ODT Giri Yapsal Eitlikte Bilgisayar Programlar LISREL Amos
ODTÜ Giriş Yapısal Eşitlikte Bilgisayar Programları • LISREL, Amos, CALIS, EQS, Mplus, Mx, RAMONA, ve SEPATH • Bu programları kullanmak için SEM’in kavramsal ve istatistiksel temeline aşina olmak önemli • Kullanımı kolay olmasına rağmen, bu programlar bilgi ve becerilerinizle kullanacağınız araç olmanın üzerine çıkmamalı • Bu programların kullanım kolaylığı, yeni başlayanlarda SEM’in kolay olduğuna dair yanlış izlenim bırakabilir (Steigner, 2001) • Yapılan iş sadece ekranda modeli çizmek ve gerisini bilgisayara bırakmak gibi algılanmamalıdır
ODTÜ Giriş İstatistiksel Yolculuk • Kuramsal yapıları temsil eden örtük değişkenlerle oluşturulan SEM analizi, bu yapıların nasıl ölçüleceğini düşünmeden yapılamaz • Model belirleme bazı temellere dayandırılmalıdır • Teori • Önceki çalışma sonuçları • Bilgiye dayalı (akıllı) tahmin • Araştırmacı alternatif modelleri de hesaba katmalıdır
ODTÜ • • • Giriş SEM Aile Değerleri Gözlenen ve örtük değişkenlerin modelde gösterim farkı birçok SEM’nin karakteristiğini ortaya koyar SEM’de kullanılan temel istatistik standart sapmasıyla birlikte korelasyon ya da varyans-kovaryanstır. SEM bir geniş-ölçekli teknik olarak bilinir: N = 100, 150, ve 200 Model karmaşıklığı da göz önünde bulundurulmalı Geniş örneklemler genelde çok fazla anlamlı fark ortaya çıkarır (ancak etki büyüklüğü küçük olabilir)
ODTÜ Giriş Veri Düzenleme • Multivariate normallik • Herbir değişkenin dağılımlar normal • Değişken çiftleri bivariate normal (dağılımlar doğrusal ve eşit varyanslı) • Positive-Definite koralasyon ya da kovaryans mattrisi • Matrisin tersi alınabilir olmalı • Missing Data • Sadece tek-veri siliminden ziyate, veri-satırı silimi uygundur • Collinearity • Farklı iki değişkenin aynı özelliği ölçmesi • Göreceli varyanslar • En yüksek ve düşük varyansların oranı 10’u geçmemeli (ill-scaled)
ODTÜ Puanların Geçerlik ve Güvenirliği • Güvenirlik: puanların rastgele hatalardan arınıklık derecesi • Güvenirlik katsayısı (r. XX’) toplam varyansın açıklanan oranını gösterir • Cronbach’s alfa (α) en yaygın olarak kullanılan güvenirlik katsayısıdır • Araştırmalarda 90 ‘mükemmel’; . 80 ‘çok iyi’; ve. 70 ‘yeterli’ kabul edilir • Geçerlik: ölçülecek olan özelliğin başka özellikleri karştırmadan ölçmesi • Kapsam – Yapı – kritere dayalı vb. Giriş
ODTÜ Giriş SEM Terminolojisi • Eksojen (neden) değişken: Bağımsız neden değişkeni • Endojen (etki) değişken: Başka değişken ya da değişkenlerden etkilenen değişken • Yapısal katsayı: neden değişkeninde birim artışın etki değişkeninde ortaya çıkan değişimin miktarını gösteren ölçüm • Bozulma: etki değişkenine modelde belirtilmemiş olan nedenleri Standart Yapısal Eşitlik Etki değişkeni = (Yapısal katsayı*Nedensel değişken) + Bozulma • Yapısal model: Yapısal eşitlik seti
ODTÜ Giriş SEM Terminolojisi • SEM’in iki ana parçası • Yapısal model: endojen ve eksojen değişkenler arasındaki potansiyel nedensel ilişkiyi gösterir. Ör. Yol analizi sadece yapısal model içerir • Ölçme modeli: bu model örtük özellik ve onun gösterge değişkneleri arasındaki ilişkiyi gösterir. Ör. Faktör analizi sadece ölçme modeli içerir
ODTÜ Giriş
ODTÜ Giriş SEM Basamakları 1. Model Berlirleme • Hipotezleri eşitlik seti olarak ya da şekil olarak ortaya koyma • Örneklem veri ile kestirilecek olan parametreleri tanımlar • En önemli adım olarak görülebilir 2. Model Tanımlama • Her bir parametrenin sadece bir kestiriminin ortaya koyulabileceğini teorik olarak tanımlar • Matematiksel ispatlama olmaksızın tanımlanabilirlik tespiti yapmak neredeyse imkansız olacağından zor bir görevdir 3. Model Kestirimi 4. Model-veri Uyumu (tahmini vs gözlenen kovaryans matrisi)
ODTÜ Yol Analizi Model • Değişkenler arası yollar Neden değişkeni Okul desteği Baskısal kontrol Öğretmen tükenmişliği Okul desteği Baskısal kontrol 1. 2. 3. 4. 5. 6. Öğretmen-öğrenci etkileşimi 7. Öğretmen-öğrenci etkileşimi Etki Değişkeni Öğretmen tükenmişliği Öğretmen-öğrenci etkileşimi Okul tecrübesi Fiziki durum
ODTÜ Giriş Endojen değişken Eksojen değişken D D Okul. Destegi D Fiziki. Durum Ogret. Tuken OO Etkilesimi Okul. Tecrube Baski. Kontrolu D
