ÜÇ BİLEŞENLİ FAKTÖR YAPISI – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
ÜÇ BİLEŞENLİ/FAKTÖR YAPISI
Çıkarılacak Faktörler etiketli panele 3 yazmamız dışında, analizleri tam olarak açıklandığı gibi kurduk. İki analiz için Açıklanan Toplam Varyans tabloları sunulmaktadır.
Dört boyutlu çözümle tutarlı olarak, ilk üç temel bileşen kümülatif olarak toplam varyansın %60,637’sini açıklamaktadır. Ana eksen faktör çözümü, toplam varyanstan ziyade ortak olanı hedeflediği için daha az varyansı hesaba katmıştır; ilk üç ana eksen faktörü kümülatif olarak toplam varyansın %49.977’sini açıklamaktadır. Ayrıca, üçüncü ana eksen faktörü, 1.00 genel kriterinin hemen altında bir özdeğer ile ilişkilidir; ancak, faktör yapısı makul bir yoruma izin veriyorsa bu kabul edilebilir.
Şekil 38.19, değişkenler için Toplulukları sunar. Temel bileşenler analizinde, değişkenlerin çoğu, kısmen analiz varyansın %60’ından fazlasını açıkladığı için, yüksek .4’leri aşan Çıkarım topluluk değerlerine sahiptir, oysa ana eksen faktör analizinde, bazı değişkenler nispeten düşüktür.
Bileşen/faktör korelasyon matrisleri gösterilir. Bileşenler/Faktörler 2 ve 3 ilintisizdir ancak diğer iki çift eğik bir dönüşü garanti etmek için yeterince bağıntılıdır, ancak aynı temel yapıyı temsil ettiklerine karar vermemiz için yeterince bağıntılı değildir.
Temel bileşenlerden yapı matrisleri ve promax rotasyonlardan elde edilen temel eksen faktör analizleri gösterilmektedir. Aynı boyutsal yapıyı sunarlar, ancak temel bileşenler analizinden gelen korelasyonlar önemli ölçüde daha güçlüdür; bu bir sürpriz olmamalı çünkü bu analiz daha fazla varyansı hesaba kattı ve sonuç olarak değişkenler için daha büyük topluluk değerleri verdi.
Ana eksen faktör yapısına (açıklama amacıyla) odaklanıyoruz ve faktörleri aşağıdaki gibi yorumluyoruz:
• Faktör 1 (en güçlü şekilde belirtilir) daha düşük neonöro ve negafect seviyeleri (bunlar faktörle negatif ilişkilidir) ve daha yüksek saygı, posafect, neoextra ve kabul seviyeleri (bunlar faktörle pozitif korelasyon gösterir) ile ilişkilidir. Bu faktörün, dört faktörlü çözümde Faktör 1 ve 4’ün bir kombinasyonu olduğuna dikkat edin; yani üç faktörlü çözümde birinci faktör, dört faktörlü çözümde ikiye ayrılır. Bu faktör üzerinde daha yüksek değerlere sahip kişilerin tutumlarında istikrarlı, kendinden emin ve olumlu olduklarını hayal edebiliriz; bu yapıya bir etiket vermemiz gerekseydi, bir olasılık Pozitif Yaşam Uyumlaması olabilir.
• Faktör 2, daha yüksek cntrlcpi, bencntrl, aggcontrl ve neoagree değerleriyle gösterilir ve Duygusal Kontrolü temsil ediyor gibi görünür.
•Faktör3,depcon,eminhib,vendanxcon’un daha yüksek seviyeleri ile gösterilir ve Depresyon İnhibisyonunu temsil eder gibi görünür.
HANGİ ÇÖZÜMÜN KABUL EDİLECEĞİNİ BELİRLEME
Genel olarak, üç bileşenli/faktör yapısı, boyutların uygulanabilir bir yorumunu desteklerken, dört bileşenli/faktör yapısının zayıflıklarının çoğunun üstesinden gelmiştir. Geriye kalan tek zayıflık, her iki analizde de olumsuzluk ve ana eksen faktör çözümünde yeni anlaşma için küçük bir “çapraz yükleme”dir, ancak yine de dört bileşenli/faktör çözümünde bir miktar “çapraz yükleme” vardı. Bu nedenle, dört bileşenli/faktörlü çözüm yerine üç bileşenli/faktör çözümünü kabul etmekte çok rahatız.
Bu örnekteki araştırmacıların, araştırma sonuçlarını yaymak için hangi çıkarma yönteminin raporlanacağına karar vermesi gerekecektir. Ana bileşenler çözümü, bir şekilde daha güçlü yapı katsayıları, daha az “çapraz yükleme” ve yüksek .4’ler veya daha iyisi genel kriterimize ulaşan topluluk değerleri sağladığından, ana bileşenler çözümünü seçerdik.
