMASI

Genellikle, ölçekte kullanılması tasarlanan madde sayısının, olanak varsa üç-dört katının veya daha fazlasının hazırlanmış olması arzu edilir. Çünkü maddelerin bir grup üzerinde denenmesinden sonra amaca hizmet etmeyen yeterli


15

A. Ata Tezbaaran

güvenirlik ve geçerlikte olmayan maddeler ortaya çıkabilir. Ayrıca, çok sayıdaki madde arasından istenen kapsayıcılıkta ve ayırt edicilikte madde seçme olanağı daha fazladır. İlk denemede istenen niteliklere sahip yeterli madde sayısına ulaşılamadığı zaman deneme uygulamaları tekrarlanabilir. Analizler sonucunda kusurlu oldukları saptanan maddeler üzerinde yapılan incelemelerin ışığında düzeltilerek yeniden yazılan ifadeler tekrar denenmelidir.

2.a.

Ölçek Materyalinin Hazırlanması

Ölçek materyalinin düzeninden kaynaklanabilecek hataların önüne geçilmesi için, deneme uygulamasından başlayarak önlem alınmalıdır. Genel olarak bu tip ölçekler basılı materyaller şeklinde düzenlenmektedir. Geleneksel kâğıt kalem uygulamasının bilgisayarla otomasyonu da yapılabilir. Bu uygulama biçiminde, ölçek maddeleri bilgisayar ekranından cevaplayıcıya sunulur ve cevaplayıcı klavyedeki tuşları veya fareyi kullanarak tepkilerini bildirir. Her iki düzenlemede de harf büyüklüğü, satır uzunluğu ve aralığı gibi ölçüler, cevaplayıcı kitlenin okumayı ve cevaplandırmayı etkileyebilecek özellikleri dikkate alınarak seçilmelidir. Ölçek maddeleri birbirinden kolayca ayırt edilebilecek aralıklarda olmalıdır. Bilgisayar uygulamalarında ise maddeler birbirinden bağımsız olarak sunulmalıdır. Baskı kalitesi veya ekran düzeni okumayı ve cevaplamayı güçleştirmeyecek şekilde olmalı, gereksiz ayrıntı ve süslemelere yer verilmemelidir.

2.b.

Yönergelerin Hazırlanması ve Cevaplama Düzeni

Ölçme araçları için hazırlanacak yönergeler cevaplayıcılar tarafından kolayca anlaşılır ve olabildiğince kısa olmalıdır. Özel durumların dışında, ölçeğin başında verilecek genel yönerge en azından aşağıdaki bilgileri içermelidir: * Ölçeğin amacı * Ölçekteki madde sayısı * Cevaplama biçimi * Tahmini cevaplama süresi Tablo 1’de bir genel yönerge örneği verilmiştir. Genel yönergeler ve uygulamaya ilişkin açıklamalar, geliştirilen ölçeğin özel amaçları dikkate alınarak yeniden biçimlendirilmelidir.


16

A. Ata Tezbaaran

Tablo 1:

Likert tipi ölçekler için genel amaçlı bir yönerge örneği AÇIKLAMA

Bu ölçek, ——— ile ilgili tutumları ölçmek amacı ile hazırlanmıştır. Ölçek sonuçları, bu konudaki tutumları belirlemek için kullanılacaktır. Bu ölçekte ——— adet ifade bulunmaktadır. Cevaplama süresi yaklaşık ——— dakikadır. Her bir ifadeyi okuduktan sonra, buna ne derecede katıldığınızı ya da katılmadığınızı size verilen cevap kâğıdına / liste üzerinde ayrılan yere aşağıdaki örneğe uygun olarak işaretleyiniz. Bir ifadeyi okuduktan sonra aklınıza ilk işaretleyiniz. İşaretsiz ifade bırakmayınız.

geleni

Size verilen tutum listesi (ve cevap kâğıdı) üzerine adınızı yazmayınız, kimliğinizi belirtecek herhangi bir işaret koymayınız.

