Sanal Tembellik Ölçeğinin Açıklayıcı Faktör Analizi

Blanchard ve Henle (2008) tarafından geliştirilen sanal tembellik ölçeğinin pilot uygulamasından sonra yeni yapısını, gözlenen değişkenlerin hangi faktörü ölçtüğü, faktörlerin ilişkili olup olmadığı ve kaç tane faktörün olduğunun incelenmesi için AFA uygulanmıştır. Hair ve diğerlerinin (2010) önerdiği gibi bir enstrümanın maddelerinde yansıtılan gözlemlenmiş değişkenler arasında gizil boyutların yapısını belirlemek için AFA uygulanması gerekmektedir. Çalışmanın amacından yola çıkarak faktör yapısını belirlemek için “Temel Bileşenler Analizi (Principal Component Analysis)” ve Ortogonal Döndürme “Varimax Döndürme” kullanılmıştır.

Örneklem büyüklüğü 50’den fazla olan çalışmalarda AFA için 0,30’dan büyük faktör yükü geçerli olarak nitelendirilmektedir. Fakat genellikle 0,40’li yükler kesme değer olarak kullanılmaktayken 0,50’nin üzerindeki herhangi bir faktör yükü çok iyi olarak nitelendirilmektedir (Hair vd., 1998). Tabachnick ve Fidell (1996), iyi bir faktör yükü analizi için minimum değerin 0,5 olması gerektiğini belirtmektedir. Analiz sonuncunda 0,50’nin altında değeri olan beş ifade (ST8, ST11, ST13, ST16, ST21) soru setinden çıkarılmıştır. Bu ifadeler çıkarıldıktan sonra yeniden faktör analizi uygulanmıştır.

Faktör analizinin uygunluğunun altında yatan kritik bir varsayım, veri matrisinin uygulanmasını doğrulamak için yeterli korelasyonlara sahip olmaktır (Hair

vd., 1995). Korelasyon matrisi, analiz edilen değişkenlerin katsayılarını gösteren bir matristir. Davis’e (1971) göre korelasyon matris değerleri; r=1,0 ise büyüklük mükemmel; 0,85-0,99 ise büyüklük çok yüksek; 0,70-0,84 ise büyüklük yüksek; 0,50- 0,69 ise büyüklük önemli; 0,30-0,49 ise büyüklük orta düzeyde; 0,10-0,29 ise büyüklük düşük; ve 0,01-0,09 ise büyüklük önemsizdir. Hair ve diğerleri (1995), sınıflandırmayı başka bir kural kullanarak açıklamıştır. Buna göre, ±0,30= minimal, ±0,40= önemli ve ±0,50= hemen hemen anlamlı olarak belirlemiştir. Faktör analizine uygun verilerin oluşturulması için korelasyon matrisinin 0,30-0,90 aralığında korelasyon değerlerine sahip olması gerekmektedir (Alpar, 2014). Eğer herhangi bir korelasyon 0,30’un ötesine geçmezse araştırmacı faktör analizinin kullanılabilecek uygun bir istatistiksel yöntem olup olmadığını tekrar gözden geçirmelidir. Faktör analizi sonucunda verilere ait korelasyon değerlerinin 0,30-0,90 arasında olduğu belirlenmiştir. Ayrıca analiz sonucuna göre korelasyon matrisin determinantı 0,007 değerini almıştır (EK-5). Determinant değeri 0,00001’den büyük olduğu için (Field, 2000: 445), faktör çözümlemesinin mümkün olabileceği anlaşılmıştır.

Faktör analizinin uygunluğunu incelemek için Kaiser-Meyer Olkin (KMO) ve Bartlett’in örneklem yeterliliği ölçütü kullanılmıştır. Kaiser-Meyer-Olkin, örneklem yeterliliği ölçütü, değişkenler arasındaki kısmi korelasyonların küçük olup olmadığını ölçer. Bartlett’in Sphericity testi, korelasyon matrisinin bir birim matrisi olup olmadığını göstermektedir (Chakraborty, 2015). Anlamlılık düzeyi (p) %5’den büyük ise faktör analizinin uygun olmadığı sonucuna varılır. KMO, 0 ile 1 arasında değişir ve faktör analizi ile devam etmek için genel olarak KMO, 0,60 veya daha yüksek olmalıdır. Tablo 4’te Kaiser ve Rice (1974), KMO değer ve yorumları bulunmaktadır.