Açımlayıcı faktör analizi Nedir
Doğrulayıcı faktör analizi nedir
Doğrulayıcı faktör analizi örneği
Faktör analizi Nedir
Temel bileşenler analizi ile faktör analizi arasındaki fark
Doğrulayıcı faktör analizi yorumlama
Exploratory Factor Analysis nedir
Faktör analizi sonuçları Nasıl yorumlanır
Bununla birlikte, açıklanan varyanstaki belirgin artış (temel eksen faktoringi için yaklaşık %50’ye kıyasla ana bileşenler için yaklaşık %60), asıl eksen faktoringi, varyansın yalnızca sette ortak olan kısmını açıklamayı amaçladığından, gerçekten somut bir kazanç değildir. temel bileşenler tarafından hedeflenen toplam varyans miktarından ziyade değişkenlerin toplamıdır.
Bu nedenle, diğer araştırmacılar çok iyi bir şekilde ana eksen analizinin sonuçlarını raporlamayı tercih edebilirler; nihai olarak, böyle bir karar, her araştırma ekibinin profesyonel tercihlerini yansıtacaktır. Ancak, hangi çıkarma prosedürünün raporlanacağının seçimi, değişkenlerin boyutsal yapısının yorumlanmasını etkilemez.
Doğrulayıcı Faktör Analizi
Bölüm 38’de ele alınan temel bileşenler ve faktör analizi, bileşenlerin/faktörlerin veri analizinden ortaya çıkmasına izin verilmesi anlamında keşif prosedürleri olarak kabul edilir. Böylece araştırmacılar, bulmayı umdukları boyutsal yapının doğası hakkında bazı gayri resmi beklentileri olsa bile, bu tür bir analize tümevarımsal veya aşağıdan yukarıya bir perspektiften yaklaşırlar.
Böyle bir tümevarımsal yaklaşımla tutarlı olarak, araştırmacıların, sonunda seçecekleri çözüme karar verirken küçük bir dizi olası çözümü (örneğin, üç, dört ve beş bileşen/faktör) incelemek için bu prosedürleri kullanmaları alışılmadık bir durum değildir.
Doğrulayıcı faktör analizi, tümdengelimli veya yukarıdan aşağıya bir yaklaşımı temsil eder. Burada, araştırmacılar teorik veya ampirik bir çerçeveye dayalı açık bir faktör yapısı (bir model) varsayımında bulunurlar. Analiz, varsayımsal modeli verilere empoze eder ve bu formülasyonun verilere ne ölçüde uyduğunu değerlendirir.
Aşağıda, keşifsel ve doğrulayıcı teknikler arasındaki temel farklardan ikisi verilmiştir:
• Açıklayıcı temel bileşenler ve faktör analizlerinde her değişken, her bileşen veya faktörle ilişkilendirilir; amaç, her bir değişkenin yalnızca bir bileşen veya faktörle güçlü bir şekilde ilişkilendirilmesi ve dolayısıyla diğerleriyle zayıf bir şekilde ilişkilendirilmesidir. Doğrulayıcı faktör analizinde, araştırmacılar genellikle her bir değişkeni yalnızca bir faktörle ilişkilendirilecek şekilde belirler.
•Keşif tekniğindeki döndürülen bileşenler ve faktörlerin ya hepsinin korelasyonsuz olması gerekir (ortogonal döndürmeden kaynaklanır) ya da hepsinin korelasyona izin verilir (eğik döndürmeden kaynaklanır). Doğrulayıcı faktör analizinde araştırmacılar, varsa hangi faktörlerin ilişkilendirileceğini belirtir; bu nedenle, tek bir analizde, araştırmacılar bazı faktörlerin ilişkili olduğunu ve diğer faktörlerin ortogonal olduğunu varsayabilirler.
Doğrulayıcı faktör analizi, özel yapısal eşitlik modelleme (SEM) yazılımında gerçekleştirilir; bu kitapta, bu amaçla IBM SPSS® Amos eklentisini kullanıyoruz. Yazılımı kullanarak modeli diyagram şeklinde yapılandırıyoruz. Basit, genel bir doğrulayıcı faktör analizi modeli örneği sunulmuştur.
Açımlayıcı faktör analizi Nedir Doğrulayıcı faktör analizi nedir Doğrulayıcı faktör analizi örneği Doğrulayıcı faktör analizi yorumlama Exploratory Factor Analysis nedir Faktör analizi Nedir Faktör analizi sonuçları Nasıl yorumlanır Temel bileşenler analizi ile faktör analizi arasındaki fark