نبذة مختصرة : Yapısal eşitlik modeli (YEM) gözlemlenebilen ve gözlemlenemeyen değişkenler arası ilişkileri bir mantık dahilinde modelleyerek çözümü kolaylaştırmaya yarayan ve direk ve indirekt etkileri ortaya koyan istatistiksel teknikler toplamıdır. Modeli belirleme, tahmin etme ve test ederek nedensel ve teorik ilişkileri ortaya koyan yöntemler bütünüdür. Bu tez çalışmasında YEM varsayımları sağlayan iki adet model R istatistiksel programda simülasyon çalışması yapılarak oluşturulmuştur. Yapısal eşitlik modellemesinde dışsal gizil değişken sayısına göre oluşturulan iki farklı model, üç dışsal gizil değişkenli Model 1 ve dört dışsal gizil değişkenli Model 2 baz alınarak çok değişkenli normallik varsayımının sağlandığı simülasyon çalışmasında “tahmin tekniği” ve “örneklem hacmi” etmenlerinin etkilerini araştırmak ve bu etmenlerin uyum indeksleri üzerindeki etkileri doğrultusunda model uyum indekslerini karşılaştırmaktır. Bu amaç çerçevesinde, çok değişkenli normallik varsayımının sağlandığı durumlarda ML ve GLS parametre tahmin yöntemleri kullanarak 300, 600, 1200 birimlik örneklem büyüklüklerinde oluşturulan yapısal eşitlik modellemesine ilişkin model uyum indeksleri karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Yapılan simülasyon çalışmasında iterasyon sayısı ise 1000 olarak belirlenmiştir. Simülasyon çalışması sonucunda, örneklem büyüklüğü ve standart sapma, korelasyon matrisi ve buna bağlı oluşturulan korelasyon matrisi değişimine bağlı optimizasyon, negatif varyans tahmini problemleri ve tanımlama hataları ile karşılaşılmıştır. Bu problemlerin örneklem büyüklüğünün artmasıyla ortadan kalktığı gözlenmiştir. Değişkenler arası korelasyonun artmasıyla da bu sorunların ortadan kalktığı gözlenmiştir. Çalışmada kurulan modeller (Model 1, Model 2) için en çok gözlem sayısından ve parametre tahmininden etkilenen uyum indeksi NFI olduğu gözlemlenmiştir. IFI, TLI, CFI uyum indeksleri NFI uyum indeksine göre daha az etkilendiği gözlemlenmiştir. RMSEA, GFI, NNFI ve AGFI uyum indeksleri neredeyse etkilenmemektedir. Model 1 ve Model 2 ...
No Comments.