Ders Detayı

Aracı ve Düzenleyici Değişken (Mediator) Analizleri Eğitimi (Process Makro ile Aracı ve Düzenleyici Etki Analizleri Eğitimi)
11 Video, Ders Süresi: 75 gün

Dersler

Ders 1: Tanıtım

Ders 2: Aracılık analizi nedir? Neden önemlidir?

Ders 3: Aracılık analizinin denklemlerinin incelenmesi

Ders 4: Değişkenler, aracılık analizinde kullanılacak değişkenler ve analizin varsayımları

Ders 5: PROCESS makronun kurulumu ve veri setinin düzenlenmesi

Ders 6: Örnek bir aracılık analizinin gerçekleştirilmesi

Ders 7: Aracılık analizi sonuçlarının raporlanması

Ders 8: Düzenleyici değişken nedir? Neden önemlidir?

Ders 9: Düzenleyici değişken analizinde kullanılabilecek değişken tipleri

Ders 10: Olası düzenleyici değişken modelleri

Ders 11: Örnek bir düzenleyici değişken analizi ve raporlanması

Bu ders toplam 165 dk'dır.

 

Eğitim Hakkında

Aracı ve Düzenleyici değişken analizleriyle ilgili bu eğitim kapsamında; aracı ve düzenleyici değişken analizlerinin amacı, önemi ve nasıl gerçekleştirilebileceği üzerinde bilgi sahibi olacaksınız. Çalışmalarınızda PROCESS makroyu kullanarak aracı ve düzenleyici değişken analizlerini gerçekleştirebilecek ve bulguları raporlayabileceksiniz. Analizin sadece nasıl yapılması gerektiği değil aynı zamanda makalelerinizde hangi durumları açıklamanız gerektiğini öğrenecek ölçeklerden elde edilen verilerle analizleri gerçekleştirebilecek duruma geleceksiniz.

 

Eğitmen Hakkında

Dr. Abdullah Faruk KILIÇ, Dokuz Eylül Üniversitesi Ortaöğretim Matematik Öğretmenliği alanında lisans, Hacettepe Üniversitesi Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme alanında yüksek lisans ve doktora eğitimi almıştır. Yüksek lisans tezi temel eğitimden ortaöğretime geçiş ortak ve mazeret sınavındaki Türkçe ve matematik alt testlerinin psikometrik özelliklerinin karşılaştırılması, doktora tezi ise karma testlerde doğrulayıcı faktör analizi kestirim yöntemlerinin karşılaştırılması üzerinedir. Alanında yayımlanan ulusal ve uluslararası makaleleri, kitap bölümleri ve bildirileri bulunmaktadır. Çalışma konuları ve ilgi alanları arasında açımlayıcı ve doğrulayıcı faktör analizi, korelasyon katsayıları, güvenirlik katsayıları, ölçek geliştirme ve boyutluluk yer almaktadır.

#AYEUM  #process #aracı ve düzenleyici değişken #moderatör değişken

 

Egitmen: Doç.Dr. Abdullah Faruk KILIÇ

Katılım Belgesi: Evet

Durum :Tüm Dersler Eklendi

Garanti: % 100  Memnuniyet ve İade garantisi

Özellikleri:  İnteraktif, Online Sınav, Eğitmene soru sorma imkanı

Fiyat:
624,90 TL
Ders İzleme Süresi: 75 Gün
Erişim Zamanı: 7/24
Video Sayısı: 11
Durum: Satın Alınabilir
Favoriye Ekle


Tanıtım Videosunu İzle



Örnek Dersi İzle

Puanlar 0 Kişi Oyladı (0/100)

0 Kişi
0 Kişi
0 Kişi
0 Kişi
0 Kişi

Yorumlar

M.S.C.

SAYIN HOCAM; AĞZINIZA SAĞLIK...SAYIN HOCAM; 2 SORUM OLACAK; 1-ARACI VE DÜZENLEYİCİ ANALİZ ARASINDA NE GİBİ FARKLAR VARDIR? 2-DÜZENLEYİCİ ETKİ ANALİZİNDE DE VIF, DURBİN WATSON, TOLERANS VE CI GİBİ DEĞERLER RAPOR EDİLMELİ MİDİR? (ÖRNEĞİN; ETİK LİDERLİK (SÜREKL DEĞİŞKEN) İLE ÖRGÜTSEL BAĞLILIK (SÜREKLİ DEĞİŞKEN) ARASINDAKİ İLİŞKİDE CİNSİYET (KATEGORİK DEĞİŞKEN) VE YAŞ (SÜREKLİ DEĞİŞEN) DEĞİŞKENLERİNİN AYRI AYRI MODERATÖR ETKİSİ İNCELENDİĞİNDE ÇOKLU BAĞLANTI PROBLEMİ VB VARSAYIMLAR İÇİN VIF, DURBİN WATSON, TOLERANS VE CI GİBİ DEĞERLER RAPOR EDİLMELİ MİDİR?)


