Yapısal Eşitlik Modeli Temel Kavramlar ve Bir Uygulama

[@dr.caglayigitbas]

Hocam çok net bir anlatımdı hemen kanalınıza yönleniyorum.

[@ezgizorba2901]

hocam tezime hızır gibi geldiniz, çok teşekkür ederim.

[@nurukcolak]

Teziniz için faydalı olmasına çok sevindim. Başarılar dilerim.

[@seraycan1580]

Hocam değerli anlatımınız ve Karahan Hocanın değerli soruları için sizlere çok teşekkür ederim. Çok anlaşılır bir sunum olmuş

[@nurukcolak]

Değerli görüşlerini paylaştığın için çok teşekkürler @seraycan1580 , faydalanmana sevindim. Sevgilerimle...

[@Suayb.]

Değerli hocam üzerimde emeğiniz çok büyük dersinizi Dinlemek her zaman çok güzel teşekkür ederim 🌷

[@nurukcolak]

Sevgili Şuayip, güzel sözlerin ve düşüncelerin için ben çok teşekkür ediyorum. Selamlar, sevgiler...

[@mehmetmuratoglu4529]

Hocam merhaba, karmaşık gibi görünen bir konuyu bu kadar yalın, açık ve anlaşılabilir anlattığınız için size çok teşekkür ediyorum. Emeğinize sağlık hocam.

[@nurukcolak]

Teşekkürler Mehmet Muratoğlu...Selamlar

[@mehmetmuratoglu4529]

Saygı ve sevgiyle hocam!

[@bayramarslanoglu5927]

Verdiğiniz bilgiler ve anlaşılır, sade sunumunuz için çok teşekkür ederiz hocam.

[@nurukcolak]

Geri bildiriminiz için ben teşekkür ederim. İyi çalışmalar.

[@gizempeksen1334]

Degerli hocam emeklerinize sağlık çok verimli bir video olmuş biz öğrencileriniz için.Tesekkur ederiz.

[@nurukcolak]

Gizem ciğim yararlı bulmana çok sevindim. Teşekkürler, sevgilerimle.

[@arifbyrz5548]

1 yıl aradan sonra tekrardan ders videolarınızı görmek çok güzel hocam😊 devamının gelmesi dileğiyle

[@nurukcolak]

Çok teşekkür ediyorum Arif, sağol, varol.

[@drsnerk]

çok faydalı bir sunum olmuş, konuya yeni başlayan biri olarak çok şey öğrendim, çok teşekkür ederim Nurdan hocam.

[@nurukcolak]

Faydalı bulmanıza sevindim. Teşekkürler. Başarılar.

[@alisen6991]

Çok değerli bilgiler. Teşekkür ederiz. Hocam çok acıklayıcı anlatmış

[@nurukcolak]

Çok teşekkür ederim Ali Şen. Selamlar.

[@seymaaslyuksek6573]

Hocam beklediğimiz video paylaşımını yapmışsınız, çok teşekkür ederiz ☺️

[@nurukcolak]

Merhabalar Şeyma, çok teşekkür ederim. Daha detaylı konu anlatımlarını da en kısa sürede paylaşacağım inşallah. Umarım anlaşılıyordur. Selamlar...

[@berrabas]

Hocam, bizi ışığınızla aydınlatıyorsunuz. Bu bilgiler, muazzam enerjiniz iyileştirici, dinginleştirici ve bilimsel yol kat etmede harekete geçirici. İyiki varsınız... ♥♥♥♥♥

[@nurukcolak]

Berra cigim çok teşekkür ediyorum. Siz de iyi ki varsınız. Ne güzel yorumlar. Sağ ol. Varol. Sevgilerimle 😍

[@yecoof]

Nurdan hocam yeni videolarınızı bekliyoruz.

[@nurukcolak]

@yecoof teşekkürler Yiğit Can, inşallah yeni videolar ekleyeceğim. İyi günler.

[@fatmayagmurevcil2526]

Hocam güzel anlatımınız için çok teşekkür ederim. Müsaadenizle bir sorum olacaktı, yol analizinde ya da yapısal eşitlik modelinde endojen değişken-sonuç değişkeni kategorik olabilir mi? Bunun için maximum likelihood dışında mı bir yöntem kullanmalıyız? Teşekkür ederim

[@nurukcolak]

Merhaba Yağmur, maalesef sonuç değişkeni yapısal eşitlik modelinde kategorik olamıyor.

[@nurukcolak]

Düzenleyici değişken kategorik olabilir. Başarılar.

[@ibrahimtanis]

Hocam emeğinize sağlık. Epey bilgi aldım ama bir sorum var; AFA ve DFA ne zaman yapılmalı tam olarak hocam?

