Kavramsal Çoğaltma – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri
Kavramsal Tekrarlama ve Doğrulayıcı Faktör Analizi
Daha küçük ölçüm hatasıyla korelasyonlar oluşturmak veya ölçüm hatası için düzeltilmiş korelasyonları tahmin etmek için çoklu ölçümler kullanılabilir. Buradaki can alıcı soru, eşdeğer olduğuna inanılan ölçülerin gerçekte aynı temel özelliğin ölçüleri olup olmadığıdır. Tekrarlanan ölçümler, güvenilirlik teorisi anlamında eşdeğer ise, standart puanların ortalaması alınarak oluşturulan bir bileşik puan kullanılarak (veya standart sapmaların tümü aşağı yukarı aynı ise sadece ham puanların eklenmesiyle) ölçüm hatası azaltılabilir.
Bu bileşik puan için korelasyonlar zayıflama için düzeltilirse, ölçüm hatasının yarattığı önyargı tamamen ortadan kalkar. Bir ölçekteki maddeler söz konusu olduğunda, bileşik puan test puanıdır ve gerçek puan hatasız olarak ölçülen temel faktördür.
Doğrulayıcı faktör analizinde de faktör analizinin dili açısından aynı ayrım yapılmaktadır. Analiz “köşegende 1 s ile” yapılırsa, faktör bileşik puandır. Analiz “topluluklarla” yapılırsa, faktör hatasız ölçülen temel özelliktir. Alternatif göstergeler, güvenilirlik teorisi anlamında eşdeğer ise (yani, yalnızca ölçüm hatasıyla farklılık gösterirler), o zaman doğrulayıcı faktör analizinin hesaplamaları, güvenilirlik teorisininkilerle aynıdır.
Ancak, doğrulayıcı faktör analizi, güvenilirlik teorisinin başarısız olduğu belirli durumlarda geçerlidir. Hunter ve Gerbing (1982), gösterge değişkenleri genel bir faktör tanımlıyorsa ve belirli faktörler dikkate alınan diğer değişkenlerle ilgisiz ise, o zaman ikinci derece faktör analizi düzeyinde gösterge değişkenlerinin varsayımı karşıladığını belirtmişlerdir. Güvenilirlik teorisi ve doğrulayıcı faktör analizi, ölçülmesi amaçlanan genel faktör ile diğer değişken arasında doğru korelasyonu üretir.
Örneğin, akran derecelendirmesi, süpervizör derecelendirmesi ve iş örneği testinin her birinin genel iş performansı faktörüne ek olarak belirli faktörleri ölçmesi oldukça olasıdır. Ancak, bu belirli faktörlerin birbirleriyle ve seçim testiyle (bağımsız değişken) ilişkisiz olması durumunda, doğrulayıcı faktör analizi, test ile iş performansı arasında doğru bir korelasyon üretecektir.
Ancak ikinci mertebe analiz durumunda, zayıflama düzeltmesi bileşik puanın güvenilirliği ile değil, biraz daha küçük bir sayı ile yapılır. Kompozitin güvenilirliği, Mosier’in (1943) formülüyle (bu bölümün ilerleyen kısımlarında tartışılacaktır) gösterge güvenilirlikleri ile pay köşegeninde verilirken, ikinci mertebeden analiz için eşdeğer düzeltme formülü, pay köşegenindeki ortakları olan Mosier’in formülüdür. Böylece, ikinci dereceden faktör analizi, belirli faktörleri hata olarak doğru bir şekilde ele alır.
Eklektik dil nedir
Yansıtıcı konuşma nedir
Temel tasarım aralık Nedir
Kendini tekrar etmeyen ne demek
Kavram Ağı nedir
Morgem nedir
Aralıklı tekrar örnekleri
Yineleme Zorlantısı nedir
Ortalama korelasyon ile bileşik puan korelasyonu arasında güçlü bir cebirsel ilişki vardır. Gösterge değişkenleri y1,y2,…,yn ile gösterilsin, bileşik puan Y ile gösterilsin ve diğer değişken x ile gösterilsin. r ̄xy, bireysel göstergeler ile x arasındaki ortalama korelasyon olsun; yani, r ̄xy, rxy1,rxy2 vb.nin ortalaması olsun. Gösterge değişkenleri arasındaki ortalama korelasyon r ̄yy olsun; yani, r ̄yy, ry1y2,ry1y3,ry2y3 vb.’nin ortalaması olsun. Göstergeler arasındaki ortalama kovaryans c ̄yy olsun; yani, c ̄yy tarafından tanımlansın.
