Yurtlarda Barınan Öğrencilerin Depresyon Anksiyete ve Stres Düzeylerinin Kategorik Temel Bileşenler Analizi ile İncelenmesi: Van Örneği

Abstract

Bu çalışmada, aralarında doğrusal veya doğrusal olmayan ilişkiler bulunan sürekli, kategorik ve kesikli değişkenleri içeren veri kümelerinde kullanılan açıklayıcı bir boyut indirgeme yöntemi olan Kategorik Temel Bileşenler Analizi (CATPCA) genel özellikleri ile açıklanarak; Depresyon, Anksiyete ve Stres Ölçeği 21 (DASÖ-21) ile uygulama yapılmıştır. Uygulama, 732 kişiden oluşan örneklem grubundan elde edilen veriler üzerinde gerçekleştirilmiş olup, veri seti 14 sorudan oluşan demografik değişkenlerle birlikte, 21 maddeden oluşan dörtlü likert tipi Depresyon, Anksiyete, Stres Ölçeği (DASÖ-21) ve alt ölçeklerinden oluşmaktadır. Ölçek ve alt ölçek puanlarının, kategorik değişkenlerle ilişkisini belirlemek amacıyla varyans analizi yapılmıştır. Daha sonra, DASÖ-21 alt ölçek puanları 'normal', 'hafif', 'orta', 'ileri' ve 'çok ileri' olmak üzere beş kategoriye ayrılmıştır. Değişkenler arasındaki ilişkiler Ki-kare analizi ile incelenmiş, ardından ölçek ve alt ölçek kategorileri arasındaki ilişki yapısını belirlemek ve iki boyutlu uzayda göstermek üzere CATPCA uygulanmıştır. Elde edilen bulgulara göre CATPCA'nın demografik değişkenler ile DASÖ-21 toplam puanı ve alt ölçek grupları arasındaki ilişkileri hem sayısal hem de görsel olarak açıklamada etkili bir yöntem olabileceği gözlenmiştir. Sonuçta, doğrusal ve doğrusal olmayan değişkenlerin birlikte değerlendirildiği veri yapılarında, CATPCA yönteminin esnek ve açıklayıcı bir analiz yöntemi olarak kullanılabileceği vurgulanmıştır. Anahtar kelimeler: Kategorik Temel Bileşenler Analizi, Depresyon, Anksiyete, Stres, KonfigürasyonIn this study, Categorical Principal Components Analysis (CATPCA), an explanatory dimension reduction method used in data sets containing continuous, categorical, and discrete variables with linear or non-linear relationships, was explained in terms of its general characteristics and applied using the Depression, Anxiety, and Stress Scale–21 (DASS-21). The application was conducted using data obtained from a sample consisting of 732 individuals, and the data set comprised demographic variables including 14 questions, together with the four-point likert-type Depression, Anxiety, and Stress Scale–21 (DASS-21), consisting of 21 items and its subscales. Analysis of variance was performed to determine the relationships between the scale and subscale scores and categorical variables. Subsequently, the DASS-21 subscale scores were classified into five categories: normal, mild, moderate, severe, and extremely severe. Relationships among variables were examined using chi-square analysis, after which CATPCA was applied to identify the relationship structure among the scale and subscale categories and to represent these relationships in a two-dimensional space. According to the findings, CATPCA was observed to be an effective method for explaining the relationships between demographic variables and the DASS-21 total score and subscale groups both numerically and visually. Consequently, it was emphasized that CATPCA can be used as a flexible and explanatory analytical method in data structures in which linear and non-linear variables are evaluated together