Akademide SPSS ile Ölçek Geçerliliği Ölçümü

Bir ölçeğin gücü, yalnızca yüksek güvenirlik katsayılarına değil, ne ölçtüğünü gerçekten ölçüp ölçmediğini ikna edici biçimde göstermesine bağlıdır. Akademik yazında bu sorunun adı geçerliliktir. Geçerlilik, tek bir sayı ya da tek bir testle “tamamlandı” diyebileceğiniz bir aşama değildir; tersine, ölçeğin kavramsal temeli, maddelerin davranışı, faktör yapısı, ilişkili–ilişkisiz yapılarla beklenen örüntüler ve dış ölçütlerle kurduğu bağlar üzerinden çok kaynaktan kanıt biriktirmeyi gerektirir.

1) Geçerlilik Bir Süreçtir: Tek Testle “Tamam” Olmaz

Geçerlilik, bir ölçeğin ürettiği puanlara dair yorumların ne ölçüde savunulabilir olduğunu gösterir. Bu, tek bir istatistikten ibaret değildir. Ölçeğin dayandığı kuram, madde yazımının mantığı, uzman görüşleri, pilot uygulamaların bulguları, faktör yapısı, ilişkili–ilişkisiz yapılarla örüntüler ve dış ölçütlerle bağlar birlikte ele alınır. SPSS, bu süreçte özellikle açımlayıcı adımlar ve ilişkiler için kanıt üretir; bu kanıtların bir araya gelişindeki tutarlılık asıl değerdir.

Uygulamalı sahne: “Dijital öğrenmeye hazırbulunuşluk” ölçeği geliştiriyorsunuz. Kuram üç boyut öneriyor: teknik özgüven, özdüzenleme ve sosyal etkileşim. SPSS’te açımlayıcı analiz, üç kümeye ayrışan bir madde davranışı sunuyor; sonraki adımlar, bu kümelerin kuramsal karşılıklarıyla ne kadar örtüştüğünü test etmeye yöneliyor.

2) İçerik Geçerliliği: Kuram ve Uzmanla Başlar

SPSS’e geçmeden önce, ölçeğin ne ölçtüğünü yazılı olarak kuramla temellendirin. Boyutları tanımlayın, her boyuta düşecek davranış göstergelerini belirleyin, kapsamı ve sınırları netleştirin. Uzman paneliyle maddeleri gözden geçirip kapsam, anlaşılırlık ve uygunluk açısından geribildirim alın. Bu aşamada alınan notlar, SPSS bulgularını yorumlarken referans çerçevesi oluşturur.

Örnek olay: Uzmanlar, “sosyal etkileşim” boyutundaki iki maddenin aslında “özgüven”i yokladığını belirtiyor. Pilot öncesi metin revize ediliyor; SPSS’te ileride görülecek çapraz yüklemelerin önüne şimdiden set çekiliyor.

3) Pilot Uygulama ve Madde Davranışı: İlk Nabız

Pilot uygulama, maddelerin “sahada” nasıl konuştuğunu gösterir. SPSS’te betimsel dağılımlar, uç yığılmalar, tavan–taban etkileri ve madde–toplam ilişkileri ilk alarm sisteminizdir. Amaç, problemli ifadeleri, yanlış anlaşılmaları, aşırı benzer ya da aşırı ayırt edici maddeleri tespit etmektir.

Uygulamalı sahne: “Dijital araçları kullanmakta hiç zorlanmam” maddesinde aşırı üst yığılma var; pilot notları, bölümdeki zorunlu hazırlık dersinin etkisine işaret ediyor. Madde daha ince bir davranışa çekiliyor: “Yeni bir dijital araca geçtiğimde ilk günlerde desteğe ihtiyaç duyarım (ters maddesiyle çiftleniyor).”

4) Madde–Toplam İlişkileri: İçsel Tutarlılığın İlk Aynası

SPSS’te madde–toplam (düzeltilmiş) ilişkileri, her maddenin ölçek bütününe katkısını sezdirir. Ancak bu değerler, tek bırakıldığında yanıltıcı olabilir: Ölçek homojen bir yapıyı mı topluyor, yoksa farklı boyutlar var mı? Çok boyutlu bir yapıda, her maddenin “genel toplamla” korelasyonu doğal olarak sınırlı kalabilir. Bu yüzden madde–toplam yorumunu boyut mantığıyla birlikte yapın.

Örnek olay: Üç boyutlu kuramda, “sosyal etkileşim” maddelerinin genel toplamla ilişkisi düşük görünüyor; boyut bazlı toplamlarla ilişkiler yükseliyor. Yorum: “Madde çalışıyor; ancak genel toplam yerine boyut içi katkı değerlendirilmelidir.”

5) AFA Öncesi Uygunluk: KMO ve Bartlett’i Anlatıyla Okumak

SPSS, veri setinin faktör analizi için uygunluğunu KMO ve Bartlett testleriyle ön izlemenize izin verir. Buradaki amaç, maddelerin ortak bir yapı üretip üretemeyeceğini sezmek, kovaryans matrisinin “tesadüf” olmadığını göstermektir. Yüksek uygunluk, tek başına başarı değildir; ne tür bir yapı için uygun olduğuna dair ipuçlarıyla birlikte ele alınmalıdır.

Uygulamalı sahne: KMO yüksek, Bartlett anlamlı. Bu, ölçeğin faktörlenebilir olduğuna dair ilk yeşil ışıktır. Fakat asıl soru şudur: Kaç boyut? Bu sorunun yanıtı, kuram + açıklayıcı analiz + sağlamlık bakışıyla verilir.

6) Faktör Sayısını Belirlemek: İçerikten İpuçlarına, SPSS’ten Sinyallere

Kaç faktör? Kuram üç diyor; SPSS’te ilk koşum iki–dört arası çözümler öneriyor. Burada yapılacak iş, kuramsal haritayı ve verinin dilini buluşturmak. SPSS’te denenen çözümler, açıklanan ortak varyans penceresini ve yorumlanabilirlik kriterini birlikte sağlar. Amaç, ne pahasına olursa olsun yüksek açıklama oranı değil; anlamlı, ayrışan ve yorumlanabilir bir yapı bulmaktır.

Örnek olay: Üç faktör çözümünde maddeler mantıklı kümeleniyor; dört faktörde “özgüven” ikiye bölünüyor ve yorum karmaşıklaşıyor. İki faktörde ise “sosyal etkileşim” ve “özgüven” karışıyor. Karar: Üç faktör, kuramla uyumlu ve yorumlanabilir.

7) Döndürme Stratejisi: Bağımsız mı İlişkili mi?

SPSS’te döndürme seçenekleri, faktörler arası ilişki beklentinizi sahneye taşır. Akademik ölçeklerde boyutların bütünüyle bağımsız olması nadirdir. Bu nedenle, ilişkiye izin veren eğik döndürmeler (örneğin eğik eksenli seçenekler) çoğu kez daha gerçekçi bir resim verir. Bağımsız döndürmeler (örneğin ortogonal seçenekler), yorum kolaylığı sunsa da gerçek dünyayı yoksullaştırabilir.

Uygulamalı sahne: “Özdüzenleme” ile “özgüven”in orta düzeyde örtüştüğü bekleniyordu; eğik döndürme, bu komşuluğu görselleştirir ve maddelerin “yanlış boyutta” görünmesini engeller.

8) Yüklemeleri Yorumlamak: Ana Boyut, Yan Komşuluklar ve Çaprazlar

AFA çıktısında temel soru şudur: Her madde, ait olduğu boyutta güçlü ve komşu boyutlarda ölçülü mü yükleniyor? Komşu boyutlarda hafif yükler, kuramsal akrabalığı yansıtır; ağır çapraz yükler ise iki olası soruna işaret eder: (a) madde iki kavramı birden yokluyor olabilir; (b) ifade çok genel yazılmış olabilir. Çözüm, maddede hedef davranışı keskinleştirmektir.

Örnek olay: “Zor zamanlarda çevrimiçi çalışmayı sürdürebilirim” maddesi hem “özgüven”e hem “öz düzenlemeye” yüksek yükleniyor. Pilot alıntılar, maddenin iki beceriyi de çağırdığını gösteriyor. Revizyon: “Zor zamanlarda kendi çalışma planımı sürdürebilirim.”

9) Ortak Varyanslar ve Anti-Image İpuçları: Zayıf Halkaları Görmek

SPSS’te ortak varyans değerleri, maddeyi açıklamakta faktörlerin ne kadar başarılı olduğunu anlatır. Sürekli düşük kalan maddeler, kavramsal olarak dışarıda kalıyor olabilir. Anti-image matrisindeki ipuçları, maddeler arası ilişki mimarisini ortaya serer. Burada amaç “temizlik” değil, anlamı güçlendirmektir.

Uygulamalı sahne: İki madde sistematik olarak zayıf açıklanıyor; pilot notları, dilin çok soyut kaldığını söylüyor. Bu maddeler, somut davranışlara çekilerek yeniden deneniyor.

10) Yakınsak Geçerlilik: Akraba Yapılarla Beklenen Yakınlık

Yakınsak geçerlilik, ölçeğin teorik olarak akraba olduğu yapılarla pozitif ve tutarlı örüntüler vermesidir. SPSS’te ilişkiler üzerinden bu örüntüler taranır. Burada kritik olan, önceden yazılmış beklentilerdir; keşif sonrası rastgele ilişki aramak, geçerlilik yerine tesadüf anlatır.

Örnek olay: “Dijital öğrenme hazırbulunuşluğu”nun öz yeterlik ve akademik özdüzenleme ile orta düzeyde birlikte hareket etmesi bekleniyor. SPSS ilişkileri, bu beklentiyi doğruluyor; özellikle “özgüven” boyutu ile öz yeterlik güçlü konuşuyor.

11) Ayırt Edici Geçerlilik: Akraba Olmayan Yapılardan Ayrışmak

Ayırt edici geçerlilik, ölçeğin ilişkisiz ya da zayıf ilişkili olması beklenen yapılarla düşük örüntü göstermesidir. “Dijital hazırbulunuşluk” ile örneğin “kişisel estetik tercih” arasında güçlü ilişki beklenmez. SPSS’te bulduğunuz düşük ilişkiler, ölçeğin özgünlüğünü savunur.

Uygulamalı sahne: İlişkisiz görülen iki değişken arasında beklenmedik bir yakınlık çıktıysa, önce ölçüm çakışmasını ve ortak yöntem etkisini düşünün: Aynı oturumda, benzer dil kalıbı, benzer tepki eğilimi üretmiş olabilir.

12) Ölçüt (Kriter) Geçerliliği: Dış Dünya ile Hesaplaşma

Ölçeğin gerçekte ne iş gördüğü, dış ölçütlerle kurduğu bağda görünür. Eş zamanlı ölçüt geçerliliği (mevcut performansla ilişki), yordayıcı ölçüt geçerliliği (gelecek performansı haberleme) SPSS’te ilişki/ilişkilendirme analizleriyle taranır. Burada amaç, “ölçek puanı yükseldikçe gerçek dünyada hangi davranış daha olasıdır?” sorusuna sahici yanıt vermektir.

Örnek olay: Hazırbulunuşluk puanı yüksek öğrencilerin dönem sonunda dersi sürdürme oranı daha yüksek mi? SPSS’te ilişkilendirme desenleri bunu destekliyorsa, ölçeğiniz dış dünyayla konuşuyor demektir.

13) Bilinen Gruplar Geçerliliği: Kuramın İşaret Ettiği Ayrımlar

Kuram, bazı grupların ölçek puanlarında tutarlı fark öngörüyorsa (ör. alanda deneyimli olanlar vs yeni başlayanlar), SPSS’te grup karşılaştırmalarıyla bu ayrımların yönünü ve büyüklüğünü anlatın. Amaç, farklılık “var/yok” değil; ne kadar ve kimde sorusuna bağlamlı yanıt vermektir.

Uygulamalı sahne: Dijital destek programına daha önce katılmış öğrenciler, “özgüven” boyutunda sistematik olarak daha yüksek görünür; “sosyal etkileşim” boyutunda fark daha küçüktür. Bu, kuramla uyumlu ve ölçek geçerliliğine katkı yapan bir bulgudur.

14) Eşikler ve Duyarlılık–Seçicilik Düşüncesi: Ölçüt İkiliyse

Bazı ölçütler ikilidir (ör. dersi sürdürdü/sürdürmedi). Ölçek puanını karar desteğine çevirmek için eşik düşüncesi devreye girer. SPSS’te karar ağacı kurmuyor olsanız bile, farklı eşiklerin yanlış alarm ve kaçırma dengesini nasıl değiştirdiğini sözel olarak anlatın; çünkü eşik, teknik olduğu kadar politika kararıdır.

Örnek olay: Danışmanlık kapasitesi sınırlıysa, “üst yüzde yirmi” alarm listesi pratik olabilir; bu, yanlış pozitifleri artırabilir ama kaçırmaları azaltır. Geçerlilik anlatınız, bu dengeyi şeffaf kıldığında değer kazanır.

