Guttman Yöntemi ile Güvenilirlik Tespiti (SPSS)

Ölçek geliştirme ve psikometrik analizlerde güvenilirlik, ölçüm aracının tutarlılığını belirlemek için kritik bir faktördür. Güvenilirlik analizi denildiğinde genellikle Cronbach’s Alpha ilk akla gelen yöntem olsa da, alternatif güvenilirlik katsayıları da bulunmaktadır. Güvenilirlik analizi olarak Guttman yöntemi, özellikle küçük örneklemlerde ve belirli koşullar altında daha iyi sonuçlar verebilen bir yaklaşımdır.

Guttman Yöntemi Nedir?

Guttman yöntemine dayalı güvenilirlik hesaplamaları, özellikle düzeysel ölçeklerin tutarlılığını belirlemek amacıyla geliştirilmiştir. Guttman’ın formüle ettiği Lambda katsayıları, güvenilirlik ölçümünde Cronbach’s Alpha’ya alternatif olarak kullanılır.

Guttman Lambda Katsayıları:

1. Lambda 1: Testin varyansına dayalı temel güvenilirlik ölçüsüdür.
2. Lambda 2: Daha gelişmiş bir ölçü olup, madde-toplam korelasyonlarını dikkate alır.
3. Lambda 3: Cronbach’s Alpha ile eşdeğerdir.
4. Lambda 4: En düşük puanlı iki yarıyı temel alarak hesaplanır.
5. Lambda 5: Her bir maddeyi çıkararak hesaplanan güvenilirlik katsayısıdır.
6. Lambda 6: En güvenilir katsayılardan biri olup, hata varyanslarını dikkate alır ve Cronbach’s Alpha’dan daha isabetli sonuçlar verebilir.

Aynı Cronbach’s Alpha analizinde olduğu gibi, Guttman Analizi sonucu bulduğumuz Lambda (λ) değerlerinin de 0.70’ten büyük olması gerekiyor güvenilirliğin sağlanabilmesi için.

Guttman Yöntemi Ne Zaman Kullanılır?

Guttman Lambda analizi, Cronbach’s Alpha’nın sınırlamalarını aşmak ve ölçek güvenilirliğini daha esnek bir şekilde değerlendirmek için kullanılır. Cronbach’s Alpha, test maddelerinin eşit faktör yüklerine ve içsel tutarlılığa sahip olduğunu varsayar, ancak bu varsayımlar her zaman sağlanmaz. Özellikle heterojen ölçeklerde, çok boyutlu yapılar içeren testlerde veya madde-toplam korelasyonları düşük olduğunda, Cronbach’s Alpha güvenilirliği olduğundan düşük tahmin edebilir. Bu tür durumlarda Guttman Lambda değerleri genellikle daha güvenilir bir alternatif sunar.

Guttman Lambda analizini ayrıca, ölçekte madde sayısının az olduğu, ancak güvenilirlik tahmininin daha yüksek doğrulukla yapılmasının gerektiği durumlarda kullanabiliriz. Bazı λ değerleri Cronbach’s Alpha’dan daha yüksek güvenilirlik tahminleri verebilir ve bazı ölçeklerde daha gerçekçi bir iç tutarlılık ölçüsü sunabilir. Kısacası, Cronbach’s Alpha’nın düşük olduğu ancak ölçeğin gerçekten daha güvenilir olup olmadığını test etmek veya alternatif güvenilirlik tahminleri elde etmek için Guttman Lambda analizi tercih edilebilir.

SPSS’te Guttman Yöntemi ile Güvenilirlik Analizi

SPSS’te Guttman analizi yaparak Guttman Lambda katsayılarını doğrudan elde edebiliriz. Bu katsayıları hesaplamak için şu adımları takip edebilirsiniz:

Analyze → Scale → Reliability Analysis menüsüne gidiyoruz.

Açılacak pencerede ölçeğimizin bütün maddelerini soldaki kutudan alıp sağdaki Items kutusuna atıyoruz. Soruları atma sıramız önemli değildir. Sol alttaki Model menüsünden Guttman seçiyoruz.

OK butonuna basarak analizi çalıştırıyoruz.

