PEN Academic Publishing   |  ISSN: 1309-0682

Orjinal Araştırma Makalesi | Akdeniz Eğitim Araştırmaları Dergisi 2019, Cil. 13(29) 356-382

Bireysel Farklılıkların Kategorik Değişkenler Olarak Modellenmesinde Örtük Sınıf Analizi Kullanımı için Uygulama Kılavuzu: Psikolojik Dayanıklılık Örneği

Derya Akbaş & Nilüfer Kahraman

ss. 356 - 382   |  DOI: https://doi.org/10.29329/mjer.2019.210.19   |  Makale No: MANU-1903-05-0002

Yayın tarihi: Eylül 30, 2019  |   Okunma Sayısı: 10  |  İndirilme Sayısı: 43


Özet

Eğitim programlarının hedeflerine ulaşmadaki başarıları, içerdikleri izleme, koruma ve müdahale, plan ve uygulamaların, bu programlardaki öğrencilerin ilgi ve ihtiyaçlarını karşılamadaki başarıları ile doğru orantılı olacaktır. Öğrencilerin farklı gereksinimlere sahip olmalarından kaynaklanan kategorik farklılıkları yansıtabilecek grup değişkenlerinin tanımlanması ve içerdikleri alt grupların belirlenmesi bu anlamda oldukça önemlidir. Bu çalışmada, öğrenci gruplarında oluşabilecek olan niteliksel farklılıkların kategorik değişkenler olarak tanımlanmasında ve test edilmesinde kullanılabilecek istatistiksel bir yöntem olan örtük sınıf analizine odaklanılmıştır. Öğretmen adaylarının psikolojik dayanıklılık alt gruplarının çalışıldığı bir araştırma üzerinden, öğrenci gruplarında var olduğu düşünülen ancak henüz tanımlanmamış kategorik farklılıkların örtük sınıf analizi modelleri ile nasıl çalışılabileceği uygulamalı olarak örneklendirilmiştir. Örtük sınıf analizinin nasıl yapılabileceği, (1) analiz öncesi, (2) analiz ve (3) analiz sonrası olmak üzere üç parçaya ayrılarak aşamalı olarak anlatılmıştır. Son aşamada, elde edilen bulguların teorik bilgiler ile birlikte yorumlanmasının öneminin altı çizilmiş ve örnek uygulama verileri için bulunan dört alt dayanıklılık grubunun, ilgili literatürde geçen ve bireylerin dayanıklılık türlerini savunmasızlık, yeterlik, dayanıklılık ve uyumsuzluk olarak dört ayrı kategoride ele alan teorik bakış açısı ile beraber tartışılmasının getirdiği yorumsal derinliğe vurgu yapılmıştır. Bulguların geçerlilik argümanlarının desteklemesi açısından ikincil değişkenlerin kullanılmasının getireceği potansiyel katkı, sosyal desteği daha yüksek olan bireylerin psikolojik dayanıklılık bakımından daha güçlü bir profil çizen dayanıklılık ve yeterlik gruplarında yer almalarının daha olası olduğu bulgusu ile örneklendirilmiştir. Bu çalışma, hem örtük sınıf analizinin ölçme ve değerlendirme araştırmalarında daha çok yer alabilmesi için araştırmacılara kısa bir kullanım rehberi sunmakta, hem de elde edilecek bulguların kuramsal bilgilerle sentezlenerek, yapılacak geçerlilik argümanlarını zenginleştirmede nasıl kullanılabileceğini örneklendirmektedir.

Anahtar Kelimeler: örtük sınıf analizi, kategorik bağımlı değişkenler, psikolojik dayanıklılık, öğretmen adayları


Bu makaleye nasıl atıf yapılır?

APA 6th edition
Akbas, D. & Kahraman, N. (2019). Bireysel Farklılıkların Kategorik Değişkenler Olarak Modellenmesinde Örtük Sınıf Analizi Kullanımı için Uygulama Kılavuzu: Psikolojik Dayanıklılık Örneği . Akdeniz Eğitim Araştırmaları Dergisi, 13(29), 356-382. doi: 10.29329/mjer.2019.210.19

Harvard
Akbas, D. and Kahraman, N. (2019). Bireysel Farklılıkların Kategorik Değişkenler Olarak Modellenmesinde Örtük Sınıf Analizi Kullanımı için Uygulama Kılavuzu: Psikolojik Dayanıklılık Örneği . Akdeniz Eğitim Araştırmaları Dergisi, 13(29), pp. 356-382.

Chicago 16th edition
Akbas, Derya and Nilufer Kahraman (2019). "Bireysel Farklılıkların Kategorik Değişkenler Olarak Modellenmesinde Örtük Sınıf Analizi Kullanımı için Uygulama Kılavuzu: Psikolojik Dayanıklılık Örneği ". Akdeniz Eğitim Araştırmaları Dergisi 13 (29):356-382. doi:10.29329/mjer.2019.210.19.

Kaynakça
  1. Agresti, A. (1990). Categorical data analysis. New York: Wiley.  [Google Scholar]
  2. Akaike, H. (1987). Factor analysis and AIC. Psychometrika, 52, 317-332.  [Google Scholar]
  3. American Psychological Association (2014). The road to resilience. 10.12.2018 tarihinde http://www.apa.org/helpcenter/road-resilience.aspx adresinden alındı.  [Google Scholar]
  4. Åsenlöf, P., Denison, E., & Lindberg, P. (2005). Individually tailored treatment targeting activity, motor behavior, and cognition reduces pain–related disability: a randomized controlled trial in patients with musculoskeletal pain. The Journal of Pain, 6(9), 588-603. [Google Scholar]
  5. Baruth, K. E., & Caroll, J. J. (2002). A formal assessment of resilience: The Baruth Protective Factors Inventory. The Journal of Individual Psychology, 58(3), 235-244.  [Google Scholar]
  6. Beck, A. T., Ward, C., & Mendelson, M. (1961). An ınventory for measuring depression. Archives of General Psychiatry Journal, 4(6), 561-571.  [Google Scholar]
  7. Berlin, K. S., Williams, N. A., & Parra, G. R. (2014). An introduction to latent variable mixture modeling (part 1): Overview and cross-sectional latent class and latent profile analyses. Journal of Pediatric Psychology, 39(2), 174-187. [Google Scholar]
  8. Bobek, B. L. (2002). Teacher resiliency: A key to career longevity. The Clearing House, 75(4), 202-205. [Google Scholar]
  9. Burnham, J. J. (2009). Contemporary fears of children and adolescents: Coping and resiliency in the 21st century. Journal of Counseling & Development, 87(1), 28-35. [Google Scholar]
  10. Carlbring, P., Maurin, L., Törngren, C., Linna, E., Eriksson, T., Sparthan, E., Strååt, M., Marquez von Hage, C., Bergman- Nordgren, L. & Andersson, G. (2011). Individually-tailored, Internet-based treatment for anxiety disorders: A randomized controlled trial. Behaviour Research and Therapy, 49(1), 18-24. [Google Scholar]
  11. Castro, A. J., Kelly, J., & Shih, M. (2010). Resilience strategies for new teachers in high-needs areas. Teaching and Teacher Education, 26(3), 622-629. [Google Scholar]
  12. Cheng, Z. (2012). The Relation between uncertainty in latent class membership and outcomes in a latent class signal detection model. Columbia University. [Google Scholar]
  13. Collins, L. M., & Flaherty, B. P. (2002). Latent class models for longitudinal data. Jacques A. Hagenaars & Allan L. McCutcheon (Eds.), in Applied latent class analysis (pp. 7-303). Cambridge, UK: Cambridge University Press. [Google Scholar]
  14. Collins, L.M., & Lanza, S. T. (2010). Latent class and latent transition analysis: with applications in the social, behavioral, and health sciences. New Jersey: John Wiley & Sons. [Google Scholar]
  15. Collins, L. M., Lanza, S. T., Schafer, J. L., & Flaherty, B. P. (2002). WinLTA user’s guide. State College, PA: Pennsylvania State University, University Park Campus, Methodology Center. [Google Scholar]
  16. Connor, K. M., & Davidson, J. R. (2003). Development of a new resilience scale: The Connor‐Davidson resilience scale (CD‐RISC). Depression and anxiety, 18(2), 76-82. [Google Scholar]
  17. Cooper, B. R., & Lanza, S. T. (2014). Who benefits most from Head Start? Using latent class moderation to examine differential treatment effects. Child development, 85(6), 2317-2338. [Google Scholar]
  18. Egli, D. S. (2013). Beyond the storms: Strengthening preparedness, response, & resilience in the 21st century. Journal of Strategic Security, 6(2), 32-45. [Google Scholar]
  19. Fedorowicz, A. E. (1995). Children's coping questionnaire (CCQ): development and factor structure (Doctoral dissertation, Arts and Social Sciences: Psychology).  [Google Scholar]
  20. Fergus, S., & Zimmerman, M. A. (2005). Adolescent resilience: A framework for understanding healthy development in the face of risk. Annual Review of Public Health, 26, 399-419. [Google Scholar]
  21. Fleming, J. L., Mackrain, M., & LeBuffe, P. A. (2013). Caring for the caregiver: Promoting the resilience of teachers. Goldstein S. & Brooks R. (Eds.), in Handbook of resilience in children (pp. 387-397). Springer, Boston, MA. [Google Scholar]
  22. Friborg, O., Hjemdal, O., Rosenvinge, J. H., & Martinussen, M. (2003). A new rating scale for adult resilience: What are the central protective resources behind healthy adjustment?. International Journal of Methods in Psychiatric Research, 12(2), 65-76.  [Google Scholar]
  23. Gu, Q., & Day, C. (2007). Teachers resilience: A necessary condition for effectiveness. Teaching and Teacher education, 23(8), 1302-1316. [Google Scholar]
  24. Hagenaars, J. A., & McCutcheon, A. L. (Eds.). (2002). Applied latent class analysis. Cambridge University Press. [Google Scholar]
  25. Hisli, N. (1989). Beck Depresyon Envanterinin üniversite öğrencileri için geçerliği, güvenirliği. Psikoloji Dergisi, 7(23), 3-13. [Google Scholar]
  26. Howard, S., & Johnson, B. (2004). Resilient teachers: Resisting stress and burnout. Social Psychology of Education, 7(4), 399-420. [Google Scholar]
  27. Lanza, S. T., Collins, L. M., Lemmon, D. R., & Schafer, J. L. (2007). PROC LCA: A SAS procedure for latent class analysis. Structural Equation Modeling, 14(4), 671-694.  [Google Scholar]
  28. Lanza, S. T., Flaherty, B. P., & Collins, L. M. (2003). Latent class and latent transition analysis. John A. Schinka & Wayne F. Velicer (Eds.), in Handbook of psychology, (pp.663-685). New Jersey: John Wiley & Sons, Inc. [Google Scholar]
  29. Lanza, S. T., & Rhoades, B. L. (2013). Latent class analysis: An alternative perspective on subgroup analysis in prevention and treatment. Prevention Science, 14(2), 157-168. [Google Scholar]
  30. Lazarsfeld, P. F., & Henry, N. W. (1968). Latent structure analysis. Boston: Houghton Mifflin. [Google Scholar]
  31. Le Cornu, R. (2009). Building resilience in pre-service teachers. Teaching and Teacher Education, 25(5), 717-723. [Google Scholar]
  32. Lo, Y., Mendell, N. R., & Rubin, D. B. (2001). Testing the number of components in a normal mixture. Biometrika, 88(3), 767-778. [Google Scholar]
  33. Luthar, S. S. (2015). Resilience in development: A synthesis of research across five decades. Dante Cicchetti & Donald J. Cohen (Eds.), in Developmental psychopathology: volume three: risk, disorder, and adaptation, (pp.739-795). John Wiley & Sons, Inc. [Google Scholar]
  34. Masten, A. S. (2015). Ordinary magic: Resilience in development. Guilford Publications. [Google Scholar]
  35. Masten, A. S., Burt, K. B., Roisman, G. I., Obradović, J., Long, J. D., & Tellegen, A. (2004). Resources and resilience in the transition to adulthood: Continuity and change. Development and psychopathology, 16(4), 1071-1094. [Google Scholar]
  36. Masten, A. S., & Tellegen, A. (2012). Resilience in developmental psychopathology: Contributions of the project competence longitudinal study. Development and psychopathology, 24(2), 345-361. [Google Scholar]
  37. Masyn, K. E. (2013). Latent class analysis and finite mixture modeling. Todd D. Little (Eds.), in The Oxford Handbook of Quantitative Methods, (pp. 551-611). Oxford University Press.  [Google Scholar]
  38. McCutcheon, A. L. (2002). Basic concepts and procedures in single-and multiple-group latent class analysis. Applied latent class analysis, 56-88. [Google Scholar]
  39. McLachlan, G., & Peel, D. (2000). Finite mixture modeling. New York, NY: Wiley. [Google Scholar]
  40. Morin, A. J., Meyer, J. P., Creusier, J., & Biétry, F. (2016). Multiple-group analysis of similarity in latent profile solutions. Organizational Research Methods, 19(2), 231-254. [Google Scholar]
  41. Muthén, L. K., & Muthén, B. O. (1998-2011). Mplus User's Guide. Los Angeles, CA: Muthén & Muthén. [Google Scholar]
  42. Nylund, K. L., Asparouhov, T., & Muthén, B. O. (2007). Deciding on the number of classes in latent class analysis and growth mixture modeling: A Monte Carlo simulation study. Structural Equation Modeling, 14(4), 535-569. [Google Scholar]
  43. Oberski, D. (2016). Mixture models: Latent profile and latent class analysis. Judy Robertson & Maurits Kaptein (Eds.), in Modern statistical methods for HCI (pp. 275-287). Springer, Cham. [Google Scholar]
  44. Oshio, A., Kaneko, H., Nagamıne, S., & Nakaya, M. (2003). Construct validity of the adolescent resilience scale. Psychological Reports, 93, 1217-1222. [Google Scholar]
  45. Prince-Embury, S.(2007, 2006). Resiliency scales for children and adolescents: a profile of personal strengths. Canadian Journal of School Psychology, 22(2), 255-261. [Google Scholar]
  46. Rabe-Hesketh, S, Skrondal, A, & Pickles, A. (2004). GLLAMM manual. U.C. Berkeley Division of Biostatistics Working Paper Series. Berkeley, CA: Berkeley Electronic Press.  [Google Scholar]
  47. Rosseel, Y. (2012). lavaan: An R package for structural equation modeling. Journal of Statistical Software, 48(2).  [Google Scholar]
  48. Rutter M. (1993). Resilience: some conceptual considerations. Journal of Adolescent Health, 14, 598–611. [Google Scholar]
  49. Schwarz, G. (1978). Estimating the dimension of a model. The Annuals of Statistics, 6(2), 461-464. [Google Scholar]
  50. Sinclair, V. G., & Wallston, K. A. (2004). The development and psychometric evaluation of the Brief Resilient Coping Scale. Assessment, 11(1), 94-101. [Google Scholar]
  51. Smith, B. W., Dalen, J., Wiggins, K., Tooley, E., Christopher, P., & Bernard, J. (2008). The brief resilience scale: assessing the ability to bounce back. International Journal Of Behavioral Medicine, 15(3), 194-200. [Google Scholar]
  52. Tait, M. (2008). Resilience as a contributor to novice teacher success, commitment, and retention. Teacher Education Quarterly, 35(4), 57-75. [Google Scholar]
  53. Uebersax, J. (2009). A Practical Guide to Conditional Dependence in Latent Class Models. 21.12.2018 tarihinde https://www.john-uebersax.com/stat/condep.htm sayfasından alındı.  [Google Scholar]
  54. van de Pol, F., Langeheine, R. & De Jong, W. (1998). PANMARK User Manual, Version 3, Netherlands Central Bureau of Statistics, Voorburg. [Google Scholar]
  55. Vermunt, J.K  (1997). LEM 1.0: A general program for the analysis of categorical data. Tilburg: Tilburg University. [Google Scholar]
  56. Vermunt, J. K., & Magidson, J. (2004). Latent class analysis. The Sage Encyclopedia of Social Sciences Research Methods, 549, 553. [Google Scholar]
  57. Vermunt, J.K. (2010). Latent class modeling with covariates: Two improved three-step approaches. Political Analysis, 18, 450-469. [Google Scholar]
  58. Vermunt, J. K. and Magidson, J. (2005). Technical guide for latent GOLD 4.0: Basic and advanced. Belmont Massachusetts: Statistical Innovations Inc.  [Google Scholar]
  59. Vermunt, J. K., Tran, B., & Magidson, J. (2008). Latent class models in longitudinal research. Scott Menard (Eds.), in Handbook of longitudinal research: Design, measurement, and analysis, (pp.373-385). London: Elsevier. [Google Scholar]
  60. Wagnild, G. M., & Young, H. M. (1993). Development and psychometric evaluation of the Resilience Scale. Journal of Nursing Measurement, 1(2), 165-178.  [Google Scholar]
  61. Werner, E. E. (2000). Protective factors and individual resilience. Jack P. Shonkoff & Samuel J. Meisels (Eds.), in Handbook of early childhood intervention, (pp.115-132). Cambridge: Cambridge University Press.  [Google Scholar]
  62. Yang, R. (2014). The role of non-cognitive skills in students’ academic performance and life satisfaction: a longitudınal study of resilience. (Unpublished doctoral dissertation). University of Pennsylvania.  [Google Scholar]