AI Summary & Key Takeaways
AI InsightKodeğişkenlerin analizlere dâhil edilmesi sonucu yapının eksik temsil edilme ihtimaliyeti azalır ve böylelikle ölçümlerin geçerliğine katkı sağlanmış olacaktır.
📌 3 Key Takeaways
Özet
Bu araştırmada, ölçek geliştirme ve uyarlama çalışmalarında sıklıkla kullanılan doğrulayıcı faktör analizinde kodeğişkenlerin model veri uyumu üzerindeki etkisinin incelenmesi amaçlanmıştır. Doğrulayıcı faktör analizinde kodeğişkenin etkisinin araştırılması yönüyle bu araştırmanın türü temel araştırma niteliği taşımaktadır. Araştırma, PISA 2018 Türkiye uygulamasına katılan öğrencilerden oluşmaktadır. Veriler, PISA 2018 uygulamasının öğrenci anketindeki çeşitli ölçekler kullanılarak elde edilmiştir. Verilerin analizinde McDonald ω, Cronbach α, doğrulayıcı faktör analizi ve çoklu gösterge çoklu neden modelleme kullanılmıştır. Araştırma kapsamında elde edilen bulgulara göre, doğrulayıcı faktör analizi sonucunda elde edilen model-veri uyumunun çoklu gösterge çoklu neden modelleme sonucunda elde edilen model-veri uyumundan daha kötü olduğu bulunmuştur. Buna göre ölçek geliştirme ve uyarlama çalışmalarında sadece ölçek maddelerine verilen yanıtlar değil aynı zamanda bireye ilişkin değişkenlerin de (kodeğişkenler) dikkate alınması gerektiği düşünülmektedir. Kodeğişkenlerin analizlere dâhil edilmesi sonucu yapının eksik temsil edilme ihtimaliyeti azalır ve böylelikle ölçümlerin geçerliğine katkı sağlanmış olacaktır.