Bu çalışma üniversite öğrencileri ile gerçekleştirilen çalışmalarda yaygın olarak kullanılan üç farklı depresyon ölçeğini eşitleyerek bir puan dönüşüm tablosu oluşturmayı amaçlamaktadır. Veriler üniversitede öğrenim gören 1038 lisans öğrencisinden toplanmıştır. Öğrencilerin depresyon düzeyini ölçme için Beck Depresyon Envanteri, Epedimiyolojik Araştırmalar Merkezi-Depresyon Ölçeği ve Depresyon-Kaygı-Stres Ölçeği kullanılmıştır. Eşitleme işlemi gerçekleştirilmeden önce bu işlem için önerilen ön koşullar incelenmiştir. Sonrasında, eşitlemenin madde tepki kuramı modelleri ile analiz uygulanabilirliğini değerlendirmek için tek boyutluluk ve yerel bağımsızlık varsayımları incelendi. Son olarak tek grup deseni ile toplanan veriler eşit yüzdelikli eşitleme yöntemi ile ortak bir metriğe aktarılmıştır. Gerçekleştirilen bu analizler için R istatistik programı kullanıldı. Elde edilen bulgular eşitleme varsayımlarının karşılandığını göstermektedir. Diğer taraftan, verilerin Madde Tepki Kuramı modelleri kullanılarak eşitlenmesi için uygun olmadığı belirlenmiştir. Bu doğrultuda eşit yüzdelikli eşitleme yöntemi için gerçekleştirilen analizlere dayalı olarak puan dönüşüm tablosu oluşturulmuştur. Sonuç olarak, Beck Depresyon Envanteri için hafif düzey depresyon belirti düzeyi için belirlenen kesme puanının ile Depresyon Kaygı Kaygı ölçeğinin depresyon alt boyutu için belirlenen kesme puanının örtüştüğü; Epidemiyolojik Araştırmalar Merkezi Depresyon Ölçeği için belirlenen kesme puanının ise Beck Depresyon Envanterinde şiddet olarak “hafif” düzeye karşılık geldiği görülmüştür. Yani, depresyon ölçüm araçları için belirlenen kesme puanları örtüşmemektedir. Ayrıca, depresyon ölçeklerinin ölçtükleri depresyon şiddet yelpazesinin örtüşmediği söylenebilir. Nihai olarak, oluşturulan dönüşüm tablolarının kullanılması ile birlikte, araştırmacı ve profesyonellerin elde ettikleri puanları farklı depresyon ölçeklerin kullanıldığı araştırmalarda elde edilen puanlar ile de karşılaştırmalarının gerekliliği görülmüştür.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | May 13, 2023 |
Published in Issue | Year 2023 Volume: 24 Issue: 1 |
2017 INUEFD This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.