Ordinal verilerde doğrulayıcı faktör analizi: Sağlık alanında uygulanan bir ölçek üzerine uygulama


Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü, BİYOİSTATİSTİK ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2019

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: VOLKAN TÜRKMEN

Danışman: SERDAL KENAN KÖSE

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Çok değişkenli istatistiksel analizlerde varsayımların karşılanamaması güvenilir sonuçların elde edilememesine neden olmaktadır. Likert tipi ölçüm araçlarının yapısal geçerliğini değerlendirmek için en çok tercih edilen yöntem faktör analizidir. Faktör analizinin açıklayıcı ve doğrulayıcı olmak üzere iki türü vardır. Bu iki analiz türüde diğer çok değişkenli istatistiksel analizlerde olduğu gibi varsayımlara bağlıdır. Bunların karşılanamaması durumunda doğru sonuçlara ulaşılamaz. Likert tipi ölçüm araçlarından elde edilen ordinal veriler süreklilik ve çok değişkenli dağılım varsayımını karşılayamazlar. Bu yüzden AFA ve DFA'da geleneksel yöntemlerin haricinde robust (güçlü) yöntemlerin kullanılması tavsiye edilmektedir. Çalışmamızda Duygusal Emek Ölçeğinden elde edilen ordinal veriler üzerine AFA ve DFA uygulanmıştır. 264 kişilik örneklemin ilk yarısına (132) AFA ikinci yarısına DFA uygulanmıştır. AFA'da polikorik korelasyon matrisi aracılığıyla robust yöntemler (ULS ve MRFA) ile faktör yapısı elde edilmiştir. Bu faktör modelinin veriye uyumu DFA'da polikorik korelasyon matrisi aracılığıyla robust parametre tahmin yöntemleri (Satorra-Bentler (S-B), WLSMV, WLSM, ADF ve CVM) ile değerlendirilmiştir. Ordinal değişkenlerin analizinin yapıldığı AFA'da ULS ve MRFA polikorik korelasyon kullanan robust yöntemlerin, Pearson korelasyon matrisini kullanan TBA'dan daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür. DFA'da kullanılan robust yaklaşımlardan (Satorra-Bentler (S-B), WLSMV, WLSM, ADF ve CVM) elde edilen faktör yüklerinin EÇO yönteminden elde edilene göre daha yüksek olduğu, ki-kare değerinin ve (χ2)/df oranının Satorra-Bentler (S-B) düzeltmesi ile çok daha iyi hale geldiği görülmüştür.