CB-SEM / Kovaryans Temelli YEM

Yapısal Eşitlik Modelleri (YEM) ve Kovaryans Temelli (CB-SEM) Yaklaşım

Yapısal Eşitlik Modellemesi (YEM); gözlenebilen (indicator) değişkenlerden gizil (latent) değişkenlerin elde edilmesine ve bu gizil değişkenler arasındaki karmaşık nedensel ilişkilerin eşzamanlı olarak test edilmesine olanak sağlayan çok değişkenli bir istatistiksel analiz yöntemidir. Pratikte faktör analizi ile çoklu regresyon analizinin entegre çalışmasına dayanan YEM, araştırmacılara değişkenler arasındaki doğrudan, dolaylı ve toplam etkileri tek bir yapısal model üzerinden inceleme olanağı sağlar.

YEM metodolojisinde en sık kullanılan ve geleneksel tahmin yöntemi olan Kovaryans Temelli Yapısal Eşitlik Modellemesi (CB-SEM) ise teorik modellerin doğrulayıcı bir yaklaşım ile test edilmesine olanak sağlaması bakımından akademik çalışmalarda oldukça sık tercih edilmektedir. Buradaki doğrulayıcı yaklaşım; araştırmacının literatürde yer alan bir modelin farklı bir örneklem üzerinde test edilmesini destekleyebileceği gibi, kendi hipotezleri doğrultusunda kurduğu bir modelin örneklem verisi ile test edilmesini de içermektedir. CB-SEM'in temel istatistiksel felsefesi; araştırmacının literatüre dayanarak veya hipotezlerinden yola çıkarak önceden kurguladığı bir modelin kovaryans matrisi ile sahadan toplanan ampirik verinin (örneklemin) kovaryans matrisi arasındaki uyumu test etmektir. Temel amaç, bu iki matris arasındaki farkı minimize ederek araştırma modelinin veriye olan uyumunu (model fit) doğrulamaktır. Her ne kadar temel istatistiksel felsefesi bakımından katı bir şekilde doğrulayıcı bir analiz türü olarak tanıtılsa da modelleme esnasında yapılan model revizyonları ve alternatif model karşılaştırmaları ile CB-SEM'in kısmi olarak keşfedici ampirik uygulamalara da imkân verdiği söylenebilir.

Geleneksel regresyon analizleri, nedensellik ilişkilerini tahmin ederken yalnızca bağımlı değişkendeki açıklanamayan varyansa odaklanmakta ve gizil değişkenleri oluşturan anket maddeleri veya ölçeklerle ölçülen gizil yapıların hatasız olduğunu varsaymaktadır. Geleneksel çalışmalarda bu hata, Açımlayıcı Faktör Analizi ve Cronbach’s Alpha gibi ön geçerlilik ve güvenilirlik analizleri ile kontrol altında tutulmaya çalışılır. Oysa CB-SEM yaklaşımı; gizil değişkenleri (faktör veya ölçek) oluşturan her bir göstergenin (ölçek maddesinin) kendi hata payına sahip olduğunu kabul eder. Faktör analizi (DFA) ile regresyon analizinin (yapısal model) eşzamanlı uygulanması sayesinde değişkenleri ölçüm hatalarından ayrıştırarak daha gerçek ve saf nedensel ilişkileri ortaya koyar.

Ayrıca, geleneksel çoklu doğrusal regresyon modellerinin tek bir bağımlı değişkenle kısıtlı olması, karmaşık araştırma modellerinin parçalara bölünerek (ve birikimli Tip 1 hata payı yaratılarak) analiz edilmesini gerektirir. CB-SEM ise birden fazla içsel (bağımlı/aracı) ve dışsal (bağımsız) değişkeni aynı anda modele dahil ederek bütünsel bir nedensellik analizine imkân tanır.

Uzmanlarımız, kurduğunuz teorik modelin CB-SEM yaklaşımı ile test edilmesi, model revizyonları, ampirik veri ile model uyumunun doğrulanması ve bulguların akademik standartlarda raporlanması süreçlerinde size metodolojik çözüm ortaklığı sunmaktadır.

CB-SEM Analizlerinde Hangi Aşamalara Destek Sunuyoruz?

