Geçerlilik Analizleri

Güvenilirlik geçerlilik için bir ön koşuldur, ancak geçerliliğin ortaya konması sağlık sonuç araştırmacıları için en önemli konulardan biridir. Geçerlilik ölçüm sürecinin kalbi olarak tarif edilmektedir. Ölçülmek istenilen özelliğin, gerçekten ölçülüp ölçülmediği ile ilgilenmektedir (Kane ve Radosevich, 2011).

Uygulamada, geçerlilik ölçülen değişkenler ile gözlenen diğer değişkenler arasındaki ilişkileri gösteren ve operasyonel tanımlardan hareket eden hipotezlerin test edilmesi

sürecidir. Geçerlilik tek bir konsept olsa da içinden birkaç geçerlilik tipini barındıran bir yapıdadır. Geçerlilik için içerik geçerliliği, kriter geçerliliği ve yapı geçerliliği daha çok kullanılmadır (Kane ve Radosevich, 2011).

İçerik geçerliliği, ölçümün kapsamına işaret etmektedir. Yani ölçekteki maddelerin ilgilenen boyutları ortaya koyup koymadığı ile ilgilenmektedir. Örneğin sakatlığı ölçen bir ölçekte, sakatlığın tüm boyutlarını ilgilendiren sorular sorulmalıdır. Hastanın kendi kendine banyo yapabilmesi veya elbiselerini giyebilmesi değerlendirilmez ise fonksiyonel sakatlık boyutunu ilgilendiren bir takım soruların olmadığı, bu durumda ise, ölçeğin doğru ölçmediği sonucuna varılabilmektedir. İçerik geçerliliğinde bir de yüz geçerliliği bakılmaktadır. Yüz geçerliliği ölçekteki yapının gerçekten ölçülmek istenilen şeyi doğru olarak ölüp ölçmediğini yargılarla ile ortaya koymaktır. Duyarlılıkta içerik geçerliliğinin bir biçimi olarak karşımıza çıkmaktadır.

Diğer bir geçerlilik kriter geçerliliği olup, altın bir standart olan ölçekle oluşturulan ölçeğin korelasyonunun değerlendirilmesi anlamına gelmektedir. Bu değerlendirme iki ölçeğin birbiri ile uyuşmasının belirlenmesi ile gerçekleştirilmektedir. Örneğin klinikte uygulanan tarama testleri uygulaması bir çeşit kriter geçerliliği olarak düşünülmektedir Epidemiyologlar kriter geçerliliğini ölçmek için duyarlılık ve belirleyicilik analizini uygulamaktadırlar. Bu analizde bir altın standart belirlenerek, yapılan ölçüm ile bu standart ile gerçekleştirilen ölçüm arasındaki uyuşmalar belirlenmektedir. Her iki ölçeğinde uyuşma yüzdesi bulunur ve ne kadar yüksek oranda uyuşma varsa testin o kadar yüksek duyarlılık ve belirleyiciliğe sahip olduğu söylenebilir (Kane ve Radosevich, 2011).

Yapı geçerliliği ise, gözlenemeyen yapıların ölçüm ilişkilerini göstermektedir. Bazı yapılar gözlemlenemez ve bu nedenle geçerliliğini ortaya koymak zor olmaktadır. Yapı geçerliliğinde ilgilenilen yapı, değişkenlerdir. Örneğin kişinin fonksiyonel durumu ile yaş arasında bir ilişki olması beklenmektedir. Çünkü yaş ilerledikçe fonksiyonel

durumda azalmalar meydana gelmektedir ve ölçeğin bu ilişkiyi koyabilmesine yapı geçerliliği adı verilmektedir (Kane ve Radosevich, 2011).

Yapı geçerliliği birkaç farklı yöntemle belirlenebilse de en yaygın kullanılanı açıklayıcı faktör analizidir. Analiz birbiri ile ilişkisi olduğu düşünülen çok sayıdaki değişkenlerin matematiksel yöntemler kullanılarak basitleştirilmesine olanak tanıyan bir yöntemdir.

Bu amaçla kullanılan faktör analizi, geliştirilmekte olan bir ölçme aracında yer alan her bir uyarana (maddeye) cevaplayıcıların verdiği tepkiler arasında belli bir düzen olup olmadığı ile ilgili bilgi edinilmesinde kullanılan çok değişkenli analiz tekniklerinden biridir (Tavşancıl, 2002). Böylece, tüm değişkenlerin sayısı azaltılarak, daha az ve daha öz değişkenlerle iş yapma yolu açılmış olur. Faktör analizi, birbiriyle ilişkili çok sayıda değişkeni bir araya getirerek az sayıda kavramsal olarak anlamlı yeni değişkenler (faktörler, boyutlar) bulmayı, keşfetmeyi amaçlayan çok değişkenli bir istatistiktir (Büyüköztürk, 2005).

Faktör analizi işleminden önce, her bir ölçek için Bartlett Test (Bartlett Test of Sphericity) değerleri ile KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) değerine bakılması önerilmektedir.

