Відео

Evet yüksek. Örneklem sayısı fazla ise bu değer de yüksek olabilir.

Önceden geliştirilen ölçek kullandıysanız doğrulayıcı faktör analizi (DFA) yapmanız lazım. Onu spss ile değil amos ile yapabilirsiniz.

@@orhankocak1071 teşekkürler hocam. AFA sonuçlarını vermeden direkt DFA yapabilir miyim? Eğer dediğiniz gibiyse önceden geliştirilmiş ölçekteki alt boyutları faktör olarak alarak DFA yapabilirim. Doğru anladım değil mi?

@@LAALEY Hazır ölçeklerde direkt olarak DFA yapın. Yeterli.

@@orhankocak1071 teşekkür ederim hocam🙏

Teşekkürler.

Evet örneklem büyüklüğü önemli. Bu sayı nicel bir çalışma için yeterli değil. Örneklem büyüklüğü 1) tahminlerimizin kesinliğini, 2) çalışmanın sonuç çıkarma gücünü yansıtır. Genelde 300 ve yukarı sayı iyidir. Hatta örneklem sayısının araştırma sorularının en az10 katı olması da beklenir.

Sen gel bana benim lisanslı olan ile sana yardımcı olayım.

@@orhankocak1071 elbette hocam inşallah

Mütevazi kanalımı çevrenizde paylaşırsanız memnun olurum. teşekkürler.

@@orhankocak1071 seve seve hocam

Verilerinde eksiklik varsa missing verir. bunlar faktör yüklerini etkileyebilir. aslında en başta verilerinin düzgün olması lazım. adım adım gidersen sonraki sorunları da azaltırsın. onlar değilse faktör o göstergedeki varyansın %100'ünden fazlasını açıklar demektir.

@@orhankocak1071 hocam teşekkür ederim, örneklem anketimde bazı soruları kullanıcılar eksik yanıtlamış ondan missing data diyormuş tekrarladım analizlerimi. Sayenizde yüksek lisansı bitirdim videolarınızla, teşekkür ederim tekrardan. Hocam bir de CFI-RMSEA- x2/df değerlerimin iyi çıktığı ama AGFI değerinin düşük çıktığı hizmet-imaj ilişkisi var. AGFI değeri neden 0.6larda çıkmaktadır?

@@ezgizorba2901 Sevindim sorunu çözdüğüne. Sen fit değerlerinden GFI, CFI, RMSEA, CMIN/DF dahil 5-6 adet uygun olanını tezine al yeter. AGFI ise örneklemin büyük olduğu durumlarda AGFI daha temsili bir uyum indeksidir. Değeri 0-1 arasında değişir. Almana gerek yok. Dediğim gibi diğerleri karşılıyorsa tamamdır modelin.

@@orhankocak1071 teşekkür ederim hocam.

Çok teşekkürler. kanalım henüz yeni gelişiyor. yayarsanız memnun olurum. :)

bence hayır. çünkü hem Türkçe analizi yapıyor. Hem de Türkçe olan karakterleri analiz içerisinde ingilizce yazıyor.

First, you will perform a mediation analysis. For the mediator to be significant, it must have a significant relationship with the independent and dependent variables. I recommend that you perform moderation analysis separately. Do not take into account the mediation data appearing in the moderation analysis. It is sufficient for this analysis if the moderator variable significantly affects the dependent.

@@orhankocak1071 hi I think as follows, but I need your confirmation: In classical mediation, for example, in model 4, the path "bi" indicating the effect of M on Y should definitely be statistically significant. However, for example, in moderated mediation, let us say in model 14, I think that the "b1i" path from MV to DV, which shows a mediation or direct effect, may be insignificant. In Model 14, we claim that moderator (V) already changes this relationship (b1i). For example, if the moderator is a binary variable such as gender, the b path for MV→ DV may be significant for males but insignificant for females. Thus, the conditional indirect effect hypothesis was confirmed. In summary, to talk about moderated mediation, it is not enough that only the "b3i" path indicating the effect of MiV on Y is significant. To probe this effect, we continue the interpretation with conditional indirect effects in the next section on the output.

@@MrArdahazal Those who work on this subject generally do not take into account the results of mediator analysis in moderator analysis. That's why I recommend first mediation and then moderator analysis. Moderator analysis will already show you what kind of effect there is.

Bir faktörü test ettiğinizde anlamlı veriyorsa illaki tüm kategorilerin anlamlı olması geremiyor. Bunu görmek için descriptive sekmesi işaretleyerek analizi yapın. Ortalamaların farklarından hangilerinin ayrıştığını göreceksiniz. Kolay gelsin. 😊

@@orhankocak1071 Hocam öncelikle cevap verdiğiniz için çok teşekkür ederim. Emin olmak için daha net sormak istiyorum. Mesela Anova testi yapınca p değerli 0,5'in altında çıkıyor yani fark var anlamında. Ancak burada farkı bulmak için post hoc testlerini yapıyorum ancak hiç bir test fark bulamıyor. Yani böyle bir durumda ne yapılmalıdır? Ben bu şekilde tabloda versem anovaya göre fark var gözükecek ama farkın nerede olduğunu bulmak için yaptığım post hoclarda ise fark çıkmayacak bunu nasıl izah edebilirim?

