Ara rmada Kullan lan statistikî Yöntemler

Ara rmay nicel verilerle desteklemek amac yla anket yöntemine ba vurulmu tur. Bu amaçla, Ocak 2010 döneminde 10 günlük bir süreçte, belirlenen örneklem grubuna bizzat ula larak anketler elden da lm ve daha sonraki günlerde geri toplanm r. Bu ekilde da lan 426 adet anket formunun 391 tanesi geri dönmü , bunlardan 353 tanesi kullan labilir bulunarak de erlendirmeye al nm r. Otuz sekiz anketin de erlendirme d b rak lmas n sebebi, baz sorular n cevaplay lar taraf ndan bo b rak lm olmas veya cevaplar n geli i güzel cevapland n tespit edilmi olmas ndand r.

Toplanan verilere SPSS 10.0 istatistik program kullan larak tan mlay istatistik, t testi, Anova, korelâsyon ile Lisrel 8 program nda do rulay faktör

analizi uygulanm r. Yap lan analizler ve elde edilen sonuçlar ileride ayr nt olarak aç klanmaktad r.

Do rulay Faktör Analizi (Confirmatory Factor Analysis): Sosyal

bilimlerde bireylerin davran lar tahmin etmedeki ba ar büyük ölçüde testin, gerçekte testte elde edilen puanlar n geçerli ve güvenilir olmas na ba r. Faktör analizi güvenilirlik ve geçerlilik çal malar nda yararlan lan temel istatistikî analiz araçlar ndan biridir. Aç klay (exploratory) ve do rulay (confirmatory) olmak üzere iki tür faktör analizi yakla vard r (Büyüköztürk, 2007: 123). Aç klay faktör analizinde, de kenler aras ndaki ili kilerden hareketle faktör bulmaya yönelik bir i lem; do rulay faktör analizinde ise de kenler aras ndaki ili kiye dair daha önce saptanan bir hipotezin ya da kuram n test edilmesi söz konusudur.

Do rulay faktör analizi, modelin ve faktör yap n geçerlili i konusunda kuramsal olarak çok daha sa kl bilgiler vermesi nedeniyle aç klay faktör analizinden daha güçlüdür. Do rulay faktör analizi bir tür hipotez testidir. Hipotezle tirilen bir faktör modelinin istatistiksel önem testi ara r. Bunun sonucunda, modele uygun olan ek örneklem verisiyle, hipotezle en modelin geçerlili i do rulan r. Ölçek maddeleri belirli bir kuram temel al narak haz rlanm ise, ölçe in o kurama uygun olup olmad saptamak için kullan lan en uygun çok de kenli analizlerden biridir. Ara rmac bu yakla mda, kuramsal olarak belirledi i gözlem de kenlerinin gizli faktörlerle ayr ca gizli faktörlerinde kendi aralar nda birbirleriyle ili kili oldu unu kan tlamaya çal r ( encan, 2005: 408-409). Böylelikle do rulay faktör analizi net ve direkt olarak varsay msal bir faktör modelinin veri uyumunu test eder. Farkl bir ifade ile tan m ko ullar sa layan kuramsal bir yap n var olan veri ile uyumlu olup olmad belirlemeye çal r ve gözlenemeyen yap lar ile gözlenen de kenler aras varsay msal ili kileri analiz eder. Birçok yaz m program n do rulay faktör analizi için faktör say önceden tan mlamaya olanak sa lamas na ra men bu tür programlarda de kenlerin belli ba faktörler üzerinde yüklü olmalar sa lamak için herhangi bir uygulama yap lamaz. Do rulay faktör analizi genellikle güçlü bir teorik ya da deneysel temele dayan r ve ara rmac ya bütünsel bir faktör modeli tan mlamas na izin verir. Bu analiz hangi de kenlerin hangi faktörler üzerinde yüklü olaca na, hangi

faktörlerin birbirleri ile ili kili olaca na (korelâsyonlu) ara rmac n karar verme imkân sa lar (Uzun vd., 2010: 532-533).

