Yoğun boylamsal verilerin toplandığı ölçme desenleri için yapısal eşitlik kuramı temelli dinamik faktör analizi
Structural equation theory based dynamic factor analysis for measurement designs with intensive longitudinal data collection
Yazar: ÖZGÜL SU ÖZENİR
Danışman: PROF. DR. NİLÜFER KAHRAMAN
Gazi Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Bireysel farklılık = Individual difference ; Boylam = Longitude

Özet:
Bu çalışma, yoğun boylamsal veri seti kullanılarak, boylamsal ölçme desenleri ile toplanan tekrarlı ölçümler üzerinden, birey-içi ve bireyler-arası gelişim ve değişim eğrilerini tanımlama ve otoregresif etkileri de test edilerek zamanla değişen özelliğin faktör yapısını belirlemede kullanılabilecek model ve alternatiflerin değerlendirilmesi amaçlanmaktadır. Bu kapsamda Dinamik Yapısal Eşitlik Modeli tanıtılmış ve bireysel iyi oluş verileri kullanılarak otoregresif modeller ve bu verilere ilişkin dinamik faktör yapısı ortaya konmaya çalışılmıştır. Veriler, İyi oluş uygulama ölçeğinin 139 üniversite öğrencisinin 30 gün boyunca tekrarlı gözlemlerini içeren boylamsal bir uygulamadan alınmıştır. Analizlerin ilk aşamasında ilk olarak günlük gözlenen bireysel iyi oluşun değişimi incelenmiştir. Bireylerin 30 günlük değişimlerinin birbirinden farklı olduğu gözlemlenmiştir. İkinci aşamada N=1 için sürekli bağımlı değişken için tek değişkenli birinci ve ikinci dereceden otoregresif modellerle gecikmeli değişkenler arasındaki ilişkiler incelenmiştir.  Aynı değişkene ait elde edilen otoregresif modellerden hangisinin daha iyi yordayıcı olduğu belirlenmiştir. İncelenen her iki bireyde de gecikme 1'in gecikme 2 ile oluşturulan modele göre ilişkileri daha iyi yordadığı sonucuna ulaşılmıştır. Bireysel iyi oluşun bir önceki zaman noktası dikkate alınarak faktör yapısı incelenmiştir. Her birey için gecikme 1 dikkate alınarak yapılan faktör analizinde ilgilenilen yapının farklılaştığı görülmüştür. Bir sonraki aşamada ise bir önceki zaman noktaları modele dahil edilen değişkenlerle çapraz gecikmeli ilişkilerle bireysel farklılıklar ortaya konmaya çalışılmıştır. Ele alınan değişkenlerin mevcut andaki ölçümü ve daha önceki ölçümü arasındaki karşılıklı etki istatistiksel olarak bulunmuştur. Son aşamada bireyler-arası farklılıkları belirlemek amacıyla bireysel iyi oluş ile ilgili iki seviyeli zaman analizi ile gecikmeli değişkenler arasındaki ilişkiler ve iki değişkenin otoregresif süreçlerinin bir başka değişkene göre değişimi incelenmiştir. Çalışmada elde edilen bulgular bireysel iyi oluş yapısının zaman içinde değişiminin tüm örneklem için aynı olmadığı, dinamik bir yapıya sahip olduğu ve bireysel iyi oluşun kendisinden bir veya daha fazla önceki ölçümünün tahmin edilebileceği, dinamik faktör yapılarının farklılık gösterebileceğini göstermektedir. Bu çalışmanın sonuçları, yoğun boylamsal veriler için ilgilenilen yapının dinamik yapısını ortaya koyma, birey-içi ve bireyler-arası farklılıkların nicelleştirilmesinde boylamsal ölçme modelleri kullanılmasının önemi ve boylamsal istatistiksel yöntemleri içeren psikometrik modellerin yapılan çıkarımlara getireceği katkıları örneklendirir niteliktedir. Bu çalışma, Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK) tarafından 120K142 numaralı proje ile desteklenmiştir.

Abstract:
This study aimed to evaluate the models and alternatives that can be used to identify the factor structure of the time-varying trait by defining intra-individual and inter-individual development and change curves and testing autoregressive effects over repeated measures collected with longitudinal measurement designs using intensive longitudinal data set. In this context, the Dynamic Structural Equation Model was introduced and autoregressive models and dynamic factor structure related to these data were tried to be revealed by using individual well-being data. The data were obtained from a longitudinal application of the Well-being Application Scale involving repeated observations of 139 university students for 30 days. In the first stage of the analyses, the change in individual well-being observed daily was examined. It was observed that the 30-day changes of individuals differed from each other significantly. In the second stage, the relationships between lagged variables were analysed with univariate first and second order autoregressive models for the continuous dependent variable for N=1. It was determined which of the autoregressive models obtained for the same variable was the better predictor. For both individuals analysed, it was concluded that lag 1 predicted the relationships better than the model formed with lag 2. The factor structure of individual well-being was analysed considering the previous time point. It was observed that the structure of interest differed in the factor analysis performed by considering lag 1 for each individual. In the next stage, individual differences were tried to be revealed by cross-lagged relationships with the variables included in the model at the previous time points. The mutual effect between the current measurement and the previous measurement of the variables was found statistically. In the last stage, in order to determine inter-individual differences, the relationships between lagged variables and the change in the autoregressive processes of two variables according to another variable were analysed by two-level time analysis related to individual well-being. The findings of the study show that the change in the construct of individual well-being over time is not the same for the whole sample, that it has a dynamic structure and that one or more previous measures of individual well-being can be predicted from it, and that dynamic factor structures may differ. The results of this study exemplify the importance of using longitudinal measurement models in revealing the dynamic structure of the construct of interest for intensive longitudinal data, the importance of using longitudinal measurement models in quantifying intra-individual and inter-individual differences, and the contributions of psychometric models including longitudinal statistical methods to the inferences made. This study was supported by the Scientific and Technological Research Council of Turkey (TÜBİTAK) with the project number 120K142.