Ana içeriğe atla

Kurs

R ile lavaan kullanarak Yapısal Eşitlik Modellemesi

İleri SeviyeBeceri Seviyesi

Güncel 07.2022

Bir ölçek veya anketin yapısını doğrulamak için kullanılan ölçüm modellerini oluşturmayı ve değerlendirmeyi öğrenin.

Kursa Ücretsiz Başlayın

RProbability & Statistics

4 sa

14 video

45 Egzersiz

3,750 XP

10,088

Başarı Belgesi

Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı

Bir Ekibi Eğitiyor musunuz?

İşletmeler için deneyin

Kurs Açıklaması

Verilerle çalışırken, çoğu zaman gelecekteki olayları tahmin etmek için modeller kurmak isteriz; ama verilerimizin nasıl bağlantılı veya yapılandığını daha derinlemesine anlamak da isteriz. Bu kursta, R programlama dilinde lavaan paketiyle yapısal eşitlik modellemesi (SEM) kullanarak verilerin bağlantılılığını keşfedeceksin. SEM, seni gizil ve gözlenen değişkenlerle tanıştıracak; ölçme modelleri kurmayı, ölçme modeli doğruluğunu değerlendirmeyi ve uyumu zayıf modelleri düzeltmeyi öğreneceksin. Kurs boyunca Holzinger ve Swineford (1939) ile Bollen (1989) gibi klasik SEM veri kümelerini inceleyeceksin. Ayrıca Wechsler Yetişkin Zekâ Ölçeği’ni kullanarak çok faktörlü bir model vaka çalışmasını adım adım gerçekleştireceksin. Bu kurstan sonra, verilerine dalıp her şeyin nasıl bir araya geldiğini çok daha derin bir şekilde anlayabileceksin.

Önkoşullar

Intermediate Regression in R

1

Tek Faktörlü Modeller

Bu bölümde, lavaan ile ilk yapısal eşitlik modelini oluşturmaya başlayacaksın. Önemli terimleri, model kurmayı ve çalıştırmayı öğreneceksin. Klasik Holzinger ve Swineford (1939) veri kümesini kullanarak zihinsel test yeteneklerinin tek faktörlü bir modelini oluşturacaksın.

Model Tanımlama

Metin Hızı Modeli Kur

Siyasal Demokrasi Modeli Kur

Model Analizi

Metin Hızı Modelini Analiz Et

Siyasal Demokrasiyi Özetle

Model Değerlendirmesi

Standartlaştırılmış Yüklemeleri İncele

Uyum İndekslerini Keşfet

Siyasal Demokrasiyi İncele

Bölümü Başlat

2

Çok Faktörlü Modeller

Bu bölümde, lavaan becerilerini çok faktörlü modeller oluşturmaya genişleteceksin. Geçen bölümdeki tek faktörlü modelleri, klasik Holzinger ve Swineford (1939) veri kümesinde birden fazla gizil değişken oluşturarak geliştireceğiz.

Çok Faktörlü Belirtim

Sıfır sd Modeli Oluştur

Sıfır df Modelini Düzelt

Çok Faktörlü Bir Model Kur

Çok Faktörlü Modeli Özetle

Model Yapısı

Sıfır Korelasyonlu Üç Faktörlü Model

Doğrudan Bir Yol Oluştur

Değişiklik İndeksleri

Model Varyansını Kontrol Et

Değişiklik İndislerini İncele

Model Karşılaştırması

İki Modeli Karşılaştır

Belirli Uyum İndekslerini Seç

Bölümü Başlat

3

Model Hatalarını Giderme ve Diyagramlar

Yapısal eşitlik modelleri her zaman sorunsuz çalışmaz; bu bölümde, yaygın hatalar olan Heywood durumlarını nasıl gidereceğini öğreneceksin. Ayrıca R’de semPlot kütüphanesini kullanarak modelinin diyagramını çizmeyi öğreneceksin.

Gizil Değişkende Heywood Durumları

Gizil Bir Heywood Durumunu Analiz Et

Örtük Heywood Modelini Düzelt

Gözlenen Değişkenlerde Heywood Durumları

Bir Açık (Manifest) Heywood Durumunu Analiz Et

Gözlenen Heywood Modelini Düzelt

semPaths() ile Diyagramlar Oluştur

Temel SEM Diyagramı

Yerleşimi Düzenle

Etiketleri Düzenle

Bölümü Başlat

4

Tam Bir Örnek ve Bir Genişletme

Bu bölüm, WAIS-III IQ Ölçeği’ni ve yapısal özelliklerini inceler. İlk üç bölümdeki becerilerini kullanarak WAIS-III’ün çeşitli modellerini oluşturacak, bu modellerdeki hataları giderecek ve nihai modelin diyagramlarını oluşturacaksın.

WAIS-III IQ Ölçeğini Modelle

Dört Faktörlü Bir Model Oluştur

Modeli Güncelle

Nihai Modelin Diyagramını Çiz

WAIS-III Modelini Güncelle

Uyumu İyileştirmek İçin Yollar (Path) Ekle

Modelleri Karşılaştır

IQ’nun Hiyerarşik Bir Modeli

Hiyerarşik Bir Model Oluştur

Hiyerarşik Modelin Diyagramını Oluştur

Kursu Kapatma

Bölümü Başlat

R ile lavaan kullanarak Yapısal Eşitlik Modellemesi

Kurs
Tamamlandı

Başarı Belgesi Kazanın

Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyin
Sosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi kaydolun

Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve R ile lavaan kullanarak Yapısal Eşitlik Modellemesi eğitimine başlayın!

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.