Hizmet Kalitesi Ölçeği Alt Boyutları Ġçin Faktör Analizi

Faktör analizi, birbiriyle iliĢkili p tane değiĢkeni bir araya getirerek az sayıda iliĢkisiz ve kavramsal olarak anlamlı yeni değiĢkenler bulmayı amaçlayan çok değiĢkenli bir istatistiktir. Faktör analizi, aynı yapıyı ya da niteliği ölçen değiĢkenleri bir araya toplayarak ölçmeyi az sayıda faktör ile açıklamayı amaçlayan bir istatistiksel tekniktir. Faktör analizi, bir faktörleĢtirme ya da ortak faktör adı verilen yeni kavramları ortaya çıkarma ya da değiĢkenlerin faktör yük değerlerini kullanarak kavramların iĢlevsel tanımlarını elde etme süreci olarak da tanımlanmaktadır. Ġyi bir faktörleĢtirme iĢleminde üç temel durumdan söz edilebilir. Bunlar; değiĢken azaltma olmalı, yeni oluĢan değiĢken ya da faktörler arasında iliĢkisizlik sağlanmalı ve ulaĢılan sonuçlar (faktörler) anlamlı olmalıdır (Büyüköztürk, 2002: 117) .

Sonuç olarak, faktör analizinde ortak boyutlar saptanarak, boyut indirgeme ve bağımlılık yapısının yok edilmesi yöntemidir denilebilir Faktör analizi uygulanırken dikkat edilmesi gereken hususlar vardır. Bunlar; (TavĢancıl, 2002: 46).

1. Örneklem Büyüklüğü: Küçük örneklemlerden hesaplanan korelasyon katsayıları daha az güvenilir olma eğilimindedir. Örneklem büyüklüğünün korelasyonun güvenilirliğini sağlayacak kadar büyük olması önemlidir. Örneklemden elde edilen verilerin yeterliliğinin saptanması için Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) testi yapılmaktadır. Kaiser bulunan değeri 1‟e yaklaĢtıkça mükemmel, 0.50‟nin altında ise kabul edilemez (0.90‟larda mükemmel, 0.80‟lerde çok iyi, 0.70‟lerde iyi, 0.60‟larda vasat ve 0.50‟lerde kötü) olduğunu belirtmektedir. Örneklem büyüklüğü, faktörlerin sayısı ve yığın korelasyon katsayısının büyüklüğüne bağlıdır.

2. Normallik: Faktör analizinde yığındaki dağılımın normal olması gerekmektedir. Bu varsayım, bütün değiĢkenler ve değiĢkenlerin bütün doğrusal kombinasyonları içindir. Verilerin çok değiĢkenli normal dağılımdan geldiği Bartlett testi ile test edilmektedir. Bartlett testi sonucu ne kadar yüksek ise, anlamlı olma olasılığı o kadar yüksektir.

3. Doğrusallık: DeğiĢkenlerin her bir çifti ve değiĢkenlerle faktörler arasındaki iliĢkinin doğrusal olması gerekmektedir.

Faktör analizi yönteminde; analizde kullanılan değiĢkenlerin normal dağılıma sahip olması gereklidir. ÇalıĢmada kullanılan veriler, anket verileridir. Bu verilerin normal dağılıma yakın bir dağılım gösterip göstermediğini sınamak için Bartlett testi kullanılmıĢtır. Bartlett testinde, H0: Evren korelasyon matrisi birim matristir Ģeklindeki H0 hipotezi ret edilemez ise faktör analizinin kullanılması uygun değildir (Akgül, A., 1997 : 580). Yapılan analizde 0.05 anlamlılık düzeyinde H0 hipotezi ret edilerek normallik varsayımının sağlandığı görülmüĢtür. [Ki-kare ( 2

) = 9354,535 Anlamlılık (p) = 0.000].

Örneklem büyüklüğünün yeterliliğini test etmek içinde Kaiser-Meyer-Ohlin (KMO) testi yapılmıĢtır. ÇalıĢma da KMO ölçütü 0.841‟dir yani çok iyi düzeyde bulunmuĢtur.

Analizde kullanılan değiĢkenlerin boyut ölçme niteliklerini belirlemek amacıyla değiĢkenler, faktör analizine tabi tutulmuĢlardır. Analizde temel bileĢenler yöntemi kullanılmıĢtır. Bu aĢamada tüm değiĢkenler için özdeğer ve özvektör değerleri hesaplanmıĢtır. Literatürde özdeğeri birden büyük olan değiĢkenler, faktör olarak adlandırılmaktadır. Her faktör tarafından açıklanan toplam varyansın değerleri hesaplanmıĢ ve sonuçlar aĢağıda verilmiĢtir.

