DOLAYLI ETKİLER – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

info@akademidelisi.com * 0 (312) 276 75 93 * Her bölümden, Ödev Yazdırma, Proje Yaptırma, Tez Yazdırma, Rapor Yazdırma, Makale Yazdırma, Araştırma Yazdırma, Tez Önerisi Yazdırma talepleriniz için iletişim adreslerini kullanın. Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

DOLAYLI ETKİLER – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

5 Şubat 2022 Pearson korelasyon Tablosu yorum Spss korelasyon Analizi nasıl yapılır SPSS Korelasyon Analizi yorumlama 0
Doğal Frekansları Hesaplama – MATLAB Ödevi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Fiyatları – MATLAB Örnekleri – Ücretli MATLAB Analizi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Ücretleri

ÇOKLU REGRESYON KULLANARAK YOL ANALİZİ: SENTEZ

Tamamlanan yol modeli gösterilir. Yaş ve SES arasındaki korelasyonun yanı sıra standartlaştırılmış yol katsayıları kendi yollarına yerleştirilir ve sonuç değişkeni yaşam kalitesi ve içsel değişken iyimserlik için ayarlanmış R2 değerleri, sağ üst köşelerine yakın yuvarlak kenarlı dikdörtgenlerde gösterilir.

Çoklu regresyon sonuçlarına dayanarak, teorik olarak makul olması durumunda, araştırmacılar yaştan yaşam kalitesine giden anlamlı olmayan yolu kaldırarak bu modeli düzeltme eğiliminde olabilirler. Böyle bir eylem, yol analizinin kullanımını doğrulayıcıdan keşifsel sınırlara kadar uzatır, ancak bazı araştırmacılar bu eylemi cimrilik ilkesine dayanarak yapacaktır.

DOLAYLI ETKİLERİN İSTATİSTİKSEL ÖNEMİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

Yol katsayılarını görsel olarak incelememiz, hem yaşın hem de SES’in aracı değişken olarak iyimserlik yoluyla yaşam kalitesi üzerinde dolaylı bir etki yaptığını göstermektedir. Dolaylı etkilerin istatistiksel önemi, Aroian (1947) testi ile şu şekilde değerlendirilebilir:

• İyimserliğe giden yaş (b = −.634, SE = .112) ve iyimserlikten yaşam kalitesine (b = .190, SE = .021) giden yollar ile ilişkili ham kısmi regresyon katsayılarını ve SE’leri kullanarak, elde ederiz (Kristopher’e dayalı olarak J. Preacher’ın web sitesi http://quantpsy.org/sobel/sobel.htm) yaklaşık -4.78’lik bir Aroian z değeri, p < .001.
• SES’den iyimserliğe (b = 3.187, SE = .399) ve iyimserlikten yaşam kalitesine (b = .190, SE = .021) giden yollarla ilişkili ham kısmi regresyon katsayılarını ve SE’leri kullanarak, elde ederiz (Kristopher J. Preacher’ın web sitesi http://quantpsy.org/sobel/sobel.htm) Aroian z değeri yaklaşık 5.97, p < .001.

Bu nedenle, yaşam kalitesini açıklamada iyimserlik yoluyla yaş ve SES’in dolaylı etkilerinin istatistiksel olarak anlamlı olduğu sonucuna varabiliriz.

HER DOLAYLI ETKİNİN GÜCÜNÜN DEĞERLENDİRİLMESİ

Her yolun her bir parçasıyla ilişkili standartlaştırılmış (beta) katsayıları çarparak her dolaylı etkinin gücünü değerlendirebiliriz. Dolayısıyla, yaşın iyimserlik yoluyla yaşam kalitesi üzerindeki dolaylı etkisinin mutlak değeri −.31 * .53 = .16 ve iyimserlik yoluyla yaşın yaşam kalitesi üzerindeki dolaylı etkisinin değeri .43 * .53 = .23’tür. Bu değerlerin her ikisi de dolaylı etkiler için oldukça önemlidir ve pratik değer olarak ele alınmalıdır. Bu analizden elde ettiğimiz genel sonuç, yaş ve SES’in iyimserliğin aracılı etkisi aracılığıyla yaşam kalitesini dolaylı olarak etkilediğidir.

ARABULUCULUK OLASILIĞININ DEĞERLENDİRİLMESİ

Yaştan yaşam kalitesine giden yol modelde istatistiksel bir anlam ifade etmemiş olsa da, yaşın tek başına yaşam kalitesini tahmin edip edemeyeceği gibi ilginç bir soruyu gündeme getiriyor. Eğer durum buysa, iyimserliğin modele dahil edilmesiyle tam aracılık gözlemlemiş olabiliriz.

Bu olasılığı test etmek için, yaşam kalitesini tahmin etmek için yaşı tek başına kullanarak ek bir regresyon analizi gerçekleştirdik. Gösterilen sonuçlar, yaşın kendi başına yaşam kalitesini öngördüğünü göstermektedir (p<.001); standartlaştırılmamış regresyon katsayısı −.248’dir (SE=.045 ile) ve standartlaştırılmış regresyon katsayısı −.332’dir.


