AraĢtırma kapsamında elde edilen verilerin hangi testlerle (parametrik/non- parametrik) analiz edileceğini belirlemek amacıyla analizlerin gereklerinin karĢılanıp karĢılanmadığı incelenmiĢtir. Yapılan analizler sonucunda elde edilen verilerin parametrik testler için uygun olduğu görülmüĢtür (Ek-4).
AraĢtırmanın birinci alt probleminde üniversite öğrencilerinin psikolojik sermaye, sınıf bağlılığı ve okula yabancılaĢma algı düzeyleri incelenmiĢtir. Bu araĢtırma sorusunun yanıtlanabilmesi için betimsel istatistik analizi kullanılmıĢtır. Bu bağlamda, araĢtırmaya katılan öğrencilerin ölçeklerden elde ettikleri puanların aritmetik ortalama ve standart sapmaları hesaplanmıĢtır.
AraĢtırmaya katılan öğrencilerin ölçeklerden elde edilen puanların ortalamasının incelenmesi ve yorumlanmasında “Aralık GeniĢliği = Dizi GeniĢliği/Yapılacak Grup
Sayısı” formülü kullanılmıĢtır (Tekin, 2003). Buna göre oluĢturulan gözlenme sıklığı, sınır değerleri ve ölçeklere ait gözlenme sıklıklarını gösteren aritmetik ortalama değerlendirmesine iliĢkin puan aralıkları hesaplanarak Tablo 6‟da sunulmuĢtur.
Tablo 6. Ölçeklere Ait Gözlenme Sıklığı, Sınır Değerleri ve Aritmetik Ortalama Değerlendirmesine ĠliĢkin Puan Aralıkları
Ölçek Seçenekler Aritmetik
Ortalama Puan Aralığı
Ağırlık Sınır
Psikolojik Sermaye Beni Hiç Tanımlamıyor
17-30,6 1 1.00-1.80
Sınıf Bağlılığı Hiçbir Zaman 14-25,2 Okula YabancılaĢma Kesinlikle
Katılmıyorum
20-36
Psikolojik Sermaye Beni Az Tanımlıyor
30,7-44,2 2 1.81-2.60
Sınıf Bağlılığı Nadiren 25,3-36,4
Okula YabancılaĢma Katılmıyorum 36,1-52
Psikolojik Sermaye Beni Orta Derecede Tanımlıyor
44,3-57,8 3 2.61-3.40
Sınıf Bağlılığı Bazen 36,5-47,6
Okula YabancılaĢma Orta Derecede Katılıyorum
52,1-68
Psikolojik Sermaye Beni Ġyi Tanımlıyor
57,9-71,4 4 3.41-4.20
Sınıf Bağlılığı Çoğunlukla 47,7-58,8 Okula YabancılaĢma Katılıyorum 68,1-84
Psikolojik Sermaye Beni Çok Ġyi Tanımlıyor
Ölçek Seçenekler Aritmetik Ortalama Puan
Aralığı
Ağırlık Sınır
Sınıf Bağlılığı Her Zaman 58,9-70
Okula YabancılaĢma Kesinlikle Katılıyorum
84,1-100
AraĢtırmanın ikinci alt probleminde ise üniversite psikolojik sermaye, sınıf bağlılığı ve okula yabancılaĢma algı düzeylerinin cinsiyet, fakülte, sınıf düzeyi, aile gelir düzeyi, aile ile birlikte yaĢama durumu değiĢkenlerine göre farklılaĢıp farklılaĢmadığı incelenmiĢtir. Bu kapsamda, ölçekten elde edilen toplam puanların cinsiyet (Kadın/Erkek), aileyle birlikte yaĢama durumu (Ailemle yaĢıyorum/Ayrı yaĢıyorum) değiĢkenlerine göre analizinde bağımsız gruplar t-testi kullanılmıĢtır. Bu iki bağımsız değiĢken için ortalamalar arasındaki farkların karĢılaĢtırılmasında öncelikle varyansların eĢitliği Levene testi (Levene‟s test for Equality of Variances) ile sınanmıĢ ve iki gruplu değiĢkenler için grup varyanslarının eĢit