@@recepmurat5821 Siz Post Hoc yapınca Tukey i seçin. Ayrıca Options'tan Descriptives i de seçin. Her iki tabloda da farkları görmeniz gerekiyor.

@@orhankocak1071 Hocam yapıyorum ama Tukey de dahil hiç bir post hoc testi farkların hangileri arasında olduğunu bulamıyor sorunum zaten bu! Yani Anova testi sonucuna göre fark var gözüküyor (Anova testi p değeri ,05'ten küçük olduğu için) bu farkı bulmak için yaptığım post hoc testlerine göre (hepsini deniyorum) hiç biri de farkı bulamıyor. Böyle bir durum olabilir mi olursa nasıl yorumlanmalı. Yani ortalamalara göre fark var denilebilir mi? Eğer denebiliyorsa post hoc yapmanın mantığı nedir? Bazı durumlarda da post hoc testleri ortalamalara bakılınca aralarında az fark olanı fark olarak buluyor ama daha az fark olanı fark var olarak buluyor bunun mantığı nedir?

@@recepmurat5821 Oralarda bir fark vermiyorsa kullandığınız versiyonla alakalı olabilir ki bu beni aşar. Kolaylıklar dilerim.

Normalde çıkması gerekir. Verisetinde ilgili değişkenin nasıl tanımlandığına bakın. ordinary veya scale olsa iyi olur. muhtemeln tanımlamalarla alakalıdır.

Salih bey çok teşekkürler.

Çok teşekkürler. 🤗

Teşekkürler Barış.

Est. Katkısı olduysa sevindim. Başarılar dilerim.

Yakın faktör yüklerinin çıkması önemli değil. Önemli olan 0.30 üstünde ve aynı faktöre düşmüş olması gerekir. Ancak bir değişkenin farklı faktörlere ve birbirine yakın değerlerde düşmesi sorun teşkil eder.

@@orhankocak1071 Hocam tesekkur ederim

Güven aralığının alt sınırı. Bir de üst sınırı var o da upper level. Lower level ile upper level ın aynı işaretli olması halinde anlamlı bir analiz diyebiliriz. Yani yani birinin - diğerinin + olması analizin anlamsız olduğunu gösterir.

@@orhankocak1071 teşekkür ederm:) bunun cevabını baya aramıştım

@@Rmysa19 sormaktan çekinme. fırsat olunca cevaplarım.

Evet mümkün. SPSS üzerinde ise compute yaparak dönüştürebilirsiniz.

@@orhankocak1071 veriler spss üzerinde evet. Biraz daha detay verebilir misiniz? Compute derken

@@avginbgts SPSS içinde Transfrom sekmesinde Computer variable kısmına gidin ve formule ederek orada yapın. Daha fazla bilgi için compute kısmının nasıl çalıştığını bir videodan öğrenin. Başarılar.

Faktör analizi, maddelerin hangi gizil değişkenler altında yer aldığını göstermek veya teoriye uygun bir faktör ve teorik model yapısını doğrulamak için yapılır. CFA'daki tüm maddelerin ve gizil değişkenlerin yakınsak ve ayırt edici geçerliliği test edilir. Sonuç olarak, modeldeki tüm değişkenler aynı anda incelenip uyum sağlandığında yapıların örtüşmemesi beklenir. Bu nedenle CFA'da tüm değişkenlerin bir arada analiz edilmesi gerekir. Ama CFA bir aracılık garantisi vermez yani öyle bir analiz değildir. İlk cümlenizdeki sorunuzun cevabını CFA'dan değil bir sonraki analiz olan aracılık analizinden alırsınız. Onu da ya AMOS ya da Process ile yapabilirsiniz. Kolay gelsin.

@@orhankocak1071 Cevabınız için teşekkür ederim hocam. Aracılık garantisi vermez ancak Baron ve Kenny'nin ilk iki şartı olan, bağımsız değişkenin bağımlı değişkene etkisi ile bağımsız değişkenin aracı değişkene etkisi sağlanmış olur mu bu durumda? Yani direk ilk iki şartı sağlıyor deyip aracılık analizine geçebilir miyiz? Çünkü hem destek videolarında, hem daha önceki yapılan çalışmaları incelediğimde şunu gördüm, ölçüm modelinin CFA sı yapılıyor, sonra hemen Baron ve Kenny'nin üçüncü aşaması olan aracılık analizine geçiliyor. Yani başlangıçta ayrı ayrı bağımsız değişkenin bağımlı değişkene ve bağımsız değişkenin araacı değişkene analizi yapılmadan bu yapılıyor. Bu sebeple ben çalışmam da ölçüm modelini amosta cfa analizini yaptıktan sonra, uygun değerler elde edersem doğrudan aracılık etkisine baksam yanlış olur mu? yoksa CFA yapıp sonrasında ayrı ayrı hem bağımsız değişkenin bağımlı değişkene analizini, sonrasında bağımsız değişkenin aracı değişkene etkisini analiz edip, anlamlı çıkması durumundaa mı aracılık etkisine geçmeliyim? Bu konuda biraz belirsizliğe düştüm. Çünkü dediğim gibi tezlerde amosta ölçüm modeli test edilip, direk aracılık modeli tet edilmiş.

