Yapısal eşitlik modellemesi yöntemi ile su kalitesi verilerinin değerlendirilmesi

Bu çalışmada Yapısal E?itlik Modellemesi(YEM) konusu ele alınmış, buna ili?kin Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA), Path Analizi, En Çok Olabilirlik(ML), Robust En Çok Olabilirlik (RML), Ağırlıklandırılmış En Küçük Kareler (WLS) tahmin yöntemleri incelenmiştir. Çalışmanın amacı, farklı tahmin yöntemlerini karşılaştırmak ve DFA yönteminin su kalitesi verilerine uygulanabilirliğini göstermektir. Çalışmanın uygulama bölümünde Küçük Menderes Havzasında akarsudan alınan su örneklerinde analizlenen bazı kalite değişkenlerine ait veri setine paket programlar kullanılarak Açımlayıcı Faktör Analizi (AFA) ve Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA) (Robust ML tahmin yöntemi, ML tahmin yöntemi ve WLS tahmin yöntemi uygulanarak) uygulanmıştır. Analiz çıktıları sunulurken, farklı tahmin yöntemlerine göre elde edilen uyum indeksleri karşılaştırmalı olarak incelenmiş ve path diyagramları çizilmiştir. Çalışma sonuçları değerlendirildiğinde verilerin sürekli olduğu, örnek sayısının yeterli büyüklükte olmadığı ve normallik varsayımının sağlanamadığı durum koşuluna göre yapılan çözümlemede Robust En Çok Olabilirlik (RML) tahmin yönteminin en iyi sonuç verdiği görülmüştür.;Yapısal Eşitlik Modellemesi (YEM), Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA), En Çok Olabilirlik (ML), Robust En Çok Olabilirlik (RML), Ağırlıklandırılmış En Küçük Kareler (WLS).;Structural Equation Modeling (SEM), Confirmatory Factor Analysis (CFA), Maximum Likelihood (ML), Robust Maximum Likelihood (RML), Weighted Least Squares (WLS).