Açımlayıcı Faktör Analizinde Kullanılan Faktör Çıkartma Yöntemlerinin Karşılaştırılması

Yıl 2017, , 1173 - 1193, 27.12.2017

Haydar Karaman , Burcu Atar , Derya Çobanoğlu Aktan

https://doi.org/10.17152/gefad.309356

Cited By: 41

Öz

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. 

Anahtar Kelimeler

Faktör çıkartma yöntemleri, Açımlayıcı faktör analizi, Faktör analizi

Kaynakça

• Büyüköztürk, Ş. (2002). Faktör analizi: Temel kavramlar ve ölçek geliştirmede kullanımı. Kuram ve Uygulamada Eğitim Yönetimi, 32, 470-483.
• 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.
• 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.
• 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.
• 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.
• Gorsuch, R. L. (2008). Factor Analysis. (Second Edition). New York: Psychology Press.
• Harman, H.H. (1967). Modern Factor Analysis. Chicago. The University of Chicago Press.
• 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.
• 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.
• 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.
• MacCallum, R. C., Widaman, K. F., Zhang, S., & Hong, S. (1999). Sample size in factor analysis. Psychological Methods, 4, 84-99.
• Mulaik, S. A. (1972). The Foundations of factor analysis. USA: McGraw-Hill,Inc.
• Stevens, J. P. (2002). Applied Multivariate Statistics for the Social Sciences. (Fourth Edition). New Jersey: Lawrance Erlbaum Association, Inc.
• Şencan, H. (2005). Sosyal ve Davranışsal Ölçümlerde Güvenilirlik ve Geçerlilik (Birinci Baskı). Ankara: Seçkin Yayınları.
• Tabachnick, B. G. & Fidel, L. S. (2014). Using Multivariate Statistics. (Sixth Edition). USA: Pearson Education Limited
• Tatlıdil, H. (1992). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatiksel Analiz.(Birinci Baskı) Ankara: Engin Yayınları.
• Thompson, B. (2004). Explaratory and Confirmatory Factor Analysis: Understanding Concepts and Applications. (First Edition). Washington: American Psychological Association.
• Tucker, L. R. & MacCallum, R. C. (1991). Exploratory Factor Analysis (Online Edition).
• Tucker, L. R., Koopman, R. F., & Linn, R. L. (1969). Evaluation of factor analytic research procedures by means of simulated correlation matrices. Psychometrika, 34, 421-459.
• Velicer, W. F., & Jackson, D. N. (1990a). Component analysis versus common factor analysis: Some issues in selecting an appropriate procedure. Multivariate Behavioral Research, 25, 1-28.
• Velicer, W. F., & Jackson, D. N. (1990b). Component analysis versus common factor analysis: Some further observations. Multivariate Behavioral Research, 25(1), 97-114.