SavedAdd your journal

Journals / Gazi Üniversitesi Gazi Eğitim Fakültesi Dergisi / 2017 / Cilt: 37 Sayı: 3

Açımlayıcı Faktör Analizinde Kullanılan Faktör Çıkartma Yöntemlerinin Karşılaştırılması

Haydar KARAMAN
Burcu ATAR
Derya ÇOBANOĞLU AKTAN
Pages
1173–1193
Publication Date
2017-12-27
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)

Dolayısıyla örneklem sayısının ve ortak varyansın düşük olduğu gruplar için imaj faktör yönteminin kullanılması önerilmemektedir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Bu çalışmanın amacı açımlayıcı faktör analizinde kullanılan faktör çıkartma yöntemlerini açıklanan varyans ve çıkartılan faktör sayısı bakımından çeşitli örneklem büyüklüğü ve ortak varyans düzeyi koşullarına göre karşılaştırmaktır.
📊
Key Findings & Data:Bu bağlamda çalışmada kullanılacak veriler SAS programı kullanılarak örneklem büyüklüğüne (100, 500), ortak varyans düzeylerine (yüksek (0.6-0.8), geniş (0.2-0.8), düşük (0.2-0.4)), sabit faktör sayısına (3), sabit değişken sayısına (20) göre 1000 replikasyonla korelasyon matrisleri biçiminde üretilmiştir.
💡
Conclusion & Impact:Dolayısıyla örneklem sayısının ve ortak varyansın düşük olduğu gruplar için imaj faktör yönteminin kullanılması önerilmemektedir.
🔬Design:Survey & Empirical Study
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Faktör çıkartma yöntemleri · Açımlayıcı faktör analizi · Faktör analizi

Özet

Bu çalışmanın amacı açımlayıcı faktör analizinde kullanılan faktör çıkartma yöntemlerini açıklanan varyans ve çıkartılan faktör sayısı bakımından çeşitli örneklem büyüklüğü ve ortak varyans düzeyi koşullarına göre karşılaştırmaktır. Bu çalışma bir simülasyon (benzetim) çalışmasıdır. Bu bağlamda çalışmada kullanılacak veriler SAS programı kullanılarak örneklem büyüklüğüne (100, 500), ortak varyans düzeylerine (yüksek (0.6-0.8), geniş (0.2-0.8), düşük (0.2-0.4)), sabit faktör sayısına (3), sabit değişken sayısına (20) göre 1000 replikasyonla korelasyon matrisleri biçiminde üretilmiştir. Yapılan karşılaştırmalar sonucunda ortak varyansı yüksek veya düşük olarak üretilen veri için örneklem büyüklüğü arttıkça, açıklanan varyans miktarı da artmaktadır. Fakat ortak varyansı geniş olarak üretilen veri grubu için örneklem büyüklüğü arttıkça açıklanan toplam varyansın azaldığı görülmüştür. Analiz edilen tüm durumlarda toplam varyansı en yüksek açıklayan yöntemin temel bileşen analizi ve en düşük açıklayan yöntemin ise imaj faktör yöntemi olduğu gözlenmiştir. Faktör yükleri bakımından yapılan karşılaştırmalara göre temel bileşen analizi her durum için en yüksek faktör yükünü çıkartmıştır. Öte yandan imaj faktör yöntemi ise en düşük faktör yükünü çıkartmıştır. Ortak varyansın geniş aralıkta ya da yüksek aralıkta üretildiği veri için yöntemler arasında faktör sayıları bakımından bir farklılık yoktur. Ortak varyansın düşük olduğu ve örneklem büyüklüğünün küçük olduğu gruplar için imaj faktör yöntemi istenilen faktör sayısını çıkartamamıştır. Dolayısıyla örneklem sayısının ve ortak varyansın düşük olduğu gruplar için imaj faktör yönteminin kullanılması önerilmemektedir.

🔖

Cite This Article

KARAMAN, H., ATAR, B., AKTAN, D. Ç. (2017). Açımlayıcı Faktör Analizinde Kullanılan Faktör Çıkartma Yöntemlerinin Karşılaştırılması. Gazi Üniversitesi Gazi Eğitim Fakültesi Dergisi, Cilt: 37 Sayı: 3, 1173–1193. https://ajindex.com/articles/906066

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (12)

  1. Büyüköztürk, Ş. (2002). Faktör analizi: Temel kavramlar ve ölçek geliştirmede kullanımı. Kuram ve Uygulamada Eğitim Yönetimi, 32, 470-483.
  2. Brown, T.A. (2006). Confirmatory Factor Analysis for Applied Research. (First Edition). NY:Guilford Publications, Inc. Comrey, A. L. & Lee, H. B.(1973). A First Course in Factor Analysis. New York: Academic Press Conway, J. M., & Huffcutt, A. I. (2003). A review and evaluation of exploratory factor analysis practices in organizational research. Organizational Research Methods, 6, 147- 168. Coughlin, K. B., Kromrey, J & Hibbard, S. (2013). Using predetermined factor structures to simulate a variety of data conditions. Paper presented at the annual meeting of South East SAS User Group, Florida. Cudeck, R. & O’Dell, L. L. (1994).Application of standard error estimates in unrestricted factor analysis: Significance tests for factor loadings and correlations. Psychological Bulletin, 115 (3), 475-487.
  3. Curran, P. J., West, S. G., & Finch, J. F. (1996). The robustness of test statistics to nonnormality and specification error in confirmatory factor analysis. Psychological Methods, 1(1), 16-29.
  4. Fabrigar, L. R., Wegener, D. T., MacCallum, R. C., ve Strahan, E. J. (1999). Evaluating the use of exploratory factor analysis in psychological research. Psychological Methods, 4(3), 272-299.
  5. Ford, J. K., MacCallum, R. C. & Tait, M. (1986). The applications of exploratory factor analysis in applied psychology: A critical review and analysis. Personnel Psychology, 39, 291-314.
  6. Gorsuch, R. L. (2008). Factor Analysis. (Second Edition). New York: Psychology Press.
  7. Harman, H.H. (1967). Modern Factor Analysis. Chicago. The University of Chicago Press.
  8. Henson, R. K. & Roberts, J. K. (2006). Exploratory factor analysis in published research: Common errors and some comment on improved practice. Educational and Psychological Measurement, 66(3), 393-416.
  9. Hogarty, K. Y., Hines, C. V., Kromrey, J. D., Ferron, J. M. & Mumford, K. R. (2005). The quality of factor solutions in exploratory factor analysis: The influence of sample size, communality and overdetermination. Educational and Psychological Measurement, 65, 202-226.
  10. Kline, P. (1994). An easy guide to factor analysis. New York: Routledge. Kline, R. B. (2005). Principle and practice of structural equation modelling. (Second Edition). New York: The Guilford Press.
  11. MacCallum, R. C., Widaman, K. F., Zhang, S., & Hong, S. (1999). Sample size in factor analysis. Psychological Methods, 4, 84-99.
  12. Mulaik, S