Pursuit for Scale Selection: The Journey to Finding the Right Scale

Year 2025, Issue: 64, 338 - 373, 19.05.2025

Meltem Acar Güvendir , Abdullah Faruk Kılıç , Yeşim Özer Özkan

https://doi.org/10.9779/pauefd.1501330

Abstract

The aim of this study is to develop a checklist to guide researchers in selecting scales that have already been developed or adapted. For this purpose, scale development and adaptation steps were prepared based on the relevant literature, and the weights of these steps were defined. The prepared steps and their respective weights were sent to 10 academics holding doctoral degrees in the field of measurement and evaluation in education. The academics were asked to provide feedback on the steps and assign weights they deemed appropriate. Based on the feedback received, adjustments were made, and the weights of the scale development and adaptation steps were finalized. A criterion was then established by considering the total score obtainable based on the weights of the steps. Using the proposed criterion, a reference point was provided to assist researchers in determining whether to select a given developed or adapted scale. In this respect, the study is expected to make significant contributions by serving as a guide for researchers in the selection of developed and adapted scales.

Keywords

Scale Development , Scale Adaptation , Scale Selection , Validity , Reliability , Check List

Ölçek Seçiminde Arayış: Doğru Ölçeği Bulma Yolculuğu

Abstract

Bu çalışmanın amacı, geliştirilmiş ya da uyarlanmış bir ölçek kullanacak araştırmacılara rehberlik edecek kontrol listesi geliştirmektir. Bu amaçla araştırmacılar tarafından alanyazına dayalı olarak ölçek geliştirme ve uyarlama adımları hazırlanmış ve tüm adımların ağırlıkları tanımlanmıştır. Hazırlanmış olan adımlar ve ağırlıkları eğitimde ölçme ve değerlendirme alanında doktora derecesine sahip olan 10 akademisyene gönderilmiştir. Akademisyenlerden hem adımlara yönelik görüşleri hem de takdir ettikleri ağırlıklar istenmiştir. Gelen dönütlere göre düzenlemeler yapılarak ölçek geliştirme ve uyarlama adımlarının ağırlıkları tanımlanmış, adımların ağırlıklarına göre elde edilecek toplam puan göz önüne alınarak bir ölçüt belirlenmiştir. Hâlihazırda geliştirilmiş/uyarlanmış bir ölçeği seçecek araştırmacılara önerilen ölçüt temel alınarak bu ölçekleri seçip seçmeme konusunda bir referans sunulmuştur. Bu yönüyle çalışmanın geliştirilmiş ya da uyarlanmış ölçeklerin seçiminde rehber oluşturması açısından önemli katkıları olacağı düşünülmektedir.

Keywords

Ölçek Geliştirme , Ölçek Uyarlama , Ölçek Seçimi , Geçerlik , Güvenirlik. , Kontrol listesi

Ethical Statement

Bu araştırma, Trakya Üniversitesi Sosyal ve Beşeri Bilimler Araştırmaları Etik Kurulu'nun 29.05.2024 tarihli toplantısında alınan 05/09 numaralı kararı ile alınan izinle yürütülmüştür.

