PATH analizi ve dolaylı etkilerin dağılımı üzerinde bir simulasyon çalışması

Abstract

Çok değişkenli analizler tek seferde birden fazla tek değişkenli analizi aynı anda yapabilmekle birlikte bazı durumlarda tek değişkenli yöntemlere göre daha detaylı bilgi sağlamaktadırlar. Bu sebeple iki ya da daha fazla değişkenleri içeren analiz yöntemleri geliştirilmiştir. Path analizi üzerinde çalışılan modelin değişkenleri arasındaki nedensel ilişkilerin açıklanmasına olanak sağlayan çok değişkenli bir tekniktir. Path analizinde amaç, değişkenler arasındaki nedensel ilişkilerin önemliliğini tahmin etmektir.Bu tezde, Path Analizi bileşenlerinden olan dolaylı etkilerin üzerinde araştırmalar yapılmıştır. Dolaylı etkilerin normal dağılım sergileyip sergilemediği konusunda Minitab istatistiksel paket programı kullanılmıştır. Bu yüzden bir smülasyon çalışması yapılmıştır. Simülasyonda 50, 100, 250 ve 500 örneklem genişlikleri belirlenmiş, belirlenen bu örneklem genişlikleriyle 3, 5 ve 7 değişkenli path modelleri kurulmuş, bunun yanında kurulan her path modelinde bulunan bağımsız değişkenler arasında düşük, orta ve yüksek düzeyde korelasyonlar tanımlanmıştır. Bu işlemlerin hepsi 1000 tekrarlı olarak gerçekleştirilmiştir.Simülasyonun amaçlarından biri path katsayılarının örneklem genişliğinden, korelasyon düzeyinden veya bağımsız değişken sayısından etkilenip etkilenmediğini test etmektir. Bir diğer amacı da dolaylı etkilerin belirli bir dağılıma sahip olup olmadığını test etmektir. Yapılan 1000 tekrarlı simülasyon sonucunda path katsayılarının 50?den fazla örneklem genişliği içeren modellerde örneklemden etkilenmediği görülmüştür. Ayrıca örneklem genişliği ne olursa olsun path katsayıları ilişki düzeyinden etkilenmemektedir. Elde edilen bir başka sonuç ise dolaylı etkilerin belirgin bir dağılım özelliği göstermemesidir. Anahtar Kelimeler: Path Analizi, Path Diyagramı, Path Katsayıları, Doğrudan ve Dolaylı Etkiler

Multivariate analyses can perform more than two univariate analyses in the same time. And also multivariate analyses can sometimes provide more information than univareiate analyses.For that reason multivareiate analyse techniques that contain more than two variables were designed. Path analysis is a multivariate technique that clarifies casual relations between variables. The aim of path analysis is to predict the importance and the significance of casual relations between variables.In this study, one of the components of path analysis, the indirect effects were researched. Minitab statistical software was used whether the distribution of indirect effects are normal or not. So a smulation study was conducted. In this simulation study, sample sizes of 50, 100, 250 and 500 were considered. Then the path models with 3, 5 and 7 variables were constructed for each sample size specified. In addition, the levels of corelation between the independent variables were set as low, medium and high for each path model. The procedures for each combination were repeated 1000 times.One aim of the simulation was to test whether the coefficients of path analysis were influenced by sample sizes, correlation levels and the count of independent variables or not. One other aim was to test that whether the indirect effects of path models were normally distributed or not. After 1000 repeated simulation, path coefficients are not influenced by over 50 sample sized models. One of the other conclusion was the indirect effects of path models were not distributed clearly.Keywords: Path Analysis, Path Diagram, Path Coefficients, Direct and Indirect Effect