Düzenlenen ölçek birden çok alt ölçeği içeriyorsa, tüm batarya için hazırlanan genel yönergenin yanı sıra, her alt ölçeğin baş tarafında alt başlığın ve özel yönergenin bulunması gerekir. Aynı ölçek içinde değişik madde tipleri bulunduğunda, bir başka deyişle cevaplama yolunu değiştiren bir durum söz konusu olduğunda, her değişikliğin başında cevaplama yolunu belirten yönerge verilmelidir. Cevapların kaydedilmesi için ayrı cevap kâğıdının kullanılması, yönergelerin daha da ayrıntılı olmasını gerektirir. Eğer cevaplayıcılar ayrı cevap kâğıdı kullanmaya alışık değilse, cevapların nasıl işaretleneceği örneklerle açıklanmalıdır. Cevap kâğıtları optik okuyucularla puanlanacak bir biçimde de düzenlenebilir. Eğer ölçek, merkezi bir değerlendirme yapmak amacıyla, büyük kitlelere, birden çok uygulayıcı tarafından, ayrı ayrı yerlerde uygulanacaksa, cevap kâğıtlarının optik okuyucularla puanlanması daha ekonomiktir. Geniş çaplı uygulamalara olanak verecek bir düzenlemede, uygulayıcılar için ayrı bir yönerge hazırlanması gerekir. Yönergeler, ölçeğin her değişik yerdeki uygulamasının olabildiğince benzer koşullar altında yapılmasını sağlama amacını gütmelidir.

17


Ölçek maddeleri listesi ile cevap kâğıdının ayrı ayrı ya da birlikte düzenlemesi konusunda da bir karar verilmiş olmalıdır. Küçük sayıda denek gruplarını içeren uygulamalarda aynı listenin hem ölçek maddeleri hem de cevaplama listesi olarak düzenlenmesi (Şekil 3) daha ekonomiktir. Böyle bir düzen, cevaplama işlemini de kolaylaştırır. Öte yandan, ölçek büyük örneklemlere uygulanacaksa,

Şekil 3: Madde listesi ile cevaplama yerinin birlikte düzenlenişi

Şekil 4: Likert tipi bir ölçek için grafik gösterimle düzenlenmiş cevap kâğıdı örnekleri


18

A. Ata Tezbaaran

madde listesi üzerinde cevaplama yapılması maliyeti artırıcı etkide bulunur. Çünkü bu durumda, bir madde listesi ancak bir kez kullanılabilir. Büyük örneklemlerde uygulama söz konusu olduğunda madde listesi ile cevap kâğıdının ayrı ayrı düzenlenmesi daha ekonomiktir (Şekil 4).

2.c.

Maddelerin Ölçek İçindeki Düzeninin Belirlenmesi

Bir ölçekteki madde tipleri, olabildiğince tek bir biçimde cevaplamayı gerektirecek şekilde hazırlanmalıdır. Tutum konusunun veya nesnesinin yapısı nedeniyle birden çok madde tipi kullanılması gereği ortaya çıkarsa, cevaplama biçimi aynı olan maddeler bir arada gruplanmalıdır. Likert tipi ölçek maddeleri genellikle ortak seçenekli madde tipindedir. 3, 5 veya 7 seçenekli düzenlemeler yapılmaktadır. Optimum olan seçenek sayısı, özgün biçiminde olduğu gibi 5’tir. Bazen, sözel seçeneklerin yerine karşılıkları belirtilerek sayısal seçeneklerin de kullanıldığı görülmektedir. Bu tür düzenlemede bireylerin sayılara yüklemiş olduğu anlamların karıştırıcı etki yapma olasılığı bulunduğu unutulmamalıdır. Likert tipi ölçeklerde tutuma ilişkin olumlu ve olumsuz anlam yüküne sahip iki küme madde bulunur. Bu iki madde tipi ölçek içinde rasgele bir biçimde dağıtılmalı, düzenli bir sıra izlememeli ve gruplandırılmamalıdır. Ayrıca, tutum ölçeğindeki ifadelerin çoğunun veya tümünün olumlu olmasının, cevaplayıcıyı olumlu cevaplamaya yönlendirici etki yapma olasılığı vardır. Olumsuz ifadeler için de tersi söz konusudur. Tutum ifadelerinin anlam yükünün cevaplayıcıyı yönlendirici bir etkide bulunmasının önüne geçmenin bir yolu, ölçekteki olumlu ve olumsuz ifade sayısını birbirine denk tutmaktır. Diğer yandan, deneme ölçeği içinde aynı tutum öğesini içeren hem olumlu, hem olumsuz ifadelerin birlikte bulunması gereksizdir. Çünkü, daha önce olumlu biçimde yazılmış bir ifadenin daha sonra olumsuz biçimde yeniden ifade edilmesi aynı içeriğin tekrarlanmasına yol açar. Bu durum, kimi zaman cevaplayıcıları yanıltır, kimi zaman da cevaplayıcının motivasyonunu düşürücü etki yaratır.


