SmartPLS mi AMOS mu? PLS-SEM ile CB-SEM arasında seçim

AMOS ile SmartPLS arasındaki temel fark, AMOS'un kovaryans tabanlı yapısal eşitlik modellemesiyle (CB-SEM) bir teoriyi sınamaya, SmartPLS'in ise kısmi en küçük kareler yöntemiyle (PLS-SEM) bağımlı değişkenleri açıklamaya ve tahmin etmeye odaklanmasıdır.

Yapısal eşitlik modellemesi kullanacak öğrencilerin en sık sorduğu sorulardan biri hangi programı seçmesi gerektiğidir. Cevap programın kendisinden çok, araştırmanızın amacına bağlıdır. Yanlış seçim, jüri karşısında savunması zor bir yöntem tercihine dönüşebilir. Bu yazıda iki yaklaşımı beş ölçüte göre karşılaştırıyoruz. AMOS ile model kurmanın adımlarını ayrıca yapısal eşitlik modellemesi rehberimizde anlattık.

1. Araştırmanın amacı

CB-SEM (AMOS): Literatüre dayalı, açıkça tanımlanmış bir kuramsal modeli sınamak istiyorsanız uygundur. Soru şudur: "Kurduğum model veriye uyuyor mu?"

PLS-SEM (SmartPLS): Amacınız bağımlı değişkendeki varyansı en yüksek düzeyde açıklamak, yordayıcı gücü ortaya koymak ya da henüz yeterince oturmamış bir modeli keşfetmekse daha uygundur.

Bu ayrım en önemli ölçüttür. Yöntem bölümünde programı değil, bu amacı gerekçe olarak yazmalısınız.

2. Örneklem büyüklüğü

CB-SEM genellikle daha büyük örneklemler ister; kaynaklarda 200 ve üzeri sık geçen bir eşiktir ve model karmaşıklaştıkça ihtiyaç artar. PLS-SEM görece küçük örneklemlerde de tahmin üretebilir.

Ancak "örneklemim küçük, o yüzden SmartPLS kullandım" tek başına zayıf bir gerekçedir. PLS-SEM küçük örneklemde çalışır ama istatistiksel güç sorunu ortadan kalkmaz. Örneklem planlamasını tez anketi için kaç katılımcı gerekir yazımızda ele aldık.

3. Ölçüm modelinin türü

Çoğu anket ölçeği yansıtıcı (reflective) yapıdadır: maddeler, gizil değişkenin birer yansımasıdır ve birbirleriyle ilişkilidir. Her iki yöntem de yansıtıcı modelleri işler.

Biçimlendirici (formative) yapılarda ise maddeler gizil değişkeni oluşturur ve birbirleriyle ilişkili olmak zorunda değildir. Örneğin "sosyoekonomik düzey" gelir, eğitim ve meslekten oluşur. Biçimlendirici yapılar PLS-SEM'de daha doğal biçimde modellenir.

4. Veri dağılımı

CB-SEM'de yaygın olan en çok olabilirlik kestirimi çok değişkenli normallik varsayar. Ciddi sapmalarda bootstrap ya da sağlam kestirim yöntemleri gerekir. PLS-SEM dağılım varsayımı yapmaz ve anlamlılığı bootstrap ile sınar.

Bu yine de "veri normal değil, PLS kullanayım" demek için yeterli değildir; CB-SEM'de de çözümler vardır. Normallik değerlendirmesi için normallik testi rehberimize bakabilirsiniz.

5. Raporlanan ölçütler

İki yöntemin raporu farklı görünür ve jüri buna göre soru sorar.

CB-SEM'de uyum indekslerinin nasıl yorumlandığını doğrulayıcı faktör analizi uyum indeksleri yazımızda ayrıntılı anlattık. Eşik değerler kaynaklara göre küçük farklılıklar gösterir; hangi kaynağı esas aldığınızı yöntem bölümünde belirtin.

Ölçüm modeli nasıl değerlendirilir?

Hangi yöntemi seçerseniz seçin, yapısal modele geçmeden önce ölçüm modelinin sağlam olduğunu göstermeniz gerekir. Değerlendirme genelde şu sırayla yapılır:

1. Madde yükleri: Her maddenin kendi yapısına yeterli düzeyde yüklenip yüklenmediğine bakılır. Çok düşük yüklü maddeler kuramsal gerekçeyle çıkarılabilir.
2. İç tutarlılık: Cronbach alfa ve bileşik güvenilirlik değerleri raporlanır.
3. Yakınsak geçerlik: Ortalama açıklanan varyans (AVE) değerinin 0,50 ve üzerinde olması beklenir.
4. Ayırt edici geçerlik: Yapıların birbirinden ayrışıp ayrışmadığı HTMT oranı ya da Fornell-Larcker ölçütüyle sınanır.

Ölçüm modeli bu ölçütleri karşılamadan yapısal modeldeki yol katsayılarını yorumlamak, jüri karşısında savunulması zor bir durumdur. Geçerlik ve güvenirlik yazımız bu kavramların temelini açıklıyor.

