Ucla yalnızlık ölçeğinin meta-analitik faktör analizinde çok değişkenli yaklaşımların karşılaştırılması
Comparison of multivariate approaches in meta-analytic factor analysis of the ucla loneliness scale
Yazar: VİLDAN ÖZDEMİR
Danışman: PROF. DR. ŞEREF TAN
Gazi Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı / Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Meta analizi = Meta analysis ; Psikolojik ölçekler = Psychological scales ; Varyans analizi = Variance analysis ; Yalnızlık = Loneliness ; Yapısal eşitlik modelleme = Structural equation modeling ; Çok değişkenli analiz teknikleri = Multivariate analysis techniques ; Ölçekler = Scales ; Üç faktör modeli = Three factor model

Özet:
Klasik meta analiz yaklaşımında, tek bir etki büyüklüğüne odaklanan çalışmaların çoğunlukta olduğu görülmektedir. Bununla birlikte, son yıllarda araştırmacılar, tek bir etki büyüklüğüne odaklanmanın, kavramsal teorilerin geliştirilmesine katkıda bulunma kapasitesini sınırladığını ifade etmişlerdir. Özellikle sosyal bilimlerdeki çalışmalara daha uygun olması için, son yıllarda karmaşık ilişkiler kümesini eşzamanlı olarak analiz etmeye ve örtük değişkenler ile ölçme hatalarını ele almaya çalışan model tabanlı meta analiz yöntemleri geliştirilmiştir. Bu bağlamda, çok değişkenli etki büyüklüklerine ve meta-analitik teknikler ile yapısal eşitleme modellemesinin (YEM) sentezlendiği karmaşık modellere ilginin arttığı görülmüştür. YEM çalışmalarının meta analiz ile sentezlendiği model tabanlı meta analiz olarak da adlandırılan bu teknik meta-analitik yapısal eşitleme modellemesi (MAYEM, meta analytic structural equation modeling/MASEM) olarak da ifade edilmiştir. Meta-analitik DFA ya da MAYEM oldukça yeni bir araştırma alanı olması ile birlikte uluslararası literatürde gün geçtikçe kullanımı artmaktadır. Özellikle psikolojik yapıların modellenmesinde, YEM çatısı altındaki tekniklerin (korelasyon analizi, regresyon analizi, varyans analizi (ANOVA), çok değişkenli varyans analizi (MANOVA), faktör analizi) oldukça sık kullanımı, model tabanlı meta analiz ile ilgili yöntemlerin araştırılmasını daha önemli hale getirmiştir. Bu çalışmada psikoloji ve sosyal bilimler alanında yalnızlık yapısını ölçmek için en sık kullanılan ölçeklerden birisi olan UCLA yalnızlık ölçeğinin faktörel yapısına ait korelasyon matrislerine ulaşılabilen çalışmaların meta analizinin yapılması hedeflenmiştir. UCLA yalnızlık ölçeğinin faktörel yapısı için en uygun model; önerilen üç farklı modele ve farklı kestirim yöntemlerine göre karşılaştırılmıştır. Böylece en uygun faktörel model ve en uygun kestirim yöntemi belirlenmeye çalışılmıştır. Araştırmanın çalışma grubunu araştırmacı tarafından belirlenen ölçütleri karşılayan birincil çalışmalar (makaleler, tezler ve bildiriler) oluşturmaktadır. Tanımlama, tarama, uygunluk ve dâhil edilme süreçlerinin sonunda 52 çalışma meta analize dâhil olmuştur. Verilerin analizi aşamasında öncelikle MAYEM için gerekli olan iki unsur kontrol edilmiştir: birincil çalışmaların korelasyon matrisleri ve örneklem büyüklükleri. MAYEM yaklaşımına göre gerçekleşen analizin ilk aşaması için, rastgele etkiler modeli altında korelasyon matrisleri, GLS ve TSSEM yöntemlerine göre sentezlenmiştir. MAYEM'in ikinci aşaması olan model uyumu testinde, önerilen üç faktörel yapı için, iki farklı yönteme göre, model parametreleri ve model uyum indeksleri elde edilerek karşılaştırılmıştır. Çalışmanın bulguları UCLA yalnızlık ölçeği için sentezlenmiş korelasyon matrisine en iyi uyum sağlayan modellerin iki faktörlü ve ikinci düzey üç faktörlü model olduğunu göstermektedir. Ayrıca MAYEM yöntemleri arasında performans karşılaştırması yapıldığında, TSSEM yönteminin; MAYEM'in ikinci aşaması olan model uyumu testinde, GLS yöntemine göre daha iyi performans sergilediği görülmüştür. Çalışmada ayrıca korelasyon matrislerinin heterojenliğini açıklayabilecek moderatör değişkenlerin etkisi araştırılmıştır. Örneklem büyüklüğü ve örneklem yaş grubu moderatör değişkenleri için elde edilen sonuçlar özetlenirse, tüm çalışmalarla yapılan analizlere paralel bir şekilde, iki faktörlü ve ikinci düzey üç faktörlü modelin tek faktörlü modele göre daha iyi uyum sağladığı görülmüştür. Bununla birlikte ikinci düzey üç faktörlü modelden elde edilen uyum indeksleri ve hata indeksleri göz önüne alındığında üç faktörlü modelin veriler ile en iyi uyum gösteren model olduğu söylenebilir. Ayrıca, UCLA yalnızlık ölçeğinin üç faktörlü yapısının örneklem büyüklüğü ve örneklem yaş grubu moderatör değişkenlerine göre oluşturulan alt gruplarda değişmediği söylenebilir. Meta-analitik DFA analizi ve alan yazında yer alan bulgularla birlikte, UCLA yalnızlık ölçeğinin faktör yapısı için en uygun modelin ikinci düzey evrensel yalnızlık faktörünün olduğu üç faktörlü model olduğu görülmüştür. UCLA yalnızlık ölçeğini çalışmalarında kullanmayı planlayan uygulayıcılar için, ölçeğin üç faktörlü yapısının dikkate alınarak kullanılması önerilmektedir.

