Doğrusal olmayan yapısal eşitlik modeli yaklaşımları ve R programında bir uygulama

Abstract

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.

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.