Adaptation of Hickman's Decision Fatigue Scale into Turkish and a Study in the Covid-19 Process: The Case of Turkey

Öz

In this study, the “Decision Fatigue Scale” developed by Hickman et al. (2018) was adapted into Turkish. In this context, it is aimed to determine whether the employees in different sectors have decision fatigue and their decision fatigue levels during the COVID-19 pandemic period in Turkey. Google forms, an online survey collection platform, were used to collect the data. Analyzes were made on 446 samples selected by simple random method. In the analysis of the data, confirmatory factor analysis methods were used under structural equation modeling. As a result of the analysis, it has been revealed that the Hickman decision fatigue scale can be used to determine the decision fatigue levels of employees in different sectors in Turkey. In addition, it was determined that the decision fatigue levels of the employees participating in the study were generally low during the COVID-19 pandemic process. In terms of some socio-demographic characteristics, it was observed that the decision fatigue levels of the employees differed.

Anahtar Kelimeler

• Hickman
• Decision Fatigue
• Covid-19 pandemic
• Turkey

Hickman’ın Karar Yorgunluğu Ölçeği’nin Türkçe’ye Uyarlanması ve Covid-19 Sürecinde Bir Araştırma: Türkiye Örneği

Öz

Bu çalışmada Hickman ve diğerleri (2018) tarafından geliştirilen “Karar Yorgunluğu Ölçeği”nin Türkçeye uyarlaması yapılmıştır. Bu kapsamda, Türkiye’de COVID-19 pandemi döneminde farklı sektörlerde çalışanların karar yorgunluklarının olup olmadığının ve karar yorgunluk düzeylerinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Verilerin toplanmasında online anket toplama platformu olan Google formlardan faydalanılmıştır. Basit tesadüfi yöntemle seçilen 446 örneklem üzerinden analizler yapılmıştır. Verilerin analizinde yapısal eşitlik modellemesi altında doğrulayıcı faktör analizi yöntemleri kullanılmıştır. Analiz sonucunda, Hickman karar yorgunluğu ölçeğinin Türkiye’deki farklı sektörlerde çalışanların karar yorgunluk düzeylerinin tespit edilmesi için kullanılabileceği ortaya konulmuştur. Ayrıca, araştırmaya katılan çalışanların COVID-19 pandemisi sürecinde karar yorgunluk düzeylerinin genellikle düşük düzeyde olduğu belirlenmiştir. Bazı sosyo-demografik özellikler açısından da çalışanların karar yorgunluk düzeylerinin farklılaştığı gözlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Hickman’ın Karar Yorgunluğu Ölçeği
• Karar Yorgunluğu
• Covid-19 pandemisi
• Türkiye

Kaynakça

1. Adair, J. (2000). Karar Verme ve Problem Çözme. (Çev. N. Kalaycı). (Ed. M. T. Atay). Ankara: Gazi Kitabevi.
2. Akdemir, B. (2020). Karar Yorgunluğu. In: İnsan kaynakları Yönetiminde Güncel Yaklaşımlar, Ed. Bünyamin Akdemir, İkinci Baskı, Bölüm 14, ss. 423-450, Beta Yayınevi: İstanbul.
3. Aytaç, M. & Öngen, B. (2012). Doğrulayıcı faktör analizi ile yeni çevresel paradigma ölçeğinin yapı geçerliliğinin incelenmesi, İstatistikçiler Dergisi: İstatistik ve Aktüerya, 5(1), s.14-22.
4. Bacon, D.R., Sauer, P.L. & Young, M. (1995). Composite reliability in structural equations modeling. Educational and psychological measurement, 55(3), s.394-406.
5. Bagozzi, R. P., Yi, Y. & Phillips, L. W. (1991). Assessing construct validity in organizational research. Administrative Science Quarterly, 36, 421-458. doi:10.2307/2393203.
6. Baldwin DC, Daugherty SR. Sleep deprivation and fatigue in residency training: results of a national survey of first- and second-year residents. Sleep. 2004;27(2), s.217–23.
7. Baştuğ, İ. (2006). Karar verme sürecinde sezginin önemi ve Türk merkezi yönetimindeki geçerliliği. Yüksek Lisans Tezi, Kırıkkale Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Kırıkkale (Türkiye).
8. Baumeister, R. F. & Tierney, J. (2011). Willpower: Why self-control is the secret to success. The Peaus Press, Newyork.

