Verilerin Analizi

Araştırmada verilerin analizi için SPSS 21 istatistik paket programı, LISREL 8.80 ve AMOS 18 istatistik yazılım paket programları kullanılmıştır. Buna göre, araştırma verilerinin analizi süreci için aşağıdaki işlem basamakları takip edilmiştir:

1. İlk olarak, araştırma verilerinin analiz için uygunluğuna bakılmıştır. Bu nedenle veriler üzerinde betimsel analizler yapılmış; yüzde, frekans, aritmetik ortalama, standart sapma değerleri ve örneklem grubunun sosyo-demografik özellikleri belirlenmiştir. Araştırma genelinde güven aralığı ve hata payı: 0.05; korelasyon ve regresyon analizi gibi kimi analiz sonuçları için ise 0.01 olarak kabul edilmiştir. Ayrıca korelasyon katsayıları (r) için etki büyüklüklerinin yorumlanmasında, Davis‟e (1971) göre, .01 ile .09 arası ihmal edilebilir ilişki; .10 ile .29 arası düşük ilişki; .30 ile .49 arası orta; .50 ile .69 arası güçlü; .70 ve sonrası ise çok güçlü ilişki (Özsoy ve Özsoy, 2013) aralık değerler olarak kullanılmışlardır.

2. Çalışmanın ilişkisel tarama modelinde yürütülmüş olması ve sonrasında bir aracı modelin test edilmesini ön görmesi nedeniyle verilerin çok değişkenli normal

110

dağılım göstermeleri gerektiğine karar verilmiştir. Bu karara ilişkin Hair ve arkadaşları (1998), çok değişkenli bir modelde tüm değişkenlerin çok değişkenli normallik sergilemesinin tek değişkenli normalliği sağlayabileceğini, bunun tersinin ise doğru olamayacağını ifade etmektedirler (Burmaoğlu, vd., 2013). Bu açıdan çok değişkenli normal dağılım için verilere ait “Mahalanobis Uzaklık Katsayılarına” ve ölçeklerin çarpıklık (Skewness)–basıklık (Kurtosis) değerlerine bakılmıştır (Seçer, 2013, s.28). Burada Mahalanobis uzaklık katsayıları incelenirken araştırmada üç yordayıcı değişken olduğu göz önünde bulundurularak ölçüt değer için 16.27 değeri sınır değer olarak belirlenmiştir (Akbulut, 2011). Buna göre, belirlenen ölçütü aşan değerler araştırmanın uç değerleri olarak kabul edilerek araştırmadan çıkarılmışlardır. Böylece elde edilen veri setinden çok değişkenli (multivarite) uç değerler (outliers) temizlendikten sonra istatistik çözümlemeler 650 katılımcı üzerinden gerçekleştirilmiştir. Ayrıca araştırmada kullanılan ölçeklere ait verilerin çarpıklık-basıklık değerlerinin (ALÖ için: (.13, -.80); SABÖ için: (-.69,-.40) ve ÖBAÖ için: (-.09, .38)) araştırma için gereken ve sınır değer aralıkları olarak kabul edilen aralıklar (Skewness için (-1, +1); Kurtosis için ise (-1, +2)) (Huck, 2008) içerisinde oldukları görülmüştür. Nihai olarak, araştırma kapsamında ulaşılan veri setinin, parametrik analizler (t-test, tek yönlü varyans analizi (ANOVA), korelasyon, regresyon, faktör analizi, güvenirlik testi) ve yapısal eşitlik modellemesi analizleri için ön koşul olarak kabul edilen çoklu normallik varsayımını sağladığı söylenebilir. Ayrıca burada Büyüköztürk‟ün (2003: 8) dağılımın normal dağılımdan aşırı sapma göstermediğini varsaymak için öngörülen örneklem büyüklüğünün 30 ve üzerinde olmasına karşın, alt grupların her birinin büyüklüğünün 15 ve daha fazla olması durumunda parametrik bir istatistiğin kullanılmasının, anlamlılık düzeyinde önemli bir sapmaya yol açmadığı şeklindeki yorumunu da dikkate alınmıştır.