Yöntem bölümü için örnek paragraf

"Araştırma modelinin sınanmasında, literatüre dayalı olarak kurulan kuramsal modelin veriyle uyumunun değerlendirilmesi amaçlandığından kovaryans tabanlı yapısal eşitlik modellemesi tercih edilmiştir. Analizler AMOS programıyla iki aşamada yürütülmüştür: önce doğrulayıcı faktör analiziyle ölçüm modeli sınanmış, ardından yapısal model test edilmiştir. Model uyumu χ²/sd, CFI, TLI, RMSEA ve SRMR değerleriyle değerlendirilmiştir."

PLS-SEM kullandıysanız gerekçe cümlesini araştırmanızın tahmin ve açıklama amacına göre uyarlayın.

Kısa karar rehberi

• Kuramsal modeli sınıyorsanız, ölçekleriniz yansıtıcıysa ve örneklem yeterliyse: AMOS (CB-SEM)
• Amaç açıklama ve tahminse, model keşif niteliğindeyse ya da biçimlendirici yapılar varsa: SmartPLS (PLS-SEM)
• Danışmanınızın ya da alanınızın yerleşik bir tercihi varsa: onu dikkate alın ve gerekçelendirin

İki yöntemi aynı çalışmada "hangisi daha iyi sonuç verirse" diye denemek önerilmez. Yöntem, veriyi görmeden önce araştırma amacına göre seçilmelidir.

Jürinin sık sorduğu sorular

Yapısal eşitlik modeli kullanan tezlerde jüriler genelde şu sorulara odaklanır: Bu yöntemi neden seçtiniz? Modeldeki her yolun kuramsal dayanağı nedir? Ölçüm modelinde hangi maddeleri neden çıkardınız? Modifikasyon yaptıysanız gerekçesi neydi? Bu soruların yanıtlarını önceden yazılı olarak hazırlamak, savunmada en çok işinize yarayacak hazırlıktır.

Aracılık ve düzenleyicilik

Her iki yöntem de aracılık analizi yapabilir. Daha basit modellerde SPSS'teki PROCESS makrosu da yeterli olabilir. Hangi yolun sizin modeliniz için uygun olduğunu aracılık ve düzenleyicilik analizi yazımızda tartıştık.

Destek almak isterseniz

Yapısal eşitlik modeli kurmak, ölçüm modelinden yapısal modele kadar birçok karar gerektirir. Veri analizi hizmetimizde AMOS ile doğrulayıcı faktör analizi ve yapısal model çalışıyoruz. Modelinizi ve veri dosyanızı gönderdiğinizde hangi yaklaşımın uygun olduğunu değerlendirip kapsamı ve süreyi içeren ücretsiz bir teklif hazırlıyoruz.

Sık sorulan sorular

SmartPLS daha mı kolay? Arayüzü daha kolay gelebilir, ama raporlama ölçütleri ve yorum mantığı ayrı bir öğrenme gerektirir. Kolaylık tek başına yöntem seçme gerekçesi değildir.

Küçük örneklemim var, PLS-SEM zorunlu mu? Zorunlu değil, ama daha uygun olabilir. Yine de küçük örneklem istatistiksel gücü düşürür; bunu sınırlılıklarda belirtmelisiniz.

AMOS'ta uyum iyi çıkmadı, SmartPLS'e geçebilir miyim? Bu önerilmez. Yöntem amaca göre seçilir, sonuca göre değil. Uyum sorunu varsa önce ölçüm modelini, madde yüklerini ve modifikasyon önerilerini kuramsal gerekçeyle inceleyin.

Hangi uyum indekslerini raporlamalıyım? CB-SEM'de genellikle χ²/sd, CFI, TLI, RMSEA ve SRMR birlikte raporlanır. Eşik değerler için kullandığınız kaynağı belirtin.

Cronbach alfa yeterli mi? Yapısal eşitlik modellemesinde bileşik güvenilirlik ve AVE de raporlanır. Alfa hakkında daha fazla bilgi için Cronbach alfa yazımıza bakabilirsiniz.

İki yöntemin sonuçları farklı çıkarsa hangisine güvenmeliyim? İki yöntem farklı kestirim mantığına dayandığı için katsayılar birebir aynı çıkmaz. Hangi sonuca güveneceğinize değil, araştırma amacınıza uygun yöntemi baştan seçmeye odaklanın ve yalnızca onu raporlayın.

Tezde iki yöntemi birlikte kullanmak mümkün mü? Mümkün, ama ancak araştırma sorularınız gerçekten farklı amaçlara hizmet ediyorsa ve bunu yöntem bölümünde gerekçelendirebiliyorsanız. Yalnızca sonuçları karşılaştırmak için iki yöntemi birlikte kullanmak önerilmez.

Programı yöntem bölümünde nasıl belirtmeliyim? Programın adını ve sürümünü yazın, ardından kestirim yöntemini (örneğin en çok olabilirlik ya da bootstrap) ve kaç tekrar kullanıldığını belirtin. Bu bilgiler analizin tekrarlanabilirliği için gereklidir.