Kovaryans temelli ve kısmi en küçük kareler eşitliklerine dayalı yapısal eşitlik modellerinin karşılaştırılması
Comparison of covariance based and partial least squares equations based structural equation models
Yazar: DUYGU VARGÖR
Danışman: PROF. DR. TUNCAY ÖĞRETMEN
Ege Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı / Eğitimde Ölçme Ve Değerlendirme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: En küçük kareler yöntemi = Least squares method ; Kovaryans = Covariance ; Yapısal eşitlik modeli = Structural equation model

Özet:
Bu araştırmanın amacı, Kovaryans Tabanlı (KT-YEM) ile Kısmi ve Tutarlı  En Küçük Kareler yöntemine dayalı yapısal eşitlik modellerininin (KEKY-YEM ve KEKYt-YEM) amaçları, dağılım varsayımları, örneklem büyüklükleri, parametreleri, uyum indeksleri, ölçüm modelleri arasındaki farklılıklarını, avantajlı ve dezavantajlı oldukları durumları bulmak ve bundan sonraki çalışmalara katkı sağlayabilmektir. Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı Sınavının (PISA) 2018 yılına ait olan Bilgi ve İletişim Teknolojisi (BIT) ölçeğinin Türkiye verileri kullanılmıştır. 
5963 kişilik örneklem verileri kullanılarak önce Açımlayıcı Faktör Analizi (AFA) sonra KT-YEM, KEKY-YEM ve KEKYt-YEM ile Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA) yapılmıştır. Aynı örneklem verilerinden normal ve normal olmayan dağılımlar elde edilerek DFA yapılmıştır. KT-YEM, KEKY-YEM ve KEKYt-YEM kullanılarak elde edilen yapı geçerliği ve güvenirliği, uyum iyiliği indeksleri, madde parametreleri, örtük değişkene ait parametreler karşılaştırılmıştır. 
KT-YEM model uyum indeksleri, varsayımsal bir modelin deneysel verilere ne kadar uyduğunu açıklanmasını sağlamak konusunda daha iyi bir yöntemdir. KEKY-YEM ve KEKYt-YEM ise güvenirlik ve geçerlik parametrelerini, maddeler ait ağırlık konusunda yeterli iken güven aralıkları, kestirimleri, maddelere ait varyansları yetersiz kalmaktadır. 
Yapılan bu çalışmada, örneklem büyüklüğü küçük olduğunda ve normal olmayan dağılımlarda, KEKY-YEM'in tercih edilen bir yöntem olduğunu söylemenin doğru olmadığı sonucuna ulaşılmıştır. Gözlenen veri grubunun oluşturulan hipoteze ve teoriye uygun olması gerekmektedir. Aksi halde elde edilen analiz sonuçları hataya ve yanılgıya sebep olacaktır.

Abstract:
The aim of this research is to determine the differences between the objectives, distribution assumptions, sample sizes, parameters, fit indices, measurement models of the Structural Equation Models  based on the Covariance Based (KT-SEM) and the Partial and Consistent Least Squares methods (KEKY-SEM and KEKYt-YEM) to find the situations their advantages and disadvantages and to contribute to future studies. The Turkish data of the Information and Communication Technology (ICT) scale of the International Student Assessment Program (PISA) Exam for 2018 were used. 
Using the sample data of 5963 people, first Exploratory Factor analysis (EFA) and then Confirmatory Factor analysis (CFA) with CB-SEM, PLS-SEM and PLSc-SEM was performed. CFA was performed by obtaining normal and non-normal distributions from the same sample data. Construct validity and reliability, goodness-of-fit indices, item parameters, and latent variable parameters obtained by using CB-SEM, PLS-SEM and PLSc-SEM were compared.
CB-SEM model fit indices are a better way to explain how well a hypothetical model fits the experimental data. PLS-SEM and PLSc-SEM, on the other hand, have sufficient reliability and validity parameters for the weight of the items, while their confidence intervals, estimations, and variances of the items are insufficient.
In this study, it was concluded that it is not correct to say that KEKY-SEM is a preferred method when the sample size is small and in non-normal distributions. The observed data set should be in accordance with the hypothesis and theory. Otherwise, the obtained analysis results will cause errors and misconceptions.