Doğrulayıcı faktör analizine ek olarak çalıĢmada kullanılan gözlenen değiĢkenlerin, bağlı oldukları gizil yapıların birer temsilcisi olup olmadığını ortaya koyabilmek amacıyla yakınsama ve ayrıĢım geçerliliği hesaplanmıĢtır (Fornell and Larcker, 1981: 45). AyrıĢım geçerliliği, ölçüm modelinde kullanılan gözlenen değiĢkenlerin gizil değiĢkeni ölçüp ölçmediğinden emin olmak amacıyla kullanılmaktadır. BirleĢim geçerliliği ise gizil değiĢkeni ölçen gözlenen değiĢkenlerin iliĢki derecesini göstermektedir (Hair vd., 1998: 612). Yapısal geçerliliği belirlemek için kullanılan analiz; birleĢim ve ayrıĢım geçerliliğidir. Türkçe yazındaki bazı kaynaklarda birleĢim ve ayrıĢım geçerliliği yerine birleĢme ve ayrıĢma geçerliliği de kullanılmaktadır (ġencan, 2005: 779).
BirleĢim geçerliliği, geliĢtirilen ölçek veya testin tek boyutlu ise tüm göstergeleri arasındaki iliĢkinin yüksek çıkmasıdır. Test veya ölçek çok boyutlu ise, boyutlar veya faktörler arasındaki iliĢkiye bakılmaktadır. Boyutlar birbirinden bağımsız ise her bir faktör veya boyut altındaki göstergeler arasındaki iliĢkinin yüksek olması gereklidir. BirleĢim geçerliliği, aynı kavramsal yapıyı ölçen göstergelerin kendi aralarında en azından orta derecede iliĢkili olması anlamına gelmektedir (Anafarta, 2012).
AyrıĢım geçerliliği ise geliĢtirilen ölçek veya testin sonuçları ile farklı fakat, ilgili baĢka kavramsal yapıyı ölçen test sonuçlarının düĢük korelasyon rakamları vermesidir (Yıldız vd., 2012: 6). AyrıĢım geçerliliğinde ilgili ancak farklı olan kavramsal yapılar arasındaki iliĢkinin düĢük olacağı varsayımından hareket edilmektedir. Burada en önemli sorun farklı kavramsal yapıyı ölçen testin veya ölçeğin nasıl belirleneceğidir. AyrıĢım geçerliliğinde, geliĢtirilen ölçeğin ifadeleri ile, ilgili fakat farklı kavramsal yapıyı ölçen testin ifadeleri çoklu korelasyon analizine tabi tutulur. Analiz sonucunda iki farklı ölçeğin ifadeleri arasındaki korelasyon katsayıları düĢükse ayrıĢım geçerliliğinin sağlanmıĢ olduğuna karar verilir (Anafarta, 2012).
AyrıĢım ve birleĢim geçerliliği çerçevesinde kullanılan birleĢik güvenilirlik değerleri (CR), açıklanan ortalama varyans (AVE) değerleri ve değiĢkenler arası korelasyonlar Tablo 3.15‟te sunulmuĢtur. Açıklanan ortalama varyans, her bir gizil değiĢkenin gözlenen değiĢkenlerde açıkladığı toplam varyans değerini göstermektedir. Eğer gözlenen değiĢkenler, gizil değiĢkeni doğru olarak yansıtıyor ise, AVE değerleri yüksek çıkmaktadır. BirleĢik güvenilirlik değeri ise, Cronbach Alfa değerine benzer Ģekilde hesaplanmakta ve gizil değiĢkene yüklenen gözlenen değiĢkenlerin içsel güvenilirliğini göstermektedir (Hair vd., 1998: 612).
Tablo 3.15. MüĢteri-ÇalıĢan Bağı Faktörleri BirleĢik Güvenilirlik ve Açıklanan Ortalama Varyans Değerleri
UM=Umursama, ARK=ArkadaĢlık, GUV=Güven, UY=Uyum, ASI=AĢinalık CR=BirleĢik Güvenilirlik, AVE=Açıklanan Ortalama Varyans
Not: KöĢegen değerler (a), Açıklanan Ortalama Varyans (AVE) değerlerinin karekökleridir.
