Verilerin Analizi

Araştırmada elde edilen veriler SPSS paket programına işlenmiş ve analiz edilmiştir. Veriler analiz edilmeden önce parametrik veya non-parametrik testlerden hangisinin kullanılacağına karar vermek amacıyla verilerin normal dağılım gösterip göstermediğine bakılmıştır. Bir verinin normal veya normal dağılıma yakın bir dağılım gösterip göstermediği çeşitli şekillerde anlaşılabilmektedir. Bunlardan biri Kolmogorov-Smirnov (N>30) veya Shapiro-Wilk testleridir. Bir başka yol ise verilerin basıklık ve çarpıklık değerlerine bakmaktır (Gürbüz ve Şahin, 2017: 214). Araştırmanın veri setinde yer alan ölçekler aracılığı ile toplanan verilerin normal dağılıp dağılmadığını incelemek amacıyla çarpıklık ve basıklık değerlerine bakılmıştır. Buna göre elde edilen ölçeklerin toplam puanlarının çarpıklık ve basıklık değerleri Tablo 3.7’de gösterilmektedir.

Tablo 3.2.

Veri Setinde Yer Alan Ölçeklerin Çarpıklık ve Basıklık Değerleri

Boyutlar Çarpıklık Katsayısı Basıklık Katsayısı

Dönüşümcü Liderlik 0.292 0.225

Öğretimsel Liderlik 0.881 0.625

Kültürel Liderlik 0.783 0.515

Vizyoner Liderlik 0.987 0.849

Etik Liderlik 0.982 0.651

Örgütsel Çekicilik 0.453 0.587

Tablo 3.2 incelendiğinde veri toplama aracının faktör ve toplam puanlarının basıklık ve çarpıklık katsayısı değerlerinin -1.5 ile +1.5 arasında olduğu görülmektedir.

Bu değerlere göre araştırmanın veri setinde yer alan ölçeklerin puanların normal dağılım sergilediği (Tabachnick ve Fidell, 2013) görülmektedir. Bu bağlamda araştırmanın veri setinde yer alan ölçeklerin puanlarının normal dağılım şartı yerine getirdiği alan yazın destekli olarak söylenebilir. Bundan dolayı da elde edilen bu veriler ışığında, araştırma verilerin analizinde parametrik testlerin kullanılmasına karar verilmiştir.

Analiz yapılırken araştırmanın alt problemleri dikkate alınarak şu analiz teknikleri tercih edilmiştir:

Öğretmen algılarına göre okul müdürlerinin kullanmış olduğu liderlik stilleri ve örgütsel çekicilikleri ne düzeydedir? alt problemi için öğretmenlerin verdikleri yanıtların ortalama ve standart sapma hesaplamaları yapılmıştır. Aritmetik ortalama hesaplanırken puan aralıkları ölçüt olarak belirlenmiştir. Aralık genişliğinin, “dizi genişliği/yapılacak grup sayısı” (Tekin, 2002) formülü ile hesaplanması göz önünde tutularak, araştırma

bulgularının değerlendirilmesinde esas alınan aritmetik ortalama aralıkları; 1.00-1.79;

Hiç Katılmıyorum, 1.80-2.59; Katılmıyorum, 2.60-3.39; Kısmen Katılıyorum, 3.40- 4.19;

Katılıyorum ve 4.20-5.00; “Tamamen Katılıyorum” şeklindedir.

Öğretmen algılarına göre okul müdürlerinin kullanmış olduğu liderlik stilleri ve örgütsel çekicilikleri cinsiyet, eğitim durumu, müdürle çalışma süresi, müdürün müdürlük kıdemi, okuldaki öğrenci sayısı ve mesleki kıdem değişkenlerine göre anlamlı farklılık göstermekte midir? alt problemi için grup sayısının iki olmasından dolayı cinsiyet ve eğitim durumu değişkenleri için parametrik testlerden “Bağımsız Örneklemler t-Testi”, müdürle çalışma süresi, müdürün müdürlük kıdemi, okuldaki öğrenci sayısı ve mesleki kıdem değişkenleri için grup sayısının üç ve üçten fazla olmasından dolayı ise parametrik testlerden Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA) tercih edilmiştir.

Araştırmada Bağımsız Örneklem t-Testi’nin yapılabilmesi için bir takım ön koşulların yerine getirilmiş olması gerekmektedir. Bu koşullar şu şekilde ifade edilmiştir (Can, 2017: 116):

1. Ortalamalar kıyaslanacak verilerin her birisinin dağılımı normal dağılım özelliklerini taşımalıdır.

2. Grupların varyansları eşittir.

3. Her bir veri diğerinden veriden bağımsızdır.

İfade edilen koşullar yapılan araştırma için sağlandıktan sonra “Bağımsız Örneklemler t-Testi” kullanılmıştır.