9. Baumeister, R. F., Bratslavsky, E., Muraven, M. & Tice, D. M. (1998). Ego depletion: Is the active self a limited resource? Journal of Personality and Social Psychology, 74(5), s.1252-1265. Doi:10.1037/0022-3514.74.5.1252.
10. Bencsik, A., Horváth-Csikos, G., & Juhász, T. (2016). Y and Z Generations at Workplaces. Journal of Competitiveness, 8(3), s.90-106.
11. Campagne, A., Pebayle, T., Muzet, A. (2004). Correlation between driving errors and vigilance level: Influence of the driver’s age. Physiology and Behavior, 80(4), s.515-524.
12. Can, H. (1992). Organizasyon ve yönetim. Ankara: Adım Yayıncılık
13. Certo, S. C. (2003). Modern Management. New Jersey: PrenticeHall.
14. Danziger S, Levav J, Avnaim-Pesso L. Extraneous factors in judicial decisions. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2011;108(17), s.6889–92.
15. Dessler, G. (2004). Management. New Jersey: Pearson Education Ltd.
16. Donaldson, P. & Clifford, J. (1980). The Economyand Decision Making. St. Paul:West Publishing Company.
17. Dow, K. E., Jackson C., Wong J. & Leitch R. A. (2008). A comparison of structural equation modeling approaches: the case of user acceptance of ınformation systems, Journal of Computer Information Systems, 48(4), s.106-114.
18. Eagleman, D. (2013). Incognito: Beynin gizli hayatı. Domingo.
19. Gailliot MT, Baumeister RF. (2007). The physiology of willpower: linking blood glucose to self-control. Personality and social psychology review? An official journal of the Society for Personality and Social Psychology, Inc. 11(4), s.303–327
20. Genç, G. B. (1994). Karar verme sürecinin analizi. Bilim Uzmanlığı Tezi. İnönü Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Malatya.
21. Gilovich, T., Griffin, D. & Kahneman, D. (2002). Heuristics and biases: The psychology of intuitive judgment. New York, NY: Cambridge University Press.
22. Gül, O., Soygüden, A. & Karagöz, Y. (2020). Okul sporları değerlendirme ölçeği: geçerlik ve güvenirlik çalışması. Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 17 (46), s.306-321.
23. Hagbaghery AM, Salsali M, Ahmadi F. (2004). The factors facilitating and inhibiting effective clinical decision-making in nursing: A qualitative study. BioMed Central Nursing, 3(2), s.1-11.
24. Hair, J. F., Anderson, R. E., Tahtam, R. L. & Black, W. C. (1998). Multivariate data analysis, New Jersey: Prentice Hall International Inc. 5. Baskı.
25. Hambleton, R.K. & Patsula, L. (1999). Increasing the validity of adapted tests: Myths to be avoided and guidelines for improving test adaptation practices. Journal of Applied Testing Technology, 1(1), s.1-30.
26. Harrison Y, Horne JA. The impact of sleep deprivation on decision making: a review. J Exp Psychol Appl. 2000;6(3), s.236–249.
27. Harrison, E. F. (1996). A process perspective on strategic decision making. Management decision, 34 (1), s.46-53.
28. Hedberg B, Larsson US. (2004). Environmental elements affecting the decisionmaking process in nursing practice. Journal of Clinical Nursing 2004;13(3), s.316-324.
29. Hickman Jr, R. L., Pignatiello, G. A. & Tahir, S. (2018). Evaluation of the decisional fatigue scale among surrogate decision makers of the critically ill. Western Journal of Nursing Research, 40(2), s.191-208.
30. Hirshleifer, D., Levi, Y., Lourie, B., & Teoh, S. H. (2019). Decision fatigue and heuristic analyst forecasts. Journal of Financial Economics, 133(1), s.83-98.
31. Hox, J. J. & Bechger, T. M. (1995). An introduction to structural equation modeling, Family Science Review, 11, s. 354-373.
32. Hunt, T. C., Ambrose, J. P., Haaland, B., Kawamoto, K., Dechet, C. B., Lowrance, W. T., ... & O'Neil, B. B. (2021). Decision fatigue in low‐value prostate cancer screening. Cancer, 127(18), s.3343-3353.
33. Johnson, E. J., & Goldstein, D. (2003). Do defaults save lives?. Science, 302(5649), s.1338-1339.
34. Kaiser, H. F. (1960). The application of electronic computers to factor analysis. Educational and Psychological Measurement, 20, s.141-151.
35. Kemper, C. A. (2014). Updates. Infectious Disease Alert, 33(6), s.70-71.