CR AVE UM ARK GUV UY ASI
UM 0,851 0,656 0,810a
ARK 0,880 0,554 0,592 0,744 a
GUV 0,887 0,612 0,694 0,721 0,782 a
UY 0,896 0,589 0,727 0,790 0,803 0,768 a
BirleĢim geçerliliğinin sağlanabilmesi için, her bir gizil değiĢkene ait AVE değerinin 0,50‟den büyük olması ve birleĢik güvenilirlik (cumulative reliability: CR) değerinin ise 0,70‟den büyük olması gerekmektedir (Fornell ve Larcker, 1981: 46; Hair vd., 1998: 612; Hair vd., 2010; Nunnally and Bernstein, 1994; Garver ve Mentzer, 1999: 45). AVE birleĢim geçerliliğinin önemli bir ölçümüdür. AVE değeri CR‟den daha fazla koruyucu ve güvenilir bir modeldir. Modelin geçerliliği için sadece CR değerinin verilmesi büyük bir hata olur (Malhotra ve Dash, 2011: 702).
Tablo 3.15 incelendiğinde gizil değiĢkenler için hesaplanan en düĢük AVE değerinin 0,497 ve hesaplanan en düĢük CR değerinin 0,797 olduğu görülmektedir. Bu sonuçlar, ölçüm modeli içerisinde yer alan tüm gizil değiĢkenler için birleĢim geçerliliğinin sağlandığı anlamına gelmektedir.
AyrıĢım geçerliliğinin sağlanabilmesi için, bir gizil değiĢkene ait AVE değerinin karekökünün, o değiĢkenin diğer değiĢkenlerle olan korelasyon değerlerinden büyük olması gerekmektedir (Fornell and Larcker, 1981: 46; Hair vd., 1998: 612). Tablo 3.15‟te yer alan AVE değerlerinin karekökleri ve değiĢkenler arası korelasyonlar incelendiğinde “Uyum” ve “AĢinalık” faktörlerine ait değerlerin, diğer faktörlere ait AVE değerlerinin kareköklerinin üzerinde çıkması nedeniyle ayrıĢım geçerliliğinin kısmen engellendiği görülmektedir.
BirleĢik güvenilirlik (CR) ve açıklanan ortalama varyans (AVE) değerlerinin dıĢında korelasyonların açıklanan ortalama varyans (AVE) değerinden düĢük olması durumunu göz ardı edilebileceğine yönelik çalıĢmalar mevcuttur (Ping, 2007). Ayrıca bu duruma çözüm olarak ikinci düzey faktör analizi yapılarak beĢ boyutu tek bir boyut haline getirerek yeniden birleĢim ve ayrıĢım geçerliliği test edilmiĢtir. Modele giren son haliyle tüm gizil değiĢkenler için ayrıĢım geçerliliğinin sağlandığı tespit edilmiĢtir.
Tablo 3.16. MüĢteri-ÇalıĢan Bağı, Memnuniyet, DavranıĢsal Niyet ve Algılanan Değer DeğiĢkenlerine Ait BirleĢik Güvenilirlik ve Açıklanan Ortalama Varyans Değerleri
Ölçüm
Modeli CR AVE MEM MCBAGI DNIY ADEG
MEM 0,919 0,694 0,833a
MCBAGI 0,922 0,704 0,509 0,839a
DNIY 0,911 0,719 0,828 0,509 0,848a
ADEG 0,877 0,704 0,794 0,436 0,791 0,839a
MEM=Memnuniyet, MCBAGI=MüĢteri-ÇalıĢan Bağı, DNIY=DavranıĢsal Niyet, ADEG=Algılanan Değer, CR=BirleĢik Güvenilirlik, AVE=Açıklanan Ortalama Varyans
Tablo 3.16‟da ölçüm modelini oluĢturan değiĢkenler arasında en düĢük AVE değerinin 0,694 ve hesaplanan en düĢük CR değerinin 0,877 olduğu görülmektedir. Bu sonuçlar, ölçüm modeli içerisinde yer alan tüm gizil değiĢkenler için birleĢim geçerliliğinin sağlandığı anlamına gelmektedir. AyrıĢım geçerliliğinin sağlanabilmesi için AVE değerlerinin karekökleri ve değiĢkenler arası korelasyonlar incelendiğinde tüm gizil değiĢkenler için ayrıĢım geçerliliğinin sağlandığı tespit edilmiĢtir.