400 anket formu elinizde. Veriler Excel'e girilmiş, SPSS'e aktarılmış, analiz tuşuna bastınız. Cronbach alfa 0.42 çıktı. Ölçeğin orijinal çalışmasında 0.87'ydi. Veri mi kötü, ölçek mi Türkiye'de çalışmıyor?
Hiçbiri. Üç ters maddeyi çevirmeyi unutmuşsunuz.
Bu senaryoyu gerçekten çok görüyoruz. Araştırmacılardan gelen veri setlerinde en sık karşılaştığımız sorunların başında kodlama hataları geliyor. Ve bu hataların ortak özelliği sessiz olmaları. SPSS size hata mesajı vermiyor. Yanlış kodlanmış veriyle analizi sorunsuz tamamlıyor. Siz de farkında olmadan hatalı bulgulara dayanarak çıkarımlar yapıyorsunuz.
Ters madde: küçük unutma, büyük hasar
Ters maddeler, yanıt setlerindeki otomatik pilotu (acquiescence bias) kontrol etmek için ölçeklere yerleştiriliyor. İş doyumu ölçeğinde "İşimden memnunum" olumlu bir madde. "İşe gitmek istemiyorum" ters madde. İkisi aynı şeyi ölçüyor ama zıt yönde.
Ters maddeleri çevirmeden toplam puan hesaplarsanız ne olur? Olumlu ve olumsuz maddeler birbirini götürür. Toplam puan ortaya yakın bir yerde sıkışır. Varyans düşer. Cronbach alfa çöker. Grup farklılıkları kaybolur.
Çevirme formülü basit: yeni değer = (ölçek maksimum + ölçek minimum) - orijinal değer. Beşli Likert'te (1-5): yeni = 6 - eski. SPSS'te iki yol var:
RECODE yöntemi (daha okunabilir):
RECODE madde3 madde7 madde12 madde18
(1=5) (2=4) (3=3) (4=2) (5=1)
INTO madde3_R madde7_R madde12_R madde18_R.
EXECUTE.
COMPUTE yöntemi (daha kısa):
COMPUTE madde3_R = 6 - madde3.
COMPUTE madde7_R = 6 - madde7.
COMPUTE madde12_R = 6 - madde12.
COMPUTE madde18_R = 6 - madde18.
EXECUTE.
Kritik nokta: ters kodlanmış maddeleri yeni değişkenlere kaydedin. Orijinallerin üzerine yazmayın. Hata yaparsanız geri dönüş yolunuz kalmaz. "_R" son eki hangi maddelerin çevrildiğini açıkça gösterir.
Doğrulama da zorunlu. Orijinal madde ile ters kodlanmış maddenin toplamı sabit olmalı (beşli ölçekte 6):
COMPUTE dogrulama = madde3 + madde3_R.
FREQUENCIES dogrulama.
Tüm gözlemlerde 6 çıkması gerekiyor. Farklı bir değer varsa kodlama hatası var demek.
Uyarı
Ters kodlama hatalarının en belirgin göstergesi madde-toplam korelasyonu. Bir maddenin toplam puanla negatif korelasyon göstermesi, o maddenin çevrilmesi gerektiği halde çevrilmediğine ya da yanlışlıkla çift çevrildiğine (orijinal haline döndüğüne) işaret ediyor. Cronbach alfa analizinde "Alpha if item deleted" sütununda bir maddenin çıkarılmasıyla alfanın belirgin yükselmesi de aynı soruna güçlü bir ipucu.
Alt ölçek hesaplama: hangi madde nereye?
Çoğu standart ölçek birden fazla alt boyuttan oluşuyor. Her alt boyut belirli maddelerin birleşiminden hesaplanıyor. Hata kaynağı: yanlış maddeleri yanlış alt ölçeğe dahil etmek. Özellikle 30-40 maddelik uzun ölçeklerde madde numarası karışıklığı sık yaşanıyor.
* Alt Olcek 1: Maddeler 1, 2, 3_R, 4, 5.
COMPUTE altolcek1 = madde1 + madde2 + madde3_R + madde4 + madde5.
* Alt Olcek 2: Maddeler 6, 7_R, 8, 9, 10_R.
COMPUTE altolcek2 = madde6 + madde7_R + madde8 + madde9 + madde10_R.
* Toplam Puan.
COMPUTE toplam = altolcek1 + altolcek2.
EXECUTE.
Dikkat: ters kodlanmış maddelerin "_R" versiyonlarını kullanmak gerekiyor. Orijinal maddeyi kullanırsanız toplam puan yanlış çıkar ama SPSS size hata vermez. Sessiz hata.
Toplam mı ortalama mı? Ölçeğin puanlama kılavuzuna bağlı. Alt ölçeklerdeki madde sayısı farklıysa ortalama kullanmak karşılaştırmayı kolaylaştırır. Toplam puan ise ölçeğin orijinal normlarıyla (cutoff değerleri gibi) karşılaştırma yapılacaksa tercih edilir.
Eksik maddesi olan katılımcıları tamamen kaybetmemek için MEAN.n fonksiyonu değerli:
* 5 maddeli alt olcekte en az 4 gecerli madde varsa ortalama hesapla.
COMPUTE altolcek1_ort = MEAN.4(madde1, madde2, madde3_R, madde4, madde5).
EXECUTE.
Eksik yanıt: 99 yazan hücre ortalamayı uçurur
Anket verilerinde eksik yanıt kaçınılmaz. Katılımcı bir maddeyi atlamış, birden fazla seçenek işaretlemiş veya anketi yarım bırakmış. Sorun eksik yanıtın kendisi değil, kodlanma biçimi.