dağıldığı durumlarda “Equal Variances Assumed” için hesaplanan t-değeri; eĢit dağılmadığı durumlarda ise “Equal Variances not Assumed” için hesaplanan t-değeri kullanılmıĢtır. AraĢtırma kapsamına dâhil edilen diğer bağımsız değiĢkenler ikiden fazla düzey içerdiğinden dolayı, ölçekten elde edilen puanların fakülte, sınıf düzeyi, aile gelir düzeyi, değiĢkenlerine göre incelenmesinde Tek Yönlü Varyans Analizi (One-Way ANOVA) testi kullanılmıĢtır. Grup varyanslarının eĢit dağıldığı durumlarda Tek Yönlü ANOVA testi sonucunda elde edilen F değeri; eĢit dağılmadığı durumlarda ise Brown-Forsythe testinin sonuçları kullanılmıĢtır. Grup ortalamaları arasındaki farkın anlamlı bulunması durumunda, farkın hangi gruplar arasında olduğunu belirlemek amacıyla da farklı örneklem büyüklükleri ve karĢılaĢtırılacak grup sayısı çok olduğunda, diğer Post Hoc testlerinden daha güçlü olan Tukey (grup varyanslarının eĢit olduğu durumlarda) ve Dunnett‟s C testleri (grup varyanslarının eĢit olmadığı durumlarda) kullanılmıĢtır.
AraĢtırmanın üçüncü alt probleminde üniversite öğrencilerinin psikolojik sermaye, sınıf bağlılıkları ve yabancılaĢma algıları arasında nasıl bir iliĢki bulunduğunu belirlemek için çalıĢma kapsamında ele alınan bütün değiĢkenleri bir arada değerlendirmeye imkân tanıyan, “her bir ölçüm için bir hata terimini modele dâhil
eden” Yapısal EĢitlik Modellemesi kullanılmıĢtır. Yapısal eĢitlik modellemesi yapılabilmesi için gerekli iĢlemler uygulanmıĢ ve ekte sunulmuĢtur (Ek 4). Psikolojik sermaye, sınıf bağlılığı ve okula yabancılaĢmaya iliĢkin çok değiĢkenli bir model önerilmiĢ ve modelin testi için path analizi yapılmıĢtır.
YEM, değiĢkenler arasındaki nedensellik iliĢkisini ortaya çıkarmaya yarayan, teorik olarak elde edilen modellerin test edilmesi sürecini kapsayan bir analiz yöntemidir (Çokluk vd., 2010). Bu modelleme teori ortaya çıkarmaktan daha çok, teorik olarak kurgulanan bir modelin geçerli olup olmadığını sorgulamaktadır (Kline, 2010).
Çokluk ve diğerlerinin (2010) ifade ettiğine göre yapısal eĢitlik modellemesi uygulamalarında genellikle beĢ adımdan oluĢan bir yol izlenmektedir: model belirleme, tanımlama, hesaplama, uyumu test etme ve yeniden betimleme. ÇalıĢma kapsamında elli bir (51) gözlenen değiĢkenin olmasından dolayı analiz yapılırken zorlanılacağı göz önünde bulundurularak iki aĢamalı yaklaĢım kullanılmıĢ ve Yapısal EĢitlik Modeli çözümlenmiĢtir. Çelik ve Yılmaz (2013), iki aĢamalı yaklaĢımda yapısal modelin ve ölçüm modelinin ayrı ayrı analiz edileceğini ve iki aĢamalı yaklaĢımın ilk aĢamasının DFA olarak da ele alınabileceğini belirtmiĢtir. Bu bağlamda bu çalıĢmada iki aĢamalı yaklaĢımın ilk aĢaması olarak doğrulayıcı faktör analizi (DFA) yapılmıĢ ve analiz sonuçları “Veri Toplama Araçları” bölümünde sunulmuĢtur.
