SPSS’de Faktör Analizi – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

info@akademidelisi.com * 0 (312) 276 75 93 * Her bölümden, Ödev Yazdırma, Proje Yaptırma, Tez Yazdırma, Rapor Yazdırma, Makale Yazdırma, Araştırma Yazdırma, Tez Önerisi Yazdırma talepleriniz için iletişim adreslerini kullanın. Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

SPSS’de Faktör Analizi – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

9 Mart 2022 Açımlayıcı faktör analizi Nedir? Faktör yükü kaç olmalıdır SPSS faktör analizi yorumlama 0
Kombinasyon – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

SPSS’de Faktör Analizi ve Gözlenmeyen Değişkenler

Bu bölüm, konuya yeniyseniz, faktör analizine yetersiz bir giriş olacaktır. Çok mütevazı bir hedefim var ve bu kitabın birçok okuyucusunun AMOS’tan çok SPSS’deki faktör analizi menülerine aşina olacağı varsayımına dayanıyor. Amaç, ilk AMOS örneğimizde AMOS’ta oluşturacağımız değerlerle tam olarak eşleşecek bazı değerleri SPSS’de oluşturmaktır.

Faktör analizi çıktısına biraz aşina olan okuyucular için bu, AMOS’a geçiş yapmanıza yardımcı olabilir. Faktör analizine aşina değilseniz, bu kısa bölümün değeri daha az olacaktır, ancak kesinlikle AMOS örneğiyle devam edebilirsiniz. Basitçe, sayıları eşleştirmek sizin için açıklayıcı olmayacaktır.

Örneğimiz yeterince açık. Dört seviyeli değişkeni alıp onları bir faktöre zorlarız ve sonuçları çok kısaca inceleriz. Dört değişkenin hepsinin faktöre katkıda bulunup bulunmadığını ve faktörün varyanslarını ne kadar iyi içerdiğini görmek istiyoruz. Faktör Analizi, Analiz menüsünde bulunur. Dört seviye değişkenini de gösterildiği gibi seçeceğiz.

Hem bu bölümdeki çıktıyla hem de AMOS çıktısında bulduklarımızla eşleşen sonuçları elde etmek için varsayılan çıkarma yöntemini değiştirmeniz gerekir. Çıkarma alt iletişim kutusunda Maksimum olasılık’ı seçin ve sabit sayıda faktör seçin. Tek bir faktör istiyoruz ve varsayıyoruz. Dikkat çekici bir şekilde, “Özdeğere Dayalı” (gösterilmiştir) varsayılan ayarı da tek bir faktör üretir.

Faktör analizi sonuçları hem toplulukları hem de faktör yüklerini göstermektedir. Topluluklar, özellikle de çıkarma sütunundaki değerler, faktörde açıklanan değişkenlerdeki varyansın fraksiyonunu bize söyler. AMOS’a girdikten sonra, bu faktör bizim gözlemlenmeyen (gizli) değişkenimiz olacaktır.

Değişkenlerden biri faktörümüze katkıda bulunmuyorsa, dahil edilmesini sorgulayabiliriz. Faktör matrisindeki sütun, her bir değişkenin faktörle ilişkisini gösterir. Aynı değerleri AMOS’ta Faktör Analizini Tekrar Ziyaret Etme ve AMOS’a genel oryantasyonda göreceğiz.

AMOS

Gerilimi mahvetme riski altında,  MANOVA’dan farklı olmayan bir AMOS modeli gösterilmektedir. Bu bölümün kalan kısmını, vaka çalışması veri setimizi kullanarak bu modeli ve diğer AMOS modellerini tartışarak harcıyoruz.

Yorum hakkında söylenecek çok şeyimiz olacak, ancak diyagram çizmenin mekaniği hakkında söylenecek çok daha az şey olacak. Şekil 1-26’dan farklı olarak, istatistiksel sonuçlar bölümün ilerleyen kısımlarında ayrıntılı olarak tartışılacak olan AMOS diyagramlarının çoğunda gösterilmektedir. Bu diyagramın tek cümlelik açıklaması şöyledir: Gözlenmeyen değişken Düzey ve gözlenen değişken SN01, gözlemlenmeyen değişken Hazırlığı tahmin eder.

Faktör Analizinin Tekrar İncelenmesi ve AMOS’a Genel Bir Yönelim

Tüm AMOS örneklerimizde, AMOS Grafik diyagramları halihazırda oluşturulacak ve bu kitabın Wiley.com’daki web sitesinde mevcut olacaktır. AMOS Graphics diyagramları .amw dosya uzantısıyla biter. İlk diyagramımızın adı Chapter 1 amos level only.amw. AMOS Graphics’i başlatın ve dosyayı açın. Açıldıktan sonra ekranınız görünmelidir.