19

A. Ata Tezbaaran

2.d.

Ön İnceleme

Denemelik tutum ifadeleri (aday ölçek maddeleri), denenmeden önce aşağıda belirtilen noktalar açısından bir ön incelemeden geçirilmelidir: * Yazılan ifadelerin tutum kapsamını tümüyle temsil etmesi ve sınanmayan yanının kalmaması * Yazılan her bir ifadenin, madde yazımında öngörülen özellikleri taşıması * Olumlu ve olumsuz ifadelerin sayısının birbirine denk olması * Deneme ölçeği içinde aynı tutum öğesini içeren hem olumlu hem olumsuz ifadelerin birlikte bulunmaması * Bir tutum ifadesi ile diğer bir tutum ifadesi arasında anlamca kesişim, alt küme - üst küme ilişkilerinin bulunmaması (her bir tutum ifadesi bir diğerinden anlamca bağımsız olmalıdır) * Basılı materyalde yazım hatalarının, anlatım bozukluklarının olmaması * Cevaplayıcılar ve uygulamacılar için hazırlanan yönergelerin açık ve anlaşılır olması * Düzenlenen ifade listesi ve cevap kâğıdının okuma ve cevaplamada zorluk çıkaran yanlarının olmaması * Çoğaltılan kopyalarda baskı hatalarının bulunmaması

2.e.

Deneme Uygulaması

Likert tipi bir ölçekte yer alacak maddeler, tasarlandıktan sonra bir ön incelemeden geçirilmiş ve gerekli görülen düzeltmeler yapılmış olsa bile, henüz kullanıma hazır değildir. Tasarlanan maddelerden hangilerinin istenen niteliklere sahip, hangilerinin ölçülmek istenen tutumu ölçmede yetersiz ve hangilerinin kusurlu olduğu deneme uygulamasından elde edilen görgül verilere dayalı olarak belirlenir. Bu nedenle deneme uygulaması, geliştirilecek ölçeğin sahip olacağı niteliklerin temel belirleyicisidir. Bir başka deyişle, geliştirilecek ölçeğin sahip olacağı psikometrik özellikler büyük ölçüde deneme ölçeğinin özelliklerine ve deneme uygulamasının koşullarına bağlıdır. Aynı şekilde, denemelik ölçeğin uygulandığı örneklemin özellikleri de ölçeğin psikometrik özellikleri üzerinde belirleyici etkiye sahiptir. Zorunlu gereklerden

20


birisi, örneklemin hedef kitleyi temsil edici olmasıdır. Deneme örneklemi istatistiksel gerekleri karşılayacak kadar büyük ve hedef kitleyi temsil edecek çeşitlilikte seçilmelidir. Örneklem büyüklüğünün dağılım sayıltılarını karşılayacak ölçüde olması gerekir (Bkz. Akhun, 1991). Denemelik ölçeğin örnekleme seçilen bireylere sunulması sırasında, güvenirliği ve geçerliği düşürücü durumlardan kaçınılmalıdır. Bunlardan en önde geleni ve sık rastlananı cevaplayıcıların “zorunlu koşullar altında cevaplama” durumunda kalmalarıdır. Bir ölçeği zorunlu olarak cevaplayan bir bireyin gönülsüz, baştan savma cevaplar verme olasılığı yüksektir. Rasgele verilen cevaplardan elde edilen ölçek puanlarına güvenilemez ve bunlar, ölçülmek istenen tutum için geçerli ölçüler olamaz. Geçerliği düşüren diğer bir durum da güdümlü uygulama yapılmasıdır. Bu durumda, uygulamacının, uyguladığı ölçeğin önemini vurgularken (kasıtlı olarak ya da farkına varmadan), kendi tutumunu ve beklentilerini açıklaması veya ima etmesi söz konusudur. Bu da bazı cevaplayıcıların “uysal” (lenient) davranmalarına yol açabilir ve araştırmacının beklediği yönde tepkiler ortaya çıkabilir. Cevaplamanın yönünü etkileyecek her durumdan kaçınılmalıdır. Cevaplayıcıların gönüllü cevaplamaları için gerekli önlemler alınmalıdır. Cevaplayıcılara kimliklerinin gizleneceği veya belirlenmeyeceği konusunda güvence verilmeli ve bu güvencenin gereği yerine getirilmelidir. Cevap kâğıtları toplanırken kimlik belirleme duygusu uyandıracak durumlardan kaçınılmalıdır. Uygulama yapılan ortamın cevaplayıcının dikkatini dağıtacak ve cevaplamayı engelleyecek durumlardan uzak olmasına özen gösterilmelidir.

