Değişiklik Endeksleri – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
Değişiklik Endeksleri
IBM SPSS Amos tarafından sunulan önerilen değişiklikler, istatistiksel olarak anlamlı olmayan herhangi bir yolu kaldırmak isterlerse, araştırmacıların kendileri için anlayabilecekleri varsayımıyla modele parametreler eklemekle ilgilidir.
Bu önerilerin, araştırmacıların gerçekte yaşadığı teorik, ampirik ve/veya sağduyu dünyasıyla herhangi bir ilişkisi olmaksızın tamamen istatistiksel olarak üretildiğini vurgulamak gerekir; bu nedenle, önerilen bu modifikasyonların, teorik, ampirik veya her ikisi için de bir anlam ifade etmeyebileceklerinden, bir tuz tanesinden daha fazlasıyla ele alınması gerekir.
Ayrıca, modelde herhangi bir değişiklik yapıldığında, analizin yönelimi doğrulayıcı bir yaklaşımdan daha çok keşfedici bir yaklaşıma geçer; tanım olarak, modelde bu post hoc değişikliklerden herhangi biri yapıldığında model uyumu iyileşecektir, bu nedenle araştırmacılar, model uyumu iyileştirmesini değiştirilmiş modellerine güçlü bir destek olarak yorumlamamalıdır.
Modelin verilere kabul edilebilir bir uyumun gerisinde kaldığı ve iki faktörün rahatsız edici bir ölçüde ilişkili olduğu göz önüne alındığında (yani, .7’yi aşan korelasyon, iki faktörün etkin bir şekilde ayırt edilememe olasılığını artırır). ), model uyumunu iyileştirmek için IBM SPSS Amos tarafından sunulan önerileri incelemek muhtemelen faydalı olacaktır. Bu önerilen değişiklikleri sol panelde gösterildiği gibi Modification Index’i seçerek görebiliriz.
Kovaryanslar etiketli üst tablo, Kovaryansların (korelasyonlar) önerilen eklemelerini gösterir. İlk sütun, eklenmesi önerilen parametreyi gösterir ve M.I. sütun, tek bir değişiklik yapılması durumunda ki-kare değerindeki iyileşmeyi gösterir.
Tabloda görünen teorik olarak doğrulanabilir sadece iki ince ayar, her biri aynı faktörle ilişkilendirilen gösterge değişkenlerinin hatalarını ilişkilendirmekle ilgilenenlerdir. Bunun nedeni, hataların ortak bir yabancı yapıya dokunması veya öğelerin bir şekilde benzer şekilde ifade edilmiş olabilmesidir.
Önerilen bu iki değişiklik aşağıdaki gibidir:
• e1 ve e2 arasında bir korelasyon eklenmesi (enerjisizlik ve kederin yalnız göstergeleri ile ilişkili hatalar).
•5 ve 6 arasında bir ilişki eklenmesi(kötümserlik ve depresyonun özeleştirel göstergeleri ile ilişkili hatalar).
Bu nedenle bu iki öneriyi kabul ediyoruz ve iki değişikliği değiştirilmiş bir modelde uyguluyoruz. Regresyon Ağırlıkları etiketli alt tablo, önerilen yol eklemelerini gösterir. Hiçbiri faktörlerden gösterge değişkenlerine ek yollar eklemeyi önermediğinden ve gösterge değişkenlerini nedensel bir zincirde birbirine bağlamak teorik bir anlam ifade etmediğinden, bu fikirlerin hiçbirini kabul etmiyoruz.
ANALİZ KURULUMU: DEĞİŞTİRİLMİŞ MODEL
Etkin pencere yapmak için model şemasını gösteren pencereyi seçin. Ardından, gösterilen ekrana ulaşmak için diyagramın yanındaki üst çıktı panelinde soldaki Çıktı yolu diyagramını görüntüle simgesini seçin. Simge araç çubuğundan çift başlı yol simgesini Draw kovaryansları (çift başlı ok) seçin ve yapıldığı gibi gereken iki kovaryansı çizin.
Ana menüden, Analiz Et ➔ Tahminleri Hesapla’yı seçin. Çıkış yolu diyagramını görüntüle simgesini tıklayın. Bu eylem, Standartlaştırılmış tahminleri üretir. Görünüm ➔ Metin Çıktısı ana menüsünden seçin. Bu eylem, Çıktı penceresinin (gösterilmemiştir) Model için Notlar ekranını açar.
Ekranın sağ tarafındaki panelden Model Fit’i seçin. İlgilendiğimiz model uyum indekslerini gösteren iki ekran sunulmaktadır. Ki-kare (CMIN) değeri istatistiksel olarak anlamlı olmayan 4.846 (p = .564) değerine düştü, bu da modele dayalı beklenen değerlerin verilerle nispeten yakından eşleştiğini gösteriyor.