15) Çok Boyutluluğu Savunmak: Toplam Puan mı, Boyut Puanları mı?

SPSS’te AFA sonrası “tek toplam puan” cazip görünebilir; fakat farklı boyutlar ayrı hikâyeler anlatıyorsa, tek toplam puan bu hikâyeyi yutar. Geçerlilik düşüncesinde, boyut puanları çoğu kez daha anlamlıdır. Tezde, toplam puanı yalnızca “genel eğilim” olarak, boyutları ise karar düzeyinde raporlayın.

Uygulamalı sahne: Program, “özgüven”i kuvvetle artırıyor ama “sosyal etkileşim” sınırlı değişiyor. Tek toplam puan orta büyüklükte artış söyler, boyutlar ise nerede etki olduğunu gösterir.

16) SPSS’te Dönüşüm ve Ters Maddeler: Yorum Tutarlılığı

Ters yazılmış maddeler, tepki eğilimini dengeler; ancak dönüştürülmezse ölçek mantığı bozulur. SPSS’te ters maddeleri tutarlı yöne çevirin; yorumda, bu dönüşümün neden yapıldığını kısa ve açık anlatın. Aksi halde, boyut yüklemeleri yapay biçimde karışabilir.

Örnek olay: “Yardım almadan ilerleyemem” ters maddesi dönüştürüldüğünde “özgüven” boyutuna tutarlı oturur; dönüşüm yapılmadığında AFA’da çapraz yükler artar.

17) Örneklem ve Temsiliyet: Kimin Sesini Topladınız?

Geçerlilik kanıtlarının değeri, kimin verisiyle üretildiğine bağlıdır. SPSS çıktılarında gördüğünüz örüntüler, belirli bölümlere veya erişimi iyi olan öğrencilere özgü olabilir. Tezde örneklem çerçevesini dürüstçe yazın; ağırlıklandırma veya ikinci dalga veri ile boşlukları kapatmayı tartışın.

Uygulamalı sahne: Gündüz programı öğrencileri aşırı temsil edilmiştir; gece programı için “sosyal etkileşim” boyutunun farklı davranma ihtimali metinde görünür kılınır.

18) Duyarlılık Analizleri: Makul Tercihler Altında Mesaj Değişiyor mu?

Madde revizyonları, farklı döndürme seçenekleri, iki–dört faktör arası senaryolar… SPSS’te bu makul tercihler altında yapı aynı hikâyeyi mi anlatıyor? Duyarlılık analizleri, geçerlilik savınızı güçlendirir: “Üç faktör kararı, alternatif sezgisel senaryolarda da özgüven–öz düzenleme–sosyal etkileşim kümesini korudu.”

Örnek olay: Problemli görünen iki madde çıkarıldığında, “öz düzenleme” boyutu daha netleşiyor; ana mesaj değişmiyor. Rapor diliniz, bu sağlamlığı öne çıkarır.

19) Nitel Kanıtla Zenginleştirmek: Maddelerin Arkasındaki Ses

Geçerlilik yalnız sayılarla kurulmaz. Açık uçlu yorumlar, odak grup notları ve uzman alıntıları, maddelerin neden belirli boyutta davrandığını açıklar. SPSS çıktılarınız, nitel seslerle birleştiğinde inanılırlık artar.

Uygulamalı sahne: Öğrenciler, “diğerleriyle çalışma”yı “grup içi güven” bağlamında anlıyor. Bu açıklama, “sosyal etkileşim” boyutunda beklenmedik bir maddeyi oraya bağlar ve çapraz yüklemeyi kavramsal olarak çözer.

20) Raporlama Üslubu: Sayıdan Önce Anlam

Geçerlilik raporlamasında üslup, ne gördük → nerede gördük → ne anlama geliyor → ne bilmiyoruz → ne öneriyoruz sırasını izlesin. SPSS sonuçlarına “buton adı” yerine karar dili katın: “Boyutlar kavramsal sınırlarla uyumlu; yakınsak–ayırt edici kanıtlar kuramla konuşuyor; ölçütle ilişki orta düzeyde ve tutarlı; bilinen gruplar farkı küçük–orta; örneklem temsiliyeti sınırlı; gece programı için ikinci dalga öneriyoruz.”

