Educational Action Research Attitude Scale Validity and Reliability Study

1.1. Betimsel İstatistikler ve Ön Analizler: Açımlayıcı

faktör analizine geçilmeden önce, veri setinin faktör analizine uygunluğu dağılım özellikleri açısından incelenmiştir. Bu kapsamda, her bir maddeye ilişkin çarpıklık ve basıklık değerleri hesaplanmış, buradan hareketle verilerin normallik varsayımını karşılayıp karşılamadığı değerlendirilmiştir. Analiz sonuçları çarpıklık değerlerinin –1.12 ile 1.34, basıklık değerlerinin ise –1.45 ile 1.67 aralığında olduğunu göstermektedir. Alan yazında normallik varsayımını değerlendirmek için önerilen değer aralıkları bu değerleri yorumlamada yol gösterici olmaktadır. George ve Mallery (2016), normallik varsayımının değerlendirilmesinde çarpıklık ve basıklık değerlerinin –1 ile +1 aralığında olmasını optimal düzey olarak tanımlamakta; bununla birlikte, araştırmanın bağlamına ve örneklem özelliklerine bağlı olarak –2 ile +2 aralığındaki değerlerin de kabul edilebilir sınırlar içinde değerlendirilebileceğini ifade etmektedir. Benzer biçimde, sosyal bilimlerde yürütülen araştırmalarda birçok yazar, ±2 aralığındaki çarpıklık ve basıklık değerlerinin normallik varsayımını ihlal etmeyecek düzeyde olduğunu savunmaktadır (Kim, 2013). Tabachnick ve Fidell (2019) ise bu sınırlar içerisindeki olası küçük sapmalara dikkat çekerek küçük sapmaların analiz sonucunu anlamlı düzeyde etkilemediğini vurgulamaktadır. Bunun yanı sıra, bu çalışmada 419 katılımcıdan elde edilen veriler doğrultusunda örneklem büyüklüğünün faktör analizine temel oluşturan istatistiksel varsayımlar üzerindeki olası etkileri de dikkate alınmıştır. Kuramsal çerçevede örneklem büyüklüğünün artması, dağılımın normal olmamasından kaynaklanan sapmaların analiz sonuçları üzerindeki etkisini azaltmakta ve istatistiksel kestirimlerin güvenilirliğini artırmaktadır. Başka bir ifade ile küçük çarpıklık veya basıklık sapmalarının faktör

Yıldız Journal of Educational Research, Vol. 10, Issue. 2, pp. 104–117, December, 2025

yükleri ve korelasyonlar üzerinde anlamlı bir bozulma yaratmamaktadır. Bu değerlendirmeler ışığında, veri setindeki maddelerin dağılım özelliklerinin kabul edilebilir sınırlar içerisinde yer aldığı anlaşılmaktadır. Bu bulguların ardından, veri setinin faktör analizine uygunluğunu destekleyen bir diğer istatistiksel ön koşul olan eklenebilirlik varsayımını test etmek amacıyla, katılımcıların yanıt örüntülerinin maddeler arasında sistematik bir etkileşim gösterip göstermediğini değerlendirmeye olanak tanıyan Tukey’nin Eklenebilirlik Testi uygulanmıştır (Field, 2018; Tabachnick & Fidell, 2019; Kline, 2016). Analiz sonucunda anlamlı bir eklenemezlik (nonadditivity) etkisi gözlenmediğini (F [1, 42 636] = 0.00, p = 1.00), madde puanları ile katılımcı ortalamaları arasındaki ilişkinin doğrusal ve eklenebilir biçimde yapılandığını ortaya koymaktadır. Bu durum, veri setinin faktör analizi için gerekli eklenebilirlik varsayımını sağladığını göstermektedir (Tabachnick & Fidell, 2019).