[@nurukcolak]

Merhaba İbrahim, araştırmada daha önceden geçerliliği ve güvenilirliği test edilmiş bir ölçek kullanilacaksa AFA yapmaya gerek yok, doğrudan DFA yapılabilir. Ama yeni bir ölçek gelistirilecekse o zaman AFA yapmak şart. Başarılar diliyorum. Not: Ben araştırmalarımı yaparken, raporlamasam bile AFA yaparak kendi verim için alt boyutlarin altında yer alan maddelerin doğru yerleşip yerlesmedigini kontrol.ediyorum. Selamlar

[@ibrahimtanis]

@@nurukcolak hocam çok teşekkür ediyorum

[@begumcanaslan5378]

hocam merhaba, vıdeo için çok teşekkürler çok yardımcı oldu. Benim iki sorum olacak. İlk olarak SEM için örneklem büyüklüğünü nasıl hesaplamayı önerirsiniz? 20:1 kuralını okudum ancak bu hesaplamanın nasıl yapıldığını anlayamadım. İkinci olarak ölçekteki her bir alt boyut ayrı bir gizil değişken olarak verilmeli midir, yoksa ölçek tek başına gizil değişken olarak mı modellenmelidir? Saygılarımla

[@nurukcolak]

Merhaba Begüm, SEM de örneklem büyüklüğü icin farklı farklı kurallar ve uygulamalar var. Bazı kaynaklar gözlenen degisken sayısının en az 20 katı kadar orneklem buyuklugu olmali diyor, bazıları örneklem hacmi en az 200 olursa model anlamlı çıkar diyor. Olcekteki her bir boyut bir gizil degisken olarak alınabilir. Alt boyutlar hepsi birlikte (ikinci duzey) bir gizil değişkeni de olusturabilir.

[@esinzaim5743]

hocam merhabalar. yem için analiz yaparken " 1 variable is unnamed"şeklinde hata veriyor ama bütün değişkenlerim isimli ve pluginsden de isimli olmayanları isimlendirdim. bu hatayı verdiği için de hesaplama yapmıyor. sizce ne yapmalıyım

[@hasangumus7635]

Merhabalar, Tez çalışmamda bağımsız değişkenimin (tek boyutlu bir ölçek) bağımlı değişkenim üzerindeki (4 boyutlu bir ölçek) etkisini incelemek için basit regresyon analizi yaptım.Bunun dışında path analizi yapmama gerek var mıdır ? Ya da bu durumda path analizi kullanılabilir mi ?

[@nurukcolak]

Merhaba Hasan, bir bağımlı bir bağımsız değişkenin olduğu için regresyon analizi yeterli. Path analizi de istenirse yapılabilir. Tek boyutlu bağımsız değişken ile 4 boyutlu bağımlı değişkenin boyutları arasında path analizi yapabilirsiniz. Başarılar dilerim.

[@hasangumus7635]

@@nurukcolak yanitiniz için teşekkür ederim.

[@yavuzaslan3437]

Oncelikle değerli sunumunuz icin teşekkür ederim hocam. Calismamda 4 olcek kullanmayı planliyorum. Bir bagimsiz, bir bagimli ve iki araci olacak sekilde. Aracilik analizine geçmeden once bagimsiz ve bagimli degiskenler aradindaki ilişkiyi test ettikten sonra aracilik analizinde her bir araci değişkeni ayri ayri mi test etmeliyim yoksa iki araci degiskeni bir arada mi test etmeliyim bu konuda yardımcı olabilir misiniz? İki araci değişkeni bir arada test ettigimde bagimli ve bağımsız değişken iliskisindeki değişimin hangi araci degiskenden etkilendiğini nasil tespit edebilirim? Cok teşekkürler

[@nihalozdemir9030]

Hocam merhaba, ben lisans öğrencisi olarak bu modelle ilgili tez yazıyorum. Hipotezimi doğrulamak için bağımlı ve bağımsız değişken arasındaki katsayının 0.129 olması yeterli mi? Bu katsayının olması gereken aralık nedir? Teşekkürler.

[@nurukcolak]

Merhaba Nihal, 0.129 bağımsız değişkenin bağımlı değişkeni %13 oranında etkilediğini gösterir. Bu katsayı anlamlı ise (p değeri 0.05 ten küçük ise) bu durumda etkileme oranı da anlamlıdır. Başarılar dilerim.

[@MYGEN-y]

Hocam merhabalar, video için teşekkür ederim. Kovaryans değeri 1'in çok az üzerinde çıkması bir sorun yaratır mı? Bu değeri kabul eden bir kaynak var mıdır?

[@nurukcolak]

Merhaba Mustafa, covaryans 1 in uzerinde çıkabilir. Sorun yaratmaz.