şükela:  tümü | bugün soru sor
  • yapısal eşitlik modeli (sturctural equation modeling) adıyla bilinen regresyon ve faktör analizi melezi istatistiksel modelleri analiz etmek için kullanılan bir bilgisayar programı. karl joreskog ve arkadaşı sorbom tarafından yazılmıştır. kendileri hem yapısal eşitliklerine çok büyük katkılar getirmişler (örneğin model uyum istatistiklerinden birisi olan root mean squares of eror-rmr) hem de bu programı yazarak yapısal eşitlik modellerinin gelişimini hızlandırmışlardır. (bkz: yapısal eşitlik modelleri)
  • az önce tez çalışmam için kendisiyle tanışıp memnun olduğumu düşürnürken, bir attribute'u eta işaretlemediğim için drag and drop yapıp, modelimde kullanacağım bütün bağlantıları yapmış olmama ragmen "hepsi yalan olacak bilader, hazırlıklı ol" dedi. tamam ulan bütün okları götür ama drag and drop ettiklerim bana kalsın dedim ama olmadı/olduramadı. gitti hepsini üst üste stackledi. beni benden aldı, kendisinden soğuttu.
    ama ben sana mecburum bilemezsin, sevgili lisrel. yarın görüşürüz.
  • adını linear structural relations kelimelerinde alır ve yapısal eşitlik modeli için candır. kullanımının zor olduğu yönünde rivayetler olmakla beraber azıcık bir çalışma ile ustası olursunuz.

    bir ara bir video yapıp koyacağım bakalım.
  • gençler ve genç kalanlar, lisrel'le ilgili altın kural şu: tek analiz başına on bin beş yüz gerekli gerekiz output çıkartıyor, ola ki masa üstüne data kaydedip analiz yaparsanız, geçmişler olsun. o nedenle muhakkak analize başlamadan önce yeni bir klasör açıp, data (veri) setini buraya kaydedin.

    sem yapmak içi kullanılan amos, eqs gibi programların en user friendly olmayanı, ve dahi bir kere öğrenildiğinde de en ayrıntılı örneklem bilgisi veren programlardan biri. kullanımıyla ilgili çok kısa bir özet geçeyim:

    1) spss ya da excel dosyasında önce data temizliği yapılacak. bu ne demek?

    a) spss'de kullanıp kullanmayacağınız 400 ayrı değişkeni tutabilecekken, lisrel'de sadece o analizde kullanacagınız değişkenleri tutup gerisini silin. çünkü ancak böyle çalışıyor.

    b) tüm latent variable'ları küçük harfle, tüm observed variable'ları büyük harfle yazın. diyelim bir observed variable'ı küçük harfle yazdınız lisrel bunu otomatik olarak latent olarak tanımlıyor.

    2) sonra lisreli açın, open deyip spss datasını seçip lisrel'de açtıktan sonra ilk adım şu: tüm değişkenlerin üstüne gelip -tek tek- sağa tıklayarak define variable --> variable type'a girip sürekli değişken haline getirin (default modu ordinal çünkü)

    3) analize başlamadan önceki son adım da, datayı .cov baglantılı kaydedip oyle üstünde çalışmak. iki seçeneginiz var, korelasyon ya da kovaryansı baz alarak analiz yapabilirsiniz, ama hemen herkes kovaryans kullanır, daha zengin bilgi verir; lisrel'in bunu tanıyabilmesi iicn datayı .cov uzantısıyla kaydetmeniz şart.

    4) bu halini kaydedip, syntax'i açın, söyle bir örnek kod veriyorum (pazantezler kodda olmayacak, onlar benim notlarım:) :

    title: gender consistent justifications (bin bir ayrı output çıkacağı için, mutlaka bir title yazın, hangi analizi yaacaksanız, onu sonradan anlayacağınız bir başlık olsun)

    observed variables
    emp mas fem ınd rel m_per m_sc m_mor c_per c_sc c_mor

    (buradakiler tüm bağımsız ve bağımlı değişkenler, örneğin ilk beş bağımsız, sonraki 6 bağımlı değişken.) satırına tüm değişkenlerinizi yazın bildiğiniz gibi regresyon ya da herhangi bir nedensel analizde, bağımsız değişkenlerin bağımlı değişkenler üstündeki etkisine bakılır, burada da bunu yapıyorsunuz. önemli kısım şu: tüm değişkenleri veri setinde girdiğiniz aynı sıra ve aynı isimlerle birer boşlukla vereceksiniz. biz mas yerine masc yazdık diye bir saat çözemedik nerede hata yaptık, spesifik hata vermiyor da namuzsuz, o yüzden bunları sıralı ve birebir biçimde yazdığınızdan emin olun.)

    covariance matrix from file genderconsistent.cov

    (burada .cov baglantili dosyayı nasıl kaydetmişseniz, aynı ismi birebir buraya aktarın, ki program özellikle hangi veri setini kullanacağını bilsin)

    sample size= 168 (örneklem sayınızı yazın, toplam kaç kişisen topladınız veriyi)

    relationships
    m_per = emp mas fem ınd rel
    m_sc = emp mas fem ınd rel
    m_mor = emp mas fem ınd rel
    c_per = emp mas fem ınd rel
    c_sc = emp mas fem ınd rel
    c_mor = emp mas fem ınd rel

    (bunun tipik regresyon denklemi olarak düşünün, y=a+bx gibi, y bağımlı (x'in etkisine göre değişen) değişkeniniz, diğerleri de bunu yordayacak olan bağımsız değişkenleriniz. her bir bağımlı değişkeniniz (dv) icin:
    a) her bir bağımsız değişkenin (ıv) yordamasını istiyorsanız tüm ıv'lerle,
    b) dv'ye göre iv seçmek istiyoranız, tek tek seçerek belirli ıv'leri girin.

    let the error of m_per and m_sc correlate
    let the error of m_per and m_mor correlate
    let the error of m_per and c_per correlate
    let the error of m_per and c_sc correlate
    let the error of m_per and c_mor correlate
    let the error of m_sc and m_mor correlate
    let the error of m_sc and c_per correlate
    let the error of m_sc and c_sc correlate
    let the error of m_sc and c_mor correlate
    let the error of m_mor and c_per correlate
    let the error of m_mor and c_sc correlate
    let the error of m_mor and c_mor correlate
    let the error of c_per and c_sc correlate
    let the error of c_per and c_mor correlate
    let the error of c_sc and c_mor correlate

    (son olarak, ve bu analizin en güzel özelliği olan, dv'lerin error term'lerini birbirine bağlayın, yani korelasyonlarını görmek isteyin. dikkat: burada hiç iv yok, sadece dv'leri 1'e 1 birbirlerine bağlayacaksınız, iv ilişkisini lisrel zaten verecek, onları baglamaya gerek yok. bu ne işe yarayacak? regresyonda, birden çok iv'nin dv üstündeki etkisine bakabilirken, dv'leri bir arada göremezsiniz. bunu yaparak, dv'ler de beraber değerlendirildiğinde, analizin nasıl sonuç verdiğini görürsünüz. diyelim ki konu evlilik tatmini, kadından gelen ve erkekten gelen tatmin skorları var, ama aslında bu iki değişkenin çok büyük ihtimalle yüksek korelasyonu var, istisnai durumlar haricinde birinin çok mutlu, diğerinin mutsuz olması neredeyse imkansız. bu bağlamda, model testi size dv ilişkilerini göstermesiyle müstesnadır)

    number of decimals = 3 (çıkan rakamlar virgül sonrası 3 basamak versin)
    admissibility check = off
    wide print
    print residual
    path diagram (şemayla da açıklansın demek)
    end of problem

    sonuna da benim parantezlerden kulrtulup, bunu yapıştırın, run lisrel'e basın. size oklarla birbirine giden ilişkiler diyagramı çizecek sonuç olarak lisrel. anlamlı ve anlamsız ilişkilerin hepsini birarada verecek, eger scroll down menu'dan t-test seçerseniz, anlamsızları kırmızı, anlamlı ilişkileri ise siyah bırakacak. olay burada başlıyor: buna full-saturated yani tüm iv'lerin tüm dv'leri yordadığı model diyoruz. altta bir chi-square değeri verecek ki bu her degiskeni girince 0 olacak, cok guzlu bir model yani. bu konuya geri döneceğiz*