Ara rmada “modelin geçerlili ini do rulamak amac yla Lisrel 8 program yla do rulay faktör analizi yap lm r. Model uygunlu unun de erlendirilmesinde kullan lan, birbirinden farkl uyum iyili i indeksleri ve bu indekslerin sahip oldu u istatistiksel fonksiyonlar bulunmaktad r. Önerilen indeksler aras nda en çok kullan lan indeksler ki-kare farkl k testi, RMSEA, GFI, AGFI ve

CFI indeksleridir. Ki-kare farkl k testi 2; chi-square difference test); uyum

iyili inden ziyade uyum kötülü ünü kar la ran indekstir. Yani 2 de erinin serbestlik derecesiyle kar la ld nda göreceli olarak yüksek olmas kötü bir gösterge olarak yorumlan r (Ulman, 2001; Akt; Aslan 2008: 192-193).

2

De erinin serbestlik derecesine bölünmesiyle elde edilen Normal 2 de erinin (normal 2) 2 ve 2’nin alt nda olmas , modelin iyi bir model oldu unu, be veya daha alt nda bir de er olmas ise, modelin kabul edilebilir bir uyum iyili ine sahip oldu unu gösterir.Ancak uyum iyili i için yayg n olarak kullan lan; Goodness of Fit Index (GFI), Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI), Comparative Fit Index (CFI), Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA), Root Mean Square Residual (RMR) ve Standardized Root Mean Square Residual (SRMR) indeksleri de vard r. Bunlar n ilk üçünün de erlerinin yani GFI, AGFI ve CFI'nin .90'dan büyük olmas , kabul edilebilir bir uyum iyili i de erinin, .95'den büyük olmalar ise iyi bir uyum iyili i de erinin göstergesi olarak kabul edilir. Di erlerinde ise yani RMSEA, RMR ve SRMR'de söz konusu de erlerin .05'in alt nda olmas iyi bir fit de erini, .08'in alt nda olmas ise kabul edilebilir bir uyum iyili i de erini ifade eder (http://www.yapisalesitlik.com/yem.php?gln=ortuk Eri im tarihi 08.06.2010). Uyum iyili inin standart de erleri Tablo 3’te gösterilmi tir.

Tablo 3: Ölçe in Model Uygunlu unun De erlendirilmesine li kin Uyum De erleri

Uyum Ölçüleri yi Uyum

RMSEA 0–0.05 GFI 0,90–1 CFI 0,90–1 AGFI 0,90–1 NNFI 0,90–1 2 /df >2>5 Kaynak: Uzun vd. 2010: 533.

Güvenilirlik Analizi: Güvenirlik, ayn eyin ba ms z ölçümleri aras ndaki

kararl kt r. Böylelikle ayn süreçlerin izlenmesi ve ayn ölçütlerin kullan lmas ile ayn sonuçlar n al nmas ölçe in güvenilirli ini belirler. Sonuçta ölçmenin, tesadüfî yan lg lardan ar k olmas sa lan r. Güvenilirlik analizi bir ölçekte yer alan maddeler aras ndaki iç tutarl ölçer ve bu maddeler aras ndaki ili kiler hakk nda bilgi sunar (Bayram, 2004: 6). Güvenilirlik analiziyle anket vas tas yla ölçülmek istenen “Ortak de eri”, e it olarak payla mayan de kenlerin belirlenmesi ve bu de kenlerin “analiz d ” b rak larak, ölçe in “iç tutarl ” artt lmas amaçlanm r.

Sosyal bilimler alan nda genel olarak tutum ölçekleri kullan lmaktad r. Bu alanda kabul görmü en önemli ölçeklerden birisi likert tutum ölçe idir. Likert tutum ölçe inde yer alan sorular be ya da yedi ölçekle yan tlanmaktad r. Geli tirilen anketler genel olarak bu ölçekler üzerinde yo unla maktad r. Ara rmam zda kulland z anket formunda be li likert ölçe i kullan lm r. Likert tipi bir tutum ölçe inde, bir maddeden elde edilen puan da n sürekli de ken oldu u varsay lmaktad r. Ayr ca, ölçekte yan t seçenekleri ikiden daha fazlad r ve seçenekler içinde tek bir do ru yan t bulunmamaktad r. Bunun d nda, bu ölçe in temel varsay mlar ndan biri, ölçekteki her bir maddenin ölçülen tutumla monotonik bir ili ki içinde oldu udur. Bunun anlam , her bir maddenin ayn tutumu ölçtü üdür. Bundan dolay , likert tipi bir tutum ölçe inde güvenirlik düzeyini saptamak için iç tutarl n bir ölçütü olan, Cronbach taraf ndan geli tirilen “Cronbach Alpha” katsay n kullan lmas uygun bulunmaktad r (Tav anc l, 2002: 44).

