Ölçme araçlarının boyutluluk yapısının yapısal eşitlik modellemesine dayalı yöntemler ile değerlendirilmesi
Evaluation of measurement tools'dimensionality structure with the methods based on structural equation modeling
Yazar: SERHAT HAYME
Danışman: DOÇ. DR. DERYA GÖKMEN
Ankara Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Biyoistatistik = Bioistatistics ; Hiyerarşik model = Hierarchical model ; Psikometri = Psychometrics ; Çok boyutluluk = Multidimensionality ; Ölçme araçları = Measurement tools ; Ölçme-değerlendirme = Measurement and evaluation ; İstatistik = Statistics ; İstatistiksel yöntemler = Statistical methods

Özet:
Ölçme araçlarının psikometrik çok boyutluluğunun "soruların tek bir yapının mükemmel göstergeleri gibi değerlendirilmesinden kaynaklanan yanılabilir doğası" ve "değerlendirilen yapıların hiyerarşik doğasının varlığı" olarak adlandırılan iki farklı kaynağı bulunmaktadır. İlk kaynağın varlığı doğrulayıcı faktör analizi (DFA) ve açıklayıcı yapısal eşitlik modellemesi (AYEM) sonuçlarının, ikinci kaynağın varlığı ise bahsedilen modellerin hiyerarşik versiyonlarından elde edilen sonuçların karşılaştırılması ile incelenir. AYEM, açıklayıcı faktör analizi (AFA)'nın "teori geliştirme" ve DFA'nın "teori test etme" perspektiflerini entegre eden bir model olarak, özellikle karmaşık yapıya sahip ölçme araçlarının boyutluluk yapısının incelenmesinde yaygın olarak kullanılmaya başlanmıştır. Bu tez çalışması kapsamında iki ayrı veri seti kullanılarak hem açıklayıcı hem de doğrulayıcı yaklaşım altında farklı modeller oluşturulmuş, final modelin belirlenmesinde model uyum indisleri, faktörler arası korelasyon değerleri ve (büyüklük ve istatistiksel anlamlılık kapsamında) faktör yükleri belirleyici olmuştur. Verilerin analizinde Mplus 8 programı kullanılmıştır. Romatoid artrit hastalarının değerlendirilmesi için kullanılan ölçme aracının veri yapısının iki faktörlü bir yapıya uygun olduğu AYEM modeli ile gösterilmiş, faktörler "fiziksel durum" ve "ağrı-bilişsel-psikososyal durum" olarak isimlendirilmiştir. Psikometrik çok boyutluluğun birinci kaynağının varlığı altında ikinci kaynağı bakımından değerlendirme yapıldığında ise bifaktör AYEM (B-AYEM) modeli kapsamında global faktör "işlevsellik", birinci spesifik faktör "kişilerarası ve sosyal etkileşim/ilişki" ve ikinci spesifik faktör "mobiliteyle ilişkili zorluk/ağrı" olarak tanımlanmıştır. Bel ağrılı hastaların değerlendirilmesi için kullanılan ölçme aracında, doğrulayıcı yaklaşım altında psikometrik çok boyutluluğun ilk kaynağı AYEM modeli ile, her iki kaynağın varlığı ise B-AYEM modeli ile gösterilmiştir. B-AYEM modeli sonucuna göre global faktör "işlevsellik", birinci spesifik faktör "ağrı-uyku-duygusal durum" ve ikinci spesifik faktör "aktivite-katılım" olarak tanımlanmıştır. Literatürde ölçme araçlarının boyutluluğunun değerlendirilmesinde AFA ve DFA yaygın olarak kullanılan yöntemler olmasına rağmen, hiyerarşik yapıya sahip ölçme araçlarının çok boyutluğunun AYEM modelleri kullanılarak değerlendirilmesi daha yeni kullanım alanı bulmaktadır. Psikoloji, psikiyatri alanlarında kullanılan ölçme araçları üzerinde yapılan uygulamalar, sağlık alanında kullanılan ölçme araçlarında da bu yöntemin kullanılması için tetikleyici bir role sahiptir.

Abstract:
The psychometric multidimensionality of measurement tools has two different sources, namely "the fallible nature of the items being evaluated as perfect indicators of a single construct" and "the existence of the hierarchical nature of the constructs evaluated". While the existence of the first source is examined by comparing the results of the confirmatory factor analysis (CFA) and exploratory structural equation modeling (ESEM), that of the second source by comparing the results obtained from the hierarchical versions of the models mentioned before. ESEM, as a model that integrates the "theory development" perspective of the exploratory factor analysis (EFA) and the "theory testing" perspective of CFA, has started to be used widely, especially in examining the dimensionality structure of measurement tools with a complex structure. Within the scope of this thesis, using two separate data sets, different models were set under both exploratory and confirmatory approaches. Model fit indices, inter-factor correlation values and factor loadings (in terms of size and statistical significance of factor loading) were determinants in determining the final model. Data analysis was performed using Mplus 8 program.The data structure of the measurement tool used for the evaluation of rheumatoid arthritis patients was shown to be suitable for a two-factor structure with the ESEM model and the factors were named as "physical status" and "pain-cognitive-psychosocial status". When evaluated in terms of the second source under the presence of the first source of psychometric multidimensionality, the global factor was defined as "functionality", the first specific factor as "interpersonal and social interaction/relationship" and the second specific factor as "difficulty/pain associated with mobility" under the bifactor ESEM (B-ESEM) model. In the measurement tool used to evaluate patients with low back pain, the first source of psychometric multidimensionality under the confirmatory approach was shown with the ESEM model and the presence of both sources with the B-ESEM model. According to the result of the B-ESEM model, the global factor was defined as "functionality", the first specific factor as "pain-sleep-emotional status" and the second specific factor as "activity-participation". Although EFA and CFA are widely used methods in evaluating the dimensionality of measurement tools in the literature, the evaluation of the multidimensionality of the measurement tools with a hierarchical structure by using ESEM models finds a new area of use. Applications on measurement tools used in psychology and psychiatry have a triggering role for the use of this method in measurement tools used in the field of health.