Kullanıcı adı Şifre Üye ol
yem_mavi
 MODEL
 YEM AİLESİ
 DFA
 ÖDYA
 GDYA
 GEA
 ÇGU
 ÇÖÇYA
 ÖNEMLİ KONULAR
 WEB'DE YEM
 SSS

.:Yemnet Grup:.

Çoklu Grup Uygulamaları (Multi-Group)

Çoklu grup uygulamaları, YEM çalışmalarında oldukça sık kullanılan bir başka analiz çeşididir. Bu tür uygulamalar, bir modelin -ister ölçme modeli ister gözlenen değişkenlerle yol analizi, isterse de çoklu doğrusal regresyon analizi- birden fazla grupta test edilmesine olanak tanır. Ölçme modelleri söz konusu olduğunda bu analiz yöntemi bir ölçeğe ait ölçme modelinin, bir başka deyişle faktör yapısının, birden fazla grupta aynı olup olmadığını test etmede kullanılır ve bu analizlere "kovaryans matrislerinin eşitliği" testi de denir (Tabachnick & Fidel, 2001). Özellikle kültürlerarası karşılaştırma çalışmalarında, bir kültürde geliştirilmiş olan bir ölçeğin faktör yapısının bir başka kültürde ya da kültürlerde aynı olup olmadığı araştırılır. Bu tür çalışmalarda, kültür değişkeninin üzerinde çalışılan modelde bir farklılık yaratıp yaratmadığı sorusuna cevap aranır.

Faktör yapılarının aynı olup olmadığına ilişkin analizlerde temel olarak üç türde hipotez test edilir. Bir ölçme modelinin birden fazla grupta aynı yapıya sahip olması demek, söz konusu ölçeğin maddelerinin faktör yüklerinin, faktörler arası korelasyonun ve hata varyanslarının aynı olması anlamına gelmektedir (Bollen, 1989; Byrne, 1998; Jöreskog & Sörbom, 1993). Bir ölçme modelinin farklı gruplarda karşılaştırılmasından önce, her grupta geçerli bir temel modelin belirlenmesi gerekmektedir. Bir başka deyişle, test edilecek olan ölçme modelinin her grupta geçerli olup olmadığı öncelikle belirlenmek zorundadır. Eğer modelin tümüne ilişkin bir karşılaştırma yapılır ve sonuçta her grupta modeldeki parametrelerin aynı değerlere sahip olduğu kanıtlanırsa modelin gruplarda değişmez (invariant) olduğuna ilişkin bir kanıt elde edilmiş olur. Ancak bazı durumlarda modelin tümü değil, sadece bazı parametrelerinin eşit olup olmadığına ilişkin bir hipotez test edilir ki bu duruma kısmi değişmezlik (partial invariance) denilmektedir (Byrne, 1998; Kline, 2005).

Ancak Kline (2005) çoklu grup doğrulayıcı faktör analizi çalışmalarında ortaya çıkan bir ikilemden bahsetmektedir. Daha önce de ifade edildiği gibi ölçme modellerinde her bir örtük değişken için bir referans değişkenin atanması gerekmektedir ve tek grup üzerinde çalışıldığı durumlarda bu durum en azından LISREL programıyla çalışıldığında sorun olmamaktadır. Böyle bir referans değişkeni tanımlanmadığı durumlarda LISREL programı örtük değişkenleri otomatik olarak standardize etmektedir. Ancak çoklu grup doğrulayıcı faktör analizi uygulamalarında örtük değişkenlerin her birine her iki grupta da ortak bir referans değişken tanımlamak zorunludur ve bu durum, söz konusu değişkenin her iki grupta aynı faktör yüküne sahip olup olmadığını test etmeyi imkansız hale getirmektedir. Bu nedenle, gözlenen değişkenlerden hangisinin gerçekten iki grupta da aynı parametre değerlerine sahip olup olmadığını belirlemek gerekmektedir. Kline'ın önerisi, değişik göstergeleri ele alarak önce bu değişkenleri sabitlemek ve sonrasında ise serbest bırakıp tekrar analize sokarak parametre değerlerinin değişip değişmediğini kontrol etmektir.
  
Çoklu grup regresyon analizi çalışmalarında ise, bir regresyon eşitliğinin birden fazla grupta eşit ya da paralel olup olmadığına bakılır. Bildiğimiz gibi regresyon analizinde bir dizi değişkenden bir başka değişkende açıklanan varyansın miktarı açıklanmaya ve bunu gerçekleştirmede kullanılabilecek bir regresyon eşitliği oluşturulmaya çalışılır. Örneğin elimizde Y gibi bir değişkene ve bu değişkeni yordamada kullanılacak X1, X2 ve X3 değişkenlerine ilişkin puanlar olduğunu varsayalım. Böyle bir durumda regresyon eşitliğimiz aşağıdaki gibi olacaktır.
y = ? + ?1?1 + ?2?2 + ?3?3 + z
Regresyonların eşit olması, ? değerinin yanı sıra ?1, ?2 ve ?3 değerlerinin, regresyonların paralel olması ise sadece ?1, ?2 ve ?3 değerlerinin her iki grupta aynı olması anlamına gelir (Jöreskog ve Sörbom, 1993). Bu hipotezlerin test edilmesi, örnek uygulamalar sırasında netleşecektir. Ancak okuyucu bu tür analizlerin yani tüm çoklu grup uygulamalarının bir farklılaşma (moderation) testi olduğunu rahatlıkla görebilir. Bilindiği gibi farklılaşma, iki değişken arasındaki ilişkiyi etkileyen (farklılaştıran) üçüncü bir değişkenin varlığına gönderme yapar. Örneğin şöyle bir örnek aydınlatıcı olabilir. Bilindik bir örnek üzerinden gidecek olursak, sosyal psikolojide engellenmenin saldırganlığa yol açtığı şeklinde çok iyi bilinen bir hipotez vardır. Eğer bir araştırmacı engellenmenin her kültürde saldırganlığa yol açmadığına ilişkin bir hipotezi test etmek isterse ve batı ve doğu kültürlerinden data toplayıp bu varsayımı test etmeye kalkarsa, bir farklılaşma testi yapmış olur. Araştırmacının hipotezi, doğu kültürlerinde engellenmenin saldırganlığa yol açmayacağı ya da en azından batı kültüründe olduğundan daha az düzeyde saldırganlığa yol açacağı şeklinde olabilir. Tahmin edileceği üzere böyle bir çalışmada kültür değişkeni bir farklılaştırıcı değişken (moderator) olur. Aynı analiz değişik sosyoekonomik düzeye sahip gruplarda test edilirse SED, kadınlar ve erkeklerden oluşan gruplarda yapılırsa da cinsiyet bir farklılaştırıcı değişken olarak kabul edilmiş olur. YEM çalışmalarındaki çoklu grup uygulamalarında yapılanın ise daha karmaşık türde bir farklılaşma testi olduğu açıktır.

Gözlenen değişkenlerle yol analizi çalışmalarında ise, bir modelin birden fazla grupta aynı şekilde çalışıp çalışmadığı test edilir. Örneğin Şekil I.6'daki modeli dikkate aldığımızda, araştırmacı söz konusu modelin kadın ve erkeklerde aynı şekilde çalışmadığını, dolayısıyla cinsiyetin bu model için bir farklılaştırıcı değişken olduğunu iddia edebilir. Regresyonların eşitliği ya da paralelliği testinden farklı olarak bu tür analizlerde, çok farklı hipotezler test edilebilir.

                                                                                                            Her Hakkı Saklıdır YEMNET © 2008 Tasarım canefe