Doğrulayıcı Faktör Analizi İçin Kabul Edilen Kriterler Yapısal Eşitlik Modellemesi (YEM) Ölçüm Model

Doğrulayıcı faktör analizi de belirli kriterlere sahiptir. Açıklayıcı faktör analizi için gerekli kriterlerin bir çoğu doğrulayıcı faktör analizi için de gereklidir. Yine örneklem büyüklüğü, kayıp veriler, sapkın değerler, normallik ve doğrusallık varsayımı, çoklu birlikte doğrusallık ve tekillik durumları doğrulayıcı faktör analizi içinde gerekmektedir. Doğrulayıcı faktör analizi açısından bazı farklılıklara da değinmek faydalı olacaktır. Bu analizde (DFA) bir model önceden tanımlanmıştır. Açık ve gizil değişkenler arasındaki ilişkilerin varlıklarını ve ehemmiyetini ortaya koymak için test edilmiştir (Hair, vd., 1998).

DFA’nın AFA’dan temel farkı, DFA’nın tek boyutluluğa uyum sağlamak için ölçekleri yeterince ele alabilmesi ve daha hassas bir yapıya bürünmesi için gerekli olmasıdır (Gerbing ve Anderson, 1988). Ölçüm modeli, yapısal eşitlik modellemesi (YEM) kullanımında Anderson ve Gerbing (1988) tarafından ortaya konan iki aşamalı yaklaşımdan ilkini oluşturmaktadır. Bir ölçüm modeli gerçekten, şeffaf şekilde beliren parametrelerin ve ilgili gizil parametrelerin tatmin edici psikometrik özellikleri haiz olup olmadıklarını saptamak için birbirleriyle serbestçe korelasyon

sergilerlerken, önerilen modelin bütün karakterlerinin eşzamanlı olarak teste tabi tutulduları bir DFA’dır (Garver ve Mentzer, 1999).

Açıklayıcı faktör analizi, araştırmanın başlangıç safhalarında muhtemel temel yapıları keşfetme olanağı sunarak ve zayıf faktörleri elimine ederek doğrulayıcı faktör analizine zemin hazırlamaktadır. Ardından doğrulayıcı faktör analizi ise, araştırmacıya önerilen bir model ya da teoriyi test etme olanağı sağlamaktadır (Tabachnick ve Fidell, 2015). Ortaya konan araştırmalarda ölçüm modellerinin keşfedilmesi için açıklayıcı faktör analizi tavsiye edilirken, bütün modelin ele alınması ve test edilmesi için ise doğrulayıcı faktör analizi tavsiye edilmektedir (Fabrigar, vd., 1999). Doğrulayıcı faktör analizinde (Yapısal Eşitlik Mollerinde) bilhassa bağımlı ve bağımsız değişkenler arasında çoklu ilişkilerin gözlendiği çalışmalarda esas alınan teknik olduğu söylenebilir (Altunışık, vd., 2007; Bayram, 2010). Yapısal eşitlik modellerinin ana amacı kuramsal olarak oluşturulan teorik bir modelin, toplanan veriler yardımıyla istatistiksel olarak test edilmesi ve teori ile araştırma bulgularının ne ölçüde örtüştüğünün ortaya çıkarılmasıdır (Hair, vd., 1998). İlk olarak her bir yapı üstünde gözlenen değişkenlerin standartlaştırılmış yüklemelerinin anlamlı ve üstün yakınsak geçerliliğin 0,5’den büyüklük kriteri sağlanıp sağlanmadığı denetlenmiştir (Fornell ve Larcker, 1981). Ortaya konan ölçeklerde madde yüklemeleri için 0,4 bile minimum kabul edilebilir bir seviye olarak tevsiye edilmiştir (Ford vd., 1986). Ardından geçerliliği denetlemek için bileşik güvenilirlik (CR) ve çıkarılan ortalama varyans (AVE) testleri uygulanması uygun görülmüştür (Fornell ve Lacker, 1981). CR, her bir gözlenen değişken için standartlaştırılmış yükleri belirten, ölçüm hatalarını meydana çıkaran ve gizli yapıyı sergilediği dereceyi ortaya koyan iç tutarlılığın bir ölçüsüdür. Standart olmasa bile, kabul edilebilirlik düzeyi için sıkça kullanılan bir eşik değeri 0,70’tir. Aynı zamanda, araştırmanın doğada keşfedilmesi halinde, 0,70’in altındaki değerler de kabul edilebilir olarak değerlendirilmiştir (Hair, vd., 1995). Bir diğer kriter olan AVE, gizli yapı tarafından hesaplanan gözlenen parametrelerdeki toplam varyansı resmeder. Bu ölçü kabaca AFA’daki özdeğerle aynı şeyi ifade eder (Shook, vd., 2004). AVE > %50 koşulu gerçekleştiğinde, kabul edilebilir yakınsak geçerlilik elde edilmiştir. Nihayet, ayırt edici geçerliliği değerlendirmek için en çok kullanılan tekniklerden

biri (Shook, vd., 2004) kullanılmıştır. Yani herbir yapı için AVE’nin, diğer yapılarla paylaşılan varyansından (karesi alınmış korelasyonlar) büyüklüğü sağlayıp sağlamadığı ele alınmıştır (Fornell ve Lacker, 1981).

