Sınıf İçi Korelasyon Katsayısı ile Güvenilirlik (Intraclass Correlation Coefficient) — SPSS

Özellikle eğitim ve psikoloji gibi alanlarda, ölçme araçlarının güvenilirliği ve iç tutarlığı değerlendirilirken istatistiksel teknikler önemli bir rol oynar. Bu bağlamda, SPSS gibi istatistiksel analiz araçları kullanarak sınıf içi korelasyon katsayısı ile güvenilirlik ölçümü yapmak, verilerin doğruluğunu ve ölçüm araçlarının güvenilirliğini değerlendirmek için yaygın bir yaklaşımdır. Bu blog yazısında, SPSS kullanarak sınıf içi korelasyon katsayısının ne olduğunu, nasıl hesaplandığını ve ölçümlerin güvenilirliği üzerindeki etkilerini detaylı bir şekilde ele alacağız.

“Güvenilirlik” Nedir?

Bilimsel araştırmalarda “güvenilirlik” genellikle bir ölçüm aracının veya metodun ne kadar tutarlı ve güvenilir olduğunu ifade eder. Bir ölçüm aracının güvenilir olması, aynı koşullar altında tekrarlanabilir sonuçlar vermesi anlamına gelir. İki temel güvenilirlik türü gözlemci güvenilirliği ve ölçek güvenilirliğidir.

Gözlemci Güvenilirliği: Gözlemci güvenilirliği, bir araştırmada yer alan gözlemcilerin veya değerlendiricilerin ölçümlerinin ne kadar tutarlı olduğunu değerlendirir. Örneğin, bir deneyin sonuçlarını yorumlayan farklı gözlemciler arasında ne kadar uyumlu sonuçlar elde edildiği gözlemci güvenilirliği ile incelenir. Bu tutarlılık, ölçümlerin objektif olup olmadığını veya gözlemcilerin kişisel yargılarından ne kadar etkilendiğini belirlemek için önemlidir. Gözlemci güvenilirliği genellikle ölçümlerin standartlaştırılması veya gözlemciler arasında eğitim ve deneyim düzeyinin dengelenmesiyle artırılabilir.

Ölçek Güvenilirliği: Ölçek güvenilirliği ise bir ölçme aracının iç tutarlılığını veya bütünlüğünü değerlendirir. Bir ölçüm aracının ölçek güvenilirliği, içinde bulunan ölçüm maddelerinin birbiriyle tutarlı olup olmadığını gösterir. Ölçek güvenilirliği genellikle Cronbach’s Alpha gibi istatistiksel yöntemlerle ölçülür. Örneğin, bir anketin ölçek güvenilirliği, aynı konuya ilişkin soruların birbiriyle ne kadar uyumlu ve tutarlı cevaplar aldığını ölçer. Yüksek ölçek güvenilirliği, ölçme aracının istikrarlı bir şekilde benzer sonuçlar üretme olasılığını artırır.

Hem gözlemci güvenilirliği hem de ölçek güvenilirliği, bilimsel araştırmalarda kullanılan yöntemlerin ve araçların güvenilirliğini belirlemek için kritik öneme sahiptir. Bu güvenilirlik türleri, araştırma sonuçlarının geçerliliği ve güvenilirliği üzerinde doğrudan etkili olabilir ve dolayısıyla araştırmanın kalitesini belirleyen önemli faktörlerdir. Bu ikisi, “Intraclass Correlation Coefficient” yani Türkçesi “Sınıf İçi Korelasyon Katsayısı” yöntemiyle test edilebilir.

Sınıf İçi Korelasyon Katsayısı Nedir?

Sınıf İçi Korelasyon Katsayısı (Intraclass Correlation Coefficient, ICC), ölçümlerin tekrarlanabilirliğini veya tutarlılığını değerlendirmek için kullanılan bir istatistiksel ölçüdür. Özellikle ölçümlerin farklı gözlemciler veya farklı zamanlarda yapıldığı durumlarda kullanılır. ICC, aynı nesnelerin veya birimlerin farklı ölçümler arasındaki değişkenliği ne ölçüde açıkladığını belirler. Yüksek bir ICC değeri, ölçümün güvenilir olduğunu ve tekrarlanabilir sonuçlar verdiğini gösterir.

ICC genellikle aşağıdaki durumlar için kullanılır:

1. Gözlemci veya Değerlendirici Uyumluluğu: Aynı nesneyi veya olayı farklı gözlemciler veya değerlendiriciler ölçtüğünde, bu ölçümlerin ne kadar uyumlu olduğunu değerlendirmek için ICC kullanılabilir. Örneğin, bir hastalığın şiddetini değerlendiren farklı doktorlar arasında yapılan ölçümlerin tutarlılığı ICC ile değerlendirilebilir.
2. Ölçek veya Test Güvenilirliği: Bir test veya ölçek farklı zamanlarda aynı kişiler tarafından uygulandığında, bu ölçümlerin ne kadar tutarlı olduğunu değerlendirmek için ICC kullanılabilir. Örneğin, bir öz-yeterlik anketinin farklı zamanlarda aynı kişiler tarafından doldurulmasının tutarlılığı ICC ile ölçülebilir.

