ANALİZ STRATEİSİ – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
ANALİZ ÇIKTI: ÖN ANALİZ
Toplam etiketli Başlangıç Özdeğerleri altındaki ilk sütun, her bir bileşenle ilişkili özdeğerleri sunar. Özdeğerler, açıklanan varyansı ifade etmenin bir yoludur. Bu analizde toplam 13 birim varyans vardır. Birinci bileşenle ilişkilendirilen özdeğer, 4.106 değerine ve 4.106/13.00 = 31.587 değerine, yani birinci bileşen tarafından açıklanan varyans yüzdesine sahiptir. Burada özdeğerler toplamsaldır çünkü bileşenler ortogonaldir ve özdeğerler sütununu toplarsak toplam 13.00 elde ederiz.
Kare Yüklemelerin Toplama Toplamları altındaki sütun kümesi, İlk Özdeğerler sütunlarında gördüğümüzle aynı bilgileri sağlar, ancak yalnızca ilk dört bileşen için (çünkü yalnızca bunların özdeğerleri 1.00 veya daha büyük olur). Belirttiğimiz çıkarma prosedürü ana bileşenler olduğundan, tablonun İlk Özdeğerler bölümündeki bilgilerle aynıdır; bu nedenle, her zaman temel bileşenler olan ilk tam analiz, seçtiğimiz çıkarma yöntemiyle aynıdır, dolayısıyla sonuç aynıdır. Özetle, ilk dört bileşen kümülatif olarak toplam varyansın %69’unu oluşturuyordu.
Çıkarılan yalnızca dört bileşen vardı, çünkü Çıkarma penceresinde, 1’den büyük Özdeğerlere Dayalı varsayılan çıkarma kriterini koruduk. , en azından bir temel bileşenler analizinde, tek bir değişken bu kadar varyansa değerdir ve bir bileşenin en azından bunu yapmasını isteriz.
O zaman bile, araştırmacılar, bileşen kümesinin uygunsuz şekilde büyük olacağından endişe duyduklarından, öz değerleri 1.000’i aşan bileşenlerin tam setini döndürme aşamasına almakta aynı derecede tereddütlüdür.
Şekil 38.7, dağ eteği grafiğini gösterir; İlk Özdeğerler sütununda bulunan özdeğerleri, tam temel bileşenler çözümündeki bileşenlere karşı çizer. İşlev, yaklaşık olarak dördüncü veya beşinci bileşende dengelenmeye başlıyor gibi görünüyor, bu da çözümde daha az bileşen istediğimizi gösteriyor.
İlk Özdeğerler sütunundaki değerlere ve bunların dağ eteği grafiğinde görsel olarak incelenmesine dayanarak;
• üç bileşen aracılığıyla açıklanan varyansta makul ölçüde önemli kazanımlar elde ediyoruz ve bu nedenle muhtemelen en az (ilk) üç bileşeni nihai çözümde tutmak istiyoruz;
• dördüncü bileşeni (döndürülmüş bileşenlerin nasıl yorumlanacağına bağlı olarak) dahil etmeyi garanti etmek için yeterli varyans elde edebiliriz, ancak bunun çok fazla olup olmayacağı açık değildir.
Değişkenlerin Toplulukları gösterilmektedir. Başlangıç etiketli sütun, temel bileşenler yöntemi uygulandığında ve tamamlanmaya kadar çalıştırıldığında korelasyon matrisinin köşegenindeki değerleri temsil eder. Bu değerlerin hepsi 1.000’dir. Bu 1’leri yorumlamanın bir yolu, değişkenlerin her birinin boyutsal yapının “tamamen içinde” veya “tamamen yakalanmış” olduğunu düşünmektir; Boyutsal yapı tarafından tamamen yakalandıkları için, temel bileşenler değişkenler kümesindeki toplam varyans miktarını açıklamaya çalışır.
Stratejik analiz Nedir
Senaryo analizi Nedir
Senaryo analizi örnekleri
Dış çevre analizi
Tasarruf stratejisi nedir
Kurumsal strateji örnekleri
Dış çevre analizi örneği
Cage analizi nedir
Topluluklar tablosunda Çıkarma etiketli sütun, sonuçta çıkarılan faktörlerin (mevcut örnekte dört) sayısına dahil edilen her bir değişkenin varyansının yüzdesini açıklar. Çıkarılan dört faktör kümülatif olarak toplam varyansın %69’unu oluşturuyor ve bu nedenle hala açıklanamayan varyans var.