Faktör analizinde değiĢkenler arası korelasyon değerleri önemlidir. DeğiĢkenleri faktörleĢtirirken aralarında yüksek korelasyon olanları bir araya getirmeye çalıĢılır. Bundan dolayı çalıĢmada en düĢük korelasyon değeri 0.45 olarak alınmıĢtır.

Analizde kullanılan değiĢkenlerin boyut ölçme niteliklerini belirlemek amacıyla değiĢkenler, faktör analizine tabi tutulmuĢlardır. Analizde temel bileĢenler yöntemi kullanılmıĢtır. Bu aĢamada tüm değiĢkenler için özdeğer ve özvektör değerleri hesaplanmıĢtır. Literatürde özdeğeri birden büyük olan değiĢkenler, faktör olarak adlandırılmaktadır. Her faktör tarafından açıklanan toplam varyansın değerleri hesaplanmıĢ ve sonuçlar aĢağıda Tablo 6‟da verilmiĢtir.

Tablo 6. Faktörlerin Toplam Varyansı Açıklama Gücü

BileĢen

BaĢlangıç Özdeğerler DönüĢtürülmüĢ Özdeğer

Özdeğer Açıklama Varyansı Yüzdesi Toplam Yüzdesi Özdeğer Varyansı Açıklama Yüzdesi Toplam Yüzdesi 1 5,978 27,172 27,172 3,088 14,035 14,035 2 2,352 10,690 37,862 2,745 12,476 26,511 3 1,840 8,366 46,228 2,526 11,482 37,994 4 1,420 6,452 52,680 2,373 10,787 48,780

Ġlk beĢ faktörün 1‟den büyük özdeğeri vardır. Varyans sütununda faktörlerin açıkladığı varyans yüzdesi verilmiĢtir. Toplam varyans sütununda özdeğeri 1‟den büyük olan 5 faktörün tamamının açıkladığı birikimli varyansın %58.152 olduğu görülmektedir. Bundan sonraki aĢamada döndürülmüĢ bileĢen matrisi hesaplanmıĢtır. DöndürülmüĢ bileĢen matrisinin sonuçları Tablo 7‟de gösterilmiĢtir.

Tablo 7. DöndürülmüĢ BileĢen Matrisi

Alt Maddeler Güven Empati Heveslilik Güvenilirlik _Özellikler Somut

GÜVEN1 0.925 GÜVEN2 0.911 GÜVEN3 0.909 GÜVEN4 0.620 GÜVEN5 0.524 EMPATĠ1 0.909 EMPATĠ2 0.896 EMPATĠ3 0.678 EMPATĠ4 0.656 HEVESLĠLĠK1 0.724 HEVESLĠLĠK2 0.707 HEVESLĠLĠK3 0.644 HEVESLĠLĠK4 0.573 GÜVENĠLĠRLĠK1 0.664 GÜVENĠLĠRLĠK2 0.662 GÜVENĠLĠRLĠK3 0.572 GÜVENĠLĠRLĠK4 0.557 GÜVENĠLĠRLĠK5 0.554 SOMUT ÖZELLĠKLER1 0.764 SOMUT ÖZELLĠKLER2 0.706 SOMUT ÖZELLĠKLER3 0.671 SOMUT ÖZELLĠKLER4 0.545

DöndürülmüĢ bileĢen matrisi sonuçları incelendiğinde; bileĢenler “güven”, “empati”, “heveslilik”, “güvenilirlik” ve son bileĢende ise “somut özellikler” boyutlarına ait değiĢkenler yer almaktadır.

Pilot uygulama sonucu altıncı alt boyut olarak belirlenen “Bilimsel Faaliyetler” boyutuna ait ifadelerin faktör yükleri < 0.40 olduğu için uygulanan ölçekten çıkarılmıĢtır.

3.4. Verilerin Analizi

Uygulama alanındaki deneklerin ölçme aracına verdikleri cevapların geri dönüĢümünden sonra bilgisayarda bir veri tabanı oluĢturulmuĢtur. Bu veriler istatistik paket programı aracılığıyla bilgisayara yüklenmiĢtir.

AraĢtırmada elde edilen veriler, araĢtırmanın amacı doğrultusunda çeĢitli istatistiki çözümlemeler (frekans tablosu, ortalama ve standart sapma istatistikleri, bağımsız örneklem t testi, ve tek yönlü varyans analizi (ANOVA), çoklu karĢılaĢtırma testleri ve çok boyutlu ölçekleme kullanılmıĢtır. Sonuçlar konuya iliĢkin uzman desteği alınarak yorumlanmıĢtır.