AMOS mı SmartPLS mi? Tezde yapısal eşitlik programı kararı (2026)

AMOS ile SmartPLS aynı işi yapan iki rakip program değildir; iki farklı yapısal eşitlik yaklaşımının araçlarıdır. AMOS (ve LISREL, Mplus) kovaryans temelli YEM yapar: kurulu bir kuramı sınar, büyük örneklem ister, uyum iyiliği değerleri raporlar. SmartPLS varyans temelli PLS-YEM yapar: küçük örneklemle çalışır, biçimlendirici ölçümü kaldırır, yordama gücü raporlar. Karar programı değil, modelinizi ve örnekleminizi sormakla verilir.

Bu yazı kararı altı ölçüte bağlıyor ve her ölçütte hangi tarafın kazandığını söylüyor. Sonunda bir karar tablosu ve yöntem bölümüne doğrudan uyarlanabilir bir örnek cümle var.

İki yaklaşım: kovaryans temelli mi, varyans temelli mi?

Kovaryans temelli YEM (CB-SEM) — AMOS, LISREL, Mplus. Kurduğunuz modelin ima ettiği kovaryans matrisini, verinizden gelen gerçek kovaryans matrisine olabildiğince yaklaştırmaya çalışır. Sorusu şudur: “Önerdiğim yapı, elimdeki veriyi açıklayabilir mi?” Bu bir kuram sınama mantığıdır.

Varyans temelli YEM (PLS-SEM) — SmartPLS. Kovaryans matrisini yeniden üretmeye çalışmaz; bağımlı yapılarda açıklanan varyansı en büyüklemeye çalışır. Sorusu şudur: “Bu yapılar hedef değişkeni ne kadar iyi yordayabiliyor?” Bu bir yordama ve keşif mantığıdır.

Buradan çıkan pratik sonuç, tezinizin amacına bakmanız gerektiğidir. Literatürde yerleşmiş bir modeli Türkiye örnekleminde sınıyorsanız kovaryans temelli yol doğaldır. Henüz oturmamış bir yapıyı kuruyor, değişken ekliyor ya da öncelikli olarak bir sonucu yordamaya çalışıyorsanız varyans temelli yol daha uygundur.

Bu tercihin hipotezlerinizin biçimiyle de ilişkisi vardır: YEM’de her yol katsayısı bir hipoteze karşılık gelir ve modeliniz kaç yol içeriyorsa o kadar hipotez sınarsınız. Hipotezleri numaralandırıp bulgularla eşleştirme düzeni için tez hipotezi rehberimize bakabilirsiniz.

Türk tezlerinde hangisi ne kadar yaygın?

YÖK Ulusal Tez Merkezi’nde “Tümü” arama türüyle 18 Ağustos 2026’da yapılan ölçüm. Önce yöntem adları:

Sonra program adları:

Kaynak: YÖK Ulusal Tez Merkezi, “Tümü” araması, tarama tarihi 18.08.2026.

Üç okuma çıkıyor.

Birincisi, Türkiye’de YEM demek fiilen kovaryans temelli YEM demektir. AMOS tek başına SmartPLS’in yaklaşık 7,4 katı kayıtta anılıyor; kullanımdan büyük ölçüde çekilmiş sayılan LISREL bile hâlâ SmartPLS’in önünde. Bu, SmartPLS’in yanlış bir seçim olduğunu göstermez — ama seçerseniz Türkçe örnek havuzunuzun dar olacağını gösterir.

İkincisi, PLS’in adı ikiye bölünmüş durumda. Yöntem hem Türkçe adıyla (“kısmi en küçük kareler”, 561) hem İngilizce kısaltmasıyla (“PLS-SEM”, 401) anılıyor. Bu iki sayı toplanamaz, çünkü bir tez ikisini birden kullanabilir; ama ikisi de tek başına LISREL’in altında kalıyor.

Üçüncüsü, doğrulayıcı faktör analizi açımlayıcının 2,5 katı anılıyor. Bu, ölçek geliştirmekten çok var olan ölçekleri Türkçeye uyarlayıp doğrulayan bir tez geleneğine işaret eder ve tam olarak kovaryans temelli araçların güçlü olduğu iştir.