Yani, bileşik puan korelasyonunun boyutu her zaman ortalama korelasyona eşit veya ondan daha büyüktür. Örneklem hatası, geleneksel formül ile çalışma örneklem büyüklüğü ile verilen bileşik korelasyondur. Diğer bir deyişle, korelasyon için örnekleme hatası varyans formülüne rxY ve N çalışmasının girilmesi, rxY’nin örnekleme hatası varyansını verir. Ortalama korelasyonun standart hatası, tam olarak c ̄yy çarpım faktöründen daha küçüktür.
Böylece, bileşik puan korelasyonu, Bölüm 2 ila 4’teki kümülasyon formülleri tarafından yapılan örnekleme hatasına ilişkin varsayımlara tam olarak uygun olarak daha büyük bir kümülasyona girerken, ortalama korelasyon girmez. Aslında, ilk önce c ̄yy hesaplanmadıkça r ̄xy’nin örnekleme hatası varyansı hesaplanamaz bile. Ancak c ̄yy’yi hesaplamak için gereken bilgi mevcutsa, ryX hesaplanabilir. Çalışmanın kavramsal varsayımları doğruysa, bileşik puan korelasyonu rxY sayısal olarak da daha doğrudur.
Kavramsal bir bakış açısıyla, gerçekten istediğimiz sayı, ölçüm hatası olmayan bileşik için korelasyon, yani topluluklarla doğrulayıcı faktör analizinden elde edilen korelasyon. Bu sayı, bileşik puan korelasyonundan (ve dolayısıyla ortalama korelasyondan daha büyük) daha büyük olacaktır.
Ancak, düzeltilmiş bir bağıntı, düzeltilmemiş bir bağıntı ile aynı standart hataya sahip değildir; standart hata, aynı çarpımsal düzeltme faktörü tarafından daha büyüktür. Korelasyonlar zayıflama için düzeltildiyse veya topluluklarla doğrulayıcı faktör analizi kullanılarak oluşturulduysa, verilen formüller kullanılarak kümülatif varyans düzeltilmelidir.
Burada ryy, Mosier’in (1943) formülü kullanılarak hesaplanan bileşik puanın “güvenilirliği” olup, pay köşegeninde ortak değerler (aynı zamanda ölçekler arasındaki korelasyonlar kullanılarak hesaplanan alfa katsayısına eşittir).
Bu nedenle, fiili iş performansı korelasyonu, bileşik puan korelasyonundan %10 ve ortalama korelasyondan %28 daha büyüktür. x’deki (bağımsız değişken) ölçüm hatasını düzeltirsek, korelasyon yine bir miktar artacaktır.
Kavramsal Çoğaltma: Alternatif Bir Yaklaşım
Doğrulayıcı faktör analizi yöntemleri tüm okuyuculara tanıdık gelmeyebileceğinden, bir değişkenin diğer değişkenlerin toplamı ile korelasyonunun, değişkenlerin bileşiklerle korelasyonu için daha tanıdık formüller kullanılarak hesaplanabileceğini belirtmekte fayda var. Herhangi iki değişken arasındaki Pearson korelasyonunun temel formülü a ve b’dir.
Bir değişken, örneğin b bir bileşik ise, o zaman yalnızca SDb’yi bir bileşiğin standart sapması ifadesi ile ve Cov(a, b)’yi bir bileşik ile bir değişkenin kovaryansı ifadesi ile değiştirmemiz gerekir. x’in tek bir değişken olduğu ve Y’nin y1,y2 ve y3 ölçülerinin toplamı olan bir bileşik olduğu rxY’yi hesaplamak istediğimizi varsayalım.
O halde, yi ölçümlerinin tümü z-skoru biçimindeyse (yani, tüm yiler için SD = 1 ise), SY2 değeri, bileşimin varyansı, yalnızca yi önlemler. Bu toplam, matris cebirinde 1′Ryy1 ile gösterilir, burada Ryy, yi ölçüleri arasındaki korelasyon matrisidir (köşegendeki 1.00’ler dahil). 1’ler, Ryy’deki değerlerin toplanması gerektiğini gösteren vektörlerdir. Bu değerin karekökü SDY, yani (1′Ryy 1)1/2 = SDY’dir.
Aralıklı tekrar örnekleri Eklektik dil nedir Kavram Ağı nedir Kendini tekrar etmeyen ne demek Morgem nedir Temel tasarım aralık Nedir Yansıtıcı konuşma nedir Yineleme Zorlantısı nedir