Sporda Psikolojik Performans Değerlendirme Ölçeği Geliştirme Çalışması

Year 2022, Volume: 6 Issue: 1, 74 - 87, 25.04.2022

Hayri Aydogan Yahya Konaş

https://doi.org/10.55238/seder.1096524

Abstract

Bu araştırma “Sporda Psikolojik Performans Değerlendirme Ölçeği (SPPDÖ)”nin geliştirilmesi ve psikometrik özelliklerinin belirlenmesi amacıyla gerçekleştirilmiştir. Bu araştırmanın evrenini kuramsal çerçeveyi temsil edecek nitelikte 35 spor dalından takım veya bireysel olarak mücadele eden sporcular oluşturmaktadır. Örneklemini ise evren içinden seçkisiz örnekleme yöntemiyle belirlenen bireysel ve takım sporlarında mücadele eden ve çalışmamıza gönüllü olarak katılmayı kabul eden 840 aktif elit sporcu oluşturmaktadır. “Sporda Psikolojik Performans Değerlendirme Ölçeği (SPPDÖ)”nin geliştirilmesi belirli aşamalardan oluşmaktadır. Ölçek maddelerinin belirlenmesi için öncelikle madde havuzu oluşturulmuştur. Daha sonra sırasıyla uzman görüşü alınmış, pilot denemeler gerçekleştirilmiş ve ölçeğin güvenirlilik ve geçerliliği test edilmiştir. Ölçeğin yapı geçerliliğinin incelenmesi için Açımlayıcı Faktör Analizi (AFA) ve Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA)’dan faydalanılmış ayrıca yakınsak geçerlilik ve ayrışma geçerliliği analizlerine de tabii tutulmuştur. Ölçeğin güvenirliğin testi için de Cronbach’s Alpha güvenirlik katsayısı hesaplanmıştır. Yapılan analizler sonucunda geçerlik ve güvenirlik testlerinden elde edilen puanlar SPPDÖ’nün 32 maddeli 3 faktörlü yapısını desteklemektedir. Sonuç olarak; Sporda Psikolojik Performans Değerlendirme Ölçeği’nin Türk popülasyonunun spor ortamındaki psikolojik performanslarını değerlendirmeye yönelik psikometrik nitelikleri sağlanan bir ölçme aracı olduğu sonucuna varılmıştır.

Keywords

Spor, Psikoloji, Performans

Thanks

İlgi ve Alakanız İçin Teşekkür ederiz.

Development Study of Psychological Performance Evaluation Scale in Sports

Abstract

This research was carried out in order to develop the "Psychological Performance Evaluation Scale in Sports (PPESiS)" and to determine its psychometric properties. The universe of this research consists of athletes competing on a team or individual basis from 35 sports branches that represent the theoretical framework. The sample consists of 840 active elite athletes who compete in individual and team sports determined by random sampling method from the universe and agree to participate voluntarily in our study. The development of the “Psychological Performance Assessment Scale in Sports (PPESiS)” consists of certain stages. In order to determine the scale items, a pool of items was first created. Then, expert opinions were obtained, pilot trials were conducted and the reliability and validity of the scale were tested, respectively. In order to examining the structural validity of the scale, Exploratory Factor Analysis (EFA) and Confirmatory Factor Analysis (CFA) were used, and convergent validity and divergence validity were also subjected to analyses. Cronbach’s Alpha reliability coefficient was calculated for the reliability test of the scale. As a result of the analyzes conducted, the scores obtained from the validity and reliability tests support the 3-factor structure of the 32-item PPESiS. As a result, it was concluded that the Psychological Performance Evaluation Scale in Sports is a measurement tool that provides psychometric qualities for assessing the psychological performance of the Turkish population in a sports environment.

