Yapısal Denklem Modelleme – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
SEM’E GÖRE YOL ANALİZİ: DEĞİŞTİRİLMİŞ MODEL ÇIKTI
Diğer uyum indekslerini incelediğimizde ki-kare analizi ile çizilen tablo pekiştirilmektedir.
• Orijinal analizde GFI .996 idi; yeni analizde .989’a düştü.
• Orijinal analizde NFI .991 idi; yeni analizde .977’ye düştü.
• Orijinal analizde CFI .995 idi; yeni analizde .985’e düştü.
• Orijinal analizde RMSEA .067 idi; yeni analizde .083’e düştü (tam olarak yeterli bir uyum olmadığını gösteriyor).
Değiştirilen modelden elde edilen Tahminler gösterilmektedir. Bu değerler orijinal analizden çok az değişti.
Özetle, araştırmacılar, çoklu regresyon analizlerine dayalı olarak modelden anlamlı olmayan yolu çıkarma eğiliminde olabilirler; bununla birlikte, SEM analizi, yaş ve yaşam kalitesi arasındaki yolun kaldırılması, modelin verilere biraz daha zayıf uymasına (istatistiksel olarak anlamlı olmasa da) yol açtığından, orijinal modelin korunması gerektiğini önermektedir. Dolayısıyla, vardığımız sonuç, .05 alfa istatistiksel anlamlılık düzeyine tam olarak ulaşmayan bir yolun dahil edilmesiyle bile, orijinal modelin elimizdeki veriler kadar iyi bir açıklama olduğudur.
Yapısal Denklem Modelleme
SEM, modele yalnızca ölçülen değişkenlerin dahil edildiği – yol analizi ile ilgili olarak tartıştıklarımızı, gizli değişkenleri içeren nedensel veya tahmine dayalı modellere genişletir. Gizli değişkenler kavramını, faktörlerin gizli değişkenler olarak sunulduğu doğrulayıcı faktör analizi bağlamında ele aldık.
Gizli değişkenler fikrini bu bölümde aynı şekilde ele alıyoruz gizli değişkenler, doğrudan gözlemlenmeyen, daha çok ölçülen (gözlenen) değişkenler tarafından gösterilen veya yansıtılan faktörler veya yapılardır; gizil değişkenlere ilişkin çok daha zengin bir tartışma Bollen’de (2002) bulunabilir. Gizli değişkenler (ve bunlara eşlik eden ölçülen değişkenler) modele dahil edildiğinden, YEM bu nedenle doğrulayıcı faktör analizini içerir.
Bir yapısal model örneği sunulmuştur. Gizli değişkenler A ve B, modeldeki dışsal değişkenlerdir; aralarındaki çift başlı okla gösterildiği gibi ilişkili oldukları varsayılır. Modeldeki sonuç değişkeni, gizli değişken D’dir; Gizli değişken C aracılığıyla hem doğrudan hem de dolaylı olarak her iki dışsal değişken tarafından yönlendirildiği varsayılmaktadır.
İçsel değişkenler olarak, gizli değişkenler C ve D, ilişkili hata terimlerine sahiptir. Gizli değişkenlerin her biri, iki ölçülen değişkenle gösterilir (örnek amacıyla). Yapısal modeller her zaman gizli değişkenler içerir; bu modeller ayrıca ölçülen değişkenleri hem dışsal hem de içsel değişkenler olarak içerebilir (örneğimizde yalnızca gizli değişkenleri kullanıyoruz).
SEM, iki ana ve sıralı olarak bağımlı bileşenden oluşur. Bu bileşenlerin her ikisi de SEM analizinde yer alır. Örneğimizde, bu bileşenleri okuyucular için anlaşılır kılmak amacıyla bunları ayrı ayrı ele alacağız.
Yapısal Eşitlik Modeli kitap PDF
YAPISAL EŞİTLİK modeli varsayımları
YAPISAL Eşitlik Modelleri: Temel Kavramlar ve Örnek Uygulamalar
Yapısal eşitlik modeli Tez
Yapısal Eşitlik MODELLEMESİ
Yapısal Eşitlik Modeli ders notu
Yapısal EŞİTLİK MODELLEMESİ ve regresyon arasındaki fark
Yapısal Eşitlik modeli AMOS
İki bileşen aşağıdaki gibidir:
• Ölçüm modeli, gizil değişkenler arasındaki varsayımsal ilişkiler göz önüne alındığında, gösterge değişkenlerinin ilgili gizil değişkenleriyle ne derece ilişkili olduğunu temsil eder. Bu ölçüm modeli, analizin bir parçası olarak doğrulayıcı faktör analizi yapılarak değerlendirilir. Varsayım, yapısal (tahmin edici) modeli desteklemek (temel olarak hareket etmek) için ölçüm modeliyle ilişkili yeterli iç geçerlik kanıtının bulunduğudur; eğer ölçüm modeli yeterli bütünlüğe sahip değilse, yapısal modeli değerlendirmenin bile pek bir anlamı yoktur.