21


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


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

A. Ata Tezbaaran

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


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

A. Ata Tezbaaran

1

—

1

2

+

3

3

+

5

4

—

5

5

+

4 +

Ölçek Puan›

X i

=

∑ M

ij

j =1

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


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

A. Ata Tezbaaran

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. 25

20

15

10

5

0 108 118 128

138 148 158 168 178 188

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

198 PUAN

28


Tablo 3: Ölçek ham puanları dağılımının betimsel istatistiklerinden bazıları

(Abacus, 1992) Descriptive Statistics Mean Std. Dev. Std. Error Count Minimum Maximum Variance Coef. Var. Range Skewness Kurtosis Median

PUAN 155.650 17.432 1.743 100 113.000 196.000 303.886 0.112 83.000 -0.115 -0.475 157.500

Betimsel ‹statistikler Aritmetik ortalama Standart Kayma Standart Hata Frekans (cevaplay›c› say›s›) En küçük puan En yüksek puan Varyans Ba€›l de€iﬂkenlik katsay›s› Ranj (dizi geniﬂli€i) Çarp›kl›k Sivrilik Ortanca

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) One Sample t-test Hypothesized Mean = 180 A.Ortalama� SD t-de€eri Manidarl›k Ölçek ham 155.650 99 -13.968 <0.0001 Puanlar›�


29

A. Ata Tezbaaran

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


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).

n

r xy

=

∑ XY − i =1

n  n 2 ∑ X 2 −   ∑ X    i =1  i =1

n  n   ∑ X   ∑ Y   i =1   i =1 

n

  n 2   n  2   / n    ∑ Y −   ∑ Y  / n   i =1   i =1  

Eşitlik 2: Pearson Momentler Çarpımı Korelasyon Katsayısı

31


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 as y on M atr i s i .. .

.. .

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


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

A. Ata Tezbaaran

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

= ( Xü − Xa ) /

. grubun madde puanlarının aritmetik ortalaması . grubun madde puanlarının 2 S. : varyansı n. : . gruptaki cevaplayıcı sayısı

X. :

( Sü2 / nü ) + ( Sa2 / na )

t istatistiği (Turgut ve Baykul, 1992)

Eşitlik 3:

ü: üst grup

a: alt grup

Alt ve üst grupta bulunan cevaplayıcı sayısı eşit olacağından n ü= n a=n dersek, Eşitlik 3’ü Eşitlik 4 veya Eşitlik 5’teki gibi yeniden yazabiliriz (Edwards, 1957, s.153). t

Xü

=

2

(Sü

−

Xa

+ Sa2 ) / n

Eşitlik 4: Karşılaştırılan gruplarda denek sayısı eşit olduğunda t istatistiği

Xü

t = [

−

Xa

∑ ( X − X ) + ∑ ( X − X 2

i

ü

i

a)

2

] / n (n − 1)

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. Eşitlik 5:

34


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


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) Unpaired t-test for m1 Grouping Variable: GRUP Hypothesized Difference = 0 ÜG, AG Mean Diff. 1.037 DF 52 t-Value 3.312 P-Value 0.0017 Group Info for m1 Grouping Variable: GRUP Count Mean Variance ÜG 27 3.741 0.892 AG 27 2.704 1.755

Std. Dev. 0.944 1.325

Std. Err 0.182 0.255

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


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


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.

