Uzunlamasına veri analizinde yapısal eşitlik modeli yaklaşımı: örtük büyüme modelleri
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü, BİYOİSTATİSTİK ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2021
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: FUNDA SEHER ÖZALP ATEŞ
Danışman: DERYA GÖKMEN
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Uzunlamasına verilerin analizinde kullanılan yöntemlerden olan Örtük Büyüme Modelleri (ÖBM), birey içi farklılıkların yanı sıra birey içi değişimdeki bireyler arası farklılıkların da belirlenmesine olanak sağlar. Ayrıca aynı değişkenin modelde hem bağımlı hem bağımsız değişken olarak yer aldığı karmaşık modellerde uygulanabilmesi ve ölçüm hatalarının modellenebilmesi gibi önemli avantajlara sahiptir. ÖBM'de, bir ölçme aracından elde edilen ham puanlar kullanılarak tek değişkenli ÖBM analizleri yapılabileceği gibi soruların ya da sorulardan oluşan alt boyutların ayrı ayrı ele alındığı çok değişkenli ÖBM analizleri de yapılabilmektedir. ÖBM'de bağımlı değişkenin sürekli değişken olması tercih edilmesine rağmen, kategorik veriler için de bu modeller uygulanabilmektedir. Sağlık bilimleri alanında kullanılan ölçme araçlarında yer alan sorular, kategorik veri yapısına sahip olabilir. Bu durumda ham puanların sürekli değişken olarak ele alınması ve analizlerin bu değişkenler üzerinde gerçekleştirilmesi, elde edilecek parametre tahminlerinin ve standart hatalarının yanlı olarak tahmin edilmesine neden olmaktadır. Bu tez çalışması kapsamında sıralı yapıya sahip Jefferson Doktor Empati Ölçeği Öğrenci Versiyonu aracılığıyla öğrencilerden yedi farklı zaman noktasında elde edilen veriler, farklı veri türleri dikkate alınarak (sürekli, kategorik, Rasch Analizi'nden elde edilen aralık ölçekte), tek değişkenli ve çok değişkenli ÖBM analizleri ile değerlendirilmiştir ve sonuçları irdelenmiştir. Tez kapsamında kullanılan sıralı yapıya sahip ölçme aracında bileşik puanlarla yapılan analizlerde kategorik verilerle uygulanan ÖBM sonuçlarının uyum indisleri daha iyi bulunmuştur. Ölçme aracında yer alan üç alt boyutun ayrı ayrı ele alındığı çok değişkenli ÖBM analizlerinden Faktörler Eğrisi ve Eğriler Faktörü modelleri de oldukça iyi sonuçlar vermiştir. Sıralı yapıdaki sorulara sahip bir ölçme aracı için ÖBM analizi uygularken, verilerin yapısının göz önünde bulundurulması ve analizlerin bu yapıya uygun olarak gerçekleştirilmesi önerilmektedir.