Akademik ve genel benlik algısı envanterinin psikometrik özelliklerinin incelenmesi
Investigation of the pyschometric properties of academic ve general self concept inventory
Yazar: ALPEREN YANDI
Danışman: YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ALPER KÖSE
Abant İzzet Baysal Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Ölçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Akademik ve Genel Benlik Algısı Envanteri = Academic ve General Self Concept Inventory ; Benlik algısı = Self perception ; Psikometrik özellikler = Psychometric characteristics ; Öz Kavram Envanteri = Self Description Questionnaire

Özet:
Yandı, Alperen. Akademik ve Genel Benlik Algısı Envanteri?nin Psikometrik 
Özelliklerinin İncelenmesi. Yüksek Lisans Tezi, Bolu, 2012.
Yapılan çalışmada, Marsh (1987) tarafından geliştirilen, 18 ? 26 yaş aralığındaki 
bireylerin öz kavramını belirlemeye yönelik olan, Öz Kavram Envanteri ? III?ten 
seçilen boyutların derlenmesi ile oluşturulan Akademik ve Genel Benlik Algısı 
Envanteri?nin psikometrik özelliklerinin incelenmesi amaçlanmıştır. Akademik ve 
Genel Benlik Algısı Envanteri araştırmacı tarafından Öz Kavram Envanteri ? III?ten 
seçilen 6 alt boyutta yer alan 62 maddeden oluşmaktadır. 
Uyarlama çalışmalarında takip edilmesi önerilen adımlar izlenerek, envanter ilk olarak
orijinal dilden hedef dile çevrilmiş ve ardından geri çeviri yapılmıştır. Çeviri işlemleri 
kontrol edilerek dil birliği sağlanmaya çalışılmıştır.Çeviri işleminden sonra, 26 üniversiteden 
1945 öğrenciye envanter uygulanmıştır. Uygulamaların bir kısmı araştırmacı tarafından bizzat, bir kısmı ise envanterin internetortamında düzenlenmesiyle yapılmıştır.Uygulama sürecinden sonra, elde edilen veriler üzerinde ilk olarak SPSS 13.0 paket programının içerdiği maksimum benzerlik temelli beklenti maksimizasyonu yöntemi ile
kayıp veri analizi yapılmıştır. Kayıp veri analizi işleminden sonra AGBAE ve alt 
boyutlara ait güvenirlik katsayıları hesaplanmıştır. Bu aşamadan sonra veriler üzerinde 
açımlayıcı faktör analizi (AFA) yapılarak, maddelerin faktör yükleri incelenmiştir. 
AFA?dan sonra LISREL 8.7 programı kullanılarak doğrulayıcı faktör analizi (DFA)
gerçekleştirilmiştir. Faktörlere göre oluşturulan ölçme modeline ait uyum indeksleri 
kontrol edilmiştir. Yapılan ilk analizlerde uyum indekslerine göre modelin uyumunun 
düşük olduğu görülmüştür. Analizin ikinci aşamasında, ilk aşamada gerçekleştirilen
AFA?ya göre faktör yükleri .40 altında olan 14 madde tek tek veri setinden çıkarılarak 
AFA tekrarlanmış ve yeni faktör yükleri incelenmiştir. Maddelere ilişkin en iyi faktör 
yükleri, farklı boyutlarda yer alan 14 maddenin tümünün veri setinden çıkarılması ile 
elde edilmiştir. Bu işlemden sonra, tekrarlanan DFA sonucunda ise, uyum indekslerinin 
ilk analize göre daha iyi olduğu görülmüş ve oluşturulan modelin uyumunun yüksek 
olduğu tespit edilmiştir.

Abstract:
Yandı, Alperen. Investigation of Psychometric Properties of Academic and General 
Self Inventory. Post Graduate Thesis, Bolu, 2013.
In this study, psychometric properties of Academic and General Self Inventory (AGSI) 
consisting of six sub dimensions of Self-Description Questionnaire ? III (SDQ ? III) 
developed by Marsh (1987) to determine self-concept of the late adolescents whose 
ages are between 18 ? 26, was investigated. AGSI includes 62 items from the six sub 
dimensions. Following the steps of adaptation study, and the SDQ ? III was initially translated into 
the target language and then retranslated. Reviewing the translation, cohesion has been 
secured.After the translation process, AGSI was applied to 1945 participants from 26 
universities in Turkey. Some of applications have been carried out by the researcher 
personally and some were conducted by using the inventory on via internet.
After the application process, by using the ?expectation maximization? method in SPSS 
13 missing data analysis was performed on data set. Having completed the missing data 
analysis, reliability coefficient of AGSI and sub-dimensions were calculated. Then, the 
exploratory factor analysis (EFA) was performed and the factor loadings of items were 
investigated. After the EFA, the confirmatory factor analysis (CFA) was performed on 
the data set by using LISREL 8.7. The fitting indexes of the model made up in 
accordance with the factors were checked. According to the first analysis, the fitting of 
the model was low. In the second stage of the analysis, the 14 items whose factor 
loadings were under 0,40 according to the EFA conducted in the initial step, were 
removed from the AGSI one by one and EFA was repeated. The best factor loadings 
regarding the items were gained by excluding 14 items in different dimensions from the 
data set. After this process, in the result of the repeated CFA, fit indexes were seen to be 
better than the first analysis and the generated model fit was identified to be high.