Doğrulayıcı faktör analizinde yarışan modeller ve klinik bir uygulaması

Abstract

Doğrulayıcı Faktör Analizinde Yarışan Modeller ve Klinik Bir UygulamasıAmaç: Açıklayıcı faktör analiziyle elde edilen anket boyutlarını doğrulayıcı faktör analiziyle doğrulmak, var olan boyut sayısı yerine daha az sayıda boyut ile modellerin açıklanabilirliğini uyum indeksleri ile karşılaştırıp göstermektir. Materyal metot: Çalışmada Ocak 2015 ile Ocak 2016 tarihleri arasında İnönü Üniversitesi Tıp Fakültesi Turgut Özal Tıp Merkezi Çocuk ve Ergen Psikiyatri polikliniğine başvuran Otizm Spektrum Bozukluğu (OSB) olan 204 çocuk hastanın anne-babasının yanıtladığı `Çocuklarda Yeme Davranışı Anketi (ÇBYD)` anketi verileri kullanıldı. Anket boyutlarını belirlemek için verilere ilk olarak açıklayıcı faktör analizi (AFA) uygulandı. Bu analizden elde edilen boyutlara doğrulayıcı faktör analizi (DFA) uygulandı. Daha sonra açıklayıcı faktör analizinde açıklanan varyans yüzdesi miktarına göre en az yüzdeye sahip boyutlar çıkarılarak yeni modeller belirlendi. Modellerin indeksleri hesaplandı.Bulgular: AFA'ya göre elde edilen sekiz boyut toplam varyansın %72.68'ini açıklamaktadır. DFA'ya göre sekiz alt boyuta ait χ2 776.775, χ2 / sd 1.417, RMSEA 0.045 ve AIC 1014.775 bulunmuştur. En düşük varyans açıklama yüzdesine sahip yemek seçiciliği boyutu çıkarılarak yedi boyutla kurulan modele ait χ2 653.720. χ2 / sd 1.462, RMSEA 0.048 ve AIC 987.720 bulunmuştur. Sonraki en düşük varyans açıklama yüzdesine sahip duygusal az yeme boyutu çıkarılarak altı boyut ile kurulan modele ait χ2 517.433, χ2 / sd 1.545, RMSEA 0.052 ve AIC 715.433 bulunmuştur.Sonuç: Kurulan 8, 7 ve 6 alt boyutlu modellere ait uyum iyiliği indeksleri karşılaştırıldığında 6 boyutlu modelin örneklemi açıklamada yeterli olduğu bulunmuştur.Anahtar kelimeler: Yapısal eşitlik modellemesi, doğrulayıcı faktör analizi, yarışan modeller, uyum iyiliği indeksleri, çocuklarda yeme davranışı ölçeği

Objective: To validate questionnaire dimensions obtained by exploratory factor analysis by confirmatory factor analysis, comparing the explanations of the models with the adaptation indexes with fewer dimensions instead of the existing number of dimensions.Methods: The study was carried out with the data of `Children's Eating Behavior Questionnaire (CEBQ)`, which was answered by the parents of 204 children with autism spectrum disorder (OSD) who applied to the Polyclinic of Child and Adolescent Psychiatry of Turgut Özal Medical Center of Inonu University Medical Faculty between January 2015 and January 2016.Explanatory factor analysis (EFA) was first applied to determine questionnaire dimensions. Confirmatory factor analysis (CFA) was applied to the dimensions obtained from this analysis. Then new models were determined by subtracting the dimensions with minimum percent according to the amount of variance explained in explanatory factor analysis. Indexes of the models are calculated.Results: The eight dimensions obtained according to EFA explain 72.68% of the total variance. According to CFA χ2 776.775, χ2 / sd 1.417, RMSEA 0.045 ve AIC 1014.775 were found belonging to eight sub-dimensions. By substracting the food selectivity dimension with the lowest variance description percentage, χ2 653.720. χ2 /sd 1.462, RMSEA 0.048 ve AIC 987.720 were found belonging to model established with seven dimensions. By substracting subsequent emotional low eating dimension with the lowest percentage of variance explanation, χ2 653.720. χ2 /sd 1.462, RMSEA 0.048 ve AIC 987.720 were found belonging to the model with six dimensions.Conclusion: Comparing the goodness of fit indexes of 8, 7 and 6 sub-dimensional models, it was found that the 6-dimensional model is sufficient for explaining the sample.Key words: Structural equation modeling, confirmatory factor analysis, competing models, goodness of fit indexes, eating behavior questionnaire in children