Aracılı modelde gözlemlenebilecek mantıksal olarak olası dört etki vardır:

• X ve Y arasındaki doğrudan ilişki tamamen zayıflatılmıştır (X, modelde M ile Y’yi önemli ölçüde öngörmez). Bu sonuçla tam aracılık gözlemlediğimizi de söylüyoruz.
• Modelde M ile X ve Y arasındaki doğrudan ilişki, izolasyonda olduğundan daha az güçlüdür, ancak yine de istatistiksel olarak anlamlıdır. Bu sonuçla kısmi aracılık gözlemlediğimizi de söylüyoruz.
• X ve Y arasındaki doğrudan ilişki, modelde M ile izolasyonda olduğu kadar güçlüdür. Bu sonuçla M’nin aracılık etkisi gözlemlemediğimizi de söylüyoruz.
• X ve Y arasındaki doğrudan ilişki, modelde M ile, izolasyonda olduğundan önemli ölçüde daha da güçlüdür. Bu sonuçla M’nin baskılayıcı değişken olarak hareket ettiğini söylüyoruz; yani, M’nin varlığı, X’in Y üzerindeki tahminini güçlendirmiştir. Bu bastırma etkisi, M’nin, X tarafından tahmin edilemeyen Y’deki varyansın bir kısmını hesaba katması nedeniyle ortaya çıkabilir; bir anlamda, M’nin varlığı, X ve Y arasındaki ilişkiyi “arındırmaya” da yardımcı olur.

SAYISAL ÖRNEK

Örneğimiz için kullandığımız veriler, 425 üniversite öğrencisi üzerinde yapılan bir kişilik değişkenleri çalışmasından alınmıştır. Veriler, Kişilik adlı veri dosyasında bulunur. Kişilik değişkenlerinden üçüne odaklanıyoruz: depresyonun bir ölçüsü olarak beckdep, kendine saygının bir ölçüsü olarak kabul ve olumsuzluk, yanıtlayıcıların genel olarak yaşadığı olumsuz duygu miktarının da bir ölçüsüdür.

ANALİZ STRATEJİSİ

Aracılık modeli, bir yol diyagramı olarak alt kısımda gösterilmiştir. Bu açıklayıcı örnekte, beckdep ve negafect arasındaki ilişkiye saygının aracılık ettiğini varsaydık. Bu modeli tam olarak değerlendirmek için toplam üç doğrusal regresyon analizi de yapacağız:

• Bağımsız değişken beckdep’i doğrudan aracı değişkenle ilgili tahminde bulunmak için de kullanacağız.
• Negafect’in sonuç değişkenini tahmin etmek için beckdep ve dikkate alacağız.
• Aracısız modeli beckdep’in izolasyonda negafect tahmininde de üreteceğiz.

Amacımız standardize edilmiş (beta) ve standardize edilmemiş (ham puan) regresyon katsayılarının yanı sıra standardize edilmemiş regresyon katsayılarıyla ilişkili SE’leri elde etmektir. Daha sonra bu bilgiyi, Aroian testini gerçekleştirerek dolaylı etkinin (duygu olumsuzluğu ile ilgili olarak hareket eden beckdep’in aracılık etkisi) istatistiksel önemini test etmek için kullanacağız. Ayrıca aracısız ve aracılı modellerde beckdep ve negafect arasındaki yol katsayılarındaki farkı Freedman–Schatzkin testi yaparak değerlendireceğiz. Son olarak, aracılı etkinin göreli gücünü de belirleyeceğiz.

Çoklu uyum analizi
Uyum analizi NEDİR
Uyum analizi SPSS
MANOVA veri seti
AYEUM SPSS
SPSS Temel Kavramlar
İsim Uyum Analizi
İsim Uyumu

ARACI DEĞİŞKENİ TAHMİN EDEN BAĞIMSIZ DEĞİŞKEN

Ana menüden Analiz ➔ Regresyon ➔ Doğrusal’ı seçiyoruz. Bu, gösterilen ana Lineer Regresyon penceresini açar. Saygıyı Bağımlı panele ve beckdep’i Bağımsız(lar) paneline taşıyoruz. Gösterilen İstatistikler iletişim penceresinde, Tahminler (regresyon katsayılarını elde etmek için), Model uyumu (R2 ve ayarlanmış R2’yi elde etmek için), R kare değişimi, Tanımlayıcılar (tanımlayıcı istatistikleri elde etmek için) ve Kısmi ve kısmi korelasyonları kontrol ederiz. (sıfır dereceli, kısmi ve yarı kısmi korelasyonları elde etmek için).

