Kovaryans Analizinde Bentler ve Woodward'un Doğrulayıcı Faktör Analizi Modelinin Değiştirilmiş Şekilleri

Kovaryans analizi, deneysel çalışmalarda bağımlı değişkene kodeğişkenlerin etkisinin bertaraf edilmesinde kullanılan istatistiksel bir tekniktir. Kovaryans analizinde kodeğişkenlerin mükemmel güvenirlikte ölçüldüğü varsayılır. Mükemmel güvenilir kodeğişkenler sayıltısının sağlanması nerdeyse imkânsızdır. Gerçektende hatasız kodeğişken ölçümleri elde etmek pek mümkün değildir. Bu çalışmada Bentler ve Woodward(1979) tarafından önerilen yapısal modelleme uyarlanarak hem sadece gözlenen hem de gizil ve gözlenen değişkenler kullanılarak oluşturulan modeller gerçek bir veri seti için kullanılmıştır. Bu yapısal modeller mükemmel güvenirliğe sahip kodeğişken sayıltısını gerektirmemektedir. Bu önerilen modellerde, kodeğişkenlerdeki hata miktarları modelin doğruluğunu ve yapılan işlemin etkisinin manidarlığını test etmede kullanılmaktadır.

Modified Models of Bentler and Woodward Model of Confirmatory Factor Analysis to Analysis of Covariance

Analysis of covariance is a technique used to fix effects of covariates on dependent variables to test treatment effect in experimental studies. In the analysis of covariance it is assumed that covariates are measured perfectly reliable. The assumption of perfectly reliable covariates is almost impossible to meet. In reality, it is almost impossible to measure a covariate without error. In this study, a structural model suggested by Bentler and Woodward (1979) was modified both observed and latent and observed models for a reel data set. These modified models do not require perfectly reliable covariates. In these models the amount of errors in covariates are accounted for testing fit of models and significance of treatment effect.

PDF

___

Aktaş, Ö. (2012). "İlköğretimde Kavram ve Zihin Haritaları ile Desteklenmiş Fen ve Teknoloji Eğitiminin Öğrenme Ürünleri Üzerindeki Etkileri". Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Dokuz Eylül Üniversitesi, İzmir.
Arbuckle, J. L. (2013). Amos 22.0 User's Guide. USA: Amos Development Corporation.
Anderson, J. C., & Gerbing, D. W. (1984). The Effect of Sampling Error on Convergence, Improper Solutions, and Goodness-of-fit Indices for Maximum Likelihood Confirmatory Factor Analysis. Psychometrika, 49(2), 155-173.
Bayram, N. (2009). Sosyal Bilimlerde SPSS ile Veri Analizi. Bursa: Ezgi Kitapevi.
Bayram, N. (2010). Yapısal Eşitlik Modellemesine Giriş AMOS Uygulamaları. Bursa: Ezgi Kitapevi.
Bentler, P. M., & J. A. Woodward. 1979. Nonexperimental Evaluation Research: Contributions of Causal Modeling. In: Improving Evaluations, L. Datta and R. Perloff, eds. Beverly Hills: Sage Publications.
Bentler, P. M. (1983). Some Contributions to Efficient Statistics in Structural Models: Specification and Estimation of Moment Structures. Psychometrika, 48, 493- 517.
Büyüköztürk, Ş. (2006). Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı (6. Baskı). Ankara: PegemA Yayıncılık.
Cook, T. D., & Campbell, D. T. (1979). Quasi-Experimentation: Design and Analysis Issues for Field Settings. Chicago: Rand McNally.
Cox, D. R. & McCullagh, P. (1982). A Biometrics Invited Paper with Discussion. Some Aspects of Analysis of Covariance. Biometrics. 38-3, 541-561.
Glass, G. V., Peckham, P. D. & Sanders, J. R. (1972). Consequences of Failure to Meet Assumptions Underlying the Fixed Effects Analyses of Variance and Covariance. Review of Educational Research, 42-3, 237-288
D'Alonzo, K. T. (2004). The Johnson-Neyman Procedure as an Alternative to ANCOVA. Western Journal of Nursing Research, 26(7), 804-812.
Hays, W. L. (1994). Statistics (5th. ed.). USA: Holt, Rinehart and Winston, Inc.
Henson, R. K. (1998). ANCOVA with Intact Groups: Don't Do It!. Paper presented at the Annual Meeting of Educational Research Association.
Huitema, E. B. (1980). The Analysis of Covariance and Alternatives. NewYork: John Wiley & Sons.
Joreskog, K. G. (1969). A General Approach to Confirmatory Maximum Likelihood Factor Analysis. Psychometrika, 34, 183-202.
Joreskog, K. G. (1970). A General Method for Analysis of Covariance Structures. Biometrika, 57, 239-251.
Joreskog, K. G. (1971). Statistical Analysis of Sets of Congeneric Tests. Psychometrika, 36, 109-133.
Joreskog, K. G. (1978). Structural Analysis of Covariance and Correlation Matrices. Psychometrika, 43, 443-477.
Kalaycı, Ş. (Editör) (2006). SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri (2. Baskı). Ankara: Asil Yayın Dağıtım.
Lawal, B. (2014). Analysis of Covariance. In Applied Statistical Methods in Agriculture, Health and Life Sciences (pp. 503-529). Springer International Publishing.
Lesaffre, E., & Senn, S. (2003). A Note on Non-parametric ANCOVA for Covariate Adjustment in Randomized Clinical Trials. Statistics in Medicine, 22(23), 3583- 3596.
Olsson, S. (1973). An Experimental Study of the Effects of Training on Test Scores and Factor Structure. Uppsala, Sweden: University of Uppsala, Department of Education.
Raykov, T. (2010). Analysis of Covariance. Corsini Encyclopedia of Psychology. Stevens, J. P. (2009). Applied Multivariate Statistics for the Social Sciences (5th ed.). Taylor & Francis Group.
Tan, Ş. (2016). SPSS ve Excel Uygulamalı Temel İstatistik-1. Ankara: PegemA Yayıncılık.