Analiz sonucu olarak elimize 6 farklı Lambda değeri olan bir tablo gelecek.

SPSS’te, Guttman’s λ katsayılarını (Lambda 1 ila 6 arası) gösteren “Reliability Statistics” tablosu, Cronbach’s Alpha’ya benzer, ancak ondan daha esnek olarak iç tutarlılık bakımından ölçek güvenilirliğini değerlendirmenin başka bir yoludur.

Bu tabloda gördüğünüz değerleri şu şekilde yorumlayabilirsiniz:

1. Guttman’s λ değerleri neyi temsil eder?
   Guttman, her biri güvenilirliğin alt sınır tahmini olan ancak biraz farklı varsayımlar altında hesaplanan altı farklı λ katsayısı (λ1 ila λ6​) önerdi. Pratikte, bunları Cronbach’s Alpha değerini yorumladığınız şekilde ele alabilirsiniz, ancak her λ bir ölçeğin gerçek güvenilirliğine dair farklı bir bakış açısı sağlayabilir.

2. Guttman’s λ Değerleri

   • λ1​=0.631
   • λ2=0.764
   • λ3=0.757
   • λ4=0.829
   • λ5=0.750
   • λ6=0.755
   • Ölçekteki madde sayısı = 6

   λ4’ün en yüksek değere (0.829) sahip olduğunu görebilirsiniz, bu da bu 6 madde için güvenilirliğin üst sınırının yaklaşık 0.83 olduğunu gösterir. Güvenilirlik alt sınırı da 0.631’dir. Genel olarak, 0.70’in üzerindeki güvenilirlik değerleri sıklıkla “kabul edilebilir” olarak sayılır, 0.80 veya üzeri “iyi” iç tutarlılığı gösterir.

3. Bu katsayıları nasıl değerlendirmek gerekiyor?

   • λ4​ sıklıkla daha yüksek değere sahip olan tahminlerden biridir. Birçok veri kümesinde, Cronbach’s Alpha değerine yakın veya ondan daha yüksek olma eğilimindedir, bu nedenle 0.829 değeri oldukça sağlam bir iç tutarlılığı işaret etmektedir.
   • 6 lambda değerinin 5 tanesi 0.70’in üzerinde (yani ideal), 1 tanesi ise 0.63’tür (yani ideal değil ama kabul edilebilir). λ1 daha muhafazakar tahminler gösterir. Bu değerlerin aslında 0.70’in üzerinde olması en ideal senaryoydu ama Lambda değerlerinden birinin 0.63 olması ve diğerlerinin 0.70 üzeri olması da genel olarak saygın bir tutarlılığı işaret etmektedir.
   • λ5 ve λ6​ 0.75–0.76 civarındadır ve bu da öğelerin bir küme olarak makul derecede güvenilir olduğunu destekler.

     

4. Pratik yorumlama
   Genel olarak, tablo bize 6 maddelik ölçeğimizin kabul edilebilir ila iyi iç tutarlılığa sahip olduğunu, en iyi (en yüksek) güvenilirlik tahmininin (λ4) 0.829 olduğunu gösteriyor. Bu, ölçekteki maddelerin ortak bir temel yapıyı ölçtüğünden oldukça emin olabileceğimizi gösterir.

5. Sonuç

   • Tüm λ değerleri 0.63’ün üzerindedir ve bu birçok sosyal bilim veya anket tabanlı ölçüm için kabul edilebilir sayılır.
   • λ4 genellikle Guttman katsayıları arasında en güçlü ve en istikrarlı alt sınır tahmini olduğu için vurgulanır.
   • Bir raporda güvenilirliğinizi özetlemek için bir değer seçecek olsaydınız, ölçeğinizin iç tutarlılığının katı ancak nispeten yüksek bir tahminini temsil ettiği için λ4 (0.829) değerini seçebilirsiniz. Fakat genellikle bütün 6 Guttman lambda değerinin hepsinin birden raporlanması en iyi uygulamadır.

Kısacası, bu sonuçlar ölçeğimizin yeterince iyi bir güvenilirliğe sahip olduğunu göstermektedir.