YEM‟in ilk aĢaması olan model belirleme aĢamasında, alanyazına dayalı olarak baĢlangıç modeli oluĢturulur. Ġkinci aĢamada belirlenen modelin parametreleri tanımlanır ve her bir örtük değiĢkenin kaç farklı gözlenen değiĢkenden meydana geldiği belirlenir. Bu aĢamada, modeldeki bütün gözlenen değiĢkenlerin varyansı ve örtük değiĢkenler arasındaki yol katsayıları 1‟e eĢitlenerek yol analizi yapılıp, ölçüm modeli tanımlanır. YEM‟in üçüncü aĢaması olan hesaplama aĢamasında ise teorik olarak oluĢturulan model üzerinden analizler yapılır. Dördüncü aĢamasında, belirlenen modelle verilerin ne derece uyumlu oldukları belirlenir. Uyum iyiliği indeksleri istenen düzeyde çıkan modellerde, YEM analizi bu aĢamada tamamlanır. Modelin uyumu, Tablo 7‟de yer alan değerler kullanılarak belirlenmiĢtir.
Tablo 7. Yapısal EĢitlik Modellemesinde Uyum Ġndekslerinin Kriterleri Ġncelenen Uyum
Ġndeksleri
Mükemmel Uyum için
Kriterler Ġyi Uyum için Kriterler
χ2
/sd 0 ≤ χ2/sd ≤ 3 3< χ2/sd ≤ 5 RMSEA .00 ≤ RMSEA ≤ .05 .05 < RMSEA ≤ .08
RMR .00 ≤ RMR ≤ .05 .05 < RMR ≤ .08
CFI .95 ≤ CFI ≤ 1.00 .90 ≤ CFI < .95 NFI .95 ≤ NFI ≤ 1.00 .90 ≤ NFI < .95 GFI .95 ≤ GFI ≤ 1.00 .90 ≤ GFI < 95 AGFI .95 ≤ AGFI ≤ 1.00 .90 ≤ AGFI < 95
[Bayram, 2010; Brown, 2006, Çokluk vd., 2010; Hu ve Bentler, 1999; Schumacker ve Lomax, 2010; ġimĢek, 2007; Tabachnick ve Fidell, 2007].
Uyum iyiliği indekslerinin istenen düzeyde olmaması durumda, model üzerinde düzeltmelerin yapıldığı YEM‟in beĢinci aĢamasına geçilir ve döngüsel olarak iĢleme devam edilir. Nihayetinde analiz sonuçları değerlendirilip raporlanır.
AraĢtırma kapsamında ele alınan sınıf bağlılığı değiĢkeninin, psikolojik sermaye ve okula yabancılaĢma değiĢkenleri arasındaki aracılık rolünün istatistiksel olarak anlamlılığını tespit etmek amacıyla Sobel testi kullanılmıĢtır.
ÇalıĢmanın birinci alt problemine cevap verebilmek için gerçekleĢtirilen betimsel istatistikler ve ikinci alt problem kapsamında yapılan bağımsız örneklem t-testi ve F testi varyans analizleri IBM SPSS Statistics 21 programı yardımıyla analiz edilmiĢtir. ÇalıĢmanın üçüncü alt probleminde yapılan YEM analizinde ise IBM SPSS AMOS 21 programı kullanılmıĢtır. Yapılan aracılık testinin anlamlılığının değerlendirildiği SOBEL testi ise, IBM SPSS Statistics 21 programı ve http://quantpsy.org/sobel/sobel.htm internet sitesi vasıtasıyla gerçekleĢtirilmiĢtir.
BÖLÜM IV
BULGULAR VE YORUM
Bu bölümde, araĢtırmanın alt problemlerinin çözümlenmesiyle elde edilen bulgulara ve bulgular doğrultusunda yapılan yorumlara yer verilmiĢtir.