Akademi Raporlarında Güvenilirlik ve Geçerlilik Testleri

Akademik raporlar; veri toplama, analiz ve yorumun şeffaf ve tekrarlanabilir bir şekilde bir araya geldiği belgeler olmakla birlikte, ikna gücünü ölçümün kalitesinden alır. Ölçüm kalitesi ise iki sütuna yaslanır: güvenilirlik ve geçerlilik. Güvenilirlik (reliability), bir ölçüm aracının tutarlılığını ve hata payını; geçerlilik (validity) ise aracın amacı doğrultusunda neyi ne kadar doğru ölçtüğünü anlatır. Güvenilirlik “puanların ne kadar kararlı” olduğunu söyler; geçerlilik “bu puanların amacımıza uygun bir anlam taşıyıp taşımadığını” gösterir. Bir başka deyişle güvenilirlik gerekli, ama yeterli değildir; geçerlilik daima bağlama ve kanıt gövdesine dayanır.

1) Güvenilirlik ve Geçerlilik: Felsefi ve pratik çerçeve

• Güvenilirlik: Ölçümlerin rastgele hatadan arınmışlık düzeyi; tekrar ettiğinizde benzer sonuçları alma eğilimi.

• Geçerlilik: Puanların, hedeflenen yapıyı ve kullanım amacını ne ölçüde desteklediğine dair kanıtlar bütünü (tek bir sayı değildir).
  Öğreti: Düşük güvenilirlik → geçerlilik için tavan; yüksek güvenilirlik → geçerlilik için kapıyı aralar, ama garantilemez.

---

2) Ölçekte hata kaynakları: Rasgele ve sistematik

• Rasgele hata: Tutarlılığı düşürür (güvenilirliği zayıflatır), ama ortalamada sıfırlanır.

• Sistematik hata: Güvenilirlik yüksek olsa bile geçerliliği bozar (ör. yönteme özgü yanlılık, sosyal beğenirlik).
  Strateji: Rasgele hatayı azaltmak için madde sayısını artırma/iyi madde yazımı; sistematik hatayı azaltmak için tasarım iyileştirme ve çoklu yöntem üçlemesi.

---

3) İç tutarlılık: Cronbach’s α’yı doğru okumak

• α (alfa), maddelerin birbirleriyle uyum düzeyini özetler; tek boyutluluğu garantilemez.

• Eşikler (bağlama duyarlı): 0.70 kabul edilebilir, 0.80 iyi, 0.90+ klinik kararlar için arzu edilir; ancak çok yüksek α (≥0.95) madde fazlalığı/tekrarına işaret edebilir.

• Raporlama kalıbı: “Ölçeğin iç tutarlılığı α=0.86; madde–toplam korelasyonu 0.38–0.72 aralığında.”

---

4) α’nın sınırlılıkları ve McDonald’s ω (omega)

• α tau-eşitliği varsayar; maddelerin yükleri farklıysa yanlı olabilir.

• ω (omega), faktör yüklerine dayalı, daha esnek bir güvenilirlik ölçüsüdür; ωh (omega hierarchical) bifaktör yapılarda genel faktörün hâkimiyetini özetler.
  Raporlama: “İçsel Motivasyon: α=0.86, ω=0.87, ωh=0.64.”

---

5) Split-half ve Spearman–Brown düzeltmesi

• Ölçeği iki eşit yarıya bölüp korelasyonu alır, Spearman–Brown ile tam ölçek tahmini yapılır.

• Kısa ölçeklerin uzatılması/azaltılması durumunda güvenilirliğin nasıl değişeceğine dair pratik projeksiyon verir.

---

6) Test–tekrar test (stabilite) güvenilirliği

• Aynı kişilerde, değişim beklenmeyen bir aralık (ör. 2–4 hafta) sonrası korelasyon/ICC raporlanır.

• Raporlama: “Test–tekrar test korelasyonu r=0.82 (95% GA: 0.76–0.87), n=186.”

---

7) Değerlendiriciler arası uyum: Kappa ve ICC

• Kappa (κ): Kategorik kodlayıcı uyumu (şansa göre düzeltilmiş); 0.60–0.80 iyi, 0.80+ mükemmel.

• ICC: Sürekli puanlayıcı ölçümler (tek/ortalama puanlayıcı; mutlak uyum/tutarlılık modelleri).

