Akademik Tezlerde Ölçek Uyarlama ve Analiz Aşamaları

Akademik tezlerde ölçek uyarlama, “çeviri”den ibaret bir dil alıştırması değildir; kavramsal eşdeğerliği, ölçüm geçerliği ve güvenirliği, kültürel duyarlılığı ve etik standartları aynı anda güvenceye alan çok aşamalı bir araştırma tasarımıdır. Bir kavramın (ör. “özyeterlik”, “akademik motivasyon”, “örgütsel adalet”) başka bir dil topluluğunda aynı anlam ve yapıyı koruyacak biçimde ölçülebilmesi için sistematik adımlar gerekir: hazırlık ve izin, kavramsal haritalama, ileri–geri çeviri, uzman paneli ve bilişsel görüşmeler, pilot uygulama, kapsam–yapı–ölçüt geçerliği, güvenirlik (α, ω), açımlayıcı/doğrulayıcı faktör analizi (AFA/DFA), ölçüm eşdeğerliği (invariance) testleri, ölçeğin kısaltılması/ayarlanması, norm/sınır değer çalışmalarının raporlanması ve nihayet açık bilim ilkeleriyle kod–veri–rapor paylaşımı.
Bu kapsamlı yazı, bir yüksek lisans/doktora tezinde ölçek uyarlama ve analiz sürecini uçtan uca anlatır; her aşamada karar ilkeleri, örnek metinler, tablo–şekil şablonları ve saha ipuçları sunar. Amaç, tezinizde yalnız “geçerli/güvenilir” değil, aynı zamanda kültürel olarak anlamlı ve yeniden üretilebilir ölçümler inşa etmenize yardımcı olmaktır.

---

1) Ön Hazırlık ve İzinler: Neden Bu Ölçek? Hangi Lisansla?

Uyarlama gerekçesi (literatürde boşluk, yerel bağlam farkı, mevcut ölçeğin sorunları) açıkça yazılmalı; orijinal geliştiriciden yazılı izin ve lisans koşulları (akademik kullanım, ticari kullanım, uyarlama hakkı) netleşmelidir.
Uygulama:

• Ölçeğin kuramsal çerçevesini ve raporlanan psikometrik göstergelerini (CFI/TLI, RMSEA, α/ω, örneklem) özetleyin.

• Tezinizin etik kurul onayı alın; veri saklama/gizlilik planını hazırlayın.
  Örnek Metin: “Yazar(lar)dan 12.06.2025 tarihinde uyarlama izni alınmış, ölçek yalnız akademik kullanım için lisanslanmıştır.”

---

2) Kavramsal Eşdeğerlik: Aynı Ad, Aynı Anlam mı?

Kültürler arası uyarlamada ilk risk, “adı aynı fakat içeriği farklı” kavramlardır.
Adımlar:

• Literatür taramasıyla kavramın yerel bağlamdaki karşılığını ve yakın kavramları haritalayın.

• Hedef popülasyonda 6–10 kişilik bilişsel görüşmeler: “Bu maddeyi nasıl anladınız?”

• Gerekirse alt boyutların tanımlarını yeniden yazın; kavramsal eşleştirme tablosu hazırlayın.
  Çıktı: Uyarlanan her madde için kavramsal gerekçe notu.

---

3) İleri–Geri Çeviri (Forward–Back Translation) ve Uzman Paneli

Standart yol:

1. İleri çeviri (en az iki bağımsız çevirmen).

2. Uzman paneli (alan uzmanı + dilbilimci + yöntemci) ile uzlaşı sürümü.

3. Geri çeviri (orijinali görmeyen çevirmen).

4. Geliştiriciyle uzlaşı (geri çevirinin orijinale yakınlığına ilişkin geribildirim).
   İlke: Anlam eşdeğerliği > kelime eşdeğerliği. Maddelerde deyimsel/kültürel içerikleri “işlevsel eşdeğer” ifadelerle karşılayın.

---

4) Bilişsel Görüşmeler ve Ön Test: Anlam Boşluklarını Yakalamak

Teknik: Think-aloud ve probing soruları ile madde anlaşılabilirliğini ve bilişsel süreçleri test edin.
Örnek Probing: “Bu maddede ‘düzenli’ derken ne sıklığı düşündünüz?”, “Bu ifadeyi günlük hayatınızda hangi örnekle ilişkilendiriyorsunuz?”
Karar Kriteri: Yanlış anlaşılan, kültürel olarak uzak ya da belirsiz maddeler revize edilir veya çıkarılır.

---

5) Örneklem Tasarımı ve Güç: AFA–DFA İçin N Kaç Olmalı?