1.2. Faktör Analizine Uygunluk: Faktör analizinin

geçerli ve güvenilir sonuçlar üretebilmesi, analizde kullanılacak veri setinin istatistiksel olarak bu yönteme uygunluk göstermesine bağlı bulunmaktadır. Bu nedenle, faktör analizine geçilmeden önce verilerin örneklem yeterliliği ile değişkenler arası korelasyon düzeylerinin analiz edilmesi gerekmektedir. Faktör analizi, değişkenler arasındaki ilişkilerin anlamlı düzeyde olmasını temel almaktadır; dolayısıyla değişkenler arasında yeterli düzeyde korelasyon bulunmaması durumunda analizden elde edilecek faktör yapısı güvenilir sonuçlar vermemektedir (Hair vd., 2019; Tabachnick & Fidell, 2019). Bu uygunluğu değerlendirmek amacıyla KMO ve Bartlett Küresellik Testi uygulanmaktadır. KMO testi, değişkenler arasındaki korelasyonların faktör analizi için yeterli olup olmadığını değerlendirmektedir (Kaiser, 1974). Tablo 1’de görüldüğü üzere KMO değeri ,935 olarak bulunmuştur. KMO katsayısının .90’ın üzerinde bulunması, değişkenler arasındaki ortak varyansı açıklama düzeyinin oldukça yüksek olduğunu ve verilerin faktör analizine son derece uygun olduğunu göstermektedir (Field, 2018; Tabachnick & Fidell, 2019). Bartlett Küresellik Testi ise değişkenler arasındaki korelasyon matrisinin birim matris olup olmadığını test etmektedir. Diğer bir ifadeyle, bu test değişkenlerin birbirinden bağımsız olup olmadığını değerlendirmektedir (Hair vd., 2019). Bartlett testi sonucunda ki-kare değeri (χ² = 26 765, sd = 5 253, p < .001) anlamlı bulunmuştur. Bu sonuç, korelasyon matrisinin birim matris olmadığını, dolayısıyla değişkenler arasında faktör analizi yapılabilecek düzeyde anlamlı ilişkiler bulunduğunu göstermektedir.

Sonuç olarak, KMO katsayısının yüksek (,935) ve Bartlett testinin anlamlı (p<.001) bulunması, veri setinin faktör analizine uygun istatistiksel özellikler sergilediğini ortaya koymaktadır. Bu bulgu, ölçek maddeleri arasında yeterli düzeyde ortak varyans bulunduğunu ve açımlayıcı faktör analizine geçilmesi için gerekli önkoşulların sağlanmış olduğunu göstermektedir.

1.3. Açımlayıcı Faktör Analizi: AFA, ölçeğin ölçtüğü

yapının altında yatan boyutları ortaya çıkarmayı ve maddelerin bu boyutları ne ölçüde temsil ettiğini belirlemeyi amaçlamaktadır (Hair vd., 2019). Bu doğrultuda, Eğitsel Eylem Araştırması Tutum Ölçeğinin yapı geçerliğini incelemek amacıyla faktör analizi uygulanmıştır. Analiz süreci istatistiksel ölçütler ve ölçeğin kavramsal bütünlüğünü korumaya yönelik uzman görüşleri dikkate alınarak yürütülmüştür. İlk olarak, 103 maddeden oluşan ön form üzerinde yapılan analizlerde faktör yükü .40’ın altında olan, birden fazla faktörde yüksek yük değeri gösteren ya da ait olduğu faktörü kavramsal olarak temsil etmeyen maddeler belirlenmiştir. Hair, Black, Babin ve Anderson (2019) faktör yüklerinin .40 ve üzerinin yeterli temsil gücünü yansıttığını; Costello ve Osborne (2005) ise bir maddenin yalnızca tek bir faktörde anlamlı biçimde yüklenmesinin geçerli bir yapı için ön koşul olduğunu vurgulamaktadır. Bu ölçütler temelinde, faktör yükü düşük ya da birden fazla faktöre yüklenen maddeler sistematik biçimde ölçekten çıkarılmıştır. Bununla birlikte madde çıkarma süreci yalnızca istatistiksel kararlarla sınırlı kalmamış; her çıkarım sonrasında ölçeğin içerik geçerliğinin korunması amacıyla alan uzmanlarının görüşlerine başvurulmuştur. Uzmanlar, çıkarılması önerilen maddeleri kavramsal bütünlük, dilsel açıklık, ölçülen boyutla örtüşme ve öğretmen tutumunu yansıtma düzeyi açısından değerlendirmiştir. Her madde çıkarımının ardından faktör analizi yinelenerek maddelerin faktör yükleri yeniden değerlendirilmiştir. Bu yinelemeli analizler sonucunda AFA sonucu ölçek 32 madde olarak belirlenmiştir. Nihai form belirlenmeden önce, faktör sayısını belirlemek amacıyla özdeğer ve Yamaç Grafiği incelenmiştir. Şekil 1’de görüleceği üzere analiz so-

