Journals / Yüzüncü Yıl Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi / 2016 / Cilt: 13 - Sayı: 1

The Comparison of MAP Test, Parallel Analysis, K1 and Scree-Plot Methods in Terms of Assigning Factor Numbers

Faktör Sayısının Belirlenmesinde MAP Testi, Paralel Analiz, K1 ve Yamaç Birikinti Grafiği Yöntemlerinin Karşılaştırılması

Pages
330–359
Publication Date
2016-06-01
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

By this way, the robustness of a psychometric study can be reinforced

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:This research investigated K1, Scree-Plot, Parallel Analysis and MAP tests, comparatively.
📊
Key Findings & Data:K1 methods and Scree-plot graphic were produced via SPSS.
💡
Conclusion & Impact:By this way, the robustness of a psychometric study can be reinforced
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:MAP Testi · Paralel Analiz · Yamaç Birikinti Grafiği

Abstract

This research investigated K1, Scree-Plot, Parallel Analysis and MAP tests, comparatively. To make a robust decision, these methods were compared with each other at different sample size and item numbers. The data which will be used for this research was derived from a simulation study. K1 methods and Scree-plot graphic were produced via SPSS. MAP test and Parallel Analysis were done by using R software {psych}. According to the findings of this research, Parallel Analysis and MAP test have consistent results in terms of assigning factor numbers. In other words, the findings of Parallel Analysis are similiar to MAP test in terms of assigning factor numbers. On the other hand, K1 and Scree-Plot graphic methods produced more factor numbers than Parallel Analysis and MAP test had. It is suggested to researchers that Parallel Analysis and MAP test should be used to confirm the findings of the K1 and the Scree-Plot methods. By this way, the robustness of a psychometric study can be reinforced

Özet

Bu araştırmada faktör sayısına karar vermede kullanılan; K1, Yamaç Birikinti grafiği, Paralel Analiz ve MAP testi yöntemleri ile elde edilen faktör sayılarının, yine faktör sayısı belirlemedeki etkililiklerinden dolayı, farklı örneklem büyüklüğü ve madde sayısı koşulları altında karşılaştırılması amaçlanmıştır. Analiz için kullanılacak veriler, simülasyon çalışması ile elde edilmiştir. K1 yöntemi ve Yamaç Birikinti grafiğine ilişkin analizler SPSS yardımıyla yapılmıştır. MAP testi ve Paralel Analiz ise R yazılımındaki {psych} paketindeki mevcut komutlardan faydalanılarak yapılmıştır. Bu çalışma kapsamında yapılan incelemeler; Paralel Analiz ve MAP testi yöntemlerinin faktör sayısını belirlemede birbiri ile tutarlı sonuçlar ürettiğini göstermiştir. Ancak, K1 ve Yamaç Birikinti grafiği yöntemlerinin ise diğer yöntemlere göre daha fazla sayıda faktör belirleme eğiliminde olduğu ortaya çıkmıştır. Araştırmacılara, açımlayıcı faktör analizinde faktör sayısını belirleme noktasında, K1 ve Yamaç Birikinti grafiği sonuçlarına ek olarak Paralel Analiz ve MAP testi yöntemlerini de uygulamaları ve sonuçları birlikte değerlendirmeleri önerilebilir. Bu yolla, psikometrik ölçüm sürecinin daha rasyonel olabileceği kanaatine varılmıştır

🔖

Cite This Article

KOÇAK, D., ÇOKLUK, Ö., KAYRİ, M. (2016). The Comparison of MAP Test, Parallel Analysis, K1 and Scree-Plot Methods in Terms of Assigning Factor Numbers. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, Cilt: 13 - Sayı: 1, 330–359. https://ajindex.com/articles/27309

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (14)

  1. Anastasi, A. (1968). Psychological testin.London: The Macmillian Company, New York CollierMacmillan Limited. Atılgan, H., Kan, A. ve Doğan N. (2006). Eğitimde ölçme ve değerlendirme. Ankara:
  2. Anı Yayıncılık. Baykul, Y. (2000). Eğitimde ve psikolojide ölçme. Ankara:
  3. ÖSYM Yayınları.
  4. Beauducel A. (2001). Problems with paralel analysis in data sets with oblique simple structure. Methods of Psychological Research Online, 6(2), 141-157.,
  5. Cattell, R. B. (1978). The scientific use of factor analysis in behavioral and life sciences. New York: Plenum. Cliff, N. (1988). The eigenvalues-greater-than-one rule and the reliability of components. Psychological Bulletin, 103(2), 276-279.
  6. Crawford, A. V.,Green, B. S., Levy, R., Lo, W. J., Scott, L.,… Svetina, D. (2010). Evaluation of paralel analysis methods for determining the number of factors. Educational and Psychological Measurements, 70(6), 885-901.
  7. Crawford, C. B. & Koopman, P. (1979). Inter-rater reliability of scree test and mean square ratio test of number of factors. Perceptual & Motor Skills, 49, 223-226
  8. Crocker, L., & Algina, J. (1986) Introduction to classical and modern test theory. Harcourt Brace Jovanovich College Publishers:
  9. Philadelphia. Cronbach, LJ. (I 990). Essentials of psychological testing. New York: HarperCoIIins. Comrey, A. L. & Lee, H. B. (1992). A firstcourse in factor analysis. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum. Comrey, A. L., & Lee, H. B.(1973). A first course in factor analysis. New York: Academic Press.
  10. Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G. ve Büyüköztürk, Ş. (2010). Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik SPSS ve Lisrel uygulamaları. Ankara: Pegem Akademi. Dancey C. & Reidy J. (2004). Statistics without maths for psychology: Using SPSS for Windows. London: Prentice Hall. Dinno, A. (2009). Exploring the sensitivity of Horn’s paralel analysis to the distributional form of random data. Multivariate Behavioral Research, 44, 362-388.
  11. Dinno, A. (2010). Gently clarifying the application of Horn’s paralel analysis to principal component analysis versus factor analysis. http://doyenne.com/Software/files/PA_for_PCA_vs_FA.pdf
  12. Erkuş A. (2003). Psikometri üzerine yazılar. Ankara: Türk Psikologlar Derneği Yayınları.
  13. Fabrigar, L. R.,Wegener, D. T., MacCallum, R. C. & Strahan, E. J. (1999). Evaluating the use of exploratory factor analysis in psychological research. Psychological Methods, 4(3), 272-299.
  14. Fava, J. L. & Velicer, W. F. (1992). The effects of over extraction on factor and component analysis. Multiv