t testi: Hipotez testlerinde en yayg n olarak kullan lan yöntemdir. kiba ms z grubun ortalamalar n birbirinden farkl olup olmad test etmek için ba ms z gruplar t testinden faydalan r. Bu test ile iki grubun ortalamalar kar la larak, aradaki fark n rastlant sal m , yoksa istatistiksel olarak anlaml m oldu una karar verilir. Bu çal mada da kullan lan ölçeklerden elde edilen sonuçlar n; ankete kat lan sa k personelinin cinsiyet, ya , ayl k gelir, meslekte ve kurumda çal ma y ve medeni durumlar na ba olarak farkl k gösterip göstermedi ini anlamak üzere verilere t testi uygulanm r. t testinde de kenlerin ortalamalar n birbirinden farkl oldu unu söyleyebilmek için p de erinin 0,05’ten küçük olmas beklenir (p<0,05) (Sümbülo lu K. ve Sümbülo lu V, 1990: 48-55).

Anova: kiden fazla ba ms z grubun ortalamalar n birbirinden farkl olup

olmad test etmek için geli tirilen testler aras nda en çok bilineni ve en yayg n kullan lan , varyans analizi olarak da bilinen anova’d r. Bu çal mada de kenler aras nda bir farkl k olup olmad tespit edebilmek için tek yönlü varyans analizinden faydalan lm r. Etkisi incelenecek faktör say n ikiden fazla olmas durumunda hipotez testleri varyans analizi metodu kullan larak, F da na göre yap r (Sümbülo lu K. ve Sümbülo lu V, 1990: 75-76).

Korelâsyon: Korelâsyon analizi, de kenler aras ndaki ili kinin derecesini ve yönünü tespit etmeye yarayan istatistikî bir analizdir. Bu analizde de kenler aras ili kinin anla lmas nda Pearson korelâsyon katsay ndan faydalan r. Bu katsay r harfiyle gösterilir ve +1 ile -1 aras nda de en de erler al r. r katsay n eksi de erler almas de kenler aras ndaki ili kinin ters orant oldu unu; art de erler almas ise do ru orant oldu unu gösterir. Bu konuda üzerinde uzla lm kesin bir yarg olmamakla birlikte, genellikle 0,50’nin alt ndaki korelâsyonlar zay f, 0,50 ile 0,70 aras ndaki korelâsyonlar orta, 0,70’in üzerindeki korelâsyonlar ise de kenler aras nda kuvvetli ili ki oldu u eklinde yorumlan r (Sümbülo lu K. ve Sümbülo lu V, 1990: 150-151). Ancak Sosyal bilimlerde bu denli yüksek korelâsyon katsay lar na ula mak pek mümkün de ildir. 0,10 ile 0,14 aras korelâsyon katsay lar de kenler aras ndaki ili kinin zay f, 0,15 ile 0.30 aras ndaki korelâsyonlar orta, 0,30’un üzerindeki korelâsyonlar ise kuvvetli ili ki oldu u

Regresyon: Regresyon analizi ba ml de ken ile bir veya daha çok ba ms z de ken aras ndaki ili kiyi incelemek amac yla kullan lan bir analiz yöntemidir. Bir tek ba ms z de kenin kullan ld regresyon tek de kenli regresyon analizi, birden fazla ba ms z de kenin kullan ld regresyon analizi de çok de kenli regresyon analizi olarak adland r. Regresyon analizi ile ba ml ve ba ms z de kenler aras nda bir ili ki ve gücü, ba ml de kene ait ileriye dönük de erleri tahmin etmek, belirli ko ullar n kontrol edilmesi durumunda özel bir de ken veya de kenler grubunun di er de ken veya de kenler üzerindeki etkisini ara rmak regresyon analizi ile mümkündür (Sümbülo lu K. ve Sümbülo lu V., 1990: 161).