Faktör analizi nedir? AFA ve DFA arasındaki fark, KMO ve Bartlett
Açımlayıcı ve doğrulayıcı faktör analizinin ne zaman kullanılacağı, KMO ve Bartlett testleri, faktör yükü eşikleri ve uyum indeksleri.
Özetle
- AFA yapıyı keşfeder, DFA önceden tanımlanmış yapıyı test eder; ölçek geliştirirken AFA, mevcut ölçeği uyarlarken DFA kullanılır.
- KMO değeri 0,60’ın üzerinde olmalı; 0,80 ve üzeri iyi kabul edilir. Bartlett testi anlamlı (p < 0,05) çıkmalıdır.
- Faktör yükü 0,32 alt sınır kabul edilir; 0,40 ve üzeri tercih edilir. İki faktöre birden 0,32 üzeri yük veren maddeler (binişik) çıkarılır.
- DFA’da kabul edilebilir uyum: CFI ve TLI ≥ 0,90, RMSEA ≤ 0,08, SRMR ≤ 0,08, χ²/sd ≤ 3.
- Örneklem için madde başına 5–10 katılımcı kuralı geçerlidir; DFA için alt sınır 200’dür.
Faktör analizi, çok sayıda maddenin arkasında yatan az sayıdaki gizli yapıyı (faktörü) ortaya çıkarır. 30 maddelik bir ölçeğin aslında üç boyutu ölçtüğünü bu analizle gösterirsiniz.
AFA ve DFA: temel fark
| Açımlayıcı (AFA) | Doğrulayıcı (DFA) | |
|---|---|---|
| Amaç | Yapıyı keşfetmek | Var olan yapıyı test etmek |
| Ön kabul | Faktör sayısı bilinmiyor | Faktör sayısı ve madde dağılımı belli |
| Ne zaman | Ölçek geliştirme, ilk uyarlama | Ölçek doğrulama, model testi |
| Yazılım | SPSS | AMOS, LISREL, R (lavaan), Mplus |
| Çıktı | Faktör yükleri, açıklanan varyans | Uyum indeksleri, standart yükler |
AFA öncesi kontroller
KMO — örneklem yeterliliği
Verinin faktör analizine uygunluğunu ölçer. 0,60’ın üzerinde olmalıdır. Düşükse örneklem sayısını artırın veya maddelerin birbiriyle ilişkisini gözden geçirin.
Bartlett küresellik testi
Korelasyon matrisinin birim matristen farklı olup olmadığını test eder. Anlamlı çıkması gerekir (p < 0,05). Anlamsız çıkarsa maddeler birbiriyle ilişkisizdir ve faktör analizi anlamsızdır.
SPSS’te AFA adımları
- Analyze > Dimension Reduction > Factor
- Variables: tüm ölçek maddeleri
- Descriptives → KMO and Bartlett’s test of sphericity, Coefficients, Anti-image
- Extraction → Method:
Principal Axis Factoring(ölçek geliştirmede önerilir) veyaPrincipal Components; Scree plot işaretleyin. - Rotation →
Promax(eğik) veyaVarimax(dik); Rotated solution işaretleyin. - Options → Sorted by size ve Suppress small coefficients (Absolute value below:
0,32) - OK.
Faktör yüklerini yorumlama
- 0,32 – 0,44: Zayıf ama kabul edilebilir
- 0,45 – 0,54: Orta
- 0,55 – 0,62: İyi
- 0,63 ve üzeri: Çok iyi
Madde çıkarma ölçütleri
- Hiçbir faktöre 0,32 üzeri yük vermeyen maddeler
- Binişik maddeler: İki faktöre birden 0,32 üzeri yük veren ve aradaki fark 0,10’dan küçük olanlar
- Tek başına bir faktör oluşturan maddeler (bir faktörde en az 3 madde olmalı)
- Teorik olarak ait olmadığı faktöre yüklenen maddeler
Maddeleri tek tek çıkarın ve her çıkarmadan sonra analizi yeniden çalıştırın. Toplu çıkarma yapı değişikliklerini gizler.
Açıklanan varyans
Sosyal bilimlerde toplam açıklanan varyansın %40–60 aralığında olması yeterli kabul edilir. Tek faktörlü yapılarda %30 üzeri, çok faktörlü yapılarda %50 üzeri hedeflenir.
DFA ve uyum indeksleri
DFA, AMOS gibi yapısal eşitlik modelleme yazılımlarıyla yapılır. Modelin veriye uyumu şu indekslerle değerlendirilir:
| İndeks | İyi uyum | Kabul edilebilir |
|---|---|---|
| χ²/sd | ≤ 2 | ≤ 3 |
| CFI | ≥ 0,95 | ≥ 0,90 |
| TLI (NNFI) | ≥ 0,95 | ≥ 0,90 |
| RMSEA | ≤ 0,05 | ≤ 0,08 |
| SRMR | ≤ 0,05 | ≤ 0,08 |
| GFI | ≥ 0,95 | ≥ 0,90 |
Ki-kare (χ²) değeri büyük örneklemlerde neredeyse her zaman anlamlı çıkar; bu nedenle tek başına ölçüt alınmaz, serbestlik derecesine oranı kullanılır.
Modifikasyon indeksleri konusunda uyarı
AMOS, uyumu artırmak için hata terimleri arasında kovaryans önerir. Bu önerileri yalnızca teorik olarak savunulabiliyorsa uygulayın (örneğin benzer ifadeli iki madde). Uyum indeksi yükseltmek için rastgele modifikasyon eklemek, veriye aşırı uyum sağlanmasına ve modelin başka örneklemlerde çökmesine yol açar.
APA formatında raporlama
“Ölçeğin yapı geçerliliği açımlayıcı faktör analizi ile incelenmiştir. Verinin faktör analizine uygunluğu KMO = ,89 ve Bartlett küresellik testi (χ²(190) = 2.847,32, p < ,001) ile doğrulanmıştır. Temel eksen faktörleme ve Promax döndürme sonucunda özdeğeri 1’in üzerinde üç faktör elde edilmiş, bu faktörler toplam varyansın %58,4’ünü açıklamıştır. Faktör yükleri ,48 ile ,81 arasında değişmektedir. Binişik yük veren iki madde (M7 ve M14) analizden çıkarılmıştır.”
Sonuç
Faktör analizi, ölçeğinizin gerçekten iddia ettiği yapıyı ölçtüğünü gösteren en güçlü kanıttır. Örneklem büyüklüğünü küçümsemeyin, madde çıkarırken teoriyi gözden kaçırmayın ve uyum indekslerini kovalamak uğruna modelinizi anlamsızlaştırmayın.
Ölçek uyarlama sürecinin tamamı için ölçek uyarlama rehberimize, gerekli katılımcı sayısını hesaplamak için örneklem hesaplama aracımıza göz atın.