• Ölçüm ve Yapısal Modelin Eşzamanlı Kurulumu: Araştırmanızda yer alan ilişkiler ağını CB-SEM metoduna uygun modellere dönüştürüp ölçüm ve yapısal modellerin test edilmesi süreçlerine rehberlik ediyoruz.
• Model Uyumunun İyileştirilmesi: CB-SEM her ne kadar teorik bir modelin doğrulanması amacıyla kullanılsa da model kurulumu aşamasında teorik olarak belirlenemeyen birtakım ilişkilerin model revizyonları sırasında tanımlanıp model uyumunun iyileştirilmesine olanak tanımaktadır. Teorik modelinizin istatistiksel uyumuna güç katacak model revizyon önerileri ile CB-SEM süreçlerinde optimal modelin elde edilmesine katkıda bulunuyoruz.
• Model Uyum İndekslerinin (Model Fit) Değerlendirilmesi: Kurulan teorik modelin mevcut veri setiyle olan uyumunun test edilmesi ve uyum sınırının altında kalan modellerde literatüre dayalı, jüri tarafından kabul edilebilir modifikasyon kararlarının alınmasına destek sunuyoruz.
• Karmaşık Aracı (Mediation) ve Düzenleyici (Moderation) Etkilerin Testi: Araştırma modellerinizde kurduğunuz ilişkiler ağında gizli kalabilecek veya model bütünselliğini bozmadan ek yollarla tanımlanabilecek aracı ve düzenleyici etkileri tespit ediyor, daha gerçekçi bir modelleme için sizi yönlendiriyoruz. Modele entegre edilen seri veya paralel aracı değişkenlerin yarattığı dolaylı etkilerin Bootstrapping (Önyükleme) gibi güncel metotlarla test edilmesi ve düzenleyici değişkenlerin modele dahil edilerek etkileşim (interaction) bulgularının şeffaf bir şekilde raporlanmasına mentörlük sunuyoruz.

Neden Destek Almalısınız?

• Araştırma hipotezleriniz birden fazla bağımlı değişkeni, aracı ve düzenleyici rolü aynı anda içeriyor ve bu karmaşık nedensellik ağını klasik regresyonla parçalara bölmek yerine tek bir modelde bütünsel olarak test etmek istiyorsanız.
• TR Dizin veya uluslararası dizinlerdeki bir dergiye gönderdiğiniz makaleniz için hakem kurulu, analizlerin klasik regresyon yerine ölçüm hatalarını dikkate alan CB-SEM yaklaşımıyla yeniden yapılmasına dair metodolojik bir revizyon önerdiyse.
• Kurduğunuz yapısal modelde uyum indeksleriniz (RMSEA, CFI, TLI vb.) literatürdeki eşik değerleri karşılamıyor ve istatistiksel modifikasyonlar için teorik dayanaklar konusunda destek arıyorsanız.
• Yapısal modelinizden elde ettiğiniz bulguların uluslararası bilimsel yazım kurallarına uygun, eksiksiz bir rapor oluşturulması konusunda destek arıyorsanız.

Kimler İçin Uygun?

• Teorik altyapısı kurulmuş veya çerçevesi belirlenmiş bir araştırma modeli için toplanan verileri CB-SEM yöntemi ile doğrulayıcı bir yaklaşımla test etmek isteyen araştırmacılar.
• Araştırma modellerinde geleneksel regresyon analizlerinin ölçüm hatası varsayımı ve tek bağımlı değişken kısıtını aşarak bütünsel formdaki yapısal modellerden elde ettiği bulguları yüksek etkili dergilerde (SSCI, SCI vb.) yayımlama hedefiyle CB-SEM yaklaşımını kullanan araştırmacılar ve akademisyenler.

Not: Doğrulayıcı CB-SEM yaklaşımına kıyasla daha çok teori geliştirmeye ve yordamaya (tahmin etmeye) odaklanan, karmaşık modellerde veya küçük örneklem hacimlerinde tercih edilen varyans temelli alternatif yaklaşım için Kısmi En Küçük Kareler (PLS-SEM) Analizleri sayfamızı inceleyebilirsiniz.