Tek yönlü varyans analizi (One-Way ANOVA), ilişkisiz iki ya da daha çok örneklem ortalaması arasındaki farkın sıfırdan anlamlı bir şekilde farklı olup olmadığını test etmek amacıyla uygulanır (Büyüköztürk, 2018: 48). Araştırmada Tek yönlü varyans analizinin yapılabilmesi için bir takım ön koşulların yerine getirilmiş olması gerekmektedir. Bu koşullar şu şekildedir (Can, 2017: 148):

1. Ortalaması kıyaslanacak verilerin dağılımı, ortalamaları kıyaslanacak her bir grup içinde, normal dağılım özelliklerini taşımalıdır.

2. Ortalaması kıyaslanacak grupların varyansları eşittir.

3. Her bir veri diğerinden bağımsızdır.

İfade edilen koşullar yerine getirildikten sonra ANOVA testi yapılmıştır.

Araştırmada ANOVA testinin kullanıldığı değişkenlerde, ANOVA neticesinde anlamlı fark bulunduğunda, bulunan anlamlı farklılığın hangi gruplar arasında olduğunu belirlemek için Post-hoc çoklu karşılaştırma testlerinden “Scheffe” testi tercih edilmiştir.

ANOVA sonucunda anlamlı farklılığın elde edildiği gruplarda etki büyüklüğünü test

etmek amacıyla eta-kare değerine bakılmıştır. Etki büyüklüklerinin değerlendirilmesinde Green ve Salkind’in (2016) belirlemiş oldukları kesme noktaları dikkate alınmıştır. Bu kesme noktaları ve etki büyüklüğü aşağıda Tablo 3.3’te gösterilmiştir.

Tablo 3.3.

Kesme Noktaları ve Etki Büyüklüğü Değerleri

η2 Etki Büyüklüğü

.01 - .06 arası Küçük

.06 - .14 Orta

.14 ve üstü Büyük

Okul müdürlerinin benimsemiş olduğu liderlik stilleri okulların örgütsel çekiciliklerinin anlamlı yordayıcıları mıdır?” alt problemi için çoklu regresyon analizi tercih edilmiştir.

Çoklu regresyon, bir dizi yordayıcı (bağımsız) değişken ile yordanan (bağımlı) değişken arasındaki ilişkiyi ortaya koymak amacıyla yapılan analiz türüdür (Can, 2017:

273). Çoklu regresyon analizi, iki varsayım üzerinden gerçekleştirilmektedir. Bu varsayımlardan ilki, en az aralık ölçeğinde ölçülen sürekli değişkenlerin yer aldığı varsayımı; ikincisi ise bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasında doğrusal bir ilişkinin olduğu varsayımıdır (Büyüköztürk, 2018). Bu araştırmada bağımsız değişken olarak dönüşümcü liderlik, öğretimsel liderlik, vizyoner liderlik, kültürel liderlik ve etik liderlik; bağımlı değişken olarak ise örgütsel çekicilik ele alınmıştır. Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasında doğrusal bir ilişkinin olduğunu belirlemek amacıyla bakılan saçılma diyagramında, bağımlı ve bağımsız değişkenler arasında doğrusal bir ilişki olduğu belirlenmiştir.

Çoklu regresyon analizinde birçok yöntem kullanılmaktadır. Kullanılan yöntemlerden en yaygını hiyerarşik, standart ve aşamalı yaklaşımlardır. Bu araştırmada, tüm değişkenlerin modele dahil edildiği standart yaklaşım kullanılmıştır (Büyüköztürk, 2018: 99). Ancak çoklu regresyon analizinde bağımsız değişkenler arasında çoklu bağlantılılık olarak ifade edilen bir sorunla karşılaşılabilmektedir. Çoklu bağlantılılık sorununun olup olmadığını belirlemek için; bağımsız değişkenler arasındaki ikili korelasyonlara bakılabileceği gibi Tolerans Değeri, Varyans Büyütme Faktörü (VIF) ve Durum İndeksi (CI) gibi değerlere de bakılarak karar verilebilmektedir (Can, 2017:276).

Yapılan analiz sonucunda VIF değerlerinin “8.771”, “7.857”, “7.245”, “9.809”, “3.653”

olduğu, CI değerlerinin “9.03”, “19.03”, “23.06”, “26.79”, “29.69” olduğu ve tolerans

değerinin “0.54” olduğu tespit edilmiştir. Ulaşılan bu değerler, araştırmanın bağımsız değişkenleri arasında çoklu bağlantının olmadığını göstermektedir.

BÖLÜM IV