• AFA: Genel kural m=madde sayısının 5–10 katı; ancak yüklenme gücüne duyarlı plan yapın (yük ≥ .40 hedeflenir).

• DFA/SEM: Model karmaşıklığı, göstergeler ve serbestlik derecesine göre minimum 200 önerilir; power ve GA genişliği hedefinizle uyumlu örneklem planlayın.

• Bölünmüş örneklem: AFA için kalibrasyon, DFA için doğrulama örneklemi ayırın (veya iki dalga veri).

---

6) Pilot Uygulama: Mekanik Sorunları Erken Yakalamak

Pilot (n≈50–150), dağılım, tavan–taban etkileri, madde–toplam korelasyonları, cevap seçeneklerinin ayırt ediciliği, eksik veri örüntülerini gösterir.
Düzeltmeler: Aşırı çarpık maddeler için ifade yumuşatma, yanıt seçeneklerinin sayısını/çapalarını ayarlama (ör. 7’den 5’e).

---

7) Madde Analizi: Ayırt Edicilik, Zorluk ve Yanıt Davranışı

• Klasik Test Kuramı (CTT): Madde–toplam r ≥ .30 önerilir; “α if deleted” ile katkısı az maddeleri tartışın.

• Madde Tepki Kuramı (IRT): 2PL/GRM ile ayırt edicilik (a) ve zorluk (b) parametrelerini inceleyin; bilgi fonksiyonlarıyla ölçeğin hangi düzeyde daha hassas ölçtüğünü raporlayın.

• Seçenek İşleyişi: Oran dağılımı, category threshold sıralaması (ordinal veri için).

---

8) Açımlayıcı Faktör Analizi (AFA): Yapıyı Keşfetmek

• Ön koşullar: KMO≥.70, Bartlett p<.001.

• Çıkarma yöntemi: Principal Axis Factoring (normallik varsayımı esnek).

• Döndürme: Oblimin/Promax (faktörler arası korelasyon beklenir).

• Faktör sayısı: Paralel analiz + scree plot; tek başına özdeğer>1 kullanmayın.

• Yük eşikleri: ≥.40; çapraz yükler ≤.30.
  Rapor: Tablo—madde yükleri, ortak varyans, çıkarılan/ revize edilen maddeler gerekçeleriyle.

---

9) Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA): Modelin Sınaması

• Uyum Ölçütleri: CFI/TLI≥.90 (ideal ≥.95), RMSEA≤.08 (ideal ≤.06), SRMR≤.08.

• Modifikasyon İndeksleri: Yalnız kuramsal gerekçe varsa uygulanır.

• Kısa Ölçek Tasarımı: Parçalama (item parceling) yalnız tek boyutlu ve yüksek iç tutarlılıkta; aksi halde yapıyı maskeler.

• Alternatif Modeller: Tek boyut, hiyerarşik, bifaktör—karşılaştırın (ΔCFI≤.01 kuralı).
  Şekil: Yol diyagramı, standartlaştırılmış yükler ve hata terimleri.

---

10) Güvenirlik: Alfa mı, Omega mı, Hangisi Ne Zaman?

• Cronbach α: Alt sınır; tau-eşitliği varsayımına duyarlı.

• McDonald ω: Önerilir; özellikle faktör yükleri farklıyken daha gerçekçi.

• Bileşik Güvenirlik (CR) ve Ortalama Varyans Çıkarımı (AVE): Yapısal geçerlik bölümünde raporlayın (AVE≥.50 öneri).

• Zamana Göre Tutarlılık: Test–tekrar test (r≥.70 hedef), eğer değişmezlik bekleniyorsa.

---

11) Geçerlik Kanıtları: Kapsam, Yapı, Ölçüt, Yakınsak–Ayrışan

• Kapsam Geçerliği: Uzman panel skorları (I-CVI, S-CVI) ile madde kapsam yeterliği.

• Yapı Geçerliği: AFA/DFA + ölçüm eşdeğerliği (bkz. Bölüm 12).

• Yakınsak–Ayrışan: AVE≥.50; √AVE komşu faktör korelasyonundan büyük (Fornell–Larcker) ve/veya HTMT<.85.

• Ölçüt Geçerliği: Dış kriterlerle korelasyon/ayrım (known-groups).