Sonuç

SPSS ile ölçek geçerliliği ölçümü, tek bir çıktı penceresinin değil, bütünlüklü bir kanıt mimarisinin işidir. Bu mimariyi kurarken şu omurgayı izleyin:

• Kuram ve içerik: Boyutları açık yazın; uzmanla sahaya çıkmadan önce dilinizi keskinleştirin.

• Pilot ve madde davranışı: Tavan–taban, madde–toplam, anlaşılabilirlik… İlk alarm sisteminizi iyi dinleyin.

• AFA ve döndürme: Faktör sayısını kuram + veri + yorumlanabilirlik üçlüsüyle belirleyin; gerçekçi komşuluklar için eğik döndürmeyi düşünün.

• Yüklemelerin okuması: Ana boyutta güçlü, komşuda ölçülü yük; ağır çaprazda revizyon.

• Yakınsak–ayırt edici kanıt: Önceden yazılmış beklentilere sadık kalın; rastgele ilişki avcılığından kaçının.

• Ölçüt ve bilinen gruplar: Dış dünya ile konuşun; farkın büyüklüğünü ve kimde yoğunlaştığını anlatın.

• Eşik ve politika bağı: İkili ölçütte eşik bir politika kararıdır; yanlış alarm–kaçırma dengesini şeffafça sahneleyin.

• Boyut vs toplam: Karar dili çoğu kez boyut puanlarıyla kurulmalıdır.

• Duyarlılık ve sağlamlık: Makul alternatiflerde ana hikâye korunuyor mu? Gösterin.

• Örneklem ve etik dil: Kimin sesinin eksik kaldığını yazın; damgalamadan, çözüm odaklı konuşun.

• Nitel köprü: SPSS sayılarını insan sesiyle anlamlandırın.

• Şeffaf raporlama: “Ne gördük, ne anlama geliyor, ne bilmiyoruz, ne öneriyoruz?” yapısıyla kapatın.

Son tahlilde, geçerlilik bir ikna değil, doğruluk meselesidir. Okuyucuya “bu puan şunu ifade eder” dediğinizde, arkanızda kuramın, uzman panelinin, AFA’nın, ilişkilerin, ölçütlerin ve sahadan gelen seslerin uyumlu bir korosu olmalı. SPSS, bu koronun güçlü enstrümanlarından biridir; ancak şarkıyı güzel yapan, enstrümanları doğru sırayla ve doğru tonda çalmanızdır. Böyle yaptığınızda, ölçeğiniz yalnızca güvenir değil, inandırıcı biçimde geçerli olur; akademik çalışmanız da yalnızca teknik olarak değil, anlam olarak kuvvet kazanır.

Akademi Delisi, eğitim ve akademik destek alanında kapsamlı hizmetler sunan öncü bir platformdur. Öğrencilerin akademik başarılarına yön verirken, onları bilgiyle buluşturmayı ve potansiyellerini en üst düzeye çıkarmayı amaç edinmiş bir ekibiz. Sitemiz bünyesinde ödevlerden projelere, tezlerden makalelere kadar geniş bir yelpazede destek sağlıyoruz. Alanında uzman yazarlarımız, öğrencilere özgün içerikler sunarken, aynı zamanda onlara araştırma, analiz ve yazım konularında rehberlik ederek kendilerini geliştirmelerine yardımcı oluyor.
Akademik hayatın zorluklarıyla başa çıkmak artık daha kolay. Akademi Delisi olarak, öğrencilere sadece ödevlerinde değil, aynı zamanda araştırma projelerinde, tez çalışmalarında ve diğer akademik gereksinimlerinde de destek sağlıyoruz. Sunduğumuz kaliteli hizmetler sayesinde öğrenciler zamanlarını daha verimli bir şekilde kullanabilirler. Uzman ekibimiz, her bir öğrencinin ihtiyaçlarına özel çözümler üreterek, onların akademik hedeflerine ulaşmalarına katkı sağlar.
Gelişmiş kaynaklara erişimden akademik yazım kurallarına, araştırma yöntemlerinden kaynakça oluşturmaya kadar her aşamada öğrencilere destek sunan Akademi Delisi, eğitimde yeni bir perspektif sunuyor. Amacımız, öğrencilere sadece geçici çözümler değil, aynı zamanda uzun vadeli öğrenme ve başarıya giden yolda rehberlik etmektir.

İçerik Üreticisi

Biyografinin Tamamını Gör