İnternet Bağımlılığı Ölçeğinin Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması

Abstract

Bu çalışmanın amacı DSM-V çevrimiçi oyun bağımlılığı kriterlerine göre dokuz maddeli internet bağımlılığı ölçeği geliştirmektedir. Çalışma, yaşları 18 ile 58 arasında değişen 543 kişi ile yapılmıştır. Açımlayıcı faktör analizi için 327 kişi ile doğrulayıcı faktör için 216 kişi ile çalışılmıştır. Kapsam geçerliği çerçevesinde uzman görüşü alınmıştır. Yapı geçerliğini tespit etmek için faktör analizi yapılmıştır. Faktör analizi sonucunda 9 madde ve tek faktörden oluşan yapı elde edilmiştir. Tek faktörün ölçeğe ilişkin toplam varyansın % 39.607’sini açıkladığı görülmüştür. Ölçeğin Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) değerinin .836 olduğu, Barlett’s Küresellik testi sonucunun ise χ²= 758.899,  p=.000 olduğu tespit edilmiştir. Maddelerin ortak varyanslarının .22 ile .67 arasında, madde faktör yük değerlerinin .45 ile .74 arasında,  madde toplam korelasyonlarının ise .35 ile .61 aralığında yer aldığı tespit edilmiştir. Doğrulayıcı faktör analizi sonucunda uyum indekslerinin kabul edilebilir sınırlar içinde yer aldığı tespit edilmiştir (X²/df =2.38, RMR=.06, GFI=.94, AGFI=.90, CFI=.90, RMSEA= .08). Bir ay arayla yapılan test tekrar test korelasyon katsayısı r=.90 olarak tespit edilirken, Cronbach Alfa iç tutarlılık katsayısı .78 olarak tespit edilmiştir. Sonuç olarak ölçeğin internet bağımlılığını ölçmek için güvenilir ve geçerli bir ölçek olduğu tespit edilmiştir.

Keywords

• İnternet bağımlılığı,açımlayıcı faktör analizi,doğrulayıcı faktör analizi

The Validity and Reliability of The Internet Addiction Scale

Abstract

The aim of this study was to develop a nine-item internet addiction scale based on DSM-V internet gaming addiction criteria. The study was carried out with 550 people aged between 18 and 58 years. For exploratory factor analysis with a total of 327 people and for confirmatory factor analysis with a total 216 people were studied. Expert opinion was received within content validity. Factor analysis was performed to determine the construct validity. As a result of factor analysis, a structure consisting of 9 items and one factor was obtained.  It was seen that the single factor explained 39% of the total variance of the scale. The  KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) value of the scale  was .836 and χ² value of the Bartlett Sphericity test was found as 758.899 (p=.000). The common variances of the items were found between .22 and .67, and the item-factor loadings were between .45 and .74 and item total correlations were ranged between .35 and .61. A result of confirmatory factor analysis, it was found that fit indices were within acceptable limits (X²/df =2.38, RMR=.06, GFI=.94, AGFI=.90, CFI=.90, RMSEA= .08). Test-retest correlation coefficient was determined as r = .90 and Cronbach Alpha internal consistency coefficient was found as .78. As a result, it was determined that this scale is a valid and reliable scale to measure internet addiction in young adults and adults. 

Keywords

• Internet addiction,exploratory factor analysis,confirmatory factor analysis

References

1. American Psychiatric Association. (2013). Diagnostic and statistical manual of mental disorders (DSM-5®). American Psychiatric Pub.
2. Ayas, T., Çakır, Ö. ve Horzum, M. B. (2011). Ergenler için bilgisayar bağımlılığı ölçeği. Kastamonu Eğitim Dergisi, 19(2), 339-448.
3. Bayram, N. (2013). Yapısal eşitlik modellemesine giriş amos uygulamaları. Bursa: Ezgi Kitabevi.
4. Büyüköztürk, Ş. (2014). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı. (19. Baskı). Ankara: Pegem Akademi.
5. Ceyhan, E., Ceyhan, A. A. ve Gürcan, A. (2007). The Validity and Reliability of the Problematic Internet Usage Scale. Educational Sciences: Theory & Practice, 7 (1), 411-416.
6. Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G. ve Büyüköztürk, Ş. (2012). Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik SPSS ve LİSREL uygulamaları. Ankara: Pegem Akademi.
7. Günüç, S. (2009). İnternet bağımlılık ölçeğinin geliştirilmesi ve bazı demografik değişkenler ile internet bağımlılığı arasındaki ilişkilerin incelenmesi, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Yüzüncü Yıl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Van.
8. Kalaycı, Ş. (2014). Spss uygulamalı çok değişkenli istatistik teknikleri. (6. Baskı). Ankara: Asil.

9. Oyun bağımlılığı resmen akıl hastalığı olarak kabul edildi (2018, 19 Haziran). Erişim adresi: http://www.trthaber.com/haber/saglik/oyun-bagimliligi-resmen-akil-hastaligi-olarak-kabul-edildi-370635.html.
10. Ögel, K., Karadağ, F., Satgan, D., ve Koç, C. (2015). Bağımlılık profil indeksi internet bağımlılığı formu’nun (bapint) geliştirilmesi: Geçerlik ve güvenilirliği. Düşünen Adam The Journal of Psychiatry and Neurological Sciences, 28, 337-343.
11. Pontes, H. M. ve Griffiths, M. D. (2016). The Development and psychometric properties of the internet disorder scale –short form (IDS9_SF). Addicta, 3(3), 303-318. doi: 10.15805/addicta.2016.3.0102.
12. Shaw, M. ve Black D.W. (2008). Internet addiction. CNS Drugs, 22(5), 353-365.
13. van den Eijnden, R. J., Lemmens, J. S., & Valkenburg, P. M. (2016). The social media disorder scale. Computers in Human Behavior, 61, 478-487.
14. Yen, J. Y., Ko, C. H., Yen, C. F., Chen, C. S., & Chen, C. C. (2009). The association between harmful alcohol use and Internet addiction among college students: comparison of personality. Psychiatry and clinical neurosciences, 63(2), 218-224.
15. Young, K. S. (1997, August). What makes the Internet addictive: Potential explanations for pathological Internet use. In 105th annual conference of the American Psychological Association(Vol. 15, pp. 12-30). Chicago.
16. Young, K. S. (1998). Internet addiction: The emergence of a new clinical disorder. Cyberpsychology & behavior, 1(3), 237-244.