References

• Acar Güvendir, M., & Özer Özkan, Y. (2015). Türkiye'deki eğitim alanında yayımlanan bilimsel dergilerde ölçek geliştirme ve uyarlama konulu makalelerin incelenmesi. Electronic Journal of Social Sciences, 14(52), 23-33. https://doi.org/10.17755/esosder.54872
• Acar Güvendir, M., & Özer Özkan, Y. (2022). Tüm yönleriyle ölçek geliştirme süreci. Pegem Akademi.
• Alper, A., & Gülbahar, Y. (2009). Trends and issues in educational technologies: A Review of recent research in TOJET. The Turkish Online Journal of Educational Technology- TOJET, 8(2), 124-135.
• American Educational Research Association (AERA), American Psychological Association (APA), National Council on Measurement in Education (NCME), (2014). Standards for educational and psychological testing. American Educational Research Association.
• Anderson, J. C., & Gerbing, D. W. (1984). The effect of sampling error on convergence, improper solutions, and goodness-of-fit indices for maximum likelihood confirmatory factor analysis. Psychometrika, 49(2), 155-173. https://doi.org/10.1007/BF02294170
• Arrindell, W. A., & Van der Ende, J. (1985). Cross-sample invariance of the structure of self-reported distress and difficulty in assertiveness: Experiences with the scale for interpersonal behaviour. Advances in Behaviour Research and Therapy, 7(4), 205-243. https://doi.org/10.1016/0146-6402(85)90013-x
• Aybek, E. C., & Toraman, C. (2022). How many response categories are sufficient for Likert type scales? An empirical study based on the Item Response Theory. International Journal of Assessment Tools in Education, 9(2), 534-547. https://doi.org/10.21449/ijate.1132931
• Bartlett, M. S. (1950). Tests of significance in factor analysis. British Journal of Statistical Psychology, 3(2), 77-85. https://doi.org/10.1111/j.2044-8317.1950.tb00285.x
• Bishop, P. A., & Herron, R. L. (2015). Use and misuse of the Likert item responses and other ordinal measures. International Journal Of Exercise Science, 8(3), 297.
• Boomsma, A. (1982). The robustness of LISREL against small sample sizes in factor analysis models. In: Joreskog, K.G., Wold, H. (Eds.), Systems under ındirect observation: causality, structure, prediction (pp. 149-173). Elsevier.
• Boztunç Öztürk, N., Eroğlu, M.G., & Kelecioğlu, H. (2014, June 9-13). Eğitim bilimleri alanında yapılan ölçek uyarlama makalelerinin incelenmesi, IV. Ulusal Eğitimde ve Psikolojide Ölçme ve Değerlendirme Kongresi, Ankara.
• Brown, T. A. (2015). Confirmatory factor analysis for applied research (2nd ed.). Guilford.
• Bryman, A., & Cramer, D. (2001). Quantitative data analysis with SPSS Release 10 for Windows: A guide for social scientists. Routledge. https://doi.org/10.4324/9780203471548
• Büyüköztürk, Ş. (2020). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı: İstatistik, araştırma deseni, SPSS uygulamaları ve yorum (28. baskı). Pegem Akademi.
• Büyüköztürk, Ş., Kılıç-Çakmak, E., Akgün, Ö. E., Karadeniz, Ş., & Demirel, F. (2020). Bilimsel araştırma yöntemleri (29. baskı). Pegem Akademi.
• Byrne, B. M. (2016). Structural equation modeling with AMOS: Basic concepts, applications, and programming (3rd ed.). Routledge. https://doi.org/10.4324/9781315757421
• Carpenter, S. (2018). Ten steps in scale development and reporting: A guide for researchers. Communication Methods and Measures, 12(1), 25-44. https://doi.org/10.1080/19312458.2017.1396583
• Cattell, R. B. (2012). The scientific use of factor analysis in behavioral and life sciences, Springer Science & Business Media.
• Chen, L. T., & Liu, L. (2020). Methods to analyze likert-type data in educational technology research. Journal of Educational Technology Development and Exchange (JETDE), 13(2), 39-60. https://doi.org/10.18785/ jetde.1302.04
• Cohen, J., & Cohen, P. (1983). Applied multiple regression/correlation analysis for the behavioral sciences. L. NJ Eribaum.
• Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G., & Büyüköztürk, Ş. (2012). Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik: SPSS ve LISREL uygulamaları (2. baskı). Pegem Akademi.
• Comrey, A. L., & Lee, H. B. (1992). A first course in factor analysis (Second Edition). Lawrence Erlbaum Associate
• Cooper, C. (2019). Psychological testing: Theory and practice. Routledge. https://doi.org/10.4324/9781315391342
• Costello, A. B., & Osborne, J. W. (2005). Best practices in exploratory factor analysis: Four recommendations for getting the most from your analysis. Practical Assessment, Research & Evaluation, 10(7), 27-29. https://doi.org/10.7275/jyj1-4868
• Çetin, S. (2023). Standart belirleme. İçinde A. F. Kılıç (Ed.), R programlama diliyle A’dan Z’ye ölçek geliştirme (ss. 257-289). Nobel.
• Çüm, S., & Koç, N. (2013). Türkiye’de psikoloji ve eğitim bilimleri dergilerinde yayımlanan ölçek geliştirme ve uyarlama çalışmalarının incelenmesi. Eğitim Bilimleri ve Uygulama, 12(24), 115-135.
• De Winter, J. C. F, Dodou, D., & Wieringa, P. A. (2009). Exploratory factor analysis with small sample sizes. Multivariate Behavioral Research, 44, 147-181. https://doi.org/10.1080/00273170902794206
• DeVellis, R. F. (2017). Scale development: Theory and applications (4th ed.). Sage.
• Doğan, H., & Tok, T. N. (2018). Türkiye’de eğitim bilimleri alanında yayınlanan makalelerin incelenmesi: Eğitim ve Bilim Dergisi örneği. Current Research in Education, 4(2), 94-109.
• Erdem, D. (2011). Türkiye’de 2005–2006 yılları arasında yayımlanan eğitim bilimleri dergilerindeki makalelerin bazı özellikler açısından incelenmesi: Betimsel bir analiz. Journal of Measurement and Evaluation in Education and Psychology, 2(1), 140-147.
• Erkuş, A. (2007). Ölçek geliştirme ve uyarlama çalışmalarında karşılaşılan sorunlar, Türk Psikoloji Bülteni, 13(40), 17-25.
• Erkuş, A. (2019). Psikolojide ölçme ve ölçek geliştirme-I: Temel kavramlar ve işlemler (4nd ed.). Pegem Akademi.
• Everitt, B. S. (1975). Multivariate analysis: the need for data and other problems. British Journal of Psychiatry, 126, 237-240. https://doi.org/10.1192/ bjp.126.3.237
• Fabrigar, L. R., & Wegener, D. T. (2012). Exploratory factor analysis. Oxford University. https://doi.org/10.1093/acprof:osobl/9780199734177.001.0001
• Fabrigar, L. R., Wegener, D. T., MacCallum, R. C., & Strahan, E. J. (1999). Evaluating the use of exploratory factor analysis in psychological research. Psychological Methods, 4(3), 272-299. https://doi.org/10.1037/1082-989X.4.3.272
• Furr, R. M. (2011). Scale construction and psychometrics for social and personality psychology. Sage.
• Goodwin, L. D. (1999). The role of factor analysis in the estimation of construct validity. Measurement in Physical Education and Exercise Science, 3(2), 85-100. https://doi.org/10.1207/s15327841mpee0302_2
• Goretzko, D., Pham, T. T. H., & Bühner, M. (2021). Exploratory factor analysis: Current use, methodological developments and recommendations for good practice. Current Psychology, 40(7), 3510-3521. https://doi.org/10.1007/s12144-019-00300-2
• Gorsuch, R. L. (1974). Factor analysis. Saunders.
• Green, S. B., & Hershberger, S. L. (2000). Correlated errors in true score models and their effect on coefficient alpha. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 7(2), 251-270. https://doi.org/10.1207/S15328007SEM0702_6
• Guadagnoli, E., & Velicer, W. F. (1988). Relation of sample size to the stability of component patterns. Psychological Bulletin, 103(2), 265–275. https://doi.org/10.1037/0033-2909.103.2.265
• Guttman, L. (1954). Some necessary conditions for common-factor analysis. Psychometrika, 19, 149-161. https://doi.org/10.1007/bf02289162
• Hair, J. F., Jr., Anderson, R. E., Tatham, R. L., & Black, W. C. (1998). Multivariate data analysis (5th ed.). Pearson.
• Helm, J. L., Castro-Schilo, L., & Oravecz, Z. (2017). Bayesian versus maximum likelihood estimation of multitrait–multimethod confirmatory factor models. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 24(1), 17-30. https://doi.org/10.1080/10705511.2016.1236261
• Henson, R. K., & Roberts, J. K. (2006). Use of Exploratory Factor Analysis in Published Research: Common errors and some comment on improved practice. Educational and Psychological Measurement, 66(3), 393-416. https://doi.org/10.1177/0013164405282485
• Hinkin, T. (1995). A review of scale development practices in the study of organizations. Journal of Management, 21(5), 967-988. https://doi.org/10.1016/0149-2063(95)90050-0
• Ho, R. (2006). Handbook of univariate and multivariate data analysis and interpretation with SPSS. Chapman & Hall.
• Howard, M. C. (2016). A review of exploratory factor analysis decisions and overview of current practices: What we are doing and how can we improve? International Journal of Human-Computer Interaction, 32(1), 51-62. https://doi.org/10.1080/10447318.2015.1087664
• Hu, L., & Bentler, P. M. (1998). Fit indices in covariance structure modeling: Sensitivity to underparameterized model misspecification. Psychological Methods, 3(4), 424-453. https://doi.org/10.1037/1082-989X.3.4.424
• Hu, L., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 37-41. https://doi.org/10.1080/10705519909540118
• İşçi, S. (2013). Türkiye’de eğitim yönetimi alanında yapılmış lisansüstü tezlerin tematik, metodolojik ve istatistiksel açıdan incelenmesi [Yüksek lisans tezi, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi]. Ulusal Tez Merkezi. Erişim No: 344302
• Jackson, D. L. (2001). Sample size and number of parameter estimates in maximum likelihood confirmatory factor analysis: A Monte Carlo investigation. Structural Equation Modeling, 8, 205-223. https://doi.org/10.1207/s15328007sem0802_3
• Joshi, A., Kale, S., Chandel, S., & Pal, D. K. (2015). Likert scale: Explored and explained. British Journal of Applied Science & Technology, 7(4), 396-403. https://doi.org/10.9734/BJAST/2015/14975
• Karadağ, E. (2009). Türkiye’de eğitim bilimleri alanında yapılmış doktora tezlerinin tematik ve metodolojik açıdan incelemesi; Bir durum çalışması. [Doktora tezi, Marmara Üniversitesi]. Ulusal Tez Merkezi. Erişim No: 250896
• Kaiser, H.F. (1970). A second generation little jiffy. Psychometrika, 35, 401-415. https://doi.org/10.1007/bf02291817
• Kalkbrenner, M. T. (2021). Alpha, Omega, and H internal consistency reliability estimates: Reviewing these options and when to use them. Counseling Outcome Research and Evaluation, 1-12. https://doi.org/10.1080/21501378.2021.1940118
• Kılıç, A. F. (2022a). Açımlayıcı faktör analizinde boyut sayısına karar verme: Yöntemlere kısa bir bakış. Pamukkale University Journal of Social Sciences Institute, 51 (Özel sayı 1), Ö305-Ö318. https://doi.org/10.30794/pausbed.1095936
• Kılıç, A. F. (2022b). Ölçek geliştirme sürecinde açımlayıcı faktör analizi. İçinde M. Acar-Güvendir & Y. Özer-Özkan (Ed.), Tüm yönleriyle ölçek geliştirme süreci (ss. 69-129). Pegem Akademi.
• Kılıç, A. F. (2023a). Geçerlik ve kanıtları. R programlama diliyle A’dan Z’ye ölçek uyarlama (ss. 61-113) içinde. Nobel.
• Kılıç, A. F. (2023b). Ölçek geliştirme süreci. R programlama diliyle A’dan Z’ye ölçek geliştirme (33-59) içinde. Nobel.
• Kılıç, A. F., & Doğan, N. (2021). Comparison of confirmatory factor analysis estimation methods on mixed-format data. International Journal of Assessment Tools in Education, 8(1), 21-37. https://doi.org/10.21449/ijate.782351
• Kılıç, A. F., & Koyuncu, İ. (2017). Ölçek uyarlama çalışmalarının yapı geçerliği açısından incelenmesi. Küreselleşen dünyada eğitim (ss. 1202-1205) içinde. Pegem Akademi.
• Kılıç, A. F., Koyuncu, İ., & Uysal, İ. (2023). Scale development based on item response theory: A systematic review. International Journal of Psychology and Educational Studies, 10(1), 209-223. https://doi.org/10.52380/ijpes.2023.10.1.982
• Kılıç, A. F., & Uysal, İ. (2023). Ölçek puanlarının geçerliği. R programlama diliyle A’dan Z’ye ölçek geliştirme (95-150) içinde. Nobel.
• Kline, R. B. (2016). Principle and practice of structural equation modeling (4th ed.). The Guilford.
• Kline, P. (1994). An easy guide to factor analysis. Routledge.
• Kline, R. B. (2013). Exploratory and confirmatory factor analysis. In Applied quantitative analysis in the social sciences (pp. 171- 207). Routledge.
• Koyuncu, İ. ve Kılıç, A. F. (2019). The use of exploratory and confirmatory factor analyses: A document analysis. Eğitim ve Bilim, 44(198), 361-388. https://doi.org/10.15390/EB.2019.7665
• Lei, P. (2009). Evaluating estimation methods for ordinal data in structural equation modeling. Quality and Quantity, 43(3), 495-507. https://doi.org/10.1007/s11135-007-9133-z
• Li, C.-H. (2016a). Confirmatory factor analysis with ordinal data: Comparing robust maximum likelihood and diagonally weighted least squares. Behavior Research Methods, 48(3), 936-949. https://doi.org/10.3758/ s13428-015-0619-7
• Li, C.-H. (2016b). The performance of ML, DWLS, and ULS estimation with robust corrections in structural equation models with ordinal variables. Psychological Methods, 21(3), 369-387. https://doi.org/10.1037/ met0000093
• Liang, X., & Yang, Y. (2014). An evaluation of WLSMV and Bayesian methods for confirmatory factor analysis with categorical indicators. International Journal of Quantitative Research in Education, 2(1), 17-38. https://doi.org/10.1504/IJQRE.2014.060972
• Lorenzo-Seva, U., Timmerman, M. E., & Kiers, H. A. L. (2011). The Hull method for selecting the number of common factors. Multivariate Behavioral Research, 46(2), 340-364. https://doi.org/10.1080/00273171.2011.564527
• Maccallum, R. C., Browne, M. W., & Sugawara, H. M. (1996). Power analysis and determination of sample size for covariance structure modeling of fit involving a particular measure of model. Psychological Methods, 13(2), 130-149. https://doi.org/10.1037/1082-989X.1.2.130
• MacCallum, R. C. Widaman, K. F., Zhang, S., & Hong, S. (1999). Sample size in factor analysis. Psychological Methods, 4(1), 84–99. https://doi.org/10.1037/1082-989X.4.1.84
• McNeish, D., & Wolf, M. G. (2023). Dynamic fit index cutoffs for confirmatory factor analysis models. Psychological Methods, 28(1), 61–88. https://doi.org/10.1037/met0000425
• Mor Dirlik, E. (2014). Ölçek geliştirme konulu doktora tezlerinin test ve ölçek geliştirme standartlarına uygunluğunun incelenmesi. Journal of Measurement and Evaluation in Education and Psychology, 5(2), 62-78.
• Morgado, F. F., Meireles, J. F., Neves, C. M., Amaral, A., & Ferreira, M. E. (2017). Scale development: Ten main limitations and recommendations to improve future research practices. Psicologia: Reflexão e Crítica, 30(3), 1-20. https://doi.org/10.1186/s41155-016-0057-1
• Moshagen, M., & Musch, J. (2014). Sample size requirements of the robust weighted least squares estimator. Methodology, 10(2), 60-70. https://doi.org/10.1027/1614-2241/a000068
• Mundfrom, D. J., Shaw, D. G., & Ke, T. L. (2005). Minimum sample size recommendations for conducting factor analyses. International Journal of Testing, 5, 159–168. https://doi.org/10.1207/s15327574ijt0502_4
• Muthén, L. K., & Muthén, B. O. (2002). How to use a Monte Carlo study to decide on sample size and determine power. Structural Equation Modeling, 9(4), 599-620. https://doi.org/10.1207/s15328007sem0904_8
• Navarro-Gonzalez, D., & Lorenzo-Seva, U. (2021). EFA.MRFA: Dimensionality assessment using minimum rank factor analysis. https://cran.r-project.org/package=EFA.MRFA
• Nevitt, J., & Hancock, G. R. (2004). Evaluating small sample approaches for model test statistics in structural equation modeling. Multivariate Behavioral Research, 39(3), 439-478. https://doi.org/10.1207/ s15327906mbr3903_3
• Niemand, T., & Mai, R. (2022). Flexible cutoffs for model fit evaluation in covariance-based structural models. Journal of the Academy of Marketing Science, 46, 1148-1172. https://doi.org/10.1007/s11747-018-0602-9
• Nunnally, J.C. (1978). Psychometrtc theory. McGraw-Hill.
• O’Connor, B. P. (2022). EFA.dimensions: Exploratory factor analysis functions for assessing dimensionality. https://cran.r-project.org/package=EFA.dimensions
• Oranje, A. (2003). Comparison of estimation methods in factor analysis with categorized variables: Applications to NEAP data.
• Osborne, J. W. (2015). What is rotating in exploratory factor analysis? Practical Assessment Research & Evaluation, 20(2), 1-7. https://doi.org/10.7275/hb2g-m060
• Osborne, J.W., & Costello, A.B. (2004). Sample size and subject to item ratio in principal components analysis. Practical Assessment, Research, and Evaluation, 9(11), 1-9. https://doi.org/10.7275/ktzq-jq66
• Ozan, C., & Köse, E. (2014). Eğitim programları ve öğretim alanındaki araştırma eğilimleri. Sakarya University Journal of Education, 4(1), 116-136. https://doi.org/10.19126/suje.76547
• Preacher, K. J., & MacCallum, R. C. (2002). Exploratory factor analysis in behavior genetics research: Factor recovery with small sample sizes. Behavior Genetics, 32, 153–161. https://doi.org/10.1023/a:1015210025234
• Raykov, T., & Marcoulides, G. A. (2006). A first course in structural equation modeling (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates.
• Revelle, W. (2024). psych: Procedures for psychological, psychometric, and personality research (2.2.9) [Software]. Northwestern University. https://cran.r-project.org/package=psych
• Rouquette, A., & Falissard, B. (2011). Sample size requirements for the internal validation of psychiatric scales. International Journal of Methods in Psychiatric Research, 20(4), 235–249. https://doi.org/10.1002/mpr.352
• Sapnas, K. G., & Zeller, R. A. (2002). Minimizing sample size when using exploratory factor analysis for measurement. Journal of Nursing Measurement, 10, 135–154. https://doi.org/10.1891/jnum.10.2.135.52552
• Schönrock-Adema, J., Heijne-Penninga, M., van Hell, E. A., & Cohen-Schotanus, J. (2009). Necessary steps in factor analysis: Enhancing validation studies of educational instruments. The PHEEM applied to clerks as an example. Medical Teacher, 31(6), 226-232. https://doi.org/ 10.1080/01421590802516756
