Hatırlanacağı üzere pilot çalışma esnasında, fiziksel çevre (1=fiziksel olanaklar, 2=konfor, 3=tasarım ve çevre) ve sosyal etkileşim (1=profesyonellik, 2=ilgi, 3=misafirler arası etkileşim) unsurları ölçeklerinin, her biri üçer boyuttan olmak üzere toplam altı boyuttan oluştuğu tespit edilmiştir. Önceki çalışmalar da (Walls, 2009; Walls vd., 2009; Walls vd., 2011b; Walls, 2013, Cetin ve Walls, 2016) söz konusu faktör yapılarını destekler niteliktedir.
Bu kısımda ise nihai araştırmada toplanan verilerin, ilgili faktör yapılarını destekleyip desteklemediği incelenmiştir. Resort otel tüketici deneyimi ölçeğinde kuramsal olarak öne sürülen altı faktörlü yapı, alan araştırması sonucunda toplanan verilerle örtüşmekte midir? Hem bu soruya yanıt aramak, hem de resort otel tüketici deneyimi ölçeğinin güvenirliğini
176
ve geçerliğini test etmek amacıyla AMOS yazılımı kullanılarak, ölçekte yer alan 25 ifade üzerinde birincil düzeyde Doğrulayıcı Faktör Analizi gerçekleştirilmiştir.
Doğrulayıcı Faktör Analizi, En Çok Olabilirlik (Maximum Likelihood) yöntemi kullanılarak yürütülmüştür. Faktör analizi sonuçlarını değerlendirmede temel ölçüt faktör yükleridir. Hair ve diğerleri (2005) faktör yüklerinin en az 0.50, ancak ideal olanın ise en az 0.70 olması gerektiğini belirtmektedir. Bu nedenle, daha iyi bir model uyumu ve yapı geçerliği için, faktör yükü 0.70’in altında kalan ifadelerin ölçekten çıkarılması gerektiği belirtilmektedir. Dolayısıyla, bu araştırmada, bir ifadenin bir faktörde gösterilebilmesi için “en az 0.70’lik faktör yüküne sahip olması” kriteri benimsenmiştir.
Doğrulayıcı faktör analizi ve diğer yapısal eşitlik modeli uygulamalarında, model uyumu için incelenen temel ölçüt, esasen ki-kare (χ2 ) istatistiğidir. Ki-kare istatistiği ne kadar
düşükse, model o derece iyi uyum sağlamaktadır (Hair vd., 2005; Kline, 2011). Dolayısıyla, karşılaştırmalı model analizlerinde, χ2 istatistiği düşük olan modelin tercih
edilmesi (aradaki farkın anlamlı olması şartıyla) gerekmektedir. Ancak karşılaştırmalı bir analiz yapılmadığı durumlarda, diğer bir ifadeyle, tek bir modelin analizi sonucunda hesaplanan χ2 istatistiğinin yeterince düşük olup olmadığına karar vermek mümkün
değildir. Bu nedenle, model uyumunu değerlendirmek için çeşitli uyum indeksleri geliştirilmiştir.
Geliştirilen model uyum indekslerinin eşik değerleri konusunda, literatürde farklı değerlerin esas alındığı sıklıkla görülmektedir (Hu ve Bentler, 1999). Hair vd. (2005) örneklem sayısı, modeldeki gösterge (ifade) sayısı ve modelin karmaşıklık düzeyi gibi çeşitli faktörlerin model uyum indekslerini etkilediğini belirtmekte ve her araştırma için genel geçer model uyum indekslerine ait eşik değerlerin belirlenmesinin güç olacağını savunmaktadır. Dolayısıyla araştırmacının, Hair vd. (2005) tarafından belirtilen çeşitli faktörleri ve literatürdeki benzer çalışmaları da dikkate alarak, model uyumuna karar vermesi daha doğru olacaktır. Çeşitli kaynaklardan derlenen ve bu araştırmada kullanılmasına karar verilen bazı model uyum indeksleri Tablo 31’de yer almaktadır (Marsh ve Hocevar, 1985; Hu ve Bentler; 1999; Tabachnick ve Fidell; 2001; Schermelleh- Engel vd., 2003; Hair vd., 2005; Şimşek, 2007; Kline, 2011; Meydan ve Şeşen; 2011).