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


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


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) Regression Summary PUAN vs. m35 R R Squared Adjusted R Squared N 100 .583 .34 .334

RMS Residual 14.231

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


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) ANOVA Table PUAN vs. m35 Regression Residual Total

DF 1 98 99

Sum of Squares 10236.587 19848.163 30084.750

Mean Square 10236.587 202.532

F-Value 50.543

P-Value <.0001

41


Y = 136.96 + 10.803*X;

R 2 = .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


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) Regression Summary PUAN vs. m31 N R Squared R 100 .074 5.544E-3

Adjusted R Squared •

RMS Residual 17.472

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) ANOVA Table PUAN vs. m31 Regression Residual Total

DF 1 98 99

Sum of Squares 166.790 29917.960 30084.750

Mean Square 166.790 305.285

F-Value .546

P-Value .4616

43


Y = 150.588 + 1.298 * X;

R 2 = 5.544E-3

Şekil 14: Tutum ölçeğinin deneme formundaki 31. madde puanları ile ölçek

puanları arasında hesaplanan regresyon 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


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

Tablo 11: BDR tekniğiyle madde seçme seçm e ölçütleri arasındaki ilişkiler il işkiler

Regresyon Regresyon Eşitliğinde Kesim Noktası Regresyon Regresyon Katsayısı Seçilecek Madde Seçilmeyecek Madde

ANOVA'da ANOVA'da F Değeri

Dü Düşük

Yüksek

Yüksek

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


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

Formel nitelikleri Ölçek düzeyi

Nitelik Başlangıç Birimleri bildirme noktası gücü

ORANLI (Ratio Scale)

ARALIKLI (Interval Scale)

SIRALAMA (Ordinal Scale)

SINIFLAMA (Nominal Scale)

Bilgi verme gücü

Nicelik bildirme gücü Sıra

Fark

Oran

Var Mutlak

Var Eşit

+

+

+

+

Var Tanımlı

Var Eşit

+

+

+

-

Var Değişir

Var Eşit değil

+

+

-

-

Yo 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


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, X herhangi bir bireyin ölçek puanını, X puan dağılımının aritmetik ortalamasını, S ise puan dağılımının standart kaymasını göstermektedir. i

x

zi = Eşitlik 6:

( X i − X ) S x

T i = 10 zi + 50

Bir puan dağılımındaki herhangi Eşitlik 7: Bir puan dağılımındaki herhangi bir bireyin z puanı 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


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


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


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. K   S j 2 ∑  K  j = 1 α = 1− 2 K − 1  S x   

Eşitlik 8: Cronbach

K : ölçekteki madde sayısı 2 S j : j. maddenin madde puanları varyansı 2 S x : ölçek puanları varyansı

güvenirlik katsayısı (Cronbach, 1951)

α

Güvenirlik

K/(K-1)

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

50


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.

Ölçeğin Geçerliği Bir ölçekten elde edilen puanların geçerliği, bu puanların kullanım amacı ile ilişkilidir. Örneğin, bir zekâ testinden elde edilen puanlar bireylerin zekâ düzeylerinin ölçüsünü bildirmek amacıyla kullanıldığı zaman, bu puanlar amaca uygun biçimde kullanılmış olur. Aynı puanlar bireylerin ilgi, görüş, tutum ya da akademik başarılarının ölçüsünü bildirmek için kullanılırsa bu puanlar geçersizdir. Burada abartıldığı biçimiyle bir kullanıma rastlanması oldukça zordur. Bununla birlikte, çeşitli nedenlerle ve farkedilmeden yukarıda sözü edilene benzer durumlarla da karşılaşılabilir. Yeniden söylemek gerekirse, geçerlik bir ölçme aracı ile ölçülmek istenen özeliğin ölçülerini, başka özeliklerin ölçüleri ile karıştırmadan elde edebilme derecesidir. Geçerlik ile ilgili temel kavram ve ayrıntılı bilgi için güvenirlik kısmında bildirilenlere benzer kaynaklara başvurulabilir. Likert tipi ölçeklerin geçerliğinin sınanması, özünde, diğer ölçeklerden farklı değildir. Geçerlik için ne kadar çok kanıt toplanırsa, o kadar iyidir. Ölçeğin kullanım amacına en uygun olan kanıtlar belirlenmelidir. Geleneksel olarak, kapsam, ölçüt ve yapı geçerliğine ilişkin kanıtlardan söz edilebilir. Bu geçerlik türleri tutum ölçekleri açısından aşağıda kısaca ele alınmıştır.

