JAMOVİ ile Yapısal Eşitlik Modeli Analizi Nasıl Yapılır?

 

Merhabalar,

JAMOVİ ile yapısal eşitlik modeli analizinin nasıl yapıldığını adım adım göstermeye çalışacağım.

Öncelikle bilgisayarınızda JAMOVI programının kurulu olması gerekiyor, ardından Şekil 1'de gösterilen ve programın en sağında yer alan "+" butonuna tıklayıp modülleri açmalısınız.

Şekil 1

Ardından Şekil 2'de gösterilen semlj- SEM isimli modelü kurmalısınız. 

Şekil 2

Bu modülü kurduktan sonra Şekil 3'te gösterildiği gibi menünüze "SEM" isimli yeni bir buton eklenecektir. 

Şekil 3

"SEM" butonuna tıklayarak yapısal eşitlik modeli analizi için değişkenleri tanımlayabileceğini ekran açılacaktır (Şekil 4). 

Bu ekranda üzerine ok gelen değişkenleri "Endogenous Variables" penceresine göndermeniz gerekiyor. 

Sadece üzerinden ok çıkan değişkenleri ise "Exogenous Covariates" penceresine göndermelisiniz. Modelde kontrol değişkeniniz varsa (cinsiyet vb.) bu değişkenleri "Exogenous Factors" penceresine taşıyabilirsiniz. 

Şekil 4

Değişkenleri atadığınız pencerelerin altında değişkenler arasındaki ilişkileri belirleyebileceğiniz sekmekler bulunmaktadır. Yani bir nevi okları çizmiyoruz fakat değişkenler arasındaki ilişkileri göstererek programın bizim yerimize okları çizmesini ve analizi gerçekleştirmesini sağlıyoruz. Bu işlemleri Şekil 5'te gösterilen "Endogenous Models" sekmesinden gerçekleştiriyoruz. Diğer sekmelerde ise standardize katsayılarının elde edilmesi, modelin görünümün değiştirilmesi gibi işlemleri gerçekleştirmek için uygun ayarlar bulunmaktadır. Bunları gerçekleştirdikten sonra en sağ pencerede analiz sonuçları otomatik olarak gözükecektir.

Şekil 5

Umarım bu hap bilgiler analizi yapmanıza ve kendinizi geliştirmenize katkı sağlamıştır. Sorularınızı ve yorumlarınızı paylaşabilirsiniz.

SEM-ANN yöntemi nedir?

SEM-ANN (Structural Equation Modeling - Artificial Neural Network), yapısal eşitlik modellemesi (SEM) ve yapay sinir ağları (ANN) tekniklerinin birleştirilmiş bir yöntemidir. Bu yöntem, geleneksel SEM'in avantajlarını, özellikle hipotez testi ve model uyumunun değerlendirilmesi gibi alanlardaki gücünü yapay sinir ağlarının öğrenme yeteneği ve esnekliği ile birleştirir.

• SEM, karmaşık ilişkileri modellemek için kullanılan istatistiksel bir tekniktir ve genellikle yapısal modelleme, yol modelleme ve faktör analizi gibi yöntemleri içerir. SEM'in temel amacı, gözlemlenen değişkenler arasındaki ilişkileri ve bu ilişkilerin arkasındaki latent yapıları belirlemektir.
• Yapay sinir ağları ise, beyindeki sinir ağlarının işleyişini modelleyen bir yapay zeka metodolojisidir. ANN, büyük miktarda veri kullanarak karmaşık ilişkileri öğrenme yeteneğine sahiptir ve özellikle tahmin ve sınıflandırma gibi alanlarda başarılıdır.
• SEM-ANN yöntemi, SEM'in avantajlarından yararlanarak bir yapısal model oluştururken, yapay sinir ağlarının esnekliğini kullanarak modelin karmaşıklığını artırabilir veya öğrenme sürecini iyileştirebilir. Örneğin, SEM-ANN yöntemi, büyük veri kümeleri üzerinde çalışırken, ANN'in öğrenme yeteneğinden yararlanarak daha karmaşık ilişkileri modelleyebilir veya non-lineer etkileri ele alabilir.
• Bu yöntem, özellikle büyük ve karmaşık veri setlerinde kullanıldığında, hem yapısal ilişkileri modelleyebilme hem de tahmin ve sınıflandırma gibi yapay sinir ağlarının gücünden yararlanabilme avantajları sunar. Bununla birlikte, uygulanması ve yorumlanması geleneksel SEM ve ANN tekniklerine kıyasla daha karmaşık olabilir. Bu nedenle, araştırmacılar SEM-ANN yöntemini kullanırken dikkatli olmalı ve sonuçları doğru bir şekilde yorumlamalıdır.

