KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Eğitimde ve Psikolojide Ölçme ve Değerlendirme Dergisi / 2016 / Cilt: 7 - Sayı: 2

Doğrulayıcı Faktör Analizinde Farklı Örneklem Büyüklüklerinde Farklı Kestirim Yöntemleriyle Hesaplanan Uyum İndekslerinin İncelenmesi

The Examination of Model Fit Indexes with Different Estimation Methods under Different Sample Sizes in Confirmatory Factor Analysis*

Ayfer SAYIN
Sayfa
432–442
Yayın Tarihi
2022-10-12
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bu doğrultuda analizler için önerilerde bulunulmuştur.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Ölçme araçlarının uyarlama çalışmalarında ve ölçme aracı geliştirirken çapraz geçerlik çalışmaları kapsamında doğrulayıcı faktör analizi gerceklestirilmektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Çok değişkenli bir istatistik olan doğrulayıcı faktör analizinin hesaplanmasında kullanılan birçok parameter kestirim yöntemi ve model uyumunun degerlendirilmesinde kullanılan farklı uyum indeksleri mevcuttur.
💡
Sonuç & Katkı:Bu doğrultuda analizler için önerilerde bulunulmuştur.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:2012 Verileri
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Ölçme araçlarının uyarlama çalışmalarında ve ölçme aracı geliştirirken çapraz geçerlik çalışmaları kapsamında doğrulayıcı faktör analizi gerceklestirilmektedir. Çok değişkenli bir istatistik olan doğrulayıcı faktör analizinin hesaplanmasında kullanılan birçok parameter kestirim yöntemi ve model uyumunun degerlendirilmesinde kullanılan farklı uyum indeksleri mevcuttur. Bu çalışmada, doğrulayıcı faktör analizinde kullanılan model-veri uyum indekslerinin farklı örneklem büyüklüklerinde farklı parametre kestirim yöntemleri ile hesaplama sonuçları incelenmiştir. Bu doğrultuda PISA 2012 çalışmasına katılan ve iki boyuttan oluşan “matematiğin önemine yönelik görüşler” maddelerine cevap veren öğrenciler içerisinden 60, 100, 250, 500 ve 1000 kişilik veri setleri belirlenmiştir. Hesaplamalarda en çok olabilirlik (EÇO), ağırlıklandırılmamış en küçük kareler (AEKK), genelleştirilmiş en küçük kareler (GEEK) hesaplama yöntemleri kullanılmıştır. Araştırmanın sonucunda oluşturulan koşullardan bazı uyum indekslerinin daha fazla, bazılarının ise daha az etkilendiği belirlenmiştir. Bu doğrultuda analizler için önerilerde bulunulmuştur.

Abstract

In adjustment studies of scales and in terms of cross validity at scale development, confirmatory factor analysisis conducted. Confirmatory factor analysis, multivariate statistics, is estimated via various parameterestimation methods and utilizes several fit indexes for evaluating the model fit. In this study, model fit indexesutilized in confirmatory factor analysis are examined with different parameter estimation methods underdifferent sample sizes. For the purpose of this study, answers of 60, 100, 250, 500 and 1000 students whoattended PISA 2012 program were pulled from the answers to two dimensional “thoughts on the importance ofmathematics” dimension. Estimations were based on methods of maximum likelihood (ML), unweighted leastsquares (ULS) and generalized least squares (GLS). As a result of the study, it was found that model fitindexes were affected by the conditions, however some fit indexes were affected less than others and viceversa. In order to analyze these, some suggestions were made.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

SAYIN, A. (2022). Doğrulayıcı Faktör Analizinde Farklı Örneklem Büyüklüklerinde Farklı Kestirim Yöntemleriyle Hesaplanan Uyum İndekslerinin İncelenmesi. Eğitimde ve Psikolojide Ölçme ve Değerlendirme Dergisi, Cilt: 7 - Sayı: 2, 432–442. https://ajindex.com/articles/497232

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (11)

  1. Boomsma, A. (1982). The robustness of LISREL against small sample sizes in factor analysis models. (Eds. K. G. Jöreskog & H. Wold). Systems under indirect observations: Causality, structure, prediction, Amsterdam: North-Holland. Byrne, B. M. (2010). Structural equation modeling with AMOS basic concepts, applications, and programming. New York: Taylor & Francis Group. Crocker, L. M. & Algina, L. (1986). Introduction to classical and modern test theory. New York: Holt, Rinehart and Winston. DeVellis, R. F. (2003). Scale development theory and applications, applied social research methods series. California: SAGE Publications. Fan, X. (1996). Structural equation modeling and canonical correlation analysis: What do they have in common?. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 4, 64-78.
  2. Fan, X., Thompson B. & Wang, L. (1999). Effects of sample size, estimation methods, and model specification on structural equation modeling fit indexes. Structural Equation Modeling, 6(1), 56-83.
  3. Fan, X. and Sivo, S. A. (2007). Sensitivity of fit indices to model misspecification and model types. Multivariate Behavioral Research, 42(3), 509-529.
  4. Kaplan (2001), Structural equation modeling. International Encyclopedia of the Social & Behavioral Sciences, 15215-15222.
  5. Kenny, D. A., & McCoach, D. B. (2003). Effect of the number of variables on measures of fit in structural equation modeling. Structural Equation Modeling, 10, 333–351.
  6. Kenny, D. A., Kaniskan, B. & McCoach, D. B. (2014). The Performance of RMSEA in Models With Small Degrees of Freedom. Sociological Methods & Research, 1-22.
  7. Kline, R. B. (2011). Principals and practice of structural equation modeling. New York. The Guilford Press.
  8. Molwus, J. J., Erdogan, B. & Ogunlana, S. O. (2013). Sample Size and Model Fit Indices for Structural Equation Modelling (SEM): The Case of Construction Management Research. ICCREM, 338-347.
  9. Savalie, V. (2012). The relationship between root mean square error of approximation and model misspecification in confirmatory factor analysis models. Educational and Psychological Measurement, 72(6), 910-932.
  10. Sayın, A. & Gelbal, S. (2016). Yapısal eşitlik modellemesinde parametrelerin klasik test kuramı ve madde tepki kuramına göre sınırlandırılmasının uyum indekslerine etkisi. International Journal of Education Science and Technology, 2(2), 57-71.
  11. Schermelleh-Engel, K., Moosbrugger, H. & Müller, H. (2003). Evaluating the fit of structural equation models: Tests of significance and des