Moderatör - Katalizör Değişken Modeli
STANDART HESAPLAMA YÖNTEMİ
STANDART HESAPLAMA YÖNTEMİ
Moderatör analizi için benim video sunumum (indirme ve ekranda görme)
Moderatör analizinde bütün değişkenlerin standardize edilmesi gerekiyor.
(Bunu program PROCESS aşamasında otomatik olarak yapacaktır.)
İşlemler
1. Dummy code categorical variables with more than 2 categories before including them in the model.
2. Create the uncentered interaction term. TDxMD Bunun için Transform à Compute à Var1*Var2
3. Lineer regres. İlgili hücrelere aşağıdaki değişkenler girilir.
1. Tahmin değişkeni-1 (TD-1) veya bağımsız değişken-1 : "Yapı"
2. Tahmin değişkeni-2 (TD-2) veya bağımsız değişken-2: "kuklalaştırılmış Uluslararasılaşma" değişkeni. Buna aynı zamanda MODERATÖR / KATALİZÖR değişken adını veriyoruz. Kategorik veya sürekli veri niteliğinde olabilir. Kategorik ise kukla değişkene dönüştürülür. Ayrı bir kukla değişken yapılır. Bunun kodunu KUK_KAT olarak belirleyelim (Kukla katalizör değişken olsun).
3. Sonuç değişkeni SD veya Bağımlı değişken- Yetkinlik
4. Etkileşim değişkeni ETKD = (TD-1 yapı * KUK_KAT)
4. Burada NEXT düğmesi önemli. Etkileşim değişkenini ( yani KUK_MD ) tanıtıyoruz. Analizler: 1) estimate, 2) model fit, 3) r square)
5. Hesaplama sonucunde anova tablosunda model 1 ve model 2 anlamlı çıkmışsa ve model 2 ANLAMLI BİR ŞEKİLDE Model 1'den yüksekse (R square change ve p değerine birlikte bakıyoruz) MODERATÖR ETKİSİ VARDIR diyoruz ve PROCESS programını çalıştırıyoruz. MODERATÖR ETKİSİ YOKSA işlem bitiyor.
6. PROCESS te şu işlemleri yapıyoruz. bağımlı penceresine SD_YET bağımsız penceresine TD_Yap ve M Variable(s) penceresine KUK_KAT (kuklalaştırılmış katalizör değişkeni) alıyoruz.
7. Model number hücresinde 1 rakamanı seçiyoruz. (Mediatör için 4 rakamını)
8. Options düğmesinde ilk dört şıkkı seçili hale getiriyoruz. Decimal places'i 2 haneli yapıyoruz.
9. Long names e tıklıyoruz ve seçili hale getiriyoruz. (aslında 7 haneden uzun kod belirlememek gerekiyor).
10. Hesaplamayı yaptırıyoruz.
11. Bundan sonra yukarıdaki makalede izah edilen işlemleri yapıyoruz.
Moderatör analizinde bütün değişkenlerin standardize edilmesi gerekiyor.
(Bunu program PROCESS aşamasında otomatik olarak yapacaktır.)
İşlemler
1. Dummy code categorical variables with more than 2 categories before including them in the model.
2. Create the uncentered interaction term. TDxMD Bunun için Transform à Compute à Var1*Var2
3. Lineer regres. İlgili hücrelere aşağıdaki değişkenler girilir.
1. Tahmin değişkeni-1 (TD-1) veya bağımsız değişken-1 : "Yapı"
2. Tahmin değişkeni-2 (TD-2) veya bağımsız değişken-2: "kuklalaştırılmış Uluslararasılaşma" değişkeni. Buna aynı zamanda MODERATÖR / KATALİZÖR değişken adını veriyoruz. Kategorik veya sürekli veri niteliğinde olabilir. Kategorik ise kukla değişkene dönüştürülür. Ayrı bir kukla değişken yapılır. Bunun kodunu KUK_KAT olarak belirleyelim (Kukla katalizör değişken olsun).
3. Sonuç değişkeni SD veya Bağımlı değişken- Yetkinlik
4. Etkileşim değişkeni ETKD = (TD-1 yapı * KUK_KAT)
4. Burada NEXT düğmesi önemli. Etkileşim değişkenini ( yani KUK_MD ) tanıtıyoruz. Analizler: 1) estimate, 2) model fit, 3) r square)
5. Hesaplama sonucunde anova tablosunda model 1 ve model 2 anlamlı çıkmışsa ve model 2 ANLAMLI BİR ŞEKİLDE Model 1'den yüksekse (R square change ve p değerine birlikte bakıyoruz) MODERATÖR ETKİSİ VARDIR diyoruz ve PROCESS programını çalıştırıyoruz. MODERATÖR ETKİSİ YOKSA işlem bitiyor.