Destek için neoistatistik.com

AMOS ve SmartPLS programları arasındaki temel farklar nelerdir?

AMOS ve SmartPLS, yapısal eşitlik modellemesi (SEM) için kullanılan iki popüler yazılım aracıdır. Her ikisi de araştırmacıların karmaşık ilişkileri modellemesine ve veri analizi yapmasına olanak tanır, ancak farklı özelliklere ve kullanım senaryolarına sahiptirler.

İşte bu iki yazılım arasındaki temel farklar:

1.Yapısal Eşitlik Modellemesi (SEM) Uygulamaları:

AMOS: AMOS, geleneksel yapısal eşitlik modellemesi için kullanılır. Bu, genellikle gözlemlenen değişkenler arasındaki korelasyon ve nedensel ilişkileri test etmek için kullanılır. AMOS, bir modelin uyumunu ölçmek için çeşitli uyum indekslerini sağlar ve model parametrelerini tahmin etmek için maksimum olabilirlik veya en küçük kareler yöntemlerini kullanabilir.

SmartPLS: SmartPLS ise bir kısmi en küçük kareler (PLS) tabanlı yapısal eşitlik modelleme yaklaşımı sunar. PLS, özellikle göreli olarak küçük örneklem büyüklükleri veya tahmin edici gücün yüksek olması gereken durumlar gibi durumlarda kullanışlıdır. SmartPLS, kapsayıcı olmayan ve göreceli olarak daha basit modellerle çalışmayı destekler.

2.Ölçek Tipleri:

AMOS: AMOS, genellikle interval veya oran ölçekli değişkenlerle çalışır.

SmartPLS: SmartPLS, nominal, ordinal, interval ve oran ölçekli değişkenlerle çalışabilir. Bu, SmartPLS'in daha geniş bir veri yelpazesini desteklediği anlamına gelir.

3.Örneklem Büyüklüğü ve Güç Analizi:

AMOS: AMOS, genellikle büyük örneklem boyutları için daha uygundur ve klasik istatistiksel testler kullanır.

SmartPLS: SmartPLS, görece küçük örneklem boyutları için daha uygundur ve örneklem büyüklüğü ve güç analizi yapma yeteneğine sahiptir.

4.Kullanıcı Dostu Arayüz:

AMOS: AMOS, biraz daha karmaşık bir arayüze sahiptir ve genellikle kullanımı daha fazla zaman ve deneyim gerektirir.

SmartPLS: SmartPLS, genellikle daha kullanıcı dostu bir arayüze sahiptir ve kullanımı daha kolaydır, bu nedenle özellikle yeni başlayanlar için tercih edilebilir.

5.Hesaplama Yöntemleri:

AMOS: AMOS, yapısal eşitlik modelleme için geleneksel maksimum olabilirlik tahmin yöntemlerini kullanır.

SmartPLS: SmartPLS, kısmi en küçük kareler (PLS) yöntemini kullanır.

***Bu farklılıklar, araştırmacıların ihtiyaçlarına ve analiz gereksinimlerine bağlı olarak hangi yazılımın tercih edileceğine karar vermelerine yardımcı olabilir. Örneğin, büyük örneklem boyutları ve karmaşık yapısal ilişkilerle uğraşıyorsanız, AMOS gibi geleneksel bir SEM aracı daha uygun olabilir. Ancak, görece küçük örneklem büyüklükleri veya karmaşık olmayan yapılar için, SmartPLS gibi bir PLS tabanlı araç daha uygun olabilir.

Analiz ve raporlama desteği için neoistatistik.com sayfamızı ziyaret edebilirsiniz.