51


Kapsam Geçerliği Burada temel sorun, ölçeğin, ölçülmek istenen tutumun gözlenebilir tüm işaretçilerini kapsamındaki maddelerle temsil edip etmediğidir. Ölçeğin kapsayıcılığını sınamak için genellikle ölçeğin konusu ile ilgili uzmanların görüşleri ile bu konuda yapılmış kuramsal ve görgül çalışmalardan yararlanılmaktadır. Ayrıca ölçekle elde edilen puanların tutum boyutunun hangi bölgesinde ve ne kadar genişlikte (ranj) puanlar verdiği de kapsam geçerliği için bir ipucu olabilir.

Ölçüt Geçerliği Bir ölçekle elde edilen puanlar, bu ölçekle ölçülmek istenen özeliğe sahip olanlarla olmayanları, ölçülen özelik boyutunda, birbirinden ayırt edebilmelidir. Tutumların ölçülmesi dikkate alındığında, ayırt edilecek gruplar ölçülen tutuma olumlu yönde yüksek düzeyde sahip olanlarla, olumsuz yönde yüksek düzeyde sahip olanlardır. Burada önemli olan ölçülen tutum boyutunda aşırı uçta bulunan bu iki grubu belirlemek için bir ölçüt bulmaktır. Ölçüt bulmada başvurulacak birinci yol önceden geçerli olduğu bilinen bir ölçek bulmaktır. Geliştirmekte olduğumuz ölçekten başka bir ölçek bulup, bu ölçekten elde ettiğimiz puanları ölçüt ölçüsü olarak kullanabiliriz. Bu ölçütlere “dış ölçüt” denir. Ölçüt alınacak ölçeğin seçiminde oldukça titiz davranılmalıdır. Çünkü tutumların ortaya çıkış biçimleri tamamen kültüre özgüdür ve tutumlar öğrenilmiş davranış eğilimleridir (Kağıtçıbaşı, 1976). Bir kültürde geçerli ölçüler veren ölçeğin, diğer bir kültürde bütünüyle geçerli olmayacağı açıktır. Ayrıca ölçeğin hedef aldığı kültür için geliştirilmiş ve geçerli olduğu görülmüş bir ölçek varsa bir yenisini geliştirmek ekonomik bir yol olmayabilir. Dış ölçütle geçerlik saptamada genellikle izlenen yol, her iki ölçeği aynı örneklem grubuna uyguladıktan sonra elde edilen iki puan dizisi arasındaki korelasyon katsayısının hesaplanmasıdır. Bu korelasyon katsayısı iki ölçeğin puanları arasındaki birlikte değişmenin ölçüsüdür. Bu ölçü ne kadar yüksek ise iki ölçek de o ölçüde birbirine benzer ölçme yapıyor demektir (Korelasyon için bkz. Arıcı, 1992; Baykul, 1996). Bu tür bir geçerlik çalışmasına “uyum geçerliği” (Turgut,

52


1983), “zamandaş geçerlik” (concurrent validity) de denilmiştir. Bu geçerlik kanıtı için uygun karşılık “uygunluk geçerliği” olmalıdır. Dış ölçütle geçerliğin sınanmasında, önceki bölümde belirtilen BDR tekniğiyle madde analizinde kullanılan yola da başvurulabilir. Burada geliştirilmek istenen ölçeğin puanları yordayıcı, ölçüt ölçüleri de yordanan değişken olarak düşünülebilir. Eğer kullanılan dış ölçüt amaca uygun puanlar verebilen bir ölçek ise, geliştirilmek istenen ölçeğin puanlarından ölçüt ölçüleri anlamlı bir biçimde yordanabilmelidir. Bu tür geçerlik çalışmasına “yordama geçerliği” denilmektedir (Basit doğrusal regresyon için bkz. Arıcı, 1992; Edwards, 1995). Yordama geçerliğindeki temel sorun, gelecekteki performansın ne ölçüde kestirilebildiğidir. Ölçüt ölçüleri de performansın gerçek ortamlarda sonradan elde edilen ölçümleridir. Eğer ölçeğin, ölçekle ölçülmek istenen tutum boyutunu yeterince kapsayıcı olduğu ortaya konabilmişse, diğer bir ölçüt de ölçeğin kendi puanları olabilir. Geliştirilen ölçekten elde edilen puanlara “iç ölçüt” denir. Bu ölçülere dayalı olarak bir geçerlik tahmini yapılabilir. Ölçek puanlarına dayalı olarak tutuma aşırı uçlarda sahip olanları üst grup ve alt grup olarak ayırdıktan sonra, bu iki grubun ortalamaları arasındaki farkın anlamlı olup olmadığı sınanabilir. Bu işlem önceki bölümde alt - üst grup ortalamaları arasındaki farka dayalı madde analizinde açıklanmıştır. Burada madde puanları dizisi yerine ölçek puanları kullanılmaktadır. Ayırt etmeye dayalı yaklaşım, geçerli olduğu bilinen bir dış ölçüte göre sınıflanan örneklem grupları için de uygulanabilir. Bir dış ölçüte dayalı olarak karşıt gruplar tanımlanabilirse, bu grupların birbirinden ölçek puanları ile ayırt edilip edilemediği (grupların ölçek puanları arasındaki farkın anlamlı olup olmadığı) aynı teknikle sınanabilir.