Kamyonlar, sihirli değnekler ve dürbünler de dahil olmak üzere soldaki geniş simge koleksiyonuna dikkat edin. AMOS, SPSS İstatistiklerinden çok farklı bir arayüze sahiptir. Temel fikir, modelimizi temsil eden bir diyagramı başarılı bir şekilde çizebilirsek, AMOS ayrıntıların çoğunu halledecektir. Araçların kullanımını muhtemelen tahmin edebilirsiniz, örneğin kamyon hareket etmeyi ve fotokopi makinesinin kopyalamayı içerir.

Çizimin mekaniği ile ilgili ayrıntılara son derece ışık tutacağız. Bunun yerine, giderek daha karmaşık modelleri yorumlayan ve bunları SPSS İstatistiklerinde oluşturduğumuz modellerle karşılaştıran bölümün başlarındaki anlatımızı yeniden gözden geçirmeye odaklanacağız. Buradaki fikir, eğer ilginizi çekerse ki umarım öyledir AMOS Kullanıcı Kılavuzunu kullanmak da dahil olmak üzere diyagram çizmeyi öğrenmenin yollarını arayacaksınız.


SPSS te doğrulayıcı faktör analizi
SPSS faktör analizi yorumlama
Açımlayıcı faktör analizi yorumlama
Faktör analizi raporlama
Faktör analizi örnekleri
Açımlayıcı faktör analizi Nedir
Doğrulayıcı faktör analizi nasıl yapılır
Faktör yükü kaç olmalı


Diyagrama daha yakından bakalım ve gösterildiği gibi AMOS tarafından gerçekleştirilen bazı hesaplamaları ekleyelim. AMOS’ta dikdörtgen olarak gösterilen değişkenler gözlenen değişkenlerdir. Dört seviye değişkenimizi tanıyacaksınız. Ovaller (veya daireler) gözlemlenmeyen değişkenlerdir. Düzey, gözlemlenen dört değişken tarafından ölçülen gözlemlenmeyen veya gizli değişkenimizdir. Okların gözlemlenmeyen değişkenden uzağa doğru çizildiğine dikkat edin.

Diğer dört değişken hata terimleridir. Dört dikdörtgen gözlenen değişkenimizin sağ üst köşesindeki değerler, faktör analizi çıktısında gördüğümüz topluluklarımızdır. Oklara bitişik değerler, faktör yükleridir ve aynı zamanda dört değişkenin faktörle olan korelasyonları da vardır. Bu durumda, daha önce olduğu gibi, faktör gizli değişkenimiz belli bir seviyedir.

Uyum iyiliği istatistikleri AMOS’ta önemli bir konudur. Diyagramın altındaki metin, şimdi tartışacağımız bu istatistiklerden ikisini içermektedir; Bu bölümün ilerleyen kısımlarında daha fazla uyum iyiliği istatistikleri göreceksiniz. Ki kare, modelin verilere uyduğu sıfır hipotezini test eder, bu nedenle sıfır hipotezini reddetmek istemiyoruz. p değerinin 0,05’ten büyük olması sevindirici haberdir.

Ki kare, sorunları olmasına rağmen en çok rapor edilen testlerden biridir. En önemli endişe, birkaç yüz veya daha fazla vaka olduğunda, neredeyse tüm modellerin 0,05’in altına düşmesidir. 222’lik örneklem büyüklüğümüz bu özel problemden kaçınmak üzeredir, bu nedenle sonuç anlamlıdır.

RMSEA (Kök Ortalama Kare Yaklaşım Hatası), daha yaygın olarak bildirilen uyum ölçütleri arasındadır. Uzmanlar, kabul edilebilir değerler konusunda farklılık gösterir, ancak çoğu, iyi ila mükemmel uyumu temsil etmek için 0,05’in altındaki değerleri dikkate alır. Biz bu eşiğin çok altındayız. Daha sonra göreceğimiz gibi, RMSEA çevresinde güven aralıkları oluşturabilir ve bu testi kullanımımızı daha da genişletebiliriz. RMSEA’nın bu yönü, diğer uygunluk ölçütleri ile birlikte, bu bölümün ilerleyen kısımlarındaki “Genel Modele S/N Ekleme ve Uygunluğu Yeniden Ziyaret Etme” bölümünde tartışılacaktır.

Bu örneklerin tümünde AMOS grafik .amw dosyaları sağlanmıştır. Diyagramları çizmeniz gerekmeyecek. Bölümün sonundaki  tüm AMOS şemalarını ve .amw dosya adlarını özetlemektedir. .amw dosyalarında gezinmek için arabirimin üç temel özelliğini bilmeniz gerekir: giriş ve çıkış diyagramları arasında geçiş yapma, tahminleri yeniden hesaplama ve metni görüntülemedir.

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir