Kurs aşağıdaki uygulamaları içermektedir:

(NOT: Bu kurs orta üzeri- upper intermediate -düzeyde bir araştırma bilgisi gerektirmektedir!Başlangıç seviyesi DEĞİLDİR!)

Faktör Analizleri Girişi ve Keşfedici Faktör Analizi Uygulama

• Faktör analizinin varsayımları ve bu varsayımların testi

• Faktör analizi yönteminin seçilmesi

• Faktör sayısının belirlenmesi

• Faktörlerin düzenlenmesi

• Güvenilirlik

• Keşfedici F.A. (EFA) ve Onaylayıcı F.A. (CFA)temel farkları

(Bu kısımda birkaç ayrı uygulama yer almaktadır)

Verinin gözden geçirilmesi

• Missing data

• Baştan savma cevaplamaların keşfedilmesi

• Outliers (sürekli değişkenleriniz var ise)

• Değişkenlerin gözden geçirilmesi

• Skewness & Kurtosis

Confirmatory Factor Analysis – Onaylayıcı Faktör Analizi ve Uygulama

• Kabaca yeterli bir modele ulaşılması (cursory model fit, geçerlilik)

• Do configural, metric, and scalar invariance tests (if using grouping variable

in causal model) – Eğer nedensel modelinizde çoklu gruplarla analiz

yapıyorsanız konfigurasyon, metrik ve skalar «invariance» testi yapılması.

• Geçerlilik ve güvenilirlik testleri (Eğer ortak metod varyansı tespit edilmiş ise

geçerlilik ve güvenilirlik testinden önce CLF kaldırılmalı ve testler öyle

yapılmalıdır. Fakat faktör skorlarını yüklenirken geri koyulmalıdır.)

• Cevaplarda yanlılık testi (diğer adıyla «common method bias (ortak method

varyansı)»: – CLF (Common latent factor)

• Son modelin uygunluk testleri

• Faktör skorlarının yüklenmesi (opsiyonel ‐ SEM)

EK:

• "Reflective/formative constructs"

• İkinci seviye faktörler (second order constructs)

(Bu bölümde birkaç ayrı uygulama yer almaktadır)

Yapısal Modeller - (SEM) / Yol (Path) Analizi ve Uygulama

• Tüm analizler için kontrol değişkenlerinin eklenmesi

• Aracılık ‐ Mediation

• Etkileşimler (Interactions) - Düzenleyicilik (Moderation)

• Anlamlı etkileşimleri çizin/gösterin

• Çoklu grup kıyaslamaları (Multigroup analyses)

• Düzenleyici etkinin (gruplar arası model farkı) anlamlılığı için Ki‐kare testi yapılması