Faktör Analizi – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
Faktör Analizi
Korelasyon matrisinin faktör analizi için uygun olduğu ortaya çıkarsa, cevaplar ve sorular arasında düzenli kalıpların olduğunu varsayabiliriz. Bu, kabul edilebilir bir MSA’ya (0.660) ve Bartlett testi için önemli bir sonuca (p < 0.05) sahip olan diş macunu öznitelik anketimiz için geçerlidir.
Korelasyon matrisini kontrol ettikten sonra, topluluklarını tanımlamalıyız. Topluluklar, faktör çıkarma yöntemine, yani modelin varsayımlarına bağlıdır. Birçok faktör analizi türü vardır. En sık iki tanesi kullanılır:
• Temel bileşen analizi, bireysel değişkenlerin faktörlerin doğrusal bir kombinasyonu ile tanımlanabileceğini, yani faktörlerin değişken varyansları bütünüyle temsil ettiğini varsayar. Tüm faktörler tarafından belirlenen bir değişken için ortak bir varyans payı varsa, %100 (veya 1) ortaklılık ortaya çıkar. Öğe pilleri nadiren tüm öğelerin bir varyansını temsil eden birkaç faktöre indirgenebildiğinden, bu istenen sonuç pratikte nadiren ortaya çıkar. Temel bileşen analizi ile birden az topluluk, temsilde bilgi kaybını gösterir.
• Temel faktör analizi, aksine, değişken varyansların iki kısma ayrılabileceğini varsayar. Bir kısım, analizdeki tüm değişkenlerin ortak varyansı tarafından belirlenir. Diğer kısım, söz konusu değişken için spesifik varyans tarafından belirlenir. Gözlenen değişken arasındaki toplam varyans, ortak faktörleriyle açıklanamaz. Temel faktör analizi ile, faktörler yalnızca ilk varyans bileşenini – tüm varyanslar tarafından ortak olarak oluşturulan varyans payı – açıklar; bu, ortaklık göstergesinin birden az olması gerektiği anlamına gelir.
İki farklı çıkarma yönteminin ima ettiği varsayımlardaki farklılık şu şekilde özetlenebilir: temel bileşenler analizinde öncelik her bir öğeyi tam olarak temsil etmeye verilir; temel faktör analizinde, maddelerin arkasındaki varsayımsal boyutlar belirlenir, böylece tek tek maddelerin korelasyonu yorumlanabilir.
Bu fark, birçok ampirik çalışma için teorik başlangıç noktası olarak hizmet eder. Örneğin, diş macunu örneğimizin amacı, anket ifadelerinin arkasındaki varsayımsal faktörleri belirlemektir. Bu nedenle, temel faktör analizi tekniği kullanılmalıdır.
Faktörlere göre madde temsillerinin kalitesini kontrol etmek için faktör yükleme matrisini kullanmamız gerekir. Faktör yüklemesi, maddelerin faktörler tarafından ne ölçüde belirlendiğini gösterir. Bir faktör için tüm kare faktör yüklerinin toplamına özdeğer denir. Özdeğerler, ampirik verilere dayalı olarak faktörleri tartmamızı sağlar. Tek bir faktörün özdeğerini, çıkarılan tüm faktörlerin özdeğerlerinin toplamına böldüğümüzde, ankete katılan tüm kişiler için algılanan önemi yansıtan bir yüzde değeri elde ederiz.
Faktör analizi Nedir
Faktör analizi AŞAMALARI
Doğrulayıcı faktör analizi SPSS
SPSS faktör analizi
Doğrulayıcı faktör analizi yorumlama
Doğrulayıcı faktör analizi nedir
Açimlayici ve doğrulayıcı faktör analizi pdf
Açımlayıcı faktör analizi Nedir
Diyelim ki diş macunu örneğinden biri öz değeri 2.541, diğeri öz değeri 1.897 olan iki faktör çıkardık. Bu, faktör 1 için %57.26 ve faktör 2 için %42.74 önemle sonuçlanır. Bu önemi daha sonra daha detaylı açıklayacağım.
Bir faktörün özdeğerlerinin toplamı, büyük ölçüde maddelerin seçimine bağlıdır. Faktör yükleme matrisinin karesi, değişkenlerin korelasyon matrisini yeniden üretir. Çoğaltılan ve orijinal korelasyon matrisi arasında büyük sapmalar (0.05) yoksa, yeniden üretim – orijinal verilerin temsil edilebilirliği – çok iyi olarak kabul edilir.
