Doğrulayıcı Faktör Analizi

AMOS 16 programı kullanılarak kurulan yapısal eşitlik modeli ile gerçekleştirilen doğrulayıcı faktör analizi sonucunda ölçme araçlarının örneklem grubu üzerinde uygun bir şekilde çalışıp çalışmadığının test edilmesi amacıyla doğrulayıcı faktör analizi gerçekleştirilmiştir. 10 değişken ve 46 ifadeden oluşan ölçüm modeli en yüksek olabilirlik (maximum likelihood) yöntemi ile test edilmiştir. Doğrulayıcı faktör analizi aynı zamanda geçerlilik analizlerinde de kullanılmakta olup belirlenmiş yapıyı doğrulamayı da sağlamaktadır.

Doğrulayıcı faktör analizi gerçekleştirilirken revizeler gerçekleştirilerek test edilmiştir ve kararlı yapı oluşturulana kadar sürdürülmüştür. Hair vd. (1998) tarafından önerilen süreç uygulanarak faktör yükleri, standart hata kovaryans değerleri ve modifikasyon indeksleri incelenmiştir. Kararlı yapının oluşturulması için revizeler gerçekleştirilmiştir. Revizelerin amacı CMIN, GFI, CFI, NFI ve RMSEA değerlerini kabul edilen ölçütlere yaklaştırmaktır. Revizeler gerçekleştirilirken Cronbach Alpha değerleri ile de karşılaştırılarak standardize edilmiş regresyon katsayılarından uygun olmayan ifadeler teker teker çıkarılarak değerler kontrol edilmiş, uygun olmadığı görülerek ifade çıkarımına devam edilmiştir.

Standardize regresyon değerlerine bakılarak gerçekleştirilen revizeler ile çıkarılan ifadeler şu şekildedir; EXPN2, EXPN3, SYMB1, SYMB2, CEPI1, SMBP4, SMBP6, SMBP7, SMBP8, SMBP10, SMIF1, SMIF2 ve ARBD3.

Modifikasyon indeksleri (modification indices) tablosu incelenerek uygun olan ölçeklerin ifadeleri aralarında kovaryanslar aşama aşama kurularak değerler incelenmeye devam edilmiştir. Revizeler sonucunda modelin uygun olduğu görülmüştür. Modelin

değerleri ise aşağıda verilmektedir. Değişiklik endekslerine bakılarak gerçekleştirilen revizeler ile kurulan kovaryanslar ise şu şekildedir; SMBP1 – SMBP2, EWOP3 – EWOP4, EWOP3 – EWOP5, EWOP5 – EWOP6.

Tablo 23. Doğrulayıcı Faktör Analizi Sonuçları

İfade Kodları Faktör Yükleri Ünlü Kullanımı ve Satın Alma Niyeti CEPI1 Çıkarıldı (,476)

CEPI2 ,812

CEPI3 ,895

CEPI4 ,871

eWOM Faydası EWOU1 ,913

EWOU2 ,953

EWOU3 ,926

eWOM’dan Yararlanma EWOP1 ,780

EWOP2 ,913

EWOP3 ,860

EWOP4 ,879

EWOP5 ,834

EWOP6 ,743

Pahalılık EXPN1 ,918

EXPN2 Çıkarıldı (,231) EXPN3 Çıkarıldı (,459)

EXPN4 ,632

Sembolik anlam SYMB1 Çıkarıldı (,429)

SYMB2 Çıkarıldı (,636)

SYMB3 ,919

SYMB4 ,895

Özel Azınlığa Aitlik BEXM1 ,783

BEXM2 ,871

BEXM3 ,742

Keyfi İstek ARBD1 ,861

Sosyal Medya Kullanım Yoğunluğu SMIF1 Çıkarıldı (,697) SMIF2 Çıkarıldı (,660)

SMIF3 ,709

SMIF4 ,783

SMIF5 ,916

Sosyal Medyada Satın Alma Öncesi Tüketici Davranışı Tablo 24. Araştırma Modeli Uyum İyiliği Değerleri

Uyum İyiliği CMIN GFI NFI CFI RMSEA

Model Değerleri 1,520 ,901 ,925 ,973 ,038

Notlar: *Bentler ve Bonett (1980), ** Hu ve Bentler (1999), ***Fornell ve Larcker (1981),

