Yapısal eşitlik modellemesinde kullanılan model uyum indekslerinin karşılaştırılması


Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Uludağ Üniversitesi, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2012

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: ŞENGÜL CANGÜR

Danışman: İLKER ERCAN

Özet:

Yapısal eşitlik modellemesi (YEM), çoklu regresyon ve faktör analizi yaklaşımlarının birleştirilmesiyle ortaya çıkmış bir yöntemdir. YEM, gerçek dünyada anlamlı olan değişkenler arasındaki ilişkilerin yer aldığı teorik modellerin belirlenmesi, tahmin edilmesi ve test edilmesinde yararlı, nicel bir yöntem olarak kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında, çok değişkenli normallik varsayımının sağlanıp sağlanamadığı durumlarda ve dışsal gizil değişken sayısı gözönüne alınarak oluşturulan modellerde, model uyum indekslerini etkileyen etmenler (tahmin teknikleri ve örneklem hacimleri) araştırılmış ve ilgili etmenlerin etkilerine göre model uyum indeksleri karşılaştırılmıştır. Simülasyon çalışması sonucunda, çok değişkenli normal dağılım koşulunda ve büyük örneklem hacimleriyle çalışılması durumunda x²/v oranı, RMSEA ve CFI indekslerinin tahmin tekniği ve örneklem hacmi etmenlerinden en az etkilenen indeksler oldukları bulunmuştur. Ancak çok değişkenli normal olmayan dağılım (çarpık, basık, çarpık ve basık) koşullarında model uyum indekslerinin farklı davranışlar sergiledikleri, sadece x²/v oranı indeksinin tahmin tekniği ve örneklem hacmi etmenlerinden daha az etkilendiği belirlenmiştir. Bu nedenle çok değişkenli normal dağılım koşulunda x²/v oranı, RMSEA ve CFI indekslerinin, çok değişkenli normal olmayan dağılım koşullarında ise x²/v oranı indeksinin model uygunluğunun değerlendirilmesinde kullanılması tavsiye edilmiştir. Ayrıca tüm dağılımsal koşullarda, tahmin teknikleri ve örneklem hacimlerinden en çok etkilenen indeksin SRMR olması nedeniyle, model uygunluğunun değerlendirilmesinde tercih edilmemesi önerilmiştir. Bu çalışmanın belirlenen koşullar doğrultusunda özellikle yapısal eşitlik model uygunluğunun değerlendirilmesi aşamasında, model uyum indekslerinin seçimi için yararlı bir çalışma olduğu düşünülmektedir.