177 Tablo 31
Model Uyum İndeksleri
Uyum İndeksi İyi Uyum Kabul Edilebilir Uyum
χ2 / df (ki-kare / serbestlik derecesi) 0 ≤ χ2 / df ≤ 3 3 < χ2 / df ≤ 5 RMSEA (Yaklaşık hataların ortalama
karekökü) 0 ≤ RMSEA ≤ 0,05 0,05 < RMSEA ≤ 0,08
SRMR (Standardize edilmiş hataların
ortalama karekökü) 0 ≤ SRMR ≤ 0,05 0,05 < SRMR ≤ 0,10
NFI (Normlaştırılmış uyum indeksi) 0,95 ≤ NFI ≤ 1,00 0,90 ≤ NFI < 0,95
NNFI (Normlaştırılmamış uyum indeksi) 0,95 ≤ NNFI ≤ 1,00 0,90 ≤ NNFI < 0,95 CFI (Karşılaştırmalı uyum indeksi) 0,97 ≤ CFI ≤ 1,00 0,95 ≤ CFI < 0,97 GFI (Uyum iyiliği indeksi) 0,90 ≤ GFI ≤ 1,00 0,85 ≤ GFI < 0,90
AGFI (Düzeltilmiş uyum iyiliği indeksi) 0,90 ≤ AGFI ≤ 1,00 0,85 ≤ AGFI < 0,90
Yapılan ilk faktör analizinde, χ2 istatistiği 737,420 (df 260) olarak hesaplanmıştır. Modelin
diğer uyum indeksleri ise şu şekildedir: χ2/df = 2,836; RMSEA=0,041; SRMR=0,367;
NFI=0,96 NNFI=0,97; CFI=0,97; GFI=0,95; AGFI=0,93. Bu değerler ve Tablo 31 birlikte incelendiğinde, modelin iyi uyum gösterdiği anlaşılmaktadır.
Ancak yapılan ilk faktör analizinde, üç ifadenin (FO2 – Otel içindeki bilgilendirme ve yönlendirmeler iyi sunulmaktadır; KO3 – Otelde çalınan müzik güzeldir; PRO5 – Otel çalışanları sundukları hizmetleri, misafirlerin kişisel ihtiyaçlarına göre düzenler.) düşük faktör yüküne (<0.70) sahip olduğu belirlenmiştir. Bu nedenle, ilgili üç ifade çıkarılarak, kalan 22 ifade üzerinde tekrar faktör analizi yapılmıştır.
Yapılan ikinci faktör analizinde, tüm ifadelerin en az 0,70’lik faktör yükü kriterini sağladığı tespit edilmiştir. İkinci faktör analizi için hesaplanan χ2 istatistiği 488,827 (df
194) olup, model uyum indeksleri ise şu şekildedir: χ2/df=2,520; RMSEA=0,038; SRMR=0,229; NFI=0,97 NNFI=0,98; CFI=0,98; GFI=0,96; AGFI=0,95.
178 Tablo 32
Resort Otel Tüketici Deneyimi Model Uyum İyiliği Sonuçları
Uyum İndeksi Kriter Tespit Edilen Uyum Değeri Sonuç
χ2 / df 0 ≤ χ2 / df ≤ 3 2,52 İyi Uyum
RMSEA 0 ≤ RMSEA ≤ 0,05 0,038 İyi Uyum
SRMR 0 ≤ SRMR ≤ 0,05 0,023 İyi Uyum
NFI 0,95 ≤ NFI ≤ 1,00 0,97 İyi Uyum
NNFI 0,95 ≤ NNFI ≤ 1,00 0,98 İyi Uyum
CFI 0,97 ≤ CFI ≤ 1,00 0,98 İyi Uyum
GFI 0,90 ≤ GFI ≤ 1,00 0,96 İyi Uyum
AGFI 0,90 ≤ AGFI ≤ 1,00 0,95 İyi Uyum
Birinci ve ikinci faktör analizi sonuçları karşılaştırıldığında, χ2 istatistiğinin 248,593
azaldığı görülmüştür (737,420 – 488,827). Söz konusu azalış, p≤0,001 düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır. Ayrıca her iki analiz sonucunda elde edilen model uyum indeksleri incelendiğinde, ikinci modelde uyum değerlerinin daha da iyileştiği görülmüştür. Bu nedenle, ikinci faktör analizi sonuçlarının kullanılmasına karar verilmiştir.