****Brown ve Cudeck (1993).

Faktör yükleri ünlü kullanımı ve satın alma niyeti için 0,812 ve 0,895 arasında, eWOM faydası için, 0,913 ve 0,953, eWOM’dan yararlanma için 0,743 ve 0,913 arasında,

pahalılık için 0,632 ve 918 arasında, sembolik anlam için 0,895 ve 0,919 arasında, özel azınlığa aitlik için 0,742 ve 0,871 arasında, keyfi istek için 0,724 ve 0,861 arasında, eşsizlik için 0,711 ve 0,877 arasında, sosyal medya kullanım yoğunluğu için 0,709 ve 0,916 arasında, sosyal medyada satın alma öncesi tüketici davranışı için ise 0,635 ve 0,815 arasındadır.

Anderson ve Gerbing (1988) tarafından literatürde kabul gören faktör yükleri 0,60 değerinin üzerinde bulunanlardır. Doğrulayıcı faktör analizinin sonuçlarını incelediğimizde 0,60’ın altında değer bulunmamaktadır.

Ki-Kare değeri modelin genel uygunluğunu test etmek amacıyla kullanılan en temel ölçümü gösteren CMIN değerine 1,520 olarak ulaşılmıştır. Elde edilen değer örnek olarak alınan kovaryans matrisi ve modele yönelik uyarlanan kovaryans matrisi ile aralarında bulunan veya bulunmayan farklı değerlendirmektedir (Hu ve Bentler, 1999).

GFI (Goodness-of-Fit Index), gerçek olan durum ile modellenmiş olanın oransal karşılaştırmasıdır (Maiti ve Mukherjee, 1991). Çalışmamızda GFI değerine ,901 olarak ulaşılmıştır. Byrne (2011) tarafından sunulan 250’den büyük örneklem değeri için >0,90 olduğundan dolayı iyi bir model olduğunu göstermektedir.

NFI (Normed Fit Index), sıfır modeli kullanılarak ölçülen değişkenlerin birbirleri ile ilişkili olmadığı model olarak belirtilmektedir. 0 ve 1 arasında değerlendirilmektedir ve 0,90 değeri uygunluğu iyi bir durumu ifade etmektedir (Hu ve Bentler, 1999).

Çalışmamızda elde edilen NFI değerine ,925 ulaşılmıştır ve 0,90 değerinden büyük olduğundan dolayı uygun olduğu söylenebilmektedir. NFI değeri, 200 ve üzeri örneklemde çalışılan modellerde uygunluğu daha verimli göstermektedir (Mulaik vd., 1989).

CFI (Comparative Fit Index), örnek büyüklüğünü hesap edilirken kullanır ve küçük örneklemlerde de iyi sonuçlar vermektedir, en çok kabul edilen ve kullanılan istatistiklerdendir. Sıfır modelini örneklem kovaryans matrisi ile karşılaştırarak

sonuçlandırır ve 0 ile 1 arasında değer alır. 1’e yaklaştıkça modelin uygunluğu artmaktadır. İlk olarak 0,90 değeri eşik olarak kabul görmüşken sonralarda 0,95 değeri iyi uygunluk göstergesi olarak kabul edilmiştir (Bentler ve Bonnet, 1980). Çalışmamızda ise CFI değerine ,973 olarak ulaşılmıştır.

RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) sonucu araştırmada bilinmeyen, optimum biçimde planlaman parametrelerin, ana kütlenin kovaryans matrisi ile uyumu hakkında bilgi vermektedir (Byrne, 2011). RMSEA değeri için uygunsuzluk durumunu açıklayan bir test olarak nitelendirmek mümkündür. 2000’lerin başlarında araştırmaların bazılarında 0,06’nın altındaki değerlerde iyi olarak betimlenirken, diğer bir kısmında eşik değeri 0,07 olarak kabul edilmektedir (McQuitty, 2004). Çalışmamızda RMSEA değerine ,038 olarak ulaşılmıştır ve 0,06 eşik değerinin altında bulunduğundan uyumlu olduğu söylenebilmektedir.