Keywords

Sport, Psychology, Performance

References

• Altun, M. ve Koçak, S. (2015). Türkiye’nin sportif başarı açısından değerlendirilmesi: Bakü Avrupa oyunları örneği. Hacettepe Journal of Sport Sciences, 3: 114-128.
• Anderson, JC. & Gerbing, DW. (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
• Ayan, V. ve Mülazımoğlu, O. (2010). Sporda Yetenek Seçimi ve Spora Yönlendirmede 8-10 Yaş Grubu Kız Çocuklarının Fiziksel Özelliklerinin ve Bazı Performans Profillerinin İncelenmesi (Ankara Örneği). Niğde Üniversitesi Beden Eğitimi ve Spor Bilimleri Dergisi, 4 (3): 152-159.
• Başer, E. (1986). Uygulamalı Spor Psikolojisi, MEGSB Yayınları, No.31, Ankara, (19):48-51. Baumgartner, H. & Homburg, C. (1996). Applications of structural equation modeling in marketing and consumer research: A review, International Journal of Research in Marketing, 13 (2), 139-161.
• Bayraktar, B. ve Kurtoğlu, M. (2009). Sporda Performans, Etkili Faktörler, Değerlendirilmesi ve Artırılması. Klinik Gelişim, 22(1): 16-24.
• Bozdoğan, A.E. ve Öztürk, Ç. (2008). Coğrafya ile ilişkili fen konularının öğretimine yönelik öz-yeterlilik inanç ölçeğinin geliştirilmesi. Necatibey Eğitim Fakültesi Fen ve Matematik Eğitimi Dergisi. Cilt:2, Sayı:2. 66-81.
• Browne, W., Michael W. & Cudeck, R. (1993). Alternative ways of assessing model fit. Bollen KA. and Long JS. (Eds.), Testing structure equation models (p. 136-162). Newbury Park, CA.
• Bryant, FB. & Yarnold, PR. (1995). Temel bileşenler analizi ve açıklayıcı ve doğrulayıcı faktör analizi. İçinde: Grimm, LG ve Yarnold PR, Eds., Çok Değişkenli İstatistikleri Okuma ve Anlama, American Psychological Association, Washington DC, 99-136.
• Büyüköztürk, Ş. (2010). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı (11. Basım). Ankara: Pegem Akademi Yayıncılık.
• Byrne, BM. (1998). Structural equation modeling with LISREL, PRELIS, and SIMPLIS: Basic concepts, applications, and programming. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
• Cole, DA. (1987). Utility of confirmatory factor analysis in test validation research. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 55(4), 584–594. https://doi.org/10.1037/0022-006X.55.4.584
• Çelik, HE. ve Yılmaz, V. (2013). Yapısal eşitlik modellemesi temel kavramlar uygulamalar programlama. Ankara: Anı Yayıncılık.
• Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G. ve Büyüköztürk, S. (2014). Sosyal Bilimler İçin Çok Değişkenli İstatistik: Spss ve Lisrel Uygulamalar. Ankara: Pegem Akademi Yayıncılık.
• Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G. ve Büyüköztürk, Ş. (2016). Sosyal Bilimler İçin Çok Değişkenli İstatistik SPSS ve LISREL uygulamaları. 4. Baskı, Pegem Akademi. Ankara.
• Delice, A. ve Ergene, Ö. (2015). Ölçek geliştirme ve uyarlama çalışmalarının incelenmesi: Matematik eğitimi makaleleri örneği. Karaelmas Journal of Educational Sciences 3 (2015) 60-75.
• De Maesschalck, R., Jouan-Rimbaud, D. & Massart, DL. (2000). The Mahalanobis Distance. Kemometri ve Akıllı Laboratuvar Sistemleri, 50, 1-18.
• Field, A. (2005). Discovering statistics using SPSS. Thousand Oaks, CA, US.
• Fornell, C. & Larcker, DF. (1981). Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error: Algebra and Statistics. Journal of Marketing Research, 18 issue, 3; pages: 382-388. https://doi.org/10.1177/002224378101800313.
