ÖLÇEK GÜVENİLİRLİĞİ – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
ÖLÇEK GÜVENİLİRLİĞİ
Eğitimsel ve psikolojik ölçümlerin önemli bir özelliği güvenilirlikleridir. Güvenilirlik, ölçümde bir durumdan diğerine beklenebilecek varyasyon miktarını gösterir. Güvenilirlik endeksleri — güvenilirlik katsayıları — 0.0 (ölçümün güvenilirliği yoktur ve büyük ölçüde değişmesi beklenebilir) ile 1.0 (ölçü mükemmel güvenilirliğe sahiptir ve bir durumdan diğerine tutarlı olacaktır) arasında değişen bir aralıkta hesaplanabilir. Bu, burada tartışılan tüm güvenirlik katsayılarının ölçeğidir.
Bir ölçümün güvenilirliği birkaç yolla belirlenebilir. Bir yol, ölçüm aracını zaman içinde iki farklı noktada – tercihen birbirine yakın – uygulamak ve iki yönetimden elde edilen sonuçları ilişkilendirmektir. Buna “test-tekrar test güvenilirliği” denir ve Bölüm 5’te açıklanan korelasyon prosedürü kullanılarak SPSS ile yapılabilir. Bu yaklaşım, bir veya daha fazla maddeye sahip herhangi bir ölçüm aracıyla alınabilir.
Çok maddeli ölçüm ölçekleri için, daha yaygın olan güvenirlik indeksleri, ölçeğin “iç tutarlılığını” yansıtır. İç tutarlılık katsayılarını hesaplamak için önlemin yalnızca bir kez uygulanması gerekir. Endeksler, ölçüm aracının bir bölümünden diğerine puanların ne ölçüde tutarlı olduğunu yansıtır.
Bir iç tutarlılık ölçüsü – “bölünmüş yarı” katsayısı – ölçüm ölçeklerinin iki yarısının puanlanması ve ardından bir yarısındaki sonuçların diğer yarısındaki sonuçlarla ilişkilendirilmesiyle elde edilir. Yarımlar, aletin ilk yarısı ve ikinci yarısı veya tercihen tek sayılı öğeler (1, 3, 5, … ) ve çift sayılı öğeler (2, 4, 6, … olabilir) olabilir. ). Bununla birlikte, iki yarıdaki puanlar arasındaki korelasyon, testin yalnızca yarısının güvenilirliğine ilişkin bir tahmin verir. Tam uzunluktaki testin güvenilirliğini tahmin etmek için ayarlanmalıdır. Spearman-Brown kehanet formülü bunu başarır; yarı yarıya yöntemi seçildiğinde SPSS tarafından otomatik olarak uygulanır.
Yaygın olarak kullanılan bir iç tutarlılık katsayısı – Cronbach’ın alfa katsayısı – bir maddeden diğerine yanıtların tutarlılığına dayanır. Ölçüm aracının yarısının ne olduğu hakkında keyfi bir karar vermekten kaçındığı için genellikle yarı güvenilirliğe tercih edilir.
Alfa katsayısı, diğer güvenilirlik katsayılarıyla aynı şekilde yorumlanır; 0.0, aracın güvenilir olmadığını ve 1.0, olası en yüksek güvenilirliği belirtir. SPSS’de Güvenilirlik Analizi prosedürünü kullandığınızda, çıktı, her bir maddenin ölçüm aracının iç tutarlılığına nasıl katkıda bulunduğunu gösteren madde madde istatistikleri içerir. Toplam ölçümün güvenilirliğine fazla katkı sağlamayan maddeler, ölçüm ölçeğini geliştirmek için yeniden yazılabilir veya silinebilir.
Ayrıca çıktı, tüm maddeler aynı metriğe “standartlaştırılsaydı” toplam ölçüm ölçeğinin güvenilirliğinin ne olacağını gösterir (madde ortalaması = 0.0; madde standart sapması = 1.0). standartlaştırılmamış maddeler için alfa değeri, daha sonraki kullanımlar için toplam ölçeği puanlarken bu adımı atmaya değer olabilir.
UYARI: SPSS, yalnızca tüm maddeler aynı yönde puanlandığında alfa katsayısını doğru hesaplar. Bu nedenle, yüksek puanlar bazı maddelerde yapının yüksek seviyelerini ve diğer maddelerde yapının düşük seviyelerini gösteriyorsa, bir veya diğer madde grubu ters puanlanmalıdır.
Örneğin, öğrenci davranışını derecelendirdiğinizi ve bir öğenin 1 = hiçbir zaman, 2 = bazen, 3 = her zaman yanıt kategorileriyle “öğrenci çok çalışıyor” olduğunu varsayalım. Belki de başka bir madde, 1 = hiçbir zaman, 2 = bazen, 3 = her zaman yanıt kategorileri ile “öğrenci yıkıcıdır”. Alfa katsayısının SPSS tarafından doğru bir şekilde hesaplanabilmesi için, bir veya diğer öğenin tersine çevrilmesi gerekir.
Bunu, ikinci öğeyi yeniden kodlayarak (“1”i “3”e ve “3”ü “1”e yeniden kodlayarak) veya bir dönüşümle (dönüştürülen değişken üzerindeki puanlar “4 – orijinal öğe puanı”dır) gerçekleştirebilirsiniz. Her iki durumda da revize edilen madde puanları Güvenilirlik analizinde kullanılır.
