Kısmi En Küçük Kareler Yapısal Eşitlik Modellerinde İkili Değişken Kullanımının İncelenmesi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen-Edebiyat Fakültesi, İstatistik Bölümü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Mert Veznikli
Danışman: Atıf Ahmet Evren
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Bu çalışmada, normallik varsayımına ihtiyaç duymayan ve küçük örneklem boyutlarına dayanıklı olan Kısmi En Küçük Kareler Yapısal Eşitlik Modellemesi (KEKK-YEM) yönteminin, araştırmalarda sıkça kullanılan ikili değişkenler modele daha edildiğinde ne kadar tutarlı olduğunu araştırmak; doğrusal regresyon, lojistik regresyon, PROCESS Macro gibi alternatif yöntemlerle karşılaştırarak benzerliklerini, farklılıklarını, avantajlarını ve dezavantajlarını ortaya koymak ve karşılaşılan sorunlara veri dönüşümüne dayalı yeni bir öneri geliştirmek amaçlanmıştır. Bu amaçla, gerçek veriler kullanılarak veri seti simüle edilmiş ve farklı koşullarda elde edilen sonuçlar incelenmiştir. Uygulama aşamasında, İstanbul Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Pedodonti Anabilim Dalı'nda 2016-2017 yıllarında tedavi görmüş, yaşları 3 ile 15 arasında değişen toplam 404 çocuğa ait veriler üzerinde çalışılmıştır. Bu verilerde, çocukların cinsiyeti, biberon ve emzik kullanımı, kötü ağız alışkanlıkları ve bazı ortodontik rahatsızlıkların varlığı gibi kategorik değişkenler bulunmaktadır. Yapılan analizler sonucunda KEKK-YEM ile klasik doğrusal regresyonun aynı ve/veya çok yakın sonuçlar ürettiği, fakat ikili değişken grupları arasında frekans farkı çok yüksek olduğunda KEKK-YEM'in doğrusal regresyona kıyasla tip 2 (beta tipi) hataya daha dirençli olduğu görülmüştür. KEKK-YEM ve Kısmi En Küçük Kareler Çoklu Grup Analizi (KEKK-ÇGA) yöntemlerinin, dummy kodlama ile kullanıldıklarında, grup başına düşen örneklem büyüklerinin eşit veya birbirlerine yakın olduğu durumlarda, Sobel testleri ve PROCESS Macro gibi alternatif yöntemlerle benzer sonuçlar verdiği ve aracılık ile düzenleyicilik etkilerini tespit edebildiği görülmüştür. Diğer taraftan grup başına düşen örneklem büyüklerinin 30'un altında kaldığı ve gruplar arasındaki farkın çok yüksek olduğu (7-8 kat kadar) durumlarda aracılık modelleri için KEKK-YEM, düzenleyicilik modelleri için ise KEKK-ÇGA yöntemi tutarsız sonuçlar verebilmektedir. Bu tip durumlarda değişkenlere dummy kodlama yerine nümerik kodlama dönüşümü uygulamak daha güvenilir ve daha güçlü sonuçlar elde etmeye yardımcı olabilir.