Nihai uyum indeksleri Tablo 32’de sunulmuş olup, modelin genel olarak “iyi uyum” gösterdiği anlaşılmaktadır. Özetle, resort otel tüketici deneyimi ölçeğinde kuramsal olarak öne sürülen altı faktörlü yapı, alan araştırması sonucunda toplanan veriler tarafından da desteklenmektedir.
Tablo 33’te her bir faktör altında yer alan ifadelerin faktör yükleri ve t değerleri verilmiştir. Görüldüğü üzere, faktör yükleri 0,746 (İL3) ve 0,912 (MAE1) arasında değişmektedir. Aynı zamanda, hesaplanan tüm t değerleri, istatistiksel olarak p≤0,001 düzeyinde anlamlıdır. Diğer bir ifadeyle, faktörler altında yer alan ifadeler, ilgili faktörün ölçülmesine anlamlı olarak katkı sağlamaktadır.
179 Tablo 33
Faktör Yükleri ve t Değerleri
Faktör Adı İfade No Faktör Yükü t değeri
Fiziksel Olanaklar FO1 0,859 --- a FO3 0,855 35,03* FO4 0,817 33,27* FO5 0,808 32,65* Konfor KO1 0,824 --- a KO2 0,821 30,68* KO4 0,851 32,00* KO5 0,798 29,17* Tasarım ve Çevre TÇ1 0,837 --- a TÇ2 0,766 29,00* TÇ3 0,838 32,97* TÇ4 0,878 34,59* Profesyonellik PRO1 0,822 --- a PRO2 0,774 27,49* PRO3 0,799 28,61* PRO4 0,813 29,54* İlgi İL1 0,824 --- a İL2 0,842 32,30* İL3 0,746 27,00* İL4 0,817 31,25*
Misafirler Arası Etkileşim
MAE1 0,912 --- a
MAE2 0,909 38,38*
a En Çok Olabilirlik Tahminlemesi (Maximum Likelihood Estimation) esnasında parametre sabitlenmiştir. * p ≤ 0,001
Model uyumu test edildikten sonra, resort otel tüketici deneyimi ölçeğinin güvenirlik, birleşme ve ayırt edici geçerliklerinin incelenmesine geçilmiştir. Doğrulayıcı Faktör Analizi uygulamalarında, güvenirlik analizi için genellikle yapı güvenirliği (construct reliability) katsayısı kullanılmaktadır. Bu araştırmada ise yapı güvenirliğinin yanı sıra, Cronbach alfa içsel tutarlık katsayısı da incelenmiştir. Tatmin edici bir güvenirlik seviyesi için her iki katsayının da en az 0,70 olması gerekmektedir. Katsayı 1’e ne kadar yakın olursa, güvenirlik o derece artmaktadır (Nunnally, 1978; Churchill, 1979).
Birleşme geçerliği (convergent validity), aynı yapıyı ölçen göstergelerin (ifadelerin) kendi aralarında en azından orta derecede ilişkili olmasını ifade etmektedir (Şencan, 2005).
180
Örneğin, fiziksel olanaklar boyutunu ölçen FO1, FO3, FO4 ve FO5 ifadelerinin kendi aralarında orta veya daha üst düzeyde ilişkili olması gerekmektedir. Aksi takdirde, ilgili ifadelerin fiziksel olanaklar yapısını yeterince ölçemediği sonucuna varılır. Birleşme geçerliği için açıklanan ortalama varyans (AVE – average variance extracted) katsayısı kullanılmakta ve bu katsayının en az 0,50 olması önerilmektedir (Hair vd., 2005; Malhotra ve Dash, 2011).