    şimdi, diyelim regresyon yaptınız, iv-dv girersiniz analize, ve sonuç anlamlı çıkar ya da çıkmaz. ama lisrel'deki model testinde, size verilen ilişki t degerleri +-1.96'dan büyükse anlamlı, küçükse anlamsız olacak, ve bu final analiz olmayacak, sonuçlar değişime tabi. en küçüğünden (diyelim, -.20) seçip okları (anlamsız ilişki gösterenleri) silmeye başlayın, ve macera başlasın.

    yine dikkat: ilk ilişkiyi silince yine run lisrel'e basın, göreceksiniz ki, her okun üstündeki rakam (en azından çoğu) değişecek, mesela, 1.78 ve anlamsız olan bir t değeri, 1.91'e çıkacak -.20'yi yok edince. küçük değerleri sile sile ilerledikçe, bazı anlamsız ilişkiler, alakasız değişkenlerin ortak varyansının ortadan kalkmasıyla anlamlı, ya da nadiren de olsa anlamlıyken anlamsız hale gelebilir. böyle böyle devam edip, en son anlamlıları bırakın. ilk başta, yani full saturated model'da aldığınız sonuçtan daha farklı anlamlı yordamalar bulmanız kuvvetle muhtemel.

    *bu arada, siz her bir 2 varible arası anlamlı olmayan oku sildiğinizde, ghi-square değeri büyümeye başlayacak. özellikle çok ok sildiğiniz bir sonuçta, chi değeri illa ki anlamlıya dönecek, ama çok büyümesin yete.

    bundan sonra, syntax'e dönüp (window seçeneğini kullanarak) syntax'yeki y= a+bx ilişkilerinizi düzenleyin yeni duruma göre. bu ne demek? diyelim ki bir annenin cinsiyetle ilgili sosyo-konvansiyonel kararlarını (m_sc), yine kendisinin empati (emp), maskülenlik (mas), feminenlik (fem), bireysellik (ınd) ve ilişkiselliğinin (rel) tahmin edeceğini hipotez ettiniz, ancak en sonunda dv'yi sadece maskülenlik ve ilişkiselliğinin yordadığı bulundu. bu durumda:

    m_sc = emp mas fem ınd rel

    olan satırı,

    m_sc = mas rel

    olarak değiştireceksiniz, yani çalışmayan iv'leri eşitlikten cikariyorsunuz, ve bunu sytax'e de işliyorsunuz.

    bunda ise en önemli sorun şu, diyelim ki m_per'i (annenin kişisel kararları) hiçbir iv yordamıyor, bu durumda o satırı butunuyle siler ya da sadece m_per = deyip karşısına hiçbir iv koymazsaniz, dv'lerin error term'lerini daha once ilişkilendirdiginiz icin, program hata verip run etmeyecek analizi. şayet dv'lerden en az biri bile hiçbir iv tarafından yordanmıyorsa, bırakınız yapsınlar bırakınız geçsinler diyerek, tüm kodu aynı bırakın, sadece path diagram yani size sonuç diye verdiği okların olduğu diagram üstünden çalışın ve sonuçları not edin.

    benim de bir hayatım var annem, nereye kadar analiz anlatmak diyerek kaçmayı sevenler derneğine başkan adaylığımı koyuyorum, eh hadi madem. adamakıllı monşer oldum.
  • o kadar nazlı bir programdır ki istediği zaman syntax'ı yürütüp analizinizi yapar istemediği zamansa hata verip durur. nerede hata yaptığınızı bulana kadar sizi çıldırtır. ama eğer başarıp da analizi yaptıysanız ve bütün değişkenlerinizle birlikte modelinizi karşınızda gördüyseniz sizden mutlusu olmaz. istatistik programı deyip geçmeyin yani. biraz alttan alın, çok sinirlenmeyin.
  • doğrulayıcı faktör analizi, path analizi gibi ileri istatistiklerin uygulandığı programdır. ancak analizi yapmak, yorumlamaktan daha zordur. sözdimi yazılımında o kadar duyarlıdır ki boşluk veya türkçe karakterlere, son derece itinalı bir yazılım gerektiriyor. bu açıdan spssi mumla aratır cinstendir.

    programın öğrenci versiyonunu buradan indirebilirsiniz. ancak örneklem için 50 kişi sınırlaması vardır.