Bu sayıları okurken iki sınırı unutmayın: her sayı terimin kayıtta geçtiği tez sayısıdır, o yöntemi kullanan tez sayısı değildir; ve bir tez birden çok terimle eşleştiği için sayılar toplanamaz. Aynı veri tabanının yöntem adlarıyla nasıl ölçüldüğünü ve bu ölçümün sınırlarını araştırma yöntemleri sayıları yazımız ayrıntılı anlatıyor.

Örneklem büyüklüğünüz hangisini mümkün kılıyor?

Bu, kararı en sık tek başına belirleyen ölçüttür ve çoğu öğrenci veriyi topladıktan sonra fark eder.

Kovaryans temelli YEM, kovaryans matrisini kararlı biçimde kestirebilmek için görece büyük örneklem ister. Yazında sık anılan pratik eşikler 200 katılımcı civarı ya da kestirilen her parametre başına 5-10 gözlemdir. Bunlar kesin kurallar değil, yaygın başparmak kurallarıdır; modeliniz karmaşıklaştıkça gereken sayı hızla büyür.

PLS-YEM, model parçalarını ayrı ayrı kestirdiği için daha küçük örneklemlerle çalışabilir. Burada da yaygın bir başparmak kuralı vardır (“bir yapıya yönelen en çok sayıda yolun 10 katı”), ama bu kural yazında ciddi biçimde eleştirilmiştir ve tek başına savunulması güçtür. Gerekli sayıyı güç analiziyle hesaplamak her iki yolda da daha savunulabilir bir gerekçedir.

Uyarı: PLS’in küçük örneklemle çalışabilmesi, küçük örneklemi meşrulaştırdığı anlamına gelmez. “Örneklemim küçüktü, o yüzden PLS kullandım” cümlesi savunmada zayıf bir cümledir. Doğru kuruluş, yöntemi baştan seçip örneklemi ona göre planlamaktır — bunu veri toplamadan önce yaptığınızı gösterebilmek en güçlü konumdur.

Ölçüm modeliniz yansıtıcı mı, biçimlendirici mi?

Bu, çoğu tezde hiç sorulmayan ama kararı doğrudan bağlayan ölçüttür.

Yansıtıcı (reflective) ölçüm: gizil yapı, maddelerin nedenidir. “İş doyumu” yüksek olduğu için maddelere yüksek puan verirsiniz. Maddeler birbirinin yerine geçebilir ve birbiriyle yüksek korelasyon gösterir. Ölçek uyarlama çalışmalarının neredeyse tamamı böyledir.

Biçimlendirici (formative) ölçüm: maddeler, gizil yapının nedenidir. “Sosyoekonomik düzey” gelir, eğitim ve meslekten oluşur; bu üçü birbirinin yerine geçmez ve birbiriyle yüksek korelasyon göstermeleri de gerekmez.

Kovaryans temelli araçlarda biçimlendirici yapılar tanımlama (identification) sorunları çıkarır ve ek kısıtlar konmadan kestirilemez. PLS-YEM ikisini de doğrudan kaldırır. Modelinizde gerçekten biçimlendirici bir yapı varsa karar büyük ölçüde SmartPLS lehine kapanır.

Tersi de doğrudur: modeliniz tamamen yansıtıcıysa ve uyarlanmış ölçeklerden oluşuyorsa, PLS’i tercih etmek için ayrıca bir gerekçe göstermeniz gerekir.

Hangi değerleri raporlayacaksınız?

Kritik nokta şudur: PLS-YEM’in bir “model uyumu” testi yoktur. Yaklaşım kovaryans matrisini yeniden üretmeye çalışmadığı için RMSEA, CFI gibi değerler orada anlamlı biçimde tanımlı değildir; SRMR yaklaşık bir ölçüt olarak raporlanabilir. Bir jüri üyesi PLS çalışmasından CFI isterse, bunu tartışmaya hazır olmanız ve gerekçeyi yöntem bölümünde önceden yazmış olmanız gerekir.

Ters yönde de bir tuzak var: kovaryans temelli bir çalışmada yalnızca yol katsayılarını verip uyum iyiliği tablosunu atlamak eksik raporlamadır. Ölçümde 618 kaydın “uyum iyiliği” terimini anması, bu tablonun Türk tezlerinde yerleşik bir beklenti olduğunu gösteriyor.