• Günay, M. ve Yüce, İA., (2006). Futbol antrenmanının bilimsel temelleri, Gazi Kitap Evi, Ankara.
• Hahn, E. (1989). “Sport Psychology in Athletics” New Studies in Athletics, Roma IAAF, (4):1-3.
• Hair, JF., Anderson, RE., Babin, BJ. & Black, WC. (2010). Multivariate data analysis: A global perspective, Vol.7.
• Hatcher, L. (1994). A step-by-step approach to using the SAS system for factor analysis and structural equation modeling. Cary, NC: The SAS Institute.
• Hinkin, TR., (1995). Örgütler Araştırmasında Ölçek Geliştirme Uygulamalarına Bir Bakış. Yönetim Dergisi, 21, 967-988.
• Hu, LT. & Bentler, PM. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling, 6, 1–55.
• Huang, CC., Wang, YM., Wu, TW. & Wang, PA. (2013). An empirical analysis of the antecedents and performance consequences of using the moodle platform. International Journal of Information & Education Technology, 3(2), 217.
• Karasar, N. (2009). Araştırmalarda Rapor Hazırlama, Nobel Yayıncılık, s:77, Ankara.
• Kartal, M. ve Bardakçı, S. (2018). SPSS ve AMOS Uygulamalı Örneklerle Güvenirlik ve Geçerlik Analizleri, s.42, Akademisyen Kitabevi, Ankara.
• Kelloway, EK. (1998). Using LISREL for Structural Equation Modeling: A Researcher's Guide. Thousand Oaks: SAGE Publications.
• Kline, RB. (2011). Yapısal Eşitlik Modellemesinin İlkeleri ve Uygulaması. Guilford Press, New York.
• Lawshe, CH. (1975). A Quantitative Approach to Content Validity. Personnel Psychology, 28(4), 563-575.
• 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.
• McDonald, RP. & Ho, M.-HR. (2002). Principles and practice in reporting structural equation analyses. Psychological Methods, 7(1), 64–82.
• Nunnally, JC. & Berustein, IH. (1994). Psychometric theory (3rd edn), 248-292. New York: McGraw Hill.
• Özdamar, K. (2004). Paket programlar ile istatistiksel veri analizi (çok değişkenli analizler). Kaan Kitabevi, Eskişehir, 574.
• Schermelleh-Engel, K. & Moosbruger, El Müller, H. (2003). Evaluating the Fit of Structural Equation Models: Tests of Significance and Descriptive Goodness-of-Fit Measures. Methods of Psychological Research Online, Vol.8, No.2, pp. 23-74.
• Seçer, İ. (2015). SPSS ve LISREL ile Pratik Veri Analizi (2. Baskı). Ankara: Anı Yayıncılık.
• Şencan, H. (2005). Sosyal ve davranışsal ölçümlerde güvenirlik ve geçerlilik. Ankara: Seçkin Yayıncılık.
• Tatlıdil, H. (1992). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz, H.Ü. Fen Fakültesi İstatistik Bölümü, Ankara: s.252.
• Tavacıoğlu, L. (1999). Spor Psikolojisi Bilişsel Değerlendirmeler. Ankara: Bağırgan Yayımevi.
• Tavşancıl, E. (2005). Tutumların ölçülmesi ve SPSS ile veri analizi. Ankara: Nobel Yayın Dağıtım.
• Tiryaki, Ş. (1991). Sportif performans ile Edwars kişisel tercih envanteri verilerinin ilişkisi. Hacettepe Üniversitesi Spor Bilimleri Dergisi. 2(2), 32-37.
• Voracek, M., Reimer, B., Ertl, C. & Dressler, SG. (2006). Digit ratio (2D: 4D), lateral preferences, and performance in fencing. Perceptual and Motor Skills. 103(2), 427-446.
• Yurdagül, H., (2005). Ölçek geliştirme çalışmalarında kapsam geçerliği için kapsam geçerlik indekslerinin kullanılması. XIV Ulusal Eğitim Bilimleri Kongresi. (S.1-6)28-30 Eylül Denizli.
• Wilson, FR., Pan, W. & Schumsky, DA. (2012). Recalculation of the Critical Values for Lawshe’s Content Validity Ratio. Measurement and Evaluation in Counseling and Development, 45(3), 197-210.