AN APPLICATION OF STRUCTURAL EQUATION MODELING UNDER THE ASSUMPTION OF MULTIVARIATE NORMALITY

Abstract

In structural equating modeling, the planned model fits the observed variables when the estimated covariance matrix of the model is equal to observed covariance matrix. If there is a model and the covariance matrix of it is known, a suitable method can be chosen for parameter estimations. It's known that different estimation methods have different distributional assumptions. When an estimation process converges to an acceptable solution, the fit of the model must be utilized. The model fit concept, determines the fit level of the SEM to the sample data. In this study for different sample sizes the results of 3 estimation method is compared under normality assumption via a theoretical model.

Keywords

• Structural Equation Modeling, Estimating Method, R, LISREL, Assumption of Normality,

YAPISAL E?YTLYK MODELEMESYNDE ÇOK DE?Y?KENLY NORMALLYK VARSAYIMI ALTINDA BYR UYGULAMA

Öz

Yapysal E?itlik Modellemesinde, modele ili?kin tahmini kovaryans matrisinin gözlenen kovaryans matrisine e?it ise kurulan model gözlenen veriye uygundur. Bir model belirlenmi? ve gözlenen kovaryans matrisi de biliniyorsa, parametre tahminleri için uygun bir metot seçilebilir. Farkly tahmin metotlarynyn farkly da?ylymsal varsayymlara sahip oldu?u bilinmektedir. Bir tahmin süreci kabul edilebilir bir çözüme yakynsady?ynda, modelin uyumunun de?erlendirilmesi gerekmektedir. Model uyumu kavramy YEM'in örneklem verisine uygunlu?unun derecesini tanymlar. Bu çaly?mada teorik bir model yardymyyla farkly örneklem büyüklükleri için 3 tahmin metodunun sonuçlary çok de?i?kenli normallik varsayymy altynda kar?yla?tyrylmy?tyr.

Anahtar Kelimeler

• Yapysal E?itlik Modellemesi, Tahmin Metodu, R, LISREL, Normallik Varsayymy,