Ölçeklerde güvenirlik ve Geçerlik
Geçerlik güvenirlik nedir
Geçerlik Nedir
Güvenirlik nedir
Güvenirlik katsayısı
Geçerlilik ve güvenilirlik KPSS
Geçerlik katsayısı formülü
Güvenirlik Türleri
YARIM KATSAYISI TAHMİNLERİNİN HESAPLANMASI
Bölünmüş katsayıların, güvenilirlik analizinde listelenen maddelerin ilk yarısı ile ikinci yarısı arasında yanıt vermedeki tutarlılığı temsil ettiğini hatırlayın. Yarıların mümkün olduğunca eşdeğer olması için her yarıya dahil edilecek öğeleri seçin. Öğeleri bölmenin yaygın bir yöntemi, tek numaralı öğeleri bir yarıya ve çift numaralı öğeleri diğer yarıya atamaktır. Tanımlanan davranış ölçeğinin iç tutarlılığını hesaplayalım.
Bölünmüş yarı katsayısını hesaplamak için:
1. Ana menü çubuğunda Analiz et’e tıklayın.
2. Açılır menüden Ölçek’e tıklayın.
3. Güvenilirlik Analizi iletişim kutusunu açmak için Güvenilirlik Analizi’ne tıklayın.
4. Güvenilirlik analizinin ilk yarısına dahil edilecek tek numaralı değişkenleri (q1, q3, q5 – q15) işaretleyin ve sağ ok tuşu ile Öğeler kutusuna taşıyın.
5. Güvenilirlik analizinin ikinci yarısına dahil edilecek çift sayılı değişkenleri (q2, q4, q6 – q14) işaretleyin ve sağ ok tuşu ile Öğeler kutusuna taşıyın.
6. Model etiketli açılır menüde Bölünmüş yarıya tıklayın.
7. Prosedürü çalıştırmak için Tamam’a tıklayın.
Analiz sonuçları gösterilmektedir. Güvenilirlik katsayısı Spearman-Brown formülü kullanılarak hesaplanır. Ölçekte tek sayıda madde bulunduğundan, bölme işlemi her yarıda eşit olmayan sayıda madde üretmiştir, bu nedenle eşit olmayan uzunlukta Spearman-Brown güvenirlik katsayısı rapor edilmiştir. Ölçeğin iyi bir iç tutarlılığa sahip olduğunu gösteren katsayı değerinin .956 olduğuna dikkat edin. Tanımlayıcılar ve maddeler arası korelasyonlar gibi ek istatistikler, güvenilirlik analizi iletişim kutusundaki İstatistikler düğmesine tıklanarak elde edilebilir.
BİLGİSAYAR CRONBACH ALFA KATSAYISI
Bir ölçeğin güvenirliğini belirlemede kullanılabilecek bir diğer katsayı ise Cronbach alfadır. 15 maddelik davranış ölçeği için alfa katsayısını hesaplamak için:
Ana menü çubuğunda Analiz et’e tıklayın.
Açılır menüden Ölçek’i seçin.
Güvenilirlik Analizi iletişim kutusunu açmak için Güvenilirlik Analizi’ne tıklayın.
Güvenilirlik analizine dahil edilecek değişkenleri (q1 – q15) vurgulayın ve sağ ok tuşu ile Öğeler kutusuna taşıyın.
Güvenilirlik Analizi: İstatistikler iletişim kutusunu açmak için İstatistikler’e tıklayın. Tanımlayıcılar alanında öğe silinmişse, Öğe ve Ölçek ve Ölçek’e tıklayın.
Öğeler arası alanında Korelasyonlar’a tıklayın.
Devam’a tıklayın.
Model etiketli açılır menüden Alfa’ya tıklayın. Prosedürü çalıştırmak için Tamam’a tıklayın.
Çıktının bir kısmı Şekil 15.8’de gösterilmektedir. Güvenilirlik İstatistikleri Tablosu, 15 maddelik ölçek için Cronbach’s alpha’nın .945 olduğunu ve iyi bir güvenilirliğin olduğunu gösterir. Madde-Toplam İstatistikleri tablosu, ölçekle ilgili bilgileri sanki her bir madde olmadan hesaplanmış gibi gösterir. Bu, analistin bireysel öğelerin bütüne nasıl katkıda bulunduğuna dair bazı bilgiler edinmesini sağlar.
Örneğin, her bir öğe silinirse, son sütun Cronbach’s alpha değerini gösterir. Bu örnekte, öğrencinin “okulun önemli olduğunu düşünme” derecesini ölçen maddenin atlanması, .939’luk bir güvenilirlik katsayısı ile sonuçlanacaktır. Bu, tüm kalemlerle (.945) hesaplamadan bir azalmadır.
Bu nedenle, bu maddenin okulun önemli olduğunu düşünür – ölçeğin ölçümlerinin oluşturulmasına olumlu katkıda bulunduğunu düşünüyoruz. Öte yandan, güvenirlik, öğrencinin “ders dışı etkinliklere katılma” derecesine bakılmadan hesaplansaydı, güvenirlik biraz artarak 949’a ulaşırdı.