• Raporlama: “İki kodlayıcı arasında κ=0.82; sürekli puanlar için ICC(2,1)=0.88 (95% GA: 0.84–0.91).”

---

8) Bileşik güvenilirlik (CR) ve standart ölçümler

• CFA/DFA çıktılarından CR hesaplanır; ≥0.70 sıklıkla kabul eşiğidir.

• SEM (Standard Error of Measurement): Skorun birey düzeyindeki hata payı; GA ve kesme noktası yorumları için kritiktir.
  Örnek: “SEM=3.4 puan; 70 puan alan bir öğrencinin gerçek puanı ~[63.2–76.8].”

---

9) Geçerlilik: Türler ve kanıt kaynakları

• İçerik geçerliği: Madde kümesinin hedef kapsamı temsil etmesi (uzman panelleri, S-CVI/Ave).

• Yapı geçerliği: Kuramsal yapının KFA/DFA ve ilişkili testlerle desteklenmesi.

• Ölçüt geçerliği: Eşzaman ve prediktif ölçütlerle ilişkiler (ör. gelecekteki başarı).

• Yüzey geçerliği: Katılımcı gözüyle “ölçer gibi görünme” (resmi kanıt değildir, ama iletişim için önemlidir).

---

10) KFA ile yapı kanıtı: Yükler, h² ve döndürmeler

• KMO≥0.80, Bartlett p<0.001 → faktörlenebilir matris.

• Yükler ≥0.40, communality ≥0.30; oblimin/promax çoğu sosyal ölçekte daha gerçekçi.

• Çapraz yüklü ve düşük h² maddeler gerekçeyle revize/çıkarılır.

---

11) DFA/CFA: Uyum indeksleri ve model doğrulama

• CFI/TLI ≥0.90/0.95, RMSEA ≤0.06–0.08, SRMR ≤0.08.

• Modifikasyon indekslerinde teori önceliği; yöntem etkisi/ifadeye dayalı hata kovaryansları gerekçeli bağlanır.

• Rapor kalıbı: “CFI=0.958, TLI=0.947, RMSEA=0.051, SRMR=0.041.”

---

12) Yakınsak–ayırt edici geçerlik: AVE, CR, HTMT

• AVE ≥0.50, CR ≥0.70 yakınsak kanıt; Fornell–Larcker ve HTMT (<0.85/0.90) ayırt edici kanıt.

• Uyarı: Yüksek faktör korelasyonları ayırt ediciliği tehdit eder; ESEM/bifaktör çözümlerini düşünün.

---

13) Ölçme değişmezliği: Gruplar arası karşılaştırılabilirlik

• Configural → Metric → Scalar → Strict hiyerarşisi; ΔCFI ≤0.01, ΔRMSEA ≤0.015.

• Scalar sağlanmadan ortalamaları karşılaştırmayın; gerekirse kısmi scalar.

---

14) Ölçüt geçerliği: Eşzaman ve prediktif

• Eşzaman: Benzer yapılarla aynı anda korelasyon.

• Prediktif: Gelecekteki sonuçları öngörme (ör. 8. sınıf ölçek puanı → lise başarısı).

• Raporlama: “Okuma motivasyonu, 6 ay sonraki sınav puanını β=0.24 (p<.001) ile öngörmektedir.”

---

15) Genellenebilirlik kuramı (G-Theory): Klasik güvenirliğin ötesi

• Ölçümü birden çok yüzeye (madde, zaman, puanlayıcı) ayırır; hangi yüzeyin hata kattığını gösterir.

• D-çalışmaları ile test formu/puanlayıcı sayısı arttığında güvenilirliğin nasıl iyileşeceğini simüle edersiniz.

---

16) Madde Tepki Kuramı (IRT): Madde parametreleri ve bilgi

• Zorluk (b), ayırıcılık (a), bazen tahmin (c); ölçekte hangi düzeyde bilgi verildiğini (Test Information Function) gösterir.

• Uygulama: Kısa ama ayırt edici bir test için yüksek a parametreli maddeler tercih edilir.

---

17) DIF (Farklı Madde İşleyişi): Adalet ve önyargı

• Aynı yetenek düzeyinde farklı gruplar (cinsiyet, dil) için maddenin avantaj sağlamaması gerekir.

• Mantel–Haenszel, lojistik IRT, MIMIC modelleri ile DIF taraması; gerekirse madde revizyonu.