Eğitmenin Cevabı (ABDULLAH FARUK KILIÇ)

Mehmet hocam merhabalar, 1) Aracı ve düzenleyici değişken analizleri temelinde birbirinden farklıdır. Aracılık analizinde yordayıcı ve yordanan değişken arasına başka bir değişken (aracı) girmektedir. Yordayıcı değişken, bu aracı değişken üzerinden yordanan değişkene etki etmektedir (veya etki edip etmediği araştırılmaktadır.). Düzenleyici değişken analizinde düzenleyici olduğunu düşündüğümüz değişken yordayıcı ve yordanan değişken arasında değildir. Diğer bir deyişle yordayıcı değişkenin yordama düzeyi düzenleyici değişkeninin kategorileri (ve ya düzeyine göre) değişmekte midir diye inceleme yapıyoruz. Bu nedenle iki analiz temelde birbirinden farklılaşıyor. Birinde doğrudan ve dolaylı etkiler incelenirken diğerinde koşullu etki (düzenleyi değişkenin kategori ve seviyesine göre - yani örneğin cinsiyetin erkek olması koşulu altında yordayıcı değişken şu kadar yorduyor gibi) incelenmektedir. 2) Hocam videoda bahsettiğim standartlaştırma işlemini yaptıysanız bu istatistikleri raporlamanıza gerek yok. Ama raporlamak istiyorum derseniz tablo halinde vermenize gerek yok hocam yöntem bölümünde bir iki satırda istatistikleri verebilirsiniz. Kolaylıklar dilerim.


H.Ş.U.

HOCAM MERHABALAR. KATILIMCILARA KARİYER PLANLAMA İLE İLGİLİ BİR ÖLÇEK UYGULAYIP AYNI ZAMANDA KİŞİSEL BİLGİ FORMLARI DOLDURTTUM. KARİYER PLANLAMA TUTUMU ÜZERİNDE CİNSİYET, YAŞ, EKONOMİK DURUM VB. DEĞİŞKENLERİN DÜZENLEYİCİ BİR ETKİSİ VAR MI BUNU ARAŞTIRMAK İSTİYORUM. DÜZENLEYİCİ DEĞİŞKEN ANALİZİ İLE BUNU YAPABİLİR MİYİM ? VERDİĞİNİZ ÖRNEKLER VE LİTERATÜRDE HEP İKİ FARKLI ÖLÇEK ÜZERİNDEN KARŞILAŞTIRMA YAPILDIĞINI GÖRDÜM. SAYDIĞIM DEĞİŞKENLER İÇİN BİR DÜZENLEYİCİ DEĞİŞKEN ANALİZİ YAPILABİLİR Mİ ? TEŞEKKÜRLER…


Eğitmenin Cevabı (ABDULLAH FARUK KILIÇ)

Hocam merhabalar, düzenleyici değişken analizi iki değişken (iki ölçekten elde edilen puanlar) arasındaki ilişkiye etki eden üçüncü bir değişkenin etkisini incelemektedir. Örneğin siz kariyer planlamanın iş doyumu üzerindeki etkisinde cinsiyet ya da diğer değişkenlerin düzenleyici etkisine bakabilirsiniz. Ancak betimlediğiniz durumda t-testi yada ANOVA kullanılabilir.


A.R.A.

HOCAM MERHABALAR, PROCESS MACRO KULLANARAK YAPTIĞIMIZ ARACILIK ANALİZİNDE "TAM VEYA KISMİ ARACILIK" SONUCUNA VARABİLİYOR MUYUZ ? YOKSA SADECE ARACILIK ROLÜNE SAHİPTİR Mİ DEMELİYİZ. BİLDİĞİM KADARIYLA ANDREW HAYES BU KONUDA BARON VE KENNY'E ELEŞTİRİ GETİRİYOR. TEŞEKKÜR EDERİM.


Eğitmenin Cevabı (ABDULLAH FARUK KILIÇ)

Hocam merhaba, Kısmi yada tam aracı yorumu da yapılabilir ancak sizin de belirttiğiniz gibi Hayes bu durumu eleştiriyor. Dolaylı etki toplam etkinin % ne kadarını açıklıyor şeklinde dolaylı etkinin derecesini raporlamak daha mantıklı gibi görünüyor.


E.

HOCAM MERHABA. SORUM ŞU: X BAĞIMLI DEĞİŞKENİMİN Y BAĞIMLI DEĞİŞKEN ÜZERİNDEKİ ETKİSİNDE W'NİN (CİNSİYET) DÜZENLEYİCİ ETKİSİNE BAKACAĞIM. ANCAK Y BAĞIMLI DEĞİŞKENİM 4 ALT BOYUTTAN OLUŞMAKTADIR. BU DURUMDA HEM TOPLAM HEM DE HER BİR ALT BOYUT İÇİN TEK TEK BU TESTİ TEKRARLAMAM MI GEREKLİDİR? YOKSA HEPSİNİ TOPLU ŞEKİLDE MACROYA ATTIĞIMDA BANA DOĞRU SONUCU VERİR Mİ? YANITINIZ İÇİN ŞİMDİDEN TEŞEKKÜR EDERİM. SEVGİLERİMLE.


