EGZERSİZDEN KAÇINMA NEDENLERİ ÖLÇEĞİ (EKNÖ) GEÇERLİK VE GÜVENİRLİK ÇALIŞMASI; YETİŞKİN FORMU

Yıl 2024, Cilt: 18 Sayı: 3, 359 - 367, 23.12.2024

Berk Hakan Yılmaz , Hasibe Erer , Ekrem Levent İlhan , Sevim Handan Yılmaz

Öz

Bu araştırma, toplumda yetişkin olarak tanımlanan yaş grubunun egzersizden kaçınma nedenlerini belirlemeyi hedefleyen bir ölçme aracının geliştirilmesi amacı ile gerçekleştirilmiştir. Bu bağlamda araştırmaya ilk aşamada açımlayıcı faktör analizinin gerçekleştirilebilmesi için 328 ikinci aşamada doğrulayıcı faktör analizinin gerçekleştirilebilmesi için ise 268 gönüllü katılımcı dahil edilmiştir. Elde edilen verilere ölçeğin yapı geçerliğine kanıt sağlamak amacı ile açımlayıcı faktör analizi, ortaya çıkan yapının doğrulanması için ise doğrulayıcı faktör analizi uygulanmıştır. Yapıya ilişkin güvenirlik değerlendirmesi için iç tutarlık katsayısı hesaplanmış olup ek olarak madde ayırt ediciliğine kanıt sağlamak için de madde toplam test korelasyon değerleri incelenmiştir. Gerçekleştirilen analizler neticesinde ölçme aracının 12 madde ve 3 faktörden (Endişe, İlgi ve Sağlık) oluştuğu ortaya çıkmıştır. Araştırma bulgularından yola çıkarak doğrulayıcı faktör analizi kapsamında elde edilen uyum iyiliği indeks değerlerinin; x2/sd= 1,97, RMSEA= ,061, SRMR= ,049, CFI= ,95, GFI= ,94, AGFI= ,91, IFI= ,95 olduğu tespit edilmiştir. Ölçeğe ilişkin Cronbach Alpha değerleri incelendiğinde endişe alt boyutu için tespit edilen değerin ,78 ilgi alt boyutu için tespit edilen değerin ,77, sağlık alt boyutu için tespit edilen değerin ,62 ve ölçeğin tamamına ilişkin tespit edilen değerin ise ,83 olduğu tespit edilmiştir. Araştırma bulgularından elde edilen sonuçlar neticesinde ortaya çıkan Egzersizden Kaçınma Nedenleri Ölçeği Yetişkin Formu’nun geçerli ve güvenilir bir yapıya sahip olduğu anlaşılmaktadır.

Anahtar Kelimeler

Egzersiz, Sağlık, Egzersizden Kaçınma, Yetişkin

VALIDITY AND RELIABILITY STUDY OF THE REASONS FOR EXERCISE AVOIDANCE SCALE (REAS); ADULT FORM

Öz

This research was carried out with the aim of developing a measurement tool that aims to determine the reasons for the age group defined as adults in the society to avoid exercise. In this context, 328 volunteer participants were included in the first stage of the research to perform the exploratory factor analysis and 268 volunteer participants were included in the second stage to perform the confirmatory factor analysis. Exploratory factor analysis was applied to the obtained data in order to provide evidence for the construct validity of the scale, and confirmatory factor analysis was applied to verify the emerged structure. Internal consistency coefficient was calculated for the reliability assessment related to the structure and in addition, item total test correlation values were examined to provide evidence for item discrimination. As a result of the analyzes performed, it was revealed that the measurement tool consisted of 12 items and 3 factors (Anxiety, Interest and Health). Based on the research findings, the goodness of fit index values obtained within the scope of confirmatory factor analysis were as follows; x2/sd= 1.97, RMSEA= .061, SRMR= .049, CFI= .95, GFI= .94, AGFI= .91, IFI= .95. When the Cronbach Alpha values for the scale were examined, it was found that the value determined for the anxiety sub-dimension was .78, the value determined for the interest sub-dimension was .77, the value determined for the health sub-dimension was .62 and the value determined for the entire scale was .83. As a result of the results obtained from the research findings, it is understood that the Adult Form of the Reasons for Avoiding Exercise Scale has a valid and reliable structure.

Anahtar Kelimeler

Exercise, health, avoiding exercise, adult

Kaynakça

• American College of Sports Medicine. (2018). ACSM’s guidelines to exercise testing and prescription, 10th ed. Philadelphia (PA): Wolters Kluwer Health.
• Warburton DE., Nicol CW., Bredin SS. (2006). Health benefits of physical activity: The evidence. Canadian Medical Association Journal. 174(6), 801-809.
• Weinstein N., Brown KW., Ryan RM. (2009). A multi-method examination of the effects of mindfulness on stress attribution, coping, and emotional well-being. Journal of Research in Personality. 43(3), 374-385.
• Cuncic A. (2020). Avoidance behaviors and social anxiety disorder. https://www.verywellmind.com/what-are-avoidance-behaviors-3024312 [Erişim tarihi: 02.07.2024].
• Prendergast GP., Tsang ASL,. Cheng R. (2014). Predicting handbill avoidance in Hong Kong and the UK. European Journal of Marketing. 48(1/2), 132-146.
• Abdulmuhsin AA., Değirmenci B., Efendioğlu İH., Durmaz Y. (2022). The perception of COVID-19 and avoidance behavior in Turkey: The role of income level, gender and education. International Journal of Emerging Markets. 17(10), 2558-2583.
• Widdowson M. (2014). Avoidance, vicious cycles, and experiential disconfirmation of script: Two new theoretical concepts and one mechanism of change in the psychotherapy of depression and anxiety. Transactional Analysis Journal. 44(3), 194-207.
• Avcı F., Avcı Ş. (2021). Yaşlılık döneminde görülen değişiklikler, fiziksel inaktivite kinezyofobi ve düşmeler. Abant Sağlık Bilimleri ve Teknolojileri Dergisi. 1(2), 51-62.
• Greenleaf C., Rodriguez AM. (2021). Living in a larger body: Do exercise motives influence associations between body image and exercise avoidance motivation? International Journal of Environmental Research and Public Health. 18(1), 72.
• Vartanian LR., Novak SA. (2011). Internalized societal attitudes moderate the impact of weight stigma on avoidance of exercise. Obesity. 19(4), 757-762.
• Lannucci C., MacPhail AR. Richards KA. (2019). Development and initial validationof the teaching multiple school subjects role conflict scale (TMSS-RCS). European Physical Education Review. 25(4), 1017-1035.
• Mundfrom DJ., Shaw DG., Ke TL. (2005). Minimum sample size recommendations for conducting factor analyses. International Journal of Testing. 5(2), 159-168.
• Sapnas KG., Zeller RA. (2002). Minimizing sample size when using exploratory factor analysis for measurement. Journal of Nursing Measurement. 10(2), 135-154.
• Velicer WF., Fava, JL. (1998). Affects of variable and subject sampling on factor pattern recovery. Psychological Methods. 3(2), 231.
• Tabachnick BG., Fidell LS. (2013). Using multivariate statistics. 6th ed. Allyn and Bacon, New York.
• Yong AG., Pearce S. (2013). A beginner’s guide to factor analysis: Focusing on exploratory factor analysis. Tutorials in Quantitative Methods for Psychology. 9(2), 79-94.
• Benoot C., Hannes K., Bilsen J. (2016). The use of purposeful sampling in a qualitative evidence synthesis: A worked example on sexual adjustment to a cancer trajectory. BMC Medical Research Methodology. 16(1), 21.
• George D., Mallery P. (2016). IBM SPSS Statistics 23 step by step: A simple guide and reference. Routledge, New York.
• Tavşancıl E. (2014). Tutumların ölçülmesi ve SPSS ile veri analizi. 5. Baskı. Nobel Yayınevi, Ankara.
• Kalaycı Ş. (2014). SPSS uygulamalı çok değişkenli istatistik teknikleri. 6. Baskı. Asil Yayın, Ankara.
• Nunnally JC., Bernstein IH. (1994). Psychometric theory. NY: McGraw-Hill. New York.
• Büyüköztürk Ş. (2007). SPSS veri analizi el kitabı. Pegem A Yayıncılık, Ankara.
• Büyüköztürk Ş. (2020). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı. Pegem Akademi. Ankara.
• Kline RB. (2015). Principles and practice of structural equation modeling. Guilford Press. New York.
• Aksu G., Eser MT., Güzeller CO. (2017). Açımlayıcı ve doğrulayıcı faktör analizi ile yapısal eşitlik modeli uygulamaları. Detay Yayıncılık. Ankara, 86-93.
• Schermelleh-Engel K., Moosbrugger H. (2003). Models: Tests of significance and descriptive. Psychological Research Online. 8(2), 23-73.
• Yılmaz V., Çelik HE. Yağızer C. (2009). Çevresel duyarlılık ve çevresel davranışın ekolojik ürün satın alma davranışına etkilerinin yapısal eşitlik modeliyle araştırılması. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi. 9(2), 1-14.
• Özdamar K. (2016). Eğitim, sağlık ve davranış bilimlerinde ölçek ve test geliştirme yapısal eşitlik modellemesi. Nisan Kitabevi. Eskişehir.
• Gatignon H. (2011). Statistical analysis of management data. Springer. London, 267-268.
• Marsh HW., Hau KT., Artelt C., Baumert J., Peschar JL. (2006). OECD’s brief self report measure of educational psychology’s most useful affective constructs: Cross-cultural, psychometric comparisons across 25 countries. International Journal of Testing. 6(4), 311-360.
• Hooper D., Coughlan J., Mullen M. (2008). Evaluating model fit: a synthesis of the structural equation modelling literature. 7th European Conference on Research Methodology For Business and Management Studies, 195-200, London.
• Karagöz Y. (2019). SPSS-AMOS-META uygulamalı istatistiksel analizler. Nobel Yayıncılık, Ankara, 1043-1044.
• Günel Y., Bircan H. (2022). Scale development effort to determine individual housing financing preferences. Journal of Economics and Administrative Sciences. 23(3), 709-725.
• Mavi S., Tuncel S., Tuncel F., Akdemir B. (2012). Ankara’da yaşayan insanların spor yapma ve yapmama nedenleri. Uluslararası Hakemli Akademik Sosyal Bilimler Dergisi. 3(2), 44-52.
• Var L. (2018). Kırşehir'de yaşayan bazı kadınların spor yapma ve yapmama nedenleri. Ahi Evran Üniversitesi Kırşehir Eğitim Fakültesi Dergisi. 19(3), 2320-2328.
• Karahüseyinoğlu MF., Arslan C., Ramazanoğlu F. (2003). Elazığ halkının spora karşı eğiliminin incelenmesi. Doğu Anadolu Bölgesi Araştırmaları. 4, 70-74.
• Koçak F., Tuncel F., Tuncel S. (2010). Determining the health-exercise/physical activity levels of Turkish women. Association Internationale des Écoles Supérieures d'Éducation Physique International Congress Book, A Coruna, Spain.