Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBulgular: Madde-özellik interaksiyon ki-kare istatistiği, durumluk kaygı ölçeği için 342.344 (p<0.001) ve sürekli kaygı ölçeği için 381.247 (p <0.001) idi.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Amaç: Doğrulayıcı faktör analizi (DFA) ve Rasch Analizi, psikolojik ölçeklerin yapısını incelemek için yaygın olarak kullanılan yöntemlerdir. Bu çalışmada, Durumluk-Sürekli Kaygı Envanteri’nin Türkçe versiyonunun faktör yapısının Rasch modeli ve DFA temelli istatistikler kullanılarak değerlendirilmesi amaçlanmıştır.Yöntem: Analiz için Durumluk-Sürekli Kaygı Envanteri’nin kullanıldığı çalışmada, grubunun 186’sı (% 46,5) erkek, 214’ü (% 53,5) kadındı. Tek boyutluluk, rezidüellerin Rasch tabanlı temel bileşen analizi (TBA), ki-kare testleri, madde uyumu istatistikleri ve diğer istatistikler kullanılarak araştırılmıştır. Aynı zamanda ölçeğin tek faktörlü yapısına ait hipotezi test etmek için DFA uygulanmıştır. Bulgular: Madde-özellik interaksiyon ki-kare istatistiği, durumluk kaygı ölçeği için 342.344 (p<0.001) ve sürekli kaygı ölçeği için 381.247 (p <0.001) idi. Durumluk kaygı ölçeği için yanıt kategorileri değerlendirildiğinde 7. ve 18. maddelerin kesim noktalarının düzensiz yerleştiği, sürekli kaygı ölçeği için kesim noktalarının yerleşiminde böyle bir düzensizlik olmadığı saptandı. Durumluk kaygı ölçeğindeki 4, 8 ve 18 numaralı maddelere ait uyum rezidüelleri +2,5 eşiğinin üzerindeyken, sürekli kaygı ölçeğindeki 23, 24 ve 34 numaralı maddelerin uyum rezidüelleri +2,5 eşiğinin üzerindeydi.Benzer şekilde DFA ile değerlendirilen ölçek yapısı da yetersiz uyumu göstermekteydi.Sonuç: Bu çalışma ile Durumluk-Sürekli Kaygı Envanteri’nin, ne durumluk, ne de sürekli kaygı ölçeklerinin tek boyutluluk varsayımını karşılamadığı saptanmıştır. Sonuç olarak, hem Rasch analizi hemde DFA, ölçek alt boyutlarının değerlendirilmesinde ve yanıt maddelerinin toplam ölçek puanı için kullanılıp kullanılamayacağının belirlenmesinde kullanılabilecek önemli yöntemlerdir.
Abstract
Aim: Confirmatory factor analysis (CFA) and Rasch Analysis are commonly used methods to examine the structure of the psychological scales. In this study, it is aimed to evaluate the factor structure Turkish version of the State-Trait Anxiety Inventory by using statistics based on the Rasch model and CFA.Methods: The State-Trait Anxiety Inventory (STAI) was used for the analysis. Of the study group, 186 (46.5%) were male and 214 (53.5%) were female. Unidimensionality was investigated using a Rasch-based principal component analysis (PCA) of the residuals, chi-square tests, item fit statistics, and other statistics. CFA has also been applied to test the hypothesis of a one-factor solution.Results: The item-trait interaction chi-square statistic was 342.344 for the state scale (p<0.001) and 381.247 for the trait scale (p<0.001). For the state scale, 16.00% of the t-tests for the PCA weresignificant at the 5% level, while 19.50% were significant for the trait scale. The fit residuals of items 4, 8, and 18 on the state scale were over the +2.5 threshold, while the fit residuals of items 23, 24,and 34 on the trait scale were above the +2.5 threshold. Similarly, the scale structure evaluated by CFA was conditioned to be inadequate goodness-of-fit.Conclusion: This study found that neither the trait nor the state scale of the STAI met the unidimensionality assumption. Consequently, both the Rasch analysis and CFA have been verified as succeeding tools in assessing the scale sub-dimensions and determining whether the response items can be utilized for a total scale score.