KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Dokuz Eylül Üniversitesi Buca Eğitim Fakültesi Dergisi / 2022 / Sayı: 53

Mesajlaşma Motivasyonları Ölçeğinin (MMÖ) Türkçe'ye Uyarlanması: Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması

Erol ESEN
Melda Meliha ERBAŞ
Sayfa
224–239
Yayın Tarihi
2022-06-30
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Yapılan analiz sonuçları Mesajlaşma Motivasyonları Ölçeğinin Türkçe formunun geçerli ve güvenilir bir ölçme aracı olduğunu göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Araştırmanın amacı, Trub ve Barbot (2019) tarafından geliştirilen Mesajlaşma Motivasyonları Ölçeğini (MMÖ) Türkçe’ye uyarlamak, geçerlik ve güvenirlik analizlerini yapmaktır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Ölçeğin uyarlama çalışması için Türkiye’nin batısında yer alan bir fakültede öğrenim gören, 279 üniversite öğrencisinden veri elde edilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Yapılan analiz sonuçları Mesajlaşma Motivasyonları Ölçeğinin Türkçe formunun geçerli ve güvenilir bir ölçme aracı olduğunu göstermektedir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2019 Verileri
⚙️Değişkenler:mesajlaşma · ölçek uyarlama · geçerlik

Özet

Araştırmanın amacı, Trub ve Barbot (2019) tarafından geliştirilen Mesajlaşma Motivasyonları Ölçeğini (MMÖ) Türkçe’ye uyarlamak, geçerlik ve güvenirlik analizlerini yapmaktır. Ölçeğin uyarlama çalışması için Türkiye’nin batısında yer alan bir fakültede öğrenim gören, 279 üniversite öğrencisinden veri elde edilmiştir. Ölçeğin yapı geçerliği kanıtlarını ortaya koymak için Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA), güvenirliğini saptamak için ise Cronbach alpha katsayısına bakılmış ve test tekrar test yöntemi kullanılmıştır. DFA sonucuna göre ölçeğin iki faktörlü yapısı (Kaçış ile Kendini İfade Etme) doğrulanmıştır. İki faktörlü modele ilişkin uyum indeksleri incelendiğinde; χ2/sd (2.68), RMSEA (.08) ve SRMR (.09) değerleri modelin kabul edilebilir uyum gösterdiğine işaret ederken, CFI (.97) değeri ise modelin iyi uyum gösterdiğine işaret etmektedir. Bununla birlikte güvenirlik analizinde Cronbach alpha katsayısı kaçış boyutu için .77, kendini ifade etme boyutu için .86 bulunmuştur. Ölçme aracına ilişkin test tekrar test güvenirlik katsayısı kaçış boyutunda .82, kendini ifade etme boyutunda .85 olarak bulunmuştur. Yapılan analiz sonuçları Mesajlaşma Motivasyonları Ölçeğinin Türkçe formunun geçerli ve güvenilir bir ölçme aracı olduğunu göstermektedir.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ESEN, E., ERBAŞ, M. M. (2022). Mesajlaşma Motivasyonları Ölçeğinin (MMÖ) Türkçe'ye Uyarlanması: Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması. Dokuz Eylül Üniversitesi Buca Eğitim Fakültesi Dergisi, Sayı: 53, 224–239. https://ajindex.com/articles/658733

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (14)

  1. Adıgüzel, A., Erözkan, A., & Doğan, U. (2016). Ergenler için takıntılı mesajlaşma ölçeğinin Türkçe geçerlik ve güvenirlik çalışması. Online Journal of Technology Addiction and Cyberbullying, 3(2), 1-13.
  2. Atak, H. (2013). On-maddeli kişilik ölçeği’nin Türk kültürü’ne uyarlanması. Nöropsikiyatri Arşiv, 50, 312- 319. Balcı, Ş., & Gülnar, B. (2008). Instant messaging use among university students. Selçuk İletişim, 5(3), 81-96.
  3. Barrett, P. (2007). Structural equation modelling: Adjudging model fit. Personality and Individual Differences, 42(5), 815-824.
  4. Beaton, D. E., Bombardier, C., Guillemin, F., & Ferraz, M. B. (2000). Guidelines for the process of cross-cultural adaptation of self-report measures. Spine, 25(24), 3186-3191.
  5. Bench, S. W., & Lench, H. C. (2013). On the function of boredom. Behavioral Sciences, 3(3), 459-472.
  6. Browne, M. W. (1984). Asymptotically distribution-free methods for the analysis of covariance structures. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 37, 62–83.
  7. Çetinkaya, L. (2017). Tıp fakültesi öğrencilerinin eğitim-öğretim süreçlerinde anlık mesajlaşma uygulamaları kullanımı: WhatsApp örneği. STED/Sürekli Tıp Eğitimi Dergisi, 26(2), 45-53.
  8. Dunaetz, D. R., Lisk, T. C., & Shin, M. M. (2015). Personality, gender, and age as predictors of media richness preference. Advances in Multimedia, 2015(7), 1–9. https://doi.org/10.1155/2015/243980
  9. Ehrenberg, A., Juckes, S., White, K. M., & Walsh, S. P. (2008). Personality and self-esteem as predictors of young people's technology use. Cyberpsychology & Behavior, 11(6), 739-741. https://doi.org/10.1089/cpb.2008.0030
  10. Fraenkel, J.R. & Wallen, N.E. (1990). How to design and evaluate research in education. New York: McGraw-Hill. Gosling, S. D., Rentfrow, P. J., & Swann Jr, W. B. (2003). A very brief measure of the Big-Five personality domains. Journal of Research in Personality, 37(6), 504-528.
  11. Hoelter, J. W. (1983). The analysis of covariance structures: Goodness-of-fit indices. Sociological Methods & Research, 11(3), 325-344.
  12. Holtgraves, T. (2011). Text messaging, personality, and the social context. Journal of Research in Personality, 45(1), 92–99. https://doi.org/10.1016/j.jrp.2010.11.015
  13. Irkörücü Küçük, A. (2018). Social interaction anxiety among university students: the role of risk and protective factors. (Unpublished doctoral dissertation). Middle East Technical University, Ankara.
  14. Klein, M. C. (2013). Love in the time of Facebook: How technology now shapes romantic attachments in