Geri Dön

Ordinal verilerde doğrulayıcı faktör analizi: Sağlık alanında uygulanan bir ölçek üzerine uygulama

Ordinal data in confirmatory factor analysis: Application onmedical scale

  1. Tez No: 583544
  2. Yazar: VOLKAN TÜRKMEN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SERDAL KENAN KÖSE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 178

Özet

Çok değişkenli istatistiksel analizlerde varsayımların karşılanamaması güvenilir sonuçların elde edilememesine neden olmaktadır. Likert tipi ölçüm araçlarının yapısal geçerliğini değerlendirmek için en çok tercih edilen yöntem faktör analizidir. Faktör analizinin açıklayıcı ve doğrulayıcı olmak üzere iki türü vardır. Bu iki analiz türüde diğer çok değişkenli istatistiksel analizlerde olduğu gibi varsayımlara bağlıdır. Bunların karşılanamaması durumunda doğru sonuçlara ulaşılamaz. Likert tipi ölçüm araçlarından elde edilen ordinal veriler süreklilik ve çok değişkenli dağılım varsayımını karşılayamazlar. Bu yüzden AFA ve DFA'da geleneksel yöntemlerin haricinde robust (güçlü) yöntemlerin kullanılması tavsiye edilmektedir. Çalışmamızda Duygusal Emek Ölçeğinden elde edilen ordinal veriler üzerine AFA ve DFA uygulanmıştır. 264 kişilik örneklemin ilk yarısına (132) AFA ikinci yarısına DFA uygulanmıştır. AFA'da polikorik korelasyon matrisi aracılığıyla robust yöntemler (ULS ve MRFA) ile faktör yapısı elde edilmiştir. Bu faktör modelinin veriye uyumu DFA'da polikorik korelasyon matrisi aracılığıyla robust parametre tahmin yöntemleri (Satorra-Bentler (S-B), WLSMV, WLSM, ADF ve CVM) ile değerlendirilmiştir. Ordinal değişkenlerin analizinin yapıldığı AFA'da ULS ve MRFA polikorik korelasyon kullanan robust yöntemlerin, Pearson korelasyon matrisini kullanan TBA'dan daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür. DFA'da kullanılan robust yaklaşımlardan (Satorra-Bentler (S-B), WLSMV, WLSM, ADF ve CVM) elde edilen faktör yüklerinin EÇO yönteminden elde edilene göre daha yüksek olduğu, ki-kare değerinin ve (χ2)/df oranının Satorra-Bentler (S-B) düzeltmesi ile çok daha iyi hale geldiği görülmüştür.

Özet (Çeviri)

Failure to meet the assumptions in multivariate statistical analysis leads to inability to obtain reliable results. The most preferred method for evaluating the structural validity of Likert type measurement tools is factor analysis. There are two types of factor analysis: explanatory and confirmatory. These two types of analyzes are based on assumptions as in other multivariate statistical analyzes. If these are not met, the correct results cannot be reached. Ordinal data obtained from Likert type measurement instruments cannot meet the assumption of continuity and multivariate distribution. Therefore, it is recommended to use robust methods in AFA and CFA except traditional methods. In our study, EFA and CFA were applied on the ordinal data obtained from Emotional Labor Scale. EFA was applied to the first half of the sample (132) for 264 persons and for the second half of the CFA. Factor structure was obtained by robust methods (ULS and MRFA) through polychoric correlation matrix in EFA. The fit of this factor model to the data was evaluated by robust parameter estimation methods (Satorra-Bentler (S-B), WLSMV, WLSM, ADF and CVM) through polycoric correlation matrix in CFA. It was observed that robust methods using ULS and MRFA polychoric correlation in EFA, which were analyzed for ordinal variables, yielded better results than PCA using Pearson correlation matrix. From the robust approaches used in CFA (Satorra-Bentler (SB), WLSMV, WLSM, ADF and CVM), it was found that the factor loadings obtained were higher than those obtained from the ML method. SB correction seems to be much better.

Benzer Tezler

  1. Sosyal bilimler alanında kullanılmak üzere tip-1 ve tip-2 bulanık mantığın likert ölçeğe uyarlanarak web tabanlı çalışan yeni bir sistem gerçekleştirilmesi

    Implementation of a web-based new system by adapting the type-1 and type-2 fuzzy logic to likert scales to be used in social sciences field

    MESUT BIYAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Eğitim ve ÖğretimCumhuriyet Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HÜDAVERDİ BİRCAN

  2. Dismorfik Endişe Ölçeği'nin Türkçeye uyarlanması: Geçerlilik ve güvenilirlik çalışması

    The aim of this study is to adapt the Dysmorphic Concern Questionnaire (DCQ) into Turkish and to examine its validity and reliability

    SERHAT ERDOĞMUŞ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Aile Hekimliğiİzmir Katip Çelebi Üniversitesi

    Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ESRA MELTEM KOÇ

  3. Kendine Yansıtma ve İçgörü Ölçeği'nin Türk kültürüne uyarlanması

    Adaptation of Self-reflection and Insight Scale to the Turkish culture

    MELDA YAVAŞOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Eğitim ve ÖğretimAnkara Üniversitesi

    Ölçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖMAY ÇOKLUK

  4. Gençlik ve Spor Bakanlığında çalışan personellerin kurum içi iletişim becerileri ile bireysel performansları arasındaki ilişkilerin incelenmesi

    Examination of the Relationships Between Internal Communication Skills and Individual Performances of Personnel Working in the Ministry of Youth andSports

    YUSUF DEMİRCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    SporBingöl Üniversitesi

    Beden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İHSAN KUYULU

  5. Premenstrual sendroma sahip kadınlarda klinik pilatesin fiziksel uygunluk parametreleri, semptom şiddeti ve kinezyofobi üzerine etkileri

    The effects of clinical pilates on physical fitness parameters, symptom severity and kinesiophobia in women with premenstrual syndrome

    SONGÜL ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Fizyoterapi ve Rehabilitasyonİstanbul Atlas Üniversitesi

    Fizyoterapi ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MELTEM KAYA