Danışmanlık verdiğim araştırmacılarla birlikte çalışırken edindiğim önemli gözlemlerden biri, ölçme araçlarının geliştirilmesi, bazı araştırmacılar için karmaşık ve yorucu bir süreç olarak tanımlanmakta. Bir diğer gözlemim ise, etkili rehberlik alamayan, bilgisi ve deneyimi daha düşük olan araştırmacıların bu süreçte hatalı uygulamalar yapma olasılıklarının yüksek olduğu yönünde. Bu deneyimler bana psikometri alanındaki okur yazarlık düzeyinin ne kadar önemli olduğunu düşündürdü. Bu nedenle her araştırmacının, ölçme araçlarının geliştirilmesi süreçlerini (kendi ölçme aracı geliştirmese ya da uyarlamasa da) detaylarıyla bilmesi gerektiğini düşünüyorum. İşte bu nedenle bu yazının konusu da ölçme araçlarının geliştirilmesi.
Ölçek Geliştirme ve Uyarlamada Temel Yaklaşımları ve İlkeleri Neden Bilmeliyiz?
Ölçme araçlarının geliştirilmesi ya da uyarlanması konularıyla ilgili okur yazarlık düzeyimizi geliştirmek için illa ölçek geliştirmemiz gerekmiyor. Bunu birkaç örnekle açıklamak istiyorum. Bir araştırmacının ilgilendiği konuyla ilgili veri toplamada kullanacağı ölçme aracının psikometrik özelliklerini iyi bilmesi ve anlaması, sağlam sonuçlar üretebilen uygun ölçme aracını seçebilmesine bağlıdır. Bazen aynı kavramla ilgili çok sayıda ölçme aracı olduğunu görebiliriz alan yazınını taradığımızda. Hangisini kullanacağımıza karar vermek ya da doğru ölçme aracını seçmek psikometriyle ilgili teknik bilgilerimizin ve becerilerimizin gücüne bağlıdır.
Bir editör ya da hakem olarak değerlendirdiğimiz çalışmada kullanılan ölçme aracının psikometrik özeliklerini değerlendirebilirsek, ilgili araştırma bulgularının gücünü ve sınırlılıkları hakkında da doğru kararlar alabilmemiz mümkün. Ben bu durumu editör ya da hakem için etik bir sorumluluk olarak değerlendiriyorum. Ayrıca bu güçlü yaklaşımın, zaman içinde doğru bilimsel tutumların ve alışkanlıkların yerleşmesine de zemin hazırlayacağına inanmak istiyorum 🙂
Kullandığımız ölçme aracının psikometrik özelliklerini iyi bilmemiz ayrıca elde ettiğimiz sonuçları yorumlarken ve sınırlılıkları tartışırken bize güçlü bir perspektif kazandıracaktır. İstatistiksel sonuçlar beklentimize ters çıktığında, ölçme sonuçlarına karışan olası hataların nereden kaynaklandığını anlamamız da mümkün olacaktır.
Ölçek Geliştirmede Temel Kavramlar
Bir doktora öğrencisi, bir hakem, bir editör ya da kendi araştırması için uygun ölçme aracının hangisi olduğunu belirlemeye çalışan bir araştırmacı olabiliriz. Hangisi olursak olalım; ölçme araçlarının geliştirilmesi ya da uyarlanması konularını iyi bilmeliyiz. Yukarıdaki görsel ölçek geliştirme ya da uyarlamayla ilgili bize genel bir çerçeve sunarak, neleri öğrenmemiz gerektiğine ışık tutuyor diye düşünüyorum. En azından ben hazırlarken temel bir çerçeve sunacağını düşünerek hazırladım 🙂
Hazırladığım bu görseli inceleyerek, hangi kavramları bildiğinizi ve hangi kavramları yeni duyduğunuzu düşünerek bir öz değerlendirme yapmanızı istiyorum. Böylece öğrenmeye nereden başlayacağımız konusunda kendimize rehberlik sunabiliriz. Öğrenme eksikliklerimizi ya da öğrenmeye açık alanlarımızı belirlediğimize göre yavaş yavaş konuya geçiş sağlayabiliriz. Aşağıdaki görseli inceleyerek bu kavramlardan bazılarının kısaca açıklamaları hakkında bir ön bilgi edinebiliriz.
Elbette bu yazıda bu kavramların tümünden söz etmem mümkün değil. Bundan sonraki haftalarda konuyu küçük parçalara ayırarak (güvenilirlik, geçerlilik, AFA ve DFA gibi) yeni yazılar oluşturmayı ve sizlerle paylaşmayı planlıyorum. Her yeni sayfanın linkini bu sayfanın altına bırakmak iyi bir yol olabilir.
Ölçek Geliştirmede Bazı Temel İlkeler
Ölçme araçlarının geliştirilmesinde ya da uyarlanmasında bir araştırmacı olarak dikkat etmem gereken önemli ilkelerden söz etmenin yerinde olacağını düşünüyorum. Bu ilkeler diğer yazıları oluşturdukça daha derinleşecek ve detaylanacak. Bu nedenle bu yazıda öncelikle başlangıç aşamasında bilmemiz gerekenlere kısaca değinmenin yerinde olacağı görüşündeyim.
1- Bir ölçme aracının geçerli bir biçimde geliştirilmesi, kuramsal ve kavramsal çerçevenin araştırmacı tarafından iyi anlaşılmış olmasına bağlıdır. Bu yapı ve kapsam geçerliğiyle yakından ilişkilidir.
2- Maddeleri oluşturmadan önce katılımcıların yapıyı nasıl anladıkları ve yorumladıklarını anlamak amacıyla nitel araştırmalar yürütmek ve sonuçlarını ölçme aracının geliştirilmesi aşamasında kullanmak daha geçerli sonuçlar üretmenize yardımcı olabilir.
3- Maddeleri oluşturmadan önce ya da taslak formunuzla ilgili uzmanlardan görüş almayı ihmal etmeyin. Bu aşamada uzmanları her maddeye yeterli demesinden daha çok, neyin daha iyi hale getirilmesi gerektiğine ilişkin görüş bildirmelerinin önemine inanın. Getirdikleri eleştirilerin odağının ölçme aracının iyileşmesine yönelik olduğunu unutmayın.
4- Hedef grubun maddeleri okuduklarında ne anladıkları, neden o yanıtı verdikleri gibi bilgiler ölçme aracını doğru yapılandırıp yapılandırmadığınız konusunda önemli bilgiler sağlar. Bu nedenle hedef grupla görüşmeler yapmak, ölçme aracını sesli düşünerek yanıtlamalarını istemek gibi yöntemler kullanmanız önemlidir.
5- Maddeleri “Tamam, oldu!” diyene kadar kontrol döngüsüne sokun 🙂 Bu size sıkıcı ya da yorucu gelse de her şey bittiğinde “Keşke bir kez daha kontrol etseydim” demekten iyidir 🙂
6- Büyük örneklemlerden veri toplayın. En az 300, mümkünse 500+ örneklem büyüklüğü gerekebilir. AFA ve DFA için ayrı örneklemlerle çalışın.
7- Uygun istatistiksel tekniklerle kanıtlar toplayın.
Doç. Dr. Fatma Betül KURNAZ