Geri Dön

Doğrusal olmayan yapısal eşitlik modeli yaklaşımları ve R programında bir uygulama

Nonlinear structural equation model approaches and an application in R programme

  1. Tez No: 621658
  2. Yazar: NUR EFŞAN TIĞLI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ŞENGÜL CANGÜR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Düzce Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 100

Özet

Yapısal Eşitlik Modellemesi (YEM), gözlenen ve gizil değişkenler arasındaki nedensel ve karşılıklı ilişkilerin bir arada bulunduğu modelleri incelemek için kullanılan istatistiksel bir yaklaşımdır. Veri setinin doğrusal olmadığı ya da normal dağılıma uygun olmadığı durumlarda klasik yöntemler her zaman iyi sonuç vermemektedir. Bu tez çalışmasında, YEM varsayımlarının sağlanmadığı durumlarda kullanılan, doğrusal olmayan yapısal eşitlik modellemesi kapsamında üç yaklaşım üzerinde durulmuştur. Birincisi, etkileşim etkisi veya ikinci dereceden etkiler gibi gizil değişkenleri kullanarak doğrusal olmayan ilişki türlerini analiz etmek için kullanılan gizil moderatörlü yapısal eşitlikler yaklaşımı, ikincisi ise doğrusal olmayan gizil değişkenlerin doğrusal ilişkilerin karışımları ile yaklaşık olarak tahmin edilmesi için kullanılan yapısal eşitlik karışım modelleri yaklaşımıdır. Bu iki yaklaşımın birlikte kullanıldığı yeni bir yaklaşım olarak Kelava, Nagengast ve Brandt (2014) tarafından, ek bir yarı parametrik yöntem olarak geliştirilen doğrusal olmayan yapısal eşitlik karışım modellemesi üçüncü bir yaklaşım olarak kullanılmıştır. Tez çalışmasının uygulamasında, Düzce Üniversitesi Tıp Fakültesi öğrencilerinin yalnızlık ve yaşam doyumunun internet bağımlılığı üzerindeki etkileri doğrusal olmayan YEM yaklaşımları kullanılarak araştırılmıştır. Araştırma modeli oluşturulurken, UCLA yalnızlık ölçeği, yaşam doyumu ölçeği ve internet bağımlılığı ölçeği kullanılmıştır. Çalışmanın bulguları incelendiğinde, doğrusal olmayan yapısal eşitlik karışım modellemesi yaklaşımının diğer iki yaklaşıma göre daha kullanışlı olduğu görülmüştür. Yalnızlık gizil değişkeninin internet bağımlılığı üzerinde anlamlı pozitif bir etkisi olduğu, yaşam doyumu gizil değişkeninin ise anlamlı negatif bir etkisi olduğu saptanmıştır. Ayrıca internet bağımlılığı üzerinde hem yalnızlık ve yaşam doyumu gizil değişkenlerinin etkileşim etkisinin hem de yaşam doyumu gizil değişkeninin karesel etkisinin anlamlı düzeyde negatif etkilere sahip oldukları bulunmuştur.

Özet (Çeviri)

Structural Equation Modeling (SEM) is a statistical approach used to examine causal and mutual relationships between observed and latent variables. In cases where the data set is not linear or is not suitable for normal distribution, classical methods do not always give good results. In application of this thesis, three approaches were considered within the scope of nonlinear structural equation modeling used in cases where SEM assumptions were not met. The first is the latent moderated structural equation modeling approach used to analyze nonlinear relationship types using latent variables, such as interaction effect or quadratic effects, and the second is the mixture structural equation modeling approach used to approximate nonlinear latent variables with mixtures of linear relationships. Nonlinear was developed by Kelava, Nagengast and Brandt (2014) as an additional semi-parametric method. In application of the thesis, the effects of loneliness and life satisfaction on internet addiction were investigated among students of Düzce University Medical School UCLA loneliness scale, life satisfaction scale and internet addiction scale were used in designing the research model. When the findings of the study were examined, it was seen that nonlinear structural equation mixture modeling approach is more useful than the other two approaches. Loneliness latent variable had a significant positive effect on internet addiction, while life satisfaction latent variable had a significant negative effect. In addition, it was found that both the interaction effect of loneliness and life satisfaction and the quadratic effect of life satisfaction have negatively effects on internet addiction.

Benzer Tezler

  1. Numerical and experimental investigation on the crushing behaviour of auxetic lattice cells produced with additive manufacturing techniques

    Eklemeli imalat teknikleri ile üretilmiş ökzetik kafes yapıların ezilme davranışlarının nümerik ve deneysel olarak incelenmesi

    KADİR GÜNAYDIN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİT SÜLEYMAN TÜRKMEN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ANTONIO MATTIA GRANDE

  2. Bayesci doğrusal olmayan ortak değişkenli Yapısal Eşitlik Modeli: Fomo sosyal medya bağımlılığı ve akademik motivasyon arasındaki ilişki

    Bayesian nonlinear covariate variable Structural Equation Model: The relationship between fomo social media addiction and academic motivation

    MURAT YILDIRIM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İstatistikSivas Cumhuriyet Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MAHMUT KARTAL

  3. A bayesian modeling and estimation framework for pharmacogenomics driven warfarin dosing

    Farmakogenomik verileri kullanan bayes temelli warfarın dozaj modelleme ve tahmin altyapısı

    SERDAR MURAT ÖZTANER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TUĞBA TAŞKAYA TEMİZEL

    PROF. DR. ŞABAN REMZİ ERDEM

  4. Bayesci doğrusal olmayan yapısal eşitlik modeli

    Bayesian non linear structural equation model

    İLKAY ALTINDAĞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    İstatistikSelçuk Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AŞIR GENÇ

  5. Evaluation of inequality constrained hypotheses using an akaike-type information criterion

    Akaike tipi bilgi kriteri kullanarak eşitsizlik kısıtlı hipotezlerin değerlendirilmesi

    YASİN ALTINIŞIK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    İstatistikUthrecht University

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HERBERT J.A. HOIJTINK