Lisans, erişim ve öğrenme eğrisi

Dördü de ticari üründür ve hiçbiri kişisel olarak satın alınmak zorunda değildir — çoğu öğrenci üniversite lisansıyla çalışır. AMOS, IBM SPSS ailesinin ayrı lisanslanan bir bileşenidir; SPSS lisansınız olması AMOS’a erişiminiz olduğu anlamına gelmez ve bu, öğrencilerin en sık geç fark ettiği ayrıntıdır.

Karar vermeden önce sorulacak üç somut soru vardır ve üçü de kütüphaneye ya da bilgi işlem birimine sorulur: kurumumun bu programa lisansı var mı, evden erişebiliyor muyum, mezuniyetten sonra erişimim ne olacak? Üniversitenizin size hangi kaynakları açtığını akademik veri tabanı erişimi yazımızda anlatmıştık; aynı soruyu yazılım için ayrıca sormanız gerekir.

Ücretsiz yol da vardır: R ortamındaki paketler her iki yaklaşımı da yapar ve lisans engeli yoktur. Karşılığında öğrenme eğrisi diktir ve arayüz yoktur. Nadir bir araç seçmek kusur değildir ama yöntem bölümünde gerekçelendirilmeyi hak eder.

Bölümünüz ve danışmanınız ne kullanıyor?

Bu ölçüt akademik olarak en zayıf, pratikte en belirleyici olanıdır. Analiz sırasında takıldığınızda kapısını çalabileceğiniz birinin bulunması, tez takviminizi haftalarca değiştirebilir.

Somut bir yol: kullanmayı düşündüğünüz programın adını Ulusal Tez Merkezi’nde tek başına aratın, sonra sonuç listesinin süzgeçlerinden kendi üniversitenize ve alanınıza daraltın. Bölümünüzden çıkmış çalışmaları görürseniz hem örnek raporlama biçimi hem de muhtemel bir danışman ağı bulmuş olursunuz. Aramanın adımları için Ulusal Tez Merkezi arama rehberimize bakabilirsiniz.

Program adıyla alan adını arama kutusunda birleştirmeyin; bu veri tabanında çok kelimeli aramalar beklediğiniz gibi çalışmaz ve yanıltıcı biçimde düşük sayılar döndürür. Daraltmayı sonuç listesinin süzgeçlerinden yapın.

Karar tablosu: hangi durumda hangisi?

Satırlar çelişirse ölçüm modeli ve örneklem satırları diğerlerine ağır basar; ikisi birlikte yolu fiilen kapatır.

Yöntem bölümünde nasıl yazılır?

Programın adını yazmak yetmez; yaklaşımı, programı, sürümü ve seçim gerekçesini birlikte vermeniz beklenir. Doğrudan uyarlanabilir bir iskelet:

“Önerilen model, kovaryans temelli yapısal eşitlik modellemesi ile … (sürüm …) programı kullanılarak sınanmıştır. Bu yaklaşım, çalışmada kullanılan ölçeklerin tamamı yansıtıcı nitelikte olduğu ve amaç var olan bir kuramsal yapının doğrulanması olduğu için tercih edilmiştir. Ölçme modelinin uygunluğu doğrulayıcı faktör analiziyle incelenmiş; model uyumu χ²/sd, RMSEA, CFI, TLI ve SRMR değerleriyle değerlendirilmiştir.”

İkinci cümle en önemlisidir: seçim gerekçesi. Yöntem bölümünün altı alt başlığını ve her birinde nelerin bulunması gerektiğini yöntem bölümü rehberimiz ayrıntılı anlatıyor. Buradaki her sayıyı ve eşiği kendi kaynağından doğrulamak için de kaynak doğrulama rehberimize bakabilirsiniz.

Model kuruldu, cümleler kurulmuyorsa

YEM’de zor olan kısım çoğu zaman analizin kendisi değil, çıktıyı akademik bir anlatıya çevirmektir: hangi katsayı metne girer, uyum tablosu nasıl yorumlanır, desteklenmeyen bir yol nasıl yazılır. Bu aşamada tıkandıysanız Tesify ile tezinizi yazmaya başlayabilir, bulgularınızdan bir taslak üretip üzerinde kendiniz çalışabilirsiniz. Modeli de yorumu da siz kurarsınız; metnin sorumluluğu size aittir.