Eğitmenin Cevabı (ABDULLAH FARUK KILIÇ)

Merhabalar, Process makroda sadece bir X ve bir Y değişkeni tanımlanabilir. Dolayısıyla her biri için ayrı ayrı analiz yapmalısınız. Aslında macro ile birden fazla Y ile analiz edilebilir. Ancak bunun yorumlama güçlüğü nedeniyle çok gerekli bir durum değildir. Siz eğer her bir boyut için merak ediyorsanız o şekilde bakabilirsiniz. ancak toplu olarak merak ediyorsanız tüm ölçeğin toplamında da (toplam puan alınabiliyorsa eğer) bir kere bakabilirsiniz. bu durum aslında sizin araştırma probleminizle ilgilidir. Araştırma probleminiz çerçevesinde boyut boyut bakabileceğiniz gibi tek bir ölçek olarak da bakabilirsiniz.


E.

HOCAM TEKRAR MERHABA: VİDEO SONUNDA ÇIKTILARI GÖRSELLEŞTİRME İÇİN KULLANDIĞIMIZ YERDEN KESELİLİ BİR W DEĞİŞKENLİ (ÖRN:CİNSİYET) GRAFİK ÇİZDİRMEMİZ MÜMKÜN MÜ (CATEGORİCAL MODERATOR SEÇENEĞİNİ İŞARETLİ VE İŞARETSİZ ŞEKİLDE DENEDİM)? ÇÜNKÜ DENEDİĞİMDE LÜTFEN BEKLEYİN DİYOR AMA BİR KAÇ DK SONRA ''RELOAD'' DİYİP SİTE HATA VERİYOR. SEBEBİNİN ANLAYAMADIM AMA ORADA SİZ DENEDİNİZ Mİ KESİKLİ DEĞİŞKEN İÇİN GRAFİKLEŞTİRME. TEŞEKKÜR EDERİM ŞİMDİDEN YANITINIZ İÇİN.


Eğitmenin Cevabı (ABDULLAH FARUK KILIÇ)

Hocam merhaba, sürekli değişkende yaptığımız tüm adımları takip ederseniz hiç bir sorun olmayacaktır. İki kategori için tanımlama yapmanıza gerek yok. Çok kategorili olanlarda tanımlama yapmak gerekiyor. Siz Cinsiyet değişkenini SPSS'te numeric ve nominal olarak tanımlayarak bizim videoda yaptığımız adımları izlediğiniz takdirde grafiği elde edeceksiniz. Kolaylıklar dilerim.


R.K.

SAYIN HOCAM MERHABA, EĞİTİMLERİNİZ BENİM İÇİN ÇOK FAYDALI OLDU, ÇOK TEŞEKKÜR EDİYORUM. BENİM SERİ ARACILIK ANALİZİNDE (MODEL-6) KOVARYANS'LARIN ETKİLERİNE BAKIP YORUMLAMAM GEREKİYOR. BAĞIMLI, BAĞIMSIZ VE İKİ ARACI DEĞİŞKENLERLE İLİŞKİLİ BULDUĞUM BAZI DEMOGRAFİK DEĞİŞKENLER VAR. BURADA SADECE BAĞIMLI DEĞİŞKENLE İLİŞKİLİ OLAN DEMOGRAFİK DEĞİŞKENLERİ Mİ KOVARYANS OLARAK EKLEMELİYİM, YOKSA TÜM ANLAMLI İLİŞKİLERİ DÜŞÜNEREK Mİ YAPMALIYIM? SON OLARAK, BU KOVARYANSLARI MODELE EKLEDİĞİMDE ÇIKAN OUTPUT DOSYASINI NASIL YORUMLAMALIYIM?


Eğitmenin Cevabı (ABDULLAH FARUK KILIÇ)

Hocam merhabalar, güzel dilekleriniz için teşekkür ederim. Kovaryans değişkenlerinizi araştırma problemlerine göre belirlemenizi öneririm. İstatistiksel ilişkiden çok problem durumunuzda bu kovariate değişkenler çalışmanızı etkileyecekse o zaman kovariate olarak analize dahil etmelisiniz. Örneğin X ==> Y üzerindeki etkisinde M1 ve M2 aracı değişkenleriniz olsun. Bu değişkenler arasındaki ilişkiye ailenin sosyo ekonomik durumu etki ediyorsa o zaman modele eklenmelidir. diğer bir deyişle sosyo-ekonomik durumunun düzeyine göre bu modelde ilişkiler değişecekse o zaman kovariate olarak eklenmelidir. Buna da araştırma problemleriniz ve kurduğunuz model çerçevesinde karar vermek daha mantıklı. Çünkü istatistiskel olarak ilişkili çıkabilen ancak mantıksal olarak ilişkisiz olmasını beklediğimiz değişkenler de olabilir. Output dosyasın yorumlarda değişen şey kovariate değişkenin etkisi sabit tutulduğunda kısmı hocam. Örneğin SED'i kovariate olarak aldıysanız o zaman SED sabit tutulduğunda X'in Y üzerindeki etkisinde M1'in aracı rolü vardır-yoktur vb şeklinde yorumlamanız gerekecektir. Çalışmalarınızda kolaylıklar dilerim.