Uzunlamasına veri analizinde yapısal eşitlik modeli yaklaşımı: Örtük büyüme modelleri
Structural equation modeling approach in longitudinal data analysis: Latent growth models
Yazar: FUNDA SEHER ÖZALP ATEŞ
Danışman: DOÇ. DR. DERYA GÖKMEN
Ankara Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Biyoistatistik = Bioistatistics ; Veri analizi = Data analysis ; Örtük gelişme modelleri = Latent growth models ; İstatistik = Statistics ; İstatistiksel yöntemler = Statistical methods

Özet:
Uzunlamasına verilerin analizinde kullanılan yöntemlerden olan Örtük Büyüme Modelleri (ÖBM), birey içi farklılıkların yanı sıra birey içi değişimdeki bireyler arası farklılıkların da belirlenmesine olanak sağlar. Ayrıca aynı değişkenin modelde hem bağımlı hem bağımsız değişken olarak yer aldığı karmaşık modellerde uygulanabilmesi ve ölçüm hatalarının modellenebilmesi gibi önemli avantajlara sahiptir.

ÖBM'de, bir ölçme aracından elde edilen ham puanlar kullanılarak tek değişkenli ÖBM analizleri yapılabileceği gibi soruların ya da sorulardan oluşan alt boyutların ayrı ayrı ele alındığı çok değişkenli ÖBM analizleri de yapılabilmektedir. ÖBM'de bağımlı değişkenin sürekli değişken olması tercih edilmesine rağmen, kategorik veriler için de bu modeller uygulanabilmektedir. Sağlık bilimleri alanında kullanılan ölçme araçlarında yer alan sorular, kategorik veri yapısına sahip olabilir. Bu durumda ham puanların sürekli değişken olarak ele alınması ve analizlerin bu değişkenler üzerinde gerçekleştirilmesi, elde edilecek parametre tahminlerinin ve standart hatalarının yanlı olarak tahmin edilmesine neden olmaktadır.

Bu tez çalışması kapsamında sıralı yapıya sahip Jefferson Doktor Empati Ölçeği Öğrenci Versiyonu aracılığıyla öğrencilerden yedi farklı zaman noktasında elde edilen veriler, farklı veri türleri dikkate alınarak (sürekli, kategorik, Rasch Analizi'nden elde edilen aralık ölçekte), tek değişkenli ve çok değişkenli ÖBM analizleri ile değerlendirilmiştir ve sonuçları irdelenmiştir. 

Tez kapsamında kullanılan sıralı yapıya sahip ölçme aracında bileşik puanlarla yapılan analizlerde kategorik verilerle uygulanan ÖBM sonuçlarının uyum indisleri daha iyi bulunmuştur. Ölçme aracında yer alan üç alt boyutun ayrı ayrı ele alındığı çok değişkenli ÖBM analizlerinden Faktörler Eğrisi ve Eğriler Faktörü modelleri de oldukça iyi sonuçlar vermiştir. 

Sıralı yapıdaki sorulara sahip bir ölçme aracı için ÖBM analizi uygularken, verilerin yapısının göz önünde bulundurulması ve analizlerin bu yapıya uygun olarak gerçekleştirilmesi önerilmektedir.

Abstract:
Latent Growth Models (LGM), one of the methods used in the analysis of longitudinal data, allow determination of inter-individual differences in intra-individual variation as well as intra-individual differences. In addition, it has important advantages such as being able to be applied to complex models in which the same variable is included as both dependent and independent variables and measurement errors can be modeled.

In LGM, univariate LGM analyses can be performed using raw scores obtained from a scale, as well as multivariate LGM analyses in which questions or sub-dimensions of questions are handled separately. Although the dependent variable is preferred to be at a continuous level in LGM, these models can also be applied to categorical data. The questions in scales, which are frequently used in the field of health sciences may have a categorical data structure. In this case, considering the raw scores as a continuous variable and performing the analysis on these variables cause the parameter estimates and standard errors to be biased.

Within the scope of this thesis, the data obtained from students at seven different time points through the Student Version of the Jefferson Scale of Physician Empathy, which has a ordinal structure was evaluated by univariate and multivariate LGMs taking different types of data (continuous, categorical, interval scores obtained from Rasch Analysis) into consideration,and their results were examined.

The analyses made with composite scores in the measurement tool with an ordinal structure used within the scope of this thesis, the fit indices of the LGM with categorical data yielded better results. Factor-of-Curves and Curve-of-Factors models among the multivariate LGM analyses which were applied when the three sub-dimensions in the measurement tool are handled separately also yielded adequate results. 

It is recommended that the structure of the data should be taken into consideration while applying the LGM analysis for a measurement tool with ordinal questions and that the analyses should be carried out in accordance with this structure.