Yıldız Journal of Educational Research, Vol. 10, Issue. 2, pp. 104–117, December, 2025

nucunda özdeğeri 1’in üzerinde olan beş faktör elde edilmiş; Yamaç Grafiğinde eğrinin beşinci faktörden itibaren yataylaştığı gözlemlenmiştir. Bu durum, ölçeğin beş faktörlü bir yapıya sahip olduğunu göstermekte ve faktör sayısının belirlenmesinde kuramsal çerçeveyle tutarlılık sergilemektedir (Cattell, 1966). Tablo 2’de sunulan AFA sonuçları, bu kuramsal temele dayalı olarak oluşturulan faktör yapısının istatistiksel açıdan da doğrulandığını göstermektedir. Bulgular, ölçek maddelerinin dört ana faktörde anlamlı biçimde kümelendiğini ve maddelerin ,390 ile ,816 arasında değişen faktör Tablo 2. Eğitsel Eylem Araştırması Tutum Ölçeği Açımlayıcı Faktör Analizi Sonucuna İlişkin Faktör Yükleri (n=419) Madde No Faktörler

yükleriyle yüksek düzeyde temsil gücüne sahip olduğunu ortaya koymaktadır. Faktör düzeyinde incelendiğinde; birinci faktörde yer alan on maddenin yüklerinin ,388 ile ,696 arasında; ikinci faktörde yer alan altı maddenin yüklerinin ,599 ile ,741 arasında; üçüncü faktörde yer alan beş maddenin yüklerinin ,602 ile ,816 arasında; dördüncü faktörde yer alan altı maddenin yüklerinin ise ,390 ile ,712 arasında değiştiği görülmektedir. Tabachnick ve Fidell (2019) ile Hair, Black, Babin ve Anderson (2021), .30’un üzerindeki faktör yüklerini kabul edilebilir, .50 ve üzerindeki değerleri ise yüksek olarak değerlendirmektedir. Bu bağlamda Tablo 2’de raporlanan bulgular, ölçeğin yapı geçerliğini güçlü biçimde desteklemektedir. m10 (,390) ve m13 (,388) maddelerinin faktör yükleri düşük sınırda yer almakla birlikte, Comrey ve Lee (2013)’ün belirttiği üzere örneklem büyüklüğünün 300’ün üzerinde olduğu durumlarda .32 ve üzeri yüklerin kabul edilebilir olduğu ifade edilmektedir. Bu doğrultuda, örneklem büyüklüğünün (N = 419) Comrey ve Lee’nin (2013) “çok iyi” kategorisinde yer alması, faktör analizinin güvenilirliğini güçlendirmiştir. Ayrıca, düşük yük sınırında kalan maddelerin kuramsal bütünlük ve içerik temsili bakımından korunması, DeVellis (2017)’in önerdiği bütüncül geçerlik yaklaşımıyla uyumludur. Büyüköztürk (2022) de faktör analizinde yalnızca nicel sonuçların değil, kavramsal tutarlılığın da dikkate alınması gerektiğini vurgulamaktadır. Dolayısıyla, Tablo 2’de sunulan dört faktörlü yapı, ölçeğin istatistiksel geçerliğini desteklemekte ve kuramsal düzeyde geçerlik ile yapı tutarlılığını ortaya koymaktadır. Tablo 3’te görüldüğü üzere, Eğitsel Eylem Araştırması Tutum Ölçeğinin AFA sonuçlarına göre dört faktörlü yapı toplam varyansın %68.211’ini açıklamaktadır. İlk faktörün tek başına varyansın %54.590’ını açıklaması, yapının baskın bir temel boyut etrafında kümelendiğini göstermektedir. Hair, Black, Babin ve Anderson (2021), sosyal bilimlerde açıklanan toplam varyans oranının %50’nin üzerinde olmasının güçlü bir model uyumuna işaret ettiğini belirtmektedir. Bu bulgu, elde edilen dört faktörlü yapının istatistiksel olarak anlamlı ve açıklayıcı bir faktör çözümüne sahip olduğunu desteklemektedir. Ayrıca özdeğerlerin 1’in üzerinde olması (Cattell, 1966) ve faktörlerin varyansa yaptıkları katkının kademeli olarak azalması, faktörlerin kavramsal olarak ayrıştığını göstermektedir. Bu bulgu, önceki tabloda sunulan faktör yapısının geçerliliğini desteklemekte ve ölçeğin kuramsal temellerle uyumlu biçimde yapılandığını göstermektedir. Büyüköztürk (2022) de sosyal bilimlerde açıklanan toplam varyansın %40’ın üzerinde olmasını yeterli gördüğünü belirtmekte; bu araştırmada elde edilen %68.21 oranı ise ölçeğin yüksek düzeyde açıklanan varyans sergilediğini göstermektedir.

Yıldız Journal of Educational Research, Vol. 10, Issue. 2, pp. 104–117, December, 2025

Tablo 3. Eğitsel Eylem Araştırması Tutum Ölçeği AFA Sonucuna İlişkin Faktörlerin Özdeğerleri, Açıklanan Varyans ile Toplam Açıklanan Varyans Oranları

1.4. Doğrulayıcı Faktör Analizi: AFA sonucunda elde

edilen dört faktörlü yapı, modelin istatistiksel olarak doğrulanması amacıyla DFA ile test edilmiştir. DFA, AFA’da ortaya konan yapının doğruluğunu sınamak, maddelerin ait oldukları faktörleri ne ölçüde temsil ettiğini ve faktörler arası ilişkilerin kuramsal modelle uyumunu değerlendirmek amacıyla gerçekleştirilmiştir (Kline, 2016; Hair vd., 2021). Şekil 2’de sunulan DFA modelinde gözlenen değişkenlerin (m1–m32) ilgili örtük değişkenler (F1–F4) üzerindeki standardize faktör yüklerinin yüksek düzeyde ve anlamlı olduğu görülmektedir. Faktörler arası korelasyonların pozitif yönde ve güçlü düzeyde gerçekleşmesi, dört faktörlü yapının yakınsak ve ayırt edici geçerlik açısından tutarlı olduğunu göstermektedir (Fornell & Larcker, 1981; Byrne, 2016).

Şekil 2. Eğitsel eylem araştırması tutum ölçeğinin yol diyagramı.

Tablo 4’te doğrulayıcı faktör analizine ilişkin modelin uyum iyiliği indeksleri sunulmaktadır. DFA sonucunda elde edilen değerler, ölçeğin önerilen dört faktörlü yapısının veriyle iyi düzeyde uyum gösterdiğini ortaya koymaktadır. Ki-kare/değer serbestlik oranı (χ²/df = 1.775) 3’ün altında olup bu değer modelin iyi uyum düzeyinde olduğunu göstermektedir (Kline, 2016). Benzer biçimde, Root Mean Square Residual (RMR = .033) değeri .05’in altında bulunmuş ve bu durum artıkların düşük olduğunu, dolayısıyla gözlenen kovaryans matrisiyle modelin öngördüğü kovaryans matrisi arasındaki farkın minimal düzeyde olduğunu göstermektedir (Hu & Bentler, 1999). Modelin genel uyum göstergeleri olan Goodness of Fit Index (GFI = .881) ve Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI = .843) değerleri, kabul edilebilir sınırda yer almakta ve modelin veriye makul düzeyde uyduğunu göstermektedir (Hair vd., 2021). Ayrıca Parsimonious Goodness of Fit Index (PGFI = .667) değeri, modelin sadeleştirilmiş yapısının da tatmin edici olduğunu ortaya koymaktadır. Karşılaştırmalı uyum indeksleri arasında yer alan Normed Fit Index (NFI = .917), Relative Fit Index (RFI = .901), Incremental Fit Index (IFI = .962), Tucker–Lewis Index (TLI = .954) ve Comparative Fit Index (CFI = .962) değerlerinin tümü .90 eşiğinin üzerinde olup modelin mükemmel uyum gösterdiğine işaret etmektedir (Byrne, 2016; Kline, 2016). Bu sonuçlar, modelin alternatif modellere göre daha iyi uyum sağladığını ve önerilen yapının doğrulandığını desteklemektedir. Ek olarak, Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA = .061) değerinin .08’in altında olması, modelin iyi düzeyde uyum gösterdiğini; Pclose (.065) değerinin .05’in üzerinde bulunması ise modelin örneklemde istatistiksel olarak anlamlı düzeyde uygun olduğunu göstermektedir (Hooper, Coughlan & Mullen, 2008). Ayrıca, Hoelter indeksi değerinin 100’ün üzerinde (HOELTER.05 = 141) bulunması örneklem büyüklüğünün model karmaşıklığına göre yeterli olduğunu desteklemektedir.