6. PROCESS te şu işlemleri yapıyoruz. bağımlı penceresine SD_YET bağımsız penceresine TD_Yap ve M Variable(s) penceresine KUK_KAT (kuklalaştırılmış katalizör değişkeni) alıyoruz.
7. Model number hücresinde 1 rakamanı seçiyoruz. (Mediatör için 4 rakamını)
8. Options düğmesinde ilk dört şıkkı seçili hale getiriyoruz. Decimal places'i 2 haneli yapıyoruz.
9. Long names e tıklıyoruz ve seçili hale getiriyoruz. (aslında 7 haneden uzun kod belirlememek gerekiyor).
10. Hesaplamayı yaptırıyoruz.
11. Bundan sonra yukarıdaki makalede izah edilen işlemleri yapıyoruz.
Moderatör değişken de aslında bir ikinci bağımsız değişkendir. Araştırmacılar bu değişkeni Türkçede değişik şekillerde ifade ediyorlar .
1. Bağımsız moderatör değişken
2. Moderatör değişken veya
3. Katalizör değişken
Benim tercihim tezlerde "katalizör değişkeni" tabirini kullanmak şeklindedir. Henüz genel kabul görmüş değil, ama çabalarsak zamanla yaygınlaşır. "Moderatör" sözcüğünü kullanmak doğru değil.
Batılı kaynaklarda bazen etkileşim değişkeni olarak da adlandırılıyor ama aslında etkileşim değil, etkileşime giren değişken. Gerçek etkileşim değişkeni TD * M çarpımından oluşuyor. Tezlerde sadece bunu etkileşim değişkeni olarak isimlendirmek gerekiyor. Bunun bir diğer adı KOKTEYL değişkenidir. İki değişken birbirine karışmış kokteyl oluşturmuştur. Bir tür kokteyl haline gelmiştir. Fakat tezlerde kokteyl kelimesini kullanmaya gerek yok. Şu iki kavram bizim için yeterli
KATALİZÖR DEĞİŞKEN ve
ETKİLEŞİM DEĞİŞKENİ
1. Bağımsız moderatör değişken
2. Moderatör değişken veya
3. Katalizör değişken
Benim tercihim tezlerde "katalizör değişkeni" tabirini kullanmak şeklindedir. Henüz genel kabul görmüş değil, ama çabalarsak zamanla yaygınlaşır. "Moderatör" sözcüğünü kullanmak doğru değil.
Batılı kaynaklarda bazen etkileşim değişkeni olarak da adlandırılıyor ama aslında etkileşim değil, etkileşime giren değişken. Gerçek etkileşim değişkeni TD * M çarpımından oluşuyor. Tezlerde sadece bunu etkileşim değişkeni olarak isimlendirmek gerekiyor. Bunun bir diğer adı KOKTEYL değişkenidir. İki değişken birbirine karışmış kokteyl oluşturmuştur. Bir tür kokteyl haline gelmiştir. Fakat tezlerde kokteyl kelimesini kullanmaya gerek yok. Şu iki kavram bizim için yeterli
KATALİZÖR DEĞİŞKEN ve
ETKİLEŞİM DEĞİŞKENİ
Başlangıçta üç olan değişken sayımız 5'e çıkıyor. İlave değişkenler şunlar:
1. Kukla nominal değişken, 2. Etkileşim değişkeni.
1. Kukla nominal değişken, 2. Etkileşim değişkeni.
yapı - yetkinlik - uluslarırlaşma analizinin sonucu: Model 2'de istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık olmadığı için "uluslararası şirkette çalışma" faktörünün moderatör etkisi olmadığına karar verilmiştir. Sonuçlar aşağıdaki tabloda görüldüğü gibidir:
Nominal predictor in a regression analysis is by using a dummy variable. The independent and dummy variables will form what will be called Model 1 in the results section generated by this procedure.
Yapı-yetkinlik ilişkileri işletmelerin yerli veya yabancı olmasından etkilenir mi?