Bazı araştırmacılar eksik yanıtları 99, 999 veya -1 ile kodluyor. Buraya kadar sorun yok. Sorun şu: SPSS'te bu değerleri MISSING VALUES olarak tanımlamayı unutuyorlar. 99 değeri ortalamalara, toplam puanlara ve korelasyonlara dahil oluyor. Beşli ölçekte ortalaması 3.2 olması gereken bir değişken 12.7 çıkıyor. Ama SPSS hata vermiyor.
* Ilk is: eksik veri kodlarini tanimla.
MISSING VALUES madde1 TO madde20 (99).
* Birden fazla eksik veri kodu varsa:
MISSING VALUES madde1 TO madde20 (99, 98, 97).
* 99=Yanitsiz, 98=Uygulanamaz, 97=Birden fazla isaretleme.
Eksik madde sayısına göre karar kuralı: toplam madde sayısının en az %80'i yanıtlanmış olmalı. On maddelik bir ölçekte en fazla iki madde eksik olabilir. Bunun üzerinde o katılımcının ölçek puanı hesaplanmamalı ama katılımcı diğer analizlerden çıkarılmamalı. Eksik veri analizi yöntemlerini ayrı yazımızda detaylı ele aldık.
Demografik kodlama: tutarsızlık frekans tablolarını bozar
Cinsiyet değişkeninde bir yerde "1=Kadın, 2=Erkek", başka bir yerde "0=Erkek, 1=Kadın" kullanmak. Yaş grubunda bir katılımcıya 30-39, diğerine 30-40 aralığı vermek. Bu tutarsızlıklar çapraz tabloları anlamsızlaştırır.
* Deger etiketleri.
VALUE LABELS cinsiyet 1 'Kadin' 2 'Erkek'.
VALUE LABELS egitim 1 'Ilkokul' 2 'Ortaokul' 3 'Lise' 4 'Lisans' 5 'Lisansustu'.
* Olcek duzeyleri.
VARIABLE LEVEL cinsiyet (NOMINAL).
VARIABLE LEVEL egitim (ORDINAL).
VARIABLE LEVEL yas (SCALE).
EXECUTE.
Sürekli değişkenleri (yaş gibi) kategorize etmek bilgi kaybına neden olur. Mümkünse sürekli haliyle analiz etmek tercih edilmeli. Gruplandırma sadece tanımlayıcı tablolar veya klinik anlamlı kesim noktaları olduğunda.
Veri giriş doğrulama: ilk iş frekans tablosu
Manuel veri girişinde hata oranı %1-5 arasında. Küçük görünüyor ama 400 gözlem ve 30 değişkenlik bir veri setinde 120 ile 600 arasında hata demek.
Çift veri girişi altın standart: aynı veriler iki kişi tarafından bağımsız girilir, uyumsuzluklar orijinal forma bakılarak çözülür. Ama pratikte çoğu araştırma bütçesi buna izin vermiyor.
Minimum kontrol: tüm değişkenlerin frekans tablosunu çalıştırmak. Bu basit adım aralık dışı değerleri (beşli ölçekte 6 veya 0), yanlış kodlamaları ve eksik veri sorunlarını anında ortaya çıkarıyor.
FREQUENCIES madde1 TO madde_son.
DESCRIPTIVES altolcek1 altolcek2 toplam /STATISTICS=MIN MAX MEAN STDDEV.
Minimum ve maksimum değerlerin beklenen aralıkta olduğunu doğrulamak, veri temizleme kontrol listemizdeki ilk adım.
Türkiye bağlamı: uyarlama çalışmalarının tuzakları
Türkçeye uyarlanmış ölçeklerin sayısı artıyor ama kalite değişken. Bazı uyarlama makalelerinde ters madde bilgisi eksik, alt ölçek yapısı orijinalden farklı bulunmuş veya puanlama yönergesi yeterince detaylı verilmemiş. Orijinal İngilizce kaynağa da başvurmak çoğu zaman zorunlu.
Bir başka yaygın sorun: SPSS'in menü tabanlı kullanımı. Tıp fakültelerindeki istatistik eğitimlerinde syntax kullanımı genellikle yüzeysel ele alınıyor. Menüden tıklayarak yapılan kodlama belgelenemez ve tekrarlanamaz. Syntax dosyası oluşturma alışkanlığı, araştırma kalitesini ciddi ölçüde artırıyor.
Kültürel farklılıklar da madde düzeyinde etki edebiliyor. Orijinal ölçekte ters madde olarak işlev gören bir ifade, Türkçe çevirisinde aynı işlevi görmeyebilir. Bu durumda doğrulayıcı faktör analizi sonuçlarını dikkatle incelemek ve gerekirse madde bazında düzenleme yapmak gerekiyor.
Model Istatistik olarak anket tabanlı çalışmalarda veri analizi desteği verirken, sorunların yaklaşık yarısının analiz öncesi kodlama aşamasına ait olduğunu deneyimliyoruz. Doğru kodlanmış veri, analizin temelini sağlam kılıyor. Yanlış kodlanmış veri ise en sofistike istatistiksel yöntemi bile anlamsız hale getiriyor.
Her kodlama adımını syntax dosyasına yazmak, her ters maddeyi doğrulamak, her alt ölçeği kontrol etmek -- bu disiplin araştırmanızın güvenilirliğinin garantisi.