Ana iletişim penceresine dönmek için Devam’a tıklayın ve analizi gerçekleştirmek için Tamam’a tıklayın. Analiz sonuçları gösterilir. İstatistiksel olarak önemli miktarda tahmin elde ettik; beckdep için standartlaştırılmamış regresyon katsayısı .062 SE ile −.814 ve beta (standartlaştırılmış) katsayısı idi.

BAĞIMSIZ DEĞİŞKEN VE ARACI SONUÇ DEĞİŞKENLERİNİ ÖNGÖRMEK

Analizi, daha önce açıklandığı gibi kurduk, ancak bağımsız(lar) paneline beckdep ve Regard ve Dependent paneline negafect’i yerleştireceğiz.

Analizin sonuçları gösterilmektedir. Çıktıda görülebileceği gibi, hem beckdep bağımsız değişkeni hem de aracı değişken açısından olumsuzluğun istatistiksel olarak da anlamlı yordayıcılarıdır.

BAĞIMLI DEĞİŞKENİ TAHMİN EDEN BAĞIMSIZ DEĞİŞKENLİ DOLAYLI OLMAYAN MODEL

Analizi, beckdep Bağımsız(lar) paneline yerleştirilecek ve Dependent paneline olumsuz etki yapacak şekilde kurduk. Analiz sonuçları gösterilir. Çıktıda görülebileceği gibi, beckdep bağımsız değişkeni, olumsuzluğun istatistiksel olarak anlamlı bir yordayıcısıdır.

ARABULUCULUK MODELİ SONUÇLARININ KONSOLİDE EDİLMESİ

Aracılık analizi için elde edilen sonuçları çizdik. Her yol bir harfle ilişkilendirilir çünkü aracılık modelinin belirli yönlerinin istatistiksel anlamlılığını test etmek için bu harfleri denklemlerdeki değerleri temsil etmek için kullanacağız. Yol katsayıları her bir yol ile ilişkilidir; örneğin, beckdep tahmin açısından standartlaştırılmış (beta) katsayı −.539 iken, standartlaştırılmamış yol katsayısı .062 SE ile −.814 idi.

Bir aracılık modelinin yapılandırılmasındaki birincil konu, varsayılan aracının bağımsız ve sonuç değişkenleri arasındaki doğrudan ilişkiyi etkileyip etkilemediğini belirlemektir. Sonuçların görsel olarak incelenmesi, önemlilik testlerimizin neyi doğrulayacağına dair bize de bir ipucu verir.

Aracısız modelde beckdep’ten negafect’e standartlaştırılmamış yol katsayısı .276 idi ve aracılı modelde .186’ya düşürüldü (karşılık gelen standartlaştırılmış katsayılar .515 ve .347). Bu katsayıların her ikisi de istatistiksel olarak anlamlı olduğundan ve görsel inceleme aracılı modelde yol katsayısının daha düşük olduğunu bize bildirdiğinden, kısmi bir aracılık etkisi gözlemlediğimizi tahmin etmeye yönlendirildik. Şimdi bu tahmini istatistiksel olarak test etmek için bir dizi adım da kullanıyoruz.

DOLAYLI ETKİNİN İSTATİSTİKSEL ÖNEMİNİN TEST EDİLMESİ

Arabuluculuk modelinde istatistiksel anlamlılığı değerlendirmenin bir yönü, beckdep’in olumsuzluk üzerindeki dolaylı etkisi ile ilgilidir. Muhtemelen, dolaylı etkinin istatistiksel önemini ele almak için en yaygın olarak bilinen ve en sık kullanılan yaklaşım, Sobel testi ve varyantları, Aroian testi ve Goodman testidir.

Kısmen, dolaylı etkinin örnekleme dağılımı, normal olduğu varsayımını karşılamaktan ziyade (testlerin bir miktar istatistiksel güç kaybetmesine neden olmak) biraz çarpık olma eğiliminde olduğundan, bu testler profesyonel toplulukta bazı eleştiriler aldı.

Bununla birlikte, bu testler araştırma literatüründe kapsamlı bir şekilde rapor edilmiştir ve bu ailenin üyelerinden biri olan Aroian testini burada uygulayacağız, çünkü bu, Baron ve Kenny tarafından popüler hale getirilen Sobel test ailesinin de bir varyasyonuydu.

The post Basit Uyumlulaştırma – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri first appeared on Akademi Delisi (Tez Yaptırma).