Bartlett Testi korelasyon matrisi birim matrise eşitliği hipotezini test ederek, faktör analizinin bu değişken kümesine uygulanabileceğini ortaya koyarken KMO değeri, örneklemin yeterliliği hakkında bilgi vermektedir. Bartlett Testinde p değerinin 0,05’ten küçük olması anlamlı iken, KMO değerinin 0,70’ten yüksek olması beklenmektedir (Büyüköztürk, 2002).

İkinci adım faktör sayısının belirlenmesidir. Bu adımda, seçilen modelin veriye ne kadar uyumlu olduğu tespit edilir. Söz konusu veri seti için faktör analizinin uygun olduğuna karar verdikten sonra, oluşturulan korelasyon matrisini baz alarak, faktör çözümünü ortaya koymak amacıyla uygun bir faktör çıkarma (oluşturma) yönteminin seçilmesi ve başlangıç çözümünün oluşturulmasını kapsamaktadır. Bu aşamada, amaç değişkenler arasındaki ilişkileri en yüksek derecede temsil edecek az sayıda faktör elde etmektir.

Kaç faktör elde edileceği ile ilgili çeşitli kriterler söz konusudur. Bunlardan biri

açıklanan varyansa göre belirleme olup, bu yöntemde araştırmacı faktör analizi neticesinde ortaya çıkan boyut sayısını belirlemede belirli bir toplam açıklanan varyans seviyesine ulaşmayı sağlayacak faktör sayısını tercih yoluna gider. Burada asgari oran

%50’dir. Bu çalışmada, faktör sayılarının belirlenmesinde faktör sınırlandırılması getirilmemiştir.

Üçüncü adım rotasyon olup, faktörleri dönüştürerek daha iyi yorumlanabilir hale getirilir. Başlangıç faktör analizi çözümüne ulaşıldıktan sonra (başlangıç faktör matrisi) ortaya çıkan faktörlerin yorumlanması ve isimlendirilmesini kolaylaştırmak için faktörleri temsil eden eksenlerde çeşitli manipülasyonlar veya eksen kaydırmaları yapma yoluna gidilir. Faktör rotasyonundan amaç, isimlenebilir ve yorumlanabilir faktörler elde etmektir. Rotasyonda en çok kullanılan yöntem orthogonal rotasyondur. Orthogonal rotasyonda elde dilen faktörler birbirleri ile korelasyon içinde değillerdir. Orthogonal rotasyonda üç teknik kullanılır. Bunlar sırasıyla, varimax ( en çok kullanılan tekniktir ), equamax ve quartimax ‘tır. Promax ve Direct Oblimin yöntemleri ise oblique rotasyon yapılmak istendiğinde kullanılan tekniklerdir. Veri seti çok büyük ise Promax rotation, Direct Oblimin rotation’a tercih edilir (Altunışık ve diğ., 2010).

6.9.2.1 Sağlık İnanç Modeli Ölçeğine İlişkin Faktör Analizi Sonuçları

Diyabet hastalarının, Sağlık İnanç Modeline ilişkin veri kümesindeki değişkenlerin faktör analizi sonucunda; Barlet Testi değeri 1655,49 (p<0,001) ile KMO örneklem yeterliliği 0,72 olarak bulunmuştur ve bu bulgular, mevcut değişkenlerin ve örneklem büyüklüğünün faktör analizi için yeterli ve uygun olduğu anlamına gelmektedir. Toplam varyansın açıklanma oranı 65,90’dır.

Tablo 2. Sağlık İnanç Modeline İlişkin Faktör Analizi

Bileşen

Ciddiyet Engel Yarar

Ciddiyet 1 ,653 -,005 -,072

Ciddiyet 2 ,918 ,027 ,000

Ciddiyet 3 ,908 ,046 ,033

Ciddiyet 4 ,588 ,077 ,366

Yarar 1 ,022 ,159 ,825

Yarar 2 ,068 ,144 ,910

Yarar 3 ,009 ,140 ,828

Engel 1 ,036 ,758 ,066

Engel 2 ,022 ,805 ,099

Engel 3 ,046 ,667 ,127

Engel 4 ,009 ,814 ,179

Tablo 2’de yer alan Sağlık İnanç Modeli faktör analizi sonucu Varimax yöntemi ile rotasyona tabi tutulmuş ve değişkenlerin üç boyutta toplandığı saptanmıştır. Bu faktörlerde yer alan değişkenlerin bütünü incelendiğinde, orijinal ölçek boyutları ile aynı olan bir gruplamanın ortaya çıktığı söylenebilir.

6.9.2.2 Hekim-Hasta İlişkisi Ölçeğine İlişkin Faktör Analizi Sonuçları

Çalışmaya katılan diyabet hastalarının, hekim-hasta ilişkisi ilişkin veri kümesindeki değişkenlerin faktör analizi sonucunda; Barlet Testi 4328,59 ⁽p<0,001), KMO örneklem yeterliliği 0,95 ve toplam varyansın açıklanma oranı 82,13’tür. Tablo 3’te de görülebileceği gibi faktörler tek bir boyutta toplanmaktadır ve bu faktörlerde yer alan

değişkenlerin faktör boyutunun orijinal ölçek boyutları ile aynı yapıda olduğu bulgulanmıştır.