Korelasyon Analizi yorumlama
ANOVA testi örnekleri
Anova testi hangi varsayım altında yapılır
Spss korelasyon Analizi nasıl yapılır
SPSS Korelasyon Analizi yorumlama
Pearson korelasyon Tablosu yorumlama
Korelasyon Analizi Nasıl yapılır
Spss ANOVA testi nedir


DOĞRUDAN YOLLAR ARASINDAKİ ARALIKSIZ VE ARACILI MODELLER ARASINDAKİ FARKIN İSTATİSTİKSEL ANLAMINI TEST ETME

Sonucun ne olacağı açık olsa da, aracısız ve aracılı modellerde yaştan yaşam kalitesine kadar olan yolların göreli güçlerini karşılaştırmak için açıklandığı gibi Freedman-Schatzkin testini gerçekleştirmek öğreticidir. Freedman-Schatzkin denklemini çözdüğümüzde 8.699 t değeri elde ederiz.

N−2 serbestlik dereceli bir Student t dağılımına karşı değerlendirildiğinde (burada 244−2 veya 242 serbestlik derecesine sahibiz), sonucumuz katsayıların önemli ölçüde farklı olduğunu göstermektedir (p < .001). Bu nedenle, tam bir aracılık etkisi elde ettiğimiz sonucuna varabiliriz (aracılı modeldeki yolun istatistiksel olarak anlamlı olmadığı göz önüne alındığında).

Yapısal Eşitlik Modelleme Kullanarak Yol Analizi

Doğrulayıcı faktör analizi yapmak için kullandığımız IBM SPSS® Amos modülü, yol analizi yapmak için de kullanılabilir. Yol analizine yönelik çoklu regresyon yaklaşımında olduğu gibi, bir SEM analizinde yol (regresyon) katsayılarını ve endojen değişkenler için R2’yi elde ederiz.

Ancak, SEM kullandığı için IBM SPSS Amos, önerilen modelin verilere ne kadar iyi uyduğunu bize bildiren uyum dizinleri de sağlar. Bu uyum indeksleri, hangi teorik yaklaşımın daha fazla ampirik desteğe sahip olduğunu belirlemeye yardımcı olmak için farklı makul modelleri karşılaştırmamıza izin verir.

Yol analizine yönelik çoklu regresyon ve SEM yaklaşımları arasındaki farklardan bazıları şunlardır:

• SEM analizi kısımlar halinde değil bir bütün olarak tamamlanır. Bu nedenle, yol katsayıları, çoklu regresyon yaklaşımında yapıldığı gibi yalnızca analizin ayrı bölümlerinde yer alanlara dayanmaktansa, değişkenler arasındaki varsayımsal ilişkilerin tümüne dayalı olarak eş zamanlı olarak tahmin edilir.
• Analizi bir bütün olarak SEM kullanarak gerçekleştirerek, varsayımsal modelin verilere ne kadar iyi uyduğunu bize bildiren uyum indeksleri elde ederiz; çoklu regresyon bu uyum indekslerini sağlamaz.
• Çoklu regresyon yaklaşımı, değişken olarak tahmin edicilerin ve bağımlı değişken olarak Y’nin tahmin edilen değerinin ağırlıklı doğrusal bir bileşimini içerir. SEM’de, modelin öngörücü tarafı, gizli değişken olarak bir hata terimi içerir (bir SEM model diyagramında, her içsel değişken, açıklayıcı bir değişken olarak ilişkili bir hata terimine sahip olacaktır); bu fark, yapısal bir modeldeki bağımlı değişkenin, tahmin edilen Y değerinden ziyade gerçek Y değeri olduğu anlamına gelir.

Çoklu regresyon analizi ile değerlendirilen aynı yol modelini analiz ediyoruz. Belirtildiği gibi, bir SEM analizinde kullanılan veriler hiçbir eksik değer içermemelidir ve verilerimiz bu kriteri karşılamalıdır.

SEM’E GÖRE YOL ANALİZİ: MODEL ÇİZİMİ

Quality of life veri dosyasını açıyoruz ve ana menüden Analyze ➔ IBM SPSS Amos’u seçiyoruz. İlk IBM SPSS Amos penceresi, sağdaki büyük bölmede modelin çizileceği yerde gösterilir ve sık kullanılan komutlar soldaki simge araç çubuğunda bulunur. Okuyucular, simge araç çubuğunda yaygın olarak kullanılan bazı araçlar hakkında ek ayrıntılar vardır.

Yaptığımız gibi, varsayılan dikey (uzun) yönlendirmeden yatay (geniş) yönlendirmeye geçmeyi seçtik. Yönü değiştirmek için ana menüden Görünüm ➔ Arayüz özellikleri’ni seçin. Bu işlem görüldüğü gibi Arayüz Özellikleri penceresini açar. Kağıt Boyutu altında Yatay-Yasal’ı seçin, Uygula’yı seçin ve pencereyi kapatın.

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir