Doğrulayıcı Faktör Analizi (Ölçme Modeli)

Doğrulayıcı faktör analizinde, değişkenler arasındaki ilişkiye dair önceden ortaya konulan hipotezlerin test edilmesi söz konusudur. Bu nedenle öncelikle, değişkenlerin faktörlerle ve faktörlerin birbirleriyle olan korelasyonlarının tanımlandığı yapı bir önceki bölümde oluşturulmuştur. Hipotezler kurulmadan önce her bir faktöre ilişkin açıklayıcı faktör analizi yapılmıştır. YEM, yalnızca ilişkilendirilen değişkenlerin faktör yüklerini hesaplarken diğer değişkenlere ilişkin faktör yükleri hesaplanamamaktadır.

Çalışmanın bu bölümünde oluşturulan yapıya göre bir doğrulayıcı faktör analizi (DFA) uygulanmıştır. Şekil 4.1’de oluşturulan DFA’da değişkenler arasındaki yol (path) tek yönlü oklar ile ifade edilmektedir. Her biri yolun katsayısı iki değişken arasındaki anlam düzeyini ortaya koymaktadır. Her bir değişkenin önünde (şekil 4.1’de birinci sütundaki rakamlar) yer alan rakamlar YEM modelindeki hata unsurunu göstermektedir. Bu hata unsuru, gözlenen değişkenlerde gizil (örtük) değişken tarafından açıklanamayan varyansını belirtirken bu oranın 0,50’den yüksek olması gizil değişkenin gözlenen değişken üzerindeki zayıflığını ifade etmektedir.

Açıklayıcı faktör analiz (AFA) kısmında her bir bölüm ayrı ayrı değerlendirilirken, bu bölümde DFA yapılırken bölümlerin birbiriyle olan yapısal ilişkileri ele alınmaktadır. Şekil 4.1’de yer alan yapıda duygusal zeka (DZ) 12 değişken ile temsil edilmektedir. Çalışma yaşamı kalitesi (ÇYK) 7, işten ayrılma eğilimi (IAE), 5 ve örgütsel sapma toplam 7 değişken ile ifade edilmektedir. Örgütsel

sapma ile ilgili değişkenler iki boyuttan oluşmaktadır. Bunlar kişisel ve politik sapma olarak 1. boyut ile üretim ve mülkiyet sapması olarak 2. boyut olarak yapılandırılmıştır. ÖS boyutunda işgörenlerin kendileri ve arkadaşlarının ayrı olarak değerlendirilmemesinin nedeni yanlı bir cevap olasılığını ortadan kaldırmak içindir. Diğer yandan sapmanın kişisel boyutu ile örgütsel boyutunun sonuçları da doğrudan ya da dolaylı etki göstermesi nedeniyle birlikte değerlendirilmesinde yarar vardır. Çalışmanın kuramsal çerçevesinde de belirtildiği gibi örgütsel ya da kişisel sapma olarak genelde birlikte araştırılmış pek çok çalışma bulunmaktadır.

AFA’da elde edilen veriler üzerine uygulanan DFA sonucunda, ÇYK ölçeği dışında çalışmanın yapısını bozan değişken, anlamsız yollar (path) ve uyum iyiliği değerlerini olumsuz yönde etkileyen ifadeler bulunmamıştır. Ancak ÇYK ile ilgili değişkenlerin içinde bu kurala uymayan toplam 5 değişken çalışma kapsamı dışında tutularak ölçüm modeli kabul edilebilir bir yapıda düzenlenmiştir.

DFA sonucunda faktörlerin ilgili değişkenleri üzerindeki standardize faktör yüklerinin 0.70’den yüksek bir değer alması ve t değerinin de anlamlı olması gerekir. Güvenirlilik içinse faktörlerin güvenirlilik katsayılarının %70’in üzerinde, faktörlerin açıklanan varyans tahmin değerlerinin de 0,50’nin üstünde olması beklenir. Ancak standardize faktör yüklerinin 0.50’den yüksek olması genel olarak yapının uygun olduğunu gösterir.

Çalışmada ÇYK ve ÖS faktörlerinde iki adet değişken 0,50’nin altında çıkmıştır. Bu iki değer kapsam dışına alındığında oluşturulan yapının bozulduğu görülmüştür. Ancak her iki faktör içinde çok yüksek değerlerin olması da bu iki değerin düşük olması bağlıdır. Diğer bir deyişle bu iki değer çıkarılması durumunda sadece oluşturlan yapı değil aynı zamanda diğer yüksek değerlerde önemini kaybetmektir. Bu nedenle bu gruplar içinde birden fazla değerin 0,50’nin altında olmaması ve genel yapıya katkıları nedeniyle kabul edilebilir bir durum yaratmaktadır.

Şekil 4.2’de ölçme modeline ilişkin verilen t değerleri faktörü oluşturan değişkenlerin yapı içindeki önemini ortaya koymaktadır. Bu değer ne kadar yüksek ise, faktör uygunluğu da o derece yüksek kabul edilmektedir. Diğer yandan dışsal ve içsel değişkenler arasında t değerinin negatif olması ilişkinin yönünü belirlemesi açısından önemlidir. Değerin negatif olması değişkenler arasındaki ilişkinin olmadığı anlamına gelmemektedir. Aksine hipotezlerde ortaya konulan ilişki yönünün t değeriyle de aynı yönde olduğu ve desteklendiğini ifade etmektedir. Diğer bir deyişle ortaya konulan hipoteze daha fazla katılım sağlamaktadır (Şimşek vd., 2006).

Tablo 4.9. Ölçme Modeline Đlişkin Değerler

Gizil Değişkenler

(Faktörler)

Gözlenen

Değişkenler Değ.* Std. Hata Std. t R² TFY α p

DZ-1 0,54 0,024 13.53 0,59 DZ-2 0,69 0,024 18.44 0,68 DZ-3 0,53 0,028 13.10 0,58 DZ-4 0,65 0,021 16.91 0,62 DZ-5 0,67 0,020 17.67 0,65 DZ-6 0,69 0,019 18.42 0,68 DZ-7 0,71 0,028 18.85 0,70 DZ-8 0,71 0,028 18.97 0,70 DZ-9 0,65 0,020 17.10 0,63 DZ-10 0,59 0,031 15.15 0,65 DZ-11 0,82 0,028 23.32 0,87 DUYGUSAL ZEKA (DZ) DZ-12 0,85 0,027 24.80 0,82 87,079 0,90 0,0001 ÖS-6 0,56 0,020 14.06 0,61 ÖS-7 0,62 0,019 15.78 0,68 ÖS-8 0,48 0,020 11.63 0,53 ÖS-9 0,91 0,017 27.63 0,83 ÖS-10 0,90 0,016 28.33 0,85 ÖS-11 0,84 0.017 24.36 0,71 ÖRGÜTSEL SAPMA (ÖS) ÖS-12 0,52 0,019 12.75 0,57 82,331 0,90 0,0001 ÇYK-1 0,94 0,026 29.95 0,89 ÇYK-2 0,94 0,027 29.92 0,89 ÇYK-3 0,95 0,037 30.52 0,91 ÇYK-4 0,58 0,020 14.96 0,64 ÇYK-5 0,58 0,021 14.79 0,63 ÇYK-6 0,56 0,020 14.21 0,61 ÇALIŞMA YAŞAMI KALĐTESĐ (ÇYK) ÇYK-7 0,42 0,019 10.40 0,58 92,607 0,93 0,0001 ĐAE-1 0,56 0,019 14.20 0,62 ĐAE-2 0,55 0,019 13.72 0,60 ĐAE-3 0,86 0,016 25.33 0,75 ĐAE-4 0,86 0,017 25.16 0,74 ĐŞTEN AYRILMA EĞĐLĐMĐ (ĐAE) _{ĐAE-7 0,94 0,016 29.19 0,89} 66,384 0,82 0,0001 * Standardize değerler

Tablo 4.9’da yer alan değerler ölçme modelinin ilk aşamada uygun olduğunu göstermektedir. Ancak YEM’de ölçme modelinin genel yapı içinde bir bütün olarak kabul edilebilmesi, uyum iyiliği istatistiklerinin (Googness-of-fit statistics) de istenen düzeyde olmasına bağlıdır (Şimşek, 2007:14). Model uygunluğunun değerlendirilmesinde kullanılan birbirinden farklı uyum indeksleri ve bu indekslerin sahip olduğu istatistiksel fonksiyonlar bulunmaktadır. Önerilen indeksler arasında en çok kullanılanlar olarak ki-kare istatistiği (χ²), RMSEA (Ortalama hata karekök yaklaşımı-Root-Mean-Square Error Approximation), GFI (Uyum iyiliği indeksi- Goodness-of-Fit Index) ve AGFI (Düzeltilmiş Đyi Uyum Đndeksi-Adjusted Goodness of Fit Index ) gösterilmektedir (Joreskog vd, 2001:154).