Yapı Geçerliği Psikolojik ölçekler için yapı geçerliği birinci derecede önem taşır. Madde analizi işlemlerinin de temel amacı belirli bir yapıyı diğer yapılarla karıştırmadan ölçebilecek maddeleri seçerek kendi içinde tutarlı bir ölçek oluşturmaktır. Psikolojik

53


yapılar genellikle bileşiktir (composite) ve kendi aralarında ilişkili alt öğelere ayrılabilir. Ölçeğin iç tutarlığının ölçüsü, bileşik de olsa, belirli bir yapıya ait ölçme yapma derecesini gösterir ve yapı geçerliğine ilişkin bir ipucu sağlar. Fakat bu ölçü, ölçeğin alt boyutlarının sayısı hakkında bilgi vermez ve ölçekle ölçülmek istenen yapının kaç boyutlu olduğunun ayrıca araştırılması gerekir. Tutumla ilgili kuramsal yapı tanımları çeşitlidir. Kuramsal yaklaşıma bağlı olarak, tutumun temel bileşenlerini (boyutları) belirlemekte en sık başvurulan geleneksel yol faktör analizidir. Faktör analizinde veri olarak madde - madde kovaryansları veya korelasyonları matrisi kullanılır. Madde - madde korelasyonları matrisinden bir önceki bölümde söz edilmiştir. Kendi aralarında yüksek ilişki gösteren maddeler faktörleri oluşturur. Maddelerin taşıdığı faktör yükleri doğrultusunda, birbirleriyle olan ilişki düzeylerine dayalı olarak faktörler belirlenir. Ortaya çıkan faktörlerin adlandırılması ve yorumu kuramsal beklentilere ve birikime dayalıdır. Bu nedenle tek bir reçete yazma olanağı yoktur. Bu tür geçerlik çalışması yapanların alandaki diğer uzmanların da görüşlerinden yararlanması beklenir. Faktör analizi ile ilgili olarak çeşitli kaynaklardan yararlanılabilir. Yapı geçerliğinin incelenmesinde faktör analizinden başka yollar da vardır.

54


KAYNAKLAR

Abacus Concepts, Inc. (1992) StatView for Apple Macintosh. Berkeley, CA, Version: 4.02. Aiken, L. R. (1985) Psychological Testing and Assessment. Boston: Allyn and Bacon, Inc., Fifth Ed. Akhun, İ. (1991) İstatistiklerin Manidarlığı ve Örneklem. 3. Baskı. Ankara. Anastasi, A. (1988) Psychologica Testing. New York: Macmillan Publishing Co. Inc., Fifth Ed. Arıcı, H. (1992) İstatistik: Yöntemler ve Uygulamalar. Ankara: Meteksan Yayınları no:13,

5. Baskı.

Baykul, Y. (1996) İstatistik: Metodlar ve Uygulamalar. Ankara: Lazer Ofset. Bogardus, E. S. (1925) “Measuring Social Distance” in Fishbein, M. (Ed) (1967) Readings in Attitude Theory and Measurement. New York: John Willey & Sons, Inc., pp. 71-76. Claris Corp. (1991) ClarisWorks for Apple Macintosh, Santa Clara, California. Cohen, R. J., Montague, P., Nathanson L. S. & Swerdlik, M. E. (1988) Psychological Testing: An Introduction Tests & Measurement. Mountain View, California: Mayfield Publishing Company.

55


Crocker, L. & Algina, J. (1986) Introduction to Classical and Modern Test Theory. New York: Holt, Rinehart and Winston, Inc. Cronbach, L. J. (1951) “Coefficient Alpha and the Internal Structure of Tests” Psychometrika 16(3): 297 - 333. Cronbach, L. J. (1984), Essentials of Psychological Testing. New York: Harper & Row, Publishers, Inc. Draper, N. & H. Smith, (1966) Applied Regression Analysis. New York: John Willey & Sons, Inc. Dunn-Rankin, P. (1988) “Scaling Methods”, in Keeves, J.P., (Editor) Educational Research, Methodology, and Measurement: An International Handbook. Oxford: Pergamon Press, pp. 306 316. Ebel, R. L. (1965) Measuring Educational Achivement. New Jersey: Enghewood Cliffs. Edwards, A. L. (1957) Techniques of Attitude Scale Construction. New York: Appleton-Century-Crofts., Inc. Edwards, A. L. (1995) Doğrusal Regresyon ve Korelasyona Giriş. (Çeviren: S. Hovardaoğlu) Ankara: Hatipoğlu Basım ve Yayım Ltd. Şti. Elms, D.G., Kantowitz, B. H., Roediger III, H. L. (1992) Research Methods in Psychology. St. Paul: West Publishing Comp.,

56


Fourth Ed. Ferguson, G. A. (1981) Statistical Analysis in Psychology and Education. New York: McGraw-Hill Book Company. Ghiselli, E. E., Campbell, J. D., Zedeck, S. (1981) Measurement Theory for the Behavioral Sciences. San Francisco: W. H. Freeman and Company. Horst, P. (1966) Psycological Measurement and Prediction. Belmont, California: Wadsworth Publishing Com., Inc. Judd, C. M., Eliot, E. R. and Kidder, L. H. (1991) Research Methods in Social Relations. New York: Harcourt Brace Jovanovich College Puplishers. Kağıtçıbaşı, Ç. (1976) İnsan ve İnsanlar: Sosyal Psikolojiye Giriş. Ankara: Sevinç Matbaası, Sosyal Bilimler Derneği Yayınları. Kline, P. (1986) A Handbook of Test Construction: Introduction to Psychometric Design. New York: Methuen. Likert, R. (1932) “The Method of Constructing an Attitude Scale”, in Fishbein, M. (Ed) (1967) Readings in Attitude Theory and Measurement. New York: John Willey & Sons, Inc., pp. 90 95. McIver, J. P. ve Carmines, E. G. (1982) Unidimensional Scaling. Sage University Paper Series on Quantitative Application in the

57


Social Sciences, series no. 07-024, Beverly Hills and London: Sage Publications. McNemar, Q. (1969) Psychological Statistics. New York: John Wiley & Sons, Inc., Fourth Ed. Microsoft Corp. (1993) Microsoft Excel for Apple Macintosh, USA.

Murphy, K. R. and Davidshofer, C. O. (1991) Psychological Testing: Principles and Applications. New Jersey: Prentice-Hall, Inc. Oppenheim, A. N. (1979) Questionnaire Design and Attitude Measurement. London: Heinemann. Özçelik D. A. (1992) Ölçme ve Değerlendirme. Ankara: ÖSYM Yayınları 1992-2. Özgüven, İ. E. (1994) Psikolojik Testler. Ankara: Yeni Doğuş Matbaası. Scott, W. A. (1968) “Attitude Measurement”, in G. Linzey and Aronson (eds.) The Handbook of Social Psychology. Readin, MA: Addison-Wesley. pp. 204-273. Sencer, M. (1989) Toplumbilimlerinde Yöntem. İstanbul: Beta Basım Yayım Dağıtım A.Ş. Tezbaşaran A. A. (1996a) “Likert Tipi Ölçeklere Madde Seçmede Korelasyon ve t Test Tekniklerinin Karşılaştırılması” Türk Psikoloji Dergisi (Baskıda).

Likert Tipi Olcek Hazirlama Kilavuzu

Recommend Documents