---

12) Ölçüm Eşdeğerliği (Measurement Invariance): Grup/Zaman Karşılaştırmalarının Sigortası

Düzeyler:

1. Yapısal (configural): Aynı faktör yapısı.

2. Metrik: Yükler eşit.

3. Skalar: Kesişimler (intercepts) eşit.

4. Artık (strict): Hata varyansları eşit.
   Karar: ΔCFI≤.01 ve ΔRMSEA≤.015 korunuyorsa bir üst düzeye geçilir. Skalar eşdeğerlik sağlanmadan grup ortalaması karşılaştırmayın.
   Uygulama: Cinsiyet, okul türü, kültürler arası karşılaştırmalar için zorunlu bir aşama.

---

13) Kısaltma ve Uyarlama Kararları: 24 Maddeden 12’ye…

• Kısa form gerekçesi: Uygulama bağlamı, yük azlığı, psikometrik verim.

• Seçim: En yüksek yük ve ayırt edicilik; içerik kapsamı korunmalı (her alt boyuttan temsil).

• Karşılaştırma: Kısa formun DFA uyumu, ω/CR/AVE değerleri; uzun formla korelasyon.

• Etki: Kısaltma sonrası ölçüm duyarlığı (IRT bilgi eğrisi) raporlanmalı.

---

14) Normlar, Kesme Noktaları ve Yorumlama Kılavuzu

• Norm Çalışması: Yaş/cinsiyet/bağlam kırılımlarıyla yüzde/stanin/ T-puanları.

• Kesme Noktası: ROC analizi ile duyarlılık–özgüllük dengesi; Youden J veya politika/klinik gerekçeli eşik.

• Yorum: Etki büyüklüğü ve güven aralığı ile birlikte pratik çeviri: “≥24 puan yüksek risk (SN=.78, SP=.72).”

---

15) Çok Dilli–Çok Kültürlü Uyarlamalar: Çapraz Yürüyen İş Akışı

Aynı anda birden fazla dil uyarlanıyorsa:

• Ortak kavramsal sözlük, merkezi uzman panel, harmonize geri çeviri.

• Çok gruplu DFA ile eşzamanlı eşdeğerlik testi; farklı dillerde sorunlu maddeler için eşdeğer alternatif ifadeler.

---

16) Veri Kalitesi ve Yanıt Önyargıları: Dürüst Ölçüm İçin Filtreler

• Dikkat kontrol maddeleri, aşırı hızlı tamamlama, düz yanıt kalıpları (straight-lining), sosyal beğenirlik (MCSDS vb.).

• Çözüm: Şeffaf dışlama kriterleri, sosyal beğenirlik için kovaryat kontrolü veya partial correlation yorumları.

• Rapor: Dışlama akış diyagramı ve duyarlılık analizi (dışlamadan önce/sonra sonuç stabil mi?).

---

17) Ölçek Puanlama: Yön, Standartlaştırma, Kayıp Yönetimi

• Yön: Ters maddeler _r ile yeniden kodlanır; yüksek puan “daha fazla X”ı ifade etmeli.

• Toplama/Ortalama: Boyut düzeğinde hesap; missing için en az %70 doluluk kuralı (veya MI).

• Standartlaştırma: Z / T puanları; farklı ölçeklerin karşılaştırılabilirliği.

• Çok Boyutlu Puan: Ağırlıklı toplam (yüklerle) tartışmalı; gerekçesiz yapılmamalı.

---

18) AFA–DFA Rapor Şablonları: Tablolar ve Şekiller

Tablo AFA: Madde | Faktör 1 yük | Faktör 2 yük | Ortak Varyans | Not (çıkarım gerekçesi).
Tablo DFA: Yükler (standartlaştırılmış), hata terimleri, korelasyonlar.
Uyum Tablosu: χ²/df, CFI, TLI, RMSEA [GA], SRMR; alternatif modeller.
Şekil: Yol diyagramı; alt yazıda veri kaynağı, örneklem, yazılım/paket sürümü.

---

19) Yapısal Eşitlik ve İlişkisel Geçerlik: Puanlar Modelin İçinde

Uyarlanan ölçeği bağlamsal bir yapısal model içine yerleştirerek ilişki kalıbını doğrulayın:

• “Motivasyon → Çalışma Saati → Başarı” gibi.

• Aracılık için bootstrap GA; moderasyon için çok gruplu veya etkileşim terimleri.

• Uyarı: Ölçüm modeli sağlam değilse yapısal sonuçlara güvenilmez.

---

20) Açık Bilim ve Yeniden Üretilebilirlik: Kod, Veri, Sürüm

• Paylaşım: Anonimleştirilmiş veri + kod (R/ Python/ Mplus/AMOS) + codebook + uyarlama notları (çeviri sürümleri, panel tutanakları).

• Sürümleme: OSF/Git; “scale_tr_TR_v1.2.docx” gibi net adlandırma.