ODTÜ Yol Analizi LISREL: Syntax Title: Yol Analizi I Observed Variables Baski Tukenmislik Destek Etkilesim Tecrube Fizik Correlation Matrix 1. 00. 3557 1. 00 -. 2566 -. 4774 1. 00 -. 4046. 0207. 1864 1. 00 -. 1615. 0938. 0718. 6542 1. 00 -. 3487 -. 0133. 1570. 7277. 4964 1. 00 Standard Deviations: 8. 3072 9. 7697 10. 5212 5. 0000 3. 7178 5. 2714 Sample size: 109
ODTÜ Yol Analizi LISREL: Syntax Relationships: Tukenmislik = Destek Baski Etkilesim = Destek Baski Tukenmislik Fizik = Etkilesim Tecrube = Etkilesim Path Diagram Lisrel output: EF End of Problem
ODTÜ Yol Analizi LISREL: Çıktı • LISREL iki dosya oluşturur: • Yol diyagramı (. PTH) • Tam rapor (. OUT) • Rapordan kopyala-yapıştır yapılabilir • Ancak diyagramı ‘file’ ve ‘Export as GIF file’ olarak çıkarılabilir
ODTÜ Yol Analizi LISREL: Fit Indices • Root Mean Square Error of Approximation –RMSEA (Badness-of-Fit) • RMSEA ≤. 05 may indicate “good fit. ” • Goodness-of-Fit Index • GFI ≥. 95 indicates “good fit. ”
ODTÜ Yol Analizi LISREL: Fit Indices • Comparative Fit Index • CFI ≥. 95 may indicate “good fit. ” • Standardized Root Mean Square Residual • SRMR ≤. 08 indicates “good fit. ”
ODTÜ BİRİNCİ BÖLÜM SONU
ODTÜ Yol Analizi LISREL: Yol Model Analizi
ODTÜ Yol Analizi LISREL: Yol Model Veri Matrisi
ODTÜ Yol Analizi LISREL: Syntax Title: YOL ANALIZI II Observed Variables Exercise Hardiness Fitness Stress Illness Correlation Matrix 1. 00 -. 03 1. 00. 39. 07 1. 00 -. 05 -. 23 -. 13 1. 00 -. 08 -. 16 -. 29. 34 1. 00 !Standard Deviations: 4422. 25 14. 44 338. 56 44. 89 390375. 04 !Constant 1. 00 10. 00 2. 00 10. 00. 10 !Rescaled SDs Standard Deviations: 66. 50 37. 95 36. 80 67. 00 62. 48
ODTÜ Yol Analizi LISREL: Syntax Con`t Sample size: 373 Relationships: Fitness=Exercise Stress=Hardiness Illness=Fitness Illness=Stress Path Diagram Lisrel output: EF End of Problem
ODTÜ Yol Analizi LISREL: Parameters
ODTÜ Yol Analizi LISREL: Model Fit
ODTÜ Faktör Analizi LISREL: Faktör Analizi
ODTÜ Faktör Analizi LISREL: Faktör Model Veri Matrisi
ODTÜ Faktör Analizi LISREL: Syntax Title: Faktör Analizi Observed Variables Hand Number Word Gestalt Triangles Spatial Matrix Photo Correlation Matrix 1. 00. 39 1. 00. 35. 67 1. 00. 21. 16 1. 00. 32. 27. 29. 38 1. 00. 40. 29. 28. 30. 47 1. 00. 39. 32. 30. 31. 42. 41 1. 00. 39. 29. 37. 42. 58. 51. 42 1. 00 Standard Deviations: 3. 40 2. 90 2. 70 4. 20 2. 80 3. 00
ODTÜ Faktör Analizi LISREL: Syntax Con`t Sample size: 200 Latent variables: Sequential Simultaneous Relationships: Number Word = Sequential Hand = 1. 00*Sequential Gestalt Triangles Spatial Matrix Photo = Simultaneous Gestalt = 1. 00*Simultaneous Path Diagram Lisrel output: ND End of Problem
ODTÜ SEM Analizi LISREL: SEM Analizi
ODTÜ SEM Analizi LISREL: SEM Analizi
ODTÜ Faktör Analizi LISREL: SYNTAX Title: Faktör Analizi Observed Variables work 1 work 2 work 3 happy mood 1 mood 2 perform 1 perform 2 approval beliefs selftalk imagery Correlation Matrix 1. 00. 668 1. 00. 635. 599 1. 00. 263. 261. 164 1. 00. 290. 315. 247. 486 1. 00. 207. 245. 231. 251. 449 1. 00 -. 206 -. 182 -. 195 -. 309 -. 266 -. 142 1. 00 -. 280 -. 241 -. 238 -. 344 -. 305 -. 230. 753 1. 00 -. 258 -. 244 -. 185 -. 255 -. 215. 554. 587 1. 00. 080. 096. 094 -. 017. 151. 141 -. 074 -. 111. 016 1. 00. 061. 028 -. 035 -. 058 -. 051 -. 003 -. 040 -. 018. 284 1. 00. 113. 174. 059. 063. 138. 044 -. 119 -. 073 -. 084. 563. 379 1. 00 Standard Deviations: . 939 1. 017. 937. 562. 760. 524. 585. 609. 731. 711 1. 124 1. 001
ODTÜ Faktör Analizi LISREL: Syntax Con`t Sample size: 263 Latent variables: job subjective disfunctional constructive Relationships: work 1 = 1. 00* job work 2 work 3 = job happy = 1. 00* subjective mood 1 mood 2 = subjective perform 1 = 1. 00* disfunctional perform 2 approval = disfunctional beliefs = 1. 00* constructive selftalk imagery = constructive Path Diagram Lisrel output: ND End of Problem
ODTÜ Faktör Analizi LISREL: Syntax Con`t !disfunctional=constructive !subjective=disfunctional !job=subjective Path Diagram Lisrel output: ND End of Problem
- Slides: 32