Faktör analizi bir veri azaltma tekniğidir. Örneğin, faktör analizi, bir dizi değişken arasındaki korelasyonları açıklayan temel bileşenleri (faktörleri) belirlemek için kullanılabilir. Bu şekilde, tüm orijinal değişkenler tarafından açıklanan toplam varyansın önemli bir bölümünü açıklamak için daha küçük bir dizi ölçü (faktör) kullanmak mümkündür.

Örnek olarak, bir yetişkin örneğine iş tatmini hakkında sorular soran 25 maddelik bir anket uyguladığınızı varsayalım. Öğeler, iş arkadaşlarıyla ilişkilerin derecelendirilmesine, iş arkadaşlarıyla etkileşimin yoğunluğuna, günlük görevlerin sağladığı zorluklara, günlük görevlerin değerlendirilmesine ve benzerlerine odaklanabilir. Bu bireysel değişkenleri, iş arkadaşlarından memnuniyet ve işe bağlılık gibi iş tatmininin altında yatan çok daha küçük bir dizi faktöre indirgemek için faktör analizi kullanılabilir.

Açımlayıcı faktör analizinde, değişkenlerin faktörleri oluşturmak için nasıl birleşeceği konusunda önsel bir varsayım yoktur. Doğrulayıcı faktör analizinde, araştırmacının belirli bir faktörle hangi değişkenlerin ilişkili olduğu konusunda önceden belirlenmiş bir fikri vardır. Bu bölümde, açımlayıcı faktör analizi yapmak için SPSS kullanacağız.

KEŞİF FAKTÖR ANALİZİ YAPILMASI

Dördüncü sınıf öğretmenlerinin öğrencilerini bir dizi 15 davranışa göre derecelendirdiği geniş bir çalışmanın verilerini kullanarak keşfedici faktör analizini inceleyeceğiz (örneğin, sınıfta dikkat ediyor, okulun önemli olduğunu düşünüyor, başkalarıyla iyi çalışıyor). Her madde, 1’i “hiçbir zaman” ve 5’i “her zaman”ı temsil eden 5 puanlık bir ölçekte derecelendirilmiştir. 15 davranışın açıkladığı çeşitliliğin çoğunu açıklayacak birkaç faktör bulmak için açıklayıcı bir faktör analizi yapacağız. Bunun için “behavior.sav” veri dosyasını açın ve aşağıdaki adımları izleyin.

1. Ana menü çubuğunda Analiz et’e tıklayın.
2. Açılır menüden Veri Azaltma’yı seçin.
3. Faktör Analizi iletişim kutusunu açmak için ek açılır menüden Faktör’ü seçin.
4. Faktör analizine dahil edilecek değişkenleri (burada, q1’den q15’e) vurgulayın ve sağ üst ok tuşu ile Değişkenler kutusuna taşıyın.
5. Faktör Analizi: Çıkarma iletişim kutusunu açmak için Çıkarma’ya tıklayın. Varsayılan çıkarma yöntemi Temel bileşenlerdir; varsayılan kriter, özdeğerleri 1’in üzerinde olan tüm faktörleri çıkarmaktır; ve varsayılan, (kovaryans yerine) korelasyon matrisini analiz etmektir. Ayarlarda gerekli değişiklikleri yapın ve Devam’ı tıklayın. (Bu örnekte, varsayılan ayarları koruyacağız.)
6. Faktör Analizi: Döndürme iletişim kutusunu açmak için Döndür’e tıklayın. İstediğiniz döndürme yöntemini seçin (varsa). Bu örnekte, Varimax döndürmeyi seçeceğiz (en yaygın biçim).2 İletişim kutusunu kapatmak için Devam’a tıklayın.
7. Faktör Analizi: Seçenekler iletişim kutusunu açmak için Seçenekler’e tıklayın. Katsayı Görüntüleme Biçimi bölümü için Boyuta göre sırala seçeneğini tıklayın ve iletişim kutusunu kapatmak için Devam’ı tıklayın.
8. Prosedürü çalıştırmak için Tamam’a tıklayın.

Negatif faktör yükü
Özdeğer SPSS
Faktör yükleri
Excel faktör analizi
Faktör analizi ppt
Ölçek geliştirme faktör analizi
Varimax rotasyonu nedir
Açımlayıcı faktör analizi ppt

FAKTÖR ANALİZİ PROSEDÜRÜ SONUÇLARININ YORUMLANMASI

Tamamladığımız faktör analizi prosedürünün çıktısı gibi görünmelidir. Çıktının ilk tablosu, hesaba katılan her bir değişkendeki varyans miktarını gösteren toplulukları bildirir. Çıkarım yöntemi olarak temel bileşenler analizini seçtiğimiz ve korelasyon matrisini analiz etmeyi seçtiğimiz için, her bir değişken için başlangıç ​​ortak değerleri her zaman 1.000’dir. Çıkarma sütunu, faktör analizi sonucunda çıkarılan faktörlerin (bileşenlerin) açıkladığı her bir değişkendeki varyansı gösterir.

İkinci tablo, Başlangıç ​​Özdeğerleri, Kare Yüklemelerin Çıkarma Toplamları ve (uygunsa) Kare Yüklemelerin Dönme Toplamları hakkında bilgi verir. Özdeğerler, belirli bir faktör tarafından açıklanan tüm değişkenlerdeki varyansın ölçüleridir. Başlangıç ​​çözümünde, değişkenler kadar çok faktör (bileşen) vardır. Örneğimizde, ilk bileşen toplam varyansın 8.724’ünü açıklamaktadır; ikinci, 1.407, vb.

Bireysel özdeğerlerin toplamı, tüm değişkenlerdeki varyansa eşittir (burada, 15). “Varyans yüzdesi” sütunu, tek tek bileşen tarafından açıklanan varyansın toplam varyansa oranını temsil eder. Örneğimizde, birinci bileşen toplam varyansın %58.157’sini açıklamaktadır (8.724 15 = %58.157). İlk çözüm, tam çözümdür; orijinal değişkenlerdeki varyansın %100’ünü açıklar. (Bu, kümülatif yüzde sütununda görülebilir; on beşinci bileşen için kümülatif yüzdenin %100,00 olduğuna dikkat edin.)

Faktör analizinin hedeflerinden biri tutumlu olmaktır, bu nedenle önemli bir varyasyon yüzdesini açıklamayı, seçilen faktör (bileşen) sayısını sınırlama ile dengelemeliyiz. Kare Yüklerin Çıkarma Toplamı bölümü, çıkarılan faktörler/bileşenlerle ilgili bilgileri görüntüler.

Burada SPSS, 1’den büyük özdeğerleri seçtiğimiz çıkarma kriterine dayanarak iki faktör/bileşen çıkarmıştır. Bu iki bileşen, orijinal değişkenlerdeki varyansın %67.539’unu açıklamaktadır. Çıkarma yöntemi olarak temel bileşenler analizini seçtiğimiz için, bu bölüm için “Toplam”, “Varyans %’si” ve “Kümülatif %” sütunları, İlk Özdeğerler bölümündeki ilk iki bileşenin sütunları ile aynıdır.

Varimax döndürmeyi seçtiğimiz için üçüncü bir bölüm var – “Kare Yüklemelerin Döndürme Toplamı”. Bireysel döndürülmüş faktörler/bileşenler tarafından açıklanan varyans, döndürülmemiş bireysel faktörler/bileşenler tarafından açıklanandan farklı olabilir. Ancak, hesaplanan varyansın nihai kümülatif yüzdesi eşdeğerdir (burada, %67.539).

Sonraki iki tablo, Bileşen Matrisi ve Döndürülmüş Bileşen Matrisi, sırasıyla orijinal (döndürülmemiş) ve döndürülmüş çözümdeki orijinal değişkenlerin her biri için faktör yüklerini temsil eder. Döndürülmemiş çözüm için faktör yükleri, belirli madde ile döndürülmemiş faktör arasındaki korelasyonlardır. Döndürülmüş çözüm için faktör yükleri, madde ile döndürülen faktör arasındaki kısmi korelasyondur.

Bu korelasyonlar, tek tek öğelerin altında yatan yapının belirlenmesinde yardımcı olur. Yani, belirli bir faktör üzerinde yüksek yüklere (korelasyonlar veya kısmi korelasyonlar) sahip değişkenleri (burada, anket maddelerine verilen yanıtlar) inceleyebilir ve aralarında ortak bir nokta bulmaya çalışabilirsiniz.

Döndürülmüş çözümden gelen bağıntıların (yüklemelerin) bu amaç için yorumlanması bazen daha kolaydır. Örneğin, varimax döndürme, faktörleri basitleştirme eğilimindedir. Yani, maddeler ağırlıklı olarak yalnızca bir faktöre yüklenme eğilimindedir. Böylece, hangi değişkenin hangi faktörle ilişkili olduğunu belirlemek daha kolay olduğu için yorumlama basitleştirilmiştir.

Ayrıca, “Sıralama boyutuna göre” seçtiğimiz için değişkenler zaten bir şekilde gruplandırılmıştır. Yani, ilk 8 anket maddesi (“ödevi zamanında tamamlar” ile başlayan ve “başkalarıyla iyi çalışır” ile biten) birinci bileşene yoğun bir şekilde yüklenir ve kalan 7 madde (“sınıf dışında tartışır” ile “katılır” arasında değişir. ders dışı faaliyetler”) ikinci bileşene yoğun bir şekilde yüklenir.

Son görev, görev içindeki öğelerin ortak noktalarının neler olduğunu belirlemektir. İlk bileşen akademik çalışma ve davranışla ilgili gibi görünüyor ve ikinci bileşen sosyal etkileşimler ve inisiyatifle ilgili gibi görünüyor.

The post Keşif Faktörü Analizi – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri first appeared on Akademi Delisi (Tez Yaptırma).