Hipotez: Yabancı işletmelerdeki örgütsel yapı faktörleri yönetcilerin yetkinliklerini yerli işletmelerin örgütsel yapı faktörlerinden daha fazla etkiler.
anlamlılık standardize edilmemiş veriler üzerinden yapılmalıdır. PROCESS produces are in unstandardized form. Should I report the standardised or unstandardised coefficient in a regression. answer: you should report both. If I needed to report both I'd put them in a table, unstandardized info (estimate, se), then the standardized estimate, then the common info (t, p) - but as I said, conventions vary by area and even in some cases, by journal. But in any case, find out what your audiences expectations are, and only break those expectations when you have a reason to
Moderatör analiz verisi (SPSS için)
Moderaor analizi
İtalassi yazılımı
Two-way interections
Hipotez: Yabancı işletmelerdeki örgütsel yapı faktörleri yönetcilerin yetkinliklerini yerli işletmelerin örgütsel yapı faktörlerinden daha fazla etkiler.
anlamlılık standardize edilmemiş veriler üzerinden yapılmalıdır. PROCESS produces are in unstandardized form. Should I report the standardised or unstandardised coefficient in a regression. answer: you should report both. If I needed to report both I'd put them in a table, unstandardized info (estimate, se), then the standardized estimate, then the common info (t, p) - but as I said, conventions vary by area and even in some cases, by journal. But in any case, find out what your audiences expectations are, and only break those expectations when you have a reason to
Moderatör analiz verisi (SPSS için)
Moderaor analizi
İtalassi yazılımı
Two-way interections
İSTATİSTİK
ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜ
Örneklem Büyüklüğü
NORMALLİK TESTLERİ
QQ Plots
SONUÇLARIN RAPORLANMASI
Raporlama Biçimi
Demografik Tabloların Sunumu
Çarpıklık ve Basıklık
Boyutların Sunumu
Ölçeğin Maddeleri Kimden Alındı
Doğrulayıcı Faktör Analizi Sonuçları
Maddeler Arası Korelasyon Sonuçları
ANOVA Sonuçları
ARAŞTIRMANIN SINIRLILIKLARI
Açıklama
Birinci Örnek
İSTATİSTİKÎ ANALİZLER
Analiz Aşamaları
ANOVA Sonuçları
Tek Demografik / Kompozit Değişken
Çoklu Demografik / Kompozit Değişken
Kompozit / Kompozit Değişken
Moderator - Katalizör Değişken
ICC Küme içi korelasyon analizi
GEÇERLİLİK ANALİZLERİ
Yüzey Geçerliliği
İçerik Geçirliliği-1
İçerik Geçerliliği-2
Yüzey ve İçerik geçerliliği (Word belgesi)
AÇIKLAYICI FAKTÖR ANALİZİ
DOĞRULAYICI FAKTÖR ANALİZİ
Regresyon Analizi
Etki Büyüklüğü
Etki Büyüklüğü
Etki Büyüklüğü--2
Faktör Analizi Varsayımları
Değişkenlerin Çoklu Normallik Testi
Birleşme geçerliliği
Linkler
Örneklem Büyüklüğü
NORMALLİK TESTLERİ
QQ Plots
SONUÇLARIN RAPORLANMASI
Raporlama Biçimi
Demografik Tabloların Sunumu
Çarpıklık ve Basıklık
Boyutların Sunumu
Ölçeğin Maddeleri Kimden Alındı
Doğrulayıcı Faktör Analizi Sonuçları
Maddeler Arası Korelasyon Sonuçları
ANOVA Sonuçları
ARAŞTIRMANIN SINIRLILIKLARI
Açıklama
Birinci Örnek
İSTATİSTİKÎ ANALİZLER
Analiz Aşamaları
ANOVA Sonuçları
Tek Demografik / Kompozit Değişken
Çoklu Demografik / Kompozit Değişken
Kompozit / Kompozit Değişken
Moderator - Katalizör Değişken
ICC Küme içi korelasyon analizi
GEÇERLİLİK ANALİZLERİ
Yüzey Geçerliliği
İçerik Geçirliliği-1
İçerik Geçerliliği-2
Yüzey ve İçerik geçerliliği (Word belgesi)
AÇIKLAYICI FAKTÖR ANALİZİ
DOĞRULAYICI FAKTÖR ANALİZİ
Regresyon Analizi
Etki Büyüklüğü
Etki Büyüklüğü
Etki Büyüklüğü--2
Faktör Analizi Varsayımları
Değişkenlerin Çoklu Normallik Testi
Birleşme geçerliliği
Linkler