Tablo 4.10. Ölçme Modeline Đlişkin Uyum Ölçütleri ve Standart Değerler

Uyum Ölçüsü Standart

Değerler

Anlamı RMSEA (Root Mean Squared Error

of Approximation-Ortalama Hatanın Karekökü)

≤ 0.08 veya ≤ 0.10

RMSEA ≤0,05 ise mükemmel bir uyumu, 0,08 ile 0.10 arasındaki altındaki değerler kabul edilebilir bir uyumu, 0,10’dan daha büyük değer ise kötü uyum olarak değerlendirilmektedir

NFI (Normed Fit Index-

Normlaştırılmış Uyum Endeksi )

≥ 0.90

NNFI (Non-Normed Fit Index-

Normlaştırılmamış Uyum Endeksi) ≥ 0.90

PNFI (Parsimony Normed Fit Index-

Katı Uyum Endeksi)

≥ 0.90

CFI (Comparative Fit Index-

Karsılaştırmalı Uyum Endeksi)

≥ 0.90

IFI (Incremental Fit Index-Artan

Uyum Endeksi)

≥ 0.90

RFI- (Relative Fit Index - Göreceli

Uyum Đndeksi) ≥ 0.90

GFI (Goodness-of-Fit index-Đyi

Uyum Endeksi) ≥ 0.90

AGFI (Adjusted Goodness-of-Fit

Index-Düzeltilmiş Đyi Uyum Endeksi)

≥ 0.90

0 ve 1 arasında değer almakta olup bu değerin 1’e yakınlığı modelin uygunluğunun daha iyi olduğu gösterir.

Çoklu korelasyon katsayısı (y ve x

değişkenleri için) 0-1

Bu katsayılar 0 ve 1 arasında değerler alırlar. Sözü edilen katsayının 1’e yakın olması değişkenin gizil yapıyı daha iyi açıkladığı anlamını taşır.

Yol (path) katsayısı t ≥ 2

Path katsayıları için yüklerin her biri ile ilişkili olan t değerleri 2’den daha büyük ise parametreler istatistiksel olarak anlamlıdır. Bu durumda değişkenler ve yapılar arasındaki ilişkiler doğrulanır.

Standart hatalar

Küçük değer

Parametrelerin değerlerinin doğru bir şekilde nasıl tahmin edildiğini gösterir. Standart hata ne kadar küçükse tahminler de o derece doğrudur.

Model AIC Model CAIC

Küçük değer

Model AIC < Independence AIC Model AIC < Saturated AIC Model CAIC < Independence CAIC Model CAIC < Saturated CAIC

Kaynak: Araştırmacı tarafından Byrne, 1998; Hair vd., 1995; Hayduk, 1987; Joreskog vd; 2001 Kelloway, 1998’den oluşturulmuştur.

Bu değerlerle birlikte, modele ilişkin “model AIC” değerinin “bağımsız model AIC” ile “doymuş model AIC” değerlerinden küçük olması, aynı şekilde “model CAIC” değerinin de “bağımsız model CAIC” ile “doymuş model CAIC” değerlerinden küçük olması iyi bir uyumun varlığını göstermektedir.

Tablo 4.11. Araştırma Modeli Đçin Uyum Ölçütleri

Uyum Ölçüsü Değerler Standart Değerler Uyum

RMSEA 0.0216 ≤ 0.08 veya ≤ 0.10 Çok Đyi

NFI 0.96 ≥ 0.90 Kabul NNFI 0.95 ≥ 0.90 Kabul PNFI 0.90 ≥ 0.90 Kabul CFI 0.97 ≥ 0.90 Kabul IFI 0.97 ≥ 0.90 Kabul RFI 0.94 ≥ 0.90 Kabul GFI 0.93 ≥ 0.90 Kabul AGFI 0.93 ≥ 0.90 Kabul PGFI 0.97 ≥ 0.90 Kabul

Model AIC 891.77 < Bağımsız AIC; < Doymuş AIC

(4951.16) (992.00) Kabul

Model CAIC 2254.43 < Bağımsız CAIC; < Doymuş CAIC

(4968.49) (3637.31) Kabul

Tablo 4.11’de yer alan sonuçlara göre DFA’dan elde edilen veriler modelin uygun olduğunun bir göstergesi olarak değerlendirilerek yapısal modelin analiz edilmesinin önünde engel olmadığı ifade etmektedir.

RMSEA değerinin çok düşük çıkması oluşturan yapının yüksek derecede uygun olduğu göstermektedir. Nooteboom (2003:115) RMSEA değerinin 0,05’den küçük olmasını çok iyi bir uyum göstergesi olarak değerlendirmektedir.