Sık sorulan sorular

AMOS mu SmartPLS mi daha iyi?

Birbirinin yerine geçen iki ürün değildir. Kurulu bir kuramı büyük örneklemle sınıyorsanız AMOS, küçük örneklemle yordama yapıyor ya da biçimlendirici yapı kullanıyorsanız SmartPLS uygundur.

AMOS kullanmak için SPSS lisansı yeterli mi?

Hayır. AMOS ayrı lisanslanan bir bileşendir. Kurumunuzun lisans kapsamını bilgi işlem birimine ya da kütüphaneye sorun.

SmartPLS kullanırsam jüri sorun eder mi?

Etmemesi gerekir, ama Türkiye’de daha az yaygın olduğu için seçim gerekçesini yöntem bölümünde açıkça yazmanız beklenir. Gerekçe yazılmışsa tartışma büyük ölçüde kapanır.

PLS-YEM’de RMSEA ve CFI raporlamalı mıyım?

Bu değerler PLS-YEM’de anlamlı biçimde tanımlı değildir. Yaklaşık bir ölçüt olarak SRMR verilebilir; asıl raporlanacaklar R², f² ve Q² ile bootstrap sonuçlarıdır.

YEM için kaç katılımcı gerekir?

Tek bir sayı yoktur; model karmaşıklığına bağlıdır. Kovaryans temelli çalışmalarda 200 civarı yaygın bir başparmak kuralıdır. En savunulabilir yol, gerekli sayıyı güç analiziyle hesaplayıp gerekçesini yazmaktır.

LISREL hâlâ kullanılıyor mu?

Ölçümde 737 kayıtta anılıyor, yani SmartPLS’in önünde. Yeni tezlerde payı azalıyor olsa da literatürünüzde LISREL ile yapılmış çalışmalarla karşılaşmanız olağandır.

Aynı tezde ikisini birden kullanabilir miyim?

Teknik olarak mümkündür ama gerekçesiz yapılırsa yöntem tutarsızlığı olarak okunur. Yapacaksanız hangi araştırma sorusu için hangisini kullandığınızı ve neden ikisine ihtiyaç duyduğunuzu açıkça yazın.

Doğrulayıcı faktör analizini hangi programla yapmalıyım?

Klasik anlamıyla DFA kovaryans temelli bir işlemdir ve AMOS, LISREL veya Mplus ile yapılır. PLS-YEM’de karşılığı ölçme modelinin dış yükler, AVE, CR ve HTMT üzerinden değerlendirilmesidir.

Ücretsiz bir alternatif var mı?

Evet, R ortamındaki paketler her iki yaklaşımı da yapar ve lisans gerektirmez. Karşılığında arayüz yoktur ve öğrenme eğrisi diktir; seçerseniz yöntem bölümünde gerekçelendirin.

Programın sürümünü yazmak zorunda mıyım?

Evet. Yöntem bölümünde programın adı ve sürümü birlikte verilir; bu, analizin tekrarlanabilirliği için gereklidir.

Verim normal dağılmıyorsa AMOS kullanamaz mıyım?

Kullanabilirsiniz, ancak varsayılan kestirim yöntemi çok değişkenli normallik varsayar. Sapma varsa bootstrap temelli düzeltmeler ya da dayanıklı kestiriciler kullanılır ve bu tercih yöntem bölümünde belirtilir.

Aracılık analizini hangi tarafta yapmak daha kolay?

İkisi de yapar ve ikisinde de bootstrap ile dolaylı etkinin güven aralığı raporlanır. Ölçümde “aracılık analizi” 832 kayıtta geçiyor; Türk tezlerinde yerleşik bir uygulamadır.

Modelim uyum vermezse ne yapmalıyım?

Değişiklik önerilerini (modification indices) kuramsal gerekçe olmadan sırayla uygulamak en sık yapılan hatadır. Her değişikliğin kuramsal bir karşılığı olmalı ve yapılan her değişiklik yöntem bölümünde bildirilmelidir.