Ayırt edici geçerlik (discriminant validity) birbirleriyle ilgili, fakat farklı olan teorik yapılar arasındaki ilişkinin çok yüksek olmaması anlamına gelmektedir (Litvin, 1995; Şencan, 2005). Örneğin, fiziksel olanaklar ve konfor boyutları, fiziksel çevre unsurlarını ölçen, birbirleriyle ilgili, fakat aynı zamanda birbirinden farklı iki yapıyı temsil etmektedir. Bu nedenle, her iki faktör arasındaki ilişkinin, faktörü ölçen ifadelerin kendi içindeki ilişkisinden daha düşük olması gerekmektedir. Aksi takdirde her iki faktörü ölçen ifadelerin, iki farklı yapı yerine tek bir yapıyı ölçtükleri sonucu ortaya çıkacaktır. Ayırt edici geçerlik test edilirken, bir faktöre ilişkin açıklanan ortalama varyansın kare kökünün, diğer faktörlerle olan korelasyon katsayılarından yüksek olması gerekmektedir (Hair vd., 2005; Malhotra ve Dash, 2011). Çeşitli çalışmalardan derlenen (Nunnally, 1978; Churchill, 1979; Fornell ve Larcker,1981; Hair vd., 2005; Malhotra ve Dash, 2011) güvenirlik ve geçerlik analizi kriterleri, Tablo 34’te sunulmuştur.
Tablo 34
Güvenirlik ve Geçerlik Analizine İlişkin Kriterler
Güvenirlik Yapı Güvenirliği (CR) ≥ 0,70; Cronbach alfa katsayısı ≥ 0,70 Birleşme Geçerliği Açıklanan Ortalama Varyans (AVE) ≥ 0,50
Ayırt Edici Geçerlik √𝐴𝑉𝐸 > Faktörler arası korelasyonlar
Tablo 35’te yer alan yapı güvenirliği katsayılarına bakıldığında, yapı güvenirliğinin 0,878 (profesyonellik) ile 0,907 (misafirler arası etkileşim) arasında değiştiği görülmektedir. Cronbach alfa katsayıları da oldukça benzerdir. Açıklanan ortalama varyans katsayıları ise 0,644 (profesyonellik) ile 0,829 (misafirler arası etkileşim) değişmektedir. Bu durum, resort otel tüketici deneyimi ölçüm sonuçlarının, yüksek düzeyde güvenilir olduğunu ve birleşme geçerliğinin de sağlandığını göstermektedir.
181 Tablo 35
Resort Otel Tüketici Deneyimi Güvenirlik ve Birleşme Geçerliği Analizi Faktör Yapı Güvenirliği
(CR) Cronbach alfa (α) Açıklanan Ortalama Varyans (AVE) Fiziksel Olanaklar 0,902 0,901 0,697 Konfor 0,894 0,893 0,679 Tasarım ve Çevre 0,899 0,898 0,690 Profesyonellik 0,878 0,877 0,644 İlgi 0,883 0,882 0,653
Misafirler Arası Etkileşim 0,907 0,906 0,829
Tablo 36’da görüldüğü üzere, tüm faktörler için hesaplanan açıklanan ortalama varyansın karekök değerleri, o faktörün diğer faktörlerle olan korelasyon katsayısından daha yüksektir. Bu durum, resort otel tüketici deneyimi ölçeğinin birbiri ile ilgili, fakat aynı zamanda birbirinden farklı, toplam altı faktörden oluştuğunu teyit etmektedir. Dolayısıyla, ilgili ölçeğe yönelik ölçüm sonuçlarının ayırt edici geçerliğinin sağlandığı sonucuna varılmaktadır.
Tablo 36
Ayırt Edici Geçerlik ve Faktörler Arası Korelasyon Katsayıları
Faktör 1 2 3 4 5 6 1. Fiziksel Olanaklar 0,835* 2. Konfor 0,623 0,824* 3. Tasarım ve Çevre 0,593 0,575 0,831* 4. Profesyonellik 0,523 0,603 0,459 0,802* 5. İlgi 0,773 0,712 0,620 0,734 0,808*
6. Misafirler Arası Etkileşim 0,648 0,622 0,507 0,597 0,742 0,911* * Köşegendeki değerler (italik yazılan) açıklanan ortalama varyansın karekökünü, diğer değerler ise faktörler
arası korelasyonları göstermektedir.