36. Kıral, E. (2015). Yönetimde karar ve etik karar verme sorunsalı. Adnan Menderes Üniversitesi Eğitim Fakültesi Eğitim Bilimleri Dergisi, 6(2), s.73-89.
37. Kırpık, G. (2020). Literature Review on “Decision Fatigue”: Example of Google Scholar Database. Ed. Özer Özçelik, Studies on Interdisciplinary Economics and Business- Volume III, First Edition, pp. 395-403 Peter Lang GmbH Internationaler Verlag der Wissenschaften: Berlin.
38. Kincaid, J. P., Fishburne, R., Jr., Rogers, R. & Chissom, B. (1975). Derivation of new readability formulas (automated readability index, fog count and Flesch reading ease formula) for Navy enlisted personnel. Retrieved from http://oai.dtic.mil/oai/ oai?verb=getRecord&metadataPrefix=html&identifier=ADA006655.
39. Kouchaki, M. ve Smith I.H. (2014). The morning morality effect: the influence of time of day on unethical behavior. Psychological science. 25(1), s.95–102.
40. Kuzgun, Y. (2003). Meslek rehberliği ve danışmanlığına giriş. Ankara: Nobel Yayın Dağıtım.
41. Loveland, E. (2019). Decision fatigue: Recognize it and get back on track. Journal of College Admission. Spring 2019, Issue 243, s.52-56.
42. Natal, G., & Saltzman, B. (2022). Decisions, decisions, decisions: decision fatigue in academic librarianship. The Journal of Academic Librarianship, 48(1), 102476.
43. Norquist, J. M., Girman, C., Fehnel, S., DeMuro-Mercon, C. & Santanello, N. (2012). Choice of recall period for patient-reported outcome (PRO) measures: Criteria for consideration. Quality of Life Research, 21, s.1013-1020.
44. Nunnally, J. C. & Bernstein, I. H. (1978). Psychometric testing. New York, NY: McGraw-Hill.
45. Oto B. (2012). When thinking is hard: managing decision fatigue.. EMS world, 41(5), s.46–50.
46. Persson, E., Barrafrem, K., Meunier, A., & Tinghög, G. (2019). The effect of decision fatigue on surgeons' clinical decision making. Health economics, 28(10), s.1194-1203.
47. Pignatiello, G.A. Martin, R.J. & Hickman, R.L. (2020). Decision fatigue: A conceptual analysis. Journal of Health Psychology, 25(1), s.123–135.
48. Polman, E. & Vohs, K. D. (2016). Decision fatigue, choosing for others, and self-construal. Social Psychological and Personality Science, 7(5), s.471-478.
49. Radwin, LE. (1998). Empirically generated attributes of experience in nursing. Journal of Advanced Nursing 1998;27(3), s.590-95.
50. Samuelson, W., & Zeckhauser, R. (1988). Status quo bias in decision making. Journal of Risk and Uncertainty, 1(1), 7– 59. https://doi.org/10.1007/BF00055564.
51. Saunders, L.T. (2000). Research methods for business students, second Ed., Prebtice-Hall Inc.
52. Schall, J. D. (2005). Decision making. Current Biology, 15(1), s.9-11.
53. Scott L.D, Arslanian-Engoren C, Engoren MC. Association of sleep and fatigue with decision regret among critical care nurses. American Journal of Critical Care. 2014;23(1), s.13–23.
54. Sievertsen, H.H., Gino, F. & Piovesan M. (2016). Cognitive fatigue influences students’ performance on standardized tests. Proceedings of the National Academy of Sciences. 113(10), s.2621–2624.
55. Sucu, G., Dicle, A. & Saka, O. (2012). Hemşirelikte klinik karar verme, etkileyen etmenler ve karar verme modelleri. Hemşirelikte Eğitim ve Araştırma Dergisi, 9(1), s.52-60.
56. Sunstein, C. R. (2014). Choosing not to choose. Duke Law Journal, 64(1), s.1– 52.
57. Tabachnick, B.G. & Fidell, L.S. (2013). Using Multivariate Statistics, 6th Edn. Pearson.
58. Tavşancıl, E. (2002). “Tutumların ölçülmesi ve SPSS ile Veri Analizi”. Ankara: Nobel Yayıncılık.
59. Tekin, Ö. (2009). İşletmelerin karar verme düzeylerinde stratejik planlamanın yeri ve ticari bankalarda uygulanılırlığı üzerine bir araştırma. Yüksek Lisans Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Isparta.
60. Tezbaşaran, A. A. (1996). Likert tipi ölçek geliştirme kılavuzu, Ankara: Psikologlar Derneği Yayınları.
61. Wang, Y., & Ruhe, G. (2007). The Cognitive Process of Decision Making. International Journal of Cognitive Informatics and Natural Intelligence (IJCINI), 1(2), s.73-85.
62. Zaiţ, A., & Bertea, P. (2011). Methods for testing discriminant validity. Management & Marketing Journal, 9, s.217-224.