---

18) Ölçek uzunluğu ve Spearman–Brown kuralı

• Madde sayısını artırmak genellikle güvenilirliği artırır; ancak azalan getiriler vardır.

• Spearman–Brown: İki katına çıkarırsam tahmini α ne olur? Planlamada hızla fikir verir.

---

19) Standard Error of Measurement (SEM) ve karar eşiği

• Bireysel kararlar (tanı, yerleştirme) için SEM ve GA olmazsa olmazdır.

• Eşik etrafında hatayı belirtmek; yanlış sınıflandırma risklerini dürüstçe raporlamak etik bir zorunluluktur.

---

20) Puanların yorumlanması: Norm, yüzdelik, kesme puanları

• Norm-referanslı (yüzdelik, z-puan) ve ölçüt-referanslı (kesme puanı) yaklaşımlar.

• Kesme puanları alan uzmanları ile karar standartları (bookmark/Angoff) kullanılarak belirlenmelidir.

---

21) Çeviri–uyarlama: Kültürlerarası geçerlik

• İleri–geri çeviri, uzman paneli, pilot; uyarlama (adaptation) ile doğrudan çeviriyi ayırın.

• DFA değişmezliği ile farklı dil versiyonlarının karşılaştırılabilirliğini doğrulayın.

---

22) Sosyal beğenirlik ve yöntem yanlılığı

• Kısa sosyal beğenirlik ölçekleri, ters madde ve zaman damgası denetimleri.

• Ortak yöntem yanlılığı: Aynı formda aynı anda anket → tek faktör testi ve işaretleyici değişken stratejisi.

---

23) Likert verisi: Ordinal mi sürekli mi?

• 5 veya daha az kategori → polikhorik korelasyonlar, WLSMV önerilir.

• “Ordinal α” ve robust ω alternatiflerini değerlendirin; özellikle çarpık dağılımlarda.

---

24) Eksik veri: MCAR/MAR ve çoklu atama

• Eksikliği listwise temizlemek yanlılık yaratabilir; çoklu atama (MI) veya DFA’da FIML tercih edin.

• Güvenilirlik/geçerlik raporlarında eksik stratejisini mutlaka yazın.

---

25) Ölçek geliştirme hattı: QUAL→KFA→DFA→Değişmezlik

1. Nitel keşif (mülakat/odak) ile madde havuzu,

2. KFA ile boyutların keşfi,

3. DFA ile doğrulama,

4. Güvenilirlik (α, ω, CR),

5. Geçerlik (AVE, HTMT, ölçüt),

6. Değişmezlik testleri,

7. Rapor ve kod–veri paylaşımı.

---

26) Raporlama standartları: Şeffaflık ve kopyala–yapıştır kalıpları

• Yöntem: Örneklem, çeviri/uyarlama, pilot, eksik veri, analiz yazılımları/parametreler.

• Bulgular: α/ω/CR/SEM; KFA (yükler, h², varyans); DFA (uyum indeksleri); geçerlik (AVE, HTMT, ölçüt); değişmezlik (ΔCFI).

• Ekler: Madde metinleri, kod kitabı, tabu̇lolar, görseller.

---

27) Yazılım notları (SPSS, R, Mplus, jamovi/JASP)

• SPSS: α, split-half, KFA (PAF, döndürme), temel DFA eklentilerle.

• R: psych, lavaan, semTools, MBESS, irr, ltm/mirt, lordif.

• Mplus: WLSMV, ESEM, bifaktör, DIF, çoklu grup.

• jamovi/JASP: GUI ile α/ω, KFA/DFA, HTMT/AVE (ek modüller).

---

28) Örnek olay A (Eğitim): Okuma Motivasyonu Ölçeği

• Örneklem: N=612 (geliştirme), N=410 (doğrulama).

• KFA: 3 faktör, açıklanan varyans %61.2; düşük h² nedeniyle 5 madde elendi.

• DFA: CFI=0.956, RMSEA=0.049; CR=0.84–0.89, AVE=0.52–0.58, HTMT<0.85.

• Değişmezlik (cinsiyet): Scalar sağlandı.

• Sonuç: Güvenilir, geçerli ve karşılaştırılabilir.

---

29) Örnek olay B (Sağlık): Tedaviye Uyum Ölçeği (bifaktör)

• DFA (MLR): ωh=0.68 (genel faktör baskın); alt boyutlar raporlanabilir ama genel skor kararlar için uygun.