• Şeffaflık: Tüm karar anlarını (madde çıkarma, modifikasyon) changelog ile belgeleyin.

---

21) Etik: Telif, Kültürel Hassasiyet, Katılımcı Onuru

• Telif–Lisans: Orijinal geliştiricinin şartlarına uyun; ticari kısıtlar varsa belirtin.

• Kültürel Hassasiyet: Stereotip üreten veya ayrımcı çağrışımları olan maddeleri dönüştürün ya da kaldırın.

• Katılımcı Onuru: Özellikle hassas temalarda (sağlık, kimlik) mahremiyeti ve minimum yük ilkesini gözetin.

---

22) Vaka 1—Öğrenci Özyeterlik Ölçeği Uyarlaması (TR)

Süreç: İleri–geri çeviri; uzman paneli; bilişsel görüşmeler (n=12).
Pilot: n=120; KMO=.91, Bartlett p<.001; AFA’da üç faktör (öz-düzenleme, strateji kullanımı, kalıcılık), toplam varyans %58.
DFA (doğrulama, n=420): CFI=.95, TLI=.94, RMSEA=.052; yükler .54–.82.
Güvenirlik: ω=.88 (toplam), alt boyutlar .82–.86.
Eşdeğerlik: Cinsiyette metrik ve skalar sağlandı (ΔCFI=.004); ortalama farkı kızlarda +0.18 SD.
Yorum: Kısa form (12 madde) tasarlandı; bilgi eğrisi orta–yüksek düzeyde en hassas.

---

23) Vaka 2—Örgütsel Adalet Ölçeği: Çok Gruba Eşdeğerlik

Bağlam: Öğretmenler (devlet/özel okul), farklı bölgeler.
DFA: Dört faktör (dağıtımsal, işlemsel, etkileşimsel, bilgisel).
Eşdeğerlik: Bölge için metrik sağlandı; skalar kısmi (3 madde kesişimleri serbest).
Sonuç: Bölgesel ortalama farkları, kısmi skalar modelle temkinli yorumlandı.

---

24) Vaka 3—Sağlık Alanında Kısaltma ve Kesme Noktası

Ölçek: Kısa depresyon taraması (9→6 madde).
DFA: CFI=.97, RMSEA=.045; ω=.85.
ROC: Klinik tanı altın standart; AUC=.89; eşik ≥12 (SN=.80, SP=.78).
Politika: Birinci basamak tarama; yüksek puanlarda ikinci değerlendirme protokolü.

---

25) Sık Yapılan Hatalar ve Kaçınma Yolları

• Yalnız çeviri, psikometrik kanıt yok: AFA/DFA ve geçerlik raporları zorunlu.

• Ölçüm eşdeğerliği atlanıyor: Grup karşılaştırmaları yanıltıcı olur.

• Modifikasyon indeksleriyle model “oynama”: Kuramsal gerekçe olmadan hata kovaryansı verilmez.

• Sadece α raporu: ω/CR/AVE ekleyin; test–tekrar test planlayın.

• Çapraz yükü yüksek maddeyi sırf sevildi diye tutmak: Yapı geçerliğini bozar.

• Dışlama kriterleri belirsiz: Veri kalitesi akış diyagramı ve duyarlılık analizi paylaşın.

---

26) Tez Yazımında Raporlama Şablonu (APA/STS/COPE Uyumlu)

1. Giriş: Kavramın kuramsal temeli, yerel bağlam, uyarlama gerekçesi.

2. Yöntem: İzinler, çeviri süreci, uzman panel, bilişsel görüşmeler, örneklem, etik onay.

3. Prosedür: Pilot, AFA/DFA örneklemleri ve yazılımlar.

4. Bulgular: AFA (KMO, Bartlett, yükler), DFA (uyum indeksleri), güvenirlik (α, ω, CR, AVE), eşdeğerlik testleri.

5. Ek Analizler: IRT, kısa form, ROC, normlar.

6. Tartışma: Sınırlılıklar (ör. örneklem temsiliyeti), güçlü yanlar, uygulama önerileri.

7. Ekler: Ölçek formu (uyarlanan dil), codebook, izin yazıları, syntax/R kodu.

---

27) Yazılım ve İş Akışı: R–Mplus–lavaan–JASP–Jamovi–SPSS Amos

• R/lavaan/semTools/psych: AFA–DFA–eşdeğerlik–ω/CR/AVE–HTMT.

• Mplus: Gelişmiş invariance, IRT, bifaktör, bayes.

• JASP/Jamovi: Menü tabanlı, teze uygun tablolar.