• Yapısal model, araştırmacılar tarafından belirtildiği gibi, dışsal ve içsel değişkenler arasındaki nedensel veya tahmine dayalı ilişkileri temsil eder. Hem analiz kurulumu hem de istatistiksel çıktı açısından kavramsal olarak bir yol analizine benzer, ancak nedensel bir konfigürasyonda birlikte örülen gizli değişkenleri içerir.
SAYISAL ÖRNEK
Örneğimiz için kullandığımız kurgusal veriler, istatistik başarısı adlı veri dosyasında bulunmaktadır ve bir istatistik sınıfında (istatistik) başarıları değerlendirilen 196 öğrenciye ait bir çalışmayı temsil etmektedir. Bu değişkenleri entegre eden model Şekil 43.2’de gösterilmektedir. Akademik bağlamlarda kaygının gizli yapıları (kaygı) ve akademik özyeterlik (yeterlilik) hem bilim yeteneğini (bilim) hem de istatistik başarısını (istatistik) doğrudan öngördüğü varsayılır; bilim, iki dışsal değişken arasında bir aracı değişken olarak yer alır ve sonuç değişkenidir.
İstatistiklerin (stat1 ve stat2) iki gösterge değişkeni (ilişkili ölçülen değişkenler) 40 (düşük yetenek) ile 100 (yüksek yetenek) arasında değişebilir. Anksiyete göstergeleri (anx1 ve anx2) 0 (düşük kaygı) ile 12 (yüksek kaygı) arasında değişebilir ve yeterlik göstergeleri 10 (düşük etkinlik) ile 30 (yüksek etkinlik) arasında değişebilir. Son olarak, bilimin göstergeleri olarak sci1 ve sci2, 20 (düşük yetenek) ile 60 (yüksek yetenek) arasında değişebilir.
ANALİZ STRATEJİSİ
Yapısal model IBM SPSS® Amos’ta belirtildiğinde ve yürütüldüğünde, hem ölçüm modeline hem de yapısal model bileşenlerine ilişkin sonuçlar çıktıda yer alır. İki bileşeni okuyucular için netleştirmek için, analizi genel modelin iki bileşenine karşılık gelen iki aşamada gerçekleştiriyoruz.
İlk olarak, ölçüm modelini değerlendirmek için doğrulayıcı analizi yapılandırıyoruz. Ölçüm modelinin kabul edilebilir olduğunu varsayarak nedensel (yapısal) modeli değerlendiririz. Yapısal modelin çıktısı, ölçüm modelini yansıtan sonuçları içerir; İkinci analizin çıktısını tartışırken bu sonuçların çıktının neresinde olduğunu gösteriyoruz. Okuyucular ayrıca, veri setimiz tarafından karşılanan bir koşul olan eksik değer olmaması gerekliliğini tartışacağız.
ÖLÇÜM MODELİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ: MODEL ÇİZİMİ
Burada kapsananların çoğu zaten anlatılmıştır ve bu nedenle bu bölümde biraz daha az ayrıntıya gireceğiz; okuyucular, gerekirse ek ayrıntılar için bu iki bölüme başvurmaya teşvik edilir.
İstatistik başarı veri dosyasını açıyoruz ve ana menüden Analyze ➔ IBM SPSS Amos’u seçiyoruz. Önceki bölümlerde yaptığımız gibi, varsayılan dikey (uzun) yönlendirmeden (IBM SPSS Amos’ta varsayılan olarak açılır) yatay (geniş) yönlendirmeye geçmeyi seçiyoruz. Yönü değiştirmek için ana menüden Görünüm ➔ Arayüz özellikleri’ni seçiyoruz. Bu işlem görüldüğü gibi Arayüz Özellikleri penceresini açar. Kağıt Boyutu altında Yatay-Yasal’ı seçin, Uygula’yı seçin ve pencereyi kapatın.
YAPISAL EŞİTLİK modeli varsayımları YAPISAL Eşitlik Modelleri: Temel Kavramlar ve Örnek Uygulamalar Yapısal Eşitlik modeli AMOS Yapısal Eşitlik Modeli ders notu Yapısal Eşitlik Modeli kitap PDF Yapısal eşitlik modeli Tez Yapısal Eşitlik MODELLEMESİ Yapısal EŞİTLİK MODELLEMESİ ve regresyon arasındaki fark