Ölçeklerin Yapı Geçerliğini Belirlemede Bir Yöntem Olarak Yapay Sinir Ağı Modelinin İncelenmesi: Kendini Düzenleyen Haritalama

Abstract

ÖzBu araştırmada, yapay sinir ağı modellerinden biri olan kendini düzenleyen haritalama yönteminde kullanılan nöron sayısının, ölçeklerin yapılarını ortaya çıkarmadaki etkililiği incelenmektedir. Bu yöntemde haritalama yaparken kullanılan nöron sayısı değiştikçe, ölçek yapısı farklılaşabilmektedir. Bu çalışmada ölçek yapısını ortaya çıkarmada en uygun nöron sayısının tespiti için kullanılan yöntemler doğrulayıcı faktör analizi ve farklı gruplar yöntemidir. Araştırma bulguları, nöron sayısı arttıkça ölçek yapısının tek faktöre indirgendiği aynı zamanda, tek faktörde ortaya çıkan bu ölçeğin uyum ve hata indeksleri açısından diğerlerine göre daha uyumlu bir model meydana getirdiğini ortaya çıkarmıştır. Bunun yanı sıra farklı gruplar yönteminden elde edilen kanıt da bu durumu desteklemektedir. Sonuç olarak, yapı geçerliği için kullanılan kendini düzenleyen haritalama yönteminde, ölçeğin ilişkili maddeleri tek nöronda toplanıncaya kadar nöron sayısının artırılması önerilmektedir. Buna ek olarak, ortaya çıkan yapının bağlamsal olarak ölçülen tutum değişkeni açısından analiz edilmesi de önerilmektedir.