Yeniden üretilen korelasyon matrisini ve diş macunu öznitelik araştırması için orijinal matristen artıkları gösterir. Fark düzeyinin (0.05) üzerinde yalnızca bir sapma vardır ve bu, küçüktür (0.051). Bu, her iki faktörün de orijinal verileri yüksek oranda temsil ettiği anlamına gelir.
Faktörlerin sayısı araştırmacının kendisi tarafından belirlenebilse de (faktör analizinin sıklıkla manipülasyona açık olmakla suçlanmasının nedeni budur), zamanla bazı kurallar kristalize olmuştur. Bunlardan en önemlisi Kaiser kriteridir.
Bu kural, öz değeri birden büyük olan tüm faktörleri hesaba katar. Birden az özdeğerler, varyansı açıklamakta tek tek öğelerden daha zayıf bir iş yapan faktörleri tanımladığından, bu kriter haklıdır, dolayısıyla yaygın olarak kabul edilir. Örneğin, diş macunu örneğimizde, üçüncü faktörün çıkarılması, altı öğeden birinin eklenmesinden daha küçük bir açıklayıcı değerle sonuçlanır. Bu nedenle, bu durumda iki faktörlü bir çözüm daha arzu edilir.
Kaiser kriterine genellikle, özdeğerlerin azalan özdeğerler ve artan faktör sayısı sırasına göre bir koordinat sisteminde özdeğerlerin faktör sayısına karşı çizildiği bir dağılma grafiği eşlik eder. Eğri, daha az dik bir düşüşe doğru bir dirsek oluşturduğunda, dirseği başlatan faktörden sonraki tüm diğer faktörler atlanır. Şekil 8.6’daki çizim, üç faktörlü bir çözüm için geçerlidir.
Faktör sayısını belirledikten sonra sonuçları tek tek maddelere göre yorumlarız. Faktör yükü 0,5’ten büyük olan her madde bir faktöre atanır. Diş macunu örneğimizdeki nitelikler için faktör yüklerini göstermektedir. Her değişken tam olarak bir faktöre atanır. Boşlukları önleyen, diş etlerini güçlendiren ve diş çürümesini önlemeyen değişkenler, diş macununun sağlıkla ilgili özelliklerini tanımlayan faktör 1’e yüklenir.
Pozitif faktör yükleri elde edildiğinde, yüksek madde değerlerine yüksek faktör değerleri eşlik etmektedir. Negatif faktör yükleri elde edildiğinde, düşük madde değerleri yüksek faktör değerlerine yol açar ve bunun tersi de geçerlidir. Bu, diş çürümesini önlemeyen değişken için faktör yüklemesinin önündeki negatif işareti açıklar. Çürükleri önlemek ve diş etlerini güçlendirmek için yüksek değerler atan kişilere, diş çürümelerini önlememek için düşük değerler verilmiştir. Yani, ankete katılanlar sağlıkla ilgili özelliklere sahip bir diş macununu şiddetle tercih ediyor.
İkinci faktör diş macununun sosyal faydalarını tanımlar: dişleri beyazlatır, nefesi ferahlatır ve dişleri çekici hale getirir. Burada da maddeler, ankete katılan yanıtların ikinci faktör tarafından ifade edilmesine izin vererek güçlü bir şekilde ilişkilidir.
Bazen, tek bir madde aynı anda birkaç faktör için 0,5’ten daha büyük faktör yüklerine sahiptir ve bu da çoklu yükleme ile sonuçlanır. Bu durumlarda, tüm faktörleri hesaba katmalıyız. Bir maddenin tüm faktörleri için faktör yükleri 0,5’ten azsa, faktör sayısını yeniden gözden geçirmeli veya maddeyi en yüksek yüke sahip faktöre atamalıyız.
Açimlayici ve doğrulayıcı faktör analizi pdf Açımlayıcı faktör analizi Nedir Doğrulayıcı faktör analizi nedir Doğrulayıcı faktör analizi SPSS Doğrulayıcı faktör analizi yorumlama Faktör analizi AŞAMALARI Faktör analizi Nedir SPSS faktör analizi