SOSYAL BLMLERDE ARATIRMA YNTEMLER KONU FAKTR ANALZ GRUP

SOSYAL BİLİMLERDE ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ KONU: FAKTÖR ANALİZİ GRUP ÜYELERİ : OSMAN BULUT MAHMUT UYANIK ORHAN AKER ZAFER KARDEŞ Öğretim Üyesi: Doç. Dr. Tuğrul KANDEMİR

OSMAN BULUT BİZLERE AŞAĞIDAKİ KONULARI AKTARACAKTIR. • • Faktör Analizi nedir Faktör analizine ilişkin temel kavramlar Faktör analizinin amacı Faktör analizinin özellikleri

FAKTÖR ANALİZİ Faktör Analizi, birbirleriyle ilişkili veri yapılarını birbirinden bağımsız ve daha az sayıda yeni veri yapılarına dönüştürmek, bir oluşumu, nedeni açıkladıkları varsayılan değişkenleri gruplayarak ortak faktörleri ortaya koymak, bir oluşumu etkileyen değişkenleri gruplamak, majör ve minör faktörleri tanımlamak amacıyla başvurulan bir yöntemdir.

Faktör analizi (FA), birbiriyle ilişkili çok sayıda değişkeni bir araya getirerek az sayıda kavramsal olarak anlamlı yeni değişkenler (faktörler, boyutlar) bulmayı, keşfetmeyi amaçlayan çok değişkenli bir istatistik olarak da tanımlayabiliriz. ilk olarak 20. yüzyılın baslarında Spearman tarafından geliştirilen FA'nın yaygın kullanımı, bilgisayar teknolojisinde 1970‘li yıllarda yaşanan hızlı gelişme ile mümkün olabilmiştir

Faktör analizine ilişkin temel kavramlar Korelasyon matrisi Gözlenen değişkenlerden üretilen korelasyon matrisine gözlenen korelasyon matrisi, faktörlerden üretilen korelasyon matrisine üretilmiş korelasyon matrisi adı verilir. Gözlenen ve üretilmiş korelasyon matrislerinin arasındaki fark ise, hata (artik) korelasyon matrisi olarak isimlendirilir.

Ortak faktör Varyans Faktör analizinde varyansın açıklanmasıyla ilgili olarak şu üç varyanstan söz edilebilir: Ortak faktörlerce açıklanabilen varyansa ortak varyans ya da ortak faktör varyans; bir testte ya da değişkende gözlenen varyansı tanımlayan özgül varyans; veri setine ilişkin varyansın açıklanamayan kısmını gösteren hata varyansıdır

Öz değer, her bir faktörün faktör yüklerinin kareleri toplamı, her bir faktör tarafından açıklanan varyansın oranının hesaplanmasında ve önemli faktör sayısına karar vermede kullanılan bir katsayıdır. Öz değer yükseldikçe, faktörün açıkladığı varyans da yükselir

Faktör Yük Değeri Faktör yük değeri, maddelerin faktörlerle olan ilişkisini açıklayan bir katsayıdır. Maddelerin yer aldıkları faktördeki yük değerlerinin yüksek olması beklenir. Faktörleştirme(Factoring) Faktör analizi, bir faktörleştirme ya da ortak faktör adi verilen yeni kavramları(değişkenleri) ortaya çıkarma ya da maddelerin faktör yük değerlerini kullanarak kavramların işlevsel tanımlarını elde etme süreci olarak tanımlanabilir.

iyi bir faktörleştirmede ya da faktör çıkartmada, a)değişken azaltma olmalı b)üretilen yeni değişken yada faktörler arasında ilişkisizlik sağlanmalı ve c) ulaşılan sonuçlar, yani elde edilen faktörler anlamlı olmalıdır

Döndürme (Rotation) Araştırmacı, bir faktör analizi tekniğini uygulayarak elde ettiği m kadar önemli faktörü, "bağımsızlık, yorumlamada açıklık ve anlamlılık" sağlamak amacıyla bir eksen döndürmesine (rotation) tabii tutabilir. Faktör döndürme, çözümün temel matematiksel özelliklerini değiştirmez. Eksenlerin döndürülmesi sonrasında maddelerin bir faktördeki yükü artarken diğer faktörlerdeki yükleri azalır. Böylece faktörler, kendileriyle yüksek ilişki veren maddeleri bulurlar ve faktörler daha kolay yorumlanabilir

Faktör analizinin amacı Faktör analizinin ana amacı; veri setini küçülterek daha kolay açıklanabilir hale getirmektir. Bazen , araştırmacının elinde birbirleri ile ilişkili birçok değişken olabilir. Söz konusu değişkenler , faktör veya genel bir değişkenin değişik biçimlerdeki ölçümleri olan bir değişkenler seti olabilir.

Ekonomide ; “değişik fiyatların bir veya birkaç genel fiyat indeksi ile temsil edilmesi ne kadar uygundur? ” , “bir ürünün terci edilmesini açıklayan reklam , pazarlama yöntemi, kalite , fiyat , ambalaj, mevsim , marka, . . . gibi pek çok etkenin yarattığı kargaşayı ortadan kaldırarak piyasa stratejilerine yön vermek mümkün müdür? ” gibi sorulara, Tıpta ; “hastalıklara ilişkin teşhislerin ortaya konuluş tekniklerini bir çok ayrıntılı başlıktan kurtarabilmek akla uygun mudur? ” gibi sorulara cevap arayan yani karmaşık yapıları daha basit yapılara indirgemeye yarayan yollardan biri Faktör Analizidir.

Faktör analizinin özellikleri • Faktör analizinde değişkenler niceldir. • Değişkenlerin ölçüm aralığı aralık ya da oran ölçeğidir. • Değişkenin ölçüm düzeyi sınıflama ya da sıralama ölçeğinde olan kategorik veriler için faktör analizi uygun değildir. • Değişkenlere ilişkin veriler normal dağılım göstermeli ve gözlemler birbirinden bağımsız olmalıdır. • Bir konuyu ölçmek amacı ile hazırlanan ölçeğin yapı geçerliliği hakkında bilgi verir.

ŞİMDİ İSE MAHMUT UYANIK BİZLERE AŞAĞIDAKİ KONULARI AKTARACAKTIR. • Faktör analizinin varsayımları • Faktör analizinin uygulanmasına ilişkin bazı sorunlar • Faktör analizi yöntemleri

Faktör analizinin varsayımları • Değişkenlerin ölçümleri en az eşit aralıklı ölçek düzeyinde yapılmış olmalıdır • Değişkenler arasındaki ilişki doğrusal olmalıdır. Değişkenlerin belirli bir düzeyinden sonra diğer herhangi bir değişkenin artışında ya da azalışında, bu düzeyden öncekine ters bir yükselme ya da düşmem bulunmamalıdır. Örneğin kaygı ile başarı örneğinde olduğu gibi çok düşük olduğunda ders başarısının düşük olduğu, kaygının yükseldikçe ders başarısının da yükseldiği fakat belirli bir kaygı düzeyinden sonra ders başarısının yine düşme gösterdiği bir durumda iki değişken arasında eğrisel bir ilişki söz konudur. • Çok değişkenli normallik. İkisi de normal dağılan iki değişkenin oluşturduğu bileşik değişkenin de normal dağılacağına dair bir garanti yoktur.

• Sadece Faktör analizi için geçerli olmak üzere faktörlerin birbirleriyle ilişkisiz olması. . Değişkenlerin altında ortak bir boyutun olması. Birbiriyle hiç bir alakası olmayan konulardan değişkenlerle bir faktör analizi doğru olmayacaktır. Bir korelasyon matrisinde, değişkenler arasındaki ilişki en az birkaç değişken için belli bir büyüklükte olmalıdır. Örneğin, değişkenler arasındaki korelasyonlar. 30'un altında ise bu değişkenlerden uygun faktör ya da faktörlere ulaşmak pek olası değildir, Faktör analizinin kullanımı yeniden sorgulanmalıdır

• Outliers, yan aşırı uçlardan arındırılmış data. Aşırı uçlar, korelasyon matrisini etkiliyerek gerçek dışı sonuç elde etme olasılığını artırırlar . Örneklem büyüklüğü. Yapılan çalışmalar en azından faktör analizine girecek değişken sayısından daha fazla örneklemden toplanmış verilerle faktör analizi yapılmasını öngörmektedir

Faktör analizinin uygulanmasına ilişkin bazı sorunlar 1)Örneklem Büyüklüğü 2)Normallik 3)Doğrusallık 4)Denekler arasındaki uç değer 5)R'nin Faktörleştirilebilirliği 6)Değişkenler arasındaki uçlar

FAKTÖR ANALİZİ YÖNTEMLERİ Araştırmacının ölçme aracının ölçtüğü faktörlerin sayısı hakkında bir bilgisinin olmadığı, belli bir hipotezi sınamak yerine, ölçme aracıyla ölçülen faktörlerin doğası hakkında bir bilgi edinmeye çalıştığı inceleme türleri açıklayıcı fakt ör analizi, araştırmacının kuramı doğrultusunda geliştirdiği bir hipotezi test etmeye yönelik incelemelerde kullanılan analiz türü de doğrulayıcı faktör analizi olarak tanımlanır

Açımlayıcı faktör analizi Araştırmacının, ölçme aracının ölçtüğü faktörlerin sayısı hakkında bir bilgisinin olmadığı, belli bir hipotezi sınamak yerine, ölçme aracıyla ölçülen faktörlerin doğası hakkında bir bilgi edinmeye çalıştığı inceleme türlerine açımlayıcı faktör analizi (exploratrory factor analysis) denir

Doğrulayıcı Faktör Analizi Doğrulayıcı faktör analizi (DFA) (Confirmatory Factor Analysis: CFA), ölçme modellerinin geliştirilmesinde sık kullanılan ve önemli kolaylıklar sağlayan bir analiz yöntemidir. Bu yöntem, önceden oluşturulan bir model aracılığıyla gözlenen değişkenlerden yola çıkarak gizil değişken (faktör) oluşturmaya yönelik bir işlemdir. Genellikle ölçek geliştirme ve geçerlilik analizlerinde kullanılmakta veya önceden belirlenmiş bir yapının doğrulanmasını amaçlamaktadır

Çok sayıda gözlenen veya ölçülen değişken tarafından temsil edilen gizil yapıları içeren, çok değişkenli istatistiksel analizleri tanımlamak amacıyla DFA kullanılmaktadır. DFA, Açıklayıcı Faktör Analizi (AFA) (Explanatory Factor Analysis: EFA) ile belirlenen faktörlerin, hipotez ile belirlenen faktör yapılarına uygunluğunu test etmek üzere yararlanılan faktör analizidir. AFA, hangi değişken gruplarının hangi faktör ile yüksek düzeyde ilişkili olduğunu test etmek için kullanılırken, belirlenen k sayıda faktöre katkıda bulunan değişken gruplarının bu faktörler ile yeterince temsil edilip edilmediğinin belirlenmesi için DFA’dan faydalanılır.

ŞİMDİ İSE ZAFER KARDEŞ FAKTÖR ANALİZİ AŞAMALARI’NI BİZLERE AKTARACAKTIR.

ŞİMDİ İSE ORHAN AKER SPSS - FAKTÖR ANALİZİNİ BİZLERE AKTARACAKTIR.

Kaynakça • http: //tezdanisma. blogspot. com/2011/12/faktor-analizi. html http: //www. istatistik. gen. tr/index. php/statistik-yazlar/18 yazarlardan/33 -faktnalizi-2 FAKTÖRANALİZİ: TEMEL KAVRAMLARVE ÖLÇEK GELiŞTi. RME DE KULLANIMI(Yrd. Doç. Dr. Şener BÜYÜK ÖZTÜRK) İstatistik Tutum Ölçeği İçin Uygulanan Faktör Analizi ve Aşamalı Kümeleme Analizi Sonuçlarının Karşılaştırılması (Nuri DOĞAN , Hacettepe Üniversitesi) makale http: //www. yapisalesitlik. com/yem. php? gln=dogru SPSS’de İstatistiksel Analizler Yrd. Doç. Dr. Mustafa Akdağ