Tablo 4. KMO Değer ve Yorumları

KMO Değeri Yorum (Sonuç)

0,90 ≤ x < 1,00 Mükemmel 0,80 ≤ x < 0,90 Çok İyi 0,70 ≤ x < 0,80 İyi 0,60 ≤ x < 0,70 Orta 0,50 ≤ x < 0,60 Zayıf 0,5’nin altı Kabul Edilemez

Kaynak: Kaiser, H. F. ve J. Rice, “Little Jiffy, Mark IV”, Educational an Psychology

Measurement, 34, 1974: 112-117.

Tablo 5’te yer alan Bartlett’s Küresellik Testi incelendiğinde, KMO örneklem yeterlilik ölçüm değeri 0,829 olup KMO örnekleminin çok iyi düzeyde bir yeterliliğe sahip olduğu belirlenmiştir.

Tablo 5. Sanal Tembellik KMO ve Bartlett’s Test

Kaiser-Meyer-Olkin Örneklem Yeterlilik Ölçüsü 0,829

Bartlett’s Küresellik Testi Yaklaşık Ki-Kare 2002,886

sd 120

Sig 0,000

KMO, ters görüntü (anti-image) korelasyon matrisinin diyagonalinde üretilen bireysel değişkenler için de aynı şekilde hesaplanabilir (Jadczaková, 2013: 2206). Ters görüntü matrisinde, köşegen değerlerinin KMO’larının 0,50’den büyük olması gerekmektedir (Field, 2000: 446). Ters görüntü matrisindeki köşegen değerleri incelendiğinde, tüm değişkenlerin KMO’larının 0,50’den büyük oldukları gözlemlenmiştir (EK-6). Sonuç olarak örneklemin yeterli düzeyde olduğu ve faktör analizi için uygun olduğu sonucuna varılmıştır.

Ayrıca, analiz sonucunda değişkenlerin ortak varyansları da incelenmiştir (EK- 7). Değişkenlerin ortak varyanslarının, 0,474 (6 soru)- 0,813 (3 soru) arasında değiştiği belirlenmiştir.

AFA için özdeğerin 1’den büyük olması gerekli ve yeterli olmaktadır (Kaiser, 1960: 145). Sanal tembellik ölçeğine uygulanan Varimax Döndürme Yöntemi ile

ifadelerin özdeğeri 1’in üzerinde olan beş faktör altında toplandığı görülmektedir (Tablo 6). Haberleşme ve iletişim (3 ifade), günlük haberler (3 ifade), kişisel gelişim ve öğretici (4 ifade) hafif sanal tembellik (3 ifade) ve ciddi sanal tembellik (3 ifade) olmak üzere beş faktör ile faktörleşmiştir. Tablo 6’da, AFA sonucu elde edilen beş faktörün öz değerleri ve varyans açıklama oranlarına yer verilmiştir. Ayrıca, Tablo 6’da ölçekte yer alan her bir ifadenin hangi boyutla ilişkili olduğunu gösteren faktör yük değerleri de belirtilmiştir.

Tablo 6. Sanal Tembellik Ölçeğinin Faktör Yükleri Matrisi ve Özdeğerleri

Döndürülmüş Faktör Yükleri Madde Haberleşme _{ve İletişim} Günlük

Haberler Kişisel Gelişim ve Öğretici Hafif Sanal Tembellik Ciddi Sanal Tembellik ST2 0,855 ST1 0,838 ST7 0,771 ST3 0,863 ST14 0,819 ST6 0,611 ST17 0,738 ST4 0,673 ST5 0,609 ST19 0,604 ST9 0,791 ST10 0,725 ST15 0,722 ST20 0,809 ST12 0,690 ST18 0,535 Özdeğer 4,839 1,791 1,378 1,099 1,059 Varyans Açıklama Oranı (%) 30,246 11,196 8,614 6,869 6,621 Birikimli (%) 30,246 41,442 50,056 56,925 63,546

Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a Rotation converged in 5 iterations.

İlk beş faktörün, özdeğerlerinin birden büyük değerler aldıkları ve bu beş faktörün, toplam varyansın %63,546’sini açıkladığı belirlenmiştir. Birinci faktör; haberleşme ve iletişim (hi) toplam varyansın %30,246’ini, ikinci faktör, günlük haber (gh); toplam varyansın %11,196’ini, üçüncü faktör kişisel gelişim ve öğretici (kgo); toplam varyansın %8,614’ini, dördüncü faktör hafif sanal tembellik (hst), toplam

varyansın %6,869’ini ve beşinci faktör ciddi sanal tembellik (cst) %6,621’ini açıklamıştır.