Farklı Örneklem Büyüklüğü ve Dağılımı Koşullarında WLS ve Robust WLS Yöntemlerinin Karşılaştırılması
The Comparison of WLS and Robust WLS Methods in Different Sample Size and Distribution Conditions
Yazar: Yıldırım, Halime; Uysal Saraç, Menekşe; Büyüköztürk, Şener
Dergi: İlköğretim Online, Vol. 17 No. 1, 2016
Anahtar kelimeler: Yapısal Eşitlik modellemesi,ağırlıklandırılmış en küçük kareler (wls),ortalamaya göre düzeltilmiş ağırlıklandırılmış en küçük kareler (wlsm),ortalama ve varyansa göre düzeltilmiş ağırlıklandırılmış en küçük kareler (wlsmv),parametre kestirim yöntemleri,dağılım ve örneklem büyüklüğü,simülasyon ; WLS,wlsm,wlsmv,parameter estimation methods,distribution and sample size conditions,simulation

Yapısal eşitlik modellemesinde kullanılan parametre kestirimyöntemleri verinin sürekli, sıralı olup olmamasına ve dağılımın normalliğinegöre farklılık göstermektedir. Sıralı verilerle çalışıldığında en sıkkullanılan parametre kestirim yöntemi WLS (weighted least squares-ağırlıklandırılmış en küçük kareler) olup, dağılıma ilişkin herhangi birvarsayım gerektirmemesi avantajı iken, büyük örneklemler gerektirmesidezavantajı olarak karşımıza çıkmaktadır. Son yıllarda Robust WLS kestirimyöntemleri WLSM (weighted least squares mean-ortalamaya göre düzeltilmişağırlıklandırılmış en küçük kareler) ve WLSMV (weighted least squares mean andvariance-ortalama ve varyansa göre düzeltilmiş ağırlıklandırılmış en küçükkareler) sıklıkla kullanılmakla beraber, küçük örneklemlerde ve farklı dağılımkoşullarında WLS kestirim yöntemine alternatif olup olamayacağı önemligörülmektedir. Bu çalışmada PISA 2012’de yer alan matematiğe yönelik tutummaddelerinden oluşan 5 faktörlü model temel alınarak 3 farklı dağılım (ÇK=0,00;1,00 ve 1,50) ve 4 farklı örneklem büyüklüğü (N=200, 500 ve 1000) koşullarındaWLS, WLSM ve WLSMV yöntemleri karşılaştırılmıştır. Farklı örneklem büyüklüğükoşulu altında WLSMV yönteminin WLSM ve WLS yöntemlerinden daha iyi uyumindeksleri ürettiği belirlenirken, özellikle küçük örneklem koşullarında WLSyöntemine bir alternatif olabileceği belirlenmiştir. Dağılımın çarpıklığınagöre ise WLS, WLSM ve WLSMV kestirim yöntemleri incelendiğinde, dağılımınçarpıklığına karşı en dayanıklı kestirim yönteminin WLSMV olduğu görülmüştür.

In structural equation modeling parameter estimationmethods vary according to whether data is continuous or ordinal and thenormality of distribution. When working with ordinal data, the most commonlyused parameter estimation method is WLS (weighted least square), the advantageof which is not requiring any assumption, as the disadvantage of it isrequiring large samples. Recently, while Robust estimation methods, WLSM andWLSMV, are commonly used, it is important to see whether they are alternativeto WLS in different distribution and sample size conditions. In this study, itis based on the model with five factor model about students’ attitudes towardsmathematics in PISA 2012. The performance of parameter estimation methodsincluding WLS, WLSM, and WLSMV were compared in four different sample sizes(N=200, 500, and 1000) and 3 different distribution types (Sk=0,00; 1,00, and1,50). As a result, it was seen that WLSMV method has better fit indices thanWLSM and WLS methods in different sample size conditions, especially in smallsample size condition it is an alternative to WLS method. When it was examinedWLS, WLSM, and WLSMV estimation methods according to skewness of distribution,it was seen that the most robust method to skewness of distribution is WLSMV.