faktör analizi

Üzerinden geniş kapsamlı bi ödevi henüz yaptığımdır.

Faktörleştirmede kullanılan bir çok teknik vardır. Temel eksenler (principle axes), maksimum olabilirlik (maximum likelihood) ve çoklu gruplandırma (multiple grouping) teknikleri, klasik faktör analizi teknikleri içinde yer alan üç tekniktir. Temel bileşenler analizi (Principle compenent analysis, PCA) ise, faktörleştirme tekniği olarak çok sık kullanılan bir başka çok değişkenli istatistiktir.

PCA'yı, klasik faktör analizi tekniklerinden ayıran nokta, değişkenlere ait ortak faktör varyanslarının hesaplanmasında temel bileşenler analizinde hata terimi ihmal edilirken, faktör analizinde ortak faktörlerce açıklanmayan ve artık(residul) varyans olarak tanımlanan hata varyansı, modelde dikkate alınır. Yani, n tane değişkene ilişkin toplam varyans temel bileşenler analizinde "m" tane ortak faktörün doğrusal bileşeni ile açıklanabilirken, faktör analizinde ortak faktörlerin açıklayamadıkları bir varyans (hata varyansı) daha söz konusudur. Bu durum, temel bileşenler analizini, klasik faktör çözümlemesinden ayırır. Açıklanamayan varyansın azalması durumunda iki yöntemin sonuçları arasındaki farklılık azalmaktadır ("Quantitive data analysis with SPSS release 10 for Windows: A guide for social scientist",Bryman, A. & Cramer, D., 2001).
(bkz: spss)
(bkz: manova)

Faktör analizi, birbiriyle ilişkili "n" tane değişkeni bir araya getirerek az sayıdaki ilişkisiz ve kavramsal olarak anlamlı yeni değişkenler (faktör ya da boyut) bulmayı, keşfetmeyi amaçlayan çok değişkenli bir istatistiki işlemdir. Açımlayıcı (keşfedici, exploratory) ve doğrulayıcı (confirmatory) olmak üzere iki tür faktör analizi yaklaşımı vardır. Açımlayıcı faktör analizinde, değişkenler arasındaki ilişkilerden hareketle faktör bulmaya yönelik bir işlem; doğrulayıcı faktör analizinde ise değişkenler arasındaki ilişkiye dair daha önce saptanmış bir hipotezin ya da kuramın test edilmesi söz konusudur.

Kısacası faktör analizi, aynı yapıyı ya da niteliği ölçen değişkenleri bir araya toplayarak ölçmeyi az sayıda faktör ile açıklamayı amaçlayan bir istatistiksel tekniktir. Faktör analizi, bir faktörleştirme ya da ortak faktör adı verilen yeni kavramları (değişkenleri) ortaya çıkarmaya ya da maddelerin faktör yük değerlerini kullanarak kavramların işlevsel tanımlarını elde etme süreci olarak tanımlanmaktadır.

iyi bir faktörleştirmede ya da faktör dönüştürmede; değişkenler azalmalı, üretilen değişken ya da faktörler arasında ilişkisizlik sağlanmalı ve ulaşılan sonuçlar, yani elde edilen faktörler anlamlı olmalıdır.

Faktör analizinde, faktörlerin her bir değişken üzerinde yol açtıkları "ortak varyansın" ya da "ortak faktör varyansının" (communality) en çoklaştırması amaçlanır. Bu değer, maddelerin her bir faktördeki yük değerlerine bağlıdır ve bir maddenin önemli faktördeki yük değerlerinin karelerinin toplamına eşittir. "Faktör Yük Değeri" (factor loading), maddlerin faktörlerle olan ilişkisini açıklayan bir katsayıdır. (Kaynak: "Quantitive data analysis with SPSS release 10 for Windows: A guide for social scientist",Bryman, A. & Cramer, D., 2001)