Kategorik bireysel farklılıkların izlendiği ölçme modelleri için örtük sınıf ve geçiş modelleri: Psikolojik dayanıklılık üzerine boylamsal bir uygulama
Latent class and transition models for modeling qualitative individual differences: An application on longitudinal resilience data
Yazar: DERYA AKBAŞ
Danışman: PROF. DR. NİLÜFER KAHRAMAN
Gazi Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Boylam = Longitude ; Kategorik örtük değişken = Categorical latent variable ; Psikolojik dayanıklılık = Hardiness on psychological ; Ölçüm yöntemleri = Measurement methods ; Örtük geçiş analizi = Latent transition analysis ; Örtük sınıf analizi = Latent class analysis

Özet:
Boylamsal çalışmaların, eğitim bilimleri ve sosyal bilimler gibi, merkezinde "değişim" kavramının olduğu alanlarda popülerliği gittikçe artmaktadır. Değişim kavramı, niteliksel veya niceliksel olarak ele alınabilmektedir: niceliksel değişim bir derece veya miktardaki değişimi (örn., test puanlarındaki artış/azalış) ifade ederken niteliksel değişim bir form veya türdeki değişimi (örn., problem çözme stratejilerindeki değişim) ifade etmektedir. Sürekli değişkenlerdeki değişimin değerlendirilmesiyle ilgili yöntemler ve uygulamalar daha yaygın olsa da kategorik değişkenlerdeki değişimin modellenmesinde kullanabilecek istatistiksel tekniklerle ilgili tanıtıcı bilgi ve uygulama örnekleri sunan çalışmalara ihtiyaç duyulmaktadır. Değişken türü fark etmeksizin, boylamsal çalışmaların teorik, yöntemsel ve analitik konular ile bunların uyumunu hedefleyen bir yaklaşımla tasarlanması oldukça önemlidir. Bu konuları dikkate alarak tasarlanan bu çalışmada, kategorik örtük değişkenlerin zaman içindeki değişimini modelleme amaçlı geliştirilmiş olan, örtük sınıf analizinin boylamsal veri için uzantısı olan örtük geçiş analizi modellerinin, ölçme ve değerlendirme alanında izleme amaçlı yapılan uygulamalarda daha yaygın kullanımına katkı sağlayabilecek bir yöntem ve uygulama örneği sunulmuştur. Çalışmada, ölçmeye konu olan örtük özellik ve göstergeleri olarak alınan gözlenen değişkenler arasındaki ilişkilerin örtük sınıf modelleri ile nasıl tanımlanacağı, alternatif geçiş modellerinin nasıl kurulacağı ve hesaplanacağı, elde edilen bulguların nasıl yorumlanacağı konularını içeren bir yöntem oluşturma süreci yer almaktadır. Madde ve birey düzeyi kesitsel ve boylamsal çıkarımların elde edilmesi için tasarlanmış olan bu süreç beş aşamada tamamlanmıştır. Bu aşamalar ve uygulamaları, üniversite öğrencilerinin yaşadıkları zorluklar ve psikolojik dayanıklılık düzeyleriyle ilgili beş maddenin bulunduğu bir ölçme aracı kullanılarak tekrarlı ölçümlerin alındığı bir çalışmadan alınan veri seti ile çalışılmıştır. Veri, Gazi Üniversitesi Eğitim Fakültesinde öğrenim gören ve çalışmanın çevrimiçi uygulamasına katılmaya gönüllü olan öğrencilerden (n=360) zaman noktaları arası eşit olacak şekilde (dört hafta arayla) üç zaman noktasında aynı ölçme araçları kullanılarak toplanmıştır. Analiz sürecinin ön adımı, betimleyici istatistiklerin hesaplandığı Adım-0'ın tamamlanmasının ardından, Adım-1'de, her bir zaman noktası için, psikolojik dayanıklılık örtük özelliği için bir sınıflı modelden beş sınıflı modele kadar olmak üzere farklı sınıf sayılarına sahip örtük sınıf model alternatifleri test edilmiştir. Model uyum indeksleri ve çalışmada yararlanılan ve psikolojik dayanıklılığının dört alt kategorisi olabileceğini öneren teorik model ile bir arada değerlendirildiğinde, üç zaman noktası için de beklendiği gibi dört dayanıklılık sınıfının ortaya çıktığı görülmüştür. Bu sınıflar, zorluk ve dayanıklılık düzeyine göre, Dayanıklılık, Yeterlik, Uyumsuzluk ve Savunmasızlık olarak adlandırılmıştır. Adım-2'de, bireyler her bir zaman noktası için, en yüksek olasılığa sahip oldukları sınıflara atanarak bu sınıflardaki bireylerin oranlarının t zamanından t+1 zamanına olacak şekilde çapraz tabloları oluşturulmuştur ve sonuçlar göstermiştir ki, zaman noktaları arası gözlenen geçiş örüntüleri çeşitlilik göstermektedir. Adım-3'te, boylamsal ölçme değişmezliği, tam değişmezlik ve değişebilirlik modelleri ile test edilmiş ve sınıfların anlamlarının (özelliklerinin) zaman noktaları arası aynı kaldığı bulunmuştur. Adım-4'te, dört alternatif örtük geçiş modeli kurulmuş ve test edilmiştir: (1) yalnızca birinci-düzey etkileri içeren model, (2) durağan geçişleri içeren model, (3) birinci ve ikinci düzey etkileri içeren model ve (4) değişen ve kalan olmak üzere iki sınıflı ikinci düzey bir örtük sınıf değişkeni içeren model. Bu modellerden veriye en iyi uyum sağlayan, durağan geçişlerin tanımlandığı Model-2 olmuştur. Bu modelin kestirimleri, düşük zorluk düzeyine sahip sınıflardaki bireylerin (yani Yeterlik ve Savunmasızlık) aynı sınıflarda kalma eğiliminde olduğunu ve yüksek zorluk düzeyine sahip sınıflardaki bireylerin (yani Dayanıklılık ve Uyumsuzluk) düşük zorluk düzeyindeki sınıflara doğru geçme eğiliminde olduğu bulgularını sunmuştur. Bu çalışmanın odağında kategorik değişkenlerdeki değişimin incelenmesinde kullanılan örtük geçiş analizi hakkında kapsamlı bir yöntem ve uygulama çalışması yapmak olsa da elde edilen bulgular öğretmen adaylarının dayanıklılık sınıflarındaki değişim örüntüleri hakkında önemli ipuçları barındırmaktadır. Bu çalışmada, psikolojik dayanıklılık örtük özelliğini ölçmek için toplanan tekrarlı verilere uygulanmış olan yöntem uygulaması ve içerdiği istatistiksel analizler, bağımlı değişkenin kategorik olarak alındığı ve zamana bağlı birey-içi değişimlerin beklendiği eğitim ve psikolojide yapılan ölçme ve değerlendirme araştırmalarında kullanılabilir niteliktedir. Hedeflenen yapı ve teorik çerçevesi dikkate alınarak, alternatif modeller ve uzantıları (yardımcı değişkenlerin modele eklenmesi, çok gruplu analizler vb.) yönteme eklemeler yapılarak çalışılabilir.