• AMOS/SmartPLS: AMOS (CB-SEM), PLS-SEM dikkatli kullanılmalı (keşif/küçük örneklem bağlamında).

• Reprodüksiyon: Quarto/Rmd ile rapor–kod çift yönlü üretim.

---

28) İleri Konular: DIF, Çok Boyutlu IRT ve Bayesçi Doğrulama

• DIF (Differential Item Functioning): Cinsiyet/bölgeye göre maddelerin haksız avantajı? (Mantel–Haenszel, IRT-LR).

• Çok Boyutlu IRT: Alt boyutlar arası korelasyonu hesaba katan ölçüm; bilgi dağılımını hassaslaştırır.

• Bayesçi DFA/SEM: Zayıf bilgilendirici öncellerle küçük örneklemde kararlı tahminler; credible interval iletişimi.

---

29) “Araştırma–Uygulama Köprüsü”: Puanların Karara Çevrilmesi

Uyarlanan ölçekler yalnız akademik egzersiz değil; müdahale, danışmanlık ve politika kararlarını etkiler.

• Raporlama dili: “Bu puan aralığı X davranışına işaret eder” gibi bağlamlı ifadeler.

• Hata ve belirsizlik: Puanın GA/T puanı ve ölçüm hatası payı; kırmızı-yeşil etiketi yerine “sarı bölge” mantığı.

• Adalet: Eşdeğerlik ve DIF sonuçlarını paydaşlarla konuşun; gerekirse madde revizyon döngüsünü sürdürün.

---

30) Sonuç: Dile Getirilen Kavramdan Ölçülebilir Kanıta

Ölçek uyarlama; kavramı yeni bir dile saygıyla, yeni bir bağlama duyarlılıkla ve bilimin gerektirdiği psikometrik titizlikle taşımaktır. Güçlü bir uyarlama çalışması:

1. Kavramsal eşdeğerliği kanıtlar,

2. Çeviri–geri çeviri–bilişsel görüşme üçlüsüyle dilsel berraklık sağlar,

3. AFA/DFA ile yapıyı doğrular; ω/CR/AVE ve ölçüt–yakınsak–ayrışan geçerliği raporlar,

4. Ölçüm eşdeğerliği olmadan grup/zaman karşılaştırmasına girişmez,

5. IRT ve DIF ile madde düzeyi adaleti sınar,

6. Kısa form ve norm/ROC ile uygulamayı kolaylaştırır,

7. Açık bilim ve etik ilkelerle süreci denetlenebilir kılar.
   Tezinizde bu omurgayı kurduğunuzda, ölçeğiniz yalnızca “Türkçe’ye uyarlanmış” olmayacak; bilimsel topluluk tarafından güvenilir bir ölçüm aracı olarak kabul görecektir. Ölçekler, kavramların sahadaki sesi ise, iyi bir uyarlama o sesi doğru frekansta duyurmaktır.

Akademi Delisi, eğitim ve akademik destek alanında kapsamlı hizmetler sunan öncü bir platformdur. Öğrencilerin akademik başarılarına yön verirken, onları bilgiyle buluşturmayı ve potansiyellerini en üst düzeye çıkarmayı amaç edinmiş bir ekibiz. Sitemiz bünyesinde ödevlerden projelere, tezlerden makalelere kadar geniş bir yelpazede destek sağlıyoruz. Alanında uzman yazarlarımız, öğrencilere özgün içerikler sunarken, aynı zamanda onlara araştırma, analiz ve yazım konularında rehberlik ederek kendilerini geliştirmelerine yardımcı oluyor.
Akademik hayatın zorluklarıyla başa çıkmak artık daha kolay. Akademi Delisi olarak, öğrencilere sadece ödevlerinde değil, aynı zamanda araştırma projelerinde, tez çalışmalarında ve diğer akademik gereksinimlerinde de destek sağlıyoruz. Sunduğumuz kaliteli hizmetler sayesinde öğrenciler zamanlarını daha verimli bir şekilde kullanabilirler. Uzman ekibimiz, her bir öğrencinin ihtiyaçlarına özel çözümler üreterek, onların akademik hedeflerine ulaşmalarına katkı sağlar.
Gelişmiş kaynaklara erişimden akademik yazım kurallarına, araştırma yöntemlerinden kaynakça oluşturmaya kadar her aşamada öğrencilere destek sunan Akademi Delisi, eğitimde yeni bir perspektif sunuyor. Amacımız, öğrencilere sadece geçici çözümler değil, aynı zamanda uzun vadeli öğrenme ve başarıya giden yolda rehberlik etmektir.