BİLİM ARACILIĞI – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
YAPISAL MODELİN DEĞERLENDİRİLMESİ: SENTEZ
Ölçüm modeli verilere kabul edilebilir bir uyumu temsil ediyor gibi görünse de, gizil değişkenleri tutarlı bir yapı içinde bir araya getiren beş varsayımsal yoldan üçü istatistiksel olarak anlamlı değildi. Kaygı, istatistiksel olarak anlamlı herhangi bir yolla (en azından modeldeki etkinlikle) ilişkili değildi ve etkinlik, istatistikleri yalnızca bilim yoluyla (en azından modeldeki kaygıyla) dolaylı olarak etkiliyor gibi görünüyordu.
Çoğu araştırmacı, araştırma programlarında verimli bir şekilde ilerlemek için bu noktada muhtemelen iki adım atacaktır: (a) muhtemelen modeli düşünceli bir şekilde kısaltacak ve prosedürü bir keşif analizi olarak yeniden çalıştıracaklar ve (b) daha sonra yeniden düşünebilecekler. Değişkenler arasındaki ilişkilerin altında yatan dinamikler, belki de diğer değişkenleri öngörücü olarak kabul eder, tasavvur edebilecekleri revize edilmiş bir model üzerinde yeni veriler toplar ve yeni modellerinin yeni toplanan veriler üzerindeki uygunluğunu test eder. Bu iki adımdan ilkini burada atıyoruz.
KIRMIZI BİR MODELİN YAPILANDIRILMASI VE ANALİZ EDİLMESİ STRATEJİSİ
Kaygıyı her iki içsel gizli değişkene bağlayan istatistiksel olarak anlamlı bir yol olmadan, onu modelden çıkarma kararı alıyoruz. Ancak bir model bütünsel bir varlıktır ve parçalarından birinin çıkarılması, yeniden yapılandırılmış bir modelde kalan ilişkilerin doğasını değiştirebilir.
Modelde kaygı olduğunda, etkinlikten istatistiksel olarak anlamlı olan tek yol bilime gidiyordu – istatistik üzerindeki doğrudan etkisi istatistiksel olarak anlamlı değildi. Bu noktada, bilim yoluyla etkinliğin istatistik üzerindeki dolaylı etkisinin, kaygının modelden çıkarılmasıyla canlı kalacağını varsayalım.
Gözden geçirilmiş bir modelde kaygının ortadan kaldırılmasıyla, etkinliğin istatistikler üzerindeki doğrudan etkisinin artık hipotez kurmaya değer olması mümkündür. Bu seçeneğin ne ölçüde makul olduğu, tek başına, etkinliğin istatistiklerin önemli ölçüde öngörücü olup olmadığına bağlıdır. Etkinlik, tek başına istatistikleri önemli ölçüde öngörüyorsa, o zaman etkinliğin istatistik üzerindeki etkisinin kısmen veya tamamen bilim tarafından aracılık edildiği bir duruma sahip olabiliriz.
Spss Nedir
SPSS programı ücreti
SPSS programı ücretsiz
SPSS istatistik programı
SPSS açılımı
SPSS indir üniversite
SPSS satın al
IBM SPSS Türkiye
Bu düşünce çizgisi, basit aracılık için ve yol analizi için Bölüm 41’de açıklanan stratejiye benzer, kırpılmış bir modeli keşfetmede kullanılacak bir strateji önerir. İlk olarak, (herhangi bir SEM analizinin basit olarak adlandırılabileceğini varsayarak) basit bir SEM analizi gerçekleştireceğiz ve etkinliğin izolasyonda istatistikleri tahmin etmek için varsayıldığı (yani modelde sadece iki gizli değişkenimiz olacak). Daha sonra, bu analizin sonucuna bağlı olarak şu iki senaryodan birini takip edeceğiz:
• Etkinlik, tek başına istatistiklerin istatistiksel olarak anlamlı bir öngörücüsü ise, o zaman Bölüm 40’ta açıklanan yol yapısına benzer bir aracılık analizi gerçekleştireceğiz; yani, etkinlikten bilime ve istatistiğe giden dolaylı yola ek olarak, kırpılmış modele etkinlikten istatistiğe giden doğrudan yolu dahil edeceğiz.
•Etkinlik, istatistiki izolasyonu önemli ölçüde öngörmüyorsa, o zaman budanmış modeli, etkinlikten bilime ve istatistiğe yalnızca dolaylı yol ile belirteceğiz.
İZOLASYONDA ETKİNLİĞİN İSTATİSTİK ÜZERİNE DOĞRUDAN ETKİSİNİN İNCELENMESİ
İstatistik başarı veri dosyası açık ve yatay yönlendirmede IBM SPSS Amos ile, etkinliğin gösterildiği gibi istatistikleri doğrudan öngördüğü modeli çiziyoruz. Daha sonra ana menüden Görünüm ➔ Analiz Özellikleri seçip Analiz Özellikleri penceresini açıyoruz ve Çıktı sekmesinin penceresinde Standartlaştırılmış tahminler ve Kare çoklu korelasyonları kontrol ediyoruz. Analizi yürütmek için ana menüden Analiz Et ➔ Tahminleri Hesapla’yı seçin.
