Son yıllarda klasik istatistiksel yöntemlere alternatif yöntemler yaygın biçimde kullanılmaya başlanmıştır. Özellikle klasik istatistiksel yöntemlerin katı varsayımlar içermesi karar süreçlerinde daha esnek ya da daha az varsayım gerektiren yöntemlere yönelimi artırmıştır. Her ne kadar klasik istatistiksel veri analizi yöntemlerine alternatif olarak geliştirilen modern güncel veri analizi yöntemlerinin de bazı varsayımlar içermesi söz konusu isede bu varsayımlar klasik yöntemlerdeki varsayımlar kadar katı karşılanması uygulanması kesin ve zorunlu varsayımlar değildir. Ayrıca bu alternatif yöntemlerin birçoğunda verinin tipine ölçek yapısına ve dağılım özelliklerine bağlı olarak farklı parametre tahmin yöntemleri de uygulanmaktadır. Eğitim Sağlık Davranış ve Sosyal bilim alanlarında; tutum davranış duygudurum beğeni beceri yargı gibi özellikler (fenomen); ölçüm tartım ve sayım teknikleri ile sayısallaştırılamamaktadır. Bu özellikler (fenomenler); Ölçek Envanter İndeks Test ve Araç adı verilen ölçme araçları ile sayısallaştırılmaktadır. Bu kitapta Ölçek ve Test Geliştirme ve İrdeleme amacıyla kullanılan Geçerlik ve Güvenirlik Analizi Madde Analizi Açıklayıcı Faktör Analizi ve Doğrulayıcı Faktör Analizi yöntemlerinin örnek veriler kullanılarak uygulamalarına yer verilmiştir. Yapısal Eşitlik Modellemesi (Structural Equation Modelling SEM) yöntemi içerdiği tekniklerin farklılığı ve parametre tahmin yöntemlerinin çeşitliliği bakımından değişkenlerarası nedenselliklerin ve yapısal bağıntıların ortaya konması (causal analysis) için çok yaygın kullanılan yöntemlerden birisi olmuştur. Yapısal Eşitlik Modellemesi Yöntemi; verinin tipine (Bağımsız (Independent)Bağımlı (Dependent) Dışsal (Exogen)İçsel (Endogen) Gözlemsel (Manifest)Gizli (Latent) dağılım türüne (Normal dağılanNormal Dağılmayan) ve değişkenlerin ilişkili (Correlated) bağımsız (Orthogonal/Uncorrelated) olmalarına bağlı olarak çok sayıda yöntem (Path Analysis Confirmatory Factor Analysis Structural Equation Modelling Multiple Group Analysis Latent Growth Curve Analysis vb.) içermektedir. Ayrıca verilerin dağılım tipine bağlı olarak çok sayıda parametre tahmin yöntemi ( Maximum Likelihood Generalized Least Square Unweighted Least Squares ScaleFree Least Squares Asymptotically DistributionFree Estimations) içermektedir. Bu geniş seçeneklere sahip olan SEM Eğitim bilimleri Sosyal bilimler Sağlık bilimleri Davranış bilimleri Ekonomi gibi geniş bir alanda yapısal ve nedensel ilişkilerin belirlenmesi için yararlanılmaktadır.
Bu kitap lisans ve lisansüstü düzeydeki öğrencilerime verdiğim ÖLÇEK ve TEST GELİŞTİRME YAPISAL EŞİTLİK MODELLEMESİ derslerinde yararlanılan ders notlarına ve çeşitli araştırma projelerine verilen danışmanlık hizmetlerine dayalı uygulamalı örneklere dayalı bilgileri içermektedir. Bu kitaptaki örnek çözümler ve yorumlamalar çeşitli uygulama alanından toplanan verilere ve senaryolara dayalı olarak türetilmiş verilere (random generated/conditionally gererated data matrix) dayanmaktadır. Bazı kısıtlar nedeniyle örneklerdeki birim sayıları oldukça düşük tutulmuştur. Bu kitaptaki yöntemlere ilişkin örnek uygulamaların çözümleri IBM SPSS AMOS 21 ile yapılmıştır. AMOS Windows tabanlı menü yönetimli kod (macro) yazma gerektirmemesi ve kullanımının diğer SEM programlarına göre kolay olması bakımından tercih edilmiştir. Bu kitabımı; Davranış Bilimleri Eğitim Bilimleri Sağlık Bilimleri Spor Bilimleri Yönetim Bilimleri Ekonomi ve İletişim Bilimleri başta olmak üzere tüm bilim alanlarında yapısal ilişkilerin belirlenmesi ve nedensellik analizi ile çalışan lisan ve lisanüstü öğrencilerine araştırmacılara yararlı olması dileklerimle sunuyorum.