@@eylemtasdagitici Bu dediğiniz kullandığınız programa göre değişir. SPSS ile yapabilirsiniz ama adım adım olur. Her adımı ayrı ayrı analiz yapmalısınız. Fakat Process ve AMOS ile yaparsanız bir modeli oluşturup bir defada analiz yapabilirsiniz.

Sayın hocam merhaba bende şuan doktora tezim için sizin yaptığınız analizleri inceliyordum analizleri yaptım fakat worde aktarımda bazı sorunlar yaşıyorum sizin için bir sakıncası yoksa aktarımları yaptığınız word belgesini benimle paylaşma şansınız olur mu? Ya da bu çalışmanız yayınlandıysa nereden bulabilirim Saygılarımla

teşkkürler Aysel.

Umarım faydalı olur. :)

Sami bey, Likert veya yaş gibi sürekli formdaki değişkenler için de yapılıyor. Process ayarını yaparsanız bu değişkenlerde ortalamanın -1 Std. Sapma altı ve +1 Std. Sapma üstü olarak sonuç veriyor. Process bu konuda çok verimli çalışıyor.

@@orhankocak1071 Çok teşekkür ederim hocam. Ders videolarınızı ilgiyle takip ediyorum. Emeğinize sağlık.

@@samisever38 teşekkürler. :)

t teğerleri, ortalama ve isterseniz P değerlerini raporlayabilirsiniz.

Ömer bey merhaba. Eksi çıkması garip. Çok sayıda değişkeni faktöre dönüştürünce sorun olmaz. Siz isterseniz 100 değişkenden sadece sürekli olanları faktör analiziyle gruplayın öyle bakın. Kolay gelsin.

@@orhankocak1071 Saolun hocam

Evet, kaldığı otelden memnuniyet olur. Ancak en son otel dediğinde aradan ne kadar zaman geçtiği, otelin yıldız sayısı ve ne kadar hatırlanabileceği gibi konular cevaplarda güvenilirliği azaltma ihtimali yüksek. Başarılar.

@@orhankocak1071 tesekkur ederim hocam

Hepsini tek seferde de yapabilirsiniz.

Kuşaklararası farklılıkları moderator yaparsanız ve Model 59 ile test ederseniz tüm ilişkilerde etkilerde moderator değişkenin etkisinin nasıl olduğu görülebilir. Model 59 ile hem aracıyı hem de moderatörü analize dahil ediyorsunuz. Ben Model 59'u daha çok moderator değişkenin tüm modelde hangi noktalarda etkili olduğunu tespi etmek için kullşanıyorum. Çıkan sonuca göre modeli 7, 8, 14, 15 gibi daha spesifik daraltılmış bir modelle tanımlıyorum. kolay gelsin. Yani Model 59 ile daha genel bir bakış akıyorum sonrasında ya model 59 ile devam ediyorum ya da daha net bir modele karar veriyorum.

@@orhankocak1071 Çok teşekkür ederim hocam. Başarılarınızın devamını dilerim.

Teşekkürler Elif.

Covariates değişkenleri kontrol değişkeni olarak kullanırsınız. Sizin istediğinizin olması için moderation değişkeni kullanmanız lazım. Proces için W ve Z değişkenleri. Tabi ki ortalamanın bir SD altı ve bir SD üstünü seçmeniz lazım.

@@orhankocak1071 teşekkür ederim hocam, örneğin cinsiyet değişkeni kontrol değişken aldığımda 1 bay 2 bayan olabilir. Ama bunu moderatör aldığımda 0 ve 1 şeklinde almalıyım. Umarım doğru anlamışımdır hocam, tekrar çok teşekkür ederim

@@ekremaydn6027 her türlü lineer olacaktır. Testi yapın görürsünüz. Ama sürekli değişke ise ortalamanın bir altı ve bir üstü seçeneğini seçerseniz o şekilde analizi yapar. Bideolarımda gösterdim.

Merhaba Ebrar. Düşük çıkmasının birçok sebebi olabilir. Verilerin nasıl toplandığı, ölçeklerin, evren örneklem ilişkisi, normalliği ve kurduğun modelin vs. gibi. Bunlarla birlikte değerlendirsen iyi olur. Başarılar.

Merve tesekkurler.

Hüseyin bey, kurduğunuz bu model çok iyi görünüyor. Sonuçları test edin. İster çoklu, ister hiyerarşik isterseniz Process Macro (daha kolay ve iyi olur) ile bu analizi yapabilirsiniz. Bu modeli "sağlıksız yaşam biçimi= bağımsız değişken, tiksinme duyarlılığı=aracı değişken, tripofobik tepkiler=bağımlı değişken olarak" ele alabilirsiniz.

@@orhankocak1071 çok teşekkür ederim hocam 🤗