• Kısmi scalar ile hastane grupları karşılaştırıldı; skorlarda adalet için DIF tarandı.

---

30) Sık hatalar ve kaçınma yolları

1. Yalnızca α raporlamak (ω, CR, AVE, HTMT ekleyin).

2. Tek “özdeğer>1” kuralına bağlı KFA (paralel analiz ekleyin).

3. DFA’da modifikasyon indeksine avlanmak (teoriye bağlı kalın).

4. Değişmezliği atlamak (grup kıyaslarında yanlı sonuç).

5. Likert’i sürekli varsayıp ML dayatmak (WLSMV/robust seçenekler).

6. Eksik veri stratejisini gizlemek (MI/FIML şeffaf raporlansın).

7. Aşırı benzer maddelerle yüksek α (madde tekrarı → geçersiz anlam).

Sonuç

Akademi raporlarında güvenilirlik ve geçerlilik, nicel göstergelerden ibaret bir kontrol listesi değil; kanıt örgüsüdür. Güvenilirlik, ölçümün tutarlılığını ve hata yapısını görünür kılar: α/ω ile iç tutarlılık, test–tekrar test ile zaman kararlılığı, κ/ICC ile puanlayıcı uyumu, CR ve SEM ile bireysel karar riskleri. Geçerlilik ise ölçümü amaç ve bağlamla bağlar: KFA/DFA ile yapıya dair kanıtlar, AVE–HTMT ile yakınsak/ayırt edici destek, ölçüt ilişkileriyle işlevsellik, değişmezlikle adalet ve karşılaştırılabilirlik.

Güçlü bir rapor; tek bir metrik yerine çoklu kanıt yaklaşımını benimser, istatistikleri grafiklerle (yük diyagramları, orman grafikleri, bilgi fonksiyonları) görünür kılar, eksik veri ve DIF gibi zorlu alanlarda şeffaf olur. Çeviri–uyarlama süreçleri, kültürlerarası eşdeğerlik için dikkatle yürütülür; bireysel karar eşiğinde SEM ve yanlış sınıflama riskleri dürüstçe tartışılır. Ölçümün teknik omurgası (α, ω, CR, AVE, HTMT, CFI/TLI/RMSEA, DIF) ile etik ve bağlamsal akıl birleştiğinde, rapor sadece “istatistiksel olarak sağlam” değil, bilimsel ve toplumsal olarak ikna edici olur.

Son söz: “Güvenilirlik olmadan geçerlilik olmaz; geçerlilik olmadan anlam olmaz.” Ölçümün bu iki kanadını birlikte güçlendirdiğinizde, çalışmanız yalnızca dergi sayfalarında değil, sahadaki karar masalarında da karşılık bulur.

Akademi Delisi, eğitim ve akademik destek alanında kapsamlı hizmetler sunan öncü bir platformdur. Öğrencilerin akademik başarılarına yön verirken, onları bilgiyle buluşturmayı ve potansiyellerini en üst düzeye çıkarmayı amaç edinmiş bir ekibiz. Sitemiz bünyesinde ödevlerden projelere, tezlerden makalelere kadar geniş bir yelpazede destek sağlıyoruz. Alanında uzman yazarlarımız, öğrencilere özgün içerikler sunarken, aynı zamanda onlara araştırma, analiz ve yazım konularında rehberlik ederek kendilerini geliştirmelerine yardımcı oluyor.
Akademik hayatın zorluklarıyla başa çıkmak artık daha kolay. Akademi Delisi olarak, öğrencilere sadece ödevlerinde değil, aynı zamanda araştırma projelerinde, tez çalışmalarında ve diğer akademik gereksinimlerinde de destek sağlıyoruz. Sunduğumuz kaliteli hizmetler sayesinde öğrenciler zamanlarını daha verimli bir şekilde kullanabilirler. Uzman ekibimiz, her bir öğrencinin ihtiyaçlarına özel çözümler üreterek, onların akademik hedeflerine ulaşmalarına katkı sağlar.
Gelişmiş kaynaklara erişimden akademik yazım kurallarına, araştırma yöntemlerinden kaynakça oluşturmaya kadar her aşamada öğrencilere destek sunan Akademi Delisi, eğitimde yeni bir perspektif sunuyor. Amacımız, öğrencilere sadece geçici çözümler değil, aynı zamanda uzun vadeli öğrenme ve başarıya giden yolda rehberlik etmektir.