AI Summary & Key Takeaways
AI InsightFindings are discussed within existing literature and a checklist is recommended for the purpose of minimizing deficiencies in reporting EFA results.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
The purpose of this study is to investigate the number of extracted factors in exploratory factor analysis (EFA) studies which takes part in Turkish Measurement Tools Index (TMTI / TOAD) according to parallel analysis results. By the date the study had begun, 4440 studies were indexed in TMTI, 500 studies were selected by systematic sampling procedure among them and the number of full texts investigated is 451. For these studies, values were coded by using a form which was developed by researchers such as sample size, number of items, rotation method. For 300 studies in which EFA was implied, some of them do not include information about sample size, number of items, minimum factor loading, number of factors, extracted variance. The most frequent extraction method is principal component analysis, and criterion for number of factors is eigenvalue greater than unity. For multifactor scales typical rotation, method is varimax. Amongst 67 EFA studies that could be compared to parallel analysis results, 52 overextraction and seven underextraction situation was detected. For seven studies, number of factors were accurate. Findings are discussed within existing literature and a checklist is recommended for the purpose of minimizing deficiencies in reporting EFA results.
Özet
Bu araştırmanın amacı, Türkiye Ölçme Araçları Dizininde (TOAD – http://toad.edam.com.tr/olcek) yer alan ölçek geliştirme veya uyarlama çalışmalarında açımlayıcı faktör analizi (AFA) ile belirlenmiş olan faktör sayılarının paralel analiz sonuçlarına göre incelenmesidir. Araştırmanın başladığı tarih itibariyle TOAD’da yer alan 4440 çalışma arasından 500’ü sistematik örnekleme yöntemiyle seçilmiş ve bu araştırmalardan 451’inin tam metnine ulaşılabilmiştir. Tam metnine ulaşılabilen çalışmalardaki örneklem büyüklüğü, madde sayısı, eksen döndürme yöntemi gibi bilgiler araştırmacılar tarafından geliştirilen bir forma göre kodlanmıştır. İncelemeler sonucunda AFA gerçekleştirilen 300 araştırma raporunda örneklem büyüklüğü, madde sayısı, faktör yükü alt sınırı, faktör sayısı, açıklanan varyans oranı gibi bilgilere yer vermeyen çalışmaların bulunduğu görülmüştür. AFA’da en sık kullanılan faktör çıkarma yönteminin temel bileşenler analizi olduğu, özdeğerin 1’den büyük olmasının ise faktör sayısına karar vermede en sık kullanılan ölçüt olduğu tespit edilmiştir. Birden çok faktörün çıkarıldığı durumlarda en sık kullanılan eksen döndürme tekniği ise varimax’tır. Paralel analiz sonuçları ile karşılaştırılabilen 67 AFA çalışmasından 52’sinde fazla, sekizinde eksik ve yedisinde doğru sayıda faktörün çıkarıldığı belirlenmiştir. Bulgular mevcut alanyazın kapsamında tartışılmış ve AFA’nın raporlaştırılmasındaki eksiklerin azaltılabilmesi amacıyla bir kontrol listesi önerilmiştir.