ICC genellikle tek yönlü (one-way) veya iki yönlü (two-way) varyans analizi modeline dayanır. ICC’nin hesaplanması için genellikle istatistiksel yazılımlar veya paketler kullanılır. ICC değeri, genellikle 0 ile 1 arasında olup, yüksek değerler ölçümün güvenilir olduğunu gösterirken düşük değerler güvensizlik veya ölçümdeki tutarsızlığı ifade edebilir.

ICC’nin hesaplanması için temel adımlar şunlardır:

1. Varyans Analizi Modelinin Belirlenmesi: ICC’nin tipine bağlı olarak, tek yönlü veya iki yönlü varyans analizi modeli belirlenir. Bu model, ölçümlerdeki değişkenliği açıklamak için kullanılır.
2. Varyans Bileşenlerinin Hesaplanması: Modeldeki varyans bileşenleri (örneğin, nesne içi varyans ve nesne dışı varyans) hesaplanır. Bu, ölçümlerdeki toplam değişkenliğin nasıl açıklanabileceğini gösterir.
3. ICC’nin Hesaplanması: Varyans bileşenleri kullanılarak ICC hesaplanır. ICC’nin formülü, nesne içi varyansın toplam varyansa oranı olarak ifade edilir.
4. Yorumlama: Elde edilen ICC değeri yorumlanır. Yüksek bir ICC değeri (genellikle 0.75 veya daha yüksek), ölçümün güvenilir olduğunu gösterirken, düşük bir ICC değeri ölçümün güvensiz olduğunu veya değişkenliğin büyük kısmının rastgele olduğunu gösterebilir.

Sınıf İçi Korelasyon Katsayısı Değeri Yorumlama

Intraclass Correlation Coefficient yani Sınıf İçi Korelasyon Katsayısı hangi değerde olursa bu ne demektir, buna aşağıdaki şekilde karar verebiliriz.

• 0.50’den az ise = Zayıf
• 0.50 – 0.75 arası = Orta Düzeyde
• 0.75 – 0.90 arası = İyi
• 0.90 ve üzeri = Mükemmel

Genelde, 0.70’ten büyük olan sınıf içi korelasyon katsayıları uygun olarak değerlendirilir. 0.80’den büyük ise daha iyi, 0.90’dan büyük ise de çok iyi olarak yorumlanır.

SPSS’te Sınıf İçi Korelasyon Katsayısı ile Güvenilirlik Ölçümü

Bu örnekte, katılımcıların Dikkat skorlarını ölçen iki tane ölçüm aracı var. Bu iki ölçüm aracının, aynı kişilerin Dikkat seviyelerini birbirleriyle ne kadar uyumlu olarak ölçtüklerini Intraclass Correlation Coefficient yani SPSS’te Sınıf İçi Korelasyon Katsayısı ile ölçeceğiz.

Analyze -> Scale -> Reliability Analysis

Ölçüm değişkenlerimizi Items kutusuna atıp “Statistics” butonuna basıyoruz. Açılan pencerede altta “Intraclass Correlation Coefficient” seçeneğini işaretliyoruz.

Hemen altında Model menüsünden Two-Way Mixed ve Type olarak Absolute Agreement’ı seçelim. Bunları bir sonraki resimde daha detaylı açıklayacağım.

Model menüsünde 3 seçenek var, bunların ne anlama geldiğini anlatayım sırayla.

• One-Way Random ölçülen iki şey birbirinden ayırt edilemiyorsa seçilmelidir. Gerçek dünyada pek kullanılmıyor bu. Mesela ikizlerin ölçümü olabilir.
• Two-Way Random hem gözlemci hem de gözlemlenen şey popülasyondan rastgele seçilen kişilerden oluşmakta ise seçilmelidir. Bu da genelde kullanılmıyor.
• Two-Way Mixed ölçülen kişiler popülasyondan rastgele seçilen kişiler, gözlemciler ise seçilmiş olan belli kişiler ise seçilmelidir. Genelde bu kullanılır.

Type menüsündeki seçenekleri de hızlıca anlatayım.

• Consistency = Karşılaştırılan iki ölçüm arasında doğrusal bir ilişki var mı (korelasyon gibi) diye bakmaya yarıyor. Biz burada güvenilirlik analizinde ölçümler arası doğrusal ilişki olup olmadığından ziyade iki ölçüm tam olarak aynısını ölçmüş mü diye bakmak istiyoruz, bu yüzden burada bunu seçmek yanlış oluyor.
• Absolute Agreement = İki ölçüm birbirleriyle bire bir eşit mi diye bakıyor. Güvenilirlik analizinde bunu seçmek gereklidir.

Analizi başlattıktan sonra, SPSS bize “Intraclass Correlation Coefficient” başlıklı bir tablo verecek. Bu tabloda bakmamız gereken yer, Average Measures satırıdır. Intraclass Correlation sütunundaki değer sınıf içi korelasyon miktarını gösterir. Bu örnekte 0.932 çıkmış, bunun anlamı “iki ölçüm yöntemi aynı şeyi birbirleriyle çok iyi uyumlu olarak ölçüyorlar” demektir.