Analizin sonuçlarına erişmek için, çizim alanının hemen solundaki üst çıktı panelinde Çıktı yolu diyagramını görüntüle simgesini (sağdaki) seçin. Standartlaştırılmamış tahminleri içeren yol diyagramı, Şekil 43.44’teki en üstteki ekran görüntüsünde gösterilmektedir; Standartlaştırılmış tahminleri de alttaki ekran görüntüsünde gösteriyoruz.
Çıktıyı tablo şeklinde elde etmek için Görünüm ➔ Metin Çıktısı ana menüsünden seçim yapın ve sol panelden Model Sığdır öğesini seçin. Uygunluk uygunluk indeksleri gösterilir. Ki-kare değeri 1.342’dir; 1 serbestlik derecesi ile istatistiksel olarak anlamlı değildir (p = .247), bu da gözlemlenen ve beklenen değerler arasında bir uyum olduğunu gösterir. GFI, NFI, CFI ve RMSEA, sırasıyla .997, .997, .999 ve .042 değerleri verdi ve bu ölçüm modelinin çok iyi bir uyum gösterdiğini gösteriyor.
Tahminler ekran görüntüleri sunulur. En üstteki ekran görüntüsü, etkinlikten istatistiğe giden yolun istatistiksel olarak anlamlı olduğunu (p = .006), standartlaştırılmamış 0,501 katsayısı (0,181 SE ile) ve standartlaştırılmış 0,222 katsayısı verdiğini bildirir. Alttaki ekran görüntüsü bize, etkinliğin istatistik varyansının neredeyse %5’ini açıkladığını gösteriyor (.049’luk Kare Çoklu Korelasyon). Böylece, istatistiklerin izolasyonda önemli ölçüde tahmin edilmesinde etkinlikle, bir sonraki analizde budanmış modelimiz olarak bir aracılık yapısı yapılandırmaya geçebiliriz.
BİLİM ARACILIĞIYLA İSTATİSTİK ÜZERİNDEKİ ARACILI ETKİNLİĞİNİN İNCELENMESİ
Hem istatistikler üzerinde doğrudan bir etki hem de bilim yoluyla istatistik üzerinde dolaylı bir etki yarattığı varsayımı yapılan etkililiğe sahip aracılık modeli gösterilmektedir. Analizi gerçekleştirdikten sonra, Standartlaştırılmamış tahminler ve Standartlaştırılmış tahminler sırasıyla üst ve alt ekran görüntülerinde sunulmaktadır.
Model Uyum Özetinden ilgili bilgileri sunar. Ki-kare değeri 4.017’dir; 6 serbestlik derecesiyle istatistiksel olarak anlamlı değildir (p = .674), modele dayalı olarak gözlemlenen ve beklenen değerler arasında yakın bir uyum olduğunu gösterir. GFI, NFI, CFI ve RMSEA sırasıyla .993, .993, 1.000 ve .000 değerleri verdi ve bu da ölçüm modelinin verilere son derece iyi uyduğunu gösteriyor.
Tahminler ekran görüntüleri sunulmaktadır. Üst ekran görüntüsünden, uyumlulaştırma modelindeki üç yolun da istatistiksel olarak anlamlı olduğunu öğreniyoruz:
• Etkinlikten bilime giden yol, .442’lik standart olmayan bir katsayı (.127’lik bir SE ile) ve .268’lik bir standartlaştırılmış katsayı (p < .001) vermiştir.
• Etkinlikten istatistiğe giden yol, .350’lik bir standartlaştırılmamış katsayı (.176’lık bir SE ile) ve .156’lık bir standartlaştırılmış katsayı (p = .047) vermiştir.
• Bilimden istatistiğe giden yol, .430’luk standart olmayan bir katsayı (.142’lik bir SE ile) ve .316’lık bir standartlaştırılmış katsayı (p = .003) vermiştir.
Alttaki ekran görüntüsü bize, etkinliğin bilimin varyansının yaklaşık %7’sini (.072’lik Kareli Çoklu Korelasyon) açıkladığını ve bilimle birlikte etkinliğin istatistik varyansının yaklaşık %15’ini açıkladığını gösteriyor.
Standartlaştırılmış Dolaylı Etkiler görüntülenir. Modeldeki tek dolaylı etki, bilim yoluyla istatistiğe olan etkinliktir ve değeri, önemsiz olmayan bir .085’tir.
IBM SPSS Türkiye SPSS açılımı SPSS indir üniversite SPSS istatistik programı Spss Nedir SPSS programı ücreti SPSS programı ücretsiz SPSS satın al