Abstract:
In the classical meta-analysis approach, studies focusing on a single effect size are in the majority. However, in recent years researchers have stated that focusing on a single effect size limits the capacity to contribute to the development of conceptual theories. In recent years, it has been tried to develop model-based meta-analysis techniques that try to simultaneously analyze the complex set of relations and deal with latent variables and measurement errors, in order to be more suitable for studies in social sciences. In this context, it has been observed that interest in multivariate effect sizes and complex models in which meta-analytical techniques and structural equation modeling (SEM) are synthesized have increased. This technique, also called model-based meta-analysis, in which SEM studies are synthesized with meta-analysis, has been also expressed as meta-analytic structural equation modeling (MASEM). Although meta-analytic CFA or MASEM is a new research area, its use is increasing day by day in the international literature. Especially in the modeling of psychological structures, the use of techniques under SEM (correlation analysis, regression analysis, ANOVA, MANOVA, factor analysis) made it more important to investigate methods related to model-based meta-analysis. In this study, it was aimed to conduct a meta-analysis of the primary studies in which the correlation matrices of the factorial structure of the UCLA loneliness scale, which has been one of the most frequently used scales to measure the loneliness structure in the field of psychology and social sciences. The most suitable model for the factorial structure of the UCLA loneliness scale was compared according to three different models and estimation methods. The study group of the research consisted of primary studies (articles, theses and papers) that meet the criteria determined by the researcher. At the end of the identification, screening, eligibility and inclusion processes, 52 studies were included in the meta-analysis. Two points required for MASEM were checked prior to data analysis: correlation matrices and sample sizes of primary studies. For the first stage of the analysis, correlation matrices were synthesized under the random effects model according to the GLS and TSSEM estimation methods. Model parameters and model fit indices were obtained and compared according to two different methods for the three factorial structures proposed in the second stage of MASEM. The findings of the study showed that the two-factor and second-level three-factor models were the models that best fit the synthesized correlation matrix for UCLA loneliness scale. In addition, when the performance between MASEM methods was compared, it was seen that the TSSEM method performed better than the GLS method. In this study, the effect of moderator variables that could explain the heterogeneity of correlation matrices was also investigated. When the results obtained for the moderator variables of sample size and sample age is summarized, it was seen that the two-factor and the second-level three-factor model fit better than the one-factor model, in parallel with the analyzes conducted with all studies. However, considering the model fit indexes and error indexes obtained from the second-order three-factor model, it can be said that the second-order three-factor model is the model that best fits the data. In addition, it can be said that the second-order three-factor structure of the UCLA loneliness scale did not change in the subgroups formed according to the moderator variables of sample size and sample age. As a result of the meta-analytic CFA analysis and based on findings in the literatüre, it was seen that the most suitable model for the factor structure of the UCLA loneliness scale is the three-factor model in which the second level global loneliness factor is. For practitioners who plan to use the UCLA loneliness scale in their studies, it is recommended to use the scale's three-factor structure.