M-Plus`ta Latent Class Analizlerin Uygulamasına İlişkin Bir Örnek Çalışma

Authors : Murat KAYRİ

Pages : 1-9

View : 9 | Download : 5

Publication Date : 2007-01-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Popülasyona uygulanacak olan test istatistiğin ve bu test istatistiği doğrultusunda kurulacak olan modele ait parametre tahminlemesinin doğru ve sağlam bir zeminde ele alınması dikkat edilmesi gereken bir unsurdur. Popülasyonu meydana getiren birey yada değişkenlerin benzer özellikler taşımadığı durumlarda; tek gibi gözüken populasyonun alt populasyonlara bölünmesi istatistik süreç açısından daha sağlıklı sonuçlar üretebilmektedir. Zira, alt populasyonlar için elde edilen tanımlayıcı istatistik sonuçları ve parametre tahminlemeleri daha sağlam insert ignore into journalissuearticles values(robust); olabilmektedir. Bu çalışmada, heterojen bir veri setinin, homojen olan alt-populasyonlara insert ignore into journalissuearticles values(latent class); bölünmesini hedef alan karışımlı modelin M-Plus yazılımında uygulanabilirliği ele alınmıştır. Ayrıca, M-Plus`ta karışımlı modelin nasıl kodlandığı ve bu kodlamaların ne anlam içerdiği de tartışılmıştır. Araştırmacıları karışımlı modelleri uygulamaya teşvik amacıyla, modelin literatür bildirişleri özenle seçilmiş; modelin matematiksel ve mantıksal boyutları da etraflıca irdelenmiştir. Özellikle heterojen olan popülasyonu, ideal homojen alt sınıflara insert ignore into journalissuearticles values(sub-population); ayırmada uyum kriterleri insert ignore into journalissuearticles values(Akaike Bilgi Kriteri, Bayesian Bilgi Kriteri ve Log-olabilirlik); örneklem üzerinde vurgulanmıştır. ôrneklem, heterojen olan sürekli ve kesikli değişkenlerden oluşan 643 birey tarafından oluşturulmuştur. Bu çalışma sonucunda; analizi yapılacak olan veri setinin büyüklüğü durumunda; veri setinin heterojenliği riskini yok etmek üzere ve bu anlamda elde edilen homojen alt-sınıfların regresyon denklemlerinin ve parametre tahminlemelerinin Latent Class insert ignore into journalissuearticles values(mixture models); tekniği tarafından M-Plus ortamında sağlıklı bir şekilde yapılabileceği kanısına varılmıştır.
Keywords : Karışımlı model, latent class, M Plus, uyum kriteri