Yapısal eşitlik modellemesi uygulamaları
| dc.contributor.advisor | Sazak, Hakan Savaş | |
| dc.contributor.author | Kasun Candan, Sezgi Seda | |
| dc.date.accessioned | 2020-12-26T12:04:52Z | |
| dc.date.available | 2020-12-26T12:04:52Z | |
| dc.date.issued | 2019 | en_US |
| dc.date.submitted | 2019 | |
| dc.department | Fen Bilimleri Enstitüsü | en_US |
| dc.description.abstract | Bu çalışmada yapısal eşitlik modellemesi konusu ele alınıp bir uygulama yapılmıştır. Uygulama için 100 kronik bel ağrısı olan hasta çalışmaya katılmıştır. Yapılacak tedaviye karar verilmesi amacıyla geliştirilen "Dallas Ağrı Ölçeği"nin geçerliliği ve güvenirliği incelendikten sonra yapısal eşitlik modellemesinin bir tipi olan doğrulayıcı faktör analizi uygulanmıştır. Doğrulayıcı faktör analizi, en çok olabilirlik tahmin yöntemi ile iki gizil değişkenli yapıyı doğrulamak için kullanılmıştır. Path diyagramı çizilerek diyagram üstünde faktör yüklenimleri (standartlaştırılmış regresyon ağırlıkları) görüntülenmiştir. Ayrıca model uyumunu değerlendirmek için model uyum indeksleri incelenmiştir. En yaygın olarak kullanılan 〖(χ〗^2/SD) uyum indeksinin 3'ten küçük olması iyi model uyumunu ifade etmektedir ve 2,76 bulunmuştur. Karşılaştırmalı uyum indeks (CFI), normlaştırılmış uyum indeks (NFI), normlaştırılmamış uyum indeks (TLI) ve artan uyum indeksi (IFI) değerleri kabul edilebilir sınırlar içerisindedir. Modelde yaklaşımın ortalama karekök hatası (RMSEA), uyum iyiliği indeksi (GFI) ve düzeltilmiş uyum iyiliği indeksi (AGFI) değerleri kabul edilebilir sınırlar içerisinde değildir. RMSEA model uyum değeri örneklem sayısı 250'den az ise kullanılması önerilmemektedir. GFI uyum indeksi (0,711) ise kabul edilebilir sınır olan 0,85'in biraz altındadır. AGFI, örneklem genişliği ile düzenlenmiş GFI uyum indeksidir ve örneklem büyük olduğunda tercih edilir. Çalışmada elde edilen ilk model uyum indeksleri açısından genel anlamda değerlendirildiğinde kabul edilebilirdir. | en_US |
| dc.description.abstract | In this study, the structural equation modeling was investigated, and an application was carried out. A total of 100 patients with chronic back pain participated in the study for the application. Following the investigation of the validity and reliability of the "Dallas Pain Questionnaire" developed to determine the treatment to be applied, the confirmatory factor analysis, a type of the structural equation modeling, was applied. The confirmatory factor analysis was used for confirming the two latent variable structure with the maximum likelihood method. The path diagram was drawn and factor loadings (standardized regression weights) were displayed on the diagram. Model fit indexes were examined to evaluate the compliance of the model. The fact that the most commonly used model fit index 〖(χ〗^2/SD) was less than 3 indicated that the fit to model was good (2.76). The CFI, NFI, TLI, IFI fit values were within acceptable limits. In the model, RMSEA, GFI and AGFI values were not within the acceptable limits. The use of RMSEA model fit value was not recommended if the sample size was less than 250. The GFI fit index (0.711) was slightly below the acceptable limit of 0.85. AGFI was the GFI fit index regulated by the sample size and was preferred when the sample was large. The first model obtained in the study was acceptable when evaluated as a whole in terms of fit indexes. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11454/68630 | |
| dc.language.iso | tr | en_US |
| dc.publisher | Ege Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü | en_US |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.subject | Yapısal Eşitlik Modellemesi | en_US |
| dc.subject | Doğrulayıcı Faktör Analizi | en_US |
| dc.subject | AMOS | en_US |
| dc.subject | Structural Equation Modeling | en_US |
| dc.subject | Confirmatory Factor Analysis | en_US |
| dc.title | Yapısal eşitlik modellemesi uygulamaları | en_US |
| dc.title.alternative | Structural equation modelling applications | en_US |
| dc.type | Master Thesis | en_US |
