Yapısal Eşitlik Modellemesi: Paket Program Uygulamaları ve Makale Örnekleri

Yapısal Eşitlik Modellemesi (YEM), kuramsal olarak önceden oluşturulmuş karmaşık doğrusal ve nedensel ilişkileri, gözlenen ve gözlenemeyen değişkenleri aynı anda modele dahil ederek test eden ileri düzey çok değişkenli bir istatistiksel yöntemdir. Çoklu regresyon analizi ile yol analizinin güçlü bir kombinasyonu olan bu metot, geleneksel istatistiksel yaklaşımların aksine ölçüm hatalarını açıkça modele yansıtarak nedensel varsayımları bütüncül bir şekilde sınar. Modelin gerçek verilerle ne derece örtüştüğünü değerlendirmek amacıyla Ki-Kare, CFI, TLI, IFI gibi karşılaştırmalı uyum indeksleri ile RMSEA ve SRMR gibi mutlak uyum istatistiklerinden yararlanılır. Analizin sağlıklı parametre ve katsayı tahminleri üretebilmesi için verilerin çok değişkenli normal dağılım göstermesi, değişkenler arasında çoklu doğrusal bağlantı (multicollinearity) probleminin bulunmaması ve ideal olarak 250-500 arasında yeterli bir örneklem büyüklüğüne ulaşılması varsayımları aranmaktadır.

Structural Equation Modeling (SEM) is an advanced multivariate statistical approach used to validate predefined theoretical linear and causal models by incorporating both observed (measured) and unobserved (latent) variables simultaneously into a single analytic framework. Serving as a powerful combination of multiple regression and path analyses, this method distinguishes itself from traditional statistical strategies by explicitly accounting for measurement errors to rigorously test comprehensive causal pathways. To systematically evaluate the fit between the proposed theoretical model and empirical data, researchers standardly rely on comparative fit metrics such as Chi-Square, CFI, TLI, and IFI, alongside root mean square residuals like RMSEA and SRMR. For the analytical system to yield stable and generalizable parameter estimations, critical assumptions must be satisfied, including multivariate normality, absence of multicollinearity among indicators, and an adequate sample size traditionally recommended to be between 250 and 500 cases.