• Seçer, İ., Ay, İ., Ozan, C., & Yılmaz, B. Y. (2014). Research Trends in the Field of Guidance and Psychological Counseling: A Content Analysis. Turkish Psychological Counseling & Guidance Journal, 5(41), 49-60.
• Shevlin, M. & Miles, J. N. (1998). Effects of sample size, model specification and factor loadings on the GFI in confirmatory factor analysis. Personality and Individual differences, 25(1), 85-90. https://doi.org/10.1016/s0191-8869(98)00055-5
• Sönmez, V., & Alacapınar, G. (2016). Sosyal bilimlerde ölçme aracı hazırlama. Anı Yayıncılık.
• Steiner, M. D., & Grieder, S. (2020). EFAtools: An R package with fast and flexible implementations of exploratory factor analysis tools. Journal of Open Source Software, 5(53), 2521. https://doi.org/10.21105/joss.02521
• Steven, J. (1996). Applied multivariate statistics for social sciences (third edition). Lawrence Erlbaum Associates, Inc.
• Şeker, H., & Gençdoğan, B. (2006). Psikolojide ve eğitimde ölçme aracı geliştirme. Nobel.
• Şencan, H. (2005). Sosyal ve davranışsal ölçümlerde güvenilirlik ve geçerlilik. Seçkin Yayıncılık.
• Şenyurt, S., & Özer Özkan, Y. (2017). Eğitimde ölçme ve değerlendirme alanında yapılan yüksek lisans tezlerinin tematik ve metodolojik açıdan incelenmesi. İlköğretim Online, 16(2), 628-653.
• Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2019). Using multivariate statistics (7th ed.). Pearson.
• Timmerman, M. E., & Lorenzo-Seva, U. (2011). Dimensionality assessment of ordered polytomous items with parallel analysis. Psychological Methods, 16(2), 209-220. https://doi.org/10.1037/a0023353
• Tanujaya, B., Prahmana, R. C. I., & Mumu, J. (2022). Likert scale in social sciences research: Problems and difficulties. FWU Journal of Social Sciences, 16(4), 89-101.
• Tavşancıl, E., Güler, G., & Ayan, C. (2014). 2002-2012 yılları arasında Türkiye’de geliştirilen bazı tutum ölçeği geliştirme çalışmalarının ölçek geliştirme süreci açısından incelenmesi. In IV. Ulusal Eğitimde ve Psikolojide Ölçme ve Değerlendirme Kongresi (Uluslararası Katılımlı) Hacettepe Üniversitesi, Ankara.
• Tosuntaş, Ş. B., Emirtekin, E., & Süral, İ. (2019). Eğitim ve öğretim teknolojileri konusunda yapılan tezlerin incelenmesi 2013-2018. Yükseköğretim ve Bilim Dergisi, (2), 277-286.
• Uyumaz, G., & Sırgancı, G. (2020). Doğrulayıcı faktör analizi için gerekli örneklem büyüklüğü kaç kişidir?: Bayes yaklaşımı ve maksimum olabilirlik kestirimi. OPUS Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 16(32), 5302-5340. https://doi.org/10.26466/opus.826895
• Uysal, İ. (2023). Ölçek uyarlama aşamaları. R Programlama Diliyle A’dan Z’ye Ölçek Uyarlama (ss. 1-9) içinde. Nobel.
• Velicer, W. F. (1976). Determining the number of components from the matrix of partial correlations. Psychometrika, 41(3), 321-327. https://doi.org/10.1007/BF02293557
• Wongpakaran, N., Wongpakaran, T., Wedding, D., & Gwet, K. L. (2013). A comparison of Cohen’s Kappa and Gwet’s AC1 when calculating inter-rater reliability coefficients: A study conducted with personality disorder samples. BMC Medical Research Methodology, 13(1), 61. https://doi.org/10.1186/1471-2288-13-61
• Yu, C.-Y., & Muthén, B. O. (2002, April 4). Evaluation of model fit indices for latent variable models with categorical and continuous outcomes. In American Educational Research Association Annual Conference. New Orleans, LA.
• Zygmont, C., & Smith, M. R. (2014). Robust factor analysis in the presence of normality violations, missing data, and outliers: Empirical questions and possible solutions. The Quantitative Methods for Psychology, 10(1), 40-55. https://doi.org/10.20982/tqmp.10.1.p040