Abstract:
Longitudinal studies are becoming increasingly popular because "change" is of central interest in many areas like educational, and social sciences. The notion of change can be regarded as quantitative or qualitative, the former referring to that which is observed as a degree or an amount (e.g., increase/decrease in test scores) while the latter referring to that which is observed as a form or a kind (e.g., change in problem solving strategies). While the methodology and the applications for tracking change for continuous variables of interest are relatively familiar to researchers, there still remains a need for research studies providing methodological guidance for making use of longitudinal statistical techniques when measuring and modeling categorical variables. This study takes on the challenge and focuses on the use of latent transition analysis, a longitudinal extension of latent class analysis, from a measurement perspective. An overview and an application were provided addressing some of the potential issues when using the latent transition analysis. The study presents a model building strategy for the purpose of integrating a latent transition analysis into the study of repeated assessment data. An illustration is provided where a longitudinal measurement model is formulated into a latent transition model to estimate the relationships between a latent and several observed variables over time. The presented strategy encompasses model building and analysis processes and is presented in five steps: Step-0) studying descriptive statistics, Step-1) testing latent class model alternatives for each time point, Step-2) exploring transitions based on cross-sectional results, Step-3) examining longitudinal measurement invariance across time points, and Step-4) testing latent transition model alternatives and exploring transitions. Application data were collected from the same 360 volunteered college students at three equally – spaced (four weeks apart) time points using an on-line measure consisting of five items asking about students' adversity exposure and resilience levels. After the completion of preliminary Step-0, several latent class model alternatives were considered for the data collected at each of the three time points. In Step-1, 1-class to 5-class models were tested for each time point. The results suggested a better fit for a four-class model for all time points. In accordance with the literature, these classes are labeled with respect to the adversity and resilience levels, namely Resilience, Competence, Maladaptation, and Vulnerability. In Step-2, individuals were assigned to their most likely class for each time point, and cross-tabulations of these class memberships were constructed from Time t to Time t+1. It was found that there are various movement paths between classes across time points. In Step-3, measurement invariance (full- and non-invariance) of those classes was tested and the results indicated that the meaning (characteristics) of latent classes remained constant over all time points. In Step-4, four latent transition model alternatives were tested: (1) model including only first order effect, (2) model with stationary transition probabilities, (3) model including first and second order effects, and (4) model with a higher-order latent class variable involving two classes as mover and stayer. The model with stationary transition probabilities (Model-2) was the best fitting model and the results showed that the individuals who are in the classes with low adversity (i.e., competence and vulnerability) tend to remain within the same class whereas the members of the classes with high adversity (i.e., resilience and maladaptation) tend to move to the classes with less adversity. While the focus of the current study was to provide an overview and an application on latent transition analysis which examines qualitative changes, the provided application also presents significant findings regarding the change patterns in resilience classes of the pre-service teachers. It should be noted that although an illustrative example using resilience data was presented here to show how to conduct latent class and transition analyses, these statistical models can be easily applied to other research topics as well as various extensions of these models (such as adding auxiliary variables, multi-group analysis) might be studied.