Dört bileşenli çözümde varyansı en iyi yakalanan değişken .808 ortak değeriyle neoextra’dır ve dört bileşenli çözümde varyansı en az yakalanan değişken .518 ortaklılığı ile kabul edilir.
Ancak bu farklılıklara rağmen, tüm değişkenlerin dört bileşenli çözüme önemli ölçüde “katıldığı” kanaatindeyiz. Genel olarak, bileşen veya faktör yapısına dahil edilmeye değer bir değişkenin varyansını yeterince yakaladığımızı söyleyebilmek için, değişkenlerin en azından yüksek .4’lerde topluluk değerleriyle ilişkilendirileceğini umarız.
Bileşen Matrisi gösterilir. Tablodaki değerler, değişkenlerin her biri ile bileşenlerin her biri arasındaki Pearson korelasyonlarıdır. Korelasyonların karesini almak ve bunları eklemek, daha önce tanımladığımız bazı bilgileri sağlar. Her sütundaki korelasyonların karesi toplamı, o bileşenin özdeğerine eşittir.
Tipik olarak, birinci bileşen, diğer bileşenlerin herhangi birinden daha fazla varyansı hesaba kattığı için, bir küme olarak değişkenlerle diğerlerinden daha güçlü bir şekilde ilişkilidir; bu model sütunlar (bileşenler) boyunca yayılır. Her satırdaki kare korelasyonların toplamı, her değişken için çıkarılan topluluklara eşittir.
ANA ANALİZLER İÇİN ANALİZ STRATEJİMİZ
Ön analizin sonuçlarını aldığımıza göre, çözülmesi gereken üç ayrı konu var:
• eğik veya dik döndürme yönteminin kullanılması gerekip gerekmediği;
• özümümüz için temel bileşenleri mi yoksa faktör analizi yöntemlerinden birini mi kullanarak çözümümüzü sonlandıracağımız;
• dönüş aşaması için nihai çözümde üç mü yoksa dört bileşen mi yoksa faktör mü tutacağımız.
Bu üç konu iç içedir, çünkü yaptığımız herhangi bir analizde üç unsurun tamamı belirtilmelidir.
Bu sorunları çözmek için aşağıdaki stratejiyi kullanıyoruz:
• Bir eğik (promax) döndürme gerçekleştireceğiz ve çıktının standart bir parçası olan bileşenler veya faktörler arasındaki korelasyonları inceleyeceğiz. Korelasyonlar düşük onlularda veya daha düşükse, varimax dönüşüne geri dönmek için yeterince ilgisiz bileşenleri veya faktörleri değerlendireceğiz; korelasyonlardan bazıları .30’a yakın veya daha yüksekse, promax rotasyonunu korumak için bunların yeterince ilişkili olduğuna karar vereceğiz; Korelasyonlar bu iki genel kriter arasında düşerse, önyargımız promax rotasyonu ile kalmak olacaktır.
• Temel bileşenleri kullanarak bir dizi analiz ve sunumumuzu basitleştirmek için ana eksen faktoringini kullanarak başka bir dizi analiz gerçekleştireceğiz (ana faktör analizi yöntemlerinin hepsini inceledik ve çok benzer sonuçlar veriyorlar; stratejimizi göstermek için , faktör analizi yöntemlerinin temsilcisi olarak kendimizi ana eksenle sınırlandırıyoruz).
• Hem üç hem de dört bileşenli/faktör çözümlerini inceleyeceğiz. Bu keşif girişimlerinin sonuçlarına dayanarak, hem istatistiksel hem de araştırma odaklı bakış açılarından makul görünen bir çözüm seçeceğiz.
Bize potansiyel olarak fazladan bir bileşen/faktör vermesinden dolayı biraz daha fazla bilgi sağlayacağı için, önce dört boyutlu çözümü elde etmeyi ve üç boyutlu çözüme geri adım atmayı tercih ediyoruz, ancak bunları gerçekleştirmek eşit derecede mantıklı olacaktır. ters sırada analiz eder.
Burada, üç bileşenli/faktör çözümünün, dört bileşenli/faktörlü döndürülmüş çözümün ilk üç bileşeni/faktörü ile aynı olmadığına işaret edilmelidir; bunun yerine, çok boyutlu uzayda üç bileşeni/faktörü döndürmek, değişkenler ve bileşenler/faktörler arasında, dört bileşeni/faktörü döndürürken elde edilenden farklı bir korelasyon modeli yaratacaktır.
Cage analizi nedir Dış çevre analizi Dış çevre analizi örneği Kurumsal strateji örnekleri Senaryo analizi Nedir Senaryo analizi örnekleri Stratejik analiz Nedir Tasarruf stratejisi nedir