BIST Endeksleri
Bist Pay Endeksleri ne demek
BIST Endeks değişiklikleri
Bist Pay endekslerinde değişiklik ne demek
BIST Pazar değişikliği 2021
BIST Endeks değişiklikleri 2022
BIST Pazar değişikliği 2022
Endeks değişikliği Nedir
Ayrıca GFI’nin .995’e yükseldiğini, NFI’nin .988’e çıktığını, CFI’nin 1.000’e çıktığını ve RMSEA’nın .000’e düştüğünü görebiliriz. Bu model -şaşırtıcı olmayan bir şekilde- verilere daha iyi uyuyor, şimdi iki hata çiftinin korelasyonlu olduğunu varsaydığımıza göre; aslında, model verilere mükemmel (post hoc) bir uyumu temsil eder.
Sol panelden Tahminler seçildiğinde, gösterilen parametre tahminleri görüntülenir. Tüm yollar, istatistiksel olarak anlamlı katsayılarla ilişkilidir ve standartlaştırılmış yol katsayıları saygın görünmektedir.
Çok daha fazla ilgi çekici olan, faktörler arasındaki korelasyondur. Bu revize edilmiş modelde, faktörler artık .906 ile ilişkilidir. Böyle çok güçlü bir korelasyon kabul edilemez, bu da faktörlerin her ikisini de haklı çıkarmak için yeterli bir bireysel kimlikten yoksun olduğunu gösterir.
Bu nedenle, modelin verilere mükemmel uyumuna rağmen, bu gösterge değişkenlerini tanımlayan geçerli bir iki faktörlü yapı olmadığı sonucuna varabiliriz; aslında, altı gösterge değişkeninin muhtemelen tek bir gizli yapıyı temsil ettiğini tahmin edebiliriz (bu fikir, tek faktörlü bir doğrulayıcı model oluşturularak ve test edilerek keşfedilebilir).
DEĞERLENDİRME NEDENİ (ÖNGÖRÜLÜ) MODELLER
Basit Uyumlulaştırma
Basit aracılık analizi, regresyon analizinin kavramsal bir uzantısıdır. Bir aracılık analizinde, yalnızca bir dizi tahmin değişkeni belirtmek yerine, etkileşimlerinin dinamiklerini değerlendirmek için değişkenler bir tahmine dayalı (bazen nedensel olarak anılır) yol modelinde düzenlenir. Model, araştırmacıların değişkenlerin birbirleriyle nasıl ilişki kurduğuna ilişkin hipotezini temsil eder. Arabuluculuk analizi, Baron ve Kenny (1986) tarafından popüler hale getirildi ve daha yeni birkaç kaynakta tanımlandı.
Basit aracılık analizi, yol modelinin en az karmaşık türüdür ve üst kısımda genel formda gösterilir. Yalnızca üç değişkeni birbiriyle ilişkilendirir: bağımlı veya sonuç değişkeni Y, bağımsız veya tahmin edici değişken X ve potansiyel aracı M. Böyle bir analizde ele alınan konu, X ile Y arasındaki ilişkinin (Y temelli tahmini) olup olmadığıdır. X üzerinde), M, Y’nin bir öngörücüsü olarak X ile birlikte dahil edildiğinde zayıflatılır.
Şekil 40.1’in üst kısmında sunulan modelde, X’in Y’yi iki şekilde etkilediği veya etkilediği varsayılmaktadır. Etki türlerinden biri doğrudandır ve X’ten doğrudan Y’ye giden yolla (tek başlı ok) temsil edilir. Diğer etki türü dolaylıdır ve X’ten M’ye ve Y’ye giden yolla temsil edilir. Anahtar konu Basit bir aracılık analizinde, aracı değişken M’nin varlığının, aksi takdirde X’in Y’yi tek başına öngörmesi için gözlemleyeceğimiz tahmin derecesini değiştirme derecesidir.
Arabuluculuk analizinin uygulanmasını haklı kılmak için aşağıdaki koşulların karşılanması gerekir:
• X, Y’yi izolasyonda önemli ölçüde tahmin etmelidir.
• X, izolasyonda M’yi önemli ölçüde tahmin etmelidir.
• M, aracılık modelinde Y’yi önemli ölçüde tahmin etmelidir.
BIST Endeks değişiklikleri BIST Endeks değişiklikleri 2022 BIST Endeksleri Bist Pay Endeksleri ne demek Bist Pay endekslerinde değişiklik ne demek BIST Pazar değişikliği 2021 BIST Pazar değişikliği 2022 Endeks değişikliği Nedir