Jamovi ile Yapısal Eşitlik Modeli Kuruyoruz

Değerli dostlar,
JAMOVI ile istatistiki analizler yapmaya devam ediyoruz. Bu açık kaynak kodlu, ücretsiz ve aşırı kullanıcı dostu yazılımı sizlere tanıtmayı ve onunla yapabileceklerinizi göstermeyi önemsiyoruz. Daha önce meta-analiz yaptığımız içeriğimize ek olarak bu defa Yapısal Eşitlik Modellemesini bir uygulama üzerinden konuşacağımız yayınımıza herkesi bekliyoruz. Etrafınızdaki yüksek lisans ve doktora öğrencilerine, araştırmacılara duyurumuzu iletirseniz çok memnun oluruz. Yapısal Eşitlik Modellemesi'ne giriş niteliğindeki bu yayında, temel seviye bir analize dair her şeyi bulacaksınız. Gelmeden önce JAMOVI'yi bilgisayarınıza kurmanız için link: www.jamovi.org
Deniz Dirik & İnan Eryılmaz
Kanalımıza abone olarak videolarımızı takip edebilirsiniz:
KZbin: / akademikdiyaloglar
Spotify: open.spotify.c...
Barbara M. Byrne (2012). Structural Equation Modeling with Mplus, Routledge Press
Rex Kline (2010). Principles and Practice of Structural Equation Modeling, Guilford Press
Niels Blunch (2012). Introduction to Structural Equation Modeling Using IBM SPSS Statistics and Amos, Sage Publications
James L. Arbuckle (2012). IBM SPSS Amos 21 User’s Guide, IBM Corporation (free from the Web)
Rick H. Hoyle (2012). Handbook of Structural Equation Modeling, Guilford Press
davidakenny.net...
www.psych-it.co...

[@Fatih-Sahin]

Beni Jamovi ile tanıştırdığınız için çok teşekkür ederim sayın hocalarım... Türkiye'de çok az sayıda kullanıcısı var ama yurtdışında bu programı kullananlar oldukça fazla. KZbin'da Türkçe dili haricinde çok fazla video var.

[@AkademikDiyaloglar]

Teşekkür ederiz. Kısa sürede yaygınlaşacağını düşünüyoruz.

[@tugbaerhan1575]

Çok teşekkür ederiz harika bir program olmuş. Çok faydalı olduğunu düşünüyorum 🙏🏼🙏🏼💐💐 Sevgiler

[@AkademikDiyaloglar]

Teşekkür ederiz

[@aemineify]

Deniz Hocam Cbu psikoloji bölümünden selamlar. Harika bir içerik olmuş emeğinize sağlık... Lisrelden sonra çok kullanıcı dostu bir opsiyon gerçekten de. Mediation ve Moderation videolarını görmeyi de çok isteriz.

[@sertouch33]

Yürekten teşekkür ederim. Çok işlevsel, pratik, hap bilgiler vermişsiniz. Sağ olun, var olun...

[@enverturksoy3520]

Hocam lütfen devam edin Yeni videoları sabırsızlıkla bekliyorum

[@erhanb1487]

hocam anlatımınız çok iyi çok açıklayıcı anlatıyosunuz. videolarınızın devamını bekliyorum. lütfen bu seriyi devam ettirin :)

[@SümeyyaErce]

Hocam çok açık ve anlaşılır bir şekilde anlatıyorsunuz çok faydalı oldu teşekkürler. Jamovi ile ilgili videoların devamını bekliyoruz🥰

[@HAYRIYEUZUMCU]

Hocam çok faydalı oldu arkadaşımın önerisi ile sizinle tanıştım jamovi ile diğer videolari da bekliyor uz

[@alperenkorkmaz6856]

Çok teşekkürler, Türkçe en iyi videolardan.🎉

[@EYPENSR]

çok teşekkürler

[@yeliz.385]

Emeğiniz için teşekkürler hocalarım şarkı ne zaman :)

[@pinarpolat9070]

teşekkürler ❤

[@murat_ata]

Hocam öncelikle teşekkürler. Makalemde program adı vermekten imtina edecektim ama Jamovi yazabilirim. Bir sorum olacaktı. AMOS ile yaptığım analizin sonuçları ile Jamovi arasında ciddi farklar var. GFI, CFI hatta RMSEA ve RMR değerleri farklı çıkıyor. Hatta Jamovinin içinde, kendi CF analizi ile SEM arasında bile farklar çıkıyor. Neden olabilir?

[@AkademikDiyaloglar]

Hocam seçtiğiniz modele göre sonuçların anlamlılığında dahi fark çıkabilir, çok normal. Maksimum olasılık seçerseniz başka varsayımınız var; en küçük kareler seçerseniz başka varsayım. Hata payı tercihiniz de önemli. Sizin araştırma sorunuza/verinize/bağlamınıza özgü varsayımlarınız model seçimini, model seçimi analiz çıktısını etkileyecek…bazı araştırmalarda, özellikle yöntem makalelerinde, aynı verinin farklı modellere göre sonuçlarını da görürsünüz; hangi modeli kullanmak daha iyi olur tavsiyesi yapmak isterseniz siz de deneyin…Bir rule of thumb olarak, false positive hatası yapmaktansa, false negative hatası yapmayı tercih edebilirsiniz..tip 1 ve tip 2 hata meselesi. Bazı modeller, daha katı ve cimri, bazıları daha esnek oluyor. Robustness check yapılma sebebi de bu, modelim/varsayımlarım/hangi koşullar altında güçlü sorusunun hesabını verebilmek.

[@murat_ata]

Hocam hızlı cevap için teşekkür ederim. Ben endüstri mühendisliğindeyim aslında ama araştırma konum dallanıp budaklandı, model, anket, ölçek derken DFA'ne kadar geldim. 1 aydır istatistik çalışıyorum o yüzden acemiliğimi mazur görün. AMOS ile tatminkar sonuçlara ulaştım aslında ama sayenizde Jamoviyi buldum ve aynı maddeler için analiz yapayım dedim. Path diagramındaki korelasyon değerleri hemen hemen AMOS ile aynı ama confidence intervals değerleri tuhaf geldi. Mesela CFI 0.999, TLI 0.998, GFI 0.997, diğerleri de benzer aşırı yüksek değerler çıkınca sebebini sormak istedim.