Tablo 3. Hekim -Hasta İlişkisine İlişkin Faktör Analizi

Bileşen

Hekim-Hasta İlişkisi

Hekim-Hasta İlişkisi 1 ,865

Hekim-Hasta İlişkisi 2 ,939

Hekim-Hasta İlişkisi 3 ,931

Hekim-Hasta İlişkisi 4 ,930

Hekim-Hasta İlişkisi 5 ,927

Hekim-Hasta İlişkisi 6 ,943

Hekim-Hasta İlişkisi 7 ,913

Hekim-Hasta İlişkisi 8 ,888

Hekim-Hasta İlişkisi 9 ,812

6.9.2.3 Sağlık Okuryazarlığına Ölçeğine İlişkin Faktör Analizi Sonuçları

Hastaların sağlık okur-yazarlığı ile ilgili değişkenlerine ilişkin faktör analizi sonucu Tablo 4’te yer almaktadır. Buna göre sağlık okur-yazarlığı orijinal ölçekte olduğu gibi

Tablo 4. Sağlık Okur-yazarlığına İlişkin Faktör Analizi

Bileşen

Sağlık Okur-yazarlığı

Sağlık Okuryazarlığı 1 ,885

Sağlık Okuryazarlığı 2 ,893

Sağlık Okuryazarlığı 3 ,892

Sağlık Okuryazarlığı 4 ,882

tek bir boyutta toplanmıştır. Faktör analizinin bu değişken kümesine uygulanabileceğini ortaya koyan Barlet Testi değeri 1089,83 (p<0,001), ve örneklemin yeterliliği hakkında bilgi veren KMO değeri0,76’dır. Toplam varyansın açıklanma oranı ise 78,84’tür.

6.9.2.4 Tedaviye Uyum Ölçeğine İlişkin Faktör Analizi Sonuçları

Araştırmaya katılan diyabet hastalarının, tedaviye uyum ölçeğine ilişkin veri kümesindeki değişkenlerin faktör analizi sonucunda; Barlet Testi 1117,64 ⁽p<0,001), KMO örneklem yeterliliği 0,64 ve toplam varyansın açıklanma oranı 70,86’dır. Tablo 5’te de görülebileceği gibi faktörler tek bir boyutta toplanmaktadır ve bu faktörlerde yer alan değişkenlerin faktör boyutunun orijinal ölçek boyutları ile aynı yapıda olduğu bulgulanmıştır.

Tablo 5. Tedaviye Uyum İlişkin Faktör Analizi

6.9.2.5 Yaşam Kalitesi Ölçeğine İlişkin Faktör Analizi Sonuçları

Diyabet hastalarının, yaşam kalitesine ilişkin veri kümesindeki değişkenlerin faktör analizi sonucunda; Barlet Testi değeri 3553,28 (p<0,001) ile KMO örneklem yeterliliği 0,85 olarak bulunmuştur ve bu bulgular, mevcut değişkenlerin ve örneklem

Bileşen Tedavi Uyum

Tedaviye Uyum1 ,819

Tedaviye Uyum2 ,829

Tedaviye Uyum3 ,870

Tedaviye Uyum4 ,849

büyüklüğünün faktör analizi için yeterli ve uygun olduğu anlamına gelmektedir. Toplam varyansın açıklanma oranı 66,17’dir.

Tablo 6’da yer alan yaşam kalitesi ölçeği SF 12’nin faktör analizi sonucu Varimax yöntemi ile rotasyona tabi tutulmuş ve değişkenlerin iki boyutta toplandığı saptanmıştır.

Ancak bu faktörlerde yer alan değişkenlerin bütünü incelendiğinde, orijinal ölçek boyutları ile aynı olmayan bir gruplamanın ortaya çıktığı söylenebilir. SF 12 ölçeğinde yaşam kalitesinin fiziksel işlevsellik, fiziksel rol, genel sağlık ve ağrı alt bileşenlerinden Fiziksel Yaşam Kalitesi ile duygusal rol, ruhsal sağlık, canlılık ve sosyal işlevsellik alt bileşenlerinden Duygusal Yaşam Kalitesi boyutları ortaya konulmaktadır. Bu çalışmada ise ruhsal sağlık, genel sağlık ve canlılık alt boyutlarının bir grupta, diğer alt boyutların ise başka bir faktör boyutunda toplandığı görülmektedir.

Tablo 6. Yaşam Kalitesine İlişkin Faktör Analizi

Component Fiziksel Yaşam

Kalitesi

Duygusal Yaşam Kalitesi

Genel Sağlık ,463 ,469

Fiziksel İşlevsellik1 ,806 ,143

Fiziksel İşlevsellik 2 ,800 ,188

Fiziksel Rol 1 ,835 ,173

Fiziksel Rol 2 ,840 ,194

Duygusal Rol 1 ,751 ,323

Duygusal Rol 2 ,713 ,323

Ağrı ,787 ,179

Canlılık ,183 ,901

Ruhsal Sağlık 1 ,186 ,907

Ruhsal Sağlık 2 ,243 ,776

Sosyal işlevsellik ,583 ,238