Çok Düzeyli Ölçek Geliştirme
Multilevel Scale Development · Ayrıca şöyle bilinir: multilevel measurement modeling, hierarchical scale development, MLSEM scale construction, nested data scale development
Çok düzeyli ölçek geliştirme, sınıflar, organizasyonlar veya klinikler gibi daha üst düzey birimlere yerleştirilmiş bireylerden toplanan veriler için ölçüm araçları oluşturur ve doğruluğunu kanıtlar. Madde varyansını grup içi ve gruplar arası bileşenlere ayırarak, güvenilirlik ve faktör yapısının her iki düzeyde de eş zamanlı olarak değerlendirilmesini sağlar.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Örnekleminiz hiyerarşik olarak iç içe geçmişse (okullardaki öğrenciler, firmalardaki çalışanlar, kliniklerdeki hastalar) ve maddeler için ICC'nin anlamlı olduğu, yani grup aidiyetinin madde varyansının anlamlı bir bölümünü açıkladığı durumlarda çok düzeyli ölçek geliştirme kullanın. Özellikle ölçeğin hem bireysel hem de grup düzeyinde çıkarım yapmak için kullanılacağı durumlarda gereklidir. Doğal gruplama olmayan basit rastgele örneklemlerden veri geldiğinde, küme boyutları çok küçük olduğunda (grup başına beş üyeden az) veya gruplar arası parametreleri güvenilir bir şekilde tahmin etmek için yeterince az sayıda grup (kabaca 30'dan az) olduğunda kullanmayın. Ayrıca, teorik modelinizin yapının yalnızca bir düzeyde işlediğini öne sürdüğü durumlarda çok düzeyli yaklaşımdan kaçının.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Madde varyansını grup içi ve gruplar arası bileşenlere doğru bir şekilde ayırarak, kümelenmeyi göz ardı etmekten kaynaklanan yanlı güvenilirlik ve faktör yükleme tahminlerinden kaçınır.
- Araştırmacının aynı faktör yapısının hem bireysel hem de grup düzeyinde geçerli olup olmadığını test etmesine olanak tanır, bir ölçeğin düzeyler arasında aynı yapıyı ölçüp ölçmediğini ortaya çıkarır.
- Gruplar düzeyinde çıkarımları (örneğin, okul ortalaması iklimi) ekolojik yanılgı olmaksızın destekler, çünkü gruplar arası model açıkça belirtilmiştir.
- Ölçek kalitesinin bireysel ve grup düzeyindeki araştırma soruları için ayrı ayrı değerlendirilmesini sağlayan düzeylere özgü güvenilirlik tahminleri sağlar.
- Çok düzeyli yapısal eşitlik modellemesi (MLSEM) yazılımlarıyla uyumludur, ölçüm ve yapısal parametrelerin eş zamanlı tahminini mümkün kılar.
- Gruplar arası parametreleri kabul edilebilir bir kesinlikle tahmin etmek için yeterli sayıda grup (genellikle en az 30) ve yeterli grup boyutu gerektirir.
- Model karmaşıklığı, tek düzeyli CFA veya EFA'ya kıyasla önemli ölçüde artar, daha büyük genel örneklem boyutları ve daha fazla istatistiksel uzmanlık gerektirir.
- Grup boyutları eşit olmadığında veya ICC'ler çok küçük olduğunda gruplar arası faktör yapılarını yorumlamak zor olabilir, bu da kararsız parametre tahminlerine yol açar.
- Yazılım uygulaması (örneğin, Mplus, küme düzeltmesi olan R paketleri lavaan veya lme4) standart faktör analizi araçlarından daha zordur.
- Mevcut ölçek geliştirme kılavuzları büyük ölçüde tek düzeyli veriler için geliştirilmiştir; geleneksel kriterlerin (örneğin, yükleme eşikleri, uyum indeksi kesme değerleri) çok düzeyli modellere doğrudan uygulanması dikkat gerektirir.
SSS
Çok düzeyli ölçek geliştirmenin gerekli olup olmadığına nasıl karar veririm?
Her madde için sınıf içi korelasyonu (ICC) hesaplayın. ICC değerleri kabaca 0.05–0.10'u aşarsa ve araştırma sorularınız hem bireysel hem de grup düzeylerini içeriyorsa, çok düzeyli bir model gereklidir. ICC'ler ihmal edilebilir düzeydeyse ve tüm çıkarımlar yalnızca bireysel düzeydeki değişime ilişkinse, küme sağlam standart hatalarına sahip standart tek düzeyli yöntemler yeterli olabilir.
Kaç grup ve ne kadar büyük olmaları gerekir?
Gruplar arası tahminlerin kararlılığı için yaygın bir minimum yaklaşık 30 grup civarındadır, ancak daha fazla grup kesinliği artırır. Grup başına en az beş ila on üye küme boyutları önerilir; çok küçük kümeler güvenilmez gruplar arası tahminlere yol açar. Yeterli örnekleme tasarımlarını planlamak için simülasyon çalışmaları ve güç analizi araçları (örneğin, R paketi powerlmm) kullanılmalıdır.
Faktör yapısı düzeyler arasında farklılık gösterebilir mi?
Evet, ve bu çok düzeyli ölçek geliştirmenin en önemli içgörülerinden biridir. İki faktörlü bir grup içi çözüm, tek bir gruplar arası faktöre daralabilir veya maddeler grup düzeyinde tamamen farklı boyutlara yüklenebilir. Her düzeydeki faktör yapısını izomorfizm varsaymak yerine daima ayrı ayrı test edin ve raporlayın.
Ne tür yazılımlar kullanabilirim?
Mplus, çok düzeyli CFA ve MLSEM için en yaygın kullanılan platformdur. R'da, lavaan paketi küme argümanlarıyla sem() fonksiyonu aracılığıyla çok düzeyli CFA'yı destekler ve lme4 veya nlme paketleri rastgele etkili modelleri işler. Ticari olarak LISREL ve SAS PROC CALIS da çok düzeyli seçenekler sunar.
Gruplar arası güvenilirlik nasıl raporlanır?
Yaygın gruplar arası güvenilirlik endeksleri arasında MLSEM'den elde edilen gruplar arası omega (omega_B), grup ortalaması puanları için rwg veya rwg(j) değerlendirici anlaşma indeksi ve ICC(2) (ortalama değerlendirici güvenilirliği) bulunur. Toplama gerekçenize uygun endeksi raporlayın ve disiplinler arasında farklılık gösterdiği için formülünü açıkça belirtin.
Kaynaklar
- Hox, J. J. (2010). Multilevel Analysis: Techniques and Applications (2nd ed.). Routledge. ISBN: 978-1848728462
- Raudenbush, S. W. & Bryk, A. S. (2002). Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods (2nd ed.). Sage Publications. ISBN: 978-0761919049
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Multilevel Scale Development. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/psychometrics/multilevel-scale-development
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Doğrulayıcı faktör analizi (DFA)Psikometri↔ karşılaştır
- Çok Düzeyli Doğrulayıcı Faktör Analizi (ÇD-DFA)Psikometri↔ karşılaştır
- Çok Düzeyli Ölçme DeğişmezliğiPsikometri↔ karşılaştır
- Çok Düzeyli Güvenilirlik AnaliziPsikometri↔ karşılaştır
- Ölçek GeliştirmePsikometri↔ karşılaştır