3. Araştırmada analiz olarak öncelikle veriler üzerinde bağımsız grup t-testi ve ANOVA testi yapılmıştır. ANOVA için Levene homojenlik testi sonuçlarına göre bir inceleme yapılmış ve manidar oldukları belirlenen değişkenler arası ilişkiler, Post-Hoc, Bonferroni testi aracılığıyla sınanmıştır. Bununla birlikte, analizlerde bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerinde ne derece etkili

111

olduğunu gösteren etki büyüklüğü değerleri de incelenmiş ve her bir analiz için etki büyüklüğü (effect size) hesaplanarak rapor edilmiştir. Burada etki büyüklüğü için grup ortalamaları farkına göre hesaplanan etki büyüklüğü ölçümleri: Cohen‟s d (Cohen, 1988), Glass‟s g (Glass, 1976) ve Hedge‟s d (Hedges, 1981) ile gösterilmektedir. Varyansa göre hesaplanan etki büyüklüğü ölçümleri ise bağımsız değişken ile bağımlı değişken arasındaki korelasyona göre hesaplanmakta ve R-kare (R2) ve eta-kare (η2) ölçümlemeleriyle ifade edilmektedirler (Maxwell ve Delaney, 1990 ve Synder ve Lawson, 1993‟ten Akt: Özsoy ve Özsoy, 2013). Buna göre, iki grup ortalaması arasındaki farkın hesaplandığı istatistiksel yöntemler (t-test) için etki büyüklüğü hesaplanmasında Cohen‟s d formülü kullanılmıştır. Burada hesaplamalar sonunda elde edilen Cohen‟s d değeri .20- küçük; .50- orta ve .80 ise büyük etki büyüklüğü olarak yorumlanmıştır. Ayrıca ikiden fazla grubun karşılaştırılması (ANOVA) için ise etki büyüklüğünün hesaplanmasında eta etki büyüklüğü (η) yöntemi kullanılmıştır. Bu nedenle öncelikle eta kare değerleri (η2_{=KT (gruplar arası) /}

KT (toplam)) (Field, 2009, s.416, Özsoy ve Özsoy, 2013) her değişken için ayrı hesaplanmıştır. Elde edilen eta kare (η2) değeri, etki büyüklük indekslerinden biri olan Cohen (1988)‟in “eta (η)” indeksi doğrultusunda yorumlanmıştır. Buna göre, Cohen (1988) eta (η) etki büyüklüğünün yorumu için bazı değerler belirlemiştir. Bu değerler, etki büyüklükleri için η ≥.10‟da küçük, η ≥.24‟de orta, η ≥.37‟de büyük ve η ≥.45‟de oldukça büyük olarak gruplandırılmıştır (Akt: Leech, Barrett ve Morgan, 2008, s.138).

4. Bu aşamada araştırma modeli doğrultusunda korelasyon ve regresyon analizleri gerçekleştirilmiştir. Burada analizler sonrası araştırma öncesinde ön görülen kavramsal aracı modelin sınanması, yapısal eşitlik modeli tekniği ile gizil değişkenler üzerinden gerçekleştirilmiştir. Burada yapısal eşitlik modeli (YEM) tekniğinin bu araştırmada kullanılmasının temel nedeni, öncelikle gizil değişkenlerle yol analizinin gözlenen değişkenlerle yol analizine göre, daha güvenilir sonuçlar üretmesidir (Meydan ve Şeşen, 2011, s.30). Ve ayrıca YEM yardımıyla regresyon modelindeki değişkenler arasındaki yordayıcı yapısal ilişkiyle, faktör analizindeki gizil (örtük) faktör yapılarını kapsamlı bir analizde birleştirme (Sümer, 2000) isteğidir. Bununla birlikte, YEM kapsamında yapılan

112

bütün analizlerde AMOS ve LISREL paket programları aracılığıyla maksimum olabilirlik tahmin yöntemi (Maximum Likelihood Estimate) analizi kullanılmıştır. Bu tahmin yöntemi analizinin kullanılmasının nedeni ise yapılan araştırmalara göre, çok değişkenli normallik varsayımı altında ve araştırmada sınanan model, latent (gizil) değişkenler içerdiğinde diğer metotlara kıyasla maksimum olabilirlik metodunun daha etkin ve tutarlı sonuçlar vermesidir (Çelik, Saraçlı ve Yılmaz, 2011). Son olarak, analizler sonucunda doğrulanan aracı modelin teyidi için ise Sobel test istatistiğinden faydalanılmıştır.

113

DÖRDÜNCÜ BÖLÜM