Yapısal eşitlik modellemesi, bazı fenomenlere dayanan bir yapısal teorinin analizine doğrulayıcı (yani hipotez testi) yaklaşımını alan istatistiksel bir metodolojidir. Bu yapı, prosedürün iki önemli yönünü fade eder; (a) incelenen nedensel sürecin bir dizi yapısal (yani regresyon) denklemiyle temsil edilmesini ve (b) bu yapısal ilişkilerin resimsel olarak modellenebileceği incelenmekte olan teorinin daha açık şekilde kavramsallaştırılmasını sağlamaktır. Varsayılan model daha sonra verilerle ne kadar tutarlı olduğunu belirlemek için tüm değişkenler sisteminin eşzamanlı analizinde istatistiksel olarak test edilebilir. Eğer uyum iyiliği yeterli ise, model değişkenler arasında ileriye dönük ilişkilerin makul olup olmadığını savunur: eğer yetersizse, bu tür ilişkilerin dayanıklılığı reddedilir (Byrne, 2016: 3). Bir başka açıdan yapısal eşitlik modellemesi- YEM (structural equation

modeling- SEM), faktör ve regresyon analizlerinin birleşiminden oluşan, genellikle

gözlenen ve örtük değişkenleri içeren modellerin test edilmesinde kullanılan, çok değişkenli istatistiksel analizlerin genel adı olarak ifade edilebilir. YEM’in temel amacı, bir veya birden fazla bağımsız değişkenle bir veya daha fazla bağımlı değişken arasındaki ilişkiler dizisini sınamaktır (Gürbüz ve Şahin, 2018: 339). Bu analizi diğer çok değişkenli analizlerden (çoklu regresyon, keşfedici- açıklayıcı) faktör analizi) tasnif eden güçlü yanlarını şu şekilde özetlenebilir (Byrne, 2016: 3-4; Gürbüz ve Şahin, 2018: 339):

 YEM doğrulayıcı bir nitelik taşımaktadır. Yani önceden belirlenmiş ve kuramlsa alt yapısı olan bir ilişki örtüsünün, örneklemden toplanan veri ile doğrulanmasına çalışılır.

 Klasik çok değişkenli (çok regresyon, AFA gibi) analizlerde genellikle ölçüm hataları dikkate alınmaz ve bu minvalde tashih yapılılamaz. YEM’de ise değişkenlerin ölçüm hataları dikkate alınarak modeller sınanmaktadır.

 Klasik çok değişkenli analizlerde değişkenler arasındaki ilişkiler genellikle gözlenen değişkenler üzerinde (ya da gözlenen değişkenlerin ortalaması alınarak

oluşturulan değişken/ler üzerinden) yapılırken, YEM’de gözlenen ve örtük

değişkenler birlikte analize tabi tutulabilmektedir.

 Klasik analizlerde çoklu ilişkilerin sınanmasında fazla alternatif bulunmazken, YEM’de farklı alternatif modeller stratejisiyle farklı model denemeleri neticesinde en iyi uyum gösteren model saptanabilmektedir.

 Yapılar arasındaki ilişkileri sınamayı amaçlayan klasik analizlerde belirli bir modeli bütüncül olarak sınamak zordur. Öte yandan YEM’de faklı ilişkilerin bulunduğu bir modelin bir bütün olarak veri ile doğrulanıp doğrulanmadığını oluşturulan uyum iyiliği değerleri ile test etmek mümkündür.

YEM aslında gözlenen ve örtük parametreler arasındaki ilişkileri test eden ölçme modeli (DFA) ile örtük değişkenler arasındaki ilişkileri test eden yapısal model (yol) analizlerinin genel adı olddğu için, bu iki analiz de sık sık ve birlikte kullanılmaktadır (Gürbüz ve Şahin, 2018: 339).

Şekil 3.8 başarılı bir yapısal eşitlik modellemesinin ana adımlarının nelerden oluştuğunu resmetmektedir. Bu diyagramda öncelikle kavramsal bir modelin belirtilmesi ardından bu modelin tanımlanmasını değerlendirme (eğer tanımlanmassa

birinci adıma dönün), ardından yapıların işler hale getirilmesi ve verilerin

toplanması/edit edilmesi/işler hale getirilmesi aşamasına geçilir (Kline, 2016: 118). Başka bir ifadeyle, araştırmacı modelde işletimselleştirme yaparak değişkenlerin ölçümlenmesini sağlayacakölçüm düzeylerini ve ölçeklerini belirler ve tespit etmiş olduğu örneklemden veri toplar. Ardından modeldeki değişkenlerin hesaplanmasında kullanacağı yöntemi belirleyerek (Maximum Likelihood gibi) modeli test (DFA, yol analizi gibi) eder. Daha sonra araştırmacı analiz neticesinde elde edilen uyum indeksleri ve yol katsayıları gibi çıktıları kullanarak modelin toplanan verilerle uyumunu değerlendirir. Eğer araştırmacı modelde düzeltmelere (modifikasyon) gerek duyarsa bu düzeltmeleri yaparak modeli yeniden sınamak için birönceki aşamaya geri döner. En nihayetinde ise, elde edilen sonuçları tartışarak raporlamasını yapar (Gürbüz ve Şahin, 2018: 341).

Şekil 3.8: Yapısal Eşitlik Modellemesi Aşamaları

Kaynak: Gürbüz ve Şahin, 2018; Kline, 2016.

3.10.3. Yapıların Ölçüm Özellikleri ile ilgili Kriterler (Kullanılan