İçindekiler
Bu yazıda, özellikle Cronbach’ın Alpha katsayısının 2 kategoriye sahip ölçekler için olan bir alternatifi olan KR-20 (Kuder-Richardson 20) yöntemiyle güvenilirlik analizi üzerinde duracağız. KR-20, ölçme aracının (test veya anket gibi) iç tutarlılığını değerlendirmek için kullanılan bir yöntemdir. Yüksek bir KR-20 değeri, aracın güvenilir olduğunu ve soruların birbiriyle tutarlı olduğunu gösterir. Bu yazıda, SPSS kullanarak KR-20 testini nasıl yapacağımızı da adım adım göstereceğiz. İlk olarak verilerimizi hazırlayacak ve ardından SPSS üzerinden gerekli hesaplamaları gerçekleştireceğiz. Son olarak, sonuçları yorumlamak için elde ettiğimiz bulguları analiz edeceğiz. Şimdi, KR-20 testini SPSS kullanarak nasıl uygulayacağımıza birlikte bakalım.
Kuder-Richardson 20 (KR-20) Yöntemi Nedir?
Kuder-Richardson 20 (KR-20), güvenilirlik katsayısı olarak da bilinen bir iç tutarlılık ölçüsüdür ve yalnızca 2 cevap seçeneğine sahip sorulardan oluşan testlerin iç tutarlılığını değerlendirmek için kullanılır. KR-20, özellikle eğitim ve psikoloji alanlarında sıkça kullanılan doğru/yanlış, katılıyorum/katılmıyorum tarzı çoktan seçmeli testler gibi ölçme araçları için tasarlanmıştır. Testin farklı sorularının birbirleriyle nasıl ilişkilendiğini ve bu soruların bir ölçütü (örneğin, bir konuyu ölçme yeteneği) ne kadar iyi yansıttığını değerlendirir.
Cronbach’s Alpha katsayısı çok seçeneğe sahip sorulardan oluşan ölçeklerin iç tutarlılığını test etmeye yararken, KR-20 yalnızca 2 seçeneğe sahip sorulardan oluşan ölçeklerin iç tutarlılığını test etmeye yarar.
KR-20 hesaplaması, her sorunun doğru yanıt olasılığını ve bu yanıtlar arasındaki korelasyonu kullanır. Testin iç tutarlılığı, aynı Cronbach’s Alpha gibi, 0 ile 1 arasında bir değer olarak ifade edilir. Değer ne kadar yüksekse, testin iç tutarlılığı da o kadar yüksek olur.
SPSS ile KR-20 Yöntemiyle Güvenilirlik Analizi Nasıl Yapılır?
Bu örnekte, EST isimli 5 soruluk bir ölçek sabır kavramını 0 = Hayır ve 1 = Evet şeklinde cevaplanabilen 5 soruyla ölçmektedir. Bu soruların birbiriyle ne kadar uyum gösterdiğini KR-20 yöntemiyle test edeceğiz, bu da bu ölçeğin sorularının birbiriyle ne kadar uyumlu olduğunu göstererek bize bu ölçeğin güvenilirlik seviyesi hakkında fikir verecek.
Analyze -> Scale -> Reliability Analysis
Ölçeğimizin bütün sorularını Items kutusuna koyuyoruz. (Bütün sorular cevapları iki şıktan oluşan sorular olmalı)
Sonra “Statistics” butonuna basıyoruz. Açılacak yeni pencerede Item, Scale, Scale if item deleted ve Correlations seçeneklerini işaretliyoruz.
Analizi başlatabiliriz.
Analizi başlattıktan sonra, SPSS bize Cronbach’s Alpha sonucunda verdiği gibi tablolar verecek.
“Reliability Statistics” tablosundaki Cronbach’s Alpha sütunundaki değer, SPSS’in iki kategorili verilere göre ayarlaması sonucunda bulduğu Kuder-Richardson 20 Testi sonucunu göstermektedir. KR-20 değerinin 0.80 veya daha büyük olması istenir. Yine de, 0.70 ve üzeri de kabul edilir. KR-20 değeri 0.70’ten küçük olan ölçekler yeterince iyi değil demektir.
Bu örnekte KR-20 değerimiz 0.738 yani çok iyi olmasa da yeterince iyi.
“Inter-Item Correlation Matrix” tablosunda, her sorunun cevaplarının diğer soruların cevaplarıyla korelasyon miktarlarını görebiliyoruz. Burada, soruların birbirleriyle yüksek korelasyon göstermesini isteriz. Soru 1, 2, 4 ve 5 birbirleriyle iyi korelasyon göstermiş. Fakat 3. soru diğer sorularla korelasyon göstermemiş. O zaman 3. soru diğer sorularla aynı şeyi ölçmüyor sonucuna varabiliriz.
Son olarak “Item-Total Statistics” tablosunda, en sağdaki sütun olan “Cronbach’s Alpha if item deleted” sütununda, her soru tek başına ölçekten silinirse Cronbach’s Alpha (bu örnekte KR-20 demek) değerinin kaç olacağı görünüyor.
Bu örnekte ilk KR-20 skorumuz 0.738’ydi. 1, 2, 4 ve 5 numaralı soruları ölçekten çıkartırsak yeni değer 0.70’in altına düşüyor. Fakat 3 numaralı soru çıkarsa KR-20 değeri 0.854’e yükseliyor. Bir önceki tablodan 3 numaralı sorunun diğerleriyle iyi korelasyon göstermediği bilgisini de göz önüne alırsak, bu beklendik bir durumdur. 3 numaralı soru yeterince iyi olmayabilir veya diğer soruların ölçtüğünden başka bir kavramı ölçüyor olabilir. Bu soruyu eğer çıkarabiliyorsak ölçeğimizden çıkartmak daha iyi olabilir.
Bir yanıt bırakın